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        연구보고서
        공개강의

        머신 러닝을 이용한 주택 가격 예측력 비교

        • 저자

          배성완

        • 발행사항

          용인 : 단국대학교 대학원, 2019

        • 학위논문사항

          학위논문(박사) -- 단국대학교 대학원 , 도시계획 및 부동산학과 부동산학 전공 , 2019. 8

        • 발행연도

          2019

        • 작성언어

          한국어

        • DDC

          711 판사항(23)

        • 발행국(도시)

          경기도

        • 기타서명

          Forecasting Property Prices Using the Machine Learning Methods: Model Comparisons

        • 형태사항

          xii, 177 p. : 삽화 ; 30cm.

        • 일반주기명

          단국대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
          지도교수:유정석
          참고문헌 : p.151-158

        • UCI식별코드

          I804:11017-000000194350

        • 소장기관

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            머신 러닝은 인공지능 기술의 한 분야로서 하드웨어의 발전과 함께 예측의 정확성을 향상시킬 수 있는 새로운 알고리즘이 개발되면서 주목받고 있다. 머신 러닝은 데이터를 이용한 학습을 기반으로 하는데, 최근 실거래자료, 매물자료와 같은 다양하고 방대한 부동산 데이터에 대한 접근 또는 수집이 가능하다는 점은 부동산 가격에 대한 예측에 있어서 머신 러닝의 활용 가능성이 높음을 시사하고 있다.
            본 연구에서는 머신 러닝을 이용한 주택 가격 예측을 시도하여, 머신 러닝의 실제 활용 가능성을 검토하였다. 분석방법은 서포트 벡터 머신(Support Vector Machine, SVM), 앙상블 모형(Ensenble Model)인 랜덤 포레스트(Random Forest, RF)와 그래디언트 부스팅 회귀 트리(Gradient Boosting Regression Tree, GBRT), 딥 러닝(Deep Learning) 방법인 심층신경망(Deep Neural Networks, DNN)과 LSTM(Long Short Term Momory networks)을 활용하였다.
            본 연구에서는 주택 가격의 예측이 주택가격지수 작성과 주택가격지수 예측에 활용이 가능하다는 점을 고려하여 다음의 3가지 실증분석을 시도하였다.
            첫째, 머신 러닝을 이용하여 서울특별시 강남구와 경기도 고양시 일산서구의 아파트 가격을 예측하였고 이를 통해 과세 가격 산정 업무에 있어서 머신 러닝의 활용 가능성을 검토하였다. 분석결과 SVM, RF, GBRT, DNN과 같은 머신 러닝 방법이 다중회귀분석보다 예측력이 우수한 것으로 나타났다. 머신 러닝에 의해 추정된 과세 가격은 실제 과세 가격보다 거래 가격을 더 잘 반영하고 있으며, 과세 형평성 요건도 충족하고 있는 것으로 나타났다.
            둘째, ‘머신 러닝에 의해 추정된 표본 주택 가격’을 기반으로 서울특별시 강남구의 주택가격지수 작성을 시도하였다. 주택가격지수 작성에는 제본스 지수(Jevons Index) 방법을 이용하였다. 분석결과, 표본 주택 가격 추정시 활용되는 훈련 데이터의 범위에 따라 SVM 지수, RF 지수, GBRT 지수 및 DNN 지수는 변동성이 달라지는 것으로 나타났다. SVM 지수, RF 지수, GBRT 지수 및 DNN 지수는 KAB 지수 및 실거래가격지수와 비교적 유사한 추세를 보이고 있으며, 더 큰 변동성을 갖는 것으로 나타났다.
            셋째, 머신 러닝 방법인 SVM, RF, GBRT, DNN 및 LSTM과 시계열분석 모형인 자기회귀이동평균모형(AutoRegressive Integrated Moving Average model, ARIMA), 벡터자기회귀모형(Vector AutoRegression model, VAR), 베이지언 벡터자기회귀모형(Bayesian Vector AutoRegression model, BVAR)을 이용하여 아파트 매매실거래가격지수를 추정하고, 모형 간 예측력을 비교하였다. 시계열분석 모형보다 머신 러닝 방법의 예측력이 우수한 것으로 나타났다. 시계열분석 모형은 안정적인 시장 상황에서는 의미 있는 예측결과를 보여주고 있으나 외부충격이나 구조적 변화로 인한 불안정한 시장 상황에서는 예측력이 급격히 낮아지는 것으로 나타났다. 반면, 머신 러닝 방법은 불안정한 시장 상황에서도 의미 있는 예측력을 보여주는 것으로 나타났다.
            본 연구는 머신 러닝이 부동산 가격 산정에 있어서 효율성을 증진하고, 기존 주택가격지수의 문제점을 보완하며, 부동산 시장 예측의 정확성을 향상시키는 데 기여할 수 있음을 확인하였다는 점에서 의의를 갖는다.

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            Machine learning is garnering attention as one of the artificial intelligence technologies since new algorithms have been developed with the advancement of hardware, which could improve prediction accuracy. Machine learning is based on learning from data and highly applicable to predict real estate prices, given the fact that machine learning can access or collect a massive amount of real estate data, including the latest transactions and information about real estate up for sale.
            The purpose of this study is to predict the real estate price using machine learning and analyze its applicability. The analytical methods utilized Support Vector Machine (SVM), Random Forests (RF), and Gradient Boosting Regression Trees (GBRT) from ensemble modeling, and Deep Neural Networks (DNN) and Long Short-Term Memory (LSTM) networks from deep learning.
            In this study, three empirical analyses were attempted, taking into account that forecasting of the housing price could be used to draw up a housing price index and to predict a housing price index.
            First, machine learning was used to estimate apartment prices in Gangnam-gu, Seoul and Ilsanseo-gu, Goyang to determine how applicable machine learning could be in calculating the assessed value of apartments. The results revealed that the machine learning methods, such as SVM, RF, GBRT, and DNN outperformed multiple regression analysis in predictive power. The machine learning-estimated taxable value better reflected the transaction price than the actual taxable value and met the requirements of tax fairness.
            Second, this study attempted to draw up a housing price index for Gangnam-gu, Seoul based on ‘the machine learning-estimated sample housing price.’ The Jevons index was used to create a housing price index. The results showed that the SVM, RF, GBRT, and DNN indices varied depending on the range of training data used in estimating the sample housing price. The SVM, RF, GBRT, and DNN indices had a similar trend to KAB index and the SPI(sales price index) but showed a larger variability.
            Third, this study used machine-learning methods, such as SVM, RF, GBRT, DNN, and LSTM, and time-series analysis models, such as autoregressive integrated moving average (ARIMA) model, vector autoregression (VAR) model, and Bayesian vector autoregression (BVAR) model, to predict the SPI and compare the predictive power among models. The predictive power of the machine learning methods was found to be better than that of the time-series analysis models. Although the time-series analysis models showed significant prediction results in stable market conditions, their predictive power declined sharply in unstable market conditions caused by external shocks or structural changes. By contrast, the machine learning methods displayed significant predictive power even in unstable market conditions.
            This study confirmed that machine learning can enhance efficiency in estimating real estate prices in large volumes, address the problem with the existing thehousingpriceindex, and make great contributions to improve accuracy in predicting the real estate market.

