본 연구에서는 상수관망에서 개별적으로 노후도가 심하여 개량이 필요한 구간을 보다 정확하게 구분하기 위해 새로운 개별관로 정의 방법이 개발되었다. 적절한 관로 최소구성성분 길이를 결정하기 위하여 여러 가지 관로 최소구성성분 길이에 대한 평균 누적파손횟수경사선의 분산값을 비교하여 가장 큰 분산값을 나타내는 관로 최소구성성분 길이인 4 m 를 연구대상 지역의 상수관망에 적용하였으며 관로 ID는 39개로 구분되어졌다. 관로의 경제적 최적교체 시기는 한계파손율과 관로의 파손경향모형을 이용하여 결정되었는데, 각 관로 ID에 대하여 관로의 선형적 파손경향, 지수적 파손경향 또는 선형과 지수형 사이에 있는 파손경향 모두에 적용될 수 있는 General Pipe Break Prediction Model(Park and Loganathan, 2002)과 수정된 시간척도를 이용한 ROCOF(Park et al., 2007)를 적용하여 연구대상 상수관망의 최적교체시기를 산정 및 분석하였다. ROCOF 모형화 과정에서 대수-선형과 와이블 ROCOF를 적용 후 최대로그우도 추정값을 비교하여 최대로그우도가 큰 값을 가지는 ROCOF를 각 관로 ID의 ROCOF로 사용하였다. 관로파손으로 인한 사회적 비용이 관로의 최적교체시기에 미치는 영향도 분석되었다.
본 연구는 평생학습 능력의 중심 개념인 자기주도학습의 측정을 위한 자기주도학습 준비도 검사도구(SDLRS)의 신뢰도, 타당도를 검증하여, 공학교육의 프로그램 학습성과 항목 중 평생학습 능력의 평가도구로서의 활용 가능성을 제시하고자 한다. 이를 위한 구체적인 연구목표는 다음과 같다. 즉, 자기주도학습 준비도 검사도구의 신뢰도와 타당도를 검증하고 공과대학 학생들의 개인 변인에 따른 자기주도학습 준비도의 차이를 검증하는 것이다. 연구의 목적을 달성하기 위해 문헌연구와 조사연구를 수행하였는데, 평생학습과 자기주도학습에 대한 문헌연구를 토대로 Gugliemino(1977)의 자기주도학습 준비도 검사도구를 이용하여 경기도 소재 A대학의 기계공학 전공 학생들 218명을 대상으로 조사연구를 수행하였다. 검사도구는 5점 척도로 구성되어 있으며 수집된 자료는 기술통계, 요인분석, t검증, ANOVA에 의한 F검증 등의 분석 방법이 이용되었다. 58개의 원검사 도구는 7차례에 걸친 요인분석 결과 23개 문항으로 압축되었다. 또한 학습에 대한 사랑, 학습에 대한 개방성, 자아개념, 기본학습기능과 독립성, 학습에 대한 책임수용, 주도성과 미래지향성, 독창성과 탐구적 특성의 7개 요인으로 재구조화되었으며 전체 변량의 약 58%를 설명하였으며 Cronbach $\alpha$값은 .8332이었다. 개인적 배경에 따른 자기주도학습 준비도 분석 결과 학년, 산업체 근무기간, 대학원 진학계획, 학점에 대해서는 통계적으로 유의한 차이가 있었으나, 성별, 산업체 근무여부, 부모의 학력, 가구의 소득 수준에 따라서는 통계적으로 유의한 차이가 없는 것으로 나타났다. 이상과 같은 연구를 기초로 하여 향후에는 보다 많은 모집단을 대상으로 연구를 수행함으로써 연구결과를 검증해 볼 필요가 있다. 또한, 다양한 검사도구의 적용을 통해 검사도구간의 상관관계 및 평생학습에 영향을 주는 능력과의 상관관계에 대한 후속연구를 수행함으로써 평생학습 능력을 향상시킬 수 있는 방안에 대한 연구를 보다 체계적으로 수행해야 할 것이다.
