최근 해외뿐만 아니라 국내에서도 헬스케어 산업에 대한 투자가 지속적으로 증가하고 있다. 그러나 시간과 비용이 많이 들어가는 헬스케어 산업의 특성은 창업 활성화 및 투자에 제약이 되고 있다. 이 때문에 IT산업 분야의 스타트업 기업에 적용되어 효용성을 인정받고 있는 린스타트업 방법론이 헬스케어 산업 분야의 스타트업에도 적용 가능한지를 살펴보는 것은 중요한 의미를 갖는다고 하겠다. 본 연구에서는 헬스케어 산업분야에서 기술력을 바탕으로 창업하여 벤처캐피탈 투자유치 및 코스닥 상장까지 이룬 기업의 사례를 통해서 IT 산업분야 초기 창업기업에 적용되어 왔던 린스타트업(Lean Startup)이론의 응용 가능성을 모색하고자 하였다. 헬스케어 산업분야의 특성 및 린스타트업 관점의 접근을 통한 사례연구의 함의는 다음과 같다. 첫째, 시제품의 테스트가 법으로 엄격히 규제되어 있는 헬스케어 산업분야의 기술창업일수록 린스타트업 이론에 의한 최소요건제품(MVP, Minimum Viable Product) 개발을 통한 가설검증이 중요하다. 둘째, 헬스케어 산업과 같이 전임상(pre-clinical study), 임상 시험 등 인허가 과정이 길고, 비용이 많이 들어가는 산업일수록 연구조직을 스타트업(Startup) 조직으로 구성하고 연구원의 기업가정신(Entrepreneurship)을 함양해야 된다. 셋째, 젊은 엔지니어의 기술창업을 활성화하기 위해서는 기업가정신 함양과 같은 응용인문학 교육과 더불어 린 스타트업과 같은 스타트업을 위한 차별화된 경영기법이 요구된다.
본 연구에서는 기업이 공시를 통해 시장에게 통보한 경영전략이 유형별로 기업의 장기실적 변화에 어떤 기여를 했는지를 분석하였다. 2002년 국내에서 공정 공시제도가 실행되면서 이사회 결의 시점에서 일반투자자도 기업의 경영전략을 손쉽게 알 수 있게 되었다. 기업이 공시된 내용에 충실하게 전략을 수행한다면, 향후 관찰되는 실적 및 성과와 이들 공시된 기업전략 간의 관계분석을 통해 어떤 전략이 기업의 장기성과를 높이는데 기여했으며 어떤 전략이 기업의 실적을 훼손하는데 작용했는지를 알 수 있을 것이다. 연구대상은 2003~2005년 기간에 우회상장을 통해 코스닥시장에 진입한 60개 기업으로 한정하였다. 신규로 거래소에 진입한 기업을 사용했을 매는 사건일 이전 공시가 없기 때문에 사건일 이후에 공시된 내용과 사건일 이후에 기록된 실적간의 관계를 분석하는데 문제가 적다. 또한 IPO보다는 우회상장을 통해 자본시장에 진입한 기업이 더욱 다양한 공시를 한다는 장점을 갖는다. 이들 표본기업에 대해 상장시점부터 1년 간 공시한 내용과 동기간의 주식 보유수익률 및 벤치마크포트폴리오 대비 초과보유수익률 간의 관계를 조사하였다. 연구결과, 우회상장 이후 구조조정의 증거가 되는 감자, 이사감사 퇴임 등의 활동과 새로운 투자의 증거가 되는 투자확대, 회사인수 등의 활동은 기업 가치를 장기적으로 향상시키는데 도움을 주고 있음이 밝혀졌다. 그러나 차입증가, 대표이사변경, 합병은 기업 가치를 장기적으로 떨어뜨리는 효과를 가져왔다. 따라서 우회상장 이후 차입을 늘리는 기업은 차입금을 효율적인 투자 안에 투입하기보다는 기타의 목적으로 사용하고, 대표이사를 변경하는 것은 구조조정의 일환 이라기보다는 우회상장 이후 진행되었던 구조조정이 효율적이지 못했다는 증거로 여겨질 수 있으며, 우회상장 이후 다시 타 기업과 합병을 진행하는 것은 또 다른 우회상장 등 주주 부를 하락시키는 활동이었다고 유추할 수 있다. 특히 감자, 합병, 차입 등에 대한 본 연구의 결과는 기존의 단기영향 분석결과와 상이하여, 향후 공시에 대한 단기효과 분석뿐만 아니라 장기효과 분석도 진행되어야 함을 시사하고 있다.
