디지털 트윈은 현실세계의 물리적 객체를 디지털 세계의 가상객체로 모사하고 시뮬레이션을 통해 미래에 발생 가능한 현상을 예측함으로써, 현실세계의 문제를 해결 또는 최적화하기 위해 고안된 M&S(Modeling and Simulation) 기술이다. 디지털 트윈은 지금까지 도시, 산업 시설 등 대규모 환경에서 특정 목적을 달성하기 위해 수집된 다양한 데이터 기반으로 정교하게 설계되고 활용되어 왔다. 이러한 디지털 트윈 기술을 실생활에 적용하고 사용자 맞춤형 서비스 기술로 확장하기 위해서는 개인정보 보호, 시뮬레이션의 개인화 등 실질적이지만 민감한 문제를 해결해야 한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 개인화 디지털 트윈을 위한 연합학습 기반의 클라이언트 훈련 가속 방식(FACTS)을 제안한다. 기본적인 접근 방식은 클러스터 기반의 적응형 연합학습 훈련 절차를 활용해 개인정보를 보호하면서 동시에 사용자와 유사한 훈련 모델을 선택하고 훈련을 가속하는 것이다. 다양한 통계적으로 이질적인 조건의 실험 결과 FACTS는 기존의 FL 방식에 비해 훈련 속도 및 자원 효율성 측면에서 우수한 것으로 나타난다.
Eunsil Cheon;Yeun Soo Yang;Suyoung Jo;Jieun Hwang;Keum Ji Jung;Sunmi Lee;Seong Yong Park;Kyoungin Na;Soyeon Kim;Sun Ha Jee;Sung-il Cho
Journal of Preventive Medicine and Public Health
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제57권4호
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pp.327-338
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2024
Objectives: Estimating the number of deaths caused by smoking is crucial for developing and evaluating tobacco control and smoking cessation policies. This study aimed to determine smoking-attributable mortality (SAM) in Korea in 2020. Methods: Four large-scale cohorts from Korea were analyzed. A Cox proportional-hazards model was used to determine the hazard ratios (HRs) of smoking-related death. By conducting a meta-analysis of these HRs, the pooled HRs of smoking-related death for 41 diseases were estimated. Population-attributable fractions (PAFs) were calculated based on the smoking prevalence for 1995 in conjunction with the pooled HRs. Subsequently, SAM was derived using the PAF and the number of deaths recorded for each disease in 2020. Results: The pooled HR for all-cause mortality attributable to smoking was 1.73 for current men smokers (95% confidence interval [CI], 1.53 to 1.95) and 1.63 for current women smokers (95% CI, 1.37 to 1.94). Smoking accounted for 33.2% of all-cause deaths in men and 4.6% in women. Additionally, it was a factor in 71.8% of men lung cancer deaths and 11.9% of women lung cancer deaths. In 2020, smoking was responsible for 53 930 men deaths and 6283 women deaths, totaling 60 213 deaths. Conclusions: Cigarette smoking was responsible for a significant number of deaths in Korea in 2020. Monitoring the impact and societal burden of smoking is essential for effective tobacco control and harm prevention policies.
