급속한 도시화 및 지구온난화로 인한 집중호우로 홍수피해가 해마다 증가하고 있다. 홍수피해를 최소화하기 위하여 4대강 중심의 홍수예경보시스템이 구축되는 등 다양한 제도적 장치가 마련되고 있으나 중소하천이 분포되어 있는 도시유역에서의 홍수예측기능은 부족한 실정이다. 본 연구에서는 중소 도시하천에 적용 가능한 실시간 도시홍수예측서비스 시스템(Realtime Urban Flood Forecasting Service, U-FFS)을 개발하였다. 경기도 성남에 위치한 탄천을 대상유역으로 선정하고 실시간 강우 및 수위관측소를 설치하여 수문데이타를 수집하였으며 이를 바탕으로 수위예측모형을 구축하였다. 모형구축에는 이미 국내외 학계에서 그 정확도가 입증된 바 있는 Data-driven 모델의 일종인 ANFIS(Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System)를 이용하였다. 개발된 수위예측모형은 지정된 시간에 자동으로 작동 가능한 실행파일로 프로그래밍되어 최종적으로 홍수예측 웹서비스와 연동된다. U-FFS는 집중호우 발생 시 최종 유출구의 30분, 1시간, 2시간 후의 수위 예측값을 웹 상을 통해 제공함으로써 언제 어디서나 홍수예측 정보를 누구나 손쉽게 획득할 수 있는 장점이 있다. 시범운영 결과, 30분 및 1시간 후의 수위 예측은 정확도가 매우 뛰어났으며 2시간 후의 수위 예측의 정확성은 다소 떨어지는 것으로 확인되었으나 전반적인 홍수예측 판단에는 무리가 없을 것으로 예상된다. 본 시스템의 홍수예측모형은 생성 및 수정이 간편하여 그 활용성이 매우 높을 것으로 기대된다. 특히 안전함을 지향하는 각종 U-City나 홍수피해가 빈번한 도시유역에 적용하면 기존 시스템과 차별화된 실시간 홍수예측 서비스가 가능해져 홍수피해를 최소화할 수 있을 것이다. 취수구 직경 D의 3.3배를 벗어나지 않는다는 결과를 도출할 수 있었다.링 목적으로 사용될 수 있다. 본 연구에서 개발한 영상수위계는 한강홍수통제소 관할의 전류, 청담대교 등 4개소 낙동강 홍수통제소 2개소, 지자체 등에 적용되었으며, 적용 결과 비교적 안정적이면서 정확하게 수위를 측정하는 것으로 나타났다. 한편 기존 CCD 카메라 이외에 CCTV를 이용한 영상수위계를 개발하여 영상의 화질 개선뿐 아니라 하천화상 감시 기능을 강화하였다.소류의 섭취율은 높았다. 집단간의 상관도를 보면 교육별로 김치, 장아찌, 콩이 각각 p>0.5 수준에서 유의한 차가 없었고, 나머지는 유의한 차가 있었다. 연령별로는 멸치가 유의한 차가 없었고(p>0.5), 수입별로는 콩이 유의한 차가 없었다(p>0.5). 4. 영양지식(營養知識) 검토 가정생활(家庭生活)에 필요(必要)한 일반적(一般的)인 영양지식(營養知識)은 대체적으로 낮은 편이었다. 