미륵사는 백제 무왕(재위 600~641)이 창건한 사찰로 이와 관련한 창건 기록이 "삼국유사(三國遺事)" 기이(紀異) 제이(第二) 무왕조(武王條)에 언급되어 있다. 서원의 미륵사지서탑은 해체 전 6층까지의 일부가 남아있었으며 미륵사지 내의 유일한 현존 건축물로서 최근 사리장엄 발견으로 639년이라는 건립연대가 밝혀졌다. 또한 백제 사찰의 발굴조사 자료가 축적되고 동아시아의 학술적 교류가 활발해지면서 미륵사지서탑의 조영을 당시 불탑 건축의 발전 과정과 연관시켜 해석할 수 있는 가능성이 한층 높아졌다. 따라서 본 연구에서는 미륵사지서탑의 축조에 적용된 구조원리와 1층 평면의 형성을 중심으로 6~7세기 불탑 건축의 발전과정에 있어서 대형의 불탑건축이 어떻게 이루어졌는지에 관한 기초적 연구를 시도하였다. 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 미륵사지서탑은 내부와 외부가 독립적인 개념으로 축조되었는데 이는 당시의 고층 불탑건축에서 나타나는 구조원리의 표현으로 보여진다. 영녕사 목탑지에서 확인된 탑실심체와 같이 내부의 구조체를 형성하는 개념과 유사하게 내부 적심을 형성하고 외부 부재를 부가하는 방식으로 축조된 것이라 판단된다. 둘째, 미륵사지서탑에서는 상부의 적심부와 동시에 심주석이 동시에 존재하는 혼합 구조를 표현하고 있는데 이는 중국의 영녕사 목탑과 같은 실심체의 구조보다 발전된 것으로 조팽성 불사의 심초석과 항토 실심체의 구조와 유사한 것으로 판단된다. 이러한 혼합 구조는 황룡사 목탑이나 일본의 목탑과 같이 내외진을 전부 목구조로 형성하고 심주가 독립적으로 지지되는 구조 방식보다 선행되는 것으로 볼 수 있다. 셋째, 미륵사지서탑의 경우 1층에 십자형의 공간이 형성된 것은 심주석에 위치한 사리 봉안에 의한 것일 가능성이 높다. 이는 심주석을 중심으로 하는 4방향의 구심적 공간이며 사리의 본질적 의미에 기인하여 백제 6~7세기의 횡혈식 석실분과 유사한 방식으로 축조되었다. 횡혈식 석실분의 축조기법은 사리가 봉안되어 있는 상징적 공간을 효과적으로 표현하기 위한 방법인 동시에 석재를 사용하여 축조된 서탑에 있어서 재료적 동일성으로 인하여 수용이 더욱 용이하였던 것으로 추정된다.
한국지역난방공사에서 난지 물재생센터의 하수처리 설비로 부터 발생하는 $45,300m^3$/일의 바이오가스를 연료로 1,500 kW, 2대 규모의 엔진 발전기를 운영하고 있다. 그러나 바이오가스 발전 플랜트의 실제 운영 경험이 미미하고, 축적된 기술 및 노하우 부족으로 가스엔진의 잦은 고장과 정지로 많은 경제적 손실이 발생하고 있다. 따라서 이 발전 플랜트의 안정적인 운영을 위한 기술적 근본 대책 마련이 필요한 실정이다. 본 연구에서는 난지 물재생센터의 하수처리장에서 발생하는 바이오가스를 이용한 가스엔진 플랜트의 일련의 공정상의 문제점을 확인하고, 각 단계별 문제점을 최소화 하여 실제 운전의 최적화 방안을 마련하였다. 먼저 고장 정지의 주요 원인인 발생가스의 정제를 위해 현재 사용 중인 활성탄에 대한 성분분석 및 흡착실험을 통해 활성탄의 흡착능력 품질 기준 마련을 위한 여건을 조성하였다. 또한, 불순물을 최소화하기 위한 활성탄의 교체주기의 기준수립, 황화수소 측정주기 강화, 활성탄 국산화, 설비개선 등 바이오플랜트 운영기준 강화 및 개선방안을 적용하여 실제운전에 적용하였다. 그 결과 가스엔진 1호기는 530%, 2호기는 250%의 정상운전 가동시간이 증가되는 운영실적을 보였다. 또한 통풍구의 설비개선을 통해 작업공정을 줄이고, 정상 운전시간과 가동률을 높일 수 있었다. 경제적으로도 77,000천원/년의 매출증대 효과를 나타냈다, 이와 같이 운영기준의 강화 및 개선방안을 적용하여, 바이오가스 플랜트의 고장 정지를 줄이고 가동률을 높여, 안정적인 운영을 하는 것이 현실적인 바이오가스 플랜트의 최적 운영방안으로 판단된다.
