본 연구는 물적분할에 대한 법인세 과세제도가 개정된 2010년 7월을 전후해서 다수의 물적분할을 진행한 동부그룹의 구체적인 사례를 바탕으로 모든 거래당사자들의 관점에서 물적분할의 당사자인 분할법인과 분할신설법인의 법인세 부담이 최소화되도록 물적분할의 유형을 선택하는 거래를 구성했는지에 대하여 분석하였다. 2010년 6월 이전에 적용된 제1기 과세제도에서는 과세이연요건을 만족하는 적격물적 분할의 경우에 분할법인의 자산양도차익에 대한 과세이연을 통해 비적격물적분할에 비해 법인세 부담이 작아지는 것을 확인할 수 있다. 이에 반해 2010년 7월 이후부터 2011년 말까지 적용된 제2기 과세제도에서는 적격물적분할의 경우에 양도차익에 대해 분할법인과 분할신설법인에게 각각 장래의 주식처분시점과 자산의 처분 및 상각시점에서 과세함으로써 현재가치를 고려하면 비적격물적분할에 비해 상대적으로 세금부담이 커질 수도 있다. 본 연구에서 분석한 동부그룹의 4건의 분할 사례 중에서 1건((주)동부한농 사례)은 제1기 과세제도에서 이루어진 것이고, 3건((주)동부케미칼, (주)동부익스프레스 및 동부특수강(주) 사례)은 제2기 과세제도에서 이루어진 것인데, 조세비용의 측면에서 분석하면 (주)동부한농 분할사례는 적격분할일 것으로 예상되고, 나머지 3건의 분할사례는 구체적인 할인율 및 처분기간 등을 적용하면 비적격분할일 것으로 예상된다. 그러나, 해당 기업들의 합병 관련 공시 내용을 분석하면 이들 분할사례에서는 양도차익이 발생하지 않아서 분할방식의 선택을 통한 절세효과를 얻을 수 없었던 것을 확인할 수 있다. 이와 같이 조세비용의 측면에서는 전혀 유인이 없는 상황에서 동부그룹이 단기간에 4건의 물적분할을 한 것은 조세비용에 비해 비조세비용이 분할의사결정에 더욱 중요했던 것으로 추정할 수 있다. 즉, 이들 물적분할에 대하여 실무계에서는 악화된 그룹의 재무 구조를 개선하기 위한 것이라는 분석이 제기되었고, 실제로 물적분할을 통해 취득한 분할신설법인의 주식을 단기간에 매각한 사실도 확인할 수 있으므로 이러한 추론이 타당하다고 할 수 있을 것이다. 따라서, 본 연구의 분석을 통해 물적분할의 과정에서 분할법인과 분할신설법인의 세금부담을 동시에 고려하는 모든 거래당사자들(all parties)의 관점과 함께 조세비용과 비조세비용을 동시에 고려하는 모든 비용(all costs)의 관점도 중요하게 고려되어야 한다는 점을 확인할 수 있다. 또한, 이들은 효과적인 세무계획(effective tax planning)을 수립하기 위해 반드시 고려해야 하는 관점들이기 때문에 기업들이 중요한 의사결정에서 효과적인 세무계획을 실행하기 위해 다양한 측면에서 사전적으로 검토하는 사실도 간접적으로 확인할 수 있다.
