본 연구의 목적은 조선 시대 궁궐에서도 학을 길렀는가에 대한 확인과 함께 그 사례를 고찰하는 것이다. 본 연구의 시간적 범위는 조선 시대이며 공간적 범위는 외전, 내전, 궐내각사, 궐외각사 등 궁궐 전체를 대상으로 한다. 본 연구를 위한 문헌 자료는 일부 원문 자료를 발췌·번역하여 고찰하였으며, 이와 함께 한국고전번역원 데이터베이스(http://db.itkc.or.kr)에 탑재되어 있는 고전번역서를 활용하였다. 본 연구의 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 조선 시대 최고 관부인 의정부에서는 전기 때부터 학을 길렀다. 임진왜란 이후 위상 변화와 청사의 훼철로 인해 의정부에서의 양학은 중단된 것으로 보인다. 둘째, 조선 시대에 경연과 언론 기능을 담당하며 왕을 측근에서 보좌한 홍문관에서의 양학은 조선 전기 중종 대부터 임진왜란 이후 정조 대에까지 이어졌다. 셋째, 정조 대에는 왕권 강화를 위해 학문의 중추기관으로 새롭게 설치한 규장각에서도 학을 길렀다. 당시 규장각에는 여러 쌍의 학을 기르기도 했던 것으로 보인다. 넷째, 의정부, 홍문관, 규장각 등 조선의 핵심적 관부에서의 양학 행위는 그 기관의 위상이나 성격 등 정체성을 나타내는 표상으로서의 의미가 있었던 것으로 판단된다. 다섯째, 홍문관 등 궁궐에서 기르는 학은 관례적으로 황해도 배천군 등에서 충당했던 것으로 보인다. 이러한 관례는 영조 대에 이르러 중앙 관서와 지방 관아 간에 마찰을 일으키기도 했으나 이후 정조 연간에도 지속된 것으로 보인다. 본 연구에서는 대부분 국역 자료에 의존하여 연구를 진행했다는 한계가 있다. 추후 자료의 발굴과 번역 성과가 더욱 축적된다면 보다 풍부한 사례를 확인할 있을 것이다. 또 지방의 관아, 사찰 등에서의 양학 사례 등 보다 심화된 후속 연구도 필요하다.
이 연구는 식품 중 잔류농약에 대한 국내 모니터링 프로그램의 전반적인 현황을 이해하기 위해 수행되었으며 더 나아가 개선이 필요한 사항이 제안되었다. 이 연구로 부터 국내 잔류농약 모니터링 프로그램 현황은 다음과 같이 요약될 수 있었다. 국내에서는 식품의약품안전처가 잔류농약 모니터링을 총괄한다. 그리고 모니터링 시점(유통 또는 생산단계에서 시료수집)에 따라 모니터링 책임 기관이 다른데, 유통단계의 식품에 대해서는 식품의약품안전처, 지방식품의약품안전청, 지방자치단체가, 생산단계에서는 국립농산물품질관리원(NAQS)과 지방자치단체가 모니터링을 실시한다(부분적으로 판매와 유통단계에서도 실시). 국내의 모니터링 프로그램을 목적에 따라 구분하면 위해평가 모니터링(monitoring for risk assessment)으로 MFDS의 "잔류실태조사"와 NAQS의 "국가잔류조사"가 있고, 지방식품의약품안전청과 지방자치단체에서는 주로 규제 모니터링(monitoring for regulation)을 실시하고 있었다. 수입식품의 경우 통관단계(지방식품의약품안전청 책임)와 유통단계 모두에서 모니터링이 실시되어야 한다. 유통단계 수입식품 모니터링은 MFDS, 지방식품의약품안전청, 지방자치단체가 담당하고 있는 데 아직 체계적이고 지속적인 국가수준의 모니터링 프로그램이 실시되고 있지 않는 것으로 보인다. 국내 잔류농약 모니터링 프로그램과 관련하여 앞에서 기술한 내용과 더 상세한 내용을 토대로 모니터링 프로그램의 개선을 위해 i) 모니터링 프로그램의 목적에 대한 명확성 제고, ii) 수입식품에 대한 모니터링 프로그램의 강화 iii) 일반국민에게 모니터링 결과의 공개(연간보고서와 데이터베이스 발간)를 제안하였다. 식품의 안전성을 확보고 시행하기 시작한 농약 허용물질목록 관리제도(positive list system, PLS)가 성공을 거두기 위해서는 잔류농약 모니터링 프로그램에 대한 철저한 검토와 개선을 위한 노력이 필요한 것으로 생각된다.
