Proceedings of the Korea Database Society Conference
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1999.06a
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pp.415-421
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1999
Altman의 연구(1965, 1977)나 Beaver의 연구(1986)와 같은 전통적 예측모형은 분석자의 판단에 따른 예측도가 높은 재무비율을 선정하여 다변량판별분석(MDA: multiple discriminant analysis), 로지스틱회귀분석 등과 같은 통계기법을 주로 이용해 왔으나 1980년 후반부터 인공지능 기법인 귀납적 학습방법, 인공신경망모형, 유전모형 둥이 부실기업예측에 응용되기 시작했다. 최근 연구에서는 인공신경망을 활용한 변수 및 모형개발에 관한 보고가 있다. 그러나 지금까지의 연구가 주로 기업의 재무적 비율지표를 고려한 모형에 치중되었으며 정성적 자료인 비재무지표에 대한 검증과 선정이 자의적으로 이루어져온 경향이었다. 또한 너무 많은 입력변수를 사용할 경우 다중공선성 문제를 유발시킬 위험을 내포하고 있다. 본 연구에서는 부실기업예측모형을 수립하기 위하여 정량적 요인인 재무적 지표변수와 정성적요인인 비재무적 지표변수를 모두 고려하였다. 재무적 지표변수는 상관분석 및 요인분석들을 통하여 유의한 변수들을 도출하였으며 비재무적 지표변수는 조직생태학내에서의 조직군내 조직사멸과 관련된 생태적 과정에 대한 요인들 중 조직군 내적요인으로 조직의 연령, 조직의 규모, 조직의 산업밀도를 도출하여 4개의 실험집단으로 분류하여 비재무적 지표변수를 보완하였다. 인공신경망은 다층퍼셉트론(multi-layer perceptrons)과 역방향 학습(back-propagation )알고리듬으로 입력변수와 출력변수, 그리고 하나의 은닉층을 가지는 3층 퍼셉트론(three layer perceptron)을 사용하였으며 은닉충의 노드(node)수는 3개를 사용하였다. 입력변수로 안정성, 활동성, 수익성, 성장성을 나타내는 재무적 지표변수와 조직규모, 조직연령, 그 조직이 속한 산업의 밀도를 비재무적 지표변수로 산정하여 로지스틱회귀 분석과 인공신경망 기법으로 검증하였다. 로지스틱회귀분석 결과에서는 재무적 지표변수 모형의 전체적 예측적중률이 87.50%인 반면에 재무/비재무적 지표모형은 90.18%로서 비재무적 지표변수 사용에 대한 개선의 효과가 나타났다. 표본기업들을 훈련과 시험용으로 구분하여 분석한 결과는 전체적으로 재무/비재무적 지표를 고려한 인공신경망기법의 예측적중률이 높은 것으로 나타났다. 즉, 로지스틱회귀분석의 재무적 지표모형은 훈련, 시험용이 84.45%, 85.10%인 반면, 재무/비재무적 지표모형은 84.45%, 85.08%로서 거의 동일한 예측적중률을 가졌으나 인공신경망기법 분석에서는 재무적 지표모형이 92.23%, 85.10%인 반면, 재무/비재무적 지표모형에서는 91.12%, 88.06%로서 향상된 예측적 중률을 나타내었다.
Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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1999.03a
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pp.415-421
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1999
Altman의 연구(1965, 1977)나 Beaver의 연구(1986)와 같은 전통적 예측모형은 분석자의 판단에 따른 예측도가 높은 재무비율을 선정하여 다변량판별분석(MDA:multiple discriminant analysis), 로지스틱회귀분석 등과 같은 통계기법을 주로 이용해 왔으나 1980년 후반부터 인공지능 기법인 귀납적 학습방법, 인공신경망모형, 유전모형 등이 부실기업예측에 응용되기 시작했다. 최근 연구에서는 인공신경망을 활용한 변수 및 모형개발에 관한 보고가 있다. 그러나 지금까지의 연구가 주로 기업의 재무적 비율지표를 고려한 모형에 치중되었으며 정성적 자료인 비재무지표에 대한 검증과 선정이 자의적으로 이루어져온 경향이었다. 또한 너무 많은 입력변수를 사용할 경우 다중공선성 문제를 유발시킬 위험을 내포하고 있다. 본 연구에서는 부실기업예측모형을 수립하기 위하여 정량적 요인인 재무적 지표변수와 정성적 요인인 비재무적 지표변수를 모두 고려하였다. 재무적 지표변수는 상관분석 및 요인분석들을 통하여 유의한 변수들을 도출하였으며 비재무적 지표변수는 조직생태학내에서의 조직군내 조직사멸과 관련된 생태적 과정에 대한 요인들 중 조직군 내적요인으로 조직의 연령, 조직의 규모, 조직의 산업밀도를 도출하여 4개의 실험집단으로 분류하여 비재무적 지표변수를 보완하였다. 인공신경망은 다층퍼셉트론(multi-layer perceptrons)과 역방향 학습(back-propagation)알고리듬으로 입력변수와 출력변수, 그리고 하나의 은닉층을 가지는 3층 퍼셉트론(three layer perceptron)을 사용하였으며 은닉층의 노드(node)수는 3개를 사용하였다. 입력변수로 안정성, 활동성, 수익성, 성장성을 나타내는 재무적 지표변수와 조직규모, 조직연령, 그 조직이 속한 산업의 밀도를 비재무적 지표변수로 산정하여 로지스틱회귀 분석과 인공신경망 기법으로 검증하였다. 로지스틱회귀분석 결과에서는 재무적 지표변수 모형의 전체적 예측적중률이 87.50%인 반면에 재무/비재무적 지표모형은 90.18%로서 비재무적 지표변수 사용에 대한 개선의 효과가 나타났다. 표본기업들을 훈련과 시험용으로 구분하여 분석한 결과는 전체적으로 재무/비재무적 지표를 고려한 인공신경망기법의 예측적중률이 높은 것으로 나타났다. 즉, 로지스틱회귀 분석의 재무적 지표모형은 훈련, 시험용이 84.45%, 85.10%인 반면, 재무/비재무적 지표모형은 84.45%, 85.08%로서 거의 동일한 예측적중률을 가졌으나 인공신경망기법 분석에서는 재무적 지표모형이 92.23%, 85.10%인 반면, 재무/비재무적 지표모형에서는 91.12%, 88.06%로서 향상된 예측적중률을 나타내었다.
Journal of the korean veterinary medical association
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v.44
no.8
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pp.723-748
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2008
본 연구는 동물병원 산업에서 동물병원의 시장지향성 활동과 동물병원의 공급업체와의 관계지향성 활동이 동물병원의 사업성과/재무적 및 비재무적에 어떠한 영향을 미치는지 체계적으로 분석하고, 동물병원 경영자의 특성 (경영자의 근속연수)과 동물병원의 사업입지가 이들 영향관계에서 어떠한 조절역할을 하는지를 분석하고자 하였다. 분석 결과, 동물병원의 시장지향성 활동은 동물병원의 재무적 성과와 비재무적 성과 모두에 유의적으로 영향을 미쳤다. 또한 동물병원의 시장지향성 활동은 동물병원 경영자의 근속연수에 따라 사업성과에 유의적인 영향을 미치나, 동물병원의 입지에 따른 동물병원의 시장지향성은 동물병원의 사업성과 유의적인 영향을 미치지 않은 것으로 나타났다. 한편 동물병원의 공급업체와의 관계지향성 활동은 동물병원의 재무적 성과 및 비재무적 성과에 대부분 정의 방향으로 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한 동물병원 경영자의 근속연수에 따라 공급업체와의 관계지향성 활동이 동물병원의 사업성과에 미치는 영향에 관한 연구에서, 경영자가 4년 이상 장기간 근속한 경우 관계지향성 활동이 재무적 성과와 비재무적 성과에 정의 방향으로 영향을 미치지 않았고 비재무적 성과에는 비교적 약하게 영향을 미치는 것으로 나타났다. 동물병원의 사업입지에 따라 관계지향성 활동이 동물병원의 사업성과에 미치는 영향에 관한 연구결과에서, 비 수도권에서 공급업체와의 관계지향성 활동이 재무적 및 비재무적 성과에 매우 유의하게 영향을 미치는 것으로 나타났고, 수도권에서는 관계지형성활동이 재무적 및 비재무적 성과에 모두 영향을 주지 않는 것으로 나타났다. 요약하면, 동물병원의 시장지향성 활동과 공급업체와의 관계지향성 활동이 동물병원의 재무적 및 비재무적 사업성과에 미치는 영향에 관한 전반적인 연구에서, 시장지향성은 동물병원의 사업성과에 일관되게 영향을 미치지만, 공급업체와의 관계지향성 활동은 경영자의 근속기간 및 사업입지에 따라 사업성과에 다른 영향을 미치는 것으로 나타났다. 즉, 동물병원 경영자의 근속연수나 사업입지에 따라 동물병원의 사업전략을 선택적으로 접목해야 함을 알 수 있다. 마지막으로 연구결과에 따른 시사점, 연구의 한계점과 향후 연구방향에 대해 논의를 하였다.
