도라지의 재배과정에서 빈번히 부딪히는 문제점 중의 하나는 낮은 발아율로 인한 입묘불량이다. 파종전 종자 처리를 통하여 약용작물중에서 재배면적이 넓은 도라지의 입묘율을 높이고자 파종 이후의 광조건을 고려하여 priming, $GA_3$, 건조, 침종 등의 처리효과를 구명한 후 파종전 종자처리를 모형화하기 위하여 본 연구를 실시하였던 바 그 결과를 요약하면 다음과 같다. 1. 발아율은 priming 처리에서 가장 양호한 결과를 보인 암상태에서 $Ca(NO_3)_2$ 150 mM에 2일간 처리하는 것 보다는 0.01 mM에 3일간 1일 12시간의 적색광을 가하면서 $GA_3$를 처리하는 것에서 높았다. 2. $GA_3$로 처리된 도라지 종자의 최적 건조방법은 발아율로 평가할 경우 $35^{\circ}C$에 4시간 적색광을 처리하면서 건조하는 것이 가장 양호하였다. 3. $GA_3$ 처리 후에 건조된 종자는 파종 직전 2일간 증류수에 침종할 경우 발아와 유묘출현이 촉진되었다. 4. 이상의 결과로부터 입묘율을 높이기 위한 파종전 도라지 종자의 처리 모형은 $20^{\circ}C$의 $GA_3$ 0.01 mM의 용액에 3일간 1일 12시간의 적색광을 가하면서 침종한 다음 $35^{\circ}C$에서 4시간 적색광을 비추면서 건조한 종자를 파종 직전 2일간 $20^{\circ}C$의 물에 침종하는 과정으로 요약된다.
Resin modified glass ionomers were introduced in 1988 to overcome the problems of moisture sensitivity and low early mechanical strength of conventional glass ionomers and to maintain their clinical advantages. The purpose of this study was to evaluate the color stability of four resin modified glass ionomers(Fuji II LC, Vitremer, Dyract and VariGlass), one resin composite material(Z-100), and one conventional glass ionomer(GC Fuji II) under several conditions. These conditions were as follows: 1) before curing, 2) after curing, 3) after polishing, 4) after 500 thermocycling, 5) after 1,000 thermocycling, 6) after 1,500 thermocycling and 7) after 2,000 thermocycling. Three specimens of each material/shade combination were made. Materials were condensed into metal mold with a diameter of 10 mm and a thickness of 2.0 mm, and were pressed between glass plates. The material was polymerized using a light polymerizing unit(Visilux II, 3M, USA). After removal of excess, the surface was polished sequentially on wet sandpapers. A reflection spectrophotometer(Model TC-6FX, Tokyo Denshoku Co., Japan) was used to determine CIELAB coordinates($L^*,a^*$ and $b^*$) of each specimen. CIE standard illumination C was used as the light source. The results were as follows : 1. In comparing different shades of same material, CIELAB color difference(${\Delta}E^*$) value was not significantly different from each other(p>0.05). 2. CIELAB color difference(${\Delta}E^*$) values between after-curing and after-polishing were ranged from 5.53 to 27.08. These values were higher than those of other condition combinations. 3. CIELAB color difference(${\Delta}E^*$) values between before-thermocycling and after-thermocycling were ranged from 1.40 to 7.81. Despite the number of thermocycling increased, CIELAB color difference(${\Delta}E^*$) value was low. 4. The color stability of resin modified glass ionomers was more stable than that of conventional glass ionomers but less stable than that of Z100.
