Non-Alkali multicomponent $La_2O_3-Al_2O_3-SiO_2$ glasses has been designed and analyzed on the basis of a mixture design experiment with constraints. Fitted models for thermal expansion coefficient, glass transition temperature, Young's modulus, Shear modulus and density are as follows: ${\alpha}(/^{\circ}C)=8.41{\times}10^{-8}x_1+5.72{\times}10^{-7}x_2+2.13{\times}10^{-7}x_3+1.09{\times}10^{-7}x_4+1.10{\times}10^{-7}x_5+1.15{\times}10^{-7}x_6+2.72{\times}10^{-8}x_7+2.41{\times}10^{-7}x_8-1.08{\times}10^{-8}x_1x_2+4.28{\times}10^{-8}x_3x_7-2.02{\times}10^{-8}x_3x_8-1.60{\times}10^{-8}x_4x_5-2.71{\times}10^{-9}x_4x_8-2.19{\times}10^{-8}x_5x_6-3.89{\times}10^{-8}x_5x_7$$T_g(^{\circ}C)=7.36x_1+15.35x_2+20.14x_3+8.97x_4+13.85x_5+4.22x_6+28.21x_7-1.44x_8-0.84x_2x_3-0.45x_2x_5-1.64x_2x_7+0.93x_3x_8-1.04x_5x_8-0.48x_6x_8$$E(GPa)=2.04x_1+14.26x_2-1.22x_3-0.80x_4-2.26x_5-1.67x_6-1.27x_7+3.63x_8-0.24x_1x_2-0.07x_2x_8+0.14x_3x_6-0.68x_3x_8+0.29x_4x_5+1.28x_5x_8$$G(GPa)=0.35x_1+1.78x_2+1.35x_3+1.87x_4+9.72x_5+29.16x_6-0.99x_7+3.60x_8-0.48x_1x_6-0.50x_2x_5+0.08x_3x_7-0.66x_3x_8+0.94x_5x_8$${\rho}(g/cm^3)=0.09x_1+0.51x_2-4.94{\times}10^{-3}x_3-0.03x_4+0.45x_5-0.07x_6-0.10x_7+0.07x_8-9.60{\times}10^{-3}x_1x_2-8.20{\times}10^{-3}x_1x_5+2.17{\times}10^{-3}x_3x_7-0.03x_3x_8+0.05x_5x_8$ The optimal glass composition similar to the thermal expansion coefficient of Si based on these fitted models is $65.53SiO_2{\cdot}25.00Al_2O_3{\cdot}5.00La_2O_3{\cdot}2.07ZrO_2{\cdot}0.70MgO{\cdot}1.70SrO$.
최근 급격한 봄철 기온 상승과 기후변화의 영향으로 한반도에 분포하고 있는 아까시나무의 개화 시기가 변화하면서 지역간에 동시 개화 현상(simultaneous blooming)이 관측되고 있다. 이러한 변화는 국내 양봉 산업에 큰 변화를 초래하였고, 이로 인해 정확도 높은 아까시나무 개화시기 정보에 대한 수요가 증가하고 있다. 따라서, 본 연구를 통해 아까시나무의 지역별 개화 시기 변화를 잘 설명할 수 있는 신뢰도 높은 개화 시기 예측 모형을 개발하고자 하였다. 이를 위해 지난 12년(2006~2017년)간 전국 26개 지점에서 관측된 아까시나무 만개일 자료와 과거 일기온 복원 자료를 활용하여 봄철 기온 및 아까시나무 만개일 변화의 경향성을 권역별로 파악하고, 과정기반모형을 활용하여 지역 통합 모형(SM)과 함께 지역적 특성을 반영하는 세 모형-SM에 지점별 보정계수를 도입한 수정 통합 모형(MSM), 권역별로 모수를 추정하는 권역별 통합 모형(GM), 관측 지점별로 모수를 추정하는 지역 모형(LM)-을 도출, 성능을 비교하였다. 기온 및 만개일의 경향 분석 결과, 남부 지역에 비해 봄철 기온 상승률이 2배 이상 높았던 중북부 내륙 지역의 경우 만개일이 빠른 속도로 앞당겨져, 결과적으로 남서부 해안 지역과의 만개일 차이는 1년에 0.7098일씩 감소하였다(p-value=0.0417). 전체 지역에 대한 모형의 성능 비교 결과, 지역 특이성이 반영되지 않은 SM에 비해서 MSM은 24% 이상, LM은 15% 이상 감소한 RMSE 값을 나타냈다. 또한 LM과 MSM의 예측 알고리즘을 전국 범위로 확대하여 4년 간(2014~2017년) 16개의 추가 관측 지점을 대상으로 검증한 결과, LM에 코크리깅(Co-kriging)기법을 적용한 방법이 보정계수 전국 분포도를 추정하여 SM을 보정하는 방법보다 예측력이 더 뛰어났으며, 오차의 분포는 두 모형 간에 통계적으로 유의한 차이를 보였다(RMSE: p-value=0.0118, Bias: p-value=0.0471). 본 연구는 아까시나무의 개화 시기 예측에 있어 지역 단위 예측의 신뢰도를 향상시키고 모형을 넓은 지역 범위로 확대, 적용하기 위한 방안을 제시하였다.
