우리나라 민법 제3조는 "사람은 생존하는 동안 권리와 의무의 주체가 된다"고 규정하고 있다. 이것은 출생이라는 근거에 의하여 자연인이 됨과 동시에 출생자에게 권리능력이 발생한다는 것을 의미하며, 또한 출생 전에는 태아는 권리능력이 없다는 의미로도 볼 수 있다. 그러나 이 원칙을 그대로 적용하면 태아 대한 불이익과 불평등은 필연적으로 우리사회의 법감정에도 반하는 것이 되기 때문에 여러 나라에서는 태아에게 미치게 되는 부분을 제대로 바로잡기 위하여 특별한 규정을 두고 있다. 이에 대해 우리나라도 태아에게 이롭지 못한 일이 일어나는 경우가 발생을 할 수 있게 때문에 민법에서 예외적인 사항을 두어 태아를 보호하기 위한 권리능력을 인정하는 규정을 두고 있다. 하지만 1958년 민법이 제정된 이후 태아의 권리능력에 관한 법률규정이나 해석이 크게 변화하지 못하여 태아를 보호함에 있어서 소홀할 수 있다는 문제점이 대두 되고 있는 것이 현실이다. 따라서 본 논문에서는 보다 태아를 적극적으로 보호할 수 있는 대책을 살펴보기 위하여 현재 우리나라제도에 대한 문제점은 검토하고, 국민의 법 감정과 정서에 맞는 가장 바람직한 태아의 권리보호방안을 제시하고자 한다.
본 연구는 태안해안국립공원을 방문한 탐방객들의 휴양경험에 관련된 속성들에 대한 탐방객들의 태도를 파악하여 향후 효율적인 공원관리를 위한 기초자료 제공 목적으로 수행되었다. 이를 위해 응답자 자기기입식의 설문조사를 실시하여 총342매를 수집하였으며 이중 부실한 설문지 14매를 폐기하고 328매를 유효 표본으로 분석하였다. 조사결과 탐방객의 사회경제적 특성은 기존의 국립공원 대상의 조사결과와 유사한 경향을 보였으나 다른 산악형 국립공원과는 다른 가족단위 휴식 목적이 강한 국립공원 특성을 보였다. 또한 탐방객의 휴양경험에 영향을 줄 수 있는 자원과 시설, 공원관리, 불법행위 관련 속성 중 특히, 공원시설 부분(위생, 편의, 안내시설)에서 불만족 요인이 상대적으로 높게 표출되었으며 전반적인 휴양 만족수준은 긍정적으로 평가되었다.
정보 통신의 확산으로 일반 사용자도 정보 제공 매체 등을 통해 데이터베이스의 정보를 주고 받는 일련의 행위가 일상화되도록 변화되었다. 이러한 환경 변화는 데이터베이스에 대한 사용이 증가되고 사용의 편리성에 상반된 보안의 취약성을 야기한다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 패킷 분석을 통해 내부인 불법 질의를 탐지하는 방법을 제안한다. SQL 구문에 관련된 패킷을 분석 자료로 구축하기 위해서 네트워크 상의 패킷을 읽어 들여 각 프로토콜별로 헤더를 분석하였다. 패킷 중에서 TCP 세그먼트의 데이터부분에 SQL구문이 있는 경우 SQL 구문을 사용자 권한 정보와 사용자 하드웨어 정보를 이용하여 분석하므로 사용된 SQL 구문이 사용자의 접근 통제 범위내의 질의가 입력되었는지를 탐지할 수 있는 방법을 제안하고자 한다.
유비쿼터스 환경은 디지털 홈 기기들이 시간과 공간에 제약을 받지 않는 멀티미디어 서비스를 제공한다. 하지만, 디지털 콘텐츠의 사적복제 보장을 통한 콘텐츠의 이용 편리성 보장(Fair Use)이 이루어지지 않고 콘텐츠의 무차별적인 배포와 불법 콘텐츠의 사용 등으로 인해 피해를 주고 있는 것이 현실이다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 등장한 DRM 시스템은 단말기에 저장된 라이선스의 보호와 콘텐츠의 재배포에 따른 라이선스 관리를 수행하지 못하는 문제점이 있다. 본 논문에서는 유비쿼터스 환경에서 DRM 시스템의 문제점을 해결하기 위한 대안으로서 콘텐츠와 라이선스에 대한 오용행위 감사 및 불법 대규모 유통을 사전에 차단하고 법적 대응을 위해 디지털 증거 생성 및 관리가 가능한 디지털 포렌식 모델을 제안한다.
우리나라의 무역 활동을 처리하는 항만은 국가 주요시설로 보안에 만전을 기하고 있다. 그러나 항만의 면적이 넓고 복잡하기 때문에 사각지대가 존재하고 사각지대에서의 불법행위 단속 건수는 매년 증가하고 있다. 이에 항만의 보안 강화를 위한 대책이 필요하다. 본 논문은 항만의 상황을 이동형 CCTV에 부착된 IoT 센서들로 인식하여 YOLOv5 딥러닝 모델로 분석한 후 웹 대시보드에 시각화하는 항만 보안 시스템을 제안한다. 이동형 CCTV는 특정 위치로 직접 이동할 수 있어 거리에 따라 해상도가 낮아지는 기존 CCTV의 단점을 보완할 수 있다. 또한 해당 시스템은 주변에서 쉽게 구할 수 있는 장비들과 오픈소스 라이브러리를 활용하기 때문에 다른 보안장비들에 비해 효율적인 비용으로 높은 보안 효과를 얻을 수 있다는 강점을 지닌다. 본 시스템은 항만시설뿐 아니라 군사시설, 물류시설 등 보안을 중요시하는 다른 분야에 확대 적용될 수 있다는 점에서 의의가 있다.
