쉴드TBM 터널에서 단면 부족이나 큰 변형이 세그먼트 라이닝의 안정성에 우려될 경우 터널 외부에 지반 그라우팅으로 보강하거나 터널 내부에 강판 보강, 링 빔 보강, Inner double layer lining으로 보강하는 경우가 있다. 또한, 기존의 쉴드 TBM 터널의 해석은 세그먼트라이닝의 분절 특성을 고려하지 않는 연속체의 강성일체법으로 해석되어왔다. 본 연구는 내부 강재 라이닝으로 보강한 double layer 보강 단면에 대해 보강 메커니즘을 연구하였다. 본 연구는 세그먼트 라이닝에 대한 모델링을 개선하여 세그먼트 라이닝의 분절 특성을 고려한 분절체 모델링(BJM)을 적용하였고 이를 통해 세그먼트 라이닝의 변형 특성을 반영한 double layer 보강 단면을 해석하였다. 연구 결과 기존 콘크리트 세그먼트 라이닝은 하중을 일정부분 분담하는 역할이 아닌 터널 주변 지반을 보강한 것과 같은 역할을 하였다. 일반적으로, 세그먼트 라이닝의 분절을 고려한 BJM 모델과 분절을 고려하지 않는 강성일체법 모두 하중을 받은 라이닝의 변형 형상과 응력 분포가 유사하게 나타났다. 그러나 하중의 강도가 임계치를 넘는 경우 변형의 양상에 차이가 있으며 변형 특성을 보다 면밀히 검토할 수 있는 것으로 나타났다.
시멘트 대체 재료로서 플라이애쉬의 사용은 시멘트 생산비용을 절감시키는 효과를 창출하였다. 반면에 플라이애쉬 혼입콘크리트는 OPC에 비해 상대적으로 긴 양생시간과 초기강도의 발현 저하를 들 수 있어 이의 해결을 위해 물리적 방법, 온도 및 화학적 방법 등과 같은 다양한 활성화 기술의 적용을 통하여 플라이애쉬 혼입 콘크리트의 수화를 가속시킬 수 있고, 콘크리트의 부식 저항성을 향상시킬 수가 있다. 본 연구에서는 10~40%의 치환률을 가진 활성화된 플라이애쉬 시편을 통해 개방 회로형 전위측정(Open circuit potential measurement)을 수행하였고, 투수시험, 급속염화물침투시험 및 SEM(Scanning electron microscopy)촬영을 통해 OPC 콘크리트와 비교 분석 하였다. 또한, 치환률의 임계범위 20~30%의 경우에 있어서 활성화된 플라이애쉬를 사용한 콘크리트가 열화저항성에 있어서 개선효과가 나타나고 있음을 확인하였다. 또한 플라이애쉬를 화학적으로 활성화시킨 경우가 본 연구에서 수행된 다른 활성화 방법들에 비해 더욱 좋은 결과를 나타나고 있음도 확인하였다.
일반화된 Hoek-Brown (GHB) 식은 암반공학적 활용에 특화된 비선형 파괴기준식이며 최근 활용 빈도가 증가하고 있다. 그러나 GHB 식은 파괴 시점의 최소주응력과 최대주응력의 관계식이며 GSI≠100이면 파괴면에 작용하는 수직응력과 전단응력의 명시적 관계식 즉, Mohr 파괴포락선식으로 표현이 어렵다는 단점을 가지고 있다. 이 단점으로 인해 GHB 식을 한계평형해석, 상계한계해석, 임계평면법 등과 같은 수치해석기법에 적용하는 것이 쉽지 않다. 이에 따라 최근 GHB Mohr 파괴포락선을 근사적인 해석식으로 표현하려는 연구가 시도되고 있으며 관련 연구에 대한 지속적 관심이 여전히 필요하다. 이 연구에서는 기존 식보다 전단강도 예측 정확도가 높은 근사 GHB Mohr 파괴포락선 수식화 방법을 제시하였다. 개선된 수식화 과정에서는 접선마찰각의 근사 정확도를 높이는 방법과 비선형 GHB 파괴포락선의 접선식을 활용하여 전단강도 근사값의 정확도를 높이는 방법이 이용되었다. 이 논문의 후반부에서는 전단강도 예측 정확성과 계산시간 측면에서 제안된 근사 GHB 파괴포락선들의 장단점을 논의하였다.