이 연구의 목적은 코로나 바이러스 감염증-2019 팬데믹 이후 소아청소년의 치과 이용 실태를 조사하고 성인과 비교하여 파악하는 것이다. 건강보험심사평가원에서 제공하는 2017년 1월부터 2020년 12월까지 20세 미만의 소아청소년 및 20세 이상의 성인의 주상병과 치료코드별 치과 내원 횟수 자료를 사용했다. 연도별 인구수 변화가 내원 횟수에 미치는 영향을 줄이기 위해 인구수 1000명당 치과 내원 횟수를 이용해 분석하였다. 치수 및 근단주위조직의 질환 주상병으로 인한 치과 내원 횟수가 팬데믹 이후 모든 연령에서 감소했고, 치수치료에 해당하는 치료 코드로 인한 치과 내원 횟수는 0 - 4세군을 제외하고 감소했다. 수복치료에 해당하는 치료코드로 인한 치과 내원 횟수는 팬데믹 이후 0 - 19세군에서 감소했다. 2020년 신규확진자 수와 치료 코드의 치과 내원 횟수 변화율을 월별로 비교했을 때, 우리나라 대유행이 있던 2월과 8월 이후 치수치료 및 수복치료는 점차 감소했다. 치은염 및 치주질환 주상병으로 인한 치과 내원 횟수는 팬데믹 이후 모든 연령군에서 증가했다. 소아청소년의 수복치료로 인한 내원 횟수 감소율은 성인보다 컸다. 팬데믹 이후 Multi-visit 치수치료로 인한 치과 내원 횟수 감소율은 1-visit 치수치료보다 컸다. 이 연구를 통해 코로나 바이러스 감염증-2019 전파 이후 소아청소년들의 치과 내원 횟수를 파악하고 성인과 비교해볼 수 있다.
본 연구에서는 2016년 KPS 자료를 이용하여 우리나라 임상의사의 삶의 만족도 자가 평가 수준과 이와 관련된 요인을 파악하였다. KPS는 우리나라 전체 의사를 대상으로 근무 현황 및 환경, 보건의료체계·정책 인식 및 평가수준, 보건의료정보시스템 가용 현황 및 활용 정도, 직업 및 직무만족도, 활동 계획 및 진로, 생활습관 및 건강상태, 특정 직역(개원의, 은퇴자) 문항 등을 조사하였다. 설문지는 온라인 설문조사 방식으로 E-mail을 통해 발송되었고 최종 응답자는 8,564명으로 응답률은 13.8%였다. 본 연구에서는 현재 환자를 직접 진료하고 있는 임상의사 중에서 수련의와 공보의를 제외한 총 7,228명을 연구대상으로 하였다. 본 연구결과 임상의사의 삶의 만족도는 만족 36.1%(2,609명), 보통 42.8%(3,095명), 불만족 21.1%(1,524명)이었다. 임상의사의 삶의 만족도에 긍정적인 영향을 미치는 요인들은 신체적 요인으로는 60대이며, 여성이고, 평소 건강상태를 좋다고 평가하는 경우였다. 심리적 요인으로는 스트레스가 적었다. 사회적 요인으로는 가족과 함께 거주하며, 가족과 보낼 수 있는 시간에 대해 만족하는 것으로 나타났다. 또한 의사로서 받게 되는 사회적인 존경에 대해 만족하고 있었다. 조직적 요인은 교수이며, 16년 이상 근무 경력을 가진 경우였다. 직업적 요인으로는 근무시간 및 업무량, 의료자원 지원, 동료 및 직원과의 관계에 만족하는 경우였다. 경제적 요인으로는 소득에 대한 만족도가 높았다. 건강행태 요인으로는 현재 흡연을 하지 않으며, 음주횟수는 한 달에 1번 미만이었다. 임상의사의 삶의 만족도는 단순히 개인의 삶을 떠나 의사를 만나는 환자의 진료행위에까지 영향을 미칠 수 있음을 감안할 때 임상의사의 삶의 만족도를 높이기 위한 다각도의 접근이 필요하다고 생각한다. 이를 통해 임상의사들은 우리 사회 구성원 중 하나로 균형 있는 삶을 영위하고, 나아가 우리 사회 구성원들에게 보다 질 높은 보건의료서비스를 제공할 수 있기를 기대한다.
