해상풍은 해양의 표층 해류 및 순환, 혼합층, 열속의 변화를 주도하며 해양-대기 상호작용을 이해할 수 있는 중요한 변수이다. 인공위성의 발달에 따라 산란계 관측 자료를 기반으로 산출한 해상풍은 여러 목적으로 광범위하게 사용되어 왔다. 한반도 연안과 같은 복잡한 해양 환경에서 산란계 관측 해상풍은 해양 및 대기 현상 이해에 중요한 요소이다. 따라서 위성 해상풍의 정확도 검증 결과가 다양한 활용을 위하여 중요하게 활용될 수 있다. 본 연구에서는 대표적인 산란계인 MetOp-A/B (METeorological OPerational satellite-A/B)에 탑재된 ASCAT (Advanced SCATterometer) 해상풍 자료를 한반도 주변의 16개 지점에서 2020년 1월부터 12월까지 실측된 해양기상부이 해상풍 자료와 비교하여 해상풍의 정확도를 검증하였다. 해수면으로부터 4-5 m 고도에서 관측된 부이 바람은 LKB (Liu-Katsaros-Businger) 모델을 활용하여 10 m의 중립 바람으로 변환하였다. 일치점 생산 과정 결과 MetOp-A와 MetOp-B에 대하여 5,544개와 10,051개의 일치점을 만들었다. 각 위성 해상풍 풍속의 평균제곱근오차는 1.36 m s-1와 1.28 m s-1, 편차는 0.44 m s-1와 0.65 m s-1로 나타났다. 산란계의 풍향은 MetOp-A와 MetOp-B에서 각각 -8.03°와 -6.97°의 음의 편차와 32.46°와 36.06°의 평균제곱근오차를 보였다. 이러한 오차들은 해양-대기 경계층 내의 성층과 역학과 관련된 것으로 추정된다. 한반도 주변 해역에서 산란계 해상풍은 특히 풍속이 약한 구간에서 실측 풍속보다 과대추정되었다. 또한 연안으로부터의 거리가 가까워질수록 오차가 증폭되는 특성이 나타났다. 본 연구 결과는 산란계 해상풍 자료를 이용하는 해양-대기 상호작용 및 태풍 연구와 같은 한반도 연안 해역의 예측 모델 발전에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
오늘날 서울에서 대중적 인지도가 높은 덕수궁 돌담길은 역사유산으로서의 장소 인식과 공원으로서의 장소 인식 등 혼재된 장소성을 지닌 곳이다. 그러나 덕수궁 돌담길과 관련한 기존 연구는 장소성에 중요한 변수인 이용자를 배제한 채 장소성을 논하였다는 아쉬움이 있었다. 이에 본 연구는 이러한 점에 착안하여 덕수궁 돌담길 장소 인식과 이에 미치는 요인을 방문객을 대상으로 분석 해석하여 장소성을 더욱 풍부하게 해석하고자 한다. 연구결과로 덕수궁 돌담길의 대표 이미지는 '걷고 싶은 거리'로 차량 통제 및 보행환경 개선이라는 제도적 요인이 작용된 것으로 해석된다. 장소성을 형성하는 변수들을 물리적 환경, 활동, 의미로 분류해 분석을 실시한 결과, 물리적 환경에 대한 인식이 높았으며, 그 중에서도 '푸른 녹음의 가로수(3.95)', '곡선의 돌담길(3.88)'이 높게 나타났다. 활동의 범주에서는 '도심 속 산책 활동(4.01)'이, 의미에서는 '사랑과 낭만(3.57)'이 높게 나타났다. 이는 가로공간이라는 장소적 특성과 기존에 친숙하게 받아들여지던 장소이미지가 반영되었기 때문인 것으로 보인다. 요인분석을 통해 5개의 요인을 추출하여 장소인식을 보다 구체적으로 이해할 수 있는 단초를 제공했으며, 각 요인들과 덕수궁 돌담길의 장소적 분위기와의 상관관계 분석을 통해 '녹지 가로경관'과 '역사성'에 대한 높은 상관성을 확인했다. 이는 녹음으로 위요된 공간, 시지각적 체험, 자유로운 보행 여건 등이 반영되어 도심 속 공원의 역할을 수행하고 있기 때문이며, 또한 덕수궁이라는 역사문화유산에 영역이 포함되기에 오랜 시간 누적된 장소적 이미지와 행태가 반영된 결과이다. 덕수궁 돌담길 장소 인식 요인 및 장소적 분위기 형성에는 녹지와 관련된 것들이 강하게 인식되고 있음을 확인하였으며, 이는 향후 역사문화가로 또는 유산과 관련된 보존 및 관리활용에 있어 녹지에 대한 가치 및 중요도를 반영할 필요성이 있음을 밝혀냈다. 본 연구는 이용자의 장소 인식 관점에서 주목해야 할 방향을 제시하였으나, 장소 인식에 미치는 요인을 도출하는데 있어 다차원적 장소성의 일부분만을 고려했기에 추후 이러한 한계점을 보완한 지속적인 연구가 필요하다.
