농업기상재해 조기경보시스템에서는 일 최대순간 풍속에 과수의 낙과 피해 임계풍속을 대입하여 농작물의 풍해 위험을 예측, 자원농가에게 제공하고 있다. 강풍의 위험 예측확률을 높이기 위한 방법으로써, 기존 방식에서 '안전'으로 분류된 데이터들 중 실제로는 풍해위험이 있는 경우를 찾아내는 인공신경망 이항분류 기법을 도입하였다. 학습데이터는 전라남북도와 경북 및 경남 일부지역의 총 210개소 기상청 종관 및 방재기상관측지점에서 수집된 2019년 전체 일별 풍속자료이며, 최적 모델 도출을 위한 검증데이터는 동일지점의 2020년 1월 1일~12월 12일 자료를, 인공신경망 기법 사용 전/후의 풍해위험예측 성능 평가는 2020년 12월 13일~2021년 2월 18일까지의 자료를 사용하였다. 풍해위험 임계풍속은 과수의 낙과 피해기준으로 주로 사용되고 있는 11m/s를 설정하였다. 또한 2020년 동일 기간의 일 최대순간풍속 실측값으로 Weibull 분포를 작성한 후, 추정값과 임계풍속간의 편차를 이용하여 누적확률값을 계산, 풍해 경보에서 한 단계 낮은 주의보를 판단하고 인공신경망 기법 적용 결과와 비교하였다. 평가기간 중 기존의 풍해 위험 탐지확률은 65.36%였으나 인공신경망 기법으로 재분류 과정을 거친 후 93.62%로 크게 개선되었다. 반면, 오보율이 함께 증가되어(13.46% → 37.64%), 전반적인 정확도는 감소하였다. 한편 Weibull 분포를 이용하여 풍해주의보 구간을 두었을 때는 정확도 83.46%으로 인공신경망 기법에 비해 전반적인 예측 정확도는 더 높았던 반면 위험 탐지확률은 88.79%로 더 낮게 나타났다. 따라서, 상대적으로 위험예보의 미예측이 중대한 문제가 되는 사례에서 인공신경망 방식이 유용할 것으로 보인다.
흰개미는 산림생태계의 분해자로 중요한 역할을 담당하지만 목조건축물과 농작물의 중요 피해 요인으로 막대한 경제적 피해를 입힌다. 현재 국내에서는 지중흰개미 2종이 서식하는 것으로 보고되어 있으며 기후변화와 산림비옥화, 산림과 인접한 문화재의 입지적 특성 등과 맞물려 목조건축문화재의 흰개미 피해가 전국적으로 나타나고 있다. 지중흰개미는 땅 속이나 목재 내부에 서식하며 땅 속으로 이동하여 지면과 인접한 기둥 하부, 하인방 등을 통해 목조건축물로 유입된다. 흰개미 피해를 입은 목부재는 내부가 공동화되어 문화재 고유의 진정성을 훼손할 뿐 아니라 재료의 강도 저하로 인해 구조적 안정성 또한 저해되므로, 흰개미 피해가 발생하기 전 예방하는 것이 중요하다. 현재 흰개미 방제와 피해 예방을 위해 국내에서는 훈증, 토양 처리, 군체 제거 등 화학적 처리 방법들이 주로 활용되고 있다. 외국에서는 흰개미 피해 예방을 위해 화학적 약제 처리와 함께 흰개미가 목조건축물로 유입되는 것을 물리적으로 차단하는 물리적 장벽이 활용되고 있다. 물리적 장벽은 흰개미가 통과하지 못하는 망이나 입자 등을 건물 하부, 배관 주변, 건물 가장자리나 외벽과 내장재 사이 등에 설치하는 방법으로 설치 후 장기간 효력이 유지되며 약제를 사용하지 않는 친환경 방식이라는 장점이 있다. 물리적 장벽의 적용을 위해서는 흰개미 종의 생태적 특성에 대한 연구가 선행되어야 한다. 이에 본 연구에서는 국내 전역에 서식하는Reticulitermes Speratus kyushuensis를 대상으로 각 계급별 통과 가능한 최소 직경을 확인하고자 하였다. 통로가 0.1mm 단위로 좁아지는 아크릴 평면 실험 장치를 이용하여 흰개미 계급별로 통과할 수 있는 최소 직경을 평가한 결과, 일흰개미는 0.7mm, 병정흰개미는 0.9mm, 2차 생식흰개미는 1.1mm까지 통과할 수 있었으며 일흰개미의 머리 높이가 최소 통과 직경을 결정하는데 있어 중요한 요인임을 확인하였다. 이 결과는 향후 흰개미 피해 예방을 위해 망 형태의 물리적 장벽을 적용할 때 각 눈의 최대 크기를 결정하는 기준으로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
