전국 순회 여성 지식재산권 갖기 설명회 - 특허청, 주한유럽연합상공회의소와 지식재산 협력 업무협정 체결 - 한국여성발명협회 제8차 이사회 및 입주식 - 등록 포기상표 자동검색 서비스 출현 - 국내 연구팀, 슈퍼컴퓨터 개발 - 의장등록 출원의 유용성 - 전라북도여성발전연구원 한국여성발명협회 한미영 회장에 감사패 수여 - `경시대회 난립` 서울대 수시모집 지원자격 축소 - 강렬한 이미지의 `색채상표` 출원 꾸준히 증가세
반려견의 등록 누계 현황은 2016년도 107만건에서 2020년 232만건을 기록하고 있다. 매년 동물 등록이 10% 이상씩 증가하고 있고, 이에 따라 반려견을 등록 할 때 이름을 정해야 한다. 반려견 외모의 특징에 맞는 이름을 지어주고 싶지만, 이름을 정하는 것은 많은 어려움이 있다. 본 논문에서는 반려견의 이미지를 인식하고 닮은 사물이나 음식을 기반으로 반려견의 이름을 추천해주는 시스템의 개발 내용을 기술한다. 이 시스템은 다양한 사물과 음식의 이미지를 학습한 모델을 통해 반려견의 이미지와의 유사도를 추출하고, 유사도를 기반으로 강아지의 이름을 추천해준다. 또한 결과값으로 나온 이미지 데이터를 기반으로 연관된 연상단어를 추가로 추천해줌으로써 사용자들에게 다양한 선택지를 제공하고 편의를 높이고 흥미와 재미를 높일 수 있다. 본 시스템을 통해 반려견의 이름을 짓는 고민거리를 해결하고 편하게 반려견에게 어울리는 이름을 확인할 수 있으며, 다양한 추천 이름을 통해 폭넓은 선택지를 줌으로써 사용자들의 만족도를 높일 수 있을 것으로 기대한다.
오늘 날 얼굴, 지문 또는 장문(掌紋)과 같은 생체 정보를 이용하여 사용자를 등록하고 인증하는 과정이 스마트폰을 통해 활발히 이루어지고 있다. 그 중 스마트폰의 카메라 기능을 이용해 생체 정보를 촬영 시, 일반적인 경우 카메라 프리뷰 화면에 특정 이미지를 오버레이 함으로써 가이드라인을 제시하고, 사용자로 하여금 동일한 위치에서 사진을 촬영하도록 유도하고 있다. 이 논문에서는 스마트폰을 통해 장문을 이미지로서 사용자를 등록 및 인증시에 사용할 수 있는 가이드라인 이미지를 제시하며, 해당 가이드라인 이미지를 적용한 사용자 실험을 통해 활용가능성에 대하여 알아본다.
본 논문에서 소개할 온라인 앨범 사이트는 텍스트 기반의 이미지 검색과 색상 기반 검색이 가능한 검색 엔진을 갖추었다. 기존의 검색 엔진들은 매우 단순한 키워드 매칭만을 통하여 이미지를 검색하여 그 결과 이미지와 사용자가 찾고자 하는 이미지 사이의 유사성이 낮은 경우가 많았다. SUMMIT(Sejong University MultiMedia Information Technology)은 등록된 각 사용자에게 개별 공간을 할당하여 사용자가 스스로 원하는 이미지를 업로드하거나 다운로드하게 한다. 또한, 각 사용자는 자신이 구성한 앨범 내에서의 키워드 검색과 내용기반 검색을 수행할 수 있으며 다른 사용자가 공개한 이미지나 시스템 데이터베이스에 저장된 이미지까지 포함한 포괄적인 검색 결과도 획득할 수 있다. 본 시스템은 각 사용자별 페이지 내에서의 검색이 가능하므로 검색의 정확도와 활용도를 높일 수 있다. 사용자는 SUMMIT에 올린 이미지나 타인이 공개한 이미지를 자신 혹은 기타 홈페이지에 직접 하이퍼링크할 수 있으며 어느 페이지에서도 같은 이미지 링크 태그를 사용할 수 있다는 용이함도 취할 수 있다.
