인터넷의 급속한 발달과 온라인 사용이 급증함에 따라 e-스포츠와 같은 온라인 게임은 거대한 시장으로 성장하고 있다. 그렇지만, 많은 e-스포츠를 후원하는 기업의 효과를 검증하는 마케팅적 연구는 미진한 상태이다. 있다해도 단순히 온라인 게임과 관련한 연구가 대다수이다. 이에 본 연구는 e-스포츠 스폰서십을 통해 기업의 마케팅 커뮤니케이션 전략 수립을 위한 토대를 마련코자 하였으며 시작단계에 있는 e-스포츠의 향후 연구에 기여하고자 하였다. 중요 변수들은 첫째, e-스포츠의 주요한 게임속성으로 상호작용성, 익명성, 내용확장성을 들고 온라인 상황에서 주요한 매개의 역할로 다루어지는 유동(flow)과의 관계를 살펴보았다. 둘째, e-스포츠의 주요한 게이머속성(스포츠 경기에서의 팀과 플레이어의 속성에서 수정)인 매력성, 유사성, 경기결과가 유동(flow)과 게이머동일시(온라인 게임상황에 맞게 기존 팀동일시를 게이머동일시로 차용)에 미치는 영향관계를 살펴보았다. 마지막으로 유동(flow)과 게이머동일시와의 관계 그리고 게이머동일시와 기업동일시와의 관계를 최종적으로 점검하였다. 연구의 결과, 온라인의 기초적인 특성인 상호작용성은 유동(flow)에 유의한 영향이 있었고 게이머속성에서의 유사성과 경기결과도 유동(flow)에 유의한 영향이 있었다. 그리고 유사성은 게이머동일시에 정의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 마지막으로 유동(flow)은 게이머동일시에 그리고 게이머동일시는 기업동일시에 정의 영향이 있는 것으로 나타났다. 결론적으로 e-스포츠를 후원하는 기업의 경우 일반 유저들과 유사한 특성인 가진 실력있는 게이머를 후원한다면 마케팅 효과를 극대화할 수 있다.
정보기술의 비약적 발전에 힘입어, 오늘날 기업들은 지금까지 축적한 고객 데이터를 기반으로 맞춤형 서비스를 제공하는 것에 많은 관심을 가지고 있다. 고객에게 소구하는 맞춤형 서비스를 효과적으로 제공하기 위해서는 우선 그 고객이 처한 상태나 상황을 정확하게 인지하는 것이 중요하다. 특히, 고객에게 서비스가 전달되는 이른바 진실의 순간에 해당 고객의 감정 상태를 정확히 인지할 수 있다면, 기업은 더 양질의 맞춤형 서비스를 제공할 수 있을 것이다. 이와 관련하여 사람의 얼굴과 행동을 이용하여 사람의 감정을 판단하고 개인화 서비스를 제공하기 위한 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 얼굴 표정을 통해 사람의 감정을 판단하는 연구는 좀 더 미세하고 확실한 변화를 통해 정확하게 감정을 판단할 수 있지만, 장비와 환경의 제약으로 실제 환경에서 다수의 관객을 대상으로 사용하기에는 다소 어려움이 있다. 이에 본 연구에서는 Plutchik의 감정 분류 체계를 기반으로 사람들의 행동을 통해 감정을 추론해내는 모형을 개발하는 것을 목표로 한다. 본 연구는 콘텐츠에 의해 유발된 사람들의 감정적인 변화를 사람들의 행동 변화를 통해 판단하고 예측하는 모형을 개발하고, 4가지 감정 별 행동 특징을 추출하여 각 감정에 따라 최적화된 예측 모형을 구축하는 것을 목표로 한다. 모형 구축을 위해 사람들에게 적절한 감정 자극영상을 제공하고 그 신체 반응을 수집하였으며, 사람들의 신체 영역을 나누었다. 특히, 모션캡쳐 분야에서 널리 쓰이는 차영상 기법을 적용하여 사람들의 제스쳐를 추출 및 보정하였다. 이후 전처리 과정을 통해 데이터의 타임프레임 셋을 20, 30, 40 프레임의 3가지로 설정하고, 데이터를 학습용, 테스트용, 검증용으로 구분하여 인공신경망 모형을 통해 학습시키고 성과를 평가하였다. 다수의 일반인들을 대상으로 수집된 데이터를 이용하여 제안 모형을 구축하고 평가한 결과, 프레임셋에 따라 예측 성과가 변화함을 알 수 있었다. 감정 별 최적 예측 성과를 보이는 프레임을 확인할 수 있었는데, 이는 감정에 따라 감정의 표출 시간이 다르기 때문인 것으로 판단된다. 이는 행동에 기반한 제안된 감정예측모형이 감정에 따라 효과적으로 감정을 예측할 수 있으며, 실제 서비스 환경에서 사용할 수 있는 효과적인 알고리즘이 될 수 있을 것으로 기대할 수 있다.