겨울철 제설제 사용이 증가함에 따라 제설제가 사용된 고속도로변의 농작물에 대한 피해사례가 증가하고 있다. 국내 다양한 제설제가 제설목적으로 사용되고 있지만 작물에 미치는 영향에 대한 연구는 제한적이다. 따라서 본 연구는 국내에서 사용되는 6종의 제설제가 유채의 출아에 미치는 영향을 비교하여 작물에 미치는 제설제의 영향을 비교 평가하고자 수행되었다. NaCl, CaCl2 또는 MgCl2으로 구성된 5개의 염화물계 제설제와 1개의 비염화물계 제설제(SM-3)를 유채 파종 직후 6 처리농도(0. 25, 50, 100, 200, 400 mM)로 처리한 후 출아개체수를 조사하였다. 유채의 출아는 제설제 종류에 관계없이 제설제 농도가 증가함에 따라 현저히 감소하였는데 비염화물계 보다 염화물계 제설제 처리구에서 높은 출아억제가 확인되었다. 제설제 농도에 따른 출아율을 log-logistic 모델에 적용하여 비선형회귀 분석을 실시한 결과 50% 출아를 억제하는 농도인 GR50값이 비염화물계인 SM-3는 47.1 mM이고, 염화물계 제설제는 30.7 mM (PC-10)에서 37.5 mM (ES-1)로 비염화물계 제설제와 염화물계 제설제간 9.6 mM ~ 16.4 mM의 차이를 보였으나 염화물계 제설제간 차이는 크지 않음을 확인하였다. 본 연구의 결과는 유채의 출아 특성 평가가 작물에 대한 제설제의 잠재적 피해를 예측할 수 있는 유용한 평가방법임을 시사한다.
본 연구는 국내 사정에 적합한 스마트팜 기술 전략을 ICT 기술의 국내 사정에 적합한 차별화를 중심으로 제안하고자 했다. 해외 농산업 선진국의 경우 각 나라의 지형적 특성, 농산업 특성, 국민 수요 특성 등을 전반적으로 반영한 특정 단계 개발에 주력함을 확인했으나, 국내 스마트팜의 경우 해외 기술을 여과 없이 수용하여 국내사정에 적합한 기술의 선별적 개발이 수행되지 않음을 확인했다. 따라서, 본 연구는 국내 농촌 인구의 급격한 감소, 인구 고령화, 농작물 가격 경쟁력 상실, 휴경지 증가, 경지 이용률 감소 등 문제에 따라, 차후 스마트팜 ICT 기술 개발 방향성을 품질 좋은 농산물을 창출하여 가격 경쟁력을 갖추기 위한 성능의 우수함, 노동인구 고령화에 따른 사용의 용이성, 영세한 경영규모에 적합한 경제성 등에 주목하여 스마트팜을 추진해야 함을 제시했다. 첫째, 경제성 차원에서 영세농가(1차) 경영환경에 필요한 기능들만 선별하여 ICT 기술을 구성하고, 이들과 원활한 의사소통 체계를 ICT 기술에 적용하여 실제 농가에서 필요로 하는 기능을 점차적으로 업데이트함으로써 비용 감소에 일조할 수 있음을 제안했다. 둘째, 성능차원에 있어서는 국내 고령화 인구에 적합한 빅데이터 난이도 조절, 이들에게 적합한 언어사용, 이들의 예측 성향을 반영한 알고리즘 설정 등 ICT의 의사소통 기능 개선에 주목한다면 작동 정확성을 증대할 수 있음을 제안했다. 셋째, 사용용이성 차원이다. 6차산업(1차(농업,임업)+2차(농수산물가공)+3차(서비스,농어촌체험,유통)) 발전을 위한 ICT 기술에 기반한 스마트팜은 특정 명령어에 따라 동작을 수행하는 바, 특정 명령에 빅데이터에 근거한 추론을 통한 추가적 기능들이 자동적으로 수반될 것과, 각 지역적 환경에 맞춤화된 빅데이터 구성에 기반한 장치를 미리 세팅, 표준화하여 사용용이성을 촉진할 수 있음을 최종 제시했다.