본 연구는 기존의 재무관리이론과 중소기업이론의 관점에서 중소기업의 자본구조를 결정하는 재무적 제 요인을 비상장 비등록 중소기업의 자료를 이용하여 분석하였다. 기존의 자본구조결정이론이 제시하는 변수 외에 중소기업의 고유요인으로 경영자위험과 업력을 분석에 포함시켰다. 중소기업의 재무레버리지 사용에 유의적인 영향을 미치는 요인들은 담보가치, 성장성, 업종, 기업규모, 수익성, 그리고 중소기업고유요인으로 설정된 경영자위험의 여섯으로 나타났다. 담보로 사용할 수 있는 고정자산의 비중이 크며 성장성이 높고 기업규모가 큰 제조업을 하는 기업은 그렇지 않은 기업에 비하여 부채를 많이 사용하는 것으로 나타났다. 그러나 수익성이 높아 사내유보를 많이 한 기업, 현금흐름이 불안정하여 경영자의 통제권에 대한 위험이 높은 기업은 부채를 적게 사용하는 것으로 나타났다. 장 단기부채의 사용에 따른 재무행태의 차이점 분석에서는 장기에 걸쳐 결정되는 담보가치와 기업규모 변수는 단기차입금의 결정에는 영향을 미치지 못하는 것으로 분석되었다. 그리고 중소기업은 경영자위험을 단기차입금이 아닌 장기차입금의 축소를 통하여 헤지하는 것으로 나타났다. 또한, 기업형태별로 즉, 법인기업과 개인기업으로 나누어 재무레버리지 결정의 차이점을 분석하였는데 개인기업은 법인기업에 비하여 그 행태가 매우 단순한 것으로 나타났다. 개인기업의 장기차입금 모형에서 의미 있는 변수로는 정보의 비대칭성을 완화시켜줄 수 있는 담보가치, 기업규모의 두 변수로 분석되었다. 그러나 개인기업의 단기차입금 분석에서는 유의적인 변수를 찾을 수가 없었다. 이러한 사실은 개인기업이 규모의 절대적 왜소와 경영능력의 열악함으로 재무레버리지의 사용에 있어서 법인기업에 비하여 불리한 위치에 있음을 의미하며, 같은 이유로 개인기업에 대하여는 재무레버리지 결정에 대한 논리적 설명이 일정 부분에서는 불가능함을 시사한다고 하겠다.
The central purpose of this study is to examine the relationships among learning and growth perspective, internal business process perspective, custom perspective, financial perspective, and general performance. To achieve this purpose, this study uses Kaplan and Norton's(1996) Balanced Scorecard Model theory. A field survey was undertaken through questionnaire sampling a population of construction companies. The data was collected from 185 firms in Korea for the analysis. The major findings of this study can be summarized as follows; Theoretical consideration and empirical study indicate statistically significant relationship(F=7.68, p=0.000). Especially, Financial perspective appeared to mediate the relationship between non-financial perspectives and general performance. It concludes that Non-financial perspectives significant affect the financial perspective and general performance. But, there are several limitations and directions for future research that should be noted. The potential limitation of this study concerns sampling and for selection process. Future research needs to reduce potential bias by collecting data which allows multiple industries for a subset of the sample.
사명은 기업의 정체성을 나타내는 가장 중요한 요소 중 하나이다. 사업영역 변경, 이미지 개선, 영문이름 정정 등 다양한 이유와 필요성 때문에 사명을 변경하는 기업들이 있다. 이러한 사명 변경을 하는 기업의 재무적 특성은 어떠할까에 대한 답을 찾고자 하는 것이 본 연구이다. 사명 변경에 대한 국내 연구는 매우 드물다. 일부 연구에서 사명 변경에 대한 증권시장의 반응에 대하여 분석한 경우가 있으며, 상호 변경이 영업성과에 미치는 영향을 검토한 적은 있다. 그러나 사명 변경 기업이 갖는 재무적 특성에 대한 연구는 전무한 실정이다. 본 연구는 사명 변경기업을 실험집단으로 하고 동종 산업내의 유사한 규모의 기업을 통제집단으로 하여 사명 변경 기업이 상대적으로 갖는 재무적 특성을 분석한다. 주요 재무적 특성으로는 수익성, 활동성, 유동성, 안전성, 성장성 등을 대상으로 하며, 각각의 특성 내에서 2-3개의 측정 변수를, 이론적인 토대하에 선정하여 그 특징을 분석한다.