전통 고추장의 품질개선과 균일화를 위하여 메주 종류를 달리하여 고추장을 제조하고 발효시키면서 이화학적 성분의 변화를 관찰하였다. 고추장의 품질지표인 아미노산성 질소는 P-2 고오지 단독 첨가구(KP2), P-1 고오지 단독 첨가구(KP1), 전통메주와 P-2 고오지 혼합 첨가구(MKP2)의 함량이 높아 고오지 첨가로 고추장 품질 개선의 가능성이 제시되었다. 고추장 발효 중 산도와 pH는 메주 종류에 따른 뚜렷한 차이는 없었다. 고추장의 신맛의 척도가 되는 유기산은 모든 시료에서 citric acid의 함량이 가장 높았고 그 다음으로 malic acid, oxalic acid, succinic acid, acetic acid, lactic acid 순이었다. 총 유기산 함량은 담금 초 보다 후기에 높았고 메주 종류에 따른 유의적 차이는 없었으나 발효 100일 후 P-2 고오지 첨가구의 함량이 높았다. 고추장 발효 중 검출된 유리당은 maltose, fructose, glucose로 P-1 고오지를 일부 또는 전체 첨가한 시료(MKP1, KP1)에서 그 함량이 높아 고추장의 단맛을 증가 시키는데 고오지 첨가가 유리할 것으로 확인되었다. 고추장의 주요 유리아미노산은 aspartic acid, glutamic acid, alanine, phenylalanine, argine 등이었고 총 유리아미노산 함량은 아미노산성 질소의 함량변화와 유사한 경향으로 고오지 함량이 많을수록 높았다. 숙성이 완료된 고추장의 관능평가 결과 색택, 냄새, 맛, 전체적 기호도에서 처리구간의 유의적 차이는 없었으나 전통메주와 P-1 고오지 혼합첨가구(MKP1)와 전통 메주와 P-2 고오지 혼합첨가구(MKP2)에서 종합적 기호도가 높았다.
본 연구에서는 대한의학학술지편집인협의회가 1997년부터 1999년 사이에 평가한 76종의 국내 의학학술지가 받은 총 33개 평가항목의 각 항목별 평가점수와 총평점의 분포, 그리고 이들의 상관관계를 분석하여 각 평가지표의 변별력을 측정하였다. 한국 의학학술지의 대표적인(변별력이 높은) 평가지표는 투고논문의 상호심사와 관련된 평가항목과, 학술지가 일정한 형식으로 일관성 있게 잘 만들어지고 있는지를 평가하는 항목으로 판명되었다. 논문상호심사제도(peer review system)가 학술지의 질관리에 있어서 매우 중요하다는 것은 주지의 사실이다. 학술지의 철저한 편집(quality of editorial work)과 출판품질 관리(production quality)가 학술지 평가의 좋은 척도가 될 수 있다는 것은 학술지 평가사업의 경제성과 효율성의 측면에서 매우 고무적인 일이다. 편집인 교체빈도나 연간 발행회수 등은 변별력이 거의 없는 평가지표로 나타났다. 평가대상 학술지가 우리나라 의학도서관에 비치되어 있는 정도나 권말색인 작성여부 등 변별력이 낮은 평가항목의 변별력을 높이기 위해서는 평가방법의 개선이 필요하며, 자체학술지 인용비율, SCI 인용빈도나 영향력지표 등의 평가항목은 평가배점 구간의 조정이 필요한 것으로 나타났다. SCI에서의 인용과 국제 데이터베이스 등재여부만이 아니라, 국내 학술지가 인용하는 빈도나 영향력지표, 국내에서 구축되고 있는 의학관련 데이터베이스 등재 여부, 레코드 입력율 등의 새로운 평가지표 개발이 필요하다.
이 논문의 목적은 시뮬레이션 소프트웨어인 OPNET Modeler Wireless Suite를 이용하여 WiFi (IEEE 802.11g)와 WiMAX (IEEE 802.16e)를 가상 무선망으로 모델링 후 종단간 패킷 통계를 시뮬레이션하여 그 특성을 분석한 연구이다. 국내외 무선망에 대한 시뮬레이션이 가능한 툴인 Remcom's Wireless InSite Real Time (RT) 모듈, WinProp: W-LAN, Fixed WiMAX, Mobile WiMAX, SMI 시스템은 무선 전파 신호 세기 분석에 비중을 두었고 이러한 무선 전파 신호 세기로 데이터 전송률을 고려할 수 있도록 설계되었다. 그러나 우리는 이들 시뮬레이션 툴(들)의 특성과 달리 다른 관점으로 본 연구를 접근하였다. 즉, 무선 전파 신호 세기 분석이 아닌 유무선 통합망을 기반으로 한 종단간 가상망 모델링이 가능하고 각 구간(예: 무선사용자, 기지국 또는 AP, HTTP 서버)마다 얼마만큼의 패킷이 전달되었는지를 시각적으로 분석할 수 있는 OPNET Modeler Wireless Suite를 활용한 연구로 접근하였다. 왜냐하면 패킷 통계는 무선서비스 성능 매트릭 중 하나의 지표로 종단간 중요한 QoS 분석 척도가 되기 때문이다. 특히나 WiMAX와 같이 QoS를 보장하는 무선사용자에겐 패킷 통계 지표는 더더욱 필수적인 항목임에 틀림이 없다. OPNET Modeler Wireless Suite로 가상 무선망을 실제에 가깝게 모델링 후 시뮬레이션 결과를 통해 우리는 흥미로운 결과를 찾아낼 수 있었고 그 실험/관측결과를 효율적이고 다각적으로 보여줄 수 있었다.