본 연구에서는 부채조달 없이 자본재조정을 실행할 수 있는 수단들에 초점을 맞추어 자본재조정이 자본구조 의사결정과 기업가치에 미치는 영향을 분석하였다. 이를 위해 자본재조정 수단들을 자본재조정 실행시 기업의 자본구조에 미치는 영향에 따라 부채비율 상승형(유상감자, 현금배당), 부채비율 불변형(무상감자, 자사주 소각), 부채비율 하락형(전환사채, 신주인수권부사채, 교환사채, 스톡옵션 등의 권리행사) 등으로 구분하여 자본재조정 실행이후에 기업의 자본구조 의사결정과 기업가치에 미치는 영향을 분석하였다. 분석을 위해서는 한국거래소의 유가증권시장과 코스닥시장에 상장되어 있는 총 22,814개 연도-기업 자료가 사용되었다. 분석방법으로는 패널자료를 이용한 2SLS법이 사용되었다. 실증분석 결과는 첫째, 기업이 부채비율 상승형 자본재조정을 실시하면 부채비율이 상승하여 재무구조가 악화되기 때문에 다음 기에는 부채비율을 낮출 수 있는 자본구조 의사결정을 하게 되고, 이러한 재무건전성을 추구하는 자본구조 의사결정은 시장으로부터 긍정적인 평가를 받게 되어 기업가치가 증가한다는 것을 확인하였다. 둘째, 부채비율 불변형 자본재조정은 기업의 자본구조 의사결정에는 영향을 미치지 않지만, 기업가치에는 정(+)의 영향을 미친다는 것을 알 수 있었다. 셋째, 기업의 부채비율 하락형 자본재조정이 실행되면 다음 기에는 부채를 확대하는 자본구조 의사결정이 선택되고, 이러한 부채 확대정책은 기업가치에 긍정적으로 영향을 미친다는 것을 알 수 있었다. 결론적으로 부채비율 상승형 자본재조정과 부채비율 하락형 자본재조정은 기업의 자본구조 의사결정에 영향을 미치고, 이렇게 결정된 자본구조 의사결정은 기업가치에 긍정적인 영향을 미친다는 것을 알 수 있었다.
최근 모바일 게임이 국내 코스닥 게임 기업들의 기업가치 순위를 좌우하기 시작하면서, 그동안 온라인게임 투자에 주력해왔던 벤처캐피털 등 투자 회사들이 모바일게임 및 모바일게임 기업 투자에 큰 관심을 보이고 있다. 아울러 2012년부터 본격화되기 시작한 엔젤투자자들과 엑셀러레이터들 중에서도 모바일게임 기업 투자가 증가하고 있다. 이러한 모바일 게임투자자들에게 가장 중요한 이슈는 모바일게임 기업 혹은 게임콘텐츠를 어떠한 방법으로 평가할 것인가 하는 것이다. 따라서 본 연구는 모바일게임 기업의 평가에 대한 평가기준과 평가항목을 도출하였다. 연구방법은 게임 수요자 및 공급자의 의견을 수렴하기 위하여 게임업계의 공급을 담당하는 개발사 및 경영자 그룹, 수요를 대변하는 게임전문가 및 투자사 그룹을 포함하는 전문가 20인을 선정하여 델파이 기법(Delphi Technique)에 따라 설문조사를 실시함으로써 모바일게임 기업을 평가할 수 있는 경영능력, 개발력, 게임성, 사업성, 운영능력 등의 5개 평가기준과 경영자의 신뢰도 등 20개의 세부 평가요소를 도출하였다. 또한 델파이 설문을 통하여 도출된 정성적인 요소의 중요도를 분석하기 위하여 AHP(Analytic Hierarchy Process) 이론에 근거하여 모바일게임 기업의 평가를 위한 평가요소의 계층분석도를 작성하였으며, 각 요소에 대한 쌍대비교(Pair-wise Comparison)를 통하여 그 중요도를 분석한 결과, 게임의 핵심적 재미(12.2%), 게임의 몰입도(10.3%), 보안 신뢰성(8.9%), 핵심개발자의 개발능력(7.6%) 등의 순으로 나타났다. 본 연구의 의의는 모바일게임 기업의 M&A나 혹은 프로젝트 투자를 진행함에 있어 모바일게임 기업을 평가하는 현실적 평가요소가 무엇이고 어떤 중요도에 의하여 평가할 것인가에 대한 보다 객관적인 방법론을 제시했다는 점이다.
