본 논문에서는 섹터의 트래픽 부하를 균일하게 유지시킴으로써 기지국 시스템의 전체 용량을 효과적으로 활용하기 위한 적응섹터 씬 시스템의 성능을 실제 이동통신 채널환경에서 측정한 채널 데이터를 이용하여 분석하였다. 측정은 채널 환경이 다른 여러 지점에서 1.95GHz의 QPSK 신호를 전송하였고, 높은 건물이 많은 대도시 환경의 건물옥상에 $8{\times}4$ 배열 안테나를 설치하여 전송된 신호를 수신하였다. 또한 수신된 데이터를 분석하여 각 사용자 신호의 도달각 분산 및 시간지연 분산과 전체 사용자에 대한 공간 분포 확률을 추정하였으며, 이를 결합하여 실제의 전파 환경과 유사한 벡터 채널 모델링을 제안하였다. 우리는 제안한 공간 분포 모델링을 이용하여 적응 섹터 셀 시스템 사용 시의 호 차단율의 개선정도를 분석하였으며, 컴퓨터 모의실험 결과 적응 섹터 셀 시스템의 호 차단율이 고정 섹터 셀 시스템의 비해 크게 낮음을 알 수 있었다. 그리고 고정 섹터 셀 시스템의 경우에는 사용자 신호의 공간 분포 밀집도가 높을수록 호 차단율이 크게 증가하는데 비해, 적응 섹터 셀 시스템의 경우 호 차단율의 변화는 크지 않음을 알 수 있었다.
Bacillus thuringiensis는 그람 양성 토양 세균으로 포자형성시 결정화된 내포체를 형성하는데, 이 내포체를 구성하는 결정단백질은 각 곤충에 대하여 특이적인 독성을 나타낸다. 살충성 결정단백질 중 Cry II A 결정단백질은 인시류와 쌍시류 곤충에 모두 특이적으로 작용한다. 결정단백질은 살충제로서 불안정하고 포장에서 지속성이 낮은 단점을 가지고 있으므로, 본 연구에서는 Cry II A 결정단백질 유전자가 형질전환된 담배 식물을 제작하고자 하였다. cry IIA 유전자가 삽입된 벡터를 대장균에 형질전환한 후, 알칼리 용액에 대한 용해도의 차이를 이용하여 Cry II A 결정단백질(70 kDa)을 분리하였고, 분리한 Cry II A 결정단백질을 trypsin 처리하여 활성화된 Cry II A (50 kDa)를 확인하였다. 식물 형질전환을 위하여 두 개의 CaMV 35S promoters에 의해 발현이 조절되는 식물 발현 벡터에 cry II A 유전자를 클로닝 하였다. 이 식물 발현 벡터를 Agrobacterium을 이용한 엽편형질 전환을 통해 담배(N. tabacum var. Petit Havana SRI)에 형질전환 시켰으며, 재분화 과정을 거쳐 여섯 개체의 형질전환 식물체를 얻었다. Southern blot을 통하여 분석한 결과 세 개체 내에 cry II A 유전자가 존재하였는데, 한 개체에는 하나의 cry II A 유전자가, 또 한 개체에는 두 개의 cry II A 유전자가, 다른 한 개체에는 잘려진 형태의 cry II A 유전자가 존재함을 확인할 수 있었다. 본 연구를 통하여 얻어진 cry II A 형질전환 식물체는 살충성 검정 등을 거친 후 내충성 식물 생산 및 후대 유전 양상 분석을 위한 기초 자료로 이용될 수 있을 것이다.
