수입식품의 수입 건수와 수입 중량이 꾸준히 증가함에 따라 식품안전사고 방지를 위한 수입식품의 안전관리가 더욱 중요해지고 있다. 식품의약품안전처는 통관단계의 수입검사와 더불어 통관 전 단계인 해외제조업소에 대한 현지실사를 시행하고 있지만 시간과 비용이 많이 소요되고 한정된 자원 등의 제약으로 데이터 기반의 수입식품 안전관리 방안이 필요한 실정이다. 본 연구에서는 현지실사 전 부적합이 예상되는 업체를 사전에 선별하는 기계학습 예측 모형을 마련하여 현지실사의 효율성을 높이고자 하였다. 이를 위해 통합식품안전정보망에 수집된 총 303,272건의 해외제조가공업소 기본정보와 2019년도부터 2022년 4월까지의 현지실사 점검정보 데이터 1,689건을 수집하였다. 해외제조가공업소의 데이터 전처리 후 해외 제조업소_코드를 활용하여 현지실사 대상 데이터만 추출하였고, 총 1,689건의 데이터와 103개의 변수로 구성되었다. 103개의 변수를 테일유(Theil-U) 지표를 기준으로 '0'인 변수들을 제거하였고, 다중대응분석(Multiple Correspondence Analysis)을 적용해 축소 후 최종적으로 49개의 특성변수를 도출하였다. 서로 다른 8개의 모델을 생성하고, 모델 학습 과정에서는 5겹 교차검증으로 과적합을 방지하고, 하이퍼파라미터를 조정하여 비교 평가하였다. 현지실사 대상업체 선별의 연구목적은 부적합 업체를 부적합이라고 판정하는 확률인 검측률(recall)을 최대화하는 것이다. 머신러닝의 다양한 알고리즘을 적용한 결과 Recall_macro, AUROC, Average PR, F1-score, 균형정확도(Balanced Accuracy)가 가장 높은 랜덤포레스트(Random Forest)모델이 가장 우수한 모형으로 평가되었다. 마지막으로 모델에 의해서 평가된 개별 인스턴스의 부적합 업체 선정 근거를 제시하기 위해 SHAP(Shapley Additive exPlanations)을 적용하고 현지실사 업체 선정 시스템에의 적용 가능성을 제시하였다. 본 연구결과를 바탕으로 데이터에 기반한 과학적 위험관리 모델을 통해 수입식품 관리체계의 구축으로 인력·예산 등 한정된 자원의 효율적 운영방안 마련에 기여하길 기대한다.
블로그, 페이스북, 트위터와 같은 SNS(Social Network Service)는 유저와 포스트를 노드로, 유저와 포스트, 포스트와 포스트, 또는 유저와 유저 사이에 형성되는 다양한 관계를 링크로 하는 그래프로 표현될 수 있다. 본 논문은 이러한 그래프 구조를 분석하여 다른 유저들의 생각과 행동에 영향을 미치는 영향 유저를 선별하는 방법에 대해 논한다. 기본적인 패러다임으로 기존의 투표성 개념이 아닌, 다양한 시맨틱 웹 자원의 중요도를 평가하기 위해 제안된 상호작용성 개념을 초기 SNS의 하나인 블로고스피어의 영향력 평가에 적용함으로써, 여러 모의 실험을 통해 그 타당성과 적용 가능성을 입증하였다. 모의 실험은 각 대안이 제공하는 결과의 타당성 정도에 따라 성능을 비교 분석할 수 있는 네트워크 모형을 디자인하여 사용하였다. 또, 이러한 네트워크 모형에 대한 링크 가중치 튜닝의 결과 변화를 살펴봄으로써, 가중치 조합의 차이에서 발생하는 실험 오차를 줄이고, 실제 적용의 용이함을 비교 분석하였다. 부가적으로, 스팸 필터링 목적에서 포스트 컨텐츠 점수를 링크 구조 기반 방법 안에 포함시킬 수 있는 방법도 제안하였다. 본 연구는 SNS 영향유저 선별에 대한 연구의 출발점으로서, 다음과 같은 점에서 기존 연구와 구별된다. 첫째, 스크랩, 댓글, RSS, 친구 등 기존 연구에서 유의미한 속성으로 간주했지만, 그래프 기반 방법으로 함께 고려할 수 없었던 다양한 영향력 속성들을 종합적으로 반영할 수 있는 그래프 기반 영향력 평가 프레임웍을 제시한다. 둘째, 이 프레임웍은 영향력이 높은 개체들과 상호작용하는 개체가 영향력이 낮은 개체들과 상호작용하는 개체보다 높은 영향력을 갖게 되는 일반적인 현상을 구현할 수 있는 양방향성을 반영한다. 셋째, 영향력 평가 면에서 다른 사람들의 추종액션을 유발한 정도를 가장 중요한 요인으로 고려하여, 일련의 참조관계에 대해 기존의 페이지랭크나 HITS(Hypertext Induced Topic Selection)와는 다른 관점에서 접근하였다.
