하천에서의 식생 활착은 지형, 생태, 수리학 등의 학문 분야 뿐만 아니라 하천 관리 실무에서도 중요한 이슈 중에 하나로서 하천 식생 문제는 홍수 관리와 생태계 보전이라는 상반되는 가치의 조화에 직결된다. 국내에서는 2000년대 이후 댐 하류 조절하천, 부영화된 소규모 지류하천, 4대강 사업 대상지 고수부지 등 다양한 조건에서 하천 식생 활착과 육역화 문제가 지속적으로 제기되어 왔다. 이러한 배경에서 본 연구에서는 하천 내의 식생 분포를 원격탐사 자료를 기반으로 분류하는 기법을 제안하고 이를 내성천에 적용한 결과를 제시하였다. 내성천은 2014년부터 최근까지 지속적으로 식생 활착이 발생하여 하천 경관이 변화한 대표적인 사례 하천이다. 원격탐사 자료는 유럽항공우주국(ESA)에서 운영 중이며, Google Earth Engine에서 제공하는 Sentinel 1, 2 위성 영상을 사용하였다. 지상 참값(ground truth)으로는 수역, 사주, 초본, 목본 등을 포함한 8가지 유형으로 구분되어 있는 2016년 내성천 지표 피복 자료를 사용하였다. 분류를 위한 방법은 머신러닝 알고리듬의 하나인 랜덤 포레스트 분류 기법을 사용하였으며, 미리 선정된 10개 폴리곤 영역으로부터 1,000개의 표본을 추출하여 1/2씩 나누어 훈련 및 검증 자료로 사용하였다. 검증 자료 기반의 정확도는 82~85 %로 나타났다. 훈련을 통해 수립한 모형을 2016~2020년 자료에도 적용하여 연도에 따른 식생역의 변화 과정을 제시하였다. 본 논문의 기술적 한계와 개선 방안을 고찰하였다. 이 기법은 정량적인 식생 분포를 제공함으로써 하천에서의 홍수위 계산, 식생-수리모델링 등의 기술 분야 뿐만 아니라 간벌이나 하천 식생 회춘 유도(rejuvenation)과 같은 식생의 실무적 관리 측면에서도 활용도가 클 것으로 판단된다.
과정 기반 작물모형인 K-배추 모델은 광합성, 생물 계절 등의 생리학적 과정을 기반으로 이전에 경험하지 못한 다양한 기후 조건에서 작물의 생장을 예측할 수 있게 해준다. 현재 1단계 프로세스 기반 모델은 기후 변화 시나리오에 따른 생산량 예측을 통해 기후영향을 평가하는 데 활용될 수 있지만, 지금까지 주산지 빅데이터와 모델 예측 간의 비교는 수행되지 않았다. 본 연구는 생산량 예측을 위해 현재 모델을 사용하고자 할 때 모델의 개선 방향을 검토하기 위해 수행되었다. 이를 위해, 강원 태백 및 삼척에서 수집된 관측 자료를 바탕으로 모델의 예측력을 평가하였다. 조사 대상 농가들은 정식일 및 토양관리 면에서 재배방법이 상이하였다. 분석 결과는 K-배추 모델을 사용하여 추정한 잠재적 바이오매스가 모든 경우에서 관측 값을 초과하는 것으로 나타났다. 한편, 모델 평가 과정에서 생체중 사용에 따른 한계 등으로, 수확 2주 전의 값을 기준으로 모델을 피팅했음에도 수확기 무렵 예측값과 관측값은 완전한 양의 상관관계를 보이지 않았다(R2=0.74, RMSE=866.4). 또한 생장적합지수는 농장별로 상이하였는데, 이러한 결과는 농가 간 토양특성 및 관리방식의 차이에 의한 것으로 추정된다. 따라서 농장별 토양 및 관리방식의 차이를 고려한 생산 예측기술 고도화를 위해서는 현재 K-배추 모델에서 임의의 생장적합지수를 사용하는 대신 동적 토양 양분 및 수분 모듈을 작물 모델에 통합하는 것이 필요하다.
