인공지능 기술의 급속한 발전과 함께 빅데이터의 상당 부분을 차지하는 비정형 텍스트 데이터로부터 의미있는 정보를 추출하기 위한 다양한 연구들이 활발히 진행되고 있다. 비즈니스 인텔리전스 분야에서도 새로운 시장기회를 발굴하거나 기술사업화 주체의 합리적 의사결정을 돕기 위한 많은 연구들이 이뤄져 왔다. 본 연구에서는 기업의 성공적인 사업 추진을 위해 핵심적인 정보 중의 하나인 시장규모 정보를 도출함에 있어 기존에 제공되던 범위보다 세부적인 수준의 제품군별 시장규모 추정이 가능하고 자동화된 방법론을 제안하고자 한다. 이를 위해 신경망 기반의 시멘틱 단어 임베딩 모델인 Word2Vec 알고리즘을 적용하여 개별 기업의 생산제품에 대한 텍스트 데이터를 벡터 공간으로 임베딩하고, 제품명 간 코사인 거리(유사도)를 계산함으로써 특정한 제품명과 유사한 제품들을 추출한 뒤, 이들의 매출액 정보를 연산하여 자동으로 해당 제품군의 시장규모를 산출하는 알고리즘을 구현하였다. 실험 데이터로서 통계청의 경제총조사 마이크로데이터(약 34만 5천 건)를 이용하여 제품명 텍스트 데이터를 벡터화 하고, 한국표준산업분류 해설서의 산업분류 색인어를 기준으로 활용하여 코사인 거리 기반으로 유사한 제품명을 추출하였다. 이후 개별 기업의 제품 데이터에 연결된 매출액 정보를 기초로 추출된 제품들의 매출액을 합산함으로써 11,654개의 상세한 제품군별 시장규모를 추정하였다. 성능 검증을 위해 실제 집계된 통계청의 품목별 시장규모 수치와 비교한 결과 피어슨 상관계수가 0.513 수준으로 나타났다. 본 연구에서 제시한 모형은 의미 기반 임베딩 모델의 정확성 향상 및 제품군 추출 방식의 개선이 필요하나, 표본조사 또는 다수의 가정을 기반으로 하는 전통적인 시장규모 추정 방법의 한계를 뛰어넘어 텍스트 마이닝 및 기계학습 기법을 최초로 적용하여 시장규모 추정 방식을 지능화하였다는 점, 시장규모 산출범위를 사용 목적에 따라 쉽고 빠르게 조절할 수 있다는 점, 이를 통해 다양한 분야에서 수요가 높은 세부적인 제품군별 시장정보 도출이 가능하여 실무적인 활용성이 높다는 점에서 의의가 있다.
본 연구에서는 변동적인 특성을 지닌 자료 분석에 효과적인 확률, 통계기법을 도입하여, 하수처리장의 처리효율을 분석하고 그 결과를 설계에 반영할 수 있는 방법을 제시하였다. 이를 위하여 3개 대상하수처리장의 유입수와 처리수 자료(BOD, COD, SS, TN, TP)를 대상으로 통계분석을 실시하였다. 유입수의 표준편차는 $9.7\sim34.9$ mg/L로 평균농도 대비 약 $16.7\sim54.7%$의 범위를 보였으며, BOD와 SS가 상대적으로 큰 편차를 보였다. 처리수는 전 항목에 걸쳐 표준편차 $0.28\sim4.48$ mg/L, 평균수질 대비 $13.9\sim125%$의 범위를 보였고, SS의 변동이 큰 것으로 나타났다. 각 처리장 처리수의 분포는 일정한 양상을 보이지 않았지만 BOD와 COD의 경우 전반적으로 정규분포 형태를, SS와 TN, TP는 대수정규분포에 근접한 형태를 나타냈으며, 오른쪽으로 치우친 경향을 나타내었다. 위와 같은 기본적인 통계처리 결과를 바탕으로 신뢰도 계수(coefficient of reliability, COR)를 도입하여 처리효율을 평가한 결과, 각 항목의 처리수질은 백분위 50% 수준에서 방류수 수질기준의 절반에 해당하는 농도를 보였으며, 모든 처리장에서 연간 방류수 수질기준 달성확률이 100%로 나타났다. 처리공정의 설계와 운전시 각 공정이 가지는 고유의 변동성을 반영하기 위해서는 성능결과를 객관화 할 수 있는 확률적 접근이 필요하며, 특히 방류수 수질기준에 대한 처리성능을 보다 과학적으로 평가하기 위해서는 신뢰성계수를 도입하여 기준달성의 신뢰성을 분석하는 것이 적절할 것으로 판단되었다.30nm$ 조건)와 347 nm(${\Delta}\lambda=60nm$ 조건)에서의 형광 세기가 현장에서 톱밥 침출수 오염을 식별하는 가장 이상적인 식별지표로 밝혀졌다. 