빅데이터 분석을 통한 기업 경영환경에 대한 이해와 통찰을 구하고자 하는 요구가 산업 및 기업 경영 전반에 증가하고 있다. 이러한 사회적 요구에 따라 산업의 이해와 기업 경영의 이해를 위하여 기업의 경영실적 및 향후 계획을 포괄적으로 담고 있는 기업공시정보를 활용한 연구가 주목을 받고 있다. 이러한 기업공시정보는 대표적인 비정형 데이터로써 텍스트마이닝 방법론을 적용하여 그 범위와 수준에 대한 다양한 접근을 통하여 산업 수준 및 기업 수준에서 다양한 활용이 가능하다. 그러나 아직은 이러한 기업공시자료를 활용한 산업 및 기업 레벨에서 적용가능한 수준의 분석모델이 부족한 것으로 파악된다. 따라서 본 연구에서는 실제 활용 가능한 공개데이터를 활용한 산업 및 기업 수준의 분석모델을 제안하고자 한다. 미국상장기업의 공시자료인 미국 SEC EDGAR 자료를 기반으로 텍스트마이닝 알고리즘을 적용하여 산업 및 기업 수준의 경영주제(토픽)에 대한 추이분석이 가능한 모델을 제안하고자한다. SEC EDGAR의 10-K 문서를 대상으로 LDA 토픽 모델링을 통하여 산업 수준에서 전체 산업의 주제분야 분류를 파악하였고, 산업간 비교 측면에서 소프트웨어 산업과 하드웨어 산업 분야의 사례를 통해 최근 20년간의 토픽추이를 비교분석 하였다. 또한 최근 20년간의 기업의 경영주제 변화를 소프트웨어 산업에 속한 2개 기업을 중심으로 살펴보았다. 이를 통해 산업 및 기업 수준에서의 경영주제의 추이 변화를 파악하여 쇠퇴 및 성장 추세에 있는 경영주제를 확인 할 수 있었다. 한편 word2vec 워드 임베딩 모델과 주성분분석을 통한 차원 축약을 통해 소프트웨어 산업분야의 기업 및 특정 제품(혹은 서비스)에 대한 매핑을 통해 유사한 경영주제(토픽)를 가지는 기업 및 제품(서비스)을 사례를 통해 파악하였으며, 이를 시간적 흐름에 따른 변화 양상도 관찰할 수 있었다. 본 연구의 목적이 공개데이터를 활용한 산업 및 기업 수준의 분석모델을 개발하기 위한 방법론을 제안한 측면에서, 해외 데이터를 사용하여 산업의 경영주제 변화 추이, 기업의 경영주제 변화 추이를 거시적으로 조망할 수 있는 실무적인 방법론의 제안에서 의의가 있을 수 있다. 한편 기업의 기술경영전략 측면에서 기업의 경영토픽의 잦은 변화, 경영주제의 변화의 속도 등 다양한 변화 양상의 차이에 따른 기업의 매출 등의 경영성과와의 연관성 분석, 실제 기업의 제품포트폴리오의 구성에 따른 기업 간의 경쟁상황 등을 파악하는 미시적 모델 제안을 위한 추가 연구가 요구된다.
