우리나라에서 발생한 화재 원인조사 대부분은 소방관서에서 초기조사, 경찰관서에서 수사가 진행되고 있으며, 보다 난해하거나 이해관계가 복잡한 경우인 일부만이 경찰에서 심도 있게 조사하고 경찰조사 시 감정이 필요한 경우 감정기관에 감정의뢰 후 경찰관서 자체조사만으로 끝나며, 점차 전문기관에 의뢰되고 있는 건수가 증가하고 있는 실정이나 많은 문제점을 안고 있어 이에 대안을 제시한다. 국내 화재사고 발생 건수는 소방방재청 통계 연간 약 30만 건으로 추산되나, 전국 경찰화재감식 전문 요원(국립과학수사연구소 전문화 교육 이수자)은 80여명에 지나지 않으며, 국립과학수사연구소 화재감정 관련 연구원은 전국에 15명인 것에 비추어 사건화 된 화재에 대한 감식 감정 인력은 턱없이 모자라 과중한 업무를 수행하고 있는 실정이다. 가연성 액체에 의한 방 실화 시 바닥재의 연소형태를 비교 연구함으로써 연소에 사용된 연소촉매제에 대하여 추론 할 수 있는 연구를 실시하여 모델을 제시하였다. 화재사건 관련 감식 감정 업무를 담당하고 있는 경찰 및 국립과학수사연구소의 과중한 업무의 부담인 의뢰 건수의 폭주로, 경찰 화재 감식의 대상 중 범죄혐의(방화, 실화 등)가 있는 사건은 전체 조사 건수의 20% 미만이고, 나머지 80%에 달하는 사건이 범죄혐의 없는 제조물 관련 또는 이재 관계의 민사 소송 사건에 지나지 않는 것이 현실이다. 본 연구는 경찰화재조사 및 소방화재조사에 대한 검토와 문제점 대안 등을 제시하여 화재사건과 관련하여 경찰 소방 양 기관에서 합동으로 사건을 처리하는 것이 과오를 범하지 않는 효율적이고 과학적인 수사가 될 수 있다는 제도개선이 필요함이 요구된다.
2013년 건설 경기 전망 보고서에 따르면 주택건설경기 침체 상황의 지속으로 건설 기업의 유동성 위기가 지속될 것으로 전망된다. 건설업은 파산으로 인한 사회적 파급효과가 다른 산업에 비해 큰 편이지만, 업종의 특성상 다른 산업과는 상이한 자본구조와 부채비율, 현금흐름을 가지고 있어서 기업의 파산 예측이 더 어려운 측면이 있다. 건설업은 레버리지가 큰 산업으로 부채비율이 매우 높은 업종이며 현금흐름이 프로젝트 후반부에 집중되는 특성이 있다. 그리고 경기사이클에 따른 부침이 매우 심하여 경기하강국면에선 파산이 급증하는 양상을 보인다. 건설업이 레버리지 산업인 이상 건설업체의 파산율 증가는 여신을 공여한 은행에 큰 부담으로 작용한다. 그럼에도 그간의 파산예측모델이 주로 금융기관에 집중되어 왔고 건설업종에 특화된 연구는 드물었다. 기업의 재무 자료를 바탕으로 한 파산 예측 모델에 대한 연구는 오래 전부터 다양하게 진행되었다. 하지만, 일반적인 기업 전체를 대상으로 하는 모델이기 때문에, 건설 기업과 같이 유동성이 큰 기업의 예측에는 적절하지 못할 수 있다. 건설 산업은 오랜 사업 기간과 대규모 투자, 그리고 투자금 회수가 오래 걸리는 특징을 갖는 자본 집약 산업이다. 이로 인해 다른 산업과는 상이한 자본 구조를 갖기 마련이고, 다른 산업의 기업 재무 위험도를 판단하는 기준과 동일한 적용이 곤란할 수 있다. 최근에는 기계 학습을 바탕으로 한 기업 파산 예측 연구가 활발하다. 기계 학습의 대표적 응용 분야인 패턴 인식을 기업의 파산 예측에 응용한 것이다. 기업의 재무 정보를 바탕으로 패턴을 작성하고 이 패턴이 파산 위험 군에 속하는지 안전한 군에 속하는지 판단하는 것이다. 전통적인 Z-Score와 기계 학습을 이용한 파산 예측과 같은 기존 연구들은 특정 산업 분야가 아닌 일반적인 기업을 대상으로 하기 때문에 기업들의 특성을 전혀 고려하고 있지 못하다. 본 논문에서는 건설 기업을 규모에 따라 각 기법들의 예측 능력을 비교하여 적응형 부스팅이 가장 우수함을 확인하였다. 본 논문은 건설 기업을 자본금 규모에 따라 세 등급으로 분류하고 각각에 대해 적응형 부스팅의 예측력을 분석하였다. 실험 결과 적응형 부스팅이 다른 기법에 비해 예측 결과가 좋았고, 특히 자본금 규모가 500억 이상인 기업의 경우 아주 우수한 결과를 보였다.
