본 연구는 그린커피빈추출물이 「건강기능식품의 기준 및 규격」에 추가로 등재될 경우를 대비하여 표준화된 클로로겐산 시험법을 설정하고, 카페인이 동시 분석되도록 최적화하는 연구를 진행하였다. 최적화된 시험법을 마련하기 위해 기기분석 및 전처리 조건을 비교·분석하여 클로로겐산과 카페인을 30% 메탄올 추출하여 인산용액과 인산 함유 아세토니트릴으로 액체크로마토그래프를 통해 330 nm, 280 nm에서 분석하도록 시험법을 설정하였다. 시험법 밸리데이션 결과, 직선성 정량범위 내에서 상관계수(R2) 0.999 이상의 유의수준을 보였고, 클로로겐산과 카페인 검출한계는 0.5와 0.2 ㎍/mL, 정량한계는 1.4와 0.4 ㎍/mL로 나타났다. 정밀도와 정확도 결과는 AOAC 밸리데이션 가이드라인를 통해 적합함을 확인하였고, 클로로겐산 및 카페인 동시분석법을 최종적으로 마련하였다. 또한, 시제품과 유통제품을 통해 제형별 적용성 검토하여 클로로겐산과 카페인을 동시에 정량 가능한 시험법임을 재확인하였다. 최적화된 시험법은 클로로겐산을 함유한 건강기능식품 품질관리에 대한 신뢰성을 더 높일 것으로 본다.
수치예보모델의 예측 바람장은 대기운동벡터 알고리즘의 표적 추적 과정에서 추적 정확도 향상이나 계산 시간 단축을 위해 초기 추정치로 사용된다. 대기운동벡터는 수치예보모델의 자료동화 시 활용가치가 높다고 알려졌으나, 초기 추정치로 사용된 수치예보모델 바람장이 대기운동벡터의 검증 과정에 참 값으로 사용된다는 모순이 있다. 이를 해결하기 위해서는 수치예보모델로부터 독립적인 초기 추정치가 필요하다. 본 연구에서는 Lucas and Kanade 옵티컬 플로우 방법을 적용하여 바람장을 도출한 후 이를 초기 추정치로 사용함으로써 표적 추적과정에서의 모델 의존성을 제거하고 계산 속도를 향상시키고자 하였다. 대기운동벡터 산출에는 2015년 8월 18일 ~ 9월 5일 00, 06, 12, 18시 동안의 정지궤도 위성 Himawari-8/AHI의 14번 채널 Level 1B 자료를 사용하였다. 옵티컬 플로우 방법이 대기운동벡터 산출에 미치는 영향을 평가하기 위하여 다음과 같은 세가지 방법으로 교차 검증을 수행 하였다. (1) 초기 추정치 없이, (2) KMA/UM 예보바람장을 초기 추정치로 사용하여, 그리고 (3) 옵티컬 플로우 방법으로 계산된 바람장을 초기 추정치로 사용하여 대기운동벡터를 산출하고 ECMWF ERA-Interim 재분석장과 비교 검증한 결과, 옵티컬 플로우 기반 바람장을 초기 추정치로 사용한 경우에 가장 높은 정밀도를 보였다(RMSVD: 5.296-5.804 ms-1). 계산 속도는 초기 추정치를 사용하지 않은 경우에 가장 느렸고, 나머지 테스트는 유사한 속도를 보였다. 그러므로 대기운동벡터 알고리즘의 표적 추적 과정에 옵티컬 플로우 방법을 적용하면, 모델 의존성 없는 고품질 바람벡터의 산출이 가능할 것으로 사료된다.
