책은 만인에게 시공간적 장벽을 허무는 통로일 뿐만 아니라 세계를 향하는 여권이다. 그러나 독서장애인에게는 책이 통로도 여권도 아니다. 그들은 접근 가능한 포맷의 대체자료 비율이 1-7%에 불과할 정도로 심각한 도서 기근에 시달리고 있다. 이러한 접근격차 및 불평등을 완화하기 위해 WBU와 WIPO가 추진한 국제협약이 마라케시 조약이다. 본 연구는 시각장애인 등 독서장애인의 글로벌 도서 기근과 마라케시 조약을 집중 분석·연계하여 국내 도서관의 장애인서비스를 강화하기 위한 전략적 과제와 이행방안을 제시하였다. 정부와 도서관은 출판계의 인식개선 및 표준화 유도, 저작권법 등 관계 법령의 개정·보완 요구, 국립장애인도서관의 디지털파일 수집 및 서비스 강화, 마라케시 조약을 이행하기 위한 도서관지침의 개발·적용에 모든 역량을 집중해야 한다. 음식이 장애인의 육신을 지탱한다면 독서는 그들의 정신을 배양하기 때문이다. 독서장애인의 도서 기근을 해소하기 위해서는 출판계의 카르텔, 저작권자의 바리케이드, 도서관계의 취약한 플랫폼을 개선해야 한다. 모든 저작권자, 출판계, 도서관은 비장애인과 장애인 간의 접근격차 95% 갭을 줄이는데 동참해야 한다. 그것이 도서 기근에 대한 진언이다.
본 논문에서는 시청자측에서 수신한 텍스처 영상과 그 깊이영상으로 임의의 시점 영상을 렌더링하여 시청하는 자유시점 2D 또는 3D 영상의 지적재산권 보호를 위한 디지털 워터마킹 기술을 제안한다. 이 경우 악의적이지는 않지만 시점이동공격이 필연적으로 발생되며, 여기에 삽입된 워터마크 정보를 제거하기 위한 악의적인 공격을 추가로 고려하여야 한다. 본 논문에서는 시점이동에 덜 민감한 부분을 찾기 위해 깊이영상을 이용하여 깊이변화지도를 생성하고, 원 영상을 3 레벨 2DDWT를 수행하여 각 레벨의 LH 부대역에서 깊이변화지도를 참조하여 워터마킹할 위치를 결정한다. 각 화소에 한 워터마크 비트를 삽입하는 방법은 선형 양자화기를 사용하는데, 양자화 스텝은 각 부대역의 에너지 값에 따라 결정한다. 워터마크 추출방법은 공격된 영상에서 원 워터마크 정보와의 상관도를 이용하여 가능한 후보들을 추출하고, 각 위치의 추출된 값들은 통계적인 방법으로 최종 추출된 워터마크로 결정한다. 제안한 방법을 다양한 영상으로 다양한 공격에 대해 실험하고 기존의 방법들과 비교하여 이 방법이 우수한 성능을 가졌음을 보인다.
소프트웨어의 지적 재산권 보호 및 인증에 대한 관심과 중요성이 커지면서 소프트웨어에 대한 표절 탐색 및 보호, 판단에 대한 연구가 활발 하게 진행되고 있다. 지금까지 표절에 대한 연구는 주로 속성 계산, 토큰 패턴, 프로그램 파스트리, 유사도 측정 알고리즘 등을 이용해 두 프로 그램을 비교하는데 초점을 두었다. 이와 더불어, 표절과 협동(collaboration)을 구분하는 것은 표절연구에서 매우 중요하다. 본 논문에서는 극단 치 분포 확률 모델을 이용한 소스코드 클러스터링을 위한 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서는 먼저 두 프로그램 먼저 두 프로그램 $P_a$와 $P_b$ 의 유사도를 측정하는 비대칭거리측정함수 pdist($P_a$, $P_b$)를 제안하고, 모든 소스코드 쌍에 대해 pdist($P_a$, $P_b$)를 통해 측정된 유사도를 간선무게로 하는 표절방 향그래프(PDG)를 생성한다. 그리고 본 논문에서는 표절방향그래프를 굼벨거리그래프(GDG)로 변환한다. pdist($P_a$, $P_b$) 점수 분포는 극단치 확률 분포로 잘 알려진 굼벨분포(Gumbel distribution)와 매우 유사하다. 또한, 본 논문에서는 의사표절(pseudo- plagiarism)을 새롭게 정의한다. 의사표절은 프로그램의 강한 기능적 제약사항으로 인해 발생하는 가상 표절의 한 종류이다. 본 논문에서는 ICPC(International Collegiate Programming Contest)와 KOI(Korean Olympiad for Informatics) 대회에 제출된 18개 프로그램 그룹의 700개 이상의 소스코드에 대해 실험을 진행하였다. 실험결과 프로그램 그룹에 포함된 표절 프로그램들을 찾았으며, 소스코드 클러스터링 알고리즘은 의사표절과 실제표절 프로그램 그룹을 효과적으로 구분하였다.
