Objectives : The purpose of this study is to present trends and contents of herbal Korean Medicine patches by analyzing the herbal patches in Korean patents. Methods : Electronic search for herbal patch patents was conducted in KIPRIS (Korea Intellectual Property Rights Information Service). Korean patents that were registered by January 1, 2018 were selected in study. Patents that were not using herbal medicine or not related to patch were excluded in this study. The applicant, application date, International Patent Classification (IPC), contents and adhesive site of patches, target diseases, model of experiment and extraction methods were analyzed. Results : A total of 17 patents were included in this study. In applicant analysis, 61.5% of applicants were corporations. All IPCs in patents were involved in Section A (Human necessities & Agriculture) and 66.7% of IPCs were A61K (Preparations formedical, dental, ortoiletpurposes). In types of patch, 8 patents were hydrogel patches (47.1%), followed by 3 heating patches (17.6%). Skin related symptoms were the most targeted diseases (52.9%), Human was the most used model in experiments. Solvent extraction and hot water extraction were used frequently, and some patents had no limit for extraction were also existed. Conclusions : The study results will be helpful to diversify formulation of herbal medicine, to expand market scale of patent and to develop new application using Korean medicine. In order to establish sufficient data for utilizing patent technologies, more patent studies providing analyzed patent information are needed.
디지털 워터마킹은 디지털 콘텐츠에 워터마크를 삽입함으로써 불법적인 복제를 방지하고, 지적재산권 및 저작권을 보호하며, 소유권을 주장할 수 있는 근거를 제시하는 기술이다. 일반적으로 워터마킹 기법에서는 워터마크를 삽입함으로써 데이터 왜곡과 품질 저하가 불가피하다는 단점이 있다. 이를 극복하기 위하여 원래 데이터를 변경하지 않는 제로-워터마킹 기법들이 최근 제시되고 있다. 이 논문에서는 VQ(Vector Quantization) 방식의 블록 효과를 줄이고, 압축 비율과 품질을 향상시킨 SMVQ(Side Match Vector Quantization) 방식에 대한 제로-워터마킹 체계인 CSMVQ(Chaotic SMVQ)를 제안한다. SMVQ 이미지 압축에서는 동일하게 두 이웃 블록의 접면 정보를 이용하기 위하여 좌측 상단에서 우측 하단으로 진행되므로, 임의의 순서로 블록을 선택하여 워터마크를 삽입할 수 없다. CSMVQ에서는 이전 에 부호화된 (1개에서 4개까지의) 이웃 블록들의 접면 정보를 동적으로 고려하여 부호화를 진행하므로, 무질서한 방식으로 워터마크가 삽입되도록 지원할 수 있다. 이 기법을 적용한 이미지의 품질이 SMVQ보다 우수하며, 샤프닝, 메디안 필터링 등을 이용한 공격에도 워터마크가 강인함을 보여준다.
지적도는 중요한 공문서로 재산권에 영향을 미치며, 100년 이상 사용으로 인한 문제가 발생했다. 오래된 지적도면의 훼손, 마모, 재작성 과정의 오류 누적으로 정확성이 떨어졌고, 전산화 과정에서 이 오류들이 남아 도면 관리에 어려움을 겪고 있다. 전국 지적도‧임야도 정비사업이 진행 중이나, 수정에는 기술적, 법적 난제가 있다. 본 연구는 도면 유지보수의 기술적 측면을 다루며, 도곽접합을 선행하여 오류를 줄이고 정비율을 향상시키는 방법을 제안한다. 연구 결과 도곽접합을 선행할 경우, 평균 거리차이가 22.56cm에서 8.12cm로 감소하고 정비율이 10% 이상 상승함을 확인했다.
본 논문은 한미FTA와 TPP협정을 비교분석하여 의약품 분야 국제통상규범이 어떻게 진화해가고 있는지 살펴본다. TRIPS협정 이후 양자 또는 지역 자유무역협정을 통해 자료독점 보장과 같은 의약품 분야의 지재권 보호 강화는 물론이고 의약품 판매 허가 및 약가 결정 방식 등 보건의료 제도 측면에서도 신약 개발자의 이익을 강화하는 방향으로 규제조화가 이루어져 왔으며, 그 전형적인 예가 한미 FTA와 TPP협정이다. 특히, 가장 처음으로 바이오의약품 자료보호 규정을 도입한 TPP협정은 향후 모든 협정의 기준으로 자리매김할 것이다. 그럼에도 불구하고 TPP협정은 한미FTA와 비교하여 의약품 분야 지재권 보호 정도가 전반적으로 더 강화되었다고 보기 어렵고, 부분적으로는 오히려 더 높은 정책적 유연성을 내포하고 있는 것으로 평가된다. 향후 한국이 TPP협정 가입 협상을 하게 되거나 한미FTA를 재협상해야 한다면, 두 협정 간 이러한 차이를 잘 활용한 적극적이고 선제적인 협상 전략을 도입할 필요가 있다.
