CpG island는 유전자의 발현 기작과 많은 관련이 있다. 포유동물 유전자의 약 $30{\sim}60$% 정도의 프로모터와 엑손부위에 CpG island가 존재 한다. 최근의 연구 결과에 따르면 CpG island의 과메틸화는 주요 암 억제유전자들을 불활성화 시켜 암을 일으키는 주요 요인이 되는 것으로 밝혀졌다. CpG island의 과메틸화는 거의 모든 암 종류에서 발견되고 있다. 따라서 CpG island를 검색하는 프로그램은 매우 중요한 의미를 갖는다. 그래서 D. Takai 와 P. A. Jones 등이 2002년 검증한 CpG island 정의 기준을 이용하여 윈도우 기반의 소프트웨어 프로그램인 CpGi를 개발하였다. CpGi는 Visual C++ 6.0로 구현하였으며, 입력서열 양식은 FASTA 포맷을 허용하도록 구성하였다. CpGi의 검색 성능을 평가하기 위해 2개의 인간 Contig, 즉, AP00524 (22번 염색체)와 NT_029490.3 (21번 염색체) 등을 대상으로 기존의 다른 CpG island 검색 프로그램인 Emboss-CpGPlot 및 CpG Island Searcher 등과 검색결과를 비교 분석하였다. CpGi에 의한 검색 결과는 다른 두 프로그램에 비해 같거나 오히려 보다 정확한 검색 결과를 보여주었다. CpGi는 사용자 친화적인 윈도우 인터페이스로 구현되어 있어 사용자가 프로그램을 구동하고 이용하기 매우 쉽고, 분석결과에 대한 이해도 용이하다. 본 프로그램은 사용자가 지정한 파라미터 값들(%GC, Obs (CpG)/Exp (CpG), 분석 윈도우 크기, 스텝크기, Gap 허용치, #CG)에 의해 CpG island의 위치를 결정하고, G+C%와 CpG island의 위치를 시각적으로 보여준다. 결과적으로, CpGi는 CpG island 관련 실험 연구자들뿐만 아니라 대용량 서열 분석 및 주석 작업을 위해 매우 유용한 도구로 활용될 수 있을 것이다.
목적 : 1.5T와 3.0T에서의 FLASH (fast low-angle shot) 기법를 이용한 운동중추영역의 뇌기능 자기공명영상에서 TE 값 변화에 대한 $T_2^{*}$ weighting 효과를 관찰하고 TE 값의 변화에 따른 BOLD (blood oxygen level dependent) 효과를 서로 비교하고자 한다. 그리고 활성화 영역에서 활성화상태와 휴식상태의 정량적인 값인 $T_2^{*}$에 의한 차이값을 영상화 하고자 한다. 대상 및 방법 : 24세에서 35세까지의 오른손잡이 10명의 건강한 남녀 (남:8명, 여:2명)를 대상으로 가능한 2Hz의 속도로 오른손에서 finger-tapping task (엄지 손가락과 나머지 네 손가락을 차례로 서로 마주치게 하는 운동)를 시행하였다. 운동자극은 처음에 한벤의 휴식상태 (3영상)를 가진 후2번의 활성화상태 (6영상)와 휴식상태 (6영상)를 반복하였다. FLASH (TR/flip angle: $l00ms/20^{\circ}$, FOV: 230mm) 방법를 이용하여1.5T'에서는 26, 36, 46, 56, 66 ms 의 TE를 사용하였고 3.0T에서는 16. 26, 36, 46, 56 ms의 TE를 사용하였다. 영승L을 얻은 후 PC에서 상관계수방법을 이용하여 자체 개발한 프로그램과 상관계수 0.45를 사용하여 분석 하였다. 기능적 영상에서 활성화된 영역에서 l.5T와 3.0T에서 각각의 TE에셔 활성화 상태와 휴식상태 의 차이값을 사용하여 fitting을 하여 적절한 TE값을 찾고 기능적 $T_2^{*}$영상을 구하였다. 결과 : FLASH기법을 사용하여 뇌 기능영상을 얻기에 최적의 TE 값은 1.5T에서는 $61.89{\pm}2 2.68{\;}ms,{\;}3.0T에서는{\;}47.64{\pm}13.34였다$. 뇌 활성화 영역에서 자화율 변화에 따른최대 선호 강도변화는 1.5T에서는 TE, 66ms에서 3.36%. 3.0T에서는 TE. 46ms에서 10.05%로 3.0T가 1.5T에 비해 약 3배 정도 변화가 큰 것을 알 수 있었다. 산출된 최적의 TE 값은 각각의 TE 값에서 얻은 활성화 상태와 휴식상태의 차이값의 최대의 TE 값와 일치하였다. 결론 : 뇌 기능영상에서 3.0T MRl는 1.5T에 비해 deoxyhemoglobin에 의한 자화율의 변화를 약 3배정도 잘 반영하므로 뇌 기능영상 측정시 보다 유용성이 있는 것으로 사료된다.
