최근 빅데이터 분석 수요의 지속적 증가와 함께 관련 기법 및 도구의 비약적 발전이 이루어지고 있으며, 이에 따라 빅데이터 분석은 소수 전문가에 의한 독점이 아닌 개별 사용자의 자가 수행 형태로 변모하고 있다. 또한 전통적 방법으로는 분석이 어려웠던 비정형 데이터의 활용 방안에 대한 관심이 증가하고 있으며, 대표적으로 방대한 양의 텍스트에서 주제를 도출해내는 토픽 모델링(Topic Modeling)에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 전통적인 토픽 모델링은 전체 문서에 걸친 주요 용어의 분포에 기반을 두고 수행되기 때문에, 각 문서의 토픽 식별에는 전체 문서에 대한 일괄 분석이 필요하다. 이로 인해 대용량 문서의 토픽 모델링에는 오랜 시간이 소요되며, 이 문제는 특히 분석 대상 문서가 복수의 시스템 또는 지역에 분산 저장되어 있는 경우 더욱 크게 작용한다. 따라서 이를 극복하기 위해 대량의 문서를 하위 군집으로 분할하고, 각 군집별 분석을 통해 토픽을 도출하는 방법을 생각할 수 있다. 하지만 이 경우 각 군집에서 도출한 지역 토픽은 전체 문서로부터 도출한 전역 토픽과 상이하게 나타나므로, 각 문서와 전역 토픽의 대응 관계를 식별할 수 없다. 따라서 본 연구에서는 전체 문서를 하위 군집으로 분할하고, 각 하위 군집에서 대표 문서를 추출하여 축소된 전역 문서 집합을 구성하고, 대표 문서를 매개로 하위 군집에서 도출한 지역 토픽으로부터 전역 토픽의 성분을 도출하는 방안을 제시한다. 또한 뉴스 기사 24,000건에 대한 실험을 통해 제안 방법론의 실무 적용 가능성을 평가하였으며, 이와 함께 제안 방법론에 따른 분할 정복(Divide and Conquer) 방식과 전체 문서에 대한 일괄 수행 방식의 토픽 분석 결과를 비교하였다.
경제주체들의 경기상황에 대한 판단 및 전망은 경기변동에 영향을 미치므로 경기심리지수와 거시경제지표들 간에는 밀접한 관련성을 나타내는 것으로 알려져 있다. 경기선행지표로 국내에서 많이 사용되는 경기심리지수에는 소비자동향조사, 기업경기조사, 경제심리지수가 있다. 그러나 설문조사를 통해 생성된 지수는 자료의 성격상 속보성이 떨어지는 문제가 있다. 본 연구에서는 이러한 정형데이터의 한계를 보완할 수 있도록 비정형데이터에서 정보를 추출해 경기심리지수를 생성하고, 경제분석에서의 활용 가능성을 검토하였다. 민간소비와 관련된 실물지표에는 소매판매업지수와 서비스업생산지수를 사용하였고, 고용지표에는 고용률과 실업률을, 가격지표에는 소비자물가상승률과 가계의 대출금리를 사용하여 지표들 간의 추이 분석 및 시차구조 파악을 위한 교차상관분석을 수행하였다. 마지막으로 이들 지표들에 대한 예측 가능성을 점검하였다. 분석결과, 다른 지표들의 선행지수로 많이 사용되는 소비자심리지수와 비교해 선택 지표들과 높은 상관관계를 보이며, 1~2개월 선행한 것으로 나타났다. 예측력 또한 향상되어 텍스트데이터에서 생성한 소비자 경기심리지수의 유용성이 확인되었다. 온라인에서 생성되는 뉴스기사나 소셜 SNS 등의 텍스트 데이터는 속보성이 뛰어나고, 커버리지가 넓어 특정 경제적 이슈가 발생할 경우 이것이 경제에 미치는 영향을 빠르게 파악할 수 있다는 점에서 경기판단지표로써의 잠재적 가능성이 클 것으로 보인다. 경제분석에서 비정형데이터를 활용한 국내연구는 초기 단계지만 데이터의 유용성이 확인되면 그 활용도가 크게 높아질 것으로 기대한다.