위암은 국내 암발생 및 사망률의 상당 부분을 차지하고 있으며, 이러한 조기 위암의 발견은 치료 및 예후에 있어서 아주 중요하다. 본 논문에서는 조기 위암의 진단을 위해 위 내시경 영상에서 색상 변화를 이용해 이상 부위를 검출하여 검사자에게 조직적인 정보를 제공하는 시스템을 제안한다. 어느 정도의 진행이 이루어진 염증과 암은 쉽게 판단할 수 있지만 조기의 염증이나 암의 경우에는 주의 깊게 보지 않는 경우에는 병변의 진단이 쉽지 않다. 본 논문에서는 위 내시경 영상을 IHb 채널로 변환시키고 조명에 의해 발생하는 잡음을 제거하며 자동으로 암 의심 영역을 검출하여 검사자에게 제공하거나 검사자에 의해 설정된 영역에 대한 조직적인 표면 정보를 제공한다. 본 논문의 연구는 추출된 이상 부위가 암을 확진할 수 없지만, 인간이 쉽게 인지하기 어려운 이상 부위(암 의심 영역)를 추출하여 검사자에게 주의를 요구함으로써 일 처리를 줄이고 부과적인 정보를 제공한다. 그리고 검사자가 지정한 영역에 대해서도 조직적인 정보를 제공한다. 제안된 위 내시경 영상 분석 방법의 효율성을 확인하기 위해서 실제 내시경 영상들을 대상으로 실험한 결과, 제안된 방법이 위 내시경 영상 분석에 효율적임을 확인하였다.
본 연구에서는 최적 pRBFNNs 패턴분류기 기반 2차원 영상과 ASM 알고리즘을 이용한 얼굴인식 시스템을 설계하고자 한다. 기존의 2차원 영상 기반 얼굴 인식 기법들은 인식하고자 하는 객체의 영상내의 위치, 크기 및 배경의 존재 유무에 따라 인식률이 영향을 받는 단점이 있으며, 본 연구에서는 이를 보완하기 위하여 관심 영역 내에서의 얼굴 영역 추출 및 특징 추출기법을 이용한 얼굴인식 방법을 소개한다. 본 연구에서는 CCD 카메라를 이용하여 영상을 획득하고 히스토그램 평활화를 이용하여 조명으로 왜곡된 영상정보를 개선한다. AdaBoost 알고리즘을 이용하여 얼굴영역을 검출하고 ASM을 통하여 얼굴 윤곽선 및 형상을 추출하여 개인 프로필을 구성한 후 PCA 알고리즘을 사용하여 고차원 얼굴데이터의 차원을 축소한다. 그리고 인식 모듈로서 pRBFNNs 패턴분류기를 제안한다. 제안된 다항식 기반 RBFNNs은 조건부, 결론부, 추론부 세 가지의 기능적 모듈로 구성되어 있고 조건부는 퍼지 클러스터링을 사용하여 입력 공간을 분할하고, 결론부는 분할된 로컬 영역을 다항식 함수로 표현한다. 또한 차분진화 알고리즘을 이용하여 제안된 분류기의 파라미터, 즉, 학습률, 모멘텀 계수, 퍼지 클러스터링의 퍼지화 계수를 최적화한다. 제안된 다항식 기반 RBFNNs는 얼굴 인식을 위한 패턴분류기로서 직접 CCD 카메라로부터 입력받은 데이터를 영상 보정, 얼굴 검출 및 특징 추출 등과 같은 데이터 전 처리 과정을 포함하여 고차원 데이터로 이루어진 얼굴 영상에 대한 인식 성능을 확인한다.
본 연구는 인공지능 분야의 딥러닝 기술을 기반으로 한 하수관 손상의 자동 탐지 분류 시스템을 제안한다. 성능의 최적화를 위하여 DB 획득 시 발생된 조도 및 그림자 변화와 같은 다양한 환경변화에 강인한 시스템을 구현하였다. 제안된 시스템에서는 Convolutional Neural Network(CNN) 기반의 균열 탐지 및 손상 분류 기법을 구현하였다. 최적의 결과를 위하여 $256{\times}256$ 픽셀 해상도의 CCTV 영상 9,941개를 이용하여 CNN모델을 적용하여 손상부위에 대한 딥러닝을 수행하였고 그 결과 98.76 %의 인식률을 획득하였다. 기계학습을 통한 딥러닝 모델을 기반으로 다양한 환경의 하수도 DB에서 $720{\times}480$ 픽셀 해상도의 646개의 이미지를 추출하여 성능 평가를 수행 하였다. 본 시스템은 다양한 환경에서 구축된 하수관 데이터베이스 에서 손상 유형의 자동 탐지 및 분류에 최적화된 인식률을 제시한다.