본 연구는 남부지방에 흔히 식재하는 3개 조경수종을 대상으로 직접수확법을 통해 개방 생장하는 개체별 탄소저장 및 흡수를 계량화하고, 수종별 생장에 따른 탄소저감을 용이하게 산정하는 계량모델을 개발하였다. 연구 수종은 탄소저감 정보가 부재하는 동백나무, 배롱나무, 가시나무 등이었다. 유목에서 성목에 이르는 일정 간격의 줄기직경 규격을 고려하여 수종별로 10개체씩, 총 30개체의 수목을 구입하였다. 그리고 근굴취를 포함하는 직접 벌목을 통해 해당 개체의 부위별 및 전체 생체량을 실측하고, 탄소저장량을 산정하였다. 수종별 흉고직경 내지 근원직경의 줄기 원판을 채취하여 직경생장률을 분석하고, 연간 탄소흡수량을 산출하였다. 줄기직경을 독립변수로 생장에 따른 수종별 단목의 탄소저장과 연간 탄소흡수를 산정하는 활용 용이한 계량모델을 도출하였다. 이들 계량모델의 $r^2$은 0.94~0.98로서 적합도가 높았다. 흉고직경 10cm인 가시나무 단목의 탄소저장량과 연간 탄소흡수량은 각각 24.0kg/주 및 4.5kg/주/년이었다. 근원직경 10cm인 동백나무와 배롱나무의 경우는 각각 11.2kg/주 및 2.6kg/주/년, 8.1kg/주 및 1.2kg/주/년이었다. 이 탄소저장량은 가시나무 약 42L, 동백나무 20L, 배롱나무 14L의 휘발유 소비에 따른 탄소 배출량에 상당하였다. 또한, 상기한 직경의 가시나무, 동백나무 및 배롱나무 한 그루는 매년 각각 8L, 5L, 2L의 휘발유 소비에 따른 탄소 배출량을 상쇄하는 역할을 담당하였다. 본 연구는 식재 수목의 직접 벌목과 근굴취의 난이성을 극복하고, 남부지방 대상 조경수종의 생체량 및 탄소저감을 계량화하는 새로운 초석을 마련하였다.
생물의 특징적인 서식공간을 나타내는 비오톱은 도시생태계의 효율적 조성 및 지속가능한 관리를 위해 필수적으로 파악되어야 한다. 본 연구는 우리나라의 대표적 공업도시인 포항시 전역에 성립한 비오톱 유형과 그 속성을 분석하여 이 도시를 생태적으로 관리하기 위한 기초자료를 제공하고자 수행하였다. 포항시에 성립한 비오톱 유형은 삼림(침엽수림, 활엽수림 및 침 활 혼합림), 경작지(논과 밭), 시설녹지 (조경수목식재지), 하천, 저수지, 나지, 주거지역, 공공시설, 상업지역, 공업지역, 도로 및 학교의 12개 유형으로 구분되었다. 비오톱 유형에 따른 속성을 분석한 결과, 도시지역을 대표하는 공업지역, 주거지역 및 상업지역에는 제한된 공간에 주로 도입된 식생이 존재하였다. 더구나 그 식생은 지역과 지소의 특성을 반영하는 자생종 보다는 조경 및 원예용으로 개발된 식물들 중심으로 이루어져 있다. 생산녹지는 도심으로부터 거리에 따라 먼 곳에는 전형적인 농경지의 형태를 나타내었지만, 인접한 곳에서는 시설농업의 형태를 나타내었다. 자연녹지는 하천을 따라 성립한 수변식생과 산림식생으로 구분되었다. 그 중 산림식생은 이차림(7개 군락)과 조림지(3개 군락)로 이루어졌다. 포항시의 도시생태계는 공업지역이 차지하는 면적이 넓고, 그 중 열오염과 이산화탄소 발생량이 높은 철강산업이 주를 이루고 있다. 반면에 녹지는 양과 질 양면에서 모두 매우 부족하다. 본 연구에서는 이러한 문제를 종합적으로 검토한 후 이 지역의 생태적 질을 높이기 위한 방안으로 녹지의 양과 질을 개선할 수 있는 식생 복원방안 및 기존 녹지와 복원 예정 녹지를 묶어내는 녹지축 네트워크화 방안을 제시하였다.