목 적: 방사선치료의 가장 기본적인 조건은 정상조직의 불필요한 피폭을 방지하는 것이다. 유방암의 경우는 폐와 심장에 조사되는 선량이 중요하게 평가되는 인자이다. 따라서 유방암 방사선치료 자세에 따른 정상조직에 조사되는 선량을 비교하고 그 연관성을 상관관계 분석을 통하여 결과를 확인하여 보다 효과적인 유방암 방사선 치료방법을 모색하고자 한다. 대상 및 방법: 본원을 내원한 좌측 유방암 환자 30명을 대상으로 Supine, Prone Position에서 CT image를 획득하였다. Eclipse Treatment Planning System(Version 11, USA)을 이용하여 전산화치료계획을 수립하였다. DVH(Dose Volume Histogram)을 통해 Position 별로 정상조직에 조사된 선량을 비교하였다. 그 결과를 바탕으로 SPSS(Version 18)을 이용하여 각 정상조직의 선량인자를 통계분석하고 항목 간 상관관계 분석 및 독립표본 t-test를 통하여 그 연관성을 알아보았다. 그리고 MIRADA RTx(Version Advanced 1.6, UK)를 이용하여 HI(Homogeneity Index)와 CI(Conformity Index)를 Supine, Prone Position에서 값을 구하고 비교하였다. 결 과: 유방암의 전산화치료계획의 결과 폐의 경우는 Supine Position에서 V20은 $16.5{\pm}2.6%$, V30은 $13.8{\pm}2.2%$, Mean dose는 $779.1{\pm}135.9cGy$(Absolute value)를 보였다. Prone Position은 위 순서대로 $3.1{\pm}2.2%$, $1.8{\pm}1.7%$, $241.4{\pm}138.3cGy$를 보였다. Prone Position이 전반적으로 낮은 선량을 나타내었고 평균선량 537.7 cGy가 더 적게 폐에 조사되었다. 심장의 경우에는 Supine, Prone 순서대로 V30은 $8.1{\pm}2.6%$, $5.1{\pm}2.5%$, Mean dose는 $594.9{\pm}225.3cGy$, $408{\pm}183.6cGy$를 보였다. Prone Position에서 평균선량 182.6 cGy가 더 적게 조사된다는 것을 확인하였다. 통계분석 결과 신뢰도 분석지표인 Cronbach's Alpha value는 0.563이였고 변수간의 상관관계분석 결과 치료자세와 폐의 선량평가인자는 대략 0.89 이상으로 그 상관관계가 높았다. 반면 심장의 경우는 V30은 0.488, Mean dose는 0.418로 상관관계가 다소 적었다. 마지막으로 독립표본 t-test 결과 치료자세와 폐, 심장의 선량평가인자가 신뢰수준 99 %에서 모두 유의하게 나타났다($p-value{\leq}0.05$). 결 론: 현재 방사선치료는 최첨단 선형가속기와 다양화된 전산화치료계획 기술이 개발되고 있다. 이 발전의 기본전제 조건은 PTV(Planning Target Volume) 주위의 정상조직 보호라고 생각한다. 물론 유방암 환자를 Prone Position에서 치료하면 Set-up의 재현성 문제와 다소 많은 시간이 소요되지만 이 실험결과에서 보듯이 Prone Position에서 폐와 심장에 들어가는 선량을 줄일 수 있으며 그 연관관계도 의미가 있다는 것을 확인하였다. 결론적으로 Prone Position에서 충분한 치료시간을 확보하고 정확한 치료부위 확인이 이루어진다면 환자에게 보다 좋은 방사선치료를 제공할 수 있다고 생각된다.
