이 논문은 Automated Guided Vehicle(AGV)를 이용하여 운영되는 통합물류시스템의 시뮬레이션 실험설계와 분석에 관한 방법을 제시한다. 물류창고의 AGVs(Automated Guided Vehicle system) 성능을 최대로 운영하기 위해선 많은 변수들이 고려되어져야 하는데 대표적 중요 요인에는 차량 대수, 속도, 운행규칙, 부품 타입, 스케줄링, 버퍼 사이즈 등이 있다. 우리는 이 논문에서 다양한 중요요인들 중 (1)처리량 최대화, (2)차량 이용률 최대화 (3)차량 혼잡 최소화, (4)Automated Storage and Retrieval System(ASRS) 이용률 최대화를 고려하기 위해 직교배열(Orthogonal Array)로 실험계획을 수립하였고 이를 이용한 시뮬레이션 기반 분석과 진화전략(Evolution Strategy : ES)를 이용한 최적화를 각각 수행했다. 그 결과 ES에 비해 직교배열이 실험 시간과 회수를 절약하였고 두 결과에 대한 유효성 검사 또한 큰 차이를 나타내지 않았다. 따라서 본 논문에서 제시한 방법을 이용한 분석 방법은 시간, 회수 그리고 실험의 정확성에 대한 분석의 효율성을 증대시킬 것으로 예상되며 통합 물류 시스템 이외의 시스템에도 적용이 가능 할 것으로 생각된다.
연구의 목적은 광양항을 사례로 항만 경쟁력에 영향을 미치는 요인들을 평가하고, 세부 평가요소의 우선순위에 따른 광양항의 경쟁력을 강화하기 위한 중요한 항만정책방향을 규명하는 데 있다. 논문에서는 의사결정기법인 AHP기법을 이용하여 항만입지, 항만운영관리, 항만비용, 항만시설, 배후지여건 등 5가지 주요 평가요인과 14가지 세부평가 요소에 대한 중요도를 파악하였다. 광양항의 항만경쟁력 평가를 위한 주요 평가요인의 중요도는 항만입지, 항만시설, 항만비용, 항만운영관리, 배후지여건 순으로 계산되었다. 세부 평가요소별 복합가중치를 이용한 종합중요도는 배후지역과 연결성, 국제항만과 접근성, 인센티브제도, 터미널의 시설용량. 항만운영인력의 전문성 숙련도, 등의 순서로 확인되었다. 광양항은 배후지와 연결성 및 국제항만과의 접근성을 강화하여 항만의 중심성과 중계성을 제고시겨 항만의 경쟁력을 강화해야 한다. 항만물동량을 창출하기 위해서 다양한 인센티브 제공과 항만비용을 절감시켜 국제거점항만으로서의 경쟁력을 증진해야 한다. 초대형 컨테이너선이 원활하게 하역작업을 수행하도록 하역시스템의 첨단화 및 효율화방안이 강구되며, 항만운영인력의 전문성과 작업도 향상을 위하여 다양한 방안들을 모색해야 한다. 연구의 결과는 관련 학계, 항만당국 및 항만공사 등에 광양항 발전전략에 대한 학술적이며 정책적인 시사점과 지식을 제공하고 있다. 대형항만의 경쟁력 평가에 필요한 이론의 형성, 간단한 분석방법의 틀을 제시하는 데도 연구의 의의가 있다.