데이터 센터는 컴퓨터 시스템과 관련 구성요소를 수용하기 위한 물리적 환경시설로, 빅데이터, 인공지능 스마트 공장, 웨어러블, 스마트 홈 등 차세대 핵심 산업의 필수 기반기술이다. 특히, 클라우드 컴퓨팅의 성장으로 데이터 센터 인프라의 비례적 확장은 불가피하다. 이러한 데이터 센터 설비의 상태를 모니터링하는 것은 시스템을 유지, 관리하고 장애를 예방하기 위한 방법이다. 설비를 구성하는 일부 요소에 장애가 발생하는 경우 해당 장비뿐 아니라 연결된 다른 장비에도 영향을 미칠 수 있으며, 막대한 손해를 초래할 수 있다. 특히, IT 시설은 상호의존성에 의해 불규칙하고 원인을 알기 어렵다. 데이터 센터 내 장애를 예측하는 선행연구에서는, 장치들이 혼재된 상황임을 가정하지 않고 단일 서버를 단일 상태로 보고 장애를 예측했다. 이에 본 연구에서는, 서버 내부에서 발생하는 장애(Outage A)와 서버 외부에서 발생하는 장애(Outage B)로 데이터 센터 장애를 구분하고, 서버 내에서 발생하는 복합적인 장애 분석에 중점을 두었다. 서버 외부 장애는 전력, 냉각, 사용자 실수 등인데, 이와 같은 장애는 데이터 센터 설비 구축 초기 단계에서 예방이 가능했기 때문에 다양한 솔루션이 개발되고 있는 상황이다. 반면 서버 내 발생하는 장애는 원인 규명이 어려워 아직까지 적절한 예방이 이뤄지지 못하고 있다. 특히 서버 장애가 단일적으로 발생하지 않고, 다른 서버 장애의 원인이 되기도 하고, 다른 서버부터 장애의 원인이 되는 무언가를 받기도 하는 이유다. 즉, 기존 연구들은 서버들 간 영향을 주지 않는 단일 서버인 상태로 가정하고 장애를 분석했다면, 본 연구에서는 서버들 간 영향을 준다고 가정하고 장애 발생 상태를 분석했다. 데이터 센터 내 복합 장애 상황을 정의하기 위해, 데이터 센터 내 존재하는 각 장비별로 장애가 발생한 장애 이력 데이터를 활용했다. 본 연구에서 고려되는 장애는 Network Node Down, Server Down, Windows Activation Services Down, Database Management System Service Down으로 크게 4가지이다. 각 장비별로 발생되는 장애들을 시간 순으로 정렬하고, 특정 장비에서 장애가 발생하였을 때, 발생 시점으로부터 5분 내 특정 장비에서 장애가 발생하였다면 이를 동시에 장애가 발생하였다고 정의하였다. 이렇게 동시에 장애가 발생한 장비들에 대해서 Sequence를 구성한 후, 구성한 Sequence 내에서 동시에 자주 발생하는 장비 5개를 선정하였고, 선정된 장비들이 동시에 장애가 발생된 경우를 시각화를 통해 확인하였다. 장애 분석을 위해 수집된 서버 리소스 정보는 시계열 단위이며 흐름성을 가진다는 점에서 이전 상태를 통해 다음 상태를 예측할 수 있는 딥러닝 알고리즘인 LSTM(Long Short-term Memory)을 사용했다. 또한 단일 서버와 달리 복합장애는 서버별로 장애 발생에 끼치는 수준이 다르다는 점을 감안하여 Hierarchical Attention Network 딥러닝 모델 구조를 활용했다. 본 알고리즘은 장애에 끼치는 영향이 클 수록 해당 서버에 가중치를 주어 예측 정확도를 높이는 방법이다. 연구는 장애유형을 정의하고 분석 대상을 선정하는 것으로 시작하여, 첫 번째 실험에서는 동일한 수집 데이터에 대해 단일 서버 상태와 복합 서버 상태로 가정하고 비교분석하였다. 