최근 전 세계 보험업계에도 기계학습, 자연어 처리, 딥러닝 등의 인공지능 기술 활용을 통한 디지털 전환이 급속도로 확산하고 있다. 이에 따라 인공지능 기술을 기반으로 한 인슈어테크와 플랫폼 비즈니스 성공을 이룬 해외 보험사들도 증가하고 있다. 대표적으로 중국 최대 민영기업인 평안보험그룹은 '금융과 기술', '금융과 생태계'를 기업의 핵심 키워드로 내세우며 끊임없는 혁신에 도전한 결과, 인슈어테크와 디지털플랫폼 분야에서 괄목할만한 성과를 보이며 중국의 글로벌 4차 산업혁명을 선도하고 있다. 이에 본 연구는 평안보험그룹 인슈어테크와 플랫폼 비즈니스 활동을 ser-M 분석 모델을 통해 분석하여 국내 보험사들의 인공지능 기술기반 비즈니스 활성화를 위한 전략적 시사점을 제공하고자 했다. ser-M 분석 모델은 기업의 경영전략을 주체, 환경, 자원, 메커니즘 관점에서 통합적으로 해석이 가능한 프레임으로, 최고경영자의 비전과 리더십, 기업의 역사적 환경, 다양한 자원 활용, 독특한 메커니즘 관계가 통합적으로 해석되도록 연구하였다. 사례분석 결과, 평안보험은 안면·음성·표정 인식 등 핵심 인공지능 기술을 활용하여 세일즈, 보험인수, 보험금 청구, 대출 서비스 등 업무 전 영역을 디지털로 혁신함으로써 경비 절감과 고객서비스 발전을 이루었다. 또한 '중국 내 온라인 데이터'와 '회사가 축적한 방대한 오프라인 데이터 및 통찰력'을 인공지능, 빅데이터 분석 등 신기술과 결합하여 금융 서비스와 디지털 서비스 사업이 통합된 디지털 플랫폼을 구축하였다. 이러한 평안보험그룹의 성공 배경을 ser-M 관점에서 분석해 보면, 창업자 마밍즈 회장은 4차 산업혁명 시대의 디지털 기술발전, 시장경쟁 및 인구 구조의 변화를 빠르게 포착하여 새로운 비전을 수립하고 디지털 기술중시의 민첩한 리더십을 발휘하였다. 환경변화에 대응한 창업자 주도의 강력한 리더십을 바탕으로 인공지능 기술 투자, 우수 전문인력 확보, 빅데이터 역량 강화 등 내부자원을 혁신하고, 외부 흡수역량의 결합, 다양한 업종 간의 전략적 제휴를 통해 인슈어테크와 플랫폼 비즈니스를 성공적으로 끌어냈다. 이와 같은 성공사례 분석을 통하여 인슈어테크와 디지털플랫폼 도입을 본격 준비하고 있는 국내 보험사들에게 디지털 시대에 필요한 경영 전략과 리더십에 대한 시사점을 줄 수 있다.
본 연구는 등(Wisteria floribunda(Willd.) DC.)으로 피복된 그늘시렁($L\;7,200{\times}W\;4,200{\times}H\;2,700mn$)의 엽면적지수(LAI)의 변동에 따른 온열환경을 규명하고자 한 것이다. 이를 위해 진주시내 광장($N35^{\circ}10^{\prime}59.8^{{\prime}{\prime}}$, $E128^{\circ}05^{\prime}32.0^{{\prime}{\prime}}$, 표고: 38m)의 등으로 피복된 그늘시렁 하부와 햇빛에 노출된 포장지를 대상으로 맑은 날 미기상을 측정하였다. 범용온열기후지수(UTCI)를 산정하기 위해 봄철과 여름철의 미기상환경으로서 지상 60cm 높이에서 기온, 풍속, 상대습도 그리고 6방향의 장파 및 단파복사를 2017년 4월 9일부터 8월 27일까지 측정하였다. 또한, LAI는 LAI-2200C 수관분석기로 측정하였다. 18일간 오전 10시부터 오후 4시까지의 앉은 자세의 인체가 흡수한 매 1분 간격 인체-생기상학적 자료를 분석한 결과는 다음과 같다. 측정기간 동안 햇빛노출지에 비해 그늘시렁 하부의 일평균 기온은 $0.7{\sim}2.3^{\circ}C$ 낮았으며, 일평균 풍속과 일평균 상대습도는 각각 0.17~0.38m/s와 0.4~3.1% 높았다. LAI와 쥴리안 데이 사이의 회귀식은 $y=-0.0004x^2+0.1719x-11.765(R^2=0.9897)$였다. 