본 논문은 저전력 특징추출 알고리즘의 구현을 위한 블록 유형 분류 기반 영상 이진화 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 영상 내에서 $64{\times}64$ macro block 크기로 영상을 나누고 각 블록 유형별 threshold 값을 한 번만 연산한 후 그 값을 re-use 하는 기법으로 구현될 수 있다. 알고리즘은 threshold 값이 같은 영상/블록 유형 내에서 최대 9%의 변화율만 발생하는 것을 정량적인 결과를 기반으로 검증했다. 기존 알고리즘은 $512{\times}512$ 이미지 기준으로 macro block을 $64{\times}64$로 나누었을 때 64개의 블록을 위해 threshold 값을 연산해야 하지만 제안하는 방법은 모두 같은 블록 유형이 출력되는 best case의 경우 threshold 연산을 한번만 수행하고, 나머지 63개의 블록에 대해서는 블록 유형 구분 과정만 수행하면 adaptive threshold calculation 연산을 98% 생략할 수 있다. 모든 블록 유형이 발생하는 worst case일 때 threshold calculation 연산은 다섯 번 수행되고, 나머지 59개의 블록에 대해서는 블록 유형 구분 과정만 수행할 수 있으므로 93%의 adaptive threshold calculation 연산을 생략할 수 있다.
최근 철도안전 감시 및 제어를 위한 데이터 분산 서비스 기반의 융합시스템인 실시간 철도안전 통합 감시 제어 시스템 개발 연구가 진행되고 있다. 차량, 신호, 전력 및 안전감시 설비의 안전 데이터를 실시간 수집하고, 대용량 데이터 처리를 위하여 분산 서비스 기반의 통신 미들웨어를 채택하였다. 그러나, 기존 관제 서버로 활용되는 서버장치의 경우 안전성 등의 사유로 하드웨어 성능이 낮아 분산 서비스 미들웨어의 최대 성능을 발휘하지 못하는 실정이다. 안전관제 시스템에서도 초당 20만 패킷을 전송량 목표로 설정하였으나 LAB 기반 성능시험을 수행한 결과 충족하지 못하였다. 본 논문에서는 기존 장비의 데이터 수집 성능을 개선하고자 철도 데이터의 특성을 분석하였고, 분석 결과에 따라 패킷량이 많은 신호설비와 차량설비의 데이터 모델에 DDS 기반의 스트리밍 전송방식을 적용하였다. 그 결과 하드웨어 성능이 동일한 경우 처리량이 기존보다 약 30.4배 향상됨을 확인하였다. 향후 실시간 철도안전 통합 감시 제어 시스템에 실제로 적용하여 데이터 처리의 성능을 개선해나갈 예정이다.
이중 연결 네트워크(Dual Connectivity Network)는 소몰 셀 기지국(SBS: Smallcell Base Station)의 제한된 자원 문제와 간섭 문제를 완화하기 위해 스몰 셀 기지국과 매크로 셀 기지국(MBS: Macrocell Base Station)이 협력하여 서비스를 지원하는 기술이다. 하지만 이중 연결 네트워크 역시 한정된 자원을 분배해주는 기술이기 때문에 자원 할당 방식은 매우 중요한 문제이다. 그래서 본 논문에서는 이중 연결 네트워크에서 효율적이고 공정한 자원할당을 위해 일반화된 강한 포부 협상 해법(GTABS: Generalizing Tempered Aspiration Bargaining Solution)과 굽타 리빈 협상 해법(GLBS:Gupta and Livne Bargaining Solution)을 이용한 두 단계 자원 분배 알고리즘을 제안한다. 단계 자원 분배 알고리즘은 다음과 같다. 첫 번째 단계인 그룹 자원 분배 알고리즘에서는 GTABS를 이용하여 각 기지국의 무선 자원을 실시간 그룹과 비 실시간 그룹에게 효율적으로 할당한다. 두 번째 단계인 사용자 자원 분배 알고리즘에서는 GLBS를 이용하여 각 그룹으로 나누어진 자원을 각 그룹의 사용자들에게 최적으로 할당한다. 이러한 두 단계 자원 분배 방식은 5G 무선 자원을 최적으로 할당하여 네트워크 시스템 성능 최대화와 사용자 만족도를 동시에 보장한다. 마지막으로 본 논문에서는 성능 평가를 통해 제안된 방식이 서비스 요청 증가에 따라 전체 시스템 처리량, 공정성, 통신 장애율 측면에서 비교 방식들 보다 모두 10% 이상의 효율성을 입증했다.