두 번째 실험은 서버의 임계치를 각각 최적화 하여 복합 서버 상태일 때의 예측 정확도를 향상시켰다. 단일 서버와 다중 서버로 각각 가정한 첫 번째 실험에서 단일 서버로 가정한 경우 실제 장애가 발생했음에도 불구하고 5개 서버 중 3개의 서버에서는 장애가 발생하지 않은것으로 예측했다. 그러나 다중 서버로 가정했을때에는 5개 서버 모두 장애가 발생한 것으로 예측했다. 실험 결과 서버 간 영향이 있을 것이라고 추측한 가설이 입증된 것이다. 연구결과 단일 서버로 가정했을 때 보다 다중 서버로 가정했을 때 예측 성능이 우수함을 확인했다. 특히 서버별 영향이 다를것으로 가정하고 Hierarchical Attention Network 알고리즘을 적용한 것이 분석 효과를 향상시키는 역할을 했다. 또한 각 서버마다 다른 임계치를 적용함으로써 예측 정확도를 향상시킬 수 있었다. 본 연구는 원인 규명이 어려운 장애를 과거 데이터를 통해 예측 가능하게 함을 보였고, 데이터 센터의 서버 내에서 발생하는 장애를 예측할 수 있는 모델을 제시했다. 본 연구결과를 활용하여 장애 발생을 사전에 방지할 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구에서는 Rheometrics Fluids Spectrometer(RFS II)를 사용하여 세 종류의 상용 반고형 식품(마요네즈, 토마토 케찹, 와사비)의 정상유동특성 및 소진폭 전단변형하에서의 동적 점탄성을 광범위한 전단속도와 각주파수 영역에서 측정하였다. 이들 측정결과로부터 정상유동특성의 전단속도 의존성 및 동적 점탄성의 각주파수 의존성을 보고하였다. 그리고 항복응력의 항을 갖는 몇 가지 점소성 유동모델을 사용하여 정상유동특성을 정량적으로 평가하고 이들 모델의 적용성을 비교.검증하였다. 나아가서 수정된 형태의 지수법칙 관계식을 도입하여 정상유동특성(비선형 거동)과 동적 점탄성(선형 거동)간의 상관관계에 대해 검토하였다. 이상의 연구를 통해 얻어진 결과를 요약하면 다음과 같다. (1) 반고형 식품류는 상당한 크기의 항복응력을 갖는 점소성 물질로서 전단속도가 증가할수록 정상류점도가 급격히 감소하는 shear-thinning 거동을 나타낸다. (2) Herschel-Bulkley 모델, Mizrahi-Berk 모델 및 Heinz-Casson 모델은 반고형 식품류의 정상유동거동을 잘 기술할 수 있다. 이들 중에서도 Heinz-Casson 모델이 가장 우수한 적용성을 갖는다 (3) 반고형 식품류는 임계 전단속도를 경계로 shear-thinning 특성이 변화한다. 즉 낮은 전단속도에 비해 높은 전단속도 영역에서 분산입자 응집체의 구조파괴가 더욱 활발하게 진행되어 보다 현저한 shear-thinning 특성을 나타낸다. (4) 저장 탄성률 및 손실탄성률은 양자 모두 각주파수가 증가할수록 점차로 증가하나 각주파수 의존성은 그다지 크지 않다. 또한 광범위한 각주파수 영역에서 탄성적 성질이 점성적 성질에 비해 보다 우세하게 나타난다. (5) 정상류점도, 동적점도 및 복소점도는 모두 power-law 모델의 거동을 잘 만족한다. 또한 정상유동특성과 동적 점탄성간의 상관관계는 수정된 형태의 지수법칙 관계식에 의해 잘 기술될 수 있다.
