생태면적률은 친환경적 공간 개발을 위한 정량적 사전 계획지표이자 건축물과 외부공간의 균형 있는 개발을 유도하는 통합적 지표이다. 그러나 제도 적용상 면적 산정의 오류, 하부 지반과 토심 확보 기준의 미달, 시공 후 실제 생태면적의 감소, 사전 계획지표로서의 기능 저하 등의 문제점들이 지적되어 왔다. 본 연구에서는 이를 해결하기 위해 LIM 활용을 제안하였다. 생태면적률의 가중치는 주로 하부 지반과 토심, 피복 유형에 의해 결정되므로 지형과 포장재를 중심으로 연구를 진행하였다. 모델은 정부기관 및 관련 전문단체에서 제시한 BIM 기준과 가이드라인, 지침서를 참고하여 여기에 부합되도록 모델의 작성 범위와 상세 수준을 의미하는 LOD(Level Of Detail)를 설정하고, BIM 저작도구를 선정하여 조경정보모델을 구축하는 방법을 제시하였다. 사례 대상지로는 경사지에 위치한 공동주택단지를 선정하여 3차원적 지형을 모델링하고, 생태면적률과 관련된 속성정보를 포함한 포장재 라이브러리를 제작하였으며, 이들을 토대로 부지의 조경 정보모델을 완성하였다. 그리고 구축된 모델을 활용하여 생태면적률을 산정하고, 계획도와 산정표, 포장 상세도 등 관련 도면을 출력하였다. LIM을 활용함으로써 생태면적률의 기준 적용과 면적 산정이 정확해지고 설계업무의 효율성을 도모할 수 있었으며, 지형과 지하구조물의 관계 등 입체적 형태에 대한 객관적 검토가 가능해짐을 알 수 있었다. LIM 도입을 위해 라이브러리 매뉴얼 또는 템플릿을 작성, 배포하거나 KBIMS 기준에 부합하는 라이브러리 구축에 힘써야 하며, 인증제도에서 BIM 모델을 제출하도록 하는 제도적 전환이 필요하다. 앞으로 생태면적률에 식재 유형별 기준이 도입되어 확대 적용될 것으로 예상되므로 식재 정보 모델 구축과 활용에 대한 후속 연구가 요구된다.
본 연구는 지구단위 차원에서 자연체험 및 휴양 가치를 평가하기 위해 객관적인 평가지표를 도출하고, 이를 토대로 체계적인 평가모형을 설정하는데 가장 큰 목적을 두었다. 우선 문헌분석 결과, 자연체험 및 휴양가치 평가를 위한 평가지표 들로는 층위구조, 포장율, 헤메로비(hemeroby) 등 총 10개의 항목이 도출되었다. 또한, 전문가 설문분석 결과, 평가지표 항목 모두가 4.4 이상으로 높은 중요도 평균값을 나타내었다. 특히 헤메로비 및 독특한 경관요소 항목은 5.8 이상으로 매우 높게 나타났다. 더불어 평가지표들을 특성별로 유형화하기 위해 요인분석을 수행한 결과, '경관구조 및 자연체험 질', '일반적 이용성', '미 시각 질' 등 총 3개의 요인으로 구분되었다. 이상과 같은 설문분석 결과를 토대로 각 요인별 가중치를 산정한 결과, '미 시각 질' 요인이 3.510으로 가장 높은 값을 보였으며, 이에 반해 '경관구조 및 자연체험 질' 요인은 3.035으로 가장 낮은 값을 나타내었다. 이들 결과를 종합적으로 분석하여 체계적인 가치평가 모형을 설정하였다. 또한, 도출된 평가모형의 타당성을 검증해 보기 위해 실 사례지를 선정하여 적용하였다. 우선 사례지의 비오톱 유형분류 결과, 비오톱 유형군은 유수지 비오톱 등 총 13개로 분류되었으며, 이에 귀속되는 비오톱 유형은 총 61개로 구분되었다. 마지막으로 기 설정된 평가모형을 적용한 비오톱 가치평가 결과, I 등급으로는 식생이 풍부한 자연형 하천, 산림과 접해 있는 소규모 수림 등 총 16개 유형으로 나타났다. 반면 II 등급은 9개 유형, III 등급은 8개 유형, IV 등급은 8개 유형, 가치가 매우 낮은 V 등급은 19개 유형으로 분석되었다.