DNA barcoding without assessing reliability and validity causes taxonomic errors of species identification, which is responsible for disruptions of their conservation and aquaculture industry. Although DNA barcoding facilitates molecular identification and phylogenetic analysis of species, its availability in clariid catfish lineage remains uncertain. In this study, DNA barcoding was developed and validated for clariid catfish. 2,970 barcode sequences from mitochondrial cytochrome c oxidase I (COI) and cytochrome b (Cytb) genes and D-loop sequences were analyzed for 37 clariid catfish species. The highest intraspecific nearest neighbor distances were 85.47%, 98.03%, and 89.10% for COI, Cytb, and D-loop sequences, respectively. This suggests that the Cytb gene is the most appropriate for identifying clariid catfish and can serve as a standard region for DNA barcoding. A positive barcoding gap between interspecific and intraspecific sequence divergence was observed in the Cytb dataset but not in the COI and D-loop datasets. Intraspecific variation was typically less than 4.4%, whereas interspecific variation was generally more than 66.9%. However, a species complex was detected in walking catfish and significant intraspecific sequence divergence was observed in North African catfish. These findings suggest the need to focus on developing a DNA barcoding system for classifying clariid catfish properly and to validate its efficacy for a wider range of clariid catfish. With an enriched database of multiple sequences from a target species and its genus, species identification can be more accurate and biodiversity assessment of the species can be facilitated.
최근 외환위기 이후 기업 R&D 투자의 실질증가율이 외환위기 이전의 절반에 가까운 평균 약 7.1%로 떨어지고 있으며, 대기업에 비해 중소기업에 대한 정부의 R&D 투자 지원이 상대적으로 유리한 데도 중소기업의 R&D 투자 비중은 줄어들고 있다. 또한 1990년대 중반부터 상위 3개 기업을 제외한 대기업 R&D 투자는 증가하지 않고 있어 대기업 간의 R&D 투자 양극화 현상이 나타나고 있다. 이러한 기업의 R&D 투자 현상의 원인이 무엇인지 분석해 볼 필요가 있다. 또한 정부의 R&D 직접 보조금 정책이나 조세지원 정책의 당위성에 대해서 이론적으로나 현실적으로 그 필요성이 인정되더라도 정책의 효율성에 대해서는 검증해 보아야 할 것이다. 본 연구에서는 우리 정부가 가장 보편적으로 활용하고 있는 R&D 보조금 지원제도와 조세지원제도가 과연 효과가 있는지를 실증 분석을 통해 검증해 보려고 한다. 특히 우리나라의 재정지원제도는 대기업과 중소기업 간에 차별적으로 적용되고 있기 때문에 기업 규모에 따른 정책 효과를 구분하여 분석한다. 