창의적 아이디어를 지식으로 변환하고 이를 활용하여 부를 축적하는 창조경제의 구현은 세계적 화두이자 우리나라의 핵심국정목표이다. 우리나라는 지식재산의 창출역량은 높은 수준에 다다랐으나 그 지식재산의 활용/관리 역량은 부족하며 특히 국경 없는 전쟁이라 불리는 지식재산분쟁에 대한 체계적 대응과 전략적 관리 역량은 개별 기업 차원에서도 그리고 국가 관리시스템 차원에서도 부족한 것으로 평가되어 이 부분에 대한 역량강화가 요구된다. 본 연구는 지식재산분쟁에 대한 전략적 관리 역량강화를 위해 무엇이 필요한지를 생각해 보는 계기를 마련하기 위해 ICT 융합의 실용특허인 스마트폰/태블릿PC를 중심으로 우리나라의 삼성과 미국의 애플 간에 9개국에 걸쳐 동시다발적으로 진행 중인 글로벌 지식재산소송을 분석하였다. 특히 소송결과에 따른 구제수단 중 즉각적인 시장봉쇄효과가 있고 개별 기업뿐만 아니라 산업의 지형도와 국가경쟁력에 직접적 영향을 미칠 수 있는 침해금지청구(제품의 판매금지명령)소송에 대해서 살펴보았다. 본 연구는 우리나라 기업과 글로벌 지식재산 분쟁이 가장 빈번한 미국에서의 소송을 중심으로 하였다. 본 연구는 애플이 제기한 영구적 침해금지청구소송에 관한 미국의 1심 판결문을 중심으로 미국에서 침해금지청구가 인용되기 위한 요건을 분석하고, 이를 바탕으로 그에 관한 법률적 쟁점이 기업 전략적 측면에서는 어떠한 시사점을 가지는지를 생각해보고자 하였다. 이 글은 아직 소송이 진행 중인 1심의 판결 결과에 대한 분석이고 미국의 소송을 중심으로 법률적 쟁점과 기술경영전략적 쟁점을 연결할 수 있는 연결고리를 찾는 것에 중점을 두고 있다는 점에서 향후 여러 국가를 비교한 종합적 분석이 요구되는 한계가 있다. 그러나 본 연구가 창조경제시대는 기술경영의 시대에서 한 단계 진화하여 기술경영과 법률경영을 하나로 융합하는 기업의 역량과 자국 기업을 위해 최적의 게임의 룰을 제공하는 국가의 역량이 어느 때보다 중요하다는 점을 강조한다는 점에서 그 의의를 찾을 수 있기를 기대한다.
소셜네트워킹서비스와 쇼핑몰을 결합하면 오프라인 거래에서처럼 단골 관계를 형성할 수 있다. 한번이라도 물품을 구매한 고객은 SNS의 팔로우(Follow) 기능을 이용하여 자동으로 단골고객으로 등록하여, 구매자와 생산자와의 관계가 일회성에 그치지 않고 향후에도 지속될 수 있게 하여 잠재고객이 되고, 장기적으로 재구매가 이루어지게 한다. 단골이 된 고객에게 생산자는 신상품 출하 시 객관적인 물품정보 외에 재배하는 동안의 농장 모습이나 농작물의 성장과정 등 생생한 근황과, 파종에서 수확까지의 숨겨진 이야기를 통해 자신이 농사지으며 전원생활을 하는듯한 감성을 자극한다. 소비자는 자신의 SNS 홈에서 기존의 단골 관계인 생산자의 파종, 농사, 수확, 신상품 등의 소식을 타임라인에서 확인하여 필요한 상품을 원클릭(one click)으로 구매할 수 있다. 생산자는 소비자에게 뉴스 및 할인 등의 정보를 제공하여 단골로 만드는 고객 관리가 가능하고, 저장법이나 요리법 등의 다양한 사용법을 안내하며 새로운 물품을 추천하거나 홍보를 할 수 있다. 이러한 장점은 기존의 전자상거래에서 상품의 판매와 홍보가 분리되어 링크를 통해 외부로 연결되어야 하는 문제에서 벗어나 판매와 홍보가 하나의 계정 안에서 수행하도록 하여 사이트 접근성을 높여준다. 이처럼 SNS의 인맥 마케팅 기능에 더하여 시스템은 생산자의 판매 물품을 자동 분류한 카테고리로 소비자의 SNS 홈 페이지에 쇼핑물의 기능을 제공하여 소비자가 원하는 상품을 검색하고 구매할 수 있으며 구매는 자동으로 소비자와 생산자를 단골관계로 연결해준다. 또한 구매자 간에도 구매한 상품에 대한 구매경험을 공유하고, 상품추천, 구매후기 작성 및 기존 구매후기의 재배포가 용이하다. 이처럼 서로 알지 못하던 구매자 사이의 소통도 가능하게 하여, 상품을 추천하고 소식을 확산시키는 것이 'SNS 몰'의 가장 큰 특징이다.