최근 지식기반 사회의 진입과 더불어 지식재산에 대한 관심이 증가하고 있다. 특히 하이테크산업을 이끌고 있는 ICT기업들은 지식재산의 체계적 관리를 위하여 끊임없이 노력하고 있다. 기업의 지적 자본을 대표하는 특허정보가 지속적으로 축적됨에 따라 정량적인 분석이 가능해졌다. 특허정보를 통하여 특허수준부터 기업수준, 산업수준, 국가 수준에 이르기 까지 다양한 수준에서의 분석이 가능하다. 특허정보는 기술 현황을 파악하거나 성과에 미치는 영향을 분석하는데 활용되고 있다. 특허 인용 정보를 활용한 분석은 크게 두 가지로, 인용 횟수를 활용하는 인용지표 분석과 인용관계를 바탕으로 한 네트워크분석으로 나뉜다. 네트워크를 통한 분석은 지식 영향의 흐름을 나타내며, 이를 통하여 기술의 변화를 확인할 수 있을 뿐만 아니라 앞으로의 연구 방향을 예측할 수 있다. 네트워크를 활용한 분석 분야에서는 기업이 차지하는 네트워크상에서의 위치가 기업성과에 미치는 영향을 다각도에서 분석하는 연구가 진행되고 있다. 본 연구에서는 소셜네트워크분석 기법을 활용하여 특허 인용을 기반으로 한 기업 간의 네트워크를 도출하고 특허 인용 네트워크에서 차지하는 기업의 위치적 특성이 기업성과에 미치는 영향을 분석하였다. 이를 위해 미국 S&P500에 등록된 IT 및 통신서비스 기업 가운데 74개 기업을 표본으로 선정하였다. 소셜네트워크분석을 통하여 개별 기업들의 아웃디그리 중심성, 매개 중심성, 효율성(구조적 공백)을 측정하여 네트워크 상에서의 위치적 우위를 나타내는 독립변수로서 이용하였으며, 기업성과 변수로는 순이익을 사용하였다. 실증 분석 결과, 각각의 네트워크 지표는 기업성과인 순이익에 통계적으로 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 두 가지 중심성 지표는 기업성과에 정(+)의 영향을 미친 반면, 구조적 공백으로 인한 위치적 우위를 나타내는 효율성은 기업성과에 부정적(-)인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 세 가지 네트워크 지표를 동시에 고려할 경우에는 매개 중심성만이 기업성과에 대해 통계적 유의성을 보였다. 분석 결과를 토대로 연구의 발견점을 토의하고 시사점을 논의하였다.
본 연구에서는 기후요인에 의하여 두루미류의 월동개체군 규모가 달라질 것으로 가설을 세웠다. 그중 가장 추운 시기인 1월의 기후변수에 의하여 월동개체수가 달라질 것이라고 가정하였다. 특히, 재두루미의 경우 두루미와는 달리 철원지역 이외에 눈 덮임의 영향이 적은 대체 월동지(일본의 이즈미)가 있다. 따라서 철원지역 눈 덮임의 정도에 따라 연도별로 개체군의 증감이 발생할 것으로 예측하였다. 이에 일반적으로 분석되는 기상청의 기후자료와 함께 MODIS 위성영상을 이용한 눈 덮임 범위 자료를 활용하여 요인을 분석하였다. 철원지역 두루미류의 개체수 자료는 2002년부터 2014년까지의 1월 개체수를 활용하였다. 철원지역의 기온은 2002년부터 2007~2008년도 월동기까지 증가하다가 감소하며 2011~2012년도 월동기에 가장 낮은 온도를 보였다. 이와 함께 온량지수도 유사한 증감의 경향을 보였다. 신적설량은 2002년 이후 낮게 유지되었으나 2010~2011, 2011~2012년 크게 증가한 형태를 보였다. 눈 덮임의 범위는 2002년부터 2005~2006년까지 급속히 감소하였다가, 2009~ 2010, 2010~2011년 월동기에 급격히 증가한 양상을 보였다. 재두루미의 월동개체수는 다른 기후요인에 비하여 1월의 눈 덮임 범위가 넓을수록 감소하였으며 가장 높은 상관관계를 보였다. 하지만 두루미의 개체수는 일반적 기후요인뿐만 아니라 눈 덮임 관련 요인에 대해서도 상관관계를 나타내지 않았다. 따라서 두루미의 개체군 변동은 기후요인에 변화하지 않고 다른 서식지 선택요인 (안정적 잠자리, 취식지 넓이 등)에 의해 결정되기 때문이라 판단된다. 재두루미의 월동개체수는 다중 회기분석에서 눈 덮임 범위 및 기간의 로그값과 유의미한 회귀관계가 성립하였다. 따라서 재두루미의 월동개체수는 월동기 눈 덮임의 범위에 영향을 받으며 이는 눈 덮임에 의해 먹이원인 낙곡을 찾기 힘들어지기 때문인 것으로 판단된다. 재두루미의 개체수 변화는 다른 월동지로 이동한 것으로 보이며, 눈 덮임의 영향이 적은 월동지인 일본의 이즈미시로 이동한 것으로 나타났다. 이즈미 월동지의 재두루미 개체수와 철원의 개체수는 음의 상관관계를 가져 서로 연관된 것으로 파악되었다.
