수량과 수질 및 수생태를 동시에 고려한 수자원 관리를 위해서는 신뢰도 높은 중기 유량 예측 기술이 필수적이다. 이를 위해서는 기상자료의 특성에 대한 이해와 더불어, 시공간 해상도가 낮은 기상예측 정보를 고해상도 분포형 수문모형에서 효과적으로 활용하는 기술이 중요하다. 본 연구에서는 분포형 수문모형 WRF-Hydro와 선행시간 288시간까지의 기상정보를 제공하는 Global Data Assimilation and Prediction System (GDAPS)를 활용해 고해상도 중기 유량 예측을 수행하고 적용성을 검토하였다. 이를 위해 대상 유역인 낙동강 지류 금호강 유역에 대해 100 m 공간해상도의 WRF-Hydro모형을 구축하고 기상지상관측자료 Automatic Weather Stations (AWS)& Automated Synoptic Observing Systems (ASOS), 기상수치예보모형 GDAPS, 기상재분석자료 Global Land Data Assimilation System (GLDAS)를 입력자료로 적용한 유량 예측 모의 결과를 비교하였다. 2020~2022년 기간 3개의 강우사상에 대해 유역 평균 누적 강우량을 분석 결과, AWS&ASOS대비 GDAPS는 36%~234%, GLDAS 재분석자료는 80%~153% 범위의 과소 및 과대 산정되었음을 확인하였다. AWS&ASOS입력자료로 한 유량 예측 결과는 KGE, NSE지표가 유역 말단 강창교 지점 기준 0.6이상이었으나, GDAPS 기반 유량 모의는 강우 사상에 따라 KGE 값이 0.871~-0.131로 큰 변동성이 확인되었다. 한편, 첨두 유량 오차는 GDAPS가 GLDAS보다 크거나 비슷했지만, 첨두 홍수 발생시간의 오차는 AWS&ASOS, GDAPS, GLDAS가 각각 평균 3.7시간, 8.4시간, 70.1시간으로, 첨두 발생시간 측면에서는 GDAPS의 오차가 GLDAS보다 적었다. GDAPS를 입력자료로 한 WRF-Hydro 고해상도 중기 유량 예측은 첨두 유량의 불확실성은 크지만, 첨두 유량 발생시점에 대한 정확도는 상대적으로 높아 수자원 시설 운영에 효과적으로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
Thomas B. Russell;Peter L. Labib;Jemimah Denson;Fabio Ausania;Elizabeth Pando;Keith J. Roberts;Ambareen Kausar;Vasileios K. Mavroeidis;Gabriele Marangoni;Sarah C. Thomasset;Adam E. Frampton;Pavlos Lykoudis;Manuel Maglione;Nassir Alhaboob;Hassaan Bari;Andrew M. Smith;Duncan Spalding;Parthi Srinivasan;Brian R. Davidson;Ricky H. Bhogal;Daniel Croagh;Ashray Rajagopalan;Ismael Dominguez;Rohan Thakkar;Dhanny Gomez;Michael A. Silva;Pierfrancesco Lapolla;Andrea Mingoli;Alberto Porcu;Teresa Perra;Nehal S. Shah;Zaed Z. R. Hamady;Bilal Al-Sarrieh;Alejandro Serrablo;Somaiah Aroori
한국간담췌외과학회지
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제27권4호
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pp.403-414
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2023
Backgrounds/Aims: Pancreatoduodenectomy (PD) is recommended in fit patients with a carcinoma (PDAC) of the pancreatic head, and a delayed resection may affect survival. This study aimed to correlate the time from staging to PD with long-term survival, and study the impact of preoperative investigations (if any) on the timing of surgery. Methods: Data were extracted from the Recurrence After Whipple's (RAW) study, a multicentre retrospective study of PD outcomes. Only PDAC patients who underwent an upfront resection were included. Patients who received neoadjuvant chemo-/radiotherapy were excluded. Group A (PD within 28 days of most recent preoperative computed tomography [CT]) was compared to group B (> 28 days). Results: A total of 595 patents were included. Compared to group A (median CT-PD time: 12.5 days, interquartile range: 6-21), group B (49 days, 39-64.5) had similar one-year survival (73% vs. 75%, p = 0.6), five-year survival (23% vs. 21%, p = 0.6) and median time-to-death (17 vs. 18 months, p = 0.8). Staging laparoscopy (43 vs. 29.5 days, p = 0.009) and preoperative biliary stenting (39 vs. 20 days, p < 0.001) were associated with a delay to PD, but magnetic resonance imaging (32 vs. 32 days, p = 0.5), positron emission tomography (40 vs. 31 days, p > 0.99) and endoscopic ultrasonography (28 vs. 32 days, p > 0.99) were not. Conclusions: Although a treatment delay may give rise to patient anxiety, our findings would suggest this does not correlate with worse survival. A delay may be necessary to obtain further information and minimize the number of PD patients diagnosed with early disease recurrence.