디지털 홀로그램(digital hologram, DH)은 2차원 데이터에 3차원의 정보를 포함하는 초고부가가치의 영상 콘텐츠이다. 따라서 이 콘텐츠의 유통을 위해서는 그 지적재산권이 반드시 보호되어야 한다. 본 논문에서는 이를 위해서 최초로 딥 뉴럴 네트워크를 이용한 DH의 워터마킹 방법을 제안한다. 이 방법은 워터마크(watermark, WM)가 의 비가시성, 공격에 대한 강인성, WM 추출 시 호스트 정보를 사용하지 않는 blind 워터마킹 방법이다. 제안하는 네트워크는 호스트와 워터마크 각각의 전처리, WM 삽입, WM 추출의 네 부-네트워크로 구성된다. 이 네트워크는 고주파 성분이 강한 DH의 특성을 감안하여 호스트 데이터를 축소하지 않고 WM 데이터를 확장하여 호스트 데이터와 정합함으로써 WM를 삽입한다. 또한 이 네트워크의 학습에 있어서 DH의 데이터 분포특성에 따른 성능의 차이를 확인하고, 모든 종류의 DH에서 최고의 성능을 갖는 학습 데이터 세트를 선정하는 방법을 제시한다. 제안한 방법을 다양한 종류와 강도의 공격에 대해 실험을 수행하여 그 성능을 보인다. 또한 이 방법이 호스트 DH의 해상도와 WM 데이터에 독립적으로 동작하여 높은 실용성을 갖는다는 것을 보인다.
프랜차이즈 시스템은 제2차 세계대전 이후 유통경로의 중요한 한 분야로서 미국을 시작으로 급속한 성장세를 보여 왔다. 미국과 일본을 거쳐 국내에는 1979년에 도입되어 비약적인 성장과 발전을 이루었다. 현재 한국의 프랜차이즈 시스템은 미국적 계약문화에 의한 지적재산권으로 정착되기 보다는 한국문화에 맞는 사업경쟁력 강화시스템으로 변형, 발전 되었는데 한국의 프랜차이즈 시스템은 가맹본부가 가맹점으로부터 로열티를 받는 대신 대량구매와 공동물류, 마케팅을 활용한 경쟁력을 높여 이에 따른 이익을 발생시키는 독특한 시스템으로 정착되었다. 이러한 한국적 프랜차이즈 시스템의 국내 성공에 힘입어 최근 국내의 많은 프랜차이즈 업체들이 한국적 프랜차이즈 시스템에 의한 국제경쟁력을 갖추고 해외 진출을 본격적으로 전개하고 있다. 이런 한국의 프랜차이즈 기업의 해외진출은 한국 내에서 지역을 넓혀가는 것에 비해 훨씬 많은 시간과 조사, 노력, 자금이 필요하고 이에 따르는 위험도도 높다. 즉 진출하고자 하는 국가의 문화, 관습, 생활수준 및 관련 법규에 대하여 충분한 조사를 행한 후에야 진출 여부에 대한 의사 결정을 내릴 수가 있다. 최근 카페베네가 미국 뉴욕 맨해튼에 진출하고 번 전문업체도 미국 현지에서 성공적으로 안착하는 등 국내 토종 프랜차이즈 기업들도 해외 진출을 통하여 사업을 확대하고 있는 추세다. 그러나 영국시장에서 우리나라 프랜차이즈 진출은 전무한 상태다. 영국의 경우는 개인 서비스 영역의 프랜차이즈의 성장세가 높아지고 있고 웰빙 열풍으로 동양의 식음료에 대한 정보도 유입되고 있는 상황이다. 또한 유럽국가 중에서도 인터넷 보급률이 높으며 2012년 런던올림픽 이후 IT 산업 육성 등 홍보나 마케팅 정보의 유입이 예전에 비해 좀 더 쉽게 다가갈 수 있게 되었다. 이러한 상황에서 영국 시장에 프랜차이즈 진출을 위하여 사업 환경은 어떠한지 어떠한 업종으로 진출할 것인지의 전략수립을 통하여 세밀하게 성공 요인을 분석하고 벤치마킹함으로써 한국의 프랜차이즈 기업이 영국 시장 진출에 큰 시사점을 얻을 수 있는데 그 목적이 있다.