기계학습(Machine Learning)은 인공 지능의 한 분야로, 데이터를 이용하여 기계를 학습시켜 기계 스스로가 데이터 분석 및 예측을 하게 만드는 것과 관련한 컴퓨터 과학의 한 영역을 일컫는다. 그중에서 SVM(Support Vector Machines)은 주로 분류와 회귀 분석을 목적으로 사용되는 모델이다. 어느 두 집단에 속한 데이터들에 대한 정보를 얻었을 때, SVM 모델은 주어진 데이터 집합을 바탕으로 하여 새로운 데이터가 어느 집단에 속할지를 판단해준다. 최근 들어서 많은 금융전문가는 기계학습과 막대한 데이터가 존재하는 금융 분야와의 접목 가능성을 보며 기계학습에 집중하고 있다. 그러면서 각 금융사는 고도화된 알고리즘과 빅데이터를 통해 여러 금융업무 수행이 가능한 로봇(Robot)과 투자전문가(Advisor)의 합성어인 로보어드바이저(Robo-Advisor) 서비스를 발 빠르게 제공하기 시작했다. 따라서 현재의 금융 동향을 고려하여 본 연구에서는 기계학습 방법의 하나인 SVM을 활용하여 매매성과를 올리는 방법에 대해 제안하고자 한다. SVM을 통한 예측대상은 한국형 변동성지수인 VKOSPI이다. VKOSPI는 금융파생상품의 한 종류인 옵션의 가격에 영향을 미친다. VKOSPI는 흔히 말하는 변동성과 같고 VKOSPI 값은 옵션의 종류와 관계없이 옵션 가격과 정비례하는 특성이 있다. 그러므로 VKOSPI의 정확한 예측은 옵션 매매에서의 수익을 낼 수 있는 중요한 요소 중 하나이다. 지금까지 기계학습을 기반으로 한 VKOSPI의 예측을 다룬 연구는 없었다. 본 연구에서는 SVM을 통해 일 중의 VKOSPI를 예측하였고, 예측 내용을 바탕으로 옵션 매매에 대한 적용 가능 여부를 실험하였으며 실제로 향상된 매매 성과가 나타남을 증명하였다.
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.
