Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
/
2023.05a
/
pp.155-155
/
2023
국내 이상기후로 인해 여름철 하천과 호소에서 빈번하게 발생되는 조류의 과대성장이 매년 문제가 되고 있다. 하천 조류는 일차생산자로서 매우 중요한 역할을 하지만, 하천조류 중 유해남조류가 생장하면서 발생하는 악취 유발 물질과 독성물질의 배출로 문제를 야기하고 있다. 국내에서는 조류경보제와 수질예보제를 시행하여 국민의 안전을 도모하기 위해 최선을 다하고 있으며, 발령 기준은 유해남조류세포수에 따라 발령이 되기 때문에 유해남조류 측정은 매우 중요하다. 현재 조류의 분석방법은 현장에서 조류샘플을 채취하고 실험실에서 현미경을 통해 조류샘플을 검경하고 녹조류, 남조류, 규조류의 세포수 또는 우점종을 산정한다. 조류검경은 개인의 역량에 따라 오차가 생길수 있고 시간이 많이 소요된다. 최근 많은 연구자들이 이런 문제를 해결하기 위해 인공위성, 광학영상, 초분광영상 등을 통해 녹조류와 남조류 대체 인자인 Chlorophyll, Phycocyanin을 통해 조류농도를 추정하고 있으나, 조류세포수 분석에 대한 연구는 미비한 실정이다. 본 연구에서는 매년 조류 발생으로 문제가 되는 물금취수장 인근 하천에서 발생한 조류를 채취하고 조류검경을 통해 얻은 남조류세포수와, LISST-HAB를 통해 얻은 Phycocyanin농도, 초분광영상을 활용한 조류스펙트럼 데이터를 통해 남조류세포수 추정하고 남조류세포수와 비교분석을 진행하였다. 본 연구를 통해 조류측정 원격탐사 연구의 기초자료로 제공하고자 한다.
Kim, Gwang Soo;Nam, Su Han;Gwon, Weong Hwa;Kim, Dong Soo;Kim, Young Do;Kwon, Jae Hyun
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
/
2022.05a
/
pp.87-87
/
2022
최근 국내외 이상기후 변화로 인해 일사량 증가 및 하천, 호소의 체류시간이 늘어남에 따라 조류의 과대성장이 빈번히 발생하고 있다. 하천의 조류는 크게 녹조류, 남조류, 규조류로 분류되며, 남조류 중 일부 종은생장하는 과정에서 생성하는 냄새물질, 독성물질의 배출로 문제를 야기하고 있다. 국민의 안전을 도모하기 위해 국내에서는 조류경보제, 수질예보제를 시행하고 있으며, 이는 유해남조류세포와 Chl-a농도에 따라 발령이 된다. 이렇듯 유해남조류와 Chl-a 측정은 매우 중요하며, 현재 조류의 분석방법은 현장샘플을 하여 조류검경을 통해 산정하기 때문에 시간이 많이 소요되며, 조류발생시 즉각대응이 힘들며, 육안으로 유해남조류인지 구별하기가 어렵다. 최근 원격탐사를 통해 조류의 대체 인자인 Chl-a, Phycocyanin을 통해 조류농도를 분석하고 있으나, 광합성을하는 모든 조류에는 Chl-a가 함유되어 있어 남조류와 녹조류의 정확히 구별하는데 한계점이 있다. 본 연구에서는 조류배양액을 초분광센서를 통해 조류스펙트럼을 취득하고, 남조류와 녹조류의 최대 흡수 스펙트럼을 추출하여 스펙트럼의 순간기울기 변화를 통해 남조류와 녹조류의 종분류하였다.
Kim, Gwang Soo;Choi, Jae Yun;Nam, Su Han;Kim, Young Dod;Kwon, Jae Hyun
Journal of Korea Water Resources Association
/
v.56
no.6
/
pp.373-380
/
2023
Due to abnormal climate phenomena and climate change in Korea, overgrowth of algae in rivers and reservoirs occurs frequently. Algae in rivers are classified into green algae, blue-green algae, diatom, and other types, and some species of blue-green algae cause problems due to odor and the discharge of toxic substances. In Korea, an algae alert system is in place, and it is issued based on the number of harmful blue-green algae cells. Thus, measuring harmful blue-green algal blooms is very important, and currently, the analysis method of algae involves taking field samples and determining the cell count of green algae, blue-green algae, and diatoms through algal microscopy, which takes a lot of time. Recently, the analysis of algae concentration through Phycocyanin, an alternative indicator for the number of harmful algae cells, has been conducted through remote sensing. However, research on the analysis of the number of blue-green algae cells is currently insufficient. In this study, we water samples for algal analyses were collected from river and counted the number of blue-green algae cells using algae microscopy. We also obtained the Phycocyanin concentration using an optical sensor and acquired algae spectra through a hyperspectral sensor. Based on this, we calculated the equation for estimating blue-green algae cell counts and estimated the number of blue-green algae cells.
