필자가 출원 상담을 하다 보면 의뢰인이 사용하려고 하는 상표가 등록된 상표와 유사한 경우가 있어 "사용하시려는 상표가 선등록/선출원된 상표와 유사하여 등록이 어려워 보입니다" 라는 말을 건네면 많은 의뢰인들이 자신들의 상표와 선점상표가 왜 유사하다고 판단하는 지에 대해 잘 이해하지 못하시는 분들이 많다. 의뢰인들의 얘기를 듣다 보면 상표법적인 유사 판단 기준을 모르는 입장에서는 일견 당연히 그렇게 생각할 수도 있겠다는 생각이 들기도 한다. 그렇지만, 상표의 유사 여부는 상표법적으로 정해 놓은 기준이 있고, 그 정해진 기준에 따라 판단하기 때문에 어느 정도 그 기준을 이해한다면 이미 타인이 선점해 놓은 상표와 유사한 상표를 네이밍한다거나 출원하는 실수를 줄이는 데 도움이 될 수 있겠다는 생각으로 특허청의 심사례와 법원의 판례를 통해 본 유사상표 판단의 기준을 쉽게 정리해 보았다. 다만, 상표의 유사 여부는 일반적인 기준 외에도 사안에 따라 개별적이고도 구체적인 요소를 고려해야만 하는 경우들도 적지 않으므로 이하의 글에 적힌 기준들이 모든 경우에 일률적으로 적용되는 것만은 아니라는 점을 미리 밝혀두고 싶다. 이하의 글은 상표를 네이밍하거나 출원하기에 앞서 선점상표와의 유사 여부를 미리 판단하고자 할 때 주로 참고할 주요 기준들을 열거한 것이므로, 실제 상표권으로 인한 분쟁이 발생했거나 발생할 염려가 있는 경우에는 반드시 전문가와 상담해 보시기 바란다.
하천 유사량 자료는 하천의 이 치수 목적으로 활용할 수 있는 기본 자료중 하나로서 하상변동 예측, 저수지 퇴사량 추정, 하도 계획과 설계, 유사조절 계획 수립 및 기타 구조물 등의 영향 평가 등 다양하게 활용할 수 있다. 정도 높은 유사량 자료를 측정하기 위해서는 현장측정부터 분석까지 정확한 과정과 세밀한 준비가 필요하다. 본 연구에서는 정도 높은 유사량 자료를 생산하기 위하여 국가 유사량 관측망 중 19개 지점(율극, 점촌, 일선교, 구미, 왜관, 선산, 죽고, 진동, 개진2, 정암, 회덕, 마륵, 나주, 학교, 남평, 영수, 선암, 구례2, 죽곡, 용서, 곡성)에 대하여 부유사량 특성분석을 수행하고 이를 반영하여 유량-부유사량관계곡선식을 개발하였다. 유사량 측정과정은 사전조사, 현장측정, 실험실분석, 모형적용 단계를 거친다. 사전조사 단계에서는 현장에 대한 현장안전, 지점특성 등의 현장관련 정보를 수집하여 현장측정 계획을 수립한다. 현장측정 단계에서는 사전에 유량측정 자료를 이용하여 측선을 나누는 등유량법과 등간격법을 사용하였으며, ISO 기준 이상의 5~8개 측선을 나누어 측정하였다. 측정장비는 D-74 부유사 채취기를 이용하여 왕복수심적분법으로 부유사량 샘플을 채취 하였다. 실험실분석은 유량조사사업단 유사분석센터에서 채취 시료에 대한 농도, 레이저 회절법을 이용한 부유사입도분석, 하상토분석(체분석)을 실시하였다. 또한, 유량-부유사량 농도 변화양상과 부유사량 특성분석을 이용한 부유사량 측정결과를 평가하였고 각 지점의 부유사량특성을 잘 나타낼 수 있는 지수식($Q_{ss}=aQ^b$)을 이용하여 유량-부유사량관 계곡선식을 개발하였다.
본 연구의 목적은 동아시아 지역에 대한 등압선 일기도를 대상으로 지상 일기 유형을 고저기압의 수 및 위치, 등압선의 간격, 기압값의 유사성을 파라메터로 분류하고 유사 일기도 검색시 동일한 파라메터를 사용하여 유사성 정도를 검색하는 알고리즘을 개발하는데 있다. 격자 데이터로부터 특징값들을 추출하고 이를 이용하여 유사도 측정을 수행하여 유사일기도를 검색하였다.
본 논문에서는 사용자의 적합 피드백을 기반으로 적합 문서들에서 발생하는 용어들과 초기 질의어간의 발생 빈도 유사도 및 퍼지 추론을 이용하여 용어의 가중치를 산정하는 방법에 대하여 제안한다. 피드백 문서들에서 발생하는 용어들 중에서 불용어를 제외한 모든 용어들을 질의어로 확장될 수 있는 후보 용어들로 선택하고, 발생 빈도 유사성을 이용한 초기 질의어-후보 용어의 관련 정도, 용어의 IDF, DF 정보를 퍼지 추론에 적용하여 후보 용어의 초기 질의어에 대한 최종적인 관련 정도를 산정 하였으며, 피드백 문서들에서의 가중치와 관련 정도를 결합하여 후보 용어들의 가중치를 산정 하였다. 본 논문에서는 성능을 평가하기 위하여 KT-set 1.0과 KT-set 2.0을 사용하였으며, 성능의 상대적인 평가를 위하여 Dec-Hi 방법, 용어 분포 유사도를 이용한 방법, 퍼지 추론을 이용한 방법들을 정확률-재현률을 사용하여 평가하였다.
