해양 염분은 전 지구 규모에서 해수 순환에 영향을 미칠 뿐만 아니라, 연·근해 지역 저염분수가 어족자원 및 수산업에 피해를 줄 수 있는 등 해양 식생환경의 변화를 줄 수 있다. 해수의 표면 특성인 sea surface salinity (SSS)에 따라 마이크로웨이브 영역의 방사율이 달라지며, 이를 통해 Soil Moisture Active Passive (SMAP) 등 위성 센서를 활용한 SSS 산출물이 제공되고 있다. 하지만 마이크로파 위성 센서 기반의 SSS 산출물은 낮은 시공간해상도로 자료를 생산하며, 연안지역과 고위도 지역에서 정확도가 낮다. 이러한 이유로 연·근해 지역 SSS의 상세한 시공간적 변화를 관측하기에는 적합하지 않다. 본 연구에서는 Jang et al. (2022)에서 제시한 기계학습 기반의 개선된 SMAP SSS (SMAP SSS (Jang))를 참조자료로 활용하여, 정지궤도해색센서(Geostationary Ocean Color Imager, GOCI) 영상으로부터 고해상도 SSS를 추정하는 Light Gradient Boosting Machine (LGBM) 기반의 모델을 개발하였다. 3가지 입력변수 조합을 테스트하였고, Multi-scale Ultra-high Resolution Sea Surface Temperature (SST) 자료가 추가된 scheme 3가 가장 높은 정확도를 보였다(R2 = 0.60, RMSE = 0.91 psu). 이를 바탕으로 본 연구영역에서 SST가 SSS 모의에 효과적인 환경변수로 작용함을 보였다. 본 연구에서 제시한 LGBM 기반의 GOCI SSS는 SMAP SSS (Jang)와 비슷한 시공간적 패턴을 보였지만, 더 높은 공간해상도를 바탕으로 SSS의 보다 상세한 공간적 분포와 더불어 SMAP SSS (Jang)에서 산출하지 않는 연안 지역의 정보까지 모의하였다. 또한, 중국 남방지역에 대홍수가 발생하였던 2020년 8월을 대상으로 양자강 유출수(Changjiang Diluted Water)의 거동을 분석한 결과, GOCI SSS는 한국 해양수산연구원의 보도자료와 비교하여 일관성 있는 시공간적 변화를 보였다. 본 연구의 결과로 연안 지역의 저염수 뿐 아니라, 원해 지역에서 광학위성 신호를 활용한 고해상도 SSS 산출의 가능성을 제시하였다.
본 연구에서는 지하철 승강장에서 열차화재가 발생하는 경우, 승강장 제연풍량 및 제연모드(급기 또는 배기)에 따른 정량적 위험도 평가를 통해 안전확보에 효과적인 제연풍량 및 모드를 제시함을 목적으로 한다. 이를 위해 중앙계단을 갖는 상대식 승강장을 모델로 하여 화재발생 시나리오를 작성하였으며, 시나리오별 화재해석을 수행하여 연기전파특성과 ASET을 비교·분석하고 대피해석을 수행하여 사망자수를 예측하였다. 또한, 시나리오별로 화재사고 발생률(F)/사망자수(N)선도(F/N선도)를 작성하여 제연풍량 및 제연모드에 따른 위험도를 비교·평가하였다. 소방시설 등의 성능위주 설계 방법 및 기준에서 정하는 유해요소(일산화탄소, 온도, 가시거리)에 대한 ASET 분석에서는 가시거리의 영향이 가장 크게 나타나고 있으며, 화재열차의 승강장 진입지연을 고려하지 않은 경우에 풍량을 4 × 833 m3/min할 때 ASET은 약 800초 정도로 분석되었다. 예상사망자수는 화재차량위치에 따라 큰 차이가 있으며, 계단부에 인접한 차량에서 화재가 발생하는 경우에 선두부 차량대비 3배 까지 증가하는 것으로 나타나고 있다. 또한 제연풍량이 증가하면 사망자수가 감소하며 배기 보다는 급기방식이 감소율이 증가한다. 급기풍량이 4 × 833 m3/min일 때 예상 사망자수는 제연을 수행하지 않는 경우 대비 13%수준으로 감소하는 것으로 나타났다. 위험도 평가결과, 제연을 수행하는 경우에는 현행 사회적 위험도 평가기준을 만족하는 것으로 나타나고 있으며, 예상사망자수는 제연을 수행하지 않는 경우, 10,000년에 29.9명에서 제연을 수행하는 경우에는 풍량이 4 × 833 m3/min일 때 4.36명으로 감소하는 것으로 분석되었다.