온라인 소비자는 쇼핑 웹사이트에서 특정 제품군이나 브랜드에 속한 제품들을 둘러보고 구매를 진행할 수 있고, 혹은 단순히 넓은 범위의 탐색 반경을 보이며 여러 페이지들을 돌아보다 구매를 진행하지 않고 이탈할 수 있다. 이러한 온라인 소비자의 행동과 구매에 관련된 연구는 꾸준히 진행되어왔으며, 실무에서도 소비자들의 행동 데이터를 바탕으로 한 서비스 및 어플리케이션이 개발되고 있다. 최근에는 빅데이터 기술의 발달로 소비자 개인 단위의 맞춤화 전략 및 추천 시스템이 활용되고 있으며 사용자의 쇼핑 경험을 최적화하기 위한 시도가 진행되고 있다. 하지만 이와 같은 시도에도 온라인 소비자가 실제로 웹사이트를 방문해 제품 구매 단계까지 전환될 확률은 매우 낮은 실정이다. 이는 온라인 소비자들이 단지 제품 구매를 위해 웹사이트를 방문하는 것이 아니라 그들의 쇼핑 동기 및 목적에 따라 웹사이트를 다르게 활용하고 탐색하기 때문이다. 따라서 단지 구매가 진행되는 방문 외에도 다양한 방문 형태를 분석하는 것은 온라인 소비자들의 행동을 이해하는데 중요하다고 할 수 있다. 이러한 관점에서 본 연구에서는 온라인 소비자의 탐색 행동의 다양성과 복잡성을 설명하기 위해 실제 E-commerce 기업의 클릭스트림 데이터를 기반으로 세션 단위의 클러스터링 분석을 진행해 탐색 행동을 유형화하였다. 이를 통해 각 유형별로 상세 단위의 탐색 행동과 구매 여부가 차이가 있음을 확인하였다. 또한 소비자 개인이 여러 방문에 걸친 일련의 탐색 유형에 대한 패턴을 분석하기 위해 순차 패턴 마이닝 기법을 활용하였으며, 같은 기간 내에 제품 구매까지 완료한 소비자와 구매를 진행하지 않은 채 방문만 진행한 소비자들의 탐색패턴에 대한 차이를 확인할 수 있었다. 본 연구의 시사점은 대규모의 클릭스트림 데이터를 활용해 온라인 소비자의 탐색 유형을 분석하고 이에 대한 패턴을 분석해 구매 과정 상의 행동을 데이터 기반으로 설명하였다는 점에 있다. 또한 온라인 소매 기업은 다양한 형태의 탐색 유형에 맞는 마케팅 전략 및 추천을 통해 구매 전환 개선을 시도할 수 있으며, 소비자의 탐색 패턴의 변화를 통해 전략의 효과를 평가할 수 있을 것이다.