수자원관리에 중요한 육수학적 정보를 제공하기 위해 1993년 6월에서 1994년 5월까지 주암호에 대하여 월간 조사를 실시하였다. 표층의 투명도, 엽록소 a, 총질소, 총 인농도 및 일차생산력은 조사기간 각각 1.7${\sim}$4.5 m, 0.9${\sim}$12.5 mgChl/m$^{3}$, 0.53${\sim}$1.48 mgN/l, 6${\sim}$29 mgP/m$^{3}$, 304${\sim}$2,549mgCm$^{-2}$day$^{-1}$로 이들의 하계 평균농도로 산정한 주암호의 영양상태는 중영양호로 해당된다. 유역으로부터의 인 유입은 집중호우시에 다량 유입되기 때문에 총인 농도도 하계에 높고 동계에 낮다. 주암호의 연간 수면적당 인부하량은 0.94gPm$^{-2}$yr$^{-1}$로 부영양화 임계부하량(1.0gPm$^{-2}$yr$^{-1}$)에 거의 근접하고 있다. 주암호에서 식물플랑크톤에 대한 제한영양소 조사결과 인과 질소가 동시에 성장을 제한하는 요소로 나타났다. 식물플랑크톤군집의 계절별 천이양상은 온대호수의 일반적 경향과 같이 동계에 춘계에는 규조류(Asterionella formosa, Aulacoseira granulata var. angustissima)가 우점하였고, 하계에는 남조류(Microcystis aeruginosa, M. sp., M. viridis)가 우점하였다. 동물플랑크톤은 요각류 유생이 연중 우점하였고 8월에는 요각류 유생 이외에 지각류인 Bosminopsis longirostris가 각각 우점하였다. 조사기간 주암호 퇴적물의 조사 정점별 유기탄소 및 인, 질소의 평균 함량은 각각 9.5${\sim}$14.0 mgC/g, 1.0${\sim}$1.82mgP/g, 0.51${\sim}$0.65mgN/g의 분포를 보여주었다. 주암호 유역으로부터의 유기물 유입량은 1,222 tonC/yr이며 식물플랑크톤의 일차생산에 의한 자체생성유기물량은 6,718 ton/yr으로 전체 유기물부하량중 자체생성 유기물 비율이 대부분을 차지했다. 주암호의 부영양화를 방지하기 위해 앞으로의 유역관리는 점오염원의 관리와 더불어 비료사용량의 축소, 축산분뇨의 적절한 처리, 토양유실방지등 유역의 비점오염원에 대한 관리에 더욱 집중해야 할 것으로 보인다.
지표면의 환경변화를 관측하는 것은 토지사용과 기후변화, 기상연구, 농업, 지표면의 에너지 균형 및 환경시스템에 매우 중요한 연구로 이용되어지고 있다. 최근 위성영상을 이용한 변화탐지는 국지 단위 환경변화 탐지를 위해 그 필요성이 높아지고 있는 실정이며, 특히 잦은 개발과 변화로 주기적인 탐지가 필요한 도심지역의 변화탐지는 국토환경변화 및 지역계획 연구에 대한 효율적인 의사결정 지원이 가능하므로 그 활용성이 매우 높아지고 있다. 이러한 배경으로, 위성 영상을 이용한 원격탐사 자료를 활용한 분석은 비교적 짧은 시간에 광범위한 지역의 영상 정보를 취득할 수 있기 때문에 국토 환경변화 관리 분야에서의 적용 가능성이 높다. 본 연구에서는 인공위성 자료를 활용하여 변화탐지를 수행할 때 공간정보 추출의 정확성을 높이는 기술 개발을 위해 시계열자료의 통계적 분석을 통한 변화탐지기법 개발을 수행하였다. 전처리된 자료를 이용하여 정규화 식생지수를 산출하고 K-mean clustering 무감독 분류를 통해 처리된 데이터를 연구영역의 10년간 자료를 이용한 평균 정규화 식생지수 값과 표준편차 값을 계산하여 각각의 화소별 상대적인 변화량을 측정하여 변화 정도를 탐지하였다. 일반적으로 변화 탐지 수행 시, 태양광 채널을 이용할 경우 기하학적 특성에 의해 발생하는 방향성 효과를 보정하여야 한다. 본 연구에서는 대기 보정과 방향성 보정이 수행된 중 저해상도 정규화 식생지수를 이용하여 객관적인 변화 임계치 값을 결정하였다. 연구결과 반사도 값의 차이를 이용한 변화탐지보다 객관적이고 명확하게 변화지역을 탐지할 수 있었다.