비록 이 연구가 제한된 대표시료와 오염원 종류에 국한되었지만 여기에 사용된 식별지표 평가 과정 및 구체적인 실험방법은 향후 형광측정을 이용한 실시간 오염원 추적 연구에 중요한 기초자료를 제공할 것으로 기대한다. 공정의 효율면에서도 훨씬 효율적인 것으로 조사되었다..문에, 이 연구에서 개발된 수치모델은 퇴적물에서 일어나는 미량 오염 물질의 거동을 파악하기 위해 유용하게 사용되어질 수 있을 것으로 사료된다.on between instantaneous attack angle of blade section and the resultants real time force components. Through these investigation it is found out that the conventional imagination that the 7cull motion should be effective in generating lift force must be reconsidered because the attack angle of scull blade are too great to free from stall phenomena during the sculling operation.잠119>잠113>잠120의 순이었다.지방산의 조성이 많은 차이를 보였다.{2+}$ 26 및 $Na^+$ 26 mg $L^{-1}$이었다. 양액 재배 후 버려지는 폐양액 중의 무기성분 함량은 양액재배에
목 적: 기관지 천식은 기도의 과민 반응을 특정으로 하는 기도 내 염증 질환이다. 최근 염증반응에 관여하는 cyclooxygease(COX) 에 대해 90년대 초 새로운 형태의 COX2가 발견되었다. 또한 최근 COX2만을 선택적으로 억제하는 약제가 개발되어 이에 대한 연구가 활발히 진행 중이다. 따라서 저자는 기도 내 염증 반응을 특징으로 하는 기관지 천식에서 COX2 발현 양상과 혈중 프로스타글란딘 E2를 측정하고 COX2 억제제를 사용한 후 COX2 발현, 프로스타글란딘 E2의 변화 및 기도 저항의 변화를 알아보았다. 대상 및 방법: 총 38마리의 Sprague-Dawley 백서(250-300g)를 대상으로 정상 대조군, 천식 대조군, 치료군의 3군으로 나누어 실험하였다. 각 세 군에 대해 제 28 연구일에 즉시형 기관지 수축 반응을 유발시킨 후 기도 저항을 측정하였다. 제 30연구일에 혈장 내 프로스타글란딘 E2 수치를 측정하고 기도 및 폐 실질 내 호산구 침윤 정도 및 COX2 면역 조직 화학 염색에 대한 발색 정도를 image analysis를 통해 확인하였다. 결 과: 기관지 및 폐 실질 내 호산구 침윤은 천식 대조군과 치료군의 두 군간에 통계적으로 유의한 차이가 없었다. COX2 면역 조직 화학 염색 및 혈중 프로스타글란딘 E2 농도에 있어서 정상 대조군, 천식 대조군, 치료군의 세 군에서 통계적으로 유의한 차이가 없었다. 치료군에서 nemesulide 투여 후 OVA으로 즉시형 기관지 수축 반응을 일으킨 상태에서 측정한 기도 저항은 nemesulid를 투여하기 전과 비교해서 통계적으로 유의한 차이가 없었다. 결 론: 결론적으로 COX2는 알레르겐 유발성 천식의 병태 생리에 있어서 주된 경로가 아니며 향후 천식 모델에서 COX2 억제제를 사용한 후 lipoxygenase 의한 대사산물과의 상관 관계와 COX2 억제제의 투여하는 방법에 있어서 투여 용량 또는 투여 횟수를 달리하거나 COX2에 대한 선택성이 더 높은 약제를 투여한 후 기도 내 COX2의 변화에 대한 연구가 필요하리라 사료된다.