본 연구는 중장년에게 있어 성공적 노화의 예측요인으로 입증된 신체적 인지적, 심리적, 사회적 요인과 성공적 노화 간의 구조적 관계를 통해 중장년에게 의미있는 성공적 노화의 선행요인을 규명하는 것을 연구목적으로 하였다. 이를 위하여 신체적 인지적, 심리적, 사회적 요인의 대표변인으로 주관적 건강상태, 인지기능, 자아존중감, 사회적 지지를 상정하였다. 연구대상은 대한민국 대표 기업공시채널 KINO(http://kind.krt.co.kr)에 등록된 유가증권, 코스닥, 코넥스 기업에 종사하는 근로자 359명을 대상으로 하였으며, SPSS 23.0과 Amos 21.0, M-plus 6.12 프로그램을 사용하여 분석을 실시하였다. 분석결과 첫째, 본 연구에서 설정한 성공적 노화 간의 구조적 관계에 대한 모형의 적합도는 RMSEA=.059, TLI=.932, CFI=.944로 적합도 지수의 기준값을 모두 충족시키는 것으로 나타났다. 둘째, 주관적 건강상태와 사회적지지만이 성공적 노화에 영향을 미치는 예측변수로 나타났으나 인지기능과 자아존중감은 성공적 노화에 유의한 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 셋째, 신체적, 심리적, 사회적 요인 중 사회적 요인인 사회적 지지가 중장년의 성공적 노화에 가장 많은 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 이는 성공적 노화에 있어 기존 선행연구와 배치되는 결과이며 생애주기에 따라 성공적노화에 미치는 영향요인이 다름을 시사한다. 즉, 중장년은 사회적 관계망 내에서 자신의 역할을 인식하며, 일을 통해 본인의 정체성과 의미를 확립하고 있음에 따라 사회적 지지가 성공적 노화를 촉진시키는데 있어 가장 중요하다고 할 수 있다. 본 연구는 무엇보다도 우리나라의 상황적 맥락이 반영된 중장년을 대상으로 성공적 노화의 모형을 탐색하였다는데 큰 의의가 있다.
본 연구는 코스닥 시장에 상장 폐지된 중소제조기업의 재무자료를 이용하여 다변량 판별분석모형, 로지스틱회귀분석모형 그리고 인공신경망분석모형을 구축하고 이들의 예측력을 비교분석하였다. 표본기업은 2009년에서 2012년까지 상장 폐지된 83개의 부실기업과 83개의 정상기업 총166개사로 정하였다. 166개사 중에서 무작위로 부실기업50개사와 정상기업 50개사 총100개사를 선정하여 훈련용 표본(training data)으로 모형을 구축하는데 사용하였다. 나머지 66개사는 모형의 예측성과를 평가하기 위하여 검증용 표본(test data)으로 사용하였다. 과거 5년 동안의 재무비율 79개 자료로 T-test를 실시하여 5년 연속 유의미한 변수 9개를 선정하고 각각의 모형을 구축하였다. T-test 결과, 부실초기에는 주로 수익성지표들이 부실예측에 주요 변수로 나타났으며 부실 후반에 가면서 안정성지표와 현금흐름지표들이 추가로 유의미한 변수로 나타났다. 모형의 예측력을 비교해 보면 훈련용 표본의 경우, 로지스틱회귀분석모형이 가장 높은 분류 정확도를 보였고, 검증용 표본의 경우에는 인공신경망모형이 가장 높은 분류 정확도를 보였다. 본 연구는 첫째, 부실이 서서히 진행된다는 점을 감안하여 T-test를 실시하여 5년 연속 유의미한 변수로 모형을 구축하여 변수의 시계열적인 측면이 고려되었다는 점과, 둘째, 기존 선행 연구들이 정규성을 무시하고 판별분석모형을 구축하였으나, 본 연구가 정규성 여부를 검정하고 모형을 구축하였다는 점이 차별화된다. 본 연구에 따른 정책적 시사점은 부실기업의 징후는 본 논문에서처럼 대체로 재무제표에 나타나기 때문에 회사에 대한 공시서류의 신회성 확보가 중요하다. 따라서 이런 점에서 회계법인 혹은 세무기장 종사자들의 도덕적 해이을 억제할 수 있는 제도적 장치가 강화되어야 할 것이다.
