이 연구의 목적은 실제 과학수업에서 시선추적과 주의력 검사를 통해 초등학생들의 주의의 특성을 분석하는 것이다. 초등학생들의 주의 과정을 분석하기 위하여 SMI사의 ETG(eye tracker glasses) 이동형 시선추적기를 사용하였고, 샘플링 속도는 30Hz이다. 사전 주의력 검사의 연구대상은 초등학교 6학년 155명이었고, 시선추적의 연구 대상은 초등학교 6학년 남학생 6명이었다. 시선추적의 연구대상자는 모두 과거 안구병력이 없었으며, 안경을 쓰지 않았다. 안구운동 분석은 'BeGaze Mobile Video Analysis Package' 프로그램을 사용하였다. 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 초등학생의 주의력 검사 결과, 선택적 주의와 자기통제는 .316으로 낮은 상관을 보였고, 선택적 주의와 지속적 주의는 .85로 높은 상관을 보였다. 둘째, 선택적 주의와 자기 통제의 상관관계를 기준으로 초등학생들의 주의 유형을 주의형(attentive type), 비주의형(inattentive type), 안이형(easygoing type), 경솔형(hasty type)으로 구분하였다. 셋째, 실제 과학수업에서 초등학생들의 안구운동분석을 통해 초등학생들의 주의는 상향식 주의처리, 하향식 주의처리, 디폴트 모드 네트워크로 구분할 수 있었다. 또한 실제 수업에서 초등학생들의 주의 전환은 다양한 원인으로 인해 빈번히 발생하였다. 초등학생들이 목표 지향적이고 지식에 의존하는 하향식 주의 처리를 못하는 원인은 초점주의 실패로 인한 목표 대상 지각의 실패, 목표 대상에 대한 관련지식의 부재, 관련지식에 대한 유추의 실패 등으로 나타났다. 주의력 검사와 안구운동분석을 종합하여 초등학생의 주의 처리과정을 도식하였다. 이 연구에서 밝힌 초등학생의 주의 특성과 주의 처리과정이 효과적인 교수전략, 교수학습 모형, 교수자료를 개발하는데 기초적인 자료로 활용될 것을 기대한다.
이 연구는 보일의 법칙과 샤를의 법칙에 대한 중학교 1학년 학생들의 인지수준과 배경 요인에 따른 개념 문제 해결력과 수리 문제 해결력을 비교한 것이다. 연구를 위해 개념과 수리 문제 해결력 검사지를 개발하여, 중학생들의 인지수준과 배경 요인에 따른 개념 문제 해결력과 수리 문제 해결력을 비교하고, 기억 보유 효과를 알아보았으며, 어떠한 개념을 가지고 문제를 해결하였는지 분석하였다. 연구 결과, 모든 인지수준에서 개념 문제 해결력이 수리 문제 해결력보다 높았으며, 구체적 조작기와 과도기의 중학생들의 경우 그 차이가 통계적으로 유의미하였다. 개념 문제 해결력과 수리 문제 해결력에 대한 기억 보유 효과 비교에서 형식적 조작기 중학생들은 기억 보유 효과가 있었다. 중학생들의 배경 요인에 따른 개념 문제 해결력과 수리 문제 해결력 비교에서 사교육을 받은 중학생들과 받지 않은 중학생들 사이의 개념 문제 해결력과 수리 문제 해결력에 통계적으로 유의미한 차이는 없었다. 그러나 과학 활동 경험과 과학 관련 진로 희망 여부에서는 과학 활동 경험이 있고 과학 관련 진로를 희망하는 중학생들이 그렇지 않은 중학생들보다 개념 문제 해결력과 수리 문제 해결력이 모두 통계적으로 유의미하게 높았다. 중학생들의 문제 해결 과정을 분석해 본 결과, 거시적인 현상을 단순히 기억하여 과학적 개념에 대한 올바른 이해 없이 문제를 해결하려는 경향이 있었다. 그러므로 중학생들의 비과학적인 개념을 사전에 파악하여 이를 과학적인 개념으로 바꿀 수 있는 교수-학습 전략이 필요하다.