In relation to the algae bloom, four types of blue-green algae that emit toxic substances are designated and managed as harmful Cyanobacteria, and prediction information using a physical model is being also published. However, as algae are living organisms, it is difficult to predict according to physical dynamics, and not easy to consider the effects of numerous factors such as weather, hydraulic, hydrology, and water quality. Therefore, a lot of researches on algal bloom prediction using machine learning have been recently conducted. In this study, the characteristic importance of water quality factors affecting the occurrence of Cyanobacteria harmful algal blooms (CyanoHABs) were analyzed using the random forest (RF) model for Bohyeonsan Dam and Yeongcheon Dam located in Yeongcheon-si, Gyeongsangbuk-do and also predicted the occurrence of harmful blue-green algae using the machine learning and deep learning models and evaluated their accuracy. The water temperature and total nitrogen (T-N) were found to be high in common, and the occurrence prediction of CyanoHABs using artificial neural network (ANN) also predicted the actual values closely, confirming that it can be used for the reservoirs that require the prediction of harmful cyanobacteria for algal management in the future.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
/
2022.05a
/
pp.20-20
/
2022
최근 국내 기후변화와 산업화로 인한 오염물 배출량 증가로 인해 하천 및 호소에 남조류 과대 성장이 빈번히 발생한다. 과거에 비해 녹조현상의 빈도가 잦아졌으며, 지속기간이 증가하였다. 조류 발생 시 현장에서 채수한 샘플을 통해 검경 및 chlorophyll-a 분석을 진행하여 조류의 정성·정량적 평가를 진행한다. 이러한 분석결과는 녹조 발생에 대한 기초자료로 활용되고 있다. 하지만 현장 시료 샘플을 통한 조류 검경의 경우 단일지점에 대한 분석으로 인해 하천 및 호소의 전체적인 대표성을 나타내기엔 한계가 있고, 많은 인력과 시간이 소요된다. 또한 chlorophyll-a는 녹조류와 높은 관련성이 있어 유해남조류에 대한 집중 분석에는 한계가 발생한다. 이러한 한계점을 통해 국내·외로 조류 연구에 분광 스펙트럼을 활용한 원격탐사 기법 적용되고 있으며, 남조류 농도를 분석하기 위해 남조류의 보조 색소인 phycocyanin을 활용한 연구가 진행되고 있다. 본 연구에서는 분광스펙트럼을 활용한 phycocyanin 분석을 진행하였다. 분광 스펙트럼을 측정하기 위해 점(point) 단위의 고해상도 분광방사계를 활용하였으며, phycocyanin 측정을 위해서 형광 센서를 활용하였다. 현장에서 형광센서 및 분광방사계를 동시에 측정하여 데이터를 취득하였으며, 분광 스펙트럼 특성상 노이즈 및 이상치가 발생하기 때문에 전처리 과정을 통해 이를 보완하였다. phycocyanin 분석을 위해 다중 스펙트럼을 활용한 분광지수를 활용했으며, 이를 통해 phycocyanin 분석에 있어 최적의 분광지수를 제시하고자 한다. 본 연구 결과는 고해상도 점(point)단위 분석으로 향후 선단위, 면단위 하천 조류-스펙트럼 분석에 있어 기초자료로 활용될 것으로 판단된다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
/
2018.05a
/
pp.449-449
/
2018