항만 성능에 대한 정확한 평가는 컨테이너 물동량은 매우 중요한 요소이며, 효과적인 항만 개발 및 운영 전략에 대한 정확한 예측이 필수적이다. 하지만 해양 산업의 급격한 변화로 인해 컨테이너 물동량 예측의 정확성이 향상되기는 어렵다. 이를 해결하기 위해 사물인터넷(IoT)을 이용한 항만 성능에 미치는 영향을 분석하여 부산항의 경쟁력과 효율성을 향상시키기 위해 적용이 필요하다. 이에 본 연구에서는 부산항의 미래 컨테이너 물동량을 예측하기 위한 예측 모델을 개발하는 것을 목표로 이를 통해 항만 관리 기관의 개선된 의사 결정과 항만 생산성을 향상시키는 데 초점을 맞추고 있다. 항만 컨테이너 물동량을 예측하기 위해 본 연구에서는 기계 학습 모델의 Extreme Gradient Boosting (XGBoost) 기법을 도입하였다. XGBoost는 다른 알고리즘에 비해 높은 정확도, 빠른 학습 및 예측 속도,과적합을 방지하고 Feature Importance 제공하는 장점이 돋보인다. 특히 XGBoost는 회귀 예측 모델링에 직접 사용할 수 있어 기존 연구에서 제시된 물동량 예측 모델의 정확도 향상에 도움이 된다. 이를 통해 본 연구는 4.3% MAPE (Mean absolute percenture error) 값으로 제안된 방법이 컨테이너 물동량을 정확하고 신뢰성 있게 예측할 수 있다. 본 연구에서 제시한 방법론을 통해서 부산 컨테이너물동량의 정확성을 높일 수 있을 것으로 판단된다.
Lovastatin은 근사형성 균류인 Aspergillus terreus가 생합성하는 이차대사산물로 강력한 고지혈증 치료제로 널리 이용되는 물질이다. 본 연구에서는 lovastatin 고생산변이주를 이용하여 포자배지 최적화를 통한 miniature 배양 방법을 확립하고자 하였다. 우선 miniature 배양에 필수적인 효과적인 포자 형성 방법을 개발하고자 포자 형성 배지의 통계학적 배지 최적화를 수행하였다. Miniature 배양의 inoculum으로 이용되는 대량의 포자를 획득하기 위해 Plackett-Burman 실험법을 이용하여 포자 형성을 향상시키는 성분을 조사한 결과, glucose, sucrose, yeast extract 그리고 $KH_2PO_4$가 주목할 만한 효과를 보였다. 상기 성분의 최적 농도를 확인하기 위해 반응표면분석법 (RSM)을 이용한 결과, PDA 포자 형성 배지와 비교하여 볼 때, 최적 성분 농도에서 포자 형성이 약 190배 증가하였다. 최적화된 포자형성 배지를 이용하여 lovastatin 고생산성 변이주의 대량 선별을 위한 miniature 배양 방법을 확립하기 위해 기존의 실험 과정에 'PaB (adaptation)'라는 한 번의 계대배양을 더 추가한 결과 생산균주의 안정성과 재현성이 큰 폭으로 증가하는 주목할 만한 결과를 얻을 수 있었다. 단기간에 가능한 한 다량의 균주를 스크리닝하기 위해 성장배양과 생산배양 모두 조업부피가 7 ml인 tube를 이용해 miniature 배양을 반복 수행하여, lovastatin 생산성과 배양형태가 훌륭한 변이주를 선별할 수 있었는데, 이 균주는 7 ml tube배양과 250 ml flask배양 (조업부피 50 ml) 모두에서 생산성이 높은 것으로 보아 산소 의존도가 비교적 낮고 생산 안정성이 높은 균주인 것으로 판단되었다. 