터널 내 CCTV를 통한 딥러닝 객체인식 적용에 있어서 터널의 열악한 환경조건, 즉 낮은 조도 및 심한 원근현상으로 인해 오탐지가 대량 발생한다. 이 문제는 객체인식 성능에 기반한 영상유고시스템의 신뢰성 문제로 직결되므로 정탐지 향상과 더불어 오탐지의 저감 방안이 더욱 필요한 상황이다. 이에 본 논문은 딥러닝 객체인식 모델을 기반으로, 오탐지 데이터의 재학습을 통해 오탐지의 저감뿐만 아니라 정탐지 성능 향상도 함께 추구하는 오탐지 학습법을 제안한다. 본 논문의 오탐지 학습법은 객체인식 단계를 기반으로 진행되며, 학습용 데이터셋 초기학습 - 검증용 데이터셋 추론 - 오탐지 데이터 정정 및 데이터셋 구성 - 학습용 데이터셋에 추가 후 재학습으로 이어진다. 본 논문은 이에 대한 성능을 검증하기 위해 실험을 진행하였으며, 우선 선행 실험을 통해 본 실험에 적용할 딥러닝 객체인식 모델의 최적 하이퍼파라미터를 결정하였다. 그리고 본 실험에서는 학습영상 포맷을 결정하기 위한 실험, 반복적인 오탐지 데이터셋의 재학습을 통해 장기적인 성능향상을 확인하기 위한 실험을 순차적으로 진행하였다. 그 결과, 첫 번째 본 실험에서는 추론된 영상 내에서 객체를 제외한 배경을 제거시키는 경우보다 배경을 포함시키는 경우가 객체인식 성능에 유리한 것으로 나타났으며, 두 번째 본 실험에서는 재학습 차수별 독립적으로 오탐지 데이터를 재학습시키는 경우보다 차수마다 발생하는 오탐지 데이터를 누적시켜 재학습 시키는 경우가 지속적인 객체인식 성능 향상 측면에서 유리한 것으로 나타났다. 두 실험을 통해 결정된 방법으로 오탐지 데이터 재학습을 진행한 결과, 차량 객체 클래스는 1차 재학습 이후부터 AP값이 0.95 이상 우수한 추론 성능이 발현되었으며, 5차 재학습까지 초기 추론 대비 약 1.06배 추론성능이 향상되었다. 보행자 객체 클래스는 재학습이 진행됨에 따라 지속적으로 추론 성능이 향상되었으며, 18차 재학습까지 초기 추론대비 2.3배 이상 추론성능이 자가 향상될 수 있음을 보였다.
이 연구의 목적은 방송 산업 분야의 특성화고등학교로 전환을 위한 S특성화 방송고등학교의 실험 실습실 재구조 방안과 리모델링 모형 및 방향을 제시하는 것이다. 각 과별로 실험 실습실 재구조 방안은 첫째, 각 전공별로 개편할 실습실명과 평면도 및 투시도를 구성주의 철학에 맞도록 재구성 설계하였다.둘째, 과별로 주요 실험 실습실 개편에서 방송기계과에서는 방송무대기계실습실, 방송기계요소가공실, 방송기계설비실습실, 영상기계실습실 등, 방송전기통신과에서는 영상 음향편집실, 방송통신설비실, 방송시스템실습실, 무대조명실습실 등, 방송무대건축과에는 방송무대제작실습실, 방송무대디자인 실습실, 방송무대장식실습실 등 각과별로 7실을 제안하였다. 셋째, 과별 사무실을 세미나실로 배치하였고, 각 실습장은 전공별 전담제로 실습실 관리 및 연구실화하는 방향으로 설계하였다. 넷째, 과별로 산학협력실을 설치하여 외부의 기업체가 입주시켜 산학협력교육이 원활하게 이루어 질 수 있도록 산학 연계 교육의 장으로 구상하였다. 그리고 각 과별로 실험 실습장 1실에 대하여 개편 실습실명, 평면도 및 투시도, 실습실 운용 방안 등을 예를 들어 제시하였다. 특히 방송 관련 실험 실습실 운영을 효율적으로 하기 위해서는 산학겸임교사 활용, 방송기술관련 전문 동아리, 학교내 기업 유치 등을 중요한 요인으로 제시하였다. 끝으로 방송 산업 분야의 특성화고등학교로 성공하기 위한 실험 실습실 리모델링 및 장비 구입에 많이 예산이 소요되는 분야이므로 '민간자본유치사업(BTL)'을 유치하는 것도 바람직하다.