본 연구는 1999년 1월 1일부터 2007년 12월 31일까지 한국거래소의 유가증권시장과 코스닥시장에 상장된 혁신형 중소기업을 대상으로 재무적 제약과 배당스무딩간의 관계를 실증분석 하였으며, 주요한 분석결과는 다음과 같다. 기업들은 목표 배당성향을 가지고 있으며, 실제 배당성향이 목표 배당성향에서 이탈하면 다시 배당지급을 부분적으로 조정한다. 배당조정속도는 Lintner(1956)의 배당조정모형의 핵심변수인 전기 주당배당과 당기 주당이익을 사용하여 거의 대부분 측정할 수 있으며, 잔여배당이론과 그 이후에 등장한 배당신호이론, 대리인이론, 케이터링 이론 및 거래비용이론에 관한 대용변수들은 배당조정속도에 부분적으로 영향을 미친다. 그리고 전기 주당배당은 당기 주당이익보다 배당조정속도에 더 큰 영향을 미치는데, 이는 기업들이 특별한 이유가 없는 한 전기 주당배당 수준을 장기적으로 유지하는 안정적인 배당정책을 선호한다는 증거가 된다. 혁신형 중소기업은 비혁신형 중소기업보다 배당조정속도가 더 빠르다. 혁신형 중소기업은 R&D 투자에 따른 미래의 성장성과 수익성을 담보로 하여 장기적으로 안정적인 배당정책을 유지할 수 있다. 다시 말해, 혁신형 중소기업은 배당지급이 목표 배당성향에서 이탈하더라도, R&D 투자에 따른 미래의 성장성과 수익성을 담보로 하여 목표 배당성향을 향하여 배당지급을 신속하게 조정하여 배당스무딩을 효과적으로 달성할 수 있다. 그리고 혁신형 중소기업 중에서도 재무적 비제약 기업은 재무적 제약 기업보다 배당조정속도가 더 빠르다. 이는 재무적 비제약 기업일수록 자본시장을 통한 외부 자금조달이 용이하기 때문에 주당배당을 신속하게 조정한다는 증거가 된다. 따라서 자본시장 접근성이 용이하여 재무적 제약을 적게 받는 기업일수록 외부 자금조달이 용이하기 때문에 배당지급을 더 신속하게 조정함으로써 배당스무딩을 더 효과적으로 달성할 수 있다. 그리고 중소기업청이 정책적 목적으로 분류한 혁신형 중소기업(벤처기업, 이노비즈기업, 경영혁신형기업)은 비혁신형 중소기업보다 배당조정속도가 더 빠르다. 중소기업청에서 정책적 목적으로 분류한 혁신형 중소기업은 신용보증지원, 정책자금지원, 조세혜택, 공공입찰 우선권 부여 등과 같은 다양한 정책적 혜택으로 인해 재무적 제약을 적게 받기 때문에 배당지급을 더 신속하게 조정할 수 있다. 결론적으로, 한국거래소의 유가증권시장과 코스닥시장에 상장된 혁신형 중소기업은 비혁신형 중소기업보다 배당조정속도가 더 빠르고, 혁신형 중소기업 중에서도 재무적 비제약 기업은 재무적 제약 기업보다 배당조정 속도가 더 빠르다. 다시 말해, 중소기업 중에서도 R&D 집중도가 높은 혁신형 중소기업은 R&D 투자에 따른 미래의 성장성과 수익성을 담보로 하여 배당스무딩을 신속하게 할 수 있고, 혁신형 중소기업 중에서도 자본시장 접근성이 좋은 기업은 재무적 제약을 적게 받기 때문에 배당스무딩을 더 신속하게 할 수 있다. 따라서 중소기업 경영자는 R&D 집중도를 증가시키고 자본시장 접근성을 높여 재무적 제약을 회피함으로써 신속한 배당스무딩을 통해 장기적으로 안정적인 배당정책을 유지할 수 있다고 생각한다. 그리고 중소기업청이 정책적 목적으로 분류한 혁신형 중소기업(벤처기업, 이노비즈기업, 경영혁신형기업)의 경우에도 배당조정속도가 비혁신형 중소기업보다 더 빠르게 나왔다. 이러한 결과는 배당정책의 측면에서 중소기업청의 혁신형 중소기업 정책을 지지하는 실증적인 증거가 된다.
