Recently, project performance and management of government R&D program investing huge amount of budget is being focused. In this study, I built a model for estimating the performance creating paths of the government R&D program, then I analyzed the attributes of performances created by industries. I used simultaneous equations with FIML and examined the IT industry and CT industry of industrial technology innovation program using survey on R&D performance conducted by KEIT. On the analysis result, all the companies create the innovation performance through the government grants. However, the one who commercialize patents is SMEs in IT industry, and conglomerates in CT industry. SMEs in IT industry, which has characteristic of complex product, need extra self innovation activities even the government supports them. For improving the commercialization performance and technology development of SMEs in CT industry, it is effective when conducting cooperative research. These findings give us the implication that it is needed to consider different factors by industrial and enterprise characteristic when planning the public policy and government tasks.
Currently, many computer systems are used in many areas of medicine including radiation oncology. For the most part, the computer system has proved to be useful in radiotherapeutic planning and dose calculation. There has been attempts to develop computer system including information management of patients, patient tracing, and office automation in radiation oncology department. But some of these available commercial systems have shortcomings. We developed a management system of patients in our radiation oncology department that integrated most of items for the evaluation of patents. In particular, the data were stored in a natural language (noncoded) and made themselves easily understandable by all clinical groups. In addition , the data could be isolated in files from which the computer could generate graphs and static data by the use of some simple commands. The system provided us with not only the functions of case review but functions of preparation of conferences, lectures and resident teaching.
Shape memory alloys(SMAs) have revolutionized the material engineering sciences as they exhibit exclusive features i.e. shape memory effect(SME) and super-elasticity. SMAs are those alloys that when deform return to their predeformed shape upon heating, they also restore their original shape by removing the load. Research on properties of newly advent of several types of ferrous based shape memory alloys(Fe-SMAs), shows that they have immense potential to be the counterpart of Nitinol(NiTi-SMA). These Fe-SMAs have been used and found to be effective because of their low cost, high cold workability, good weldability & excellent characteristics comparing with Nitinol(high processing cost and low cold workability) SMAs. Some of the Fe-SMAs show super-elasticity. Fe-SMAs, especially Fe-Mn-Si alloys have an immense potential for civil engineering structures because of its unique properties e.g. two-way shape memory effect, super elasticity and shape memory effect as well as due to its low cost, high elastic stiffness and wide transformation hysteresis comparative to Nitinol. Further research is being conducted on SMAs to improve and impinge better attributes by improving the material compositions, quantifying the SMA phase transition temperature etc. In this research pre-existing Fe-SMAs are categorised and collected in a tabulated form. An analysis is performed that which category is mostly available. Last 50 years data of Fe-SMA publications and US Patents is collected to show its importance in terms of increasing research on such type of alloys to invent different compositions and applications. This data is analysed as per different year groups during last 50 years and it was analysed as per whether the keywords exist in title of an article or anywhere in the article. It was found that different keywords related to Fe-SMAs/categories of Fe-SMAs, almost don't exist in the title of articles. However, these keywords related to Fe-SMAs/categories of Fe-SMAs, exist inside the article but still there are not too many publications related to Fe-SMAs/categories of Fe-SMAs.
Existing main path analysis is useful to clarify the backbone of technology developments over the past, but has difficulty in identifying future technology candidates, and also in anticipating changes in the mainstream technology. Our method develops a growth velocity indicator, and combines it with key-route analysis and traversal counts measure in the main path analysis. It enables us to identify rapidly growing paths of future technology candidates, and further to evaluate the relative growth potential of such paths by which can replace the mainstream technology in the main path. Our method can contribute to identifying future technology candidates in a quantitative way by using patents, and broaden the scope of main path analysis research toward foresight. It can be useful for technology strategy in practice. Biofuel technology is exemplified.
The Journal of the Convergence on Culture Technology
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v.8
no.4
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pp.415-422
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2022
The heterogeneous Onju citrus genes (A=20.57, C=32.71, G=30.01, U=16.71%) and coffee genes (A=20.66, C=31.76, G=30.187, U=16.71%) have the same genetic ratio of 95% or more. It is known that gene compatibility is generally not possible with this group. However, it can be grafted if the conditions of Chargaff rule and Shannon Entropy are met with gene functional-similarity of more than 95%, and it becomes a new breed of Coffrange. We calculated the world's first BCJM matrix for DNA-RNA and published it in US patents and international journals. All animals and viruses are similar to human genes. Based on this, it was announced in June in the British matrix textbook by solving the genetic characteristics of COVID-19 and the human body. In plants, it is treated with BCJM-Transposon treatment, a technique that easily changes gene location. Simulation predicted that the matrix could be successful with Cut & Paste and Transpose.