배 경: 호흡부전의 치료에 있어 환자 체위를 prone position으로 하는 시도는 20년 전부터 보고되어 왔으며 폐산소화 및 심박출량 향상에 효과가 있다는 것이 알려져 있다. Prone position시 폐산소화의 호전은 임상 및 동물 실험에서 단락 감소에 의한 것으로 알려져 있으며 그 중요 기전은 supine position에 비해 prone position때 중력 의존부 폐의 늑막압이 더 작아 폐포 개방압이 줄어들기 때문인 바 저자 등은 prone position이 폐산소화에 미치는 효과는 supine position에서 사용한 PEEP의 폐포 고비 개방압과의 관계에 따라 달라질 것으로 추정하였다. Prone position에서의 심박출량 증가에 대하여는 양압환기시 발생하는 cardiac fossa lifting 현상이 prone position에 의해 완화될 수 있다는 주장이 제기된 바 있어 prone position이 또한 supine position에서 PEEP에 의해 초래된 심박출량 저하를 완화시킬 수 있는지를 잡종견 급성 폐손상 모델을 통해 알아보고자 하였다. 방 법 : 잡종견 7 마리 ($20.0{\pm}3.9$ kg)를 정맥 마취 후 기관내관을 삽관하고 인공호흡기를 Vt 15 ml/kg, f 20/min, I : E=1 : 3, pause 10%, PEEP 0 cm $H_2O$, $F_1O_2$ 1.0으로 설정하였다. 혈압, 분당맥박수, 폐동맥쐐기압, 심박출량 등의 측정과 동맥혈가스분석을 위해 서혜동맥과 폐동맥 천자술을 시행하였다. 대조기에 supine position 및 prone position 30분에 각각 호흡 지표 ($PaO_2/F_1O_2$[P/F], 총호흡기계탄성 [Cst]와 supine position, prone position 5분 및 prone position 30분에 혈류역학적 지표(평균동맥압, 분당 맥박수, 심박출량, 박출용적)을 측정하고 섭씨 38도의 생리식염수 (30~50 ml/kg)를 기관내관을 통하여 주입하여 급성 폐손상을 유도한 뒤 constant flow 법에 의해 inflection point(Pflex)를 측정하였다. 급성 폐손상에서의 supine position과 prone position실험은 Pflex보다 2 cm $H_2O$ 낮은 PEEP(Low PEEP)과 2 cm $H_2O$ 높은 PEEP (Optimal PEEP)에서 순차적으로 시행하고 각각 통일 시간대에 상기 지표들을 측정하였으며 Optimal PEEP 실험 마지막에 다시 supin position으로 체위를 바꾸고 5분 뒤 혈류역학적 지표들을 측정하였다. 결 과: 1. Prone position 시행시 Low PEEP 및 Optimal PEEP에서의 호흡 효과의 차이 Low PEEP하에서 P/F 비는 supine position에서 $195{\pm}112$ mm Hg, prone position 30분에서 $400{\pm}33$ mm Hg였고 (p<0.001) Optimal PEEP하에서 P/F 비는 supine position에서 $466{\pm}63$ mm Hg, prone position 30분에서 $499{\pm}63$ mm Hg였다 (p=0.016). Prone position에 의한 P/F 비 싱승량은 Low PEEP하에서 $205{\pm}90$ mm Hg로 Optimal PEEP($33{\pm}33$ mm Hg) 하에서 보다 유의하게 높았다(각각 p<0.05). 2. Prone position의 혈류역학적 효과 Low PEEP하에서 심박출량은 supine position($3.0{\pm}0.7$ L/min) 과 비교하여 prone position 5분 $3.3{\pm}0.7$ L/min(p=0.0180)로 증가하였고 prone position 30분 $3.7{\pm}0.8$ L/min(p=0.0630)로 차이가 없었다. 