우리나라는 높은 수준의 IT기술과 인터넷 보급률 덕분에 웹 전시를 제공할 수 있는 환경을 갖추고 있다. 그러나 소규모 공공기관의 웹 전시는 단순히 오프라인 전시프로그램을 소개하거나 웹전시 자체로는 활성화 되지 못한 채 운영되고 있다. 이와 같이 공공기관의 웹 전시가 활성화 되지 못하는 이유로는 웹 전시에 대한 인식 부족, 시스템 구축비용 문제, 전문 인력 부재 등을 들 수 있다. 이런 상황에서 시스템에 대한 전문지식을 갖춘 인력과 예산이 부족한 소규모 기관에서는 공개 소프트웨어의 적극적인 활용이 필요하다. 본고는 기록을 전시하기 위한 공개 소프트웨어인 OMEKA의 주요 기능을 소개하고 해외 사례 및 설치에서 전시에 이르는 활용을 살펴보았다. 그리고 OMEKA가 가진 특징을 고려할 때 전시효과와 효용을 높이기 위해 보강되고 갖추어야 할 점을 검토하였다. OMEKA는 전문적 기술 없이도 멀티미디어의 웹 전시가 가능해 시청각 기록물의 활용도가 높은 장점이 있다. 따라서 OMEKA는 설치가 쉽고 운영비용이 저렴하다는 장점뿐만 아니라 새로운 기술 발달 추세에 맞는 기술적 유연성을 갖춘 프로그램으로 다양한 기관의 목적을 구현하는데 적합하다. OMEKA는 디지털 컬렉션과 웹 전시 등 콘텐츠 관리를 위한 프로그램으로서 전통적인 아카이브 활용 프로그램과 달리 이용자에게 친화적이다. 특히 전시 기능이 탁월하여 이미 여러 도서관과 소규모 박물관, 학교 등에서 다양하게 활용되고 있다. OMEKA를 활용, 공공기관의 전시 서비스 수준을 향상시켜 이용자의 만족도를 높이면 이를 통해 공공기관에 대한 사회 전반의 인식을 변화 시킬 수 있을 것이다. 기관에서 보유한 기록에 대해 주제와 내용에 맞는 기획으로 전시 컬렉션을 제공할 수 있고 기관과 이용자의 상호작용을 통해 기록물 활용에 있어 긍정적인 결과를 얻을 수 있다. 따라서 OMEKA는 웹 전시가 필요하지만 전시를 위한 환경 조성에 어려움을 겪고 있는 공공기관에 현실적인 해결책을 제시할 수 있을 거라 기대된다.
최근 주식의 수익률과 거래량을 설명하는 주요 요인으로서 투자자의 관심도와 주식 관련 정보 전파의 영향력이 부각되고 있다. 또한 인공지능과 같은 혁신 신기술을 개발보급하거나 활용하려는 기업의 경우 거시환경 및 시장 불확실성 때문에 기업의 미래 주식 수익률과 주식 변동성을 예측하기 어렵다는 문제를 가지고 있다. 이는 인공지능 활성화의 장애요인으로 인식되고 있다. 따라서 본 연구의 목적은 인공지능 관련 기술 키워드의 인터넷 검색량을 투자자의 관심 척도로 사용하여, 기업의 주가 변동성을 예측하는 기계학습 모형을 제안하는 것이다. 이를 위해 심층신경망 LSTM(Long Short-Term Memory)과 벡터자기회귀(Vector Autoregression)를 통해 주식시장을 예측하고, 기술의 사회적 수용 단계에 따라 키워드 검색량을 활용한 주가예측 성능 비교를 통해 기업의 투자수익 예측이나 투자자들의 투자전략 의사결정을 지원하는 주가 예측 모형을 구축하였다. 