웹에서 게시되는 이미지 콘텐츠에 대한 기술적 조치들은 화면캡처 방지와 같은 복제방지 방식과 워터마킹 삽입이나 특징점 정보를 통해 무단복제물을 검출 할 수 있는 추적 기술들이 존재한다. 그러나 화면캡처 방지 기술은 이미지 소스 URL이 노출될 경우에는 무단복제를 막을 수 없고 추적 기술은 불법행위를 적발하기 위한 후처리방식이기 때문에 불법복제를 원천적으로 차단하지 못한다는 단점이 존재한다. 또한 저작권 정보 표시기술을 이용할 경우 저작권 정보가 저작권보호 대상의 콘텐츠로부터 간단히 제거 될 수 있다는 단점이 있다. 본 논문에서는 웹 이미지 콘텐츠의 저작권정보를 쉽게 분리할 수 없게 하면서 허가된 사이트에서만 이미지 콘텐츠가 게시되어 열람될 수 있도록 하는 웹 이미지 콘텐츠 저작권 보호 시스템 모델을 제시한다.
선박급유업은 국제물류흐름의 허브인 항만의 부가가치 창출을 위한 핵심적인 사업 중의 하나이다. 선박급유업의 법 제도적인 개선을 통하여 급유산업의 안정화를 도모하여 항만이 실질적으로 부가가치를 창출하는 기능을 수행할 수 있도록 해야 한다. 이 논문에서는 항만운송법과 해운법의 개정, 안전관리체계의 일원화, 선박유 품질관리를 위한 지침제정, 선박급유업자의 불법행위에 대한 관리 및 법 개정에 대한 대책을 제시하고 한다. 결론적으로 선박급유업의 경영 안정화 및 중장기 발전을 위하여 정부, 정유사, 급유선 선주 등이 주체별로 역할을 분담하여 할 것이며, 선진화를 위해서 단계적으로 계약체계 및 법 제도의 개선을 추진해야 할 것이다.
현재 도서, 만화 등의 디지털 저작물의 시장의 규모는 나날이 커져가고 있지만, 불법으로 디지털 이미지 형태로 유통되는 상황이 빈번히 발생하고 있다. 저작물에 대한 저작권 보호가 시급한 상황이지만, 국내외에 저작권 보호를 위한 기술은 미비하다. 디지털 이미지 형태로 유통되고 있는 여러 종류의 저작물들을 분류하고, 저작물의 종류에 맞게 저작물 식별 알고리즘을 적용한다면 저작권 위반 행위를 적발할 수 있다. 본 논문에서는 저작물 중 디지털 이미지의 형태로 불법 유통되는 도서, 만화, 웹툰, 일반 사진 등 4가지 저작물을 분류할 수 있는 알고리즘을 제안한다. 자연 영상에서 왜곡된 정도를 판단하는 기법인 NSS를 활용하여 각 디지털 저작물의 히스토그램을 추출하였다. 추출한 히스토그램을 입력으로 받는 SVM을 학습하여 디지털 저작물을 분류하였다. 본 논문에서 제안하는 저작물 식별 알고리즘을 통해 디지털 이미지 형태로 불법 유통되는 저작물들을 보다 쉽게 식별할 수 있어 저작권 보호에 도움이 될 것이다.
본 논문은, 개인 간 거래 C2C에 기반으로 해외직구 불법 거래에 관한 모니터링 시스템을 제안한다. 관세법에서는 해외직구 물품이 일정 금액 (미화 150불, 단 미국은 미화 200불)이하 또는 자가 사용 물품으로 인정되는 경우에만 제세를 면제토록 규정하고 있다. 과세를 면제받아 구매한 해외직구 물품을 온라인 등에서 되파는 행위는 무신고 밀수입죄에 해당한다. 그런데도 온라인 중고 사이트에는 이에 대한 되팔이가 증가하여 지속적인 관세법 위반이라는 사회적 이슈로 논란이 되고 있다. 따라서 본 연구에서는 해외직구 관련 불특정 거래 내용을 수집하고, 정보를 빅데이터 방식으로 데이터를 정제하여, 자연어 처리 등을 통해 모니터링 시스템으로 설계하여 판매자와 유사한 형태를 보이는 키워드 분석, 거래방식 분석, 동일성 판별 등을 분석하였다. 해외직구 물품의 불법 거래 단속에 활용이 가능할 것이다.
현재 국내외 자동차 수요가 증가하게 되면서 차량탑승 인원은 적어지고 차량 수는 증가하는 추세이다. 이는 교통체증이 더 심해지게 되는 주요 원인이 된다. 이를 해결하기 위해 다인승 전용차로, HOV(High-occupancy vehicle) lane을 운영하고 있지만, 이용 조건을 무시하고 불법으로 이용하는 사람들이 계속 증가하고 있다. 이러한 불법행위를 경찰이 육안으로 판단하여 단속하기 때문에 단속 정확도도 낮으며 효율이 떨어진다. 본 논문에서는 이와 같은 문제를 해결하기 위해 컴퓨터 비전을 이용한 영상 분석 기술을 이용해서 보다 효율적인 탐지를 할 수 있는 시스템 설계를 제안한다. 기존의 연구되었던 차량 탐지 방법을 개선하여 영상 안에서 트리거를 설정하여 탐지 객체가 선정된 후 대상에 대해서 집중적으로 영상 분석을 진행할 수 있게 설계했으며 딥러닝 객체 인식 모델인 YOLO 모델을 사용하여 실시간 객체 탐지와 정확한 신호를 얻기 위해 영상 내 bounding box로 판단하는 것이 아닌 중심점의 이동량을 이용하는 방법을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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