IAEA는 핵물질 계량 관리 검사를 위해 다양한 방사선 검출기를 사용하고 있다. 주로 HPGe, NaI(Tl), CZT 등이 사용되며, 정확한 측정이 요구되는 검사에는 고분해능 HPGe 검출기 활용도가 높다. HPGe 검출기는 추가적인 냉각장치로 인하여 부피가 크고 무거우며, 사용하기 전에 충분히 냉각시켜야 하기 때문에 측정의 준비 시간이 많이 걸린다는 단점이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 가볍고 짧은 사용 전 냉각이 요구되는 휴대형 HPGe가 개발되었다. 본 논문은 개발된 휴대형 HPGe 검출기 시제품을 실제 IAEA 사찰 현장에 적용하여 얻은 성능평가 결과를 기술한다. 휴대형 HPGe로 얻은 방사선 스펙트럼은 핵물질 종류와 농축도에 따라 다른 특징을 보였고, 또한 $^{235}U$과 $^{238}U$의 붕괴 계열에서 방출되는 감마선 및 우라늄의 특성 x-선 차이도 확인할 수 있었다. 그리고 휴대형 HPGe 검출기 시제품으로 측정한 농축도는 핵물질 종류에 따라 실제값과 9 ~ 27%의 상대적 오차를 보였다. 휴대형이라는 소형 검출기의 한계 때문에 일부 핵물질은 IAEA에서 요구하는 정확도를 만족시키지 못하는 경우도 있었지만 향후 추가적인 연구의 수행으로 이러한 문제점은 해결 가능할 것으로 판단된다. 본 논문은 새로운 휴대형 HPGe 검출기를 안전조치에 적용한 사례와 측정한 스펙트럼을 농축도 분석 코드로 분석한 결과를 다룬다. 따라서 국내 원자력시설의 우라늄 농축도 검증을 위한 IAEA 안전조치 사찰 결과를 분석한 논문이 별로 발표되지 않은 상황에서, 본 논문은 안전조치 검사 결과 분석에도 유익할 것으로 판단된다. 개발된 방사선 검출기의 개선 사항도 함께 논의하였으므로 향후 관련 분야 방사선 검출기 개발에도 기여할 것으로 예상된다.
선형가속기에 의한 뇌정위적 방사선수술에 적용되는 원형 소조사변의 선량분포를 측정하기 위해 측정기 선정 이유와 선축 결정, 자체 제작한 소형 물 팬톰에 의한 선량분포 측정시 고려해야 할 점에 대해 논의하고, 치료계획에 필요한 자료인 Clinac-18의 10MV X-선의 TMR, OAR, 조사면 계수와 같은 선량분포 측정결과를 보고하고자 한다. 뇌정위적 방사선수술에 권고되고 있는 조사면 크기가 3cm 이하의 작은 조사면에 대한 선량 분포를 측정하기 위해서는 크기나 감도에 있어서 적합한 p-형 실리콘(Si) 검출기가 선량에 대한 선형성과 선량율 독립성이 적합한지 측정에 의해 판단하였다. 크기와 형태가 같은 아크릴 통을 두 개 제작하여 호스로 연결하여 하나는 물 팬톰으로 이용하고 다른 하나는 높이를 조절하여 측정기의 깊이를 조절하였다. 측정할 위치에서 직각 방향의 측방선량분포를 측정하여 선축의 위치를 찾았다. SAD 100cm 위치에서 조사면 크기 10, 20, 30, 40mm 네 개 콘에 대하여 TMR을 측정하였으며, 일정한 선원-측정기간 거리(SCD)에서 최대선량점깊이(d$_{max}$) 및 6, 10, 15cm 깊이에서 OAR을 측정하여 비교하였다. 조사면 계수는 MU당 SAD, d$_{max}$에서 콘에 대한 선량으로 실리콘 검출기로 측정하였다. 실리콘 검출기는 선량에 대한 선형성이 거의 완벽하였으며 감도는 선량율이 증가함에 따라 감소하였다. 낮은 선량율 때문에 조사면 밖의 선량을 약간 과대평가할 수 있을지라도 100MU/min 이상의 선량율에 대해서는 일정하였다. 직각 방향의 측방선량분포 측정에 의하여 선축을 찾는 방식은 간편하였다. 1cm 두께의 아크릴 판을 보조 물통 아래에 삽입ㆍ제거하는 방식으로 측정기의 깊이 조절도 간편하면서 정확하였다. 측정에 의한 TMR, OAR, 조사면 계수는 충분히 정확하여 뇌정위적 방사선수술의 치료계획에 이용할 수 있었으며, OAR은 조사면 범위 내에서는 깊이에 거의 무관하였다. 실리콘 검출기는 소조사면 선량분포 측정에 적합하였으며 직각 방향의 측방선량분포의 측정으로 0.05mm까지 정확히 선축을 찾을 수 있었고, 보조 물통과 아크릴 판을 이용하여 측정기의 깊이를 조절하는 것이 용이하였다. TMR, OAR, 조사면계수의 측정치는 뇌정위적 방사선수술의 치료 계획에 이용할 수 있을 정도로 정확하였으며, OAR은 하나의 깊이에서 측정해도 충분할 것이라고 사료된다.