이 연구의 목적은 과학 영재 학생들의 사고 양식에 따른 지구시스템에 대한 인지 특성을 분석하는 것이다. 연구 대상은 광역시 소재 대학 부설 과학영재교육원에 재학 중인 24명이다. 연구 방법은 먼저 과학 영재 학생들을 대상으로 Sternberg의 정신자치제 이론에 근거로 사고양식 측정 검사를 실시한 후, 그 유형에 따라 Type I(입법적, 사법적, 전체적, 진보적)과 Type II(행정적, 지엽적, 보수적)집단으로 구분하였다. 그 후 각 집단에 대해 설문지 3종(A, B, C형), 단어 연상, 그림 분석, 개념 지도, 숨겨진 차원파악하기 (hidden dimension inventory), 자료해석 및 그 결과에 대한 심층 면담을 실시하였다. 과학 영재 학생들의 사고양식 유형은 입법적, 사법적, 무정부적, 전체적, 외부적, 그리고 진보적 사고 양식의 특성을 나타내어 새로운 과제를 선호하며, 창의적인 방식으로 문제를 해결하려는 경향을 보여주었다. 사고 유형에 따른 지구시스템에 대한 인지 특성에 대한 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, '시스템 이해'에서 Type I, II 집단의 양적 측정치는 비슷하였으나, 세부적으로 살펴보면 상당한 차이가 존재한다. 둘째, '시스템 내 관계 파악'은 사고양식 유형과 상당히 밀접한 관계를 가지고 있으며, Type I집단이 보다 다각적, 역동적, 순환적으로 접근하여 보다 유리하다. 셋째, '시스템 일반화'에서 시스템에 대한 단순 해석 능력은 두 집단 모두 비슷하나, 숨겨진 차원 요소를 가미하여 추정할 경우 일반화 경향이 Type I집단이 우수하다. 하지만 시스템 예측 측면에서는 집단에 관계없이 미약하다. 이러한 결과를 볼 때 시스템 학습 프로그램 개발과 적용에 있어 다양한 대상에 대한 구체적인 개발 전략이 요구되며, 이를 통한 시스템 인지와 관련된 여러 분야에서의 활용성과 기대 효과가 클 것이라 생각된다.
이 연구는 <숙향전>을 대상으로 고전소설에 나타난 환상의 서사 전략과 의미를 살피고, <숙향전>의 환상성이 갖는 교육적 의미를 도출하는 것을 목적으로 한다. 대상 텍스트로 <숙향전>을 삼은 것은 <숙향전>이 환상성이 두드러지게 나타난 작품이며 당대 높은 인기를 구가했다는 점에서 고전소설에 나타나는 환상의 특성을 밝히기에 적합하다고 여겨졌기 때문이다. 특히 이 연구에서는 <숙향전>의 서사에서 반복적으로 나타나는 '고난의 예고'가 천상계의 개입을 사전에 예고함으로써 작품의 환상성을 강화한다고 보고, 숙향의 삶을 중심으로 고난의 예고와 환상의 관계를 살펴보았다. <숙향전>에서 '고난의 예고'가 환상을 실현하는 방식은 천상계가 숙향에게 고난을 부여하고 고난에서 구원하는 방식으로 나타난다. 우선 천상계의 예고는 <숙향전>의 거시 구조를 형성하며, 독자는 숙향의 삶이 천상계의 예고대로 실현되는 것을 보면서 인간의 운명을 관장하는 천상계의 거대한 힘을 깨닫고 천상계에 대한 경외심을 갖는다. 또한 천상계는 위험에 처한 숙향을 구하기도 하는데, 천상계의 전지전능한 힘은 고난의 순간에서 숙향이 보이는 순진한 모습과 대조되어 천상계의 초월적 힘이 주는 경이로운 느낌을 강화한다. 한편 천상계가 꿈을 통해 숙향과 주변 인물들에게 운명을 알리고 운명을 실현하게 하는 것은 작품에 신비한 분위기를 조성하고 서사의 개연성을 높이는 효과가 있다. '고난의 예고'를 통해서 작품의 환상성을 강화하는 것의 서사적 의미는 숙향의 현실 삶을 통해 밝힐 수 있다. 첫째, 숙향이 겪는 고난은 현실적이고 구체적이기에 독자는 숙향에 감정이입하여 다가올 고난을 두려워하고 함께 통곡하며, 숙향이 행복을 성취하는 모습을 통해 내면의 근심을 해소한다. 둘째, 숙향의 선한 행동에 감동한 천상계의 존재들이 숙향을 죽을 고비에서 구하는 것은 독자에게 선한 길을 가는 인간에게는 천상계가 함께 할 것이라는 믿음을 준다. 셋째, 숙향과 이선이 결연 과정에서 보여주는 능동적인 자세는 지상에서의 고난을 극복하고 천상계에서 그 인연을 이어가게 하며, 이는 독자에게 고난을 통해 더 상위의 삶으로 나아갈 수 있다는 희망을 준다. 이러한 <숙향전>의 환상성은 환상을 통해 현실의 불안을 극복하여 자아를 발견하게 하며, 관계 인식을 확장하여 타자와의 일체감과 연대감을 높인다는 점에서 현대 학습자에게도 유의미한 가치를 가질 것으로 기대된다.