본 연구의 기본개념은 개별 차량이 대기차량 검지기를 통과할 때 "점유시간이 길다면 곧 차량은 정체하고 있다."라는 아주 기본적인 명제에서 출발하고 있다. 즉 차량의 속도를 고려하지 않고, 점유시간과 정체도는 비례한다는 개념으로부터 차량의 점유시간에서 정체도의 개념을 바로 유추하는 것이다. 본 연구에서 수행한 결과만을 놓고 본다면, 본 연구에서 제안하는 방식인 지점속도 대신 주기단위 점유율을 사용하는것이 모형이 정확도와 대기길이 추정의 신뢰도 측면에서 공히 우월한 결과를 얻었다. 이외 운영자 측면에서의 이점으로는 긴존 방식에서 요구되는 모수 s1, s2, Thdoc 값을 현장에 맞게 최적화 할 필요 없이 점유율을 곧 바로 정체도로 사용할 수 있다는 장점도 매력적일 수 있다. 점유율 방식을 사용할 경우 물론 현장 상황에 따라 조정되어야 할 변수들이 있겠지만, 기정값으로는 기존 임계정체도에서 사용하는 값인 0.7 대신에 0.20 - 0.30 정도가 적당한 것으로 분석되었다. 단, 제안 모형의 한계로는 본 모형은 누적 점유시간을 계측 주기시간 동안의 점유율을 사용하기 때문에 만일 대기차량이 형성되어 있는 동안 차량이 검지기를 점유하지 않을 때는 상당한 오차를 가지게 된다는 문제가 있다. 따라서 제안방식의 모형의 추정 신뢰도를 제고하기 위해서는 현재 상류부 대기길이용 검지기인 1.8m X 1.8m 크기의 검지기를 차량흐름 방향으로 크게 하거나 아니면 아예 검지기를 쌍으로 설치하는 것이 필요하다고 하겠다. 또한 COSMOS 시스템에서의 신뢰도 높은 대기길이 추정 기능은 과포화시 효율적인 신호제어에 필수적으로 요구되는 기능으로 향후 이와 관련된 후속연구가 활발히 진행되기를 바란다.그리고 매트릭스는 $256\times512$ 였다. MRI촬영자료에서 관절연골부위를 픽셀단위로 비교분석 하였다. 배양이 끝난 관절연골은 hematoxylin & eosin, toluidine blue, alcian blue, trichrome 염색 등을 시행하여 관찰하였다. 결과 : Dimethylmethylene blue를 이용한 GAG의 정량분석결과 배양시간증가에 따라 GAG의 농도가 비례적으로 증가하였다. $Gd(DTPA)^{2-}$ 첨가된 trypsin배양에서 관절연골의 T1 강조 영상에서의 신호강도는 trypsin 배양에 비하여 평균 $42.0\%$ 증가하였고 4시간과 5시간배양에서는 trypsin에서만 배양한 관절연골에 비하여 신호강도가 더욱 뚜렷하게 증가되었다 (p<0.05). 관절연골의 T1, T2, rho 이완시간은 배양시간에 따라 유의성 있는 차이가 관찰되지 않았으나 $Gd(DTPA)^{2-}$ 첨가된 trypsin배양에서 T1이완시간의 증가가 관절연골의 표층부와 이행부에서 측정되었다. 조직검사결과 trypsin 배양의 관절연골에서 toluidine blue와 alcian blue염색에서 결손이 관찰되었다. 결론 : Trypsin 배양시간에 따라 관절연골의 GAG결손을 정량적으로 확인할 수 있었고 픽셀크기 $97.9\times195\;{\mu}m$인 MRI로 $Gd(DTPA)^{2-}$-조영증강 및 이완시간을 측정할 수 있었다. 배양시간에 따른 GAG결손은 T1, T2, rho 이완시간보다 $Gd(DTPA)^{2-}$-조영증강에서