기상청은 농작물의 생육 및 관개를 비롯한 여러 농경활동에 미치는 토양수분의 중요성을 인식하고, 전국 11개 농업기상 관측지점에서 관측을 수행하고 있다. 그러나 이 자료가 폭넓게 활용되지 못하고 있어 우선적으로 관측자료의 신뢰도를 확보할 필요가 있다. 이 연구에서는 현업 토양수분 자료의 정확도를 검증하고, 품질 향상을 위해 적용할 보정식을 개발하는데 목표를 두었다. 먼저 관측 노장의 토양을 채취하여 토양수분함량에 영향을 미치는 용적밀도, 용적수분함량, 토성 및 보수력 등의 물리적 성질을 분석하였다. 토성은 대부분의 관측지점에서 모래가 주성분인 사양토 또는 양질사토로 분류되었으며, 1.5 g/cm3 내외의 용적밀도를 나타냈다. 미사와 점토 함량이 상대적으로 높았던 능주와 익산 지점은 용적밀도와 보수력도 다른 곳보다 더 높게 나타난 것으로 볼 때, 토성과 용적밀도, 보수력 사이에 밀접한 연관성이 있는 것으로 판단된다. 자체 설계·제작한 '레퍼런스 토양수분 관측시스템'에 이러한 관측지 토양의 특성을 반영하여 레퍼런스 센서로 사용할 EnviroSCAN 모델의 실험실 보정이 이루어졌다. 보정 작업은 load cell에서 측정한 무게 변화로부터 계산된 토양수분함량과 보정할 센서의 측정값을 비교하는 방식으로 진행되었으며, 제조사의 default 보정식에 대해 추가 보정의 필요성은 없는 것으로 결정되었다. 보정이 완료된 레퍼런스 센서와 현업 센서의 비교 관측 실험이 11개 각 지점에서 3회 이상 실시되었다. 전반적으로 레퍼런스 센서와 현업 센서의 측정값이 변화하는 패턴은 유사하게 나타났지만, 현업 센서가 레퍼런스 센서에 비해 상대적으로 토양수분을 과소평가하는 지점이 많았다. 두 센서 간의 편차는 장기간 건조 상태가 지속될 경우 일정한 추세를 유지하지만, 강수가 빈번한 시기에는 그 양상이 복잡해지는 특징이 있다. 비교 관측 실험의 결과를 바탕으로 각 기간별로 두 센서에 의해 관측된 자료의 범위와 평균을 이용하여 지점 및 깊이별 선형보정식을 개발하였다. 이 보정식을 수원 지점에 시범적으로 적용하여 뚜렷한 개선효과를 확인하였다. 또한 연속데이터에 보정식을 적용할 수 있도록 보정식이 산출되지 않은 기간의 구체적인 보정값 산정 방법도 제시하였다. 이 연구의 결과를 종합해 보면, 모든 관측지점에 대해 1년에 2회 정도의 주기적인 보정 작업이 토양수분 관측자료의 품질 향상을 위해 필수적인 것으로 판단된다.
