This study aims to study the discourses influencing high school students' concept and attitude toward mathematics, and to examine how gender differences concerning mathematical aptitude are created. This study is based on the results of previous two studies which suggested that mathematical competence differs not only according to gender, region and school year, but also even within the same gender. For this study, 12 students ranking in the top 10% at two co-ed high schools were interviewed to find out 1) what discourses are related to gender and mathematics, 2) in what way these discourses are formulated and gain currency, and 3) how they have affected students in general. Common notions concerning mathematics may be summed up as follows: 1) Most of the students believe that gender difference in mathematical aptitude results because biologically men tend to be strong in mathematics and analytical skills while women tend to have better linguistic ability. This concept can help male students' studying to have a greater learning toward mathematics. 2) A large number of the students believe that male students' studying method is based on comprehension whereas female students' method is based on retention, and hence the former group tends to be better at applying their learning than the latter group. This notion seres to encourage male students and discourage female students from tackling difficult mathematical problems. 3) Many students believe that, although female students may surpass their male counterparts in middle school or the first year of high school, they will eventually fall behind by the 3rd year. Despite research which shows that these common beliefs are not grounded in scientific proof, high-school girls, who may be strong in mathematics, lose self-confidence and feel a sense of crisis. The mechanisms which produce and reinforce such concepts as those mentioned above can be summarized as follows: 1) Regarding the choice of majors and future career paths, parents show different attitudes toward sons and daughters, and this tends to influence high-school girls and hinders them from entering mathematics-related fields. 2) Teachers with value systems based on stereo-typed gender roles affect students a great deal, and give different advice according to gender of their students, for selecting their major fields - for instance, whether to study the natural sciences as opposed to humanities. 3) This study indicates that peer-group behavior, of either support or exclusion, also reinforces the process of internalizing notions of gender difference related to mathematical aptitude. 4) The gender-based notion that men are naturally more inclined to have better mathematical ability has caused male students to choose the natural science subjects and female students to turn to the humanities. The discourses discussed above, propagated in schools and homes, and in the mass media, are continually reinforced along with general gender inequalities in the society at large.
대부분의 경우 광학 RGB 영상을 딥러닝(DL: Deep learning)의 학습 데이터로 사용하여 객체탐지, 인식, 식별, 분류, 의미적 분할 및 객체 분할 등을 수행하지만, 실세계의 3차원 객체들을 2차원 영상으로 완전하게 파악하는 것은 한계가 있다. 그러므로 대표적인 3차원 지형 공간정보인 수치표면모델(DSM: Digital Surface Model)과 더불어 DSM에 내재된 특성정보를 이용하여 3차원 지형지물을 분석하는 것이 효과적이다. 건물과 같이 기하학적으로 정형화된 형태의 인공구조물은 3차원 공간데이터로부터 얻을 수 있는 기하학적 요소와 특성을 이용하여 객체의 분류와 형상 묘사가 가능하다. 이 연구는 고차원 시각정보(high-level visual information) 시스템에서 중요한 역할을 하는 내재된 고유의 특성정보(intrinsic information)를 기반으로 하며, 이를 위하여 객체의 기하학적 요소인 경사와 주향을 DSM으로부터 도출하고, 다방향에서 생성한 음영기복영상(SRI: Shaded Relief Image)과 함께 DL 모델의 학습 수행에 사용하였다. 실험은 ISPRS (International Society for Photogrammetry and Remote Sensing)에서 제공하는 데이터 셋 중에서 DSM과 레이블 데이터를 객체의 의미적 분류를 위해 개발된 합성곱 기반의 SegNet 학습에 사용하였다. 지형지물을 분류하고 분류 결과를 이용하여 건물을 추출하였다. 특히 DL 모델의 학습 성능 향상을 위해 학습 데이터의 여러 조합에 따른 시너지 효과를 분석하는 것에 핵심이다. 제안한 방법은 건물 분류와 추출에 효과적임을 보여주고 있다.
