• 제목/요약/키워드: Computer Utilization

검색결과 1,345건 처리시간 0.027초

고품질 스테레오 음악을 위한 오디오 워터마크 정보 삽입/추출 기술 (An Embedding /Extracting Method of Audio Watermark Information for High Quality Stereo Music)

  • 배경율
    • 지능정보연구
    • /
    • 제24권2호
    • /
    • pp.21-35
    • /
    • 2018
  • 본 논문에서는 스테레오 음악에 오디오 워터마크를 삽입하기 위한 알고리즘을 제안하였다. 스테레오 음악은 2개의 채널을 갖고 있기 때문에 기존 워터마킹 기술은 일반적으로 각 채널을 독립적으로 생각하고 처리하는 경우가 많다. 그러나 스테레오를 모노로 변환하는 과정에서 워터마크의 손실이 발생하는 경우가 많이 발생할 수 있다. 제안한 알고리즘은 스테레오를 모노로 변환하더라도 워터마크의 손실이 발생하지 않도록 워터마크를 삽입할 때 스테레오와 모노변환의 특성을 이용하였다. 제안된 알고리즘에 사용된 오디오 워터마크는 "Copyright"와 "Copy_free"라는 두 가지 정보를 터보코드를 이용하여 생성하였다. 두 워터마크는 9바이트(72비트)로 이루어져 있으며, 오류정정을 위하여 터보코드를 적용하면 222비트로 삽입해야 하는 정보량이 늘어난다. 222비트의 워터마크는 추가적인 오류에 강인하도록 1024비트로 확장하여 최종적으로 스테레오 음악에 삽입할 워터마크로 사용하였다. 평균적으로 SNR은 40dB를 넘어서서 전통적인 양자화 방식보다 10dB 이상의 음질 개선을 가져왔다. 이는 상대적으로 10배의 음질 개선도를 의미하는 것으로 매우 유의미한 결과이다. 또한 워터마크의 추출에 필요한 샘플길이는 1초 이내의 길이면 충분히 추출이 가능하고, 128Kbps의 비트레이트를 갖는 MP3 압축에 대해서도 모두 1초 이내 길이의 음악 샘플로부터 워터마크의 완전한 추출이 가능하였다. 전통적인 양자화 방식이 10초 길이의 샘플을 이용해도 대부분 워터마크의 추출에 실패한 것에 비하면 1/10에 불과한 길이로 워터마크의 추출이 가능하다.

KB국민카드의 빅데이터를 활용한 실시간 CRM 전략: 스마트 오퍼링 시스템 (Real-time CRM Strategy of Big Data and Smart Offering System: KB Kookmin Card Case)

  • 최재원;손봉진;임현아
    • 지능정보연구
    • /
    • 제25권2호
    • /
    • pp.1-23
    • /
    • 2019
  • 소비자의 니즈가 다양해지면서 데이터 마이닝과 고도화된 고객관계관리(CRM) 기법을 활용한 체계적인 마케팅 서비스를 제공하는 기업이 증가하고 있으며, KB국민카드는 고객의 결제 데이터 등을 활용하여 고객 개개인의 니즈를 충족시키고 소비자의 평생가치를 극대화하기 위한 전략을 강조하고 있다. 실시간으로 고객의 카드이용과 고객 행동, 위치 정보 등을 감지하여 진행하는 고효율 마케팅 운영시스템인 스마트 오퍼링 시스템을 운영하고 있으며, 다양한 앱 등과 결합하여 더욱 정교화된 서비스를 제공하고 있다. KB국민카드는 스마트 오퍼링 시스템의 성공과 지속적인 성장을 위해 고도화되고 있는 ICT 기술과 인재 확보를 위한 투자를 진행해야 하며, 장기적인 관점에서의 수익확보를 위한 전략을 확립하여 체계적인 진행이 필요하다. 특히, 프라이버시 침해와 개인정보 유출 등의 문제가 쟁점이 되는 현재 상황에서 고객 정보를 활용한 마케팅에 대한 고객의 인식을 긍정적으로 유도하고, 보안성을 강조하는 기업 이미지 형성을 위한 노력이 필요하다. 본 연구는 CRM 전략의 변화 과정을 통해 현재 카드사의 실시간 CRM 전략을 KB 국민카드의 빅데이터 활용전략과 마케팅 활동을 통해 확인하고자 한다.