We attempted to provide an overview of the laws and current state of the 3D printing industry in South Korea and around the world, using the annual industry surveys and the Wohler report. Additionally, we reviewed articles relating to the potential exposure to hazards associated with 3D printing using metal materials. In South Korea, there were 406 3D printing-related businesses, employing 2,365 workers, and the market size was estimated at 455.9 billion won in 2021. Globally, the average growth rate of the 3D printing industry market over the past 10 years was 27.4%, and the market size was estimated at $11.8 billion in 2019. The United States had the highest cumulative installation ratio of industrial 3D printers, followed by China, Japan, Germany, and South Korea. A total of 6,168 patents related to 3D printing were registered in the US between 2010 and 2019. Harmful factors during metal 3D printing was mainly evaluated in the powder bed fusion and direct energy deposition printing types, and there is a case of material extrusion type with metal additive filaments. The number, mass, size distribution, and chemical composition of particles were mainly evaluated. Particle concentration increases during the opening of the chamber or post-processing. However, operating the 3D printer in a ventilated chamber can reduce particle concentration to the background level. In order to have a safe and healthy environment for 3D printing, it is necessary to accumulate and apply knowledge through various studies.
The impact of technological advancements on employment is a matter of ongoing debate, with discussions on the effects of AI technology development on employment being particularly scarce. This study employs the natural language processing technique (SBERT) and patents to calculate an occupation-based AI exposure score and to analyze employment trends by group. It proposes a method for calculating the AI exposure score based on the similarity between Korean patent information and US job descriptions and linking SOC(U.S.) and KSCO(Korea). The analysis of domestic AI patent applications and regional employment data in the KOSIS Database since 2013 reveals a K-shaped polarization pattern in Korean employment trends among groups with above and below average levels of AI exposure.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.18
no.6
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pp.1207-1216
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2023
As the domestic animation industry is shrinking, it is time to actively respond to changes in new technologies and animation production methods. From 2016 to 2020, through patent information registered in the United States, China, and Korea in the field of animation technology, applicants who are the subject of technology were analyzed and technical policies and strategies pursued by applicants in each country were reviewed. China registered the most patents, so the technical activity index was high, and the US family patent size was high. As a result of positioning analysis, the U.S. market expansion influence decreased over time, China's technological activity gradually increased over time, and Korea's technological activity and family patent size decreased. Reflecting China's rise as the world's largest animation producer, Korea should also develop a policy to support animation.
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.
Knowledge map is widely used to represent knowledge in many domains. This paper presents a method of integrating the national R&D data and assists of users to navigate the integrated data via using a knowledge map service. The knowledge map service is built by using a lightweight ontology and a topic modeling method. The national R&D data is integrated with the research project as its center, i.e., the other R&D data such as research papers, patents, and reports are connected with the research project as its outputs. The lightweight ontology is used to represent the simple relationships between the integrated data such as project-outputs relationships, document-author relationships, and document-topic relationships. Knowledge map enables us to infer further relationships such as co-author and co-topic relationships. To extract the relationships between the integrated data, a Relational Data-to-Triples transformer is implemented. Also, a topic modeling approach is introduced to extract the document-topic relationships. A triple store is used to manage and process the ontology data while preserving the network characteristics of knowledge map service. Knowledge map can be divided into two types: one is a knowledge map used in the area of knowledge management to store, manage and process the organizations' data as knowledge, the other is a knowledge map for analyzing and representing knowledge extracted from the science & technology documents. This research focuses on the latter one. In this research, a knowledge map service is introduced for integrating the national R&D data obtained from National Digital Science Library (NDSL) and National Science & Technology Information Service (NTIS), which are two major repository and service of national R&D data servicing in Korea. A lightweight ontology is used to design and build a knowledge map. Using the lightweight ontology enables us to represent and process knowledge as a simple network and it fits in with the knowledge navigation and visualization characteristics of the knowledge map. The lightweight ontology is used to represent the entities and their relationships in the knowledge maps, and an ontology repository is created to store and process the ontology. In the ontologies, researchers are implicitly connected by the national R&D data as the author relationships and the performer relationships. A knowledge map for displaying researchers' network is created, and the researchers' network is created by the co-authoring relationships of the national R&D documents and the co-participation relationships of the national R&D projects. To sum up, a knowledge map-service system based on topic modeling and ontology is introduced for processing knowledge about the national R&D data such as research projects, papers, patent, project reports, and Global Trends Briefing (GTB) data. The system has goals 1) to integrate the national R&D data obtained from NDSL and NTIS, 2) to provide a semantic & topic based information search on the integrated data, and 3) to provide a knowledge map services based on the semantic analysis and knowledge processing. The S&T information such as research papers, research reports, patents and GTB are daily updated from NDSL, and the R&D projects information including their participants and output information are updated from the NTIS. The S&T information and the national R&D information are obtained and integrated to the integrated database. Knowledge base is constructed by transforming the relational data into triples referencing R&D ontology. In addition, a topic modeling method is employed to extract the relationships between the S&T documents and topic keyword/s representing the documents. The topic modeling approach enables us to extract the relationships and topic keyword/s based on the semantics, not based on the simple keyword/s. Lastly, we show an experiment on the construction of the integrated knowledge base using the lightweight ontology and topic modeling, and the knowledge map services created based on the knowledge base are also introduced.
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