본 논문에서는 입술 윤곽선을 검출하기 위한 다중 문턱치 기반의 검출방법을 제안하였다. 기존의 연구 중 Spyridonos 등이 제안한 방법은 입력영상을 RGB로부터 YIQ 좌표계로 변환하여 Q 성분만을 이용하여 Q 영상을 얻는다. Q 영상으로부터 변화 점 검출을 통하여 입술 모양의 좌우 끝점을 얻어낸다. 좌우 끝점에 대한 수직 좌표의 평균값을 이용하여 Q 영상을 상하로 분리하고, 상하 영역 각각에 대하여 별도로 Q값을 대상으로 문턱치를 적용하여 후보 윤곽선을 추출한다. 추출된 후보 윤곽선에 특징치 거리를 이용하여 최적의 문턱치를 찾고, 해당하는 윤곽선을 최종 입술 윤곽선으로 결정한다. 이 때 사용되는 특징치 거리 D는 후보 윤곽선 상의 점들을 기준으로 주변 영역에 대한 차이의 절대값을 이용하여 계산한다. 기존연구의 문제점은 세 가지인데, 첫째는 입술 끝점 추출 과정에서 피부영역의 과다한 참여로 입술 끝점의 추출의 정확도가 감소하고, 따라서 후속되는 상/하 영역 분리에도 영향을 미친다. 둘째는 YIQ 칼라 좌표계를 사용하였는데, 다양한 칼라 좌표계에 대한 분석이 미비하므로 추가적인 분석이 필요하다. 세 째, 최적 윤곽선의 선택 시 적용하는 거리 값 파라미터의 계산 과정에서, 문턱치를 적용하여 구한 해당 윤곽선 주변의 데이터들에 의한 변화분을 계산하여 변화가 가장 큰 윤곽선을 입술 후보로 채택하는데, 변화분의 최대치를 기준으로 하기 때문에 검출된 입술영역이 기준보다 축소되는 문제점이 있다. 첫 번째 문제점을 해결하기 위하여 피부영역의 계산과정 참여를 줄여서 성능을 30%정도 향상시켰다. 두 번째는 YIQ 외에 HSV, CIELUV, YCrCb 등의 칼라 좌표계에 대한 성능테스트를 거쳐 기존연구 방법이 칼라좌표계에 대한 의존성이 없음을 확인하였다. 세 번째는 윤곽선 주변의 변화분 검토 시, 윤곽선 포인트 당 변화분의 평균값 대신에 변화분의 총량을 적용하여 46% 성능개선 효과를 얻었다. 이상의 내용을 모두 적용하여 제안한 통합방법은 기존연구 대비 2배의 성능향상과 안정성을 확보할 수 있었다.
본 연구의 목적은 무인 항공기 서비스 영향성과 활성화 방안에 연구하는 것이다. 무인항공기 서비스의 도입에 따른 영향성에 대한 논의를 경제적, 환경적, 사회적 수용 측면과으로 살펴보고, 정책적 측면에서 산업 활성화 방안을 제시하였다. 경제 영향성 측면에서 보면, 향후에 무인항공기를 사용하여 운송 서비스가 증가하면, 도로 기반 운송화물이 줄어들고 도로 혼잡도 감소로 도로 이동속도가 빨라질 수 있다. 이는 토지나 부동산 자산 가치 상승 등에 긍정적인 영향을 줄 수 있으며, 스마트 도시 설계에도 영향을 제공한다. 환경 영향성 측면에서 보면, 무인항공기는 일반적으로 전기를 통하여 움직이므로 기존의 다른 기기인 차량이나 철도 대비 제공하는 방출하는 배기 가스가 적어서 상대적으로 환경 부정적 영향성은 적다. 그러나 이동시 등장하는 소음은 이동경로에 있는 야생 동물 서식 환경에 부정적인 영향을 제공할 수 있다. 사회적 수용성 측면에서 보면, 새로운 서비스 등장으로 쇠퇴하는 영역이 등장함과 동시에 이익을 창출하는 조직이 등장하여 산업 간의 갈등을 유발할 수 있다. 따라서 등장하는 산업에 대한 수용에 대한 사회적 공감대 형성이 반드시 필요하다. 정부는 이런 무인항공기 활용 서비스 특성을 반영한 부정적인 영향성을 최소화 하기 위한 다양한 대응 방안을 마련해야 한다. 무인기반 산업 활성화를 위해 중장기적으로 항공길 확보를 위해 지상에서 차량이 운행될 수 있도록 도로 표지판 등 다양한 시스템이 도입된 것과 마찬가지로 항공길을 구성하는데 우선적으로 도입 및 적용해야 하는 서비스에 대한 개발과 정립이 필요하다. 또한, 국내도 무인항공교통관리를 위한 정보 수집과 운영 방안과 각 지역별로 관제 시스템 확보 방안 등에 대한 설계 및 구현이 이루어져야 한다. 본 연구는 무인항공기 산업 발달로 새로운 영역에 대한 중장기적 연구에 아이디어를 제공 하는데에 기여할 수 있다.
