Technology roadmaps (TRMs) are considered to be the essential tool for strategic technology planning and management. Recently, rapidly evolving technological trends and severe technological competition are making TRM more important than ever before. That is because TRM plays a role of "map" that align organizational objectives with their relevant technologies. However, constructing and managing TRMs are costly and time-consuming because they rely on the qualitative and intuitive knowledge of human experts. Therefore, enhancing the productivity of developing TRMs is one of the major concerns in technology planning. In this regard, this paper proposes a technology roadmapping approach based on function of which concept includes objectives, structures and effects of a technology and which are represented as Subject-Action-Object structures extractable by exploiting natural language processing of patent text. We expect that the proposed method will broaden experts' technological horizons in the technology planning process and will help to construct TRMs efficiently with the reduced time and costs.
Despite expectations of short- or long-term positive effects of corporate social responsibility (CSR) on firm performance, the results of existing research into this relationship are inconsistent partly due to lack of clarity about subordinate CSR concepts. In this study, keywords related to CSR concepts are extracted from atypical sources, such as newspapers, using text mining techniques to examine the relationship between CSR and firm performance. The analysis is based on data from the New York Times, a major news publication, and Google Scholar. We used text analytics to process unstructured data collected from open online documents to explore the effects of CSR on short- and long-term firm performance. The results suggest that the CSR index computed using the proposed text - online media - analytics predicts long-term performance very well compared to short-term performance in the absence of any internal firm reports or CSR institute reports. Our study demonstrates the text analytics are useful for evaluating CSR performance with respect to convenience and cost effectiveness.
The culture and education are very active with the active policy and support to form the government's Maker Movement. The purpose of this study is to grasp the current status of the education sector of the domestic maker movement, which is increasing recently, and to propose a plan for activating maker education for the development of a positive direction. To this end, first, the current status and problems of domestic maker training are derived through in-depth interviews with existing maker training operators and participants. Second, based on the contents of the interview script, keyword analysis and its characteristics through the qualitative survey analysis program (NVIVO) are identified. Third, based on the analysis results, we propose a plan and development direction for domestic maker education. Based on the educators who performed maker training and the students involved, professional maker teachers were required for the professionalism of education, and the expansion of maker channels and professional networking of participating students was required. In addition, there was a need for specialized programs and appropriate policy support that reflected the characteristics of maker training. This study aims at contributing to the activation of maker education, which is a major field of maker movement, by helping to improve concrete support methods, training related educators, and educational environment for maker education.
Journal of the Korean Society for Library and Information Science
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v.53
no.1
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pp.109-132
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2019
The purpose of this study is to examine and propose to improve the features of a simple keyword search box and faceted navigations of KOLIS-NET operated by the National Library of Korea. A record group of '2011-2020 (776)' under 'Publication date' facet, out of 3,702 records retrieved from a search of '김훈', were examined. Major findings are as follows: (1) Five facets including 'Format', 'Publication date', 'Subject', 'Language' and 'Country' are used to limit search results only in the first step, and multiple facets cannot be simultaneously used; (2) With 'Publication date' facet formed in the span of ten years, a separate publication year cannot be identified; (3) 'Subject' facet based on KDC limits the results only in broad subject classes without sub-facets; (4) Under 'Format' facet, a special format such as large print texts cannot be identified; (5) Without 'Author' facet, authors cannot be identified; and (6) 'Publication date missing', 'Language missing', and 'Miscellaneous subject' record groups cannot be clicked and displayed, a navigation to-and-fro between a brief list and bibliographic records is not smooth, etc. Therefore an application of multiple facets in all stages of limiting the search result, a construction of sub-facets for 'Publication date' and 'Subject' facets, an accurate description and coding of 'General Material Designation', etc. are suggested to improve KOLIS-NET's faceted navigation.
The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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v.13
no.6
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pp.489-495
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2020
The amount of data is increasing through various IT devices in a hyper-connected society where the 4th revolution is progressing, and new value can be created by analyzing that data. This paper was collected total 1,526 articles from 2017 to 2019 in central magazines, economic magazines, regional associations, and major broadcasting companies with the keyword "(East Coast Tourism or East Coast Travel) and Gangwon-do" through Bigkinds. It was performed the topic modeling using LDA algorithm implemented in the R language to analyze the collected 1,526 articles. It was extracted keywords for each year from 2017 to 2019, and classified and compared keywords with high frequency for each year. It was setted the optimal number of topics to 8 using Log Likelihood and Perplexity, and then inferred 8 topics using the Gibbs Sampling method. The inferred topics were Gangneung and Beach, Goseong and Mt.Geumgang, KTX and Donghae-Bukbu line, weekend sea tour, Sokcho and Unification Observatory, Yangyang and Surfing, experience tour, and transportation network infra. The changes of articles on East coast tourism was was analyzed using the proportion of the inferred eight topics. As the result, the proportion of Unification Observatory and Mt. Geumgang showed no significant change, the proportion of KTX and experience tour increased, and the proportion of other topics decreased in 2018 compared to 2017. In 2019, the proportion of KTX and experience tour decreased, but the proportion of other topics showed no significant change.