인공지능 기술의 급속한 발전과 함께 빅데이터의 상당 부분을 차지하는 비정형 텍스트 데이터로부터 의미있는 정보를 추출하기 위한 다양한 연구들이 활발히 진행되고 있다. 비즈니스 인텔리전스 분야에서도 새로운 시장기회를 발굴하거나 기술사업화 주체의 합리적 의사결정을 돕기 위한 많은 연구들이 이뤄져 왔다. 본 연구에서는 기업의 성공적인 사업 추진을 위해 핵심적인 정보 중의 하나인 시장규모 정보를 도출함에 있어 기존에 제공되던 범위보다 세부적인 수준의 제품군별 시장규모 추정이 가능하고 자동화된 방법론을 제안하고자 한다. 이를 위해 신경망 기반의 시멘틱 단어 임베딩 모델인 Word2Vec 알고리즘을 적용하여 개별 기업의 생산제품에 대한 텍스트 데이터를 벡터 공간으로 임베딩하고, 제품명 간 코사인 거리(유사도)를 계산함으로써 특정한 제품명과 유사한 제품들을 추출한 뒤, 이들의 매출액 정보를 연산하여 자동으로 해당 제품군의 시장규모를 산출하는 알고리즘을 구현하였다. 실험 데이터로서 통계청의 경제총조사 마이크로데이터(약 34만 5천 건)를 이용하여 제품명 텍스트 데이터를 벡터화 하고, 한국표준산업분류 해설서의 산업분류 색인어를 기준으로 활용하여 코사인 거리 기반으로 유사한 제품명을 추출하였다. 이후 개별 기업의 제품 데이터에 연결된 매출액 정보를 기초로 추출된 제품들의 매출액을 합산함으로써 11,654개의 상세한 제품군별 시장규모를 추정하였다. 성능 검증을 위해 실제 집계된 통계청의 품목별 시장규모 수치와 비교한 결과 피어슨 상관계수가 0.513 수준으로 나타났다. 본 연구에서 제시한 모형은 의미 기반 임베딩 모델의 정확성 향상 및 제품군 추출 방식의 개선이 필요하나, 표본조사 또는 다수의 가정을 기반으로 하는 전통적인 시장규모 추정 방법의 한계를 뛰어넘어 텍스트 마이닝 및 기계학습 기법을 최초로 적용하여 시장규모 추정 방식을 지능화하였다는 점, 시장규모 산출범위를 사용 목적에 따라 쉽고 빠르게 조절할 수 있다는 점, 이를 통해 다양한 분야에서 수요가 높은 세부적인 제품군별 시장정보 도출이 가능하여 실무적인 활용성이 높다는 점에서 의의가 있다.
추천시스템은 사용자의 과거 구매행동을 통해 향후 구매할 것이라고 예상되는 제품을 자동으로 검색하여 추천해준다. 특히 전자상거래 기업의 상품추천시스템은 일대일 마케팅의 대표적 실현수단으로 가치가 있다. 하지만, 전통적인 추천시스템, 특히 학계 및 산업계에서 가장 널리 사용되고 있는 전통적인 협업필터링 기법은 단일차원의 '종합 평점'만을 고려하여 추천결과를 생성하도록 설계되어 있어, 사용자들의 정확한 니즈를 이해하고 대응하는데 근본적인 한계가 있다. 최근에는 전자 상거래 기업들도 고객들로부터 보다 다각화된, 다기준 방식으로 피드백을 받고 있다. 특히 다기준 평점은 정량적으로 입력되는 정보이므로 상대적으로 분석 및 처리가 용이하다는 장점이 있다. 그러나 다기준 평점 역시 사전에 정해진 기준에 대해서만 사용자의 피드백이 이루어지기 때문에, 보다 상세하게 사용자의 의견을 이해하여 추천에 반영하는 데에는 한계가 있다. 이에 본 연구는 다기준 평점 정보와 선택적 협업필터링의 서로 다른 접근방법을 통해 도출된 추천결과를 종합하여, 최종적으로 추천 대상리스트를 산출할 수 있는 하이브리드 기술을 제안한다. 본 연구에서 제안한 연구모형의 유용성을 검증하기 위해, 식음료점(식당, 카페 등)에 대한 실제 이용자를 대상으로 온라인 설문을 통해 종합 평점과 다기준 평점을 수집하였으며, 데이터를 학습용과 검증용으로 구분하여 학습시키고 성과를 평가하였다. 이 기법은 결합 함수 기반 접근법과 사용자마다 구매의사결정의 체계가 다르다는 전제하에, 사용자들을 유형화하고, 유형에 따라 정보원을 선택적으로 활용하는 협업필터링 알고리즘을 활용했다. 실험결과, 제안 알고리즘을 통한 추천 방법이 단일 차원을 고려하는 전통적인 협업필터링과 비교해 더 우수한 예측정확도를 나타냄을 확인했다. 아울러, 본 연구가 제안하는 다기준 평점과 선택적 협업필터링 알고리즘을 종합하여 추천하는 방법이, 단순히 다기준 평점을 고려했을 때 보다 통계적으로 유의한 수준의 정확도의 개선이 이루어짐을 확인할 수 있었다.