우리나라에서 육성(育成)한 교잡종(交雜種)인 양황철나무에 대해 A. tumefaciens strain 6044(pGA472)에 대한 감염력(感染力)을 조사(調査)하였다. 침으로 자극(刺戟)한 양황철나무 잎에서 callus유발은 MS-2, 4-D 0.5 mg/l-BA 0.1 mg/l 배지에서 높게 나타났으며, 줄기는 MS-2, 4-D 0.1 mg/l-BA 0.2 mg/l 배지에서 많이 발생하였다. 형질전환(形質轉換)에 사용(使用)한 A. tumefaciens strain 6044는 AB 액체배지에서 OD 0.5 일때 접종하였는데 이때 박테리아의 농도(濃度)는 1ml당 $4{\times}10^8$개 였다 기내배양(器內培養)한 양황철나무옆에 대한 kanamycin 감수성(感受性)을 조사(調査)한 결과(結果) 10 mg/l에서 심한 생장(生長) 장애(障碍) 현상(現象)을 나타내어 식물체(植物體) 재분화(再分化)가 일어나지 않았다. 침으로 자극한 양황철나무 잎은 A. tumefaciens 6044와 공배양(共培養)한 후 carbenicillin 300 mg/l와 cefotaxime 200 mg/l에서 엽표면에 붙어 있는 박테리아를 제거하였다. 공배양(共培養)한 잎은 kanamycin 10 mg/l가 첨가된 배지(培地)에서 재분화(再分化)되었으며, 줄기 재분화율(再分化率)은 약 10%에 달했다.
2001년부터 2002년까지 소나무재선충의 매개체인 솔수염하늘소 성충의 생체중과 체장, 체폭, 두폭, 더듬이의 길이 및 색깔 등을 조사하였다. 소나무재선충에 감염되어 고사된 소나무를 일정한 길이로 잘라 우화망실 안에 두고 우화하는 솔수염하늘소 성충을 채집하여 조사하였다. 분산분석결과 생체중, 체장, 체폭의 측정치는 암컷이 수컷보다 높았고, 두폭은 암수간에 차이가 없었으며, 촉각의 길이는 수컷이 더 길었다. 암컷(n=563)과 수컷(n=601)의 평균 생체중은 각각 0.305g과 0.277g, 체장은 20.97mm와 19.93mm 체폭은 6.52mm 와 6.18mm, 두폭은 3.78 mm와 3.70mm, 촉각의 길이는 31.19mm와 45.49mm이었다. 촉각의 길이나 체장과 촉각 길이의 비율은 암수간에 중복되는 범위가 많아서 이것을 기준으로 암수를 구분할 수는 없었다. 그러나 성충(n=4,033) 촉각의 털 색깔을 조사한 결과, 예외 없이 암컷 촉각의 모든 편절 마디의 기부쪽 절반 정도가 회백색의 미모로 덮여 있으나, 수컷 촉각의 편절 마디는 전체적으로 흑갈색의 미모로 덮여 있었기 때문에, 이 특징으로 암수를 쉽게 구분할 수 있었다.
Cytochrome P4501B1(CYP1B1) is known to be inducible by xenobiotic compounds such as policyclic aromatic hydrocarbon(PAH) and dioxins such as 2,3,7,8-tetrachloro-dibenzo-p-dioxin(TCDD). And these induction of CYP1B1 is also regulated by many categories of chemicals. In order to investigate the effects of several chemicals on CYP1B1 gene expression in Hepa-I and MCF-7 cells, 5' flanking DNA of human CYP1B1 was cloned into pGL3 basic vector containing luciferase gene, and then transfected into these cells. After treatment of chemicals, the luciferase activity was measured. CYP1B1 enzyme metabolize PAHs and estradiol. CYP1B1 metabolize estradiol to 4-hydrozyestradiol that is considered as carcinogenic metabolite. Recent industrialized industrialized society, human has been widely been exposed to widespread environmental contaminants such as PAHs(polycyclic aromatic hydrocarbon) that are originated from the imcomplete combustion of hydrocarbons. PAHs are known to be ligands of the AhR(aryl hydrocarbon receptor). Induction of cytochrome P4501B1(CYP1B1) in cell culture is widely used as a biomarker for PAHs. Therefore we have studied the effect of PAHs in the human breast cancer cells MCF-7 to evaluate bioactivity of PAHs. We have used the United State of America EPA selected 13 different PAHs, PAHs mixtures and extracts from environmental samples to evaluate the bioassay system. We examined effects of PAHs on the CYP1B1-luciferase reporter gene and CYP1B1 mRNA level. Benzo(k)fluoranthene and dibenzo(a, h)anthracene showed strong response to CYP1B1 promoter activity stimulation, and also CYP1B1 mRNAs increase in MCF-7 cells in a concentration-dependent manner. RT-PCR analysis indicated that PAHs significantly up-regulate the level of CYP1B1 mRNA. Some flavonoids such as genistein, daidzein, chrysin, naringenin and morin were also investigeted. These flavonoids decreased B(k)F infuced luciferase activity at low concentration. But, these flavonoids exhibited stimulatory effect at high concentration.