분당맥박수는 각각 $141{\pm}22\;min^{-1}$, $141{\pm}22\;min^{-1}$(p=0.8658) 및 $176{\pm}28\;min^{-1}$(p=0.0280)이었고 폐동맥쐐기압은 차이가 없었다. Optimal PEEP하에서 평균동맥압은 각각 $87{\pm}19$ mm Hg, $107{\pm}18$ mm Hg(p=0.0180) 및 $108{\pm}16$ mm Hg(p=0.0180), 심박출량은 각각 $2.4{\pm}0.5$ L/min, $3.3{\pm}0.6$ L/min(p=0.0180) 및 $3.6{\pm}0.7$ L/min(p=0.0180), 그리고 박출용적은 각각 $14{\pm}2$ml, $20{\pm}2$ ml(p=0.0180) 및 $21{\pm}2$ ml(p=0.0180)였다. 분당맥박수는 체위 변경에 따른 차이가 없었고 폐동맥쐐기압은 각각 $10.1{\pm}2.4$ mm Hg, $9.1{\pm}2.7$ mm Hg(p=0.0180) 및 $9.0{\pm}3.1$ mm Hg(p=0.0679) 이었다. Optimal PEEP하 prone position에서 다시 supine position으로 체위를 바꾸고 5분 후 평균동맥압은 $92{\pm}23$ mm Hg, 심박출량은 $2.4{\pm}0.5$ L/min, 그리고 박출용적은 $14{\pm}1$ ml로 모두 감소하였다(모두 p<0.05). 결 론 : 잡종견 급성폐손상 모델에서 prone position은 비교적 낮은 수준 PEEP의 폐산소화 호전 효과를 중대시켰고, 비교적 놓은 수준 PEEP에 의한 심박출량 저하를 완화시켰다. 이러한 결과들은 심박출량을 유지하면서 폐산소화를 호전시키고자 하는 ARDS 환자에서의 기계환기의 목표를 달성하는데 있어 prone position이 supine position보다 유리하다는 것을 시사한다.
본 연구는 철봉운동에서 기본이 되는 동작인 몸펴 한번 뒤돌아 내리기 동작을 단계적으로 분석한 후, 이를 토대로 하여 현재 시합상황 중 가장 널리 사용되는 응용동작인 몸펴 두 번 뒤돌아 내리기 동작과 몸펴 두 번 뒤돌며 한번 비틀어 내리기 동작의 운동학적 분석을 수행하여 개개분절 간의 상호작용을 해부학적 3차원 각운동과 각속도로 설명하고 이해할 수 있는 운동학적 자료를 제시하는데 있다. 피험자들은 현재 K대학교에 재학중이며 대학 대표선수인 남자 기계체조 선수 7명을 선정하였으며, 연구에 사용된 인체의 모델은 Zatsiorsky와 Seluyanov(1983, 1985)이 사용한 16개의 분절로 이루어진 인체의 모델을 사용하였다. 신체무게중심이 이동방향을 설명할 수 있는 투사각도 및 투사속도는 공중동작의 회전수가 증가할수록 신체무게중심이 투사되는 각도가 증가되며, 이렇게 증가된 신체무게중심의 투사각도는 신체무게중심의 최고점을 증가시키는 경향을 보였다. 3차원 투사속도를 살펴본 결과 Z방향(수직방향)은 공중돌기 회전수가 증가할수록 증가하는 경향이 나타났으나, 운동진행 방향인 Y방향 속도와 좌우측 기울기를 설명할 수 있는 X방향 속도에서는 의미 있는 차이를 보이지 않았다. 철봉 내리기 공중동작에서의 신체분절 및 각도 변화도 중요하지만 각운동량을 만들어내기 위한 동작준비구간의 각도 변화가 더욱더 중요하다고 할 수 있다. 즉, 상체가 철봉 아래 봉과 수직될 때부터 릴리즈 순간까지의 각도 변화에 주목해야 하는 데, 회전수가 증가할수록, 어깨관절 각도와 엉덩관절 각도 변화가 두드러지게 나타나 준비구간의 추기기 동작(Whip swing)의 주된 관절로 작용을 한다. 관성좌표계에 대한 상체의 움직임을 나타내는 3차원 방향의 각도 즉, 뒤돌기(somersault)각도, 틀기(twist)각도 그리고 기울기(tilt)각도로 설명이 되는데, 본 연구의 결과 릴리즈시 뒤돌기 각은 세가지 내리기 동작 유형에 따라 평균 57,7도, 38.8도 그리고 39.7도로 나타났으며, 기울기 각은 평균 -1.5도, -5.4도 그리고 -8.4도로 유의한 차이를 보이고 있으며, 틀기각도는 평균 13.4도, 10.6도 그리고 23.3도로 몸펴 두번 뒤돌며 한번 비틀어 내리기 경우 가장 큰 수치를 나타냈다.
