The national emission from energy sector accounted for 84.7% of all domestic emissions in 2007. Of the energy-use emissions, the emission from mobile source as one of key categories accounted for 19.4% and further the road transport emission occupied the most dominant portion in the category. The road transport emissions can be estimated on the basis of either the fuel consumed (Tier 1) or the distance travelled by the vehicle types and road types (higher Tiers). The latter approach must be suitable for simultaneously estimating $CO_2$, $CH_4$, and $N_2O$ emissions in local administrative districts. The objective of this study was to estimate 31 municipal GHG emissions from road transportation in Gyeonggi Province, Korea. In 2008, the municipalities were consisted of 2,014 towns expressed as Dong and Ri, the smallest administrative district unit. Since mobile sources are moving across other city and province borders, the emission estimated by fuel sold is in fact impossible to ensure consistency between neighbouring cities and provinces. On the other hand, the emission estimated by distance travelled is also impossible to acquire key activity data such as traffic volume, vehicle type and model, and road type in small towns. To solve the problem, we applied a hierarchical cluster analysis to separate town-by-town road patterns (clusters) based on a priori activity information including traffic volume, population, area, and branch road length obtained from small 151 towns. After identifying 10 road patterns, a rule building expert system was developed by visual basic application (VBA) to assort various unknown road patterns into one of 10 known patterns. The expert system was self-verified with original reference information and then objects in each homogeneous pattern were used to regress traffic volume based on the variables of population, area, and branch road length. The program was then applied to assign all the unknown towns into a known pattern and to automatically estimate traffic volumes by regression equations for each town. Further VKT (vehicle kilometer travelled) for each vehicle type in each town was calculated to be mapped by GIS (geological information system) and road transport emission on the corresponding road section was estimated by multiplying emission factors for each vehicle type. Finally all emissions from local branch roads in Gyeonggi Province could be estimated by summing up emissions from 1,902 towns where road information was registered. As a result of the study, the GHG average emission rate by the branch road transport was 6,101 kilotons of $CO_2$ equivalent per year (kt-$CO_2$ Eq/yr) and the total emissions from both main and branch roads was 24,152 kt-$CO_2$ Eq/yr in Gyeonggi Province. The ratio of branch roads emission to the total was 0.28 in 2008.
북한 시ㆍ군별 벼 생육모의결과를 토대로 벼 재배 적합성 여부를 판정하였다. 생육모의에 필요한 시ㆍ군 별 일 기상자료는 지형기후학적 공간내삽기법을 근거로 한 3단계 과정을 통해 생산하였다. 우선 기온의 경우 51개 남북한 표준관측소의 14년간(1981~1994) 월평균값을 관측지점 위도, 해발고도, 해안거리, 경사도, 개방도 등 지리지형변수에 회귀시켜 얻은 통계모형(RMSE=0.4~1.6$^{\circ}C$)을 북한전역에 적용시켜 1 km$\times$1 km수평 격자점 단위로 월별 평균값을 추정하였다. 강수량의 경우 상대적으로 자료가 풍부한 남한의 지형-강수 관계를 도출하여 이를 북한지방에 적용한 윤 (2000)의 방법에 의해 월별 강수량 분포도를 작성하였다. 일사량의 경우 남한 19개 관측소의 14년간(1984~1997) 월 평균 수평면 전천일사량 관측값의 추정식([일사량, MJ m$^{-2}$ day$^{-1}$)=0.344+0.4756[대기외 일사량]+0.0299[남쪽 개방도]-1.307[운량]-0.01[상대습도], 결정계수 0.92, RMS error 0.95)에 의해 북한 지방 27개 지점의 일사량 자료를 복원하였다. 이를 거리역산가중법으로 공간내삽하여 북한전역의 월별 일사량 분포도를 작성하였다. 두 번째 단계에서는 얻어진 1 km$\times$1km 격자점 기후값을 183개 북한 시ㆍ군별로 공간평균값을 취했다. 마지막으로 시ㆍ군 단위 월별 기후값을 이용하여 통계적인 방법 (Pickering et al., 1994)에 의해 30년간의 일별 기상자료를 생성하였다. 북한의 대표적인 벼 품종 생육조사자료를 토대로 CERES-rice 모형의 유전적 모수를 조정하고, 준비된 기상자료를 입력시켜 183개 시ㆍ군별 벼의 생육을 30년치씩 모의하였다. 생육모의결과 중 성숙기와 수량 관련 특성을 점수화 하여 각 시ㆍ군의 벼 재배용 농업기후학적 잠재력을 정량적으로 표현하였다.