최근 국내 하천과 호수에서 수온상승 및 기후변화로 인한 녹조발생이 빈번하게 나타남에 따라 녹조발생원인과 예측에 대한 중요성이 빠르게 인식되어가고 있다. 이에 본 연구에서는 보 구간의 연직 수온분포를 분석하고, 측정된 수온분포와 유해 남조류 세포수를 바탕으로 수체안정화도와 남조류의 발생을 비교하였다. 낙동강수계의 8개보를 선정하여 2015년 1월부터 2016년 12월까지 주 1회, 수심 1m 간격으로 측정한 수온을 분석했으며, 유해 남조류 세포수는 환경부 조류경보제 및 수질예보제에서 측정한 자료를 사용하였다. 수온 모니터링 분석 결과 2015년과 2016년 모두 5월 이후 수온성층이 형성되었고, 8월에 비교적 강한 수온성층이 형성되는 것으로 나타났다. 특히 칠곡보와 강정고령보에서 상대적으로 뚜렷하게 나타났는데 이는 수심이 깊고 체류시간이 긴 지형적 특성에 의한 것으로 판단된다. 형성된 수온성층은 안정된 상태로 지속되지 않고 주로 강우 시에 상 하층간의 수온구배가 줄어들어 혼합되는 전도현상이 관찰되었다. 수체안정화도 산정 결과 역시 2015년, 2016년 모두 수온성층 결과와 비슷하게 5월에 수체안정화도가 급증하다 9월 이후에 크게 감소하는 경향을 보였으며, index별로 Schmidt stability, Bouyancy Frequency 항목에서 이러한 경향이 뚜렷하게 나타났다. 또한 5월 이후 수체안정화도가 증가하는 시기에 남조류 세포수의 현존량도 증가하는 것으로 관찰되어 남조류의 발생과 수체안정화도의 증가는 시기적으로 일치하는 것으로 나타났다. 수체안정화도와 남조류 세포수와의 상관성은 2016년이 높았으며 그중 강정고령보에서 상관계수가 Schmidt stability는 0.78, Bouyancy frequency는 0.65로 높은 상관성을 나타내었다. 하지만 2015년의 경우 9월 이후 수체안정화도와 수온이 감소하였지만 남조류 세포수는 증가하여 경향이 일치하지 않는 것으로 나타났는데, 이는 저수온성의 남조류가 우점했기 때문인 것으로 판단된다. 향후 조류 발생 및 예측 등을 효과적으로 재현하는데 있어 자료로 활용하기 위해서는 지속적인 수질 모니터링 및 기상인자 모니터링이 필요할 것으로 판단된다.
The study analyzed the relationship between harmful cyanobacteria and physicochemical factors in Lake Juam from 2005 to 2018. The research locations were designated St. 1 (Juam-Dam) and St. 2 (Sinpyong). Harmful cyanobacteria was found in four genera (Microcystis sp., Anabaena sp., Aphanizomenon sp., Oscillatoria sp.). The average standing crops of harmful cyanobacteria in both locations were 2,575 cells mL-1 and 2,557 cells mL-1 from 2005 to 2011. Since 2012, there has been a significant decrease that the measurements were 42 cells mL-1 and 82 cells mL-1 from 2012 to 2018. To analyze the reason for the decrease in harmful cyanobacteria, Pearson's correlation and t-tests were performed on data collected during the summer period (June-September). Pearson's correlation showed a significantly positive correlation with total nitrogen(TN), outflow, and storage and a negative correlation with electrical conductivity. T-tests were conducted in two different periods and showed decreases in total nitrogen, electrical conductivity, and residence time. The average rainfall was decreased from 263.3 mm (2005-2011) to 219.9 mm (2012-2018) and total nitrogen was decreased from 0.912 mg L-1 (2005-2011) to 0.811 mg L-1 (2012-2018) and the same variability was seen in TP (total phosphorus). Therefore, it seems that the low-rainfall decreased the nutrients (TN) and variability in the TP, resulting in a decrease in harmful cyanobacteria in Lake Juam.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
/
2023.05a
/
pp.147-147
/
2023
낙동강은 4대강 사업을 통한 다기능 보 건설로 하천 환경에 변화가 일어났다. 하천 수심이 증가하고 유속이 느려지는 정체성 수역 특성을 나타내고 있다. 이는 남조류 발생에 영향을 주며 남조류가 분비하는 독성물질 또한 수생태계와 인체에 유해하며 남조류 발생에 따른 다양한 원인인자들이 있다. 이러한 남조류 발생 특성을 정량적으로 규명하기 위하여 최근 조류 관리에 있어 데이터 마이닝 및 머신러닝 기법을 적용한 연구가 이루어지고 있다. 머신러닝에서는 학습자료 선정에 따라 예측 결과가 다르게 나타나며 이는 발생원인이 복잡한 남조류에 있어 중요한 부분이라 볼 수 있다. 낙동강의 다기능보는 하나의 유체에 직렬형으로 8개의 다기능보가 위치하고 있다. 8개의 보로 나누어져있는 하천은 각 구간별로 보의 수리학적 특성, 유역 특성이 다르다. 따라서 구간별 조류 발생 특성이 다르게 나타난다. 본 연구에서는 구간별 특성을 분류하고 조류 발생에 영향을 미치는 주요 인자들을 분석하고자 한다. 조류 발생에 있어 낙동강 8개 보 지점에 대하여 복잡한 남조류 발생 주요 영향인자 분석과 더불어 머신러닝 기법을 이용하여 영향인자에 따른 남조류 발생조건을 정량적으로 분석하였다. 수질 인자뿐만이 아닌 수리학적 인자를 고려하여 수리학적 체적시간이 다른 각 보에서의 조류발생 특성을 분석하고자 하였다. 또한 학습인자에 따라 남조류 예측에 대한 정확도 향상이 가능한지를 확인하고 이를 통해 정체성 하천에서의 남조류 발생 특성에 대해 연구하고자 하였으며 이를 통해 낙동강 남조류 발생 및 관리에 있어 선제적 관리에 활용하고자 한다.