그늘시렁 하부의 일평균 평균복사온도($T_{mrt}$) 값은 햇빛 노출지에 비해 각각 $11.9{\sim}25.5^{\circ}C$로 낮았으며, 최대 평균복사온도 감소(${\Delta}T_{mrt}$)는 $24.1{\sim}30.2^{\circ}C$였다. LAI의 변동에 따른 햇빛 노출지 대비 일평균 $T_{mrt}$ 감소율(%) 사이의 회귀식은 $y=0.0678{\ln}(x)+0.3036(R^2=0.9454)$였다. 그늘시렁 하부의 일평균 UTCI 값은 햇빛 노출지에 비해 각각 $4.1{\sim}8.3^{\circ}C$로 낮았으며, 최대 범용온열기후지수 감소 값(${\Delta}UTCI$)는 $7.8{\sim}10.2^{\circ}C$였다. LAI의 변동에 따른 햇빛 노출지 대비 일평균 UTCI 감소율(%) 사이의 회귀식은 $y=0.0322{\ln}(x)+0.1538(R^2=0.8946)$였다. 종합적으로 보면 여름철에 덩굴식물로 피복된 그늘시렁에 의한 녹음은 차양에 의한 $T_{mrt}$의 감소를 통해 낮 동안 UTCI를 감소시킴으로써 열스트레스를 매우 강한(UTCI>$38^{\circ}C$) 또는 강한(UTCI >$32^{\circ}C$) 단계에서 강한(UTCI >$32^{\circ}C$) 또는 보통(UTCI >$26^{\circ}C$) 단계로 낮추어 준다. 따라서 여름철 열스트레스를 완화하고 쾌적한 인체 온열쾌적성을 제공하기 위해서는 덩굴식물로 피복된 그늘시렁의 도입은 필수적이다. 하지만 폭염 시에는 덩굴식물로 피복된 그늘시렁 하부의 온열환경도 이용자들에게 매우 강한 열 스트레스(UTCI >$38^{\circ}C$)를 주므로 노약자의 옥외활동은 자제시킬 필요가 있다고 판단된다.
본 연구는 서산마애삼존불을 중심으로 삼국시대 조성된 마애삼존불상 조형에 담겨진 비례미 등 구성적 원리가 어떻게 표현되고 있는지를 확인함으로써 전통 석조 방식의 하나인 삼존석조의 구축 및 응용을 위한 기초자료 구축을 모색하였다. 총 17개 마애삼존불의 크기 및 비율 분석 결과, 본존불의 평균 전고는 2.96m, 우협시는 2.19m, 좌협시는 2.16m였다. 이에 따른 높이비는 100:75:75로 좌우 대칭균형의 관계를 보였고, 좌우협시의 면적비는 13.4:16.7 로 우협시의 면적비가 높았다. 서산마애삼존불은 용현계곡의 삼불교를 건너 인암(印岩) 바위에 새겨져 있으며, 좌향은 방위각 $S47^{\circ}E$로 측정되었다. 이는 예배자의 눈부심을 차단하면서 햇빛의 방향에 따른 불상의 이미지 변화와 미감을 노린 것으로 판단된다. 서산마애불의 도상적 특징은 반가상과 봉지보주형 보상입상을 협시도 하고 있으며, 좌우비대칭형의 삼존 구성임에도 불구하고 동일한 선과 형태가 반복되는 가운데 통일성을 보임으로서 안정된 시각적 균형을 보이고 있다. 특히 서산마애삼존불의 경우, 본존불과 좌협시 그리고 우협시의 전고는 각각 2.80m, 1.66m, 1.70m였다. 좌우협시불의 높이비는 0.60:0.62로 거의 대등한 반면 면적비는 28.8:25.2로 보다 큰 차이를 보여 평면상의 면적비가 삼재미적 비례에 더욱 근접한 것으로 파악되었다. 광배 중심의 사윗각비는 88:44:48로 직각에 가까운 반면 연화좌 중심 사윗각의 비는 127:30:23으로 측정됨으로서 둔각에 가까운 부등변삼각형의 형태를 보였다. 따라서 서산마애삼존불의 상부와 하부는 직각과 둔각의 부등변삼각형의 각도 비례를 통한 대응적 관계를 유지하는 가운데 안정적 비례감을 취하고 있다. 상반부의 거리비는 0.51:0.36:0.38인 반면 하반부의 거리비는 0.53:0.33:0.27로 보다 부등변삼각형에 가까운 모습을 보이면서 상하 좌우대칭의 비대칭균형을 이루고 있다. 서산마애삼존불을 대상으로 삼재미의 관계를 살펴본 결과, 길이비 보다는 면적비나 삼각도형을 이루는 각도비가 더욱 두드러져 나타났다. 각 불상 상호간의 높이 및 면적비 못지않게 상부 광배와 하부 연화좌를 중심으로 형성되는 부등변삼각이 이루는 구도는 삼재간의 구성적 아름다움을 배가시키는 매우 중요한 내부적 동인이 되고 있다.
