데이터 센터는 컴퓨터 시스템과 관련 구성요소를 수용하기 위한 물리적 환경시설로, 빅데이터, 인공지능 스마트 공장, 웨어러블, 스마트 홈 등 차세대 핵심 산업의 필수 기반기술이다. 특히, 클라우드 컴퓨팅의 성장으로 데이터 센터 인프라의 비례적 확장은 불가피하다. 이러한 데이터 센터 설비의 상태를 모니터링하는 것은 시스템을 유지, 관리하고 장애를 예방하기 위한 방법이다. 설비를 구성하는 일부 요소에 장애가 발생하는 경우 해당 장비뿐 아니라 연결된 다른 장비에도 영향을 미칠 수 있으며, 막대한 손해를 초래할 수 있다. 특히, IT 시설은 상호의존성에 의해 불규칙하고 원인을 알기 어렵다. 데이터 센터 내 장애를 예측하는 선행연구에서는, 장치들이 혼재된 상황임을 가정하지 않고 단일 서버를 단일 상태로 보고 장애를 예측했다. 이에 본 연구에서는, 서버 내부에서 발생하는 장애(Outage A)와 서버 외부에서 발생하는 장애(Outage B)로 데이터 센터 장애를 구분하고, 서버 내에서 발생하는 복합적인 장애 분석에 중점을 두었다. 서버 외부 장애는 전력, 냉각, 사용자 실수 등인데, 이와 같은 장애는 데이터 센터 설비 구축 초기 단계에서 예방이 가능했기 때문에 다양한 솔루션이 개발되고 있는 상황이다. 반면 서버 내 발생하는 장애는 원인 규명이 어려워 아직까지 적절한 예방이 이뤄지지 못하고 있다. 특히 서버 장애가 단일적으로 발생하지 않고, 다른 서버 장애의 원인이 되기도 하고, 다른 서버부터 장애의 원인이 되는 무언가를 받기도 하는 이유다. 즉, 기존 연구들은 서버들 간 영향을 주지 않는 단일 서버인 상태로 가정하고 장애를 분석했다면, 본 연구에서는 서버들 간 영향을 준다고 가정하고 장애 발생 상태를 분석했다. 데이터 센터 내 복합 장애 상황을 정의하기 위해, 데이터 센터 내 존재하는 각 장비별로 장애가 발생한 장애 이력 데이터를 활용했다. 본 연구에서 고려되는 장애는 Network Node Down, Server Down, Windows Activation Services Down, Database Management System Service Down으로 크게 4가지이다. 각 장비별로 발생되는 장애들을 시간 순으로 정렬하고, 특정 장비에서 장애가 발생하였을 때, 발생 시점으로부터 5분 내 특정 장비에서 장애가 발생하였다면 이를 동시에 장애가 발생하였다고 정의하였다. 이렇게 동시에 장애가 발생한 장비들에 대해서 Sequence를 구성한 후, 구성한 Sequence 내에서 동시에 자주 발생하는 장비 5개를 선정하였고, 선정된 장비들이 동시에 장애가 발생된 경우를 시각화를 통해 확인하였다. 장애 분석을 위해 수집된 서버 리소스 정보는 시계열 단위이며 흐름성을 가진다는 점에서 이전 상태를 통해 다음 상태를 예측할 수 있는 딥러닝 알고리즘인 LSTM(Long Short-term Memory)을 사용했다. 또한 단일 서버와 달리 복합장애는 서버별로 장애 발생에 끼치는 수준이 다르다는 점을 감안하여 Hierarchical Attention Network 딥러닝 모델 구조를 활용했다. 본 알고리즘은 장애에 끼치는 영향이 클 수록 해당 서버에 가중치를 주어 예측 정확도를 높이는 방법이다. 연구는 장애유형을 정의하고 분석 대상을 선정하는 것으로 시작하여, 첫 번째 실험에서는 동일한 수집 데이터에 대해 단일 서버 상태와 복합 서버 상태로 가정하고 비교분석하였다. 두 번째 실험은 서버의 임계치를 각각 최적화 하여 복합 서버 상태일 때의 예측 정확도를 향상시켰다. 단일 서버와 다중 서버로 각각 가정한 첫 번째 실험에서 단일 서버로 가정한 경우 실제 장애가 발생했음에도 불구하고 5개 서버 중 3개의 서버에서는 장애가 발생하지 않은것으로 예측했다. 그러나 다중 서버로 가정했을때에는 5개 서버 모두 장애가 발생한 것으로 예측했다. 실험 결과 서버 간 영향이 있을 것이라고 추측한 가설이 입증된 것이다. 연구결과 단일 서버로 가정했을 때 보다 다중 서버로 가정했을 때 예측 성능이 우수함을 확인했다. 특히 서버별 영향이 다를것으로 가정하고 Hierarchical Attention Network 알고리즘을 적용한 것이 분석 효과를 향상시키는 역할을 했다. 또한 각 서버마다 다른 임계치를 적용함으로써 예측 정확도를 향상시킬 수 있었다. 본 연구는 원인 규명이 어려운 장애를 과거 데이터를 통해 예측 가능하게 함을 보였고, 데이터 센터의 서버 내에서 발생하는 장애를 예측할 수 있는 모델을 제시했다. 본 연구결과를 활용하여 장애 발생을 사전에 방지할 수 있을 것으로 기대된다.
