본 연구는 지식창출활동에 초점을 두고 투입요소인 연구개발비와 연구인력, 그리고 지식창출활동을 통해 최종 성과로 나타나는 지역경제성장간의 동태적 인과관계를 분석하는데 목적을 두었다. 1998-2008년 동안 16개 광역시 도를 포함하는 Panel-VAR모형을 사용하였으며, 특허 생산성이 높은 지역과 특허 생산성이 낮은 지역을 구분하여 네 변수간의 인과관계를 추정하였다. 그랜저 인과분석을 수행한 결과 연구개발비와 연구인력은 특허출원에, 그리고 특허출원은 GRDP에 유의미한 인과관계를 갖는 것으로 나타났다. 또한 이러한 인과관계는 일방향이 아니라 양방향으로의 인과관계가 나타나고 있어 순환적 피드백 인과구조를 갖고 있다고 풀이할 수 있다. 이러한 경향은 특허 생산성이 높은 지역에서 더욱 뚜렷하게 나타났으며 특허 생산성이 낮은 지역에서는 연구개발비와 GRDP 간에 일방향의 인과관계가 나타났다. 이와 같이 두 지역 간에 다소 다른 인과관계 패턴이 나타난다는 점은 두 지역의 혁신역량을 향상시키려는 지역혁신정책도 차별화되어야 할것임을 시사해준다. 앞으로 지역경쟁력을 제고시키려는 지역정책의 초점도 특허 생산성을 높일 수 있도록 유도하며, 연구 개발결과가 단지 지식창출활동에 그치지 않고 창출된 지식이 실질적인 경제성장을 가져올 수 있도록 지역 내 혁신 인프라를 구축하는데 두어야 할 것이다.
본고에서는 글로벌 금융위기의 충격을 산출량에 장기적 중립성을 가지는 근원적 충격과 장기적 중립성을 가지지 않는 비근원적 충격으로 나누어 글로벌 금융위기 기간 중 근원적 충격이 물가안정목표 달성에 미친 영향을 분석하였다. 본고에서 보인 바와 같이 글로벌 금융위기가 수요에 미친 영향과 이로 인해 물가가 안정된 효과를 제대로 파악하지 못하면 향후 물가안정이 어려워질 수 있다. 농산물과 석유류 제품의 일시적 공급충격을 제거한 통상적 근원인플레이션을 기준으로 평가하면, 2007~09년 중 물가안정목표는 안정적으로 달성된 것처럼 보이고 향후 목표 달성도 무난해 보인다. 그러나 중앙은행의 통제 대상인 구조적 근원인플레이션을 기준으로 평가하면 매우 달라진다. 글로벌 금융위기를 전후한 수요충격으로 근원인플레이션이 크게 변동하였으며, 2007~09년 중 물가안정목표 달성은 글로벌 금융위기에 따른 마이너스 성장에 기인한 바가 크다. 또한 글로벌 금융위기 이후 각종 경기확대정책에 힘입어 경기가 빠르게 회복되면서 근원인플레이션이 급격하게 상승하고 있으므로 향후 적절한 출구전략을 마련해야 한다.