본 연구에서는 임실특산물인 쥐눈이콩및 쥐눈이식초콩의 혈당강하 및 인슐린 감수성에 대한 효과를 검정콩, 메주콩과 비교하여 조사하였다. 식이물질의 성분검사 결과 쥐눈이콩과 쥐눈이식초콩이 검정콩과 메주콩에 비하여 당뇨개선의 효과가 있는 여러 아미노산 및 식이섬유 함량이 유의적으로 높게 측정 되었다. 실험 을 위 해 평균체중 195.5$\pm$0.98 g의 숫컷쥐를 정상군(NC), 당뇨대조군(DI, DC), 검정콩식이군(DB), 메주콩식이군(DY), 쥐눈이콩식이군(DS), 쥐눈이식초콩식이군(DSS)으로 총 7개군으로 나누어 해당식이첨가 시료로 4주간 사육하였다. 당뇨유발을 위 해 STZ를 1회 (70 mg/kg/rat) 투여하였으며 그 결과 체중변화는 당뇨대조군(DC)에서 21.12 g감소함에 반하여 각각의 시료를 첨가식이한 당뇨실험군에서 특히 쥐눈이콩(DS)과 쥐눈이식초콩(DSS) 식이군은 높은 식이 이용 효율(FER)을 보여 각각 14.73$\pm$3.65 g 및 16.71$\pm$5.54 g의 몸무게 증가를 보였다. 음용수 및 뇨량의 측정 결과 역 시 당뇨실험군에서 유의적인 감소(p<0.05)를 보였다. 혈당량은 당뇨대조군(DC)에 비하여 검정콩(DH),메주콩(DY), 쥐눈이콩(DS), 쥐눈이식초콩(DSS) 식이군이 각각 17.9%, 16.9%, 10.35%, 19.54%씩 유의하게 감소하였으나 정상대조군(NC)보다는 높은 수치를 나타내었다. 또한 당뇨쥐의 인슐린 감수성에 대한 관찰결과 당뇨대조군 중 인슐린 무처지군(DC)에 비하여 모든 당뇨실험군에서 높은 값을 보였다. 결론적으로 임실산 쥐눈이콩과 쥐눈이식초콩은 당뇨쥐의 혈당강하 및 인슐린감수성에 대한 개선작용의 가능성이 있으므로 당뇨합병증 예방의 기능성 식품으로 기대된다.
불규칙파에 의한 정온도 평가 시 주로 사용하는 Boussinesq 근사의 수치모형은 항의 개구부 폭이 약 30 m 내외의 좁은 마리나와 같은 소규모 항만에서는 격자 크기의 적용성 한계가 있고, 항 내로 진행하는 파의 회절에 대한 평가 시 정확한 정온도 평가가 어려울 수 있다. 본 연구에서는 정수면의 비정수압 항이 고려되어 해수면과 바닥층에서의 유속으로 계산하는 비선형 천수방정식 모형인 SWASH 모형(Zijlema and Stelling, 2005)을 사용하여 좁은 항의 개구부에서 정온도 평가의 적용성을 검토하였다. SWASH 모형은 구조물 및 지형에 입사하는 반사파 적용 시 수심과 공극율 계수 및 구조물 크기에 따라 부분 반사를 제어한다. 본 연구에서는 실제 구조물 단면 형태에 따른 구조물 전면에서의 반사파의 평가와 단면의 형태 및 구조물의 형태에 따라 반사율 적용성을 검토하였다. 항 내에 진입하는 회절 파랑에 의한 모델의 재현성을 평가하기 위해 구조물 직각 및 경사로 입사하는 영역을 구성하여 기존의 Goda et al.(1978)가 제시한 회절도 이론값과 비교하였다. 수심평균으로 계산된 단면 구조물 반사율 실험 결과는 Stelling and Ahrens(1981)이 제시한 반사율의 개략치와 유사한 반사율을 나타내며, 경계에서의 반사파의 제어와 구조물의 형상 및 지형에 따라 반사파가 잘 재현되는 것으로 판단된다. 회절도 검토 결과 파랑 진입 각도 및 회절파의 형태가 계산치가 이론값과 아주 유사하게 나타나지만, 경사 입사 및 직각 입사 모두 방향 집중도가 작은 경우 파고비가 0.5~0.6인 일부 구간에서 회절도가 저평가되는 것으로 나타났다.