수중 탄성파 굴절법 탐사는 최신 해석 방법들과 함께 호주 연안지역의 천부해양탐사와 지질공학적인 조사에 중요한 기여를 하고 있다. 일련의 사례연구들은 호주의 다양한 지역에서 도하(river crossing)나 항구 기반시설 사업들에 적용된 연속적이고 정적인(static) USR 방법들의 최근 응용들을 보여주고 있다. 시드니에서 수행된 바닥에 설치하는 수신기를 이용한 정적인 USR과 시추공 탄성파 영상은 Land Cove강을 가로지르는 터널공사의 위험을 줄일 수 있는 개선된 지질공학적인 모델들을 개발하는데 도움이 되었다. 멜버른에서는 일반적인 부머(boomer)를 이용한 반사법탐사와 송신원, 수신기를 바닥 근처에 설치한 연속적인 USR의 결과를 결합하여 지하의 다양하게 풍화된 현무암 흐름(flow)에 대해 더 잘 알 수 있었으며, Geelong 항구에서 항로 개선을 위한 준설작업 평가에 도움을 주었다. 연속적인 USR과 넓은 간격을 가지고 설치된 시추공의 정보에 의한 모래(sand)의 품질 평가는 Brisbane 항구의 간척 개발에 이용 가능한 모래 자원의 상업적 결정을 내리는데 도움이 되었다. 호주 연안의 퇴적층에는 낮은 속도의 매질 안에 수평 방향으로 발달이 제한되고, 높은 속도를 가진 덮개층(cap layer)의 특성을 가진 땅속에 묻혀있는 산호초(reef)와 단단한 층들이 존재한다 만약 이러한 특징들을 인식하지 않으면 깊은 곳에 존재하는 굴절면의 심도 결정에 큰 오차를 가져 올 수 있다. Fremantal 부근 앞바다의 제안된 파이프 라인 루트를 따라 얻은 연속적인 USR 자료에 파면 eikonal 토모그라피를 이용한 진보된 굴절파탐사 역산을 적용한 결과 이들 층들과 그 밑에 존재하는 기반암의 굴절면이 정확하게 영상화되었다. 정적인 USR과 위와 동일한 해석 방법이 깊은 Piling을 필요로 하는 새로운 정박 장소로 제안된 서부 호주의 북쪽 지역에서 물속의 퇴적층과 경화층들 밑에 존재하는 화강암 표토를 영상화하는데 사용되었다. 이 결과를 통해 piling을 위해 좀 더 좋은 지역들을 발견할 수 있었으며 전체적인 파일(pile) 길이를 줄일 수 있었다. USR은 경제 성장이 지속되고 더 나은 해석법들의 개발됨에 따라 호주 연안 지역의 천부해양탐사나 지반조사에 많이 쓰일 것으로 예상된다.
종양 발생 과정에 관여되고 있는 분자 생물학적 기전을 직접 공격해 보자고 하는 치료 방침은 암 치료에 있어서 아주 유망한 치료방법의 하나로 인정되고 있다. Epidermal growth factor receptor (EGFR) 수용체에 여러 ligands가 결합하게 되면 발암 단계에서부터 암의 진행 과정과 전이 과정 그리고 방사선에 대한 저항성과 관련된 여러 가지중요한 신호전달체계를 활성화시킨다. 특히 진행된 두경부 암 환자들에서 EGFR이 과발현 된 경우에는 매우 불량한 예후를 나타내고 있기 때문에 이러한 signaling pathway의 selective targeting을 위한 많은 임상 시도가 이루어지고 있다. 현재까지 알려진 표적치료 항암제로는 크게 EGFR에 대한 monoclonal antibody와 tyrosin kinase Inhibitors로 대별될 수 있는데 이와 같은 약제들은 여러 xenograft에서 고무적인 실험 결과들이 입증되어 곧 바로 임상 현장에서 적용되고 있다. 그러나 기대와는 달리 EGFR Inhibitor 단독으로 치료한 초기 임상연구 결과들을 보면 극히 소수의 환자에서만 미미한 효과를 나타내고 있고, 방사선 치료와의 병용치료에서도 괄목할만한 항암 효과를 보여주지 않고 있다. 