스타트업은 독창적인 아이디어를 상품화하여 이윤을 만들어내는 것을 목적으로 하는 조직으로 스타트업의 신제품이 어떻게 시장에 정착할 수 있으며, 지속가능한 성장을 만들어 낼 수 있는가에 대한 연구는 스타트업의 성공에 중요한 요소라고 할 수 있다. 기존 연구에서 신제품의 시장진출 및 마케팅에 대한 연구는 다양한 방면에서 진행되었으나, 기업의 규모가 대부분 대기업이나 중소기업에 맞춰져 있어, 스타트업 관점에서의 신제품 마케팅 전략에 대한 연구는 부족했다고 볼 수 있다. 이에, 본 연구에서는 상대적으로 인지도나 인프라가 열악한 스타트업의 신제품이 어떻게 시장에서 주목을 받을 수 있는가와 이러한 주목이 스타트업의 지속가능한 성장에 어떻게 영향을 미치는 지에 관하여 프리어나운싱 마케팅 전략 활용의 관점에서 그 실효성을 분석하고자 하였다. 특히, 스타트업 신제품에 대한 프리어나운싱 마케팅 전략에서 고객경험을 향상시키는 수단으로서의 관련성, 생동감, 새로움 등의 정보 특성 요인이 확장된 통합기술수용이론의 주요 변수인 성과기대와 쾌락적 동기 하에서 고객의 구매의도에 어떠한 영향을 미치는지를 규명하고자 하였다. 연구를 수행한 결과, 스타트업 프리어나운싱 정보의 속성 중 관련성, 생동감, 새로움이 확장된 통합기술수용이론의 성과기대, 쾌락적 동기에 긍정적인 영향을 주는 것으로 나타났으며, 성과 기대와 쾌락적 동기는 프리어나운싱 된 스타트업 신제품 구매의도에 긍정적인 영향을 미치고 있음이 나타났다. 이러한 연구결과는 신제품 프리어나운싱 마케팅 전략을 활용하여 신규 시장에 진출하는 스타트업에게 고객의 구매의도에 영향을 미치는 주요 요인을 제시하여, 스타트업이 마케팅 전략을 수립할 때 적용할 수 있는 실무적인 시사점을 제공할 수 있을 것으로 기대한다.
목적: 흉벽을 침범한 PT3N0 비소세포폐암 환자에서 수술 후 방사선치료를 추가하는 것이 필요한지의 여부와 적절한 방사선치료의 조사영역에 관해서는 아직 정립된 이론이 없다. 본 연구에서는 종양으로부터 수술 절제연까지 충분한 여유를 얻기가 힘들었던 소견으로 방사선치료를 추가한 흉벽침범 pT3N0 비소세포폐암 환자들에 대한 후향적 분석을 수행하였다. 대상 및 방법: 1994년 8월부터 2002년 6월까지 성균관의대 삼성서울병원에서 흉벽침범 pT3N0 비소세포폐암으로 수술 후 방사선치료를 추가한 환자는 모두 21명이었다. 모든 환자들은 근치적 폐절제술과 흉벽절제술과 함께 동측 폐문 및 종격동 림프절 곽청술을 시행받았다. 방사선치료는 수술 3$\~$4주 후에 시작하여 선택적 림프절 방사선조사를 고려하지 않고 원발종양에 의해 침범된 흉벽과 그 주변 조직에만 국한하여 최소 54 Gy를 조사하도록 예정하였다(1회선량 1.8$\~$2.0 Gy, 주 5회 치료). 환자들의 생존율과 재발양상을 후향적으로 분석하였다. 결과: 전체 환자의 5년 생존율, 무병생존율, 국소종양억제율, 무원격전이 생존율은 각각 38.8$\%$, 45.5$\%$, 90.2$\%$, 48.1$\%$였다. 모두 11명의 환자에서 치료실패를 경험하였는데, 원격전이가 6명, 흉곽내재발이 3명, 원격전이와 흉곽내재발의 동시재발이 2명이었다. 흉곽내재발 환자 5명 중 방사선치료 조사영역 내에서의 국소재발은 2명, 늑막파종이 2명, 종격동 림프절 재발이 1명이었다. 방사선치료와 관련되는 RTOG 3등급 이상의 급성 및 만성 부작용은 없었다. 결론: 흉벽침범 pT3 비소세포폐암의 치료성공에 있어 가장 중요한 요소는 완전절제를 통한 국소제어인바, 수술 소견상 충분한 여유 절제연의 확보가 불가능한 경우 수술 후 방사선치료를 추가하여 국소제어율을 높이도록 도모하는 것은 충분한 당위성을 갖는다. 또 방사선치료 조사영역의 결정에 있어서도 선택적 림프절 방사선조사를 배제함으로써 영역림프절 재발의 과도한 위험부담 없이도 급성 및 만성 부작용의 위험을 현저히 감소시켜 환자의 삶의 질을 향상시킬 수 있었다.
