목 적 : 베를린 설문은 시행이 간편하고 비용이 들지 않아 전 세계적으로 가장 많이 사용되는 폐쇄성수면무호흡의 선별 검사 중 하나이다. 최근까지 다양한 문헌을 통해 베를린 설문의 유용성에 대한 결과가 보고 되고 있다. 본 연구에서는 수면 클리닉을 내원한 환자들을 대상으로 폐쇄성수면무호흡을 선별하는 도구로서 베를린 설문의 유용성을 평가하였다. 방 법 : 코골이 및 수면 중 무호흡 등의 증상으로 수면 클리닉을 내원한 121명을 대상으로 베를린 설문 및 수면다원검사를 시행하였다. 전체 분석 대상자를 폐쇄성수면무호흡의 중증도에 따라 인구학적 특성 및 수면다원검사상 수면 변인 및 호흡 변인에 따라 분석하였으며 또한 선별검사로서의 유용성을 평가하기 위해 중증도에 따라 베를린 결과의 민감도, 특이도, 양성 예측도, 음성 예측도 등을 통계 분석하였다. 결 과 : 전체 연구 대상을 폐쇄성수면무호흡의 중증도에 따라 분류하였을 때 정상 25명(20.6%), 경도 30명(25%), 중등도 26명(21.4%), 중증 40명(33%)의 분포를 보였다. 베를린 설문 결과상 고위험군은 84명(69.4%), 저위험군은 37명(30.6%)으로 나타났다. 폐쇄성수면무호흡의 진단에 있어 베를린 설문의 민감도와 특이도는 AHI 5를 기준으로 71.9%, 40%, AHI 15를 기준으로 75.8%, 38.2%, AHI 30을 기준으로 77.5%, 34.6%였으며 정확도는 65.3%였다. 결 론 : 베를린 설문은 수면 클리닉을 방문한 환자를 대상으로 하였을 때 폐쇄성수면무호흡의 선별 도구로서의 유용성은 높지 않았다.
연구배경 : 만성 저산소성 폐질환 환자의 폐동맥고혈압은 폐혈류 장애에 따른 악화에 이르는 주요 합병증이다. 폐동맥 고혈압과 이에 수반되는 폐성심의 임상적 진단은 때로 모호하여 폐동맥압의 비관혈적인 심초음파 검사의 중요성이 대두되고 있다. 최근 도플러 심초음파는 기존의 M모드 검사법에 비해 측정치의 정확도, 재생산성과 좋은 창을 얻을 수 있는 상대적인 장점이 있어 폐기종성 환자에서 보다 적용하기 용이한 검사법이다. 본 연구는 만성 저산소성 폐질환의 폐동맥 고혈압 예상 환자에서 도플러 검사법이 갖는 유의한 지표를 확인함에 목적이 있다. 방 법 : 대상환자는 만성 저산소성 폐질환을 보이며 임상소견상 폐동맥 고혈압이 예상되어 심초음파 검사를 시행받은 19명의 환자들을 대상으로 의의있는 폐동맥 고혈압 지표에 대해 조사하였다. 대상 환자들은 와위에서 좌흉골연이나 늑골하에 2.5MHz 진동자를 두고 도플러 및 M모드 심초음파를 시행하였고 특히, 삼첨판 역류시는 도플러 모드로 예측되는 우심실 수축기압(RVSP)이 40mmHg 이상인 군을 그 미만이거나 삼첨판 역류가 없었던 경우와 구분하여 다른 임상지표들에 대하여 비교, 분석하였다. 결 과 : 1) M모드 심초음파의 늑골하 사방관찰에서 RVSP 상승군이 대조군에 비해 수축기말 우심실 직경은 증가하였지만 그외 이완기말 우심실 직경, 수축기 및 이완기말 면적, 우심실 지유벽의 두께, 우심실 출구의 직경과 심실 중벽 두께 등은 두군간 차이가 없었다. 2) 도플러 모드에서 RVSP 상승군의 우심실 출구 수축기 가속기간(AT)은 $82{\pm}9msec$로 대조군 $96{\pm}16msec$에 비해 유의하게 단축되어 있었다. 3) 동맥혈 검사상 RVSP 상승군은 대조군에 비해 산소분압이 감소되어 있었으나 유의한 차이는 없었고 폐기능검사의 노력성 폐활량 및 1초 노력성호기량도 상승군에서 저하되었으나 두군간 유의한 차이는 없었다. 4) AT는 RVSP와 통계학적으로 유의한 역상관관계를 보여주었다. 결 론 : 만성 저산소성 폐질환에서 임상소견상 폐동맥 고혈압이 예상되는 경우 이를 규명하기 위해 심초음파 검사를 하여 컬러도플러로 삼첨판 역류가 확인되면 연속파 도플러로 RVSP를 예측할 수 있으며 이는 간헐파 도플러의 AT의 단축과 관련되어 있음을 확인하였다. 도플러 모드하의 RVSP 및 AT의 측정은 폐동맥 고혈압의 좋은 지표가 될 수 있을 것으로 예상된다.