디지털 카메라의 이용자가 빠르게 증가하고 싸이월드 및 블로그 서비스의 활성화로 인하여 인터넷 상에 다양한 사진들이 떠돌고 있으며, 그 중에서 인물사진이 가장 많은 부분을 차지하고 있다. 그러나 인물사진의 초상권 때문에 활용할 수 있는 인물 사진은 전무한 반면 웹사이트 제작사, 광고 기획자, 기타 디자이너들은 다양한 표정의 인물사진을 필요로 하고 있다. 본 연구에서는 디지털 카메라 이용자들에게 초상권의 보호 하에 인물사진을 판매하고, 디자이너들이 요구하는 인물사진을 정확하고 신속한 검색을 보장하기 위해 인물사진과 관련한 색인어를 제시하는 검색엔진을 제안한다. 이 검색엔진은 기존의 명사형만을 지원하는 키워드나 카테고리 외에 명사와 동사를 동시에 키워드로 사용하는 검색이 가능하고 인물의 감성정보, 표정, 복장 등의 다양한 특성을 표현할 수 있는 장점을 가지고 있다.
최근 정보통신 분야는 기술의 급속한 발전, 기술간 융합 그리고 세계화로 인한 진입장벽의 약화 등 급속한 환경의 변화를 쥐고 있으며, 상호접속성 및 상호운용성의 확보를 위한 표준화는 국가경쟁력 강화 및 세계 시장선점의 핵심 전략으로 인식되고 있다. 이와 더불어 최근의 국제 표준화에 있어 두드러지는 특징은 표준화 추진 시 특허권 등 지적재산권을 필수적으로 고려한다는 점이다. 선진 각국은 자국 개발 기술의 지적재산권 확보와 이의 국제 표준화를 연계시킴으로써 세계 정보통신 시장의 선점을 통해 핵심적인 위치를 공고히 하고 있다. 이에 따라 전통적으로 상호배타적이라 인식되던 표준화와 지적재산권 간의 관계는 점차 상호보완적인 관계로 변해가고 있는 것이다. 이에 세계 정보통신 표준화를 선도하고 있는 대표적 국제표준화기구인 ITU-T에서 표준화 추진 시 IPR 처리 등에 관한 정책과 최근의 논의 동향을 살펴보고, 이를 통해 우리나라의 지적재산권 정책방향을 모색해보고자 한다.
지금까지 디지털 콘텐츠의 저작권기술은 표준화가 미비하여 업체마다 독자적으로 저작권 기술을 개발하여 사용 중이었으며, 이로 인해 디지털 콘덴츠의 저작권 관리와 보호에 혼란이 발생하였다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 MPEG(Moving Picture Expects Group)에서는 MPEG-21 멀티미디어 프레임워크를 제안하여 표준화작업을 진행하고 있으며, 이 프레임워크에는 XML(Extensible Markup Language) 기반의 저작권 표현 언어인 REL(Rights Expression Language)이 포함되어 있다. REL은 MPEG-21 프레임워크에서 지적 재산권 관리 및 보호의 세부요소로 최종표준안이 이미 완료된 상황이이다. 지적 재산권 관리 및 보호 기반의 콘텐츠 보호시스템은 주요하게 라이센스 서버, 저작 서버, 툴 서버, 소비 서버 네 개 구조로 구분할 수 있다. 이에 본 논문에서는 디지털 콘텐츠의 저작권 관리에 혼란이 발생하는 문제를 해결하기 위하여 디지털 콘텐츠정보와 결제정보가 담긴 REL 문서를 생성하여 저작 서버에 전송하는 라이센스 서버 및 저작 서버와 소비 서버에서 사용하는 툴을 관리하는 틀 서버를 설계 및 구현하였다.
