디지털 환경의 도래와 언제 어디서나 접근할 수 있는 고속 네트워크의 도입으로 디지털 콘텐츠의 자유로운 유통과 이용이 가능해졌다. 이러한 환경은 역설적으로 다양한 저작권 침해를 불러 일으키고 있으며, 온라인 쇼핑몰에서 사용하는 상품 이미지의 도용이 빈번하게 발생하고 있다. 인터넷 쇼핑몰에 올라오는 상품 이미지와 관련해서는 저작물성에 대한 시비가 많이 일어나고 있다. 2001년 대법원 판결에 의하면 햄 광고를 위하여 촬영한 사진은 단순히 제품의 모습을 전달하는 사물의 복제에 불과할 뿐 창작적인 표현이 아니라고 적시하였다. 다만 촬영자의 손해액에 대해서는 인정함으로써 광고사진 촬영에 소요되는 통상적인 비용을 손해액으로 산정하게 하였다. 상품 사진 이외의 실내사진이라 하여도 '한정된 공간에서 촬영되어 누가 찍어도 동일한 사진'이 나올 수 밖에 없는 경우에는 창작성을 인정하지 않고 있다. 2003년 서울지방법원의 판례는 쇼핑몰에 사용된 사진에서 피사체의 선정, 구도의 설정, 빛의 방향과 양의 조절, 카메라 각도의 설정, 셔터의 속도, 셔터찬스의 포착 기타 촬영방법, 현상 및 인화 등의 과정에서 촬영자의 개성과 창조성이 인정되면 저작권법에 의하여 보호되는 저작물에 해당한다고 선고하여 손해를 인정하였다. 결국 쇼핑몰 이미지도 저작권법상의 보호를 받기 위해서는 단순한 제품의 상태를 전달하는 것이 아니라 촬영자의 개성과 창조성이 인정될 수 있는 노력이 필요하다는 것이며, 이에 따라 쇼핑몰 이미지를 제작하는 비용이 상승하고 저작권보호의 필요성은 더욱 높아지게 되었다. 온라인 쇼핑몰의 상품 이미지는 풍경사진이나 인물사진과 같은 일반 영상과 달리 매우 독특한 구성을 갖고 있으며, 따라서 일반 영상을 위한 이미지 워터마킹 기술로는 워터마킹 기술의 요구사항을 만족시킬 수 없다. 쇼핑몰에서 주로 사용되는 상품 이미지들은 배경이 흰색이거나 검은색, 또는 계조(gradient)색상으로 이루어져 있어서 워터마크를 삽입할 수 있는 공간으로 활용이 어렵고, 약간의 변화에도 민감하게 느껴지는 영역이다. 본 연구에서는 쇼핑몰에 사용되는 이미지의 특성을 분석하고 이에 적합한 이미지 워터마킹 기술을 제안하였다. 제안된 이미지 워터마킹 기술은 상품 이미지를 작은 블록으로 분할하고, 해당 블록에 대해서 DCT 양자화 처리를 함으로써 워터마크 정보를 삽입할 수 있도록 하였다. 균일한 DCT 계수 양자화 값의 처리는 시각적으로 영상에 블록화 현상을 불러오기 때문에 제안한 알고리즘에서는 블록의 경계 면에 붙어있는 영상 값에 대해서는 양자화 값의 분배를 작게 하고, 경계 면에서 멀리 떨어져있는 영상 값에 대해서는 양자화 값의 분배를 크게 함으로써 영상의 객관적 품질뿐 아니라 시각적으로 느끼는 주관적 품질도 향상 시켰다. 제안한 알고리즘에 의해서 워터마크가 삽입된 쇼핑몰 이미지의 PSNR(Peak Signal to Noise Ratio)은 40.7~48.5[dB]로 매우 우수한 품질을 보였으며, 일반 쇼핑몰 이미지에서 많이 사용되는 JPEG 압축은 QF가 70 이상인 경우에는 BER이 0이 나왔다.