본 연구는 렉셀 감마나이프 퍼펙션 모델에서 다양한 무게를 가진 자동환자이송장치의 안정성 즉 정렬됨 평가를 위함이다. 퍼펙션 자동환자이송장치의 정렬됨을 평가하기 위해서 부산, 경남 소재 3개 대학병원에서 교정된 서비스 다이오드 테스트 도구를 사용하여 다중 빔의 방사선 초점과 감마나이프 교정 중심점의 일치성에 대한 방사상 편차 △r을 측정하여 평균하였다. 자동환자이송장치 상에 무게 없이 모든 콜리메이터 4, 8, 16 mm에 대한 중심 다이오드에 조사와 4 mm 콜리메이터에 대한 짧은 다이오드와 긴 다이오드에 조사한 경우를 살펴보면 중심 다이오드에 4, 8, 16 mm 콜리메이터 각각 조사 시 검증 차이 즉 방사상 편차의 평균은 각각 0.058 ± 0.023, 0.079 ± 0.023, 0.097 ± 0.049 mm로 나타났고, 중심 다이오드, 짧은 다이오드와 긴 다이오드에 4 mm 콜리메이터 조사 시 방사상 편차의 평균은 각각 0.058 ± 0.023, 0.078 ± 0.01, 0.070 ± 0.023 mm로 나타났다. 무게 없이 짧은 다이오드와 긴 다이오드에 8, 16 mm 조사 시 방사상 편차의 평균은 각각 0.07 ± 0.003(8 mm sd), 0.153 ± 0.002 mm(16 mm sd)와 0.031 ± 0.014(8 mm ld), 0.175 ± 0.01 mm(16 mm ld)로 측정되었다. 다양한 무게 50 ~ 90 kg을 자동환자이송장치에 올린 경우 4, 8, 16 mm에 대한 중심 다이오드에 조사 시 방사상 편차의 평균은 각각 0.061±0.041 ~ 0.075±0.015, 0.023±0.004 ~ 0.034±0.003, 0.158±0.08 ~ 0.17±0.043 mm를 나타냈다. 또한 동일한 상황에서 4, 8, 16 mm에 대한 짧은 다이오드에 조사 시 방사상 편차의 평균은 각각 0.063±0.024 ~ 0.07±0.017, 0.037±0.006 ~ 0.059±0.001, 0.154±0.03 ~ 0.165±0.07 mm로 나타났다. 그리고 4, 8, 16 mm에 대한 긴 다이오드에 조사 시 방사상 편차의 평균이 각각 0.102±0.029 ~ 0.124±0.036, 0.035±0.004 ~ 0.054±0.02, 0.183±0.092 ~ 0.202±0.012 mm로 측정되었다. 수행된 모든 검증 결과는 제조사의 허용 편차 기준에 적합함을 확인할 수 있었다. 실제 치료 환경을 흉내 낸 자동환자이송장치에 올린 다양한 무게에 따른 정렬됨의 측정 결과 무게 의존성은 무시할 수 있음을 알 수 있었다. 저자들은 다양한 무게에 따른 자동환자이송장치의 검증 테스트가 렉셀 감마나이프 퍼펙션의 통상적인 정도관리를 위하여 적합한 것으로 확인하였다.
여닫이형 방사선 치료에서, 잔여 움직임으로 인하여 방사선은 실직적인 질병의 부위 뿐만이 아니라 주변 정상조직까지 투여 되도록 되어 있다. 비록 표적이 방사선 투여 중 움직이지만, 방사선이 최소한도로 실질적인 부위 (임상적 표적 체적)에 조사되기를 원한다. 본 연구의 목적은 여닫이형 치료에 있어서 방사선이 실질적인 표적에 투여되는지를 검증하고, 여닫이 범위, 움직임의 정도 및 임상적 표적체적의 크기의 변화에 따라, 표적및 주변 조직에 투여되는 방사선의 경향을 연구하는 데 있다. 이 목적을 달성하기 위하여, 실험 및 이론적인 연구를 고안하여 수행하였다. 직육각형 및 피라미드형의 표적 체적을 내포하는 팬텀을 만들어 움직이며 4차원 영상을 얻었다. 여러 여닫이 범위를 얻어진 영상에 적용하여 치료계획용 내부표적(표적체적 및 내부 움직임범위포함)을 만들었다. 직육각형 표적에는 전통적인 치료계획을 그리고 피라미드형 표적에는 세기 변조형 치료계획을 세웠다. 평판형 다이오드에 치료계획에서 얻어진 여닫이형 방사선을 수직으로 조사하여 실험적으로 선량평가를 수행하였고 또한 움직이는 상황에서 선량투여를 전산적으로 모사하였다. 본 연구는 두 표적에 대한 반음영 영역의 확장 및 움직임으로 인하여 방해 받았으나 확실하게 수행된 표적 선량투여 그리고 주변 조직에 투여된 상당량의 선량등을 수반하는 잔여움직임의 영향을 정량적으로 그리고 해석적으로 분석하였다. 선량-체적 히스토그램 분석에 따르면, 내부표적에는 여닫이 범위 또는 움직임 정도가 감소함에 따라 또한 표적체적이 증가함에 따라 선량이 증가함을 보였고, 내부 움직임 범위에 해당하는 체적에 대하여는 여닫이 범위 또는 움직임 정도가 감소함에 따라 선량이 증가하였고, 마지막으로 주변 정상조직에 대하여는, 내부 움직임 범위와는 반대의 경향을 보였다. 본 연구는 잔여움직임의 영향에 대하여 확실한 이해를 주었고 호흡행태가 재생되는한 불연속적인 투여과 표적의 움직임에도 불구하고 여당이형 방사선 치료는 안전함을 입증하였다. 본연구에서 수반된 절차와 전산적 모델은 여닫이형 치료의 시작점 검증, 주기적인 품질관리 및 환자별 검증에 사용될 수 있다. 환자별 영상에 선량을 재구성하는 방향으로 추후 연구가 필요하다.