본고는 시대를 관통하는 기형의 보편성을 가진 족집게의 쓰임과 사용 문화를 알아보고, 족집게의 유형을 살펴보고자 하였다. II장에서는 족집게에 관한 용어를 정리하고, 족집게의 쓰임을 당대의 사회문화, 정치와 관련하여 두 가지 경우로 보았다. 첫 번째는 미용 및 자기관리의 목적으로 족집게를 사용한 경우이다. 눈썹과 코털을 정리하는 미용 용도로 사용하였고, 남성들이 사회적 지위와 권력을 유지하고자 흰털을 뽑는 용도로 사용되었다. 두 번째는 응급 처지 의료보조기구로 족집게를 사용한 경우이다. III장에서는 고려, 조선시대 족집게를 유형별로 분류하였다. 족집게는 크게 기본형과 복합형으로 구분된다. 기본형은 삼국시대부터 현재까지 이어져온 형태로 손잡이와 집게로 이루어져 있다. 집게를 고정하는 고리가 달린 족집게 형태가 나타나기도 한다. 복합형은 일체형과 분리형으로 나뉜다. 일체형은 양쪽에 달린 도구에 기반을 둔 분류이며, 귀이개 일체형과 손칼 일체형이 있다. 반면 분리형은 리벳 분리형과 고리 분리형으로 나뉜다. 특히 주목할 점은 복합형 중 일체형은 고려시대에만 나타나는 기형으로 당대 사용자들의 기호를 엿볼 수 있다. 제작 기법은 단조로 얇은 금속판을 만든 후에 족집게의 형태를 만든다. 장식 기법은 은과 동 같은 무른 금속 재질의 족집게에 선각, 점조, 압각(인각) 등으로 문양을 새겼고, 장식성이 두드러지는 족집게는 왕실이나 귀족들이 사용했을 것으로 추정된다. 그러나 시대에 상관없이 대부분의 족집게는 강도가 높은 청동이나 철로 제작되었다. 때문에 다수의 족집게는 단순한 X자 문양이 시문되거나 무문이 주를 이루고 있다. 족집게의 형태들이 다양하게 나타날 수 있던 이유는 시대를 막론하고 족집게 문화가 널리 퍼져 있었기 때문이다. 기본형 족집게는 삼국시대부터 현재까지 이어져오고 있으며 실용성에 기반을 둔 전형적인 일상도구이다. 그동안 금속공예는 왕실공예 또는 불교공예에 한정되어 연구되어왔다. 족집게와 같은 일상용구에 대한 연구가 활발히 이루어져 당대의 사회문화를 여러 방면으로 살펴볼 수 있는 계기가 되기를 바란다.