과학적 모형은 특정한 물리적 현상을 기술, 설명, 예측할 수 있는 개념 체계를 말한다. 과학적 모형의 사회적 구성 수업은 과학교육 분야에서 새로운 교수 학습 전략으로 주목받고 있으며 다양한 연구가 진행되고 있다. 모형을 통한 예상과 실제 세계에서 얻은 자료와의 일치, 불일치에 따라 모형의 적합성을 판단하고 모형을 수정해 가는 것이 모형 구성 수업의 핵심이다. 하지만 많은 모형 구성 수업에서는 교사가 제공한 제한적인 자료를 가지고 모형을 비교하고 판단하는 것에 그쳤으며, 스스로 실험을 통해 얻은 실제 세계에 대한 자료를 가지고 모형의 적합성을 판단할 수 있는 기회를 제공하는 수업은 많지 않았다. 이에 본 연구에서는 실험을 통해 얻은 결과를 모형을 통한 예측과 직접 비교하여 모형을 평가할 수 있는 과학적 모형의 사회적 구성 프로그램을 제시하고자 하였다. 6개월간 교사, 연구자 간의 협력적 논의를 통해 중학교 2학년 빛과 파동 단원 중 '볼록렌즈가 상을 만드는 원리'라는 주제에 대해 총 5차시의 모형 구성 프로그램을 개발하였다. 경기도 남녀 공학 중학교 2학년 3개 반 80명의 일반 학생과 20년 경력의 현직 과학 교사가 2주간 개발된 프로그램에 함께 참여하였으며, 학생들에게 수업의 어떤 점이 좋거나 어려웠는지, 이 수업을 친구에게 추천하고 싶은지를 질문하였다. 수업 후 95.8%의 학생이 구조 규칙을 사용한 모형 이상의 과학적 모형을 구성하였다. 학생들의 응답을 살펴보면 원리를 찾아내거나 친구들을 이해시키기가 어려웠지만 이론으로 이해하기 어려웠던 것을 실험을 통한 모형 수정 과정을 통해 이해하게 되었고, 학급 친구들끼리 경쟁자가 아닌 동반자가 된다는 점이 좋았다는 등의 응답이 나타났다. 참여 학생 중 92.5%가 본 프로그램을 보통이상으로 친구에게 추천하겠다고 응답하였다. 개발된 프로그램은 학교현장에 적용되어 학생의 모형 구성 능력 및 사회적 구성 능력의 향상에 기여할 것으로 기대한다.