특허의 사적 가치(private value)를 나타내는 특허수명 추정은 오래전부터 연구되었으나 추정과정에서 선형모델에 의존하는 경우가 대부분이었고, 기계학습 방법을 사용하더라도 변수 간 관계에 대한 해석이나 설명이 부족하였다. 본 연구에서는 특허의 생존 기간이 특허의 가치를 대리한다는 기존 연구결과를 바탕으로 특허 등록 이후의 생존 기간(연장횟수) 예측을 통해 특허의 가치를 추정한다. 이를 위해 1996~2017년까지 미국 특허청(USPTO)에 출원하여 등록된 특허 4,033,414개를 수집하였다. 특허수명을 예측하기 위해 기존 연구에서 특허수명에 영향을 미친다고 밝혀진 특허의 특성, 특허의 소유자 특성, 특허의 발명가 특성을 반영할 수 있는 다양한 변수가 사용되었다. 서로 다른 4개의 모델(Ridge Regression, Random Forest, Feed-forward Neural Network, Gradient Boosting Models)을 생성하고, 모델 학습 과정에서는 5-fold Cross Validation으로 초매개변수 조정이 이루어졌다. 이후 생성된 모델의 성능을 평가하고 특허수명을 추정할 수 있는 예측변수의 상대적 중요도를 제시하였다. 또한, 성능이 우수했던 Gradient Boosting Model을 기반으로 Accumulated Local Effects Plot을 제시하여 예측변수와 특허수명 간 관계를 시각적으로 나타내었다. 마지막으로 모델에 의해서 평가된 개별 특허의 평가 근거를 제시하기 위하여 Kernal SHAP(SHapley Additive exPlanations)을 적용하고 특허평가 시스템에의 적용 가능성을 제시한다. 본 연구는 기존에 특허수명을 추정하는 연구에 누적적으로 기여한다는 점 그리고 선형성을 바탕으로 진행된 기존 특허수명 추정 연구들의 한계를 보완하고 복잡한 비선형 관계를 설명가능한 방식으로 제시하였다는 점에서 학문적 의의가 있다. 또한, 개별 특허의 평가 근거를 도출하는 방법을 소개하고 특허평가 시스템에의 적용 가능성을 제시하였다는 점에서 실무적 의의가 있다.
댐유입량 예측에 대하여 데이터 기반 머신러닝 및 딥러닝(Machine Learning & Deep Learning, ML&DL) 분석도구들이 공개되어 다양한 분야에서 ML&DL의 적용연구가 활발히 진행되고 있으며, 모델의 자체 성능향상 뿐만 아니라 모델의 특성을 고려한 데이터의 전처리도 댐유입량을 정확하게 예측하게 하는 중요한 모델성능 향상의 요소라고 할 수 있다. 특히 기존 강우자료는 적설량을 열선 설비를 통하여 녹여 강우량으로 환산되어 있으므로, 융적설에 따른 강우와 유입량의 상관관계를 왜곡하게 된다. 따라서 본연구에서는 소양강댐과 같이 융적설의 영향을 받는 댐유역에 대한 댐일유입량 예측시 겨울에 강설량이 적설이 되어 적게 유출되는 현상과, 봄에 융설로 인하여 무강우나 적은 비에도 많은 유출이 일어나는 물리적 현상을 ML&DL모델로 적용하기 위하여 필요한 강우 데이터의 전처리에 대한 연구를 수행 하였다. 강우계열, 유입량계열을 조합하여 3가지 머신러닝(SVM, RF, LGBM)과 2가지 딥러닝(LSTM, TCN) 모델을 구축하고, 최적 하이퍼파라메터 튜닝을 통하여 적합 모델을 적용하고 한 결과, NSE 0.842~0.894로 높은 수준의 예측성능을 나타내었다. 또한 융적설을 반영한 강우보정 데이터를 만들기 위하여 융적설 모의 알고리즘을 개발하고, 이를 통하여 산정된 보정강우를 머신러닝 및 딥러닝 모델에 적용한 결과 NSE 0.841~0.896 으로 융적설 적용전과 비슷한 높은 수준의 예측 성능을 나타내었으나, 융적설 기간에는 조정된 강우로 학습되어 예측되었을 때 실측유입량에 근접하는 모의결과를 나타내었다. 결론적으로, 융적설이 영향을 미치는 유역에서의 데이터 모델 적용시에는 입력자료 구축시 적설 및 융설이 물리적으로 타당한 강우-유출 반응에 적합하도록 전처리과정이 중요함을 밝혔다.