댐은 대규모 토목 구조물로서 안전한 운영을 위해 기초지반의 누수를 차단하고 추가적인 재해를 방지하기 위하여 암반 그라우팅에 대한 체계적인 접근 및 이해가 필요하다. 국내에서는 암반 그라우팅 계획에 있어 현장 기술자의 경험과 유사 사례에 의존하는 경향이 있으며, 보다 신뢰성 있는 그라우팅 계획을 위해 (토목 or 공학적) 이론과 (현장 or 지반) 조사결과를 바탕으로 한 개선방안이 필요한 실정이다. 암반에서 시행하는 그라우팅은 대부분 수리지질 및 불연속면 인자들(RQD, Js, Lu, SPI)에 의해 가장 큰 영향을 받는다. 본 연구에서는 국내 14개 현장에서 실시된 조사 자료를 토대로 수리지질학적 인자(Lu, SPI)와 불연속면 인자(RQD, Js), 그라우트 주입량(grout take) 간의 상관관계를 분석하고 암반 그라우팅 계획의 체계적인 수립 방안을 제시하였다. 연구 인자(RQD, Js, Lu, SPI) 간의 피어슨 상관계수(r)를 분석한 결과, Lu과 SPI의 상관관계(r = 0.92)가 가장 높고, RQD와 Lu(r = -0.75), RQD와 Js(r = 0.69), RQD와 SPI(r = -0.65), Js와 Lu(r = -0.47), SPI와 Js(r = -0.41) 순으로 상관관계가 감소하는 것으로 나타났다. 그라우트 주입량과 연구 인자(RQD, Js, Lu, SPI) 간 상관관계를 분석한 결과, Lu과 SPI는 값이 커질수록 주입량이 증가하는 경향을 보이나 RQD와 Js는 유의한 상관관계가 나타나지 않았다. SPI를 토대로 제안된 그라우팅 계획 수립의 접근 방법은 실제 수행한 차수 그라우팅 시공 자료와 비교‧분석을 통해 검증하였고, 향후 세부 연구 및 실무 수행에 있어 유용한 자료로 활용될 수 있다.
