Journal of the Economic Geographical Society of Korea
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v.3
no.2
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pp.81-96
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2000
The study examines the present condition and prospects of venture firm accumulation center in the case of kwan-ak venture town. The survey shows most of companies have been founded since 1997. Their major items are software development and the average employees are under 10 workers. According to the questionary about the type of R&D and the level of innovation, technology innovation such as the development of new product is advanced whereas tacit innovation like inter-firm cooperation is very weak. And the source of idea and information is concentrated on the within-firms and research center As a result of the analysis of regional linkage, the dependence of production and R & D is large on kwan-ak-gu, but sales and information services have emphasis on Seoul area. In the light of the affiliation of inter-firm, they response sympathy with cooperation, but could not strengthen their commercial ties yet. At last, the policy for venture firm accumulation center must intend to make tacit measures through inventing of system instead of the simple means such as the assistance of location, finance and tax.
Objectives : Trend of R&D of herbal medicine for dementia treatment was examined based on the quantitative information analysis for establishing the national strategy of research on dementia treatment with oriental medicine. Methods : Definition was made to clarify the technology for development of herbal medicine for dementia treatment. Based on the initial keyword provided by experts in the field, queries were compounded to conduct search in the search engines of WoS and DWPI. The raw data (papers or patents) extracted from the initial search were examined by expert-review before objects of analysis were determined. Then, the accumulated data was analyzed in terms of year, country and organization, which led to examination of the trend of R&D. And the research performance evaluation for dementia treatment technologies was also made in terms of country, organization and researcher based on the forward citation analysis. The international cooperation intensity was examined on the basis of analysis of network by researcher before analysis results were put together to select lead researchers. Results : According to the quantitative information analysis of 1,330 articles that were selected as analysis objects, the number of papers on natural products research for dementia treatment has increased by around 4.6 times in recent five years. This indicates that the intensive studies have been underway recently. It was found to be the US that had the highest level in research filed of herbal medicine for dementia treatment and the highest capacity of international cooperation for that purpose. On the contrary, Korea had the share of papers at 5.1%, the number of countries in cooperation research at 8, and the article quality index at 0.40, showing that the qualitative level was insufficient, compared to the quantitative outcome. In particular, Korea was found to have no intensity of international cooperation among researchers. In case of patent, the results of information analysis of 305 patents selected as analysis objects demonstrated that China had the highest share while Korea had the very low frequency of patent application quantitatively. Conclusions : In this study, the research to develop herbal medicine for dementia treatment has recently drawn much attention that has spread around the globe. Therefore, these results suggest establishing the strategy to develop technology for dementia treatment with oriental medicine in the future based on quantitative information analysis.
In the past, the government made a total of 357 hydrophilic districts into parks to create rest areas in the national river with the four major river projects. According to the results of the survey, 60 water-friendly districts with low utilization were lifted in January 2017, and 297 water-friendly districts are currently being managed. Local governments are in charge of the maintenance costs necessary to maintain these hydrophilic districts, which require considerable costs, so it is necessary to accurately grasp the characteristics and needs of local residents at the operation stage after designation. In this study, the characteristics of local residents in the hydrophilic district were analyzed by correlating social factors with river users, crawling social network data to analyze visit patterns, and derived related Keywords, and analyzed the characteristics of the hydrophilic district. The study target areas are Samrak and Daejeo Ecological Park, located downstream of the Nakdonggang River. Social factors analyzed real estate transaction price data, economic activity income, households, stress perception rate, and pet breeding status through public data provided by Statistics Korea, and analyzed user visit patterns and image keywords on weekends.
This paper explores the technology resource-based determinants influencing internationalization performance of Korean software-related new ventures. On the ground of the study by Zahra et al.(2003), this paper aims to test empirically in Korea how interaction effects of tangible and intangible technological resources, as firm capability, are related to software new ventures' internationalization performance. The test results shows that intangible technological resource represented by R&D intensity is not significantly related to internationalization performance, but reveals that intangible technological resource represented by strength of technological cooperation network and technological reputation is positively and significantly associated with internationalization performance. Internationalization performance is more significantly and positively associated with the interactions of tangible technological resource and intangible technological resource than those resources respectively. The implication for the findings in the paper is that cutting edge technological capability of software new ventures can be more closely associated with internationalization performance if those resources are fully utilized or leveraged by intangible resources acquired by cooperation with local networks and created through technological reputation of new ventures.
In the CR-enabled MANET, routing paths can be easily destroyed due to node mobility and channel unavailability (due to the emergence of the PU of a channel), resulting in significant overhead to maintain/recover the routing path. In this paper, network caching is actively used for route maintenance, taking into account the properties of the CR. In the proposed scheme, even if a node detects that a path becomes unavailable, it does not generate control messages to establish an alternative path. Instead, the node stores the packets in its local cache and 1) waits for a certain amount of time for the PU to disappear; 2) waits for a little longer while overhearing messages from other flow; 3) after that, the node applies local route recovery process or delay tolerant forwarding strategy. According to the simulation study using the OPNET simulator, it is shown that the proposed scheme successfully reduces the amount of control messages for path recovery and the service latency for the time-sensitive traffic by 13.8% and 45.4%, respectively, compared to the existing scheme. Nevertheless, the delivery ratio of the time-insensitive traffic is improved 14.5% in the proposed scheme.