온라인을 통한 이미지 공유는 사용자들이 활발하게 이용하고 있는 분야 중 하나이다. 사용자의 활발한 참여로 거대해진 이미지 데이터 베이스 내에서 효율적으로 이미지 검색을 수행하기 위해서는 이미지를 정확하기 표현하고 있는 태그의 존재가 매우 중요하다. 하지만, 최근 이미지에 등록 태그 중에서 상당 부분이 이미지와는 직접 관련이 없는 노이즈 태그라는 조사결과는 노이즈 태그로 인해서 이미지 검색의 정확성이 저하될 수 있다는 가능성을 암시한다. 그래서 노이즈 태그를 효과적으로 구분하기 위해서는 태그의 종류에 적합한 태그 정제 기술을 도입할 필요가 있다. 본 연구는 이를 위해서 이미지의 시각적 유사도에 기반한 Visually weighted neighbor voting 방법을 제안했다. 이를 통해서 이미지와 태그 사이의 관련성을 효과적으로 측정할 수 있었다. 그리고 기존 기술보다 안정적으로 노이즈 태그를 구분할 수 있음을 실험을 통해서 증명하였다.
전체이미지 속의 부분이미지를 다른 인터넷사이트의 전체이미지 속의 부분이미지와 연결하는 방법을 제안한다. 본 연구를 위해서 네 단계의 부분이미지 생성 방법과 검색 방법을 개발하였다. 전체이미지에서 정보를 제공하기를 원하는 부분이미지만을 오려내는 '이미지 분할' 방법, 오려낸 부분이미지의 가장 바깥 점을 찾는 '이미지 블록생성' 방법, 외곽 점들을 연결하여 가장 유사한 형태의 이미지스탬프로 등록하는 '외곽 점들의 스탬프 변형' 방법 그리고 이미지스탬프와 이미지스탬프를 연결해주는 검색 방법을 개발하였다. 그리고 이미지스탬프를 다양한 방법으로 사용할 수 있는 이미지 검색 UI를 제안하였다.
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.
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.
현재 인터넷 보급의 우수한 발달로 인해 우리는 정보의 바다 또는 인터넷 시대에 살고 있다. 우리는 이러한 인터넷 시대에 살고 있는 만큼 많은 정보를 인터넷을 통하여 검색하고 원하고자 하는 정보를 인터넷을 통해 얻고 있다. 하지만 인터넷을 통하여 웹서핑 또는 정보를 검색하다보면 스팸이나 자동화 도구를 이용하여 광고성 또는 해당 정보와는 상관없는 글들이 무수히 등록되어 있는 것을 볼 수 있다. 이와 같은 것을 방지하기 위하여 CAPTCHA 시스템이 개발되었다. 하지만 기존에 존재하는 CATPCHA 시스템은 텍스트 기반의 시스템이고, 현재 쉽게 통과될 수 있는 많은 기법들이 제시되고 있다. 그리하여 우리는 이러한 단점을 보완하고자 새로운 이미지 기반의 CAPTCHA 시스템을 전 연구를 통하여 새롭게 제안했다[4]. 제안된 시스템은 일반적인 이미지에서 사각형 형태의 서브 이미지를 추출, 추출된 서브 이미지를 무작위 회전을 가하여 사용자에게 올바른 교정을 통해 사용자를 인증하였다. 우리는 이와 같은 연구를 바탕으로 본 논문에서는 서브 이미지를 추출 시 정사각형의 형태가 아닌 N다각형의 형태를 통하여 서브 이미지를 추출한다. 본 논문에서는 N다각형 형태의 서브 이미지 추출시 전 연구와는 다른 방법으로 서브 이미지를 추출하고, 실험을 통하여 사용자에게 가장 인식률이 높은 다각형을 찾고, 전 연구와는 다른 방법의 서브 이미지 추출 방법을 통해 사용자에게 보다 효과적인 서브 이미지를 제공한다. 본 논문에서 제공되는 다각형은 정삼각형에서부터 정16각형이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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