배경: 흉벽을 침범한 pT3N0 비소세포폐암 환자에서 수술 후 방사선치료를 추가하는 것이 필요한지의 여부와 적절한 방사선치료의 조사영역에 관해서는 아직 정립된 이론이 없다. 본 연구에서는 흉벽침범 pT3N0 비소세포폐암 환자들에서 수술 단독치료 환자들과 수술 후 흉벽부위에 대한 방사선치료를 추가한 환자들에 대한 후향적 분석을 수행하였다. 대상 및 방법: 1994년 8월부터 2002년 6월까지 성균관의대 삼성서울병원에서 흉벽침범 pT3N0 비소세포폐암으로 확인된 환자는 모두 38명이었다. 이중 수술 단독으로 치료한 환자가 16명이었고 수술 후 방사선치료를 추가한 환자는 22명이었다. 수술 단독 치료 환자들 중 4명은 방사선치료의 추가를 권유하였으나 환자의 거부(3명),수술 상처의 지연 치유(1명)등으로 방사선치료를 시행하지 못하였다. 방사선치료는 원발종양에 의해 침범된 흉벽과 그 주변 조직에만 국한하여 최소 54 Gy를 조사하도록 하였다 (1회선량 1.8~2.0 Gy, 주 5회 치료). 환자들의 예후인자, 생존율과 재발양상을 후향적으로 분석, 비교하였다. 결과: 환자의 특성을 비교했을 때 수술 단독 치료 환자들이 나이, 종양의 크기, 흉벽의 침범정도, 수술 합병증 등에서 방사선치료를 추가한 환자들에 비해 불량한 예후 인자가 많은 경향을 보였다. 전체 환자의 5년 생존율, 무병 생존율, 국소종양 억제율, 무원격전이 생존율은 각각 35.3%, 30.3%, 80.9%, 36.3%였다. 연령이 65세 이하일 때, 종양의 크기가 6 cm미만일 때, 병리소견 상 종양이 벽측 흉막까지만 침범한 경우에 그렇지 않은 경우들에 비해서 더 높은 생존율을 보였으나, 통계적으로 의미 있는 차이는 아니었다. 단지 수술 후 방사선치료의 추가는 통계적으로 의미 있는 생존율 향상과 관련된 인자였는데, 이것은 다변량 분석에서도 역시 의미 있게 나타났다. 수술 후 방사선치료를 추가한 환자들과 수술 단독만을 시행한 환자들의 생존율을 비교해 보았을 때, 중앙 생존율이 각각 26개월과 15개월이었고, 5년 전체 생존율은 각각 43.3%와 25.0% (p=0.03), 무병 생존율은 36.9%와 18.8%, 국소종양 억제율은 84.9%와 79.4%, 무원격전이 생존율은 43.1%와 21.9% (p: NS)이었다. 수술 단독 치료 환자들 중 재발 없이 다른 질병으로 사망한 환자가 3명 있었다. 실패양상의 분석에서 원격전이가 있었던 환자가 방사선치료를 추가한 환자들에서 10명, 수술 단독 치료 환자들에서 10명이었고, 국소재발이 있었던 환자는 각각 2명, 3명, 영역재발이 있었던 환자는 각각 1명씩이었다. 방사선치료와 관련되는 급성 및 만성 부작용은 드물었으며 모두 RTOG 2등급 이하였다. 결론: 흉벽침범 pT3 비소세포페암의 치료성공에 있어 가장 중요한 요소는 완전절제를 통한 국소 제어인 바, 수술소견 상 충분한 여유 절제연의 확보가 불가능한 경우 수술 후 방사선치료를 추가하여 국소 제어율을 높이도록 도모하는 것은 충분한 당위성을 갖는다. 또 방사선치료 조사영역의 결정에 있어서도 선택적 림프절 방사선조사를 배제함으로써 영역림프절 재발의 과도한 위험 부담 없이도 급성 및 만성 부작용의 위험을 현저히 감소시켜 환자의 삶의 질을 향상시킬 수 있었다.