언리얼 엔진 5를 활용한 융복합센서의 3D 공간정보기반 메타버스 구축 연구 (A Study on Metaverse Construction Based on 3D Spatial Information of Convergence Sensors using Unreal Engine 5)

  • 오성종;김달주;이용창
    • 지적과 국토정보
    • /
    • 제52권2호
    • /
    • pp.171-187
    • /
    • 2022
  • 최근, 코로나 바이러스 감염증으로 인해 발생한 팬데믹의 영향으로 비대면 서비스에 대한 수요와 발전이 급속도로 진행되고 있는 가운데 중심에 있는 메타버스(Metaverse)에 대한 이목이 집중되고 있다. 가상과 현실을 초월하는 세계를 의미하는 메타버스는 4차 산업혁명 시대에 접어들어 다양한 센싱기술과 3D 재현기술이 융합되어 사용자에게 쉽고 빠르게 다양한 정보를 제공하고 서비스가 가능하다. 특히, 이 가운데 고해상도의 영상촬영이 가능한 무인항공기(UAV) 및 정밀도 높은 LiDAR 센서와 같은 융복합센서의 소형화 및 경제성 증가로 인해 높은 재현도 및 정확도를 가진 3D 공간정보를 획득하여 현실의 쌍둥이를 만들어 시뮬레이션하는 디지털 트윈(Digital-Twin)에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 또한, 컴퓨터 그래픽 분야의 게임엔진(Game engine)이 강력한 3D 그래픽 재현 및 역학적 연산을 바탕으로 한 시뮬레이션 등이 확장되어 메타버스 엔진으로 발전하고 있다. 본 연구는 무인항공시스템(UAS)과 LiDAR 센서를 융합하여 획득한 정확도 높은 3D 공간정보 데이터를 최근 발표된 메타버스 엔진인 언리얼 엔진을 활용하여 실세계 좌표기반 현실을 반영한 거울세계 형태의 메타버스를 구축하였다. 이후, 다양한 공공데이터를 기반으로 사용자를 위한 공간정보 컨텐츠 및 시뮬레이션을 구축하여 재현 정확도를 검증하고, 이를 통해 보다 실감나고 공간정보 활용성이 높은 메타버스 구축에 대하여 고찰하였다. 또한, 언리얼 엔진을 통해 사용자가 직관적이고 쉽게 접근할 수 있는 메타버스를 구축할 경우 재현도 높은 좌표기반의 3D 공간정보를 통해 다양한 컨텐츠 활용성과 효용성을 확인할 수 있었다.

참여자관점에서 공급사슬관리 시스템의 성공에 영향을 미치는 요인에 관한 실증연구 (An Empirical Study on the Determinants of Supply Chain Management Systems Success from Vendor's Perspective)

  • 강성배;문태수;정윤
    • Asia pacific journal of information systems
    • /
    • 제20권3호
    • /
    • pp.139-166
    • /
    • 2010
  • The supply chain management (SCM) systems have emerged as strong managerial tools for manufacturing firms in enhancing competitive strength. Despite of large investments in the SCM systems, many companies are not fully realizing the promised benefits from the systems. A review of literature on adoption, implementation and success factor of IOS (inter-organization systems), EDI (electronic data interchange) systems, shows that this issue has been examined from multiple theoretic perspectives. And many researchers have attempted to identify the factors which influence the success of system implementation. However, the existing studies have two drawbacks in revealing the determinants of systems implementation success. First, previous researches raise questions as to the appropriateness of research subjects selected. Most SCM systems are operating in the form of private industrial networks, where the participants of the systems consist of two distinct groups: focus companies and vendors. The focus companies are the primary actors in developing and operating the systems, while vendors are passive participants which are connected to the system in order to supply raw materials and parts to the focus companies. Under the circumstance, there are three ways in selecting the research subjects; focus companies only, vendors only, or two parties grouped together. It is hard to find researches that use the focus companies exclusively as the subjects probably due to the insufficient sample size for statistic analysis. Most researches have been conducted using the data collected from both groups. We argue that the SCM success factors cannot be correctly indentified in this case. The focus companies and the vendors are in different positions in many areas regarding the system implementation: firm size, managerial resources, bargaining power, organizational maturity, and etc. There are no obvious reasons to believe that the success factors of the two groups are identical. Grouping the two groups also raises questions on measuring the system success. The benefits from utilizing the systems may not be commonly distributed to the two groups. One group's benefits might be realized at the expenses of the other group considering the situation where vendors participating in SCM systems are under continuous pressures from the focus companies with respect to prices, quality, and delivery time. Therefore, by combining the system outcomes of both groups we cannot measure the system benefits obtained by each group correctly. Second, the measures of system success adopted in the previous researches have shortcoming in measuring the SCM success. User satisfaction, system utilization, and user attitudes toward the systems are most commonly used success measures in the existing studies. These measures have been developed as proxy variables in the studies of decision support systems (DSS) where the contribution of the systems to the organization performance is very difficult to measure. Unlike the DSS, the SCM systems have more specific goals, such as cost saving, inventory reduction, quality improvement, rapid time, and higher customer service. We maintain that more specific measures can be developed instead of proxy variables in order to measure the system benefits correctly. The purpose of this study is to find the determinants of SCM systems success in the perspective of vendor companies. In developing the research model, we have focused on selecting the success factors appropriate for the vendors through reviewing past researches and on developing more accurate success measures. The variables can be classified into following: technological, organizational, and environmental factors on the basis of TOE (Technology-Organization-Environment) framework. The model consists of three independent variables (competition intensity, top management support, and information system maturity), one mediating variable (collaboration), one moderating variable (government support), and a dependent variable (system success). The systems success measures have been developed to reflect the operational benefits of the SCM systems; improvement in planning and analysis capabilities, faster throughput, cost reduction, task integration, and improved product and customer service. The model has been validated using the survey data collected from 122 vendors participating in the SCM systems in Korea. To test for mediation, one should estimate the hierarchical regression analysis on the collaboration. And moderating effect analysis should estimate the moderated multiple regression, examines the effect of the government support. The result shows that information system maturity and top management support are the most important determinants of SCM system success. Supply chain technologies that standardize data formats and enhance information sharing may be adopted by supply chain leader organization because of the influence of focal company in the private industrial networks in order to streamline transactions and improve inter-organization communication. Specially, the need to develop and sustain an information system maturity will provide the focus and purpose to successfully overcome information system obstacles and resistance to innovation diffusion within the supply chain network organization. The support of top management will help focus efforts toward the realization of inter-organizational benefits and lend credibility to functional managers responsible for its implementation. The active involvement, vision, and direction of high level executives provide the impetus needed to sustain the implementation of SCM. The quality of collaboration relationships also is positively related to outcome variable. Collaboration variable is found to have a mediation effect between on influencing factors and implementation success. Higher levels of inter-organizational collaboration behaviors such as shared planning and flexibility in coordinating activities were found to be strongly linked to the vendors trust in the supply chain network. Government support moderates the effect of the IS maturity, competitive intensity, top management support on collaboration and implementation success of SCM. In general, the vendor companies face substantially greater risks in SCM implementation than the larger companies do because of severe constraints on financial and human resources and limited education on SCM systems. Besides resources, Vendors generally lack computer experience and do not have sufficient internal SCM expertise. For these reasons, government supports may establish requirements for firms doing business with the government or provide incentives to adopt, implementation SCM or practices. Government support provides significant improvements in implementation success of SCM when IS maturity, competitive intensity, top management support and collaboration are low. The environmental characteristic of competition intensity has no direct effect on vendor perspective of SCM system success. But, vendors facing above average competition intensity will have a greater need for changing technology. This suggests that companies trying to implement SCM systems should set up compatible supply chain networks and a high-quality collaboration relationship for implementation and performance.