This study was carried out to set the direction of the new industry policy of Busan city by analyzing the changing trend of artificial intelligence technology that has recently developed rapidly and predicting the direction of future development. The company wanted to draw up support measures to utilize artificial intelligence technology, which has been rapidly emerging in the market, in the region's specialized industry. Artificial intelligence is a key keyword in the fourth industrial revolution and artificial intelligence-based data utilization technology can be used in various fields from manufacturing processes to services, and is entering an era of super-fusion in which barriers between technologies and industries will be broken down. In this study, the direction of promotion for fostering Busan as an artificial intelligence city was derived based on the comparison and analysis of artificial intelligence-related ecosystems among major local governments. In this study, we wanted to present a plan to create an artificial intelligence industrial ecosystem that can be called a key policy to foster Busan as an 'AI City'. Busan's plan to foster the AI industry ecosystem is aimed at establishing a policy direction to ultimately nurture the artificial intelligence industry as Busan's future food source.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.22
no.2
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pp.548-557
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2021
The purpose of this study was to determine the statistical usefulness of using atypical text data collected from media that are easy to collect to overcoming limits of the existing data related to economic activities of disabled people. In addition, by performing semantic network analysis, major issues by period that could not be grasped by statistical analysis were also identified. As a result, semantic network analysis revealed that the initiative of the public sector, such as the central and local government bodies, was strongly shown. On the other hand, in the private purchase sector, it was also possible to confirm the consumption revitalization trend and changes in production activities in the recent issue of Covid-19. While the term "priority purchase" had a statistically significant relation with the other two terms "vocational rehabilitation" and "employment for the disabled". For the regression results, while the term "priority purchase" had a statistically significant association with the other two terms "vocational rehabilitation" and "employment for the disabled". Further, some statistical analyses reveal that keyword data taken from media channels can serve as an alternative indicator. Implications for issue detection in the field of welfare economy for the disabled is also discussed.
Recently, the fourth industrial revolution technology has not only changed everyday life greatly through technological development, but has also become a major keyword in the establishment of defense policy. In particular, Internet of Things, cloud, big data, mobile and cybersecurity technologies, called ICBMS, were selected as core leading technologies in defense information policy along with artificial intelligence. Amid the growing importance of the fourth industrial revolution technology, research is being carried out to develop the C4I system, which is currently operated separately by the Joint Chiefs of Staff and each military, including the KJCCS, ATCIS, KNCCS and AFCCS, into an integrated system in preparation for future warfare. This is to solve the problem of reduced interoperability for joint operations, such as information exchange, by operating the C4I system for each domain. In addition, systems such as the establishment of an integrated C4I system and the U.S. military's Risk Management Framework (RMF) are essential for efficient control and safe operation of weapons systems as they are being developed into super-connected and super-intelligent systems. Therefore, in this paper, the intelligent cyber threat detection, management of users' access to information, and intelligent management and visualization of cyber threat are presented in the future C4I system based on big data/cloud.
Journal of the Economic Geographical Society of Korea
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v.25
no.1
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pp.131-146
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2022
The purpose of this study is to examine the locational characteristics of cafes in Jeju Island and the changes. For the purpose, we identify the spatial distribution patterns of openings and closings by period from the first opening of cafes in Jeju Island to the present. In particular, we analyze the spatial distribution characteristics found in the locations of cafes that have been opened and closed after the outbreak of COVID-19, in which new stores have significantly increased. In addition, we identify the regional attributes and the influence of online that have affected the distribution of currently open cafes and cafes that have opened or closed during the COVID-19 outbreak. As a result of empirical analysis, Jeju Island is a tourist destination and island region with the characteristics of determining major destinations through information search, showing a different distribution form from the location of cafes in inland cities. In particular, as a result of frequency analysis by extracting keyword search volume for cafes in Jeju Island, online accessibility such as information search for new areas and places in Jeju Island has become more diversified and expanded after COVID-19. In addition, as a result of calculating the distance to cafes by road size, the relationship between physical location and road accessibility, which has traditionally been an important factor, was relatively low. This study is meaningful in that it revealed the distribution patterns and characteristics of cafe locations in Jeju Island by reflecting the influence of online and offline.
The outcome of the consultation is important to both the counselor and the researcher. Analyzing the trends of research on the results of counseling that have been carried out so far will help to comprehensively structure the results of consultations. The purpose of this research is to analyze research trends in Korea, focusing on research related to the outcomes of counseling published in 「Korean Journal of Counseling」 from 2011 to 2021, which is one of the well-known academic journals in the field of counseling in Korea. This is to explore the direction of future research by navigating the knowledge structure of research. There were 197 studies used for analysis, and the final 339 keyword were extracted during the node extraction process and used for analysis. As a result of extracting potential topics using the LDA algorithm, "Measurement and evaluation of counseling outcomes", "emotions and mediate factors affecting interpersonal relationships", and "career stress and coping strategies" are the main topics. Identifying major topics through trend analysis of counseling performance research contributed to structuring counseling performance. In-depth research on these topics needs to continue thereafter.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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