목적 : 환자를 통과한 투과선량으로부터 알고리즘을 이용하여 종양선량을 계산하는 새로운 개념의 온라인 선량측정시 인체 조직내의 폐 등 불균질조직의 존재는 인체내 종양선량 및 투과선량에 영향을 미친다. 인체내에 불균질조직이 존재하는 경우 측정된 투과선량으로부터 종양선량 환산시 밀도를 이용한 보정의 정확도를 확인하기 위하여 실험을 시행하였다. 방법: 폐조직의 밀도와 유사한 재질인 코르크 (밀도 $0.202\;gm/cm^3$) 팬톰 (CP) 과 연부조직의 밀도와 유사한 재질인 폴리스티렌 (밀도 $1.040gm/cm^3$) 팬톰 (PP)을 사용하였으며 인체의 흥부와 유사한 조건에서 측정하였다. 즉 흥부에 방사선이 전후 방향에서 조사될 경우에 해당하는 팬톰은 3cm 두께의 PP을 CP 상하에 위치하였으며 CP의 두께는 5, 10, 20cm 으로 하였다. 흥부에 방사선이 측면에서 조사되는 경우에 해당하는 팬톰은 중앙에 종격동에 해당하는 6cm 두께의 PP 을 위치하고 좌우에 10cm 두께의 CP 을 위치하였으며 그 외측에 다시 3 cm 두께의 PP 을 위치하였다. 4 MV, 6 MV 및 10 MV X 선을 사용하였으며 조사면의 크기는 $3{\times}3$ 내지 $20{\times}20cm$의 범위, 팬톰-전리함간 거리 (phantom-chamber distance, PCD) 는 10-50 cm 으로 하였다. 또한 두 물질에 대한 밀도차를 이용하여 CP 과 동일한 방사선 감쇄를 나타낼 것으로 예상되는 두께의 PP 을 CP 대신 위치하여 동일한 방법으로 측정하여 비교하였다. 결과: 밀도를 이용하여 보정한 CP 와 등가두께의 PP 을 사용한 경우의 투과선량은 CP 을 사용한 경우에 비하여 CP 의 두께 5cm 인 경우 4, 6, 10MV에서 각각 평균 0.18(${\pm}0.27$) %, 0.10(${\pm}0.43$) %, 0.33(${\pm}0.30$) %의 오차를 보였다. CP 의 두께 10cm 인 경우에는 에너지별로 0.23(${\pm}0.73$) %, 0.05(${\pm}0.57$) %, 0.04(${\pm}0.40$) %, 20cm 인 경우에는 0.55(${\pm}0.36$) %, 0.34(${\pm}0.27$) %, 0.34(${\pm}0.18$) % 의 오차를 보였다 중간에 6 cm 의 PP 을 위치한 경우에는 에너지별로 1.15(${\pm}1.86$) %, 0.90(${\pm}1.43$)%, 0.86(${\pm}1.01$)% 의 오차를 나타내었다. 이 경우에는 PCD 10 cm 의 경우에 비교적 큰 오차를 보였으며 PCD 10 cm 인 경우를 제외하면 에너지별로 0.47(${\pm}1.17$) %, 0.42(${\pm}0.96$) %, 0.55(${\pm}0.77$0.77) % 의 오차로 크게 감소하였다. 결론: 방사선이 통과하는 경로에 불균질조직인 폐가 존재할 경우에도 불균질조직에 대하여 조직의 밀도를 이용하여 보정하는 방법을 사용하여 투과선량으로부터 종양선량을 계산할 수 있음을 알 수 있었다.