생성형 인공지능의 급속한 발전으로 이제 프로그래머의 도움 없이 누구나 개인 맞춤형 챗봇을 제작하고 이를 무료로 활용할 수 있는 시대가 열렸다. 본 연구는 예비 교사 교육을 목적으로, OpenAI의 GPTs 기반 맞춤형 챗봇을 개발하였다. 개발된 맞춤형 챗봇은 대규모 언어 모델(Large Language Model, LLM)을 토대로한 생성형 AI를 이용했기 때문에 그 응답 또한 확률적이므로, 맞춤형 챗봇의 개발 절차뿐만 아니라 그 응답이 적절한지에 대한 점검이 필요하다. 이를 위해 예비 교사를 지도하는 교수자들이 맞춤형 챗봇의 응답에 대한 타당성을 5점 척도로 분석하여 수학교육적 성능을 살펴보았다. 동일한 질문에 대한 범용적인 챗봇인 ChatGPT, 맞춤형 챗봇인 GPT, 그리고 초등수학교육 전문가의 응답을 교수자들이 분석한 결과, 초등수학교육 전문가의 응답은 평균 4.52점을, 맞춤형 챗봇인 GPT는 평균 3.73점을 받아 맞춤형 챗봇인 GPT의 응답은 초등수학교육 전문가의 수준에는 미치지 못하는 것으로 나타났다. 하지만 5점 척도에서 보통 이상으로 '적절하다'에 가까운 점수를 받아 맞춤형 챗봇인 GPT의 교육적 활용 가능성을 확인할 수 있었다. 한편, 범용적인 챗봇인 ChatGPT의 응답은 평균 2.86점으로 낮은 평가를 받았으며, 예비 교사를 지도하는 교수자들은 답변 내용이 체계적이지 않고 일반적인 수준에 머물러 있다고 평가하였다. 이에 범용적인 챗봇인 ChatGPT는 수학교육에 한정하여 사용하기에는 어려움이 있어 보인다. 기존의 맞춤형 챗봇이 교육적 효과를 입증했음에도 불구하고, 그 제작 과정에서 요구되는 시간과 비용이 큰 장애물로 작용해왔다. 그러나 이제 GPTs 서비스를 통해 누구나 손쉽게 교수자 및 학습자에게 적절한 맞춤형 챗봇을 제작할 수 있으며, 그 응답이 일정 수준 이상의 수학교육적 타당성을 보여 수학교육의 다양한 측면에서 효과적으로 활용할 수 있을 것이다.
그동안 기업의 사회적 책임활동에 대한 척도개발이 국·내외적으로 일부 연구자들에서 수행되어져 왔지만, 기업의 사회적 책임활동을 측정하고 있는 구성개념(측정항목)들에 대한 이론적 배경의 결핍과 기업의 네 가지 사회적 책임활동 차원이 과연 서로 이질적인 차원인지에 대한 의문이 제기되었다. 또한, 기업의 사회적 책임활동과 관련된 지난 30년간 발표된 정량적 분석에 의하면, 대부분의 연구들이 측정항목과 방법론 측면에서 많은 문제점을 보이고 있다. 이처럼 기업의 사회적 책임활동 (CSR)에 대한 학문적 관심은 오래 지속되고 있지만, 기업의 사회적 책임차원 (경제적, 법률적, 윤리적, 자선적 책임)에 대하여 소비자들이 어떻게 바라보는지, 혹은 어떻게 인지하는지에 대해 측정할 수 있는 척도가 미흡한 실정이다. 특히 기업의 사회적 책임활동에 대한 척도가 서구사회 위주로 개발되어 국내에서 인용되다보니, 국내 특성에 맞는 기업의 사회적 책임활동을 측정할 수 있는 척도가 미흡하였다. 이에 본 연구는 다양한 이해관계들을 대상을 집단면접(FGI)을 실시하여 국내 상황에 맞는 척도를 개발하였고, 본 연구에서 개발된 새로운 척도가 기존 척도에 비하여 더 높은 예측력을 지니는지를 간접적으로 증명하였다. 본 연구결과를 통해 새롭게 개발된 기업의 사회적 책임활동에 대한 척도는 다음과 같다. 우선, 경제적 책임은 '제품의 품질개선 노력', '고객의 불평처리에 대한 체계구축', '이윤창출을 통한 국가 경제발전 이바지', '고용창출 노력', 법률적 책임으로는 '법적기준 준수', '직원들의 복지추구와 고용 관련법 준수', '명시된 계약적 책임이행', '기업경영 관련법 준수', '소비자보호법 준수', 윤리적 책임으로는 '윤리강령 지침마련', '과장광고나 허위광고', '투명경영', '사업파트너와의 공정한 거래', 자선적 책임으로는 '지역사회와의 협력사업', '스포츠 및 문화활동 지원', '지역사회 봉사', '사회환원' 등이다. 연구결과는 국내 기업들에게 경제적 책임활동의 중요성을 다시 한 번 인지시키고 있으며, 특히 국내 기업들에게 자사의 사회적 책임활동을 진단하는데 중요한 실무적인 시사점을 제시할 것이다.