연구배경 : 고립성 폐 결절의 양성과 악성의 감별은 치료와 예후를 결정하는데 중요하지만 결핵성 육아종의 빈도가 높은 국내에서는 감별진단이 쉽지가 않다. 이에 저자들은 최근 고립성 폐 결절의 진단에 정확성이 높다고 알려진 PET의 유용성과 혈당농도와 결절의 표준섭취계수의 차이를 알아보고자 하였다. 방 법 : 2001년 1월부터 2002년 6월까지 전남대학교 의과대학병원에서 시행한 단순 흉부사진상 발견된 고립성 폐 결절과 타 병원에서 이를 주소로 내원한 환자들 중 FDG-PET 및 조직학적인 검사로 진단된 61명의 환자를 대상으로 하였다. 결 과 : 조직학적으로 진단된 61례에서 악성 결절은 48례(편평상피세포폐암 23례, 선암 16례, 소세포폐암 9례), 양성 결절은 13례(염증성 육아종 9례, 결핵종 3례, cryptococcosis 증 l례) 이었다. 침상형을 가진 경우는 모두 악성 결절을 보였으나 분엽성과 침상형을 모두 갖지 않은 경우에서도 악성 결절을 보여 이러한 결절의 변연으로 악성과 양성 결절을 명확히 구분할 수 없었다. PET의 경우 SUV cut-off value를 3.0으로 하였을 때 13례의 양성 결절 중 10례에서 3.0 이하의 수치를 보였으며 3례에서 SUV가 3.0 이상으로 증가되었다. 악성 결절 48례는 모두 SUV가 3.0 이상의 값을 보였다. 악성 결절의 평균 SUV는 $9.52{\pm}5.20$, 양성 결절은 $1.61{\pm}3.60$으로 두 군간에 의의 있게 차이를 보였다. 폐암 환자에서 당뇨병을 가진 환자 군과 당뇨병이 없는 군의 평균 SUV에선 $9.10{\pm}4.51$, $9.65{\pm}5.46$으로 두 군 사이에 차이를 보이지 않았다. FDG-PET 검사의 민감도, 특이도, 양성 예측치 및 음성 예측치는 100%, 77%, 94% 및 100%의 결과를 보여 다른 검사에 비하여 진단적 정확성은 높았으나 상대적으로 특이도는 낮았다. 결 론 : 고립성 폐 결절에 대해 FDG-PET 진단검사는 비침습적인 검사로 다른 검사에 비하여 높은 정확도를 보여 주고 있으며 혈중 포도당 농도에 영향을 받지 않는 것으로 생각되고 있다. 특이도가 낮은점은 결핵종 등이 많은 우리나라에서 더 많은 연구가 이루어져야 할 것으로 생각된다.