매매시점결정은 금융시장에서 초과수익을 얻기 위해 사용되는 투자전략이다. 일반적으로, 매매시점 결정은 거래를 통한 초과수익을 얻기 위해 언제 매매할 것인지를 결정하는 것을 의미한다. 몇몇 연구자들은 러프집합분석이 매매시점결정에 적합한 도구라고 주장하였는데, 그 이유는 이 분석방법이 통제함수를 이용하여 시장의 패턴이 불확실할 때에는 거래를 위한 신호를 생성하지 않는다는 점 때문이었다. 러프집합은 분석을 위해 범주형 데이터만을 이용하므로, 분석에 사용되는 데이터는 연속형의 수치값을 이산화하여야 한다. 이산화란 연속형 수치값의 범주화 구간을 결정하기 위한 적절한 "경계값"을 찾는 것이다. 각각의 구간 내에서의 모든 값은 같은 값으로 변환된다. 일반적으로, 러프집합 분석에서의 데이터 이산화 방법은 등분위 이산화, 전문가 지식에 의한 이산화, 최소 엔트로피 기준 이산화, Na$\ddot{i}$ve and Boolean reasoning 이산화 등의 네 가지로 구분된다. 등분위 이산화는 구간의 수를 고정하고 각 변수의 히스토그램을 확인한 후, 각각의 구간에 같은 숫자의 표본이 배정되도록 경계값을 결정한다. 전문가 지식에 의한 이산화는 전문가와의 인터뷰 또는 선행연구 조사를 통해 얻어진 해당 분야 전문가의 지식에 따라 경계값을 정한다. 최소 엔트로피 기준 이산화는 각 범주의 엔트로피 측정값이 최적화 되도록 각 변수의 값을 재귀분할 하는 방식으로 알고리즘을 진행한다. Na$\ddot{i}$ve and Boolean reasoning 이산화는 Na$\ddot{i}$ve scaling 후에 그로 인해 분할된 범주값을 Boolean reasoning 방법으로 종속변수 값에 대해 최적화된 이산화 경계값을 구하는 방법이다. 비록 러프집합분석이 매매시점결정에 유망할 것으로 판단되지만, 러프집합분석을 이용한 거래를 통한 성과에 미치는 여러 이산화 방법의 효과에 대한 연구는 거의 이루어지지 않았다. 본 연구에서는 러프집합분석을 이용한 주식시장 매매시점결정 모형을 구성함에 있어서 다양한 이산화 방법론을 비교할 것이다. 연구에 사용된 데이터는 1996년 5월부터 1998년 10월까지의 KOSPI 200데이터이다. KOSPI 200은 한국 주식시장에서 최초의 파생상품인 KOSPI 200 선물의 기저 지수이다. KOSPI 200은 제조업, 건설업, 통신업, 전기와 가스업, 유통과 서비스업, 금융업 등에서 유동성과 해당 산업 내의 위상 등을 기준으로 선택된 200개 주식으로 구성된 시장가치 가중지수이다. 표본의 총 개수는 660거래일이다. 또한, 본 연구에서는 유명한 기술적 지표를 독립변수로 사용한다. 실험 결과, 학습용 표본에서는 Na$\ddot{i}$ve and Boolean reasoning 이산화 방법이 가장 수익성이 높았으나, 검증용 표본에서는 전문가 지식에 의한 이산화가 가장 수익성이 높은 방법이었다. 또한, 전문가 지식에 의한 이산화가 학습용과 검증용 데이터 모두에서 안정적인 성과를 나타내었다. 본 연구에서는 러프집합분석과 의사결정 나무분석의 비교도 수행하였으며, 의사결정나무분석은 C4.5를 이용하였다. 실험결과, 전문가 지식에 의한 이산화를 이용한 러프집합분석이 C4.5보다 수익성이 높은 매매규칙을 생성하는 것으로 나타났다.