무인항공기 (UAV, Unmanned Aerial Vehicle)에 탑재되는 다양한 센서들 중에서 GPS (Global Positioning System) 수신기는 GPS 신호를 기반으로 정지비행 (hovering flight), 경로비행 (waypoint flight) 등 다양한 임무의 수행을 돕는다. GPS신호가 원활하게 수신되는 환경에서는 GPS 수신기를 활용할 수 있지만, 최근에 무인항공기의 활용을 시설물 모니터링, 배송, 레저 등 다양한 분야로 용도가 확대하면서 무인항공기의 비행 장소가 다양해지고 있다. 이러한 원인으로 무인항공기가 GPS 신호의 제약을 받는 음영지역이나 고층 빌딩이 밀집한 지역 등을 비행하면서 신호가 단절되거나 멀티패스로 인해 신호 에 다양한 잡음이 포함될 수 있다. 이에 본 연구에서는 무인항공기의 3차원 위치 결정을 위하여 해석 사진 측량 기법과 오토트래킹 토탈스테이션 기법을 이용하였다. 해석 사진 측량 기법으로는 중심투영의 기하학적 원리인 공선조건식 (collinearity equation)을 이용한 광속조정법을 기반으로 하였으며, 오토 트래킹 토탈스테이션 기법은 360도 프리즘 타깃을 초단위 이하로 추적하는 원리를 기반으로 하였다. 두 가지 기법에서 무인항공기의 위치 결정을 위해 사용된 타깃은 무인항공기 상단에 각각 탑재하였으며, 타깃간에는 x, y, z방향으로 기하학적 이격이 존재한다. 무인항공기의 비행 속도에 따른 결과 확인을 위해 0.86m/s, 1.5m/s, 2.4m/s로 속도를 달리하여 데이터를 취득하였으며, 타깃의 기하학적 이격을 통해 정확도평가를 하였다. 그 결과 무인항공기의 이동 경로인 x, y 방향으로는 최소 1mm에서 최대 12.9cm까지 오차가 발생하였고 비교적 이동이 적은 z 방향으로는 비행 속도와 무관하게 동일하게 7cm 오차가 발생하였다.