대학생 시기는 실질적으로 직업선택을 해야 하는 시기이다. 우리 사회가 빠르게 고도로 발달하는 만큼, 직업은 다양화, 세분화, 전문화되어 대학생들의 취업 준비기간은 또한 갈수록 길어지고 있다. 본 연구는 대학생들이 학교 내외에서 하는 경험하는 다양한 활동들이 취업에 어떤 영향이 있을지 대학생들의 로그데이터를 중심으로 분석해 보았다. 실험을 위하여 학생들의 다양한 활동을 체계적으로 분류하고 활동 데이터를 6개의 핵심역량(직무전문성강화 역량, 리더십 및 팀웍 역량, 세계화 역량, 직무몰입 역량, 직업탐색 역량, 자율이행역량)으로 구분하였고, 여기서 구분된 6개의 역량 값이 취업여부(취업그룹, 미취업그룹)에 미치는 영향을 분석하였다. 분석 결과 6개의 역량 모두 취업집단과 미취업집단의 수준차이가 유의한 것을 확인할 수 있어 학교에서의 활동은 취업에 유의미함을 유추할 수 있었다. 다음으로 6개의 역량이 취업의 질적성과에 미치는 영향을 분석하기 위하여 6개의 역량수준을 상·하로 나누고, 첫연봉액을 기준으로 6개의 그룹을 만든 후 관계를 확인해 보았는데, 그 결과 6개의 역량 중 세계화역량, 직업탐색역량, 자율이행역량 수준이 높은 학생이 연봉을 기준으로 한 취업성과 또한 높은 것으로 확인되었다. 본 연구의 이론적 공헌은 다음과 같다. 첫 번째, 학창경험으로부터 추출할 수 있는 역량을 인사조직관리분야의 역량과 연결하며, 개인의 경력성공을 위해 대학생으로서 필요한 역량을 직업탐색역량과 자율이행역량을 추가하였다는 점이다. 두 번째, 활동로그의 실데이터 기반으로 각각의 역량을 측정하고 결과변수와 검증을 한 점이다. 세 번째, 양적성과(취업률)뿐만 아니라 질적성과(연봉수준)를 분석한 점이다. 본 연구의 실무적 활용은 다음과 같다. 첫 번째, 대학생들의 경력개발계획 수립 시 가이드가 될 수 있다. 전략이 없거나 균형을 갖추지 못한 또는 과도한 스펙을 쌓기는 지양하고 직업세계와 직무에 대한 분석을 바탕으로 자신의 강점을 표현할 수 있는 취업준비가 필요하다. 두 번째, 학교와 기업, 지자체, 정부 등 대학생들을 위한 행사를 기획하는 담당자는 대학생들이 필요로 하는 경험을 설계할 본 연구에서 제시한 6대 역량을 참고할 수 있다. 이벤트의 수요자인 대학생이 필요한 역량을 키우면서 하면서 각 기관의 목적을 더할 때 수요자와 공급자 모두 만족스러운 결과를 만들 수 있다. 세 번째, 디지털 대전환 시대, 국가의 균형발전을 구상하는 정부의 정책담당자는 대학생들의 호기심과 에너지를 대학생들의 역량개발과 국가의 균형발전을 함께 성취하는 방향으로 정책을 만들 수 있다. 기존에 없던 플랫폼서비스를 시도하고, 기존의 아날로그 상품이나 서비스와 기업문화를 디지털화 하는 데에는 많은 인력이 필요하며 디지털세대인 현 대학생들의 활약은 전 산업에서 촉매가 될 뿐 아니라 성공적인 경력개발을 위한 대학생들에게도 필요한 경험이라 사료된다.
대규모 텍스트에서 관심 대상이 가지고 있는 속성들에 대한 감성을 세부적으로 분석하는 속성기반 감성분석(Aspect-Based Sentiment Analysis)은 상당한 비즈니스 가치를 제공한다. 특히, 텍스트에 속성어가 존재하는 명시적 속성뿐만 아니라 속성어가 없는 암시적 속성까지 분석 대상으로 하는 속성카테고리 감성분류(ACSC, Aspect Category Sentiment Classification)는 속성기반 감성분석에서 중요한 의미를 지니고 있다. 본 연구는 속성카테고리 감성분류에 BERT 사전훈련 언어 모델을 적용할 때 기존 연구에서 다루지 않은 다음과 같은 주요 이슈들에 대한 답을 찾고, 이를 통해 우수한 ACSC 모델 구조를 도출하고자 한다. 첫째, [CLS] 토큰의 출력 벡터만 분류벡터로 사용하기보다는 속성카테고리에 대한 토큰들의 출력 벡터를 분류벡터에 반영하면 더 나은 성능을 달성할 수 있지 않을까? 둘째, 입력 데이터의 문장-쌍(sentence-pair) 구성에서 QA(Question Answering)와 NLI(Natural Language Inference) 타입 간 성능 차이가 존재할까? 셋째, 입력 데이터의 QA 또는 NLI 타입 문장-쌍 구성에서 속성카테고리를 포함한 문장의 순서에 따른 성능 차이가 존재할까? 이러한 연구 목적을 달성하기 위해 입력 및 출력 옵션들의 조합에 따라 12가지 ACSC 모델들을 구현하고 4종 영어 벤치마크 데이터셋에 대한 실험을 통해 기존 모델 이상의 성능을 제공하는 ACSC 모델들을 도출하였다. 그리고 [CLS] 토큰에 대한 출력 벡터를 분류벡터로 사용하기 보다는 속성카테고리 토큰의 출력 벡터를 사용하거나 두 가지를 함께 사용하는 것이 더욱 효과적이고, NLI 보다는 QA 타입의 입력이 대체적으로 더 나은 성능을 제공하며, QA 타입 안에서 속성이 포함된 문장의 순서는 성능과 무관한 점 등의 유용한 시사점들을 발견하였다. 본 연구에서 사용한 ACSC 모델 디자인을 위한 방법론은 다른 연구에도 비슷하게 응용될 수 있을 것으로 기대된다.