도로 증가로 산림파편화 현상이 심화됨에 따라 도로 주변의 산림이 영향을 받았을 것이란 가정 하에 도로 거리에 따른 산림 내 온 습도 관계에 대해 연구를 진행하였다. 산림 모니터링을 통해 세동, 공주 지역의 침엽수림과 활엽수림에 대해 온 습도를 도로경계에서 산림내부까지 각각 10m, 20m, 30m 총 3개의 지점으로 관찰하였고, 영동 지역은 도로 내부 구조물로 인해 0m, 10m, 20m 3개 지점으로 달리 관찰하였다. 연구기간동안 수목 생장의 변화량이 적다고 판단되어, 도로에 의한 산림 내부의 온습도 변화를 2017년도 9월부터 2018년도 1월까지 각 지역 및 성상별로 도로로부터 산림내부까지 일정간격을 기준으로 온 습도를 교차, 비교하여 도로 등 선형개발로 인한 산림내부의 온 습도 변화를 정량적으로 분석하였다. 특히, 주 야간에 따라 소형기상기록장치(HOBO data logger, MX2301, Onset Corp.)를 이용해 각 지점 마다의 온 습도 변화량을 측정하였으며 월별로 평균을 구하여 각 지점 간의 특성을 분석하였다. 2017년 9월 공주 침엽수림의 경우, 평균 주간 온도가 산림경계에서 $26.05^{\circ}C$로 $25.48^{\circ}C$인 산림외부보다 $0.57^{\circ}C$ 높고 $24.82^{\circ}C$인 산림내부보다 $1.23^{\circ}C$ 높아 산림내부로 들어갈수록 온도가 내려갔다. 야간에는 2017년 11월 세동 활엽수림에서 산림경계가 $0.04^{\circ}C$, 산림외부는 $0.35^{\circ}C$, 산림내부는 $0.64^{\circ}C$로 산림 외부에서 산림 내부로 들어갈수록 더 높은 온도를 띄는 것을 확인할 수 있었다. 즉, 도로에 따른 산림의 온 습도 조절 능력은 도로경계에서 산림 내부로 거리가 멀어질수록 크고 변동성이 적었으며 산림 내부 성상에서는 침엽수에서 온 습도 조절 능력이 더 큼이 확인되었다. 본 연구를 통해 도로 등 인위적 선형개발에 따른 산림 및 주변 지역의 온 습도의 높은 변화량을 야기해, 수목 생장에 영향이 있을 것으로 판단된다. 본 연구는 산림 생장의 영향을 미치는 선형개발의 정량적 범위를 파악하기 위한 연구 및 선형 개발 시 야기되는 산림 변화의 관리를 위한 토대가 될 것이다.
