공침법을 이용하여 구조 조촉매인 $SiO_2$가 첨가된 Fe계 촉매와 $SiO_2$가 첨가되지 않은 Fe계 촉매를 제조하였고, 이러한 두 가지 촉매를 이용하여 $250^{\circ}C$의 온도 및 1.5 MPa의 압력에서 Fischer-Tropsch 합성반응을 수행하였다. $SiO_2$를 첨가한 Fe계 촉매가 $SiO_2$를 첨가하지 않은 Fe계 촉매보다 현저히 우수한 촉매활성을 나타내었고, 144시간의 반응시간동안 뛰어난 촉매안정성을 나타내었다. X-선 회절 및 $N_2$의 물리흡착을 통하여 촉매의 결정구조 및 세공구조를 분석한 결과, $SiO_2$를 첨가할 경우 Fe계 촉매의 분산도가 향상되는 것을 발견할 수 있었다. 또한 $H_2$-TPR(temperature-programmed reduction) 분석결과를 통해, $SiO_2$를 첨가할 경우 $260^{\circ}C$ 이하의 저온 영역에서 $Fe_2O_3$의 $Fe_3O_4$ 및 FeO로의 환원이 촉진되는 것을 확인하였다. 반면 $CO_2$-TPD(temperature-programmed desorption) 분석결과에 의하면, $SiO_2$를 첨가한 결과 촉매의 표면 염기도는 감소하였다. 따라서 $SiO_2$를 첨가한 촉매가 $SiO_2$를 첨가하지 않은 촉매보다 우수한 촉매성능을 나타내는 것은, $SiO_2$를 첨가함에 따라 촉매의 분산이 증진되고 환원이 촉진된 것이 주요 원인인 것으로 생각된다.
남부지방에서 옥수수 흑조위축병을 회피할 수 있는 파종기를 알기 위하여 이병성인 수원 19호와 저항성인 진주옥을 4월 1 일부터 6월 10일까지 10일 간격으로 8회 파종하여 얻어진 결과는 다음과 같다. 1. 흑조위축병 이병주율은 4월 1 구부터 4월 21일까지는 40 % 이하이었으나 그 후는 파종이 지연될수록 급격히 증가한 후 6월 10 일 파종에서는 다시 감소하였으며, 품종간에는 수원 19호가 진주옥보다 이병주율이 높았다. 2. 간장, 입묘율, Silage 수량, 간엽수량, 가소화건물양은 두 품종 모두 4월 1 일에서 5월 1 일 파종까지는 차이가 없었으나 그 이후는 파종이 지연될수록 급격히 감소하였고 6월 10일 파종에서는 다시 증가하였다. 품종간에는 간장, Silage 수량, 가소화건물양은 수원 19보다 진주옥이 높았으나 간엽수량은 수원 19호가 진주옥보다 높았다. 3. 주당자수수, 평균자구중, 자수수량은 수원 19호가 진주옥보다 현저히 낮았는데, 수원 19호에서 는 4월 1 일부터 5월 21 일까지는 파종이 지연될수록 급격히 감소한 후 6월 10 일 파종에서는 다시 증가하였으나 진주옥에서는 4월 1 일에서 5월1 일까지는 차이가 없었으나 그 후에는 파종이 지연될수록 점점 감소하였다. 4. 자수가 Silage 중에 차지하는 비율은 수원 19호가 진주옥보다 현저히 낮았으며, 파종기에 따른 경향은 수원 19호는 5월 21 일까지 파종이 지연될수록 감소한 후 다시 증가하였으나 진주옥은 5월11 일까지 증가한 후 감소하였다. 5. 애멸구 발생은 연차간 발생시기와 발생량이 다소 달랐으나 대체로 1회 발생은 3월 하순 혹은 4 월 초순, 2회발생은 6월중순, 3회발생은 7월하순, 4회발생은 9월초순이었으며, 5월중에는 발생양이 극히 적었다. 6. 흑조위축병을 회피하고 Silage 수량이 높은 옥수수의 파종적기는 4월중이었으며 이 때 Silage 수량은 두 품종 모두 17∼23 t/ha 이었다.