본 논문은 1998년 1월부터 2015년 9월까지 한국은행이 경제통계시스템에서 발표한 월별 KOSPI지수와 전국경제인연합회에서 발표한 기업경기실사지수(BSI) 전망치 213개 표본을 각각 사용하여 서비스 산업에서 전경련 BSI지수가 주가지수에 영향을 미치는지에 대하여 분석하는데 있다. 통계분석은 분석대상 지수에 대한 수준변수와 차분변수에 대하여 각각 기초통계량과 단위근 검정, 공적분 검정과 상관관계 분석을 실시하였고, 차분변수인 수익률자료를 가지고 VAR모형을 이용한 그랜저 인과관계분석, 충격반응함수분석과 분산분해분석을 각각 실시하였다. 분석결과 서비스 산업에서 기업경기실사지수는 KOSPI지수에 대한 예측력은 없으나, KOSPI지수는 선행지수의 특성을 지지하여 서비스 산업에서 기업경기실사지수에 대한 예측력이 있어 영향을 미치는 것으로 추론할 수 있다. 이는 선행연구 결과와는 상반된 결과이며, 지수가 가지고 있는 고유한 특성이라 사료된다. 따라서 이와 같은 분석결과는 경기지수를 담당하고 있는 한국은행뿐만 아니라 기업경기실사지수를 발표하고 있는 전경련을 포함한 지수발표기관들에게 유익한 정보로 활용될 수 있을 것으로 판단된다. 아울러 주식시장에 참여하고 있는 국내 기관투자자와 일반투자자들에게 주식투자 시 매매시점을 파악하는데 의미 있는 정보를 제공해 줄 것으로 판단된다. 본 논문은 향후 다른 기관에서 발표하고 있는 기업경기실사지수와 다양한 거시경제지수 및 금융지수와의 상호연관성을 다각적으로 분석하고자 하는 후속연구 발전에 기여할 것으로 판단된다.
부동산의 시장 참여자들에게 부동산 가격에 대한 방향성을 예측하는 것은 의사결정에 있어서 매우 중요하다. 이를 위해 주로 회귀분석, ARIMA, VAR 등의 방법론을 사용하는데 이는 불특정 변수에 의해서 변동하는 자산의 가치를 예측하는데 한계점을 갖는다. 때문에 본 연구에서는 이를 보완하기 위해서 인공신경망 기법을 이용해 부동산 시장에서 유동성이 풍부한 서울 아파트 가격 추이를 예측하고자 한다. 인공신경망 학습을 위해서 총 12개의 거시 및 미시적 변수를 나눠 학습 모형을 설계하는데 거시적 요인은 CASE1, 미시적 요인은 CASE2 그리고 두 요인을 조합해서 요인을 구성한 CASE3 으로 나눠서 실험한다. 그 결과 CASE1 과 CASE2 는 약 2년 동안 87.5%의 예측을 보이고 CASE3은 95.8%의 예측성과를 보인다. 본 연구는 아파트 가격에 영향을 주는 다양한 요인들을 거시적 및 미시적으로 구분하여 정의하고 미래의 아파트 가격의 방향성을 예측하는데 인공신경망 기법을 제안하고 그 실효성을 분석했다. 따라서 최근 발전하고 있는 학습 기법이 부동산 분야에 다양한 관점으로 적용되어 시장 참여자들의 효율적인 의사결정을 할 수 있기를 기대한다.
본 연구는 우리나라를 대상으로 국제 자본이동과 주요 통화대비 원화 환율 간의 동태적 관계를 분석하고 있다. 우선 그랜저 인과관계 검정 결과에 의하면 국제 자본이동은 단기적으로 주요 통화대비 원화 환율의 변동성에 Granger-cause하는 것으로 나타났다. 하지만 시간이 흐를수록 환율의 변동성이 국제 자본이동에 Granger-cause하는 것을 확인할 수 있었다. 글로벌 금융위기를 기준으로 전과 후를 구분하여 분석한 결과에 의하면 글로벌 금융위기 전에는 국제 자본이동이 원/달러 환율의 변동성에만 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났지만, 글로벌 금융위기 이후의 기간에서는 환율의 변동성이 오히려 국제 자본이동에 Granger-cause하는 것으로 나타났다. VAR모형을 바탕으로 일반화된 충격반응함수의 그래프를 살펴보면 국제 자본이동과 환율 변동성은 금융위기를 기준으로 다른 양상을 보이고 있다. 글로벌 금융위기가 발생한 후에는 환율의 변동성이 국제 자본이동을 촉진하지만 시간이 흐르면서 그 영향력이 축소되는 반면 이전 기간에는 이러한 관계가 성립하지 않는다는 것을 알 수 있다. 이러한 실증분석 결과를 종합해보면 우리나라에서는 외환시장의 불확실성이 국제 자본이동에 중요하게 작용한다는 것을 알 수 있다. 따라서 국제 자본이동에 대한 직접적인 규제보다는 외환시장의 불확실성을 적절하게 통제하는 것이 더 효과적인 정책수단이 될 수 있을 것이다.