비천문조인 연주조(Sa)와 반년주조(Ssa)는 해수특성 변화와 기상 상태에 영향을 받는 비대칭 월평균 해수면의 연변화와 관련이 깊다. 국립해양조사원이 운영하는 21개 조위관측소에서 관측한 1시간 간격의 19년(1999~2017년) 간 해수면 높이 자료에 대하여 두 종류의 조석 조화분해 프로그램(Task2K와 UTide)을 사용하여 Sa와 Ssa의 조화상수를 산출하였다. 조화분해에 사용되는 자료의 시작 시기와 길이에 따른 Sa의 안정도를 조사하였으며, Sa와 Ssa의 조화상수의 분포 특성을 살펴보았다. 먼저, 인천 조위관측소의 20년(1999~2018년) 해수면 관측자료를 1일씩 이동하면서 1년(369일) 조화분해를 수행하고 그 결과를 비교하였을 때, 두 프로그램 모두 자료의 시작 시기에 따라 Sa 조화상수가 불규칙하게 크게 변동한다는 사실을 알 수 있었다. Task2K가 Sa 분조 계산식에 근일점 천문변수를 고려하지 않아서, 두 프로그램 간에 약 78°의 지각 차가 났으며, 이들 진폭 차이는 1 cm 이하였다. 우리나라 연안에서는 Sa 조화상수가 해마다 크게 다르므로, 조위 예측 정확도와 관련하여 안정적인 조화상수 산출에 필요한 적절한 자료 길이를 결정하기 위해 관측자료 길이(1년, 2년, 3년, 5년, 9년, 19년)에 따른 인천 조위관측소의 Sa 조화상수 값의 변동성을 살펴보았다. 대표성 있는 Sa 조화상수를 구하기 위해서 조화분해를 수행할 때 5~9년 동안의 관측자료를 사용하면 조화상수 예측오차가 상당히 줄어들며, 19년 자료를 사용 것이 가장 바람직하다는 결론을 얻었다. Sa 분조의 진폭은 각 해역별로 다른 해양·대기 환경 특성에 의해 서해안에서 15.0~18.6 cm, 제주도를 포함한 남해안에서 10.7~17.5 cm이었으며, 울릉도를 포함한 동해안에서 10.5~13.0 cm이었다. 울릉도 등 동해 일부 해역을 제외하고 우리나라 연안에서 Ssa 분조의 영향으로 인해 연중 최고(최저) 해수면 높이가 발생하는 시기가 늦어(빨라)져서 해수면의 계절변화가 시간적으로 비대칭적인 특성을 보였다. 끝으로, 월평균 해수면, 대기압 보정 해수면, 비부피 높이 간 관계로부터 해수면의 해해변화와 계절변화의 비대칭성에 대기압 효과와 해수밀도가 가장 큰 영향을 끼친다는 사실을 확인하였다.
해수면온도는 해양-대기의 현상을 이해하고 기후변화를 예측하기 위해 사용되는 중요한 변수이다. 마이크로파 영역의 인공위성 원격탐사는 구름과 강수와 같은 기상현상 위성 관측 측기의 경로에 존재하더라도 해수면온도 획득을 가능하게 한다. 따라서 마이크로파 해수면온도의 높은 활용도를 고려하면 위성 해수면온도를 정확도를 지속적으로 검증하고 오차 특성을 분석할 필요가 있다. 본 연구에서는 2014년 3월부터 2021년 12월까지 약 8년 동안 Global Precipitation Measurement (GPM)/GPM Microwave Imager (GMI) 마이크로파 해수면온도의 정확도를 표층 뜰개 부이 수온 자료를 사용하여 검증하였다. GMI 해수면온도는 실측 해수면온도에 비해 0.09 K의 편차와 0.97 K의 평균 제곱근 오차를 보였고, 이는 기존 연구 결과에 비해 다소 높게 나타났다. 이외에도 GMI 해수면 온도의 오차 특성은 위도, 연안과의 거리, 해상풍 및 수증기량과 같은 환경적 요인과 관련성이 있다. 오차는 육지에서 300 km 이내의 거리에서 해안 지역에 가까운 지역과 고위도 지역에서 증가하는 경향이 있다. 또한 낮에는 약한 풍속(<6 m s-1), 밤에는 강한 풍속(>10 m s-1) 범위에서 상대적으로 높은 오차가 나타났다. 대기 수증기는 30 mm 미만의 매우 낮은 범위 또는 60 mm보다 큰 매우 높은 범위에서 높은 해수면온도 차이에 기여했다. 이러한 오차들은 저수온에서 GMI 자료의 정확도가 떨어지는 기존 연구와 일치하며, 연안으로부터의 거리, 풍속, 수증기량에 의한 오차의 경우 육지와 해양의 방사율 차이 및 바람에 의한 해수면 거칠기 변화, 수증기의 마이크로파 대기 흡수에서 기인하는 것으로 추정된다. 이는 한반도 주변해에서 마이크로파 위성 계산 SST를 보다 광범위하게 활용하기 위해서는 GMI 해수면온도 오차의 특성에 대한 이해가 필요함을 시사한다.