국립중앙박물관 소장 <행행일기(幸行日記)>(구7152, 이하 <일기>로 약칭)는 1761년 4월 사도세자의 평양밀행을 기록한 문서이다. 당시 작성자는 평양의 하급 군관 함대일(咸戴一)(1738~1771)이며, 사도세자에게 능력을 인정받아 4월 7일부터 5월 1일까지 세자를 모셨다. <일기>는 해당 시기 구체적인 행적을 적고 있어, 역사에 기록되지 않았던 사도세자의 평양밀행 여정을 확인할 수 있다. <일기>는 다른 일기들과 구분되는 특징을 가지고 있다. 사용된 종이의 품질과 정연하게 쓰인 서체와 문장의 구성은 일반적인 일기와는 다르다. 이 <일기>는 개인이 쓴 일기와는 달리 완성된 문서에 가까운 형식을 갖추었다. <일기>는 그동안 모호하게 알려졌던 사도세자의 평양밀행을 기록한 만큼 내용 사실 여부를 우선 확인할 필요가 있다. 이를 위한 과정으로 먼저 함대일이라는 인물을 추적하였는데, 그의 가계(家系)는 <일기>에서 밝히고 있는 내용과 일치하였다. 또한 <일기>에서 사도세자가 글씨를 쓴 정황이 나오는데, 당시 쓴 예필진적(睿筆眞跡)이 오늘날에도 전해지고 있다. 따라서 <일기>에 실린 내용을 사실로 볼 수 있다. 그러나 밀행 당시 사도세자는 다양한 계층의 인물들을 만났지만, <일기>는 함대일과 사도세자 중심으로만 구성되어있다. 이 점은 당시에 원문에 해당하는 기록이 존재할 수 있으나, 오늘날 전해지는 <일기>는 이를 바탕으로 편집하였을 가능성을 보여준다. <일기>는 함대일의 아들 함정희(咸正禧)(1758~1817)에 의해 완성된 것으로 보인다. 먼저 부친 함대일이 영조(英祖)(재위 1724~1776) 재위 기간에는 사도세자와 관련된 기록을 남겼을 가능성이 낮다. 둘째로 정조 대 함정희가 사도세자의 예필과 일기를 바친 정황이 확인된다. 물론 당시 정조에게 바친 일기가 현재의 <일기>인지 여부는 불분명하다. 그러나 정조(正祖)(재위 1776~1800)의 주도로 사도세자 현창 사업이 진행된 시대적 상황을 고려하면 당시에 제작되었을 가능성은 충분하다. 그리고 예필과 일기를 바친 시기는 각각 현륭원 조성과 사도세자의 환갑과도 겹치는 점이 확인된다. 따라서 <일기>는 함정희가 본인의 입신(立身)을 위해 제작하였음을 짐작해볼 수 있다.
영상정합은 다시기 및 다중센서 고해상도 위성영상을 효과적으로 활용하기 위해 필수적으로 선행되는 중요한 과정이다. 널리 각광받고 있는 딥러닝 기법은 위성영상에서 복잡하고 세밀한 특징을 추출하여 영상 간 빠르고 정확한 유사도 판별에 사용될 수 있음에도 불구하고, 학습자료의 양과 질이 결과에 영향을 미치는 딥러닝 모델의 한계와 고해상도 위성영상 기반 학습자료 구축의 어려움에 따라 고해상도 위성영상의 정합에는 제한적으로 적용되어 왔다. 이에 본 연구는 영상정합에서 가장 많은 시간을 소요하는 정합쌍 추출 과정에서 딥러닝 기반 기법의 적용성을 확인하기 위하여, 편향성이 존재하는 고해상도 위성영상 데이터베이스로부터 딥러닝 영상매칭 학습자료를 구축하고 학습자료의 구성이 정합쌍 추출 정확도에 미치는 영향을 분석하였다. 학습자료는 12장의 다시기 및 다중센서 고해상도 위성영상에 대하여 격자 기반의 Scale Invariant Feature Transform(SIFT) 알고리즘을 이용하여 추출한 영상쌍에 참과 거짓의 레이블(label)을 할당한 정합쌍과 오정합쌍의 집합으로 구축되도록 하였다. 구축된 학습자료로부터 정합쌍 추출을 위해 제안된 Siamese convolutional neural network (SCNN) 모델은 동일한 두 개의 합성곱 신경망 구조에 한 쌍을 이루는 두 영상을 하나씩 통과시킴으로써 학습을 진행하고 추출된 특징의 비교를 통해 유사도를 판별한다. 본 연구를 통해 고해상도 위성영상 데이터 베이스로부터 취득된 자료를 딥러닝 학습자료로 활용 가능하며 이종센서 영상을 적절히 조합하여 영상매칭 과정의 효율을 높일 수 있음을 확인하였다. 다중센서 고해상도 위성영상을 활용한 딥러닝 기반 영상매칭 기법은 안정적인 성능을 바탕으로 기존 수작업 기반의 특징 추출 방법을 대체하고, 나아가 통합적인 딥러닝 기반 영상정합 프레임워크로 발전될 것으로 기대한다.