M&A 과정, 특히 인수 후 통합에 관한 기존의 연구는 내부 조직의 통합에 중점을 두어 왔는데, 본 연구는 백화점 간의 인수합병 과정에서 브랜드 네임 및 회원 제도의 통합 사례에 대한 분석을 통해 양사의 브랜드와 고객의 통합 과정이 어떻게 이루어지며, 그 과정에서 무엇이 중요한지를 보고자 하였다. 본 연구는 유통학문의 연구방법론 중 규범적 연구방법론이나 경험적 분석기법에 적용되는 사례연구의 접근법을 적용하여, 인수합병을 통해 두 회사의 브랜드 네임과 회원 제도를 통합한 기업을 선정하여 분석하였다. 연구 결과, 인수합병 과정의 브랜드와 고객 측면의 통합을 위해서는 양사의 브랜드 및 고객 관리 현황에 대한 이해를 바탕으로 주요 통합 영역을 설정하여 고객과 기업의 양쪽 측면에서 의사결정을 고려해야 한다는 것, 통합의 목표를 단기적인 사업 효율성 추구가 아니라 장기적인 브랜드 파워와 구체적인 시너지 등으로 추구해야 한다는 것, 브랜드의 통합과 회원 제도의 통합은 사업 전략과 마케팅 프로그램 등의 변화를 유발하기 때문에 구체적인 후속 프로그램이 필요하다는 것을 알 수 있었다. 본 연구는 단일 기업을 대상으로 한 서술식 사례 연구라는 한계가 있어, 향후에는 복수 기업들의 비교분석적 연구나 브랜드 및 고객 통합 관련 이론들을 체계적인 분석의 틀로 이용하는 연구 등이 필요할 것이다.
딥러닝은 인공신경망(neural network)이라는 인공지능분야의 모형이 발전된 형태로서, 계층구조로 이루어진 인공신경망의 내부계층(hidden layer)이 여러 단계로 이루어진 구조이다. 딥러닝에서의 주요 모형은 합성곱신경망(convolutional neural network), 순환신경망(recurrent neural network), 그리고 심층신뢰신경망(deep belief network)의 세가지라고 할 수 있다. 그 중에서 현재 흥미로운 연구가 많이 발표되어서 관심이 집중되고 있는 모형은 지도학습(supervised learning)모형인 처음 두 개의 모형이다. 따라서 본 논문에서는 지도학습모형의 가중치를 최적화하는 기본적인 방법인 오류역전파 알고리즘을 살펴본 뒤에 합성곱신경망과 순환신경망의 구조와 응용사례 등을 살펴보고자 한다. 본문에서 다루지 않은 모형인 심층신뢰신경망은 아직까지는 합성곱신경망 이나 순환신경망보다는 상대적으로 주목을 덜 받고 있다. 그러나 심층신뢰신경망은 CNN이나 RNN과는 달리 비지도학습(unsupervised learning)모형이며, 사람이나 동물은 관찰을 통해서 스스로 학습한다는 점에서 궁극적으로는 비지도학습모형이 더 많이 연구되어야 할 주제가 될 것이다.