한국은 국토의 약 63%가 산림으로 구성되어 있고, 16%가 농경지로 구성되어 있어 도심에서 발생하는 NOx가 산림지역과 농경지에서 발생하는 BVOCs와 결합하여 오존을 생성할 가능성이 높다. 그래서 본 연구에서는 한국의 자연 식생 BVOCs 배출을 추정하기 위해 MODIS의 토지피복 자료와 엽면적지수 자료를 이용하여 입력자료를 생성한 후 MEGAN 모델로 BVOCs의 주요 배출 물질인 이소프렌과 모노테르펜을 대상으로 2012년 6월 한 달 간 모델링을 실시하였다. 그 결과, 해당기간 동안 이소프렌은 10,495 ton, 모노테르펜은 2,709 ton이 배출되었다. 기존 국내에서 BEIS와 CORINAR를 이용하여 연구된 이소프렌의 배출량은 약 24,000 ton, 모노테르펜은 25,000 ton으로 나타났는데, 본 연구와 배출량 차이가 나타난 주된 이유는 모델 알고리즘 차이와 모델 구동 시점에서의 일사량과 기온 등 기상 조건의 차이에 의한 것으로 추정된다. 그리고 모델링 결과와 측정 값의 비교를 위하여, 6월 11일부터 12일까지 이틀 간에 걸쳐, 한국 태화산에서 활엽수의 이소프렌과 침엽수의 모노테르펜 챔버 측정 값을 항공라이다와 방형구 식생자료를 기반으로 산정된 엽생체량 값을 이용하여 산림 단위의 BVOCs 배출량으로 환산하였다. 태화산 지역에서의 MEGAN 모델과 측정 간 BVOCs 배출량을 비교한 결과, 시간적인 배출 경향은 유사했으나 이소프렌은 MEGAN 모델에서 최대 6.4배 정도 배출량이 높게 나타났고, 모노테르펜은 최대 5.6배 정도 배출량이 높게 나타났다. MODIS에서 제공되는 토지피복 자료가 한국의 토지피복 특성을 잘 반영하지 못함에도 불구하고 MEGAN 모델링 결과가 측정 값과 다른 모델에 비해 상대적으로 큰 차이를 보이지 않은 것은 MEGAN 내에 기온, 일사량 등에 의해 식생의 BVOCs 배출량을 변환시키는 파라미터들이 현실을 비교적 적절하게 반영하고 있는 것으로 사료된다. 본 연구는 국내의 BVOCs 배출량을 MEGAN 모델을 활용하여 산정하였고, 산림지에서의 실측 자료와 비교를 통해 배출량을 평가하였다는데 의의가 있으며, 산림과 대기 간의 BVOCs 상호작용 연구에 작은 도움이 될 것으로 기대된다. 국내 BVOCs 배출량을 더 정확하게 추정하기 위해서는 지형과 식생의 특성을 더욱 최신으로 반영한 토지피복 및 엽면적지수 자료의 이용, 그리고 수목 및 농작물 등과 같이 개별 식생에 따른 배출계수 등의 대한 연구가 향후에 심도 있게 이루어져야 할 것이다.