본 연구에서는 의료폐기물에 대해 평상시 상황과 대규모 감염병 발병 상황으로 구분하여 발생 특성을 분석하였다. 평상시 상황에서는 회귀분석을 통해 의료폐기물 종류별 발생량 예측 모델을 수립하였으며, 유의값(p)은 모두 < 0.0001로 통계적으로 유의미하였다. 각 분류별 예측 모델식의 결정계수(R2) 값은 I-MW(R2=0.9943) > G-MW(R2=0.9817) > H-MW(R2=0.9310) 순으로 분석되었다. 또한, 기존 문헌과 유사한 결과로 영향인자로 사용된 GDP(G-MW), 의료기관 수(H-MW), 고령 인구비(I-MW)는 모두 높은 상관성을 나타내었다. 각 모델식을 종합한 총 의료폐기물 발생량의 MAE는 2,615, RMSE 3,353로 평가되어 H-MW(2,491, 2,890)와 I-MW(2,291, 3,267) 의료폐기물 모델식과 유사한 수준의 정확도를 나타내는 것이 확인되었다. 단기간 내 대량 발생하는 감염병 사태 시기의 의료폐기물 발생 특성은 정확한 추정이 제한적이므로 격리의료폐기물의 발생원단위를 분석하였다. 감염병 초기인 불안정기 8.74 kg/인·일, 안정기 2.69 kg/인·일, 감소기 시기 평균 0.08 kg/인·일의 발생원단위를 나타내었다. 격리의료폐기물 발생원단위와 치명률 간의 상관분석 결과, 불안정기 +0.99, 안정기 +0.52, 감소기 +0.96으로 나타났으며, 감염병 발병 전체시기에서 +0.95 이상의 매우 높은 양의 상관성을 나타내는 것이 확인되었다. 본 연구에서 도출된 연구결과는 보건 의료상에 적절한 의료폐기물 관리시스템을 구축하는 데 유용한 역할을 수행할 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구는 발달장애 청소년의 여가 및 레크레이션에 관한 어휘 및 문제해결 특성을 살펴보고 분석하여 발달장애 청소년의 여가 활동 교육 및 지원에 있어 기초자료로 활용하는 데 목적이 있다. 연구 대상은 발달장애 청소년으로 수용 언어 연령에 따른 두 집단(10세 미만, 10세 이상)으로 구성하였다. 본 연구를 통해 얻은 결과는 다음과 같다. 첫째, 수용 언어 연령에 따른 두 집단 간 여가 어휘력에는 유의한 차이가 있었다. 둘째, 수용 언어 연령에 따른 두 집단 간 문제해결 능력에 유의한 차이가 있었다. 셋째, 집단별 여가 및 레크리에이션 어휘 및 문제해결 능력 간 상관관계를 분석한 결과, 10세 미만 집단은 초급 수준의 어휘와 초급 수준의 문제해결 능력에서 가장 높은 상관관계를 보였으며, 10세 이상 집단은 중급 수준의 문제해결 능력과 고급 수준의 문제해결 능력에서 가장 높은 상관관계가 나타났다. 넷째, 여가 및 레크리에이션 어휘에 대한 오반응을 분석한 결과, 정답인 어휘와 유사한 주제의 어휘를 오답으로 고르는 비율이 높았다. 또한 문제해결 능력에 대한 오반응을 분석한 결과, 맥락을 파악해야 하는 문항에서 오답률이 높아지는 경향을 보였다. 본 연구는 발달장애 청소년의 원활한 여가 생활을 위한 의사소통 관련 교육 방향에 대해서 논의할 수 있는 시사점을 제공하였으며 이에 따라 발달장애 청소년의 성공적인 여가 활동을 위한 교육 및 지원 프로그램의 기초자료로 활용될 것을 기대한다.