The Taiwanese liquid crystal display (LCD) industry has traditionally produced a huge amount of waste glass that is placed in landfills. Waste glass recycling can reduce the material costs of concrete and promote sustainable environmental protection activities. Concrete is always utilized as structural material; thus, the concrete compressive strength with a variety of mixtures must be studied using predictive models to achieve more precise results. To create an efficient waste LCD glass concrete (WLGC) design proportion, the related studies utilized a multivariable regression analysis to develop a compressive strength waste LCD glass concrete equation. The mix design proportion for waste LCD glass and the compressive strength relationship is complex and nonlinear. This results in a prediction weakness for the multivariable regression model during the initial growing phase of the compressive strength of waste LCD glass concrete. Thus, the R ratio for the predictive multivariable regression model is 0.96. Neural networks (NN) have a superior ability to handle nonlinear relationships between multiple variables by incorporating supervised learning. This study developed a multivariable prediction model for the determination of waste LCD glass concrete compressive strength by analyzing a series of laboratory test results and utilizing a neural network algorithm that was obtained in a related prior study. The current study also trained the prediction model for the compressive strength of waste LCD glass by calculating the effects of several types of factor combinations, such as the different number of input variables and the relevant filter for input variables. These types of factor combinations have been adjusted to enhance the predictive ability based on the training mechanism of the NN and the characteristics of waste LCD glass concrete. The selection priority of the input variable strategy is that evaluating relevance is better than adding dimensions for the NN prediction of the compressive strength of WLGC. The prediction ability of the model is examined using test results from the same data pool. The R ratio was determined to be approximately 0.996. Using the appropriate input variables from neural networks, the model validation results indicated that the model prediction attains greater accuracy than the multivariable regression model during the initial growing phase of compressive strength. Therefore, the neural-based predictive model for compressive strength promotes the application of waste LCD glass concrete.
디지털 통신은 통신시스템의 구현과 모바일 화를 위해 필요하다. 모바일 화를 위한 무선 데이터 송신 그리고 수신은 이동 중 언제든지 그리고 어디 곳이든지 가능해야 한다. 모바일 통신 시스템은 소형화, 경량화 그리고 적은 소비전력으로 운영이 되어야 한다. 이러한 기술은 유비쿼터스 시대에서 모바일용 통신기기의 필수이다. 모바일 통신의 적용에서 요구되는 사항들은 다음과 같다. 첫째, 간단한 명령으로 데이터를 주고받을 수 있어야 한다. 둘째로 저 전력으로 구동되는 핸디 헬드형으로 구현되어야 한다. 셋째로 데이터 통신에 신뢰성이 있어야 한다. 이 기본적인 요구조건으로 구현된 시스템의 활용분야은 매우 다양해진다. 최근 각광 받고 있는 Car to Car 시스템에서 적용이 그 한 예이다. 이 시스템은 도로의 모든 상황을 자동차끼리 연결하여 전달해 주며 이로 인해 일어 날수 있는 여러 사고들은 막아 준다. 이러한 시스템을 신뢰성있게 구현하기 위해서는 기본적으로 디지털 데이터 통신이 필요하다. 본 논문에서는 디지털 데이터 통신을 위해서 CC1020 칩을 사용하여 통신 모뎀을 구현하였다. 이 침의 사용으로 주파수의 선택이 간결하게 되었고, 송신에서 수신 상태로 변환도 간단히 레지스터의 설정으로 가능하였다. 송신 출력도 10dBm로 통신 거리는 약 100m이다. 또한 칩의 전원이 3v의 저 전력을 사용하고, 간단한 레지스트 설정으로 송신 및 수신 상태에서 쉽게 sleeping mode 상태로 전환할 수 있었다. 결론으로 CC1020칩의 프로그램 알고리즘, MCU(Atmega128)과의 연결 회로도를 보였다. MCU와 CC1020의 연결 핀에서 중요한 파형을 그림으로 보였다. 그리고 실험에 사용된 송신부 및 수신부를 사진으로 보였으며, 이것을 이용하여 통신 수신율을 분석하였다.
응용 계층 멀티캐스트에서 일반적으로 트리를 구성하여 데이타를 전송하는데, 이 경우 트리 상에서 하위 (descendants) 노드들이 체감하는 처리율 (throughput)은 상위 (ancestor) 노드들의 성능에 의해 좌우된다. 그리고, 상위 노드에서 오류가 하위 노드 전체에 영향을 끼친다는 단점을 갖는다. 본 문서에서는 이러한 트리 구조의 약점들을 보완하는 방법을 제안한다. 전송 트리 상의 부모 노드 외의 다수의 가상 소스를 설정하고, 이들로부터 데이타를 수신함으로써 단위 시간 수신량을 늘리며 부모 노드의 오류를 피해갈 수 있는 방안을 마련한다. 그리고, 다수의 가상 소스를 이용할 경우 발생할 수 있는 통일 데이타의 중복 수신 문제를 피할 수 있도록 가상 소스 선택 알고리즘을 제시한다. 응용 계층 멀티캐스트 시험 개발 환경인 MACEDON을 이용하여 시험 구현하였고, 이를 전세계적인 오버레이 네트워크 PlanetLab에 적용하여 성능 평가를 시행하였다. 성능 평가 결과, 기존의 다수 전달자를 제안하는 기법인 Bullet에 비하여 20% 성능을 향상시키면서 동시에 중복 수신되는 데이타 및 제어에 필요한 메시지 비용을 90% 이상 감소시키는 효과를 볼 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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