본 연구는 새롭게 조성되는 도시의 물순환체계를 구축하고, 도시화로 말미암아 증가하는 유출량을 분산 저류함은 물론, 생물다양성을 증진시킬 수 있는 습지의 조성입지와 면적을 확보하는 것에 중점을 두었다. 습지조성 입지선정을 위하여 유역분석에서부터 평가항목 선정, 가중치 산출, 주제도 작성, 종합 등 일련의 과정을 모형으로 정립하였다. 개발된 모형은 수도권에 입지해 있는 위례 신도시 개발예정지역에 적용함으로써 모형의 실행가능성과 한계를 검토하였다. 적용 결과, 유역분석단계 에서는 대상지가 13개의 소유역으로 구분되며, 개발대상지가 포함되는 유역들의 유입량은 $3,020,765m^3$인 것으로 나타났다. 개발 전 후의 유출량을 비교하면 각각 $1,901,969m^3$, $1,970,735{\sim}2,039,502m^3$로써 개발지역에서 확보해야 할 총 저류량은 $68,766{\sim}137,533m^3$로 산출되었다. 습지조성 입지선정단계에서는 각각의 주제도를 중첩한 결과, 13개 소유역별로 습지조성 우선지역이 차등적으로 분류되었다. 유출량을 저류할 수 있는 습지의 입지와 면적을 도출한 결과, 저류형 습지와 하천형 습지, 연못형 습지 등 다양한 유형의 습지조성은 물론 이들의 유기적 연계가 가능한 것으로 판단되었다. 이는 도시 전체의 물순환체계 계획의 기본골격을 제공함으로써 녹지공간과의 통합을 통해 도시생태 네트워크 계획 수립과 같은 공간계획단계에 유용하게 활용될 수 있을 것으로 판단되었다. 그러나 본 연구는 토지이용계획 이전 단계에서 도시화로 인해 예상되는 잠재적인 유출량을 기준으로 습지의 입지와 면적을 산정함에 따라 정확한 저류량의 산정을 위해서는 토지이용계획 이후 환류(feedback)과정이 요구되었으며, 습지의 유형이나 입지적 특성에 따라서 저류량 등 저류능력이 달라질 수 있음에도 불구하고 문헌에서 고찰되는 일반적인 습지 저류량을 모든 습지에 동일하게 적용했다는 점은 본 연구의 한계라 할 수 있다.
구전(Word-of-Mouth) 활동은 오래 전부터 기업의 마케팅 과정에서 중요성을 인식하고 특히 마케팅 분야에서 많은 주목을 받아왔다. 최근에는 인터넷의 발달에 따라 온라인 뉴스, 온라인 커뮤니티 등에서 사람들이 지식과 정보를 주고 받는 방식이 다양해지면서 구전은 후기, 평점, 좋아요 등으로 입소문의 양상이 다각화되고 있다. 이러한 현상에 따라 구전에 관한 다양한 연구들이 선행되어왔으나, 이들을 종합적으로 분석한 메타 분석 연구는 부재하다. 본 연구는 학술 빅데이터를 활용해 구전 관련 연구동향을 알아내기 위해서 텍스트 마이닝 기법을 적용하여 주요 연구들을 추출하고 시기별로 연구들의 주요 쟁점을 파악하는 기법을 제안하였다. 이를 위해서 1941년부터 2018년까지 인용 데이터베이스인 Scopus에서 'Word-of-Mouth'라는 키워드로 검색되는 총 4389건의 문헌을 수집하였고, 영어 형태소 분석과 불용어 제거 등 전처리 과정을 통해 데이터를 정제하였다. 본 연구는 학문 분야의 발전 궤적을 추적하는 데 활용되는 주경로 분석기법을 적용해 구전과 관련된 핵심 연구들을 추출하여 연구동향을 거시적 관점에서 제시하였고, 단어동시출현 정보를 추출하여 키워드 간 네트워크를 구축하여 시기별로 구전과 관련된 연관어들이 어떻게 변화되었는지 살펴봄으로써 연구동향을 미시적 관점에서 제시하였다. 수집된 문헌 데이터를 기반으로 인용 네트워크를 구축하고 SPC 가중치를 적용하여 키루트 주경로를 추출한 결과 30개의 문헌으로 구성된 주경로가 추출되었고, 연관어 네트워크 분석을 통해서는 시기별로 온라인 시대, 관광 산업 등 다양한 산업군 등 산업 변화가 반영돼 시대적 변화와 더불어 발전하고 있는 학술적 영역의 변화를 확인할 수 있었다.