본 연구는 Kano모델을 활용하여 프랜차이즈 매장에 관한 다양한 품질요인들의 속성을 고객의 관점에서 분류하였다. 또한, 각 품질요인들이 고객의 만족 또는 불만족에 미치는 상대적 영향력을 분석해 보고자 만족지수와 불만족지수를 산출하였다. 자료 수집을 위해 외식 프랜차이즈 매장 방문 경험이 있는 서울 및 전국광역시 거주 성인들을 대상으로 온라인조사를 실시하였으며, 총 257개의 응답이 분석에 사용되었다. 분석 결과, 해당 품질요소가 충족이 되지 않는 경우 소비자의 불만으로 이어지는 요소에는 매장 청결도, 직원 친절도 및 숙련도, 편의시설 제공 등이 포함되는 것으로 나타났다. 프랜차이즈 사업에서 매장 간 음식메뉴의 구색, 가격, 품질수준, 인테리어, 고객서비스 절차 등의 표준화는 중요하게 생각되어 왔으나, 이 중 음식 가격의 동일성만이 고객의 불만족과 깊은 관계를 가지고 있었다. 충족이 되지 않아도 상관없지만 충족이 되는 경우 고객들의 호의적인 반응을 이끌어낼 수 있는 요소로는 외부기관으로부터의 수상 또는 인증 경력, 프랜차이즈 브랜드의 해외진출, 경품이벤트 및 사용금액에 따라 혜택을 주는 로열티 프로그램의 실시, 그리고 우수한 매장접근성이 해당되었다. 프랜차이즈 브랜드를 상대적으로 자주 이용하는 헤비유저의 경우, 정기적인 신메뉴 출시 또한 매력적인 품질요인으로 생각하고 있었다. 본 논문은 경영자가 우선적으로 관심을 두고 개선하여야 하는 부분과 경쟁력 확보를 위해 추가적으로 투자해야 할 부분이 어디인가에 대한 시사점을 제공해 준다는 점에서 연구의 의의가 있다.
