본 연구는 오염된 유수지 수질개선을 위한 고속 선회류 침전 장치(HRSC)의 이용 가능성을 평가하는데 목적을 두었다. 이를 위해 실험실 규모 및 파일럿 규모의 실험을 수행하였다. 또 전산유체역학(CFD) 프로그램 중 하나인 Fluent를 이용하여 유입속도 및 유입직경, 몸체길이($L_B$) 및 하부콘길이(Lc), 역경사콘 기울기 및 간격, 하부유출홀 설치 여부가 HRSC 장치내부의 유체흐름 패턴에 미치는 영향을 분석하였다. 유동 분석 결과와 실험실 규모의 실험 결과를 토대로 파일럿 장치를 제작하고 유수지 시료를 대상으로 현장 적용 가능성을 평가하였다. 장치 내부의 유동 조사 결과, 유입 유량과 직경 보다 유입 속도가 선회류 형성에 더 큰 영향을 나타내었으며, $L_B$$1.2{\sim}1.6D_B$(몸체 직경), Lc $0.35{\sim}0.5L_B$ 범위에서는 큰 차이가 없었으나 $L_B/D_B$ 2.0, $Lc/L_B$ 0.75로 비가 큰 경우 선회류는 감소되었다. 역경사콘 기울기가 커질수록 역경사콘 내부 속도는 낮아지고 매우 균일하게 분포되었으며, 역경사콘 간격은 난류를 방지하기 위해 10cm가 20cm 보다 좋은 조건이었다. 하부 유출홀은 설치하지 않는 것이 배출수의 고른 유량 분배와 편류 방지를 위해 보다 좋은 것으로 판단되었다. 파일럿 규모의 현장 실험 결과 수중의 입자성 물질이 효과적으로 제거되어 본 장치가 유수지와 같은 대용량 수체의 수질개선을 위한 한 가지 방안으로 활용될 수 있을 것으로 기대되었다.
대표적인 소셜 네트워크 서비스(SNS)인 트위터의 내용을 분석하여 자동으로 트윗에 나타난 사용자의 감성을 분석하고자 한다. 기계학습 기법을 사용해서 감성 분석 모델을 생성하기 위해서는 각각의 트윗에 긍정 또는 부정을 나타내는 감성 레이블이 필요하다. 그러나 사람이 모든 트윗에 감성 레이블을 붙이는 것은 비용이 많이 소요되고, 실질적으로 불가능하다. 그래서 본 연구에서는 "감성 레이블이 있는 데이터"와 함께 "감성 레이블이 없는 데이터"도 활용하기 위해서 반감독 학습기법인 self-training 알고리즘을 적용하여 감성분석 모델을 생성한다. Self-training 알고리즘은 "레이블이 있는 데이터"의 레이블이 있는 데이터를 활용하여 "레이블이 없는 데이터"의 레이블을 확정하여 "레이블이 있는 데이터"를 확장하는 방식으로, 분류모델을 점진적으로 개선시키는 방식이다. 그러나 데이터의 레이블이 한번 확정되면 향후 학습에서 계속 사용되므로, 초기의 오류가 계속적으로 학습에 영향을 미치게 된다. 그러므로 조금 더 신중하게 "레이블이 없는 데이터"의 레이블을 결정할 필요가 있다. 본 논문에서는 self-training 알고리즘을 이용하여 보다 높은 정확도의 감성 분석 모델을 생성하기 위하여, self-training 중 "감성 레이블이 없는 데이터"의 레이블을 결정하여 "감성 레이블이 있는 데이터"로 확장하기 위한 3가지 정책을 제시하고, 각각의 성능을 비교 분석한다. 첫 번째 정책은 임계치를 고려하는 것이다. 분류 경계로부터 일정거리 이상 떨어져 있는 데이터를 선택하고자 하는 것이다. 두 번째 정책은 같은 개수의 긍/부정 데이터를 추가하는 것이다. 한쪽 감성에 해당하는 데이터에만 국한된 학습을 하는 것을 방지하기 위한 것이다. 세 번째 정책은 최대 개수를 고려하는 것이다. 한 번에 많은 양의 데이터가 "감성 레이블이 있는 데이터"에 추가되는 것을 방지하고 상위 몇%만 선택하기 위해서, 선택되는 데이터의 개수의 상한선을 정한 것이다. 실험은 긍정과 부정으로 분류되어 있는 트위터 데이터 셋인 Stanford data set에 적용하여 실험하였다. 그 결과 학습된 모델은 "감성 레이블이 있는 데이터" 만을 가지고 모델을 생성한 것보다 감성분석의 성능을 향상 시킬 수 있었고 3가지 정책을 적용한 방법의 효과를 입증하였다.