많은 정보통신기술 기업들은 자체적으로 개발한 인공지능 기술을 오픈소스로 공개하였다. 예를 들어, 구글의 TensorFlow, 페이스북의 PyTorch, 마이크로소프트의 CNTK 등 여러 기업들은 자신들의 인공지능 기술들을 공개하고 있다. 이처럼 대중에게 딥러닝 오픈소스 소프트웨어를 공개함으로써 개발자 커뮤니티와의 관계와 인공지능 생태계를 강화하고, 사용자들의 실험, 적용, 개선을 얻을 수 있다. 이에 따라 머신러닝 분야는 급속히 성장하고 있고, 개발자들 또한 여러가지 학습 알고리즘을 재생산하여 각 영역에 활용하고 있다. 하지만 오픈소스 소프트웨어에 대한 다양한 분석들이 이루어진 데 반해, 실제 산업현장에서 딥러닝 오픈소스 소프트웨어를 개발하거나 활용하는데 유용한 연구 결과는 미흡한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 딥러닝 프레임워크 사례연구를 통해 해당 프레임워크의 도입 전략을 도출하고자 한다. 기술-조직-환경 프레임워크를 기반으로 기존의 오픈 소스 소프트웨어 도입과 관련된 연구들을 리뷰하고, 이를 바탕으로 두 기업의 성공 사례와 한 기업의 실패 사례를 포함한 총 3 가지 기업의 도입 사례 분석을 통해 딥러닝 프레임워크 도입을 위한 중요한 5가지 성공 요인을 도출하였다: 팀 내 개발자의 지식과 전문성, 하드웨어(GPU) 환경, 데이터 전사 협력 체계, 딥러닝 프레임워크 플랫폼, 딥러닝 프레임워크 도구 서비스. 그리고 도출한 성공 요인을 실현하기 위한 딥러닝 프레임워크의 단계적 도입 전략을 제안하였다: 프로젝트 문제 정의, 딥러닝 방법론이 적합한 기법인지 확인, 딥러닝 프레임워크가 적합한 도구인지 확인, 기업의 딥러닝 프레임워크 사용, 기업의 딥러닝 프레임워크 확산. 본 연구를 통해 각 산업과 사업의 니즈에 따라, 딥러닝 프레임워크를 개발하거나 활용하고자 하는 기업에게 전략적인 시사점을 제공할 수 있을 것이라 기대된다.