수확량 모니터링 시스템의 개발은 미국에서부터 시작되어 점차 발전되어 왔으며, 현 시점에서 가장 활발하게 이용되고 있는 정밀농업 기술 중 하나이다. 수확량 모니터링 시스템 개발과 함께 이루어져야 할 것이 수확량 정보의 공간변이성 해석이다. 본 실험은 논 포장에서의 수확량의 공간변이성과 한계수확량 및 수분함량이 수확량에 미치는 영향을 알아보기 위하며 수행되었다. 2002년 10월 서울대학교 부속 실험농장 소재의 두 기계 이앙 재배 답작 포장(0.2 ha)과, 전북 김제 만경평야 소재의 두 직파재배 포장(0.4 ha)에서 구획별 수확량 정보를 획득한후 각 포장별로 통계분석을 통해서 포장 내의 수량변이를 조사 및 해석하였다. 그리고 각 포장의 수확작업 시 구획별로 샘플을 획득하여 수분함량을 측정한 후 수분함량 보정전과 보정후의 수량을 비교 분석하고, 수분함량과 수확량에 대한 비교 분석과, 수분함량 지도를 작성하여 수확량 지도와의 비교를 통해 수분함량과 수확량간의 관계를 조사하였다. 정확한 수확량 지도 작성을 위해서는 샘플링 간격을 최소화하는 것이 효과적일 것이나 콤바인의 예취 폭과 포장면적을 고려하여 조절해야 할 것이다. 수확량 정보를 얻을 때 한 구획의 넓이는 포장 면적에 따라서 조절이 가능하겠지만 가로 세로 길이로 봤을 때 5 m이상 15 m이하가 적당할 것으로 판단되었다. 변량시비 처리가 실시된 포장의 경우 같은 조건에서 일반시비로 재배된 포장에 비해서 수량은 비슷하나 변이는 적게나타남을 알 수 있었다. 각 포장내의 변이의 크기는 일반적으로 평균 수확량의 절반이상의 편차를 보이고 있으므로 포장내의 지점별 수획량의 변이는 상당하다고 판단할 수 있다. Sensor를 이용한 수확량 측정에서는 위에서 나타난 값으로 보았을 때 최소 300 kg/10a 이하에서 최대 1000 kg/10a 이상까지 측정이 가능하도록 설계되어야 할 것이다. 수분함량은 한 포장 내에서의 변이가 큰 편은 아니었고 공간의존성도 크게 나타나지 않았다. 그러나 포장간의 변이는 수확 전의 기상상황에 따라서 차이가 나타나게 된다. 수분함량 자체의 포장 내 변이가 크지 않으므로 수확량의 공간의존도에 대한 변화는 크지 않았다.