저출산 및 인구 고령화가 가속화되면서, 중장년 퇴직자 등 노동 소외 계층의 취업난 해결은 우리 사회의 핵심 과제로 등장하고 있다. 온라인에는 수많은 일자리 요구 정보가 산재해 있으나, 이를 중장년 구직자에게 제대로 매칭시키지는 못하고 있다. 워크넷 취업 로그에 따르면 구직자가 선호하는 직종에 취업하는 경우는 약 24%에 불과하다. 그러므로, 이러한 문제를 극복하기 위해서는 구직자에게 일자리 정보를 매칭시킬 때 선호하는 직종과 유사한 직종들을 추천하는 소프트 매칭 기법이 필수적이다. 본 연구는 중장년층에 특화된 소프트 직업 매칭 알고리즘과 서비스를 고안하고 개발하여 제공하는 것을 목표로 한다. 이를 위하여 본 연구에서는 1) 대용량의 구직 활동 기록인 워크넷 로그로부터 중장년층의 일자리 특성 및 요구 추세를 분석하였다. 2) 중장년층의 일자리 추천을 위해 직종 유사도 기준으로 일자리 분류표(KOCM)를 재정렬하였다. 이 결과를 이용하여, 3) 중장년에 특화된 인력 고용 소프트 매칭 직업 추천 알고리즘(MOMA)을 개발하여 구인 구직 웹사이트에 적용하였다. 자체 저작한 중장년층 특화 일자리 분류표(KOCM)를 이용한 소프트 일자리 매칭 시스템의 정확도를 측정하였을 때, 실제 고용 결과 기준, 하드 매칭 대비 약 20여 배의 성능 향상을 보였다. 본 연구내용을 적용하여 개발한 중장년층 특화 구직 사이트는 중장년층의 구직 과정에서 입력 정보 부담을 최소화하고 소프트 매칭을 통해 사용자의 요구직종에 적합한 일자리를 정확하고 폭넓게 추천함으로 중장년층의 삶의 질 향상에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문에서는 미국 NIST에서 차세대 암호화 알고리즘으로 채택한 Rijndeal 알고리즘을 적용한 물리 계층 ATM 셀 보안 기법에 관한 것이다. ATM 셀 보안 기법을 기술하기 위해 물리 계층에서의 데이터 암호화 시의 표준 ISO 9160을 만족하는 데이터 보안 장치를 하드웨어로 구현하여 STM-1급(155.52Mbps) 의 ATM 망에서 암호화/복호화 과정을 검증하였다. 기존의 DES 알고리즘이 블럭 및 키 길이가 64 비트이므로 대용량 데이터 처리가 어렵고 암호화 강도가 취약함에 비해, Rijneal 알고리즘은 블럭 크기가 128 비트이며 키 길이는 128, 192, 256 비트 중 선택 가능해 시스템에 적용 시 유연성을 높일 수 있고 고속 데이터 처리 시에 유리하다. 물리 계층 ATM 셀 데이터의 실시간 처리를 위해 Rijndael 알고리즘을 FPGA로 구현한 소자를 사용하여 직렬로 입력되는 UNI(User Network Interface) 셀을 순환 여유 검사 방법을 이용하여 셀의 경계를 판별하고 셀이 사용자 셀인 경우, 목적지의 주소값 등 제어 데이터를 지니고 있는 헤더 부분을 분리한 48 옥텟의 페이로드를 병렬로 변환, 16 옥텟(128 비트) 단위로 3 개의 암호화 모듈에 각각 전달하여 암호화 과정을 마친 후 버퍼에 저장해 둔 헤더를 첨가하여 셀로 재구성하여 전송하여 준다. 수신단에서 복호화 시에는 페이로드 종류를 판별하여, 사용자 셀인 경우에는 셀의 경계를 판별한 다음 페이로드를 128 비트 단위로 3 개의 암호화 모듈에 각각 전달하여 복호화하며, 유지 보수 셀인 경우에는 복호화 과정을 거치지 않는다. 