산업혁명 이후 대기 중 이산화탄소 농도는 증가하고 있으며 이는 기후변화로 나타나고 있다. 본 연구에서는 기후변화에 의한 영향을 파악하기 위하여 원격탐사를 이용하여 만년설의 시계열 변화를 정량적으로 분석하고, 종설되는 시점을 통계적으로 예측하고자 한다. 연구지역은 아프리카 탄자니아의 킬리만자로 만년설이다. 1984년 6월부터 2011년 7월까지 전체 27년간 23장의 Landsat-5 TM 및 Landsat-7 ETM+ 자료를 사용하였다. 연구를 위하여 첫째, COST 대기보정 모델을 이용하여 각 영상들의 대기보정을 수행하였다. 둘째, NDSI(Normalized Difference Snow Index) 알고리즘을 이용하여 만년설 면적을 추출하였다. 셋째, SRTM DEM을 이용하여 만년설의 최저고도를 추출하였다. 마지막으로, 일차함수 형태의 추세선을 활용하여 종설 시점을 예측하였다. 분석은 23장 전부를 활용한 것과 건기에 촬영된 17장만을 활용한 것으로 나누어 분석하였다. 분석결과 면적은 27년 동안 약 $9.01km^2$에서 약 $2.54km^2$로 약 $6.47km^2$ 감소하였고, 이는 약 73% 면적의 감소를 의미한다. 최저고도는 27년 동안 약 4,603 m에서 4,893 m로 약 290 m 상승하였다. 추세선을 활용한 결과 면적은 매년 건기에 $0.342km^2$, 전체적으로 $0.421km^2$씩 감소하고 있으며, 최저고도는 매년 건기에 9.848 m, 전체적으로 11.251 m씩 상승하고 있는 것으로 나타났다. 면적 감소량을 통해 종설 시점을 예측한 결과 95% 신뢰도에서 2020년에 완전히 사라질 것으로 분석되었다. 이 연구는 적설지역의 변화를 통하여 전 지구의 기후변화를 모니터링할 수 있다는 근거를 제시했으며, 향후 연구지역 또는 유사 지역의 만년설 현황을 파악하는데 참고 자료로서 활용될 수 있을 것이다.