2025년도 발사예정인 농림위성은 광역농림상황관측용도로 개발된 5 m급 해상도를 갖는 중해상도 위성이다. 위성영상 활용을 위해서는 위성영상에 대한 정밀센서모델을 수립하여 정확한 기하정보를 수립하는 것이 중요하다. 선행 연구에서 지상기준점 칩과 위성영상을 정합하는 과정을 통해 자동으로 정밀센서모델을 수립할 수 있음을 보고하였다. 따라서 위성영상의 기하정확도를 향상시키기 위해서는 지상기준점 칩 정합 성능을 향상시켜야 한다. 이 논문은 중해상도 위성영상의 센서모델 정확도 향상을 위한 지상기준점 칩 정합 개선방안을 제안한다. 고해상도 지상기준점 칩을 중해상도 위성영상 정밀센서모델링을 위해 사용할 경우의 중요한 기술요소는 상이한 공간해상도 처리방식과 최적 지상기준점 수량결정이다. 본 연구에서는 이러한 기술요소를 해결하기 위해 중해상도 위성영상과 지상기준점 칩 정합 시, 위성영상 업샘플링(upsampling) 배율과 사용한 칩 개수에 따른 칩 정합 성능을 비교 분석하였다. 실험에는 해상도가 5 m인 RapidEye 영상을 중해상도 위성영상으로 사용하였으며, 해상도가 0.25 m인 항공정사영상과 0.5 m인 위성정사영상을 지상기준점 칩으로 제작하여 사용하였다. 정확도 분석은 수동으로 추출한 기준점을 사용하여 수행되었다. 실험결과, 업샘플링 배율 2 내지 3에서 정확도가 크게 향상되었으며 지상기준점 수량은 대략 100개인 경우 정확도가 유지되었다. 이러한 결과로부터 중해상도 위성의 정밀센서모델 수립에 고해상도 지상기준점 칩 적용 가능성을 확인할 수 있었고, 기존보다 향상된 정확도의 정밀센서모델이 수립됨을 확인하였다. 본 연구결과가 향후 농림위성에 활용될 수 있을 것으로 기대한다.
터널 설계 시 지반조사를 통한 암반분류 결과는 공사기간 및 공사비 산출, 그리고 터널안정성 평가에 지대한 영향을 미친다. 국내에서 지금까지 완공된 3,526개소의 터널들의 설계 및 시공을 통해 관련 기술들은 지속적으로 발전되어 왔지만, 터널 설계 시 암질 및 암반등급을 보다 정확하게 평가하기 위한 방법에 대한 연구는 미미하여 평가자의 경험 및 주관에 따라 결과의 차이가 큰 경우가 적지 않다. 따라서 본 연구에서는 암석샘플에 대한 주관적 평가를 통한 기존의 인력에 의한 암반분류 대신, 최근 지반분야에서도 그 활용도가 급증하고 있는 머신러닝 알고리즘을 이용하여 시추조사에서 획득한 다양한 암석 및 암반정보를 분석하여 보다 신뢰성있는 RMR에 의한 암반분류 모델을 제시하고자 하였다. 국내 13개 터널을 대상으로 11개의 학습 인자(심도, 암종, RQD, 전기비저항, 일축압축강도, 탄성파 P파속도 및 S파 속도, 영률, 단위중량, 포아송비, RMR)를 선정하여 337개의 학습 데이터셋과 60개의 시험 데이터셋을 확보하였으며, 모델의 예측성능을 향상시키기 위해 6개의 머신러닝 알고리즘(DT, SVM, ANN, PCA & ANN, RF, XGBoost)과 각 알고리즘별 다양한 초매개변수(hyperparameter)를 적용하였다. 학습된 모델의 예측성능을 비교한 결과, DT 모델을 제외한 5개의 머신러닝 모델에서 시험데이터에 대한 RMR 평균절대오차 값이 8 미만으로 수렴되었으며, SVM 모델에서 가장 우수한 예측성능을 나타내었다. 본 연구를 통해 암반분류 예측에 대한 머신러닝 기법의 적용 가능성을 확인하였으며, 향후 다양한 데이터를 지속적으로 확보하여 예측모델의 성능을 향상시킨다면 보다 신뢰성 있는 암반 분류에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