어린이 영양, 편식의 해로움, 비만증의 해로움, 임신부 그리고 수유부 영양에 대하여는 일반적으로 알고 있다고 하였으며, 그다음으로 이유기 영양, 어린이 발육에 필요한 식품, 식품과 영양소와의 관계, 우유의 성분, 노인영양에 대하여 잘 알고 있는 비율이 낮았으며, 인체의 영양소, 식단작성여부, 간식의 이론, 식품감별법에 대하여는 가장 낮은 비율을 나타냈다. 각 영양지식은 교육정도가 높을수록 영양지식이 높았고, 교육별 집단간의 유의한 차가 나타났다. (0.001
최근의 수자원공학 분야는 4차산업혁명과 더불어 비약적으로 발전된 딥러닝 기술을 활용한 시계열 수위 및 유량의 예측에 대한 관심이 높아지고 있다. 또한 시계열 자료의 예측이 가능한 LSTM 모형과 GRU 모형을 활용하여 수위 및 유량 예측을 수행하고 있지만 시간 변동성이 매우 큰 하천에서의 유량 예측 정확도는 수위 예측 정확도에 비해 낮게 예측되는 경향이 있다. 본 연구에서는 유량변동이 크고 하구에서의 조석의 영향이 거의 없는 한강의 팔당대교 관측소를 선택하였다. 또한, LSTM 모형과 GRU 모형의 입력 및 예측 자료로 활용될 유량변동이 큰 시계열 자료를 선택하였고 총 자료의 길이는 비교적 짧은 2년 7개월의 수위 자료 및 유량 자료를 수집하였다. 시간변동성이 큰 시계열 수위를 2개의 모형에서 학습할 경우, 2개의 모형 모두에서 예측되는 수위 결과는 관측 수위와 비교하여 적정한 정확도가 확보되었으나 변동성이 큰 유량 자료를 2개의 모형에서 직접 학습시킬 경우, 예측되는 유량 자료의 정확도는 악화되었다. 따라서, 본 연구에서는 급변하는 유량을 정확히 예측하기 위하여 2개 모형으로 예측된 수위 자료를 수위-유량관계곡선의 입력자료로 활용하여 유량의 예측 정확도를 크게 향상시킬 수 있었다. 마지막으로 본 연구성과는 수문자료의 별도 가공없이 관측 길이가 상대적으로 충분히 길지 않고 유출량이 급변하는 도시하천에서의 홍수예경보 자료로 충분히 활용할 수 있을 것으로 기대된다.
투수성이 큰 화산섬인 제주도에서는 땅속으로 함양된 지하수자원이 가장 중요한 수원이므로 지하수의 적정관리가 매우 중요하다. 특히 가뭄시 지하수의 이용은 염수침투를 유발할 수 있으므로 지하수위 강하에 따른 단계별 제한 조치가 마련되어 있다. 농업용 지하수위에 대한 적정 지하수 이용을 위해서는 보다 장기적인 예측을 통해 사전에 대비하는 것이 필요하다. 이에 본 연구에서는 인공신경망 모형을 이용한 지하수위의 월단위예측기법을 개발하였고, 대표적인 관측공에 대해 적용하였다. 월단위 지하수위를 예측한 결과 학습 및 검증기간 모두 예측 성능이 우수한 것으로 분석되었다. 또한 장기예측을 위해서 입력인자로 월단위 지하수위 예측치를 순차적으로 이용하는 연속지하수위예측 모형을 구축하고 수개월 동안 무강수의 극한조건에 대한 지하수위 저하 양상을 분석하였다.