본 연구는 농업경영체 종사자를 대상으로 SNS 활용을 조절변수로 하여 내부마케팅요인이 기업성과에 미치는 영향에 관하여 분석하였다. 내부마케팅요인을 교육훈련, 커뮤니케이션으로 및 보상시스템으로 구분하고 기업성과를 재무적성과와 비재무적성과의 하위변수로 설정하였다. 농업경영체 종사자들로부터 수집한 설문지 349부를 실증분석에 사용하였다. SPSS v22.0과 Process macro v3.4를 사용한 분석결과는 첫째, 커뮤니케이션과 보상시스템은 재무적성과에 유의한 영향을 미치고 교육훈련은 재무적성과에 유의한 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 둘째, 커뮤니케이션은 비재무적성과에 유의한 영향을 미치며 교육훈련은 비재무적성과에 부(-)의 유의한 영향을 미치고 보상시스템은 비재무적성과에 유의한 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 셋째, SNS 활용은 내부 마케팅요인과 재무적성과 간의 관계를 유의하게 조절하는 것으로 나타났다. 넷째, SNS 활용은 내부마케팅요인과 비재무적성과 간의 관계를 유의하게 조절하는 것으로 나타났다. 본 연구는 농업경영체의 성과에 영향을 미치는 내부마케팅요인을 발굴했다는 의의를 가진다. 후속 연구로는 매개변수의 발굴로 형성된 매개모형에 대한 연구와 추가로 매개변수가 도입된 조건부과정 모형을 통한 조절된 매개분석을 위한 연구가 필요할 것으로 보인다.
재무관리의 모든 영역을 완벽하게 이해하기 위하여는 기업재무관리와 투자론을 비롯하여 금융산업 전체에 대한 연역적 방법에 의한 이론의 정립과 실증분석을 통한 이론의 정립이 관건이라 할 수 있다. 이 논문에서는 실증 분석을 수행함에 있어 우리나라에서 활발하게 논의가 진행되지 않는 시계열분석의 영역을 살펴보았다. 그것은 이와 같은 분야를 천착해 봄으로써 이 분야가 재무관리에 대한 통찰력과 현실 적합성의 판단력을 배양하는데 큰 공헌을 할 수 있으리라는 믿음 때문이다. 이 논의를 통하여 시계열 분석에 대한 활발한 연구가 진행되기를 기대하고 있다. 시계열 확률과정에 대한 재무관리이론을 연역적으로 도출하기는 용이하지 않다. 시계열 분석에서 제시되는 여러 방법론을 재무관리의 시계열에 적용하여 그 시계열의 성질과 특성을 파악하면 그것이 그대로 현실에 적용될 수 있을 것이다. 이러한 연구의 결과는 어떤 형태로든 연역적 방법에 의한 이론의 정립에 깊은 영향을 미칠 것이다. 뿐만 아니라 연속시간의 틀과 이시적(異時的) 양태하(樣態下)에서 많은 재무관리 모형들이 개발되고 있으며, 동태적 상황을 해명하는 의도에서 이 모형들이 연구되고 있는 만큼 시계열 분석은 이 분야에 직접적으로 이용될 수 있다. 시계열 분석에서 제시된 많은 모형들이 재무관리의 실증적 현상을 설명하는데 효과적으로 활용될 수 있다. 뿐만 아니라 현재 연역적으로 개발된 모형들이 설명할 수 없는 부분을 시계열 분석이 직접적으로 해명할 수 있는 능력을 확보하고 있음도 제시되었다. 증권의 현가모형(現價模型), 이자율의 기간구조, 효율적 시장가설도 주가의 변동성 등은 시계열 분석의 다양한 기법을 사용하여 검증되어야 하며, 이 경우 특히 분산의 추정방법을 여러 측면에서 개발해 야 할 것이다. 시계열 분석에서는 두개 또는 그 이상의 기법을 하나로 통합하는 방법이 있을 수 있다. ARIMA와 ARCH가 결합되는 것을 본 바 있다. 구조적(構造的) 변화(變化)(structural change)모형(模型)과 ARCH의 결합도 가능하다. 다른 분야로서는 변동성(變動性)에 관한 연구이다. 변동성(變動性)에 관한 연구는 variance bounds test에 한정된 감이 있으나 정보와 변동성의 관계가 중요시되고 있는 만큼 정보집합과 시계열 분석 기법의 결합은 변동성의 연구에 새로운 지평을 열어줄 것으로 보인다. 따라서 정보집합의 형성에 따라 새로운 추정방법이 개발될 여지가 풍부하다.
Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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1999.10a
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pp.139-148
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1999
오늘날 기술집약적인 벤처기업들에 대한 관심이 집중되고 있다. 소수의 진취적인 벤처기업들이 기술개발 및 신상품 개발 등 두드러진 활약을 보이고 있기 때문이다. 그러나 실제 이 벤처기업의 성공 가능성은 그렇게 높지 않다. 특히 벤처기업 환경이 아직 미약한 국내의 경우 위험부담이 훨씬 더 크다. 이러한 벤처기업 환경에서 투자대상 벤처기업을 선정하는 것은 매우 전략적인 의사결정이다. 일반적으로 일반 벤처투자가들은 관심이 있는 산업에 해당하는 기업의 사업계획서와 기초적인 관련 정보를 토대로 투자여부를 결정한다. 그렇지만 실제로는 이와 같은 분석에 필수적으로 요구되는 정보가 불확실할 뿐만 아니라 기술분야에 대한 전문적 지식도 부족하기 때문에 투자 여부를 결정하는 것은 매우 복잡하고 어려운 문제이다. 그러므로 투자대상 벤처기업의 선정을 효과적으로 지원해주는 체계적인 접근이 필요하다. 특히 벤처 사업과 관련된 기술 동향 및 수준 등에 관련된 전문 지식과 경험이 체계적으로 제공되어야 하고 또한 벤처 투자가의 개인적 경험과 판단이 평가 프로세스에 직접적으로 반영될 수 있어야 한다. 이에 본 연구에서는 전문가의 지식과 경험을 체계화하고 투자가의 개인적 판단을 효과적으로 수용할 수 있는 전문가시스템의 접근방법을 제시하고자 한다. 투자대상 벤처기업의 선정을 위한 전문가시스템을 구축하기 위해 본 연구에서는 다양한 정보수집 과정을 거쳤다. 우선 벤처 투자와 관련된 기존 문헌을 심층 분석하였으며 아울러 벤처 투자 업계에서 활약중인 전문 벤처캐피탈리스트들과의 수차례 인터뷰를 통해 벤처기업 평가의 주요 요인과 의사결정 과정을 파악할 수 있었다. 이러한 과정을 통하여 본 연구에서는 벤처 투자의 90%를 차지하는 정보통신분야에 속한 기법 중에서 투자대상 벤처기업의 선정을 위한 전문가시스템을 구축중이다.의 밀도를 비재무적 지표변수로 산정하여 로지스틱회귀 분석과 인공신경망 기법으로 검증하였다. 로지스틱회귀분석 결과에서는 재무적 지표변수 모형의 전체적 예측적중률이 87.50%인 반면에 재무/비재무적 지표모형은 90.18%로서 비재무적 지표변수 사용에 대한 개선의 효과가 나타났다. 표본기업들을 훈련과 시험용으로 구분하여 분석한 결과는 전체적으로 재무/비재무적 지표를 고려한 인공신경망기법의 예측적중률이 높은 것으로 나타났다. 즉, 로지스틱회귀 분석의 재무적 지표모형은 훈련, 시험용이 84.45%, 85.10%인 반면, 재무/비재무적 지표모형은 84.45%, 85.08%로서 거의 동일한 예측적중률을 가졌으나 인공신경망기법 분석에서는 재무적 지표모형이 92.23%, 85.10%인 반면, 재무/비재무적 지표모형에서는 91.12%, 88.06%로서 향상된 예측적중률을 나타내었다.ting LMS according to increasing the step-size parameter $\mu$ in the experimentally computed. learning curve. Also we find that convergence speed of proposed algorithm is increased by (B+1) time proportional to B which B is the number of recycled data buffer without complexity of computation. Adaptive transversal filter with proposed data recycling buffer algorithm could efficiently reject ISI of channel and in
Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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2000.11a
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pp.479-488
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2000
다양한 재무정보를 이용하여 기업간 경쟁적 벤치마킹을 수행하는 것은 매우 어려운 작업인 동시에 분석에 상담한 시간이 소요된다. 본 연구에서는 재무정보를 이용한 기업간 경쟁적 벤치마킹을 효과적으로 수행하기 위하여 대표적인 자율신경망 모형인 자기조직화 신경망을 분석에 이용하였다. 자기조직화 신경망은 다차원적인 재무자료를 2차원 출력 공간으로 투영함으로써 결과를 시각화하는데 매우 효과적이며, 시각화된 결과는 재무적인 경쟁우위에 따라 기업을 군집화함으로써 효과적인 경쟁적 벤치마킹을 수행할 수 있도록 한다. 본 연구에서는 1998년. 1999년, 그리고 2000년 상반기까지의 국내 제조업체 재무구조 분석사례에 자기조직화 신경함을 적용하여 재무적 경쟁우위에 따른 기업들의 군집화 모형으로서의 가능성을 제시하였다.
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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.