The effect of Big-data investment on the Market value of Firm

기업의 빅데이터 투자가 기업가치에 미치는 영향 연구

Abstract

According to the recent IDC (International Data Corporation) report, as from 2025, the total volume of data is estimated to reach ten times higher than that of 2016, corresponding to 163 zettabytes. then the main body of generating information is moving more toward corporations than consumers. So-called "the wave of Big-data" is arriving, and the following aftermath affects entire industries and firms, respectively and collectively. Therefore, effective management of vast amounts of data is more important than ever in terms of the firm. However, there have been no previous studies that measure the effects of big data investment, even though there are number of previous studies that quantitatively the effects of IT investment. Therefore, we quantitatively analyze the Big-data investment effects, which assists firm's investment decision making. This study applied the Event Study Methodology, which is based on the efficient market hypothesis as the theoretical basis, to measure the effect of the big data investment of firms on the response of market investors. In addition, five sub-variables were set to analyze this effect in more depth: the contents are firm size classification, industry classification (finance and ICT), investment completion classification, and vendor existence classification. To measure the impact of Big data investment announcements, Data from 91 announcements from 2010 to 2017 were used as data, and the effect of investment was more empirically observed by observing changes in corporate value immediately after the disclosure. This study collected data on Big Data Investment related to Naver 's' News' category, the largest portal site in Korea. In addition, when selecting the target companies, we extracted the disclosures of listed companies in the KOSPI and KOSDAQ market. During the collection process, the search keywords were searched through the keywords 'Big data construction', 'Big data introduction', 'Big data investment', 'Big data order', and 'Big data development'. The results of the empirically proved analysis are as follows. First, we found that the market value of 91 publicly listed firms, who announced Big-data investment, increased by 0.92%. In particular, we can see that the market value of finance firms, non-ICT firms, small-cap firms are significantly increased. This result can be interpreted as the market investors perceive positively the big data investment of the enterprise, allowing market investors to better understand the company's big data investment. Second, statistical demonstration that the market value of financial firms and non - ICT firms increases after Big data investment announcement is proved statistically. Third, this study measured the effect of big data investment by dividing by company size and classified it into the top 30% and the bottom 30% of company size standard (market capitalization) without measuring the median value. To maximize the difference. The analysis showed that the investment effect of small sample companies was greater, and the difference between the two groups was also clear. Fourth, one of the most significant features of this study is that the Big Data Investment announcements are classified and structured according to vendor status. We have shown that the investment effect of a group with vendor involvement (with or without a vendor) is very large, indicating that market investors are very positive about the involvement of big data specialist vendors. Lastly but not least, it is also interesting that market investors are evaluating investment more positively at the time of the Big data Investment announcement, which is scheduled to be built rather than completed. Applying this to the industry, it would be effective for a company to make a disclosure when it decided to invest in big data in terms of increasing the market value. Our study has an academic implication, as prior research looked for the impact of Big-data investment has been nonexistent. This study also has a practical implication in that it can be a practical reference material for business decision makers considering big data investment.

IDC(International Data Corporation) 사(社)의 최근 보고서에 따르면, 2025년에는 2016년에 생성된 데이터의 10배에 달하는 163제타바이트의 데이터가 생성될 것이고 그 주체의 비중은 소비자에서 기업으로 이동하고 있다고 한다. 이러한 소위 '빅데이터의 물결'은 도래하고 있고 그 파장은 산업 전반적으로 영향을 미칠 것이다. 따라서, 방대한 데이터를 효과적으로 관리하는 것은 기업의 관점에서 그 어느 때보다 더 중요하다. 하지만, IT 투자에 대한 효과를 측정한 선행 연구는 다수 존재함에도 불구하고 빅데이터 투자 효과를 측정한 선행 연구는 거의 전무한 실정이다. 따라서, 해당 투자 효과를 정량적으로 분석한다면 기업의 의사 결정을 도울 수 있을 것이다. 본 연구는 효율적 시장 가설을 이론적 바탕으로 둔 사건연구방법론(Event Study Methodology)을 적용하여, 기업의 빅데이터 투자가 시장 투자자들의 반응에 미치는 영향을 측정하였다. 또한, 보다 심층적으로 이 효과를 분석하기 위해서 5가지 하위 변수를 설정했고 그 내용은 기업 크기 구분, 산업 구분(Finance와 ICT), 투자 구축 완료 구분, 벤더 유무 구분이다. 분석 결과, 91개 기업은 빅데이터 투자 공시 이후 시장 가치가 평균 0.92% 상승한다는 사실을 확인하였다. 특히 Finance 기업, non-ICT 기업, 시가 총액이 작은 기업, 빅데이터 전문 벤더 기업을 통해 투자한 기업, 그리고 빅데이터 시스템이 구축 완료됐다는 공시에 해당하는 기업의 시장 가치가 두드러지게 상승한다는 사실을 알 수 있었다. 본 연구는 빅데이터 투자 효과를 측정한 선행 연구가 거의 전무하다는 점에서 학문적인 의의를 지니고, 빅데이터 투자를 고려 중인 기업 의사 결정자들에게 실질적인 참고 자료가 될 수 있다는 점에서 실무적인 시사점을 갖는다.