국내 강우발생은 기상학적인 영향으로 인하여 장마기간(6~8월)에 집중되어있으며, 최근에는 기후변화의 영향으로 짧은 시간에 많은 양의 강우가 발생하는 집중호우의 발생빈도가 증가하고 있다. 또한, 시간과 지역에 관계없이 국지성호우의 발생빈도 역시 높아지고 있다. 집중호우와 국지성호우는 짧은 시간에 하천수위를 상승시키므로 홍수로 인한 물적 피해가 크게 발생된다. 국토교통부에서는 그동안 홍수예보에 필수적인 우량, 하천수위 등 기초자료를 확보하기 위해 관측소(500여개) 및 홍수량 측정지점(80여개)을 확대하였으며, 관측된 자료는 모두 전산망에 기록, 보관하고 있다. 또한 한강, 금강, 낙동강, 영산강의 경우 홍수통제소에서 홍수량 예측 계산 등을 통해 홍수 예경보를 실시하고 있다. 하지만 4대강을 제외한 중소하천의 홍수예경보에 대한 정보를 찾아볼 수 없으며, 현재 연구가 진행중이다. 강우-유출모형을 활용하여 중소하천의 강우와 유출의 관계를 해석하는 과정은 다양한 인자를 고려해야하지만 중소하천의 경우 하천단면 등 하천자료가 충분히 구축되어 있지 못하므로 유출량 계산에 많은 어려움을 겪고 있다. 이에 본 연구에서는 중소하천의 홍수위 예측을 위해 한강의 과거 수위와 현재 수위만을 활용하여 인공신경망(Artificial Neural Network, ANN)의 학습을 진행하였다. 첫 번째로 ANN을 활용하여 한강유역 중 홍수예보지점(잠수교)의 수위변화에 직접적으로 연관이 있는 5개 수위관측소를 선정하였으며, 과거 장마기간(6~8월)관측 자료를 활용하였다. 두 번째로 홍수예보지점(잠수교)과 5개 수위관측소의 과거 관측수위(2009~2014년)를 인공신경망의 학습자료로 활용하여 모델을 훈련시켰으며, 마지막으로 2015년의 관측수위를 이용하여 ANN의 학습정확도에 대한 검증을 하였다. 본 과정은 수위예측을 위한 ANN의 훈련단계로 Training/Test를 반복하였으며, 학습결과와 2015년 관측수위 비교시 $R^2=0.987$과 상관계수 r=0.994로 유사한 패턴을 보였으나 최대치와 최소치에 대한 오차가 있음을 확인하였다.
지하수는 지표수와 함께 용수로 사용가능한 중요한 수자원이며 특히 섬 지역의 경우 전체 수자원 중 지하수의 이용 비율이 상대적으로 높기 때문에 안정적인 이용을 위해 지하수위 변동성에 대한 연구는 필수적이다. 지하수위 변동성의 예측 및 분석을 위해 인공지능 모델을 활용한 연구들이 지속적으로 증가하고 있으나 지하수위 예측결과의 적절성을 판단할 수 있는 평가기준을 제시한 연구는 충분하지 않다. 본 연구에서는 허용가능한 지하수위 예측오차의 범위를 제시하기 위해 과거 20년 동안 전 세계 다양한 지역을 대상으로 인공지능 모델을 활용하여 지하수위를 예측한 연구결과들을 종합적으로 분석하였다. 그 결과 관측지하수위의 변동성이 커질수록 인공지능 모델에 의한 지하수위 예측오차는 증가하였다. 따라서 관측지하수위 최대변동폭과 예측오차 간의 상관성과 기존 연구들에서 제시한 평가지수들을 고려하여 평가기준을 산정하였으며, 인공지능 모델에 의한 지하수위 예측결과의 적절한 평가기준은 도출된 선형회귀식에 의한 평균제곱근오차 또는 최대오차 이하이거나, NSE ≥ 0.849 또는 R2 ≥ 0.880 이다. 이 허용가능한 오차범위는 인공지능 모델을 활용한 지하수위 예측결과의 적절성 판단을 위한 참고자료로 사용할 수 있다.
