버스의 이용률을 높이기 위해서는 장기적으로 시설적인 측면의 투자가 필요하지만 단기적으로는 버스의 서비스 수준을 향상시켜 이용객의 만족도를 높이는 것이 효율적인 방법이다. 본 연구에서는 직무만족도가 서비스 제공수준에 영향을 미칠 것이라는 가정 하에 버스의 서비스 수준을 향상시키기 위한 방안을 제시하기 위해 버스운전기사의 직무만족도와 서비스제공수준의 관계를 분석하였다. 연구결과 버스운전기사의 직무만족도는 서비스 제공수준과 상관관계가 있으며, 직무만족 도를 높이기 위해서는 고용안정성을 높이고 투명한 경영을 통해 상벌제도와 같은 회사정책을 공정하게 하고 복지제도를 좋게 하여 성취감을 가질 수 있도록 하는 것이 필요함을 확인하였다. 또한 임금만족도를 높이는 것이 요구되는데 임금만족도는 실질임금이 높은 것을 의미하는 것이 아니라 타 회사에 대해 비교적으로 임금이 높고 임금인상에 대해 만족하는 것을 의미한다는 것을 확인하였다 따라서 적정한 인센티브제의 도입이 여러 가지 직무만족 원인요인들을 동시에 충족시킬 수 있는 하나의 방안이 될 수 있을 것이다. 직무만족도와 사고와의 관계분석을 통해 직무만족도와 사고와의 상관관계가 있음을 확인하였고 직무만족도가 그다지 높지 않더라도 휴게/편의시설이 잘 갖추어져 있을 경우 사고발생이 감소하는 경향을 확인하였다. 본 연구는 대중교통 분야의 직무만족도에 대한 실험적 연구로써 향후 이와 관련된 지속적인 연구가 이루어질 수 있는 토대를 마련하였다는 것에서 큰 의미가 있다고 판단된다.
본 연구의 목적은 첫째, 주차 수급율 분석을 통한 제주지역의 공간구조를 분석하고, 둘째, 주차서비스의 지역간 불균형 정도를 파악하고자 하는 것에 있다. 셋째, 이러한 공간구조상의 주차수요서비스의 불균형 원인을 해석하고 대안을 제시하는 것에 목적이 있다. 제주지역은 급격한 인구 증가 및 관광객 증가로 인하여 교통체증 및 심각한 주차문제를 겪고 있다. 이러한 주차환경 악화는 차량을 이용하는 이용자의 불편과 보행자의 안전을 위협하는 사회적 문제도 이해되고 있다. 이를 위해 제주지역 주차실태조사 자료를 기준으로 공간구조 분석을 통해 만성적인 주차문제 해결을 위해 기존의 주차공간을 효율적으로 활용하기 위한 방안을 도출하였다. 단기 정책으로 읍·면단위 소규모 블록단위 전환, 주차공유제, 이면도로 주택가 정비 등이다. 중단기 정책으로 타 교통수단과 연계한 정책이다. 이는 대중교통 노선개편, 대중교통시설확충을 통한 대중교통 분담율 향상을 통한 주차수요관리 정책, 외곽환승주차장 확보, 시간대별 주차요금 차등화 등을 제시할 수 있었다. 이러한 정책을 시행하기 위해서는 공공분야, 민간분야, 민·관 공동분야의 각각의 분야별 주체별 공감대 형성이 필요할 것이다.
원유 생산의 정점이 예상되기 때문에 비전통 자원과 대체에너지에 대한 연구가 많이 진행되고 있다. 본 연구에서는 비전통 자원 중 오일샌드에 한정하였고, 동토 지역은 건설 가능한 기간이 제한적이고 현지건설인력 확보가 쉽지 않으며, 공사기간을 단축시킬 수 있는 오일샌드 플랜트 모듈화에 대한 관심이 크기 때문에 특허를 통한 기술동향을 분석해 보았다. 특허 분석은 1994년-2015년 데이터를 이용하였고 한국, 미국, 일본, 유럽 및 캐나다 특허를 분석 대상으로 하였다. 기술분류체계로 노천채굴 기술, 지하회수법 기술, 분리/개질/환원물 기술, 모듈설계/패키징 기술, 모듈운송기술 및 소재/유지관리 기술 분야로 나누었고 이를 국가별 landscape, 세부기술 동향분석, 주요 경쟁사 심층분석을 하였다. 특허 분석결과, 오일샌드 플랜트 기술은 미국 및 캐나다에 89%의 특허가 집중 되어 출원되고 있었다. 주로 경쟁사로는 Shell, Suncor 그리고 Exxon-mobil로 각각의 핵심특허를 분석하였다. 오일샌드는 타유전개발과 달리 장기간 안정적 생산량 유지가 가능한 사업적 특성을 가지므로, 장기적 관점에서 특허를 확보하여 오일샌드 사업의 경쟁력을 확보하는 것이 중요할 것으로 분석된다.