유비쿼터스 컴퓨팅이 생활의 일부가 되어가면서 정보의 양도 급속도로 늘어나고 있으며, 이로 인해 많은 데이터 속에서 정보를 찾아내는 기술이 부각되고 있다. 고객 기반의 협력적 필터링을 이용한 고객 선호도 예측 방법에서는 아이템에 대한 사용자의 선호도를 기반으로 이웃 선정 방법을 사용하므로 아이템에 대한 속성을 반영하지 못할 뿐만 아니라 희박성 문제를 해결하지 못하고 있다. 그리고 비슷한 선호도를 가진 일부 아이템의 정보를 바탕으로 하기 때문에 아이템의 속성은 무시하는 경향이 있다. 본 논문에서는 전자상거래 추천에서 구매 패턴 예측을 위한 고객 특성기반 SOM 학습을 이용한 군집 방법을 제안한다. 제안 방법은 고객의 속성 정보 기반의 유사한 속성의 데이터끼리의 클러스터링을 통해 보다 빠른 시간 내에 고객 성향에 맞는 추천이 가능한 구매 패턴의 추출이 가능하다. 성능평가를 위해 현업에서 사용하는 인터넷 화장품 아이템 쇼핑몰의 데이터를 기반으로 데이터 셋을 구성하여 기존 시스템과 비교 실험을 통해 성능을 평가하여 효용성과 타당성을 입증하였다.
기존 추천시스템의 명시적((Explicit) 협력 필터링 방법은 실용화 되었으나 정확한 아이템의 속성이 반영되지 않는 문제와 희박성과 확장성 문제가 여전히 남아 있다. 본 논문에서는 실시간성과 민첩성이 요구되는 유비쿼터스 상거래에서 고객에게 번거로운 질의 응답 과정이 없이 묵시적인(Implicit) 방법을 이용하여 RFM(Recency, Frequency, Monetary)기법과 k-means 기법을 이용한 개인화 추천시스템을 제안한다. 구매 가능성이 높은 아이템을 추출하기 위해서 고객데이터와 구매이력 데이터를 기반으로 아이템의 속성 반영이 가능한 RFM기법과 k-means 클러스터링을 이용한다. 제안 방법으로 추천의 효율성이 높은 아이템 추천이 가능하도록 고객정보의 속성 변수의 특징 벡터가 적용된 클러스터링 작업과 군집내의 아이템 카테고리 선호도 계산 작업의 전처리를 수행한다. 성능평가를 위해 현업에서 사용하는 인터넷 화장품 아이템 쇼핑몰의 데이터를 기반으로 데이터 셋을 구성하여 기존 시스템과 비교 실험을 통해 성능을 평가하여 효용성과 타당성을 입증하였다.
화석 연료의 무분별한 사용으로 환경이 심각하게 오염되고, 화석 연료의 고갈에 대한 문제가 대두됨에 따라서 화석 연료에 대한 문제를 해결 할 수 있는 대체 에너지원에 대해 관심이 집중되기 시작하였다. 현재 신재생 에너지 중에서 가장 각광을 받고 있는 에너지는 중에 하나가 풍력에너지이다. 풍력에너지 발전단지와 기존의 전력 발전소는 소비되는 전력에 대한 생산의 균형을 맞춰야하며, 풍력에너지단지에서 균형적인 생산을 하기 위해서는 풍력에너지에 대한 분석 및 예측이 필요하다. 이를 위해서 데이터마이닝 분야의 예측 기법이 활용 될 수 있다. 본 논문에서는 풍력 데이터를 이용하여 발전 패턴을 예측하기 위해 SOM(Self-Organizing Feature Map) Clustering 기법과 의사결정나무(decision tree)를 이용한 연구를 진행하였다. 즉, 1) 풍력 데이터의 누락된 데이터와 이상치 데이터를 처리하기 위하여, 전처리 과정을 수행하였고, 이 과정에서 특징 벡터를 추출하였다. 2) 전처리 단계를 거쳐 정제되고 정규화된 데이터 집합을 MIA(Mean Index Adequacy) 척도와 SOM Clustering 기법에 적용하여 대표 발전 패턴을 찾아내고 각각의 데이터에 해당하는 대표 패턴을 클래스 레이블로 할당하도록 하였다. 3) 의사결정나무 기반의 분류 기법에 데이터 집합을 적용시켜 새로운 풍력에너지에 대한 분석 및 예측 모델을 생성하였다. 실험 결과, 의사결정나무를 통한 풍력에너지 발전 패턴을 예측하기 위한 모델을 구축하였다.