하부 성층권 온도의 추세에 대한 위성관측과 모델 결과들의 상대적인 정확성을 평가하기 위하여 두 종류의 위성관측 MSU 채널 4(57.95GHz) 밝기온도 자료들과 1981${\sim}$1993년 기간의 두 종류의 대순환 모델(ECMWF and GEOS) 재분석 자료들을 시계열 회귀분석으로 상호 비교하였다. 1980${\sim}$1999년 기간의 위성자료는 이 연구에서 유도된 직하점 MSU4와 여러 주사각에서 유도된 SC4(Spencer and Christy, 1993)이다. 위 기간에 전지구에 대한 MSU 하부 성층권 온도는 화산폭발과 관련된 냉각화 경향(-0.35K/decade)을 보였으며, 이러한 경향은 육지보다 해양에서 1.2배 컸다. 자료들의 공통 기간(1981${\sim}$1993년)에 대한 하부 성층권 온도의 아노말리는 두 종류 관측자료와 GEOS에서 전지구적으로 냉각화 경향(-0.14${\sim}$-0.42K/decade)을 보였으나, ECMWF는 북반구를 제외하고 온난화(0.06K/decade)를 보였다. 온도 연주기는 SC4를 제외하고 다른 세 종류 자료에서 유사한 위상과 함께 현저하였다. 온도 추세에 대한 95%신뢰도 조사에서 MSU 채널 4의 하부 성층권 온도에 대한 신뢰도가 채널 2(53.74GHz)의 중간 대류권 온도보다 더 낮았다. 또한 두 기층 사이의 온도 추세 감율이 북반구 육지에서 가장 컸다. MSU4에 대한 SC4 및 모델 재분석 결과들의 상관은 전지구의 경우에 SC4(r=0.96)에서 가장 높았고, ECMWF(r=0.61)에서 가장 낮았다. 한반도의 경우에는 GEOS에서 가장 높았고(r=0.88), ECMWF에서 가장 낮았다(r=0.73). MSU4에 대한 SC4, ECMWF의 상관은 아열대 제트류가 위치하는 $30^{\circ}$ 위도대에서 낮았으나(r<0.6) 그 외의 지역에서는 대체로 높았다(r>0.6). 한반도 부근에서 하부 성층권 온도의 냉각화 경향은 모든 자료에서 공통적으로 나타났다. 이러한 추세는 SC4(-0.82K/decade)에서 가장 컸으며, MSU4(-0.38K/decade), GEOS(-0.28K/decade), ECMWF(-0.07K/decade) 순으로 나타났다.
Topex/Poseidon 위성의 레이더 고도계 관측값으로부터 동해의 해수면을 추출하여 울릉도, 포항과 속초/묵호의 조위계로부터 추출된 해수면과 비교하였다. 정확한 위성 해수면을 추출하기 위해 대류권, 전리층, 및 해양 조석값 등을 보정한 후, 한시간 간격의 조위계 자료를 위성자료에 맞추어 10일간격으로 리샘플링하여 두 해수면의 시계열 분석을 실시하였고 이들을 통계적으로 비교하였다. 보정에 사용된 조석값에 대한 주기특성을 조사한 결과 175.5일, 87.7일, 62.3일, 58.5일, 49.5일과 46.0일 주기에서 알리아싱이 나타났고, 이들에 의한 영향을 제거하기 위해 200일을 기준으로 저역통과필터링을 적용하였다. 또한 파동수대비법을 적용하여 다양한 주파수를 주기별로 분석하고 두 해수면 사이의 공통된 성분을 추출하여 위성 해수면과 조위계 해수면과의 상관계수를 크게 향상시켰다. 울릉도, 포항, 속초/묵호에서 두 해수면 사이의 초기 상관계수는 각각 0.46, 0.26과 0.15로 울릉도에서의 값이 가장 큰 이유는 울릉도가 해안선에서 멀리 떨어진 곳이기 때문에 위성 관측값의 오차가 가장 작기 때문인 것으로 사료된다. 200일 기준의 필터링을 적용했을 때의 상관계수는 0.59, 0.30과 0.30으로 각각 28, 15, 100% 증가되었고, 두 해수면의 성분 중 서로 양(+)으로 대비되지 않는 성분을 제거한 후 상관계수가 각 각 0.86, 0.85와 0.84로 87%, 227%과 460% 증가되었다. 이로써 필터링과 파동수대비법을 동시에 사용하는 것이 정확한 해수면 추출의 가장 효과적인 방법으로 나타났다.