조기디자인' 교육을 장기적인 정책과제로 관심을 가지고 체계적으로 실천하고 있는 영국을 비롯한 미국, 핀란드 등 선진국들의 다양한 목적의 초등디자인교육 학습프로그램 사례에 관한 연구는 우리나라의 초등디자인교육 관련 프로그램 개발을 위한 기초적인 참고자료로 활용을 위채 필요하다고 판단된다. 따라서 본 연구는 아동디자인교육 중에서도 영국의 초등학교 디자인교육의 프로그램사례 조사와 그 분석결과를 제시하였다. 영국은 국가교육과정으로 법정.:P.과인 '미술과 디자인', 그리고 '디자인과 기술'의 두 교과에서 초등디자인교육을 하고 있는데, 두 교과의 디자인관련 단원학습프로그램의 분석결과는 '디자인과 기술'교과의 디자인 관련 단원학습프로그램들은 4개의 식품관련 단원을 제외한 20개 단원들의 대부분이 '과학적이고 공학적인 '내용영역'을 중심으로 체계적이고 과학적인 방법으로 '문제해결'을 해 나가는 '과정'중심의 '디자인과정'을 기반으로 하는 '행동유형'들과 관련성을 보여주고 있으며, 일부 단원은 부분적으로 '실용적이고 기능적'인 '내용영역'과 관련성이 있는 것으로 나타났다. 그러나 '미술과 디자인'교과는 19단원 중에서 주로 '미적이고 상징적'인 '내용영역'의 순수미술과 건축 관련 단원을 제외한 직접적으로 디자인과 관련된 6개 단원은 주로 '미적이고 상징적'이거나 아니면 '실용적이고 기능적'인 '내용영역에 따른 '행동유형'에 비중을 두었기 때문에 '과학적이고 공학적'인 '내용영역'과의 관련성은 '디자인과 기술'교과에 비교해서 매우 적은 것으로 분석되었다. 이것은 영국의 '디자인과정'을 기반으로 한 '과학적이고 공학적'인 '창의성 개발과'과 '문제해결' 중심의 초등학교 디자인교육은 '디자인과 기술'교과에서 이루어지고 있음을 실증하는 것으로, 특히, 본 연구에서 분석하고 제시한 영국 초등학교의 '디자인과 기술'교과의 디자인관련 단원학습프로그램 사례들은, 우리나라의 초등교사를 비롯한 초등디자인교육에 직, 간접적으로 관련된 개인이나 교육기관 등에서 초등 디자인교육 프로그램 개발을 위한 하나의 기초 참고자료로써 활용될 수 있기를 기대한다.
본 연구는 S대학 <인공지능을 위한 기초수학[Math4AI]> 강좌의 교수·학습과정에서 맞춤형 챗GPT를 개발하여 활용한 경험을 공유한다. 연구진은 ① 먼저 강좌 맞춤형 챗GPT (https://math4ai.solgitmath.com/)를 개발하였다. 이때 챗GPT가 부정확한 정보를 주지 않도록 수년간의 해당 강좌 주요 데이터(교재, 실습실, 토론 기록, 코드 등)를 우선적으로 학습하는 챗GPT의 기능을 적용하였다. ② 학생들이 교재를 스스로 학습하다 궁금한 부분이 생기면, 맞춤형 챗GPT 인터페이스를 통해 자연어로 수학 용어, 정리, 예제, 열린 문제 번호, 핵심어 등을 질문하여 도움을 얻을 수 있도록 하였다. 