Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.41
no.1
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pp.128-139
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2018
As The Fourth Industrial Revolution and Intelligent Information Age came into full-scale, the policy of open government data has become a hot topic for each country. The United States, the United Kingdom, and other countries are shifting policy direction to "creating value" of open government data. Also, in the age of the digital economy where the data market is soaring, open government data is gradually being recognized as a new raw material for new business and start-ups. In addition, Korea ranked first in the OECD open government data evaluation twice in a row, and was highly evaluated in the international evaluation. However, domestic firms are still lacking in qualitative openness of government data, data is dispersed among institutions, lack of public-private data linkage, and development of app-oriented development. This study attempts to analyze major national policies for the creation of a data ecosystem that considers data lifecycle, from production to storage, distribution and utilization of data. First, the target countries were the leading public data countries among the OGP member countries, the USA, the UK, Australia and Canada. The results of this study are as follows. As a result of analyzing the results and comparing Korea's policies, it was concluded that most of Korea is superior in open government data policy. However, improvement of data quality, development of open data portal as an open platform, support for finding various users including apps and web development companies, and cultivation of open government data utilizing personnel are analyzed as policy issues. In addition, the direction of policy for the balanced ecosystem of Korea is presented together.
Journal of The Korean Association For Science Education
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v.42
no.2
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pp.177-184
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2022
This article aims to explain the concept and characteristics of the 'Intelligent Science Lab', which is being promoted nationwide in Korea since 2021. The Korean Ministry of Education creates a master plan containing a vision for science education every five years. The most recently announced '4th Master plan for science education (2020-2024)' emphasizes the policy of setting up an 'intelligent science lab' in all elementary and secondary schools as an online and offline space for scientific inquiry using advanced technologies, such as Internet of Things and Augmented and Virtual Reality. The 'Intelligent Science Lab' project is being pursued in two main directions: (1) developing an online platform named 'Intelligent Science Lab-ON' that supports science inquiry classes, and (2) building a science lab space in schools that encourages active student participation while utilizing the online platform. This article presents the key features of the 'Intelligent Science Lab-ON' and the characteristics of intelligent science lab spaces newly built in schools. Furthermore, it introduces inquiry-based science learning programs developed for intelligent science labs. These programs include scientific inquiry activities in which students generate and collect data ('data generation' type), utilize datasets provided by the online platform ('data utilization' type), or utilize open and public data sources ('open data source' type). The Intelligent Science Lab project is expected to not only encourage students to engage in scientific inquiry that solves individual and social problems based on real data, but also contribute to presenting a model of online and offline linked scientific inquiry lessons required in the post-COVID-19 era.
Kim, Kwang-Young;Lee, Seok-Hyoung;Lee, Hye-Jin;Park, Jung-Hoon;Seol, Jae-Wook;Kim, Jinyoung;Oh, Heung-Seon;Yoon, Jung-Sun;Jeong, Seo-Young
Journal of Digital Contents Society
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v.18
no.6
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pp.1183-1191
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2017
In order to support the service efficiently, a Science and Technology information platform that can share the same contents and technologies is needed. Therefore this study develop a platform that can use various contents and technologies as a common utilization factor, and support a fast and efficient service. In addition, It suggest examples of various APIs in a platform environment system that can utilize scientific data and technologies in various forms according to their use. Throughout the studies, various contents and technologies will be able to connect and interact with each other through the API Gateway on the platform, as well as to integrate Science and Technology contents based on identified researchers, institutions, and terminology data.
Deep learning-based applications have great potential to enhance the quality of medical services. The power of deep learning depends on open databases and innovation. Radiologists can act as important mediators between deep learning and medicine by simultaneously playing pioneering and gatekeeping roles. The application of deep learning technology in medicine is sometimes restricted by ethical or legal issues, including patient privacy and confidentiality, data ownership, and limitations in patient agreement. In this paper, we present an open platform, MI2RLNet, for sharing source code and various pre-trained weights for models to use in downstream tasks, including education, application, and transfer learning, to encourage deep learning research in radiology. In addition, we describe how to use this open platform in the GitHub environment. Our source code and models may contribute to further deep learning research in radiology, which may facilitate applications in medicine and healthcare, especially in medical imaging, in the near future. All code is available at https://github.com/mi2rl/MI2RLNet.