코로나19로 인한 온택트 서비스의 발달과 친환경 장례 문화의 사회적 이슈는 온라인 장례라는 새로운 문화의 필요성을 인식하게 하였다. 국내 기관 및 기업에서 온라인 장례 서비스 활성화를 위한 시도가 여러 차례 있었으나, 효과는 미약한 실정이다. 본 연구의 목적은 온라인 장례 플랫폼의 초기 사용자 경험 분석을 통해 사용성의 문제를 파악하고, 온라인 장례 플랫폼의 접근성 및 사용성을 향상할 수 있는 서비스 개발을 제안함에 있다. 이에 본 연구에서는 사용자 경험(UX), OOBE, FTUE 이론의 문헌 고찰을 통해 온라인 장례 플랫폼의 접근성과 사용성 향상에 영향을 주는 요인을 파악하고, 대표적 온라인 장례 앱 '메모리얼'을 연구 대상으로 선정하여 실험을 진행하였다. 초기 사용자 경험을 분석하기 전, 연구 대상인 앱 '메모리얼'의 UX 서비스 특성을 이해하고자 유사 타 서비스와의 IA를 비교 분석하였다. 또한 온라인 장례 플랫폼 사용 경험이 없는 피실험자 10명을 대상으로 Unpack-Setup/Configure-First Use 단계에 해당하는 태스크를 수행하고, 실험 과정을 UX Curve로 표현하여 부정적인 경험이 발생한 지점과 요인을 파악하였다. 그 결과, 주요 문제 요인으로 불필요한 UI 요소, 회원가입 단계에서의 민감한 개인정보 요구, 서비스의 몰입감 부족 등이 있었고, 개선 사항으로는 사용자 간의 감정 공유 및 원활한 소통 촉진을 위한 커뮤니티 기능 강화 등이 있었다. 이러한 인사이트를 반영하여 기존 앱 서비스의 문제점을 해결할 수 있는 서비스 개발을 제안하였다. 개발한 프로토타입의 타당성을 검증하고자 서비스 디자인 전문가 3인의 인터뷰를 진행하였다. 본 연구는 최근 부상하고 있는 온라인 장례 서비스의 질적 향상과 활성화에 기여하기 위해 진행되었으며, 온라인 장례 서비스의 현황을 이해하고, 서비스 접근성과 사용성 강화를 위해 필요한 요인을 규명하였다는 점에서 연구의 의의가 있다.
멀티모달 (multi-modal) 생성이란 텍스트, 이미지, 오디오 등 다양한 정보를 기반으로 결과를 도출하는 작업을 말한다. AI 기술의 비약적인 발전으로 인해 여러 가지 유형의 데이터를 종합적으로 처리해 결과를 도출하는 멀티모달 기반 시스템 또한 다양해지는 추세이다. 본 논문은 음성과 텍스트 인식을 활용하여 인물을 묘사하면, 몽타주 이미지를 생성하는 AI 시스템의 개발 내용을 소개한다. 기존의 몽타주 생성 기술은 서양인들의 외형을 기준으로 이루어진 반면, 본 논문에서 개발한 몽타주 생성 시스템은 한국인의 안면 특징을 바탕으로 모델을 학습한다. 따라서, 한국어에 특화된 음성과 텍스트의 멀티모달을 기반으로 보다 정확하고 효과적인 한국형 몽타주 이미지를 만들어낼 수 있다. 개발된 몽타주 생성 앱은 몽타주 초안으로 충분히 활용 가능하기 때문에 기존의 몽타주 제작 인력의 수작업을 획기적으로 줄여줄 수 있다. 이를 위해 한국지능정보사회진흥원의 AI-Hub에서 제공하는 페르소나 기반 가상 인물 몽타주 데이터를 활용하였다. AI-Hub는 AI 기술 및 서비스 개발에 필요한 인공지능 학습용 데이터를 구축하여 원스톱 제공을 목적으로 한 AI 통합 플랫폼이다. 이미지 생성 시스템은 고해상도 이미지를 생성하는데 사용하는 딥러닝 모델인 VQGAN과 한국어 기반 영상생성 모델인 KoDALLE 모델을 사용하여 구현하였다. 학습된 AI 모델은 음성과 텍스트를 이용해 묘사한 내용과 매우 유사한 얼굴의 몽타주 이미지가 생성됨을 확인할 수 있다. 개발된 몽타주 생성 앱의 실용성 검증을 위해 10명의 테스터가 사용한 결과 70% 이상이 만족한다는 응답을 보였다. 몽타주 생성 앱은 범죄자 검거 등 얼굴의 특징을 묘사하여 이미지화하는 여러 분야에서 다양하게 사용될 수 있을 것이다.