본 연구는 대학 및 출연연의 기술 기반 창업(공공기술창업)의 현황을 살펴보고, 매출 및 고용 간의 인과관계를 밝히는 것을 목표로 한다. 공공기술창업 정부지원 및 민간투자, 매출, 고용의 실태가 열악하여 통계적으로 일반화하기는 어려웠지만, 이들 중에서 고성장기업(매출 및 고용이 모두 높은 기업), 잠재적 성장 기업(매출 또는 고용 중 하나가 높은 기업), 이외의 기업(모두 수준이 낮은 열악한 기업)으로 분류할 수 있었다. 공공기술창업의 정부지원 및 민간투자유치, 매출 및 고용 간의 인과관계를 파악하고, 각 요소가 효과를 발휘하기까지 소요되는 시간을 추정하기 위하여 작은 규모의 공공기술창업 기업을 대상으로 패널 벡터자기회귀모형(Panel VAR)를 적용하여 분석하였다. 그 결과 공공기술창업 기업의 성과창출 매커니즘은 정부지원/민간투자와 같은 외부 투자는 고용과 상호 인과하는 반면, 매출은 고용을 인과하지 않고, 고용이 매출을 인과하였다(정부지원 및 민간투자 ⇄ 고용 → 매출). 즉, 고용이 공공기술창업에 있어 성과를 매개하는 중요한 역할을 하는 것으로 나타났다. 또한 민간투자가 정부지원보다 고용과 매출을 단기적으로 향상시키는 효과가 있었으며, 고용이 우수한 기업이 정부지원 및 민간투자를 유치할 수 있다는 점을 보였다. 본 연구의 결과는 학술적으로는 기존 연구가 성과에 영향이 있는지를 보이는 것에 그쳤던 점을 성과창출의 과정을 실증적으로 밝혔다는 점에서 의미가 있다. 또한 정부는 인재지원과 같은 '고용' 요소를 보다 중요하게 고려하여 효과적인 정책 추진이 필요하다는 시사점을 제시함으로써 정책적 기여가 있다.
본 논문은 한국은행 경제통계시스템에서 제공한 서비스업생산지수와 서비스업도소매지수를 가지고 상호간의 연관성을 분석하였다. 분석을 위한 통계분석 기간은 2000년 1월부터 2015년 9월까지 15년 9개월간의 월별자료 189개를 사용하였고, 분석도구로는 E-Views 6을 이용하여 VAR 모형을 통한 그랜저 인과관계분석(Granger Causality test)과 충격반응분석(Impulse Response Function) 및 분산분해(Variance Decomposition)를 실시하였다. 주요 분석결과는 다음과 같다. 첫째, 그랜저 인과관계 분석결과(Granger Causality test) 상승률과 변동성에 있어서 서비스업생산지수와 서비스업도소매지수 상호간에 예측력이 있음을 알 수 있었다. 둘째, 충격반응함수(Impulse Response Function)분석결과 서비스업생산지수와 서비스업도도소매지수에 사이에 충격이 존재하여 일정시차까지 영향을 미치다가 사라짐을 알 수 있었다. 이는 다른 산업뿐만 아니라 서비스업산업에 있어서도 생산량은 어느 정도 도소매업체의 판매량을 예측할 수 있다는 것으로 해석할 수 있다. 마지막으로 분산분해(Variance Decomposition) 분석결과 서비스업도소매지수는 일정시차동안 73.65%~65.59%의 서비스업생산지수에 의하여 영향을 받는 것으로 나타났다. 하지만 서비스업생산지수는 일정시차동안 0.97%~1.92%의 서비스업도소매지수에 영향을 받는 것으로 나타나 영향력이 미미함을 알 수 있었다. 본 연구는 다양한 지수를 대상으로한 상호간의 가격발견을 통한 상호연관성을 분석한 기존의 연구방법을 확장하여 서비스업생산지수와 서비스업도소매지수와의 가격발견 기능을 파악하는데 기여하였다고 사료된다. 이와 같은 연구결과는 물가지수를 관리하고 있는 정부에게 물가정책을 수립하는데 의미를 부여하고, 각종 지수를 관리하고 있는 한국은행 및 통계청에게 의미 있는 시사점을 제공할 것으로 판단된다. 본 연구에 대한 한계점으로는 물가지수를 이용한 선행연구가 많지 않아서 좀 더 체계적인 분석이 부족하다는 점과 구조변화 시점을 구분하여 분석하지 못했다는 점이다. 따라서 다양한 물가지수를 활용한 후속연구와 구조변화를 전후를 대상으로 한 추가연구가 필요하다고 사료된다.
