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손한기 ( Son Hanki ) 한국지식재산연구원 2021 지식재산연구 Vol.16 No.1
중국 저작권법 3차 개정이 2020년 11월에 확정되어 2021년 6월부터 시행된다. 주된 개정사항은 다음과 같다. 1. 징벌적 손해배상제도를 도입했고, 법정배상의 상한을 500만 위안으로 상향 조정하는 등 저작권 침해에 대한 민사책임을 강화했다. 2. 저작물 예시 규정을 개정했고, ‘시청각 저작물’이라는 용어를 도입했다. 3. 방송권의 대상 확대로 유선방송도 방송권의 객체에 포함하였다. 4. 저작권 주관부처의 행정집행권한을 크게 강화했으며, 법원의 직권 조사 등 권한도 강화하였다. 이외에도 일부 하위법령에 규정된 내용을 저작권법으로 격상시켰다. 이번 저작권법 개정으로 향후 중국 내 대규모의 조직적인 저작권 침해가 감소할 것이며, 소송에서 승소할 경우 충분한 배상을 받을 수 있을 것으로 예상된다. 따라서 우리 권리자들이 중국 내 저작권 침해에 더욱 적극적으로 대응할 필요가 있다. The third revision of China’s Copyright Law was confirmed in November 2020 and will be implemented in June 2021. The main amendments are as follows. 1. Introduced a punitive damages system, and adjusted the statutory compensation limit to 5 million yuan, which greatly increased the punishment for copyright infringement. 2. Modified the regulations on examples of works and introduced the concept of audiovisual works. 3. Due to the expansion of broadcasting rights, wired broadcasting was also included in the broadcasting rights object. 4. Greatly improved the administrative power of copyright authorities and the investigation authority of the court. In addition, some contents and systems stipulated in the lower level law are elevated to the copyright law. Because of this amendment, large-scale organized copyright infringement will be reduced in China in the future, and full compensation will be given when the lawsuit is won. Therefore, Korean copyright owners need to be more active in dealing with copyright infringement in China.
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Rule 기반의 필터링 및 딥러닝 LSTM을 결합한 이메일 스팸 분류
손한기(HanKi Son ),최성준(Seong Jun Choe),문철한(Cheolhan Moon),민준기(Jun-Ki Min) 한국정보과학회 2021 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.2021 No.6
전자우편(e-mail)은 가장 많이 사용되는 공식 커뮤니케이션 방법으로 컴퓨터 통신망을 통해 편지를 주고받을 수 있는 시스템과 해당 편지를 일컫는다. 전자우편(e-mail)은 다른 통신 방법에도 불구하고 사용량은 지속적으로 증가하고 있고, 전자우편(e-mail)의 사용량 증가와 함께 스팸메일도 함께 증가하고 있다. 스팸 또는 정크메일은 원치 않는 대량의 메시지를 배포하는 행위를 말한다. 반대로 의미 있는 전자우편(e-amil)은 햄이라고 한다. 최근에는 코로나19를 키워드로 앞세운 피싱 메일 또한 급증했다. 본 논문에서 Rule기반과 순환신경망인 LSTM(Long-Term Short Memory) 딥러닝 학습 알고리즘을 사용하여 스팸 분류의 정확도를 높이는데 새로운 스팸 차단 기법을 제안한다. Rule에 기반한 스팸차단 및 순환신경망을 결합한 스팸 분류 기법을 적용함으로써 이메일 스팸 분류의 우수성을 검증하였다.
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