또한 인공지능 기술의 세부 하위 기술에 대한 분석도 실시하여 기술 수용 단계에 따른 세부 기술 키워드 검색량의 변화를 살펴보고 세부기술에 대한 관심도가 주식시장 예측에 미치는 영향을 살펴보았다. 이를 위해 본 연구에서는 인공지능, 딥러닝, 머신러닝 키워드를 선정하여, 2015년 1월 1일부터 2019년 12월 31일까지 5년간의 인터넷 주별 검색량 데이터와 코스닥 상장 기업의 주가 및 거래량 데이터를 수집하여 분석에 활용하였다. 분석 결과 인공지능 기술에 대한 키워드 검색량은 사회적 수용 단계가 진행될수록 증가하는 것으로 나타났고, 기술 키워드를 기반으로 주가예측을 하였을 경우 인식(Awareness)단계에서 가장 높은 정확도를 보였으며, 키워드별로 가장 좋은 예측 성능을 보이는 수용 단계가 다르게 나타남을 확인하였다. 따라서 기술 키워드를 활용한 주가 예측 모델 구축을 위해서는 해당 기술의 하위 기술 분류를 고려할 필요가 있다. 본 연구의 결과는 혁신기술을 기반으로 기업의 투자수익률을 예측하기 위해서는 기술에 대한 대중의 관심이 급증하는 인식 단계를 포착하는 것이 중요하다는 점을 시사한다. 또한 최근 금융권에서 선보이고 있는 빅데이터 기반 로보어드바이저(Robo-advisor) 등 투자 의사 결정 지원 시스템 개발 시 기술의 사회적 수용도를 세분화하여 키워드 검색량 변화를 통해 예측 모델의 정확도를 개선할 수 있다는 점을 시사하고 있다.
경제협력개발기구 개발원조위원회에서는 국제적으로 통용되는 공적개발원조위원회 5대 평가기준 개편에 대하여 논의하고 1991년 공적개발원조 평가 시 적절성·효율성·효과성·영향력·지속가능성 등 5대 평가 기준의 적용을 권고한 바 있다. 본 연구는 2019년부터 네팔에서 시행 중인 포용적 비즈니스 프로그램의 평가에 있어 경제협력개발기구 개발원조위원회 평가기준을 적용하여 분석하고 개선과제를 도출하는데 있다. 연구 방법은 네팔 현장조사와 포커스 그룹 미팅 방법을 적용하였다. 연구 결과 네팔 포용적 비즈니스 프로그램의 적절성은 장애인, 고아 여성 등 취약계층 대상 지속적인 고용과 일자리 창출에 부합되었고 특히, 한국의 시각적 특수효과에 대한 수요가 증가하는 시점인데다 네팔 취약계층 대상 컴퓨터 그래픽 전문교육을 통한 인력양성이라는 점에서 프로그램이 적정하다고 볼 수 있다. 효율성은 작업지시와 작업컨펌 등의 과정이 전자식 관리 툴로 이루어지고 결과물의 납품이 온라인으로 전송되어 타업종에 비해 시간과 비용이 절감된다는 점에서 효율적이라고 할 수 있다. 효과성은 본 사업이 네팔의 장애인, 고아 여성 등 취약계층 대상 컴퓨터 그래픽 전문교육을 실시하고 수료생을 직원으로 채용하는 등 양질의 일자리를 제공한 점에서 효과성이 있는 프로그램이라고 할 수 있다. 지속가능성은 코이카 포용적 비즈니스 프로그램이 기존 농업, 제조업의 분야에서 종사하는 취약계층들로 하여금 컴퓨터 그래픽 업종에 종사하게 한 점과 영화, 캐릭터, 교육사업의 확장성, 타국가의 롤모델이 될 수 있는 점에서 지속가능성이 있다고 볼 수 있다. 향후 공적개발원조의 규모가 증가할 것을 고려한다면 체계적인 모니터링 시스템과 환류체계의 구축 등 공여국과 수원국 양국간 사업의 지속방안 마련이 요구된다.