물푸레나무(Fraxinus rhynchophylla Hance)의 천연하종 갱신과 치수의 초기 생존 특성을 파악하기 위하여 강원도 가리왕산 지역 천연 활엽수림에서 물푸레나무를 대상으로 2011-2013년 3년 간 하종량, 2012-2014년의 치수 발생, 치수의 수명 분포(Lifespan distribution), 치수 생존과 고사, 초본 식생과의 관계를 분석하였다. 하종량과 치수 발생량은 연도별 유의한 차이를 보였고(p <.05). 하종량이 증가한 이듬해는 치수 발생량이 증가하였다. 2013년 하종량과 2014년 치수 발생량은 유의한 상관 관계를 보였고(p <.05), 이는 하종 이듬해 발아하는 물푸레나무의 치수 발생 특성과 일치한다. 치수는 늦봄에서 초여름 사이에 발생하였으며, 2014년은 발생 치수 중 78%가 초여름에 한꺼번에 발생하였다. 물푸레나무 치수는 발생 직후 대부분이 고사하였다. 2012년 8월 발생한 치수 집단은 초기 두 달 동안 56%가 고사하였고, 2014년 7월 발생한 치수 집단은 1개월 동안 38%가 고사하였다. 하층의 초본 식생으로 인한 피음과 지하부 경쟁은 치수 고사의 주요 원인이었다. 천연 활엽수림의 물푸레나무는 특정 해에 종자가 많이 열리는 해거리 경향을 보였고, 다량 결실 이듬해는 임상에 다량의 치수가 발생하였으나, 발생 당년 대부분이 고사하였다. 물푸레나무는 치수 고사율이 높으나, 주기적으로 다량의 치수가 발생하고 살아남은 소수의 치수가 활착에 성공하여 갱신하는 전략을 가진다. 우리나라에는 다양한 자생 교목 수종이 서식하나 이들 수종의 천연갱신에 대한 정보는 제한적이다. 우리나라의 천연림 관리 및 복원을 위해서는 다양한 자생 수종의 천연갱신에 대한 연구가 필요하다.
한국의 전체 수출입 물동량은 지난 20여년 동안 연평균 약 5.3%씩 증가하였고, 약 99%가량의 화물이 여전히 해상을 통해 운송되고 있는 것으로 나타났다. 최근 해상 물동량 증가, 코로나 및 전쟁 등의 이유로 해상 물류가 혼잡해지고 예측이 어려워지고 있어 지속적인 항만의 모니터링이 중요하다. 다양한 지상 관측 시스템과 automatic identification system (AIS) 정보를 이용하여 항만을 모니터링하고 항만 내 컨테이너 터미널의 효율적 운영과 물동량 예측을 위한 많은 선행 연구가 진행되었다. 하지만, 소형 무역항이나 개발도상국의 무역항의 경우 대형 항만에 비해 환경 문제와 노후화된 인프라 등의 이유로 항만을 모니터링하기에 어려움이 있다. 최근 인공위성의 활용성이 높아짐에 따라 광범위하고 접근하기 어려운 지역에 대해 위성 영상을 이용하여 지속적인 해상 물동량 데이터 수집 및 해양 감시체계 구축을 위한 선행 연구가 진행되고 있다. 본 연구는 고해상도 위성영상을 이용하여 부산 신항을 대상으로 항만 내 컨테이너 터미널에 존재하는 선석에 정박한 선박을 육안으로 탐지하고 선석 활용률을 정량적으로 평가하고자 한다. 국토위성, 아리랑위성 3호, PlanetScope, Sentinel-2A를 이용해 항만 내 선석에 정박하고 있는 선박을 육안으로 탐지하였고 선석에 정박 가능한 전체 선박의 수를 이용하여 선석 활용률을 산출하였다. 산출 결과 2022년 6월 2일의 경우 0.67, 0.7, 0.59로 변화하는 것을 보였으며, 영상 촬영 시각에 따라 선박의 수가 변화한 것으로 확인되었다. 