최근 주식의 수익률과 거래량을 설명하는 주요 요인으로서 투자자의 관심도와 주식 관련 정보 전파의 영향력이 부각되고 있다. 또한 인공지능과 같은 혁신 신기술을 개발보급하거나 활용하려는 기업의 경우 거시환경 및 시장 불확실성 때문에 기업의 미래 주식 수익률과 주식 변동성을 예측하기 어렵다는 문제를 가지고 있다. 이는 인공지능 활성화의 장애요인으로 인식되고 있다. 따라서 본 연구의 목적은 인공지능 관련 기술 키워드의 인터넷 검색량을 투자자의 관심 척도로 사용하여, 기업의 주가 변동성을 예측하는 기계학습 모형을 제안하는 것이다. 이를 위해 심층신경망 LSTM(Long Short-Term Memory)과 벡터자기회귀(Vector Autoregression)를 통해 주식시장을 예측하고, 기술의 사회적 수용 단계에 따라 키워드 검색량을 활용한 주가예측 성능 비교를 통해 기업의 투자수익 예측이나 투자자들의 투자전략 의사결정을 지원하는 주가 예측 모형을 구축하였다. 또한 인공지능 기술의 세부 하위 기술에 대한 분석도 실시하여 기술 수용 단계에 따른 세부 기술 키워드 검색량의 변화를 살펴보고 세부기술에 대한 관심도가 주식시장 예측에 미치는 영향을 살펴보았다. 이를 위해 본 연구에서는 인공지능, 딥러닝, 머신러닝 키워드를 선정하여, 2015년 1월 1일부터 2019년 12월 31일까지 5년간의 인터넷 주별 검색량 데이터와 코스닥 상장 기업의 주가 및 거래량 데이터를 수집하여 분석에 활용하였다. 분석 결과 인공지능 기술에 대한 키워드 검색량은 사회적 수용 단계가 진행될수록 증가하는 것으로 나타났고, 기술 키워드를 기반으로 주가예측을 하였을 경우 인식(Awareness)단계에서 가장 높은 정확도를 보였으며, 키워드별로 가장 좋은 예측 성능을 보이는 수용 단계가 다르게 나타남을 확인하였다. 따라서 기술 키워드를 활용한 주가 예측 모델 구축을 위해서는 해당 기술의 하위 기술 분류를 고려할 필요가 있다. 본 연구의 결과는 혁신기술을 기반으로 기업의 투자수익률을 예측하기 위해서는 기술에 대한 대중의 관심이 급증하는 인식 단계를 포착하는 것이 중요하다는 점을 시사한다. 또한 최근 금융권에서 선보이고 있는 빅데이터 기반 로보어드바이저(Robo-advisor) 등 투자 의사 결정 지원 시스템 개발 시 기술의 사회적 수용도를 세분화하여 키워드 검색량 변화를 통해 예측 모델의 정확도를 개선할 수 있다는 점을 시사하고 있다.
본 연구는 근로자의 학업 열망이 대학교육 참여에 미치는 연구를 통해 대학교 관계자들에게 신입생유치 및 맞춤 교육을 위한 전략과 시사점을 제시하고자 하였다. 따라서 선행자료들을 분석하여 변수들을 도출하였고, 변수들 간의 인과관계 설정과 질문지를 개발하였다. 조사 대상은 대학교육 참여에 관심 있는 근로자 331명을 대상으로 대인면접법으로 자료 수집을 하였다. 수집된 자료는 데이터화를 하였고, 신뢰성 및 타당성 검증과 빈도분석을 실시하였다. 마지막으로 구조 방정식 모형의 적합도와 각 개념에 대한 인과관계를 검증하였다. 따라서 검증결과 본 연구의 시사점은 다음과 같다. 첫째, 대학 관계자들은 대학교육을 통해 적성에 맞는 직업군으로 전환한 경험자와의 멘토·멘티 제도를 통해 동기부여를 해야 할 것이다. 