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            목차 (Table of Contents)
            • Ⅰ. 서 론 1
            • 1. 연구의 배경 및 목적 1
            • 1.1 연구의 배경 1
            • 1.2 연구의 목적 3
            • 2. 연구의 범위 및 방법 3
            • 3. 연구의 구성 5
            • Ⅱ. 이론적 고찰 및 선행연구 검토 7
            • 1. 머신 러닝이란? 7
            • 1.1 머신 러닝의 개념 7
            • 1.2 서포트 벡터 머신 11
            • 1.3 앙상블 방법 14
            • 1.3.1 결정트리 모형 14
            • 1.3.2 랜덤 포레스트 16
            • 1.3.3 부스팅 17
            • 1.4 딥 러닝 18
            • 1.4.1 인공신경망 18
            • 1.4.2 심층신경망 26
            • 1.4.3 LSTM 27
            • 1.5 소결 29
            • 2. 머신 러닝을 이용한 부동산 가치 추정 과정 31
            • 3. 머신 러닝의 활용 가능성 판단 기준 33
            • 4. 선행연구 검토 35
            • 4.1 부동산 가격 추정과 관련된 연구 35
            • 4.2 부동산가격지수 산정과 관련된 연구 39
            • 4.3 부동산가격지수 예측과 관련된 연구 45
            • 4.4 선행연구와의 차별성 49
            • Ⅲ. 머신 러닝을 이용한 공동주택 가격 예측 51
            • 1. 공동주택 가격이란? 51
            • 1.1 공동주택 가격의 개념 51
            • 1.2 공동주택 가격의 도입 및 추진 배경 51
            • 1.3 공동주택 공시 대상 현황 52
            • 1.4 공동주택 가격 조사·산정 기준 53
            • 1.5 공동주택 가격 조사·산정 절차 53
            • 1.6 공동주택 가격의 활용 54
            • 2. 분석자료 및 분석방법 55
            • 2.1 분석자료 55
            • 2.2 분석방법 61
            • 3. 분석결과 64
            • 3.1 주택 가격 예측력 비교 64
            • 3.1.1 다중회귀분석 64
            • 3.1.2 머신 러닝 방법별 최적 모형 결정 68
            • 3.1.2.1 SVM 68
            • 3.1.2.2 RF 70
            • 3.1.2.3 GBRT 72
            • 3.1.2.4 DNN 74
            • 3.1.3 모형별 예측력 비교 76
            • 3.1.4 예측력에 대한 변수의 중요도 78
            • 3.1.5 변수 선택 및 훈련/시험 데이터 비중에 따른 예측력 변화 80
            • 3.2 추정 과세 가격의 실거래가반영률 및 형평성 분석 82
            • 4. 소결 89
            • Ⅳ. 머신 러닝 가격 기반 주택가격지수 작성 91
            • 1. 주택가격지수란? 91
            • 1.1 지수의 개념 및 목적, 산정방법 91
            • 1.1.1 지수의 개념 및 목적 91
            • 1.1.2 지수의 산정방법 92
            • 1.2 주택가격지수의 개념 및 목적, 산정방법과 현황 95
            • 1.2.1 주택가격지수의 개념 및 목적 95
            • 1.2.2 주택가격지수의 작성방법 95
            • 1.2.3 주택가격지수의 현황 98
            • 2. 분석자료 및 분석방법 100
            • 2.1 분석자료 100
            • 2.2 분석방법 101
            • 3. 분석결과 104
            • 3.1 표본설계 104
            • 3.2 표본 주택 가격 추정 104
            • 3.3 주택가격지수 작성 106
            • 3.4 지수의 적합성 분석 115
            • 4. 소결 119
            • Ⅴ. 머신 러닝을 이용한 주택가격지수 예측 121
            • 1. 분석자료 및 분석방법 121
            • 1.1 분석자료 121
            • 1.2 분석방법 123
            • 2. 주택가격지수 예측을 위한 시계열분석 모형 결정 125
            • 2.1 단위근검정 125
            • 2.2 ARIMA 모형 126
            • 2.3 VAR 모형 126
            • 2.4 베이지안 VAR 모형 128
            • 3. 주택가격지수 예측을 위한 머신 러닝 방법 결정 130
            • 3.1 SVM 130
            • 3.2 RF 132
            • 3.3 GBRT 133
            • 3.4 DNN 134
            • 3.5 LSTM 136
            • 4. 분석결과 138
            • 4.1 시계열분석 모형 결과 138
            • 4.2 머신러닝 방법 결과 141
            • 5. 소결 145
            • Ⅵ. 결 론 147
            • 1. 연구의 요약 및 시사점 147
            • 2. 연구의 의의 및 한계 149
            • 참고문헌 151
            • 부 록 159
            • 영문요약 175
            더보기
            참고문헌 (Reference) 논문관계도
            • 1 문성은, 장수범, 이종석, 이정혁, "기계학습 및 딥러닝 기술동향", 정보와 통신, 33(11), pp. 49-56, 2016
            • 2 성병희, "Bayesian VAR모형을 이용한 경제전망", 경제분석, 7(2), pp. 59-90, 2001
            • 3 김관영, 손정식, 김용순, "부동산가격 예측모형에 관한 연구", 주택연구, 11(1), pp. 49-75, 2002
            • 4 강태관, 황용근, 정교민, 김양훈, "LSTM 언어모델 기반 한국어 문장 생성", 한국통신 학회논문지, 41(5), pp. 592-601, 2016
            • 5 이세희, 이지형, "RNN을 이용한 고객 이탈 예측 및 분석", 한국컴퓨터정보학회 학술 발표논문집, 24(2), pp. 153-163, 2106
            • 6 오창석, "뉴로 컴퓨터 개론. 내하출판사, 서울", 대한민국, 2000
            • 7 이용만, ", “헤도닉 가격 모형에 대한 소고”,", 부동산학연구, 14(1), pp. 81-87, 2008
            • 8 이관제, "Statistical Machine Learning. (주)교우, 서울", 대한민국, 2017
            • 9 배성완, 유정석, "딥러닝을 이용한 부동산가격지수 예측", 부동산연구, 27(3), pp. 71-86, 2017
            • 10 김대수, "신경망 이론과 응용. 진한엠앰비, 서울", 대한민국, 2001
            • 11 공윤경, 최열, "재건축특성과 공동주택 가격과의 관계", 국토계획, 38(5), pp. 103-113, 2003
            • 12 김근용, "주택가격 예측을 위한 모형설정과 검정", 국토, 197, pp. 54-61, 1998
            • 13 정승, ""Bayesian VAR모형을 이용한 울산경제 예측"", 이슈리포트, 77, pp. 1-26, 2014
            • 14 임성식, "주택가격지수 예측모형에 관한 비교연구", 한국데이터정보과학회지, 25(1), pp. 65-76, 2014
            • 15 금상수, 한광호, 백민석, "천안시 아파트시장의 특징과 가격형성요인", 감정평가학논집, 13(2), pp. 31-41, 2014
            • 16 김정선, 박상훈, 김형순, "SPAR모형을 활용한 토지가격지수 산정과 평가", 부동산학 보, 75, pp. 5-19, 2018
            • 17 김희호, 박세운, "서울 주택가격의 결정요인: 분위수 회귀분석", 주택연구, 21(2), pp. 141-168, 2012
            • 18 신우진, 이상경, "재건축 가능성이 아파트 가격에 미치는 영향", 국토계획, 36(5), pp. 101-110, 2001
            • 19 김갑성, 유예진, 김성환, "주택경기 예측 향상을 위한 시계열모형 구축", 2016년 한국 주택학회 상반기 학술대회 발표자료집, pp. 33-49, 2016
            • 20 김병욱, 이현, 이창무, "반복매매모형을 활용한 아파트 매매가격지수", 부동산학연구, 8(2), pp. 1-19, 2002
            • 21 김경민, "기계학습을 통한 공동주택 가격결정요인 분석", 주거환경, 14(3), pp. 29-44, 2016
            • 22 이성호, 허윤경, 정화미, "신경망을 이용한 개별공시지가산정에 관한 연구", 국토계획, 36(7), pp. 55-66, 2001
            • 23 김성진, 안현철, "기업신용등급 예측을 위한 랜덤 포레스트의 응용", 산업혁신연구, 32(1), pp. 187-211, 2016
            • 24 박기호, 이창로, "단독주택가격 추정을 위한 기계학습 모형의 응용", 대한지리학회지, 51(2), pp. 219-333, 2016