본 논문에서는 0.13 ${\mu}m$ CMOS 공정을 사용하여, 이동단말기 탑재에 적합한 저 전력, 저 잡음 구조 개별 소자 (LNA, Mixer, VCO, frequency doubler, signal generator, down converter)들을 제안하고, 나아가 이를 하나의 칩으로 집적화 시킨 60 GHz 단일 칩 수신기 구조를 제안한다. 저전력화를 위해 current re-use 구조를 적용시킨 LNA의 경우, 11.6 mW 의 전력 소모 시, 56 GHz부터 60 GHz까지 측정된 잡음지수(NF)는 4 dB 이하이다. 저전력화를 위한 resistive mixer의 경우, Cgs의 보상 회로를 통하여 낮은 LO 신호 크기에서도 동작 가능하도록 하였다. -9.4dB의 변환 이득을 보여주며, 20 dB의 LO-RF isolation 특성을 가진다. Ka-band VCO는 4.99 mW 전력 소모 시측정된 출력 신호 크기는 27.4 GHz에서 -3 dBm이 되며, 26.89 GHz에서부터 1 MHz offset 기준으로 -113 dBc/Hz의 phase noise 특성을 보인다. 49.2 dB의 원신호 억제 효과를 보이는 Frequency Doubler는 총 전력 소모가 9.08 mW일 경우, -4 dBm의 27.1 GHz 입력 신호 인가 시 -53.2 dBm의 fundamental 신호(27.1 GHz)와 -4.45dBm의 V-band second harmonic 신호(54.2 GHz)를 얻을 수 있었으며, 이는 -0.45 dB의 변환 이득을 나타낸다. 60 GHz CMOS 수신기는 LNA, resistive mixer, VCO, frequency doubler, 그리고 drive amplifier로 구성되어 있으며, 전체 전력 소모는 21.9 mW이다. WLAN과의 호환 가능성을 위하여, IF(Intermediate Frequency) bandwidth가 5.25GHz(4.75~10 GHz)이며, RF 3 dB bandwidth는 58 GHz를 중심으로 6.2 GHz이다. 이때의 변환 손실은 -9.5 dB이며, 7 dB의 NF와 -12.5 dBm의 높은 입력 P1 dB를 보여주고 있다. 이는 60 GHz RF 회로의 저전력화, 저가격화, 그리고 소형화를 통한 WPAN용 이동단말기의 적용 가능성을 입증한다.