폴리(아미노산)유도체는 약물전달시스템의 약물전달체로 많이 연구되고 있으며 그 중 Polysuccinimide(PSI)는 생체적합성과 생분해성 등의 물리화학적 특성을 이용하여 약물전달체로 이용할 수 있는 가능성을 지닌 고분자이다. 축합중합을 이용하여 아스파르트산이 고리를 형성함으로써 PSI를 중합하였다. 이 때 PSI의 중합 최적조건을 관찰하기 위하여 시간과 촉매함량의 변화에 따른 평균분자량의 변화를 확인하였다. 또한 친수성과 소수성으로 이루어진 고분자 미셀을 제조하기 위하여 친수성 사슬인 메톡시폴리(에틸렌 글리콜((MPEG)을 결합시켰다. 합성한 고분자는 1H-NMR, FT-IR 및 GPC를 통하여 특성을 확인하였으며, ELS와 AFM을 통해 미셀의 형성에 대한 특성을 분석하였다. 미셀의 평균크기는 90~130 nm로 측정되었다. 본 연구를 통하여 PSI를 주사슬로 하는 가지 공중합체가 미셀 형태의 약물전달용 전달체로서 가능성을 가지고 있음을 확인할 수 있었다.
이 논문에서는 기존 정보검색모델에서의 문제점을 살펴보고 그 대안을 제시하고 있다. 정보환경의 변화에 따라 '개념'중심의 새로운 정보조직인 온톨로지와 소셜태깅은 탐험적 발견행위를 가능하게 해줄 수 있다. 이들을 통해 어느 한 이용자의 머릿속에 있는 생각을 인터넷상의 수많은 사람의 머릿속에 있는 생각을 연결해주고 있다. 이러한 상호작용을 통한 연결고리를 통해서 이젠 이용자들이 탐험적으로, 적극적으로 정보를 찾아 나서고 있다. 이에 본 연구의 목적은 질적인 연구방법론으로 온톨로지와 소셜태깅에서 제공되는 수많은 탐색촉진제의 존재를 밝힌 후, 하나의 탐험적 발견행위 모델을 만들어내는 것이다. 그 결과는 먼저 3개의 상위그룹이 형성되었다. 첫째, 브라우징 및 모니터링으로 어떤 대상을 인지 및 집중하는 단계, 둘째, 의미부여로 적극적인 참여 및 공유하는 단계이며 셋째는 더 적극적으로 생각을 확장시켜나가면서 스스로 사회적 학습을 하는 단계였다. 제일 첫 그룹에는 정보요구인지, 소셜공간에서 도움 필요성인지, 도움을 받을 수 있는 자료 발견, 일단 멈춤, 그 대상에 집중등의 단계가 있었다. 두 번째 그룹에는 적극적 의미형성, 소셜 북마킹 및 태깅, 소셜 네트워크에서 나눔, 처음 정보요구를 더 구체화하는 단계가 있었다. 세 번째는, 발견적인 소셜학습, 우연한 정보 발견, 창조적 생각을 유발, 문제 해결 능력향상 등의 총 13단계를 발견하게 되었다. 이 모델은 이용자들이 탐험적 발견행위를 할 수 있는 능력을 향상하게 시키는 정보시스템 디자인에 공헌할 수 있을 것이다.
연구목적: 사실 재난대응을 잘하기 위해서는 발생한 재난에 대한 철저한 분석과 평가로 자연스럽게 완화 및 대비가 이루어져야 했어야 함에도 불구하고 "대응 ${\rightarrow}$ 복구 ${\rightarrow}$ 완화 ${\rightarrow}$ 대비${\rightarrow}$${\ldots}$"가 선(善)순환적으로 작동되지 않아 분절적 재난관리가 반복되었다. 연구방법: 여러 다각적인 연구방법 및 분석을 통해 결국 사회재난 중심 재난관리체제인 우리나라에서 지역사회의 재난회복력을 높이기 위해서는 연구결과: (1) "시민 안전교육 및 훈련" (2) "시민대상 실시간 재난정보제공 및 공유" (3) "재난정보 및 경보시스템 네트워크(연결망) 구축" (4) "재난분석과 평가(위험성 및 취약성 평가)" (5) "재난완화계획"(6) "정부 간(間) 협조체계 구축" 등 주요 구성요소가 재난관리정책에 구체적으로 반영되어 실현되어야 함을 검증하였다. 결론: 이제는 더 이상 악(惡)순환적 또는 단절적 재난관리가 아닌 선(善)순환적 연결된 재난관리가 되어야 한다. 재난관리를 더 잘하기 위해서는 완화 및 대비 영역에서 재난대응에 영향을 주는 재난회복력 주요 구성요소가 재난관리의 선(善)순환적인 연결고리에 작동할 수 있도록 재난관리정책에 우선적으로 반영되어야 할 것이다.