시장 수요 예측은 일정 기간 동안 소비자에게 판매되는 동종 제품 또는 서비스의 수량 혹은 매출액의 규모를 추정하는 활동으로서, 기업경영활동에 있어 효율적인 의사결정을 내릴 수 있는 근거로 활용된다는 점에서 중요하게 인식되고 있다. 신규 시장의 수요를 예측하기 위해 다양한 시장성장모형이 개발되어 왔다. 이런 모형들은 일반적으로 시장의 크기 변화의 동인을 신기술 확산으로 보고 소비자인 개인에게 기술이 확산되는 과정을 통해 시장 크기가 변하는 과정을 확산모형으로 구현하게 된다. 그러나, 시장이 형성된 직후에는 수요 관측치의 부족으로 인해 혁신계수, 모방계수와 같은 예측모형의 모수를 정확하게 추정하는 것이 쉽지 않다. 이런 경우, 전문가의 판단 하에 예측하고자 하는 시장과 유사한 시장을 결정하고 이를 참고하여 모수를 추정하게 되는데, 어떤 시장을 유사하다고 판단하느냐에 따라 성장모형은 크게 달라지게 되므로, 정확한 예측을 위해서는 유사 시장을 찾는 것은 매우 중요하다. 그러나, 이런 방식은 직관과 경험이라는 정성적 판단에 크게 의존함으로써 일관성이 떨어질 수밖에 없으며, 결국, 만족할 만한 수준의 결과를 얻기 힘들다는 단점을 지닌다. 이런 정성적 방법은 유사도가 더 높은 시장을 누락시키고 유사도가 낮은 시장을 선택하는 오류를 일으킬 수 있다. 이런 이유로, 본 연구는 신규 시장의 모수를 추정하기 위해 필요한 유사시장을 누락 없이 효과적으로 찾아낼 수 있는 사례기반 전문가 시스템을 설계하고자 수행되었다. 제안된 모형은 데이터 마이닝의 군집분석 기법과 추천 시스템의 내용 기반 필터링 방법론을 기반으로 전문가 시스템으로 구현되었다. 본 연구에서 개발된 시스템의 유용성을 확인하고자 정보통신분야 시장의 모수를 추정하는 실험을 실시하였다. 전문가를 대상으로 실시된 실험에서, 시스템을 사용한 모수의 추정치가 시스템을 사용하지 않았을 때와 비교하여 실제 모수와 더 가까움을 보임으로써 시스템의 유용성을 증명하였다.
작물의 일중 광합성량을 정확하게 추정하기 위해서는 일중 태양의 위치 변화에 따른 작물의 정확한 수광량 변화를 정확하게 예측해야 한다. 그러나, 이는 많은 시간, 비용, 노력이 소요되며, 측정의 어려움이 수반된다. 현재까지 다양한 모델링 기법이 적용되었으나 기존 방식으로는 정확한 수광 예측이 어려웠다. 본 연구의 목적은 파프리카의 3차원 스캔 모델과 광학 시뮬레이션을 이용하여 일중 시간 별 캐노피 수광 분포와 광합성 속도의 변화를 예측하는 것이다. 휴대용 3차원 스캐너를 이용하여 온실에서 재배되는 파프리카의 구조 모델을 구축하였다. 주변 개체의 유무에 따른 캐노피 수광 분포의 변화를 보기 위하여 작물 모델 별 간격을 60cm로 $1{\times}1$, $9{\times}9$ 정방형 배치하여 광학 시뮬레이션을 수행하였다. 광합성 속도는 직각쌍곡선 모델을 이용하여 계산하였다. 3차원 파프리카 모델 표면의 수광 분포는 오전 9시, 정오, 오후 3시의 태양 각도에 따라 서로 다른 양상을 보였다. 캐노피 총 수광량은 $9{\times}9$ 배치로 주변 개체 수가 늘어남에 따라 감소하였고, 태양 고도가 가장 높은 정오에서의 감소율이 가장 적었다. 캐노피 광합성 속도와 $CO_2$ 소모량 역시 수광량과 비슷한 양상을 보였으나 작물 상단부 엽의 광합성 속도 포화로 인해 수광량 변화에 비해 적은 감소율을 보였다. 본 연구에서는 파프리카의 3차원 스캔 모델과 광학 시뮬레이션을 이용하여 가상 환경 조건에서의 캐노피 수광과 광합성 분포를 분석할 수 있었으며, 이는 추후 다양한 재배 조건에서 작물 수광량과 광합성 속도를 예측하는 데에 효과적으로 활용될 수 있을 것으로 사료된다.