최근 독감 예측이나 당선인 예측, 구매 패턴, 투자 등 다방면에서 웹검색 트래픽 정보. 소셜 네트워크 내용 등 거대한 데이터를 통해 사회적 현상, 소비 패턴을 분석하는 시도가 이전보다 늘어났다. 구글, 네이버, 바이두 등 인터넷 포털 업체들의 웹검색 트래픽 정보 공개 서비스와 함께 웹검색 트래픽 정보를 활용하여 소비자나 사용자와 관련된 연구가 실시되기 시작했다. 웹검색 트래픽 정보를 활용한 사회 현상, 소비 패턴 분석을 연구는 많이 수행되었으나, 그에 비해서 도출된 여행 수요 모델을 토대로 의사결정을 위한 실질적 대책 수립으로 이어지는 연구는 많이 진행되지 않은 실정이다. 관광산업은 상대적으로 많은 고용을 가능하게 하고 외자를 유치하는 등 고부가가치를 창출하여 경제 전체에 선순환 효과를 일으키는 중요한 산업이다. 그 중에서도 국내 입국외래객중 수년간 2위와의 큰 차이로 1위를 차지해왔던 중국 국적의 관광객 '유커' 및 그들이 지출하는 1인당 평균 관광 수지는 한국 경제에 매우 중요한 한 부분이다. 관광 수요의 예측은 효율적인 자원 배분과 합리적인 의사 결정에 있어서 공공부문 및 민간부문 모두 중요하다. 적절한 관광 수요 예측을 통해서 한정된 자원을 더욱 효과적으로 활용하여 더욱 많은 부가가치를 창출하기 위한 것이다. 본 연구는 중국인 인바운드를 예측하는 방법에 있어, 이전보다 더 최신의 트렌드를 즉각적으로 반영하고 개인들의 집합의 관심도가 포함되어 예측 성능이 개선된 방법을 제안한다. 해외여행은 고관여 소비이기 때문에 잠재적 여행객들이 입국하기 전 웹검색을 통해 적극적으로 자신의 여정과 관련된 정보를 취득하기 위한 활동을 한다. 따라서 웹검색 트래픽 수치가 중국인 여행객의 관심정도를 대표할 수 있다고 보았다. 중국인 여행객들이 한국 여행을 준비하는 단계에서 검색할만한 키워드를 선정해 실제 중국인 입국자 수와 상관관계가 있음을 검증하고자 하였다. 중국 웹검색 엔진 시장에서 80%의 점유율을 가지는 중국 최대 웹검색 엔진 '바이두'에서 공개한 웹검색 데이터를 활용하여 그 관심 정도를 대표할 수 있을 것이라 추정했다. 수집에 필요한 키워드의 선정 단계에서는 잠재적 여행객이 여정을 계획하고 구체화하는 단계에서 일반적으로 검색하게 되는 키워드 후보군을 선정하였다. 키워드의 선정에는 중국 국적의 잠재적 여행객 표본과의 인터뷰를 거쳤다. 트래픽 대소 관계 확인 결과에 따라서 최종 선정된 키워드들을 한국여행이라는 주제와 직접적인 연관을 가지는 키워드부터, 간접적인 연관을 가지는 키워드까지 총 세 가지 레벨의 카테고리로 분류하였다. 분류된 카테고리 내의 키워드들은 바이두'가 제공하는 웹검색 트래픽 데이터 제공 서비스 '바이두 인덱스'를 통해 웹검색 트래픽 데이터를 수집했다. 공개된 데이터 페이지 특성을 고려한 웹 크롤러를 직접 설계하여 웹검색 트래픽 데이터를 수집하였고, 분리되어 수집된 변수에는 필요한 변수 변환 과정을 수행했다. 자동화 수집된 웹검색 트래픽 정보들을 투입하여 중국 여행 인바운드에 대한 유의한 영향 관계를 확인하여 중국인 여행객의 한국 인바운드 여행 수요를 예측하는 모형을 개발하고자 하였다. 