최근 딥러닝은 오디오, 텍스트 및 이미지 데이터와 같은 비 체계적인 데이터를 대상으로 다양한 추정, 분류 및 예측 문제에 사용 및 적용되고 있다. 특히, 의류산업에 적용될 경우 딥러닝 기법을 활용한 의류 인식, 의류 검색, 자동 제품 추천 등의 심층 학습을 기반으로 한 응용이 가능하다. 이 때의 핵심모형은 합성곱 신경망을 사용한 이미지 분류이다. 합성곱 신경망은 입력이 전달되고 출력에 도달하는 과정에서 가중치와 같은 매개 변수를 학습하는 뉴런으로 구성되고, 영상 분류에 가장 적합한 방법론으로 사용된다. 기존의 의류 이미지 분류 작업에서 대부분의 분류 모형은 의류 이미지 자체 또는 전문모델 착용 의류와 같이 통제된 상황에서 촬영되는 온라인 제품 이미지를 사용하여 학습을 수행한다. 하지만 본 연구에서는 통제되지 않은 상황에서 촬영되고 사람들의 움직임과 다양한 포즈가 포함된 스트릿 패션 이미지 또는 런웨이 이미지를 분류하려는 상황을 고려하여 분류 모형을 훈련시키는 효과적인 방법을 제안한다. 이동성을 포착하는 런웨이 의류 이미지로 모형을 학습시킴으로써 분류 모형의 다양한 쿼리 이미지에 대한 적응력을 높일 수 있다. 모형 학습 시 먼저 ImageNet 데이터셋을 사용하여 pre-training 과정을 거치고 본 연구를 위해 수집된 32 개 주요 패션 브랜드의 2426개 런웨이 이미지로 구성된 데이터셋을 사용하여 fine-tuning을 수행한다. 학습 과정의 일반화를 고려해 10번의 실험을 수행하고 제안된 모형은 최종 테스트에서 67.2 %의 정확도를 기록했다. 본 연구 모형은 쿼리 이미지가 런웨이 이미지, 제품 이미지 또는 스트릿 패션 이미지가 될 수 있는 다양한 분류 환경에 적용될 수 있다. 구체적으로는 패션 위크에서 모바일 어플리케이션 서비스를 통해 브랜드 검색을 용이하게 하는 서비스를 제공하거나, 패션 잡지사의 편집 작업에 사용되어 브랜드나 스타일을 분류하고 라벨을 붙일 수 있으며, 온라인 쇼핑몰에서 아이템 정보를 제공하거나 유사한 아이템을 추천하는 등의 다양한 목적에 적용될 수 있다.