프로바이오틱스(probiotics)는 숙주에 이로운 작용을 하는 장내세균으로 주로 알려져 있으며 꾸준히 염증치료의 새로운 치료물질로 주목 받고 있다. 그러나 Lactobacillus나 Bifidobacterium과 같은 전형적인 프로바이오틱스는 장내에서 꾸준히 생존하기 어렵고 그로 인해 매개할 수 있는 다양한 효능이 줄어든다. 반면, Enterococcus는 다양한 물질을 분비하고 생물학적 활성을 지니고 있는 프로바이오틱스이긴 하나 동시에 기회감염균으로 항생제 내성능을 쉽게 획득할 수도 있어 사용을 자제할 것을 권고하고 있으며, Vancomycin 내성인자를 원래부터 가지고 있어서 이 인자의 발현과 함께 타 독성균주에 전달할 가능성이 있다. 그러나 본 연구에서는 이러한 Enterococcus의 추출물을 이용하여 항염증 물질을 확인해보고자 하였다. 특히, 호흡기계 질환인 천식의 치료효능을 보기 위해 human monocytic cell line인 THP-1 세포를 이용한 in vitro test와 천식 유발 BALB/c mice를 이용한 in vivo test를 시행하였다. 천식은 사이토카인과 IgE 등 세포 염증성 물질을 분비하고 호산구, 호중구, 호염기구, 비만세포, 단구, T 세포 등 다양한 염증 세포가 폐 부위로 침윤되는 복합적인 염증 질환으로 잘 알려져 있다. 본 연구에서는 우선 Enterococcus faecalis 에서 초음파 처리를 통해 균체성분을 분해한 다음 동결건조하여 추출물을 획득하였다. E. faecalis에서 추출한 추출물(Ef extract)을 PBS에 부유시킨 다음, 염증유발을 위해 ovalbumin (OVA)를 처리한 THP-1 세포에 처리한 결과, OVA에 의해 증가한 THP-1 세포의 생존율이 감소하였다. 또한 OVA에 의해 천식이 유발된 BALB/c mice에서 염증부위인 폐의 세척액을 채취하여 폐 조직 내 세포 변화를 관찰하였다. 그 결과, Ef extract에 의해 호산구와 호중구가 Ef extract 농도에 따라 점차 감소하였고 혈액 내에서도 Ef extract에 의해 호산구, 호중구, 호염기구가 감소하였다. 이는 Ef extract에 의해 염증세포로부터 IL-5의 분비를 억제하고 IgE의 양을 감소시켜 이와 관련된 염증세포의 침윤 및 증가를 억제한 것으로 사료된다. 이를 통해 Ef extract 가 천식 동물모델에서 항염증효과가 있음을 관찰하였지만 Ef extract의 구성 물질 분석 및 작용 메커니즘에 대한 추가연구를 통해 천식 치료물질로의 가능성을 규명할 것이다.