            • 25 이형욱, 이호병, "서울시 주택가격지수의 모형별 예측력 비교 분석", 부동산학보, 38, pp. 215-235, 2009
            • 26 김현재, "서울시 아파트 매매 및 전세가격 결정요인의 분석", 부동산학보, 22, pp. 98-121, 2003
            • 27 이용만, 이상한, "국민은행 주택가격지수의 평활화 현상에 관한 연구", 주택연구, 16(4), pp. 27-47, 2008
            • 28 개앞맵시, "밑바닥부터 시작하는 딥러닝. 한빛미디어(주), 서울", 대한민국, 2017
            • 29 안성만, 정여진, 이재준, 양지헌, "한국어 음소 단위 LSTM 언어모델을 이용한 문장 생성", 지능정보연구, 23(2), pp. 71-88, 2017
            • 30 홍한국, "신경망모형을 이용한 아파트 가격 모형에 관한 연구", 한국산업정보학회 학 술대회논문집, 2009(5), pp. 220-226, 2009
            • 31 이주석, 조주현, ""강남지역과 강북지역의 아파트 가격 결정요인 분석"", 부동산학보, 40, pp. 5-13, 2010
            • 32 강희정, 이창무, "비아파트(연립, 다세대) 중위수지수 산정에 관한 연구", 한국주택학회 학숙대회 발표논문집, 2010(4), pp. 177-193, 2010
            • 33 권도형, 허주성, 한연희, 안채헌, 김주봉, "그래디언트 부스팅을 활용한 암호화폐 가격 동향 예측", 정보처리학회논문지 소프트웨어 및 데이터 공학, 7(10), pp. 387-396, 2018
            • 34 우경, 정승영, ""요인분석을 이용한 아파트가격결정 요인에 관한 연구"", 부동산학보, 37, pp. 237-246, 2009
            • 35 유주연, 장동훈, "서울시 아파트 베타값에 영향을 주는 요인에 관한 연구", 주택연구, 21(1), pp. 59-82, 2012
            • 36 정수연, "제주도 아파트시장의 특성과 가격결정요인에 관한 연구", 부동산학연구, 11(2), pp. 143-155, 2005
            • 37 연규필, "표준주택공시가격 적정성 제고를 위한 기계학습적 접근", 부동산학연구, 21(2), pp. 83-92, 2015
            • 38 송명규, "시간 경과에 따른 아파트가격 결정요인들의 영향력 변화", 부동산학보, 59, pp. 124-138, 2014
            • 39 곽승준, 허세림, "한국주택시장에서의 주택가격지수 산출방법에 관한 연구", 주택연구, 5(1), pp. 1-18, 1997
            • 40 이상엽, 최미화, 이준용, "데이터 마이닝 적용을 통한 아파트 가격 예측에 관한 연구", 국토계획, 42(4), pp. 135-148, 2007
            • 41 배성완, 유정석, "“서울특별시 단독주택 과세 평가의 형평성에 관한 연구”", 감정평가 학논집, 16(1), pp. 91-117, 2017
            • 42 심재헌, "머신러닝 알고리즘을 이용한 부동산가치 산정에 관한 소고", 부동산포커스, 100, pp. 52-58, 2016
            • 43 이상엽, 정원구, "인공신경망을 이용한 공동주택 가격지수 예측에 관한 연구", 주택연 구, 15(3), pp. 39-64, 2007
            • 44 배상영, 조아해, 이상엽, "한강변 입지와 단위세대의 층수가 주택가격에 미치는 영향", 서울도시연구, 19(1), pp. 21-40, 2018
            • 45 김문성, 배형, "주택가격지수의 순환주기변동과 거시경제변수의 영향 분석", 부동산연 구, 25(3), pp. 7-25, 2015
            • 46 남영우, 이정민, "아파트시장예측을 위한 신경망분석 적응가능성에 대한 연구", 건설 관리, 7(2), pp. 162-170, 2006
            • 47 류강민, 한제선, 정상준, 이창무, ""TPL을 이용한 일단위 실거래 가격지수 산정방법에 관한 연구"", 주택연구, 25(2), pp. 5-23, 2017
            • 48 배성완, 유정석, "기계 학습을 이용한 공동주택 가격 추정: 서울 강남구를 사례로", 부동 산학연구, 24(1), pp. 69-85, 2018
            • 49 류강민, 최성호, 이상영, "서울시 단독다가구 연립다세대의 중위수 지수 산정에 관한 연구", 부동산학연구, 18(2), pp. 57-72, 2012
            • 50 박연우, 방두완, "평가기반 아파트가격지수에서의 비대칭 평활화 현상에 관한 연구", 주택연구, 19(2), pp. 23-46, 2011
            • 51 박헌수, "모수적방법과 준모수방법에 의한 주택가격 함수 추정에 관한 연구", 국토계 획, 36(4), pp. 153-165, 2001
            • 52 유정석, 배성완, "머신러닝 방법과 시계열 분석 모형을 이용한 부동산 가격지 수 예측", 주택연구, 26(1), pp. 107-133, 2018
            • 53 김정선, "서울시 주택시장의 군집행동 분석. 박사학위논문, 단국대학교, 경기", 대한민국, 2017
            • 54 유진은, ""랜덤 포레스트 : 의사결정나무의 대안으로서의 데이터 마이닝 기법"", 교육평 가연구, 28(2), pp. 427-448, 2015
            • 55 류강민, 이상영, "S&P/Case-Shiller 반복매매모형을 이용한 주택가격지수 산정에 관한 연구", 주택연구, 18(2), pp. 183-204, 2010
            • 56 유정석, 배성완, "머신러닝을 이용한 공동주택 가격 추정: 서울 강남구 사례를 중심으로", 부동산분석학회 학술발표논문집, 2017(1), pp. 293-309, 2017
            • 57 김정훈, 박헌수, "시공간자기회귀모형을 이용한 서울 아파트가격지수 추정에 관한 연 구", 국토연구, 42, pp. 1-17, 2004
            • 58 송인호, "주택시장과 거시경제의 관계: 주택가격, 금리, 소비, 총생산을 중심 으로", 부 동산ㆍ도시연구, 8(1), pp. 47-65, 2015
            • 59 류강민, 이창무, 박유미, "비선형 회귀분석을 이용한 산술평균 반복매매지수 산정방법 에 관한 연구", 주택연구, 17(4), pp. 259-278, 2009
            • 60 서종덕, "데이터 마이닝 기법을 이용한 환율예측: GARCH와 결합된 랜덤 포레스트 모형", 산업경제연구, 29(5), pp. 1607-1628, 2016
            • 61 민성욱, "딥 러닝을 이용한 주택가격 예측모형 연구, 박사학위논문, 강남대학교, 경기", 대한민국, 2016
            • 62 배성완, 유정석, "표본 주택 가격 기반 부동산 가격지수 산정: 머신 러닝 방법의 활용을 중심으로", 주택연구, 26(4), pp. 53-74, 2018
            • 63 손재영, 함종영, "사전확률분포를 이용한 주택시장 예측모형 비교 연구-Bayesian VAR 모형을 중심으로", 부동산ㆍ도시연구, 8(2), pp. 25-38, 2016
            • 64 방송희, 이해경, "이용만 "경매시장의 주택가격지수 추정에 관한 연구 - 강남3구의 아 파트를 중심으로"", 부동산학연구, 16(2), pp. 101-117, 2010
            • 65 박운선, 임병준, ""헤도닉 가격모형을 활용한 아파트 가격결정요인 분석 : 서울시 및 부산시를 중심으로"", 대한부동산학회지, 28(2), pp. 245-271, 2010
            • 66 이용만, "주택가격지수의 목적과 방법을 둘러싼 쟁점 – 실거래가격에 기초한 지수를 중심으로-", 부동산학연구, 13(3), pp. 147-167, 2007
            • 67 장효상, "기계학습을 이용한 분변성 대장균 발생 예측 평가. 박사학위논문, 군산대학 교, 전라북도", 대한민국, 2018
            • 68 유하연, "통계모형을 이용한 서울시 아파트 매매가 예측 분석. 석사학위논문, 이화여자 대학교, 서울", 대한민국, 2016
            • 69 신동훈, 장희순, "중ㆍ소규모도시의 아파트가격결정요인에 관한 연구 - 춘천지역의 가 격특성분석을 중심으로", 부동산학보, 23, pp. 206-215, 2004
            • 70 이창로, "비모수 공간모형과 앙상블 학습에 기초한 단독주택가격 추정. 박사학위논문, 서울대학교, 서울", 대한민국, 2015
            • 71 김홍중, 최막중, "항공기소음과 고도제한이 아파트가격에 미치는 영향 - 주택의 소비 수요와 투자수요의 관점에서", 국토계획, 52(3), pp. 201-213, 2017
            • 72 정석훈, "기계학습을 이용한 신용카드 고객의 유틸리티 예측 모형의 개발. 박사학위논 문, 고려대학교, 서울", 대한민국, 2008
            • 73 신용천, "머신러닝 기반의 부동산경매 낙찰가 예측 모델에 관한 연구. 석사학위논문, 고려사이버대학교, 서울", 대한민국, 2017
            • 74 나대영, "머신러닝 알고리즘을 이용한 IoT기반 동물복지형 스마트 팜 기술 연구. 박사 학위논문, 건국대학교, 서울", 대한민국, 2019
            • 75 소병진, "기계학습 기반 범주화 기법을 이용한 다지점 일강수량 모의 모형 개발. 박사 학위논문, 전북대학교, 전주", 대한민국, 2017
            • 76 김달호, 조애정, 서안나, 김재익, ""반복매매모형에 기반한 아파트실거래가격지수의 산 정방식비교 : 표본산정방식과 하위지수 병합방식을 중심으로"", 주택연구, 23(4), pp. 47-71, 2015
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                                    • 이 약관은 한국교육학술정보원(이하 "교육정보원"라 함)이 제공하는 학술연구정보서비스의 웹사이트(이하 "서비스" 라함)의 이용에 관한 조건 및 절차와 기타 필요한 사항을 규정하는 것을 목적으로 합니다.