본 연구에서는 이미 보고된 잉여 태양에너지 관련 연구결과와 현재 현장에 설치되어 있는 냉난방용 FCU 현황을 개략적으로 검토한 후, 잉여 태양에너지 회수에 필요한 FCU의 소요대수 결정 방법을 개략적으로 제시하여 앞으로 이 분야의 연구자 및 기술자들에게 기조자료를 제시할 목적으로 연구를 수행하였다. 실험기간 동안 최대, 평균 및 최저 외기온은 각각 $28.2^{\circ}C$, $4.4^{\circ}C$ 및 $-11.5^{\circ}C$정도였다. 온실 밖의 수평면 일사량은 $0.8{\sim}20.5MJ{\cdot}m^{-2}$로 정도의 범위였으며, 평균 및 총 일사량은 $10.8MJ{\cdot}m^{-2}$ 및 $1,187.5MJ{\cdot}m^{-2}$으로 나타났다. 그리고 주간동안 온실 내의 평균기온과 상대습도는 각각 18.8~45.5 및 53.5~77.5%정도였다. 실험기간 동안 온실로부터 회수한 총 잉여 태양에너지는 6,613.4MJ정도로서 총 난방에너지인 98,600.2MJ 약 6.7%정도를 보충할 수 있을 것으로 나타났다. 또한 사양이 유사한 FCU를 사용하지만, 난방을 위하여 설치되는 FCU의 대수는 제각각 다른 것을 알 수 있었고, 좀 더 효율적이고 경제적인 관점에서 설치높이, 방향 및 설치간격, 적정 대수에 대한 연구가 이루어져야 할 것으로 판단된다. 잉여 태양에너지 회수용 FCU의 적정 소요 대수는 FCU를 통과하는 공기의 질량 및 순환유량을 기준으로 각각 8.4~10.9대 및 6.1~8.0대 정도이었다. 여기에 계산방법이나 FCU의 효율 및 사용 환경 등 위험률을 고려하면, 결국 9대 전후(약 $24m^3$당 1대 정도)를 설치하면 될 것으로 판단되었다.
환경영향평가와 해역이용협의의 의사결정은 보고서에 기초하는 것이며, 이는 자연 서식처에 대한 구체적이고 정확한 정보를 필요로 한다. 생태학적 질과 상태에 대한 보고가 갖는 높은 중요성에도 불구하고, 생태학 분야의 축적된 연구 지식과 최근 기술(즉 연구 사례나 지시자/지표 기술의 활용 등) 등은 평가 현장에서 활용되고 있지 않으며, 환경영향평가서 조차 보존과 개발의 여부를 판단하는 데에 활용 가능한 정보를 담아내지 못하고 있다. 게다가 현장에서 행해지는 채집 노력량은 매우 제한적이며, 해역이용협의의 경우, 대부분의 사례가 2개 이상의 소수 표본만을 활용하는 것으로 나타났다. 이는 전문가 검토나 의사 결정에 활용될 중요한 생태학적 정보의 이해와 전달을 어렵게 하는 것이다. 따라서 보다 정확한 평가를 위해서는 효율적인 채집 정점 수의 설정이 우선 해결되어야 할 문제인 것으로 인식할 수 있었다. 본 연구에서 저자들은 대형저서동물 조사에서 채집 정점 수를 결정할 수 있는 몇 가지 통계 기법을 소개하였다. 그러나 이 기법들은 반드시 예비 조사를 통한 정보를 필요로 하므로 국내에서의 활용은 현실적으로 불가능할 것으로 판단되었다. 본 연구는 과학적 저널에 보고된 연구의 정점 배치가 환경영향평가 또는 해역이용협의 등에서 활용될 수 있는 생태학적 현상을 성공적으로 이해한 데에 기여한 것으로 볼 수 있다는 가정을 바탕으로 19개의 기존 연구에서 활용된 정점 배치 사례(총 19개 사례)를 분석하였다. 이로부터 추정된 정점 간 거리와 $4{\times}4$ km의 단위면적 내 정점수를 계산하였고, 각각의 중위수는 2.3 km, 3개로 추정되었다. 본 연구는 각 사례별 단위면적 내 정점수(NSSU)와 총 조사 정점수(TNSS)를 이용하여 어림 조사지역 면적 (ASA, $km^2$)을 계산하고, 적절한 규모의 ASA 또는 NSSU/TNSS의 예측에 활용하기 위해 ASA와 조사 목적 그리고 NSSU 간 통계적으로 유의한 함수 관계를 추정하고, 제시하였다. 이와 같은 경험적 접근 방식에 의한 추정은 환경영향평가와 해역이용협의 현장 조사 시 채집 노력량을 늘리고 타당한 자료와 정보를 근거로 의사를 교환하는 데에 기여할 것으로 판단된다.