본 연구의 실증 분석에 이용한 개별 기업의 R&D 데이터는 2002년에서 2005년까지 기업의 연구개발 활동에 대해 서베이 한 "과학기술연구개발활동조사보고"의 기업별 원시 패널 데이터 중에서 활용한 불균형(unbalanced) 패널 데이터이다. 각 기업의 보조금과 관련한 데이터는 "과학기술연구개발활동조사보고"의 서베이 데이터를 사용했으며, 조세지원을 나타내는 사용자 비용에 관한 데이터는 이론적 모형에서 도출하였다. 본 연구의 패널 데이터 분석은 고정효과 모형을 대기업, 중소기업 및 모든 기업에 각각 적용했다. 본 연구의 실증 분석 결과는 다음과 같다. 정부의 직접 보조금 지원은 대기업의 경우 R&D 투자를 늘리는 유인효과(crow이ng-in effect)를 보인데 반해, 중소기업은 R&D 투자를 줄이는 구축효과(crowding-out effect)가 나타났다. 그러나 대기업이나 중소기업 모두 정부의 보조금 지원정책에 대한 반응이 매우 비탄력적으로 추정되었기 때문에 R&D 보조금 지원정책이 기업의 R&D 투자에 미치는 영향은 매우 낮은 것으로 판단된다. 정부의 R&D 조세지원은 대기업과 중소기업의 R&D 투자를 유인하는 것으로 분석되었으며, 특히 중소기업보다 대기업의 R&D 촉진에 더 효과적인 것으로 나타났다. 조세지원으로 사용자 비용이 1% 감소하면 대기업은 R&D 투자를 0.99% 증가시키고, 중소기업은 0.054% 증가시키는 것으로 추정되었다. 본 연구의 분석 결과에서 시사하는 정부의 R&D 재정지원제도의 개선 방향은 다음과 같이 요약할 수 있다. 정부의 R&D 보조금은 기업의 R&D 투자를 구축하지 않도록 기업과 중복되지 않는 기초연구와 공공기술 지원에 국한해야 하며, 중소기업에 대해서는 R&D 인프라 구축과 기술정보지원 등 R&D 서버스(extension service) 지원에 초점을 두어야 할 것이다. 대기업에 대한 R&D 조세지원은 한시적으로 강화할 필요가 있다. 본 연구는 4개 연도의 기업 패널 데이터를 활용하였는데, 앞으로 정책의 효과를 장기간에 걸쳐 분석할 수 있는 거시 시계열 데이터를 활용한 분석의 보완이 필요하다. 또한 기업의 R&D 투자 촉진 외에도 일반 투자나 기타 목적을 위해 시행되고 있는 정부의 재정 정책들과의 대체 혹은 보완 관계의 여부를 검증해 볼 필요가 있다. 특히 중소기업의 시설투자 세액 공제와 R&D 투자 세액공제 제도의 혜택은 단기투자와 장기투자를 선택해야 하는 기업의 의사 결정에 영향을 줄 수 있다.
본 연구는 경향신문, 한겨레, 동아일보 세 개의 신문기사가 가지고 있는 내용 및 논조에 어떠한 차이가 있는지를 객관적인 데이터를 통해 제시하고자 시행되었다. 본 연구는 텍스트 마이닝 기법을 활용하여 신문기사의 키워드 단순빈도 분석과 Clustering, Classification 결과를 분석하여 제시하였으며, 경제, 문화 국제, 사회, 정치 및 사설 분야에서의 신문사 간 차이점을 분석하고자 하였다. 신문기사의 문단을 분석단위로 하여 각 신문사의 특성을 파악하였고, 키워드 네트워크로 키워드들 간의 관계를 시각화하여 신문사별 특성을 객관적으로 볼 수 있도록 제시하였다. 신문기사의 수집은 신문기사 데이터베이스 시스템인 KINDS에서 2008년부터 2012년까지 해당 주제로 주제어 검색을 하여 총 3,026개의 수집을 하였다. 수집된 신문기사들은 불용어 제거와 형태소 분석을 위해 Java로 구현된 Lucene Korean 모듈을 이용하여 자연어 처리를 하였다. 신문기사의 내용 및 논조를 파악하기 위해 경향신문, 한겨레, 동아일보가 정해진 기간 내에 일어난 특정 사건에 대해 언급하는 단어의 빈도 상위 10위를 제시하여 분석하였고, 키워드들 간 코사인 유사도를 분석하여 네트워크 지도를 만들었으며 단어들의 네트워크를 통해 Clustering 결과를 분석하였다. 신문사들마다의 논조를 확인하기 위해 Supervised Learning 기법을 활용하여 각각의 논조에 대해 분류하였으며, 마지막으로는 분류 성능 평가를 위해 정확률과 재현률, F-value를 측정하여 제시하였다. 본 연구를 통해 문화 전반, 경제 전반, 정치분야의 통합진보당 이슈에 대한 신문기사들에 전반적인 내용과 논조에 차이를 보이고 있음을 알 수 있었고, 사회분야의 4대강 사업에 대한 긍정-부정 논조에 차이가 있음을 발견할 수 있었다. 본 연구는 지금까지 연구되어왔던 한글 신문기사의 코딩 및 담화분석 방법에서 벗어나, 텍스트 마이닝 기법을 활용하여 다량의 데이터를 분석하였음에 의미가 있다. 향후 지속적인 연구를 통해 분류 성능을 보다 높인다면, 사람들이 뉴스를 접할 때 그 뉴스의 특정 논조 성향에 대해 우선적으로 파악하여 객관성을 유지한 채 정보에 접근할 수 있도록 도와주는 신뢰성 있는 툴을 만들 수 있을 것이라 기대한다.