                                  2. 제 2 조 (약관의 효력과 변경)

                                    1. ① 이 약관은 서비스 메뉴에 게시하여 공시함으로써 효력을 발생합니다.
                                    2. ② 교육정보원은 합리적 사유가 발생한 경우에는 이 약관을 변경할 수 있으며, 약관을 변경한 경우에는 지체없이 "공지사항"을 통해 공시합니다.
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                                  3. 제 3 조 (약관외 준칙)

                                    • 이 약관에 명시되지 않은 사항은 관계 법령에 규정 되어있을 경우 그 규정에 따르며, 그렇지 않은 경우에는 일반적인 관례에 따릅니다.

                                  4. 제 4 조 (용어의 정의)

                                    이 약관에서 사용하는 용어의 정의는 다음과 같습니다.
                                    1. ① 이용자 : 교육정보원과 이용계약을 체결한 자
                                    2. ② 이용자번호(ID) : 이용자 식별과 이용자의 서비스 이용을 위하여 이용계약 체결시 이용자의 선택에 의하여 교육정보원이 부여하는 문자와 숫자의 조합
                                    3. ③ 비밀번호 : 이용자 자신의 비밀을 보호하기 위하여 이용자 자신이 설정한 문자와 숫자의 조합
                                    4. ④ 단말기 : 서비스 제공을 받기 위해 이용자가 설치한 개인용 컴퓨터 및 모뎀 등의 기기
                                    5. ⑤ 서비스 이용 : 이용자가 단말기를 이용하여 교육정보원의 주전산기에 접속하여 교육정보원이 제공하는 정보를 이용하는 것
                                    6. ⑥ 이용계약 : 서비스를 제공받기 위하여 이 약관으로 교육정보원과 이용자간의 체결하는 계약을 말함
                                    7. ⑦ 마일리지 : RISS 서비스 중 마일리지 적립 가능한 서비스를 이용한 이용자에게 지급되며, RISS가 제공하는 특정 디지털 콘텐츠를 구입하는 데 사용하도록 만들어진 포인트

                                2. 제 2 장 서비스 이용 계약

                                  1. 제 5 조 (이용계약의 성립)

                                    1. ① 이용계약은 이용자의 이용신청에 대한 교육정보원의 이용 승낙에 의하여 성립됩니다.
                                    2. ② 제 1항의 규정에 의해 이용자가 이용 신청을 할 때에는 교육정보원이 이용자 관리시 필요로 하는
                                      사항을 전자적방식(교육정보원의 컴퓨터 등 정보처리 장치에 접속하여 데이터를 입력하는 것을 말합니다)
                                      이나 서면으로 하여야 합니다.
                                    3. ③ 이용계약은 이용자번호 단위로 체결하며, 체결단위는 1 이용자번호 이상이어야 합니다.
                                    4. ④ 서비스의 대량이용 등 특별한 서비스 이용에 관한 계약은 별도의 계약으로 합니다.

                                  2. 제 6 조 (이용신청)

                                    1. ① 서비스를 이용하고자 하는 자는 교육정보원이 지정한 양식에 따라 온라인신청을 이용하여 가입 신청을 해야 합니다.
                                    2. ② 이용신청자가 14세 미만인자일 경우에는 친권자(부모, 법정대리인 등)의 동의를 얻어 이용신청을 하여야 합니다.

                                  3. 제 7 조 (이용계약 승낙의 유보)

                                    1. ① 교육정보원은 다음 각 호에 해당하는 경우에는 이용계약의 승낙을 유보할 수 있습니다.
                                      1. 1. 설비에 여유가 없는 경우
                                      2. 2. 기술상에 지장이 있는 경우
                                      3. 3. 이용계약을 신청한 사람이 14세 미만인 자로 친권자의 동의를 득하지 않았을 경우
                                      4. 4. 기타 교육정보원이 서비스의 효율적인 운영 등을 위하여 필요하다고 인정되는 경우
                                    2. ② 교육정보원은 다음 각 호에 해당하는 이용계약 신청에 대하여는 이를 거절할 수 있습니다.
                                      1. 1. 다른 사람의 명의를 사용하여 이용신청을 하였을 때
                                      2. 2. 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재하였을 때

                                  4. 제 8 조 (계약사항의 변경)

                                    이용자는 다음 사항을 변경하고자 하는 경우 서비스에 접속하여 서비스 내의 기능을 이용하여 변경할 수 있습니다.
                                    1. ① 성명 및 생년월일, 신분, 이메일
                                    2. ② 비밀번호
                                    3. ③ 자료신청 / 기관회원서비스 권한설정을 위한 이용자정보
                                    4. ④ 전화번호 등 개인 연락처
                                    5. ⑤ 기타 교육정보원이 인정하는 경미한 사항

                                3. 제 3 장 서비스의 이용

                                  1. 제 9 조 (서비스 이용시간)

                                    • 서비스의 이용 시간은 교육정보원의 업무 및 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간(00:00-24:00)을 원칙으로 합니다. 다만 정기점검등의 필요로 교육정보원이 정한 날이나 시간은 그러하지 아니합니다.

                                  2. 제 10 조 (이용자번호 등)

                                    1. ① 이용자번호 및 비밀번호에 대한 모든 관리책임은 이용자에게 있습니다.
                                    2. ② 명백한 사유가 있는 경우를 제외하고는 이용자가 이용자번호를 공유, 양도 또는 변경할 수 없습니다.
                                    3. ③ 이용자에게 부여된 이용자번호에 의하여 발생되는 서비스 이용상의 과실 또는 제3자에 의한 부정사용 등에 대한 모든 책임은 이용자에게 있습니다.

                                  3. 제 11 조 (서비스 이용의 제한 및 이용계약의 해지)

                                    1. ① 이용자가 서비스 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 온라인으로 교육정보원에 해지신청을 하여야 합니다.
                                    2. ② 교육정보원은 이용자가 다음 각 호에 해당하는 경우 사전통지 없이 이용계약을 해지하거나 전부 또는 일부의 서비스 제공을 중지할 수 있습니다.
                                      1. 1. 타인의 이용자번호를 사용한 경우
                                      2. 2. 다량의 정보를 전송하여 서비스의 안정적 운영을 방해하는 경우
                                      3. 3. 수신자의 의사에 반하는 광고성 정보, 전자우편을 전송하는 경우
                                      4. 4. 정보통신설비의 오작동이나 정보 등의 파괴를 유발하는 컴퓨터 바이러스 프로그램등을 유포하는 경우
                                      5. 5. 정보통신윤리위원회로부터의 이용제한 요구 대상인 경우
                                      6. 6. 선거관리위원회의 유권해석 상의 불법선거운동을 하는 경우
                                      7. 7. 서비스를 이용하여 얻은 정보를 교육정보원의 동의 없이 상업적으로 이용하는 경우
                                      8. 8. 비실명 이용자번호로 가입되어 있는 경우
                                      9. 9. 일정기간 이상 서비스에 로그인하지 않거나 개인정보 수집․이용에 대한 재동의를 하지 않은 경우
                                    3. ③ 전항의 규정에 의하여 이용자의 이용을 제한하는 경우와 제한의 종류 및 기간 등 구체적인 기준은 교육정보원의 공지, 서비스 이용안내, 개인정보처리방침 등에서 별도로 정하는 바에 의합니다.
                                    4. ④ 해지 처리된 이용자의 정보는 법령의 규정에 의하여 보존할 필요성이 있는 경우를 제외하고 지체 없이 파기합니다.
                                    5. ⑤ 해지 처리된 이용자번호의 경우, 재사용이 불가능합니다.

                                  4. 제 12 조 (이용자 게시물의 삭제 및 서비스 이용 제한)

                                    1. ① 교육정보원은 서비스용 설비의 용량에 여유가 없다고 판단되는 경우 필요에 따라 이용자가 게재 또는 등록한 내용물을 삭제할 수 있습니다.
                                    2. ② 교육정보원은 서비스용 설비의 용량에 여유가 없다고 판단되는 경우 이용자의 서비스 이용을 부분적으로 제한할 수 있습니다.
                                    3. ③ 제 1 항 및 제 2 항의 경우에는 당해 사항을 사전에 온라인을 통해서 공지합니다.
                                    4. ④ 교육정보원은 이용자가 게재 또는 등록하는 서비스내의 내용물이 다음 각호에 해당한다고 판단되는 경우에 이용자에게 사전 통지 없이 삭제할 수 있습니다.
                                      1. 1. 다른 이용자 또는 제 3자를 비방하거나 중상모략으로 명예를 손상시키는 경우
                                      2. 2. 공공질서 및 미풍양속에 위반되는 내용의 정보, 문장, 도형 등을 유포하는 경우
                                      3. 3. 반국가적, 반사회적, 범죄적 행위와 결부된다고 판단되는 경우
                                      4. 4. 다른 이용자 또는 제3자의 저작권 등 기타 권리를 침해하는 경우
                                      5. 5. 게시 기간이 규정된 기간을 초과한 경우
                                      6. 6. 이용자의 조작 미숙이나 광고목적으로 동일한 내용의 게시물을 10회 이상 반복하여 등록하였을 경우
                                      7. 7. 기타 관계 법령에 위배된다고 판단되는 경우

                                  5. 제 13 조 (서비스 제공의 중지 및 제한)

                                    1. ① 교육정보원은 다음 각 호에 해당하는 경우 서비스 제공을 중지할 수 있습니다.
                                      1. 1. 서비스용 설비의 보수 또는 공사로 인한 부득이한 경우
                                      2. 2. 전기통신사업법에 규정된 기간통신사업자가 전기통신 서비스를 중지했을 때
                                    2. ② 교육정보원은 국가비상사태, 서비스 설비의 장애 또는 서비스 이용의 폭주 등으로 서비스 이용에 지장이 있는 때에는 서비스 제공을 중지하거나 제한할 수 있습니다.