그러면 챗GPT는 관련된 주요 문제나 용어, 그리고 이전 학생들의 토론에 기반한 몇 가지 샘플 답안 또는 토론 내용과 함께 사용되었던 코드 샘플을 제공한다. ③ 학생들이 챗GPT를 통해 얻은 내용을 스스로 윤문하여 공유하고, 상호 토론하면서, 교재에서 제시하는 주요 개념과 열린 문제의 대부분을 이해하도록 하였다. ④ 학기 말에는 그간 본인이 얻은 열린 문제들에 대한 학습기록을 모아 PBL (Problem-Based Learning) 보고서로 제출하고, 발표하여 강좌를 수료하도록 하였다. 이러한 방식은 학생들이 학습을 포기하지 않고 한 단계 앞으로 더 나아갈 추진력과 동기를 주며, 궁극적으로 각각의 문제를 스스로 해결하는 자기 주도적 학습을 도울 수 있다. 또한 학생들 각자의 수준에 맞추어 실시간으로 최적화된 조언을 제시하므로 강좌뿐만 아니라 대학수학교육 전반에 대한 학생별 맞춤형 교육(personalized education)을 제공할 수 있다. 즉, 학생들이 담당교수(또는 조교)와 AI 조교의 도움으로 실시간 답변과 효과적인 조언을 받을 수 있게 됨을 의미한다. 이는 양질의 조교 부족에 대한 고민을 추가 비용 없이 획기적으로 해결할 수 있다. 본 연구는 강좌의 교수·학습과정에 교재 맞춤형 챗GPT를 접목한 것으로, 인공지능(AI) 기술을 기타 대학수학 과목들(미적분학, 선형대수학, 이산수학, 공학수학, 기초통계학 등)과 초·중·고 수학교육에 적용할 수 있는 새로운 방법을 제시한다. 특히 AI 기술을 적용하여 이전 수강생들의 학습기록(열린 문제 풀이, 토론 자료, 코드 등)을 참고하며, 각자 실습한 결과를 공유 및 상호 토론하여 문제를 해결하는 방식은, 다양한 전공의 학생들이 내용을 더 효과적으로 이해하고, 본인 전공 관련 문제 해결 능력을 향상시키는 데 획기적인 도움을 줄 것으로 예상된다. 또한 교재 맞춤형 챗GPT와 함께 자기주도적인 학습을 경험토록 하는 교수학습 방법은 평생 교육(lifelong learning, extension school, extension college, extended college) 또는 평생학습의 관점에서 중요하다.
본 논문에서는 가상 상황속의 사건들에 역사적 맥락을 부여하기 위한 통합적 직관적 정보표현구조로서 시공간 그래프(Spatio-Temporal Graph)를 설계하고 구현하였다. 일반적으로 사건은 공간뿐 아니라 시간을 점유함으로써 역사적 사실이 된다. 따라서 가상 상황을 시뮬레이션하기 위해서는 공간적 측면을 표현하기 위한 삼차원 정보구조에 시간적 측면을 더한 다차원적인 맥락에 사건들을 위치시키는 일이 핵심적 기초가 된다. 이러한 다차원적 맥락은 온톨로지 뷰, 인스턴스 뷰, 시공간 뷰, 실제 뷰 등과 같은 여러 수준에서의 통합적 직관적 지식표현수단들을 통해 구현된다. 이와 같이 구현된 시공간 그래프에 기반한 시뮬레이션 시스템에 예제 시나리오를 적용하여 실용성을 검증한다. 본 기술은 지능형 교육시스템이나 차세대 시뮬레이션 게임 등에 필수적인 다양한 상황들을 제공하는 시뮬레이션 시스템의 중심요소가 된다.