이미지 분류에서 딥러닝 모형을 사용하는 가장 큰 이유는 이미지의 전체적인 정보에서 각 지역 특징을 추출하여 서로의 관계를 고려할 수 있기 때문이다. 하지만 이미지의 지역 특징이 없는 감정 이미지 데이터는 CNN 모델이 적합하지 않을 수 있다. 이러한 감정 이미지 분류의 어려움을 해결하기 위하여 매년 많은 연구자들이 감정 이미지에 적합한 CNN기반 아키텍처를 제시하고 있다. 색깔과 사람 감정간의 관계에 대한 연구들도 수행되었으며, 색깔에 따라 다른 감정이 유도된다는 결과들이 도출되었다. 딥러닝을 활용한 연구에서도 색깔정보를 활용하여 이미지 감성분류에 적용하는 연구들이 있어왔으며, 이미지만을 가지고 분류 모형을 학습한 경우보다 이미지의 색깔 정보를 추가로 활용한 경우가 이미지 감성 분류 정확도를 더 높일 수 있었다. 본 연구는 사람이 이미지의 감정을 분류하는 기준 중 많은 부분을 차지하는 색감을 이용하여 이미지 감성 분류 정확도를 향상시키는 방안을 제안한다. 이미지의 RGB 값에 K 평균 군집화 방안을 적용하여 이미지를 대표하는 색을 추출하여, 각 감성 클래스 별 해당 색깔이 나올 확률을 가중치 식으로 변형 후 CNN 모델의 최종 Layer에 적용하는 이-단계 학습방안을 구현하였다. 이미지 데이터는 6가지 감정으로 분류되는 Emotion6와 8가지 감정으로 분류되는 Artphoto를 사용하였다. 학습에 사용한 CNN 모델은 Densenet169, Mnasnet, Resnet101, Resnet152, Vgg19를 사용하였으며, 성능 평가는 5겹 교차검증으로 CNN 모델에 이-단계 학습 방안을 적용하여 전후 성과를 비교하였다. CNN 아키텍처만을 활용한 경우보다 색 속성에서 추출한 정보를 함께 사용하였을 때 더 좋은 분류 정확도를 보였다.
본 연구진은 2007년 농진청과 통계청에서 수집한 농축산물소득자료 통계 값으로 국가평균 탄소성적을 산정하는 top-down 방식의 자료수집 방법을 구축하였다. 또한, 본 연구진은 2011년 전북 군산 지역 관행농 쌀 생산 농가 중 벼 평균 재배면적이 3.3 ha인 네 곳의 대규모 생산농가를 섭외하여 면접조사로 사례를 분석하는 bottom-up 방식의 전과정 목록 (LCI, life cycle Inventory)도 구축하였다. 본 연구는 관행농 쌀 생산체계에 대한 전과정 평가를 국립농업과학원에서 구축한 top-down 방식과 사례분석을 통한 bottom-up 방식으로 수행한 결과를 비교하기 위하여 수행되었다. 전과정 목록분석 결과 $CO_2$은 무기질 비료 생산과 벼 재배과정에서 배출량이 가장 많았고, $CH_4$와 $N_2O$은 대부분 벼 재배과정에서 배출되었다. 관행농 쌀 1 kg 생산을 기준으로 하는 탄소성적은 국가평균값이 2.39E+00 kg $CO_2$-eq. $kg^{-1}$, 사례분석이 1.04E+00 kg $CO_2$-eq. $kg^{-1}$으로 국가평균 탄소성적이 사례분석보다 높았다. 쌀 생산 전과정에 투입되는 농자재량은 국가평균과 사례분석이 유사하거나 오히려 사례분석이 더 높게 나타났으나 작기 당 수확량이 높아 사례분석의 탄소성적이 유리한 결과가 나왔다. 관행농 쌀 생산체계에서 각 생산공정별 환경영향을 분석한 결과 화학비료 생산단계가 대부분의 환경영향범주에서 기여도가 가장 높게 나타났으나, GWP 범주는 벼 재배에 의한 환경영향 기여도가 가장 컸다. 관행농 쌀 생산에서 탄소성적을 결정하는 주요 요인은 논토양에서 발생하는 메탄가스와 비료투입량 및 벼 수확량이었다. 본 연구 결과는 향후 '농산물 저탄소인증' 시범사업에서 배출량 산정을 위한 기초자료와 벼논에서 온실가스를 줄이기 위한 영농법 개발에 활용될 것으로 기대된다. '저탄소 농산물 인증제도' 시범사업의 성공을 위해서 쌀을 포함한 농작물에 대한 실제 농가를 대상으로 하는 사례분석 연구가 더욱 늘어나야 할 것이다. 현 단계에서는 자발적인 참여 농가를 대상으로 하여 활동 데이터 수집을 늘리고, 자료의 일관성과 대표성 보완을 위하여 농가의 활동데이터를 수집할 때 모집단 선발과 수집기간 등에 대한 논의가 필요하다. 또한 현재 국립농업과학원에서 구축하고 있는 DB는 2007년 소득자료를 기준으로 하므로 인증사업 시행시 사례분석을 적용할 때 몇 가지 한계와 보완사항이 요구되었다. 첫째, 국가평균 통계와 실제 대상농가 간 품종 및 생산연도에 의한 생산량 차이를 보완하기 위한 가중치 적용 등이 필요할 것으로 판단되었다. 둘째, 현재 국가평균 DB를 기준으로 설정된 시스템 경계에서 육묘 용 상토와 볏짚 및 쌀겨 등 부산물과 수확 후 도정 및 포장 등에 대한 시스템경계 확장 연구 및 이에 관한 LCI DB 구축이 요구되었다.
