Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.20
no.9
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pp.233-239
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2019
An unmanned underwater vehicle is a major weapon system that allows surveillance and reconnaissance missions in border areas or threatening areas where enemy submarines are present. Unmanned underwater vehicles can be used to explore underwater resources, predict disasters, and survey the topography of the ocean floor in the civilian fields, while in the defense fields, it can be used for anti-submarine reconnaissance and mine countermeasures. In this paper, we first investigate the main classification of unmanned underwater vehicles, and foreign R&D trends are analyzed based on the main classification criteria by weight, such as portable, light, heavy and large-scale unmanned underwater vehicles. Then we examine the trends in the development of domestic unmanned underwater vehicles. Finally, through the analysis of both domestic and foreign unmanned underwater vehicles, we present future development trends of unmanned underwater vehicles in order to set defense goals to counter the anticipated threats and diversified potential environment.
Recently, smart factories have gained significant importance since the development of the fourth industrial revolution and the rise of global industrial competition. Therefore, the industries' survival to meet the global market trends requires accurate technological planning. Although, different works are available to investigate forecasting technologies and their influence on the smart factory. However, little significant work is available yet on the analysis of technological trends concerning the smart factory, which is the core focus herein. This work was performed to analyze the technological trends of the smart factory, followed by a detailed investigation of recent research hotspots/frontiers in the field. A well-known topic modeling technique, namely Latent Dirichlet Allocation (LDA), was employed for this study described above. The technological trends were further strengthened with the in-depth analysis of a smart factory-based case study. The findings produced the technological trends which possess significant potential in determining the technological strategies. Moreover, the results of this work may be helpful for researchers and enterprises in forecasting and planning future technological evolution.
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.21
no.4
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pp.186-198
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2021
The introduction of digital technologies affects most socio-economic processes and activities in the economy, from agriculture to public services. Even though the world is currently only in the early stages of digital transformation, the digital economy is growing rapidly, especially in developing countries. Shortly, digital platforms will be able to replace the "invisible hand" of the market and turn it into digital. Some digital platforms have already reached global reach in some sectors of the economy. The growing value of data and artificial intelligence is reflected in the high capitalization of these enterprises. Their growing role has far-reaching consequences for the organization of economic activity and integration into the field of e-business. However, their importance and level of development in different countries differ significantly. The main purpose of this article is an assessment of the level and trends of the digital economy in the world and the identification of homogeneous groups of states following the main trends in the development of its components from among the EU countries. The methodology of the conducted research is based on the use of general scientific research methods in the analysis of secondary sources and the application of statistical methods of correlation-regression and cluster analysis. Macroeconomic indicators and components of DESI (Digital Economy and Society Index) were used for the analysis. Results. Based on the analysis established that most developed countries have a medium level of digitalization of the business environment and a high level of digitalization of socially oriented public services, while countries with lower GDP focus their policies on building digital infrastructure and training qualified personnel. The study summarizes and analyzes current trends in digital technology, analyzes the level and dynamics of integration of digital technologies of the studied EU countries, the level of development of e-business and e-commerce. The conceptualization of mechanisms of creation of added value in the digital economy is offered and the possible consequences of digitalization of the economy of developing countries are generalized.
Journal of the Korean Society for information Management
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v.36
no.2
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pp.105-131
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2019
The purpose of this study is to investigate the development direction of future scholarship by analyzing recent research trends in collection development and management field using keyword network analysis. Data was collected from four journals in library and information science field during period of 2003 to 2017. Related articles of Collection Development and Management field were retrieved, and author keywords were extracted from selected papers. Keyword network analysis using NetMiner4 program was performed based on frequency analysis, connection-centered analysis, and parametric analysis. The analysis covers all sections from 2003 to 2017 to look at the changes in research over time, and three sections on five-year basis. As a result, main keywords such as 'open access', 'institutional repository' and 'academic journals' were identified, and topics to be continuously researched were identified.
The new environments arrive such as ICT convergence, cloud computing, and big data, etc., how to take advanta ge of the existing software engineering technologies has become an important key. In addition, the importance of re quirement analysis for secure software and design phase has been shown in the IoT environment While the existing studies have focused on the utilization of the technique applied to IoT environment, the studies for enhancing analys is and design, the prerequisite steps for safely appling these techniques to the site, have been insufficient. So, we tr y to organize research trends based on software engineering and analyze their relationship in this paper. In detail, w e classify the research trends of software engineering to perform research trends meta-analysis, and analyze an ann ual development by years. The flow of the major research is identified by analyzing the correlation of the key word s. We propose the strategies for enhancing the utilization of software engineering techniques to develop high-quality software in the IoT environment.