연구목적: 변연적합도는 보철수복물의 성공을 좌우하는 중요한 요소 중의 하나이다. McLean과 von Fraunhofer등에 의하면 120 ${\mu}m$ 이하를 임상적으로 허용할 수 있다고 했는데, 이를 넘는 정확하지 않은 변연은 지각과민을 일으키거나 이차 우식을 일으키고, 치태 축적을 용이하게 하여 보철물의 수명을 단축시키게 된다. 이에 최근에 우리나라에 소개되어 임상적으로 사용되고 있는 CAD-CAM 전부도재 수복물 중 $LAVA^{(R)}$ 시스템 (3M ESPE, St. Paul, MN)과 $EVEREST^{(R)}$ 시스템 (KaVo Dental GmbH, Biberach, Germany)으로 제작한 지르코니아 전부 도재관들이 도재전장 금속주조 수복물과 비교해 보아 코핑 상태일 때와 도재축성 후 각각 변연적합도의 차이가 있는지를 살펴보고자 하였다. 재료와 방법: 상악 제1소구치 덴티폼 치아를 high speed diamond bur 로 교합면 2.0 mm, 순설면 1.0 mm, 그리고 변연은 chamfer margin을 6도 측면 경사 절삭 기계로 균일하게 제작해서 이를 인상 채득하여 금속 지대치를 제작하였다. 이를 덴티폼 모형상에 장착한 후 전악인상을 채득하여 $LAVA^{(R)}$ 수복물 코핑, $EVEREST^{(R)}$ 수복물 코핑, 그리고 도재전장 금속주조 수복물 코핑을 각각 8개씩 제작하였다. 이들 코핑을 염색제를 섞은 Fit-checker $II^{(R)}$ (GC Cor., Tokyo, Japan)를 이용하여 금속 지대치에 접합시킨 뒤, $Microhiscope^{(R)}$ system (HIROX KH-1000 ING Plus, Seoul, Korea)을 이용하여 300배율로 관찰하면서 변연 간격을 ${\mu}m$단위로 측정하였다. 도재축성 후에도 마찬가지 방법으로 모든 수복물의 변연간격을 측정하여 통계 처리를 하였다. 결과: 코핑 상태에서의 평균 변연간격 값은 $EVEREST^{(R)}$ 에서 $52.00{\pm}11.94\;{\mu}m$, $LAVA^{(R)}$ 는 $ 56.97{\pm}10.00\;{\mu}m$, 그리고 도재 전장 금속 주조 수복물은 $97.38{\pm}18.54\;{\mu}m$를 보였고, 도재축성 후에 평균 변연 간격값은 $EVEREST^{(R)}$ 는 $61.69{\pm}19.33\;{\mu}m$, $LAVA^{(R)}$ 는 $70.81{\pm}12.99\;{\mu}m$, 그리고 도재 전장 금속 주조 수복물은 $115.25{\pm}23.86\;{\mu}m$를 보였다. 결론: 1. $LAVA^{(R)}$ 와 $EVEREST^{(R)}$ 수복물은 도재 전장 금속 주조 수복물과 비교하여 각각 코핑상태일 때와 도재 축성 후 모두 유의성 있는 (P < .05) 차이를 보이는 우수한 변연 적합도를 나타내었다. 2. $LAVA^{(R)}$ 와 $EVEREST^{(R)}$ 수복물 간의 평균 변연 간격 비교에서 코핑 상태일 때와 도재 축성 후에 모두 유의성 있는 차이는 없었다 (P > .05). 3. $LAVA^{(R)}$과 $EVEREST^{(R)}$ 그리고 PFM 은 각각 코어 상태일 때와 비교하여 도재 축성 후 변연 간격에서 약간 증가되었으나 유의성 있는 차이를 보이지는 않았다 (P > .05).