지질 매체의 층상 불균질성과 지하수 양수 방식이 해안 대수층 내에서의 지하수 유동과 염분 이동에 미치는 영향을 정량적으로 분석하기 위하여 수리동역학적 분산 수치 모델을 이용한 일련의 삼차원 수치 모델링이 수행되었다. 해수 침투에 대한 층상 불균질성의 영향을 평가하기 위하여 하부 사토층(대수층)과 상부 점토층(준대수층)으로 구성된 층상 불균질 해안 대수층과 이에 상응하는 등가의 물질로 구성된 균질 해안 대수층을 수치 모델링하였다. 또한 해수 침투에 대한 지하수 양수 방식의 영향을 평가하기 위하여 전체 수치 모델링 기간 동안에 동일한 양의 지하수를 양수하는 연속적인 지하수 양수 방식과 두 개의 주기적인 지하수 양수 방식을 상기한 두 해안 대수층에 적용하였다. 수치 모델링 결과는 주기적인 지하수 양수 방식이 층상 대수층의 하부 사토층뿐만 아니라 상부 점토층에서의 지하수 유동과 염분 이동에 보다 중대한 악영향을 끼치며, 주기적인 지하수 양수 시에 양수 강도가 클수록 지하수 염수화가 공간적 및 시간적으로 더욱 심화됨을 보여준다. 이는 해수 침투에 의한 지하수 염수화를 최소화하기 위해서는 지속적인 지하수 양수 방식이 보다 더 적합할 수 있음을 의미한다. 또한 수치 모델링 결과는 주기적인 지하수 양수시에 상부 점토층에서의 지하수 염수화 양상이 하부 사토층에서의 그것에 비해 매우 다르게 발생함을 보여준다. 이러한 두 지층 사이의 지하수 염수화 양상의 차이는 층상 해안 대수층의 층상 불균질성에 기인하는 것으로 해석된다.
본 연구는 한반도의 관측 강우자료를 기반으로 하여 과거의 가뭄 특성을 파악함과 동시에 RCP 8.5 기후변화 시나리오를 활용한 장래 발생 가능한 극치 가뭄에 대한 장기전망을 수행하였다. 정량적인 가뭄 분석을 위해 기상학적 가뭄지수인 표준강수지수(Standardized Precipitation Index, SPI)를 적용하였으며 일단위 강우 관측 자료 및 RCP 시나리오를 단일한 장기 시계열 자료로 구축하여 1, 3, 6, 9, 12개월 지속기간의 SPI 입력인자로 활용하였다. 한반도의 지역별 가뭄특성 분석을 위한 대상 강우관측소는 1954년 시점부터 강우 자료를 보유하고 있는 12개 관측 지점을 선정하였으며, 동일 지점의 10개 GCM(General Circulation Model)을 적용하였다. 기후변화에 따른 가뭄 특성 변화 분석을 위해 강우발생일수와 총강수량에 대한 12개 강우관측소별 추세 변동 분석 및 군집화를 수행하였다. 샘플링 기법을 활용한 비정상성 빈도분석을 위해 베이지안 기반의 DE(Differential Evolution)와 MCMC(Markov Chain Monte Carlo)를 결합한 DEMC 기법을 채택하였고, 비정상성 가뭄빈도해석을 통하여 12개 지점별 SDF(Severity-Duration-Frequency) 곡선을 유도하였다. 비정상성을 가정한 장기 수문자료를 보유한 지점들의 SDF 곡선 산정을 통해 미래의 가뭄에 대한 정량적인 전망을 수행하였다. 장기시계열 자료를 보유한 12개 지점의 군집분석을 수행한 결과 Zone 1-2, 2, 3-2에 해당하는 제주를 제외한 전주, 광주, 여순, 목포, 추풍령 등에서 장래에 가뭄발생 위험이 높은 것으로 분석되었다. 