2008년도 미국 리먼브라더스 파산으로 인한 미국발 금융위기의 파급 효과로 전 세계적으로 맞은 경제위기 상황에서 해운산업 또한 폭락하였으며, 부정기선 시장은 이후 13년 간 불황을 유지해왔다. 2020년 COVID-19 팬데믹으로 불안정안 세계경제 상황에서 해운시장 또한 폭락하여 어려움을 겪었지만, 예상과 다르게 2020년 말부터 상승세로 전환되며 2021년에는 2008년도 호황기의 용선료 수준을 넘어서서 계속적으로 상승세를 유지하고 있다. 2021년 5월에 발표된 Clarksons 보고서에서는 2020년 코로나로 인한 물동량 감소가 2020년 말까지 코로나 이전 수준으로 회복되었고, 파나막스선형 선복 103~104% 정도의 부정기 벌크선 선복량이 항만에 체선으로 묶여있는 상황으로 벌크선의 수익은 최근 몇 달 동안 10년 만에 최고치로 상승한 것으로 나타났다. 이에 본 연구에서는 대표적인 건화물선 운임지수인 BDI에 영향을 미치는 요인으로 공급측면의 케이프와 파나막스 선형의 선복량과 체선율, 수요측면에서 주요 선적화물인 철광석과 석탄 물동량과의 인과성 검정과 벡터자기회귀모형(VAR)을 추정하여 충격반응함수와 예측오차분산분해를 통하여 COVID-19 펜데믹으로 인한 항만에서의 검역 강화와 하역인부의 전염병 감염 등으로 작업지연에 따른 체선 발생이 부정기선 시장 상승에 영향을 미치는지 분석하고 팬데믹 이후의 해운시황 예측에 도움이 되려는데 그 목적이 있다. 2016년 1월부터 2021년 7월까지의 데이터를 사용하여 변수들과 BDI의 인과성 검정 결과 선복량과 체선율 변수에서 인과성이 나타났으며, 충격반응함수의 결과 t시점에서 발생한 케이프,파나막스의 체선율 표준편차 1단위의 충격은 BDI에 양(+)의 반응을 보였으며 4기에 최고치를 기록한 후 점차 감소하였다. 충격에 대한 반응의 신뢰구간 상한과 하한 모두 양(+)의 구간으로 유의미한 반응이었다. 예측오차 분산분해분석 결과 BDI 변동에 영향을 미치는 설명력은 체선율, 선복량 순으로 나타났으며, 체선율(CGTN)은 운임지수의 BDI의 변화에 2기에는 2.5%의 설명력을 보였으며 4기부터 10%를 넘어 BDI상승에 25%까지 설명력을 갖는 것으로 나타났다. 이번 연구에서는 수요와 공급의 직접적인 요인 변수외에도 COVID-19 팬데믹으로 인한 항만에서 체선율 증가에 따른 공급량 감소 효과인 체선율을 변수로 사용하여 부정기 건화물선 운임지수(BDI)와의 인과성 및 영향에 대하여 분석하였다. 위드코로나로 전환되어 체선율이 감소할 경우 해운시황의 하락 리스크가 있을 것으로 예상 된다. 하지만 2023년부터 시행되는 선박 배기가스 탄소배출 감축 규제와 2021년 발주되는 신조선들의 인도시기는 2023년 이후이기 때문에 내년까지도 선복량은 부족할 수 밖에 없을 것으로 예상되어 체선율이 감소되고 해운시황이 하락하더라도 부정기 벌크선박들의 수익성은 2008년 이후의 불황기와는 다르게 나쁘지 않은 수준으로 유지될 것으로 예상된다. 