자연침해조정제도는 개발사업에 따른 자연생태와 경관 침해를 가능한 피하거나 저감하고, 발생할 훼손 정도를 평가하여 구체적인 복원 또는 대체 방법을 강구하도록 하는 취지로 독일에서 처음 소개된 것으로 국토의 과도한 개발을 막고 지속가능한 국토관리를 위한 국토-환경계획 연동제를 효율적으로 운영할 수 있는 장점이 있다. 이에 본 연구는 과천시 주암동을 사례지역으로 도시생태현황지도를 활용하여 독일 자연침해조정 (Eingriffsregelung) 제도를 국내 실정에 맞게 수정, 보완하여 적용했다. 비오톱지도, 경관지도, NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) 지도를 중첩 분석하여 개발사업으로 인해 훼손이 가능한 지역 중에서 비교적 생태환경적 가치가 뛰어난 지역을 도출하고 보존할 수 있는 방안을 제시했다. 도시생태현황지도의 활용을 통한 자연침해조정 제도는 국토개발에서 필연적으로 발생할 수밖에 없는 훼손의 정도를 최소화하고, 계획단계에서부터 관리할 수 있는 국토-환경정책의 정책적 연결고리로의 활용 가능함을 확인했다.
아직도 많은 분들은 자신의 정보가 유출되거나 오 남용될 경우, 어떻게 해야 하는지 모르는 분들이 많이 있습니다. 무턱대고 법원으로 가는 분들이 있는가 하면, 소비자보호원이나 정부기관에 민원을 넣는 분들도 있습니다. 앞선 방법이 잘못된 방법이라고는 볼 수 없지만 적어도 개인정보 침해와 관련된 분쟁을 해결하는 것이 가장 큰 목적이라면 개인정보분쟁조정위원회를 이용하는 것이 가장 빠르고 효과적인 방법입니다. 이번 호에서는 개인정보분쟁조정과 위원회의 역할에 대해 알아보도록 하겠습니다.
"범람하는 출판문 전송권 침해, 이대로 방치할 것인가"라는 주제의 출판포럼이 대한출판문화협회와 한국출판연구소 공동 주최로 지난 9월 28일 프레스클럽에서 개최됐다. 이날 포럼은 이호흥 저작권심의조정위원회 책임연구원이 '출판전송권 침해 실태와 대처방안', 김기태 세명대 미디어창작학과 교수가 '출판저작권 표준계약서 권장안'에 대한 주제 발표를 했으며, 이대희 인하대 지적재산권학과 교수의 사회로 심동성 문화관광부 저작권과장, 강희일 대한출판문화협회 부회장, 김지연 한국인터넷기업협회 정책실장이 토론을 벌였다. 다음은 이호흥 연구원의 주제 발표 내용을 요약한 것이다.
본 논문에서는 최근 급격하게 증가하고 있는 해킹, 컴퓨터바이러스 유포 등 각종 전자적침해행위, 개인정보의 광범위한 수집과 오·남용, 음란·폭력정보의 범람, 익명성·비대면성을 악용한 인권 침해행위 및 신종 사이버범죄 등의 정보화 역기능에 대처하기 위한 정보보호관련 법규들이 제·개정되어 효과적으로 대응할 수 있게 되었으나 관련 법규들간의 상호 조정이나 정비 및 제정이 지속적으로 이루어져야 하므로 이를 위해 정보보호 문제와 관련된 법체계를 분석하고 법·제도의 개선방향을 제시한다.
정품 소프트웨어(SW)를 서버에 두고 구입한 SW 라이선스 수량 범위 내에서 동시 접속자수를 제한하며 스트리밍 방식으로 SW를 사용하도록 하는 것은 컴퓨터프로그램보호법에 위배되지 않는다는 프로그램심의조정위원회의 유권해석으로 8월 한 동안 논란이 증폭됐다. 이번 논란은 유권해석을 의뢰한 소프트온넷이 저작권사 제안한‘동시접속 라이선스 통제장치’를 수용하겠다는 의사를 내비치면서어느 정도 진정국면에 이르렀지만 스트리밍 방식의 SW 이용이 저작권을 침해하는 것인지에 대한 법률적 판단을 넘어 네트워크가 보편화되고 있는 상황에서, 저작권 보호를 비롯한 SW 라이선스 정책을 근본에서부터 재검토하는 계기가 될 수 있다는 점에서 귀추가 주목된다.
최근 구글의 BERT, OpenAI의 GPT 등, 언어모델(Language Model)을 사용한 비정형 텍스트 데이터에 대한 딥러닝(Deep Learning) 분석이 다양한 응용에서 괄목할 성과를 나타내고 있다. 대부분의 언어모델은 사전학습 데이터로부터 범용적인 언어정보를 학습하고, 이후 미세 조정(Fine-Tuning) 과정을 통해 다운스트림 태스크(Downstream Task)에 맞추어 갱신되는 방식으로 사용되고 있다. 하지만 최근 이러한 언어모델을 사용하는 과정에서 프라이버시가 침해될 수 있다는 우려가 제기되고 있다. 즉 데이터 소유자가 언어모델의 미세 조정을 수행하기 위해 다량의 데이터를 모델 소유자에게 제공하는 과정에서 데이터의 프라이버시가 침해될 수 있으며, 반대로 모델 소유자가 모델 전체를 데이터 소유자에게 공개하면 모델의 구조 및 가중치가 공개되어 모델의 프라이버시가 침해될 수 있다는 것이다. 이러한 상황에서 프라이버시를 보호하며 언어모델의 미세 조정을 수행하기 위해 최근 오프사이트 튜닝(Offsite Tuning)의 개념이 제안되었으나, 해당 연구는 제안 방법론을 텍스트 분류 모델에 적용하는 구체적인 방안을 제시하지 못했다는 한계를 갖는다. 이에 본 연구에서는 한글 문서에 대한 다중 분류 미세 조정 수행 시, 모델과 데이터의 프라이버시를 보호하기 위해 분류기를 추가한 오프사이트 튜닝을 적용하는 구체적인 방법을 제시한다. 제안 방법론의 성능을 평가하기 위해 AIHub에서 제공하는 ICT, 전기, 전자, 기계, 그리고 의학 총 5개의 대분야로 구성된 약 20만건의 한글 데이터에 대해 실험을 수행한 결과, 제안하는 플러그인 모델이 제로 샷 모델 및 오프사이트 모델에 비해 분류 정확도 측면에서 우수한 성능을 나타냄을 확인하였다.
기능성 보도 블록, 특허 출원 증가 - 한$\cdot$중$\cdot$일, 3국간 특허협력 본격 추진 - SK텔레콤 스피드 010 상표등록 추진 - LG전자, 미국서 세탁기 특허침해 피소 - 올해 가장 쿨한 발명품 - `반도체배치설계 공모전` 시상식 개최 - 한국 기술경쟁력 세계6위 - 특허청 분쟁조정위원회 유명무실 - 북한 특허등록 대행변리사 등장
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[게시일 2004년 10월 1일]
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