공기업을 주축으로 한 공공기관의 지출 규모가 2007년 한국 GDP의 28%에 달하는 등 공공기관이 한국경제에 미치는 영향은 대단히 크다. 그러나 공기업의 방만경영이 오히려 국가경쟁력을 저해하고 있기 때문에 공기업 개혁을 지속적으로 추진해야 한다는 비판의 목소리는 새정부 들어서도 계속되고 있다. 특히, 공기업 CEO 등 임원 선임에 대한 정치적 논란이 국민들의 불신을 초래하고 있다. 본 연구는 공기업 개혁을 위한 여러 방안 중 공기업의 내부지배구조가 공기업 경영성과에 미치는 영향을 분석하였다. 공기업의 민영화 여부와 관계 없이 공기업의 소프트웨어적인 지배구조 개선 문제가 대단히 중요하기 때문이다. 공기업의 지배구조와 경영성과에 대한 선행 연구는 민간기업의 해당 연구에 비해 소수에 불과하다. 선행 연구는 대부분 공기업 CEO의 소위 낙하산 임용이 경영성과에 부정적 영향을 미친다고 비판하였다. 그러나 최근 들어 공기업 CEO의 임용유형과 경영성과 간에는 상관관계가 없다는 반대의 견해도 제시되고 있다. 본 연구는 다음과 같은 점에서 선행 연구와 차별된다. 첫째, 선행 연구는 공기업의 CEO와 경영성과 간의 관계에 초점을 맞추었다. 그러나 본 연구는 CEO뿐만 아니라 공기업 경영에서 핵심적인 역할을 하는 내부감사인과 경영성과 간의 관계도 더불어 분석하였다. 둘째, 선행 연구는 낙하산 인사에 집중하여 CEO의 임용유형과 경영성과 간의 관계를 분석하였으나, 본 연구는 임용유형(독립성)뿐만 아니라 CEO 및 내부감사인의 전문성이 경영성과에 미치는 영향을 함께 분석하였다. 셋째, 선행 연구는 연구자별로 다양한 표본을 선택하여 비재무적인 지표를 중심으로 분석하였다. 반면, 본 연구는 정부가 공식적으로 지정한 공기업과 외부 회계감사를 거친 해당 공기업의 재무제표를 대상으로 분석하여 연구자의 주관성을 배제하였다. 본 연구는 회귀분석모형을 사용하여 공기업 CEO와 내부감사인의 독립성 및 전문성과 당년도 경영성과 간의 상관관계를 분석하였다. 샘플은 정부가 공기업으로 지정한 24개 기관의 2003년부터 2007년까지의 재무정보와 해당 공기업의 이사회 회의록에서 추출한 인사정보를 활용하였다. CEO의 독립성은 CEO가 해당 공기업 출신 인사인지 아닌지로 파악하였고, 내부감사인의 독립성은 내부감사인이 학계 경제계 시민단체 출신인지 그렇지 않으면 정치권 정부부처 군 출신인지로 파악하였다. 또한 CEO와 내부감사인의 전문성은 업무전문성과 재무전문성으로 나누어 분석하였다. 통제변수로는, 공기업의 설립연수, 자산규모, 정부지원 비율, 연도별 더미변수를 활용하였다. 분석 결과, 내부감사인의 독립성 및 재무전문성과 당해 연도의 경영성과는 통계적으로 유의한 (+)의 관계가 있었다. 또한 CEO의 업무전문성 및 재무전문성과 경영성과는 통계적으로 유의하지 않았지만(+)의 관계가 있었다. 그러나 통상의 관념과 달리 CEO의 독립성과 경영성과는 통계적으로 유의하지 않지만 (-)의 관계가 있었다. 공기업 CEO의 독립성이 경영성과에 미치는 영향은 보통의 우려와 달리 최근 들어 어느 정도 해소된 것으로 보이며 독립성보다는 공기업 CEO와 내부감사인의 전문성이 공기업의 경영성과에 보다 중요한 역할을 미치는 것으로 해석된다. 본 연구는 다음과 같은 한계를 가지고 있다. 첫째, 공기업은 민간기업과 달리 공공성과 기업성을 동시에 추구하고 있다. 그러나 본 연구는 공기업의 공공성에 대한 검토는 배제하고 기업성을 중심으로 연구하였다. 둘째, 본 연구는 중앙정부의 공기업에 한정하여 분석하였다. 따라서 본 연구 결과를 지방자치단체의 공기업에 적용할 때는 세심한 주의가 필요하다. 마지막으로, 본 연구는 공기업 임원 인사 시 제기되는 투명성 및 민주성과 관련된 사항은 연구자의 주관성이 개입될 여지가 있어 배제하였다.