본 연구는 병 재배 느타리버섯 정밀재배를 위한 최적 생육모델 개발을 위하여 느타리 '수한1호' 농가를 대상으로 스마트팜 기술을 적용하여 생육환경을 분석한 결과를 보고하고자 한다. 실험 농가의 균상면적은 $88m^2$, 균상형태는 2열 5단, 냉동기는 5마력, 단열은 샌드위치 판넬 100T, 가습기는 초음파 가습기 2대, 난방은 12KW를 사용하였고, 5,000병을 입병하여 재배하고 있었다. 느타리버섯재배농가에서 생육환경 데이터를 수집하기 위하여 설치한 환경센서부로부터 버섯의 생육에 직접적으로 영향을 미치는 온도, 습도, 이산화탄소 농도, 조도 등을 수집 분석하였다. 수집한 온도자료를 분석한 결과, 균 긁기한 후 입상시 온도는 $22^{\circ}C$에서 시작하여 버섯이 발생되어 병을 뒤집기를 할때까지 거의 $25^{\circ}C$를 유지하고 자실체가 자라서 수확기에 가까워지면 $13^{\circ}C$에서 $15^{\circ}C$를 유지하면서 버섯을 수확하였다. 습도자료를 분석한 결과, 습도는 입상에서 생육전 과정동안 거의 100%를 유지하였다. 이산화탄소농도 자료를 분석한 결과, 입상후 3일까지는 서서히 증가하였으나, 그 이후 급격히 증가하여 거의 2,600 ppm 까지 증가하였고, 6일차부터는 환기를 통해 단계적으로 농도를 낮추어 수확기에는 1,000 ppm을 유지하였다. 조도 자료를 분석한 결과, 느타리버섯 입상후 초기에는 거의 빛을 주지 않았고 3~4일차에 17 lux의 빛을 조사하였으며, 그 이후 주기적으로 115~120 lux의 빛을 조사하면서 생육을 진행하였다. 농가에 재배하고 있는 '수한1호'의 자실체 특성은 갓 직경은 30.9 mm, 갓 두께는 4.5 mm이며, 대 두께는 11.0 mm, 대 길이는 76.0 mm였다. 대 경도는 0.8 g/mm, 갓 경도는 2.8 g/mm였고, 대와 갓의 L값은 79.9와 52.3이였다. 자실체 수량은 160.2 g/850 ml였고, 개체중은 12.8 g/10 unit였다.
본 연구를 통해 병 재배 느타리버섯 '춘추2호'의 정밀 재배를 위한 최적 생육모델 개발하기 위하여 느타리 농가를 대상으로 스마트팜 기술을 적용하여 생육환경을 분석한 결과를 보고하고자 한다. 실험 농가의 균상면적은 $114m^2$, 균상형태는 2열 5단, 냉동기는 10마력, 단열은 샌드위치 판넬 100T, 가습기는 초음파 가습기 2대, 난방은 10KW를 사용하였고, 5,500병을 입병하여 재배하고 있었다. 느타리버섯 재배농가에서 생육환경 데이터를 수집하기 위하여 설치한 환경센서부로 부터 버섯의 생육에 직접적으로 영향을 미치는 온도, 습도, 이산화탄소 농도, 조도 등을 수집 분석하였다. 온도는 균 긁기한 후 입상시 $19.5^{\circ}C$에서 시작하여 버섯이 발생되어 병을 뒤집기 후 5일차까지 거의 $21^{\circ}C$를 유지하고 자실체가 자라서 수확기에 가까워지면 $18^{\circ}C$에서 $14^{\circ}C$를 유지하면서 버섯을 수확하였다. 습도는 균 긁기한 후 입상시 거의 100%에 가까웠고, 버섯 발생 및 생육과정 중에도 습도는 거의 95~100%를 유지하였다. 이산화탄소농도는 입상후 5일까지는 최고 5,500 ppm까지 증가하였고, 6일차부터는 환기를 통해 단계적으로 농도를 낮추어 수확기에는 1,600 ppm을 유지하였다. 조도는 입상후 6일차까지는 8 lux의 빛을 조사하였고, 그 이후 주기적으로 4 lux의 빛을 조사하면서 생육을 진행하였다. 농가에 재배하고 있는 '춘추2호'의 자실체 특성은 갓 직경은 26.5 mm, 갓 두께는 4.9 mm이며, 대 굵기는 8.9 mm, 대 길이는 68.7 mm였다. 대 경도는 3.9 g/mm, 갓 경도는 0.9 g/mm였고, 대와 갓의 L값은 78.2와 60.5이였다. 자실체 수량은 166.8 g/850 ml였고, 개체중은 12.8 g/10 unit였다.