목 적:임상증상으로 정신지체, 발육부진, 소두증 등으로 묘성 증후군(Cri du Chat syndrome, CdCs)으로 의뢰된 20명 환자와 부모를 포함한 분자 및 세포유전학적 결과를 분석하므로, 유전형과 표현형과의 상관관계를 고찰하고자 하였다. 방 법:환자와 부모에 대해 분자세포유전학적(FISH, CGH array)및 세포유전학적 분석을 시행하였고, 이와 함께 임상양상에 대한 비교분석을 시행하였다. 결 과:20명 환자에 대한 5p 결실 양상에 대한 분석 결과 del(5)(p14)이 9명(45%)로 가장 많았으며, del(5)(p13)이 7명(35%), del(5)(p15.1)(15%)이 3명, del(5)(p15.2)이 1명(5%) 순의 결실 양상을 확인하였다. 또한 4명(20%)에서는 5p 결실 외에 다른 염색체(6, 8, 18, 22번)의 결실과 중복이 있음이 확인 되었고, 이중 3명의 환자는 부모 중 한 사람의 균형적 전자에서 기원한 불균형 전자 유형이었다(기원은 부계 2명, 모계 1명). 그리고 5p 결실 부위와 다른 염색체 이상 공존 여부에 따라 매우 다양한 임상적 양상을 나타내었다. 결 론:이와 같이 묘성증후군 환자와 부모를 포함하는 5번 염색체 단완의 결실양상에 대한 분자 세포 유전학 분석에 의한 정확한 결실 부위의 확인과 다른 염색체 이상의 결손과 증폭의 공존 여부를 확인함으로써 유전형과 임상적 표현형과의 상관관계를 이해하는데 유용할 것이라 생각된다. 나아가 묘성 증후군 환자와 가족에 대한 효과적인 유전상담에 도움이 될 것이라 사료된다.
정부는 과학기술이 실현할 긍정적 미래사회의 모습을 보여주고 장기적인 과학 기술 발전의 가이드라인을 제시하기 위하여 "2040 과학기술 미래비전"을 수립하였다. 과학 기술 미래비전은 글로벌 메가트렌드와 한국사회의 변화를 전망하고 이를 바탕으로 과학기술적 비전을 수립하였으며 비전달성을 위한 25대 미래핵심기술분야를 도출하였다. 이에 대한 후속작업으로, 과학기술 미래비전 구현을 위한 연구개발 전략이 수립되었다. 연구개발 전략은, 25대 미래핵심기술분야별로 특히 미래과학기술발전을 주도해나갈 미래주도기술을 선정하고 그에 대한 정부R&D 투자현황 분석과 향후 투자방향성으로 구성된다. 미래사회를 주도할 기술의 선제적 발굴과 그에 대한 정부의 전략적 정책설정은 기술선도국으로 도약하기 위한 필수조건이라고 할 수 있고, 이에 따라 미래기술 발굴 노력이 확대되고 있다. 기존의 미래 기술 발굴에는 전문가들의 패널토론이나 전문가평가를 통한 포트폴리오분석 등 정성적 방법론을 활용하였다. 그러나 일부 전문가에게 의존해야 하는 정성적 방법론은 객관성의 부족 등 한계가 존재한다. 따라서 이러한 한계점을 보완하기 위한 정량적 방법론이 시도되고 있는데, 본 연구에서는 논문서지자료를 분석하여 과학지도를 작성하는 방법을 활용한 미래기술 발굴 방법을 제안한다. 또한 미래기술에 대한 정부R&D 정책은 일반적으로 기술이 실현될 때까지 정부지원방향을 단일하게 제시하는 경우가 대부분이다. 본 연구에서는 이를 중간시점과 기술실현시점 등 2단계로 구분하여 구간별로 정부R&D에 대한 투자포트포리오를 제시함으로써 전략적 측면을 강화할 수 있는 방안을 제안한다. 본 연구를 통해 다음과 같은 정책적 시사점을 확인할 수 있다. 첫째, 미래기술 발굴에 대한 정량적 방법론과 정성적 방법론의 결합 가능성을 통해 기존의 한계점을 보완할 수 있다. 둘째, 정부R&D의 투자방향성을 동적으로 제시하여 전략성을 제고하고 부처간 또는 연구수행 주체간 연계를 강화할 수 있다. 향후 본 연구의 결과가 "2040 과학기술 미래비전"의 구현을 위한 실천적 전략으로서 유용하게 적용되는 한편, 미래기술 발굴 및 정책설정의 방법론으로서 널리 활용되기를 기대한다.
