• 제목/요약/키워드: 상표 이미지

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점포이미지가 유통업체상표이미지 및 구매의도에 미치는 영향 - 부산지역 전국유통업체와 지역유통업체를 중심으로 - (The Effects of Store Image on Private Brand Image and Purchase Intentions - Comparison of National Distributors with Local Distributors in Pusan -)

  • 신종국;공혜경
    • 마케팅과학연구
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    • 제15권2호
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    • pp.49-69
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    • 2005
  • 본 연구에서는 점포이미지, 유통업체상표이미지, 구매의도간의 인과관계를 규명해보는 건으로 부산지역의 전국유통업체와 지역유통업체의 비교를 통해 이루어졌다. 본 연구의 목적은 첫째, 점포이미지가 유통업체이미지에 미치는 영향을 규명하고자 하였다. 둘째, 점포별 점포이미지가 유통업체이미지에 미치는 영향의 차이를 조사하였다. 마지막으로, 점포이미지와 유통업체상표이미지가 유통업체상표구매의도에 미치는 영향을 규명하였다. 연구 결과 유통업체상표이미지에 있어 점포이미지는 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 특히 점포별로 점포이미지가 유통업체상표이미지에 미치는 영향은 차이가 남을 알 수 있었다 또한, 점포이미지와 유통업체상표이미지가 유통업체상표 구매의도에 유의한 영향을 미치는 것으로 났으며 점포이미지의 영향보다는 유통업체상표이미지의 영향이 구매의도에 더 크게 작용하고 있었다. 연구결과를 토대로 유통업체는 점포이미지의 개선을 통해 유통업상표에 대한 인식을 형성하는 것이 바람직하다고 할 수 있으며, 특히, 점포속성들중에서 특정요소를 부각시킴으로써 유통업체상표를 관리할 필요성을제시하였다.

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신세대 진바지 소비자의 상표 인지도, 상표이미지와 소비자의 추구이미지를 중심으로한 테이타 베이스 구축에 관한 연구

  • 김칠순;남영미;이훈자;탁창웅
    • 한국섬유공학회:학술대회논문집
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    • 한국섬유공학회 1998년도 봄 학술발표회 논문집
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    • pp.296-300
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    • 1998
  • 섬유산업내의 정보를 수집하고 체계화하여 경쟁력이 있는 제품을 생산해 내는데 있어서 데이타 베이스를 제공하는 일은 중요하다. 그 일부로서 제품의 경쟁력과 부가가치를 향상시킬수 있는 상표가 가지는 영향은 매우 크다고 볼 수 있다. 따라서 국내외 많은 선행 연구자들은 상표의 인지도, 상표 이미지와 상표 포지셔닝에 관하여 연구하였으며 의복의 구매행동과의 관련성을 규명하고자 하였다.[1,3,5](중략)

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SOM을 이용한 등록상표에 대한 내용기반 이미지 검색 (Content-based Trademark Image Retrieval System using SOM)

  • 이재준;신민기;백우진;신문선
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2007년도 춘계학술발표대회
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    • pp.489-492
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    • 2007
  • 산업재산권중 하나인 상표에 대한 효율적인 이미지 검색은 상표도용 및 이로 인한 분쟁을 방지할 수 있다. 이를 위해서는 효율적인 내용기반 유사이미지 검색이 필요하다. 본 논문에서는 상표이미지검색에 있어 가시적인 특성(visual feature)을 그레이 히스토그램을 통해서 상표이미지의 특성값을 추출하여 이를 입력패턴으로 SOM(Self-Organizing Map)알고리즘을 적용한 내용기반 유사이미지 검색시스템을 제안한다.

합성곱 신경망(Convolutional Neural Network)을 활용한 지능형 유사상표 검색 모형 개발 (A Study on Similar Trademark Search Model Using Convolutional Neural Networks)