국내 산림치유명상연구에 있어 산림명상에 적용할 수 있는 기법과 효과에 대한 연구들은 많이 진행되어 왔지만 산림명상이 이루어지는 공간에 대한 연구는 거의 이루어지지 않았다. 그럼에도 불구하고 명상공간은 단순한 장소적 개념이 아니라 산림의 '치유'기능을 담당하고 있는 산림환경요소 즉, 치유인자를 담고 있는 곳으로 치유메커니즘을 밝히는 중요한 단서가 될 수 있다. 이에 본 연구는 치유의 숲 산림명상공간이 명상에 적합한 공간인지 알아보고자 델파이 전문가 설문조사(Delphi Expert Survey Method)로 명상공간의 속성항목을 선정 한 후, IPA기법(Importance Performance Analysis)을 활용하여 치유의 숲 산림명상 공간 이용자의 만족도를 설문 조사하였다. 설문은 국립산림치유원과 산음 치유의 숲, 경기도 잣향기 푸른숲에서 산림명상공간을 이용한 일반성인 315명을 대상으로 2022년 8월부터 11월까지 진행하였다. IPA분석 결과 산림명상공간의 만족도 평균은 5점 리커트 척도에 4.33점(국립산림치유원 4.33점, 산음 치유의 숲 4.34점, 잣향기 푸른숲 4.37점)으로 높게 나타나 세 곳 치유의 숲 명상공간은 산림명상에 적합하게 조성되어 있다고 판단된다. 세 숲 모두 '자연의 소리'에 대한 만족도가 매우 높게 나타났다. 반면 세 숲 모두 '고요함'의 만족도가 상대적으로 낮게 나타나 우선적으로 해결해야 할 문제로 나타났다. 또 개방형설문 결과 자연의 소리, 경관, 공기, 숲 공간, 향기 등 명상공간의 자연요소가 시설과 같은 인공요소보다 명상 만족도에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 산림명상의 만족도를 높이기 위해 명상 공간 주변에 물소리 새소리 등의 소리자원을 확보하는 것이 중요하고, 방문객과의 조우를 피하는 독립된 공간에 '명상 숲'을 따로 조성하여 산림치유명상 프로그램 참여자만 입장하는 방법 등을 고려해 볼 필요가 있다.
<배가본드>는 요시카와 에이지의 소설 <미야모토 무사시>를 원작으로 하는 만화이다. 1998년부터 연재를 시작한 이래 단행본으로는 현재 34권까지 출간되었으며 권 평균 170만부로 누적 판매량 5400만부 이상을 기록한 대작이다. <배가본드>는 '사람을 사람답게 그린다'는 작가의 원칙에 의하여, 캐릭터의 성격을 자연스럽게 따라가는 방식으로 서사를 진행하기 때문에 매우 독특한 캐릭터라이징 특징을 보인다. 본 연구는 <배가본드>의 수많은 캐릭터들이 강렬한 개성을 갖고 있음에도 불구하고, 대척 관계의 캐릭터 구도 설정을 통해 구조적 균형을 유지하고 있다는 것에 주목했다. 이러한 캐릭터의 관계를 분석하기위해 심리검사 도구인 MBTI 성격유형론을 분석틀로 활용하였다. 먼저 MBTI의 기질적 특성으로 성격유형을 추론하고, 가장 중요하다고 여겨지는 심리기능인 인식과 판단의 조합을 기준으로 대척적 캐릭터 구도를 분석하고자 했다. 이를 통해 캐릭터에 적용된 3가지 구조를 찾을 수 있었다. (1) 중심캐릭터 무사시와 거울캐릭터 코지로의 대척성이 작품의 중심을 이룬다는 점, (2) 그들의 양육자와 멘토 역할 캐릭터의 대척관계는 무사시와 코지로의 캐릭터성을 확장한다는 점, (3) 무사시와 코지로에게 영향을 주고받는 역할로서 요시오카 일문 역시 대척적 구도로 설정되었다는 점이다. 이와 같이 <배가본드>는 대비를 이루는 캐릭터들의 쌍이, 마치 변증법적 합을 이루듯이 설정되었다는 결론을 도출할 수 있었다. 이와 같이 <배가본드>에서 나타난 캐릭터 구도의 대척적 구조화 전략은, 개성 있는 수많은 캐릭터의 내면을 차별화하며 깊은 수준으로 묘사할 수 있게 했다고 여겨진다. 끝으로 비평과 흥행에서 성공한 만화와 애니메이션 분야의 작품들은 캐릭터 중심이라는 공통된 흐름을 읽을 수 있는데, 이는 소설이나 영화와는 구별되는 특성으로서 캐릭터에 대한 수요자의 관심이 상대적으로 높기 때문이라고 판단할 수 있다. 따라서 캐릭터라이징 분석 결과를 데이터베이스화하여 콘텐츠 생산 시 참고할 수 있기를 기대한다.