인공신경망(Artificial Neural Network; ANN)은 뇌에 존재하는 생물학적 신경세포와 이들의 신호처리 과정을 수학적으로 묘사하여 뇌가 나타내는 지능적 형태의 반응을 구현한 것이다. 인공신경망은 학습(training)을 통해 입력과 출력으로 구성되는 하나의 시스템을 병렬적이고 비선형적으로 구축할 수 있으며, 유연한 모델링 특성으로 인하여 시스템 예측, 패턴인식, 분류 및 공정제어 등의 다양한 분야에서 활용되고 있다. 인공신경망에 대한 최초의 이론은 Muculloch and Pitts(1943)가 제안한 Perceptron에서 시작 되었으며, 기본적인 학습기법인 오차역전파 기법(back-propagation Algorithm) 이 1980년대에 들어 수학적으로 정립된 이후 여러 분야에서 활용되기 시작하였다). 본 연구에서는 하도추적, 구체적으로는 상류단의 복수의 수위관측을 이용하여 하류단의 수위를 예측하기 위하여 인공신경망 모델을 구성하였다. 대상하도는 금강유역의 용담댐과 대청댐 사이의 본류이며, 상류단 입력자료로써 본류에 있는 수통, 호탄 관측소 관측수위와 지류인 송천 관측소 관측수위를 고려하였다. 출력 값으로는 하류단의 옥천 관측소 수위를 3시간 및 6시간의 선행시간으로 예측하도록 인공신경망 모형을 구성하였다. 인공신경망의 학습(testing), 시험(testing), 검증(validation)을 위해 2000년부터 2012년까지 13년간의 시수위자료를 이용하여 학습을 진행하였으며, 2013년부터 2014년의 2년간의 수위자료를 이용한 시험을 통해 최적의 모형을 선정하였다. 또한 선정된 최적의 모형을 이용하여 2015년부터 2016년까지의 수위예측을 수행하였다.
최근 전 지구적인 기후변화 및 온난화의 영향으로 태풍 및 집중호우가 빈번하게 일어나고 있으며, 이로 인한 한천범람 등 홍수재해로 인명 및 재산 피해가 크게 증가하고 있다. 우리나라에서도 태풍 및 집중호우로 인한 호수피해는 매년 발생하고 있으며, 피해 빈도와 강도가 증가하고 있는 실정이다. 이러한 현실을 고려하였을 때에 하천 인근 주민의 생명과 재산을 보호하기 위하여 실시간으로 홍수위 예측을 수행하는 것은 매우 중요하다 할 수 있다. 국내에서 수위예측을 위하여 대표적으로 저류함수모형(Storage Function Model, SFM)을 채택하고 있지만, 유역면적이 작아 홍수 도달시간이 짧은 중소하천에서는 충분한 선행시간과 정확도를 확보하기 어려운 문제점이 있다. 이는 유역면적이 작은 중소하천에서는 유역 및 기상 특성과 관련된 여러 인자 사이의 비선형성이 대하천 유역에 비해 커지는 문제점이 있기 때문이다. 본 연구에서는 위와같은 문제를 해결할 수 있도록, 수문자료와 딥러닝 기법을 적용하여 실시간으로 홍수위를 예측할 수 있는 방법론을 제시하였다. 지난 태풍 및 집중호우로 인하여 급격한 수위상승이 있던 낙동강 지류하천에 대하여 LSTM(Long-Short Term Memory) 모형 기반 실시간 수위예측 모형을 개발하였으며, 선행시간 30~180분 별로 홍수위를 예측하고 관측 수위와 비교함으로써 모형의 적용성을 검증하였다. 선행시간 180분 기준으로 영강 유역 수위예측 결과와 실제 관측치의 평균제곱근 오차는 0.29m, 상관계수는 0.92로 나타났으며, 밀양강 유역의 경우 각각 0.30m, 0.94로 나타났다. 본 연구에서 제시된 딥러닝 기반모형에 10분 단위 실시간 수문자료가 입력된다면, 다음 관측자료가 입력되기 전 홍수예측 결과가 산출되므로 실질적인 홍수예경보체계에 유용하게 사용될 수 있을 것이라 보인다. 모형에 적용할 수 있는 더욱 다양한 수문자료와 매개변수 조정을 통하여 예측결과에 대한 신뢰성을 더욱 높일 수 있다면, 기존의 저류함수모형과 연계하여 홍수대응 능력을 향상시키는데 도움이 될 수 있다.