본 연구는 시료 및 스펙트럼의 전처리 방법이 근적외선 분광법을 이용한 옥수수 사일리지의 화학적 조성분의 예측능력에 미치는 영향을 평가하기 위해 수행되었다. 시료의 전처리 방법은 건조하여 분쇄하는 방법(Oven Dried Grinding), 액화 질소처리 후 분쇄하는 방법(Liquid Nitrogen Grinding) 그리고 생사일리지(Intact Fresh)처리로 하였으며 4개의 스펙트럼의 수처리(1,4,4, 2,6,4, 2,10,5) 방법을 이용하여 다변량회귀분석법인 변형부분최소자승회귀법(MPLS)을 통해 검량식을 작성하였다. 시료의 전처리 방법에 의해서 유도된 검량식의 예측 능력은 섬유소 성분(NDF, ADF)과 일반 조성분(CP, Ash) 모두에서 Oven dried grinding (ODG) > Liquid nitrogen grinding (LNG)>Intact fresh (IF) 처리 순으로 우수하였다. 또한 스펙트럼의 수처리 방법에 의한 결과는 시료의 전처리 방법에 따라 그 예측 능력이 다르게 나타났다. 옥수수 사일리지의 섬유소 함량을 예측하기 위한 최적의 시료 전처리 및 스펙트럼 수처리 방법은 NDF는 ODG 처리에 2,10,5 수처리 방법 $(R^2=0.86)$, ADF는 ODG 처리에 2,10,5 수처리 방법 $(R^2v=0.93)$이 가장 우수한 전처리 방법으로 나타났다. 조단백질 함량과 조회분 함량을 측정하기 위한 최적의 시료 전처리 및 스펙트럼 수처리 방법은 조단백질은 ODG 처리에 1,4,4 수처리 방법$(R^2v,=0.91)$, 조회분은 ODG 처리에 2,10,5 수처리 방법$(R^2v=0.89)$이 가장 우수한 전처리 방법으로 판단된다. 이상의 연구 결과를 종합해보면 근적외선 분광법을 이용한 사일리지의 화학적 조성분 함량 측정은 적은 오차 범위 내에서 신속하고 정확한 분석법이 될 수 있음을 확인 할 수 있었다. 비록 원물 생시료(IF)에 대한 직접적인 측정은 다소 예측 정확성이 떨어지지만 현장 적용성과 편리성을 높이기 위해서는 생시료의 측정시 오차를 줄일 수 있는 스펙트럼의 수처리 방법이나 산란보정 방법과 같은 데이터 처리기법에 대한 더 많은 연구가 앞으로 진행되어야 한다고 생각되어진다.
CT 영상은 커널의 종류와 재구성 방법에 따라 다양하게 나타나며, 관심 영역의 CT감약계수 및 노이즈는 정밀도에 영향을 준다. 커널의 종류에 따른 노이즈, 공간분해능 및 MTF를 측정하여 영상을 평가하였다. 다중채널CT 스캐너를 이용하여 팬텀 및 복부를 스캔 하였고, 커널은 B10(very smooth), B20(smooth), B30(medium smooth), B40(medium), B50(medium sharp), B60(sharp), B70(very sharp), B80(ultra sharp)으로 재구성하여 물, 공기, 간의 실질 조직, 근육, 지방 부위를 ROI 기능을 이용하여 평균의 CT감약계수와 표준편차인 노이즈를 정량적으로 측정하여 영상을 비교하였다. 그 결과CT 감약계수는 물($1.1{\sim}1.8\;HU$), 공기($-998{\sim}-1,000\;HU$)이고, 물에서의 노이즈($5.4{\sim}44.8\;HU$), 공기($3.6{\sim}31.4\;HU$)이다. 인체에서 간 실질 조직과 지방, 근육의 CT 감약계수와 노이즈를 커널에 따라 측정하였다. 지방의 CT 감약계수($-2.2{\sim}0.8\;HU$), 간의 실질 조직에서 CT감약계수($60.4{\sim}62.2\;HU$), 노이즈($7.6{\sim}63.8\;HU$), 근육의 CT감약계수($53.3{\sim}54.3\;HU$), 노이즈($10.4{\sim}70.7\;HU$) 사이에서 분포하였고, 커널이 높아질수록 노이즈도 증가하였다. 영상의 질을 높이기 위해서는 검사부위에 따라 노이즈를 감소하기 위해 적절한 커널을 선택하여 CT 검사를 하여야 한다.