이번 COVID-19 팬데믹발 세계경제 불안정성은 경제적 요인이 아닌 팬데믹으로 인한 생태적 위협으로부터 발생했다는 점에서 과거 경제위기와는 다른 관점에서 분석해 볼 필요가 있다고 생각되며 간접적으로 해운시장에서 공급감소 효과로 나타나는 체선율과의 인과성과 설명력을 분석하였다는데 의의가 있다고 할 수 있다.
본 연구의 목적은 보건의료산업 주식 시장에 대해 거시경제변수에 대한 요인이 미치는 영향을 알아보고자 한다. 첫째, 의약품지수는 국공채금리와 환율을 원인변수로 하며 콜금리변수와는 상호영향 관계를 가진다. 즉 금리와 환율의 변화는 의약품산업에 영향을 미치는 변수로서 주의해야 한다는 것이다. 둘째, 의료기기지수는 콜금리, 국공채금리, 환율에 대해 상호 원인변수로 작용하며 경상수지변수를 원인변수로 한다. 즉 의료기기산업에 대해 금리와 환율 그리고 경상수지의 변화가 영향을 미칠 수 있다는 것이다. 셋째, 의약품 지수에 영향을 미치는 변수의 관계를 추가적으로 분석하면 콜금리와 환율은 음(-)의 관계이며 국공채금리와는 양(+)의 관계를 가진다. 의료기기 지수에 영향을 미치는 변수의 관계를 분석하면 환율과는 음(-)의 관계이며 국공채금리와는 양(+)의 관계를 가진다.
`Ailsa Craig` 토마토 품종의 기내배양시 신초재분화의 최적조건을 밝히고자 실험하였다. 본 실험에서 캘러스 형성 및 신초 재분화에 사용된 배지조성은 6가지 조건으로 하였다. 기본 MS 배지에 zeatin 2 mg/l, zeatin 2 mg/l+IAA 0.1 mg/l, zeatin 2 mg/l+IAA 0.5 mg/l, zeatin 4 mg/l, 4 mg/l+IAA 0.1 mg/l, zeatin 4 mg/l+1AA 0.5 mg/l을 첨가하여 캘러스 및 신초 재분화율의 조건별 차이를 살펴 보았다. 그 결과 zeatin 2 mg/l를 단독 배양한 조건에서 신초 재분화율이 가장 양호하였으며, 캘러스 형성률에 있어서는 큰 타이를 보여주지 못했다. 또한 조건별로 기내상태에 있는 캘러스의 형태적인 차이를 살펴보기 위하여 SEM을 이용하여 관찰하였다. 캘러스 조직의 표면을 관찰한 결과, zeatin 2 mg/l를 단독 배양한 조건에서 완전한 신초로 재분화 하기 위한 구형의 모형이 관찰되었으며, 나머지 조건의 캘러스는 쭈글쭈글한 형태의 캘러스가 확인되었다. 이 같은 결과들로 볼 때, 토마토 'Ailsa Craig'의 조직배양시 캘러스 모양이 찌그러지지 않는 완전한 구형의 캘러스 상태에서 신초재분화율이 더 높아지는 것으로 나타났다.
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.