무선 전력전송기에서 두 유도 코일 사이의 무선 전력전송 특성과 영향에 대해서 알아보고, 무선 전력전송 기술을 이용한 전력변환기 회로와 배터리 충·방전기 회로를 제안한다. 무선 전력전송기 및 무선 충전기의 장점은 기존의 플러그인 탑재형 유선 충전기(OBC; on-board charger) 대신 무선으로 전력을 전송하여 배터리에 전력 충전 시 사용자가 외부에서 전원을 연결 시키지 않고 무선으로 충전할 수 있는 점이다. 또한 무선충전의 이점은 2차 측 정류기의 회로와 수신 코일을 사용하여 에너지 효율 향상 효과를 가져올 수 있으나, 대용량의 원거리 무선충전 방식은 전송거리에 대한 한계가 있어 현재 많은 연구가 진행되고 있다. 비 접촉 방식의 전력 전송기의 전력을 전송 할 수 있는 송신부 인 1차측 코일과 수신부인 2차측 코일 및 하프브리지(half bridge) 직렬공진 컨버터를 적용한 무선 전력전송장치의 송신부 회로와 수신부 회로의 연구를 목적으로 무선충전시스템의 전력전송거리 향상을 위한 새로운 토폴로지를 적용하고, 각각의 거리에 따른 실험을 통해 8 cm 전송거리에서 출력 3 kW 일 때, 최대 효율(95.8%)을 확인 할 수 있었다.
초음파 뇌 자극술을 통하여 뇌 심부의 국소 지역에 있는 뇌 세포의 활성화를 유도할 수 있으며, 이를 통하여 저하된 뇌 기능을 치료하는데 효과가 있음이 보고되어 왔다. 반면, 초음파 자극의 종류에 따라 신경 변조의 효율과 방향이 달라질 수 있음이 알려져 있어, 적절한 초음파 자극의 종류를 확립하는 연구가 중요하다. 따라서, 본 논문에서는 이를 효과적으로 최적화 하기 위해 세포 배양시 사용되는 커버슬립 기반의 초음파 변환자를 제안하고자 한다. 균일한 초음파 자극을 전도하기 위해서 폴리머 압전소자(Poly-vinylidene fluoride-trifluorethylene, PVDF-TrFE)를 스핀 코팅하고 패를린 절연층을 상단에 적층시켜 음압 출력을 극대화 시켰다. 개발된 초음파 변환자 융합 커버슬립은 초음파자극기 표면에 배양된 수십개의 신경세포에 균일하고 정확한 초음파 자극을 전달 할 수 있고, 자극에 따른 세포의 반응을 형광 현미경으로 실시간 관찰 가능하다. 따라서, 동일한 초음파 자극에 대한 세포의 반응 신호를 최대 수십개 세포로부터 동시에 획득 가능하므로, 반응 신호를 평균 한다면 낮은 강도의 초음파 자극에 따른 뇌 세포의 미세한 반응을 검출할 수 있을 뿐만 아니라, 초음파 변환자와 물의 표면 등에서 발생하는 정현파에 의한 자극의 왜곡 현상을 줄일 수 있어서 사용자가 원하는 초음파 자극을 정확하게 세포로 전달 가능하다. 이렇게 개발된 초음파 변환자를 통해 변환자 표면에 배양된 별세포에서 6 MHz, 0.2 MPa의 저강도 초음파 자극에 의해 유도된 칼슘 반응을 성공적으로 관찰할 수 있었다.