그 동안 한국 사회에서 지방자치단체(이하 지자체) 복지사업과 재정지출에 대한 연구는 장애인, 노인, 보육 등 복지사업 대상 등을 중심으로 부문별 복지지출에 대한 영향요인 연구가 대부분 이루어져 왔다. 최근 지자체의 자체적인 복지노력도 측면에서 자체 사업에 대한 연구가 특정 지역의 사례를 중심으로 이루어지기는 하고 있지만, 자료에 대한 접근과 조사의 한계로 여러 요인이 실증적으로 고려되지 못하여 정책적 함의를 도출해 내기 어려웠다. 현재 우리사회의 복지예산과 그 지출규모는 국가 예산의 30%에 이를 만큼 높은 비중을 차지하고 있다. 이에 따라 국가적 차원에서 공공복지 전달체계의 효율적 운영과 관리를 위해 사회보장 정보시스템을 구축, 운영하고 있다. 본 연구에서는 기존 연구에서 사용하는 지방재정시스템이 아닌 사회보장 정보시스템을 통하여 지자체 복지재정 지출과 관련, 기존 연구에서 한계점으로 지적되었던 전수데이터에 대한 접근과 조사를 실시하여 학문적이고 정책적인 함의를 도출해 내고자 한다. 사회보장정보시스템은 복지전달체계의 효율화를 위해 구축되었으며, 이를 통해 17개 부처 292개 복지사업이 집행되며, 230개 지자체 4만여 개 복지사업의 정보가 관리되고 있다. 이에 따라 본 연구는 사회보장정보시스템을 통해 관리되는 지자체 복지사업을 중심으로 지자체 복지지출에 미치는 영향요인을 탐색하고자 한다. 이를 위해 지자체 복지노력도로 대변되는 순수 시 군 구 복지예산액을 종속변수로 설정하였으며, 기존문헌 검토를 바탕으로 인구사회학적, 지역 경제적 그리고 지자체 재정적 요인을 독립변수로 설정하였다. 또한 독립변수 요인간 다중공선성 문제를 점검하였고, 다중공선성의 문제가 없는 것으로 확인된 수급자 비율, 영유아 비율, 아동청소년 비율, 복지비 비율, 구인배율, 재정자립도, 재정자주도의 총 7개 독립변수와, 소속 정당을 통제변수로 사용하여 결정요인의 변화를 분석하였다. 연구결과를 살펴보면 기본모델에서는 복지비 비율, 영유아 비율, 재정자립도, 재정자주도, 구인배율이 유의한 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 그리고 기존 문헌에서 분석되지 못했던 시 군 구별 복지지출 영향요인의 차이점을 분석하였다. 또한 복지예산 총량 데이터에 근거한 기존 연구들이 논의하지 못했던 자체 복지사업 예산에 미치는 영향요인을 구체적으로 밝혀내는데 의의가 있다.
인터넷이라는 가상 공간을 활용함으로써 물리적 공간의 제약을 갖는 오프라인 쇼핑의 한계를 넘어선 온라인 쇼핑은 다양한 기호를 가진 소비자를 만족시킬 수 있는 수많은 상품을 진열할 수 있게 되었다. 그러나, 이는 역설적으로 소비자가 구매의사결정 과정에서 너무 많은 대안을 비교 평가해야 하는 어려움을 겪게 함으로써 오히려 상품 선택을 방해하는 원인이 되기도 한다. 이런 부작용을 해소하기 위한 노력으로서, 연관 상품 추천은 수많은 상품을 다루는 온라인 상거래에서 소비자의 구매의사결정 과정 중 정보탐색 및 대안평가에 소요되는 시간과 노력을 줄여주고 이탈을 방지하며 판매자의 매출 증대에 기여할 수 있다. 연관 상품 추천에 사용되는 연관 규칙 마이닝 기법은 통계적 방법을 통해 주문과 같은 거래 데이터로부터 서로 연관성 높은 상품을 효과적으로 발견할 수 있다. 하지만, 이 기법은 거래 건수를 기반으로 하므로, 잠재적으로 판매 가능성이 높을지라도 충분한 거래 건수가 확보되지 못한 상품은 추천 목록에서 누락될 수 있다. 이렇게 추천 시 제외된 상품은 소비자에게 구매될 수 있는 충분한 기회를 확보하지 못할 수 있으며, 또 다시 다른 상품에 비해 상대적으로 낮은 추천 기회를 얻는 악순환을 겪을 수도 있다. 본 연구는 구매의사결정이 결국 상품이 지닌 속성에 대한 사용자의 평가를 기반으로 한다는 점에 착안하여, 추천 시 상품의 속성을 반영하면 소비자가 특정 상품을 선택할 확률을 좀더 정확하게 예측할 수 있다는 점을 추천 시스템에 반영하기 위한 목적으로 수행되었다. 즉, 어떤 상품 페이지를 방문한 소비자는 그 상품이 지닌 속성들에 어느 정도 관심을 보인 것이며 추천 시스템은 이런 속성들을 기반으로 연관성을 지닌 상품을 더 정교하게 찾을 수 있다는 것이다. 