본 연구는 경험가치척도(EVS; Experiential Value Scale)를 바탕으로 측정된 쇼핑가치차원이 쇼핑점포에 대한 소비자 반응에 미치는 효과를 분석하는데 그 목적이 있다. 또한 각 쇼핑가치차원이 쇼핑점포에 대한 소비자반응에 미치는 상대적 효과가 백화점과 할인점에 따라 다르게 나타나는지도 분석했다. 실증분석결과 점포에서 제공하는 실용적 쇼핑가치와 쾌락적 쇼핑가치는 점포에 대한 호의적 태도와 점포에 대한 감정적 반응에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 구체적으로 실용적 쇼핑가치의 하위차원인 서비스우수성, 효율성, 경제적 가치가 증가할수록, 소비자들의 점포에 대한 호의적 태도가 증가하는 것으로 나타났다. 그리고 쾌락적 쇼핑가치의 하위차원인 시각적 매력, 오락적 가치, 일상탈출, 내재적 즐거움이 높은 것으로 지각할수록, 쇼핑과정에서 소비자들의 긍정적인 감정이 증가하는 것으로 나타났다. 또한 쾌락적 쇼핑가치는 소비자들이 점포에 대한 호의적 태도를 형성하는데 있어서 직접적 영향이 아닌 점포에 대한 소비자들의 감정적 반응을 통해 간접적으로 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 점포에 대한 호의적 태도와 점포에 대한 긍정적 감정형성은 점포충성도에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 흥미롭게도 쾌락적 쇼핑가치가 점포에 대한 긍정적 감정반응에 미치는 영향은 백화점보다 할인점에서 높게 나타났다.
소비자의 구매 행위가 합리적이고 실용적인 방향으로 변화하는데 힘입어 할인점업계는 급속한 외형적인 성장과 함께 경쟁도 치열하다. 따라서 업계는 그 해결책으로 차별화와 수익성을 동시에 실현 시킬 수 있는 유통업체 브랜드(PB: Private Brand) 개발에 사활을 걸고 있다. 또한 치열한 경쟁 환경 하에서 생존하기 위해서는 고객만족을 넘어서 고객충성도를 높이는 것이 효과적인 방법임이 밝혀짐에 따라 PB가 고객충성도를 제고시키기 위한 전략적인 도구로 사용되고 있다. PB 이용 고객의 충성도를 높이려면 우선 고객집단의 특성을 파악해서 소비자가 지각하는 품질수준을 우선적으로 맞춰줘야 고객만족과 고객신뢰를 얻을 수 있고 결과적으로 고객충성도로 유도할 수 있다. 이에 본 연구는 지각된 품질에 영향을 미치는 선행요인과 고객충성도에 영향을 미치는 변수들 간의 관계에 대한 체계적인 분석결과를 제시하기 위해 선행연구에서 검증된 인과관계를 기반으로 연구모형과 연구가설을 설정했고, 주요 연구결과는 다음과 같다. 기업명성, 브랜드명성, 제품경험, 브랜드친숙도가 높을수록 지각된 품질이 높아지고, 지각된 품질이 높을수록 고객만족, 고객신뢰, 고객충성도가 높아지며, 고객만족과 고객신뢰가 높을수록 고객충성도가 높아지는 것으로 조사되었다. 또한 기업명성이 지각된 품질에 미치는 영향력은 PB가 NB보다 높게 나타난 반면 브랜드명성과 브랜드친숙도가 지각된 품질에 미치는 영향력은 NB가 PB보다 높게 나타났다. 이러한 실증분석 결과는 지각된 품질에 영향을 미치는 선행요인과 결과요인에 대한 보다 명확한 이해를 바탕으로 실무자가 마케팅 활동을 하는데 유용하게 활용할 수 있을 것이다.
본 연구는 재래시장 활성화 요인들을 구조 관계적 관점에서 재래시장 상인들의 경영혁신과 창업성공을 직접적으로 유발하거나 매개하는 변수들을 총체적 시각으로 규명하고자 하는 것이었다. 상인들의 특성을 위험감수성, 경영경험으로 구분하고 이들 특성이 핵심적인 시장 활성화 매개변수를 통하여 경영성과를 유발하는 중요한 요소라는 사실을 확인하였다. 이와 더불어 재래시장에서 가장 취약한 머천다이징 분야를 상품화 계획과 상품화 실천분야로 구분하여 가설에 유의한 구조방정식 모형과 경로를 규명하였다. 또한 시장의 이미지 구성요소에 있어서 시장 가치성, 시장 인지성 그리고 경영성과의 상관관계에 있어서 이들 변수들은 실질적으로는 구분된 개념이면서도 각각의 선행변수가 될 수 있는 가능성을 보여주었다. 