Purpose: We present a scientometric review of the literature on platform government to serve three primary purposes: First, to cluster researches on platform government based on the research issues; second, to identify the major papers, authors, and keywords in the domain; and third, to explore the promising research areas of platform government. Design/methodology/approach: We collected the platform government research from Web of Science, and analyzed 1,536 articles that was published during time span of 1998-2019. Next, co-citation networks are constructed and analyzed by using CiteSpace to visualize the domain clusters and dynamic research trends in the platform government domain. Findings: We identified 13 sub areas of the platform government research: global investigation, consumer product quality, digital agora, civic crowd funding, and open data use etc. We also visualize the top 20 references with the strongest citation bursts, co-authors network, co-occurring keyword network, and timeline of co-citation clusters.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.12
no.12
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pp.5634-5653
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2018
Internet of things (IoT) is based on a global dynamic information network with cloud services where a great number of devices (things) exchange data to provide added-value services and products. There are several commercial and open source IoT platforms available in the market to connect devices to internet; however, they have cost and operational constraints that make them not suitable for academic projects. In this work, an IoT platform, known as Novus-io, is introduced in order to support academic projects for undergraduate students. With this platform and proper training, undergraduate students from different majors (not only from information technology and electronics) are capable to upgrade their school projects with IoT functionalities. The objective of this approach is to provide to any undergraduate student skills and knowledge on IoT, so they will be prepared, in their imminent step toward professionalism, to understand the relevance of digital services in today's world.
While global manufacturing is becoming more competitive due to variety of customer demand, increase in production cost and uncertainty in resource availability, the future ability of manufacturing industries depends upon the implementation of Smart Factory. With the convergence of new information and communication technology, Smart Factory enables manufacturers to respond quickly to customer demand and minimize resource usage while maximizing productivity performance. This paper presents the development of a big data analytics platform architecture for Smart Factory. As this platform represents a conceptual software structure needed to implement data-driven decision-making mechanism in shop floors, it enables the creation and use of diagnosis, prediction and optimization models through the use of data analytics and big data. The completion of implementing the platform will help manufacturers: 1) acquire an advanced technology towards manufacturing intelligence, 2) implement a cost-effective analytics environment through the use of standardized data interfaces and open-source solutions, 3) obtain a technical reference for time-efficiently implementing an analytics modeling environment, and 4) eventually improve productivity performance in manufacturing systems. This paper also presents a technical architecture for big data infrastructure, which we are implementing, and a case study to demonstrate energy-predictive analytics in a machine tool system.
A software to visualize and analyse 3-D seismic data is developed using OpenGL, one of the most popular 3-D graphic library, under the PC and Windows platform. The software can visualize the data as volume and slices, whose color distribution is specified by a special dialog box that can pick a color in RGB or HSV format. The dialog box can also designate opacity values so that several 3-D objects can be displayed superimposed each other. Horizon picking is implemented very easily with this software thanks to the guided picking method. The picked points from a horizon will compose a set of points, mesh, and a surface, which can be viewed and analysed in three dimensions.
The portal is conceptualized as a discovery gateway to facilitate the communication and sharing of geographic data and information. Generally, Geospatial portal serve the different function and service according to the operational agents and goal. It was shown that Geospatial Portal might be constructed, based on the integration of the public data and Geospatial data portal, OpenAPI, shared Cloud Infrastructure. Ultimately, this study suggests the analysis results for Geospatial Information Prortal trends and contribute to the future development of Geospatial Information Open Platform(called Vworld).
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.18
no.1
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pp.105-111
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2018
STEAM and S / W education in public education are effective in fostering talented people and the talents of the 4th industrial revolution era. It is necessary to expand the teachers for this purpose, to find out and apply various learning materials, and to improve education environment for fusion talent education. An open learning platform is effective in reducing private education costs and supplementing public education. Especially, it is useful for flip learning combined with classroom (off-line). In this case, teacher's role can be transformed into active teaching activities and research activities, which can speed up normalization of public education and reduce private education.In particular, the core functions of the MOOC platform for elementary education are 'creative instructional design and contents development function', 'digital teaching and learning curation', 'big data based learner customization', 'learning participation' flip learning and social Learning function.Through this study, it is expected that discussion on the introduction of MOOC for career and admission education for adolescents including elementary education will be established and the Korean youth MOOC platform will be developed and developed as a global advanced model of education democratization.
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