하이패스 이용률 증가와 함께 전국 개통 당시 261개 톨게이트, 595개 차로에 설치되었던 하이패스는 2011년 기준 316개 톨게이트, 793개 차로로 증가되었다. 톨게이트에서 하이패스 차로가 증가하는 추세지만 아직 하이패스를 이용하지 않는 차량으로 인해 톨게이트 전체를 하이패스로 적용하지 못하고 있다. 이에 따른 일반차량과 하이패스 차량의 경로선택으로 인한 엇갈림 및 속도 차에 의해 차량 간의 상충이 발생하고 접촉사고위험이 존재한다. 이러한 배경 하에, 본 연구에서는 톨게이트의 하이패스 위치에 따른 이동성 및 차량 상충의 변화를 미시교통시뮬레이션과 Surrogate Safety Assessment Model(SSAM)을 통해 수치적으로 분석하였다. 또한 전문가 설문조사를 통해 하이패스 설치 및 운영의 편리성을 조사하고, Analytic Hierarchy Process(AHP) 기법을 이용하여 이동성, 안전성 그리고 설치 및 운영의 편리성에 대한 가중치를 구성하여 하이패스 차로 설치대안들에 대한 평가방법론을 개발하였다. 사례분석지역으로는 동수원IC 진입방면으로 선정하였다. 분석대상지에 적용 가능한 다양한 시나리오에 대한 이동성과 안전성을 비교한 결과, 이동성 측면에서는 하이패스 차로 위치에 따른 큰 차이는 없었다. 하지만, 안전성 측면에서는 톨게이트의 가장 안쪽 차로에 하이패스 차로가 존재할 때 가장 안전하였으며, 하이패스의 위치가 붙어있을 때와 떨어져 있을 때를 비교해 본 결과 떨어져 있을 시 가장 위험성이 증가하는 것으로 나타났다. 결론적으로 본 연구에서 제시하는 방법론은 하이패스 차로의 위치에 따른 안전성, 이동성 그리고 설치 및 운영 편리성과 관련하여 중요하고 계량화된 정보를 제공함으로써 고속도로 톨게이트에서 하이패스 차로 설치 관련 의사결정에 도움이 될 것으로 사료된다.
본 논문에서는 H.264의 확장형(scalable extension) 부호화 기법인 SVC(Scalable Video Coding)에서 채택하고 있는 AR-FGS(Adaptive Reference FGS) 기법의 재생화면 화질 향상을 위한 효과적인 방법을 제안한다. 표준 FGS(Fine Granularity Scalability) 기법에서는 FGS 계층의 부호화 성능 향상을 위하여 기본계층(base layer) 재생화면과 향상계층(enhancement layer) 참조화면에 대해 가중평균(weighted average)을 적용하여 FGS 부호화를 수행하는 AR-FGS 기법을 채택하고 있다. 그러나, 향상계층 부호화 정보가 비트스트림 절삭(bitstream truncation)에 의하여 FGS 복호기에 전달이 되지 못 할 경우 FGS 부호기와 복호기에 이용이 되는 참조화면의 차이로 인하여 움직임 보상 과정에서 오류의 전파(error drift)가 발생하여 FGS 계층에서 화질 저하를 초래하게 된다. 이를 해결하기 위하여 본 논문에서는 FGS 계층에서 움직임 보상에 이용될 예측신호를 구하기 위해 활용이 되는 향상계층 참조화면을 효과적으로 생성하기 위하여 사이클 블록 부호화(cyclical block coding)의 원리를 이용한다. 사이클 블록 부호화에서는 FGS 계층의 복호화 화질에 큰 영향을 미치는 중요 양자화 변환계수(quantized transform coefficient)를 초기 부호화 사이클에 포함시킴으로써 우선적으로 부호화 및 전송이 되게 하는 부호화 기술이다. 양자화 변환계수가 사이클 블록 부호화에 포함되는 순서가 앞설 경우 대역폭 감소로 인한 비트스트림 절삭이 적용될 때에도 복호기에 우선적으로 전달될 확률이 상대적으로 높다. 이러한 원리를 바탕으로 사이클 블록 부호화에 서 각 사이클 별로 생성되는 비트스트림이 향상계층 참조화면의 생성에 기여하는 중요도에 따라 그 가중치를 다르게 조절함으로써 특정 부호화 사이클에서 생성된 비트스트림 정보가 절삭에 의해 FGS 복호기에 전달되지 못하더라도 복호화 시 그 영향을 최소화하여 화질 저하를 줄이는 방법을 제안한다. 제안된 방법을 이용하여 개선된 AR-FGS 기법을 구현할 경우 기존의 표준 방법에 비하여 재생화면의 화질이 최대 1dB 안팎으로 개선이 됨을 실험을 통해 확인하였다.