인간의 특성과 관련된 측정 항목을 나타내는 생체정보는 도난이나 분실의 염려가 없으므로 높은 신뢰성을 가진 보안 기술로서 큰 주목을 받고 있다. 이러한 생체정보 중 지문은 본인 인증, 신원 파악 등의 분야에 주로 사용된다. 신원을 파악할 때 지문 이미지에 인증을 수행하기 어려운 상처, 주름, 습기 등의 문제가 있을 경우, 지문 전문가가 전처리단계를 통해 직접 지문에 어떠한 문제가 있는지 파악하고 문제에 맞는 영상처리 알고리즘을 적용해 문제를 해결한다. 이때 지문에 상처와 주름이 있는 지문 영상을 판별해주는 인공지능 소프트웨어를 구현하면 손쉽게 상처나 주름의 여부를 확인할 수 있고, 알맞은 알고리즘을 선정해 쉽게 지문 이미지를 개선할 수 있다. 본 연구에서는 이러한 인공지능 소프트웨어의 개발을 위해 캄보디아 왕립대학교의 학생 1,010명, Sokoto 오픈 데이터셋 600명, 국내 학생 98명의 모든 손가락 지문을 취득해 총 17,080개의 지문 데이터베이스를 구축했다. 구축한 데이터베이스에서 상처나 주름이 있는 경우를 판별하기 위해 기준을 확립하고 전문가의 검증을 거쳐 데이터 어노테이션을 진행했다. 트레이닝 데이터셋과 테스트 데이터셋은 캄보디아의 데이터, Sokoto 데이터로 구성하였으며 비율을 8:2로 설정했다. 그리고 국내 학생 98명의 데이터를 검증 데이터 셋으로 설정했다, 구성된 데이터셋을 사용해 Classic CNN, AlexNet, VGG-16, Resnet50, Yolo v3 등의 다섯 가지 CNN 기반 아키텍처를 구현해 학습을 진행했으며 지문의 상처와 주름 판독에서 가장 좋은 성능을 보이는 모델을 찾는 연구를 수행했다. 다섯가지 아키텍처 중 지문 영상에서 상처와 주름 여부를 가장 잘 판별할 수 있는 아키텍처는 ResNet50으로 검증 결과 81.51%로 가장 좋은 성능을 보였다.
