우리나라는 기후변화의 영향으로 지속되는 가뭄으로 인해 물 부족 문제가 심화되고 있다. 제1차 국가물관리기본계획에 따르면, 생활 및 공업용수 부족량은 과거 최대 가뭄빈도(50년) 기준으로 0.07억 m3/년으로 전망되고 있다. 이러한 물 부족 문제에 효과적으로 대응하기 위해서는 장기적인 용수 수요 전망이 필수적이다. 공업용수의 경우 월별 사용량이 비교적 일정하지만, 생활용수의 경우 월별 패턴이 뚜렷하기 때문에 연단위 분석이 아닌 월단위 분석을 수행해야 한다. 본 연구는 충청권역을 대상으로 2017~2021년의 월별 용수 이용량 자료에 대해 패턴을 분석하고, 기후 변수와의 상관성을 이용하여 용수 분배 비율을 계산하였다. 그 결과 월별 생활용수 이용량을 연 이용량으로 나눈 월별 용수 이용률을 다시 평균기온으로 나누는 분법으로 계산한 경우가 절대오차가 가장 작게 산정되었으며, 이를 활용하여 충청권역의 월별 분배 비율을 산정하였다. 또한 충청권역의 월별 분배 비율에 SSP5-8.5 시나리오의 평균기온을 곱해 충청권역의 미래 월별 용수 이용률을 전망하였다. 그 결과, 최댓값의 평균은 1.16에서 1.29로 증가하고 최솟값의 평균은 0.86에서 0.84로 감소하였으며, 1사분위수는 0.95에서 0.93으로 감소하고 3사분위수는 1.04에서 1.06으로 증가하였다. 따라서 미래에는 현재와 비슷한 패턴을 유지할 것으로 보이지만, 월별 용수 이용률의 변동성은 커질 것으로 예상된다.
클라우드 플랫폼을 이용한 빅데이터 처리기술의 발달로 위성영상과 같이 용량이 큰 자료에 대한 접근 및 처리와 분석이 최근 획기적으로 개선되고 있다. 본 연구에서는 그 플랫폼 중 하나인 Google Earth Engine (GEE) 기반의 전처리 완료된 Sentinel-1 합성개구레이더(synthetic aperture radar, SAR) 위성영상 자료의 후방산란계수 값에 비교적 간단한 토양수분량 추출 방법인 Change Detection Method를 적용하여, 2015~2023년의 국내 용담댐 유역 내 6개 관측소 지점 및 유역 평균에 대한 지표 토양수분량을 산정 후 실측과의 상관성 분석 및 GEE의 활용성을 검토하였다. 그 결과 SAR 위성영상 자체의 지표 측정 정확도와 자료간 특성 변동 등으로 인해 유역 내 관측소별 일부구역에 대해 산정한 지점 지표 토양수분량은 VH와 VV 편파에서 모두 0.1~0.3 수준의 낮은 상관성이 확인된 반면, 유역 전체 면적에 대한 평균 SAR 후방산란계수 값 추출 및 이동평균으로 자료의 불확실성 및 변동성을 완화시킨 유역 평균 지표 토양수분량은 0.5 수준의 향상된 결과를 보였다. 이렇게 GEE를 활용하여 산정된 토양수분량의 결과는 SAR 자료의 전처리에 있어 직접적으로 원하는 분석을 수행하지 못하는 제한점은 있지만, 방대한 위성영상 자료를 효율적으로 처리하여 장기간의 유역 평균과 같은 넓은 범위의 토양수분량을 산정, 평가해 볼 수 있다는 점에서 그 활용성을 확인할 수 있었다. 이를 바탕으로 향후 국내 여러 지점의 지표 토양수분량 관측자료와 연계해 주요 댐 유역의 평균지표 토양수분량 장기 변화 파악 등에 유용하게 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