기후변화의 영향으로 국지성 및 집중호우에 대한 발생 가능성이 높아지는 시점에서 과거에 침수피해를 입은 도시 유역에 대하여 실제 호우에 대한 침수 양상을 예측하는 것은 중요하다. 이에 수치해석 기반 프로그램과 함께 기계학습을 이용한 홍수 분석에 대한 연구가 증가하고 있다. 본 연구에서 적용한 LSTM 신경망은 일련의 자료를 분석하는데 유용하지만, 딥 러닝을 수행하기 위하여 충분한 양의 자료를 필요로 한다. 그러나 단일 도시유역에 홍수를 일으킬 강우가 매년 일어나지 않기에 많은 홍수 자료를 수집하기에는 어려움이 있다. 이에 본 연구에서는 대상 유역에서 관측되는 강우 외에 전국 단위의 실제 호우를 예측 모형에 반영하였다. LSTM (Long Short-Term Memory) 신경망은 강우에 대한 총 월류량을 예측하기 위하여 사용되었으며, 목표값으로 SWMM (Storm Water Management Model)의 유출 모의 결과를 사용하였다. 침수 범위 예측을 위해서는 로지스틱 회귀를 사용하였으며, 로지스틱 회귀 모형의 독립 변수는 총 월류량이며 종속 변수는 격자 별 침수 발생 유무이다. 침수 범위 자료는 SWMM의 유출 결과를 바탕으로 수행된 2차원 침수해석 모의 결과를 통해 수집하였다. LSTM의 매개변수 조건에 따라 총 월류량 예측 결과를 비교하였다. 매개변수 설정에 따른 4가지의 LSTM 모형을 사용하였는데, 검증과 테스트 단계에 대한 평균 RMSE (Root Mean Square Error)는 1.4279 ㎥/s, 1.0079 ㎥/s으로 산정되었다. 최소 RMSE는 검증과 테스트에 대하여 각각 1.1656 ㎥/s, 0.8797㎥/s 으로 산정되었으며, SWMM모의 결과를 적절히 재현할 수 있음을 확인하였다. LSTM 신경망의 결과와 로지스틱 회귀를 연계하여 침수 범위 예측을 수행하였으며, 침수심 0.5m 이상을 고려하였을 때에 최대 침수면적 적합도가 97.33 %으로 나타났다. 본 연구에서 제시된 방법론은 딥 러닝에 기반하여 도시 홍수 대응능력을 향상 시키는데 도움이 될 것으로 판단된다.
본 연구는 함양 남계천변에 돌출한 바위 대고대의 경관성과 향유 주체에 주목하였다. 옛 시문과 석벽에 의탁(依託)된 인명 등 바위글씨의 분석과 해석을 통해 이곳의 장소 특성을 밝히고, 대고대에서 벌어졌던 경관 향유와 장소 패권 양상을 조명한 본 연구의 결과는 다음과 같다. 고지도에서 나타난 대고대는 지근거리에 5개소의 서원이 집중 포치(布置)되고 있으며, 대(臺) 자체의 입체적 볼륨감과 기괴함이 흥미를 불러일으키고 있다. 16C 옥계(玉溪) 노진(1518~1578)에 의해 최초로 명명된, 대고대(大孤臺)의 쓰임새를 고대(孤臺) 정경운(鄭慶雲: 1556~?)의 고대일록(孤臺日錄)에 근거해 분석한 결과, 남계서원 등의 임원과 유생의 조망 놀이 휴양 회의 계회 등 다양한 용도의 정치 사회적 소통의 장으로 활용된 것으로 확인된다. 대고대의 공간구성을 살펴보면 구졸암(九拙菴) 양희(梁喜: 1515~1581)의 신도비를 중심으로 상단 암벽에는 청근정(淸近亭)이, 그 서측에는 산앙재(山仰齋)가 위치한다. 동서로 펼쳐진 높이 11m, 넓이 약 $350m^2$의 대고대 반석 상부는 강론과 음영을 위한 장소로 널리 활용되었다. 