세계에는 수많은 사람들이 살아가고 있고, 사람들의 일상으로부터 매일, 매 시간 단위로 새로운 뉴스가 발생한다. 발생되는 뉴스는 예정된 일과 예상하지 못한 일들을 포함하고 있다. 발생하는 뉴스의 거대한 양과 이를 전달하는 수많은 미디어들로 인해 사람들은 뉴스 콘텐츠를 이용하는데 많은 시간을 소비하게 된다. 하지만 미디어에 시시각각 나타나는 속보와 실시간 이슈의 대부분이 가십 기사로 이루어져 있어 사용자들이 자신의 성향에 맞는 뉴스를 선별하고, 뉴스로부터 정보를 획득하는 것은 쉽지 않은 일이다. 또한 사용자의 관심사가 시간에 따라 변하기 때문에 뉴스 제공에 있어 사용자의 변하는 관심사를 반영하는 것이 요구된다. 본 논문에서는 사용자의 최근 관심사를 기반으로 사용자 선호도에 맞는 뉴스를 제공하기 위한 콘텐츠 기반의 추천 기법 및 시스템을 제안한다. 사용자의 최근 선호도를 파악하기 위하여 소셜 네트워크 서비스인 Facebook 사용자의 정보와 최근 게시글을 이용하여 동적으로 사용자 프로파일을 생성하여 이를 뉴스 서비스에 활용하고, 사용자 선호도에 적합한 뉴스를 추출하기 위해서 뉴스 콘텐츠의 분석을 요구한다. 뉴스 콘텐츠 분석을 위해 미디어에서 제공되는 뉴스의 카테고리를 사용하고, 뉴스 방송원고의 분석 및 주요 키워드 추출을 통해 뉴스 프로파일을 생성한다. 사용자 프로파일과 뉴스 프로파일 간의 유사도 측정을 위해서는 두 프로파일 간 형식의 일치화가 요구되므로 사용자 프로파일을 뉴스 프로파일과 동일한 형태로 생성한다. 사용자가 시스템에 접속하면 시스템은 사용자 프로파일에 명시된 선호도를 기반으로 뉴스 프로파일과의 유사도를 측정하고, 사용자 선호도에 가장 적합한 뉴스들을 제공하게 된다. 또한 사용자에게 제공된 뉴스 프로파일과 다른 뉴스 프로파일들 간에 유사도를 측정하여 유사도가 높은 관련된 뉴스들을 제공하게 된다. 제안한 개인화된 뉴스 서비스의 성능을 평가하기 위해 사용자에게 추천된 뉴스에 대한 사용자 평가와 시스템 예측값의 오차를 기반으로 6Sub-Vectors 벤치마크 알고리즘과 성능 평가를 수행하였고, 실험 결과를 통해 제안한 시스템의 우수성을 입증하였다.
주요 구인구직사이트의 직무분류체계가 사이트마다 상이하고 SW분야에서 제안한 'SQF(Sectoral Qualifications Framework)'의 직무분류체계와도 달라 SW산업에서 SW기업, SW구직자, 구인구직사이트가 모두 납득할 수 있는 새로운 직무분류체계가 필요하다. 본 연구의 목적은 주요 구인구직사이트의 구인정보와 'NCS(National Competaency Standars)'에 기반을 둔 SQF를 분석하여 시장 수요를 반영한 표준 직무분류체계를 구축하는 것이다. 이를 위해 주요 구인구직사이트의 직종 간 연관분석과 SQF와 직종 간 연관분석을 실시하여 직종 간 연관규칙을 도출하고자 한다. 이 연관규칙을 이용하여 주요 구인구직사이트의 직무분류체계를 맵핑하고 SQF와 직무 분류체계를 맵핑함으로써 데이터 기반의 지능형 직무분류체계를 제안하였다. 연구 결과 국내 주요 구인구직사이트인 '워크넷,' '잡코리아,' '사람인'에서 3만여 건의 구인정보를 open API를 이용하여 XML 형태로 수집하여 데이터베이스에 저장했다. 이 중 복수의 구인구직사이트에 동시 게시된 구인정보 900여 건을 필터링한 후 빈발 패턴 마이닝(frequent pattern mining)인 Apriori 알고리즘을 적용하여 800여 개의 연관규칙을 도출하였다. 800여 개의 연관규칙을 바탕으로 워크넷, 잡코리아, 사람인의 직무분류체계와 SQF의 직무분류체계를 맵핑하여 1~4차로 분류하되 분류의 단계가 유연한 표준 직무분류체계를 새롭게 구축했다. 본 연구는 일부 전문가의 직관이 아닌 직종 간 연관분석을 통해 데이터를 기반으로 직종 간 맵핑을 시도함으로써 시장 수요를 반영하는 새로운 직무분류체계를 제안했다는데 의의가 있다. 다만 본 연구는 데이터 수집 시점이 일시적이기 때문에 시간의 흐름에 따라 변화하는 시장의 수요를 충분히 반영하지 못하는 한계가 있다. 계절적 요인과 주요 공채 시기 등 시간에 따라 시장의 요구하는 변해갈 것이기에 더욱 정확한 매칭을 얻기 위해서는 지속적인 데이터 모니터링과 반복적인 실험이 필요하다. 본 연구 결과는 향후 SW산업 분야에서 SQF의 개선방향을 제시하는데 활용될 수 있고, SW산업 분야에서 성공을 경험삼아 타 산업으로 확장 이전될 수 있을 것으로 기대한다.