본 연구는 기상청에서 지진의 계기관측이 시작된 1978년부터 2016년까지, 규모 2.0~2.5사이의 소규모 지진이 6회 발생한 경상남도 거창군 일원지역을 대상으로 수치표고모델을 이용한 3차원의 LANDSAT 8호 위성영상과 음영기복도로부터 선구조선을 추출하여 선구조선과 진앙(지진발생위치)간의 상관관계를 분석하였다. 선구조선의 통계분석 방법으로는 직각격자에 의한 단절현상 문제점을 완화하고 선구조선의 공간적 분포를 정확히 표현해줄 수 있는 육각격자 모양과, 격자크기에 따라 변화하는 밀도 값이 안정되는 지점의 격자크기를 사용하여 핫스팟 분석을 수행하였다. 핫스팟 분석방법은 선구조선이 집단화되어 나타나는 지역을 통계적으로 파악할 수 있기 때문에, 선구조선의 각 통계요소별(빈도, 교차점, 길이)로 도출되는 Z score를 통해 선구조선 밀집지역을 확인하였다. 또한 연산된 선구조선의 밀도와 진앙간의 상관성을 분석하기 위해 진앙에서의 Z score를 표준정규분포 상에 나타내어 선구조선의 밀도가 통계적으로 의미 있는 수준인지를 확인하였다. 그 결과, 6개의 진앙에서 3개 종류의 통계요소로 기록된 총 18개의 Z score 중 약 83%에 달하는 15개 값이 1.65 이상으로 나타났다. 이는 표준정규분포 상에서 95% 이상의 높은 밀도 값을 의미하여, 진앙이 선구조선 고밀도지역에 위치함을 알 수 있었다. 특히 선구조선 빈도는 모든 진앙에서, 교차점은 하나의 진앙을 제외한 나머지 진앙에서 밀도 값이 표준정규분포 상 95% 이상을 나타내어, 선구조선의 빈도와 교차점 밀도가 진앙과 높은 상관성이 있음을 확인하였다. 선구조선의 밀도 분포를 정확하게 표현하고, 진앙과의 상관관계를 분석한 본 연구는 잠재적인 지진발생 위험 지역을 추출하기 위한 기초연구로써 의미가 있다. 그러나 상기와 같은 결과를 조금 더 명확하게 하기 위해서는 지진의 발생빈도가 많고 더 광역적인 지역을 대상으로 한 추가적 연구의 필요성이 있다고 사료된다.
본 연구의 목적은 다중시기 원격탐사 자료를 이용한 작물분류에서 기계학습 알고리즘과 딥러닝 알고리즘의 비교에 있다. 이를 위해 전라남도 해남군과 미국 Illinois 주의 작물 재배지를 대상으로 기계학습 알고리즘과 딥러닝 알고리즘에 대해 (1) 하이퍼파라미터와 (2) 훈련자료의 크기에 따른 영향을 비교 분석하였다. 비교 실험에는 기계학습 알고리즘으로 support vector machine(SVM)을 적용하고 딥러닝 알고리즘으로 convolutional neural network(CNN)를 적용하였다. 특히 CNN에서 2차원의 공간정보를 고려하는 2D-CNN과 시간차원을 확장한 구조의 3D-CNN을 적용하였다. 비교 실험 결과, 다양한 하이퍼파라미터를 고려해야 하는 CNN의 경우 SVM과 다르게 두 지역에서 정의된 하이퍼파라미터 값이 유사한 것으로 나타났다. 이러한 결과를 바탕으로 모델 최적화에 많은 시간이 소요되지만 최적화된 CNN 모델을 다른 지역으로 확장할 수 있는 전이학습의 적용 가능성이 높을 것으로 판단된다. 다음 훈련자료 크기에 따른 비교 실험 결과, SVM 보다 CNN에서 훈련자료 크기의 영향이 큰 것으로 나타났는데 특히 다양한 공간특성을 갖는 Illinois 주에서 이러한 경향이 두드러지게 나타났다. 또한 Illinois 주에서 3D-CNN의 분류 성능이 저하되는 것으로 나타났는데, 이는 모델 복잡도가 증가하면서 과적합의 영향이 발생한 것으로 판단된다. 즉 모델의 훈련 정확도는 높지만 다양한 공간특성이나 입력 자료의 잡음 효과 등으로 오히려 분류 성능이 저하된 것으로 나타났다. 이러한 결과는 대상 지역의 공간특성을 고려해 적절한 분류 알고리즘을 선택해야 하는 것을 의미한다. 또한 CNN에서 특히, 3D-CNN에서 일정 수준의 분류 성능을 담보하기 위해 다량의 훈련자료 수집이 필요하다는 것을 의미한다.