전시회는 새로운 상품이나 서비스를 현재 고객들과 미래의 잠재고객들에게 홍보하기 위해 개최하는 효과적인 마케팅 수단으로 중요하다. 기업들은 전시회에 참여를 통해 현재 고객 및 잠재고객들과 대면접촉을 함으로써 기업의 이미지 제고 및 새로운 판로를 확보할 수 있다. 이처럼 전시회의 경제적 중요성이 커짐에 따라, 전시주최자들은 참여기업 및 참관객을 유치하기 위하여 새로운 IT 기술을 전시회에 적용하고 있을 뿐만 아니라 연구자들 또한 참관객의 관람패턴을 분석하기 위하여 다양한 연구를 시도하고 있다. 최근에는 스마트 기술이 발전함으로써 전시 공간 내에서 참관객의 활동을 실시간으로 모니터링 할 수 있어 온라인 전시환경처럼 오프라인 전시회를 방문한 참관객의니즈를 실시간으로 추론하여 참관객의 선호에 적합한 서비스를 제공하기 위한 부스 추천시스템에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 새로운 기술 개발 측면에서 시스템의 성능을 개선하려는 연구는 지속적으로 진행되어 왔으나 향후 시스템의 개발 방향 및 보급 활성화에 영향을 미치는 요인에 관한 연구들이 부족한 실정이다. 부스 추천시스템은 스마트 전시환경에서 새로 도입되는 기술로 부스 추천시스템에 대한 참관객의 수용 후 재사용 의도는 TAM 관점보다는 부스 추천시스템이 참관객의 선호에 적합한 추천정보를 제공하는가에 초점을 맞출 필요가 있다. 따라서, 본 연구에서는 기존 문헌 고찰을 통해 전시환경에서의 부스 추천시스템에 대한 참관객의 만족 및 재사용 의도에 영향을 주는 요인을 도출하여 연구모형을 설계하였다. 이를 통해 향후 스마트 전시환경에서 부스 추천시스템의 개발과 보급 전략에 있어 유용한 시사점을 제공하고자 하였다. 이러한 연구목적을 달성하기 위하여 2011년 11월 DMC 컬처 오픈 행사에서 부스 추천시스템을 사용한 참관객을 대상으로 설문조사를 실시하였고 회귀분석을 통해 가설을 검증하였다. 그 결과, 참관객의 만족에 영향을 미치는 요인은 부스 추천시스템의 효과성, 편의성, 추천품질, 의외성으로 나타났다. 또한, 부스 추천시스템에 대한 참관객의 만족은 재사용 의도 형성에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 밝혀졌다. 본 연구가 가지는 의의는 다음과 같다. 먼저, 본 연구결과를 토대로 스마트 전시환경에서 부스 추천시스템에 대한 참관객의 지속적인 서비스 이용을 유도하기 위한 전략을 수립할 때 고려해야 할 주요한 요인을 실증연구를 통해 구체화시켰다는데 의의가 있다. 또한, 스마트 전시환경에서 부스 추천시스템이 성공적으로 도입 및 활용되기 위해서는 참관객의 수용 전후 차별화된 관리가 필요함을 본 연구결과를 통해 제시하였다.
문화관광축제는 전국의 지역축제 가운데 광역시 도에서 추천한 축제 가운데 관광상품성이 크고, 경쟁력 있는 우수한 축제를 선정하여 지원하는 사업이다. 문화관광축제 종합평가계획(문화관광부, 2006)에 의하면 방문객의 만족도 평가, 전문위원 평가, 그리고 축제 개선실적 등을 감안하여 최우수축제, 우수축제, 유망축제, 예비축제로 선정되고 있다. 특히 예비축제를 제외한 문화관광축제는 공공부문의 사업비 지원을 받기 때문에 1,000여 개가 넘는 지역축제의 방문객 만족도 평가는 상호비교가 가능한 평가척도를 이용하여 종합평가분석이 이루어진고 있다. 이러한 견지에서 본 연구에서는 문화관광축제 공통평가속성이 방문객 만족과 사후행동의도에 미치는 영향관계를 파악하여, 향후 축제기획 시 방문객 만족도 제고와 지속가능한 문화관광축제로 선정되기 위한 시사점을 제시하였다. 본 연구에서는 이론연구를 통하여 문화관광축제 평가속성, 만족, 그리고 행위의도에 관한 변수를 도출하였으며, 2006 광주김치대축제 방문객을 대상으로 실증분석을 수행하였다. 문화관광축제 평가속성에 대한 요인분석을 통하여 홍보안내, 행사내용, 기념품 음식, 편의시설 요인을 도출하였으며, 축제방문객 만족과 행동의도와의 관계를 분석하였다. 연구모형을 통해 수립한 연구가설은 차이분석, 회귀분석, 공분산 구조분석 등을 통해 검증하였으며, 연구결과 모든 가설은 채택되었다. 향후 본 연구결과를 바탕으로 본 축제와 성격이 유사한 축제방문객 분석을 통한 비교연구를 기대한다.
