An equity crowdfunding system of Korea has been introduced since January 25, 2016. The crowdfunding has contributed to remove the funding gap for startups in Korea. In the three years since the introduction of the system, the amount issued has been growing annually 31 percent. In 2018, the general investors who participated in equity crowdfunding, account for 93.8% of the total market size. General investors are a large part of equity crowdfunding. Investors, however, are facing the information asymmetry problems. General investors rely heavily on the investment prospectus provided by startups to obtain the information they need to determine their investment decisions. Under these circumstances, startups have the incentive to provide information that is advantageous to them, and investors are likely to be adversely affected by the investment prospectus. In this study, we collected the novel crowdfunding prospectus dataset: a total of 459 investment prospectus and conducted a morphological analysis. The analysis showed that the more positive the word, the higher the success rate of investors' subscriptions. We also compared projects that were heavily invested by general investors with projects that were heavily invested by professional investors. Then, we were able to examine that the success rates of project subscription, which were heavily invested by general investors, were higher than the projects of professional investor type. It can be interpreted as a general investor driven crowdfunding market. Based on these results, we propose three policies. First, the supervisor should be strengthened to provide more detailed information on investment risk factors in the prospectus. Second, the crowdfunding intermediary should monitor information provided by startups. Third, an investor should be asked to add a question to the investment compliance test that allows the investor to recognize the problem in the manual.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics C
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v.36C
no.7
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pp.46-55
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1999
We proposed the new method of postprocessing which not only reduces the frequency of dictionary access using morphological analysis but improve the recognition rate of character recognizer. In this paper, after estimating morphological construction of mis-recognized word using the part of speech that is analyzed, correct presumed mis-recognized morphology. The postprocessing using a morphology unit reduce candidate because of short than word and frequency of dictionary access because there is no need to morphological analysis for candidate. To select right candidate is only necessary to dictionary access. The proposed results show that reduced the frequency of dictionary access to 60% than postprocessing method using a word unit and recognition rate improved from 94% to 97%.
Traditional Korean morphological analysis and POS tagging methods usually consist of two steps: 1 Generat hypotheses of all possible combinations of morphemes for given input, 2 Perform POS tagging search optimal result. require additional resource dictionaries and step could error to the step. In this paper, we tried to solve this problem end-to-end fashion using sequence-to-sequence model convolutional features. Experiment results Sejong corpus sour approach achieved 97.15% F1-score on morpheme level, 95.33% and 60.62% precision on word and sentence level, respectively; s96.91% F1-score on morpheme level, 95.40% and 60.62% precision on word and sentence level, respectively.
With the rapid evolution of the personal device environment, the demand for natural language applications is increasing. This paper proposes a morpheme segmentation and part-of-speech tagging model, which provides the first step module of natural language processing for many languages; the model is designed for mobile devices with limited hardware resources. To reduce the number of morpheme candidates in morphological analysis, the proposed model uses a method that adds highly possible morpheme candidates to the original outputs of a conventional left-longest-match-preference method. To reduce the computational cost and memory usage, the proposed model uses a method that simplifies the process of calculating the observation probability of a word consisting of one or more morphemes in a conventional hidden Markov model.
This study is a descriptive analysis of Korean business names listed on KOSDAQ (Korea Securities Dealers Automated Quotation) from a morphological perspective. A total of 1,358 business names on KOSDAQ are collected and analyzed in terms of origins and morphological structure. The analysis exhibits the monopoly of English: only 20% of the names are composed of only Korean elements, including Sino-Chinese, while 76% of them contain some form of English elements. It is pointed out that those English elements are not borrowed from English but are created in Korea and participate further word formation processes. In terms of word formation methods, compounding and shortening are most common, taking up 90% of all names. Multiple derived forms are used from an identical origin word, and even bound forms in English are taken and used as independent words, regardless of their original status in English. It is argued that Korean English is not entirely negative and should be considered as part of World Englishes.
Hong Dong-Oh;Lee Chang-Woo;Kim Hong-Young;Kim Hee-Kyu;Kang Jin-Ho
Korean Journal of Plant Resources
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v.19
no.2
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pp.199-203
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2006
The marketability of soybean sprout mainly depends on shape such as hypocotyl thickness and presence of lateral root formation, etc. To clarify the effects of agitating culture box on growth and shape of soybean sprouts, different agitation frequency (0, 3, 5 times day-1) and duration (0, 1, 2, 3 days) were applied during sprout cultivation. More frequent and longer agitation resulted in less lateral root formation and shorter hypocotyl length, while total lengths were not affected by agitation due to agitation-induced root length increment. Agitation also increased the diameter of hypocotyl's hook pin, but not the middle part. Unlike morphological characteristics, the growth of sprouts as measured by fresh and dry weight of cotyledon, hypocotyl, root were not affected by agitation. In conclusion, it is very likely that agitating culture box during sprout cultivation may alter the shape of soybean sprouts without affecting growth of sprouts.
