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.
It is needless to say that the port security is very important owing to the geographic setting of Korea and the possibility of the provocation by North Korea. In addition, The security management is necessary for the port and the domain of maritime to block the inflow from overseas because of the increase of international crime as terrorism. The training system for port security guard should be constructed to secure the specialization of the manpower for the efficient port security management. But the training system of port security manpower is not unified and the training is not carried out, therefore it is necessary to improve the training system of port security manpower. In this study, the improvement plan of training system is suggested as follows. First, the unification of the legislation of port security should achieved to establish the guidance of training for port security guard. Second, the specialized training per activities should be done. And lastly, the qualification system should be introduced for the specialization of port security manpower.
This paper focused on exploratory testing the organizational management area by examining conceptualized relationships between e-commerce usage type and organizational structure. The research model consists of three e-commerce usage type such as buy-side, internal, sell-side activities and four organizational structure dimensions like decentralization, specialization, formalization, and administration intensity. An interview and an e-mail survey of managers were used to obtain information on the variables relevant to e-commerce activities and organizational structure. The data resulted in response from 58 companies. Major findings of this research are summarized as follows: buyer related e-commerce activities is positively relate to the administrative intensity and the specialization, internal process is positively relate to the formalization, while customer related e-commerce is directly relate to the decentralization and the specialization in terms of organizational management.
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.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers A
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v.48
no.8
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pp.972-979
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1999
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.
Journal of the Korean Operations Research and Management Science Society
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v.23
no.2
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pp.131-156
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1998
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.
Journal of the Korean Society for information Management
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v.23
no.3
s.61
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pp.23-48
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2006
Record management metadata schema should have robust structure to represent not only elements innate in records itself but also management elements for the life cycle of records according to business activities. To realize these requirement, Information model for record domain is needed and also Metadata framework supporting semantic refinement and data element specialization required in record management business or applications are required. This study analyse main principles and characteristics of metadata scheme, and then suggested a novel method to develope schema systematically and effectively. This study propose information model and set of core data elements of records management based on ISO 15489 and 230381, and show how to implement the record management framework.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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