본 논문에 적용한 Rijndael 암호화 소자는 변형된 암복호화 과정을 적용하여 제작된 소자로 기존에 발표된 소자에 비해 비슷한 성능을 지니면서 면적 대 성능비가 우수한 소자를 사용하였다.ochlorococcus의 수층별 평균 풍도의 수직분포는 표면 혼합층에서 유사한 수준을 보이다 이심에서 급격한 감소를 나타냈다. 그러나 TSWP에선 풍도의 급격한 감소가 나타나지 많고 100 m 수심까지 높은 풍도를 나타냈다. Picoeukaryotes는 C-ECS에서 100 m까지 유사한 수준의 풍도를 보였으며, 동해의 $20\sim30\;m$ 수심에선 최대 풍도층이 나타났다.특별한 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 동일 환자들의 골상태의 변화관찰과 신질환 관련 골감소의 요인을 밝혀내기 위한 추가적인 연구가 필요할 것으로 사료된다. 정확한 진단 및 동반된 질환을 감별하기 위한 노력이 필요하다.심되나 X-ray VCUG로 발견되지 않은 경우에는 RI VCUG를 꼭 시행하는 것이 방광요관역류의 정확한 진단을 하는데 도움이 된다..25% sodium 식이 enalapril군에서 사구체여과율이 증가됨을 관찰할 수 있었다. 4) 신절제술후 남아 있는 신조직무게를 비교하여 보면 24주째 0.25% sodium 식이군, 0.25% sodium 식이 enalapril군, 0.25% sodium 식이 nicardipine군에서 16주째 0.49% sodium 식이군, 0.49% sodium 식이 enalapril군, 0.49% sodium 식이 nicardipine 군보다 의의있게 신조직무게가 증가됨을 관찰할 수 없었다. 5) 0.25% sodium 식이군은 0.49% sodium 식이군과 비교하여 MES의 현저한 감소를 보였고 (0.25% sodium식이군: 12주; $1.97{\pm}0.02$, 24주; $2.06{\pm}0.03$ vs. 0.49% sodium 식이군: 12주; $2.29{\pm}0.09$, 16주; $2.55{\pm}0.
지난 10여년 동안 컴퓨팅 분야는 다양한 연구와 변화를 통하여 눈부신 발전을 이루어오고 있다. 반도체 기술의 발전은 프로세서 및 시스템 아키텍처, 프로그래밍 환경 등에 새로운 패러다임의 변화를 야기하고 있다. 특히 고성능컴퓨팅(HPC)분야는 첨단 기술이 집적된 분야로써, 한 국가의 경쟁력으로 간주되고 있다. 2000년대 후반부터 선진 국가들은 Exascale의 슈퍼컴퓨팅 기술의 개발에 박차를 가하고 있으나, 한국의 경우 ICT 분야에 집중하여 관련 핵심기술의 확보가 시급한 상황이다. 본 논문에서는 슈퍼컴퓨팅 기술을 확보하고 대규모 유전체 분석 및 단백질 구조 분석을 위한 고성능 컴퓨팅 시스템인 MAHA 슈퍼컴퓨팅 시스템의 아키텍쳐를 제시하고 설계 및 구현에 관하여 서술한다. MAHA 슈퍼컴퓨팅 시스템은 컴퓨팅 하드웨어, 파일 시스템, 시스템 소프트웨어 및 바이오 응용으로 구성되며, 성능/$, 성능/면적 및 성능/전력을 향상시키기 위한 이종 매니코어 연산장치에 기반 한 고성능 컴퓨팅 구조를 설계하였다. 대규모 데이터에 대한 빠른 처리를 위하여 SSD 및 MAID시스템에 기반 한 고성능 저전력 파일시스템과 사용자 편의성 및 이종 매니코어 자원의 효과적인 활용을 통한 바이오 응용 성능 향상을 위한 시스템 소프트웨어를 설계하였다. 2011년 12월 MAHA 슈퍼컴퓨팅 시스템은 32개의 컴퓨팅 노드에 기반 하여 이론 성능 50 테라 플롭스, 실측 성능 30.3 테라 플롭스(시스템 효율 56.2%)로 설계, 구축 되었으며, 2013년 100 테라 플롭스 규모로 확장될 예정이다.