본 연구는 놀이를 학문적인 관점으로 승화시킨 로제 카이와 (R.Caillois)의 이론을 기반으로 유아의 한글 학습의 동기부여를 위한 재미 요소를 찾아보는 것으로부터 시작한다. 놀이의 궁극적 목적에는 즐거움이 수반되어야 한다. 그리고 학습은 개인의 경험에 의한 영구적인 변화를 의미하는데, 놀이와 학습, 이 두 가지 요소는 융합을 통해 교육용 기능성 게임을 연구하는 게임 기반 학습 이론 GBL(game based learning)의 중요한 요소이다. 유아가 한글 학습을 하면서 스스로 목표를 달성하기 위해서 무엇보다 중요한 것은 재미이다. 유아는 성인에 비해 집중력이 낮기 때문에 몰입을 위해 재미를 학습과 결부시키는 것은 매우 중요하다. 따라서 본 연구는 먼저 효과적인 놀이 특성 요소가 적용된 한글 기능성 모바일 게임 사례를 분석을 통해 알아보고자 하였다. 사례의 선정 기준으로는 사용자의 선호도를 기준삼아, 2014년 4월 22일을 시점으로 구글 안드로이드 마켓의 유아용 한글 기능성 모바일 게임 영역에서 10000개 이상 다운로드 한 게임을 토대로 다운로드 횟수와 사용자의 평가 별점에 따라 20개의 한글 모바일 기능성 게임을 선정하였다. 현재 시중에 출시되어 있는 다양한 유아용 한글 학습 놀이 콘텐츠의 사례를 R.Caillois가 제안하는 놀이의 네 가지 분류와 속성의 선행연구를 통해 아곤(Agon), 미미크리(Mimicry), 일레아(Alea), 일링크스(Ilinx)로 분석하고 그 고유의 특성과 비교하였다. 그 특성 네 가지가 한글 기능성 모바일 게임 안에서 어떠한 역할을 수행하는 지 살펴 본 결과, 선정된 사례 중 게임의 규칙과 의지가 최대로 포함된 아곤(Agon)의 유형이 가장 많은 분포를 보였으며, 각각 하나의 놀이 요소가 적용된 것보다는 네가지 놀이 특성이 고루 분포된 경우에서 유희성과 함께 높은 몰입도를 경험하게 해 주었다. 본 연구 결과를 통해 유아용 한글 기능성 모바일 게임 콘텐츠가 놀이의 속성이 반영된 재미의 요소를 학습에 접목하는 기반연구가 되길 기대한다.