The purpose of this descriptive study was to evaluate the clinical validity of QSCCII (Questionnaire for the Sasang Constitution Classification), whose high accuracy as a constitutional diagnostic tool has been recognized by medical professionals. The subjects of this study were 568 clients from an A university hospital in Suwon. Of the subjects, 259 were health center visitors and 292 were ambulatory clinic visitors. Data were collected using self-reported questionnaire and were analyzed by $X^2$-test and one-way ANOVA. The results of this study as follows: 1. In 4 types of constitution, Soeumin type was found in 41.5% of the subjects. Taeumin type in 39.2%.,and Soyangin type in 19.2%, respectively. There was no Tayangin type found in this study. There were no significant differences on types of constitution by demographic characteristics such as age, sex, marital status, education, religion, and economic status. 2. As for 15 item-selective questionnaire, there were statistically significant differences on the response rate of the 12 items, except items such as A4, A11 and A14, by the types of constitution. When the subjects' own criteria on their constitution were compared to the given constitutional criteria on each item, 4 items such as A6, A11, A13 and A14 were advisable to be excluded from the questionnaire or to be reunited to the other criteria. In the meanwhile, 3 items such as A7, A18 and A15 were desirable to be re-categorized to the other constitutional types and reconstructed to the QSCC II questionnaire. 3. In terms of 106 true-false questionnaire, there were statistically significant differences on the response rate of 46 items by the types of constitution. The 46 items include 15 items (32.6%) of the domain of 'handling something/strength and weakness', 4 items (8.7%) of the domain of 'interpersonal relationship', 9 items (19.6%) of the domain of 'state of mind at ordinary times', 2 items (4.3%) of the domain of 'distinctive emotional characteristics' area, 11 items (23.9%) of the domain of 'specific behavioral trait' and 5 items (10.9%) of the domain of 'physical characteristics'. Therefore, the areas of 'handling something/strength and weakness' and' specific behavioral trait' mainly contributed to the classification of constitutional type. 4. When the 106 true-false items were simplified to the 46 items, statistically significant differences were found on the rate of items allocated to the 3 types of constitution. The rate of selection assigned to the 3 constitutional types of the simplified 46-item questionnaire was higher than that of the original 106-item questionnaire. Conclusions; It was concluded that the rate of selection of each lay person about his own constitutional type would be still higher even though the simplified items of QSCC II questionnaire were applied. If more replicated studies are conducted on the diverse population using the simplifying QSCC II questionnaire in the future, a more simplified standardized Sasang Constitution Questionnaire that is available to the public rather than to medical staffs in the clinical settings could be developed. Moreover, the simplified scale will help nurses deliver more efficient nursing care by providing a more rapid way of health assessment.