국내 스타트업 생태계는 디지털 전환 가속화에 따른 창업의 패러다임 변화, 온라인 플랫폼 기업이 유니콘으로 크게 성장했지만, 딥테크 스타트업에 대한 차별화된 접근과 전략지원이 부재해 창업생태계의 활동성이 부족하다. 이에 이 연구에서는 해외 선진 사례(미국)를 기초로 국내 스타트업 육성 정책의 발전 방안을 제시하고자 한다. 연구에서 딥테크 스타트업의 정의 및 특징, 투자 현황, 성공 사례, 지원 정책등을 국내외 문헌에서 종합적으로 분석하고 시사점을 도출하였다. 특히, 국내 딥테크 스타트업의 지원 정책의 개선 방안을 구체적으로 도출해 발전을 위한 이정표를 제시하였다. 현재 미국은 딥테크 스타트업 지원을 위해 정부의 역할을 크게 강화하고 있다. 미국 정부는 딥테크 스타트업에 대한 직접적인 재정지원, 세제지원, 인프라 지원 등을 제공하고 있다. 또한, 딥테크 스타트업 육성을 위한 정책을 수립하고, 관련 기관을 설립하여 지원을 체계화하고 있다. 주목해야 하는 점은 미국의 대학은 딥테크 스타트업 육성을 위한 핵심적인 역할을 담당하고 있다. 미국에서의 유수 대학은 딥테크 스타트업 발굴 및 육성 프로그램을 운영하고 있으며, 연구개발 인프라와 기술을 제공하고 있다. 또한, 기업과 협력하여 딥테크 스타트업에 대한 공동 투자 및 사업화 지원을 제공하고 있다. 결과적으로 국내 딥테크 스타트업의 성장을 위해서는 정부, 대학, 기업, 민간 투자자 등 다양한 주체의 협력이 필요하다. 정부는 정책적 지원을 강화하고, 대학과 기업은 협력하여 연구개발 역량과 사업화 역량을 지원해야 한다. 또한, 민간 투자자는 딥테크 스타트업에 대한 투자를 활성화해야 한다. 이러한 노력을 통해 딥테크 스타트업이 성장하고, 한국의 혁신 생태계가 활성화될 것으로 기대된다.
문화자원을 활성화하고 콘텐츠를 개발하는 그 기본은 국가유산(문화재)으로 국가유산에서 문화유산은 역사와 전통의 고유성, 정체성, 생활 변화를 나타내는 유형의 문화적 유산이다. 박물관의 경우 소장품(소장한 문화유산)이 그 기관에 대한 고유 특성을 나타낸다. 우리나라는 문화유산을 학문, 산업, 행정에 연계하여 관리·활용할 수 있도록 박물관 소장품을 문화유산표준관리시스템에 등록하여 사용하도록 권장하고 있다. 하지만 근·현대 유산에 대한 인식 부족으로 시스템의 주제 분류 편년이 조선시대 이전 위주로 설정되어 있어, 국토정보에 맞는 문화유산 분류체계가 이루어지지 않았다. 이에 본 연구에서는 '지적' 용어가 처음 사용된 근대를 기점으로 한국국토정보공사 LX국토정보박물관에 소장된 지적 문화유산 소장품을 중심으로 지적 문화유산에 대한 분류체계를 제시하였다. 지적 문화유산은 전문적인 기술 분야이면서도 특정 인물만이 지적을 측량하거나 결과물을 제작하지 않는다는 점, 제작에는 전문적이면서도 사용 시 교육적 측면이 많다는 점을 특징으로 한다. 따라서 다른 전문 박물관 소장품이 제작 방법과 사용 의도, 제작자 등 용도의 기능적인 측면으로 분류한 것과는 다르게 분류 방법을 지적 사용품과 산출물에 따른 특성별 구분하고 문화유산표준관리시스템의 항목을 참고하여 대, 중, 소의 3단계로 분류하였다. 이러한 분류는 개념을 범주화하고 자료의 주제를 일련의 순서로 구분하여 체계화하는 것으로 지식의 효과적인 이용을 목적으로 한다. 직접적으로는 지적 문화유산의 안전한 보존관리 환경을 구축할 수 있으며, 활용도에서는 소장품에 대한 학술적·사회문화적 해석을 가능하게 한다. 또한 국토정보 연구 자료 검색, 전시 기획, 교육 자료 등 박물관뿐만 아니라 국토정보 분야에서 다양한 문화자원 콘텐츠 활용의 기반이 될 것으로 기대된다.