본 연구는 중학생들이 온실 효과와 지구 온난화를 이해하고, 이를 지구 복사 평형 관점에서 설명할 수 있는지 심층적으로 살펴보고자 하였다. 이를 위해 '대기권과 날씨' 대단원 수업을 완료한 중학교 3학년 118명의 학생을 대상으로, 복사 평형, 온실 효과, 지구 온난화에 대한 선택형 및 서답형으로 구성된 학생 이해 온라인 평가를 2021년 7월 13일부터 7월 24일까지 실시하였다. 최종적으로 97명의 학생 응답을 수집하여 분석한 결과, 과반수(61.9%)가 넘는 학생들이 복사 평형의 의미를 옳게 기술하였으나 제시된 자료와 무관하게 사전 지식이나 구체적 사례를 들어 설명하는 경우가 많았다. 대부분의 학생들(92.8%)은 대기가 있는 지구에서 온실 효과가 나타나는 것을 알고 있었지만, 온실 효과를 복사 평형이 깨진 상태로 생각하는 경향이 높았으며(32.0%), 달과 지구 모두 복사 평형이 일어난다고 응답한 학생(47.4%)은 절반에 미치지 못했다. 온실 효과의 원인으로 대기의 재복사를 찾아낸 학생은 다수(69.1%)였으나, 지구로 입사한 태양 복사량보다 방출한 지표 복사량이 더 크다고 응답한 학생은 소수(39.2%)에 불과하였다. 또한 절반 정도의 학생들(49.5%)이 온실 기체의 증가와 대기 흡수, 이로 인한 지표로의 재복사의 관계를 잘 이해하고 있었다. 그러나 온실 기체가 증가할 때, 지표 방출에 대해서는 증가(14.4%), 일정(9.3%), 감소(7.2%), 무응답(18.6%)으로 의견이 매우 다양하게 나타났다. 복사 평형, 온실 효과, 지구 온난화는 지구계의 균형과 상호작용이라는 빅 아이디어로 연결된 커다란 하나의 의미망이므로 학생들이 지구 온난화로 인한 기후 변화를 이해하고 적용하고 해석하는 개념 체계가 될 수 있다. 따라서 현재 인류에 닥친 기후 변화 위기와 관련해 학생들이 정확한 이해에 근거하여 과학적으로 사고하고 과학적 개념을 정립할 수 있도록, 정교한 프로그램 개발과 수업 경험을 제공하고 그 효과를 점검하는 후속 연구가 진행 되어야 할 것이다.
본 연구에서는 냉동 과·채류의 잔류농약 실태조사를 위해 국내 온·오프라인 매장에서 유통 및 판매 중인 냉동 과·채류 107건을 대상으로 하여 다종농약다성분 분석법으로 잔류농약 341종을 분석하였다. 잔류농약 분석 결과 냉동 과일류 64건에서 16건, 냉동 채소류 43건에서 15건이 검출되어, 총 31건에서 잔류농약이 검출되었으며, 검출률 29.0%를 보였다. 이 중 냉동무청 1건에서 pyridaben이 PLS (positive list system)에 따라 농약 잔류허용기준을 초과하였으며, 부적합률은 0.9%로 나타났다. 냉동 과일류와 냉동 채소류 중 잔류농약은 각각 11종 23회, 21종 36회 검출되어, 총 28종 59회 검출되었다. 냉동 과일류에선 살균제가 7종 17회로 가장 많이 검출되었고, 냉동 과·채류에선 14종 26회로 살충제가 가장 많이 검출되었다. 최다 검출 농약은 살충제 및 살비제인 chlorfenapyr (5회)와 살균제인 boscalid (5회)로, chlorfenapyr는 냉동 채소류에서만 검출되었고, boscalid는 1건을 제외하고 모두 냉동 과일류에서 검출되었다. 본 연구 결과로 냉동과·채류에 다양한 종류의 농약이 잔류하고 있음을 확인하였으며, 향후 냉동 과·채류에 대한 잔류농약 안전성 관리를 위한 기초자료로 사용될 수 있을 것으로 판단된다.