해상풍은 장기간동안 인공위성 산란계와 마이크로파 복사계를 주로 활용하여 관측되어왔다. 반면 위성 고도계 산출 풍속 자료의 중요성은 산란계의 탁월한 해상풍 관측 성능으로 인해 거의 부각되지 않았다. 인공위성 고도계 풍속자료는 해수면고도를 산출하기 위한 해상상태편차(sea state bias) 보정항의 입력 자료로서 활용됨에 따라 높은 정확도가 요구된다. 본 연구에서는 인공위성 고도계(GFO, Jason-1, Envisat, Jason-2, Cryosat-2, SARAL) 풍속을 검증하고 오차 특성을 분석하기 위하여 이어도 해양과학기지와 마라도, 외연도 해양기상부이의 풍속 자료를 활용하여 2007년 12월부터 2016년 5월까지 총 1504개의 일치점 자료를 생성하였다. 해양실측 풍속에 대한 고도계 풍속은 $1.59m\;s^{-1}$의 평균 제곱근오차와 $-0.35m\;s^{-1}$의 음의 편차를 보였다. 해양실측 풍속에 대한 고도계 해상풍 오차를 분석한 결과 고도계 해상풍은 풍속이 약할 때 과대추정되며 풍속이 강할 때 과소추정되는 특징을 보였다. 위성-실측 자료 간의 거리에 따른 고도계 풍속 오차를 분석한 결과 구간별 오차의 최댓값과 최솟값의 차는 거리에 따라 점차 증가하였다. 고도계 풍속의 정확도 향상을 위하여 분석된 오차 특성을 기반으로 보정식을 유도한 후 고도계 풍속을 보정하였다. 보정 전후의 풍속자료를 활용하여 해상상태편차를 산출하였으며 Jason-1의 해상상태편차에 대한 해상풍 오차 보정의 영향을 확인하였다.
나비서식지 복원구상은 종 보전을 위한 중요한 요인의 하나로, 나비의 생태, 서식지 경관, 작업방법, 비용분석 등에 대한 검토를 필요로 한다. 본 연구는 멸종위기종 붉은점모시나비의 서식지 복원을 위하여 요구되는 인자들을 지난 3년간 수행된 연구결과의 검토 및 나비의 성충과 유충의 존재 또는 부재를 조사하는 방법을 통하여 서식지 면적 추정 등의 방식으로 서식지 요건을 분석하였다. 그 결과 국내에서 발견된 붉은점모시나비의 서식지는 유충과 성충이 관찰되는 패치를 기준으로 최소 $300m^2$이상의 크기로 다수의 패치가 필요한 것으로 판단되었다. 따라서 붉은점모시나비 서식지 디자인에서는 기존의 서식지 환경과 유사한 곳에 5개 이상의 패치에 먹이식물과 흡밀식물이 계획되어야 한다. 그리고 나비의 이주를 활발하게 하기 위하여 이주에 방해되는 수목의 제거, 패치간 거리의 최소화, 그리고 징검다리 패치의 추가가 필요하다. 패치연결성 분석결과, 패치간의 거리가 약 600m 이상 떨어질 경우 성공적인 이주가 어려우므로, 각 패치간의 거리는 300m이내에 분포하도록 하는 것이 적절하며, 서식지 크기는 단일 패치에서는 $10,000m^2$이상, 다수의 패치 네트워크에서는 5개 이상의 패치가 인접하고, 각각의 패치는 $1,600m^2$이상으로 전체 패치면적은 $8,000m^2$이상이 필요할 것으로 추정된다. 또한, 단일 서식지보다는 다수의 패치가 인접하여 네트워크를 형성하는 것이 서식지 순환 발생패턴에서 바람직한 것으로 나타났다. 이 연구는 나비의 서식지 복원에 관한 적정한 서식지 요건을 제시하고자 하였으며, 앞으로 진행될 생물종의 복원에 있어서 모델이 될 것으로 기대한다.