목적: 개별화되어 가는 고선량률 근접치료계획의 추세에 따라, 고성량률 근접치료계획의 절대적 선량과 상대적인 선량분포를 독립적으로 계산하여 환자의 해부영상 위에 겹쳐 표시할 수 있는 품질보증용 컴퓨터 프로그램을 개발한다. 대상 및 방법: 컴퓨터 프로그램은 먼저, 환자의 치료계획에서 계산된 선원의 위치, 각 위치에서의 조사시간, reference point에서의 선량, 치료계획이 실시된 날짜 등의 자료 입력을 필요로 한다. ICWG 권고 수식과 선원의 비등방성 표를 이용하여 $10\times12\times10\;(Cm^3)$의 공간에서 선량분포가 계산된 후 reference point에서의 선량이 자동적으로 치료계획의 결과와 비교된다. 모의치료의 영상이나 자기공명(Magnetic Resonance) 영상을 입력하고 사용자가 선택한 점을 수직으로 교차하는 3개의 평면에서 등선량곡선을 겹쳐서 보여준다. Gamma Med사의 Gam-madot (MDS Nordion, Germany)에서 표준 치료계획을 실행하여 정확성을 확인하였으며, Plato (Nucletron Cor-poration, The Netherlands)에서 실행된 9명의 환자치료계획과 비교하였다. 결과: 3개의 표준 치료계획에서 절대선량은 $2.8\%$ 내에서 일치하였으며 등 선량분포도 좋은 일치를 보였다. 9명의 환자에 대하여 시행된 치료계획과의 비교에서는 평균 $3.4\%$의 오차를 보였다. 결론: 개발된 컴퓨터 프로그램은 정확하고 신속하게 고선량률 치료환자의 치료계획의 정확성을 확인할 수 있게 해주며, 등선량 곡선을 환자의 해부적 영상에 결합할 수 있는 기능은 치료계획의 질을 높이는데 기여할 수 있을 것으로 기대된다.$39\%$), 복회음부 절제수술시 32건($97\%$), 측연의 경우 32건($97\%$), 후연의 경우 32건($97\%$), 그리고 전연의 경우 16건($45\%$)에서 부합되는 것으로 나타났다. 결론: 직장암의 수술 후 방사선치료 시 적절한 방사선치료 조사영역의 결정을 위하여 표준적인 조사영역을 제시 하였으나 개별 환자의 병변 위치와 진행상태, 수술 소견 등에 따라 적절한 변형은 필수적이라 하겠다. 이 권고안의 임상적 타당성은 향후 시행될 Patterns of Care 연구를 통하여 증명하는 것이 필요하겠다.정가능하고, 폐에 조사되는 방사선 양도 줄일 수 있었다.저부까지 거리 차이는 종양 크기가 4 cm 미만인 경우는 5.3 mm였으나 4 cm 이상일 때는 19.4 mm로 현저한 변화를 보였다. 자궁경관 굴곡각은 60세 미만인 경우 60세 이상보다 8$^{\circ}$ 정도 더 변화가 있었고, 종양 크기가 4 cm 이상일 때 미만일 때보다 2배 이상 굴곡 변화가 있었다. 결론: 자궁경부암 환자에서 근치적 방사선치료 시 치료에 따른 자궁 크기 및 위치 변화가 다양하고 개별적으로 예측하기 쉽지 않으므로, 특히, 60세 미만이거나 종양 크기가 4 cm 이상인 경우, 삼차원입체조형치료나 강도변조 방사선치료를 이용한 근치적 방사선치료 시 치료 중 개별환자의 계획용표적체적의 변화를 반드시 고려해야 한다고 생각한다.량체적히스토그램, Lymankutcher 모델에 의한 정상조직합병증발생률 및 기타 선량통계값 등 모든 면에 있어서 우월성을 확인할 수 있었다. 향후 이러한 결과가 임상에서 실질적인 합병증 발생률 감소와 잘 연계되는지 계속적인 추적관찰 및
