의료분야에서 인공지능 기술을 도입한 질환 진단 및 예측 연구들이 활발하게 진행되고 있다. 의료영상기반의 인공지능 기술 적용에 가장 많이 활용되고 있는 질환 진단 및 예측에 대한 다양한 제품으로 출시되고 있다. 인공지능은 질병에 대한 진단, 양성과 악성으로 구분되는 질환의 구분, 질병의 위험도에 따른 구별이나 판독에 이용하기 위해 질환부위를 분리하는 등에 적용되고 있다. 최근에는 클라우드기술과 연계하여 서비스 제품으로 활용성이 높아지고 있다. 본 논문에서 다루는 질환 중에 간 질환은 통증이 적어 조기진단이 어려워 그 위험도가 매우 높은 질환이다. 이러한 질환 진단에 비침습적인 진단방법으로 의료영상기반으로 인공지능 기술을 도입하였다. 우리는 임상에서 가장 의미 있는 간 경화증 환자의 판독을 돕기 위한 웹 서비스 개발 내용을 기술한다. 그리고 웹서비스 프로세스를 보이고 각 프로세스의 구동 화면과 최종 결과화면을 보인다. 제안한 서비스를 통해 간 경화증을 조기에 진단하고, 빠른 치료를 통해 환자의 회복에 도움을 줄 수 있을 것으로 기대한다.
비밀 통신에서 스테가노그래피는 제3자에게 인지되지 않으면서 비밀 메시지를 송수신한다. 공간 영역 방법에서 비트화 된 정보가 이미지의 분해된 화소 값의 가상 비트 평면에 삽입된다. 즉 비트화 된 비밀 메시지는 커버 매체인 이미지의 최하위 비트(LSB)에 순차적으로 삽입된다. 표준 LSB는 간단하게 적용할 수 있지만 제3자에 의해 쉽게 탐지될 수 있는 단점이 있다. 보안성을 높이기 위해 상위 비트 평면을 이용할 경우 이미지 품질이 떨어질 수 있다. 이 논문에서 lo번째 비트 평면과 수정된 화소 강도 값 분해에 기반한 이미지 스테가노그래피에 한글 비밀 메시지를 은닉하는 방법을 제시한다. 이때 은닉하려는 한글 메시지를 초성, 중성, 종성으로 분해한 후 혼합과정을 적용하여 기밀성과 견고성을 높인다. 제안된 방법의 효율성을 확인하기 위해 PSNR을 이용하였다. 제시된 기법은 상위 비트 평면에 비밀 메시지를 삽입할 경우 BCD와 Fibonacci를 적용한 방법보다 이미지 품질에서 적은 영향을 받는다는 것을 확인하였다. 기준값과 비교했을 때 제안한 방법의 PSNR 값이 적절한 것을 확인하였다.
본 연구는 KBIMS가 적용된 건축 및 구조 부재 형상과 속성 데이터가 포함된 BIM 라이브러리를 구축하는 방법과, 속성 데이터 변환 과정의 문제를 해결하여 KBIMS IFC 파일로 변환하는 방법을 제시한다. 프로젝트에서 다양한 BIM 도구가 활용되어짐에도 불구하고 라이브러리 연구에 특정 도구가 주로 활용되었는데 본 연구에서는 클라우드 기반 데이터베이스 통합플랫폼에 포함된 카티아V6를 활용하여 주요 12개 카테고리, 총 793개의 건축 및 부재 형상 및 수치 라이브러리를 개발했다. KBIMS IFC 속성 입력 과정에서 데이터 타입과 특수문자 속성명으로 인한 데이터베이스 입력 제한을 파악하였다. 입력 가능한 데이터 타입을 찾아 입력하고, 아스키코드를 활용한 특수문자 속성명 대체 입력 방법을 개발했다. 변환기 프로토타입을 개발하여 추출된 IFC 파일을 KBIMS 원래 속성명이 포함된 IFC 파일로 변환하고 시범모델을 활용하여 검증하였다. 본 연구 결과는 실제 프로젝트에서 KBIMS 적용시 BIM 도구의 선택의 폭을 넓히고, 프로젝트 데이터 호환 문제를 줄이는데 도움을 줄 것이다. 마지막으로 KBIMS 라이브러리의 지속적인 활용을 위해서는 관련 조직 간의 유지 관리 방안에 대한 논의가 필요하다.