그럼에도 불구하고 많은 실험적 데이터로부터 여러 가지 생물학적 이점이 밝혀져 있고 또 미래 지향적인 치료법의 하나로 각광을 받고 있기 때문에 현재 많은 연구자들은 어떤 환자 군에서 이러한 표적 치료가 도움이 될 것이며, 방사선 치료 또는 항암 치료와는 어떤 방식으로 조합할 것인지, 또 그 순서는 어떻게 할 것이며, 또 환자 선정에 있어 reliable marker는 무엇인지, 어떻게 체내에서 신호 전달체계의 효과적인 차단을 확인할 수 있겠는지, 또한 multiple targ리ed therapy가 필 요하도록 하는 targeted agent에 대 한 Intrinsic 또는 acquired resistance의 기전은 무엇인지 등등, 현재 당면하고 있는 많은 문제점을 규명하고자 노력하고 있다. 특히 EGFR-signaling pathway를 표적으로 하는 표적 지향적 방사선 치료를 위한 translation research의 적절한 모델이 되고 있는 두경부 암 환자에서 이러한 제반 문제점을 해결하기 위해서는 더 많은 임상 연구와 함께 well-Integrated laboratory clinical research program이 필요할 것으로 생각된다 또한 EGFR antagonist 외에도 anglogenlc pathway나 cell-cycle pathway를 표적으로 하는 새로운 약제들이 계속 개발되고 있고 이에 관한 연구가 활발히 진행 중이다. 따라서 이 고찰에서는 두경부 암 환자에서 이러한 약제들을 방사선 치료와 병용하였을 때의 임상 연구 결과들을 재검토해 보고 부가적으로 EGFR blockade에 따르는 내성 문제 그리고 방사선 치료를 병용하면서 여러 표적을 동시에 차단시키는 multiple-targeted therapy의 개발 현황을 간략히 소개하고자 한다
감성사전은 감성 어휘에 대한 사전으로 감성 분석(Sentiment Analysis)을 위한 기초 자료로 활용된다. 이와 같은 감성사전을 구성하는 감성 어휘는 특정 도메인에 따라 감성의 종류나 정도가 달라질 수 있다. 예를 들면, '슬프다'라는 감성 어휘는 일반적으로 부정의 의미를 나타내지만 영화 도메인에 적용되었을 경우 부정의 의미를 나타내지 않는다. 그렇기 때문에 정확한 감성 분석을 수행하기 위해서는 특정 도메인에 알맞은 감성사전을 구축하는 것이 중요하다. 최근 특정 도메인에 알맞은 감성사전을 구축하기 위해 범용 감성 사전인 오픈한글, SentiWordNet 등을 활용한 연구가 진행되어 왔으나 오픈한글은 현재 서비스가 종료되어 활용이 불가능하며, SentiWordNet은 번역 간에 한국 감성 어휘들의 특징이 잘 반영되지 않는다는 문제점으로 인해 특정 도메인의 감성사전 구축을 위한 기초 자료로써 제약이 존재한다. 이 논문에서는 기존의 범용 감성사전의 문제점을 해결하기 위해 한국어 기반의 새로운 범용 감성사전을 구축하고 이를 KNU 한국어 감성사전이라 명명한다. KNU 한국어 감성사전은 표준국어대사전의 뜻풀이의 감성을 Bi-LSTM을 활용하여 89.45%의 정확도로 분류하였으며 긍정으로 분류된 뜻풀이에서는 긍정에 대한 감성 어휘를, 부정으로 분류된 뜻풀이에서는 부정에 대한 감성 어휘를 1-gram, 2-gram, 어구 그리고 문형 등 다양한 형태로 추출한다. 또한 다양한 외부 소스(SentiWordNet, SenticNet, 감정동사, 감성사전0603)를 활용하여 감성 어휘를 확장하였으며 온라인 텍스트 데이터에서 사용되는 신조어, 이모티콘에 대한 감성 어휘도 포함하고 있다. 이 논문에서 구축한 KNU 한국어 감성사전은 특정 도메인에 영향을 받지 않는 14,843개의 감성 어휘로 구성되어 있으며 특정 도메인에 대한 감성사전을 효율적이고 빠르게 구축하기 위한 기초 자료로 활용될 수 있다. 또한 딥러닝의 성능을 높이기 위한 입력 자질로써 활용될 수 있으며, 기본적인 감성 분석의 수행이나 기계 학습을 위한 대량의 학습 데이터 세트를 빠르게 구축에 활용될 수 있다.