운전자가 원하는 통행시간 예측 정보를 제공하기 위해서는 이미 알고 있는 교통상황 하에서의 통행시간 추정이 선행되어야 한다. 그러나 현재 고속도로에 적용되고 있는 지점검지기에 의한 통행시간 추정 방법은 신뢰성 있는 통행시간을 산출하기에는 한계가 있다. 따라서 본 연구에서는 신뢰성 있는 예측정보를 제공하기 위한 기반 결과로서 고속도로 경로의 기 종점 영업소 간에서 실제 소요된 통행시간의 추정에 주안점을 두었다. 통행시간 추정시 교통정보의 활용도 측면에서 매우 유용하면서도 풍부한 고속도로 통행료 수납시스템 (Toll Collection System, TCS) 자료를 이용하였다. 경로통행시간 추정모형에서는 경로 내의 링크통행시간을 조합하여 고속도로의 경로통행시간을 추정하였다. TCS 자료가 결측 된 경우에는 통행시간의 증가패턴을 분석하여 선형보간법을 통해 이전주기의 TCS 통행시간을 참조하였다. 결측이 장기간 지속되거나 통행시간의 변동이 심한 전이시간대에는 VDS 시공도에 의한 동적인 통행시간을 추정하였다. 본 연구에서 제안한 모형을 통해 추정된 경로의 통행시간은 경로를 직접 통행한 차량들의 통행시간과 통계적으로 차이가 없음이 검증되었다. 제안모형은 동일 출발 시간대에서는 통행시간의 편차가 심하고 전 후 시간대에서는 통행시간 대푯값의 변화 패턴이 불규칙한 장거리 구간에 대해 신뢰성 있는 통행시간을 추정할 수 있었다. 본 연구에서 추정된 통행시간은 교통 상황의 성능 지표 및 실시간 통행시간 예측 분야에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
화장품용 방부제인 CPN-Gal은 사람 피부세포에 대하여 보다 안전하다고 알려져있다. 장기간에 걸쳐서 CPN-Gal을 생산하는 공정을 확립하기 위하여, β-gal을 생산하는 재조합 대장균을 alginate bead에 고정화 시켜서, 반복 회분식 반응으로 CPN으로부터 CPN-Gal로의 전환반응(transgalactosylation)을 조사하여 보았다. 이 전환반응은 300 ml flask에서 수행하였으며, 반응액에는 고정화된 대장균, 33.8 mM CPN, 400 g/l lactose가 포함되어있으며, pH와 온도는 7.0과 40℃ 였다. 이 때, galactose 한 분자가 lactose로부터 CPN으로 전달된다. 반복 회분식 전환반응은 4회 연속적으로 192시간 동안 성공적으로 수행이 가능하였고, 이 때, 64%의 전환수율을 보였으며, 이 결과는 선행연구 결과에 비하여 보다 우수한 결과이다. 그런데, 반복 회분식 반응이 진행되면서, 192시간 이후부터는 점진적으로 전환수율의 감소가 관찰되었다. western blotting으로 β-gal의 양을 관찰하여본 결과, β-gal의 양의 감소가 관찰되었으며, alginate beads에서 깨어진 금이 또한 발견되었다. 이러한 bead의 깨어짐 현상과 아울러서 β-gal의 불활성화, 그리고 galactose에 의한 product inhibition 등이 192시간 이후의 전환수율 감소의 원인으로 생각된다. 본 연구의 전환공정은 β-gal의 정제가 필요 없이 진행할 수 있기 때문에, CPN-Gal 합성이 보다 실용적이고, 가격 경쟁력 있게 수행될 수 있을 것으로 생각된다. 그래서, 이러한 전환공정이 CPN-Gal을 상업화하기 위한 공정으로 발전하길 기대하고 있다.