본 연구는 전자빔 공정에서 실험계획법(design of experiment: DOE) 중 일반요인배치법(general factorial design)을 이용하여 2개 인자(X$_1$: benomyl concentration(mg/L), X$_2$: E-beam irradiation(Gy))를 토대로 요인(X$_1$: benomyl concentration) 1에서 3개 수준(3 level: 0.5, 1 및 1.5 mg/L)와 요인(X$_2$: E-beam irradiation) 2에서 6개 수준(6 level: 100, 800, 600, 400, 200 및 100 Gy)으로 구성된 3블록(block) 실험조합에 따라 Benomyl의 분해(Y$_1$: the % of decomposition), 무기화(Y$_2$: the % of materialization) 및 독성평가(acute toxicity assessment)를 수행하였다. 우선 HPCL 분석에 의한 Benomyl에 분해특성은 처리조합(treatment combination) 3 블록(block)의 17 및 18번을 제외한 모든 실험조건에서 100% 분해되었고 등분산(equal variance) 조건에서 일원분산분석(one-way ANOVA)결과 수준 간 유의한 차이가 없었다(p > 0.05). 전자빔 조사에 의한 Benomyl에 무기화(materialization) 특성은 각 3개의 처리조합에서 평균 46%, 36.7% 및 22%의 제거효율을 나타났고 각 조합에서 처리수준 간 예측식은 block 1(Y$_1$ = 0.024X$_1$ + 34.1(R$^2$ = 0.929)), block 2(Y$_2$ = 0.026X$_2$ + 23.1(R$^2$ = 0.976)) 및 block 3(Y$_3$ = 0.034X$_3$ + 6.2(R$^2$ = 0.98)) 등의 1차 선형 회귀식을 만족하였다. 또한 Benomyl에 무기화(materialization)에 대한 Anderson-Darling 검정을 이용한 정규성(normality)을 만족하였다(p > 0.05). 또한 무기화에 대한 반응에 대한 선형 및 비선형을 포함한 다중회귀분석(multi regression analysis)을 도출한 결과 다음과 같은 예측식 Y = 39.96 - 9.36X$_1$ + 0.03X$_2$ - 10.67X$_1{^2}$ - 0.001X$_2{^2}$ + 0.011X$_1$X$_2$(R$^2$ = 96.3%, Adjusted R$^2$ = 94.8%)을 도출하였다. 2가지 반응변수(X$_1$: benomyl concentration(mg/L), X$_2$: E-beam irradiation(Gy))에 의한 2차 반응표면 모형식 추정으로부터 정준분석을 통해 최적조건을 도출한 결과 Benomyl 초기농도(X$_1$) 0.55 mg/L, 전자빔 조사량 950 Gy에서 TOC 제거율 57.3%으로 나타났다. 마지막으로 V. fischeri를 이용한 MicrotoxTM modified 81.9% test을 이용하여 전자빔에 의한 Benomyl에 대한 급성 독성을 평가한 결과 전자빔 조사전 block 1의 0.5 mg/L에서 10.25%, block 2의 1 mg/L에서 20.14% 및 block 3의 1.5 mg/L에서 26.2%의 생물학적 방해(inhibition)작용이 발생하였으나 전자빔 조사 후 모든 조건에서 생물학적 방해영향을 나타나지 않았다.
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.