소비자의 욕구와 관심에 맞추어 개인화된 제품을 추천하는 추천 시스템은 비즈니스에 필수적인 기술로서의 그 중요성이 증가하고 있다. 추천 시스템의 대표적인 모형 중 협업 필터링은 우수한 성능으로 다양한 분야에서 활용되고 있다. 그러나 협업필터링은 사용자-아이템의 선호도 정보가 충분하지 않을 경우 성능이 저하되는 희소성의 문제가 있다. 또한 실제 평점 데이터의 경우 대부분 높은 점수에 데이터가 편향되어 있어 심한 불균형을 갖는다. 불균형 데이터에 협업 필터링을 적용할 경우 편향된 클래스에 과도하게 학습되어 추천 성능이 저하된다. 이러한 문제를 해결하기 위해 많은 선행연구들이 진행되어 왔지만 추가적인 외부 데이터 또는 기존의 전통적인 오버샘플링 기법에 의존한 추천을 시도하였기에 유용성이 떨어지고 추천 성능 측면에서 한계점이 있었다. 본 연구에서는 CGAN을 기반으로 협업 필터링 구현 시 발생하는 희소성 문제를 해결함과 동시에 실제 데이터에서 발생하는 데이터 불균형을 완화하여 추천의 성능을 높이는 것을 목표로 한다. CGAN을 이용하여 비어있는 사용자-아이템 매트릭스에 실제와 흡사한 가상의 데이터를 생성하여, 희소성을 가지고 있는 기존의 매트릭스로만 학습한 것과 비교했을 때 높은 정확도가 예상된다. 이 과정에서 Condition vector y를 이용하여 소수 클래스에 대한 분포를 파악하고 그 특징을 반영하여 데이터를 생성하였다. 이후 협업 필터링을 적용하고, 하이퍼파라미터 튜닝을 통해 추천 시스템의 성능을 최대화하는데 기여하였다. 비교 대상으로는 전통적인 오버샘플링 기법인 SMOTE, BorderlineSMOTE, SVM-SMOTE, ADASYN와 GAN을 사용하였다. 결과적으로 데이터 희소성을 가지고 있는 기존의 실제 데이터뿐만 아니라 기존 오버샘플링 기법들보다 제안 모형의 추천 성능이 우수함을 확인하였으며, RMSE, MAE 평가 척도에서 가장 높은 예측 정확도를 나타낸다는 사실을 증명하였다.
목 적 : 외부표지자 호흡움직임 측정 장치(RPM; Real-time Position Management, Varian Medical System, USA)를 이용한 간암 호흡동조 방사선치료 시 호흡신호와 방사선 조사 시간 및 실제 조사된 호흡위상을 분석하여 호흡움직임 측정 장치를 이용한 호흡동조 방사선 치료의 정확도를 평가하였다. 대상 및 방법 : 2014년 5월부터 9월까지 Novalis Tx.(Varian Medical System, USA)와 RPM을 이용하여 간암 호흡동조 방사선치료(Duty Cycle 20%, Gating window 40% ~ 60%)를 시행한 환자 총 16명의 치료 시 기록된 호흡움직임을 분석하였다. RPM에 기록된 외부표지자의 호흡움직임을 후행적 분석을 통해 호흡위상으로 재구성하였으며, 재구성된 호흡위상을 이용하여 기록된 Beam-on Time과 Duty Cycle에 대해 RPM을 사용한 호흡동조 방사선치료의 예측 정확도를 분석하고, 호흡움직임의 재현성에 따른 Duty Cycle과 예측 정확도의 상관관계를 분석하였다. 결 과 : 대상 환자 16명의 치료계획 시와 실제 치료 시 호흡주기 차이는 평균 -0.03초(범위 -0.50초 ~ 0.09초)로 분석되었으며 두 호흡간의 통계적 차이는 확인할 수 없었다(p=0.472). 치료 시 평균 호흡주기는 4.02 sec (${\pm}0.71sec$), 치료 중 호흡주기 표준편차의 평균값은 7.43%(범위 2.57% ~ 19.20%)로 분석되었다. 실제 Duty Cycle은 평균 16.05%(범위 13.78% ~ 17.41%)로 나타났고 이 중 후행적 분석을 통해 평균 56.05%(범위 39.23% ~ 75.10%)가 계획된 호흡위상(40% ~ 60%)에서 조사되었음을 확인하였다. 호흡주기의 표준편차와 Duty Cycle과 계획된 호흡위상에서 조사된 비율의 상관관계는 각각 -0.156 (p=0.282)와 -0.385 (p=0.070)으로 분석되었다. 결 론 : 본 연구는 실제 치료 중 기록된 외부표지자의 호흡움직임을 후행적으로 분석하여 치료 중 호흡움직임의 재현성 및 Duty Cycle, 계획된 호흡동조창에서의 실제 치료 비율 등을 확인하였다. 4DCT를 이용한 치료계획과의 오차를 최소화하고 효율적인 치료를 위해 호흡훈련 및 호흡신호 모니터링의 강화가 필요 할 것으로 판단된다.