웹의 발전과 콘텐츠 산업의 팽창으로 비디오 데이터가 폭발적으로 증가함에 따라 데이터의 정보 검색은 매우 중요한 문제가 되었다. 그동안 비디오 데이터의 정보 검색과 브라우징을 위해 비디오의 프레임(frame)이나 숏(shot)으로부터 색채(color)와 질감(texture), 모양(shape)과 같은 시각적 특징(features)들을 추출하여 비디오의 내용을 표현하고 유사도를 측정하는 내용 기반(content-based)방식의 비디오 분석이 주를 이루었다. 영화는 하위 레벨의 시청각적 정보와 상위 레벨의 스토리 정보를 포함하고 있다. 저차원의 시각적 특징을 통해 내용을 표현하는 내용 기반 분석을 영화에 적용할 경우 내용 기반 분석과 인간이 인지하는 영화의 내용 사이에는 의미적 격차(semantic gap)가 발생한다. 왜냐하면 영화의 스토리는 시간의 진행에 따라 그 내용이 변하고, 관점에 따라 주관적 해석이 가능한 고차원의 의미정보이기 때문이다. 따라서 스토리 차원의 정보 검색을 위해서는 스토리를 모델링하는 정형화된 모형이 필요하다. 최근 들어 소셜 네트워크 개념을 활용한 스토리 기반의 비디오 분석 방법들이 등장하고 있다. 그러나 영화 속 등장인물들의 소셜 네트워크를 통해 스토리를 표현하는 이 방법들은 몇 가지 문제점들을 드러내고 있다. 첫째, 등장인물들의 관계에만 초점이 맞추어져 있으며, 스토리 진행에 따른 등장인물들의 관계 변화를 역동적으로 표현하지 못한다. 둘째, 등장인물의 정체성과 심리상태를 보여주는 감정(emotion)과 같은 심층적 정보를 간과하고 있다. 셋째, 등장인물 이외에 스토리를 구성하는 사건과 배경에 대한 정보들을 반영하지 못하고 있다. 따라서 본 연구는 기존의 스토리 기반의 비디오 분석 방법들의 한계를 살펴보고, 문제 해결을 위해 문학 이론에서 제시하고 있는 서사 구조에 근거하여 스토리 모델링에 필요한 요소들을 인물, 배경, 사건의 세 가지 측면에서 제시하고자 한다.
명품에 대한 관심과 소비가 점차 대중화되면서 명품시장은 급성장하고 있다. 소비자들은 명품을 구매하고 사용함으로써 물질적인 풍요와 함께 심리적인 만족을 얻을 수 있다. 또한 기업의 입장에서는 명품은 가격 비탄력적인 특성을 가지고 있어 가격 프리미엄을 누릴 수 있고 양호한 성과를 산출하는데 유리하므로 명품성 확보방안에 많은 관심을 기울여야 할 것이다. 본 연구는 선행연구를 기반으로 명품성을 '다른 제품과 차별적으로 명품을 인식하게 만드는 제품의 속성으로서, 소비자의 구매행동에 중요한 동기를 부여하는 상황적 혜택을 제공하는 요인'으로 정의하고, 한국 중소기업의 브랜드 명품성 구축방안을 살펴보았다. 구체적으로는 명품산업의 세계시장과 한국시장 현황을 알아보고, 기존연구들과 관련문헌을 조사하여 명품성의 구성요소를 규명하였으며, 이론적 근거를 바탕으로 연구모형을 설계하여 마케팅 믹스를 활용한 한국 중소기업의 브랜드 명품성 구축방법을 제시하였다. 명품성의 하위차원은 기존연구들의 문제점을 감안하여 제품관련 속성여부와 소비자가 얻는 혜택여부에 따라 규명하였다. 