본 연구에서는 복사전달모델을 통하여 $9.7{\mu}m$오존 흡수대에 미치는 오존 및 열적(i.e., 지표 온도) 효과를 각각 조사하였다. 또한 오존주의보가 수도권 지역(37.2-37.7 N, 125.7-127.2 E)에 발령되었던 2003년 4일에 대한 위성(MODIS Aqua; ECT 13:30) 및 지상 오존(79개 관측소)의 동시 관측 자료를 기초로 지상 오존에 대한 원격탐사 방법을 제시하였다. 여기서 구름 효과를 제거하고 오존 연직 분포를 분석하기 위하여 종관기상 자료도 사용하였다. 주어진 오존 농도($327\~391$ DU)에 대하여 산출된 $9.6{\mu}m$에서의 상향 복사휘도는 표면온도 Ts = 290 K에서 $5.52\~5.78Wm^{-2}sr^{-1}$, 그리고 Ts = 325 K에서는 $9.00\~9,57Wm^{-2}sr^{-1}$이었다. 따라서 오존 흡수 세기(i.e., $11{\mu}m$와 $9.7{\mu}m$ 밝기온도 간의 차; $T_{11-9.7}$)를 이용한 오존 원격탐사 시에 세기 변화에 대한 순수한 오존 효과는$0.26Wm^{-2}sr^{-1}/64\;DU$, 그리고 열적 효과는 $0.31Wm^{-2}sr^{-1}/35 K$이었다. 본 연구에서는 흡수 세기와 지상 관측 간에 유의적인 상관을 보이는 경우에 대하여 적외선 위성 관측에서 지상 오존을 원격탐사하는 경험식을 유도하였다. 유도된 지상 오존 농도와 관측값과의 상관은 $49\~63\%$로 유의수준 $1\%$에서 유의미하였다. 경험식을 개선하기 위하여는 지상 오존 대신에 대류권 오존 자료를 사용하고, 성층권 오존 변화도 고려하는 후속 연구가 요구된다.
정사영상 생성을 위한 많은 연구들이 진행되어 왔다. 기존의 방법은 정사영상을 제작할 경우, 폐색지역을 탐지하고 복원하기 위해 항공영상의 외부표정요소와 정밀 3D 객체 모델링 데이터가 필요하며, 일련의 복잡한 과정을 자동화하는 것은 어렵다. 본 논문에서는 기존의 방법에서 탈피하여 딥러닝(DL)을 이용하여 엄밀정사영상을 제작하는 새로운 방법을 제안하였다. 딥러닝은 여러 분야에서 더욱 급속하게 활용되고 있으며, 최근 생성적 적대 신경망(GAN)은 영상처리 및 컴퓨터비전 분야에서 많은 관심의 대상이다. GAN을 구성하는 생성망은 실제 영상과 유사한 결과가 생성되도록 학습을 수행하고, 판별망은 생성망의 결과가 실제 영상으로 판단될 때까지 반복적으로 수행한다. 본 논문에서 독일 사진측량, 원격탐사 및 공간정보학회(DGPF)가 구축하고 국제 사진측량 및 원격탐사학회(ISPRS)가 제공하는 데이터 셋 중에서 라이다 반사강도 데이터와 적외선 정사영상을 GAN기반의 Pix2Pix 모델 학습에 사용하여 엄밀정사영상을 생성하는 두 가지 방법을 제안하였다. 첫 번째 방법은 라이다 반사강도영상을 입력하고 고해상도의 정사영상을 목적영상으로 사용하여 학습하는 방식이고, 두 번째 방법에서도 입력영상은 첫 번째 방법과 같이 라이다 반사강도영상이지만 목적영상은 라이다 점군집 데이터에 칼라를 지정한 저해상도의 영상을 이용하여 재귀적으로 학습하여 점진적으로 화질을 개선하는 방법이다. 두 가지 방법으로 생성된 정사영상을 FID(Fréchet Inception Distance)를 이용하여 정량적 수치로 비교하면 큰 차이는 없었지만, 입력영상과 목적영상의 품질이 유사할수록, 학습 수행 시 epoch를 증가시키면 우수한 결과를 얻을 수 있었다. 본 논문은 딥러닝으로 엄밀정사영상 생성 가능성을 확인하기 위한 초기단계의 실험적 연구로서 향후 보완 및 개선할 사항을 파악할 수 있었다.