국내 패션 시장이 마이너스 성장을 전망하였으나 2018년도부터 다시 성장하고 있는 추세이다. 이러한 현상은 사람들이 패션에 대한 관심도가 증가하고 있다는 것을 의미한다. 패션에 대한 관심도가 증가함에 따라 사람들은 자신에게 어울리는 코디를 찾기 위해 여러 커뮤니티 사이트에 방문하여 참고하고 있다. 그러나 대부분의 커뮤니티 사이트들은 각각의 의류에 대해 카테고리 분류 작업을 수작업으로 하고 있다. 이러한 작업은 시간이 많이 소요될 뿐만이 아니라 여러 의류를 동시에 검색을 못 한다는 불편함이 있다. 즉 상의와 하의를 내가 원하는 것을 동시에 선택할 수 없고 상의를 선택하면 상의를 제외한 나머지 옷들은 모델이 입은 것을 보고 참고 해야 한다는 것이다. 이것에 대한 문제점은 제공되는 모델이 입은 코디가 사용자가 원하지 않는 코디일 확률이 높으므로 도움이 되지 않을 수 있다. 본 논문에서는 해당 문제점을 개선하기 위해 이미지를 업로드 하면 의류를 AI 분석 모델로 분석하여 자동으로 카테고리를 분류하여 저장한다. 따라서 기존의 방식대로 의류 1개로만 검색할 수 있을 뿐만이 아니라 자신이 원하는 의류를 여러 개 동시에 검색할 수 있다는 장점이 있다. 해당 서비스를 통해 기존보다 더 많은 사람들이 손쉽게 자신에게 맞는 코디를 찾아 참고할 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구는 충남 보령 학성리 갯벌 조간대에서 대형저서동물의 시·공간적 분포 및 군집구조를 파악하고, 환경요인에 따른 군집구조 변동을 알아보고자 하였다. 현장조사는 2016년-2017년에 계절별로 9개 정점에서 캔코어(13 cm × 22 cm × 30 cm)를 이용하여 각 정점마다 3회 반복 채취 수행하였다. 퇴적환경은 전반적으로 니질 함량이 60% 이상이었으며, 유기물 함량은 평균 2.3%이었다. 대형 저서동물은 총 79종이 출현하였고, 평균서식밀도는 611 ind./m2, 평균생물량은 64.1 gWWt/m2이었다. 상위 우점종은 니질 갯벌에 서식하는 고리버들갯지렁이(Heteromastus filiformis), 칠게(Macrophthalmus japonicus)와 쏙(Upogebia major)이며, 서식밀도는 각각 297 ind./m2(48.6%), 62 ind./m2(10.1%), 42 ind./m2(6.9%)으로 나타났다. 집괴분석으로 분류된 3개의 정점군은 물리·화학적인 환경요인 보다는 생물상호 작용과 우점종 출현비율 등으로 구분되었으며, nMDS 분석으로 살펴본 대형저서동물 군집은 계절적 변동양상을 보였다.
