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- P-ISSN1013-0799
- E-ISSN2586-2073
- KCI
초록
본 연구는 현재 상업적인 지식거래소를 통해서 유통되고 있는 다양한 유형의 지식콘텐츠들의 저작권 문제를 저작권법에 비추어 분석하고 있다. 지식거래소에 정보를 제공하는 주체는 수많은 개인, 원문DB제공업체, 국가 및 공공기관, 출판사 등 매우 다양하다. 그러나 이러한 정보제공주체와 지식거래소간에 이루어지는 저작물의 상업적인 거래에서 정작 원저작자인 개인 저자들은 빠져있다는 점을 주목할 필요가 있다. 원칙적으로 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, 원저작자가 저작권 이양 동의서를 통하여 2차적 저작물 생성권 등을 포함한 모든 권리를 양도하지 않는 이상 저작물의 디지털화, 원문DB화 및 지식거래소를 통한 유통 등은 저작권에 위배된다는 결론을 내릴 수 있다.
Abstract
This study aims to identify copyright issues regarding the knowledge content currently circulated through knowledge exchange markets in the Republic of Korea. The content providers of knowledge exchange markets comprise government & public institutions, full-text database companies, publishers and individuals. It is worth noting that commercial trade of copyrighted content or material among academic journals, database companies and knowledge exchange markets essentially exclude individual authors who are the actual copyright holders. In principle, the original author owns the copyright whether it has an explicit notice or not. Unless the author/owner officially agrees to transfer the copyright including the right for so-called "derivative works", content-making based or derived from the copyrighted material, digitalization of the copyrighted work as well as its registration on full-text database and circulation through knowledge markets are illegal.
초록
이 연구에서는 수작업 태깅없이 기계가독형 사전을 이용하여 자동으로 의미를 태깅한 후 학습데이터로 구축한 분류기에 대해 의미를 분류하는 단어 중의성 해소 모형을 제시하였다. 자동 태깅을 위해 사전 추출 정보 기반 방법과 연어 공기 기반 방법을 적용하였다. 실험 결과, 자동 태깅에서는 복수 자질 축소를 적용한 사전 추출 정보 기반 방법이 70.06%의 태깅 정확도를 보여 연어 공기 기반 방법의 56.33% 보다 24.37% 향상된 성능을 가져왔다. 사전 추출 정보 기반 방법을 이용한 분류기의 분류 정학도는 68.11%로서 연어 공기 기반 방법의 62.09% 보다 9.7% 향상된 성능을 보였다. 또한 두 자동 태깅 방법을 결합한 결과 태깅 정확도는 76.09%, 분류 정확도는 76.16%로 나타났다.
Abstract
This study presents an effective word sense disambiguation model that does not require manual sense tagging process by automatically tagging the right sense using a machine-readable dictionary, and attempts to classify the senses of those words using a classifier built from the training data. The automatic tagging technique was implemnted by the dictionary information-based and the collocation co-occurrence-based methods. The dictionary information-based method that applied multiple feature selection showed the tagging accuracy of 70.06%, and the collocation co-occurrence-based method 56.33%. The sense classifier using the dictionary information-based tagging method showed the classification accuracy of 68.11%, and that using the collocation co-occurrence-based tagging method 62.09%. The combined tagging method applying data fusion technique achieved a greater performance of 76.09% resulting in the classification accuracy of 76.16%.
초록
인터넷의 대중화와 함께, 인터넷의 불법유해정보의 존재는 정부와 인터넷 사용자들에게 큰 근심거리가 된지 오래다. 불법유해정보 문제에 대한 다양한 해법들 중에서, 인터넷 콘텐츠 필터링 기술은 사용자들이 스스로 유해정보 문제에 대처할 수 있도록 개발되어 왔다. 지난 몇 년 사이, 상업 필터링 제품에 대한 관심이 높아지고 있다. 부모, 교사, 심지어는 정부 당국도 청소년을 인터넷 유해정보로부터 보호하는 기술적 대안으로써 상업 필터링 제품을 선택하고 있고, 그 시장도 빠르게 성장하고 있다. 하지만 시민단체들을 중심으로 인터넷 콘텐츠 필터링에 대한 비판의 목소리가 높다. 필터링은 기술적 측면에서 태생적인 약점을 가지고 있을 뿐 아니라, 표현의 자유를 위축시키는 결과를 초래할 것이라는 비판이다. 이 논문은 인터넷 콘텐츠 필터링, 특히 일세대 필터링과 구분되어 내용등급시스템으로 불리는 PICS/RDF 기반의 라벨 필터링의 기술적 측면을 분석하고 표현의 자유, 사용자 자율성과 관련된 문제들을 살펴봄으로써, 불법유해정보에 대한 기술적 해법의 타당성에 대하여 논하고자 한다.
Abstract
Since the use of the Internet has proliferated, the availability of illegal and harmful content has been a great concern to both governments and Internet users. Among various solutions for issues related to such content, Internet content filtering technologies have been developed for enabling users to deal with harmful content. In recent years, commercial filtering has become massively popular. Many parents, teachers and even governments have chosen commercial filtering software as a feasible technical solution for protecting minors from harmful information on the Internet. The Internet content filtering software market has grown significantly. However, Internet content filtering software has led to intense debate among civil liberties groups. They deem this to be censorship and argue that Internet filtering technologies are simply unworkable because they have inherent weaknesses. They are critical of the fact that most filtering has violated free speech rights and will eventually wipe out minor and controversial, yet innocent incidences of free speech on the Internet. In this article Internet content filtering, in particular PICS/RDF-based label filtering, so-called Internet content rating system, will be explored and its advantages and drawbacks relating to end-users' autonomy and freedom of expression will be discussed.