제품관련 명품성은 우월성 (기능적 혜택)과 희소성(경험적 혜택)으로 구분하고, 비제품관련 명품성은 차별성 (상징적 혜택)과 전통성 (배타적 혜택)으로 구분하였다. 브랜드 명품성 구축방안은 다음과 같다. 첫째, 제품요인을 이용하는 것이다. 높은 품질, 우수한 디자인, 인지도가 높으면서 강력하고 호의적이며 독특한 연상의 브랜드를 통해 명품성을 제고할 수 있다. 둘째, 가격요인을 이용하는 것이다. 소비자들은 명품을 고가품으로 인식하는 경향이 있으므로 제품의 가격을 너무 낮게 책정하는 것은 명품성을 훼손할 수 있다. 셋째, 유통요인을 이용하는 것이다. 제한적인 유통 채널을 통해 소비자에게 명품성의 차별성과 희소성을 지각시키는 것이 효과적이다. 또한, 명품브랜드에 적합한 매장 분위기를 조성하여야 한다. 넷째, 촉진요인을 이용하는 것이다. 소비자가 광고에 많이 노출될수록 명품브랜드에 대해 호의적의 태도를 형성하여 명품성을 높게 지각한다. 가격촉진은 소비자의 명품성 지각에 부정적 영향을 미친다. 다섯째, 기업속성을 이용하는 것이다. 제품에 대한 소비자의 평가는 제품속성뿐만 아니라 그 제품을 둘러싼 기업연상이나 기업이미지에 영향을 받는다. 기존연구를 참고하면 높은 기업역량, 양호한 기업평판을 통해 명품성을 제고할 수 있다. 기업역량을 높이기 위해서는 지식창출능력과 연계하여 다차원적으로 접근하면 유용한 시사점을 얻을 수 있다. 기업평판에 있어서는 외부 이해관계자들의 평판도 중요하지만 이에 못지않게 내부구성원들의 평판도 중요하다. 한국의 중소기업들은 본 연구결과를 활용하여 상황에 따라 개별적인 마케팅전략을 수립하거나 혹은 믹스 (통합)한 마케팅전략을 수립하여 추진함으로써 브랜드의 명품성을 구축할 수 있을 것이다.
본 연구에서는 반도체 패키지 다이싱 공정에서 발생하는 실리콘 슬러지를 재활용하여 실리카 나노입자를 제조하였으며 이를 전기감응형 스마트유체의 분산 물질로 적용하였다. 상세히는, 실리콘 슬러지에 산처리를 통해 금속불순물을 제거한 고순도의 실리콘 분말을 얻고, 수열합성법을 통해 실리카 나노입자를 합성하였다. 실리카 나노입자의 크기를 조절하기 위해 수열합성법의 반응시간을 8, 15, 20, 30시간으로 진행하였으며, 반응시간이 증가할수록 실리카 나노입자의 크기가 증가하였다. 수열합성의 반응시간이 길어질수록 실리콘의 가수화 및 탈수 반응이 증가하며 입자의 크기를 증가시킨다. 실리콘 슬러지에서 제조한 실리카 나노입자를 실리콘 오일에 분산하여 전기감응형 스마트유체로 응용하였다. 그 결과, 30시간의 수열합성으로 제조된 실리카 나노입자가 동일한 전기장 하에서 21.4Pa의 가장 높은 전단응력을 나타내었다. 이는 큰 실리카 나노입자의 사이에 작은 입자들이 배치되는 보강효과 효과를 통해 단단한 사슬구조의 형성 때문이다. 본 연구를 통해 반도체 다이싱 공정에서 발생하는 실리콘 슬러지를 성공적으로 재활용하여 실리카 나노입자를 제조하였고, 이를 전기감응형 스마트유체에 적용함으로써 산업현장에서 친환경성을 강조하는 ESG 경영의 일환으로 적용될 수 있음을 확인하였다.