국가농림기상센터(NCAM)에서는 수요자 맞춤형 영농 영림을 지원하기 위하여 전용 수치모델링시스템인 지면대기모델링패키지(LAMP) 버전 1을 구축하였다. 이 패키지는 두 가지의 큰 축으로 구성되어 있다. 하나는 WRF 기상모델과 Noah-MP 지면모델의 결합시스템인 WRF/Noah-MP 시스템이고, 다른 하나는 Noah-MP 지면 모델의 오프라인 독립구동형 1차원 버전이다. 전자는 7일 이상의 중기 기상예측 자료를 1km 내외의 고해상도로 생산하는 일을 담당하고, 후자는 대표적인 농림생태계에 대하여 1년 지면모의 자료를 15분 간격으로 생산하는 일을 담당한다. 본 연구의 목적은 NCAM-LAMP의 두 구성 요소를 간단히 설명하고, 초기의 수치모의 성능을 평가하는데 있다. WRF/Noah-MP 결합시스템은 동아시아를 포함하는 어미격자 도메인에 최고 810m의 수평 해상도를 갖는 3개의 둥지격자로 구축되었으며, 가장 안쪽 도메인은 광릉 활엽수림 관측지와 침엽수림 관측지(GDK 및 GCK)를 포함한다. 이 결합시스템은 현재 미국 환경예측센터의 FNL 자료를 초기 및 경계자료로 이용하여 구동되며, 여러 개의 약 8일 모의 결과를 연결시켜 장기간에 대한 모의 자료를 생산하였다. 정량적 검증 변수는 WRF/Noah-MP 결합시스템의 2m 기온, 10m 바람, 2m 습도, 강수이며, 기상청 ASOS 관측 자료와 WRF/Noah-MP 결합시스템 모의 자료 사이의 차이를 이용하여 각 도메인에서 동적 식생 포함 유무에 따른 모의 오차를 계산하였다. 강수 모의의 정확도는 탐지확률(POD)과 공평위협점수(ETS)로 구성된 표를 이용하여 조사하였다. 오프라인 독립구동형 지면모델은 1년 기간에 대해 모의 결과를 생산하였으며, KoFlux 관측자료와 비교하여, 순복사 플럭스, 현열 플럭스, 잠열 플럭스 및 토양 수분 함량을 평가하였다. WRF/Noah-MP 결합시스템의 모의 결과에 따르면, 모든 도메인 중에서 도메인 4(810m 해상도)에서 2m 기온, 10m 바람 및 2m 습도에 대하여 가장 작은 RMSE를 보였다. 동적 식생을 포함시키면 모든 도메인에서 10m 바람의 모의 오차가 감소하게 되는 경향을 보였다. 도메인 2(7,290m 해상도)에서는 강수 모의 점수가 가장 높았으나, 동적 식생을 포함시킴에 따른 효과는 별로 없었다. 독립구동형 1차원 Noah-MP의 지면모의 결과는 복사 플럭스와 토양 수분의 패턴 및 크기를 포착하였으며, 엽면적지수의 모델 입력 부분을 보충하고, 모델 물리과정의 적절한 조합을 찾아내는 노력을 통해 개선될 수 있는 여지를 남겼다.
해상에서 발생하는 유출유 사고는 피해 최소화를 위해서 신속한 현황 정보 수집이 필수적이며, 인공위성은 해상에 유출된 기름을 탐지하는데 매우 유용한 도구이다. 최근에 활용 가능한 인공위성 수가 급속하게 증가함에 따라, 사고발생 이후 준실시간 수준의 해상 유출유 현황 정보 생성이 가능해졌다. 본 연구에서는 2021년 4월 27일 중국 칭다오항 앞바다에서 발생한 심포니호 기름 유출사고를 대상으로 다종 인공위성 영상을 이용하여 기름 유출 면적을 산출하였다. 특히, 2 m 공간해상도 정보 획득이 가능한 고해상도 상용 인공위성 영상을 이용하여 기름유출 면적 산출의 정확도 향상 가능성을 평가하였다. 4월 27일부터 5월 13일까지 Sentinel-1, Sentinel-2, LANDSAT-8, GEO-KOMPSAT-2B (GOCI-II) 및 Skysat 위성영상을 수집하였으며, 기상조건을 고려하여 탐지 가능한 5장의 영상을 대상으로 유출유 탐지를 수행하였다. 유출된 기름은 사고발생 지점으로부터 남서-북동 방향으로 확산하면서, 외해에서 육지 쪽으로 이동하였다. 이러한 이동 경향은 Skysat 영상에서 확인이 가능하였으며, 사고 위치로부터 기름 입자의 이동예측을 수행한 결과와 유사하게 나타났다. 고해상도 인공위성 영상 탐지결과 및 이동예측 결과를 이용하여, 5월 1일 Sentinel-1A 영상에서 사고지점 북쪽 해역의 패치는 유사 기름으로 추정하였다. 이러한 오탐지를 제거한 결과 유출유 면적은 사고발생 후 선형적으로 증가하는 경향을 나타냈다. 본 연구 결과는 향후 고해상도 광학위성의 사용이 유출유의 분포 면적을 더욱 정확하게 산출함을 보여주었으며, 해상유출유 대응 과정에서 효율적인 방제계획 수립에 기여할 것으로 판단된다.
