We review two specific risk management strategies of venture capitalists (VCs): deal syndication and domain specialization with respect to their explicit role in adjudging and managing the overall magnitude of information asymmetry risks. These are analyzed for three distinct categories of VC firms as classified by their funding stage focus (early vs. late), ownership type (foreign vs. domestic) and the human capital composition of the core VC team (entrepreneurial vs. investor). The analysis is based on both secondary data and primary data for active 72 VC firms in India. Syndication is moderately important for entrepreneurial VC firms, but not at all important for early-stage focused and foreign VC firms. This finding is distinctly different from what has been conventionally observed in the literature. Among the various arenas of domain specialization, high-technology focus is important for all segments of VC firms. In the context of investment-stage focus, foreign VC firms exhibit growth-stage specialization, while entrepreneurial VC firms concentrate on earlier investment stages.
Venture Capital Firms (VCs) encounter severe information asymmetry risks at almost every stage in their investment lifecycle. This paper explores the agency risks arising from information asymmetry during the stage of exits by VCs from the funded companies in their portfolio and how that impacts the incidence of specific types of type of exits (IPOs/M&As). In this empirical study, by using the data on IPO and M&A exits from venture capital-funded companies, we show how the ability of prospective buyers to better resolve agency risks is directly correlated with the incidence of the above exit types. Using the technique of logistic regression, we demonstrate that factors such as syndication, specialization focus of the VC firm (in terms of stage and sector) and the level of its social capital (proxied by its age and experience) drive the success rate of exits. This is one of first studies in context of exits from VC funded companies in the Indian context.
This study investigates the fine-tuning of large-scale Automatic Speech Recognition (ASR) models, specifically OpenAI's Whisper model, for domain-specific applications using the KsponSpeech dataset. The primary research questions address the effectiveness of targeted lexical item emphasis during fine-tuning, its impact on domain-specific performance, and whether the fine-tuned model can maintain generalization capabilities across different languages and environments. Experiments were conducted using two fine-tuning datasets: Set A, a small subset emphasizing specific lexical items, and Set B, consisting of the entire KsponSpeech dataset. Results showed that fine-tuning with targeted lexical items increased recognition accuracy and improved domain-specific performance, with generalization capabilities maintained when fine-tuned with a smaller dataset. For noisier environments, a trade-off between specificity and generalization capabilities was observed. This study highlights the potential of fine-tuning using minimal domain-specific data to achieve satisfactory results, emphasizing the importance of balancing specialization and generalization for ASR models. Future research could explore different fine-tuning strategies and novel technologies such as prompting to further enhance large-scale ASR models' domain-specific performance.
우리나라는 3면이 바다이면서 북한의 대남도발의 가능성이 높기 때문에 항만보안의 중요성을 간과할 수 없으며, 국제범죄의 증가와 기법의 발달 등으로 인하여 외국으로부터 국내로의 위협요소의 유입을 차단하기 위한 실질적인 보안활동이 항만과 인접 해상구역에서 요구되고 있다. 이에 따라 항만보안의 실질적이며 효율적인 수행을 담보하기 위해서는 항만보안 담당 인력의 전문성이 담보되어야 하며, 이를 위해서는 항만보안 인력에 대한 교육시스템이 제대로 정립되어 있어야 한다. 항만 또한 국가중요시설로서 이에 대한 위협과 안전사고 방지 및 국가안보와 질서유지를 위한 실질적인 보안활동이 이루어져야 하며, 이를 위한 선결조건이 바로 보안인력의 전문화이며, 전문성을 확보한 인력의 배출은 바로 교육을 통해서 이루어지게 된다. 그러나 현행 항만보안 인력에 대한 교육체계는 일원화되어 있지 않으며, 항만보안의 특수성에 맞춘 교육은 시행되고 있지 않고 있으므로 항만보안 인력의 전문화를 확보하기 위한 교육시스템이 개선되어야 한다. 그 방안으로 첫째, 항만보안에 대한 일원화 체계화 된 입법이 이루어져야 하며, 이를 토대로 항만보안 교육지침이 수립되어야 하며, 둘째, 항만보안 인력의 업무별 특화된 교육이 이루어져야 한다. 그리고 마지막으로 항만보안 인력의 전문성을 갖추기 위한 관련 자격제도가 도입되어야 한다.
본 연구는 기업의 전자거래 활용유형을 조직관리 관점에서 이해하는 것이고 서로 다른 유형의 전자거래 활동이 정보시스템 및 네트워크 중심의 조직설계 도메인(domain) 구조에 어떠한 영향을 미치는지에 대하여 이해하고 전자거래 유형별 조직관리의 차이존재 여부를 검증한다. 본 연구모델은 기업의 전자거래 활동유형을 세 가지 즉, 구매측면, 내부, 그리고 판매측면으로 구분하여 조직관리 특성요인들 즉, 분권화, 공식화, 전문화, 통합화와의 구성개념들로 구성되었으며 다중회귀분석에 의한 탐색을 위해 58개 업체들로 받은 설문을 활용하였다. 본 연구를 통해 밝혀진 전자거래 유형별 조직의 특성과 역량을 올바르게 이해하고 온-라인 관점에서 업무프로세스 통합의 기본요소들인 조직구성원의 권한부여와 역할의 구성과 같은 조직설계 및 관리 요인에 대하여 방향설정을 제시할 수 있다는 점에서 본 연구가 시사하는 바가 있다고 본다.