IP망을 이용한 IPTV 방송 서비스가 새로운 수익 모델로 인정받고 현재 국내의 KT, SKT 등이 IPTV 시범서비스를 준비하거나 진행 중에 있다 이 IPTV 서비스는 이전의 단방향 방송과는 달리 사용자와의 인터렉션을 중시하는 양방향 방송을 표방하기 때문에 지금까지의 방송과는 다른 혁신적인 방송서비스가 기대된다. 하지만 IPTV 서비스에 있어서 여러 통신사와 방송사가 참여할 수 있을 것으로 보여지는 것과는 달리 실상은 몇몇 거대 통신기업이 자신들의 망을 이용하는 가입자들을 상대로 한정된 사업을 벌이고 있다. 이는 IPTV 서비스를 위한 인프라가 구축되어 있지 않고 방통융합망의 개념을 만족시키기 위해 서비스 개발자가 알아야 할 프로토콜들이 너무나 많기 때문이다. 따라서 본 논문에서는 이러한 상황을 타개할 수 있는 수단을 Open API로 제안한다. 맞춤형 방송을 위한 시나리오를 TV-Anytime의 벤치마킹과 유저 시나리오를 참고하여 재구성하고 이 시나리오로부터 IPTV 방송 서비스를 위한 방통융합망의 기본적이고 강력한 기능들을 Open API 함수로 정의하였다. 여기에서의 방송 서비스는 NDR, EPG, 개인 맞춤형 광고 서비스를 말하며 각 서비스를 위한 서버는 통합망 위에 존재하고 이 서버들이 개방하는 API들은 다른 응용프로그램에 의해 사용되는 것이기 때문에 가장 기본적인 기능을 정의하게 된다. 또한, 제안한 Open API 함수를 이용하여 개인 맞춤형 방송 응용 서비스를 구현함으로써 서비스 검증을 하였다. Open API는 웹서비스를 통해 공개된 기능들로써 게이트웨이를 통해 다른 망에서 사용할 수 있게 된다. Open API 함수의 정의는 함수 이름, 기능, 입 출력 파라메터로 이루어져 있다. 사용자 맞춤 서비스를 위해 전달되는 사용자 상세 정보와 콘텐츠 상세 정보는 TV-Anytime 포럼에서 정의한 메타데이터 스키마를 이용하여 정의하였다.가능하게 한다. 제안된 방법은 프레임 간 모드 결정을 고속화함으로써 스케일러블 비디오 부호화기의 연산량과 복잡도를 최대 57%감소시킨다. 그러나 연산량 감소에 따른 비트율의 증가나 화질의 열화는 최대 1.74% 비트율 증가 및 0.08dB PSNR 감소로 무시할 정도로 작다., 반드시 이에 대한 검증이 필요함을 알 수 있었다. 현지관측에 비해 막대한 비용과 시간을 절약할 수 있는 위성영상해석방법을 이용한 방법은 해양수질파악이 가능할 것으로 판단되며, GIS를 이용하여 다양하고 복잡한 자료를 데이터베이스화함으로써 가시화하고, 이를 기초로 공간분석을 실시함으로써 환경요소별 공간분포에 대한 파악을 통해 수치모형실험을 이용한 각종 환경영향의 평가 및 예측을 위한 기초자료로 이용이 가능할 것으로 사료된다.염총량관리 기본계획 시 구축된 모형 매개변수를 바탕으로 분석을 수행하였다. 일차오차분석을 이용하여 수리매개변수와 수질매개변수의 수질항목별 상대적 기여도를 파악해 본 결과, 수리매개변수는 DO, BOD, 유기질소, 유기인 모든 항목에 일정 정도의 상대적 기여도를 가지고 있는 것을 알 수 있었다. 이로부터 수질 모형의 적용 시 수리 매개변수 또한 수질 매개변수의 추정 시와 같이 보다 세심한 주의를 기울여 추정할 필요가 있을 것으로 판단된다.변화와 기흉 발생과의 인과관계를 확인하고 좀 더 구체화하기 위한 연구가 필요할 것이다.게 이루어질 수 있을 것으로 기대된다.는 초과수익률이 상승하지만, 이후로는 감소하므로, 반전거래전략을 활용하는 경우 주식투자기간은 24개월이하의 중단기가 적합함을 발견하였다. 이상의 행태적 측면과 투자성과측면의 실증결과를 통하여 한국주식시장에 있어서 시장수익률을 평균적으로 초과할 수 있는 거래전략은 존재하므로 이러한 전략을 개발 및 활용할 수 있으며, 특히, 한국주식시장에 적합한 거래전략은 반전거래전략이고, 이 전략의 유용성은 투자자가 설정한 투자기간보다
