In recent years, the intellectual property rights (IPR) are increasingly becoming trade goods and the subject of international trade negotiations. During the past decades, intellectual properties earned critical importance for economic development in both developed and developing countries. Developed countries, headed by the United States, that recognize the economic value of the IPR in the world market are aggressively seeking for universal protection of IPR throughout the world. Intellectual properties have unique qualities that distinguish them from other tangible goods. Most importantly, they are public goods created on the basis of knowledge and information accumulated throughout human history and shared by different cultures. However, there is a growing tendency that the quality of public goods are being etched away as the property concept in IPR expands. In this paper, I discuss how copyright and patent laws incorporated the concept of property right as natural right to one's intellectual creations in early formation of the laws in Europe. I argue that copyright law and patent law are the historical products resulting from political, economic, and ideological factors interacting in a certain society. A history of copyright and patent points to that the intellectual property rights as natural lights of authors and inventors as argued by developed countries in international disputes, are not universal, but unique historical products. Copyright and patent laws have been shaped and developed as regulatory measures by governments to promote and control industries by providing authors and inventors with monopoly incentives. Since property right was used as a regulatory device it was restricted. This is to enhance the distribution of knowledge and information rather than to ensure the property right as an absolute right.
시공간 데이터베이스는 현실세계에 존재하는 다양한 유형의 객체에 대한 공간 관리와 이력 정보를 동시에 제공함으로써 지리정보시스템, 도시계획시스템, 자동주행시스템 등과 같이 다양한 응용분야에서 사용된다. 지금까지 시공간 데이터베이스 모델에 관한 기본적인 연구가 진행되었으나, 시공간 데이터베이스 질의 언어에 대한 연구는 매우 미비한 상태이다. 따라서 이 논문에서는 먼저 시공간 객체를 데이터베이스화하기 위한 모델을 살펴보고, 시공간 질의언어가 제공하는 기능들을 정리한다. 또한 관계형 질의 언어인 SQL을 기반으로 효율적인 이력 정보와 공간 관리기능을 제공하는 시공간 데이터베이스 질의언어인 STQL을 제안하며, 제안된 질의언어의 시공간 질의 연산 수행을 보인다.
Although spatial databases support an efficient spatial management on objects in the real world, they have a characteristic that process only spatial information valid at current time, So in case of change in the spatial domain, it is very hard to support an efficient historical management for time-varying spatial information because they delete an old value and then replace with new value that is valid at current time. To solve these problems, there are rapidly increasing of interest for spatiotemporal databases, which serve historical functions for spatial information as well as spatial management functions for an object. However most of them presented in an abstract time-varying spatial phenomenon, but have not presented a concrete policy in spatiotemporal databases. In this paper, we propose a spatiotemporal data model that supports bitemporal time concepts in three dimensional architecture. In the proposed model, not only data types and their operation for object of spatiotemporal databases have been classified, but also mathematical expressions using formal semantics for them have been given. Then, the data structures and their operations based on relational database model as well as object-oriented database model are presented.
시맨틱 웹 기술은 특정 개체를 중심으로 의미적 연관 관계를 생성하고 연관 관계를 이용해서 다양한 지능형 정보 서비스를 구축하는데 활용되며, 텍스트 마이닝 기술은 비정형 데이터를 대상으로 의미 분석을 통해서 의미적 연관 관계를 생성하는데 활용될 수 있다. 본 연구에서는 역사인물을 중심으로 온톨로지 스키마, 인스턴스를 생성하는 가이드라인, 인스턴스 생성, 동명이인 해소를 위한 텍스트 마이닝, 추론을 활용한 지능화된 역사인물 검색서비스를 제안한다. 역사분야 전문가들이 생성한 역사적 사건, 기관, 인물 중심의 연관 관계와 국사편찬위원회에서 보유한 다양한 문헌들 간의 연계를 통해, 사용자들의 정보접근성을 향상시킴과 동시에 관계 정보에 기반한 새로운 역사인물 검색 서비스를 제안하였다. 새로운 역사인물 검색 서비스는 인물간의 소셜 네트워크를 사용하여 역사문헌에 나타난 동명이인을 해소함으로써 보다 정확한 검색서비스를 제공하는 것은 물론, 역사 인물 시소러스를 포함한 다양한 외부 정보와의 연계를 통해서 역사인물에 대한 고부가 정보를 제공하고 있다.