본 연구는 선행연구에서 개발된 근적외선 분광법(NIRS) 예측모델을 활용하여 농업유전자원센터에서 보존 중인 국내외 벼유전자원의 아밀로스 및 단백질 함량 자료를 통계 처리하여 자원 분포를 파악하기 위한 데이터베이스를 구축하고자 하였다. 예측모델의 $R^2$ 값은 아밀로스 분석결과 0.970이었고, 단백질은 0.983이었다. 미지시료 측정 시 정확도를 평가하기 위해 외부검정과정을 거친 결과 $R^2$ 값은 아밀로스 분석결과 0.962였고, 단백질은 0.986이었다. 벼 자원을 재래종, 육성품종, 잡초형, 육성계통으로 나누어 NIRS를 이용하여 성분 분석한 후 함량분포를 확인하였다. 찰벼 평균 아밀로스는 재래종, 육성품종, 잡초형에서 동일하게 8.7%였고, 육성계통은 10.3%였다. 메벼 평균 아밀로스는 재래종 22.3%, 육성품종 22.7%, 잡초형 23.6%, 육성계통 24.2%였다. 전체 벼 자원 중 아밀로스 함량 9%이하 waxy type은 5.0%, low amylose는 5.5%, middle amylose는 20.5%, high amylose는 69.0%를 차지하였다. 단백질 분석 결과 평균함량은 재래종 8.2%, 육성품종 8.0%, 잡초형 7.9%, 육성계통 7.9%였다. 찰벼의 다양성지수 평균은 0.62, 메벼는 0.80이었고, 단백질 다양성지수는 평균 0.51이었다. 임의의 함량구간 내 자원비율은 정규분포의 표준화과정을 통해 확인하였다. 임의 구간에 대한 자원분포비율 산출 결과는, 재래종 아밀로스 6.4-8.7% 구간의 자원비율은 0.45였고, 22.3-26.1% 구간은 0.40, 단백질 7.3-8.2% 구간은 0.26이었다. 육성품종 아밀로스 8.7-9.4% 구간의 자원비율은 0.19였고, 20.1-22.7% 구간은 0.32, 단백질 6.1-8.3% 구간은 0.51이었다. 잡초형 아밀로스 6.6-9.7% 구간은 0.67이었고, 23.6-24.8% 구간은 0.19, 단백질 7.0-7.9% 구간은 0.33이었다. 육성계통 아밀로스 10.0-12.0% 구간의 자원비율은 0.47이었고, 24.2-28.0% 구간은 0.40, 단백질 7.0-7.9% 구간은 0.26이었다. 어떤임의 구간을 지정하여도 자원의 비율을 쉽게 구할 수 있으며, NIRS 분석과 통계분석과정을 통해 얻어진 자원별, 성분함량별 특성 자료는 효율적인 자원관리를 위한 데이터베이스 시스템 구축을 위한 기초 자료로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
비천문조인 연주조(Sa)와 반년주조(Ssa)는 해수특성 변화와 기상 상태에 영향을 받는 비대칭 월평균 해수면의 연변화와 관련이 깊다. 국립해양조사원이 운영하는 21개 조위관측소에서 관측한 1시간 간격의 19년(1999~2017년) 간 해수면 높이 자료에 대하여 두 종류의 조석 조화분해 프로그램(Task2K와 UTide)을 사용하여 Sa와 Ssa의 조화상수를 산출하였다. 조화분해에 사용되는 자료의 시작 시기와 길이에 따른 Sa의 안정도를 조사하였으며, Sa와 Ssa의 조화상수의 분포 특성을 살펴보았다. 먼저, 인천 조위관측소의 20년(1999~2018년) 해수면 관측자료를 1일씩 이동하면서 1년(369일) 조화분해를 수행하고 그 결과를 비교하였을 때, 두 프로그램 모두 자료의 시작 시기에 따라 Sa 조화상수가 불규칙하게 크게 변동한다는 사실을 알 수 있었다. Task2K가 Sa 분조 계산식에 근일점 천문변수를 고려하지 않아서, 두 프로그램 간에 약 78°의 지각 차가 났으며, 이들 진폭 차이는 1 cm 이하였다. 