고전압 아크 방전에 의한 플라즈마 발파의 유체 침투 효율을 검증하기 위해 실험실 규모의 토사 시료에 대하여 발파 시험을 실시하였다. 이 연구를 위해 대용량 축전기가 포함된 플라즈마 발파 장치와 직경 80 cm, 높이 60 cm 크기의 컬럼형 토사 시료를 제작하였다. 토사 시료로는 사질토와 실트를 7:3 비율로 섞은 A 시료 7개와 9:1 비율로 섞은 B 시료 3개가 제작되었다. A 시료에 플라즈마 발파 없이 수압만으로 유체를 주입했을 때는 시추공 주변으로 국소적인 침투만 발생되었고 침투면적비는 5% 이하로 분석되었다. 플라즈마 발파에 의한 유체 침투 시험은 1 kJ, 4 kJ 그리고 9 kJ의 방전 에너지로 실시되었다. A 시료에 대한 플라즈마 발파 시험에서 유체의 침투면적비는 1회만 발파하였을 때는 16~25%이고 5회 연속 발파 시에는 30~48%로 분석되어, 수압만으로 유체를 주입했을 때보다 침투면적이 최대 9.6배까지 넓어졌다. B 시료에 대한 5회 연속 플라즈마 발파 시험에서 유체의 침투면적비는 33~59%로 분석되어 동일 조건의 A 시료 시험에 비해 침투면적이 1.1~1.4배 정도 넓어졌다. 이러한 결과는 플라즈마 발파 시에 방전 에너지가 클수록, 발파 횟수가 증가할 수록 유체의 침투면적이 증가하며, 투수성이 큰 토양에서 플라즈마 발파가 더욱 효과적임을 보여준다. 유체 침투 효과를 삼차원적인 부피로 분석하기 위해 유체 침투반경을 계산하였다. 수압으로만 유체를 주입했을 때의 침투반경은 9 cm인 반면에, 9 kJ의 에너지로 5회 발파 시에는 침투반경이 27~30 cm로 계산되어 유체 침투 효과가 최대 333%까지 증가되었다. 이러한 연구결과는 투수성이 낮은 실제 오염토양에서 원위치 토양 세정을 실시할 때 플라즈마 발파 기술을 적용하면, 세정제의 전달범위가 증가되어 정화효율이 개선될 수 있다는 것을 보여준다.