본 연구에서는 서로 다른 동결조건 및 방법에 따른 우육 및 tylose의 단순하며 간편한 동결시간을 예측할 수 있는 모델을 모색하기 위하여 23개의 실험데이터를 이용하여 시료의 초기온도$(X_1)$, 시료의 두께$(X_2)$와 시료의 초기빙결점에서 동결매체 온도사이의 차의 역수$(X_3)$ 및 표면열전달계수의 역수$(X_4)$를 독립변수로 하고 동결시간(Y)을 종속변수로 설정하여 다중회귀 분석을 실시한 결과, $Y_{tylose}=3.45X_1+7642.84X_2+4642.67X_3+2946.89X_4-431.33\;(R^2=0.9568)$ 및 $Y_{beef}=0.68X_1+7568.98X_2+2430.78X_3+3293.26X_4-299.00\;(R^2=0.9897)$의 방정식을 구하였다. 본 모델은 Cleland & Earle와 Hung & Thompson의 모델과 마찬가지로 평균절대오차는 10% 수준으로, Plank, Nagaoka 및 Pham의 모델보다 정확함과 아울러 매우 간편함을 보여 주었다. 또한, 우육 및 tylose의 $6{\sim}7^{\circ}C$ 범위에서의 열확산율은 $4.43{\times}10^{-4}m^2/hr$ 및 $4.39{\times}10^{-4}m^2/hr,\;-10{\sim}-12^{\circ}C$에서의 열확산율은 $2.42{\times}10^{-3}m^2/hr$ 및 $3.32{\times}10^{-3}m^2/hr$로 측정되었고, tylose 및 우육의 빙결점은 각각 $-0.6^{\circ}C$ 및 $-1.2^{\circ}C$로 나타났다. 그리고 표면열전달계수는 송풍식에서 무포장시 $20.57\;W/m^2^{\circ}C$, wrap 포장시는 $16.11\;W/m^2^{\circ}C$, wrap 과 Al-foil로 포장한 경우에는 $13.07\;W/m^2^{\circ}C$로 계산되었으며, 침지식은 송풍식보다 냉각속도가 약 10배 이상 빠르게 나타났다.
목적: 이 연구의 목적은 간 병변 발견에 있어 1.5-T 자기공명영상에서 자유 호흡 확산강조 영상과 호흡 유발 확산강조 영상의 유용성을 비교하는데 있다. 대상 및 방법: 47명의 환자(평균 57.9세, 남성:여성 = 25:22)가 한번의 간 자기공명 영상검사에서 자유호흡 확산 강조 영상과 호흡유발 확산 강조 영상을 동시에 시행하였다. 이를 두 명의 영상의학과 의사가 호흡유발 이미지 세트(B50, B400, B800 확산강조 영상과 ADC map)와 자유호흡 이미지 세트를 2주간의 시간 간격을 두고 무작위로 후향적 분석을 시행하였다. 영상분석을 위하여 특정영역(ROI)를 설정한 후에 간의 신호대 잡음비 (signal-to-noise ratio, SNR)와 대조도(contrast-to-noise ratio, CNR)를 계산하였다. 결과: 32개의 낭종, 13개의 혈관종, 7개의 간세포암, 6국소 호산구성 간질환, 2개의 전이, 1개의 초점성 결절성 과증식과 글리슨막의 가성지방종을 포함하는 총 62개의 병변이 두 명의 평가자에 의하여 분석되었다. 비록 통계적 유의성을 없었으나, 전체적인 병변 발견의 sensitivity는 호흡유발 확산강조 영상이 [평가자 1:평가자 2, 47/62(75.81%):45/62(72.58%)] 자유호흡 확산강조 영상보다 [44/62(70.97%):41/62(66.13%)] 더 높은 수치를 보였다. 특히 1 cm보다 작은 국소 간 병변 발견의 sensitivity는 호흡유발 확산강조 영상이 [24/30(80%): 21/30(70%)] 지유호흡 확산강조 영상보다 [17/30(56.7%):15/30(50%)] 더 우월하였다. 진단적 정확도활 계산하기 위하여 ROC curve (Az value)를 구하였으며 자유호흡 확산강조 영상과 호흡유발 확산강조 영상간에는 통계적 차이는 없었다. 간의 신호대 잡음비 (SNR)와 대조도 (CNR)는 호흡유발 확산강조 영상이 ($87.6{\pm}41.4$, $41.2{\pm}62.5$) 자유호흡확산강조 영상보다 ($38.8:{\pm}13.6$, $24.8{\pm}36.8$) 높았으며 통계적인 유의성이 있었다. (p value < 0.001). 결론: 1.5-T자기공명 시스템서 1 cm보다 작은 간 병변발견에 있어서 호흡유발 확산강조 영상이 자유호흡 확산강조 영상보다 좋으며 이는 호흡유발 확산강조 영상이 높은 신호대 잡음비 (SNR)와 대조도(CNR)를 보이기 때문이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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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.