딥러닝 프레임워크의 대표적인 기능으로는 '자동미분'과 'GPU의 활용' 등을 들 수 있다. 본 논문은 파이썬의 라이브러리 형태로 사용 가능한 프레임워크 중에서 구글의 텐서플로와 마이크로소프트의 CNTK, 그리고 텐서플로의 원조라고 할 수 있는 티아노를 비교하였다. 본문에서는 자동미분의 개념과 GPU의 활용형태를 간단히 설명하고, 그 다음에 logistic regression을 실행하는 예를 통하여 각 프레임워크의 문법을 알아본 뒤에, 마지막으로 대표적인 딥러닝 응용인 CNN의 예제를 실행시켜보고 코딩의 편의성과 실행속도 등을 확인해 보았다. 그 결과, 편의성의 관점에서 보면 티아노가 가장 코딩 하기가 어렵고, CNTK와 텐서플로는 많은 부분이 비슷하게 추상화 되어 있어서 코딩이 비슷하지만 가중치와 편향을 직접 정의하느냐의 여부에서 차이를 보였다. 그리고 각 프레임워크의 실행속도에 대한 평가는 '큰 차이는 없다'는 것이다. 텐서플로는 티아노에 비하여 속도가 느리다는 평가가 있어왔는데, 본 연구의 실험에 의하면, 비록 CNN 모형에 국한되었지만, 텐서플로가 아주 조금이지만 빠른 것으로 나타났다. CNTK의 경우에도, 비록 실험환경이 달랐지만, 실험환경의 차이에 의한 속도의 차이의 편차범위 이내에 있는 것으로 판단이 되었다. 본 연구에서는 세 종류의 딥러닝 프레임워크만을 살펴보았는데, 위키피디아에 따르면 딥러닝 프레임워크의 종류는 12가지가 있으며, 각 프레임워크의 특징을 15가지 속성으로 구분하여 차이를 특정하고 있다. 그 많은 속성 중에서 사용자의 입장에서 볼 때 중요한 속성은 어떤 언어(파이썬, C++, Java, 등)로 사용가능한지, 어떤 딥러닝 모형에 대한 라이브러리가 잘 구현되어 있는지 등일 것이다. 그리고 사용자가 대규모의 딥러닝 모형을 구축한다면, 다중 GPU 혹은 다중 서버를 지원하는지의 여부도 중요할 것이다. 또한 딥러닝 모형을 처음 학습하는 경우에는 사용설명서가 많은지 예제 프로그램이 많은지 여부도 중요한 기준이 될 것이다.
부산시 선적의 근해안강망 어선에서 사용하고 있는 어구의 1/10, 1/20 모형을 제작하여 흐름이 비교적 빠른 연안에서 전개상태를 측정 및 관찰한 결과는 다음과 같다. 1. 전개장치의 전개높이, 전개간극 등은 네갈랫줄의 상대적 길이에 따라 상당히 다르며, 보편적으로 사용하고 있는 바와 같이 네갈랫줄의 길이를 길게 하고, 맨 위쪽 줄의 길이를 그 보다는 짧게한 방식이 효과적이며, 가장 효과적인 것은 갈랫줄의 길이를 아래로부터 차례로 맨 아랫것 보다 5%, 9%, 4%씩 길게 한 것이 전개 높이, 전개간극, 전개면적 등의 모든 면에서 가장 효과적이었다. 2. 흐름이 빨라지면 등판과 밑판의 평면형상은 뜸줄과 발줄이 아주 심하게 만곡되고, 그물 길이의 2/5 정도까지는 망지가 뒤로 많이 쏠려서 망구에 있어서의 물의 여과를 혼란시켜 어군의 입망을 방해할 것 같고, 또 밑판이 해저의 장애물에 걸렸을 때는 파망의 우려가 크다. 3. 유체저항을 실물어구의 것으로 환산하면 R=29.2$\times$103 v1.65 이라고 표현되고, 이것을 그물의 설계상 구성요소를 고려한 식으로 바꾸면 R=5.9$\times$d/l$\times$abv1.65 이라고 표현된다.