5세대 이후의 이동통신 기술은 초고속, 초연결, 초저지연 등을 요구하고 있다. 이 중, 안전한 초연결의 기술적 요구사항을 만족하기 위해서는 IoT 서비스의 말단에 해당하는 저사양 IoT 기기들도 고사양 서버와 동일한 수준의 보안 기능을 제공할 수 있어야 한다. 이러한 보안 기능을 수행하기 위하여 암호 알고리즘에서 필요한 정도의 안전성을 가진 암호키들이 요구되고, 암호키는 보통 암호학적 난수 발생기로부터 생성된다. 이때 난수 생성을 위해서는 좋은 잡음원들이 필요한데, 저사양 기기 환경 특성상 충분한 잡음원을 확보하기 어렵기 때문에 TRNG와 같은 하드웨어 난수 발생기를 사용한다. 이 논문에서는 방사성 동위원소의 붕괴를 예측할 수 없다는 양자의 특성을 기반으로 한 칩을 사용하였으며, 이 칩이 출력하는 신호를 기반으로 이진 비트열 형태의 엔트로피 소스를 얻는 여러 방법(TRNG)을 제시하였다. 또한, 각각의 TRNG에서 출력된 값의 엔트로피에 대해 NIST SP 800-90B 테스트를 이용하여 각 방법에 대한 엔트로피 양을 비교하였다.
일렉트릿 (electret) 의 특성을 갖고 있는 Teflon-FEP 와 PET 필름의 유전체 양변에 크롬을 증착시켜 전극을 만들고 코발트-60 감마선을 찍어 이 두 유전체의 물리적 특성변화를 조사하였다. 선량률 25.0 cGy/min에서 방사선 조사하기 시작하여 2초이내에서 전류가 급격히 증가해 최대값에 이른후, 60초 이후에선 거의 안정값에 이르는 특성을 보였다. 방사선 조사동안 Teflon의 경우 유전 상수는 2.15에서 18.0으로, 전기전도도는 1$\times$$10^{-17}$ 에서 1.57$\times$$10^{-13}$$\Omega$$^{-l}$$cm^{-1}$ /으로 증가했고, PET는 유전상수는 3에서 18.3으로, 전기전도도는 $10^{-17}$ 에서 1.65$\times$$10^{-13}$$\Omega$$^{-1}$$cm^{-1}$ /값으로 변하였다. 분당선량률을 변화시켰을때 (4.0 cGy/min, 8.5 cGy/min, 15.6 cGy/min, 19.3 cGy/min) 정상상태 방사선 유도전류(Ic), 유전율($\varepsilon$), 전기전도도 ($\sigma$) 가 선량률에 따라 증가함을 보였다. 정상상태방사선유도전류(Ic)값은 12시간내에선 1%내의 재현성을 보였고, 1주일간에선 3%내에서 일치하였다. 전하 및 전류값이 측정간격 (방사선 조사후 다음 조사때까지의 시간)에 의존성을 보였으며, 측정간격이 작을수록 초기측정값과 후측정값의 차가 크며, 최소 20분이상 간격을 둘 때 후측정값이 초기측정값과 같아졌다. 25.0 cGy/min. 선량률에서 유전체가 20분동안 전하를 유지하는 일펙트릿 성질을 갖고 있음을 보였다. 위 실험결과들은 2차전자에 의한 자유전자와 정공의 발생 및 이로 인한 내부편극과 전도도의 변화, 재결합등으로 인한 전자평형상태에 의한 것으로 볼 수 있다. 방사선조사직후 시료에 열을 가한 후 다시 조사하면 측정값이 상승하는 현상을 보였다. 이는 열을 가함으로 내부편극이 감소되었고 이로인해 다음 방사선 조사시 전하운반자(charge carriers)의 숫자를 높이는데 기여했음을 알 수 있다. 인가전압 및 흡수선량에 따른 선형성 및 재현성과 다른 전리함에 비해 적은 부피로 큰 전하량을 측정하는 것은 미세전류검출기로서의 사용가능성과 검출기의 부피를 크게 줄일수 있는 가능성을 보여준다.