고준위방사성폐기물을 처분하기 위한 심층처분시스템의 공학적 방벽은 처분 용기에서 방사성 핵종 누출이 발생하더라도 주변 암반으로의 누출 속도를 늦춰주는 역할을 수행해야하기 때문에 장기적으로 그 성능을 유지하여야 한다. 특히 벤토나이트 완충재와 같이 점토 물질을 다량 함유한 매질에서만 나타나는 기체 흐름 현상인 팽창 흐름은 벤토나이트 완충재의 장기 성능에 영향을 미칠 수 있기 때문에 이 현상을 명확히 규명하는 것이 매우 중요하다. 이에 따라 DECOVALEX-2019 Task A에서는 팽창 흐름에 대한 수리-역학적 메커니즘을 규명하고, 기체 이동 현상의 정량적 평가를 위한 새로운 수치 해석 기법 개발 및 검증을 수행하고자 진행되었다. 이를 위해 본 연구에서는 기존의 전통적인 다공성 매질에서의 2상 유동 및 유효응력 개념을 고려한 역학 모델을 기반으로, 손상도 개념을 적용함으로써 매질의 변형에 의한 기체의 팽창 흐름을 모사할 수 있는 수리-역학적 상호작용을 고려한 해석 모델을 개발하였다. 또한 개발된 모델을 이용하여 1차원 및 3차원 기체 주입 시험 결과와의 비교를 통해 모델 검증 및 적용성 검토를 수행하였다. 수치 해석 결과 기체 압력에 의한 팽창 흐름으로 인한 갑작스러운 공극 수압, 응력, 기체 주입량 및 유출량 증가 현상을 확인할 수 있었지만, 개발된 해석 모델에서 수리-역학적 상호작용의 영향이 과소평가 되는 한계를 확인할 수 있었다. 그럼에도 불구하고 본 연구는 팽창 흐름에 대한 예비 모델을 제공하고 후속 연구의 발전된 모델을 개발하기 위한 기반을 제공한다는 점에서 의의가 있다. 또한 본 연구에서 개발된 수리-역학적 상호작용을 고려한 수치 모델은 향후 실험실 및 현장 시험 결과 데이터 분석에 활용될 수 있을 뿐만 아니라, 실제 고준위방사성폐기물 심층처분시스템의 장기 성능평가에도 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
본 연구는 소양강댐 유역을 대상으로 LSTM 기반의 일유출량 추정 딥러닝 모형을 개발한 후, 모형구조 및 입력자료의 다양한 조합에 대한 모형의 정확도를 살폈다. 첫 12년(1997.1.1-2008.12.31) 동안의 유역평균 일강수량, 일기온, 일풍속 (이상 입력), 일평균 유량 (출력)으로 이루어진 데이터베이스를 기반으로 모형을 구축하였으며, 이후 12년(2009.1.1-2020.12.31) 동안의 자료를 사용하여 Nash-Sutcliffe Model Efficiency Coefficient (NSE)와 RMSE를 살폈다. 가장 높은 정확도를 보인 조합은 64개의 은닉유닛을 가진 LSTM 모형 구조에 가능한 모든 입력자료(12년치의 일강수량, 일기온, 일풍속)를 활용한 경우로서 검증기간의 NSE와 RMSE는 각각 0.862와 76.8 m3/s를 기록하였다. LSTM의 은닉유닛이500개를 초과하는 경우 과적합으로 인한 모형의 성능 저하가 나타나기 시작했으며, 1000개를 초과하는 경우 과적합 문제가 두드러졌다. 12년치의 일강수만 입력자료로 활용한 경우에도 매우 높은 성능(NSE=0.8~0.84)의 모형이 구축되었으며, 한 해의 자료만을 활용하여 학습한 경우에도 충분히 활용 가능한 정확도(NSE=0.63~0.85)를 가진 모형을 구축할 수 있었다. 특히 유량의 변동성이 큰 한 해의 자료만을 활용하여 모형을 학습한 경우 매우 높은 정확도(NSE=0.85)의 모형이 구축되었다. 학습자료가 중유량과 양극한의 유량을 모두 포함한 경우라면 5년 이상의 입력자료는 모형의 성능을 크게 개선시키지 못했다.