최근 인터넷의 광범위한 보급과 관련 응용 프로그램들의 개발에 따라 멀티미디어 자료(텍스트, 영상, 비디오, 오디오 등)의 배포와 사용이 용이하다. 디지털 신호는 복제가 용이하고 복제된 데이터는 원 데이터와 동일한 품질을 가질 수 있어서 원 소유자의 보증이 어렵다. 이러한 문제점을 해결하는 저작권 보호 방법은 암호화(encipher) 및 워터마킹(watermarking) 기술이 있다. 디지털 워터마킹은 지적재산권의 보호와 멀티미디어 콘텐츠의 소유권자를 인증하기 위해 사용된다. 본 논문은 디지털 영상의 다중 하위 비트플랜에 워터마크를 삽입하는 워터마킹 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 원 영상과 워터마크 영상을 각각 비트플랜으로 분해하여 대응되는 각각의 비트플랜에서 워터마킹 연산이 수행된다. 각 비트플랜에서 삽입되는 워터마크 영상의 위치는 워터마킹 키(key)로 사용하며, 인간 시각인지에 거의 영향이 없는 다중 하위 비트플랜에서 실행된다. 따라서 워터마크 영상의 다중적 고유 패턴 표현과 적은 워터마킹 정보량이 필요하다. 실험을 통하여 워터마크 된 영상의 PSNR을 40dB로 평가 기준을 할 때, JPEG, MEDIAN, PSNR 공격에는 높은 강인성을 갖는 반면, 공간 영역에서의 NOISE, RNDDIST, ROT, SCALE, SS 공격에는 취약 한 결과를 갖는다.
생물다양성협약에서 국가 생물유전자원의 주권을 인정함에 따라 국가별로 생물유전자원의 관리에 대한 법적인 체계를 갖추어야 할 시기가 도래하였다. 생물유전자원의 관리에 있어서 가장 중요한 단계가 접근과 생물자원에서 파생하는 이익공유이다. 제6차 생물다양성협약 당사국 회의에서 채택된 본 지침은 접근과 이익공유과정에서 필수적인 상호합의조건과 사전통보승인제도를 포함하고 있다. 상호합의조건은 원산국과 이용 실체간의 계약 협정이고 사전통보승인제도는 생물자원 접근 전에 승인하는 것과 관련된 생물유전자원 관련 특이 제도이다. 아울러 국가연락기관과 국가책임기관의 책임, 유인조치 등에 관한 내용을 포함하고 있다. 우리나라의 생물유전자원 접근 관련 법률을 분석해 볼 때, 생물유전자원에 대한 이익공유와 특허권 문제가 고려되어 있지 않다. 생물유전자원 접근규제와 체계적인 관리를 위해서 정보 유용화 및 공개, 지적재산권을 조절하는 기관과 기타 이해관계자의 조정을 위한 국가관할기관의 역할이 중요하다. 다만, 이런 국가적 접근규제가 생물다양성관련 연구를 저해하지 않아야 하고 생물다양성협약의 목적인 생물다양성의 보존과 지속 가능한 이용에 위배되어서는 안 될 것이다.