The purpose of this research is to improve the writing ability of students by an ideal test model of English writing based on strategies of procedural learning stages enhancing the level of students' writing ability. Assessment of writing in the field of English education has been limited so far to very restricted areas with no appropriate scientific scrutiny. Assessment is really meaningful only when it exactly estimates the ability of students. Since English writing competence has become indispensable in this era of global village, writing instruction should be most emphasized. The most forceful method of busting writing instruction is to utilize the so-called washback effect of testing. So, to develop a good test model of writing, the first thing that is required is to inspect writing strategy in steps and, then, testing itself. First of all, analyzed with a special reference to the 6th high school English curriculum were the goals and contents of the syllabus reflected in one kind of junior high textbook and eight different kinds of senior high textbooks. Then questionnaires on the whole area of writing and tendencies of English writing classes were given to 100 English teachers, 300 students. The results of questionnaires were statistically analyzed. Then, some suggestions and opinions about the questioning method were made: the procedural strategy in steps, English writing instruction and test model of assessment were applied to the syllabus referring to teaching plans. On the bases of the results of the questionnaires, three pretests and a final test of English writing were administered to verify the effect of enhanced English writing competence which had been gradually promoted and, through the promotion, produced the test criteria of English writing. In conclusion, guidance and evaluation of English writing through in steps are really indispensable to increase student's practical ability and, accordingly, we are in need of the development of a testing method of useful writing practiced in school class above anything else. So, it is necessary to further the study on methods to assess writing ability on the bases of participation and fluency of students with their keen interest in English. Also, to intensify the effect of the test model, more accommodating reorganization of syllabus is required in our education. For instance, we need a flexible operation in organizing time units from the current 50 minutes to 100-130 minutes.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
/
제18권2호
/
pp.456-477
/
2024
With information technology's rapid development, the Internet faces serious security problems. Studies have shown that malware has become a primary means of attacking the Internet. Therefore, adversarial samples have become a vital breakthrough point for studying malware. By studying adversarial samples, we can gain insights into the behavior and characteristics of malware, evaluate the performance of existing detectors in the face of deceptive samples, and help to discover vulnerabilities and improve detection methods for better performance. However, existing adversarial sample generation methods still need help regarding escape effectiveness and mobility. For instance, researchers have attempted to incorporate perturbation methods like Fast Gradient Sign Method (FGSM), Projected Gradient Descent (PGD), and others into adversarial samples to obfuscate detectors. However, these methods are only effective in specific environments and yield limited evasion effectiveness. To solve the above problems, this paper proposes a malware adversarial sample generation method (PixGAN) based on the pixel attention mechanism, which aims to improve adversarial samples' escape effect and mobility. The method transforms malware into grey-scale images and introduces the pixel attention mechanism in the Deep Convolution Generative Adversarial Networks (DCGAN) model to weigh the critical pixels in the grey-scale map, which improves the modeling ability of the generator and discriminator, thus enhancing the escape effect and mobility of the adversarial samples. The escape rate (ASR) is used as an evaluation index of the quality of the adversarial samples. The experimental results show that the adversarial samples generated by PixGAN achieve escape rates of 97%, 94%, 35%, 39%, and 43% on the Random Forest (RF), Support Vector Machine (SVM), Convolutional Neural Network (CNN), Convolutional Neural Network and Recurrent Neural Network (CNN_RNN), and Convolutional Neural Network and Long Short Term Memory (CNN_LSTM) algorithmic detectors, respectively.
검색이 편재화 되고 있다. 사용자들은 PC를 너머 스마트폰과 스마트TV에서도 검색을 일상적으로 사용하고 있다. 따라서 사용자의 검색행태도 진화 중이다. 하지만 검색행태 연구는 서버의 트랜잭션 로그(transaction log)를 기반으로 하거나 사용자 로그(user log)를 관찰하는 경우에도 개별 쿼리(query instance)를 분석단위로 삼기에 여러 매체와 여러 시간을 가로지르는 검색 행태를 분석하기에 부족하다. 본 연구에서는 사용자가 직접 덩어리 지운 쿼리 뭉치(bundled query)를 살펴보아 시간과 매체를 가로지르며 궁금증을 해결해 나가는 사용자의 검색행동을 분석해 보았다. 연구를 위해 사용자 PC에 웹로그 캐처를 설치하고, 취합된 웹검색 기록을 사용자들이 직접 덩어리 지워 같은 궁금증을 가진 뭉치를 만들도록 하였다. 또한 각 뭉치에 대한 설문을 통해 검색의 동기, 계기, 만족도 및 검색 후 활동을 조사하였다. 사용자에 의해 만들어진 뭉치는 전화 인터뷰를 통해 검증하였고 맥락을 확인하였다. 뭉치를 통한 인터뷰는 검색 당시의 기억을 떠올리는 힌트로 작용하여 사용자의 검색 회상을 생생하게 하였다. 분석 결과 사용자들은 하루에 평균 4.75개의 검색 뭉치를 발생시키고, 각각의 검색 뭉치는 평균 2.75개의 쿼리로 구성되어 있음을 확인할 수 있었다. 또한 뭉치 내 쿼리의 발전을 '쿼리의 정교화'와 '주제의 정교화'라는 상위 범주 아래 9개의 패턴으로 확인하였다.