군수물자의 적기 조달은 군의 작전능력 유지를 위해서 필수적이며, 계약업무는 적기 조달을 위한 첫 단추라고 할 수 있다. 또한 신속한 계약체결은 수요자의 여유로운 납기설정을 가능케 하며, 예산 집행의 가능성을 높여주기 때문에 예산의 조기집행과 이·불용 방지를 위해서도 계약 프로세스 개선이 필수적이다. 최근 빅데이터를 이용한 연구가 여러 분야에서 활발히 진행되고 있으며, 빅데이터를 이용한 프로세스 분석 및 개선 기법인 프로세스 마이닝 역시 민간에서 널리 활용되고 있다. 하지만 군 내 계약업무에 대한 분석은 업무 담당자의 경험과 단편적인 정보를 활용한 이·불용 문제사례별 원인 파악 및 대응적 모색과 같은 개별적 분석수준에 그치고 있다. 본 연구는 계약 프로세스 개선을 위해 공군 군수사령부 재정처가 2019년 11월부터 약 1년간 직접 계약한 총 560건의 계약업무에 관한 데이터를 가지고 프로세스 마이닝 기법을 이용하여 분석하였다. 분산된 데이터를 종합하여 프로세스 맵을 도출하고, 프로세스의 흐름, 수행시간 분석, 병목 분석 및 추가 세부분석을 실시했다. 분석결과 다수 계약 건에서 의뢰 후 재검토/수정이 반복 발생하고 있음을 발견할 수 있었다. 반복적인 재검토/수정은 원가계산 완료까지의 소요일수 지연에 크게 영향을 미치고 있으며, 이는 병목 지점 시각화를 통해서도 명확하게 드러났다. 재검토/수정은 계약의뢰가 많은 상위 5개 부서에서 60% 이상 발생하고, 의뢰가 집중되는 상반기에 주로 발생하는데 이는 소요부서의 계약의뢰 전 면밀한 사전검토가 필요함을 의미한다. 그리고 재정처의 계약업무는 법령에 따른 절차대로 수행되고 있었으나, 일부 업무의 순서조정이 필요함을 알 수 있었다. 본 연구는 군 내 계약업무 분석에 프로세스 마이닝을 이용한 첫 사례이다. 이를 기반으로 프로세스 마이닝을 군대 내 다양한 업무에 적용하기 위한 연구가 더욱 수행된다면, 각종 업무의 효율화를 이끌어 낼 수 있을 것으로 기대한다.