배아줄기세포는 다양한 분화 유도 방법을 통해 신경계세포로 분화시킬 수 있을 뿐만 아니라, 보다 더 엄격한 선발조건을 적용함으로써 특정 종류의 신경세포만을 확보할 수도 있게 되었다. 세포사멸연구를 포함한 신경생리학적 연구의 대상으로써 중요한 요건은 이렇게 확보한 배아줄기세포 유래의 신경계세포들이 정상적인 신경생리학적 특성을 갖고 있어야 하며, 동시에 그런 신경생리학적 특성이 체외에서 일정기간 동안 이상 자연적인 세포사멸없이 유지되어야 한다는 것이다. 생쥐 배아줄기세포를 retinoic acid로 처리한 후, astrocytes monolayer 위에서 신경계세포로 분화시키면 장기간 생존이 가능한 다수의 신경계세포를 손쉽게 확보할 수 있을 뿐만 아니라, 면역세포화학적 방법을 통해 신경세포의 생사를 개별세포 수준에서 추적할 수 있다. 배아줄기세포 유래의 신경계세포는 glutamate agonist들에 대해 수용체 특이적 흥분성 신경독성 반응을 보이며, 이 반응은 신경계세포로의 분화가 진행될수록 더욱 뚜렷해지는 양상을 보인다. 신경계세포의 발생분화, 생존에 관여하는 Neurotrophin, GDNF 계열의 신경계 작용 성장인자들의 수용체가 배아줄기세포 유래의 신경계세포에서 발현되고 있으며, 이들에 의해 신경계세포로의 분화과정에서 세포의 생존능 및 신경독성처리에 대한 세포사멸반응이 조절될 수도 있다. 따라서 배아줄기세포 유래의 신경계세포는 신경세포의 생존과 사멸, 그리고 세포손상으로부터의 보호와 같은 신경약리학적 연구를 위한 중요한 특성을 나타내고 있기에 관련 연구를 위한 새로운 연구시스템이 될 수 있는 것이다. 특히 일반적인 신경세포는 유전적 변형이 어려워 다양한 신경약리학적 연구에 많은 제약을 받아 왔으나, 이제 유전자 변형 배아줄기세포로부터 얻은 신경세포를 활용하여 연구할 수 있게 됨으로써, 보다 복합적인 신경약리학적 기초연구도 가능하게 되었다. 특히 최근 인간 배아줄기세포 유래 신경계세포도 유사한 신경독성 반응을 보이고 있음이 확인됨으로써(Schrattenholz & Klemm, 2007), 이제 배아줄기세포는 신경약리학적 기초 연구만이 아닌, 나아가 대량의 약물 스크리닝과 같은 제약산업에도 활용될 수 있는 가능성을 제시하고 있다.