본 연구는 사람의 시각시스템(Human Visual System, HVS) 특성 및 이산코사인변환 (Discrete Cosine Transform, DCT)을 이용하여 디지털 이미지에 워터마킹(watermarking)하는 방법을 제시한다. 이미지 압축분야에서 연구되어온 사람의 시각 시스템 모델 중 Tong등의 텍스쳐 마스킹(texture mashing). 휘도 마스킹(luminance masking) 모델과 JPEG(Joint Photographic Experts Group)의 양자화 매트릭스(quantization matrix)를 이용한 주파수 마스킹(frequency masking) 기법을 결합하여 워터마크를 삽입한다. 제안한 인지 시각시스템을 이용한 워터마킹 알고리즘은 워터마크를 삽입할 블록이미지의 특성에 따라서 워터마크의 삽입강도를 적응적으로 조절한다. 두가지 형태의 워터마크(의사난수 또는 로고이미지)를 DCT 영역에서 각각 삽입한다. 이를 위하여 이미지를 $8\times8$블록단위로 분할하고 이산코사인 변환을 수행한 후, 변환계수의 저주파 영역에 워터마킹한다. 다양한 실험을 통하여 제안한 방법이 기존의 워터마킹 방법과 비교하여 놀은 화질을 유지하면서 압축과 잡음 등에 견고함을 보인다.
디지털 콘텐츠는 개인 사용자에 의한 콘텐츠 변형이 쉽게 이루어지고 있으며, 변형되거나 복제된 콘텐츠들은 초고속 인터넷 보급의 확산으로 콘텐츠 시장에 부정적인 파급 효과를 증가시키고 있다. 다양한 표준화 단체들과 콘텐츠 제공업체들은 불법적으로 유통되는 콘텐츠 및 저작자들의 저작권을 보호하기 위한 솔루션을 개발하고 있으며, 부분적인 상용화를 이루고 있는 상황이다. MPEG(Moving Picture Experts Group)은 디지털 콘텐츠를 보호하기 위한 방법으로 기존 MPEG 표준들에 적용되는 IPMP(Intellecture Property Management and Protection) 기술들을 개발하였다. 그러나 이러한 IPMP 기술들이 디지털 콘텐츠 보호에 대한 만족할 정도의 기능을 제시하지 못하면서 이에 대한 대안으로 DMP(Digital Media Project) 표준이 제안되었다. 이에 본 논문에서는 DRM(Digital Rights Management) 시스템의 상호운용성을 제공하기 위하여 DMP의 툴팩(TooIPack) 개념을 적용한 시스템을 설계 및 구현하였다. 본 논문을 통하여 DMP 표준이 DRM 시장에서 갖는 활용성 및 가능성이 검증되고, 보다 체계적인 표준화 작업의 참고 모델로 제시될 것으로 사료된다.
디지털 홀로그램(digital hologram, DH)은 2차원 데이터에 3차원의 정보를 포함하는 초고부가가치의 영상 콘텐츠이다. 따라서 이 콘텐츠의 유통을 위해서는 그 지적재산권이 반드시 보호되어야 한다. 본 논문에서는 이를 위해서 최초로 딥 뉴럴 네트워크를 이용한 DH의 워터마킹 방법을 제안한다. 이 방법은 워터마크(watermark, WM)가 의 비가시성, 공격에 대한 강인성, WM 추출 시 호스트 정보를 사용하지 않는 blind 워터마킹 방법이다. 제안하는 네트워크는 호스트와 워터마크 각각의 전처리, WM 삽입, WM 추출의 네 부-네트워크로 구성된다. 이 네트워크는 고주파 성분이 강한 DH의 특성을 감안하여 호스트 데이터를 축소하지 않고 WM 데이터를 확장하여 호스트 데이터와 정합함으로써 WM를 삽입한다. 또한 이 네트워크의 학습에 있어서 DH의 데이터 분포특성에 따른 성능의 차이를 확인하고, 모든 종류의 DH에서 최고의 성능을 갖는 학습 데이터 세트를 선정하는 방법을 제시한다. 제안한 방법을 다양한 종류와 강도의 공격에 대해 실험을 수행하여 그 성능을 보인다. 또한 이 방법이 호스트 DH의 해상도와 WM 데이터에 독립적으로 동작하여 높은 실용성을 갖는다는 것을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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