본 연구에서는 강우예측을 위해 U-Net과 SegNet에 기반한 합성곱 신경망 네트워크 구조에 장기간의 국내 기상레이더 자료를 활용하여 심층학습기반의 강우예측을 수행하였다. 또한, 기존 외삽기반의 강우예측 기법인 이류모델의 결과와 비교 평가하였다. 심층신경망의 학습 및 검정을 위해 2010부터 2016년 동안의 기상청 관악산과 광덕산 레이더의 원자료를 수집, 1 km 공간해상도를 갖는 480 × 480의 픽셀의 회색조 영상으로 변환하여 HDF5 형태의 데이터를 구축하였다. 구축된 데이터로 30분 전부터 현재까지 10분 간격의 연속된 레이더 영상 4개를 이용하여 10분 후의 강수량을 예측하도록 심층신경망 모델을 학습하였으며, 학습된 심층신경망 모델로 60분의 선행예측을 수행하기 위해 예측값을 반복 사용하는 재귀적 방식을 적용하였다. 심층신경망 예측모델의 성능 평가를 위해 2017년에 발생한 24개의 호우사례에 대해 선행 60분까지 강우예측을 수행하였다. 임계강우강도 0.1, 1, 5 mm/hr에서 평균절대오차와 임계성공지수를 산정하여 예측성능을 평가한 결과, 강우강도 임계 값 0.1, 1 mm/hr의 경우 MAE는 60분 선행예측까지, CSI는 선행예측 50분까지 참조 예측모델인 이류모델이 보다 우수한 성능을 보였다. 특히, 5 mm/hr 이하의 약한 강우에 대해서는 심층신경망 예측모델이 이류모델보다 대체적으로 좋은 성능을 보였지만, 5 mm/hr의 임계 값에 대한 평가결과 심층신경망 예측모델은 고강도의 뚜렷한 강수 특징을 예측하는 데 한계가 있었다. 심층신경망 예측모델은 예측시간이 길어질수록 공간 평활화되는 경향이 뚜렷해지며, 이로 인해 강우 예측의 정확도가 저하되었다. 이류모델은 뚜렷한 강수 특성을 보존하기 때문에 강한 강도 (>5 mm/hr)에 대해 심층신경망 예측모델을 능가하지만, 강우 위치가 잘못 이동하는 경향이 있다. 본 연구결과는 이후 심층신경망을 이용한 레이더 강우 예측기술의 개발과 개선에 도움이 될 수 있을 것으로 판단된다. 또한, 본 연구에서 구축한 대용량 기상레이더 자료는 향후 후속연구에 활용될 수 있도록 개방형 저장소를 통해 제공될 예정이다.
지난 수십년간 인류에게 핵심적인 에너지 자원이었던 화석연료가 갈수록 고갈되고 있고, 산업발전에 따른 오염이 심해지고 있는 환경을 보호하기 위한 노력의 일환으로, 친환경 이차전지, 수소발생 에너지 장치, 에너지 저장 시스템 등과 관련한 새로운 에너지 기술들이 개발되고 있다. 그 중에서도 리튬이온 배터리 (Lithium ion battery, LIB)는 높은 에너지 밀도와 긴 수명으로 인해, 대용량 배터리로 응용하기에 적합하고 산업적 응용이 가능한 차세대 에너지 장치로 여겨진다. 하지만, 친환경 전기 자동차, 드론 등 증가하는 배터리 시장을 고려할 때, 수명이 다한 이유로 어느 순간부터 많은 양의 배터리 폐기물이 쏟아져 나올 것으로 예상된다. 이를 대비하기 위해, 폐전지에서 리튬 및 각종 유가금속을 회수하는 공정개발이 요구되는 동시에, 이를 재활용할 수 있는 방안이 사회적으로 요구된다. 본 연구에서는, 폐전지의 재활용 전략소재 중 하나인, 리튬이온 배터리의 대표적 양극 소재 Li2CO3의 나노스케일 패턴 제조 방법을 소개하고자 한다. 우선, Li2CO3 분말을 진공 내 가압하여 성형하고, 고온 소결을 통하여 매우 순수한 Li2CO3 박막 증착용 3인치 스퍼터 타겟을 성공적으로 제작하였다. 해당 타겟을 스퍼터 장비에 장착하여, 나노 패턴전사 프린팅 공정을 이용하여 250 nm 선 폭을 갖는, 매우 잘 정렬된 Li2CO3 라인 패턴을 SiO2/Si 기판 위에 성공적으로 형성할 수 있었다. 뿐만 아니라, 패턴전사 프린팅 공정을 기반으로, 금속, 유리, 유연 고분자 기판, 그리고 굴곡진 고글의 표면에까지 Li2CO3 라인 패턴을 성공적으로 형성하였다. 해당 결과물은 향후, 배터리 소자에 사용되는 다양한 기능성 소재의 박막화에 응용될 것으로 기대되고, 특히 다양한 기판 위에서의 리튬이온 배터리 소자의 성능 향상에 도움이 될 것으로 기대된다.