상품 검색시간의 단축과 쇼핑에 투입되는 노력의 감소 등, 온라인 쇼핑이 주는 장점에 대한 긍정적인 인식이 확산되면서 전자상거래(e-commerce)의 중요성이 부각되는 추세이다. 전자상거래 기업들은 고객확보를 위해 다양한 인터넷 고객관계 관리(eCRM) 활동을 전개하고 있는데, 개인화된 추천 서비스의 제공은 그 중 하나이다. 정확한 추천 시스템의 구축은 전자상거래 기업의 성과를 좌우하는 중요한 요소이기 때문에, 추천 서비스의 정확도를 높이기 위한 다양한 알고리즘들이 연구되어 왔다. 특히 협업필터링(collaborative filtering: CF)은 가장 성공적인 추천기법으로 알려져 있다. 그러나 고객이 상품을 구매한 과거의 전자상거래 기록을 바탕으로 미래의 추천을 하기 때문에 많은 단점들이 존재한다. 신규 고객의 경우 유사한 구매 성향을 가진 고객들을 찾기 어렵고 (Cold-Start problem), 상품 수에 비해 구매기록이 부족할 경우 상관관계를 도출할 데이터가 희박하게 되어(Sparsity) 추천성능이 떨어지게 된다. 취향이 독특한 사용자를 뜻하는 'Gray Sheep'에 의한 추천성능의 저하도 그 중 하나이다. 이러한 문제인식을 토대로, 본 연구에서는 소셜 네트워크 분석기법 (Social Network Analysis: SNA)과 협업필터링을 결합하여 데이터셋의 특이 취향 사용자 (Gray Sheep) 문제를 해소하는 방법을 제시한다. 취향이 독특한 고객들의 구매데이터를 소셜 네트워크 분석지표를 활용하여 전체 데이터에서 분리해낸다. 그리고 분리한 데이터와 나머지 데이터인 두 가지 데이터셋에 대하여 각기 다른 유사도 기법과 트레이닝 셋을 적용한다. 이러한 방법을 사용한 추천성능의 향상을 검증하기 위하여 미국 미네소타 대학 GroupLens 연구팀에 의해 수집된 무비렌즈 데이터(http://movielens.org)를 활용하였다. 검증결과, 일반적인 협업필터링 추천시스템에 비하여 이 기법을 활용한 협업필터링의 추천성능이 향상됨을 확인하였다.
연구배경 : 부가적 호흡일(imposed work of breathing)은 기계환기치료로부터의 이탈 성공에 영향을 미치는 중요한 인자가 되며 환기유발의 방식과 그 민감도는 부가적호흡일을 결정하는 요소 중의 하나이다. 최근 몇가지 인공호흡기에서 유량유발법을 채택하고 있으며 이 방법은 부가적 호흡일이 기존의 압력유발법에 비하여 있으나 환자를 대상으로 부가적 측정 비교한 연구는 없었다. 이에 본 연구는 압력유발법과 유량유발법에서의 부가적 호흡일 그리고 총 호흡일에 대한 부가적 호흡일의 비율을 조사하고자 본 연구를 시행하였다. 또한 각 유발방법에서 만감도를 달리하여 (유량유발 ; 0.7 L/min 대비 2.0 L/mm 및 압력유발 $-1\;cmH_2O$ 대비 $-2\;cmH_2O$) 부가적 호흡일에 미치는 영향을 조사하고자 하였다. 방 법 : 기저질환이 안정되고 CPAP $3\;cmH_2O$ 상태에서 호흡이 안정된 환자 12명(평균연령 $64.8{\pm}4.2$세)을 대상으로 하여 CP-100 pulmonary monitor를 이용하여 총 호흡일과 부가적 호흡일, Pressure Time product 및 호흡역학지수들을 측정하였다. 부가적호흡일을 측정하기 위해 Hi-Lo Jet tracheal tube를 이용하여 기도하부 압력을 조사하였다. 각 유발방법은 무작위로 적용하였다. 결 과 : 부가적 호흡일은 유량유발 0.7 L/min에서 압력유발 $-2\;cmH_2O$에 비해 37.5% 감소를 보였고 압력유발 $-1\;cmH_2O$에서의 평균 부가적 호흡일도 $-2\;cmH_2O$에서의 평균값에 비해 14%의 감소를 보여 통계적으로 유의한 차이를 보였다. 