Journal of Information Technology Applications and Management
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v.16
no.3
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pp.29-43
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2009
The advancement of emerging technologies can create more national value, and this motivates many nations to invest their resources in the emerging technologies. However, due to limited financial and human resources, even a wealthy nation cannot afford to randomly invest its resource in all profitable technologies. Therefore, cautious appraisal and prioritization of the competitive technologies should be conducted first, and then concentrated investment should be done for only the selected technologies. In this study, we propose a quantitative criterion for prioritizing the targeted electronic device technologies. The prioritization scheme devised in this study consists of a growth layer, a profitability layer, a vitality layer, and an influence layer. The proposed model forecasts the most promising technologies by applying the revised version of the Analytic Hierarchy Process (AHP). We performed empirical experiments on 12 emerging electronic device technologies to analyze the practical applicability of our study. The experimental data was obtained from 70 experts in high-tech industry as a part of the 2004 Prioritization and Selection project that was carried out in South Korea. As a result, the proposed scheme was able to present the most promising areas for investment in the field of electronic device technology.
Technology foresight is the process which investigate long term science, technology, economic and social effects to derive strategic R&D and future promising technologies. This study shows that new systematic framework based on technology classifications of space and action in human society, future six senses was employed as a new research method for effective process of future technology foresight. In addition, to increase the acceptance, forecasting, and uniqueness of new technology, we derived major issues of future society and demand-base products and services through the new process of ICT future mega trend analysis, the findings and selections of future technology, and future scenario based on human six senses.
This study relates to develop a quantitative method through which promising technology-based business items can be discovered and selected. For this study, we utilized patent trend analysis, technology-industry concordance analysis, and keyword co-occurrence analysis of US patents. By analyzing patent trends and technology-industry concordance, we were able to find out the emerging industry trends : prevalence of bio industry, service industry, and B2C business. From the direct and co-occurrence analysis of newly discovered patent keywords in the year, 2000, 28 promising business item candidates were extracted. Finally, the promising item candidates were prioritized using 4 business attractiveness determinants; market size, product life cycle, degree of the technological innovation, and coincidence with the industry trends. This result implicates that reliable discovery and selection of promising technology-based business items can be performed by a quantitative, objective and low- cost process using knowledge discovery method from patent database instead of peer review.
This paper proposes an approach to analyzing the relationship between technology and services, and to identifying promising service areas for technology-based firms with the analysis of business model (BM) patents. First, BM patents and technology patents are collected and classified into their relevant categories, respectively. Second, patent citation analysis is conducted to analyze the linkage and impacts between each technology and service field at macro level. Third, as a micro level analysis, patent co-classification analysis is employed to identify the interrelationships among specific technology and service areas. Finally, the promising service areas for technology-based firms seeking service areas for diversification is investigated with portfolio analysis. The working of the proposed approach is provided with the help of a case study of IT and mobile services. The proposed approach could guide and help managers of technology-based firms to discover the opportunity of the diversification to new areas in emerging service fields.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.8
no.11
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pp.1655-1664
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2013
Recently, it becomes essential to forecast the future and identify emerging technologies in order to improve R&D efficiency and gain a competitive advantage under rapidly changing environment of science and technology. Therefore this research aims to identify the future and emerging technologies especially for the industry and applied it to list top ten emerging technologies. In this study, we identify research fronts across all areas of science and technology through verifying and comparing the 2008 and the 2012 surge in research activities. Finally we detect rapidly increasing 10 promising technology areas. This research results are expected to provide valuable information to support stragegic and policy decision making.