본 연구에서는 구조물 축조에 의한 도서지역 해수욕장의 발달과정을 전라남도 완도군 통리 해수욕장을 사례로 살펴보았다. 븐 연구의 결과를 정리하면 다음과 같다. 첫째, 연구지역의 해수욕장은 구조물의 건설로 대표되는 인위적 환경변화로 말미암아 1800년대 후반 이후 100년간 갯벌에서 비치로 새롭게 변형된 관광자원이다. 둘째, 연구지역 해수욕장의 지표 경사도는 0.96$^{\circ}$로 매우 완만하고 고도는 과거 갯벌인 간척농지의 지표면에 비해서 75cm 정도 높게 나타나고 있다. 이는 연구지역이 갯벌 지형에서 비치지형으로 변형되었음을 지시하는 것이다. 이러한 이유로 말미암아 연구지역은 우리나라에서 가장 우수한 해수욕장의 하나로 R꼽히고 있다. 셋째, 해수욕장의 표층 퇴적물은 평균 3.5$\Phi$의 입경을 나타내고 있어 다른 지역의 비치에 비해서 매우 미립질의 입경을 나타나고 있으며, 간척농지의 입경에 비해서는 상대적으로 조림질의 입도 분포를 나타내고 있다. 그리고 깊이별 입경분포는 70cm 깊이에서 급격한 변화들 나타내고 있는데, 이는 도로를 경계로 한 비치와 간척지의 고도 차이와도 일치하는 것이다. 이러한 입도분포 역시 연구지역 해수욕장의 관광자원으로서의 가치를 높여주는 것이다. 넷째, 1965년 이후 항공사진을 통하여 연구지역의 고도차이를 시기별로 분석한 결과 1970년대 이후에는 고도의 변화가 크게 나타나지 않았다. 이는 연구지역의 새로운 퇴적과정은 1970년대를 전후하여 일정 규모의 평형상태에 도달하였음을 나타내 주는 것이다. 다섯째, 이와 같은 견과를 종합할 때, 연구지역의 해수욕장은 인공 구조물 건설과 해안지역 퇴적과정의 변화에 따른 해수면 및 파고 에너지 상승효과로 말미암아 비교적 짧은 기간동안 새롭게 형성된 관광자원으로 결론지을 수 있다.따라서 최근 에 많은 관심이 모아지고 있는 자체조율(self-tuning)이 가능한 데이타베이스 관리 시스템 개발에 공헌할 것이다ive trait of the elderly, while middle-aged adults perceived it as a negative one.e 함량은 chloroform과 ethylacetate를 각각 투여한 군에서, GST 활성은 hexane과 chloroform을 각각 투여한 군에서 $CCl_4$단독 투여군과 비교하여 유의적인 증가(p<0.05)를 나타내었다. 따라서 본 실험 결과 지구자나무 분획물이 $CCl_4$로 유발된 흰쥐의 간 손상에 미치는 영향을 검토한 결과, chlornform 분획물이 간세포의 괴사와 변성에 지표가 되는 ALT와 AST 활성도의 저하효과와 간 손상에 따른 과산화 지질 함량과 SOD, Catalase, GSH-Px등의 활성 감소, glutathione함량 및 GST활성의 증가를 나타내어 생채내의 free radical에 의한 간보호 작용이 있는 생리활성 물질을 함유하고 있음이 추정되며, 아울러 이 분획물을 더욱 분리하여 물질의 구조와 반응 기전 제시와 함께 간 손상의 예방 및 치료에 도움이 될 수 있는 물질을 개발할 가치가 있다고 사료된다을 공급한 대조구에 비해 높았다. 어미의 성 성숙 및 산란은 두 번의 실험에서 대조구보다 저염분구에서 원만히 이루어졌다. 암컷 성숙 개체의 경우 1차 실험은 대조구 6마리, 저염분구 12마리였으며, 2차 실험은 대조구 5마리, 저염분구 12마리였으며, 2차 실험은 대조구 5마리, 저염분구 14마리로서 성숙유도에 있어 염분의 조절에 의한 성숙이 이루어진 것을 알 수 있다. 산란 시기는 1차 실험에서 대조구나 저염분구의 산란 개시 시점이 거의 동일한 데 비해, 2차 실험에