최근 IT 기술과 데이터의 범람으로 생활 전반적인 부분의 패러다임이 전환되고 있다. 이러한 기술의 발전과 변화는 학술영역에도 영향을 미치고 있다. 학문적 교류와 연계를 통해 연구주제나 연구 방법의 개선이 이루어지고 있다. 특히, 데이터 기반의 연구 방법이 다양한 학문분야에서 진행되고 있으며 조경학에서도 지속적인 연구가 필요한 시점이다. 따라서 본 연구에서는 이러한 시대적 상황을 반영하여 인공지능의 한 분야인 머신러닝을 활용한 경관 선호 평가 및 예측모델의 개발 가능성을 알아보는 것을 목표로 한다. 본 연구의 목표를 달성하기 위하여 경관 분야에 머신러닝 기법을 적용하여 경관 선호 평가 및 예측 모델을 구축하고, 구축된 모형의 모의정도를 검증하였다. 이를 위해 본 연구에서는 최근 신재생에너지 사업으로 주목받는 풍력발전시설 경관 이미지를 연구대상으로 선정하였다. 분석을 위하여 풍력발전시설 경관 이미지를 웹크롤링 기법을 활용하여 수집하고 분석 테이터셋을 구축하였다. 우수한 성능의 예측모델 도출을 위하여 머신러닝 분석에 활용되는 University of Ljubljana의 프로그램인 오렌지 버전 3.33을 활용하였다. 또, 머신러닝 학습데이터의 평가기준을 통합한 모델과 평가기준 별도 모델 구조를 활용하였으며, 머신러닝 분류모델에 적합한 kNN. SVM, Random Forest, Logistic Regression, Neural Network 알고리즘을 사용해 모델을 생성하였다. 생성된 모델을 성능 평가를 실시하여 본 연구에 가장 적합한 예측모델을 도출하였다. 본 연구에서 도출된 예측모델은 경관의 유형에 따른 분류, 경관과 대상의 시거리에 따른 분류, 선호에 따른 분류 등 3가지 평가기준을 별도로 평가 후 종합해 예측하여 결과를 도출하였다. 연구 결과 경관 유형에 따른 평가 기준 정확도 0.986, 시거리에 따른 평가 기준 정확도 0.973, 선호에 따른 평가 기준 정확도 0.952에 달하는 높은 정확도를 가진 예측모델을 개발하였으며, 평가데이터 예측 결과를 통한 검증과정을 보아도 모델의 성능 치를 상회하는 성과를 도출했음을 알 수 있다. 경관 관련 연구에서 머신러닝을 활용한 예측모델 개발 가능성을 알아본 실험적 시도로 이미지 데이터의 수집 및 정제를 통해 데이터 세트를 구축하여 높은 성능의 예측모델이 생성 가능하며, 이후 경관 관련 연구 분야에 활용될 수 있다는 가능성을 확인할 수 있었다. 본 연구의 결과와 시사점, 한계점을 반영한다면 풍력발전시설의 경관뿐만 아니라 자연경관이나 문화경관 등 다양한 형태의 경관 예측모델 개발이 가능할 것으로 생각되며, 경관 유형에 따라 이미지를 분류하는 모델의 연구를 통해 데이터 분류의 시간을 단축하거나 머신러닝을 활용한 경관예측 인자분석을 통해 경관계획 요소의 중요도 분석 등의 주제에 맞는 연구 방법을 탐색하고 적용하여 후속 연구를 진행한다면 조경학 분야에서도 머신러닝 기법을 보다 유용하고 가치 있게 활용할 수 있을 것으로 생각된다.
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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.