Recently, there has been a surge of interest in finding core issues and analyzing emerging trends for the future. This represents efforts to devise national strategies and policies based on the selection of promising areas that can create economic and social added value. The existing studies, including those dedicated to the discovery of future promising fields, have mostly been dependent on qualitative research methods such as literature review and expert judgement. Deriving results from large amounts of information under this approach is both costly and time consuming. Efforts have been made to make up for the weaknesses of the conventional qualitative analysis approach designed to select key promising areas through discovery of future core issues and emerging trend analysis in various areas of academic research. There needs to be a paradigm shift in toward implementing qualitative research methods along with quantitative research methods like text mining in a mutually complementary manner. The change is to ensure objective and practical emerging trend analysis results based on large amounts of data. However, even such studies have had shortcoming related to their dependence on simple keywords for analysis, which makes it difficult to derive meaning from data. Besides, no study has been carried out so far to develop core issues and analyze emerging trends in special domains like the aviation industry. The change used to implement recent studies is being witnessed in various areas such as the steel industry, the information and communications technology industry, the construction industry in architectural engineering and so on. This study focused on retrieving aviation-related core issues and emerging trends from overall research papers pertaining to aviation through text mining, which is one of the big data analysis techniques. In this manner, the promising future areas for the air transport industry are selected based on objective data from aviation-related research papers. In order to compensate for the difficulties in grasping the meaning of single words in emerging trend analysis at keyword levels, this study will adopt topic analysis, which is a technique used to find out general themes latent in text document sets. The analysis will lead to the extraction of topics, which represent keyword sets, thereby discovering core issues and conducting emerging trend analysis. Based on the issues, it identified aviation-related research trends and selected the promising areas for the future. Research on core issue retrieval and emerging trend analysis for the aviation industry based on big data analysis is still in its incipient stages. So, the analysis targets for this study are restricted to data from aviation-related research papers. However, it has significance in that it prepared a quantitative analysis model for continuously monitoring the derived core issues and presenting directions regarding the areas with good prospects for the future. In the future, the scope is slated to expand to cover relevant domestic or international news articles and bidding information as well, thus increasing the reliability of analysis results. On the basis of the topic analysis results, core issues for the aviation industry will be determined. Then, emerging trend analysis for the issues will be implemented by year in order to identify the changes they undergo in time series. Through these procedures, this study aims to prepare a system for developing key promising areas for the future aviation industry as well as for ensuring rapid response. Additionally, the promising areas selected based on the aforementioned results and the analysis of pertinent policy research reports will be compared with the areas in which the actual government investments are made. The results from this comparative analysis are expected to make useful reference materials for future policy development and budget establishment.
As the scale of research and development (R&D) increases, countries and companies are consistently establishing R&D directions to meet strategic goals and market demands as well as roadmaps to increase efficiency through concentration and selection. However, establishing an effective roadmap and discovering promising technologies are challenging under the current numerous technological possibilities and uncertainties. The importance of discovering promising technologies to secure future technological competitiveness is recognized worldwide, and Europe, the United States, and Japan are establishing processes to identify promising future technologies and support related R&D. Methods for discovering promising future technologies can be classified into future social needs analysis, forecasting, surveys, use of expert opinions, and data analysis. We describe the types and limitations of technology roadmaps and investigate the status of domestic and foreign organizations using weak signal search through quantitative data analysis.
It is becoming increasingly difficult to identify promising technologies due to the influx of new technologies and the high level of complexity involved in many of these technologies. Identifying promising information and communications technology (ICT)-based converging technologies holds the key to finding new sources of economic growth and forward momentum. The goal of this study is to identify cutting-edge ICT-based converging technologies by examining the latest trends in the US patent market. Analyzing the US patent market, the most competitive of such markets in the world, can yield certain clues about which of the ICT-based converging technologies may be the next revolutionary technologies. For a classification of these technologies, this study follows the International Patent Classification system. As for ICT, there are 58 related fields at the subclass level and 831 fields at the main-group level. For emerging and converging technologies, there are 75 at the main-group level. From these technologies, a final selection for cutting-edge ICT-based converging technologies is made using a composite index reflecting the converging coefficient, emerging coefficient, and technology impact index.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.7
no.6
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pp.1393-1401
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2012
In this study, we pick graphene research as a case study to demonstrate the importance of follow-up monitoring the emerging technology items. Graphene was selected as an emerging technology from MIT(2008) and KISTEP(2009). We analyze the growth, transition, and differentiation of graphene research by keyword mapping techniques. Specifically, we investigate the changing aspects of biosensor area within graphene field to predict that it will be highly promising.
Jo, Jeong Hoon;Sharma, Pradip Kumar;Sicato, Jose Costa Sapalo;Park, Jong Hyuk
Journal of Information Processing Systems
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v.15
no.4
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pp.765-784
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2019
The smart city is one of the most promising, prominent, and challenging applications of the Internet of Things (IoT). Smart cities rely on everything connected to each other. This in turn depends heavily on technology. Technology literacy is essential to transform a city into a smart, connected, sustainable, and resilient city where information is not only available but can also be found. The smart city vision combines emerging technologies such as edge computing, blockchain, artificial intelligence, etc. to create a sustainable ecosystem by dramatically reducing latency, bandwidth usage, and power consumption of smart devices running various applications. In this research, we present a comprehensive survey of emerging technologies for a sustainable smart city network. We discuss the requirements and challenges for a sustainable network and the role of heterogeneous integrated technologies in providing smart city solutions. We also discuss different network architectures from a security perspective to create an ecosystem. Finally, we discuss the open issues and challenges of the smart city network and provide suitable recommendations to resolve them.
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