반석 북서측에 '석송(石松) 추사(秋史)'라고 음각된 추사(秋史) 김정희(金正喜: 1786~1856) 서체의 바위글씨와 그 옆의 일명 '석송'이라 불렸을 것으로 추정되는 고사목의 잔해는 이곳의 역사성과 진정성을 한층 강화시켜 주는 경관요소이다. '대고대(大高臺) 개은서(介隱書)'와 '묵헌(默軒)' '정근상('鄭近相)' 바위글씨는 각각 개은(介隱) 정재기(鄭在箕: 1811~1879)와 그의 증손(曾孫) 정근상(鄭近相: 1893~1934)에 의해 기록된 배타적 공간 향유와 장소패권의 산물이자 조선 말기 이후 일제강점기까지 그들이 이곳 대고대의 향유 주체였음을 알리는 낙관(落款)이다. 요컨대 대고대는 조선 중기 이후 '구졸양선생장구소'로서 장소 선점의 묵시적 의미를 지녀왔으며, 조선말기와 일제강점기에는 정재기와 정근상의 연이은 장소패권 과정을 거치면서도 '동북강회소 천령제선현장구소'라는 범함양(凡咸陽)의 다자(多者) 강회 및 추념공간으로 변형 계승되어 왔다. 그럼에도 불구하고 석벽에 쓰여진 다수의 인명 바위글씨는 '하동정씨(河東鄭氏)'와 '풍천노씨(豊川盧氏)'가 대고대의 경관 향유 및 장소패권의 주체였음을 묵언한다. 대고대에서 새긴 '바위글씨'는 경관향유 의지의 표상이자 장소 주도권 쟁탈을 보여주는 또 다른 형태의 문화경관이자 정원 경영의 사례이다.
제조업에 있어서 판매 후 서비스 건수와 내용 등은 향후 서비스 제공을 위한 자원배분의 효율성 증진과 서비스 품질 향상을 위해서도 매우 중요한 정보이다. 따라서 기업들은 향후 발생하는 판매 후 서비스에 대해 정확히 예측하고 그에 따라 적절히 대처하는 능력을 확보할 필요성이 제조업을 중심으로 증가하고 있다. 그러나 실제로 이들 기업들이 활용하고 있는 서비스 수요예측 방법들은 전통적인 통계적인 예측기법이거나, 시뮬레이션을 기반한 기법들이다. 예를 들면, 전통적인 통계적인 예측기법으로는 회귀분석(regression analysis)의 경우, 다양한 제품모델에 대한 판매 후 서비스 발생 패턴이 선형적인 관계가 매우 적음에도 불구하고 선형으로 가정하여 추정한다는 점과 적정한 회귀식을 가정하여야 되며, 이러한 가정이 실제 경영환경에서는 매우 어렵다는 점 등이 기존의 예측기법들의 한계점으로 지적되고 있다. 본 연구에서는 디지털 TV 모델을 생산 판매 하는 A사의 사례연구를 통하여 최근 인공지능연구에서 각광을 받고 있는 사례기반추론(case-based reasoning; CBR) 기법을 활용한 서비스 수요예측 프레임워크를 제안하고자 한다. 또한, 사례기반추론에서 핵심적인 역할 중 하나인 유사 사례추출 방법에 있어서 가장 일반적인 nearest-neighbor 방법 이외의 유사 사례추출 방법을 제안하고자 한다. 특히, 본 연구에서 제안하는 유사 사례추출 방법은 인공신경망(artificial neural network)을 활용한 자기조직화지도(Self-Organizing Maps : SOM) 군집화 기법을 활용한 유사 사례추출 방식으로 이를 활용한 서비스 수요예측 프레임워크에 구현하고, 실제 기업의 판매 후 서비스 데이터를 활용하여 본 연구에서 제안하는 서비스 수요 예측 프레임워크의 유효성을 실증적으로 검증하고자 한다.