노지에서 재배되는 벼는 필연적으로 기상요소의 영향을 받을 수밖에 없으며, 벼 생장에 영향을 미치는 최적의 기상자료 확보 및 변수 선정은 벼 수확량 예측 모델링에 있어 매우 중요하다. 본 연구에서는 1996-2019년의 7월, 8월, 9월에 대하여, 다종의 기상자료 비교평가를 통해 우리나라 벼 수확량 모델링에 대한 적합성을 살펴보고, 기상요소와 벼 수확량 사이의 비선형적인 관계를 고려하여 기계학습 기법을 이용한 수확량 하인드캐스트 실험을 수행하고자 한다. 다종의 기상자료로는, 기상청 ASOS 지상관측과 함께, CRU-JRA ver. 2.1, ERA5 재분석장을 사용하였다. 이들 기상자료에서 공통적으로 도출할 수 있는 월 단위 기온, 상대습도, 일사량, 강수량 변수에 대한 비교를 통하여, 각 자료의 특성 및 벼 수확량과의 연관성을 분석하였다. CRU-JRA ver. 2.1 재분석장은 전반적으로 타 자료와 높은 일치성을 나타냈으며, 변수별 특징을 보았을 때, 상대습도는 벼 수확량에 미치는 영향이 거의 없었으나, 일사량은 벼 수확량과의 상관성이 상당히 높은 것으로 나타났다. 7월, 8월, 9월의 기온, 일사량, 강수량을 랜덤 포리스트 모델에 투입하여 벼 수확량 하인드캐스트 실험을 수행한 결과, CRU-JRA ver. 2.1 재분석장은 세 종류 기상자료 중에 가장 높은 정확도를 나타냈다(CC = 0.772). 또한 예측 모델에서 변수의 중요도는 일사량이 가장 높게 나타나, 기존의 농학적 연구결과와 일치하였다. 본 연구는 벼 수확량 예측을 위한 다종 기상자료의 선택에 있어 하나의 합리적 방법을 제시한 것으로써 의미가 있다고 하겠다.
최근 주식의 수익률과 거래량을 설명하는 주요 요인으로서 투자자의 관심도와 주식 관련 정보 전파의 영향력이 부각되고 있다. 또한 인공지능과 같은 혁신 신기술을 개발보급하거나 활용하려는 기업의 경우 거시환경 및 시장 불확실성 때문에 기업의 미래 주식 수익률과 주식 변동성을 예측하기 어렵다는 문제를 가지고 있다. 이는 인공지능 활성화의 장애요인으로 인식되고 있다. 따라서 본 연구의 목적은 인공지능 관련 기술 키워드의 인터넷 검색량을 투자자의 관심 척도로 사용하여, 기업의 주가 변동성을 예측하는 기계학습 모형을 제안하는 것이다. 이를 위해 심층신경망 LSTM(Long Short-Term Memory)과 벡터자기회귀(Vector Autoregression)를 통해 주식시장을 예측하고, 기술의 사회적 수용 단계에 따라 키워드 검색량을 활용한 주가예측 성능 비교를 통해 기업의 투자수익 예측이나 투자자들의 투자전략 의사결정을 지원하는 주가 예측 모형을 구축하였다. 또한 인공지능 기술의 세부 하위 기술에 대한 분석도 실시하여 기술 수용 단계에 따른 세부 기술 키워드 검색량의 변화를 살펴보고 세부기술에 대한 관심도가 주식시장 예측에 미치는 영향을 살펴보았다. 이를 위해 본 연구에서는 인공지능, 딥러닝, 머신러닝 키워드를 선정하여, 2015년 1월 1일부터 2019년 12월 31일까지 5년간의 인터넷 주별 검색량 데이터와 코스닥 상장 기업의 주가 및 거래량 데이터를 수집하여 분석에 활용하였다. 분석 결과 인공지능 기술에 대한 키워드 검색량은 사회적 수용 단계가 진행될수록 증가하는 것으로 나타났고, 기술 키워드를 기반으로 주가예측을 하였을 경우 인식(Awareness)단계에서 가장 높은 정확도를 보였으며, 키워드별로 가장 좋은 예측 성능을 보이는 수용 단계가 다르게 나타남을 확인하였다. 따라서 기술 키워드를 활용한 주가 예측 모델 구축을 위해서는 해당 기술의 하위 기술 분류를 고려할 필요가 있다. 본 연구의 결과는 혁신기술을 기반으로 기업의 투자수익률을 예측하기 위해서는 기술에 대한 대중의 관심이 급증하는 인식 단계를 포착하는 것이 중요하다는 점을 시사한다. 또한 최근 금융권에서 선보이고 있는 빅데이터 기반 로보어드바이저(Robo-advisor) 등 투자 의사 결정 지원 시스템 개발 시 기술의 사회적 수용도를 세분화하여 키워드 검색량 변화를 통해 예측 모델의 정확도를 개선할 수 있다는 점을 시사하고 있다.