우리나라에서 발생한 화재 원인조사 대부분은 소방관서에서 초기조사, 경찰관서에서 수사가 진행되고 있으며, 보다 난해하거나 이해관계가 복잡한 경우인 일부만이 경찰에서 심도 있게 조사하고 경찰조사 시 감정이 필요한 경우 감정기관에 감정의뢰 후 경찰관서 자체조사만으로 끝나며, 점차 전문기관에 의뢰되고 있는 건수가 증가하고 있는 실정이나 많은 문제점을 안고 있어 이에 대안을 제시한다. 국내 화재사고 발생 건수는 소방방재청 통계 연간 약 30만 건으로 추산되나, 전국 경찰화재감식 전문 요원(국립과학수사연구소 전문화 교육 이수자)은 80여명에 지나지 않으며, 국립과학수사연구소 화재감정 관련 연구원은 전국에 15명인 것에 비추어 사건화 된 화재에 대한 감식 감정 인력은 턱없이 모자라 과중한 업무를 수행하고 있는 실정이다. 가연성 액체에 의한 방 실화 시 바닥재의 연소형태를 비교 연구함으로써 연소에 사용된 연소촉매제에 대하여 추론 할 수 있는 연구를 실시하여 모델을 제시하였다. 화재사건 관련 감식 감정 업무를 담당하고 있는 경찰 및 국립과학수사연구소의 과중한 업무의 부담인 의뢰 건수의 폭주로, 경찰 화재 감식의 대상 중 범죄혐의(방화, 실화 등)가 있는 사건은 전체 조사 건수의 20% 미만이고, 나머지 80%에 달하는 사건이 범죄혐의 없는 제조물 관련 또는 이재 관계의 민사 소송 사건에 지나지 않는 것이 현실이다. 본 연구는 경찰화재조사 및 소방화재조사에 대한 검토와 문제점 대안 등을 제시하여 화재사건과 관련하여 경찰 소방 양 기관에서 합동으로 사건을 처리하는 것이 과오를 범하지 않는 효율적이고 과학적인 수사가 될 수 있다는 제도개선이 필요함이 요구된다.
본 연구에서는 고등학교 지리수업이 안고 있는 대학입시 지도와의 관련성, 기초개 념의 중복성, 수업시간의 제한 등 세가지 문제점을 해결하기 위해 수업을 구조화하여 고등 사고 기능을 기를 수 있는 수업을 설계하고자 하였다. 그러기 위해서 행동이론과 구조분석 을 통합한 지리수업 설계에 대하여 단계적으로 다음과 같이 정리해 볼 수 있다. 우선, 제 1 단계로서, 학습자는 경험적인 현상의 기술인 자료를 조사하고, 과학자의 시점에 따라서 객관 성과 정확성을 유지하면서, 가설-검증의 과정을 통하여 說明的 知識에 이른다, 제 2단계에 서는, 추론적인 진술에 대한 비판적 사고를 통하여 공간구조를 분석하는 것으로 槪念的 知 識을 이론적으로 설명한다. 제 3단계에서는, 지역주민의 행위를 둘러싸고 있는 상황을 파악 하기 위해 자료를 비판적으로 다시 검토하여 사회 제도 간의 관계까지 實踐的 解釋에 이른 다. 제4단계로서는, 정보를 활용하는 능력을 기르기 위해 事例地域 學習에 대해 주체적으로 참여한다. 따라서, 행동이론과 구조분석의 통합을 통한 지리수업의 설계에서 본다면, 수업이 구조화되고 실증론에 대한 인식론적 입장에서 전개될 것이다.