농업기상재해 조기경보시스템에서 모의되는 농장 규모 풍속 예측자료의 추정오차를 개선하기 위해, 농촌진흥청 농업기상관측망의 2020년 1~12월 풍속 관측자료와 해당 지점에 대한 조기경보시스템 모의 풍속을 이용하여, 87지점 일 8시간대(00, 03, 06 … 21시) 각각 풍속 추정오차를 종속변수로, 추정풍속을 독립변수로 하는 일차 회귀식(Y=aX+b)을 도출하였다. 상관계수가 0.5를 초과하였을 때는 회귀식을 풍속 보정식으로 활용하고, 상관계수가 0.5 이하일 때는 회귀식 대신 해당 지점 및 시간대의 ME를 보정값으로 대체하였다. 풍속 모형을 전국적으로 적용할 수 있도록 87지점×8개 시간의 회귀계수 a와 b, 상관계수 R과 ME 값으로 거리역산가중법으로 공간내삽하여 250m 격자해상도의 분포도를 제작하였다. 모형의 검증을 위하여 회귀계수 a와 b, 상관계수 R과 ME 공간내삽 분포도로 부터 농산촌 지역 13개 기상관측지점의 격자값을 추출하고, 13곳의 2019년 1~12월의 조기경보시스템 모의 풍속(00, 03, 06 … 21시)를 보정한 다음, 기존 추정 풍속과 함께 추정오차를 비교하였다. 검증 지점 풍속의 평균 ME는 0.68m/s에서 보정 후 0.45m/s로 감소하였으며, 평균 RMSE는 1.30m/s에서 1.05m/s로 감소하였다. 조기경보시스템의 풍속은 전 시간대에서 모두 과대 추정되고 있는데, 보정 기법을 적용한 후에는 15시 경을 제외하고 모두 과대추정 경향이 감소하여 ME가 약 33%, RMSE는 19.2% 더 개선되었다. 농업기상재해 조기경보시스템에서 농작물의 풍해 위험 판단은 일 8회의 풍속 평균값으로부터 도출된 일 최대순간풍속을 기반으로 하는데, 풍속의 과대모의 현상을 개선하여 강풍 위험 경보의 오보를 감소시킬 것으로 기대된다.
포장에서 잡초의 발생은 농작물의 생산량을 크게 떨어트리는 원인 중 하나이고 SSWM을 기반으로 잡초를 변량 방제하기 위해서 잡초의 발생 위치, 밀도 그리고 이를 정량화하는 것은 필수적이다. 본 연구에서는 2020년의 국립식량과학원에서 잡초 피해를 입은 옥수수 포장의 영상데이터를 무인항공기를 활용해서 수집하였고 이를 배경과 옥수수로 분리하여 딥러닝 기반 영상 분할 모델 제작을 위한 학습데이터를 획득하였다. DeepLabV3+, U-Net, Linknet, FPN의 4가지의 영상 분할 네트워크들의 옥수수의 검출 정확도를 평가하기 위해 픽셀정확도, mIOU, 정밀도, 재현성의 지표를 활용해서 정확도를 검증하였다. 검증 결과 DeepLabV3+ 모델이 0.76으로 가장 높은 mIOU를 나타냈고, 해당 모델과 식물체의 녹색 영역과 배경을 분리하는 지수인 ExGR을 활용해서 잡초의 면적을 정량화, 시각화하였다. 이러한 연구의 결과는 무인항공기로 촬영된 영상을 활용해서 넓은 면적의 옥수수 포장에서 빠르게 잡초의 위치와 밀도를 특정하고 정량화하는 것으로 잡초의 밀도에 따른 제초제의 변량 방제를 위한 의사결정에 도움이 될 것으로 기대한다.