리튬 이차전지의 4 대 구성요소에 포함되는 양극은 배터리의 에너지 밀도를 담당하는 중요한 구성요소에 속하며, 보편적으로 제작되는 양극의 습식 제작 공정에는 활물질, 도전재, 고분자 바인더의 혼합 과정이 필수적으로 이루어지게 된다. 하지만, 양극의 혼합 조건의 경우 체계적인 방법이 갖추어져 있지 않기 때문에 제조사에 따라 성능의 차이가 발생하는 경우가 대다수이다. 따라서, 양극의 슬러리 제작 단계에서 정돈되지 않은 혼합 방법의 최적화를 진행을 위해 보편적으로 사용되는 THINKY mixer와 homogenizer를 이용한 LiMn2O4 (LMO) 양극을 제조해 각각의 특성을 비교하였다. 각 혼합 조건은 2000 RPM, 7 min으로 동일하게 진행하였으며, 양극의 제조 동안 혼합 방법의 차이만을 판단하기 위해 다른 변수 조건들은 차단한 후, 실험을 진행하였다(혼합 시간, 재료 투입 순서 등). 제작된 THINKY mixer LMO (TLMO), homogenizer LMO (HLMO) 중 HLMO는 TLMO보다 더 고른 입자 분산 특성을 가지며, 그로 인한 더 높은 접착 강도를 나타낸다. 또한, 전기화학적 평가 결과, HLMO는 TLMO와 비교하여 개선된 성능과 안정적인 수명 주기를 보였다. 결과적으로 수명특성평가에서 초기 방전 용량 유지율은 HLMO가 69 사이클에서 TLMO와 비교하여 약 4.4 배 높은 88%의 유지율을 보였으며, 속도성능평가의 경우 10, 15, 20 C의 높은 전류밀도에서 HLMO가 더 우수한 용량 유지율과 1C에서의 용량 회복률 역시 우수한 특성을 나타냈다. 이는 활물질과 도전재 및 고분자 바인더가 포함된 슬러리 특성이 homogenizer를 사용할 때, 정전기적 특성이 강한 도전재가 뭉치지 않고 균일하게 분산되어 형성된 전기 전도성 네트워크를 생성할 수 있기 때문으로 간주된다. 이로 인해 활물질과 도전재의 표면 접촉이 증가하고, 전자를 보다 원활하게 전달하여 충전 및 방전 과정에서 나타나는 격자의 부피변화, 활물질과 도전재 사이의 접촉저항의 증가 등을 억제하는 것에 기인한다.
참깨재배의 국제경쟁력 강화와 농가소득 증대에 가장 시급한 과제인 생산노력을 획기적으로 절감하기 위한 참깨 대단위 집단 재배에 적합한 생력기계화 일관체계를 확립하고자 주요작업 단계별로 개발된 농기계를 적용하여 일련의 시험을 실시하였던 바 얻어진 주요결과를 요약하면 아래와 같다. 1. 참깨의 파종작업에 점파기 부착 비닐멀칭기를 개발, 이용함으로써 노력시간이 관행의 ha당 285시간에서 5시간으로 줄어 98%의 생력효과를 가져왔다. 2. 참깨 수확작업에 참깨 예취결속기를 사용함으로써 ha당 관행의 330시간에서 22시간으로 93%의 생력 효과를 얻었다. 3. 참깨의 탈곡작업에 참깨 탈곡기를 사용하여 관행의 ha당 151시간을 23시간으로 단축, 85%의 생력효과를 얻었다. 4. 참깨 선별기를 이용한 선별작업으로 관행의 ha당 54시간에서 12시간으로 단축, 78%의 생력효과를 얻었다. 5. 기계화 일관재배에서 생육은 관행과 비슷했으며 수량은 ha당 1,107kg으로 관행에 비하여 6% 증수되었다. 6. 참깨재배의 전 작업과정에서 비닐멀칭 기계화 일관체계(점파기 부착 비닐피복기 + 참깨 예취결속기+참깨 탈곡기+참깨 선별기)를 적용하였을 때 ha당 472시간의 노력이 소요되어 관행대비 62%의 생력효율을 얻을 수 있었다. 7. 비닐멀칭 기계화 일관재배는 관행에 비하여 인건비가 ha당 1,720천원이 절감되어 소득면에서 관행의 8,680천원보다 26% 많은 10,940천원의 소득증대 효과가 있었다.