또한 미래를 위해 지속적인 자기계발을 할 수 있도록 프로그램을 개발하고 보급해야 할 것이다. 이를 위해 전문가와의 상담을 통해 본인의 적성과 장점을 파악할 수 있도록 지원해야 할 것이다. 둘째, 대학 관계자들은 추천을 통해 입학을 한 근로자들이 직업전환을 이룬 사례와 정보를 입학 예정자가 알 수 있도록 홍보를 강화해야 할 것이다. 또한 자기 계발을 할 수 있는 대학교육 프로그램을 개발하고 '공모전' 등을 통해 다양한 아이디어를 수용하고 재가공을 통해 근로자에게 대학교육에 대한 정확한 정보를 제공해야 할 것이다. 셋째, 대학 관계자들은 대학교육을 통해 직업전환과 자기계발이라는 두 마리의 토끼를 잡을 수 있다는 프로그램을 근로자에게 제공해야 한다. 즉, 대학 입학시 해외 선진 기업 견학, 다양한 자격증 취득, 블루칼라·화이트칼라의 부서 간 이동, 이직 기회 획득 등 다양한 정보제공과 졸업 선배들의 성공 사례들을 제공함으로써 근로자들의 학습 동기 유발을 자극시켜야 할 것이다. 넷째, 대학 관계자들은 직업전환을 위해서는 대학교육에 참여하여 체계적인 교육과 사회 환경의 흐름 등을 교육받음으로써 한층 더 발전할 수 있는 곳이 대학이라는 것과 이와 관련된 대학교육 프로그램을 적극적으로 홍보해야 할 것이다. 마지막으로 대학 관계자들은 근로자가 대학교육 참여시 자기계발을 할 수 있다는 인식이 발생하도록 근로자와의 상담 및 홍보를 실시해야 할 것이고, 근로자들의 수요조사 및 분석을 통해 자기계발을 위해 필요한 사항들이 무엇인지 파악하여 이에 대한 대응방안들을 마련해야 할 것이다.
기후변화에 따른 집중호우, 태풍 등의 발생빈도의 증가로 인하여 댐 운영의 고도화가 요구되고 있다. 일반적으로 댐 운영의 경우 강우예측, 강우-유출, 홍수추적 등 다양한 수리수문학적 요소들을 반영하여 수행되나 기 계획된 특정 규칙에 기반한 댐 운영 모형의 경우, 때때로 개별 모듈들의 불확실성과 복합적인 인자들로 인하여 댐의 방류량을 능동적으로 제어하는데 제약이 있을 수 있다. 본 연구는 남강댐 직하류 홍수피해 예방을 위하여 댐의 방류량 결정 등 효율적인 댐 운영을 지원하기 위해 딥러닝 기반 LSTM (Long Short-Term Memory) 모형을 구축하고, 선행시간별 댐직하류 수위예측 정확도를 분석하는 것을 목적으로 한다. LSTM 모형의 입력자료는 댐 운영에 사용되는 기초자료 및 하류 장대동 수위관측소의 수위 자료를 시 단위로 2009년부터 2021년 7월까지 수집하였다. 2009년부터 2018년 자료는 모형의 학습과 검증 및 2019년부터 2021년 7월 자료는 선행시간을 7개(1 h, 3 h, 6 h, 9 h, 12 h, 18 h, 24 h)로 구분하여 관측 수위와 예측 수위를 비교·분석하였다. 그 결과, 선행시간 1시간의 예측결과는 평균적으로 MAE가 0.01 m, RMSE가 0.015 m, NSE가 0.99 로 관측 수위에 매우 근접한 예측 결과를 나타내었다. 또한, 선행시간이 길어질수록 예측 정확도는 근소하게 감소하였지만, 관측 수위의 시간적 패턴을 유사하게 안정적으로 예측하는 것으로 분석되었다. 따라서 수리수문학적 비선형의 복잡한 자료간의 특징을 자동으로 추출하여 예측 자료를 생산하는 LSTM 모형은 댐 방류량 의사결정에 있어 활용이 가능할 것으로 판단된다.