                                  6. 제 14 조 (교육정보원의 의무)

                                    1. ① 교육정보원은 교육정보원에 설치된 서비스용 설비를 지속적이고 안정적인 서비스 제공에 적합하도록 유지하여야 하며 서비스용 설비에 장애가 발생하거나 또는 그 설비가 못쓰게 된 경우 그 설비를 수리하거나 복구합니다.
                                    2. ② 교육정보원은 서비스 내용의 변경 또는 추가사항이 있는 경우 그 사항을 온라인을 통해 서비스 화면에 공지합니다.

                                  7. 제 15 조 (개인정보보호)

                                    1. ① 교육정보원은 공공기관의 개인정보보호에 관한 법률, 정보통신이용촉진등에 관한 법률 등 관계법령에 따라 이용신청시 제공받는 이용자의 개인정보 및 서비스 이용중 생성되는 개인정보를 보호하여야 합니다.
                                    2. ② 교육정보원의 개인정보보호에 관한 관리책임자는 학술연구정보서비스 이용자 관리담당 부서장(학술정보본부)이며, 주소 및 연락처는 대구광역시 동구 동내로 64(동내동 1119) KERIS빌딩, 전화번호 054-714-0114번, 전자메일 privacy@keris.or.kr 입니다. 개인정보 관리책임자의 성명은 별도로 공지하거나 서비스 안내에 게시합니다.
                                    3. ③ 교육정보원은 개인정보를 이용고객의 별도의 동의 없이 제3자에게 제공하지 않습니다. 다만, 다음 각 호의 경우는 이용고객의 별도 동의 없이 제3자에게 이용 고객의 개인정보를 제공할 수 있습니다.
                                      1. 1. 수사상의 목적에 따른 수사기관의 서면 요구가 있는 경우에 수사협조의 목적으로 국가 수사 기관에 성명, 주소 등 신상정보를 제공하는 경우
                                      2. 2. 신용정보의 이용 및 보호에 관한 법률, 전기통신관련법률 등 법률에 특별한 규정이 있는 경우
                                      3. 3. 통계작성, 학술연구 또는 시장조사를 위하여 필요한 경우로서 특정 개인을 식별할 수 없는 형태로 제공하는 경우
                                    4. ④ 이용자는 언제나 자신의 개인정보를 열람할 수 있으며, 스스로 오류를 수정할 수 있습니다. 열람 및 수정은 원칙적으로 이용신청과 동일한 방법으로 하며, 자세한 방법은 공지, 이용안내에 정한 바에 따릅니다.
                                    5. ⑤ 이용자는 언제나 이용계약을 해지함으로써 개인정보의 수집 및 이용에 대한 동의, 목적 외 사용에 대한 별도 동의, 제3자 제공에 대한 별도 동의를 철회할 수 있습니다. 해지의 방법은 이 약관에서 별도로 규정한 바에 따릅니다.

                                  8. 제 16 조 (이용자의 의무)

                                    1. ① 이용자는 서비스를 이용할 때 다음 각 호의 행위를 하지 않아야 합니다.
                                      1. 1. 다른 이용자의 이용자번호를 부정하게 사용하는 행위
                                      2. 2. 서비스를 이용하여 얻은 정보를 교육정보원의 사전승낙없이 이용자의 이용이외의 목적으로 복제하거나 이를 출판, 방송 등에 사용하거나 제3자에게 제공하는 행위
                                      3. 3. 다른 이용자 또는 제3자를 비방하거나 중상모략으로 명예를 손상하는 행위
                                      4. 4. 공공질서 및 미풍양속에 위배되는 내용의 정보, 문장, 도형 등을 타인에게 유포하는 행위
                                      5. 5. 반국가적, 반사회적, 범죄적 행위와 결부된다고 판단되는 행위
                                      6. 6. 다른 이용자 또는 제3자의 저작권등 기타 권리를 침해하는 행위
                                      7. 7. 기타 관계 법령에 위배되는 행위
                                    2. ② 이용자는 이 약관에서 규정하는 사항과 서비스 이용안내 또는 주의사항을 준수하여야 합니다.
                                    3. ③ 이용자가 설치하는 단말기 등은 전기통신설비의 기술기준에 관한 규칙이 정하는 기준에 적합하여야 하며, 서비스에 장애를 주지 않아야 합니다.

                                  9. 제 17 조 (자동화된 접근 및 시스템 보호)

                                    1. ① 이용자는 교육정보원의 사전 허락 없이 매크로, 봇, 스크립트, 스크래퍼 등 자동화된 수단을 이용하여 다음 각 호의 행위를 해서는 안 됩니다.
                                      1. 1. 계정정보를 이용하여 로그인을 시도하거나 로그인한 후 개인정보 또는 이용권한이 제한된 정보를 수집하는 행위
                                      2. 2. 아이피(IP) 주소를 지속적으로 변경·은폐하거나 CAPTCHA, 접근통제, 인증, 이용량 제한 등 기술적 보호조치를 우회·무력화하는 행위
                                      3. 3. 통상적인 이용 범위를 벗어난 대량·반복 요청, 다운로드 또는 수집으로 서비스에 부하를 주거나 안정적인 운영을 방해하는 행위
                                      4. 4. 사전 승인 없이 취약점 진단·스캔·침투·코드 삽입을 시도하거나 비공개 데이터에 접근하는 행위
                                    2. ② 교육정보원이 제공하는 오픈API, 공개적으로 허용한 자동수집 방법 또는 별도 계약에 따른 이용은 해당 이용조건과 기술적 제한을 준수하는 범위에서 허용됩니다. 관계 법령이 명시적으로 허용하는 이용은 그 법령에서 정한 범위에 따릅니다.
                                    3. ③ 교육정보원은 자동화된 접근으로 서비스의 보안·안정성 또는 제3자의 권리가 침해될 우려가 있는 경우 접속 차단, 세션 종료, API 키 제한 등 필요한 임시 보호조치를 할 수 있습니다. 계정 이용제한 또는 계약 해지는 제18조에 따릅니다.

                                4. 제 4 장 서비스 이용 요금

                                  1. 제 18 조 (이용요금)

                                    1. ① 서비스 이용료는 기본적으로 무료로 합니다. 단, 민간업체와의 협약에 의해 RISS를 통해 서비스 되는 콘텐츠의 경우 각 민간 업체의 요금 정책에 따라 유료로 서비스 합니다.
                                    2. ② 그 외 교육정보원의 정책에 따라 이용 요금 정책이 변경될 경우에는 온라인으로 서비스 화면에 게시합니다.

                                5. 제 5 장 마일리지 정책

                                  1. 제 19 조 (마일리지 정책의 변경)

                                    1. ① RISS 마일리지는 2017년 1월부로 모두 소멸되었습니다.
                                    2. ② 교육정보원은 마일리지 적립ㆍ사용ㆍ소멸 등 정책의 변경에 대해 온라인상에 공지해야하며, 최근에 온라인에 등재된 내용이 이전의 모든 규정과 조건보다 우선합니다.

                                6. 제 6 장 저작권

                                  1. 제 20 조 (게재된 자료에 대한 권리)

                                    서비스에 게재된 자료에 대한 권리는 다음 각 호와 같습니다.
                                    1. ① 게시물에 대한 권리와 책임은 게시자에게 있으며, 교육정보원은 게시자의 동의 없이는 이를 영리적 목적으로 사용할 수 없습니다.
                                    2. ② 게시자의 사전 동의가 없이는 이용자는 서비스를 이용하여 얻은 정보를 가공, 판매하는 행위 등 서비스에 게재된 자료를 상업적 목적으로 이용할 수 없습니다.

                                7. 제 7 장 이의 신청 및 손해배상 청구 금지

                                  1. 제 21 조 (이의신청금지)

                                    이용자는 교육정보원에서 제공하는 서비스 이용시 발생되는 어떠한 문제에 대해서도 무료 이용 기간 동안은 이의 신청 및 민원을 제기할 수 없습니다.

                                  2. 제 22 조 (손해배상청구금지)

                                    이용자는 교육정보원에서 제공하는 서비스 이용시 발생되는 어떠한 문제에 대해서도 무료 이용 기간 동안은 교육정보원 및 관계 기관에 손해배상 청구를 할 수 없으며 교육정보원은 이에 대해 책임을 지지 아니합니다.

                                8. 부칙

                                  이 약관은 2000년 6월 1일부터 시행합니다.

                                9. 부칙(개정 2005. 5. 31)

                                  이 약관은 2005년 5월 31일부터 시행합니다.

                                10. 부칙(개정 2010. 1. 1)

                                  이 약관은 2010년 1월 1일부터 시행합니다.

                                11. 부칙(개정 2010. 4 1)

                                  이 약관은 2010년 4월 1일부터 시행합니다.

                                12. 부칙(개정 2017. 1 1)

                                  이 약관은 2017년 1월 1일부터 시행합니다.