본 논문에서는 '유튜브' 등을 비롯한 온라인동영상 플랫폼 활용이 일반화되고 고화질·고용량 시청각 기록의 생산·수집량이 급증하는 상황에서도 공공·민간 부문 모두에서 시청각 기록의 '관리'와 '활용'은 여전히 전문화되고 있지 않은 상황에 주목하였다. 공공기관이나 방송사, 일반 기업이나 단체 등 시청각 기록을 생산하는 주체들이 기본적으로 참고할만한 '시청각 기록관리 매뉴얼' 등이 부재할 뿐만 아니라 현행 『공공기록물법』 및 동법 시행령·시행규칙, 공공표준, 지침 및 매뉴얼 등 공공기록관리에서조차 시청각 기록관리의 원칙을 제시하지 못한 가운데 중앙기록물관리기관인 '국가기록원'의 역할이 매우 중요한 점을 강조하고자 했다. 이를 위해 본 논문에서는 현행 『공공기록물법』의 시청각 기록 관련 조항을 분석하고 제·개정 필요성을 살펴보았다. 또한, 현재 국가기록원의 시청각 기록 표준화 현황을 검토하고 공공기록관리 부문에서 효율적인 시청각 기록관리를 위해 제도적으로 마련한 제도와 지침을 분석하여, 기록관리 현장에서 해당 제도 및 지침들이 시청각 기록을 관리하는 데 어떤 기능을 하고 있는지 알아보고자 하였다. 이를 통해 현행 국내 법·제도 개선의 필요성, 관련 공공표준 및 지침 내용 개정 방향 등을 제시하였으며, '국가기록원' 등의 시청각 기록관리 정책 기능을 활성화하는 방안과 시청각 기록관리 및 관련 정책을 담당한 전문기구인 '공공영상'아카이브 신설 필요성 또한 검토하였다. '공공영상'아카이브는 영상납본제 등을 통한 체계적이고 망라적으로 '공공영상'을 수집하고 이를 사회적 기억으로서 공적 활용될 수 있도록 관리·활용 체계를 운영한다. 이 과정에서 '공공영상' 보호(Safeguarding)와 관련한 기술 표준화, 저작권 및 초상권 권리보호 등 시청각 기록관리와 관련한 전문적 역할을 수행한다.
이 연구의 목적은 치과건강보험에 대한 소아치과 의사의 인식과 견해를 조사하는 것이다. 대한소아치과학회 회원들을 대상으로 온라인 설문조사를 실시하였다. 총 문항 수는 41문항이며, 문항은 6개의 항목 '설문 응답자의 일반적인 특성', '국민건강 보험과 치과건강보험', '소아치과 영역의 치과건강보험', '소아치과와 관련된 치과건강보험 제도 개선점', '치과건강보험청구', '치과건강보험과 관련한 대한소아치과학회 역할'으로 이루어졌다. 총 302명이 응답하였고, 응답률은 28.9%였다. 기록이 미비한 2명을 제외하고, 총 300명을 분석대상으로 하였다. 소아치과 의사들은 치면열구전색술, 광중합형 복합레진 충전에 정량광형광기 치아우식검사에 비해 높은 만족도를 보였다(p < 0.017). 소아치과 의사들은 보험수가 인상이 가장 필요한 항목은 영구치 복합레진 충전(65.7%), 보험급여가 가장 필요한 항목은 불소도포(74.7%)라 생각하였다. 치과건강보험 청구는 대체로 치과위생사 또는 간호조무사가 담당하였다. 소아치과 의사들은 학회에서 치과건강보험에 대한 정보를 제공하는 것에 대해 긍정적으로 생각하였다. 이 연구는 향후, 소아치과 영역 치과건강보험제도의 정책적 발전을 위한 기초자료로 활용될 수 있을 것이라 사료된다.
본 연구에서는 경기 북부지역 및 온라인에서 유통되는 건고추 및 고춧가루 88건을 대상으로 잔류농약을 분석했다. 시료는 QuEChERS법으로 전처리한 후 GC-MS/MS, LC-MS/MS를 이용하여 분석했다. 88건 중 70건(79.5%)에서 잔류농약이 검출되었고 그 중 4건(4.5%)인 수입산 건고추 2건, 수입산 고춧가루 2건이 농약 잔류허용기준을 초과하였다. 총 61종의 농약이 검출되었고 검출 빈도가 가장 높은 농약은 살균제 tebuconazole로 52회 검출되었다. 쌀에 사용하는 진균제 tricyclazole은 베트남산 시료 12개 중 3개 시료에서, ethion은 인도산 시료 1개에서 농약 잔류허용기준을 초과하여 검출되었다. tricyclazole과 ethion은 고추 품목에서의 사용이 금지되어 positive list system 제도에 의해 규제되고 있다. 본 연구를 통해 국내산 건고추 및 고춧가루의 잔류농약 수준이 비교적 잘 관리되고 있으며 수입산 건고추 및 고춧가루에 대한 지속적인 관리가 필요한 것으로 확인하였다.