최근 건물의 에너지 소비량이 전체 에너지 소비량의 약 20.5%를 차지하면서 건물의 에너지 고효율과 저소비에 대한 관심이 높이지고 있다. 또한 에너지 분석 및 평가에 다양한 연구가 이루어지고 있다. 건물의 초기설계 단계에서 에너지 분석 및 평가를 수행하고 적용할 경우 매우 효과적인 것으로 알려져 있다. 그러나 초기설계 단계에서는 창면적비, 외피면적 등 개괄적인 수준의 정보를 이용하여 에너지성능을 평가하기 때문에 자재 및 설비 등의 상세정보가 포함된 설계를 기준으로 평가하는 실시설계 단계의 결과와 많은 차이를 보일 수밖에 없다. 지금까지 대부분의 연구들은 건물에 설치되는 자재 및 설비 등에 대한 상세정보가 명확해지는 실시설계 단계에서의 분석 및 평가에 관한 것으로 초기설계 단계에서 이들 정보를 보완하는 연구는 미흡하다. 따라서 건물의 생애주기 동안 발생되는 에너지환경 정보를 구축하여 확률/통계적 방법으로 초기설계 단계에서 분석/평가에 정확한 정보를 제공할 수 있다면 에너지환경 분석의 정확성을 향상 시킬 수 있을 것이다. 그러나 아직까지 국내에서 에너지 사용에 대한 실적정보가 구축된 사례가 없다. 따라서 본 연구에서는 에너지환경 실적정보 구축을 위해 에너지환경 분석에 대해 고찰을 수행하고 분석하였다. 그리고 연구의 결과로 건물의 생애주기 정보 구축에 활용할 수 있는 정보분류체계와 정보 개념모델, 그리고 에너지환경 정보의 취득 및 제공을 위한 서비스 개념모델을 제시하여 향후 실적정보 시스템 개발 연구의 기초 자료로 활용하도록 하였다. 본 연구의 결과는 실적정보 지원 관리시스템 구축에 활용되어 초기설계 단계에서 입력정보를 보완하여 분석/평가의 신뢰성을 높일 수 있을 것이다. 만약 실적정보가 구축된다면 초기설계 단계에서 에너지환경 분석 및 평가를 위한 확률/통계 혹은 인공지능 등의 방법에 학습데이터로 활용될 수 있을 것이다.
최근 들어, 사용자가 주변 환경 및 요구 정보의 변화를 의식하지 않고 작업 환경과 수행하는 일에 집중하도록 배려하는 인간 중심 컴퓨팅 환경에 대한 연구 개발이 활발히 진행되고 있다. 그러나 이러한 컴퓨팅 환경에서 미들웨어는 사용자에게 RFID센서로부터 들어오는 대량의 정보에 대한 처리 부하를 줄이기 위하여 분석이 끝난 스트림 데이터를 삭제한다. 따라서 사용자의 데이터 웨어하우징이나 데이터마이닝에 필요한 확률, 통계 정보에 대한 요청, 또는 반복적이면서 동일한 데이터에 대한 요청을 처리할 수 없다는 문제점을 가진다. 본 논문에서는 기존의 미들웨어에서 문제가 되었던 과거 스트림 데이터 재사용 문제를 해결하기 위해, 사용자가 빈번하게 요구하는 데이터들을 스냅샷을 가지는 다중 레벨 공간 DBMS에서 관리하는 센서미들웨어 구조를 설계하였다. 본 시스템은 사용자가 요구하는 데이터 마이닝이나 데이터 웨어하우징과 같은 과거 스트림 정보를 사용한 서비스 요청을 위해, 미들웨어에서 필터링된 과거 스트림 데이터를 디스크 데이터베이스에서 관리한다. 그리고 디스크 데이터베이스에 저장된 스트림 데이터 중에서 사용자에 대한 높은 재사용 빈도를 가지는 데이터들을 스냅샷의 형태로 메모리 데이터베이스에 저장하고 이를 관리한다. 또한, 본 시스템은 메모리 데이터베이스에 저장된 스냅샷 데이터의 높은 데이터 재사용성과 신속한 서비스를 유지하기 위해서 주기적인 메모리 데이터베이스 관리 정책을 수행한다. 본 논문은 기존의 미들웨어에서의 스트림 데이터에 대한 반복적인 요청, 또는 과거 스트림 데이터를 이용한 정책 결정 서비스 요청에 대한 서비스를 제공할 수 없는 문제들을 해결하였다. 그리고 메모리에 저장된 데이터에 대한 높은 데이터 재사용성을 유지함으로서 사용자에게 지속적으로 다양하고 신속한 데이터 서비스를 제공한다.