반합성 ${\beta}$-lactam 항생제로서 여러 세균에 ${\beta}$-lactamase에 대해 높은 안정성을 나타내는 ceftizoxime의 임상 분리 장내 세균 18주에 대한 시험관대 및 생체내 항균효과와 내성균의 출현여부를 조사하고 ampicillin, tetracycline, gentamicin 및 cefadroxyl와의 항균력을 시험관내 설험으로 비교하였으며 또한 마우스 장내 정상균총에 미치는 영향을 관찰하여 다음과 같은 결론을 얻었다. 1. Ceftizoxime은 그람음성 장내 세균에 대하여 시험관내에서 높은 항균력을 나타내었으며 이러한 항균력은 ampicillin, tetracycline, gentamicin보다 높았으며 ${\beta}$-lactamase 산생 내성균주의 치료제로 알려진 cefadroxyl 보다도 높았다. 2. 시험관내 다체 내성균주는 ampicillin, cefadroxyl, gentamicin 및 tetracycline에 대한 내성주는 E. coli 1주, ampicillin, cefadroxyl 및 tetracycline에 대한 내성주는 E. coli 2주, ampicillin, gentamicin 및 tetracycline에 대한 내성주는 Shigella dysenteriae 이였으며, ampicillin 및 tetracycline에 대한 내성주는 Enterobacter cloacae였고 ampicillin 및 tetracycline에 대한 내성주는 E. coli 5주이었다. 3. Ceftizoxime에 대한 내성균주의 출현율은 매우 낮았다. 4. 서로 다른 내성을 보인 9균주 E. coli (6 strains, Shigella dysenteriae, Enterobacter cloacae, and Samonella typi)중 plasmid 분리는 6균주에서 관찰되었으며 이는 E. coli 5주와 Shigella dysenteriae 1주 있었다. 그러나 항생제에 대한 저항의 marker로서는 결정할 수 없으므로 이를 위해서는 curing experiment를 사용하여야 한다. 5. Ceftizoxime은 마우스 장내 정상균총에는 현저한 영향을 미치지 않았다. 이상의 결과에서 ceftizoxime은 그람음성 장내 세균에 대하여 높은 항균력을 나타내며 장내세균 감염치료에 선택적 항생제로 이용될 수 있을 것으로 사료된다.
2015년 3월 일본 문화청은 2020년 도쿄 올림픽 패럴림픽 개최까지 각 지역의 매력적인 유 무형 문화재를 종합적으로 활용하고 스토리텔링적 요소를 가미하여 홍보하는 '일본유산 매력 발신 추진사업(日本遺産魅力發信推進事業, 이하 '일본유산 사업')'을 도입했다. 이는 문화청에서 표방하고 있는 21세기 "문화재판의 쿨 재팬 전략(文化財版のク-ルジャパン戰略)"으로, 지역의 문화유산과 관광을 효과적으로 접목한 하의상달식 문화정책이라 할 수 있다. 그러한 과정에서 2018년 12월 현재까지 4회에 걸쳐 총 67건의 일본유산 프로젝트가 공식 인증되어 있음에도 불구하고 국내 학계에 소개되어 연구된 사례는 거의 전무한 실정이다. 이 같은 배경과 일본유산 사업에 관한 국내 학술적 연구 부족을 전제로 본고는 군마현(群馬?)의 세 가지 사례를 분석하였다. 구체적으로는 2011년 지역의 로컬리티 관점에서 출범한 '군마 실크유산(ぐんま絹遺産)'과 글로벌리티 관점에서 2014년 6월 유네스코 세계유산으로 등재된 '도미오카 제사장과 실크산업 유산군(富岡製사?場と絹産業遺産群)', 그리고 글로컬리티 측면에서 이듬해 2015년 3월 최초의 일본유산 사업으로 인증된 "부인 천하 -군마의 실크 이야기-(かかあ天下 -ぐんまの絹物語-)"의 스토리를 활용한 지역성과 세계성의 융합 사례를 고찰함으로써 각각의 유산 사업 간의 연계성을 논고하였다. 연구 방법으로는 사업의 실무 부서인 군마현 기획부 세계유산과와의 서면 질의 및 문헌조사를 통해 군마현의 제각기 다른 일련의 문화유산 활용 사례는 결코 우연히 출범한 것이 아니라 서로를 보완하고 상승작용을 지향하는 전략임을 발견하였다. 그리하여 본 연구는 군마현의 사례가 명주실과 비단산업에 스토리를 가미한 유 무형의 콘텐츠로 나선형 시너지 효과와 "인정의 연쇄"를 지향한 사실도 확인하였다. 종합하면 본 사례는 쿨 재팬 전략의 맥락에서 "문화재 보호라는 현상 유지의 행정에서 더 나아가 성장성을 지닌 적극적인 문화행정으로서의 전환"을 모색하는 최근 문화유산 활용의 동향을 제시한다. 이는 궁극적으로 지역적 글로벌 글로컬 차원의 중층적인 유산 제도와 사업을 긴밀히 연결시키는 연쇄사슬적 효과를 촉진한다는 점에서 국내 역사문화자원의 활용과 관련 정책 입안에 유의미한 통찰을 제공한다고 판단된다.