Prior Studies related to Bigdata Investment

Variable Description

Example of Announcement

Market Reaction Result – Market Model

Market Reaction Result – Market-adjusted Model

1. Agrawal, M., Kishore, R. and Rao, H.R. "Market Reactions to E-Business Outsourcing Announcements: An Event Study," Information & Management, Vol. 43, No.7(2006), 861-873. https://doi.org/10.1016/j.im.2006.08.002
2. Aktas, N., De Bodt, E., & Cousin, J. G. "Idiosyncratic Volatility Change and Event Study Tests," Finance, Vol.30, No.2(2009), 31-61. https://doi.org/10.3917/fina.302.0031
3. Alkhatib, A., and Harasheh, M. "Performance of Exchange Traded Funds during the Brexit Referendum: An Event Study," International Journal of Financial Studies, Vol.6, No.3(2018), 64. https://doi.org/10.3390/ijfs6030064
4. Armitage, S., "Event Study Methods and Evidence on their Performance," Journal of Economic Surveys, Vol. 9, No.1(1995), 25-52. https://doi.org/10.1111/j.1467-6419.1995.tb00109.x
5. Aubert, B., Patry, M., and Rivard, S. "Assessing the Risk of IT Outsourcing," Proceedings of the Thirty-First Annual Hawaii International Conference on System Sciences, (1998), 685-692.
6. Barbierato, E., Gribaudo, M., and Iacono, M. "Performance Evaluation of Nosql Big-Data Applications Using Multi-Formalism Models," Future Generation Computer Systems, Vol.37(2014), 345-353. https://doi.org/10.1016/j.future.2013.12.036
7. Barnaghi, P., Sheth, A., and Henson, C. "From Data to Actionable Knowledge: Big Data Challenges In the Web of Things," IEEE Intelligent Systems, Vol.28, No.6(2013), 6-11. https://doi.org/10.1109/MIS.2013.142
8. Boehmer, E., Masumeci, J., & Poulsen, A. B. "Event-study Methodology under Conditions of Event-induced Variance," Journal of financial economics, Vol.30, No.2(1991), 253-272. https://doi.org/10.1016/0304-405X(91)90032-F
9. Bondt, W.F.M., and Thaler, R., "Does the Stock Market Overreact?" the Journal of Finance, Vol. 40, No.3(1985), 793-805. https://doi.org/10.1111/j.1540-6261.1985.tb05004.x
10. Brown, S. J. "the Number of Factors In Security Returns," the Journal of Finance, Vol.44, No.5(1989), 1247-1262. https://doi.org/10.1111/j.1540-6261.1989.tb02652.x
11. Brown, S. J., and Warner, J. B. "Measuring Security Price Performance," Journal of Financial Economics, Vol.8, No.3(1980), 205-258. https://doi.org/10.1016/0304-405X(80)90002-1
12. Brynjolfsson, E., Hitt,L.M., and Kim, H.H., "Strength In Numbers: How Does Data-Driven Decisionmaking Affect Firm Performance?" (2011).
13. C. Ranganathan, and C. Brown "ERP Investments and the Market Value of Firms: toward An Understanding of Influential ERP Project Variables," Information Systems Research, Vol.17, (2006), 145-161. https://doi.org/10.1287/isre.1060.0084
14. Chai, S., Kim, M., and Rao, R.H.,"Firms' Information Security Investment Decisions: Stock Market Evidence of Investor's Behavior," Decision Support Systems, Vol. 50, No.4(2011), 651-661. https://doi.org/10.1016/j.dss.2010.08.017
15. Chaterjee, D., Pacini, C., and Sambamurthy, V., "the Shareholder-Wealth and Trading Volume Effects of Information Technology Infrastructure Investments," Journal of Management Information Systems, Vol. 19, No.2(2002), 7-42. https://doi.org/10.1080/07421222.2002.11045723
16. Dann, L.Y., and Mikkelson, W.H., "Convertible Debt Issuance, Capital Structure Change and Financing-Related Information: Some New Evidence," Journal of Financial Economics, Vol. 13, No.2(1984), 157-186. https://doi.org/10.1016/0304-405X(84)90022-9
17. De Mauro, A., Greco, M., and Grimaldi, M., "What Is Big Data? A Consensual Definition and A Review of Key Research topics," AIP Conference Proceedings, Vol.1644, No.1(2015), 97-104. https://doi.org/10.1063/1.4907823
18. Dehning, B., Richardson, V.J., and Zmud, R.W., "the Value Relevance of Announcements of Transformational Information Technology Investments," MIS Quarterly, Vol. 27, No.4(2003), 637-656. https://doi.org/10.2307/30036551