안전측면에서 교통류를 효율적으로 운영${\cdot}$관리하기 위해서는 교통류의 위험정도를 명확하게 판단할 수 있는 기준 및 모형개발이 필요하다. 이를 위해, 본 연구에서는 불완전한 추종으로 인해 발생할 수 있는 교통류 위험을 후미추돌위험의 관점에서 파악하였다. 과거 사고 예측 및 도로위험도 평가모형의 경우 운전자 반응을 고려하지 않았기 때문에, 모형의 신뢰성에 다소 문제가 있는 것으로 나타났다. 본 연구에서는 이러한 한계 및 문제점을 극복하기 위해 사고발생 가능성이라는 개념을 도입함으로써 위험과 사고 사이에 존재하는 운전자 반응을 모형에 반영하였다. 즉, 추종이론 및 안정성 이론을 바탕으로 후미추돌과 관련된 미시적 변수 즉, 운전자의 반응시간과 감속도를 반영하여 운전자를 고려한 모형을 개발하였다. 위험도를 대표할 수 있는 지표 개발을 위해 소음영향평가에서 사용되는 척도를 활용하였으며, 상대적인 위험도 우위를 평가하기 위해 위험강도 및 지속시간을 고려한 ‘등가위험도’를 개발하였다. 서울시 도시고속도로를 대상으로 직접 실험${\cdot}$조사를 수행하였으며, 미시적 교통류 자료수집을 위해 직접 실험차량을 제작하였다. 수집된 자료를 바탕으로 구간별, 차로별, 교통상황별 위험도를 도출하였다. 모형에 의해 도출된 위험도를 해당구간에서 수집된 차로별 사고자료와 비교하여 본 결과, 교통상황 및 사고자료 패턴과 일치하는 결과를 보여주었다. 본 연구에서 개발된 모형은 안전진단 및 도로설계에서부터 첨단안전차량 제어알고리즘의 안전성평가에 이르기가지 다양한 분야에서 활용될 수 있다.
도시화가 진행되면서 공원녹지에 대한 수요는 증가하고 있다. 공원녹지는 도시 내에서 사람들이 자유롭게 옥외활동을 할 수 있는 공간으로 인식되고 있어 중요한 공간이다. 공원서비스 권역은 거리를 기반으로 어느 범위까지 서비스를 제공하고 있는지를 보여주는 척도이다. 이 과정에서 접근성이라는 개념은 중요하게 작용하며 특히 보행은 사람의 가장 기본적인 이동수단으로서 공원 이용에 많은 영향을 미치고 있다. 하지만 현재 공원서비스 권역 분석은 소외지역을 발견하는 것에 중점을 두고 있어 수혜지역에 대한 세부적인 평가는 미비한 상황이다. 본 연구에서는 보행네트워크의 보행접근성을 바탕으로 공원서비스 권역을 평가하고자 한다. 공원서비스는 이용자가 직접 공원을 방문함으로써 발생하는 서비스로서 접근성이 이용 가능성으로 나타날 것으로 판단된다. 보행네트워크의 정량화를 위하여 본 연구에서는 공간구문론을 활용하여 통합도 값을 바탕으로 보행접근성 분석을 진행하였다. 통합도 값은 보행네트워크의 접근성 정도를 수치화하여 보여주는 지표로서 본 연구에서는 통합도 값이 높을수록 공원 이용 가능성이 높다고 해석하였다. 연구의 결과는 다음과 같다. 첫째, 분당구의 공원서비스 권역은 43%를 차지하고 있으며, 보행접근성이 높은 구간이 대부분 포함되어 있지만 일부 보행접근성이 좋은 구간은 제외되어 있다. 이는 도시계획 과정에서 주거지역과 상업 및 업무 지역이 우선적으로 지정되고 그 후에 공원녹지 지역이 선정되는 과정에서 나타나는 현상으로 볼 수 있다. 둘째, 분당구를 기준으로 공원서비스 권역 및 공원서비스 권역 내 보행접근성을 법정동별로 분류하였다. 개별 법정동 별로 차이가 나타나며, 이에 따른 공원에 대한 이용 가능성이 다르게 나타날 것으로 예상된다. 또한, 같은 도시계획 과정에서 만들어진 지역이라도 보행접근성에 따른 공원서비스 권역의 평가는 차이가 나타났다. 이를 활용하여 생활권 계획에 반영될 수 있는 개별 동 단위의 평가가 가능하며 추후 이를 반영한 공원녹지 정책에서 유용한 지표로 활용될 수 있다.