Purpose: Lingual nerve (LN) damage may be caused by either tumor resection or injury such as wisdom tooth extraction, Although autologous nerve graft is sometimes used to repair the damaged nerve, it has the disadvantage of necessity of another operation for nerve harvesting. Moreover, the results of nerve grafting is not satisfactory. The nerve growth factor (NGF) is well-known to play a critical role in peripheral nerve regeneration and its local delivery to the injured nerve has been continuously tried to enhance nerve regeneration. However, its application has limitations like repeated administration due to short half life of 30 minutes and an in vivo delivery model must allow for direct and local delivery. The aim of this study was to construct a well-functioning $rhNGF-{\beta}$ adenovirus for the ultimate development of improved method to promote peripheral nerve regeneration with enhanced and extended secretion of hNGF from the injured nerve by injecting $rhNGF-{\beta}$ gene directly into crush-injured LN in rat model. Materials and Methods: $hNGF-{\beta}$ gene was prepared from fetal brain cDNA library and cloned into E1/E3 deleted adenoviral vector which contains green fluorescence protein (GFP) gene as a reporter. After large scale production and purification of $rhNGF-{\beta}$ adenovirus, transfection efficiency and its expression at various cells (primary cultured Schwann cells, HEK293 cells, Schwann cell lines, NIH3T3 and CRH cells) were evaluated by fluorescent microscopy, RT-PCR, ELISA, immunocytochemistry. Furthermore, the function of rhNGF-beta, which was secreted from various cells infected with $rhNGF-{\beta}$ adenovirus, was evaluated using neuritogenesis of PC-12 cells. For in vivo evaluation of efficacy of $rhNGF-{\beta}$ adenovirus, the LNs of 8-week old rats were exposed and crush-injured with a small hemostat for 10 seconds. After the injury, $rhNGF-{\beta}$ adenovirus($2{\mu}l,\;1.5{\times}10^{11}pfu$) or saline was administered into the crushed site in the experimental (n=24) and the control group (n=24), respectively. Sham operation of another group of rats (n=9) was performed without administration of either saline or adenovirus. The taste recovery and the change of fungiform papilla were studied at 1, 2, 3 and 4 weeks. Each of the 6 animals was tested with different solutions (0.1M NaCl, 0.1M sucrose, 0.01M QHCl, or 0.01M HCl) by two-bottle test paradigm and the number of papilla was counted using SEM picture of tongue dorsum. LN was explored at the same interval as taste study and evaluated electro-physiologically (peak voltage and nerve conduction velocity) and histomorphometrically (axon count, myelin thickness). Results: The recombinant adenovirus vector carrying $rhNGF-{\beta}$ was constructed and confirmed by restriction endonuclease analysis and DNA sequence analysis. GFP expression was observed in 90% of $rhNGF-{\beta}$ adenovirus infected cells compared with uninfected cells. Total mRNA isolated from $rhNGF-{\beta}$ adenovirus infected cells showed strong RT-PCR band, however uninfected or LacZ recombinant adenovirus infected cells did not. NGF quantification by ELISA showed a maximal release of $18865.4{\pm}310.9pg/ml$ NGF at the 4th day and stably continued till 14 days by $rhNGF-{\beta}$ adenovirus infected Schwann cells. PC-12 cells exposed to media with $rhNGF-{\beta}$ adenovirus infected Schwann cell revealed at the same level of neurite-extension as the commercial NGF did. $rhNGF-{\beta}$ adenovirus injected experimental groups in comparison to the control group exhibited different taste preference ratio. Salty, sweet and sour taste preference ratio were significantly different after 2 weeks from the beginning of the experiment, which were similar to the sham group, but not to the control group.
방대한 규모와 복잡한 프로세스로 구성된 공공조달의 혁신성과를 평가하기란 매우 어려운 문제이다. 기존의 프로세스 혁신 평가는 주로 설문 및 인터뷰, 그리고 운영데이터를 분석한 정성적, 또는 통계적인 정량적 방법들이었다. 이에 본 연구에서는 공공조달 프로세스를 복잡계로 보고 이에 대한 시뮬레이션 방법으로 멀티에이전트시스템(MAS)을 이용하여 공공조달 프로세스 혁신효과 평가모델을 개발하였다. 그리고, 개발된 MAS 기반의 공공조달 혁신평가 모델을 우리나라 조달청의 G2B(나라장터, KONEPS) 시스템에 적용하여 혁신효과를 평가하였다. MAS 시뮬레이션 도구는 Northwestern University에서 개발된 Netlogo Version 4.1.3을 사용하였고, 모델링에서는 에이전트 정의, 에이전트 행동특성 정의, 에이전트 관계 정의의 세단계로 진행하였다. 첫째, 에이전트 정의에서는 에이전트가 될 대상을 선정하고, 에이전트가 가진 속성과 변수들을 정의하였다. 둘째, 행동특성 정의에서는 각 에이전트의 행동계획 및 자원할당을 설정하였고, 셋째, 관계정의 단계에서는 상태변화에 따른 행동 규칙을 설정하였다. 또한 프로세스 혁신의 목적에 맞는 성과를 측정하기 위하여 혁신 효과평가항목을 선정하였고, 데이터는 조달청의 협조를 통해 DB 데이터와 설문데이터를 활용하였다. 이를 통해 프로세스 전체 및 프로세스별 절감시간과 업무량의 절감율을 측정하였다. 실험결과 전체 프로세스의 효율성이 증대되었으며 '평균 업무처리 건수'의 절감율이 92.7%, '평균 업무처리 시간'의 절감율이 95.4%로 나타났다. 즉 공공조달분야는 G2B 시스템 도입을 통해 프로세스 혁신을 추진한 결과 매우 높은 효율성이 제고된 것으로 분석되었다. 또한 본 연구를 통해 '계약'과 관련한 업무프로세스에서 추가적인 개선이 이루어질 경우 프로세스 혁신효과가 더욱 향상될 수 있는 것으로 분석되었다. 본 연구는 MAS를 이용하여 프로세스 개선효과에 대한 평가모델을 제시하고 분석했다는데 의의가 있다.