그러나 유량유발 0.7 L/min과 2 L/min 및 압력유발 $-1\;cmH_2O$에서의 부가적 호흡일은 차이가 없었다. Pressure Time Product(PTP)도 유량유발 0.7 L/min 및 압력유발 $-1\;cmH_2O$에서 압력유발 $-2\;cmH_2O$에 비해 유의한 감소를 보여 부가적 호흡일의 결과와 일치하였다. 총 호흡일에 부가적 호흡일의 비율 및 생리적 호흡일 그리고 부가적 호흡일의 비율 및 생리적 호흡일 그리고 분당 호흡수, 평균기도저항, 최고 흡기유량, 폐유순도 및 $P_{0.1}$등은 각 유발단계에서 의미있는 차이를 보이지 않았다 결 론 : 기계호흡을 하는 환자에서 총 호흡일에 대한 부가적 호흡일의 비율은 환자마다 다양하였고 민감도가 높은 유량유발법은 일반적인 압력유발법에 비해 부가적 호흡일을 줄이는데 효과적이며 같은 압력 유발법에서도 유발 민감도를 높이는 것이 부가적 호흡일의 감소에 도움이 될 것으로 사료된다.
Convolutional Neural Network (ConvNet)은 시각적 특징의 계층 구조를 분석하고 학습할 수 있는 대표적인 심층 신경망이다. 첫 번째 신경망 모델인 Neocognitron은 80 년대에 처음 소개되었다. 당시 신경망은 대규모 데이터 집합과 계산 능력이 부족하여 학계와 산업계에서 널리 사용되지 않았다. 그러나 2012년 Krizhevsky는 ImageNet ILSVRC (Large Scale Visual Recognition Challenge) 에서 심층 신경망을 사용하여 시각적 인식 문제를 획기적으로 해결하였고 그로 인해 신경망에 대한 사람들의 관심을 다시 불러 일으켰다. 이미지넷 첼린지에서 제공하는 다양한 이미지 데이터와 병렬 컴퓨팅 하드웨어 (GPU)의 발전이 Krizhevsky의 승리의 주요 요인이었다. 그러므로 최근의 딥 컨볼루션 신경망의 성공을 병렬계산을 위한 GPU의 출현과 더불어 ImageNet과 같은 대규모 이미지 데이터의 가용성으로 정의 할 수 있다. 그러나 이러한 요소는 많은 도메인에서 병목 현상이 될 수 있다. 대부분의 도메인에서 ConvNet을 교육하기 위해 대규모 데이터를 수집하려면 많은 노력이 필요하다. 대규모 데이터를 보유하고 있어도 처음부터 ConvNet을 교육하려면 많은 자원과 시간이 소요된다. 이와 같은 문제점은 전이 학습을 사용하면 해결할 수 있다. 전이 학습은 지식을 원본 도메인에서 새 도메인으로 전이하는 방법이다. 전이학습에는 주요한 두 가지 케이스가 있다. 첫 번째는 고정된 특징점 추출기로서의 ConvNet이고, 두번째는 새 데이터에서 ConvNet을 fine-tuning 하는 것이다. 첫 번째 경우, 사전 훈련 된 ConvNet (예: ImageNet)을 사용하여 ConvNet을 통해 이미지의 피드포워드 활성화를 계산하고 특정 레이어에서 활성화 특징점을 추출한다. 두 번째 경우에는 새 데이터에서 ConvNet 분류기를 교체하고 재교육을 한 후에 사전 훈련된 네트워크의 가중치를 백프로퍼게이션으로 fine-tuning 한다. 이 논문에서는 고정된 특징점 추출기를 여러 개의 ConvNet 레이어를 사용하는 것에 중점을 두었다. 그러나 여러 ConvNet 레이어에서 직접 추출된 차원적 복잡성을 가진 특징점을 적용하는 것은 여전히 어려운 문제이다. 우리는 여러 ConvNet 레이어에서 추출한 특징점이 이미지의 다른 특성을 처리한다는 것을 발견했다. 즉, 여러 ConvNet 레이어의 최적의 조합을 찾으면 더 나은 특징점을 얻을 수 있다. 