2022년 6월 3일의 경우 0.7로 동일한 것으로 나타났고 이는 선박의 종류는 변화하였으나 촬영 시각에 선박의 수는 동일한 것으로 확인이 되었다. 선석 활용률은 값이 클수록 해당 선석에서의 작업이 활발하게 이루어지고 있는 것을 의미하고 있으며, 이는 선석이 혼잡하여 정박지에서 대기하고 있는 다른 선박의 대기시간이 길어지고 운임료가 증가할 수 있기 때문에 선석 활용률을 이용하여 기초적인 새로운 선박 운항 계획 수립에 도움이 될 것으로 판단된다. 선석에서의 작업시간은 수시간에서 수일이 소요되는데 영상의 촬영 시간 차이에 따른 선석에서의 선박의 변화율을 산출한 결과 4분 49초의 시간차이에도 선박의 변화가 있는 것을 확인할 수 있었다. 이는 관측 주기가 짧고 고해상도 위성영상을 모두 이용한다면 항만내 지속적인 모니터링이 가능할 것으로 사료된다. 그리고 항만 내 선박의 변화를 최소 시간 단위로 확인할 수 있는 위성 영상을 활용하면 항만 관리가 이루어지지 않는 소형 무역항이나 개발도상국의 무역항 등에서도 유용하게 사용할 수 있을 것으로 기대된다.
수량과 수질 및 수생태를 동시에 고려한 수자원 관리를 위해서는 신뢰도 높은 중기 유량 예측 기술이 필수적이다. 이를 위해서는 기상자료의 특성에 대한 이해와 더불어, 시공간 해상도가 낮은 기상예측 정보를 고해상도 분포형 수문모형에서 효과적으로 활용하는 기술이 중요하다. 본 연구에서는 분포형 수문모형 WRF-Hydro와 선행시간 288시간까지의 기상정보를 제공하는 Global Data Assimilation and Prediction System (GDAPS)를 활용해 고해상도 중기 유량 예측을 수행하고 적용성을 검토하였다. 이를 위해 대상 유역인 낙동강 지류 금호강 유역에 대해 100 m 공간해상도의 WRF-Hydro모형을 구축하고 기상지상관측자료 Automatic Weather Stations (AWS)& Automated Synoptic Observing Systems (ASOS), 기상수치예보모형 GDAPS, 기상재분석자료 Global Land Data Assimilation System (GLDAS)를 입력자료로 적용한 유량 예측 모의 결과를 비교하였다. 2020~2022년 기간 3개의 강우사상에 대해 유역 평균 누적 강우량을 분석 결과, AWS&ASOS대비 GDAPS는 36%~234%, GLDAS 재분석자료는 80%~153% 범위의 과소 및 과대 산정되었음을 확인하였다. AWS&ASOS입력자료로 한 유량 예측 결과는 KGE, NSE지표가 유역 말단 강창교 지점 기준 0.6이상이었으나, GDAPS 기반 유량 모의는 강우 사상에 따라 KGE 값이 0.871~-0.131로 큰 변동성이 확인되었다. 한편, 첨두 유량 오차는 GDAPS가 GLDAS보다 크거나 비슷했지만, 첨두 홍수 발생시간의 오차는 AWS&ASOS, GDAPS, GLDAS가 각각 평균 3.7시간, 8.4시간, 70.1시간으로, 첨두 발생시간 측면에서는 GDAPS의 오차가 GLDAS보다 적었다. GDAPS를 입력자료로 한 WRF-Hydro 고해상도 중기 유량 예측은 첨두 유량의 불확실성은 크지만, 첨두 유량 발생시점에 대한 정확도는 상대적으로 높아 수자원 시설 운영에 효과적으로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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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.