체인톱에 의한 인력위주의 임목수확작업은 안전사고 문제에 직면하고 있으나, 기계화작업을 통해 작업자의 위험성을 줄이고 생산성을 높일 수 있다. 본 연구는 국내 수종에 적합한 굴삭기 기반의 스트로크 하베스터을 이용하여 리기다소나무(Pinus rigida)와 신갈나무(Quercus mongolica)를 대상으로 벌도+조재작업, 벌도작업과 조재작업으로 구분하여 생산성과 비용을 분석하였다. 스트로크 하베스터의 효율적인 운영을 위한 작업생산성 예측모델 개발과 직경 및 기계이용률에 따른 작업비용 변화를 분석하였다. 벌도+조재작업에서 리기다소나무와 신갈나무의 생산성은 각각 6.53 m3/SMH와 4.02 m3/SMH이고, 비용은 각각 17,983 won/m3과 29,210 won/m3으로 나타났다. 벌도작업에서 리기다소나무와 신갈나무의 생산성은 각각 40.9 m3/SMH와 23.0 m3/SMH이고 비용은 각각 2,667 won/m3와 4,743 won/m3으로 나타났다. 조재작업에서 리기다소나무와 신갈나무의 생산성은 각각 8.25 m3/SMH와 7.75 m3/SMH이고, 비용은 각각 15,296 won/m3와 16,283 m3/SMH으로 나타났다. 스트로크 하베스터를 이용한 벌도+조재작업, 벌도작업과 조재작업의 생산성에 대한 중요인자는 흉고직경, 이동거리와 절단횟수가 선정되었으며(p<0.05), 이를 이용하여 작업생산성 예측모델을 개발하였다. 따라서 스트로크 하베스터를 이용한 벌도 및 조재작업에서 다양한 조건과 수종을 고려한 DB 구축으로 생산성과 비용 예측의 정확성을 높이기 위한 연구가 필요할 것으로 판단된다.
지구물리탐사기법은 매장 문화재 조사에 필요한 높은 해상도의 지하 구조 영상 생성과 매장 유구의 정확한 위치 결정하는 데 매우 유용하다. 이 연구에서는 경주 신라왕경 중심방의 고해상도 지하투과레이더 영상에서 유구의 규칙적인 배열이나 선형 구조를 자동적으로 구분하기 위하여 영상처리 기법인 영상 특징 추출과 영상분할 기법을 적용하였다. 영상 특징 추출의 대상은 유구의 원형 적심과 선형의 도로 및 담장으로 캐니 윤곽선 검출(Canny edge detection)과 허프 변환(Hough Transform) 알고리듬을 적용하였다. 캐니 윤곽선 검출 알고리듬으로 검출된 윤곽선 이미지에 허프 변환을 적용하여 유구의 위치를 탐사 영상에서 자동 결정하고자 하였으나, 탐사 지역별로 매개변수를 달리해서 적용해야 한다는 제약이 있었다. 영상 분할 기법의 경우 연결요소 분석 알고리듬과 QGIS에서 제공하는 Orfeo Toolbox (OTB)를 이용한 객체기반 영상분석을 적용하였다. 연결 요소 분석 결과에서, 유구에 의한 신호들이 연결된 요소들로 효과적으로 인식되었지만 하나의 유구가 여러 요소로 분할되어 인식되는 경우도 발생함을 확인하였다. 객체기반 영상분석에서는 평균이동(Large-Scale Mean-Shift, LSMS) 영상 분할을 적용하여 각 분할 영역에 대한 화소 정보가 포함된 벡터 레이어를 우선 생성하였고, 유구를 포함하는 영역과 포함하지 않는 영역을 선별하여 훈련 모델을 생성하였다. 이 훈련모델에 기반한 랜덤포레스트 분류기를 이용해 LSMS 영상분할 벡터 레이어에서 유구를 포함하는 영역과 그렇지 않은 영역이 자동 분류 될 수 있음을 확인하였다. 이러한 자동 분류방법을 매장 문화재 지하투과레이더 영상에 적용한다면 유구 발굴 계획에 활용가능한 일관성 있는 결과를 얻을 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
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.