본 연구에서는 IPO시점을 전후하여 기업의 혁신 활동과 성과의 변화에 대한 분석을 목적으로 연구개발 투자 비중이 높은 의료 및 의약 분야의 코스닥 IPO 상장 기업을 대상으로 7개의 투입, 산출 모형에 대한 효율성 분석과 비교를 실시하였다. 의약분야 기업의 IPO 전후 3년간의 혁신활동 효율성을 측정하고 차이를 분석하기 위해 DEA모형을 적용하였다. 본 논문의 주요한 결과는 첫째, 의약분야의 IPO 기업의 창업에서 IPO까지 평균 12.86년이 소요되었고, 혁신활동은 평균적으로 IPO 이전보다 더욱 활발해져 연구개발 투자액이 증가되었다. 출원특허의 수는 IPO 이전 3년 동안 8.43개에서 IPO 이후 3년 동안에는 상장기업 평균 16.67로 급증하였으며 기업의 기술 영역도 전후 3년 동안 상장기업 평균 11개에서 22개 기술분야로 크게 확대되는 모습을 보였으나, 재무적 측면에서 성장 추이와 수익성은 IPO 이전보다 낮아졌다. 둘째, 연구개발 투자와 특허출원 활동에 대한 재무적인 성과는 IPO 이후 효율성이 모두 약화되었으며, 최종적인 성과에 이르기까지 투자와 활동을 분리하여 연구개발투자에 따른 특허 출원 성과, 특허 출원 활동에 따른 재무적인 성과에 대한 효율성 역시 IPO 이전보다 모두 낮아진 것으로 분석되었다. 셋째, 특허활동에 따른 재무성과에 대한 효율성은 연구개발 투자에 따른 특허 출원 성과, 연구개발투자와 특허활동에 따른 재무성과에 대한 효율성에 비해 낮았고, 특히, IPO 이후 특허활동에 따른 재무성과의 비효율성은 규모의 비효율성으로 인해 발생되었음이 분석되었다. 마지막으로, 본 연구에서 IPO 이후 전체적인 효율성 하락은 IPO를 퉁한 연구개발투자 확대가 시장의 재무적 성과로 이어지지 못하였고, IPO 이후 전체적인 비효율성은 연구개발투자를 통한 혁신의 결과 도출 단계보다는 혁신활동의 결과물이 시장의 성과를 이끌어 내는 데 나타나는 비효율성으로 인한 것으로 분석되었다.