상품의 주요 속성의 하나로서, 카테고리는 두 상품 간에 아직 드러나지 않은 잠재적인 연관성을 찾기에 적합한 대상이 될 수 있다고 판단하였다. 본 연구는 연관 상품 추천에 상품 간의 연관성뿐만 아니라 카테고리 간의 연관성을 추가로 반영함으로써 추천의 정확도를 높일 수 있는 예측모형을 개발하였고, 온라인 쇼핑몰로부터 수집된 주문 데이터를 활용하여 이루어진 실험은 기존 모형에 비해 추천 성능이 개선됨을 보였다. 실무적인 관점에서 볼 때, 본 연구는 소비자의 구매 만족도를 향상시키고 판매자의 매출을 증가시키는 데에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
목적 : 세기조절방사선치료의 임상적용을 위한 정도보증 절차를 확립하고, 실제 치료환자 1례에 대한 적용 과정을 보고하고자 한다. 대상 및 방법 : 본원에서는 세기조절방사선치료를 시행하기 위해 역방향 치료계획(inverse planning) 시스템으로 $P^3IMRT$ (ADAC, 미국)와 다엽콜리메이터(Multileaf collimator, MLC)가 부착된 방사선치료용 선형가속기 Primus (Siemens, 미국)를 사용하였다. 먼저 다엽콜리메이터에 대한 위치의 정확성, 재현성, leaf transmission factor를 측정하였다. 또한 소조사면에 대한 치료계획시스템의 commissioning을 실시하였다. 이를 이용하여 C자 형태의 가상 PTV (Planning Target Volume)에 대해 9개의 빔을 사용하여 세기변조 조사빔을 설계하여, 이를 팬톰 내에서 절대선량 및 상대선량을 측정하여 비교, 분석하였다. 실제 6개의 세기변조 조사빔을 사용하여 치료를 시행한 전립선암 환자를 대상으로, 팬톰내에서 재 계산된 선량계산 결과를 0.015 cc 미소전리함, 다이오드선량계(Scanditronix, 스웨덴), 필름 선량계, 그리고 선형배열다중검출기(array detector) 등을 사용하여 절대선량 및 상대선량을 평가하였다. 결과 : MLC 위치 정확도는 1 mm 이내이었으며, 재현성은 0.5 mm 내외로 평가되었고, leaf transmission 인자는 10MV 광자선에 대해서 interleaf leakage의 경우, $1.9\%$, midleaf leakage의 경우, $0.9\%$로 측정되었다. 필름, 다이오드선량계, 미소전리함, 물팬톰용 전리함(0.125 cc) 등의 반음영을 측정해 본 결과, 물팬톰용 전리함으로 측정된 반음영 영역$(80\~20\%)$은 필름에 비해 2 mm 가량 크며, 최소 beamlet 크기가 5 mm 임을 감안할 때 부적합한 것으로 판명되었다. RTP commissioning 후 계산 선량은 $1\times1\;cm^2$ 크기 소조사면에서의 측정치와 $2\%$ 범위 내에서 일치하였다. C자 형태의 PTV에 대한 9개의 세기변조된 조사빔에 대한 2회에 걸친 치료중심점에서의 절대선량 측정결과 개별 조사빔에 대하여는 $10\%$ 이상 차이를 보였으나 총 선량은 $2\%$ 이내에서 일치하였다. 필름을 이용한 선량분포도도 계산치와 비교적 잘 일치하였다. 실제 치료환자의 팬톰 내에서의 절대선량 측정 결과 총 선량은 $1.5\%$ 차이를 보였다. 각 조사빔에 대해 중심 leaf의 측방선량분포도를 필름 및 선형배열다중검출기를 사용하여 측정하였으며, 조사면 밖에서 계산선량이 $2\%$ 내외로 작게 나타났으나, 특정 위치를 제외하고는 $3\%$ 이내로 잘 일치함을 확인하였다. 결론 : 세기조절방사선치료를 위해서는 다엽콜리메이터의 위치에 대한 보다 정밀한 정도관리 절차가 개발되어야 될 것으로 판단되며, 조사빔내 세기패턴을 효율적으로 확인할 수 있는 정도보증 절차가 필요할 것으로 사료된다. 본원에서는 팬톰 내에서의 치료중심점과 같이 특정 지점에서의 절대선량 확인 및 필름 혹은 선형배열다중검출기를 사용한 세기분포 패턴의 확인 과정을 통하여, 이를 적절히 병행하여 사용함으로써 세기조절방사선치료에 적합한 정도관리를 시행할 수 있었다.