이 연구의 목적은 등속성 장비를 이용하여 고등학교 야구선수들을 대상으로 주관절 근육의 평가 기준치를 설정하는데 있다. 상지에 의학적으로 문제가 없는 고등학교 야구선수 201명을 대상으로 하였다. 주관절 검사는 HUMAC NORM(CSMI, USA) system을 이용하여 굴곡, 신전운동을 부하속도 $60^{\circ}/sec$에서 4회를 실시하였으며, 절대근력(peak torque)와 상대근력(peak torque % body weight)을 측정하였다. Cajori의 5단계(6.06%, 24.17%, 38.30%, 24.17%, and 6.06%)로 구분한 구간추정(interval estimation)방식에 의해 평가 기준치를 나타내었다. 이 연구의 결과에서 각속도 $60^{\circ}/sec$에서 주관절의 절대근력(peak torque) 굴근의 평균은 $37.88{\pm}8.14Nm$ 신근은 $44.59{\pm}11.79Nm$으로 나타났으며, 상대근력(peak torque % body weight) 굴근의 평균은 $50.06{\pm}8.66Nm$ 신근은 $58.28{\pm}12.84Nm$로 나타났다. 각속도 $60^{\circ}/sec$에서 주관절 굴근(flexer)과 신근(extensor)의 절대근력(peak torque)과 상대근력(peak torque % body weight)의 평가기준치는 설정하였다. 이 연구에서 분석 된 결과를 토대로 다음과 같이 결론을 이끌어 냈다. 주관절은 야구선수들에게 가장 많이 발생되는 손상임에도 불구하고 국내외 주관절 근력에 관한 연구가 미비한 실정이다. 주관절 손상을 예방하고 경기력 향상을 위해 상대적 근력 수준과 훈련효과를 보다 객관적으로 평가할 수 있는 근력 척도가 필요하다. 주관절의 절대근력과 상대근력의 평가기준치를 제시함으로서 고교선수, 야구지도자, 선수트레이너, 재활전문가 등에게 손상회복 및 재활 복귀 시 유용하게 자료가 될 것으로 생각되며, 객관적인 임상 평가 데이터로 활용하는 데 매우 유용한 정보라고 사료된다.