항공방제, 특히 무인헬기에 의한 병해충 방제작업은 작업 자체의 편리성, 기동성, 생력 방제, 생산비 절감, 농촌 노동력 완화, 넓은 면적에 적기 일제 방제, 긴급 추가방제시의 효과 등(Nakashima 등, 2002) 유리한 측면이 많아 일본에서는 이용실적이 급격히 증가하는 추세이다. 우리나라에서도 1960년대 말 대여한 유인헬기로 김제, 김포, 김해 등지에서 이삭도열병과 이화명충에 대한 방제작업을 실시하여(식물환경연구소, 1970) 방제효율, 약해 문제 등 장단점을 비교적 상세히 검토하였다. 그 후 항공방제에 대한 적용약제 선발시험이 실시되었으나(농촌진흥청 2002~'03) 무인헬기에 의한 포장에서의 방제시험은 본 시험이 첫 단계라 생각된다. 본 시험 결과 잎도열병과 잎집무늬마름병의 발생정도가 초기에는 대체적으로 균일한 편이었으나 1차 방제 후의 정도에 차이가 있는 것은 약효의 측면도 있으나 고온 저습 상태의 지속, 벼의 성장에 따른 기주체 저항력의 증가, 포장별 비배관리에 따른 복합적인 요인이 작용했기 때문이라 생각된다. 예를 들어 포장 2의 경우 금년에는 시비를 하지 않았으나 벼의 생육상태와 번무도를 볼 때 전년도까지 많은 량의 질소질 비료가 투여 되었던 것으로 추측된다. 따라서 우수한 약제를 사용하더라도 과비상태에서는 병 발생이 많기 때문에(Kim 등, 1985) 약제방제 효과는 미흡하기 마련이다. 금년도 시험을 실시한 5개의 포장은 각각 다른 농가포장을 이용했기 때문에 무인헬기에 의한 방제효과를 단적으로 판정하기는 어려운 실정이다. 무인헬기에 의한 병해충 방제효과는 벼 뿐 아니라 잡초(農林水産航空協會, 2003), 채소류, 과수, 산림병해충에 대하여 실용성이 입증된 상태지만 우리나라에서 무인헬기를 본격적으로 도입, 방제작업에 활용하기 위해서는 다음 사항들이 고려되어 할 것이다. 1. 동일 포장에서 균일한 경종방법에 의한 시험 2. 병해충의 발생이 다른 기상조건하에서의 연차적 시험 3. 환경영향평가 등 결론적으로 위의 미비점이 보완되어 충분한 연구 자료가 뒷받침 된다면 무인헬기를 이용한 농작물, 산림병해충방제에 획기적인 계기가 마련될 것으로 기대된다.
본 연구는 비닐하우스로 대표되는 시설농업에서의 효과적이고 효율적인 해충방제를 위해 수입 농산물의 검역단계에서 사용되고 있는 훈증물질 중 하나인 에틸포메이트를 적용하여 박과작물인 수박, 멜론, 애호박에 훈증처리 후 작물 및 토양에의 잔류양상을 연구하였다. 이전 연구를 통하여 해충방제에 효과적인 에틸포메이트의 농업적 방제농도를 설정하였으며, 밀폐된 비닐하우스에서 농업적 방제농도의 에틸포메이트를 2시간 동안 훈증처리하였으며 훈증처리 이후 하우스를 완전개방하여 환기를 실시하였다. 훈증처리 30분 후 하우스 내의 에틸포메이트 농도는 4.1~4.3 g m-3로 균일한 농도로 훈증처리가 잘 되었다. 박과작물 및 하우스 내 토양의 잔류분석을 위한 분석법 작성을 위해 표준품을 이용하여 검량선을 작성한 결과 헤드스페이스 샘플러-가스크로마토그래피 기기의 LOD는 100 ng g-1 수준이었으며, LOQ는 300 ng g-1 수준이었다. 각 작물별 및 토양의 검량선의 R2 값은 0.991~0.997의 수준으로 양호하였다. 환기 후 바로 채취한 시료에서는 모두 검출되지 않았거나 LOQ 이하의 수준으로 검출되었으며, 환기 후 3시간 이후의 시료에서는 개화기의 멜론에서만 1,068.9 ng g-1의 에틸포메이트가 검출되었다. 검출된 잔류량의 양상을 종합하여 보았을 때, 환기 직후의 시료에서 검출된 양이 환기 후 3시간 경과된 시료보다 낮은 잔류양상을 보였다. 이는 분석과정에 걸리는 시간차에 의한 실험적 한계에 의한 결과라 할 수 있다. 따라서 이후의 에틸포메이트의 잔류량 분석 연구에 있어 빠른 분해양상을 주된 변화요인으로 고려하여 연구를 진행할 필요성이 요구된다. 위 연구결과를 토대로 하여 검역분야에서 사용중인 에틸포메이트를 농업분야에 적용하여 잔류에 대한 걱정이 없으며, 해충방제에 효과적인 훈증제로 사용할 수 있을 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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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.