딸기는 과육을 제외한 부위는 폐기될 수밖에 없어 활용도가 떨어지는 실정이다. 이에 따라 본 연구에서는 부산물로서 폐기되는 딸기 줄기를 활용하고자 이를 이용하여 항산화 및 항염증 효과를 검증하고자 하였다. 용매별로 추출하여 딸기 줄기의 열수 및 70% 에탄올을 이용하여 추출 후 실험을 진행하였다. 먼저 딸기 줄기의 열수 및 에탄올 추출물의 총 폴리페놀 함량을 확인하였으며, 그 결과 265.4 ± 0.12 mg TAE/100 g, 503.88 ± 0.2 mg TAE/100 g의 폴리페놀 함량을 확인하였다. 항산화 활성을 측정하기 위해 전자공여능 및 2,2'-azinobis (3-ethylbenzothiazoline-6-sulfonic acid) (ABTS) 라디칼 소거능을 이용하여 항산화력을 측정하였다. 두 추출물 모두 농도 의존적으로 증가함을 확인할 수 있었으며, 고농도에서는 항산화력이 우수함을 확인하였다. 이후 항염증 효능을 확인하기 위해 대식세포를 이용해 실험을 진행하였다. 먼저 시료의 세포 독성을 확인하고 농도를 설정하고자 하였다. 세포 생존율을 측정한 결과, 대식세포인 RAW 264.7에서 딸기 줄기 열수 및 에탄올 추출물 둘다 500 ㎍/ml 농도에서 99% 이상의 세포 생존율을 확인하였다. 이후 세포 생존율이 99% 이상인 농도구간(50, 100, 500 ㎍/ml)을 설정하여 이하의 실험을 진행하였다. 염증성 매개 물질로 알려진 nitric oxide (NO)의 생성 억제 효과를 확인한 결과, 딸기 줄기의 열수 추출물은 37.9%의 억제 효과가 나타났고, 에탄올 추출물은 38.8%의 억제 효과를 확인하여 딸기 줄기 추출물의 NO 생성을 저해하는 효과를 확인하였다. 항염증 활성을 확인하기 위해 RAW 264.7 세포를 이용하여 염증 매개 인자인 iNOS, COX-2의 단백질 및 mRNA 발현량을 측정하였다. 그 결과, 단백질 및 mRNA의 발현에서 LPS 단독 처리군에 비해 딸기 줄기의 열수 및 에탄올 추출물을 처리하였을 때 iNOS와 COX-2의 단백질 발현량이 억제됨을 확인할 수 있었다. 본 연구 결과들을 토대로 딸기 줄기의 열수 및 에탄올 추출물이 항산화 및 항염증 활성이 우수함을 확인하여 천연 소재로서 활용하여 사용할 수 있을 것으로 사료된다.
최근 수중표적의 저소음화와 해상교통량의 증가로 인한 주변 소음의 증가로 능동 소나 시스템의 중요성이 증대되고 있다. 하지만 신호의 다중 경로를 통한 전파, 다양한 클러터와 주변 소음 및 잔향 등으로 인한 반향신호의 낮은 신호대잡음비는 능동 소나를 통한 수중 표적 식별을 어렵게 만든다. 최근 수중 표적 식별 시스템의 성능을 향상 시키기 위해 머신러닝 혹은 딥러닝과 같은 데이터 기반의 방법을 적용시키려는 시도가 있지만, 소나 데이터셋의 특성 상 훈련에 충분한 데이터를 모으는 것이 어렵다. 부족한 능동 소나 데이터를 보완하기 위해 수학적 모델링에 기반한 방법이 주로 활용되어오고 있다. 그러나 수학적 모델링에 기반한 방법론은 복잡한 수중 현상을 정확하게 모의하는 데에는 한계가 있다. 따라서 본 논문에서는 심층 신경망 기반의 소나 신호 합성 기법을 제안한다. 제안하는 방법은 인공지능 모델을 소나 신호 합성 분야에 적용하기 위해, 음성 합성 분야에서 주로 사용되는 타코트론 모델의 주요 모듈인 주의도 기반의 인코더 및 디코더를 소나 신호에 적절하게 수정하였다. 실제 해상 환경에 모의 표적기를 배치해 수집한 데이터셋을 사용하여 제안하는 모델을 훈련시킴으로써 보다 실제 신호와 유사한 신호를 합성해낼 수 있게 된다. 제안된 방법의 성능을 검증하기 위해, 합성된 음파 신호의 스펙트럼을 직접 분석을 진행하여 비교하였으며, 이를 바탕으로 오디오 품질 인지적 평가(Perceptual Quality of Audio Quality, PEAQ)인지적 성능 검사를 실시하여 총 4개의 서로 다른 환경에서 생성된 반사 신호들에 대해 원본과 비교해 그 차이가 최소 -2.3이내의 높은 성적을 보여주었다. 이는 본 논문에서 제안한 방법으로 생성한 능동 소나 신호가 보다 실제 신호에 근사한다는 것을 입증한다.