이 연구는 한국과 미국 대학생의 노인에 대한 지식 및 태도를 측정하고, 관련 변인들이 그 지식 및 태도 수준과 어떠한 관계가 있으며, 양국 간 어떠한 차이가 있는지를 비교하였다. 이를 위하여 한국과 미국의 10개 대학 학생 1129명(한국은 서울, 경기, 충청지역 소재 5개 대학 학생 840명, 미국은 뉴욕지역 소재 5개 대학 학생 289명)으로부터 수집된 설문조사 결과를 SPSS 15.0을 사용해 분석하였다. 조사도구는 노인에 대한 지식을 측정하기 위한 Palmore(1998)의 Fact on Aging Quiz Part 1(FAQ 1), 노인에 대한 태도를 측정하기 위한 Sanders 등(1984)의 의미분별척도(Semantic Differential Scale), 그리고 몇 가지 인구사회적 및 노인관련경험을 측정하기 위한 문항으로 구성하였다. 연구결과, 첫째, 노인에 대한 지식수준을 비교한 결과 25점 만점에 한국대학생은 12.51점, 미국대학생은 11.57점으로 한국대학생의 노인에 대한 지식이 미국대학생에 비해 높게 나타났다. 한국과 미국대학생의 노인에 대한 지식의 문항별 차이를 보면 한국은 9개 문항에서 높은 정답률을 보여 준 반면 미국은 4개 문항에서만 높은 정답률을 보여주어 역시 한국학생의 노인에 대한 지식이 미국 학생에 비해 높음을 뒷받침했다. 둘째, 노인에 대한 태도의 차이를 비교한 결과 20점-140점 구간에서 한국대학생은 77.54점, 미국대학생은 70.07점으로 미국대학생의 노인에 대한 태도점수가 낮아 한국대학생에 비해 더 긍정적인 것으로 나타났다. 한국과 미국대학생의 노인에 대한 태도의 문항별 차이를 보면 한국대학생은 오직 한 문항에서 미국 학생들보다 긍정적으로 답변한 반면 미국대학생은 14문항에서 한국학생들에 비해 긍정적인 태도를 보여 역시 미국학생의 노인에 대한 태도가 한국학생에 비해 긍정적임을 뒷받침했다. 셋째, 한국과 미국 대학생 모두 노인에 대한 지식이 높을수록 노인에 대한 태도가 긍정적으로 나타났고, 특히 양국 학생 간 그 강도에 있어서 다소의 차이는 있지만 노인에 대한 심리적 지식과 가족/사회적 지식은 대학생의 노인에 대한 태도와 유의미한 관련이 있음을 확인하였다. 위의 결과를 바탕으로 향후 관련 정책과 실천 및 후속연구에의 함의를 제시하였다.
주식시장의 주가 수익률에 나타나는 변동성은 투자 위험의 척도로서 재무관리의 이론적 모형에서뿐만 아니라 포트폴리오 최적화, 증권의 가격 평가 및 위험관리 등 투자 실무 영역에서도 매우 중요한 역할을 하고 있다. 변동성은 주가 수익률이 평균을 중심으로 얼마나 큰 폭의 움직임을 보이는가를 판단하는 지표로서 보통 수익률의 표준편차로 측정한다. 관찰 가능한 표준편차는 과거의 주가 움직임에서 측정되는 역사적 변동성(historical volatility)이다. 역사적 변동성이 미래의 주가 수익률의 변동성을 예측하려면 변동성이 시간 불변적(time-invariant)이어야 한다. 그러나 대부분의 변동성 연구들은 변동성이 시간 가변적(time-variant)임을 보여주고 있다. 이에 따라 시간 가변적 변동성을 예측하기 위한 여러 계량 모형들이 제안되었다. Engle(1982)은 변동성의 시간 가변적 특성을 잘 반영하는 변동성 모형인 Autoregressive Conditional Heteroscedasticity(ARCH)를 제안하였으며, Bollerslev(1986) 등은 일반화된 ARCH(GARCH) 모형으로 발전시켰다. GARCH 모형의 실증 분석 연구들은 실제 증권 수익률에 나타나는 두터운 꼬리 분포 특성과 변동성의 군집현상(clustering)을 잘 설명하고 있다. 일반적으로 GARCH 모형의 모수는 가우스분포로부터 추출된 자료에서 최적의 성과를 보이는 로그우도함수에 대한 최우도추정법에 의하여 추정되고 있다. 그러나 1987년 소위 블랙먼데이 이후 주식 시장은 점점 더 복잡해지고 시장 변수들이 많은 잡음(noise)을 띠게 됨에 따라 변수의 분포에 대한 엄격한 가정을 요구하는 최우도추정법의 대안으로 인공지능모형에 대한 관심이 커지고 있다. 