                                한국교육학술정보원 학술연구정보서비스(RISS)
                                개인정보 처리방침

                                알기쉬운 개인정보 처리방침 QR코드 알기쉬운
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                                • · 개인정보 처리방침 작성지침에 따라 모호한 표현 수정, 개인정보 처리 목적, 항목 및 법적 근거 구체화
                                • · 「개인정보 보호법」 개정에 따른 본인대상정보전송요구권 행사 방법 안내
                                • · 2025년 기관 개인정보 보호수준 평가 결과 추가

                                한국교육학술정보원은 정보주체의 자유와 권리 보호를 위해 「개인정보 보호법」 및 관계 법령이 정한 바를 준수하여, 적법하게 개인정보를 처리하고 안전하게 관리하고 있습니다. 이에 「개인정보 보호법」 제30조에 따라 정보주체에게 개인정보 처리에 관한 절차 및 기준을 안내하고, 이와 관련한 고충을 신속하고 원활하게 처리할 수 있도록 하기 위하여 다음과 같이 개인정보 처리방침을 수립·공개합니다.

                                주요 개인정보 처리 표시(라벨링)

                                목    차

                                처리목적 제1조(개인정보의 처리 목적)
                                한국교육학술정보원은 개인정보를 다음의 목적을 위해 처리합니다. 처리하고 있는 개인정보는 다음의 목적 이외의 용도로는 이용되지 않으며, 이용 목적이 변경되는 경우에는 「개인정보 보호법」 제18조에 따라 별도의 동의를 받는 등 필요한 조치를 이행할 예정입니다.
                                1. 회원 가입 및 관리
                                     - 회원 가입 의사 확인, 회원제 서비스 제공에 따른 본인 식별・인증, 회원자격 유지・관리, 서비스
                                       부정 이용 방지, 만 14세 미만 아동의 개인정보 처리 시 법정대리인의 동의 여부 확인, 각종 고지・
                                       통지, 고충처리 목적으로 개인정보를 처리합니다.
                                2. 서비스 제공
                                     - 콘텐츠 제공, 맞춤형서비스 제공, 문헌배송 및 결제, 요금정산 서비스 제공
                                3. 서비스 개선
                                     - 신규 서비스 개발 및 특화
                                     - 통계학적 특성에 따른 서비스 제공 및 광고 게재, 이벤트 정보 전달 및 참여 기회 제공
                                     - 서비스 이용에 대한 통계
                                보유 기간제2조(개인정보의 처리 및 보유 기간)
                                ① 처리기간 및 보유 기간: 회원 탈퇴 시까지
                                ② 다만, 다음의 사유에 해당하는 경우에는 해당 사유 종료시 까지 정보를 보유 및 열람합니다.
                                     ▶ 신청 중인 서비스가 완료 되지 않은 경우
                                          - 보존 이유 : 진행 중인 서비스 완료(예:원문복사 등)
                                          - 보존 기간 : 서비스 완료 시까지
                                          - 열람 예정 시기 : 수시(RISS에서 신청된 서비스의 처리내역 및 진행상태 확인 요청 시)
                                     ▶ 관련법령에 의한 정보보유 사유 및 기간
                                          - 대금결제 및 재화 등의 공급에 관한 기록 :

                                5년

                                (「전자상거래 등에서의 소비자보호에 관한
                                            법률」 제 6조 및 시행령 제 6조)
                                          - 소비자의 불만 또는 분쟁 처리에 관한 기록 :

                                3년

                                (「전자상거래 등에서의 소비자보호에 관한
                                            법률」 제 6조 및 시행령 제 6조)
                                처리 항목제3조(처리하는 개인정보의 항목)
                                ① 한국교육학술정보원은 서비스 제공을 위해 필요 최소한의 범위에서 개인정보를 수집・이용합니다.
                                     ▶ 정보주체의 동의를 받지 않고 처리하는 개인정보 항목
                                          1. 회원 서비스 운영
                                            - 법적 근거:「개인정보 보호법」제15조 제1항 제4호(계약 이행)
                                            - 수집·이용 항목: ID, 비밀번호, 이름, 생년월일, 신분(직업구분), 이메일, 소속분야보호자 성명
                                              (어린이회원), 보호자 이메일(어린이회원)
                                          2. 주문 및 결제 처리
                                            - 법적 근거:「전자상거래 등에서의 소비자보호에 관한 법률」 제6조 및 같은 법 시행령 제6조
                                            - 수집·이용 항목: ID, 비밀번호, 이름, 주소
                                     ▶ 정보주체의 동의를 받아 처리하는 개인정보 항목
                                          1. 기관회원서비스
                                            - 수집·이용 항목: 소속기관명, 학과/부서명, 학번/직원번호, 전화번호, 주소
                                          2. 문헌복사·대출 서비스
                                            - 수집·이용 항목: 전화번호, 주소
                                          3. 장애인 복지서비스
                                            - 수집·이용 항목: 건강정보(장애인 여부)
                                     ▶ 자동수집항목 : IP주소, ID, 서비스 이용기록, 방문기록
                                개인 정보제4조(개인정보파일 등록 현황) 개인정보파일 검색(privacy.go.kr)
                                개인정보파일의 명칭 수집·이용 근거 수집·이용 목적 수집·이용 항목 보유·이용기간
                                [학술연구정보
                                서비스 이용자
                                가입정보]                                		 「개인정보 보호법」
                                제15조 제1항
                                제4호(계약 이행)                                		 회원 서비스
                                운영                                		 ID, 비밀번호,
                                이름, 생년월일,
                                신분(직업구분),
                                이메일, 소속분야,
                                보호자
                                성명(어린이회원),
                                보호자
                                이메일(어린이회원)                                		 회원탈퇴시
                                까지
                                「전자상거래
                                등에서의
                                소비자보호에 관한
                                법률」 제6조 및 같은
                                법 시행령 제6조                                		 주문 및 결제
                                처리                                		 ID, 비밀번호,
                                이름, 주소                                		 5년
                                제3자 제공제5조(개인정보의 제3자 제공)
                                ① 한국교육학술정보원은 정보주체의 개인정보를 제1조(개인정보의 처리 목적)에서 명시한 범위 내에서
                                     만 처리하며, 정보주체의 동의, 법률의 특별한 규정 등 「개인정보 보호법」 제17조 및 제18조에 해당
                                     하는 경우에만 개인정보를 제3자에게 제공하고 그 이외에는 정보주체의 개인정보를 제3자에게 제공하
                                     지 않습니다.
                                ② 한국교육학술정보원은 원활한 서비스 제공을 위해 다음의 경우「개인정보 보호법」제17조 제1항 제1호에
                                     따라 정보주체의 동의를 얻어 필요 최소한의 범위로만 제공합니다.
                                     - 복사/대출 배송 서비스를 위해서 아래와 같이 개인정보를 제공합니다.
                                          1. 개인정보 제공 대상 : 제공도서관
                                          2. 개인정보 제공 목적 : 복사/대출 서비스 제공
                                          3. 개인정보 제공 항목 : 이름, 전화번호, 이메일
                                          4. 개인정보 보유 및 이용 기간 : 신청건 발생일 후 5년
                                          5. 관련 근거: 정보주체의 동의
                                처리 위탁제6조(개인정보 처리업무의 위탁)
                                ① 한국교육학술정보원은 원활한 개인정보 업무처리를 위하여 다음과 같이 개인정보 처리업무를 위탁하고
                                     있습니다.
                                     - 위탁하는 업무 내용 : 회원 개인정보 처리
                                     - 수탁업체명 : (주)퓨처누리, (주)에프엔디지, (주)프로토마
                                     - 위탁기간 : 2025년 1월 1일 부터 2026년 12월 31일 까지(※위탁계약 종료 후, 즉시 파기 예정)
                                ② 한국교육학술정보원은 위탁계약 체결 시 「개인정보 보호법」 제26조에 따라 위탁업무 수행 목적 외
                                     개인정보 처리금지, 안전성 확보조치, 재위탁 제한, 수탁자에 대한 관리·감독, 손해배상 등 책임에 관한
                                     사항을 계약서 등 문서에 명시하고, 수탁자가 개인정보를 안전하게 처리하는지를 감독하고 있습니다.

