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논문 기본 정보

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학술저널
저자정보
이봉문 (가톨릭관동대학교) 남가영 (가톨릭관동대학교) 강병철 (디이프) 김치용 (동의대학교)
저널정보
한국멀티미디어학회 멀티미디어학회논문지 멀티미디어학회논문지 제25권 제2호
발행연도
2022.2
수록면
345 - 352 (8page)

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Conducting AI-based fusion business due to the increment of ICT fusion medical device has been expanded. In addition, AI-based medical devices help change existing medical system on treatment into the paradigm of customized treatment such as preliminary diagnosis and prevention. It will be generally promoted to the change of medical device industry. Although the current demand forecasting of medical biotechnology commercialization is based on the method of Delphi and AHP, there is a problem that it is difficult to have a generalization due to fluctuation results according to a pool of participants. Therefore, the purpose of the paper is to predict demand forecasting for identifying promising technology based on building up big data in medical biotechnology. The development method is to employ candidate technologies of keywords extracted from SCOPUS and to use word2vec for drawing analysis indicator, technological distance similarity, and recommended technological similarity of top-level items in order to achieve a reasonable result. In addition, the method builds up academic big data for 5 years (2016-2020) in order to commercialize technology excavation on demand perspective. Lastly, the paper employs global data studies in order to develop domestic and international demand for technology excavation in the medical biotechnology field.
#LOGREG #RF #KNN #SVM #LSTM #GRU #TFIDF #Medical #Biotechnology #Word2vec #Big data #ICT #AI #AHP #Delphi #SCOPUS #BT #NCBI #Pubmed

목차

ABSTRACT
1. 서론
2. 모형
3. 분석 결과
4. 결론
REFERENCE

참고문헌 (20)

참고문헌 신청
Y. Kajikawa, J. Yoshikawa, Y. Takeda, and K. Takeda, “Tracking Emerging Technologies in Energy Research: Toward a Roadmap for Sustainable Energy,” Technological Forecasting and Social Change. 75, pp. 771-782, 2008. google schola K. Borner, C. Chen, and K.W. Boyack, “Visualizing Knowledge Domains,” Annual Reivew of Information Science and Technology Vol. 37, pp. 179-255, 2003. google schola R.N. Kostoff, D.R Toothman, H.J Eberhart, and J.A. Humenik, “Text Mining Using Database Tomography and Bibliometrics: A Review,” Technological Forecasting and Social Change Vol. 68, pp. 223-253, 2001. google schola K.W. Boyack, B.N. Wylie, and G.S. Davidson, “Domain Visualization Using Vxinsight® for Science and Technology Management,” Journal of the American Society for Information Science and Technology Vol. 53, pp. 764-774. 2002. google schola C. Chen, T. Cribbin, R. Macredie, and S. Morar, “Visualizing and Tracking the Growth of Competing Paradigms: Two Case Studies”. Journal of the American Society for Information Science and Technology Vol. 53, pp. 678-689, 2002. google schola

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