최근 다양한 형태와 종류로 영상 콘텐츠를 가공하고 사용하는 응용분야가 급격히 증가하고 있다. 영상 콘텐츠는 고부가가치의 콘텐츠이므로 영상 콘텐츠의 제작 및 사용이 활성화되기 위해서는 이 콘텐츠의 지적재산권이 보호되어야 하며, 현재까지 그 방법으로 가장 널리 연구되고 있는 것이 디지털 워터마킹이다. 이에 본 논문에서는 딥 러닝 기반의 워터마크 삽입 및 추출 네트워크를 제안한다. 제안하는 방법은 호스트 영상의 비가시성(invisibility)을 보존하면서 악의적/비악의적 공격에 워터마크의 강인성(robustness)를 극대화하는 방법이다. 이 네트워크는 워터마크를 호스트 영상과 똑같은 해상도를 갖도록 변화시키는 전처리 네트워크, 변화된 호스트 영상과 워터마크 정보를 3차원적으로 정합하여 호스트 영상의 해상도를 유지하면서 워터마크 데이터를 삽입하는 네트워크, 그리고 해상도를 줄이며 워터마크를 추출하는 네트워크로 구성된다. 이 네트워크는 다양한 워터마크 영상과 다양한 해상도를 가진 호스트 영상에 대해 다양한 화소값 변경공격과 기하학적 공격을 실험하여 제안하는 방법의 비가시성과 강인성을 검증하고, 이 방법이 범용적이고 실용적임을 보인다.
본 논문에서는 사용자 측에서 임의의 시점 영상을 렌더링하여야 하는 초다시점 또는 자유시점 영상서비스를 타겟으로 소유자의 지적재산권을 보호하기 위한 디지털 워터마킹 방법을 다룬다. 본 논문의 주된 목적은 기존방법들에 비해 우수한 방법을 제안하는 것보다는 시점이동 공격을 이겨내는 워터마킹 방법이 얼마나 어려운지를 보이는 것이다. 따라서 대상 영상은 시점이동을 포함한 다양한 공격을 가한 영상이다. 본 논문은 먼저 2D영상에 대한 워터마킹 방법 중 2DDCT(2D discrete cosine transform)를 사용하는 방법과 2DDWT(2D discrete wavelet transform)를 사용하는 방법의 기본적인 scheme으로 시점이동이 추출한 워터마크 데이터의 오차율을 얼마나 높이는 지를 보인다. 시점이동된 영상에 대한 워터마킹의 어려움은 이동된 시점을 모르기 때문이며, 따라서 본 논문에서는 이동된 시점을 찾는 방법을 제안한다. 이 방법은 원시점의 영상과 해당 깊이정보를 사용한다. 또한 이 방법을 사용한 non-blind 워터마킹 방법을 제안하여, 이동된 시점을 복원하는 것이 추출된 워터마크의 오차율에 큰 영향을 미친다는 것을 보인다. 제안한 방법과 기존 방법의 성능을 비교하여, 비록 non-blind 방법이기는 하지만 기존 방법보다 비가시성 및 강인성에서 우수함을 보인다.
디지털 영상 콘텐츠는 가장 정보 함축적이며 고부가가치의 콘텐츠이다. 따라서 이 콘텐츠들의 지적재산권을 보호할 필요가 있으며, 본 논문도 이것을 목적으로 한 디지털 워터마킹 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 디지털 영상에 대한 2차원 이산웨이블릿변환(2-Dimensional Discrete Wavelet Transform, 2D-DWT)의 주파수 특성을 이용하며, 영상의 국부적 또는 특정 데이터를 사용하지 않고 전역적 데이터에 디지털 워터마크를 삽입하는 방법을 사용한다. 디지털 워터마크를 삽입하는 방법은 간단한 양자화 인덱스 변조(Quantization Index Modulation, QIM) 방법을 사용하며, 워터마크 데이터를 다중으로 삽입하는 다중 워터마킹 방식을 사용한다. 워터마크를 추출할 때 다중 워터마크를 모두 추출하여 간단한 통계적 방법으로 최종 워터마크 데이터를 결정한다. 이 방법은 워터마크 삽입과정에서의 파라미터들을 실험적으로 결정하는 실험적 방법이다. 제안하는 방법은 다양한 공격에 대해 다양한 영상을 대상으로 실험을 수행하며, 기존의 대표적인 방법들과 그 성능을 비교하여 제안한 방법의 우수성을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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