정책 의사결정 및 관광 경영 의사결정 같은 실무적 활용을 고려하여 각 변수의 영향력을 정량적으로 설명할 수 있고 설득이 명료한 방법인 다중회귀분석방법을 적용해 선형 식을 도출하였다. 수집된 웹검색 트래픽 데이터를 기존 검증된 모형 독립변인들에 추가적으로 투입함으로써 전통적인 독립변인으로만 구성된 연구 모형과 비교하여 가장 뛰어난 성능을 보이는 모형을 확인하였다. 본 연구에서 검증하려는, 웹검색 트래픽으로 대표되는 독립변인을 투입한 최종 도출된 모형을 통해 중국인 관광 수요를 예측할 때 유의한 영향을 끼치는 웹검색 트래픽 변수를 확인할 수 있다. 최적 모형 설명력을 가지는 모형을 기반으로 최종 회귀 식을 만들었고 이를 '유커마이닝' 시스템 내부에 도입하였다. 데이터 분석에서 더 나아가 도출된 모형을 직관적으로 시각화하고, 웹검색 트래픽 정보를 활용하여 도출할 수 있는 인사이트를 함께 보여주는 데이터 분석 기반의 '유커마이닝' 솔루션의 시스템 알고리즘과 UX를 제안하였다. 본 연구가 제안하는 모형과 시스템은 관광수요 예측모형 분야에서 웹검색 트래픽 데이터라는 정보 탐색을 하는 과정에 놓인 개인들의 인터랙티브하고 즉각적인 변수를 활용한 새로운 시도이다. 실무적으로 관련 정책결정자나 관광사, 항공사 등이 활용 가능한 실제적인 가치를 가지고, 정책적으로도 효과적인 관광 정책 수립에 활용될 수 있다.
최근 알파고의 등장으로 딥러닝 기술에 대한 관심이 고조되고 있다. 딥러닝은 향후 미래의 핵심 기술이 되어 일상생활의 많은 부분을 개선할 것이라는 기대를 받고 있지만, 주요한 성과들이 이미지 인식과 자연어처리 등에 국한되어 있고 전통적인 비즈니스 애널리틱스 문제에의 활용은 미비한 실정이다. 실제로 딥러닝 기술은 Convolutional Neural Network(CNN), Recurrent Neural Network(RNN), Deep Boltzmann Machine (DBM) 등 알고리즘들의 선택, Dropout 기법의 활용여부, 활성 함수의 선정 등 다양한 네트워크 설계 이슈들을 가지고 있다. 따라서 비즈니스 문제에서의 딥러닝 알고리즘 활용은 아직 탐구가 필요한 영역으로 남아있으며, 특히 딥러닝을 현실에 적용했을 때 발생할 수 있는 여러 가지 문제들은 미지수이다. 이에 따라 본 연구에서는 다이렉트 마케팅 응답모델, 고객이탈분석, 대출 위험 분석 등의 주요한 분류 문제인 이진분류에 딥러닝을 적용할 수 있을 것인지 그 가능성을 실험을 통해 확인하였다. 실험에는 어느 포르투갈 은행의 텔레마케팅 응답여부에 대한 데이터 집합을 사용하였으며, 전통적인 인공신경망인 Multi-Layer Perceptron, 딥러닝 알고리즘인 CNN과 RNN을 변형한 Long Short-Term Memory, 딥러닝 모형에 많이 활용되는 Dropout 기법 등을 이진 분류 문제에 활용했을 때의 성능을 비교하였다. 실험을 수행한 결과 CNN 알고리즘은 비즈니스 데이터의 이진분류 문제에서도 MLP 모형에 비해 향상된 성능을 보였다. 또한 MLP와 CNN 모두 Dropout을 적용한 모형이 적용하지 않은 모형보다 더 좋은 분류 성능을 보여줌에 따라, Dropout을 적용한 CNN 알고리즘이 이진분류 문제에도 활용될 수 있는 가능성을 확인하였다.