최근 사물인터넷의 발전으로 사용자 주변 상황을 인지하여 맞춤형 서비스를 제공하는 상황인지 시스템에 대한 관심이 증가되고 있다. 기존의 상황인지 시스템은 사용자 주위에서 생성되는 데이터를 분석하여 사용자 주변 상황을 표현하는 상황 정보로 추상화하는 기술이 사용되었다. 하지만 증가하는 사용자의 서비스 요구 사항에 따라 다양한 종류의 비정형 데이터의 사용이 증가하고, 사용자 주변에서 수집되는 데이터의 양이 많아지면서 비정형 데이터의 처리와 상황인지 서비스의 제공에 어려움이 있다. 이러한 사항은 딥러닝 응용에서 비정형 구조의 입력 데이터가 많이 사용되는 데서 찾아볼 수 있다. 기존 연구에서는 에지 컴퓨팅 환경에서 다양한 딥러닝 모델을 활용해 비정형 데이터를 상황 정보로 추상화하는 연구가 진행되었으나, 수집-전처리-분석 등과 같은 추상화 과정 간의 종속성으로 인해 제한된 종류의 딥러닝 모델만이 적용 가능하기 때문에 시스템의 기능적 확장성이 고려되어야 한다. 이에 본 논문은 에지 컴퓨팅 환경에서 딥러닝 기술을 활용한 비정형 데이터 추상화 과정의 기능적 확장성을 고려한 비정형 데이터 추상화 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 데이터 처리가 분산되어 있는 에지 컴퓨팅 환경에서 수집과 전처리 과정을 수행할 수 있는 팻 클라이언트 기술을 사용하여 추상화 과정의 수집-전처리 과정과 분석 과정을 분리하여 수행하는 것이다. 또한 분리된 추상화 과정을 관리하기 위해 수집-전처리 과정을 수행하는 데 필요한 정보를 팻 클라이언트 프로파일로 제공하고, 분석 과정에 필요한 정보를 분석 모델 설명 언어(AMDL) 프로파일로 제공한다. 두 가지 프로파일을 통해서 추상화 과정을 독립적으로 관리하여 상황인지 시스템의 기능적 확장성을 제공한다. 실험에서는 차량 출입 통제 알림 서비스를 위한 차량 이미지 인식 모델을 대상으로 팻 클라이언트 프로파일과 AMDL 프로파일의 예제를 통해 시스템의 기능적 확장성을 보이고, 비정형 데이터의 추상화 과정별 세부사항을 보인다.
최근 건설현장의 안전사고 문제를 해결하기 위해 컴퓨터 비전 기술을 활용한 안전관리에 관한 연구를 많이 수행하고 있다. 최근 딥러닝 기반 객체 인식 및 영역 분할 연구에서 앵커 박스 파라미터를 사용하고 있다. 일관적인 정확도를 확보하기 위하여 학습 과정에서 앵커 박스 파라미터의 최적화가 중요하다. 앵커 박스 관련 파라미터는 일반적으로 학습자의 휴리스틱 방법으로 모양과 크기를 고정하여 학습을 수행하고 있고, 파라미터는 단일로 구성된다. 하지만 파라미터는 객체 종류와 객체 크기에 따라 민감하고 수가 증가하면 단일 파라미터로 데이터의 모든 특성을 반영하는데 한계가 발생한다. 따라서 본 논문은 분할 학습을 통해 최적화된 다중 파라미터를 적용하는 방법을 제안하여 단일 파라미터로 모든 객체의 특성을 반영하기 어려운 문제를 해결하고자 한다. 통합 데이터를 객체 크기, 객체 수, 객체의 형상에 따라 효율적으로 분할하는 기준을 정립하였으며, 최종으로 통합 학습과 분할 학습 방법의 성능 비교를 통해 제안한 학습 방법의 효과를 검증하였다.
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.