Purpose This study aims to develop a job model for data convergent talents to meet the rapidly changing demands of the data industry. To create a job model, we first define and categorize data convergent talents with balanced competencies in data technology and domain knowledge, and then develop a job model by investigating job areas, scope, activities, and competencies. Design/methodology/approach The research is conducted using the following procedures and methodology. First, we conduct a current status survey on data talent demand, data talent policies, data talent programs, and curricula at home and abroad; second, we collect opinions on the jobs and competencies required for data convergent talents and curricula for talent development through in-depth interview with experts; and third, we present the job areas and job activities of data convergent talents derived from the previous status survey and expert opinions based on the National Competency Standards(NCS). Findings The research findings indicate that there are total of six job roles for data convergent talents, including data scientist, data planner, data architect, data developer, data engineer, and data analyst. It was observed that each of these roles requires the development of common competencies within their respective fields, followed by a need for further specialization into specific competencies within each professional domain.
QFT(Quantitative Feedback Theory) is a very practical design technique that emphasizes the use of feedback for achieving the desired system performance tolerances in despite of plant uncertainty and disturbance. The fundamental concept of QFT is a loop shaping procedure that a suitable controller can be found by shaping a nominal loop transfer function. The loop shaping synthesis involves the identification of a structure and the specialization of parameter optimization of a desired system. This paper presents an improved loop shaping approach of QFT with model validation using GA(Genetic Algorithm). The method presented in this paper removes the problems of iterative operation, transformation error, and model validation in the conventional methods without consideration of frequency domain.
Cooperative query answering is a research effort to develop a fault-tolerant and intelligent database system using the semantic knowledge base constructed from the underlying database. Such knowledge base has two aspects of usage. One is supporting the cooperative query answering Process for providing both an exact answer and neighborhood information relevant to a query. The other is supporting ongoing maintenance of the knowledge base for accommodating the changes in the knowledge content and database usage purpose. Existing studies have mostly focused on the cooperative query answering process but paid little attention on the dynamic knowledge base maintenance. This paper proposes a multi-level knowledge representation framework called Knowledge Abstraction Hierarchy (KAH) that can not only support cooperative query answering but also permit dynamic knowledge maintenance. The KAH consists of two types of knowledge abstraction hierarchies. The value abstraction hierarchy is constructed by abstract values that are hierarchically derived from specific data values in the underlying database on the basis of generalization and specialization relationships. The domain abstraction hierarchy is built on the various domains of the data values and incorporates the classification relationship between super-domains and sub-domains. On the basis of the KAH, a knowledge abstraction database is constructed on the relational data model and accommodates diverse knowledge maintenance needs and flexibly facilitates cooperative query answering. In terms of the knowledge maintenance, database operations are discussed for the cases where either the internal contents for a given KAH change or the structures of the KAH itself change. In terms of cooperative query answering, database operations are discussed for both the generalization and specialization Processes, and the conceptual query handling. A prototype system has been implemented at KAIST that demonstrates the usefulness of KAH in ordinary database application systems.
Residential space has come to maintain a degree of specialization dependent upon the division of space according to function, while roles and functions have either expanded or ceased to exist corresponding to shifts in social values. However, various human behaviors connected to lifestyle habits and values are in fact becoming obsolete. This research will examine the mental, social, and functional aspects of the relationship between residential work spaces in modern homes and the sarangche as well as the communal space of daily and social life of the Chosun Dynasty to enhance the value and function of traditional residential space. As the boundary between family and work blurs with the home office environment of today, we are experiencing a deterioration of health and seeing problems in securing family domain as well as the prolonging of overwork. While the function of the traditional sarangchae encompassed a wider variety of activities than today's homes, the sarangchae achieved an efficient use of space divisions between rooms according to the particular purpose and situation. Accordingly, a reinterpretation of modern residential work space is needed through its connection to the sarangchae with consideration to the philosophy and values of the life of the noble class and the habits of our traditional lifestyle that have previously taken place within the sarangchae in an exterior space.
기록 관리 메타데이터 스키마는 기록물 자체에 내재한 정보 요소뿐만 아니라, 기록 업무에 따른 기록물의 생명 주기 관리 등에 필요한 관리 요소를 표현할 수 있는 강고한 구조를 가져야 한다. 이를 위해서 메타데이터 스키마에서는 기록 도메인의 정보 모델과, 기록 관리 업무 및 응용에서 요구되는 의미 상세화와 데이터 요소 특수화 등을 지원하는 메타데이터 프레임워크가 요구된다. 본 연구에서는 메타데이터 스키마의 주요 원리와 특성을 분석하여, 기록 관리 메타데이터 스키마를 체계적이고 효과적으로 개발하기 위한 접근 방식을 제시한다. 이를 위해 ISO 15489와 23081에 제시된 기록 관리 지침과 메타데이터 운용에 근거한 기록 관리 정보 모델을 개발하고 핵심 데이터 요소를 제시하였으며, 기록 관리 프레임워크를 구현하는 방법을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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