정보통신의 발달과 스마트 기기의 발전 및 보급 향상은 관광 형태의 변화를 야기하였고, 이후 스마트 관광이라는 개념이 등장하였다. 이에 스마트 관광 정책 및 설문에 관한 연구가 진행되고 있으나 애플리케이션 리뷰에 관한 연구는 미비한 편이다. 본 연구는 구글 플레이 스토어 내 스마트 관광 분야의 대표적인 애플리케이션인 트립어드바이저 애플리케이션 리뷰 데이터를 수집하여 LDA(Latent Dirichlet Allocation) 토픽 모델링을 통해 사용 용도와 사용자 만족을 파악하고자 한다. 분석 결과 4개의 토픽이 도출되었으며 2개의 토픽에서는 긍정적인 평가를 나머지 2개의 토픽에서는 부정적인 평가를 하고 있었다. 사용자들은 해당 애플리케이션의 숙박 및 관광 명소 추천 시스템에 만족하고 있음을 알 수 있었으며 검색 시 설정한 필터가 적용되지 않거나 업데이트 후 리뷰가 게시되지 않음에 불편을 겪고 있음을 알 수 있었다. 이에 다양한 추천 카테고리를 애플리케이션에 추가하여 사용자에게 다양한 경험을 제공하는 것이 만족도 향상에 도움이 될 것으로 기대된다. 또한 필터 기능을 포함한 애플리케이션 문제를 파악하여 애플리케이션 환경 점검과 해당 기능 오류 개선을 한다면 사용자 만족도를 향상시킬 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구는 무안만 조간대의 대형저서생물 군집구조와 퇴적물의 유기물 분포특성과의 관계를 알아보기 위해서 수행되었다. 2019년 8월에 21개 정점에서 퇴적층을 채취하여 입도 및 유기물 함량(강열감량과 총유기탄소함량)을 분석하였다. 또한 대형저서동물을 분류하고 분포특성을 조사하였다. 조간대 퇴적층의 입도는 무안만 북측 내만이 비교적 조립하였고, 만 입구 주변은 주로 실트질의 특성을 보였다. 유기물 함량(강열감량과 총유기탄소함량)은 목포 지역 근처에 위치한 정점 10에서 가장 높았으며, 만의 북측에 위치한 정점 20이 가장 낮았다. 출현한 대형저서동물 중 10% 이상의 점유율을 보인 종은 기수우렁이류(Assiminea sp.), 종밋(Musculista senhousia), 비틀이고둥(Cerithideopsilla cingulata)이었고, 고리버들갯지렁이(Heteromastus filiformis) 4종이었다. 정점 10에서 전체 정점과 비교하여 최대 종수와 밀도를 보였다. 출현종을 토대로 집괴분석과 다차원척도법을 실시한 결과 무안만 조간대는 총 4그룹으로 구분되었다. 상관분석 결과 총유기탄소함량과 생물밀도는 유의한 상관관계(p<0.05)를 보였다. 본 연구결과에 의해 무안만 조간대에 있어서 대형저서동물 분포는 입도 및 유기물 함량에 따라 다양하게 나타나는 것을 확인할 수 있었다.
세계에는 수많은 사람들이 살아가고 있고, 사람들의 일상으로부터 매일, 매 시간 단위로 새로운 뉴스가 발생한다. 발생되는 뉴스는 예정된 일과 예상하지 못한 일들을 포함하고 있다. 발생하는 뉴스의 거대한 양과 이를 전달하는 수많은 미디어들로 인해 사람들은 뉴스 콘텐츠를 이용하는데 많은 시간을 소비하게 된다. 하지만 미디어에 시시각각 나타나는 속보와 실시간 이슈의 대부분이 가십 기사로 이루어져 있어 사용자들이 자신의 성향에 맞는 뉴스를 선별하고, 뉴스로부터 정보를 획득하는 것은 쉽지 않은 일이다. 또한 사용자의 관심사가 시간에 따라 변하기 때문에 뉴스 제공에 있어 사용자의 변하는 관심사를 반영하는 것이 요구된다. 본 논문에서는 사용자의 최근 관심사를 기반으로 사용자 선호도에 맞는 뉴스를 제공하기 위한 콘텐츠 기반의 추천 기법 및 시스템을 제안한다. 사용자의 최근 선호도를 파악하기 위하여 소셜 네트워크 서비스인 Facebook 사용자의 정보와 최근 게시글을 이용하여 동적으로 사용자 프로파일을 생성하여 이를 뉴스 서비스에 활용하고, 사용자 선호도에 적합한 뉴스를 추출하기 위해서 뉴스 콘텐츠의 분석을 요구한다. 뉴스 콘텐츠 분석을 위해 미디어에서 제공되는 뉴스의 카테고리를 사용하고, 뉴스 방송원고의 분석 및 주요 키워드 추출을 통해 뉴스 프로파일을 생성한다. 사용자 프로파일과 뉴스 프로파일 간의 유사도 측정을 위해서는 두 프로파일 간 형식의 일치화가 요구되므로 사용자 프로파일을 뉴스 프로파일과 동일한 형태로 생성한다. 사용자가 시스템에 접속하면 시스템은 사용자 프로파일에 명시된 선호도를 기반으로 뉴스 프로파일과의 유사도를 측정하고, 사용자 선호도에 가장 적합한 뉴스들을 제공하게 된다. 또한 사용자에게 제공된 뉴스 프로파일과 다른 뉴스 프로파일들 간에 유사도를 측정하여 유사도가 높은 관련된 뉴스들을 제공하게 된다. 제안한 개인화된 뉴스 서비스의 성능을 평가하기 위해 사용자에게 추천된 뉴스에 대한 사용자 평가와 시스템 예측값의 오차를 기반으로 6Sub-Vectors 벤치마크 알고리즘과 성능 평가를 수행하였고, 실험 결과를 통해 제안한 시스템의 우수성을 입증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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