재생에너지로부터 수전해를 통하여 생산된 수소와 포집된 CO2를 활용하여 메탄올을 합성하는 power-to-methanol 기술이 재생에너지를 대용량으로 저장하는 방안으로 제시되고 있다. 본 연구에서는 메탄올을 수소 및 전력 생산에 활용함에 있어 더욱 효율적인 방법으로 연료전지 내부에서 메탄올 수증기개질 반응이 일어나는 내부개질형 용융탄산염 연료전지에 대해 성능 분석을 실시하였다. 용융탄산염 연료전지의 연료극으로 사용되는 다공성 Ni-10 wt%Cr을 촉매로 메탄올 수증기개질 반응을 수행한 결과 연료전지 운전 조건에서 연료극은 메탄올 수증기개질 반응에 충분한 활성을 나타내었다. 메탄올 수용액을 직접 용융탄산염 연료전지의 연료극으로 공급한 결과 연료전지의 성능은 외부 개질기를 통하여 생산된 개질가스를 공급하는 경우에 비해 다소 성능이 낮게 나타났으며, 메탄올 공급유량이 비교적 낮은 경우 고 전류밀도에서 불안정한 성능을 나타내었다. 연료극으로부터 생성된 가스를 재순환시킴으로써 연료전지의 성능을 향상시킬 수 있었으며, 메탄올 전환율도 90% 이상 얻을 수 있었다. 물질수지를 통하여 연료극에서 일어나는 반응을 분석한 결과 전류밀도 및 가스 재순환 유량이 증가함에 따라 메탄올 수증기개질 반응속도가 증가함을 확인하였다. 이상의 결과로부터 별도의 촉매층을 설치할 필요 없이 연료극 만으로도 용융탄산염 연료전지 내에서 메탄올 수증기개질 반응이 가능하며, 메탄올 내부개질형 용융탄산염 연료전지를 통하여 전력과 합성가스를 동시에 생산할 수 있음을 확인하였다.
본 연구에서는 해수 중 생물에게 실질적으로 이용되어질 수 있는 자유용존상 농도(freely dissolved concentration)를 보다 쉽고 빠르게 검출하고자 해수를 고속으로 회전시키는 수동형 채집 장치를 제작하였다. 이 고속회전식 수동형 채집 장치(high speed rotation-type passive sampling device)를 한반도 주변해역에 적용하여 해수 중 다환방향족탄화수소(polycyclic aromatic hydrocarbons, PAHs)의 자유용존상 농도를 측정하였다. 또한 대용량 해수 채취법(high volume water sampling)으로부터 구한 PAHs의 용존상 농도(dissolved concentration)와 고속회전식 수동형 채집 장치로부터의 자유용존상 농도를 비교하여 생물에게 직접적으로 이용 될 수 있는 비율을 조사하였다. 그 결과, 고속회전식수동형 채집 장치 모터의 회전속도를 900 rpm으로 가동하였을 때, 소수성이 낮은 저분자 PAHs 화합물(log KOW 3.4 ~ 5.2)은 5시간 만에 평형에 도달하였다. 반면 소수성이 비교적 높은 고분자 화합물(log KOW 5.6 ~ 6.8)의 경우, 평형에 도달하는 데 걸리는 시간은 최소 2일에서 한 달 정도 소요될 것으로 예상되었다. 그러나 실행보정물질(performance reference compounds)를 이용할 경우, 5시간 가동만으로도 평형상태에서의 고분자 화합물의 농도 예측이 가능하였다. 수동형 채집 장치를 적용하여 측정된 조사해역에서의 PAHs의 자유용존상 농도는 0.32 ~ 1.2 ng/L으로 다른 대양에서의 농도보다는 높았지만, 항구나 해안과 같은 연안보다는 매우 낮은 수준이었다. 용존상 및 자유용존상이 모두 검출된 PAHs를 대상으로 생물에게 이용 될 수 있는 비율은 서해병 폐기물 배출해역 위치와 인접한 조사구간에서 가장 높았다. 또한 생물 체내 잔류농도를 예측하였을 때, 폐기물 배출해역이 포함된 외해가 연안보다 비교적 높은 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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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.