우유 단백질인 ${\gamma}$- 카제인 유전자는 여러 호르몬들에 의해서 임신기간과 비유기기간 동안에 동물의 유선조직에서 발현되는 카제인 유전자 집단의 하나이다. 우유 단백질 유전자의 유도를 조절하는 호르몬에 관한 메커니즘 설명으로 생쥐 ${\gamma}$- 카제인 유전자가 분석되었고 특성을 밝혔다. ${\gamma}$- 카제인 유전자는 박테리오파지 EMBL 3벡터에 삽입된 제놈 도서관으로부터 ${\gamma}$- 카제인 cDNA를 probe로 사용하여 스크린하여 하나의 클론을 얻었다. ${\gamma}$- 카제인 cDNA를 probe는 부분적으로 염기배열을 밝혔으며 ATC 개시 암호와 5'-noncoding 부위를 포함하고 있다. 클론된 제놈 DNA는 제한효소 Sal I에 의해서 ENBL 3벡터로부터 분리 되었다. 3개의 DNA밴드들을 관찰할 수 있었다. 각각의 크기는 28Kb, 14Kb 그리고 9Kb 이다. 따라서 삽입된 DNA의 크기는 대략적으로 23Kb 이다. Southern blot 분석 결과, 클론된 제놈 DNA는 cDNA 5' 발단 부위를 합성한 oilgonucleotides(40 mer)와는 결합되지 않음을 보여주고, 그러나 ${\gamma}$- 카제인 cDNA와는 결합되는 것을 보여 준다. Pormoter 부위를 포함하는 ${\gamma}$- 카제인 제놈 DNA는 cDNA 5' 말단 부위의 합성된 probe에 의해서 생쥐 제놈 도서관으로 부터 스크린하여 현재 29개의 클론을 얻었다.
In finance literature, stock liquidity showing how stocks can be cashed out in the market has received rich attentions from both academicians and practitioners. The reasons are plenty. First, it is known that stock liquidity affects significantly asset pricing. Second, macroeconomic announcements influence liquidity in the stock market. Therefore, stock liquidity itself affects investors' decision and managers' decision as well. Though there exist a great deal of literature about stock liquidity in finance literature, it is quite clear that there are no studies attempting to investigate the stock liquidity issue as one of decision making problems. In finance literature, most of stock liquidity studies had dealt with limited views such as how much it influences stock price, which variables are associated with describing the stock liquidity significantly, etc. However, this paper posits that stock liquidity issue may become a serious decision-making problem, and then be handled by using data mining techniques to estimate its future extent with statistical validity. In this sense, we collected financial data set from a number of manufacturing companies listed in KRX (Korea Exchange) during the period of 2010 to 2013. The reason why we selected dataset from 2010 was to avoid the after-shocks of financial crisis that occurred in 2008. We used Fn-GuidPro system to gather total 5,700 financial data set. Stock liquidity measure was computed by the procedures proposed by Amihud (2002) which is known to show best metrics for showing relationship with daily return. We applied five data mining techniques (or classifiers) such as Bayesian network, support vector machine (SVM), decision tree, neural network, and ensemble method. Bayesian networks include GBN (General Bayesian Network), NBN (Naive BN), TAN (Tree Augmented NBN). Decision tree uses CART and C4.5. Regression result was used as a benchmarking performance. Ensemble method uses two types-integration of two classifiers, and three classifiers. Ensemble method is based on voting for the sake of integrating classifiers. Among the single classifiers, CART showed best performance with 48.2%, compared with 37.18% by regression. Among the ensemble methods, the result from integrating TAN, CART, and SVM was best with 49.25%. Through the additional analysis in individual industries, those relatively stabilized industries like electronic appliances, wholesale & retailing, woods, leather-bags-shoes showed better performance over 50%.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
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
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.