19. Dos Sanlos, B., Peffers, K., and Mauer, D., "the Impact of IT Investment Announcements on the Market Value of the Firm," Information Systems Research, Vol. 4, No.1(1993). 1-23. https://doi.org/10.1287/isre.4.1.1
20. Dyckman, T., Donna, P., and Jens, S., "A Comparison of Event Study Methodologies Using Daily Stock Returns: A Simulation Approach," Journal of Accounting Research, Vol. 22(1984), 1-30. https://doi.org/10.2307/2490855
21. EMC Digital Universe With Research and Analysis By IDC. (2011). "the Digital Universe of Opportunities: Rich Data and the Increasing Value of the Internet of Things", International Data Corporation.
22. Fama, F. U., "Efficient Capital Markets: A Review of theory and Empirical Work," the Journal of Finance, Vol. 25, No.2(1970), 383-417. https://doi.org/10.1111/j.1540-6261.1970.tb00518.x
23. Flannery, M.J. "Asymmetric Information and Risky Debt Maturity Choice," the Journal of Finance, Vol.41, No.1, (1986), 19-37. https://doi.org/10.1111/j.1540-6261.1986.tb04489.x
24. Gandomi, A., and Haider, M., "Beyond the Hype: Big Data Concepts, Methods, and Analytics", International Journal of Information Management, Vol. 35, No.2(2015), 137-144. https://doi.org/10.1016/j.ijinfomgt.2014.10.007
25. Gu, L., Zeng, D., Li, P., and Guo, S. "Cost Minimization For Big Data Processing In Geo-Distributed Data Centers," IEEE Transactions on Emerging topics In Computing, Vol.2, No.3(2014), 314-323. https://doi.org/10.1109/TETC.2014.2310456
26. Gurbaxani, V., and Whang, S. "the Impact of Information Systems on organizations and Markets. Communications of the ACM, Vol.34, No.1, (1991), 59-73. https://doi.org/10.1145/99977.99990
27. Han, J. Y., C. H. Cho, I. S. Son, "An Empirical Study on Corporate Use of Big Data - the Case of Integrated Customer Log System At A Korean Home Shopping Firm," Korea Internet E-Commerce Association, Vol.15, No.6(2015), 1-19.
28. Hayes, D., C., James, E.H., and Jacqueline, L.R., "Information Systems Outsourcing Announcements: Investigating the Impact on the Market Value of Contract-Granting Firms," Journal of Information Systems, Vol.14, No.2(2000), 109-125. https://doi.org/10.2308/jis.2000.14.2.109
29. Hayes, D.C., Hunton, J.E. and Reck, J.L., "Market Reaction to ERP Implementation Announcements," Journal of Information Systems, Vol. 15, No.1(2001), 3-18. https://doi.org/10.2308/jis.2001.15.1.3
30. Hayes, D.C., Hunton, J.E., and Reck, J.L., "Information Systems Outsourcing Announcements: Investigating the Impact on the Market Value of Contract-Granting Firms," Journal of Information Systems, Vol. 14, No.2(2000), 109-125. https://doi.org/10.2308/jis.2000.14.2.109
31. IDC White Paper, Sponsored By Seagate. (2017). "Data Age 2025: the Evolution of Data to Life-Critical, Don't Focus on Big Data; Focus on the Data That's Big".
32. Im, K., Dow, E.K., and Grover, V, "Research Report: A Reexamination of IT Investment and the Market Value of the Firm - An Event Study Methodology," Information System Research, Vol. 12, No.1(2001), 103-117. https://doi.org/10.1287/isre.12.1.103.9718
33. Jang, H. S. and B. G. Gyou, "A Study on the Economic Value of Firm'S Big Data Technologies Introduction Using Real Option Approach - Based on YUYU Pharmaceuticals Case," Korean Society For Internet Information, Vol.15, No.6(2014), 15-26.
34. Jewell, D, "Performance and Capacity Implications For Big Data," 2014, IBM Report.
35. Jin, X., Wah, B. W., Cheng, X., and Wang, Y. "Significance and Challenges of Big Data Research," Big Data Research, Vol.2, No.2(2015), 59-64. https://doi.org/10.1016/j.bdr.2015.01.006
36. Jong, A., and Naumovska, I., "A Note on Event Studies In Finance and Management Research," Review of Finance, Vol. 20, No.4(2015), 1659-1672. https://doi.org/10.1093/rof/rfv037