정보통신기술의 발전과 디지털 기기의 대중화로 인해, 온라인 시장의 규모가 커지고 있다. 그 결과 고객들은 상품을 선택하는데 많은 시간과 비용이 소요되는 정보 과부하(Information Overload) 문제에 직면하고 있다. 따라서 고객이 선호할만한 상품을 추천해 주는 추천 시스템은 필수적인 도구가 되었으며 협업 필터링(Collaborative Filtering) 기법은 가장 널리 쓰이는 추천 방법이다. 전통적인 추천 시스템은 평점과 같은 정량적인 데이터만을 사용하기 때문에 추천의 정확도는 높지 않다. 이와 같은 문제를 해결하기 위해 요즘에는 사용자 리뷰와 같은 정성적 데이터를 반영하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 협업 필터링의 일반적인 절차는 사용자-상품 행렬 생성, 이웃 집단 탐색, 추천 목록 생성 3단계로 구성되며 코사인 같은 사용자 유사도를 사용하여 목표 고객의 이웃을 탐색하며, 추천 상품 목록을 생성한다. 본 연구에서는 이웃 집단 탐색 및 추천 목록 생성 단계에서 사용하는 사용자 간의 유사도를 기존의 사용자 평점을 이용한 유사도에 고객의 리뷰 데이터를 사용하는 확장된 사용자 유사도를 제시한다. 리뷰를 정량화 하기 위해 본 연구에서는 텍스트 마이닝을 활용한다. 즉, 리뷰 데이터에 TF-IDF, Word2Vec, 그리고 Doc2Vec 기법을 사용하여 두 사용자 간의 리뷰 유사도를 구한 후 사용자 평점을 사용한 유사도와 리뷰 유사도를 결합한 확장된 유사도를 생성하는 것이다. 이를 검증하기 위해 전자상거래 사이트인 Amazon의 'Health and Personal Care'의 사용자 평점과 리뷰 데이터를 사용하였다. 실험 결과, 사용자 간 유사도를 산출할 때 기존의 평점에 기반한 유사도만을 사용하는 것보다, 사용자 리뷰의 유사도를 추가로 반영한 확장된 유사도를 사용하면 추천의 정확도가 높아진다는 것을 확인했다. 또한, 여러 텍스트 마이닝 기법 중에서 TF-IDF 기법을 사용한 확장된 유사도를 이웃 집단 탐색 및 추천 목록 생성단계에서 사용할 때의 성능이 가장 좋게 나타났다.
국내 건설수주 규모는 2013년 91.3조원에서 2021년 총 212조원으로 특히 민간부문에서 크게 성장하였다. 국내외 시장 규모가 성장하면서, EPC(Engineering, Procurement, Construction) 프로젝트의 규모와 복잡성이 더욱 증가되고, 이에 프로젝트 관리 및 ITB(Invitation to Bid) 문서의 위험 관리가 중요한 이슈가 되고 있다. EPC 프로젝트 발주 이후 입찰 절차에서 실제 건설 회사에게 부여되는 대응 시간은 한정적일 뿐만 아니라, 인력 및 비용의 문제로 ITB 문서 계약 조항의 모든 리스크를 검토하는데 매우 어려움이 있다. 기존 연구에서는 이와 같은 문제를 해결하고자 EPC 계약 문서의 위험 조항을 범주화하고, 이를 AI 기반으로 탐지하려는 시도가 있었으나, 이는 레이블링 데이터 활용의 한계와 클래스 불균형과 같은 데이터 측면의 문제로 실무에서 활용할 수 있는 수준의 지원 시스템으로 활용하기 어려운 상황이다. 따라서 본 연구는 기존 연구와 같이 위험 조항 자체를 정의하고 분류하는 것이 아니라, FIDIC Yellow 2017(국제 컨설팅엔지니어링 연맹 표준 계약 조건) 기준 계약 조항을 세부적으로 분류할 수 있는 AI 모델을 개발하고자 한다. 프로젝트의 규모, 유형에 따라서 세부적으로 검토해야 하는 계약 조항이 다를 수 있기 때문에 이와 같은 다중 텍스트 분류 기능이 필요하다. 본 연구는 다중 텍스트 분류 모델의 성능 고도화를 위해서 최근 텍스트 데이터의 컨텍스트를 효율적으로 학습할 수 있는 ELECTRA PLM(Pre-trained Language Model)을 사전학습 단계부터 개발하고, 해당 모델의 성능을 검증하기 위해서 총 4단계 실험을 진행했다. 실험 결과, 자체 개발한 ITB-ELECTRA 모델 및 Legal-BERT의 앙상블 버전이 57개 계약 조항 분류에서 가중 평균 F1-Score 기준 76%로 가장 우수한 성능을 달성했다.
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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.