In this study, the significant and enduring concentration of federal R&D spending in metro-scale clusters across the nation is treated as evidence of the operation of a distinct industrial infrastructure defined by the ability of R&D performers to attract external funding and pursue the sophisticated project work demanded. It follows, then, that the agglomerative potential of these R&D concentrations -- performers and their support infrastructures -- requires a search for economic impacts guided by a different stimulative effects attributable to federal R&D spending may be that substantial subnational economic impacts are routinely obscured and diluted by research designs that seek to discover impacts either at the level of nation-scale economic aggregates or on firms or specific industries organized spatially. Therefore, this study proceeds by seeking to link the locational clustering of federal contract R&D spending to more localized economic impacts. It tests a series of models(X-IV) designed to trace federal contract R&D spending flows to economic impacts registered at the level of metro-regional economies. By shifting the focus from funding sources to recipient types and then to sector-specific impacts, the patterns of consistent results become increasingly compelling. In general, these results indicated that federal R&D spending does indeed nurture the development of an important nation-spanning advanced industrial production and R&D infrastructure anchored primarily by two dozed or so metro-regions. However, dominated as it is by a strong defense-industrial orientation, federal contract R&D spending would appear to constitute a relatively inefficient national economic development policy, at least as registered on conventional indicators. Federal contract R&D destined for the support of nondefense/civilian(Model I), nonprofit(Model II), and educational/research(Mode III) R&D agendas is associated with substantially greater regional employment and income impacts than is R&D funding disbursed by the Department of Defense. While federal R&D support from DOD(Model I) and for-profit(Model II) and industrial performer(Model III) contract R&D agendas are associated with positive regional economic impacts, they are substantially smaller than those associated with performers operating outside the defense industrial base. Moreover, evidence that the large-business sector mediates a small business sector(Model VI) justifies closer scrutiny of the relative contribution to economic growth and development made by these two sectors, as well as of the primacy typically accorded employment change as a conventional economic performance indicator. Ultimately, those regions receiving federal R&D spending have experienced measurable employment and income gains as a result. However, whether or not those gains could be improved by changing the composition -- and therefore the primary missions -- of federal R&D spending cannot be decided by merely citing evidence of its economic impacts of the kind reported here. Rather, that decision turns on a prior public choice relating to the trade-offs deemed acceptable between conventional employment and income gains, the strength of a nation's industrial base not reflected in such indicators, and the reigning conception of what constitutes national security -- military might or a competitive civilian economy.
본 연구에서는 상수원수 취수장의 취수구로 유입되는 조류 군체의 양을 물리적으로 억제할 수 있는 조류 펜스를 개발하고, 현장에 적용 및 평가하였다(2001년 6-9월). 펜스를 설치한 후 펜스 안팎의 식물플랑크톤 생체량은 통계적으로 유의한 차이를 나타내었다. 분산 분석의 결과 설치 1일 후의 chl. a는 모든 수심 (0, 1,2 m)에서 유의한 차이를 보였으며 (모든 수심에서 0.001 > p ,각 수심별 r= 16), 특히 표층과 수심 1m에서 가장 큰 차이를 보였다. 하지만 조류 저감 효과는 설치 후 3-5일이 지나면서 감소하였다. 조류 펜스의 물리적 유입 저감 효과의 지속성 유지를 위해서는 효과적인 설치 및 유지관리 방안(예, 기계적인 설치 및 주기적인 역세척 등)이 모색되어야 하며, 생태 모형을 이용하여 대번성 시기 예측이 가능할 경우 훨씬 효과적으로 조류의 유입 차단이 가능할 것으로 보인다.
본 연구에서는 강섬유와 FRP 시트에 의한 충격 저항성능 향상 효과를 평가하기 위하여 고속 충격하중을 받는 2방향 RC 슬래브에 대한 유한요소 해석을 수행하였다. 유한요소 해석 프로그램으로는 충격해석에 탁월하다고 알려진 LS-DYNA를 사용하였으며, 실험결과와의 비교를 위하여 핀란드 VTT 연구소에서 수행한 고속 충격 실험과 동일한 조건으로 해석을 수행하였다. $2100{\times}2100{\times}250$ mm의 RC 슬래브에 강 (steel)발사체를 통해 충격하중을 가하였으며 발사체의 무게는 47.5kg, 속도는 134.9m/s였다. 본 연구에서는 별도의 재료부재에 대한 충격실험을 통해 해석에 사용할 재료 모델을 검증하였다. 본 해석에서는 SFRC의 비선형적 연화 현상을 모사하기 위해 elastic-plastic hydro model을 적용하였으며, 보통콘크리트와 FRP의 재료모델을 모사하기 위해서 concrete damage model과 orthotropic elastic model을 각각 사용하였다. 해석 결과, 제안된 해석 기법은 충분한 신뢰성을 가지고 있으며, 보강 재료와 보강 기법의 유효성을 평가하는데 효과적으로 적용할 수 있을 것으로 판단된다. 또한 강섬유와 FRP Sheets 보강방법은 고속충격하중에서 우수한 충격 저항 성능을 보여주는 것을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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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.