                                     1. 위탁업무의 목적 및 범위
                                     2. 위탁업무 수행 목적 외 개인정보의 처리 금지에 관한 사항
                                     3. 기술적·관리적 보호조치에 관한 사항
                                     4. 재위탁 제한에 관한 사항
                                     5. 수탁기관 및 재수탁기관에 대한 관리·감독, 손해배상 등 책임에 관한 사항

                                ③ 「개인정보 보호법」 제26조 제6항에 따라 수탁자가 당사의 개인정보 처리업무를 재위탁하는 경우
                                     한국교육학술정보원의 동의를 받고 있습니다.
                                ④ 위탁업무의 내용이나 수탁자가 변경될 경우에는 지체없이 본 개인정보 처리방침을 통하여 공개하도록 하겠습니다.
                                파기제7조(개인정보의 파기 절차 및 방법)
                                ① 한국교육학술정보원은 개인정보 보유기간의 경과, 처리목적 달성 등 개인정보가 불필요하게 되었을
                                     때에는 지체없이 해당 개인정보를 파기합니다.
                                ② 정보주체로부터 동의받은 개인정보 보유기간이 경과하거나 처리목적이 달성되었음에도 불구하고
                                     다른 법령에 따라 개인정보를 계속 보존하여야 하는 경우에는, 해당 개인정보를 별도의 데이터베이스
                                     (DB)로 옮기거나 보관장소를 달리하여 보존합니다.
                                ※ 다른 법령에 따라 보존하는 개인정보의 항목과 보존 근거는 '제2조 개인정보의 처리 및 보유기간'
                                     항목에서 확인 가능
                                ③ 개인정보 파기의 절차 및 방법은 다음과 같습니다.
                                     1. 파기절차: 한국교육학술정보원은 파기 사유가 발생한 개인정보를 선정하고, 한국교육학술정보원의
                                     개인정보 보호책임자의 승인을 받아 개인정보를 파기합니다.
                                     2. 파기방법: 한국교육학술정보원은 전자적 파일 형태로 기록・저장된 개인정보는 기록을 재생할 수
                                     없도록 파기하며, 종이 문서에 기록・저장된 개인정보는 분쇄기로 분쇄하거나 소각하여 파기합니다.
                                정보주체의 권리의무제8조(정보주체와 법정대리인의 권리·의무 및 그 행사 방법)
                                ① 정보주체(만 14세 미만인 경우에는 법정대리인을 말함)는 한국교육학술정보원에 대해 언제든지
                                     개인 정보 열람・정정・삭제・처리정지 및 철회 요구, 자동화된 결정에 대한 거부 또는 설명 요구 등의
                                     권리를 행사(이하 “권리 행사”라 함)할 수 있습니다.
                                ② 권리 행사는 한국교육학술정보원에 대해 「개인정보 보호법」 시행령 제41조 제1항에 따라 서면, 전자
                                     우편, 모사전송(FAX) 등을 통하여 하실 수 있으며, 한국교육학술정보원은 이에 대해 지체없이 조치
                                     하겠습니다.
                                     - 정보주체는 언제든지 홈페이지 ‘설정 > 내 정보’에서 개인정보를 직접 조회・수정・삭제할 수 있습니다.
                                     - 정보주체는 언제든지 ‘회원탈퇴’를 통해 개인정보의 수집 및 이용 동의 철회가 가능합니다.
                                개인정보(열람, 정정·삭제, 처리정지, 동의철회) 요구서 양식 다운로드

                                ③ 권리 행사는 정보주체의 법정대리인이나 위임을 받은 자 등 대리인을 통하여 하실 수도 있습니다.
                                     이 경우 “개인정보 처리 방법에 관한 고시” 별지 제11호 서식에 따른 위임장을 제출하셔야 합니다.
                                위임장 양식 다운로드

                                ④ 정보주체가 개인정보 열람 및 처리 정지를 요구할 권리는 「개인정보 보호법」 제35조 제4항 및
                                     제37조 제2항에 의하여 제한될 수 있습니다.
                                ⑤ 다른 법령에서 그 개인정보가 수집 대상으로 명시되어 있는 경우에는 해당 개인정보의 삭제를 요구할
                                     수 없습니다.
                                ⑥ 자동화된 결정이 이루어진다는 사실에 대해 정보주체의 동의를 받았거나, 계약 등을 통해 미리 알린
                                     경우, 법률에 명확히 규정이 있는 경우에는 자동화된 결정에 대한 거부는 인정되지 않으며 설명 및 검토
                                     요구만 가능합니다.
                                     - 또한 자동화된 결정에 대한 거부・설명 요구는 다른 사람의 생명・신체・재산과 그 밖의 이익을 부당하게
                                     침해할 우려가 있는 등 정당한 사유가 있는 경우에는 그 요구가 거절될 수 있습니다.
                                ⑦ 한국교육학술정보원은 권리 행사를 한 자가 본인이거나 정당한 대리인인지를 확인합니다.
                                ⑧ 한국교육학술정보원은 권리 행사를 아래의 부서에 할 수 있습니다. 한국교육학술정보원은 정보주체의
                                     권리 행사가 신속하게 처리되도록 노력하겠습니다.
                                     ▶ 개인정보 열람 등 청구 접수・처리 부서
                                        부서명 : 교육학술데이터본부/학술진흥부
                                        담당자 : 길원진 연구원
                                        이메일 : giltizen@keris.or.kr
                                        전화번호 : 053-714-0149
                                        팩스번호 : 053-714-0194
                                ⑨ 정보주체는 개인정보 열람, 정정·삭제, 처리정지에 대한 조치에 불만이 있거나 이의가 있을 경우에는
                                     이의 신청서를 작성하여 개인정보 보호담당자에게 이의제기를 할 수 있습니다. "한국교육학술정보원"은
                                     이의 제기를 받은 날로부터 10일 이내에 이의제기 내용을 검토한 후, 그 결과에 따라 조치하고 개인정보
                                     (열람, 정정, 삭제, 처리정지)요구에 대한 결과 통지서에 따라 정보주체에게 안내드리겠습니다.
                                개인정보 열람 등 결정 이의신청서 양식 다운로드

                                ⑩ 정보주체는 제8항의 열람청구 접수 · 처리부서 이외에, 개인정보보호위원회 ‘개인정보보호 포털’
                                     웹사이트(www.privacy.go.kr)를 통하여 개인정보 열람청구를 할 수 있습니다.
                                     ▶ 개인정보보호 포털 → 개인서비스 → 정보주체 권리행사 → 개인정보 열람 등 요구
                                정보주체의 개인정보 열람, 정정·삭제, 처리정지 요구 절차