Park, Soo-Hyun;Yun, Young-Mi;Kim, Ho-Yong;Kim, Jae-Soo
Journal of the Korea Convergence Society
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v.12
no.4
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pp.9-21
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2021
The study aims to identify convergence and trends in technology-based patent data for the biohealth sector in IP5 countries (KR, EP, JP, US, CN) and present the direction of development in that industry. We used patent co-classification analysis-based network analysis and TF-IDF-based text mining as the principal methodology to understand the current state of technology convergence. As a result, the technology convergence cluster in the biohealth industry was derived in three forms: (A) Medical device for treatment, (B) Medical data processing, and (C) Medical device for biometrics. Besides, as a result of trend analysis based on technology convergence results, it is analyzed that Korea is likely to dominate the market with patents with high commercial value in the future as it is derived as a market leader in (B) medical data processing. In particular, the field is expected to require technology convergence activation policies and R&D support strategies for the technology as the possibility of medical data utilization by domestic bio-health companies expands, along with the policy conversion of the "Data 3 Act" passed by the National Assembly in January 2019.
The technology conflict between the U.S. and China is deepening recently. The U.S.-China battle began as a national security issue but is comprehending as a U.S.'s check for China's rapid technological advancement. China is rapidly growing in several indexes including R&D expenditure, patent application, and publications, and is challenging the U.S. in 5G and Artificial Intelligence. In 2018, Huawei became the largest 5G network/equipment provider and second largest smart phone manufacturer in the world. Now, Huawei is outperforming at AI chipset manufacturing, Bigdata analysis and cloud, positioning to become a critical player in the 4th industrial revolution. The purpose of this research is to analyze the effect of recent Huawei issues to Korean SMEs focusing on the relation between Huawei and Korean companies; the cooperation status from the Global Value Chain (GVC) perpsective, and Korean government's policies related to Huawei's information security issues will be the three main frames for the analysis. Then, this research proposes policy implications such as increasing Korea's competitiveness in manufacturing and information security.
Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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v.51
no.1
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pp.11-23
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2014
Wireless Mesh Network(WMN) has drawn much attention due to easy deployment and good scalability. Recently, major power utilities have been focusing on R&D to apply WMN technology in Smart Grid Network. Smart Grid is an intelligent electrical power network that can maximize energy efficiency through bidirectional communication between utility providers and customers with ICT(Information Communication Technology). It is necessary to guarantee QoS of some important data in Smart Grid system such as real-time data delivery. In this paper, we suggest QoS enhancement method for WMN based Smart Grid system using IEEE 802.11s. We analyze Smart Grid Application characteristics and apply IEEE 802.11s WMN scheme for Smart Grid in domestic power communication system. Performance evaluation is progressed using NS-2 simulator implementing IEEE 802.11s. The simulation results show that the QoS enhancement scheme can guarantee stable bandwidth irrespective of traffic condition due to IEEE 802.11s reservation mechanism.
The Journal of Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science
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v.29
no.7
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pp.550-559
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2018
The effectiveness of deep neural networks (DNNs) for detection and classification of micro-Doppler signals generated by human walking and background noise sources is investigated. Previous research included a complex process for extracting meaningful features that directly affect classifier performance, and this feature extraction is based on experiences and statistical analysis. However, because a DNN gradually reconstructs and generates features through a process of passing layers in a network, the preprocess for feature extraction is not required. Therefore, binary classifiers and multiclass classifiers were designed and analyzed in which multilayer perceptrons (MLPs) and DNNs were applied, and the effectiveness of DNNs for recognizing micro-Doppler signals was demonstrated. Experimental results showed that, in the case of MLPs, the classification accuracies of the binary classifier and the multiclass classifier were 90.3% and 86.1%, respectively, for the test dataset. In the case of DNNs, the classification accuracies of the binary classifier and the multiclass classifier were 97.3% and 96.1%, respectively, for the test dataset.
Kim, Euihyun;Kim, Keunyong;Kim, Soo Mee;Cui, Tingwei;Ryu, Joo-Hyung
Korean Journal of Remote Sensing
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v.36
no.2_2
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pp.293-307
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2020
Every year, the floating macroalgae, green and golden tide, are massively detected at the Yellow Sea and East China Sea. After influx of them to the aquaculture facility or beach, it occurs enormous economic losses to remove them. Currently, remote sensing is used effectively to detect the floating macroalgae flowed into the coast. But it has difficulties to detect the floating macroalgae exactly because of the wavelength overlapped with other targets in the ocean. Also, it is difficult to distinguish between green and golden tide because they have similar spectral characteristics. Therefore, we tried to distinguish between green and golden tide applying the Deep learning method to the satellite images. To determine the network, the optimal training conditions were searched to train the AlexNet. Also, Gaofen-1 WFV images were used as a dataset to train and validate the network. Under these conditions, the network was determined after training, and used to confirm the test data. As a result, the accuracy of test data is 88.89%, and it can be possible to distinguish between green and golden tide with precision of 66.67% and 100%, respectively. It is interpreted that the AlexNet can be pick up on the subtle differences between green and golden tide. Through this study, it is expected that the green and golden tide can be effectively classified from various objects in the ocean and distinguished each other.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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