마우스에의 돼지회충(Ascaris strum) 또는 선모충(Trichinella spiralis) 감염이 sRBC에 대한 면역능에 미치는 영향을 조사한 다음 전처치로서 선모충을 감염시키거나 또는 cyclophosphamide를 투여하고 나서 돼지회충란을 경구투여하여 그 감염상태와 소장점막내 비만세포와의 관련성 그 리고 비특이 세포성 및 체액성 면역능을 함께 관찰하였다. 마우스에 1,000개의 돼지회충란을 경구투여한 바 지연형 과민반응과 로제트 형성능은 시일이 경과됨에 따라 점점 감소하기 시작하여 각각 5주, 6주에 최저치에 이른 다음 점점 상승하여 10주에 원상으로 복귀하였으며, 적현구 응집소가 및 용현소가는 점점 상승하여 3주에 최고치에 이른 다음 그 후 정상으로 복귀하였으며, 말초힐액내 호산구 및 소장접막내 비만세포 출현율은 각각 4주 및 2주에 최고치를 보였다. 한편, 유충은 1주후에 폐와 간으로부터 총 21.97%가 누수되었다. 마우스에 300마리의 선모충의 감염유충을 경구투여한 바 지연형 과민반응과 로제트 형성능은 시일이 경과 됨에 따라 점점 낮아져 각각 30일 및 21일에 전저치에 이른 다음 그 후부터 다소 높아지다가 70일 및 80일에 다시 일시적으로 낮아졌다. 그리고, 적현구 응집소가 및 용혈소가도 각각 21일 및 90일 에 다른 기보다 낮았으나, 말초혈액내 호산구 및 소장점막내 비만세포 출현율은 각각 40일째 및 14 일째에 다른 기보다 높았다. Cyclophosphamide를 400 mg/kg의 용량으로 마우스의 복륙 내에 투여한 바 체중이나 비장의 중량, 지연형 과민반응, 로제트 형성능, 적혈구 응집소가 및 용혈소가, 백현구 총수, 소장점막내 비만세포 출현율은 투여 후 1일에 비하여 5일에 현저하게 저하되었다가 10일에 다 시 증가하여 1일과 거의 비슷한 수준으로 복귀하였다. 말포혈액내 호산구 출현율은 시일이 경과함 에 따라 점점 낮아지는 경향이었다. 한편, 마우스의 복강 내에 cyclophosphamide를 투여한 다음 1일, 5일, 10일에 각각 1,000개의 감염성 돼지회충란을 투여하고 난 후 7일의 유충각수률은 1일 7.07%, 5일 14.94%, 10일 10.1%이었으며 대조군은 8.02%이었다 유모충을 마우스에 감작감염시키고 나서 각각 30일 및 70일 간격을 두고 감염성 돼지회충란을 도전감염시킨 바 참작감염후 37일과 도전감염후 7일의 시점에 있어서 지연형 과민반응과 로제트 형성능은 고도로 저하하였는데 반하여 소장점막내 비만세포 출현율은 고도로, 말초혈액내 호산구출현율, 적혈구 응집소가 및 용혈소가는 상당히 증가하였다. 이 시점에 있어서의 유충은 대조가 22.18% 회수되었는데 비하여 9.3%밖에 회수되지 않았다. 한편, 감작감염후 77일과 도전감염후 7일의 시점에 있어서 sRBC에 대한 면역능에 미치는 영향은 전자의 양상과 비슷하였는데 대조에 비하여 지연형 과민반응과 로제트 형성능이 현저하게 저하되었다. 이 시점에 있어서의 유충회수율은 대조가 10.5% 이었는데 비하여 8.3%이었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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제 10 조 (KISTI의 의무)
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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.