우리나라 연안에서는 Sa 조화상수가 해마다 크게 다르므로, 조위 예측 정확도와 관련하여 안정적인 조화상수 산출에 필요한 적절한 자료 길이를 결정하기 위해 관측자료 길이(1년, 2년, 3년, 5년, 9년, 19년)에 따른 인천 조위관측소의 Sa 조화상수 값의 변동성을 살펴보았다. 대표성 있는 Sa 조화상수를 구하기 위해서 조화분해를 수행할 때 5~9년 동안의 관측자료를 사용하면 조화상수 예측오차가 상당히 줄어들며, 19년 자료를 사용 것이 가장 바람직하다는 결론을 얻었다. Sa 분조의 진폭은 각 해역별로 다른 해양·대기 환경 특성에 의해 서해안에서 15.0~18.6 cm, 제주도를 포함한 남해안에서 10.7~17.5 cm이었으며, 울릉도를 포함한 동해안에서 10.5~13.0 cm이었다. 울릉도 등 동해 일부 해역을 제외하고 우리나라 연안에서 Ssa 분조의 영향으로 인해 연중 최고(최저) 해수면 높이가 발생하는 시기가 늦어(빨라)져서 해수면의 계절변화가 시간적으로 비대칭적인 특성을 보였다. 끝으로, 월평균 해수면, 대기압 보정 해수면, 비부피 높이 간 관계로부터 해수면의 해해변화와 계절변화의 비대칭성에 대기압 효과와 해수밀도가 가장 큰 영향을 끼친다는 사실을 확인하였다.
화장품 및 뷰티산업에서 고객 맞춤형 제품과 서비스를 제공하는 것은 주요 기술 트렌드이고, 피부상태 진단과 관리는 중요한 필수기능이다. 고객의 요구 수준은 더욱더 높아지고 있으며 이에 대한 다양하고 섬세한 고민과 요구 사항이 소셜미디어 커뮤니티에서 활발하게 다루어지고 있다. 소셜미디어 상의 이미지는 매우 다양하고 비정형적이므로 피부상태 진단 및 관리에 필요한 체계적인 피부 이미지 식별을 위한 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 소셜미디어 인스타그램에서 수집한 빅데이터로부터 피부 이미지 데이터를 지능적으로 식별하고, 피부상태 진단 및 관리를 위한 정형화된 피부 샘플 데이터를 추출하는 시스템을 개발하였다. 본 논문에서 제안한 시스템은 빅데이터수집분석단계, 피부이미지분석단계, 훈련데이터준비단계, 인공신경망훈련단계, 피부이미지식별단계로 구성된다. 빅데이터수집분석단계에서는 인스타그램으로부터 빅데이터를 수집하고 피부 상태 진단 및 관리를 위한 이미지 정보를 분석결과로 저장한다. 피부이미지분석단계에서는 전통적인 이미지 처리 기법을 사용하여 피부 이미지의 평가 및 분석 결과를 획득한다. 훈련데이터준비단계에서는 피부이미지 분석결과로부터 피부 샘플데이터를 추출하여 훈련데이터를 준비하였다. 그리고 인공신경망훈련단계에서는 이 훈련데이터를 사용하여 지능적으로 피부 이미지 유형을 예측하는 인공신경망 AnnSampleSkin을 단계별 고도화와 훈련을 통해 모델을 완성하였다. 피부이미지식별단계에서는 소셜미디어로부터 수집된 이미지에 대해 피부샘플을 추출하고, 훈련된 인공신경망 AnnSampleSkin의 이미지 유형 예측 결과들을 통합하여 최종 피부 이미지 유형을 지능적으로 식별한다. 본 논문에서 제안된 피부이미지식별 방법은 약 92% 이상의 높은 피부 이미지 식별 정확도를 나타내고 있고, 정형화된 피부 샘플 이미지 빅데이터를 제공할 수 있게 되었다. 추출된 피부샘플 세트는 피부 상태를 진단하고 관리하는데 매우 효율적이고 유용한 정형화된 피부 이미지 데이터로 사용될 것으로 기대된다.