  • 윤재웅;이석준;송칠용;김연식;정미영;정상일
    • 경영과정보연구
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    • 제38권3호
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    • pp.55-80
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    • 2019
  • 전 세계적으로 온라인 상거래 시장 규모가 성장함에 따라 국제 및 국내 기업의 상표권이 침해되는 사례가 빈번하게 발생하고 있다. 다양한 연구 및 보고서에 따르면, 해외 기업 또는 개인이 국내 기업의 상표권을 침해한 사례와, 국내 기업 간 발생하는 상표권 분쟁 사례가 증가하고 있는 것으로 나타나고 있으며, 특허청의 보고서에 따르면 기업의 규모가 작을수록 상표보호를 위한 사전 예방활동을 수행하지 않는다고 응답한 비율이 높은 것으로 나타났다. 이러한 문제는 선등록 상표에 대한 사전조사 또는 자사의 상표보호를 위해 소요되는 인력과 비용이 원인인 것으로 판단된다. 한편, 국내에서 선등록상표에 대한 사전조사를 위해 상용되는 서비스를 살펴보면 상표 이미지를 활용한 검색 서비스를 제공하고 있지 않은 상황이다. 이로 인해 국내 대다수의 기업은 자사의 상표 보호 및 선등록 상표에 대한 사전조사 수행 시 방대한 양의 선등록된 상표를 수작업으로 조사해야하는 문제가 발생한다. 따라서 본 연구에서는 기업의 상표권 보호 및 선등록 상표에 대한 사전조사 수행 시 투입되는 인력 및 비용절감과, 국내외에서 발생하고 있는 상표권 침해 문제를 해결하기 위해 합성곱 신경망 기법을 활용한 지능형 유사 상표 검색 모델을 개발하고자 한다. 지적 재산권 전문가가 선정한 테스트 데이터를 활용하여 지능형 유사 상표 검색 모델의 정확도를 측정한 결과 ResNet V1 101의 성능이 가장 높게 나타났다. 해당 결과를 통해 이미지 분류 알고리즘이 단순한 사물 인식 분야뿐만 아니라 이미지 검색 분야에서도 높은 성능을 나타낸다는 것을 실증적으로 입증했으며, 본 연구는 실제 상표 이미지 데이터를 활용했다는 측면에서 실제 산업 환경에서 활용성이 높을 것으로 사료된다.

회전한 상표 이미지의 진위 결정을 위한 기계 학습 데이터 확장 방법 (Machine Learning Data Extension Way for Confirming Genuine of Trademark Image which is Rotated)

  • 구본근
    • Journal of Platform Technology
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    • 제8권1호
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    • pp.16-23
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    • 2020
  • 상표권 보호를 위한 상표 이미지의 진위 결정에 심층 신경망인 합성곱 신경망을 이용할 수 있다. 이를 위해, 상표로 등록되어 있는 한 장의 상표 이미지를 반복적으로 학습하는 것은 기계학습의 성능을 감소시키는 원인이 된다. 따라서, 이러한 응용에서 학습 데이터는 다양한 방법으로 생성된다. 하지만 대상 이미지가 회전되어 있으면 원본이라 하더라도 인식하지 못하거나 위조 상표로 분류되기도 한다. 본 논문에서는 회전한 상표 이미지의 진위 결정을 위한 기계학습 데이터의 확장 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 학습 데이터 확장 방법은 기울어진 이미지를 생성하고 이를 학습 데이터로 사용하는 것이다. 본 논문에서 제안하는 학습 데이터 확장 방법의 유효성 검증을 위해 대학의 로고를 대상으로 학습 데이터를 생성하였으며, 이를 활용하여 합성곱 신경망을 학습시킨 후 검증용 데이터를 이용하여 정확도를 평가하였다. 정확도 평가 결과에 따르면 본 논문에서 제안한 방법으로 생성한 학습 데이터를 활용하면 회전한 상표를 대상으로 한 진위 여부 결정에 합성곱 신경망을 활용할 수 있다.

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특허 News

  • (사)한국여성발명협회
    • 발명하는 사람들
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    • 33호
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    • pp.2-2
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    • 2005
  • 인기 영화나 드라마 제목을 상표로 출원 - 천주교회, 이미지 단일화 위해 그림표지 상표 등록 - 전남 장흥군 `정남진` 상표등록 논란 - 현금영수증 특허권 시비 붙었다 - 옥시, 유사 상표권 분쟁 항소심에서도 `승소`

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Faster R-CNN과 DenseNet을 이용한 도형 상표 비엔나 분류 자동화 연구 (A Study on Trademark Vienna Classification Automation Using Faster R-CNN and DenseNet)

  • 이진우;김홍기;이하영;고봉수;이봉건
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2019년도 추계학술발표대회
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    • pp.848-851
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    • 2019
  • 이미지 형식으로 등록되는 상표의 특성상 상표의 검색에는 어려움이 따른다. 특허청은 도형 상표의 검색을 용이하게 하기 위해 상표가 포함하고 있는 구성요소에 도형분류코드를 부여한다. 하지만 도형 상표에 포함된 이미지를 확인하고 분류코드를 부여하는 과정은 사람이 직접 수행해야 한다는 어려움이 따른다. 이에 본 논문에서는 딥러닝을 이용하여 자동으로 도형 상표 내 객체를 인식하고 분류코드를 부여하는 방안을 제안한다. DenseNet을 이용하여 중분류를 먼저 예측한 후 각 중분류에 해당하는 Faster R-CNN 모델을 이용하여 세분류 예측을 수행하였다. 성능평가를 통해 비엔나분류 중분류별 평균 74.49%의 예측 정확도를 확인하였다.