또한 재래시장의 이미지변수는 시장의 가치성과 인지성으로 구성되어 있으며, 이들 변수들이 경영성과로 연결되는 과정에서 순차적인 연속단계 형태로 구조경로가 연결되며, 앞 단계의 개념이 충족되어야 다음 단계의 인식개념으로 넘어가는 프로세스적 경로를 새롭게 밝혀주었다. 이러한 연구모형은 향후 재래시장의 후속적인 학술연구에 많은 도움이 되리라고 보여준다. 마지막으로는 본 연구에서는 가설을 도출하여 검증을 하지는 않았지만 사후 분석을 통하여 알아 본 결과가 네 가지 독립변수가 창업성과에 이르는 직·간접효과에 대해, 상인의 위험감수성이 0.29(t 2.61), 경영경험이 0.04(t 1.79)이었으며, 상품화 실천은 0.374(t 2.61)이었다. 시장 활성화 매개변수인 시장 이미지 변수 중에서 시장가치는 0.47(t 5.25), 시장인지는 0.22(t 2.30)으로 경영성과에 유의한 영향을 미치는 것으로 밝혀졌다. 이러한 연구결과는 급변하는 유통경영 환경 속에서 재래시장 상인들에게 실제적으로 도움이 되는 재래시장 활성화 전략 수립, 경영환경의 주도적 변화능력, 상인들의 경영혁신과 몰입, 시장 지향적 마케팅 목표수립에 긍정적이고 시사성 있는 기여를 할 것이다. 상인들의 개인별 역량과 상인의식 특성별로 경영성과에 유의한 결과들을 효과적으로 유발시켜서, 독보적이고 역량 있는 경영혁신 틀이 완벽하게 형성된 진취성이 강한 한국형 재래시장 상인육성과 더불어 활성화사례들을 창출하는데 많은 도움을 줄 것이라고 보여 진다.
기술가치평가(Technology Valuation)는 특정 기술이나 기술을 기반으로 사업화 하는 데 있어 해당기술과 사업화 가치를 평가하는 행위, 절차 및 기법 등을 일컫는다. 기술의 가치와 기술을 기반으로 하는 사업화에 대한 가치를 평가하는 데 있어서는 기술가치의 기술거래, 투자 및 융자, 현물출자, 전략수립, 등의 다양한 평가목적에 따라 평가 기한과 프로세스 계획이 수립된다. 기술가치평가의 전체 프로세스는 특정 기술에 대한 기술성, 권리성, 시장성, 사업성 분석 및 평가와 이의 결과를 근거로 한 기술가치의 화폐적 가치산출 모듈로 구성되며, 각 모듈의 분석과 평가 수행에 있어서는 특정 기술에 대한 지식보유자인 전문가들로 이루어진 평가팀을 구성하여 평가가 수행된다. 특정 개별 기술에 대한 평가수행은 하나의 독립된 과제(project)로서 다뤄지며 각 모듈들을 통합하여 관리하는 과제관리자(project manager, PM)에 의해서 관리된다. 기술가치평가의 PM은 평가의 객관성과 신뢰성 확보를 위해서 과제 수행지원과 관리에 있어서의 체계적인 수행에 대한 전문성 확보가 필요하다. 또한 기술가치평가 수행의 특성 상 평가팀은 각각의 모듈별로 상이한 지식을 보유한 전문가들로 이루어진 이해관계자들로 구성되어 있는데 이들 간에 기술과 기술가치평가 전체 절차에 대한 지식공유가 원활하게 진행되기 위해서는 이들의 평가 수행을 지원하고 관리하는 PM의 의사소통 능력과 역할이 중요하다. PM의 역할 중 무엇보다도 서로 상이한 지식으로 과제에 참여하게 되는 평가자들 간, 평가자들과 피평가자들, 기술보유자와 기술이전대상자들 간에 빈번하게 발생되는 갈등에 따른 문제해결 방안을 확보하고 있어야 한다. 본 연구는 기술가치평가 PM들의 기술가치평가 수행 지원에 있어서 다양한 이해관계자들 간에 빈번하게 발생되는 4개의 갈등과 해결사례에 관해서 실제 수행되었던 기술가치평가 사례를 중심으로 살펴보고, PM들의 갈등 해결방안을 모색하고자 한다. 향후, 본 연구를 통해 논의된 갈등사례와 해결방안을 근거로 기술가치평가 과제관리에 있어서 보다 전문적인 PM의 역할과 체계화된 기술가치평가 수행지원 및 관리방안이 마련되는 실증적 근거가 될 수 있을 것으로 기대된다.
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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.