수입식품의 수입 건수와 수입 중량이 꾸준히 증가함에 따라 식품안전사고 방지를 위한 수입식품의 안전관리가 더욱 중요해지고 있다. 식품의약품안전처는 통관단계의 수입검사와 더불어 통관 전 단계인 해외제조업소에 대한 현지실사를 시행하고 있지만 시간과 비용이 많이 소요되고 한정된 자원 등의 제약으로 데이터 기반의 수입식품 안전관리 방안이 필요한 실정이다. 본 연구에서는 현지실사 전 부적합이 예상되는 업체를 사전에 선별하는 기계학습 예측 모형을 마련하여 현지실사의 효율성을 높이고자 하였다. 이를 위해 통합식품안전정보망에 수집된 총 303,272건의 해외제조가공업소 기본정보와 2019년도부터 2022년 4월까지의 현지실사 점검정보 데이터 1,689건을 수집하였다. 해외제조가공업소의 데이터 전처리 후 해외 제조업소_코드를 활용하여 현지실사 대상 데이터만 추출하였고, 총 1,689건의 데이터와 103개의 변수로 구성되었다. 103개의 변수를 테일유(Theil-U) 지표를 기준으로 '0'인 변수들을 제거하였고, 다중대응분석(Multiple Correspondence Analysis)을 적용해 축소 후 최종적으로 49개의 특성변수를 도출하였다. 서로 다른 8개의 모델을 생성하고, 모델 학습 과정에서는 5겹 교차검증으로 과적합을 방지하고, 하이퍼파라미터를 조정하여 비교 평가하였다. 현지실사 대상업체 선별의 연구목적은 부적합 업체를 부적합이라고 판정하는 확률인 검측률(recall)을 최대화하는 것이다. 머신러닝의 다양한 알고리즘을 적용한 결과 Recall_macro, AUROC, Average PR, F1-score, 균형정확도(Balanced Accuracy)가 가장 높은 랜덤포레스트(Random Forest)모델이 가장 우수한 모형으로 평가되었다. 마지막으로 모델에 의해서 평가된 개별 인스턴스의 부적합 업체 선정 근거를 제시하기 위해 SHAP(Shapley Additive exPlanations)을 적용하고 현지실사 업체 선정 시스템에의 적용 가능성을 제시하였다. 본 연구결과를 바탕으로 데이터에 기반한 과학적 위험관리 모델을 통해 수입식품 관리체계의 구축으로 인력·예산 등 한정된 자원의 효율적 운영방안 마련에 기여하길 기대한다.
공간 샘플링은 공간모델링 연구에 활용되어 샘플링 비용을 줄이면서 모델링의 효율성을 높이는 역할을 한다. 농업분야에서는 기후변화 영향을 예측하고 평가하기 위한 고해상도 공간자료 기반 모델링에 대한 연구 수요가 빠르게 증가하고 있으며, 이에 따라 공간 샘플링의 필요성과 중요성이 증가하고 있다. 본 연구는 국내 농지 공간샘플링 연구를 통해 농업분야 기후변화연구의 공간자료 활용의 효율성을 제고하고자 하였다. 본 연구는 층화랜덤샘플링을 기반으로 하였으며, 1 km 해상도의 농지 공간격자자료 모집단(11,386개 격자)에 대해서 RCP 시나리오별(RCP 4.5/8.5) 연대별(2030/2050/2080년대) 공간샘플링을 설계하였다. 국내 농지는 기상 및 토양 특성에 따라 계층화 되었으며, 샘플링 효율 극대화를 위해 최적 층화 및 샘플 배정 최적화를 수행하였다. 최적화는 작물수량, 온실가스 배출량, 해충 분포 확률을 포함하는 16개 목표 변수에 대해 주어진 정밀도 제한 내에서 샘플 수를 최소화하는 방향으로 진행되었다. 샘플링의 정밀도와 정확도 평가는 각각 변동계수(CV)와 상대적 편향을 기반으로 하였다. 국내 농지 공간격자 모집단 계층화 및 샘플 배정 및 샘플 수 최적화 결과, 전체 농지는 5~21개 계층, 46~69개 샘플 수 수준에서 최적화되었다. 본 연구결과물들은 국내 농업시스템 대표 공간격자로써 널리 활용될 수 있을 것으로 기대된다. 또한, 기후변화 영향예측 공간모델링 연구들에 활용되어 샘플링 비용 및 계산 시간을 줄이면서도 모델의 효율성을 높이는 데에 기여할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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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.
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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)
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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.