본 연구는 근로자의 학업 열망이 대학교육 참여에 미치는 연구를 통해 대학교 관계자들에게 신입생유치 및 맞춤 교육을 위한 전략과 시사점을 제시하고자 하였다. 따라서 선행자료들을 분석하여 변수들을 도출하였고, 변수들 간의 인과관계 설정과 질문지를 개발하였다. 조사 대상은 대학교육 참여에 관심 있는 근로자 331명을 대상으로 대인면접법으로 자료 수집을 하였다. 수집된 자료는 데이터화를 하였고, 신뢰성 및 타당성 검증과 빈도분석을 실시하였다. 마지막으로 구조 방정식 모형의 적합도와 각 개념에 대한 인과관계를 검증하였다. 따라서 검증결과 본 연구의 시사점은 다음과 같다. 첫째, 대학 관계자들은 대학교육을 통해 적성에 맞는 직업군으로 전환한 경험자와의 멘토·멘티 제도를 통해 동기부여를 해야 할 것이다. 또한 미래를 위해 지속적인 자기계발을 할 수 있도록 프로그램을 개발하고 보급해야 할 것이다. 이를 위해 전문가와의 상담을 통해 본인의 적성과 장점을 파악할 수 있도록 지원해야 할 것이다. 둘째, 대학 관계자들은 추천을 통해 입학을 한 근로자들이 직업전환을 이룬 사례와 정보를 입학 예정자가 알 수 있도록 홍보를 강화해야 할 것이다. 또한 자기 계발을 할 수 있는 대학교육 프로그램을 개발하고 '공모전' 등을 통해 다양한 아이디어를 수용하고 재가공을 통해 근로자에게 대학교육에 대한 정확한 정보를 제공해야 할 것이다. 셋째, 대학 관계자들은 대학교육을 통해 직업전환과 자기계발이라는 두 마리의 토끼를 잡을 수 있다는 프로그램을 근로자에게 제공해야 한다. 즉, 대학 입학시 해외 선진 기업 견학, 다양한 자격증 취득, 블루칼라·화이트칼라의 부서 간 이동, 이직 기회 획득 등 다양한 정보제공과 졸업 선배들의 성공 사례들을 제공함으로써 근로자들의 학습 동기 유발을 자극시켜야 할 것이다. 넷째, 대학 관계자들은 직업전환을 위해서는 대학교육에 참여하여 체계적인 교육과 사회 환경의 흐름 등을 교육받음으로써 한층 더 발전할 수 있는 곳이 대학이라는 것과 이와 관련된 대학교육 프로그램을 적극적으로 홍보해야 할 것이다. 마지막으로 대학 관계자들은 근로자가 대학교육 참여시 자기계발을 할 수 있다는 인식이 발생하도록 근로자와의 상담 및 홍보를 실시해야 할 것이고, 근로자들의 수요조사 및 분석을 통해 자기계발을 위해 필요한 사항들이 무엇인지 파악하여 이에 대한 대응방안들을 마련해야 할 것이다.
연구 목적 : 본 연구는 간호대학생을 대상으로 사례기반학습 및 코티칭을 적용한 간호 임상실습 교육모형을 개발하고, 개발된 모형의 타당성 확보를 목적으로 한다. 연구 내용 및 방법 : 간호 임상실습 교육모형의 타당성 검증을 위해 전주시 소재 J대학교 2021학년도 2학기'건강 반응과 간호 VI(지각·인지) 실습'과목에 적용하고 모형에 대한 교수자 반응평가를 실시하였고, 학습자 반응평가를 위해 임상 수행 자신감, 교수학습 모형에 대한 설문조사와 포커스 그룹 인터뷰를 진행하였다. 선행문헌 고찰과 사례 연구를 통해 사례기반학습 단계와 코티칭 요소를 도출한 후 전문가 검토를 받아 초기 모형을 구안하였고, 구안한 모형은 간호교육 전문가에게 내적 타당화를 검토받은 후 수정·보완하였다. 외적 타당화 검증을 위해 임상실습 교과에 모형을 적용한 후 실시한 학습자 반응평가 결과 임상 수행 자신감은 4.22점, 교수학습 모형 만족도는 4.68점으로 높게 나타났다. 포커스그룹 인터뷰 결과를 종합하면, 사전학습의 중요성과 실제 사례를 기반으로 선정한 사례를 학습하면서 전문용어, 전문지식 등을 습득함으로써 실습 현장에 대한 두려움이 없어지고 익숙함을 느꼈고, 다양한 사례를 학습하며 실습 현장에서 학습하였던 지식을 정리하는 시간을 통해 비판적 사고를 할 수 있었다고 하였다. 또 코티칭을 통하여 현장지도자와 지도교수가 함께 사례를 통해 이론과 실무적인 측면을 동시에 교수함으로써 실무와 더 가까워진 실습교육을 경험한 것으로 나타났다. 결론 및 제언 : 본 연구를 통하여 개발한 사례기반학습 및 코티칭을 적용한 간호 임상실습 교육모형은 이론과 실무 간의 차이를 줄여주고 간호 대학생의 임상수행 능력을 향상시킬 수 있는 효과적인 교수학습모형이 될 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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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.