최근 온라인의 비약적인 활성화로 캠페인 채널들이 다양하게 확대되면서 과거와는 비교할 수 없을 수준의 다양한 유형들의 캠페인들이 기업에서 수행되고 있다. 하지만, 고객의 입장에서는 중복 노출로 인한 캠페인에 대한 피로감이 커지면서 스팸으로 인식하는 경향이 있고, 기업입장에서도 캠페인에 투자하는 비용은 점점 더 늘어났지만 실제 캠페인 성공률은 오히려 더 낮아지고 있는 등 캠페인 자체의 효용성이 낮아지고 있다는 문제점이 있어 실무적으로 캠페인의 효과를 높이고자 하는 다양한 연구들이 지속되고 있다. 특히 최근에는 기계학습을 이용하여 캠페인의 반응과 관련된 다양한 예측을 해보려는 시도들이 진행되고 있는데, 이 때 캠페인 데이터의 다양한 특징들로 인해 적절한 특징을 선별하는 것은 매우 중요하다. 전통적인 특징 선택 기법으로 탐욕 알고리즘(Greedy Algorithm) 중 SFS(Sequential Forward Selection), SBS(Sequential Backward Selection), SFFS(Sequential Floating Forward Selection) 등이 많이 사용되었지만 최적 특징만을 학습하는 모델을 생성하기 때문에 과적합의 위험이 크고, 특징이 많은 경우 분류 예측 성능 하락 및 학습시간이 많이 소요된다는 한계점이 있다. 이에 본 연구에서는 기존의 캠페인에서의 효과성 제고를 위해 개선된 방식의 특징 선택 알고리즘을 제안한다. 본 연구의 목적은 캠페인 시스템에서 처리해야 하는 데이터의 통계학적 특성을 이용하여 기계 학습 모델 성능 향상의 기반이 되는 특징 부분 집합을 탐색하는 과정에서 기존의 SFFS의 순차방식을 개선하는 것이다. 구체적으로 특징들의 데이터 변형을 통해 성능에 영향을 많이 끼치는 특징들을 먼저 도출하고 부정적인 영향을 미치는 특징들은 제거를 한 후 순차방식을 적용하여 탐색 성능에 대한 효율을 높이고 일반화된 예측이 가능하도록 개선된 알고리즘을 적용하였다. 실제 캠페인 데이터를 이용해 성능을 검증한 결과, 전통적인 탐욕알고리즘은 물론 유전자알고리즘(GA, Genetic Algorithm), RFE(Recursive Feature Elimination) 같은 기존 모형들 보다 제안된 모형이 보다 우수한 탐색 성능과 예측 성능을 보임을 확인할 수 있었다. 또한 제안 특징 선택 알고리즘은 도출된 특징들의 중요도를 제공하여 예측 결과의 분석 및 해석에도 도움을 줄 수 있다. 이를 통해 캠페인 유형별로 중요 특징에 대한 분석과 이해가 가능할 것으로 기대된다.