연구는 유전체분석에 대해 모의실험한 연구로써 Reference Population (RP)이 구성되었을 때, 표현형 자료가 없고 유전체자료만 있는 Juven 1 또는 Juven 2 세대에 대해 유전평가의 정확도에 대해 알아보고자 연구를 실시하였다. 모의실험의 가정으로 염색체는 1개이며 염색체길이는 100cM로 가정하였다. 초기의 유효집단의 수는 100두의 다형성이 없는 초기집단에서 유전자 효과가 없는 표지인자(Marker)를 0.1cM 및 0.5cM 간격으로 균등하게 단일 염기 돌연변이에 의한 다형성을 발생시켰고 유전자 효과가 있는 QTL 좌위는 Marker와 동수의 비율로 임의위치를 지정하여 돌연변이에 의한 변이성을 생성하였으며 이때 유전자 효과는 Gamma 분포함수(scale=1.66, shape=0.4)에서 생성하였다. 배우자(gamete) 형성과정에서 Haldane의 가정하에 유전자 재조합을 생성하였으며 돌연변이 발생율은 Marker 및 QTL 좌위에서 $2.5{\times}10^{-3}$ 및 $2.5{\times}10^{-5}$의 확률로 발생시켜 1000세대까지 세대번식을 유지하였다. 이 후 1001세대부터 1004세대까지 세대당 2000두의 자손을 생성하였으며 이 때 유전력을 0.1 및 0.5의 가정하에 1001~1002 세대에서 표현형 자료를 생성하였고, 1003~1004세대는 오직 유전체자료만 생성하였다. Bayesian 방법을 이용하여 개체별 육종가를 추정하였으며 표지인자간 거리(0.1cM, 0.5cM), 유전력(0.1, 0.5) 및 반형매 집단크기(20두, 4두)에 따라 참육종가와 추정 육종가간의 상관으로 표현되는 육종가 정확도에 대해 비교한 결과 1003세 대에서 표지인자간 거리가 0.1cM 및 0.5cM일 때 육종가의 정확도는 각각 0.87, 0.81였고, 유전력이 0.1 및 0.5 일 때 각각 0.87, 0.94로 추정되었으며, 반형매 집단의 크기가 20두 일 때 0.87, 4두 일 때 0.84로 추정되었다. 위의 결과로 미루어 보아 다량의 SNP 표지정보 및 반형매 집단의 크기가 클수록 즉, 혈연계수가 높은 집단일 때 육종가의 정확도는 높게 나타났다. 유전체선발의 활용시 비교적 높은 정확도로써 조기선발이 가능하며 이로 인한 세대간격을 단축시킬 수 있어 개량의 효율을 높일 수 있을 것으로 사료된다. 반면에 유전체선발은 분석비용이 비싸며, 지속적인 유전체 선발시 특정유전자 선호로 인한 유전적 부동(Genetic Drift) 현상이 발생될 수 있기 때문에 지속적인 SNP 발굴에 대한 노력이 필요한(Meuwissen 2003) 단점이 있으나 한우 또는 젖소와 같은 대가축과 같이 세대간격이 긴 가축에서 유전체선발 할 경우 조기선발로 인한 세대간격 단축과 유전평가의 높은 정확도(0.8이상)로 인해 개량의 효율을 극대화 할 수 있을 것으로 사료된다.
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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.