인공지능 기술의 비약적인 발전으로 인하여, 사용자의 편의성 증대를 목적으로 다양한 분야에서 관련된 제품과 서비스들의 개발이 이루어지고 있다. 이러한 기술의 발전에는 긍정적인 파급 효과에 대한 기대감이 존재하나, 향후 발생 가능한 부정적인 측면에 대한 논의도 활발히 이루어지고 있다. 예를 들어, 인공지능 기술 기반의 자율주행 자동차의 경우 안정성의 향상이라는 측면에서 많은 관심을 받고 있으나, 트롤리 딜레마, 시스템 보안 문제 등의 사회적 이슈 또한 활발히 논의되고 있다. 이에 따라, 인공지능 관련 기술의 발전과 사회적 수용을 위해서는 사회적으로 논의되는 주요 관련 이슈들에 대한 확인과 효과적인 분석이 요구된다. 이를 위해, 본 연구에서는 '이세돌 vs 알파고' 시점인 2016년 3월을 포함하여 2016년 1월부터 2017년 12월까지 2년 동안의 인공지능과 관련된 사회적인 이슈들을 파악하고 온라인상에서 발생되는 사회적 여론에 대하여 다 범주 감성을 분석하고자 한다. 이를 위하여 국내 대표적인 포털 사이트에서 인공지능 관련 뉴스의 수와 관련된 뉴스 제목, 뉴스의 댓글을 웹 크롤링(Web Crawling) 하였다. 사회적 여론에 대한 다 범주 감성 분석은 논의되는 이슈들의 중요성을 고려하여 단순 긍정 또는 부정이 아닌, 분노, 혐오, 두려움, 행복, 중립, 슬픔, 놀라움의 7가지 다 범주 감성으로 분석하였다. 분석 결과, 대부분의 이벤트 기간에 대하여 1위 감성은 '행복'으로 나타났지만 각 키워드에 대하여 나오는 감성이 상이함을 볼 수 있었다. 또한 2016년 상반기, 하반기, 2017년 상반기, 하반기로 나누어 보았을 때 시간이 지남에 따라 '분노'의 감성이 낮아짐을 확인하였다. 이러한 분석 결과를 바탕으로 인공지능과 관련하여 현재 논의되고 있는 다양한 이슈와 동향 파악이 가능하며, 이에 대한 대응 방안 마련에 활용이 가능할 것이다. 향후 감성 분석기의 성능 향상과 댓글에 대한 공감 및 비공감도의 가중치를 추가하여 분석한다면 사회적 여론을 보다 세밀하게 파악 할 수 있을 것이다.