본(本) 논문(論文)은 기존의 경험적(經驗的) 산업조직론(産業組織論)에서 소홀히 취급한 기술적(技術的) 효율성(效率性)의 문제를 분석하기 위하여 광공업(鑛工業)센서스의 세세분류제조업별(細細分類制造業別) 사업체(事業體)를 대상으로 한국(韓國) 제조업(製造業)의 기술적(技術的) 효율성(效率性)에 관한 가장 미시적(微視的) 차원(次元)의 경험적(經驗的) 연구결과(硏究結果)를 제공한다. 기술적(技術的) 효율성(效率性)의 산업간(産業間), 국가간(國家間) 격차(隔差)를 성명하기 위해서는 우선 적절한 격차효율성지표(隔差效率性指標)의 선택이 매우 중요할 것이다. 이를 위하여 본(本) 연구(硏究)에서는 확률적(確率的) 생산경계(生産境界)를 수정최소자승법(修正最小自乘法)으로 추정한 후 각 산업별(産業別)로 기술적(技術的) 효율성(效率性)의 네가지 상이한 척도(尺度)에 대한 추정을 시도한다. 추정(推定) 결과 효율성(效率性) 척도간(尺度間)의 상관관계(相關關係)는 부가가치액(附加價値額)보다 생산액(生産額)을 종속변수로 한 경우가 다소 높은 것으로 나타났으나 전자(前者)의 경우가 보다 많은 산업(産業)에 대하여 효율성(效率性)의 추정(推定)을 가능하게 하기 때문에 산업간(産業間) 비교(比較)를 위하여 더 적절하다고 판단된다. 상당수의 산업(産業)에 있어서는 만족할 만한 효율성(效率性) 추정치(推定値)를 구하는 것이 불가능했지만 후속연구(後續硏究)의 관점에서 볼 때 기술적(技術的) 효율성(效率性)의 추정(推定)이 가능한 산업(産業)이 다수를 차지한 사실은 고무적 이라고 판단된다. 또한 종업원규모(從業員規模)가 영세한 사업체(事業體)들이 상대적으로 비효율적(非效率的)임을 알 수 있었다.
X-대역의 위상 배열 시스템에 응용 가능한 전력 증폭기, 6-bit 위상 변위기, 6-bit 디지털 감쇠기 및 SPDT 송수신 스위치를 각각 설계 및 측정하였다. 모든 회로는 CMOS 0.18 um 공정을 사용하여 구현되었다. 전력 증폭기는 2-단 차동 및 cascode 구조를 가지며, 20 dBm 의 P1dB, 19%의 PAE 의 성능을 8-11 GHz 주파수 대역에서 보였다. 6-bit 위상 변위기는 Embedded switched filter 구조를 가지며, 스위치용 nMOS 트랜지스터 및 마이크로스트립 선로로 인덕턴스를 구현하였다. $360^{\circ}$ 위상 제어가 가능하며 위상 해상도는 $5.6^{\circ}$ 이다. 8-11 GHz 주파수 대역에서 RMS phase 및 amplitude 오차는 $5^{\circ}$ 및 0.8 dB 이하이며, 삽입손실은 약 $-15.7\;{\pm}\;1,1\;dB$ 이다. 6-bit 디지털 감쇠기는 저항 네트워크와 스위치가 결합된 Embedded switched Pi-및 T-구조이며, 위상 배열 시스템에서 요구하는 낮은 통과 위상 변동 특성을 가지는 구조가 적용되었다. 최대 감쇠는 31.5 dB 이며 진폭 해상도는 0.5 dB 이다. 8-11 GHz 주파수 대역에서 RMS amplitude 및 phase 오차는 0.4 dB 및 $2^{\circ}$ 이하이며, 삽입손실은 약 $-10.5\;{\pm}\;0.8\;dB$ 이다. SPDT 송수신 스위치는 series 및 shunt nMOS 트랜지스터의 쌍으로 구성되었으며 회로의 면적을 최소화하기 위해 1개의 수동 인덕터만으로 SPDT 기능을 구현하였다. 삽입손실은 약 -1.5 dB, 반사손실은 -15 dB 이하이며, 송수신 격리 특성은 -30 dB 이하이다. 각각의 칩 면적은 $1.28\;mm^2$, $1.9mm^2$, $0.34\;mm^2$, $0.02mm^2$ 이다.