한편 miniature 배양을 이용해서 lovastatin 고생산성을 보이는 균주를 신속 선별하기 위해서는 균주의 적절한 배양형태 유도가 매우 중요한 것으로 관찰되었다. 즉 생산배양으로의 고활성 균주의 접종을 위해서, 또한 생산배양에서 pellet의 배양형태 유도를 위해서 성장배양 시에는 반드시 고농도의 균사모양을, 생산배양 시에는 직경 1 mm 이하의 pellet모양의 배양 형태를 유지해야만, 생산균주가 lovastatin을 안정적으로 고생산할 수 있는 것으로 관찰되었다. 초기에 선별된 균주를 이용하여 miniature 배양에 의해 고속 균주선별 실험을 반복함으로써 고생산성 균주들을 다량 선별할 수 있었는데, 이들의 lovastatin 생산성을 조사한 결과, 기존의 flask 배양대비 오차범위가 $\pm$20% 이내의 생산성을 보이는 균주가 초기 선별시의 32%에 비해 81%로 크게 증가함을 확인할 수 있었다. 이와 같은 결과는 lovastatin 고생산성, 고안정성 균주의 고속 스크리닝을 위해서 본 연구에서 개발한 tube를 이용한 miniature 배양이 기존의 flask 배양을 대체할 수 있는 훌륭한 배양방법임을 제시해 준다.
본 연구에서는 옥수수를 대상으로 glyphosate에 대한 여러 가지 생리적 반응을 검토한 후, glyphosate 저항성 평가에 활용될 수 있는 보다 개선된 방법 두 가지를 확립하였다. 한 가지 방법은 옥수수 제3엽 상단에 약제를 국소 처리한 다음, 처리 후 3일째에 약제처리 되지 않았던 제4엽의 신장 정도를 조사하는 것이다 (전식물체-엽생장 검정). 이 경우 glyphosate $50-1,600{\mu}g/mL$ 범위에서 농도가 증가됨에 따라 엽 생장이 억제되었으며, $1,600{\mu}g/mL$ 농도에서의 생장 억제율은 무처리 대비 55.5%였다. 다른 한 가지 방법은 옥수수 제3본엽의 엽절편 ($4{\times}4mm$) 4개씩을 $200{\mu}L$의 시험용액이 담긴 48 well plate에 치상한 후 $25^{\circ}C$ 연속 명조건에 24시간동안 배양하여 shikimate 축적량을 조사하는 것이다 (엽절편-shikimate 축적 검정). 이 경우 시험용액에 0.33% sucrose를 가하면 무첨가에 비해 약3-4배 정도의 shikimate 축적 증가가 관찰되었고 glyphosate $2-8{\mu}g/mL$ 농도범위에서 직선적 증가반응을 나타내어 기존방법 (Shaner et al. 2005)보다 개선된 특징을 보였다. 본 방법들은 glyphosate 저항성 옥수수를 창출할 때 또는 저항성 유전자의 타 식물로의 이동여부와 잡초화된 저항성 옥수수 존재여부를 감별하는데 활용될 수 있을 것이다. 이 때 glyphosate에 대한 저항성 원인이 작용점 EPSPS와 관련이 있는 경우에는 "엽절편-shikimate 축적 검정"이 가장 바람직하고, 저항성 원인이 체내이행 감소 때문일 경우에는 "전식물체-엽생장 검정" 수행이 필요하다.