재난 유형의 복합화 및 불규칙성이 날로 늘고 있는 가운데 다양한 자연적 인문적 요인에 의하여 문화재가 파괴되고 손상되는 사례가 빈번해짐에 따라 보다 적극적인 사전 예방적 차원에서의 문화재 보존 관리 필요성이 높아지고 있다. 이에 문화재청은 문화재의 체계적인 보존 관리를 위해 2005년 12월 정기조사를 법제화하였고, 최근에는 법령을 개정하여 조사 주기를 5년에서 3년으로 단축하는 한편, 정기조사 대상을 등록문화재까지 확대하는 등 제도적으로 문화재 보존 관리 역량을 강화하고자 노력하고 있다. 한편 시 도지정문화재의 정기조사는 조례에 따라 광역자치단체 중심으로 시행하도록 되어 있는데, 서울특별시의 경우 도심에 위치한 문화재가 많고 탐방 수요가 높아 상대적으로 예방적 차원의 관리가 더욱 중요함에 따라 2008년 조례를 개정해 정기조사의 법적 근거를 마련하고, 2016년에서 2018년까지 시지정문화재 전체를 대상으로 정기조사를 실시하였다. 이에 개별 문화재를 중심으로 진행된 조사의 결과를 취합하고 종합적인 관리 현황을 진단함으로써 보다 효과적인 관리방안을 마련하기 위한 검토가 필요한 시점이다. 따라서 본 연구는 서울특별시 지정문화재에 대하여 3개년(2016~2018) 동안 추진된 정기조사 결과를 중심으로 종합적인 관리 실태를 점검함으로써 성과 및 한계를 진단하고 개선방안을 모색하는 한편, 서울특별시가 추진 중인 통합 관리 시스템에 기초 DB 탑재를 위한 방안을 제언하였다. 구체적으로 정기조사 운영 지침상의 조사 서식을 준용하되 시지정문화재의 특성을 고려하여 조사 서식의 유형을 재분류하고 세분화하였다. 또한 조사 범위 및 방식에 있어 일관성 있고 구체적인 정보 기술을 위한 매뉴얼을 개발하였다. 이를 토대로 정기조사 결과를 분석한 바 조사 대상 문화재 총 521건 가운데 401건(77.0%)은 전반적으로 보존 관리 상태가 양호하였고, 102건(19.6%)은 주의관찰, 정밀진단, 수리 등 별도의 조치가 필요한 것으로 확인되었다. 이에 대한 조치로 관리 상태 및 시급성에 따라 중점 관리 대상을 선정하여 우선적으로 관리하는 방안을 제안하였다. 향후 본 연구를 기초로 보다 합리적이고 체계적인 문화재 보존 관리 계획의 수립 및 추진을 도모하는 한편, 중장기적으로 서울특별시가 추진하고 있는 통합 관리 시스템에 기초 DB를 효과적으로 제공함으로써 사전 예방적이고 효율적인 문화재 관리 체계의 구축을 통한 안전하고 지속가능한 문화재 보호의 토대가 마련될 수 있기를 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
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제 13 조 (홈페이지 저작권)
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제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
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제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
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제 6 장 손해배상 및 기타사항
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제 19 조 (관할 법원)
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[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.