지구온난화로 인해 발생한 기후변화는 한반도의 홍수, 가뭄 등의 발생빈도를 증가시켰으며, 이로 인해 인적, 물적 피해가 증가한 것으로 나타났다. 수재해 대비 및 대응을 위해서는 국가 차원의 수자원 관리 계획 수립이 필요하며, 유역 단위 수자원 관리를 위해서는 장기간 관측된 유량 자료를 이용하여 도출된 유량지속곡선이 필요하다. 전통적으로 수자원 분야에서 유량지속곡선을 도출하기 위하여 물리적 기반의 강우-유출 모형이 많이 사용되고 있으며, 최근에는 데이터 기반의 딥러닝 기법을 이용한 유출량 예측 기법에 관한 연구가 진행된 바 있다. 물리적 기반의 모형은 수문학적으로 신뢰도 높은 결과를 도출할 수 있으나, 사용자의 높은 이해도가 요구되며, 모형 구동 시간이 오래 걸릴 수 있는 단점이 있다. 데이터 기반의 딥러닝 기법의 경우 입력 자료가 간단하며, 모형 구동 시간이 비교적 짧으나 입력 및 출력자료 간의 관계가 블랙박스로 처리되어 수리·수문학적 특성을 반영할 수 없는 단점이 있다. 본 연구에서는 물리적 기반 모형으로 국내외에서 적용성이 검증된 Soil Water Assessment Tool (SWAT)의 매개변수 보정(Calibration)을 통해 장기간의 결측치 없는 데이터를 산출하고, 이를 데이터 기반 딥러닝 기법인 Long Short-term Memory (LSTM)의 훈련(Training) 데이터로 활용하였다. 시계열 데이터 분석 결과 검·보정 전체 기간('07-'18) 동안 Nash-Sutcliffe Efficiency (NSE)와 적합도 비교를 위한 결정계수는 각각 0.04, 0.03 높게 도출되어 모형에서 도출된 SWAT의 결과가 LSTM보다 전반적으로 우수한 것으로 나타났다. 또한, 모형에서 도출된 연도별 시계열 자료를 내림차순하여 산정된 유량지속곡선과 관측유량 기반의 유량지속곡선과 비교한 결과 NSE는 SWAT과 LSTM 각각 0.95, 0.91로 나타났으며, 결정계수는 0.96, 0.92로 두 모형 모두 우수한 성능을 보였다. LSTM 모형의 경우 저유량 부분 모의의 정확도 개선이 필요하나, 방대한 입력 자료로 인해 모형 구축 및 구동 시간이 오래 걸리는 대유역과 입력 자료가 부족한 미계측 유역의 유량지속곡선 산정 등에 활용성이 높을 것으로 판단된다.
현재 우리는 소셜 네트워크 서비스(Social Network Service, 이하 SNS) 상에서 수많은 데이터를 만들어 내고 있다. 특히, 모바일 기기와 SNS의 결합은 과거와는 비교할 수 없는 대량의 데이터를 생성하면서 사회적으로도 큰 영향을 미치고 있다. 이렇게 방대한 SNS 데이터 안에서 사람들이 많이 이야기하는 이슈를 찾아낼 수 있다면 이 정보는 사회 전반에 걸쳐 새로운 가치 창출을 위한 중요한 원천으로 활용될 수 있다. 본 연구는 이러한 SNS 빅데이터 분석에 대한 요구에 부응하기 위해, 트위터 데이터를 활용하여 트위터 상에서 어떤 이슈가 있었는지 추출하고 이를 웹 상에서 시각화 하는 트위터이슈 트래킹 시스템 TITS(Twitter Issue Tracking System)를 설계하고 구축 하였다. TITS는 1) 일별 순위에 따른 토픽 키워드 집합 제공 2) 토픽의 한달 간 일별 시계열 그래프 시각화 3) 토픽으로서의 중요도를 점수와 빈도수에 따라 Treemap으로 제공 4) 키워드 검색을 통한 키워드의 한달 간 일별 시계열 그래프 시각화의 기능을 갖는다. 본 연구는 SNS 상에서 실시간으로 발생하는 빅데이터를 Open Source인 Hadoop과 MongoDB를 활용하여 분석하였고, 이는 빅데이터의 실시간 처리가 점점 중요해지고 있는 현재 매우 주요한 방법론을 제시한다. 둘째, 문헌정보학 분야뿐만 아니라 다양한 연구 영역에서 사용하고 있는 토픽 모델링 기법을 실제 트위터 데이터에 적용하여 스토리텔링과 시계열 분석 측면에서 유용성을 확인할 수 있었다. 셋째, 연구 실험을 바탕으로 시각화와 웹 시스템 구축을 통해 실제 사용 가능한 시스템으로 구현하였다. 이를 통해 소셜미디어에서 생성되는 사회적 트렌드를 마이닝하여 데이터 분석을 통한 의미 있는 정보를 제공하는 실제적인 방법을 제시할 수 있었다는 점에서 주요한 의의를 갖는다. 본 연구는 JSON(JavaScript Object Notation) 파일 포맷의 1억 5천만개 가량의 2013년 3월 한국어 트위터 데이터를 실험 대상으로 한다.