최근 주식의 수익률과 거래량을 설명하는 주요 요인으로서 투자자의 관심도와 주식 관련 정보 전파의 영향력이 부각되고 있다. 또한 인공지능과 같은 혁신 신기술을 개발보급하거나 활용하려는 기업의 경우 거시환경 및 시장 불확실성 때문에 기업의 미래 주식 수익률과 주식 변동성을 예측하기 어렵다는 문제를 가지고 있다. 이는 인공지능 활성화의 장애요인으로 인식되고 있다. 따라서 본 연구의 목적은 인공지능 관련 기술 키워드의 인터넷 검색량을 투자자의 관심 척도로 사용하여, 기업의 주가 변동성을 예측하는 기계학습 모형을 제안하는 것이다. 이를 위해 심층신경망 LSTM(Long Short-Term Memory)과 벡터자기회귀(Vector Autoregression)를 통해 주식시장을 예측하고, 기술의 사회적 수용 단계에 따라 키워드 검색량을 활용한 주가예측 성능 비교를 통해 기업의 투자수익 예측이나 투자자들의 투자전략 의사결정을 지원하는 주가 예측 모형을 구축하였다. 또한 인공지능 기술의 세부 하위 기술에 대한 분석도 실시하여 기술 수용 단계에 따른 세부 기술 키워드 검색량의 변화를 살펴보고 세부기술에 대한 관심도가 주식시장 예측에 미치는 영향을 살펴보았다. 이를 위해 본 연구에서는 인공지능, 딥러닝, 머신러닝 키워드를 선정하여, 2015년 1월 1일부터 2019년 12월 31일까지 5년간의 인터넷 주별 검색량 데이터와 코스닥 상장 기업의 주가 및 거래량 데이터를 수집하여 분석에 활용하였다. 분석 결과 인공지능 기술에 대한 키워드 검색량은 사회적 수용 단계가 진행될수록 증가하는 것으로 나타났고, 기술 키워드를 기반으로 주가예측을 하였을 경우 인식(Awareness)단계에서 가장 높은 정확도를 보였으며, 키워드별로 가장 좋은 예측 성능을 보이는 수용 단계가 다르게 나타남을 확인하였다. 따라서 기술 키워드를 활용한 주가 예측 모델 구축을 위해서는 해당 기술의 하위 기술 분류를 고려할 필요가 있다. 본 연구의 결과는 혁신기술을 기반으로 기업의 투자수익률을 예측하기 위해서는 기술에 대한 대중의 관심이 급증하는 인식 단계를 포착하는 것이 중요하다는 점을 시사한다. 또한 최근 금융권에서 선보이고 있는 빅데이터 기반 로보어드바이저(Robo-advisor) 등 투자 의사 결정 지원 시스템 개발 시 기술의 사회적 수용도를 세분화하여 키워드 검색량 변화를 통해 예측 모델의 정확도를 개선할 수 있다는 점을 시사하고 있다.
본 연구는 Barth 외(2001)가 개발한 모형을 이용하여, 표본 내 예측과 표본 외 예측 상황에서의 발생액 및 발생액 구성요소들의 미래 현금흐름 예측력을 검토하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 우리나라의 유가증권 시장 과 코스닥 시장에 상장된 762개 기업의 1994년부터 2007년까지 14년간의 자료를 이용하여 발생액 및 발생액 구성요소의 미래현금 예측력을 검정하였다. 검정 결과 표본 내 예측력 검정에서는 Barth 외(2001)와 유사한 결과가 얻어졌다. 즉, 발생액을 여섯 가지의 구성요소로 추가로 분해한 모형의 표본 내 예측력이 비교 대상이 된 다른 세 가지 모형(회계이익 모형, 현금흐름 모형, 영업현금흐름 및 총발생액 모형)에 비해 우수하였으며, 여러 상황에서 무형자산 및 이연자산을 제외한 나머지 다섯 가지의 발생액 구성요소는 미래 현금흐름의 예측에 관하여 추가적인 정보 내용을 포함하는 것으로 밝혀졌다. 표본 외 예측에서는 상반되는 결과가 얻어졌다. 표본 외 예측력이 가장 뛰어난 모형은 영업현금흐름만을 독립변수로 포함하는 모형이었으며, Barth 외(2001)의 발생액 분해모형은 비교 대상인 네 가지의 모형 중 예측력이 가장 낮았다. 산업별 및 연도별로 수행된 추가 분석에서도 전반적으로 결과의 강건성을 확인할 수 있었다. 따라서 발생액과 발생액 구성요소가 미래 현금흐름의 예측에 유용한 정보를 전달한다는 Barth 외(2001)의 주장은 표본 외 예측에서는 성립한다고 할 수 없다. 이러한 결과는 미국 자료를 이용한 Lev 외(2005)의 결과와 일치하며, 미국과 한국의 회계기준 제정기관의 입장과 상반된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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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.