최근의 기업은 주주의 이윤 극대화를 넘어서 사회적 목표의 달성을 요구받으며, 이에 따라 기업의 경제적 목표와 사회적 목표를 동시에 추구하는 것이 중요하게 여겨지고 있다. 이러한 시대적 배경에서 하이브리드 조직에 대한 연구는 이론적·실무적으로 중요성이 증가하고 있다. 특히 하이브리드 조직은 본질적으로 경제적 목적과 사회적 목적을 동시에 추구하는 이중성을 가지고 있기에, 하이브리드 조직을 둘러싼 여러 이해관계자들의 제도적 요구 또한 모순적이다. 이처럼 모순된 제도적 요구에 하이브리드 조직이 대응하는 방식에 대해 여러 선행연구에서 고찰했으나, 대부분 연구가 특정 시점의 대응에 한정되어 있었다. 따라서 하이브리드 조직이 사업을 확장하고 진화하는 과정에 따라 모순된 제도적 요구에 대한 대응전략이 변화하는 모습을 파악하기에는 한계가 있었다. 본 연구는 하이브리드 조직이 모순된 제도적 요구에 대해 선택적 동조화를 취할 것으로 보았으며, 모순된 제도적 요구에 대한 대응이 조직의 성장과정에 따라 변화할 것으로 보았다. 모순된 제도적 요구에 대한 대응방식의 변화를 파악하기 위해 본 연구는 혁신성·기술성에서 좋은 성과를 내면서 고도화된 수준의 비즈니스모델을 운영하고 있는 소셜벤처인 노을과 에누마를 선정해 사례 연구를 수행하였다. 분석 결과 소셜벤처는 모순된 제도적 요구에 대해 선택적 동조화 방식을 취하며, 소셜벤처의 사업이 고도화됨에 따라 선택적 동조화 과정이 변화하는 모습을 보인다. 구체적으로 사업 초기에는 단일 비즈니스모델로 경제적 요구와 사회적 요구를 동시에 대응하는 모습을 보인다. 이후 사업이 고도화되면 두 개 이상의 비즈니스모델을 운영하여서 일부는 경제적 요구에 대응을 하고, 일부는 사회적 요구에 대응하게 된다. 이는 사업 초기 소셜벤처가 제도적 환경에 대해 정당성을 얻고 생존하기 위해 단일 비즈니스모델로 경제적 요구와 사회적 요구를 동시에 대응하되, 사업 성장기에 접어들면 지속가능한 성장을 추구하고 대규모 미션에 도전하기 위하여 경제적 가치를 추구하는 비즈니스모델과 사회적 가치를 추구하는 비즈니스모델을 분리하여 대응하는 것으로 해석된다. 이를 통해 본 연구는 하이브리드 조직이 성장함에 따라서 모순된 제도적 요구에 대응하는 방식이 달라지는 변화 양상을 밝혀내어 하이브리드 조직에 대한 심층적인 이해에 기여하고자 했다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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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.