본 연구에서는 낙동강수계 다목적댐의 용수공급능력을 재평가해보고, 감소된 공급능력을 보완하기 위한 방안으로 '보'를 포함한 용수공급능력과 연계운영 방안을 검토하였다. 연구 대상은 낙동강 5개 다목적댐(안동, 임하, 합천, 남강, 밀양)과 8개 보(상주, 낙단, 구미, 칠곡, 강정고령, 달성, 합천창녕, 창녕함안)로 하였다. 먼저, 기존댐의 용수공급능력 재평가는 각 댐의 설계당시 평가 기준을 준용하여 HEC-5로 모의하였으며, 입력 자료는 준공 이후 각 댐별로 축적된 유입량 자료를 활용하였다. 모의 결과, 3개 댐의 공급능력이 73~87% 수준으로 감소했음을 확인할 수 있었다. 보를 포함한 용수공급능력의 효과를 확인하기 위해서, 각 댐별 모의, 댐간 연계운영 모의, 댐-보 연계운영 모의 등 세가지 case에 대해 HEC-ResSim 모형을 활용하여 비교 검토하였다. 이수안전도 95%를 적용하기 위해 20개년(1992~2011년) 중 1회 물부족을 허용하는 것으로 하였으며, 보는 축적된 유입량 자료가 없어, 전국유역조사(국토교통부)의 장기유출 모의자료(PRMS)에 댐 방류량 자료를 결합하여 활용하였다. 연계운영 모의시 왜관 수위표 지점을 기준으로 낙동강 상 하류를 구분하여 연계운영 네트워크를 구성하였다. 3가지 case에 대한 모의 결과, 댐별 운영시 24억$m^3$/년, 댐간 연계운영시 26억$m^3$, 댐-보 연계운영시 27억$m^3$/년의 용수공급이 가능한 것으로 평가되었다. 즉, 보를 포함하여 용수공급을 할 경우 연간 1.2억$m^3$ 가량의 추가 공급이 가능하여, 댐 설계당시 용수공급 계획량(27억$m^3$/년)과 같은 수준의 공급이 가능할 것으로 판단된다.
대부분의 선진국에서 교량의 유지보수 및 보강(Maintenance Repair & Rehabilitation-MR&R)으로 인한 비용은 해마다 증가하고 있다. 전산화된 교량유지관리 및 의사결정시스템(Bridge Management System-BMS)은 가능한 최저의 생애주기비용(Life Cycle Cost - LCC)에 최적의 안정성를 확보하기 위해 개발되었다. 본 논문에서는 제한된 현존하는 교량진단기록을 이용하여 현존하지 않는 과거의 교량상태등급 데이타를 생성하기 위해 Backward Prediction Model(BPM)이라 불리는 인공신경망(Artificial Neural Network-ANN)에 기초한 예측모델을 제시한다. 제안된 BPM은 한정된 교량 정기점검기록으로부터 현존하는 교량진단기록과 연관성을 확립하기 위해 교통량과 인구, 그리고 기후 등과 같은 비구조적 요소를 이용하며, 제한된 교량진단기록과 비구조적 요소 사이에 맺어진 연관성을 통해 현존하지 않는 과거의 교량상태등급 데이타를 생성할 수 있다. BPM의 신뢰도를 측정하기 위하여 Maryland DOT로 부터 얻어진 National Bridge Inventory(NBI)와 BMS 교량진단자료를 이용하였다. 이중 NBI자료를 이용한 Backward comparison 에 있어서 실제 NBI기록과 BPM으로 생성된 교량상태등급과의 차이(상판: 6.68%, 상부구조부: 6.61%, 하부구조부: 7.52%)는 BPM으로 생성된 결과의 높은 신뢰도를 보여준다. 이 연구의 결과는 제한된 정기점검 기록으로 야기되는 BMS의 장기 교량손상 예측에 관련된 사용상의 문제를 최소화하고 전반적인 BMS 결과의 신뢰도를 높이는데 기여 할 수 있다.
In 2015, the population of elderly people in Thailand was 16% of the total population and is predicted to be over 20% by 2021 and nearly 28% by 2031. The increase of the elderly population in Thailand has also increased the proportion of dependent elderly people, and caring for them poses many challenges for both families and the government. This descriptive method research aimed to survey the health status of dependent older people in the rural community of Lampang province in northern Thailand. The participants consisted of 62 older people and 62 primary family caregivers from Hong Ha Health Promoting Hospital, Lampang, Thailand (totaling 124 people). The researchers assessed the health status of older people and their activities of daily living (ADL). In addition, researchers assessed the health status and stress of caregivers. All the participants were interviewed about their experiences with caregiving. The results showed that most of the older respondents were female with an average age of 78.15 years. Based on the ADL assessment, 50 of the 62 older persons were homebound while the rest were bedridden. The majority of older people had chronic or long-term conditions that required hospitalization from time to time. Their frequent health problems included oral disorders such as tooth decay or caries/gum disease/no teeth, reduced sight, psychological disorders, knee pain and risk of falling, low BMI, risk of malnutrition, and urinary leakage and incontinence (58.06%, 66.13%, 62.90%, 70.97%, 38.71%, 66.13%, and 37.10%, respectively). Usual care provided by the family members included personal hygiene care, food preparation and feeding, medication management, housekeeping and organizing necessary equipment, supply of needed equipment, prevention of falls, helping with travel for medical checkups and treatment, and providing companionship. Families experienced shortages of medical supplies, daily use equipment, lack of employment, inadequate income, and difficulty accessing health care services due to lack of transportation. Some caregivers experienced caregiving stress related to a lack of social interactions as well as routine caregiving activities. Families need different types of support in order to promote the well-being of older people and caregivers. This highlights the need for a community participation model for the care of older people in order to reflect sustainable long-term outcomes.