본 연구는 경남 화훼연구소에서 개발 육성된 스프레이형 국화 18 품종들에 대한 재분화율을 각각 조사하고, 그 중에서 '무랑루즈'가 가장 우수한 재분화 능력이 있음을 확인하였다. 특히 BA($0.5mg{\cdot}L^{-1}$)와 NAA($1.0mg{\cdot}L^{-1}$)를 함유한 MS배지를 신초재분화 배지로 이용함으로써 스탠다드형 국화인 신마와 함께 스프레이형 국화인 '무랑루즈'의 잎 절편체부터 효율적으로 신초 형성을 유도하고 완전한 식물체로 재분화시킬 수 있었다. 이러한 신초재분화 조건에서 '무랑루즈'잎 절편에 아그로박테리움을 감염하고 10일 동안 함께 배양한 후에, 선발항생제 kanamycin 농도를 저농도($10mg{\cdot}L^{-1}$)에서 고농도($30mg{\cdot}L^{-1}$)로 단계적으로 선발과정을 강화함으로써 효율적인 국화 형질전환체 제작이 가능하였다. 조사한 kanamycin 저항성 식물체 모두에서 전이유전자 $AtSICKLE$가 존재함을 genomic PCR 방법으로 확인하였다. 비록, 국화에서 그 기능이 비효율적인 CaMV 35S 프로모터를 사용했기 때문에 RT-PCR로 확인한 형질전환체에서의 전이유전자 $AtSICKLE$의 발현율은 상대적으로 낮았으나, 그 발현이 상대적으로 높은 개체에선 잎의 상편생장에 의한 엽형의 변화가 나타났다. 이러한 연구의 결과는 모델 식물체에서 분리되고 연구된 많은 유전자들이 가지는 화훼작물의 분자육종학적 가치를 국화에서 대량으로 조사할 수 있는 기반을 제공 할 것으로 기대된다.
데이타베이스 관리 시스템에서 한계 이상의 로크요청이 발생하는 경우에는 트랜잭션이 철회된 다 최악의 경우에는 트랜잭션들이 연속적으로 철회되어 시스템이 정지된 것과 같이 어느 트랜잭션도 완료 하지 못하는 현상이 발생할 수 있다. 이 문제점을 해결하기 위하여 로크상승을 사용하지만 기존의 로크상 승 방법들은 문제를 완전히 해결하지는 못한다. 본 논문에서는 이 문제를 해결하기 위하여 적응형 로크상승 기법을 제안한다. 먼저 로크상승에 대한 체 계적인 모델과 로크자원의 부족으로인한 트랜잭션 철회의 주 발생 원인인 상승불가능 로크의 개념을 제안 한다 또한 상승불가능 로크의 수를 제어하기 위한 해결책으로 준로크상승, 로크블로킹, 선택적 강제수행의 개념을 제안하고, 이를 적응형 로크상승 기법에 적용한다. 적응형 로크상승 기법은 불필요한 트랜잭션 털 회를 감소시키며 과다한 로크요청 상황에서 시스템의 성능을 단계적으로 저하시키면서 시스템이 정지되는 현상이 발생하지 않음을 보장한다. 적용형 로크상승 기법의 성능을 검중하기 위하여 시뮬레이션을 통한 실험을 수행하였다. 실험결과 적응형 로크상승 기법은 기존의 로크상승 방법을 사용하는 경우에 비하여 트랜잭션의 철회와 평균 응답시간을 크게 줄이고, 단위 시간당 트랜잭션 처리율을 향상시켰다. 특히 동시에 수행할 수 있는 트랜잭션의 수가 15 에서 256배 이상 증가하는 것을 보였다. 본 논문은 모호하게 인식되던 로크자원 관리 측면에서의 로크상승의 역할을 체계적으로 규명하고 상세 한 작동원리를 명확히 했다는 점에서 커다란 의의가 있다. 기존의 로크상승 방법들은 과다한 로크요청이 발생할 때의 문제를 사용자 또는 시스템관리자의 책임으로 처리한다. 반면에 적응형 로크상승 기법은 과다 한 로크요청이 발생할 때의 문제를 자동적으로 조절하므로 사용자의 부담을 크게 감소시킨다. 따라서 최근 에 많은 관심이 모아지고 있는 자체조율(self-tuning)이 가능한 데이타베이스 관리 시스템 개발에 공헌할 것이다
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.