In education, innovative ways of teaching and learning are always under development and keep being proposed with advanced concepts since the ancient times. Student-centered learning, problem-based learning and cooperative learning have been three major trends under development in secondary education research and practice more than a decade or so. Combined with advanced information and communication technologies, these trends will greatly transform the way we teach and learn in classroom environment and may change the classroom environment itself, into a more interactive and self-centered coaching type environment. In this study, a smart environment that utilizes advanced information technology devices and network is conceptualized, accommodating requirements contained and proposed in the recent trendy pedagogies. Pedagogical cases discussed in these trends are analyzed in detail, producing requirements for such a learning and coaching environment. These requirements are modeled using unified modeling language, leading to a proposal of a basic architecture for an information system supporting this environment.
Purpose: Recent trends have shown that the usage of big data analysis is becoming the core of identifying promising future technologies and emerging technologies. Accordingly, applying these trends by analyzing defense related data in such sources as journals, articles, and news will provide crucial clues in predicting and identifying core future technologies that can be used to develop creative and unprecedented future weapon systems that could change the warfare. Methods: To identify technology fields that are closely related to the 4th industrial revolution and recent technology development trends, environmental analysis, text mining, and military applicability survey have been included in the process. After the identification of core technologies that are militarily applicable, future weapon systems based on these technologies as well as their operation concepts are suggested. Results: Through the study, 73 important trends, from which 11 mega trends are derived, are identified. These mega trends can be expressed by 13 promising technology fields. From these technology fields, 248 promising future technologies are identified. Afterwards, further assessment is performed, which leads to the selection of 63 core technologies from the pool. These are named as "future defense technologies" which then become the bases for 40 future weapons systems that the military can use. Conclusion: Predicting future technologies using text mining analysis have been attempted by various organizations across the globe, especially in the fields related to the 4th industrial revolution. However, the application of it in the field of defense industry is unprecedented. Therefore, this study is meaningful in that it not only enables the military personnel to see promising future technologies that can be utilized for future weapon system development, but helps one to predict the future defense technologies using the method introduced in the paper.
International Journal of Advanced Culture Technology
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v.11
no.1
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pp.283-289
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2023
AI is bringing about drastic changes not only in the aspect of technologies but also in society and culture. Medical AI based on deep learning have developed rapidly. Especially, the field of medical image analysis has been proven that AI can identify the characteristics of medical images more accurately and quickly than clinicians. Evaluating the latest results of the AI-based medical image processing is important for the implication for the development direction of medical AI. In this paper, we analyze and evaluate the latest trends in AI-based medical image analysis, which is showing great achievements in the field of medical AI in the healthcare industry. We analyze deep learning models for medical image analysis and AI-based medical image segmentation for quantitative analysis. Also, we evaluate the future development direction in terms of marketability as well as the size and characteristics of the medical AI market and the restrictions to market growth. For evaluating the latest trend in the deep learning-based medical image processing, we analyze the latest research results on the deep learning-based medical image processing and data of medical AI market. The analyzed trends provide the overall views and implication for the developing deep learning in the medical fields.
The purpose of this study was to determine characteristics of research trends in human development. For this purpose, 134 attachment articles were selected from 7 reliable Korean academic journals. The articles were analyzed by research type, subjects, data collection methods and attachment assessment methods. Results showed that (1) most of articles were published in the field of child study, (2) the greatest quantity of research type was quantitative study, (3) young children were the most frequently sampled population, and (4) the main content for child research was the role of attachment in social development and social/emotional problem behaviors. The main content for adolescent research was social development and the main theme of adult research was adjustment.
A technology to replace the traditional blood sampling method for glucose monitoring has been sought for a long time. It is now possible to measure the blood glucose change rate continuously for more than 24 hours using a minimally invasive method that does not involve blood collection. Furthermore, various technology development efforts are being made for innovative diabetes management through intermittent or continuous blood glucose monitoring in a non-invasive manner. In this paper, we present an overview of diabetes and the need for continuous blood glucose measurement techniques., and then introduce various non-invasive blood glucose measurement techniques currently being studied. In addition, through research and analysis of the recent commercialization development status of minimally invasive, non-invasive, and wearable continuous blood glucose measurement technologies, we examine global development trends of future technologies.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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