융합 R&D가 추구해야 할 바람직한 방향은 이종 기술 간의 결합에 의한 맹목적인 신기술 창출이 아니라, 당면한 주요 문제를 해결함으로써 사회적 니즈를 충족시킬 수 있는 기술을 개발하는 것이다. 이와 같은 사회문제 해결형 기술 R&D를 촉진하기 위해서는 우선 우리 사회에서 주요 쟁점이 되고 있는 문제들을 선별해야 한다. 그런데 우선적이고 중요한 사회문제를 분별하기 위해 전문가 설문조사나 여론조사 등 기존의 사회과학 방법론을 사용하는 것은 참여자의 선입견이 개입될 수 있고 비용이 많이 소요된다는 한계를 지닌다. 기존의 사회과학 방법론이 지닌 문제점을 보완하기 위하여 본 논문에서는 사회적 이슈를 다루고 있는 대용량의 뉴스기사를 수집하고 통계적인 기법을 통하여 사회문제를 나타내는 키워드를 추출하는 시스템의 개발을 제안한다. 2009년부터 최근까지 3년 동안 10개 주요 언론사에서 생산한 약 백 30만 건의 뉴스기사에서 사회문제를 다루는 기사를 식별하고, 한글 형태소 분석, 확률기반의 토픽 모델링을 통해 사회문제 키워드를 추출한다. 또한 키워드만으로는 정확한 사회문제를 파악하기 쉽지 않기 때문에 사회문제와 연관된 키워드와 문장을 찾아서 연결하는 매칭 알고리즘을 제안하다. 마지막으로 사회문제 키워드 비주얼라이제이션 시스템을 통해 시계열에 따른 사회문제 키워드를 일목요연하게 보여줌으로써 사회문제를 쉽게 파악할 수 있도록 하였다. 특히 본 논문에서는 생성확률모델 기반의 새로운 매칭 알고리즘을 제안한다. 대용량 뉴스기사로부터 Latent Dirichlet Allocation(LDA)와 같은 토픽 모델 방법론을 사용하여 자동으로 토픽 클러스터 세트를 추출할 수 있다. 각 토픽 클러스터는 연관성 있는 단어들과 확률값으로 구성된다. 그리고 도메인 전문가는 토픽 클러스터를 분석하여, 각 토픽 클러스터의 레이블을 결정하게 된다. 이를 테면, 토픽 1 = {(실업, 0.4), (해고, 0.3), (회사, 0.3)}에서 토픽 단어들은 실업문제와 관련있으며, 도메인 전문가는 토픽 1을 실업문제로 레이블링 하게 되고, 이러한 토픽 레이블은 사회문제 키워드로 정의한다. 그러나 이와 같이 자동으로 생성된 사회문제 키워드를 분석하여 현재 우리 사회에서 어떤 문제가 발생하고 있고, 시급히 해결해야 될 문제가 무엇인지를 파악하기란 쉽지 않다. 따라서 제안된 매칭 알고리즘을 사용하여 사회문제 키워드를 요약(summarization)하는 방법론을 제시한다. 우선, 각 뉴스기사를 문단(paragraph) 단위로 세그먼트 하여 뉴스기사 대신에 문단 세트(A set of paragraphs)를 가지게 된다. 매칭 알고리즘은 각 토픽 클러스터에 대한 각 문단의 확률값을 측정하게된다. 이때 토픽 클러스터의 단어들과 확률값을 이용하여 토픽과 문단이 얼마나 연관성이 있는지를 계산하게 된다. 이러한 과정을 통해 각 토픽은 가장 연관성이 있는 문단들을 매칭할 수 있게 된다. 이러한 매칭 프로세스를 통해 사회문제 키워드와 연관된 문단들을 검토함으로써 실제 우리 사회에서 해당 사회문제 키워드와 관련해서 구체적으로 어떤 사건과 이슈가 발생하는 지를 쉽게 파악할 수 있게 된다. 또한 매칭 프로세스와 더불어 사회문제 키워드 가시화를 통해 사회문제 수요를 파악하려는 전문가들은 웹 브라우저를 통해 편리하게 특정 시간에 발생한 사회문제가 무엇이며, 구체적인 내용은 무엇인지를 파악할 수 있으며, 시간 순서에 따른 사회이슈의 변동 추이와 그 원인을 알 수 있게 된다. 개발된 시스템을 통해 최근 3년 동안 국내에서 발생했던 다양한 사회문제들을 파악하였고 개발된 알고리즘에 대한 평가를 수행하였다(본 논문에서 제안한 프로토타입 시스템은 http://dslab.snu.ac.kr/demo.html에서 이용 가능함. 단, 구글크롬, IE8.0 이상 웹 브라우저 사용 권장).
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[게시일 2004년 10월 1일]
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① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
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.