협업 필터링(Collaborative Filtering)은 유용성과 정교성 면에서 가장 성공적인 추천 알고리즘으로 평가받으며 산업계나 학계에서 많이 활용 및 연구되고 있지만, 기본적으로 사용자들이 평가한 점수에만 기반하여 추천결과를 생성하는 한계점이 있다. 이에 본 연구는 사용자가 상품을 구매할 때 자신이 신뢰하는 타인의 추천을 더 적극적으로 수용할 것이라는 점에 착안하여, 사용자의 평점 외에 사용자 간 신뢰관계를 소셜네트워크분석으로 분석한 결과를 추가로 반영하는 추천 알고리즘들을 제안하였다. 구체적으로 본 연구에서는 소셜네트워크분석에서 네트워크 내의 중심적 위치를 나타내는 척도인 내향 및 외향 중심성을 활용하여 사용자 간 유사도를 산출하는 알고리즘들과 사용자 신뢰 네트워크를 탐색하여 추천 대상이 되는 사용자가 직접 간접적으로 신뢰하는 사용자의 평가점수를 보다 높게 반영하는 알고리즘을 제안한 뒤 그 성능을 비교해 보았다. 실제 데이터에 적용하여 분석한 결과, 사용자 신뢰 네트워크의 내향 중심성 지수를 조건 없이 적용한 경우에는 오히려 정확도의 감소만을 야기하는 것으로 나타났고, 일정 임계치 이상의 외향 중심성을 갖는 사용자에 한해 내향 중심성 지수를 고려한 추천 알고리즘은 전통적인 협업 필터링에 비해 약간의 정확도 개선이 이루어짐을 확인할 수 있었다. 아울러, 사용자 신뢰 네트워크를 기반으로 탐색하는 알고리즘이 가장 우수한 성능을 보이는 것을 알 수 있었으며, 전통적인 협업 필터링과 비교해서도 통계적으로 유의한 수준의 정확도의 개선이 이루어짐을 확인할 수 있었다.
본(本) 논문(論文)에서는 기업결합(企業結合)에 의한 경쟁력향상(競爭力向上)이 어떤 특정 조건하에서 자국(自國)의 총후생(總厚生)을 향상시킬수 있음을 보여주고 있는데 이러한 분석결과(分析結果)는 두가지 측면에서 유용(有用)하다 하겠다. 첫째로는 정책(政策)을 수립하는데 입장(立場)에서는 국제경쟁력(國際競爭力) 향상(向上)을 위한 독과점규제의 완화가 어떤 조건하(條件下)에서 유리(有利)한 정책이 될 것인지를 검토(檢討)하는 것이 중요하며, 둘째로 국내총후생수준(國內總厚生水準)의 증가에 필요한 임계비용절감수준(臨界費用節減水準)의 명시적(明示的)인 도출(導出)은 독과점법(獨寡占法)의 면제(免除)가 사회적으로 유익하기 위한 필수조건(必須條件)들을 충족(充足)시키지 못하는 산업(産業)들을 사전적으로 가려내는 경제적(經濟的)인 규칙을 제공해 줄 수 있기 때문이다. 시장개방(市場開放) 및 국제화(國際化)의 진전에 따라 최근 우리나라에서도 각 산업(産業)에 대한 규제(規制)가 완화되는 추세에 있고 경쟁력(競爭力)을 향상시키는 한 방편으로서 국내기업의 대형화(大型化)가 장려되는 경향도 보인다. 경제력 집중현상에 대한 우려보다는 경쟁력제고(競爭力提高)에 우위를 두고 기업결합규제정책(企業結合規制政策)을 보다 신축적으로 운용하려는 입장은 1986년 제정된 '공업발전법(工業發展法)'과 최근의 '금융기관(金融機關)의 합병(合倂) 및 전환(轉換)에 관한 법률(法律)(안(案))'에 잘 반영되어 있다. 본고(本稿)에서의 분석(分析)에 따르면 국제화시대에 부응한 이러한 정책변화(政策變化)의 필요성은 인정되지만, 경쟁력(競爭力) 배양(培養)이라는 애초의 목표가 좌절되지 않기 위해서는 합병(合倂)에서 기인하는 효율성향상(效率性向上)의 잠재력에 대한 실증적인 뒷받침과 더불어 대형화가 초래할 수 있는 비효율성(非效率性)을 최대한 줄이기 위한 노력도 병행해야 할 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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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
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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
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- 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.