본 연구에서는 주식 시장의 주가 수익률에 나타나는 변동성의 예측 모형인 GARCH 모형의 모수추정방법으로 지능형 시스템인 Support Vector Regression 방법을 제안한다. SVR은 Vapnik에 의해 제안된 Support Vector Machines와 같은 원리를 회귀분석으로 확장한 모형으로서 Vapnik의 e-insensitive loss function을 이용하여 비선형 회귀식의 추정이 가능해졌다. SVM을 이용한 회귀식 SVR은 두터운 꼬리 분포를 보이는 주식시장의 변동성과 같은 관찰치에서도 우수한 추정 성능을 보인다. 2차 손실함수를 사용하는 기존의 최소자승법은 부최적해로서 추정 오차가 확대될 수 있다. Vapnik의 손실함수에서는 입실론 범위내의 예측 오차는 무시하고 큰 예측 오차만 손실로 처리하기 때문에 구조적 위험의 최소화를 추구하게 된다. 금융 시계열 자료를 분석한 많은 연구들은 SVR의 우수성을 보여주고 있다. 본 연구에서는 주가 변동성의 분석 대상으로서 KOSPI 200 주가지수를 사용한다. KOSPI 200 주가지수는 한국거래소에 상장된 우량주 중 거래가 활발하고 업종을 대표하는 200 종목으로 구성된 업종 대표주들의 포트폴리오이다. 분석 기간은 2010년부터 2015년까지의 6년 동안이며, 거래일의 일별 주가지수 종가 자료를 사용하였고 수익률 계산은 주가지수의 로그 차분값으로 정의하였다. KOSPI 200 주가지수의 일별 수익률 자료의 실증분석을 통해 기존의 Maximum Likelihood Estimation 방법과 본 논문이 제안하는 지능형 변동성 예측 모형의 예측성과를 비교하였다. 주가지수 수익률의 일별 자료 중 학습구간에서 대칭 GARCH 모형과 E-GARCH, GJR-GARCH와 같은 비대칭 GARCH 모형에 대하여 모수를 추정하고, 검증 구간 데이터에서 변동성 예측의 성과를 비교하였다. 전체 분석기간 1,487일 중 학습 기간은 1,187일, 검증 기간은 300일 이다. MLE 추정 방법의 실증분석 결과는 기존의 많은 연구들과 비슷한 결과를 보여주고 있다. 잔차의 분포는 정규분포보다는 Student t분포의 경우 더 우수한 모형 추정 성과를 보여주고 있어, 주가 수익률의 비정규성이 잘 반영되고 있다고 할 수 있다. MSE 기준으로, SVR 추정의 변동성 예측에서는 polynomial 커널함수를 제외하고 linear, radial 커널함수에서 MLE 보다 우수한 예측 성과를 보여주었다. DA 지표에서는 radial 커널함수를 사용한 SVR 기반의 지능형 GARCH 모형이 가장 우수한 변동성의 변화 방향에 대한 방향성 예측력을 보여주었다. 추정된 지능형 변동성 모형을 이용하여 예측된 주식 시장의 변동성 정보가 경제적 의미를 갖는지를 검토하기 위하여 지능형 변동성 거래 전략을 도출하였다. 지능형 변동성 거래 전략 IVTS의 진입규칙은 내일의 변동성이 증가할 것으로 예측되면 변동성을 매수하고 반대로 변동성의 감소가 예상되면 변동성을 매도하는 전략이다. 만약 변동성의 변화 방향이 전일과 동일하다면 기존의 변동성 매수/매도 포지션을 유지한다. 전체적으로 SVR 기반의 GARCH 모형의 투자 성과가 MLE 기반의 GARCH 모형의 투자 성과보다 높게 나타나고 있다. E-GARCH, GJR-GARCH 모형의 경우는 MLE 기반의 GARCH 모형을 이용한 IVTS 전략은 손실이 나지만 SVR 기반의 GARCH 모형을 이용한 IVTS 전략은 수익으로 나타나고 있다. SVR 커널함수에서는 선형 커널함수가 더 좋은 투자 성과를 보여주고 있다. 선형 커널함수의 경우 투자 수익률이 +526.4%를 기록하고 있다. SVR 기반의 GARCH 모형을 이용하는 IVTS 전략의 경우 승률도 51.88%부터 59.7% 사이로 높게 나타나고 있다. 옵션을 이용하는 변동성 매도전략은 방향성 거래전략과 달리 하락할 것으로 예측된 변동성의 예측 방향이 틀려 변동성이 소폭 상승하거나 변동성이 하락하지 않고 제자리에 있더라도 옵션의 시간가치 요인 때문에 전체적으로 수익이 실현될 수도 있다. 정확한 변동성의 예측은 자산의 가격 결정뿐만 아니라 실제 투자에서도 높은 수익률을 얻을 수 있기 때문에 다양한 형태의 인공신경망을 활용하여 더 나은 예측성과를 보이는 변동성 예측 모형을 개발한다면 주식시장의 투자자들에게 좋은 투자 정보를 제공하게 될 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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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.