본 논문에서는 DisplayPort용 전자기기 또는 클록 발생을 요구하는 다양한 회로에서 발생 할 수 있는 전자방해(EMI) 현상을 줄일 수 있는 위상 동기 루프와 확산 대역 클록 발생기를 구현 하였다. 이 시스템은 기본적으로 송신용 위상 동기 루프와 확산 대역 클록 발생기 구현을 위한 전하펌프2 와 기준주파수 분주기 등으로 구성된다. 본 논문에서는 2.7Gbps/1.62Gbps DisplayPort 응용 회로에 적합 하도록 10개의 다중 위상 신호를 출력 할 수 있는 270MHz/162MHz 듀얼 모드 위상 동기 루프를 설계 하였고 추가적으로 1.35GHz/810MHz의 위상 동기 루프를 설계하여 지터를 크게 감소시킬 수 있는 구조를 제안하였다. 270MHz/162MHz 위상 동기 루프와 5:1 시리얼라이저 2개, 그리고 1.35GHz 위상 동기 루프와 2:1 시리얼라이저를 연동함으로써 지터 성분을 크게 줄일 수 있다. 위상 동기 루프에서 사용 된 주파수 전환 다중위상 전압제어 발진기와 더불어 DisplayPort 규격에 맞는 주파수 전환이 가능 하도록 분주기를 공유하고 50% duty ratio를 보장할 수 있는 주파수 분주기 구조를 제안 하였다. 또한, 지터를 줄이기 위해서 출력전류 오차를 크게 줄일 수 있는 전하펌프 구조를 제안 하였다. 0.13 um CMOS 공정을 사용하여 설계 하였으며, 270MHz/162MHz PLL의 칩 면적은 $650um\;{\times}\;500um$ 이고, 1.35GHz/810MHz PLL의 칩 면적은 $600um\;{\times}\;500um$ 이다. 270MHz/162MHz 위상 동기 루프 전압제어 발진기의 조절 범위는 330MHz이고, 위상 잡음은 1MHz 오프셋에서 -114cBc/Hz, 확산대역 클록 발생기의 확산 진폭도 는 0.5%이고, 변조 주파수는 31kHz이다. 전체 전력 소모는 48mW이다.
최근 텍스트와 이미지 딥러닝 기술의 괄목할만한 발전에 힘입어, 두 분야의 접점에 해당하는 이미지 캡셔닝에 대한 관심이 급증하고 있다. 이미지 캡셔닝은 주어진 이미지에 대한 캡션을 자동으로 생성하는 기술로, 이미지 이해와 텍스트 생성을 동시에 다룬다. 다양한 활용 가능성 덕분에 인공지능의 핵심 연구 분야 중 하나로 자리매김하고 있으며, 성능을 다양한 측면에서 향상시키고자 하는 시도가 꾸준히 이루어지고 있다. 하지만 이처럼 이미지 캡셔닝의 성능을 고도화하기 위한 최근의 많은 노력에도 불구하고, 이미지를 일반인이 아닌 분야별 전문가의 시각에서 해석하기 위한 연구는 찾아보기 어렵다. 동일한 이미지에 대해서도 이미지를 접한 사람의 전문 분야에 따라 관심을 갖고 주목하는 부분이 상이할 뿐 아니라, 전문성의 수준에 따라 이를 해석하고 표현하는 방식도 다르다. 이에 본 연구에서는 전문가의 전문성을 활용하여 이미지에 대해 해당 분야에 특화된 캡션을 생성하기 위한 방안을 제안한다. 구체적으로 제안 방법론은 방대한 양의 일반 데이터에 대해 사전 학습을 수행한 후, 소량의 전문 데이터에 대한 전이 학습을 통해 해당 분야의 전문성을 이식한다. 또한 본 연구에서는 이 과정에서 발생하게 되는 관찰간 간섭 문제를 해결하기 위해 '특성 독립 전이 학습' 방안을 제안한다. 제안 방법론의 실현 가능성을 파악하기 위해 MSCOCO의 이미지-캡션 데이터 셋을 활용하여 사전 학습을 수행하고, 미술 치료사의 자문을 토대로 생성한 '이미지-전문 캡션' 데이터를 활용하여 전문성을 이식하는 실험을 수행하였다. 실험 결과 일반 데이터에 대한 학습을 통해 생성된 캡션은 전문적 해석과 무관한 내용을 다수 포함하는 것과 달리, 제안 방법론에 따라 생성된 캡션은 이식된 전문성 관점에서의 캡션을 생성함을 확인하였다. 본 연구는 전문 이미지 해석이라는 새로운 연구 목표를 제안하였고, 이를 위해 전이 학습의 새로운 활용 방안과 특정 도메인에 특화된 캡션을 생성하는 방법을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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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.