공공 서비스의 수출의 경우 수출 절차와 대상 선정에 따른 다양한 문제가 발생하며, 공공 서비스 수출 플랫폼은 이러한 문제점들을 해결하기 위하여 사용자 중심의 유연하고, 개방형 구조의 디지털 생태계를 조성할 수 있도록 구현되어야 한다. 또한 공공서비스의 수출은 다수의 이해당사자가 참여하고 여러 단계의 과정을 거쳐야 하므로 사용자의 이해 종류와 탐색 컨설팅 협상 계약 등 수출 프로세스 단계별로 맞춤형 플랫폼 서비스 제공이 필수적이다. 이를 위해서 플랫폼 구조는 도메인과 정보의 정의 및 공유는 물론 지식화를 지원할 수 있어야 한다. 본 논문에서는 공공서비스 수출을 지원하는 플랫폼을 위한 온톨로지 모형을 제안한다. 서비스 플랫폼의 핵심 엔진은 시뮬레이터 모듈이며 시뮬레이터 모듈에서는 온톨로지를 사용하여 수출 비즈니스의 여러 컨텍스트들을 파악하고 정의하여 다른 모듈들과 공유하게 된다. 온톨로지는 공유 어휘를 통하여 개념들과 그들 간의 관계를 표현할 수 있으므로 특정 영역에서 구조적인 틀을 개발하기 위한 메타 정보를 구성하는 효과적인 도구로 잘 알려져 있다. 공공서비스 수출 플랫폼을 위한 온톨로지는 서비스, 요구사항, 환경, 기업, 국가 등 5가지 카테고리로 구성되며 각각의 온톨로지는 요구분석과 사례 분석을 통하여 용어를 추출하고 온톨로지의 식별과 개념적 특성을 반영하는 구조로 설계한다. 서비스 온톨로지는 목적효과, 요구조건, 활동, 서비스 분류 등으로 구성되며, 요구사항 온톨로지는 비즈니스, 기술, 제약으로 구성 된다. 환경 온톨로지는 사용자, 요구조건, 활동으로, 기업 온톨로지는 활동, 조직, 전략, 마케팅, 시간으로 구성되며, 국가 온톨로지는 경제, 사회기반시설, 법, 제도, 관습, 인프라, 인구, 위치, 국가전략 등으로 구성된다. 수출 대상 서비스와 국가의 우선순위 리스트가 생성되면 갭(gap) 분석과 매칭 알고리즘 등의 시뮬레이터를 통하여 수출기업과 수출지원 프로그램과의 시스템적 연계가 이루어진다. 제안하는 온톨로지 모형 기반의 공공서비스 수출지원 플랫폼이 구현되면 이해당사자 모두에게 도움이 되며 특히 정보 인프라와 수출경험이 부족한 중소기업에게 상대적으로 더 큰 도움이 될 것이다. 또한 개방형 디지털 생태계를 통하여 이해당사자들이 정보교환, 협업, 신사업 기획 등의 기회를 만들 수 있을 것으로 기대한다.