열처리 시설은 뿌리산업 중에서 고열에 의한 열악한 환경과 긴 근로시간 등으로 원격 IOT 시스템의 적용 범위가 확대되는 상황이다. 이러한 열처리 공정 환경에서 IOT 미들웨어는 사물인터넷 기기(센서 등)의 데이터 정보를 해석하고 관리하며 제어할 수 있는 중추적 역할이 요구된다. 그간 열처리 원격에서 제어하는 시스템은 현장 상황에 대한 전반적 감시 없이 작업자의 일괄 시스템 명령으로 운영되었다. 하지만 열처리 시설의 안전성과 정밀한 제어를 위해서는 다양한 센서 컨트롤과 주변 작업환경 인지가 필요하다. 본 논문에서 제시한 열처리 안전지원 시스템은 그에 대한 해결책으로 열화상 감지를 통해 열처리로의 작업인력 접근을 파악하고 원격에서 작업 가동 시 열처리 장비의 Safety를 위한 지원시스템을 제안하였다. 또한 일반적인 고정된 열점 감시 기반 열화상 분석보다 더욱 빠르고 정확한 인식을 위해 DNN 딥러닝 네트워크를 활용한 OPEN CV 기반 열화상 분석 시스템을 구성하였다. 이를 통해 열처리 산업에 특성화된 안전관리 지원과 향후 열처리 환경에서 범용적으로 활용 할 수 있는 시스템을 제안하고자 한다.
조선해양 산업에서 선박의 에너지 절감과 운항효율 향상을 위한 부품의 경량화 기술이 요구됨에 따라서, 고강도의 경량소재인 섬유강화 복합소재를 부품소재로 적용하는 방안이 검토될 수 있다. 본 연구에서는 LNGC 경량화를 위해 파이프 지지용 클램프의 섬유강화 복합소재 적용 가능성을 평가하였다. 탄소섬유 및 유리섬유를 강화섬유로 하여 섬유강화 복합소재를 제조하였으며, 컴퓨터 시뮬레이션 프로그램을 통해 복합소재의 강화재료와 기지재료의 물성을 역계산하여 섬유 적층 패턴별 물성 변화에 따른 성능 예측을 수행하였다. 또한, 유한요소해석 프로그램를 통해 복합소재 두께에 따른 클램프의 구조해석을 수행하였다. 연구결과 경량화를 위해 클램프의 섬유강화 복합소재의 적용시 두께 선정에 주의가 필요함을 확인할 수 있었다. 향후 보완 설계 시 구조물의 형상변경 및 경량화를 위한 구조변경에 용이할 것으로 판단된다.
코로나 이후 급격한 현대사회의 변화는 인공지능 인재가 국가 경쟁력을 좌우하는 주요한 영향요인으로 부각시겼다. 이에 따라 교육부에서는 인공지능 교육 공백기에 있는 초등학교 4-6학년과 중고등학생의 디지털 역량을 개발시키기 위해 대단위 SW·AI 캠프 교육 사업을 기획하였다. 이에 본 연구에서는 초등학교 4-6학년 학생들을 대상으로 하는 캠프 형 SW·AI교육프로그램을 개발하여 초등학교 4-6학년 학생들로 하여금 인공지능 기초소양을 갖추도록 하고자 한다. 이를 위해 초등학교에서의 SW·AI 교육의 의미를 정의하고 초등학교과정에서 다루어야 할 SW·AI 내용으로 'SW·AI의 이해', 'SW·AI의 원리와 활용' 및 'SW·AI의 사회적 영향'을 설정하였다. 또한 설정된 초등학교 SW·AI 교육학습 요소와 현재 초등학교에서 사용하고 있는 교과서의 관련 교과 및 단원과의 연계를 시도하였다. 교육에 사용되는 프로그램으로는 블록코딩 기반의 소프트웨어 코딩 학습 도구인 엔트리를 통하여 소프트웨어 프로그래밍 기초 역량을 강화하도록 하였으며, 모든 프로그램은 초등학생의 발달적 특징을 고려하여 경험과 체험 위주의 참여자 중심으로 운영되도록 설계하였다. 본 연구에서 이루어진 SW·AI 캠프 교육 프로그램은 방과 후 과정이나 방학 등을 이용하여 단기간에 운영되는 프로그램이다. 따라서 이를 토대로 초등학교 과정에서 SW·AI 교육이 정규교육과정의 일원으로 편성되어 운영되기 위해서는 정규교과 내용분석과 SW·AI 교육내용의 심층적인 분석을 기초로 한 연구가 필요함을 제언하는 바이다.