교토의 정서에 따른 청정개발체제(Clean Development Mechanism, CDM) 사업은 두 가지 목적을 가지고 있다. 하나는 온실가스 감축의무가 있는 나라가 다른 나라에서 온실가스 감축사업을 하여 생긴 감축량으로 자국의 감축의무 이행에 사용할 수 있게 허용하여 비용효과적인 감축의무 이행을 도와주는 것이고 다른 하나는 개발도상국에 대한 투자를 통해 개도국에 기술 이전과 지속가능한 발전을 도모하는 것이다. 그러나 CDM 사업의 현실을 보면 전자의 목적은 달성하고 있으나 후자의 목적은 별로 충족하지 못하고 있다는 지적이 많다. 본 연구는 이러한 상황을 반영하여 우리나라에 맞는 지속가능성 평가 기준을 제시하고자 시도하였다. 여러 가지 의사결정 방법론을 비교하여 다기준분석법(MCA)의 하나인 다속성효용이론(MAUT)을 이용하는 것이 가장 유용하다는 판단에 따라 그에 적절한 요건을 갖는 지속가능성 기준을 파악하고자 하였다. 국내에서는 초기단계에 있는 연구이기 때문에, 국내 전문가의 의견만으로는 보편적 국제적 기준을 놓칠 우려가 있어 외국의 사례에 대한 광범위한 조사를 하였다. 국내 전문가들에게는 GRI가 제시한 기준과 국내외 사례에서 뽑은 37개의 예비 기준을 제시하여 지표의 적합성(relevance), 개선 가능성(possibility of real improvement), 자료수집의 용이성(easiness of data collection), 주관적 선호도(preferences) 등 네 가지 측면에서 1-3점을 각각 부여하도록 설문하였다. 분석 결과는 외국의 11개 사례에서 나온 상위 15개 기준과 국내 설문 결과 상위 15위 기준을 취합하여 12개의 핵심 기준과 10개의 부가 기준을 제시할 수 있었다. 이후 이를 구체적 사업에 적용하여 사례 분석을 시도하였다. 평가 대상 사업으로는 세계 최대의 조력발전 CDM 사업인 "시화호 발전사업"을 선정하고 핵심 지표 12개에 의미있다고 판단되는 3개의 부가지표를 더해 총 15개의 적용지표를 선정한 후, 각 지표별 가중치 설정을 위하여 경제, 환경 사회 각 부문의 전문가에게 두 기준 간의 상대적 선호도를 묻는 AHP 설문을 수행하였다. 이를 Expert Choice라는 전문 소프트웨어를 이용하여 분석하였다. 일관성이 확인된 14명의 응답을 기준으로 종합 점수를 계산한 결과 (+)53.082의 점수가 확인되었고 다양한 경우에 대한 민감도 분석의 결과도 모두 (+)44.667과 (+)65.522 사이에 분포하여 지속가능한 발전에 기여하는 순편익이 더 높은 것으로 확인되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.