Kim, Gwang Soo;Kim, Young Do;You, Ho Jun;Kim, Dong Su
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
/
2020.06a
/
pp.48-48
/
2020
최근 이상기후변화로 인해 수환경 변화가 일어나고 있다. 그로 인해 국내에서 조류의 과대성장이 빈번히 발생되고 있으다. 이로 인해 유해남조류 등 조류가 생산하는 독성물질, 이취미 물질은 수질을 악화시키고 있으며, 생태계에 큰영향을 미친다. 조류는 하천에서 넓은 분포로 발생하게 되는데 이러한 조류 모니터링에는 많은 인력과 시간이 소요된다. 국내에선 인력과 시간을 줄이기 위해 최근 원격탐사 기법을 이용한 조류 모니터링에 대한 연구가 많이 진행되고 있다. 본 연구에서는 녹조류, 남조류 5종을 이용해 실험을 진행하였다. 사용된 초분광 센서는 CORNING사의 microHSITM 410 SHARK를 이용하였으며 파장 400-1000 nm에서 NIR(visNIR)파장을 분석할 수 있으며, 초분광 센서를 정사로 영상을 촬영하기 위해 짐벌을 이용하여 영상을 수집하였다. 영상을 촬영 전 방사보정을 하기 위해 시료와 동일 선상에 99% 반사율을 갖는 백색반사판을 같이 촬영하여 방사보정을 진행하였다. 본 연구에서는 시기와 상관없이 조류에 대한 연구를 하기위해 조류배양액을 이용하였으며, 남조의 경우 470 nm에서 분광 특성을 나타내었으며, 녹조의 경우 477-510 nm에서 분광 특성을 나타났다. 초분광영상을 통해 기초라이브러리를 구축하고 구축된 라이브러리를 통해 조류의 분광특성을 분석하고 제시하여 하천에 적용하고자 한다.
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
/
v.10
no.2
/
pp.91-102
/
2007
To anticipate and respond to harmful algae produced in a big artificial lake like Daecheong reservoir, development of a regional analysis computer system using GIS or RS technique is needed in addition to biological and chemical research. The purpose of this study is to develop a cyanobacterial blooming prediction model to prevent harmful algae produced in Daecheong reservoir and construct an early forecasting system based on GIS. For this purpose this paper examines previous studies related to the relationship between cyanobacteria and environmental factors in Daecheong reservoir and selects precipitation and air temperature as two important environmental factors for the development of cyanobacterial blooming prediction model. Data used in this study are water quality and weather data for three water regions in Daecheong reservoir between 2000 and 2004. Based on qualitative correlation analysis between cyanobacteria and environmental factors, this paper presents a Rump model which enables us to predict cyanobacteria in water regions of Daecheong reservoir. Under this model the prediction of initial occurrence time and growth period of cyanobacteria are possible. The model is also applied to the GIS-based early forecasting system for cyanobacteria, and finally a GIS which can predict cyanobacteria produced in Daecheong reservoir and can manage the related data is developed.
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.