빅데이터와 딥러닝을 활용한 동물 감염병 확산 차단 (Animal Infectious Diseases Prevention through Big Data and Deep Learning)

  • 김성현;최준기;김재석;장아름;이재호;차경진;이상원
    • 지능정보연구
    • /
    • 제24권4호
    • /
    • pp.137-154
    • /
    • 2018
  • 조류인플루엔자와 구제역 같은 동물감염병은 거의 매년 발생하며 국가에 막대한 경제적 사회적 손실을 일으키고 있다. 이를 예방하기 위해서 그간 방역당국은 다양한 인적, 물적 노력을 기울였지만 감염병은 지속적으로 발생해 왔다. 최근 빅데이터와 딥러닝 기술을 활용하여 감염병의 예측모델을 개발하고자 하는 시도가 시작되고 있지만, 실제로 활용가능한 모델구축 연구와 사례보고는 활발히 진행되고 있지 않은 실정이다. KT와 과학기술정보통신부는 2014년부터 국가 R&D사업의 일환으로 축산관련 차량의 이동경로를 분석하여 예측하는 빅데이터 사업을 수행하고 있다. 동물감염병 예방을 위하여 연구진은 최초에는 차량이동 데이터를 활용한 회귀분석모델을 기반으로 한 예측모델을 개발하였다. 이후에는 기계학습을 활용하여 좀 더 정확한 예측 모델을 구성하였다. 특히, 2017년 예측모델에서는 시설물에 대한 확산 위험도를 추가하였고 모델링의 하이퍼 파라미터를 다양하게 고려하여 모델의 성능을 높였다. 정오분류표와 ROC 커브를 확인한 결과, 기계 학습 모델보다 2017년 구성된 모형이 우수함을 확인 할 수 있었다. 또한 2017에는 결과에 대한 설명을 추가하여 방역당국의 의사결정을 돕고 이해관계자를 설득할 수 있는 근거를 확보하였다. 본 연구는 빅데이터를 활용하여 동물감염병예방시스템을 구축한 사례연구로 모델주요변수값, 이에따른 실제예측성능결과, 그리고 상세하게 기술된 시스템구축 프로세스는 향후 감염병예방 영역의 지속적인 빅데이터활용 및 분석 모델 개발에 기여할 수 있을 것이다. 또한 본 연구에서 구축한 시스템을 통해 보다 사전적이고 효과적인 방역을 할 수 있을 것으로 기대한다.