정보화 사회가 발전함으로써 다양한 저작권 침해 사례가 발생하고 있다. 기업간의 여러 분쟁은 소프트웨어 유사도 감정이 대부분을 차지하고 있다. 본 논문은 감정 대상 규격서의 유사도 산정 방법에 관한 연구이다. 즉, 감정 대상 규격서의 수정 및 추가 분량이 어느 정도 인지 산정하는 연구이다. 감정 분석 방법은 양측의 규격서 목차 비교하고 동일 또는 유사 부분을 찾아낸다. 유사 정도에 따라 유사도 가중치를 결정한다. 가중치는 전문가의 전문적 지식과 규격서의 유사 정도를 파악하고 부여한다. 완전히 새로 추가된 경우 유사도 가중치는 1, 일부 수정한 경우 유사도 가중치는 0.4, 기존과 거의 동일한 경우 가중치 0.05를 주어 산정한다. 본 논문을 통하여 규격서에 대한 동일 유사성 산출 결과 21.2 페이지임을 알 수 있었다.
유사도는 두 객체의 비슷한 정도를 실수로 나타낸 것이며 반대 개념인 다른 정도를 나타내는 것을 거리라 한다. 실세계에서 정확히 같은 것은 존재하기 힘들기 때문에 많은 응용 분야에서 유사도나 거리를 이용한다. 거리 중 대표적인 것으로 유클리드 공간에서 두 점 사이의 직선거리이다. 이 거리를 유클리드 거리라고 한다. 코사인 유사도는 벡터 공간에서 두 벡터 사이각의 코사인 값이다. 이외에도 용도에 따라 다양한 거리 또는 유사도가 연구되고 있다. 수학적으로 유사도는 이변수 함수로 나타낸다. 앞선 연구에서 민코프스키는 맨하탄 거리, 유클리드 거리 등을 매개변수 p를 이용하여 하나의 식으로 통합하였다. 이러한 유사도 통합은 유사도에 대한 새로운 통찰력을 제공하고 또 다른 응용을 제공한다. 본 논문은 기존 유사도의 의미를 개관하고 추가적인 매개변수를 도입하여 민코프스키 거리와 코사인 유사도를 통합한 식을 제시한다.
비행 편수의 증가 추세는 관제 밀집도를 높여 항공관제 사와 조종사간 communication 실수를 유발할 수 있는데 특히 호출 부호(Call Sign)의 혼동, 착각에 의한 경우가 많은 것으로 나타나고 있다. 항공 관제사와 조종사간의 communication 실수는 항공기 고도 위반, 활주로 침범, CFIT, 공중 충돌, Near Miss로 인한 위험 상황을 초래할 수 있다. 본 연구는 민간 항공사에 근무하는 조종사들의 유사 콜사인에 대한 혼동 정도와 위험성 인식을 설문 조사하였으며 이를 분석하여 방지 대책을 모색하였다. 국내 조종사와 외국인 조종사의 혼동 정도와 위험성 인식의 차이는 나타나지 않았으며 공항이 위치한 국가에 따라 혼동 정도의 차이가 있었다. 동일 항공사에서 나타나는 유사 콜사인은 자체 해결 가능하였지만 타 항공사와의 유사 콜사인을 해결하는 데는 한계가 있어 관계 기관의 적극적인 중재가 요구된다.
본 논문에서는 입력의 자동화 및 교육을 위한 문자 익히기 시스템을 위하여 자소의 특징 추출과 유사도 함수를 정의하여 한글에 대한 미적평가를 수행하였다. 이를 위해 한글 문자의 자소에 대한 특징 추출 및 유사도 함수를 정의 한 후 표준 문자와 입력 문자가 얼마나 유사한지를 평가하는 방법을 제안하였다. 표준 문자와 입력 문자의 획에 대한 특징 추출 및 유사도 함수를 정의하였으며, 다양한 입력 문자 패턴에 대해 표준 문자 패턴과 얼마나 유사한지를 실험한 결과 예상한 값과 유사하게 일치하는 실험 결과를 얻을 수 있었다. 또한 일반 사람들의 미적 평가 결과와 제안한 방법의 실험 결과가 유사하게 일치한다는 결과도 얻을 수 있었다.
본 논문에서는 사용자의 적합 피드백을 기반으로 적합 문서들에서 발생하는 용어들과 초기 질의어간의 발생 빈도 유사도 및 퍼지 추론을 이용하여 용어의 가중치를 산정하는 방법에 대하여 제안한다. 피드백 문서들에서 발생하는 용어들 중에서 불용어를 제외한 모든 용어들을 질의로 확장될 수 있는 후보 용어들로 선택하고, 발생 빈도 유사성을 이용한 초기 질의어-후보 용어의 관련 정도, 용어의 IDF, DF 정보를 퍼지 추론에 적용하여 후보 용어의 초기 질의에 대한 최종적인 관련 정도를 산정 하였으며, 피드백 문서들에서의 가중치와 관련 정보를 결합하여 후보 용어들의 가중치를 산정 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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