본 연구는 향후 황새 복원예정지역을 선정하기 위한 서식지 적합 모델을 개발하는데 기초 자료로 활용하기 위한 목적으로 과거 황새 번식지역의 환경적 변인의 특성을 분석하였다. 청문조사를 통해 6곳의 번식지점을 추가적으로 확인하고, 문헌에 기록된 4개 지역을 포함하여 총 10개 번식지점의 환경적 특성을 분석하였다. 1970년대 토지이용현황도(1:50,000)를 이용하여 황새 번식지 선택에 중요한 환경 변인인 농경지, 하천, 저수지, 도시취락을 분석하였고, 위성영상(Landsat MSS; 1974년) 분석을 통해 번식지점으로부터 5km 반경 내에 포함되는 산림, 수역, 농경지, 초지, 도시화 지역으로 분류하여 면적을 산출하였다. 그리고 무작위지점(random points) 93개 지역과 황새 번식지점 10개 지역의 5km 반경 내에 포함된 5가지 토지피복 유형별 면적의 평균을 비교 검정하였다. 분석결과, 과거 황새 번식지점은 도시취락, 농경지와 인접하여 위치하였으며, 10개 지역 중 7개 지역에서 하폭 30m 이상의 하천이 반경 1km 내에 위치하고 있었다. 황새가 둥지를 튼 영소목의 해발고도는 40~116.38m이었고, 평지나 경사도가 30도 이하인 사면에 영소목이 위치하였다. 인공위성영상으로 분석된 황새 번식지점으로부터 5km 반경 내의 토지피복 유형별 구성비율은 산림(53.7%), 농경지(28.3%), 초지(16.7%), 수역(0.8%), 도시화지역(0.6%)으로 나타났다. 무작위 지점(random point)과 번식지점의 토지유형별 면적의 평균을 비교 검정한 결과, 유의미한 차이를 보이는 토지유형은 산림, 농경지, 초지, 도시화지역이었다.
산불로 인한 피해를 최소화하기 위해서 산불위험 예보 정보를 제공하는 것은 필수적이다. 따라서 본 연구에서는 우리나라를 대상으로 기계학습 기반의 산불위험 중기예보(1일 후부터 7일 후까지) 모델을 개발하였다. Global Data Assimilation and Prediction System (GDAPS)의 기상예보 자료와 기 개발된 산불위험지수(Fire Risk Index, FRI)의 과거 및 현재 정보, 그리고 기타 환경요소(i.e., 고도, 산불다발지수, 가뭄지수)의 현재 정보를 반영하여 모델을 개발하였다. 본 연구에서는 실시간 학습을 통해 모델을 개발하였으며, 효율적인 모델 개발을 목적으로 과거 산불위험지수와 가뭄지수의 유무를 고려하여 세가지 경우(Scheme 1: 과거 산불위험지수 및 가뭄지수, Scheme 2: 과거 산불위험지수, Scheme 3: 과거 산불위험지수 변화 추세 및 가뭄지수)로 연구를 수행하였다. 본 연구에서 개발된 산불위험예보모델은 예보기간에 상관없이 높은 정확도(피어슨 상관계수(Pearson correlation) >0.8, relative root mean square error <10%)를 나타냈으며, 실제 산불 발생 건에 대해서도 유의미한 결과를 보였다. 과거 산불위험지수의 추세보다는 산불위험지수 값 자체를 입력변수로 사용하는 것이 높은 정확도를 보였으며, 가뭄지수 사용과 관계없이 좋은 결과를 나타냈다.
We describe a vision of historical analysis at the world scale, through the digital assembly of historical sources into a cloud-based database, where machine-learning techniques can be used to summarize the database into a time-integrated actor-to-actor complex network. Using this time-integrated network as a template, we then apply the method of automatic narratives to discover key actors ('who'), key events ('what'), key periods ('when'), key locations ('where'), key motives ('why'), and key actions ('how') that can be presented as hypotheses to world historians. We show two test cases on how this method works. To accelerate the pace of knowledge discovery and verification, we describe how historians would interact with these automatic narratives through an online, map-based knowledge aggregator that learns how scholars filter information, and eventually takes over this function to free historians from the more important tasks of verification, and stitching together coherent storylines. Ultimately, multiple coherent storylines that are not necessary compatible with each other can be discovered through human-computer interactions by the map-based knowledge aggregator.
수학에서 가장 매력적이고 중요한 이론들 중에 하나로 알려진 베르누이 (Bernoulli)수의 변천과정을 고찰한다. 즉, 당시대의 이러한 연속된 정수의 멱의 합에 대한 수학사적 배경들을 조사하고, 베르누이 수와 관련된 연구들이 현재 어떠한 방향으로 진행되고 있는지를 살펴본다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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