위의 발견을 토대로 이 논문에서는 단일 ConvNet 계층의 특징점 대신에 전이 학습을 위해 여러 ConvNet 계층의 특징점을 사용하도록 제안한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 크게 세단계로 이루어져 있다. 먼저 이미지 데이터셋의 이미지를 ConvNet의 입력으로 넣으면 해당 이미지가 사전 훈련된 AlexNet으로 피드포워드 되고 3개의 fully-connected 레이어의 활성화 틀징점이 추출된다. 둘째, 3개의 ConvNet 레이어의 활성화 특징점을 연결하여 여러 개의 ConvNet 레이어의 특징점을 얻는다. 레이어의 활성화 특징점을 연결을 하는 이유는 더 많은 이미지 정보를 얻기 위해서이다. 동일한 이미지를 사용한 3개의 fully-connected 레이어의 특징점이 연결되면 결과 이미지의 특징점의 차원은 4096 + 4096 + 1000이 된다. 그러나 여러 ConvNet 레이어에서 추출 된 특징점은 동일한 ConvNet에서 추출되므로 특징점이 중복되거나 노이즈를 갖는다. 따라서 세 번째 단계로 PCA (Principal Component Analysis)를 사용하여 교육 단계 전에 주요 특징점을 선택한다. 뚜렷한 특징이 얻어지면, 분류기는 이미지를 보다 정확하게 분류 할 수 있고, 전이 학습의 성능을 향상시킬 수 있다. 제안된 방법을 평가하기 위해 특징점 선택 및 차원축소를 위해 PCA를 사용하여 여러 ConvNet 레이어의 특징점과 단일 ConvNet 레이어의 특징점을 비교하고 3개의 표준 데이터 (Caltech-256, VOC07 및 SUN397)로 실험을 수행했다. 실험결과 제안된 방법은 Caltech-256 데이터의 FC7 레이어로 73.9 %의 정확도를 얻었을 때와 비교하여 75.6 %의 정확도를 보였고 VOC07 데이터의 FC8 레이어로 얻은 69.2 %의 정확도와 비교하여 73.1 %의 정확도를 보였으며 SUN397 데이터의 FC7 레이어로 48.7%의 정확도를 얻었을 때와 비교하여 52.2%의 정확도를 보였다. 본 논문에 제안된 방법은 Caltech-256, VOC07 및 SUN397 데이터에서 각각 기존에 제안된 방법과 비교하여 2.8 %, 2.1 % 및 3.1 %의 성능 향상을 보였다.
온라인 커뮤니티에 대한 연구는 학자들과 실무자들의 많은 관심을 받아온 분야이다. 과거 많은 연구자들이 온라인 커뮤니티를 통해 큰 상업적 성과를 거둘 수 있다고 했지만 현실은 그렇지 못하며, 마케팅 연구 분야에서도 상업적 성공을 이끄는 변수들에 대한 연구가 많이 이루어지지 못한 것이 사실이다. 이러한 점에서 본 연구는 온라인 커뮤니티 사이트들이 콘텐츠 관련 마케팅 노력을 통해 소비자들의 자아일치성을 높이고, 긍정적 체험을 유도하면서 커뮤니티 사이트 내에서 소비자 간 상호작용성 등을 높여 결국, 커뮤니티 사이트의 방문충성도 및 구매충성도를 실현시킬 수 있는 프레임 웍을 제시하였다. 연구결과 온라인 커뮤니티 사이트에서 소비자 간 상호작용성이 방문충성도 그리고 특히 구매충성도의 구축에 매우 중요한 요인으로 밝혀졌고, 온라인 커뮤니티 사이트에 대한 자아일치성 지각 및 긍정적인 소비자 체험 또한 소비자의 상호작용성, 방문충성도 그리고 커뮤니티에 대한 애정에 상당히 중요한 요인임을 알 수 있었다. 또한 이러한 매개변수에 주된 영향요소로서 콘텐츠 우수성, 사이트 생동감, 네비게이션용이성, 고객화 등의 콘텐츠 관련 마케팅 노력의 역할의 중요성을 강조하였다.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
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.