장래 발생 가능한 가뭄 위험성을 정량적으로 파악함으로써 미래 가뭄관리 정책에 충분히 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구에서는 수원 성균관대학교 내 Frequency Domain Reflectometry (FDR) 토양수분 측정 장비 및 COSMIC-ray 중성자 측정 장비를 통한 토양수분 지점 관측 사이트를 확립하였다. 또한 양질의 토양수분 데이터 확보를 위해 연구지역 내 토질실험, 토질별 FDR 토양수분 데이터 및 COSMIC-ray 중성자 개수의 시계열 분석, 관측한 토양수분 데이터와 위성 기반 토양수분 데이터와의 비교분석을 실시하였다. 2014년도부터 6개 지점에서 표층으로부터 5 cm에서 40 cm까지 총 24개의 FDR 센서를 5~10 cm 깊이별로 설치하여 토양수분 데이터를 측정하였다. 해당 지점들의 토질 분석결과, Sand에서 Loamy Sand까지의 다양한 토질이 불균질한 층을 이루어 분포되어 있는 것으로 판단되었다. 측정된 토양수분 데이터는 강우 데이터와 높은 상관성을 보이며, 위성 산출 토양수분 데이터와의 비교에서도 상대적으로 높은 상관관계와 낮은 평균제곱근편차(Root mean square deviation, RMSD)값을 보여주었다. 2014년도 설치 지역 토양수분 데이터의 신뢰도가 확보됨에 따라 2015년도에는 10개의 FDR 토양수분 측정 장비 및 COSMIC-ray 중성자 측정 장비가 추가로 설치되어 성균관대학교의 Soil Moisture site with FDR and COSMIC-ray(SM-FC) 연구지역이 구축되었다. SM-FC에 설치된 COSMIC-ray 중성자 측정 장비의 최초 검증을 위해 2015년 8~11월의 COSMIC-ray 중성자 데이터 및 FDR 토양수분 데이터가 활용되었다. 중성자기반 토양수분 값과 전체 지점 FDR 토양수분 평균값을 비교한 결과 매우 높은 상관관계를 볼 수 있었다 (상관계수 0.95). 이러한 연구를 통해 성균관대학교 SM-FC는 향후 한반도 지역 위성 및 모델 토양수분 데이터를 검증하는 대표 연구지역이 될 것으로 기대된다.
실험결과 최종처리수의 $BOD_5$를 30mg/l 이하로 유지하는 것이 충분히 가능하다. 최종처리수의 총질소와 총인은 축산폐수처리시설의 방류수 수질기준보다 월등히 낮다. 연못상층에서 조류(Algae)가 성장하면서 질소와 인을 흡수하기 때문이다. 연못시스템은 질소와 인을 동시에 제거하는 장점이 있다. 최종처리수의 평균 SS가 $30mg/{\ell}$ 보다 다소 높아 2차처리 수준의 방류수 수질기준을 충족시키지 못하는 경우가 발생할 수 있으나 연못상층의 조류(Algae) 성장에 원인이 있어 문제가 되지 않는다. 2차연못과 3차연못의 SS는 거의 조류가 차지하고 있다. 조류를 회수하여 사료로 사용하거나 처리수를 유기농업 관수로 이용하여 조류를 비료로 이용하는 재활용 방법이 바람직하다. 실험 연못시스템의 모델은 연못의 수, 연못의 종류, 각 연못의 크기, 유입폐수의 $BOD_5$ 부하량을 적절히 조절하면 액상폐수(뇨${\cdot}$오수)뿐아니라 분${\cdot}$뇨${\cdot}$오수를 동시에 처리할 수 있다. 국내 여건에서는 중소규모 축산시설의 폐수를 처리하는데 연못시스템이 적합하며, 토지확보가 가능하면 대형 축산폐수 공동처리시설로 사용할 수 있다. 대부분 축산농가에 설치되어 있는 간이정화조와 산화구를 연못시스템으로 대치하여 이들의 낮은 처리효율의 문제점을 해결할 수 있다고 사료된다. 다른 처리기법에 비해 연못시스템은 관리운영에 적은 인력과 경비가 소요하여 노동력이 부족한 농촌지역에 적합하다.