많은 기관들이 데이터에 기반을 둔 의사결정을 수행해 왔으며, 특히 수치자료를 비롯한 정형 데이터가 이러한 목적으로 널리 활용되어 왔다. 하지만 최근에는 스마트기기와 소셜미디어의 발달로 인해 다양한 형태를 가진 방대한 양의 정보가 생성, 공유, 저장되면서, 전통적인 정형 데이터 기반 의사결정으로부터 비정형 빅데이터 기반 의사결정으로 관심의 전환이 이루어지고 있다. 데이터 기반 의사결정의 대표적 분야인 추천시스템 분야에서도 성능 향상을 위해 비정형 데이터를 활용해야 한다는 필요성이 최근 꾸준히 제기되고 있다. 특히 사용자의 성향이나 선호도는 고객의 니즈와 직결되기 때문에, 비정형 데이터 분석을 통해 사용자의 성향을 파악하고 이를 통해 상품 추천 및 구매 예측의 정확도를 향상시키기 위한 노력이 매우 시급하게 이루어질 필요가 있다. 따라서 본 연구에서는 사용자의 성향을 측정하여 재구매 예측 정확도, 특히 카테고리별 재구매 예측 정확도를 높임으로써, 궁극적으로 추천시스템의 성능을 향상시킬 수 있는 방안을 제시한다. 구체적으로는 사용자의 일상적인 인터넷 사용 기록을 분석하여 고객이 조회하는 뉴스 기사의 이슈를 식별하고 다양한 이슈에 대한 고객의 관심을 계량화한 후, 이를 활용하여 고객의 카테고리별 재구매 여부를 예측하는 모델을 제안하고자 한다. 실제 웹 트랜잭션으로부터 도출된 인터넷 뉴스 조회 기록 및 쇼핑몰 구매 기록을 대상으로 실험을 수행한 결과, 고객의 과거 구매이력만을 활용한 카테고리 재구매 예측 모형에 비해 본 연구에서 제안한 모형, 즉 고객의 과거 구매이력과 관심 이슈를 모두 활용한 예측 모형의 정확도가 다소 우수한 것으로 나타났다.
Simulation의 결과와 PAF식으로 계산된 성장기의 단백질 축적량과의 상대적 차이는 8.8%를 보여 본 연구의 타당성이 확인되었다. 성장률을 나타내는 총 체단백질량에 대한 단백질 축적량은 양질의 단백질을 섭취 할 경우 성장함에 따라 parabolic 형태를 띄나, 사료단백질의 질이 낮아짐에 따라 150일 simulation 기간내에 이러한 형태는 사라졌다. 성장하는 동안 단백질 회전의 두요소가 항상 병행하여 증가하였다 단백질 합성량과 분해량은 서로 병행하여 단백질 질에 따라 차이를 보였는데, 질이 높은 단백질을 섭취하였을 때 단백질 축적의 증가는 높은 단백질 합성량과 분해량에 의해 일어남 을 보여 주었다. 이는 근육단백질의 대사형태(5)를 반영하며, 그리하여 돼지의 총 단백질대사는 근육단백질에 의해 결정됨을 확인해 주었다. 그리고 단백질 질이 낮을 경우 매일의 단백질 대사율과 성장률이 저하할 뿐 아니라 성장지연도 일어남을 보여 주었다 본 연구에서 추정된 필수아미노산의 총 필요량은 28.1g이며, 일반적으로 돼지 사료의 제1 제한 아미노산인 lysine의 필요량은 4.2g이다. 이러한 아미노산 필요량은 NRC에서 권장하는 균형잡힌 아미노산 조성과 유사하다. 이와 같이 본 연구는 동위원소를 사용한 실험을 시행할 필요없이 simulation을 통해 다양한 질의 사료단백질에 따른 단백질 축적량에 대한 자료만으로 성장기의 단백질 회전률과 단백질대사의 동적행위를 나타내어 식이의 단백질 질의 변화에 적응하는 기전을 나타낼 수 있음을 보여주었다.
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.