이 연구에서는 예비과학교사들이 지속가능한 행복 개념과 복잡성 이론을 구성하고 있는 주요 요소들을 초점으로 하여 과학교육과 지속가능발전교육을 통합한 수업자료와 수업시연을 분석하고, 이러한 교육실행에 참여하기 전과 후의 인식 변화를 다각도로 분석하였다. 이를 바탕으로 예비과학교사들이 지속가능발전 교육의 다차원적인 교사전문성을 키우기 위한 시사점을 도출하고자 하였다. 주요 연구결과를 보면, 먼저 예비과학교사들이 설계한 수업자료와 수업시연에 대한 동료평가 결과, 지속가능한 행복 접목에 대한 평균이 복잡성 이론 요소들보다 상대적으로 높게 나타났다. 다음으로, 지속가능한 행복과 복잡성 이론의 요소들은 전반적으로 지속가능발전교육의 요소들과 긍정적인 상관관계를 갖는 것으로 분석되었다. 또한 예비과학교사들은 연구에 참여한 이후, 개인과 사회의 행동 양식을 배우고 실천하는 것을 지속가능발전교육의 의미로 중요하게 생각하게 된 것으로 나타났다. 그리고 과학교육과 지속가능발전교육을 접목할 필요성에 대해, 예비과학교사들은 지속가능한 삶의 방식을 이해하기 위한 지속가능한 행복 개념을 과학교육에서도 다룰 필요가 있다고 생각하였다. 한편, 지속가능한 행복과 복잡성 이론의 요소들은 전반적으로 지속가능발전교육과 긍정적인 상관관계를 갖는 것으로 분석되었다. 그리고 예비과학교사들이 과학수업에서 지속가능발전교육을 접목하는데 있어서의 자신감은 연구에 참여하기 전보다 참여 이후에 통계적으로 유의미하게 높아진 것으로 나타났다. 또한 예비과학교사들이 기존에 가졌던 과학교사에 대한 지향점으로 학생들과의 소통과 행복한 삶을 함께 생각해볼 수 있는 교사의 역할을 좀 더 생각하게 된 것으로 분석되었다. 전체적으로 예비과학교사들은 지속가능한 행복 개념과 복잡성 이론의 요소를 접목한 과학교육과 지속가능발전교육의 통합이라는 새로운 교수학습 전략의 관점을 실제 수업시연에 적용해봄으로써, 좀 더 다차원적인 과학교사 전문성을 갖추게 된 것으로 생각된다.
본 연구는 수학 교육 분야에서 중요한 영향을 미치는 논문을 판별하고 분석하기 위한 설명가능한 인공지능(XAI) 모델을 개발하였다. 29개 국내외 수학교육 학술지의 논문 메타정보를 활용하여 수학교육 학술연구 네트워크를 구축하였다. 구축된 네트워크는 '논문과 다른 논문의 인용 네트워크', '논문과 저자 네트워크', '논문과 학술지 네트워크', '공동 저자 네트워크', '저자와 소속기관 네트워크' 등 총 5개의 세부 네트워크로 구성되었다. 랜덤포레스트 기계학습 모델을 사용하여 네트워크 내의 개별 논문의 영향력을 평가하였으며, SHAP을 이용해 영향력 있는 논문의 판별 기준을 분석하였다. '논문 네트워크 PageRank', '논문당 인용횟수의 변화량', '총 인용횟수', '저자의 h-index 변화량', '학술지의 논문당 인용횟수' 등이 중요한 판별 요인으로 나타났다. 국내와 국외 수학교육 연구의 판별 패턴을 비교 분석한 결과, 국내 연구에서는 '공동 저자 네트워크 PageRank'의 중요성이 도드라졌다. 본 연구의 XAI 모델은 논문의 영향력 판별 도구로써 연구자에게 논문 작성 시 전략적인 방향성을 제공할 수 있게 해준다. 논문 네트워크 확장, 학술대회 발표, 공동 저술 활동을 통한 저자 네트워크 활성화 등이 논문의 영향력 증진에 크게 기여한다는 결과를 얻었다. 이를 통해 연구자는 학계에서 자신의 연구가 어떠한 평가 기준에 따라 어떻게 인식되고 있는지, 그리고 그 평가에 기여하는 주요 요인이 무엇인지를 명확히 파악할 수 있을 것이다. 본 연구는 설명가능한 인공지능을 활용하여 전통적으로 많은 시간과 비용이 필요하던 수학교육 논문의 영향력 평가 방식을 혁신하였다. 이 방법은 수학교육 연구 뿐만 아니라 다른 학문 분야에서도 활용될 수 있으며, 연구활동의 효율성과 효과성을 향상시킬 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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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.