본 연구는 NCS 기업활용 컨설팅에 참여한 조직구성원이 인식하고 있는 고성과 작업시스템이 조직유효성에 미치는 영향과 이들 간 인사관리 효율성의 조절역할과 조직유효성과 조직성과 간에 대한 영향관계를 확인하고자 하였다. 본 연구목적을 달성하기 위해 적용한 설문결과는 통계적으로 최종 활용 가능한 145부에 대하여 SPSS 24.0의 통계프로그램을 활용하여 회귀분석을 실시하여 연구가설을 검증을 다음과 같이 하였다. 첫째, 가설 1인 고성과 적업시스템의 특성요인(선발시스템, 평가 보상, 교육훈련 경력기회, 구성원참여제도, 직무안정성)은 조직유효성에 정(+)의 영향관계에 대한 분석결과는 정(+)의 유의한 영향관계를 나타내어 채택이 되었다. 둘째, 가설 2인 조직유효성이 조직성과에 긍정적인 영향관계를 나타낼 것이라는 가설을 검증한 결과 정(+)의 영향을 나타내어 가설 2는 채택이 되었다. 셋째, 가설 3인 인사관리 효과성이 고성과 작업시스템(선발시스템, 평가 보상, 교육훈련 경력기회, 구성원 참여제도, 직무안정성)과 조직유효성 간의 조절역할을 확인하고자 조절회귀분석을 실시하였다. 이에 가설 3을 검증한 결과 선발시스템(H3-1), 평가 보상(H3-2), 교육훈련 경력기회(H3-3), 구성원 참여제도(H3-4), 직무안정성(H3-5)은 조직유효성 간에 인사관리 효과성은 조절역할을 나타내었다. 본 연구를 통해 나타낸 주요 시사점은 조직구성원들이 인식하고 있는 고성과 작업시스템은 조직유효성과 조직성과에 정(+)의 유의한 영향관계와 조직유효성이 조직성과에 긍정적인 영향을 나타냄에 따라 조직성과 향상을 통한 지속가능경영체계의 고도화를 위한 고성과 작업시스템과 조직유효성 향상 위한 인사 교육훈련 체계구축은 조직구성원의 공감대를 형성할 수 있도록 체계적이며 지속적인 실행방안이 요구되었다. 둘째, 인사관리 효과성에 대한 조절효과를 확인한 결과 고성과 작업시스템과 조직유효성 간 긍정적인 요인으로 조절역할을 실증적으로 검증하였다. 따라서 본 연구는 고성과 작업시스템을 통한 조직유효성과 이들 간 인사관리 효과성의 조절역할 및 조직유효성과 조직성과 간의 영향관계를 함께 검증한 부분이 선행연구와 가장 큰 차이점이라 할 수 있다.
본 연구는 기계학습을 기반으로 제작한 수량예측모델을 통해 이상기상에 따른 사일리지용 옥수수(WCM)의 피해량 산정 및 전자지도를 작성할 목적으로 수행하였다. WCM 데이터는 수입적응성 시험보고서(n = 1,219), 국립축산과학원 시험연구보고서(n = 1,294), 한국축산학회지(n = 8), 한국초지조사료학회지(n = 707) 및 학위논문(n = 4)에서 총 3,232점을 수집하였으며 기상 데이터는 기상청의 기상자료개방포털에서 수집하였다. 본 연구에서 이상기상에 따른 WCM의 피해량은 WMO 방식을 준용하여 산정하였다. 정상기상에서 DMY 예측값은 13,845~19,347 kg/ha 범위로 나타났으며 피해량은 이상기온, 이상강수량 및 이상풍속에서 각각 -305~310, -54~89 및 -610~813 kg/ha 범위로 나타났다. 최대 피해량은 이상풍속에서 813 kg/ha로 나타났다. WMO 방식을 통해 산정한 WCM의 피해량은 QGIS를 이용하여 전자지도로 제시하였다. 이상기상에 따른 WCM의 피해량 산정시 데이터가 없어 공백인 지역이 존재하여 이를 보완하기 위해 종관기상대보다 많은 지점의 데이터를 제공하고 있는 방재기상대를 이용하면 보다 세밀한 피해량을 산정할 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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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.