산불은 우리나라 산림의 주요 교란요소중의 하나로써 산림 구조와 기능에 매우 큰 영향을 미치며, 산불피해강도에 따라 피해 후 식생회복 과정이 달라질 수 있다. 대형산불 피해지의 피해강도와 식생회복 과정을 파악하기 위해서는 많은 인력과 예산이 필요하지만 위성영상자료를 이용한 산불피해지의 피해강도 분석은 신속한 정보는 물론 대규모 피해지의 객관적인 결과를 원격적으로 취득할 수 있다. 위성과 항공기 탑재 센서들은 피해규모를 맵핑하고 진행산불 특성을 평가하며 산불피해후의 생태적 영향 특성을 규명하는데 활용되고 있다. 본 연구에서는 2000년 삼척산불, 2002년 청양산불 그리고 2005년 양양 대형산불 피해지를 구분하고 피해강도를 정량적으로 분석하기 위해 정규탄화지수(Normalized Burn Ratio: NBR)를 활용하였다. 본 연구를 위해 산불피해 전후 동일시기의 Landsat 위성영상 자료를 활용하여 정규탄화지수(NBR)를 산출하고 30m 해상도의 피해강도 패턴을 평가하였다. 산불피해강도 평가결과, 삼척산불 피해지는 피해강도 '중' 이상(${\Delta}NBR$ 152 이상) 지역이 전체의 65%를 차지하였으며 청양 예산산불피해지는 91%, 양양산불피해지는 65%로 나타나 3지역 중 청양 예산지역이 피해강도 측면에서만 보면 가장 큰 피해를 입은 것으로 분석되었다. 따라서 RS와 GIS를 이용하여 원격 탐지된 ${\Delta}NBR$은 대규모 산불피해지의 구분은 물론 산불피해강도를 공간적으로 정량화할 수 있다.
본 연구에서는 2003년 기상청에서 분류한 강수유발 기압유형을 근거로 1973년부터 2002년까지 30년간 전국 61소의 시간별 강수자료를 사용하여 우리나라 강수의 특성을 살펴보았다. 시간강수자료를 이용하여 강수의 시작과 종료를 정의하여 지속시간과 집중호우까지의 도달시간을 조사하였고 집중호우 발생 확률을 분석하였다. 지난 30년 동안 한반도의 강수현상을 조사한 결과 연평균 약 179회의 강수가 발생하였으며, 강수지속시간과 강수량은 각각 2.9시간과 7.1 mm로 나타났다. 저기압형에 의한 강수가 전체의 약 $59\%$를 차지했고, 여름에는 장마형, 가을에는 전선형과 태풍형, 겨울에는 지세형의 강수가 나타나는 계절적 특징을 보여주었다. 태풍과 장마 등 열대기류와 관련된 강수유형들은 10 mm 이상의 강수량을 보인 반면에, 국지적인 규모로 나타나는 유형들은 5 mm 미만의 약한 강수량을 보였다. 전체 강수현상 중 집중호우로 이어진 경우는 $1.24\%$로 호우 기준까지 약 12.9 시간이 소요되었다. 집중호우를 자주 유발하는 유형은 장마형과 저기압형으로 나타났으나, 발생 확률은 태풍직접형, 태풍변질형, 열대류수렴형이 높았다. 지역별로는 남해안 지역은 태풍직접형과 태풍변질형, 영동지역은 태풍직접형, 경기 및 강원북부는 태풍변질형, 열대류수렴형과 장마형이, 그리고 충청지역은 태풍변질형과 열대류수렴형에 의한 집중호우의 가능성이 큰 것으로 분석되었다. 기상청에서 분류하였던 강수의 유형은 다소 주관적인 면을 가지고 있으나 한반도 강수의 특성을 파악하는 데 별 무리가 없었다. 특히 새롭게 분류를 시도한 열대류수렴형은 여름철에 많은 강수를 유발하는 기압계로 주목할 필요가 있다고 본다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
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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
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- 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.