2013년 건설 경기 전망 보고서에 따르면 주택건설경기 침체 상황의 지속으로 건설 기업의 유동성 위기가 지속될 것으로 전망된다. 건설업은 파산으로 인한 사회적 파급효과가 다른 산업에 비해 큰 편이지만, 업종의 특성상 다른 산업과는 상이한 자본구조와 부채비율, 현금흐름을 가지고 있어서 기업의 파산 예측이 더 어려운 측면이 있다. 건설업은 레버리지가 큰 산업으로 부채비율이 매우 높은 업종이며 현금흐름이 프로젝트 후반부에 집중되는 특성이 있다. 그리고 경기사이클에 따른 부침이 매우 심하여 경기하강국면에선 파산이 급증하는 양상을 보인다. 건설업이 레버리지 산업인 이상 건설업체의 파산율 증가는 여신을 공여한 은행에 큰 부담으로 작용한다. 그럼에도 그간의 파산예측모델이 주로 금융기관에 집중되어 왔고 건설업종에 특화된 연구는 드물었다. 기업의 재무 자료를 바탕으로 한 파산 예측 모델에 대한 연구는 오래 전부터 다양하게 진행되었다. 하지만, 일반적인 기업 전체를 대상으로 하는 모델이기 때문에, 건설 기업과 같이 유동성이 큰 기업의 예측에는 적절하지 못할 수 있다. 건설 산업은 오랜 사업 기간과 대규모 투자, 그리고 투자금 회수가 오래 걸리는 특징을 갖는 자본 집약 산업이다. 이로 인해 다른 산업과는 상이한 자본 구조를 갖기 마련이고, 다른 산업의 기업 재무 위험도를 판단하는 기준과 동일한 적용이 곤란할 수 있다. 최근에는 기계 학습을 바탕으로 한 기업 파산 예측 연구가 활발하다. 기계 학습의 대표적 응용 분야인 패턴 인식을 기업의 파산 예측에 응용한 것이다. 기업의 재무 정보를 바탕으로 패턴을 작성하고 이 패턴이 파산 위험 군에 속하는지 안전한 군에 속하는지 판단하는 것이다. 전통적인 Z-Score와 기계 학습을 이용한 파산 예측과 같은 기존 연구들은 특정 산업 분야가 아닌 일반적인 기업을 대상으로 하기 때문에 기업들의 특성을 전혀 고려하고 있지 못하다. 본 논문에서는 건설 기업을 규모에 따라 각 기법들의 예측 능력을 비교하여 적응형 부스팅이 가장 우수함을 확인하였다. 본 논문은 건설 기업을 자본금 규모에 따라 세 등급으로 분류하고 각각에 대해 적응형 부스팅의 예측력을 분석하였다. 실험 결과 적응형 부스팅이 다른 기법에 비해 예측 결과가 좋았고, 특히 자본금 규모가 500억 이상인 기업의 경우 아주 우수한 결과를 보였다.
과산화수소$(H_2O_2)$가 급성 일산화탄소(CO)중독의 회복에 미치는 영향을 알아보기 위하여 가토를 1% Corktm에 30분간 노출시킨후 자연회복군, 100%산소 흡입군 및 $H_2O_2$관장군(10ml/kg의 0.5% $H_2O_2$용액을 2ml내외의 사람혈액과 함께 관장)으로 나누어, 회복기 15,30,60 및 90분에 동맥혈의 $pH,\;PCO_2,\;CO_2$ 및 HbCO 포화도를 측정하여 다음과 같은 결론을 얻었다. pH는 급성 CO중독시 3개군 모두에서 감소하였고, 회복기에는 서서히 증가하여 자연회복군과 100%산소 흡입군은 회복기 90분에 거의 회복되나, $H_2O_2$관장군에서는 pH의 회복이 다른군보다 늦었다. $PaCO_2$는 급성 Co중독시 3개군 모두에서 감소하였고, 회복기에는 서서히 증가하였으나, 자연회복군의 $PaCO_2$는 회복기 90분에 거의 회복하는데 반하여 100%산소흡입군과 $H_2O_2$관장군의 $PaCO_2$는 회복이 늦었고 회복기 90분에도 완전히 회복되지 못하였다. $PaO_2$는 급성 Co중독시 약간 감소하였다가 회복기에는 회복기 15분부터 급격히 증가하였고 회복기 90분까지 대조치보다 높은 $PaO_2$를 유지하였다. 회복기동안 $H_2O_2$관장군의 $PaO_2$는 $102{\sim}107mmhg$로 자연회복군보다 약 10 mmhg 높은 수준을 보였다. HbCO 포화도는 급성 CO중독시 $54{\sim}72%$까지 증가하였다. 회복기에는 $H_2O_2$관장군의 HbCO 포화도의 회복이 자연회복군이나 100%산소 흡입군보다 빨랐으며, 100%산소 흡입군은 회복기 30분에서 60분사이에 자연회복군보다 더 빠른 회복을 보였다. 이상의 결과에서 0.5% $H_2O_2$관장은 CO중독시 혈액의 산소분압을 어느정도 증가시킬 뿐 아니라 혈색소와 결합된 CO의 해리를 촉진시켜, 단독요법 또는 산소요법과 병행하여 사용할 때 급성CO중독에 효과적인 치료법이 될 수 있을 것으로 사료된다.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
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.