해운 시황을 예측하는 것은 중요한 문제이다. 투자 방식의 결정, 선대 편성 방법, 운임 등을 결정하기 위한 판단 근거가 되며 이는 기업의 이익과 생존에 큰 영향을 미치기 때문이다. 이를 위해 본 연구에서는 기계학습 모델인 장단기 메모리 및 간소화된 장단기 메모리 구조의 Gated Recurrent Units를 활용하여 컨테이너선의 해상운임 예측 모델을 제안한다. 운임 예측 대상은 중국 컨테이너 운임지수(CCFI)이며, 2003년 3월부터 2020년 5월까지의 CCFI 데이터를 학습에 사용하였다. 각 모델에 따라 2020년 6월 이후의 CCFI를 예측한 후 실제 CCFI와 비교, 분석하였다. 실험 모델은 하이퍼 파라메터의 설정에 따라 총 6개의 모델을 설계하였다. 또한 전통적인 분석 방법과의 성능을 비교하기 위해 ARIMA 모델도 실험에 추가하였다. 최적 모델은 두 가지 방법에 따라 선정하였다. 첫 번째 방법으로 각 모델을 10회 반복 실험하여 얻은 RMSE의 평균값이 가장 작은 모델을 선정하는 것이다. 두 번째 방법으로는 모든 실험에서 가장 낮은 RMSE를 기록한 모델을 선정하는 것이다. 실험 결과 전통적 시계열 예측모델인 ARIMA 모델과 비교하여 딥러닝 모델의 정확도를 입증하였으며, 정확한 예측모델을 통해 운임 변동의 위험관리 능력을 제고시키는데 기여했다. 반면 코로나19와 같은 외부 효과에 따른 운임의 급격한 변화상황이 발생한 경우, 예측모델의 정확도가 감소하는 한계점을 나타냈다. 제안된 모델 중 GRU1 모델이 두 가지 평가 방법 모두에서 가장 낮은 RMSE(69.55, 49.35)를 기록하며 최적 모델로 선정되었다.
경량전철시스템의 건설은 노선당 수천억 원에서 조 단위의 건설비가 소요되는 대형 복합인프라 사업으로, 건설된 시스템은 장기간 운영되기 때문에 생명주기관점에서 사업을 추진하는 것이 매우 중요하다. 시스템엔지니어링은 고객의 요구를 성공적으로 구현하는 수단 및 방법론으로 경량전철사업과 같은 대형 사업에 매우 유용하다. 이러한 시스템엔지니어링 접근법을 경량전철사업에 적용하기 위해 개발된 전산모델 SELRT(Systems Engineering application model for Light Rail Transit project)가 현장에서 활용되기 위해서는 모델에 대한 검증이 필요하다. 시스템엔지니어링에서의 검증은 시스템요구사항을 만족하였음을 확인하는 것이다. 따라서 본 논문에서는 시스템엔지니어링 방법론에 따라 검증 절차와 검증 아키텍처를 제시하고, 이에 따라 시스템요구사항을 식별하였다. 또한 시스템요구사항을 검증하기 위해 국제 표준규격 등 참조규격을 참고하여 검증요구사항 및 검증항목과 검증기준을 도출하였으며, 검증절차에 따라 SELRT를 시연하고 결과를 검증요구사항과 비교하였다. 그 결과 시스템요구사항과 검증요구사항의 추적성, 검증요구사항별 검증방법, 전산도구의 시연결과가 상호 연결되고, 최초요구사항이 SELRT에 명확히 구현되었음을 확인할 수 있어, 제안된 방법이 SELRT 검증에 유효하며, SELRT도 경량전철사업현장에서 활용될 수 있음이 확인되었다.
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.