본 논문에서는 딥러닝 예측 결과 정보를 적용하는 복합 미생물 배양기를 위한 딥러닝 구조를 개발한다. 제안하는 복합 미생물 배양기는 수집한 복합 미생물 데이터에 대해 복합 미생물 데이터 전처리, 복합 미생물 데이터 구조 변환, 딥러닝 네트워크 설계, 설계한 딥러닝 네트워크 학습, 시제품에 적용되는 GUI 개발 등으로 구성된다. 복합 미생물 데이터 전처리에서는 미생물 배양에 필요한 당밀, 영양제, 식물엑기스, 소금 등의 양에 대해 원-핫 인코딩을 실시하며, 배양된 결과로 측정된 pH 농도와 미생물의 셀 수에 대해 최대-최소 정규화 방법을 사용하여 데이터를 전처리한다. 복합 미생물 데이터 구조 변환에서는 전처리된 데이터를 물 온도와 미생물의 셀 수를 연결하여 그래프 구조로 변환 후, 인접 행렬과 속성 정보로 나타내어 딥러닝 네트워크의 입력 데이터로 사용한다. 딥러닝 네트워크 설계에서는 그래프 구조에 특화된 그래프 합성곱 네트워크를 설계하여 복합 미생물 데이터를 학습시킨다. 설계한 딥러닝 네트워크는 Cosine 손실함수를 사용하여 학습 시에 발생하는 오차를 최소화하는 방향으로 학습을 진행한다. 시제품에 적용되는 GUI 개발은 사용자가 선택하는 물 온도에 따라 목표하는 pH 농도(3.8 이하) 복합 미생물의 셀 수(108 이상)를 배양시키기 적합한 순으로 나타낸다. 제안된 미생물 배양기의 성능을 평가하기 위하여 공인시험기관에서 실험한 결과는, pH 농도의 경우 평균 3.7로, 복합 미생물의 셀 수는 1.7 × 108으로 측정되었다. 따라서, 본 논문에서 제안한 딥러닝 예측 결과 정보를 적용하는 복합 미생물 배양기를 위한 딥러닝 구조의 효용성이 입증되었다.
본 연구는 웹 크롤링을 이용하여 1990년부터 2022년까지 총 32개년에 해당하는 NBA 통계 정보를 획득하고, 탐색적 데이터 분석을 통해 관심 변수를 관찰하고 관련된 파생변수를 생성한다. 입력 데이터에 대한 정제 과정을 거쳐 무의미한 변수들을 제거하고, 남은 변수에 대한 상관관계 분석, t 검정 및 분산분석을 수행하였다. 관심 변수에 대해 플레이오프 진출/미진출 그룹 간 평균의 차이를 검정하였고, 이를 보완하기 위해 순위를 기준으로 하는 3개 집단(상위/중위/하위) 간 평균 차이를 재확인하였다. 입력 데이터 중 올해 시즌 데이터만을 테스트 세트로 활용하였고, 모델 훈련을 위해서는 훈련 세트와 검증 세트를 분할하여 5-fold 교차검증을 수행하였다. 교차검증 결과와 시험 세트를 이용한 최종 분석 결과를 비교하여 성능 지표에서 차이가 없음을 확인함으로써 과적합 문제를 해결하였다. 원시 데이터의 품질 수준이 높고, 통계적 가정을 만족하기 때문에 적은 수준의 데이터 세트임에도 불구하고 대부분 모델에서 좋은 결과를 나타냈다. 본 연구는 단순히 머신러닝을 이용하여 NBA의 경기 결과를 예측하거나 플레이오프 진출 여부만을 분류하는 것에서 그치지 않고, 입력 특성의 중요도를 파악하여 높은 중요도를 갖는 주요 변수에 본 연구의 관심 대상 변수가 포함되는지를 확인하였다. Shap value의 시각화를 통해 특성 중요도의 결과만으로 해석할 수 없었던 한계를 극복하고, 변수의 진입/제거 과정에서 중요도 산출에 일관성이 부족하다는 점을 보완할 수 있었다. 본 연구에서 관심 대상으로 분류했던 3점 및 실책과 관련된 다수의 변수가 미국 프로농구에서의 플레이오프 진출에 영향을 미치는 주요 변수에 포함되는 것으로 나타났다. 본 연구는 기존의 스포츠 데이터 분석 분야에서 다루었던 경기 결과, 플레이오프 및 우승 예측 등의 주제를 포함하고 분석을 위해 여러 머신러닝 모델을 비교 분석했다는 점에서 유사성이 있지만, 사전에 관심 속성을 설정하고, 이를 통계적으로 검증함으로써 머신러닝 분석 결과와 비교하였다는 측면에서 차이가 있다. 또한 XAI 모델 중 하나인 SHAP를 이용하여 설명 가능한 시각화 결과를 제시함으로써 기존 연구와 차별화하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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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.