37. Kim, G. H., Trimi, S., and Chung, J. H. "Big-Data Applications In the Government Sector," Communications of the ACM, Vol.57, No.3(2014), 78-85. https://doi.org/10.1145/2500873
38. Kolari, J.W., and Pynnonen, S., "Event Study Testing With Cross-Sectional Correlation of Abnormal Returns," the Review of Financial Studies, Vol. 23, No.11(2010), 3996-4025. https://doi.org/10.1093/rfs/hhq072
39. Lee, H., Kweon, E., Kim, M., and Chai, S., "Does Implementation of Big Data Analytics Improve Firm's Market Value? Investors' Reaction In Stock Market," Sustainability, Vol.9, No.6(2017), 978-994. https://doi.org/10.3390/su9060978
40. MCKINSEY GLOBAL INSTITUTE. (2016). "THE AGE OF ANALYTICS: COMPETING IN A DATA-DRIVEN WORLD"
41. Oh, W., Gallivan, M. J., and Kim, J.W., "the Market's Perception of the Transactional Risks of Information Technology Outsourcing Announcements," Journal of Management Information Systems, Vol. 22, No.4(2006), 271-303. https://doi.org/10.2753/MIS0742-1222220410
42. Prasanna, T. "Big Data Investment, Skills, and Firm Value," Management Science, Vol. 60, No.6(2014), 1452-1469. https://doi.org/10.1287/mnsc.2014.1899
43. Raghavendra, R., Ranganathan, P., Talwar, V., Wang, Z., and Zhu, X. "No Power Struggles: Coordinated Multi-Level Power Management For the Data Center," ACM SIGARCH Computer Architecture News, Vol. 36, No.1(2008), 48-59. https://doi.org/10.1145/1353534.1346289
44. Savickas, R. "Event-induced Volatility and Tests for Abnormal Performance," Journal of Financial Research, Vol.26, No.2(2003), 165-178. https://doi.org/10.1111/1475-6803.00052
45. Shah, P., and Parvinder, A., "M&A Announcements and their Effect on Return to Shareholders: An Event Study," Accounting and Finance Research, Vol.3, No.2(2014), 170.
46. Sivarajah, U., Kamal, M. M., Irani, Z., and Weerakkody, V. "Critical Analysis of Big Data Challenges and Analytical Methods," Journal of Business Research, Vol.70(2017), 263-286. https://doi.org/10.1016/j.jbusres.2016.08.001
47. Sood, A., and Tellis, G.J., "Do Innovations Really Pay off total Stock Market Returns to Innovation," Marketing Sciene, Vol.28, No.3(2009), 442-456. https://doi.org/10.1287/mksc.1080.0407
48. Sorescu, A., Nooshin, L.W., and Larisa, E., "Event Study Methodology In the Marketing Literature: An Overview," Journal of the Academy of Marketing Science, Vol. 45, No.2(2017), 186-207. https://doi.org/10.1007/s11747-017-0516-y
49. Spoel, V.D., Chintan, A., and Hillegersberg, V., "Predictive Analytics For Truck Arrival Time Estimation: A Field Study At A European Distribution Center," International Journal of Production Research, Vol. 55, No.17(2017), 5062-5078. https://doi.org/10.1080/00207543.2015.1064183
50. Strong, N. "Modelling Abnormal Returns: A Review Article," Journal of Business Finance & Accounting, Vol.19, No.4(1992), 533-553. https://doi.org/10.1111/j.1468-5957.1992.tb00643.x
51. Techamerica Foundation's Federal Big Data Commission, Demystifying Bigdata: A Practical Guide to Transforming the Business of Government, 2012, Available At Http://Www.Techamerica.org/Docs/Filemanager.Cfm?F=Techamerica-Bigdatareport-Final.PdfVanboskirk/ (Downloaded 15 October, 2017)

• Terms
• Visiting
• About
• Related Link

  KISTI NDSL KJCR KPubs KSCI KTKP

(34141) Korea Institute of Science and Technology Information, 245, Daehak-ro, Yuseong-gu, Daejeon TEL 042)869-1004
Copyright (C) KISTI. All Rights Reserved.

이메일무단수집거부

×

• 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.

Detail Search

×

Title, Summary, Keyword

Publications

Publication Year

Volume

Issue

Page

Author

Affiliation

Publisher

DOI

Publication Type

Journal

Conference Proceeding Paper

Magazine

Search Close

Image Search (β)

×

Click here to choose a searching target image
or drag and drop a searching target image.

Search Close