Many sentiment categorization systems based on machine learning methods use morphological analyzers in order to extract linguistic features from sentences. However, the morphological analyzers do not generally perform well in a customer review domain because online customer reviews include many spacing errors and spelling errors. These low performances of the underlying systems lead to performance decreases of the sentiment categorization systems. To resolve this problem, we propose a feature extraction method based on simple longest matching of Eojeol (a Korean spacing unit) and phoneme patterns. The two kinds of patterns are automatically constructed from a large amount of POS (part-of-speech) tagged corpus. Eojeol patterns consist of Eojeols including content words such as nouns and verbs. Phoneme patterns consist of leading consonant and vowel pairs of predicate words such as verbs and adjectives because spelling errors seldom occur in leading consonants and vowels. To evaluate the proposed method, we implemented a sentiment categorization system using a SVM (Support Vector Machine) as a machine learner. In the experiment with Korean customer reviews, the sentiment categorization system using the proposed method outperformed that using a morphological analyzer as a feature extractor.
Journal of the Korean Society of Fisheries and Ocean Technology
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v.48
no.4
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pp.469-478
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2012
To manage, sort, and grade fishery resources, it is necessary to measure their morphometric characteristics. This labor-intensive task involves performing repetitive operations on land and on a research vessel. To reduce the amount of labor required, a vision-based automatic measurement system (VAMS) for the measurement of morphometric characteristics of flatfish, such as total length (TL), body width (BW), and body height (BH), has been developed as part of a database management system for fishery resources management. This system can also measure the mass (M) of flatfish. In the present study, we describe a morphological image processing algorithm for the measurement of certain characteristics of flatfish. This algorithm, which involves preprocessing, edge pattern matching, and edge point detection, is effective in cases where the flatfish being measured has a deformed tail and is randomly oriented. The satisfactory performance of the proposed algorithm is also demonstrated by means of experiments involving the measurement of the BW, TL and BH of a flatfish when it is straightened (BW : 117mm, TL : 329mm, BH : 24.5mm), when its tail is deformed, and when it is randomly oriented.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.19
no.9
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pp.2129-2137
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2015
Lots of research and development works have been actively focused on the self-driving vehicles, locally and globally. In order to implement the self-driving vehicles, lots of fundamental core technologies need to be successfully developed and, specially, it is noted that traffic lights detection and recognition system is an essential part of the computer vision technologies in the self-driving vehicles. Up to nowadays, most conventional algorithm for detecting and recognizing traffic lights are mainly based on the color signal analysis, but these approaches have limits on the performance improvements that can be achieved due to the color signal noises and environmental situations. In order to overcome the performance limits, this paper introduces the morphological analysis for the traffic lights recognition. That is, by considering the color component analysis and the shape analysis such as rectangles and circles simultaneously, the efficiency of the traffic lights recognitions can be greatly increased. Through several simulations, it is shown that the proposed method can highly improve the recognition rate as well as the mis-recognition rate.
The current surveys of Ulva in the subtidal area around Jeju Island give a chance to discover unrecorded green algal species of the Korean macroalgal flora. As a result of this investigation, we found Ulva adhaerens Matusmoto & Shimada, inhabiting the subtidal regions, up to 15 m deep, and conducted the DNA barcoding on plastid rbcL-3P and tufA regions with describing the morphological characteristics. Our specimens of U. adhaerens forms a monophyletic clade with the Japanese type specimen and U. piritoka Ngāti Kuri, Heesch & W.A. Nelson from New Zealand exhibiting each 0.3% sequence divergences, respectively, in the plastid rbcL-3P. The genetic variation of U. adhaerens clade is 1.0-3.9% in rbcL-3P and 4.8-9.8% in tufA to each Ulva species, including the generic type, U. lactuca Linneaus. The morphology of Korean U. adhaerens specimens is identical to the type specimens of U. adhaerens from Japan having the development of rhizoidal filaments from both of the cell layers of the distromatic blade and the extension of rhizoidal clumps with adhesive trait between blades by extended rhizoidal clumps at the basal blades. The thallus attachment to substrate is by numerous minute discoidal plates made up of rhizoids originating from the inner part of distromatic blades in basal. Although there are still some problems to resolve the relationship between U. adhaerens and U. piritoka in the rbcL dataset and the phylogenetic pattern of the Group II intron of rbcL, we propose the new record of U. adhaerens in Korean macroalgal flora based on the morphological characteristics of Korean specimens. Continued study of the genus Ulva by morphological and molecular assessment will delimit the species of Ulva, elucidate the relationships between them, and uncover the species diversity.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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