오늘날 이동통신은 급증하는 데이터 수요에 대응하기 위해서 주로 속도 향상에 초점을 맞추어 발전해 왔다. 그리고 5G 시대가 시작되면서 IoT, V2X, 로봇, 인공지능, 증강 가상현실, 스마트시티 등을 비롯하여 다양한 서비스를 고객들에게 제공하기위한 노력들이 진행되고 있고 이는 우리의 삶의 터전과 산업 전반에 대한 환경을 바꿀 것으로 예상되고 되고 있다. 이러한 서비스를 제공하기위해서 고속 데이터 속도 외에도, 실시간 서비스를 위한 지연 감소 그리고 신뢰도 등이 매우 중요한데 5G에서는 최대 속도 20Gbps, 지연 1ms, 연결 기기 106/㎢를 제공함으로써 서비스 제공할 수 있는 기반을 마련하였다. 하지만 5G는 고주파 대역인 3.5Ghz, 28Ghz의 높은 주파수를 사용함으로써 높은 직진성의 빠른 속도를 제공할 수 있으나, 짧은 파장을 가지고 있어 도달할 수 있는 거리가 짧고, 회절 각도가 작아서 건물 등을 투과하지 못해 실내 이용에서 제약이 따른다. 따라서 기존의 통신망으로 이러한 제약을 벗어나기가 어렵고, 기반 구조인 중앙 집중식 SDN 또한 많은 노드와의 통신으로 인해 처리 능력에 과도한 부하가 발생하기 때문에 지연에 민감한 서비스 제공에 어려움이 있다. 그래서 자율 주행 중 긴급 상황이 발생할 경우 사용 가능한 지연 관련 트리 구조의 제어 기능이 필요하다. 이러한 시나리오에서 차량 내 정보를 처리하는 네트워크 아키텍처는 지연의 주요 변수이다. 일반적인 중앙 집중 구조의 SDN에서는 원하는 지연 수준을 충족하기가 어렵기 때문에 정보 처리를 위한 SDN의 최적 크기에 대한 연구가 이루어져야 한다. 그러므로 SDN이 일정 규모로 분리하여 새로운 형태의 망을 구성 해야하며 이러한 새로운 형태의 망 구조는 동적으로 변하는 트래픽에 효율적으로 대응하고 높은 품질의 유연성 있는 서비스를 제공할 수 있다. 이러한 SDN 구조 망에서 정보의 변경 주기, RTD(Round Trip Delay), SDN의 데이터 처리 시간은 지연과 매우 밀접한 상관관계를 가진다. 이 중 RDT는 속도는 충분하고 지연은 1ms 이하이기에 유의미한 영향을 주는 요인은 아니지만 정보 변경 주기와 SDN의 데이터 처리 시간은 지연에 크게 영향을 주는 요인이다. 특히, 5G의 다양한 응용분야 중에서 지연과 신뢰도가 가장 중요한 분야인 지능형 교통 시스템과 연계된 자율주행 환경의 응급상황에서는 정보 전송은 매우 짧은 시간 안에 전송 및 처리돼야 하는 상황이기때문에 지연이라는 요인이 매우 민감하게 작용하는 조건의 대표적인 사례라고 볼 수 있다. 본 논문에서는 자율 주행 시 응급상황에서 SDN 아키텍처를 연구하고, 정보 흐름(셀 반경, 차량의 속도 및 SDN의 데이터 처리 시간의 변화)에 따라 차량이 관련정보를 요청해야 할 셀 계층과의 상관관계에 대하여 시뮬레이션을 통하여 분석을 진행하였다.
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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.