본 연구에서는 모바일 기기를 이용하여 획득한 가스계량기 사진을 서버로 전송하고, 이를 분석하여 가스 사용량 및 계량기 기물 번호를 인식함으로써 가스 사용량에 대한 과금을 자동으로 처리할 수 있는 응용 시스템 구조를 제안하고자 한다. 모바일 기기는 일반인들이 사용하는 스마트 폰에 준하는 기기를 사용하였으며, 획득한 이미지는 가스 공급사의 사설 LTE 망을 통해 서버로 전송된다. 서버에서는 전송받은 이미지를 분석하여 가스계량기 기물 번호 및 가스 사용량 정보를 추출하고, 사설 LTE 망을 통해 분석 결과를 모바일 기기로 회신한다. 일반적으로 이미지 내에는 많은 종류의 문자 정보가 포함되어 있으나, 본 연구의 응용분야인 가스계량기 자동 검침과 같이 많은 종류의 문자 정보 중 특정 형태의 문자 정보만이 유용한 분야가 존재한다. 본 연구의 응용분야 적용을 위해서는 가스계량기 사진 내의 많은 문자 정보 중에서 관심 대상인 기물 번호 및 가스 사용량 정보만을 선별적으로 검출하고 인식하는 관심 문자열 인식 기술이 필요하다. 관심 문자열 인식을 위해 CNN (Convolutional Neural Network) 심층 신경망 기반의 객체 검출 기술을 적용하여 이미지 내에서 가스 사용량 및 계량기 기물번호의 영역 정보를 추출하고, 추출된 문자열 영역 각각에 CRNN (Convolutional Recurrent Neural Network) 심층 신경망 기술을 적용하여 문자열 전체를 한 번에 인식하였다. 본 연구에서 제안하는 관심문자열 기술 구조는 총 3개의 심층 신경망으로 구성되어 있다. 첫 번째는 관심 문자열 영역을 검출하는 합성곱신경망이고, 두 번째는 관심 문자열 영역 내의 문자열 인식을 위해 영역 내의 이미지를 세로 열 별로 특징 추출하는 합성곱 신경망이며, 마지막 세 번째는 세로 열 별로 추출된 특징 벡터 나열을 문자열로 변환하는 시계열 분석 신경망이다. 관심 문자열은 12자리 기물번호 및 4 ~ 5 자리 사용량이며, 인식 정확도는 각각 0.960, 0.864 이다. 전체 시스템은 Amazon Web Service 에서 제공하는 클라우드 환경에서 구현하였으며 인텔 제온 E5-2686 v4 CPU 및 Nvidia TESLA V100 GPU를 사용하였다. 1일 70만 건의 검침 요청을 고속 병렬 처리하기 위해 마스터-슬레이브 처리 구조를 채용하였다. 마스터 프로세스는 CPU 에서 구동되며, 모바일 기기로 부터의 검침 요청을 입력 큐에 저장한다. 슬레이브 프로세스는 문자열 인식을 수행하는 심층 신경망으로써, GPU에서 구동된다. 슬레이브 프로세스는 입력 큐에 저장된 이미지를 기물번호 문자열, 기물번호 위치, 사용량 문자열, 사용량 위치 등으로 변환하여 출력 큐에 저장한다. 마스터 프로세스는 출력 큐에 저장된 검침 정보를 모바일 기기로 전달한다.