지진이 발생하기 전·후에 지하수 수위는 급격하게 변화되는 것으로 알려져 있으며 지진 예측을 위해 지하수 수위 변화를 이용한다. 본 연구는 지진을 예측에 사용하기 위해 ANFIS 알고리즘을 이용한 밀양시의 지하수수위를 예측한다. 이를 위해 본 논문에서는 경남 밀양시의 기상청의 강수량, 기온 데이터와 한국농어촌공사 농촌지하수관측망의 지하수수위 데이터가 사용되었다. 예측 측정을 위해 RMSE, MAPE 오차 계산 방법을 사용하였다. 예측 결과 수위가 자연적인 요인에 의해 주기적인 패턴은 예측이 되었으나 인위적인 요인 등 다른 변수에 의해 변동되는 지하수수위 변화값은 감지하지 못하였다. 이를 해결하기 위해서는 지하수수위를 인위적인 변수 등을 수치화하여 데이터화 하는 것과 지하수수위를 측정한 관측공의 정확한 위치에 따른 강수량과 기압 등이 필요하다.
본 논문에서는 소규모 강의 범람 예측을 위한 인공 수위 예측 시스템을 제안한다. 강의 수위 예측은 홍수 피해를 줄일 수 있는 대책이 될 수 있다. 그러나 하천 범람에 영향을 미치는 강 또는 강우의 고유 특성으로 인해 범람 모델을 구축하기가 어렵다. 일반적으로 하류 수위는 상류의 인접한 수위에 영향을 받는다. 따라서 본 연구에서는 측정 지점에서 수위를 예측하기 위해 두 개의 상류 측정 지점의 수위를 순환신경망(LSTM)을 사용하여 인공 지능 모델을 구축했다. 제안 된 인공 지능 시스템은 수위 측정기를 설계하고 Nodejs를 사용하여 서버를 구축했다. 제안 된 신경망 하드웨어 시스템은 실제 강에서 6시간마다 수위를 잘 예측함을 알 수 있었다.
강수 및 침투 등으로 발생하는 지하수위의 변동을 예측하는 것은 지하수 자원의 활용 및 관리에 필수적이다. 지하수위의 변동은 지하수 자원의 활용 및 관리뿐만이 아닌 홍수 발생과 지반의 응력상태 등에 직접적인 영향을 미치기 때문에 정확한 예측이 필요하다. 본 연구는 인공신경망 중 다층퍼셉트론(Multi Layer Perceptron, MLP)을 이용한 지하수위 예측성능 향상을 위해 MLP의 구조 중 Optimizer를 개량하였다. MLP는 입력자료와 출력자료간 최적의 상관관계(가중치 및 편향)를 찾는 Optimizer와 출력되는 값을 결정하는 활성화 함수의 연산을 반복하여 학습한다. 특히 Optimizer는 신경망의 출력값과 관측값의 오차가 최소가 되는 상관관계를 찾는 연산자로써 MLP의 학습 및 예측성능에 직접적인 영향을 미친다. 기존의 Optimizer는 경사하강법(Gradient Descent, GD)을 기반으로 하는 Optimizer를 사용했다. 하지만 기존의 Optimizer는 미분을 이용하여 상관관계를 찾기 때문에 지역탐색 위주로 진행되며 기존에 생성된 상관관계를 저장하는 구조가 없어 지역 최적해로 수렴할 가능성이 있다는 단점이 있다. 본 연구에서는 기존 Optimizer의 단점을 개선하기 위해 지역탐색과 전역탐색을 동시에 고려할 수 있으며 기존의 해를 저장하는 구조가 있는 메타휴리스틱 최적화 알고리즘을 이용하였다. 메타휴리스틱 최적화 알고리즘 중 구조가 간단한 화음탐색법(Harmony Search, HS)과 GD의 결합모형(HS-GD)을 MLP의 Optimizer로 사용하여 기존 Optimizer의 단점을 개선하였다. HS-GD를 이용한 MLP의 성능검토를 위해 이천시 지하수위 예측을 실시하였으며 예측 결과를 기존의 Optimizer를 이용한 MLP 및 HS를 이용한 MLP의 예측결과와 비교하였다.
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.