                                ⑪ 한국교육학술정보원은 「개인정보 보호법」 시행령 제42조의2 제1항에 따른 본인대상정보전송자
                                     로서, 정보주체는 다음의 방법 및 절차에 따라 자신의 정보를 본인에게 전송해 줄 것을 요구할 수
                                     있습니다.
                                     - 전송요구대상정보: 회원정보, 서비스 이용내역
                                     - 전송요구방법: 1:1문의하기, 전자우편 등을 통한 민원 접수
                                     - 전송방법: 민원 접수 시 정보주체가 지정한 전자우편으로 안전하게 전송
                                     - 전송현황 확인 방법: 담당부서(☎ 053-714-0149, E-mail: giltizen@keris.or.kr)를 통해 처리현황
                                       확인 가능
                                안전성확보조치제9조(개인정보의 안전성 확보조치)
                                ① 한국교육학술정보원은 개인정보의 안전성 확보를 위해 다음과 같은 조치를 취하고 있습니다.
                                     1. 내부관리계획의 수립 및 시행 : “한국교육학술정보원”은 개인정보의 안전성 확보조치 기준에 따라
                                     내부관리계획을 수립 및 시행하고 있으며, 매년 업무 기본계획을 수립하여 개인정보를 보다 안전하게
                                     관리할 수 있는 체계를 마련하고 있습니다.
                                     2. 개인정보취급자 지정의 최소화 및 교육 : 개인정보취급자의 지정을 최소화하고 정기적인 교육을
                                     시행 하고 있습니다.
                                     3. 개인정보에 대한 접근 제한 : 개인정보를 처리하는 데이터베이스시스템에 대한 접근권한의 부여,
                                     변경, 말소를 통하여 개인정보에 대한 접근을 통제하고, 침입차단시스템과 침입방지 시스템을
                                     운영하여 외부로부터의 접근을 통제하고 있습니다.
                                     4. 접속기록의 보관 및 위·변조 방지 : 개인정보처리시스템에 접속한 기록을 개인정보의 안전성확보
                                     조치 기준에 따라 안전하게 기록·보관 하고 있습니다.
                                     5. 개인정보의 암호화 : 정보주체의 개인정보는 암호화 되어 저장 및 관리되고 있습니다. 또한 중요한
                                     데이터는 저장 및 전송 시 암호화하여 사용하는 등 별도의 보안조치를 하고 있습니다.
                                     6. 해킹 등에 대비한 기술적 대책 : “한국교육학술정보원”은 해킹이나 컴퓨터 바이러스 등에 의한 개인
                                     정보 유출을 막기 위하여 보안프로그램을 설치하고 주기적인 갱신·점검을 하고 있으며, 외부로부터의
                                     접근이나 통제된 구역에 시스템을 설치하여 기술적·물리적으로 안전하게 관리하고 있습니다.
                                     7. 비인가에 대한 출입 통제 : 개인정보를 보관·관리하는 개인정보시스템 및 자료 등을 별도에 물리적
                                      보관 장소에 두고 있으며, 이에 대한 출입통제 절차를 수립, 운영하고 있습니다.
                                     8. 법령에서 규정하고 있는 사항 이외에도 다양한 개인정보보호 활동(개인정보 인식제고 자료 개발·보
                                     급, 개인정보 관련 인증 취득 등)을 통하여 정보주체의 개인정보를 안전하게 관리하고 있습니다.
                                자동화 수집제10조(개인정보 자동 수집 장치의 설치·운영 및 거부)
                                ① 한국교육학술정보원은 사용자에게 개별적인 서비스와 편의를 제공하기 위해 이용정보를 저장하고
                                     수시로 불러오는 ‘쿠키(cookie)’를 사용합니다.
                                ② 쿠키는 웹사이트 운영에 이용되는 서버(http)가 정보주체의 브라우저에 보내는 소량의 정보이며 정보
                                     주체의 PC 또는 모바일에 저장됩니다.
                                ③ 정보주체는 웹 브라우저 옵션 설정을 통해 쿠키 허용, 차단 등의 설정을 할 수 있습니다. 다만, 쿠키
                                     저장을 거부할 경우 맞춤형 서비스 이용에 어려움이 발생할 수 있습니다.
                                     ▶ 웹 브라우저에서 쿠키 허용/차단
                                       - 크롬(Chrome): 웹 브라우저 오른쪽 상단 ‘⁝’ 선택 > 새 시크릿 창(단축키: Ctrl+Shift+N)
                                       - 엣지(Edge): 웹 브라우저 오른쪽 상단 ‘···’ 선택 > 새 InPrivate 창(단축키: Ctrl+Shift+N)
                                     ▶ 모바일 브라우저에서 쿠키 허용/차단
                                       - 크롬(Chrome): 모바일 브라우저 오른쪽 상단 ‘⁝’ 선택 > 새 시크릿 탭
                                       - 사파리(Safari): 모바일 기기 설정 > 앱 > 사파리(Safari) > 고급 > 모든 쿠키 차단
                                       - 삼성 인터넷: 모바일 브라우저 아래쪽 ‘탭’ 아이콘 선택 > 비밀 모드 켜기 > 시작
                                개인정보보호책임자제11조(개인정보 보호책임자)
                                ① 한국교육학술정보원은 개인정보 처리에 관한 업무를 총괄해서 책임지고, 개인정보 처리와 관련한
                                     정보 주체의 불만처리 및 피해구제 등을 위하여 아래와 같이 개인정보 보호책임자를 지정하고
                                     있습니다.
                                구분 담당자 연락처
                                KERIS 개인정보 보호책임자 정보보호본부 안재호 - 이메일 : jinuk@keris.or.kr
                                - 전화번호 : 053-714-0158
                                - 팩스번호 : 053-714-0195
                                KERIS 개인정보 보호담당자 개인정보보호부 송진욱
                                RISS 개인정보 보호책임자 교육학술데이터본부 정광훈 - 이메일 : giltizen@keris.or.kr
                                - 전화번호 : 053-714-0149
                                - 팩스번호 : 053-714-0194
                                RISS 개인정보 보호담당자 학술진흥부 길원진
                                ② 정보주체는 한국교육학술정보원의 서비스(또는 사업)을 이용하시면서 발생한 모든 개인정보 보호
                                     관련 문의, 불만처리, 피해구제 등에 관한 사항을 개인정보 보호책임자 및 담당부서로 문의 할 수
                                     있습니다. 한국교육학술정보원은 정보주체의 문의에 대해 답변 및 처리해드릴 것입니다.
                                열람 청구제12조(개인정보의 열람청구를 접수·처리하는 부서)
                                ① 자체 개인정보 열람청구 접수ㆍ처리 창구
                                     부서명 : 교육학술데이터본부/학술진흥부
                                     담당자 : 길원진 연구원
                                     이메일 : giltizen@keris.or.kr
                                     전화번호 : 053-714-0149
                                     팩스번호 : 053-714-0194
                                ② 개인정보 열람청구 접수ㆍ처리 창구
                                     - 개인정보보호 포털 웹사이트(www.privacy.go.kr)
                                     - 개인정보보호 포털 → 개인서비스 → 정보주체 권리행사 → 개인정보 열람 등 요구(본인확인을 위한
                                       휴대전화·아이핀(I-PIN) 등이 있어야 함)
                                권익침해 구제제13조(정보주체의 권익침해에 대한 구제방법)
                                ① 정보주체는 개인정보침해로 인한 구제를 받기 위하여 개인정보분쟁조정위원회, 한국인터넷진흥원
                                   개인정보침해신고센터 등에 분쟁해결이나 상담 등을 신청할 수 있습니다. 이 밖에 기타 개인정보
                                   침해의 신고, 상담에 대하여는 아래의 기관에 문의하시기 바랍니다.

                                   1. 개인정보분쟁조정위원회 : (국번없이) 1833-6972(www.kopico.go.kr)
                                   2. 개인정보침해신고센터 : (국번없이) 118(privacy.kisa.or.kr)
                                   3. 대검찰청 : (국번없이) 1301 (www.spo.go.kr)
                                   4. 경찰청 : (국번없이) 182 (ecrm.cyber.go.kr)

                                ② 한국교육학술정보원은 정보주체의 개인정보자기결정권을 보장하고, 개인정보침해로 인한 상담 및
                                   피해 구제를 위해 노력하고 있으며, 신고나 상담이 필요한 경우 아래의 담당부서로 연락해 주시기 바랍
                                   니다.
                                   ▶ 개인정보 관련 고객 상담 및 신고
                                      부서명 : 학술진흥부
                                      담당자 : 길원진 연구원
                                      연락처 : ☎053-714-0149 / (Mail) giltizen@keris.or.kr / (Fax) 053-714-0194
                                ③ 「개인정보 보호법」제35조(개인정보의 열람), 제36조(개인정보의 정정·삭제), 제37조(개인정보의
                                   처리정지 등)의 규정에 의한 요구에 대하여 공공기관의 장이 행한 처분 또는 부작위로 인하여 권리
                                   또는 이익의 침해를 받은 자는 행정심판법이 정하는 바에 따라 행정심판을 청구할 수 있습니다.
                                   ▶ 중앙행정심판위원회 : (국번없이) 110 (www.simpan.go.kr)
                                처리방침 변경제14조(추가적인 이용ㆍ제공 판단기준)
                                ① 한국교육학술정보원은 「개인정보 보호법」제15조제3항 및 제17조제4항에 따라 「개인정보
                                   보호법 시행령」 제14조의2에 따른 사항을 고려하여 정보주체의 동의 없이 개인정보를 추가적으로
                                   이용 · 제공할 수 있습니다.
                                ② 이에 따라 한국교육학술정보원은 정보주체의 동의 없이 추가적인 이용 · 제공을 하는 경우, 본 개인
                                   정보처리방침을 통해 아래와 같은 추가적인 이용 · 제공을 위한 고려사항에 대한 판단기준을 안내
                                   드리겠습니다.
                                     ▶ 개인정보를 추가적으로 이용 · 제공하려는 목적이 당초 수집 목적과 관련성이 있는지 여부
                                     ▶ 개인정보를 수집한 정황 또는 처리 관행에 비추어 볼 때 추가적인 이용 · 제공에 대한 예측
                                          가능성이 있는지 여부
                                     ▶ 개인정보의 추가적인 이용 · 제공이 정보주체의 이익을 부당하게 침해하는지 여부
                                     ▶ 가명처리 또는 암호화 등 안전성 확보에 필요한 조치를 하였는지 여부
                                개인정보 보호수준 평가 결과제15조(개인정보 보호수준 평가 결과)
                                ① 한국교육학술정보원은 정보주체의 개인정보를 안전하게 관리하기 위해 「개인정보 보호법」
                                     제11조의2에 따라 매년 개인정보보호위원회에서 실시하는 공공기관 개인정보 보호수준 평가를
                                     받고 있습니다.
                                ② 한국교육학술정보원은 2025년도 개인정보 보호수준 평가에서 ‘A’ 등급을 획득하였습니다.
                                ③ 한국교육학술정보원은 개인정보보호 교육 실시, 수탁업체 관리·감독, 개인정보 접속기록 관리 강화
                                     등을 통해 개인정보 유출 방지를 위해 노력하고 있습니다.
                                처리방침 변경제16조(개인정보 처리방침의 변경)
                                ① 한국교육학술정보원은 「개인정보 보호법」제30조에 따라 개인정보 처리방침을 변경하는 경우
                                     정보주체가 쉽게 확인할 수 있도록 홈페이지에 공개하고 변경이력을 관리하고 있습니다.
                                     ‣ 이 개인정보 처리방침은 2026. 8. 20. 부터 적용됩니다.
                                     ‣ 이전의 개인정보 처리방침은 상단에서 확인할 수 있습니다.

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                                (참조 : RISS 이용약관 및 개인정보처리방침)

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