본 연구는 고가의 나이테 분석 장비에서 탈피하고 손쉽게 나이테 분석작업을 수행하기 위해 스마트폰 촬영 이미지를 활용할 수 있는 컴퓨터 프로그램인 TRIO(Tree Ring Information)를 개발하였다. TRIO는 반 자동형 컴퓨터 프로그램이며, 스마트폰 촬영 이미지를 활용해 1년 단위별 나이테 반경을 측정하고, 결과를 엑셀로 저장한다. 카메라 성능에 따른 결과를 비교하기 위해 삼성 갤럭시 S10과 삼성 갤럭시 탭 S2로 기종을 달리하여 30개의 리기다소나무 원판의 4방위 이미지를 취득하고 WinDENDROTM와 1년 단위별 나이테 반경을 측정한 결과를 비교하였다. 연구 결과, 삼성 갤럭시 S10과 S2 모두 WinDENDROTM와 유의한 결과를 나타내었고, S10의 R2 값이 0.976으로 높은 상관관계를 가졌으며, RMSE는 0.4199로 분석되어 매우 유사한 결과를 출력하였다. S2의 R2 값은 0.975, RMSE은 0.4232로 S10과 큰 차이가 나타나지 않았다. 이에 따라 본 연구에서 개발한 TRIO는 WinDENDROTM와 매우 유사한 1년 단위별 반경 값을 분석하였다.
홈 네트워크 환경은 컴퓨터 시스템, 디지털 가전, 이동 단말과 같은 디지털 홈 디바이스들을 연결한 네트워크 환경으로 정의된다. 이러한 홈 네트워크 환경에는 홈 네트워크 디바이스들을 모니터링하고 제어하기 위한 수많은 지역 및 원격 상호작용이 발생할 것이며 홈 게이트웨이는 이러한 환경에서 통신 병목 지점이 될 것이다. 컴퓨팅 디바이스들간을 스스로 이동하면서 사용자를 대신하여 작업을 수행할 수 있는 이동 에이전트를 홈 네트워크 환경에 적용함으로 써 홈 네트워크 환경에서 발생하는 원격 상호 작용 및 네트워크 트래픽을 줄일 수 있다. 이동 에이전트 인증은 이동 에이전트 개념을 홈 네트워크 환경에 적용하기 위해 먼저 해결되어야 할 문제로서, 홈 네트워크 디바이스 및 자원에 대한 권한 부여 및 접근 제어의 전제가 되는 기술이다. 기존의 이동 에이전트 시스템들은 낮은 컴퓨팅 능력을 갖고 있는 디지털 디바이스로 구성된 홈 네트워크 환경에 적절하지 않은 공개키 기반 인증 기법을 주로 적용한다. 본 논문에서는 단일 홈 도메인을 위한 공유키 기반 이동 에이전트 인증 기법을 제안하고 이를 공개키 기반 인증 기법을 이용하여 다중 도메인 환경으로 확장시킨다. 본 제안 기법은 공유키 암호화 기법을 이동 에이전트의 도메인 내부 인증에 적용함으로써 공개키 암호화 기법을 이용하는 인증에 비하여 가벼운 연산만으로 인증을 수행한다.