지난 20여 년간의 지속적인 출산율 감소 현상에 대응한 최근의 정책논의에서 출산율 감소에 대한 이론적 논의는 많이 이루어진데 반해 실증적 연구 결과의 양은 아직 빈약한 수준이다. 본 연구는 출산율 감소의 가장 중요한 원인 중의 하나로 이해되는 여성의 임금수준이 1980년대 이후의 출산율에 미친 영향을 실증적으로 분석한다. 기간모형을 이용하여 출산율의 한 구성요소인 출산 간격을 분석한 결과, 1980년부터 2005년까지의 두 번째 출산확률의 감소 중 여성 임금의 변화가 약 17%를 설명하는 것으로 나타났다. 자료의 한계로 인해 통제되지 못한 변수가 존재하나, 최소한 여성의 임금수준이 출산에 미치는 총체적 효과의 크기를 제시하는 하나의 추정치로서 의미가 있다. 임금으로 표현되는 여성의 노동시장에서의 기회비용 상승이 자녀에 대한 수요를 감소시킨다는 사실은 출산율 저하가 경제발전에 따르는 현상임을 암시한다. 따라서 출산율 제고와 여성의 고용 증진은 동시에 추구해야 할 정책목표로 보이고, 이를 달성하기 위해 정부는 자녀양육에 대한 여성의 노동시장에서의 기회비용을 줄이는 포괄적인 가족친화정책을 고려할 필요가 있다.
목적 : 10MV 이상의 고 에너지를 사용할 경우 X선에 의해 광중성자(Photoneutron)가 발생되고 이 중성자는 주변 물질을 방사화(Activation)시켜 Beam-off기간에도 방사화된 물질의 유도 방사선(Induced radiation)에 의해 작업자의 피폭을 유발할 수 있다. 특히, 방사화된 물질중 방사선 치료시 작업자가 직접 손으로 접촉하는 wedge filter의 방사화를 알아보기 위해 10MV Siemens 가속기와 15MV Siemens 가속기에서 5Gy 조사 후 wedge filter에서 방사선량을 측정하여 방사선 발생 메커니즘을 확인하고, 선량측정을 통해 방사선 작업종사자의 작업환경에 미치는 영향을 평가하고자 한다. 대상 및 방법 : 본 연구에서 사용한 방사선 치료용 선형가속기는 Siemens사의 10MV Primus, Siemens사의 15MV Primus를 사용하였다. Siemens사의 Wedge filter를 사용하였으며, Wedge의 재질은 Fe, Wedge holder는 Al이다. 선량측정은 GM-측정기인 RDS-110 Model을 이용하였다. 본 실험에 사용된 GM-측정기는 $50keV{\sim}1.25MeV$의 X-ray가 측정가능하며, $0.05{\mu}Sv/hr{\sim}100mSv/hr$까지 측정이 가능하다. GM survey meter를 사용하여 환자 대기실과 건물 밖, 두 지점의 자연 방사선량을 측정하여 background값으로 사용하였다. 광중성자를 발생시키고, 또한 방사화를 진행시키기 위해 wedge를 장착한 상태에서 10MV X선, 15MV X선을 5Gy(500MU)를 조사하였고, beam-off직후 wedge filter를 가속기로부터 분리시켜 GM survey meter를 이용하여 wedge filter 중심부분에서 30초 단위로 방사선량을 측정하였다. 결과 : Primus 10MV의 경우 H병원에서 측정을 수행했으며, $0{\times}0cm^2,\;5{\times}5cm^2,\;25{\times}25cm^2$ Field size에 대하여 500MU 조사 후 방사선량의 측정결과 Field size의 영향은 거의 존재하지 않았으며, beam off 후 $1{\sim}2$분 뒤 측정 시작 시점에서 대략 $1{\mu}Sv/hr$를 나타냈으며, 반감기는 약 $3{\sim}4$분인 것으로 측정되었다. Primus 15MV의 경우 S병원에서 측정을 수행하였으며, $25{\times}25cm^2$ Field size에 대하여 500MU 조사 뒤 방사선량을 측정한 결과, beam off후 $1{\sim}2$분 뒤 측정시점에서 대략 $3.26{\mu}Sv/hr$를 나타냈으며 10MV X선보다 대략 3.3배 큰 값을 나타내었다. 결과 : 일일 치료환자가 $20{\sim}50$명이고, 환자 1인당 Wedge filter의 교체작업이 $1{\sim}2$회일 때 10MV의 경우 연간선량이 $0.08{\sim}0.4mSv$로 평가되었으며, 15MV의 경우 $0.27{\sim}1.36mSv$로 평가되어 작업종사자의 연간 허용선량인 20mSv에 비해 안전한 것으로 평가되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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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.