한국 정부가 UN의 2022년 전자정부 발전 지수에서 UN가입 193개국 중 3위에 랭크됐다. 그동안 꾸준히 상위국으로 평가된 한국은 분명 세계 전자정부의 선도국이라 할 수 있다. 전자정부의 윤활유는 데이터다. 데이터는 그 자체로 정보가 아니고 기록도 아니지만 정보와 기록의 원천이며 지식의 자원이다. 전자적 시스템을 통한 행정 행위가 보편화된 이후 당연히 데이터에 기반한 기록의 생산과 기술이 확대되고 진화하고 있다. 기술은 가치중립적인 듯 보이지만 사실 그 자체로 특정 세계관을 반영하고 있다. 더구나 비물질적 유통을 기반으로 하는 디지털 세계, 온라인 네트워크의 또 다른 아이러니는 반드시 물리적 도구를 통해서만 접속하고 접촉할 수 있다는 점이다. 디지털 정보는 논리적 대상이지만 반드시 어떤 유형이든 그것을 중계할 장치 없이는 디지털 자원을 읽어 내거나 활용할 수 없다. 초연결, 초지능을 무기로 하는 새로운 기술의 디지털 질서는 전통적인 권력 구조에 깊은 영향력을 끼칠 뿐만 아니라 기존의 정보 및 지식 전달 매개체에도 마찬가지의 영향을 미치고 있다. 더구나 데이터에 기반한 생성형 인공지능을 비롯해 새로운 기술과 매개가 단연 화두다. 디지털 기술의 전방위적 성장과 확산이 인간 역능의 증강과 사유의 외주화 상황까지 왔다고 볼 수 있을 것이다. 여기에는 딥 페이크를 비롯한 가짜 이미지, 오토 프로파일링, 사실처럼 생성해 내는 AI 거짓말(hallucination), 기계 학습데이터의 저작권 침해에 이르기까지 다양한 문제점 또한 내포하고 있다. 더구나 급진적 연결 능력은 방대한 데이터의 즉각적 공유를 가능하게 하고 인지 없이 행위를 발생시키는 기술적 무의식에 의존하게 된다. 그런 점에서 지금의 기술 사회의 기계는 단순 보조의 수준을 넘어서고 있으며 기계의 인간 사회 진입은 고도의 기술 발전에 따른 자연적인 변화 양상이라고 하기에는 간단하지 않은 지점이 존재한다. 시간이 지나며 기계에 대한 관점이 변화하게 될 것이기 때문이다. 따라서 중요한 것은 기계를 통한 커뮤니케이션, 행위의 결과로서의 기록이 생산되고 사용되는 방식의 변화가 의미하는 사회문화적 함의에 있다. 아카이브 영역에서도 초지능, 초연결사회를 향한 기술의 변화로 인해 데이터 기반 아카이브 사회는 어떤 문제에 직면하게 될 것인지, 그리고 그 속에서 누가 어떻게 기록과 데이터의 지속적 활동성을 입증하고 매체 변화의 주요 동인이 될 것인가에 대한 연구가 필요한 시점이다. 본 연구는 아카이브가 행위의 결과인 기록뿐만 아니라 데이터를 전략적 자산으로 인식할 필요성에서 시작했다. 이를 통해 전통적 경계를 확장하고 데이터 중심 사회에서 어떻게 재영토화를 이룰 수 있을지를 알아보았다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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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.