오늘날 데이터 네트워크 AI (DNA) 기반 지능형 서비스 및 애플리케이션은 비즈니스의 삶의 질과 생산성을 향상시키는 새로운 차원의 서비스를 제공하는 것이 현실이 되었다. 인공지능(AI)은 IoT 데이터(IoT 장치에서 수집한 데이터)의 가치를 높이며, 사물 인터넷(IoT)은 AI의 학습 및 지능 기능을 촉진한다. 딥러닝을 사용하여 대량의 IoT 데이터에서 실시간으로 인사이트를 추출하려면 데이터가 생성되는 IoT 단말 장치에서의 처리능력이 필요하다. 그러나 딥러닝에는 IoT 최종 장치에서 사용할 수 없는 상당 수의 컴퓨팅 리소스가 필요하다. 이러한 문제는 처리를 위해 IoT 최종 장치에서 클라우드 데이터 센터로 대량의 데이터를 전송함으로써 해결되었다. 그러나 IoT 빅 데이터를 클라우드로 전송하면 엄청나게 높은 전송 지연과 주요 관심사인 개인 정보 보호 문제가 발생한다. 분산 컴퓨팅 노드가 IoT 최종 장치 가까이에 배치되는 엣지 컴퓨팅은 높은 계산 및 짧은 지연 시간 요구 사항을 충족하고 사용자의 개인 정보를 보호하는 실행 가능한 솔루션이다. 본 논문에서는 엣지 컴퓨팅 내에서 딥러닝을 활용하여 IoT 최종 장치에서 생성된 IoT 빅 데이터의 잠재력을 발휘하는 현재 상태에 대한 포괄적인 검토를 제공한다. 우리는 이것이 DNA 기반 지능형 서비스 및 애플리케이션 개발에 기여할 것이라고 본다. 엣지 컴퓨팅 플랫폼의 여러 노드에서 딥러닝 모델의 다양한 분산 교육 및 추론 아키텍처를 설명하고 엣지 컴퓨팅 환경과 네트워크 엣지에서 딥러닝이 유용할 수 있는 다양한 애플리케이션 도메인에서 딥러닝의 다양한 개인 정보 보호 접근 방식을 제공한다. 마지막으로 엣지 컴퓨팅 내에서 딥러닝을 활용하는 열린 문제와 과제에 대해 설명한다.
최근 사물인터넷의 발전으로 사용자 주변 상황을 인지하여 맞춤형 서비스를 제공하는 상황인지 시스템에 대한 관심이 증가되고 있다. 기존의 상황인지 시스템은 사용자 주위에서 생성되는 데이터를 분석하여 사용자 주변 상황을 표현하는 상황 정보로 추상화하는 기술이 사용되었다. 하지만 증가하는 사용자의 서비스 요구 사항에 따라 다양한 종류의 비정형 데이터의 사용이 증가하고, 사용자 주변에서 수집되는 데이터의 양이 많아지면서 비정형 데이터의 처리와 상황인지 서비스의 제공에 어려움이 있다. 이러한 사항은 딥러닝 응용에서 비정형 구조의 입력 데이터가 많이 사용되는 데서 찾아볼 수 있다. 기존 연구에서는 에지 컴퓨팅 환경에서 다양한 딥러닝 모델을 활용해 비정형 데이터를 상황 정보로 추상화하는 연구가 진행되었으나, 수집-전처리-분석 등과 같은 추상화 과정 간의 종속성으로 인해 제한된 종류의 딥러닝 모델만이 적용 가능하기 때문에 시스템의 기능적 확장성이 고려되어야 한다. 이에 본 논문은 에지 컴퓨팅 환경에서 딥러닝 기술을 활용한 비정형 데이터 추상화 과정의 기능적 확장성을 고려한 비정형 데이터 추상화 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 데이터 처리가 분산되어 있는 에지 컴퓨팅 환경에서 수집과 전처리 과정을 수행할 수 있는 팻 클라이언트 기술을 사용하여 추상화 과정의 수집-전처리 과정과 분석 과정을 분리하여 수행하는 것이다. 또한 분리된 추상화 과정을 관리하기 위해 수집-전처리 과정을 수행하는 데 필요한 정보를 팻 클라이언트 프로파일로 제공하고, 분석 과정에 필요한 정보를 분석 모델 설명 언어(AMDL) 프로파일로 제공한다. 두 가지 프로파일을 통해서 추상화 과정을 독립적으로 관리하여 상황인지 시스템의 기능적 확장성을 제공한다. 실험에서는 차량 출입 통제 알림 서비스를 위한 차량 이미지 인식 모델을 대상으로 팻 클라이언트 프로파일과 AMDL 프로파일의 예제를 통해 시스템의 기능적 확장성을 보이고, 비정형 데이터의 추상화 과정별 세부사항을 보인다.
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.