심방세동은 가장 흔한 부정맥 질환으로서,특히 승모판막 질환이 있는 경우에는 60%에 이르는높은 빈도의 유병율을 보이는데,심방세동 환자의 약 113에서 혈전 색전증을 일으키고,혈전 색전증이 생긴 환자의 약 60%에서는 사망에 이르거나 심각한 합병증이 초래되므로 심장질환에 대한 수술시,동반 심 방세동에 대한 적극적 인 치료가 고려되어야 한다. 서울대학교병원 흉부외과학교실에서는 1994년 4월부터 1995년 6월까지 심방세동을 동반한 심장질환 을 가진 20명의 환자에서 Maze 술식을 포함한 개심술을 시행하였다 대상환자들의 남녀 성비는 남 '녀 : 6 : 14 이 었으며, 평균연령은 48$\pm$11세 (31 ~66세) 였다. 1년이상 지 속된 만성 심방세동이 14례(70%)였고, 1년미만인 경우가 6례(30%)였으며,심방세동의 과거력은 평균 36$\pm$42개월(1~132개월)이었다. 수술전 혈전전색증의 과거력이 있었던 경우가 7례(35%), 좌심방내에 혈전이 있었던 경우가 9례(45%)였다. 동반 심장질환으로는 판막질환이 19례,심실중격결손증이 1례였 으며, Maze술식과 더불어 승모판막 및 대동맥판막 치환술이 5례, 승모판막 치환술을 시행한 경우가 4 fl, 승모판막 치환술 및 삼첨판\ulcorner 성형술 4례, 승모판막 성형술 3례, 승모판막 성형술 및 삼첨판막 성형 술이 1례, 승모판막 치환술 및 관상동맥 우회술이 1례, 대동맥판막 치환술 1례, 심실중격결손봉합술이 1례 였다. 대동맥차단시간은 평균 175 :41분(116~270분)이었다. 수술과 관련된 사망은 없었으며, 수술 후 심방세동의 재발이 16명(80%)에서 있었으나, 수술후 평균 41일째 규칙적인 심박동 소견을 보였다. 수술후 합병증으로서는 저심박출증을 보였던 경우가 3례 (15%), 술전 존재하였던 반신불수의 악화가 1 례, 그리고 급성 신부전이 1례씩 관찰되었다. 20명의 외래추적 관찰기간은 평균 16.5개월(10.5~24개월) 이었는데, 외래 추적기간 중 모든 환자에서 규칙적인 심박동의 소견을 보였으며, 정상 동방결절리듬을 보인 경우 17례 (85%)중에서 항부정맥제의 투여가 필요 없는 경우가 13례 (76%)이고 나머지 4례에서는 항부정맥제를 투여중이며, 접합부 율동을 보이는 3례 (15%) 중 2례에서는 항부정맥제를 투.i중이고, 1 례는 접합부 서맥으로 인공심박동기 (DDD-R type : AAI mode)의 삽입이 필요했다. 추적기간 중에 심에 코검사는 19명에서 시행하였는데, 우심방 수축력이 보이는 경우가 1 례 (95%) 이었고, 좌심방 수축력은 12례 (63%)에서 명백히 관찰되 었다. 심장질환에 대한 개심술시 Maze술식을 동반시행할 경우심장허혈시간이 길어지는 단점이 있으나, 최근의 발달된 심근보호법의 적용으로 수술에 따른 위험을 최소화할 수 있으므로 심방세동의 적극적 인 치료를 고려하여야 할 것으로 사료된다.
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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.