유통업자 상표 태도에 대한 소매업체 이미지의 후광 효과 및 함의 개념에 관한 연구 (The Effect of Retailer Image on Private Brand Attitude: Halo Effect and Summary Construct)

  • 박진용
    • 한국유통학회지:유통연구
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    • 제9권2호
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    • pp.101-122
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    • 2004
  • 본 연구는 소매업체 이미지와 유통업자 상표 태도에 대하여 두 가지 대안적 모형의 적합성을 실증적으로 분석하는 것을 목적으로 하고 있다. 하나는 후광 효과 모형으로 소매업체 이미지가 유통업자 상표 태도에 후광 효과를 가진다는 모형이며, 또 다른 하나는 함의 개념 모형으로 유통업자 상표 속성에 대한 평가가 소매업체 이미지에 함축되어 유통업 상표 태도에 영향을 준다는 모형이다. 실증결과는, 두 가지 모형 중 적합한 모형의 결정에는 유통업자 상표에 대한 친숙성과 상품 유형의 조절효과가 있다는 것을 보여주었다. 즉, 친숙성이 높은 경우에는 함의 개념 모형, 친숙성이 낮은 경우에는 후광 효과 모형의 설명력이 높았으며, 유통업자 상표 식품의 경우 함의 개념 모형, 유통업자 의류의 경우 후광 효과 모형의 설명력이 높은 것으로 확인되었다.

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Self Organizing Map(SOM) 알고리즘을 이용한 상표의 내용기반 이미지검색 성능평가에 관한 연구 (An Evaluative Study on the Content-based Trademark Image Retrieval System Based on Self Organizing Map(SOM) Algorithm)

  • 백우진;이재준;신민기;안의건;함은미;신문선
    • 정보관리학회지
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    • 제24권3호
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    • pp.321-341
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    • 2007
  • 산업재산권중 하나인 상표에 대한 효율적인 이미지 검색은 상표도용 및 이로 인한 분쟁을 방지할 수 있다. 이를 위해서 효율적인 내용기반 유사이미지 검색이 하나의 방안이 될 수 있다. 본 논문은 상표이미지로부터 회색조 히스토그램(gray histogram) 분석을 통하여 가시적인 자질을 추출하여 Self Organizing Map(SOM) 알고리즘을 적용한 내용기반 유사이미지 검색시스템을 이용하는 방법을 제안하였다. 또한 내용기반 유사이미지 검색시스템의 정량적인 성능평가 방안을 제시하여 본 연구에서 개발한 이미지 검색 시스템의 객관적인 성능평가를 수행하였다.

20대 여성정장의류의 편익과 상표이미지에 관한 연구(제3보) -속성.편익.태도에 의한 상표이미지 개념체계 연구- (The Brand Image and the Benefit of 20s Female Apparel Market(Part III))

  • 박혜원;임숙자
    • 한국의류학회지
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    • 제24권8호
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    • pp.1197-1208
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    • 2000
  • The purpose of this study was to find out the effects of the accord between consumers benefit factors and attribute factors of brand image on brand attitude. This study was based on Kellers conceptualizing model of brand image. The subjects were 605 working women in their twenties living in Seoul, Korea. The data were analyzed by Euclidian distance model, ANOVA of repeated measures, regression, F-test by Extra Sum of Squares Principle. The results were as follows. 1. There were significant differences among the brands and among the segmented groups in the accord between benefit factors and attribute factors of brand image and in the brand preference. Moreover there were significant interactions between the brands and the segmented groups in the accord between benefit factors and attribute factors of brand image and in the brand preference. 2. There were significant effects of the accord between benefit factors and attribute factor of brand image on brand attitude. 3. There were significantly different effects of the accord between benefit factors and attribute factors of brand image on brand attitude among the segmented groups.

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