본 연구는 디지털 대전환이 빠르게 진행되는 환경에서 빅테크 플랫폼 기업들의 스포츠콘텐츠 비즈니스의 특징을 밝히는 데 있다. 구체적으로는 아마존을 대상으로 빅테크 플랫폼 기업의 시장구조를 살펴보고 이런 구조에서 스포츠콘텐츠가 그들에게 어떤 역할을 하는지 아마존의 스포츠마케팅 사업의 특징을 밝혀 빅테크 플랫폼 기업의 스포츠콘텐츠 비즈니스를 전망하였다. 양면시장 플랫폼 비즈니스를 기반으로 한 빅테크 플랫폼 기업들은 자신들의 플랫폼의 가치를 제고하는 전략에 스포츠콘텐츠가 존재하고 있다. 때문에 스포츠콘텐츠는 이들에게 플랫폼의 가치를 높이고 나아가 인프라와 같은 플랫폼 생태계의 시너지를 높여 수익을 극대화함으로써 독점적 지위를 공고히 하는 도구로 사용된다. 아마존은 대륙이나 국가별로 인기 있는 라이브스포츠중계권을 획득하여 이를 플랫폼에 공급하여 신규고객의 증가와 구매효과 뿐 아니라 경기단체나 팀에게 IT솔루션 서비스를 제공하고 다양한 프로모션 콘텐츠를 기획 공급하면서 광고 사업을 비롯한 아마존 플랫폼 전체에 시너지를 내고 있다. 아마존프라임비디오와 아마존 프라임에 라이브 스포츠 콘텐츠를 공급하고, 아마존 웹 서비스를 통해 다양한 스포츠 이해관계자들에게 기술적 서비스를 제공하고 있으며 동시에 광고주의 광고와 마케팅 성과를 분석하고 예측하는 아마존마케팅클라우드 서비스를 제공하면서 비즈니스 기회를 넓히고 아마존 전체의 가치를 높이고 있다. 이는 양면시장 플랫폼 기반의 빅테크 기업과 단면시장 기반의 레거시 글로벌 기업과의 시장구조의 차이에서 기인하며 디지털시대 스포츠마케팅 비즈니스의 새로운 변화라고 할 수 있다. 이 새로운 모델의 핵심은 라이브스포츠 스트리밍 중계권을 기반으로 한 다양한 콘텐츠 개발을 통한 비즈니스이며 스포츠콘텐츠 마케팅은 기존 중계권, 스폰서십과 함께 스포츠비즈니스의 주요 분야가 될 것이다. 아마존, 애플, 구글과 같은 빅테크 플랫폼 글로벌 기업들은 또 다른 새로운 글로벌 스포츠마케팅 기업이 될 수 있으며 현재의 스포츠마케팅 회사와 광고회사 그리고 팀과 경기단체들은 위기와 기회가 공존해 있다.
자산운용은 수많은 변수와 인간의 심리까지도 통찰해야 하는 복잡하고 어려운 분야이다. 따라서 전통적으로 전문가의 영역이었으며, 이러한 서비스를 받는 데 많은 비용이 들었다. 이러한 시장에 변화가 일어나고 있는데, 이른바 4차산업혁명으로 일컫는 디지털혁명이 그 동인이다. 그 중에서도 인공지능(Artificial Intelligence) 기술을 활용한 로보어드바이저(Robo-Advisor) 서비스는 그 백미이다. 편리한 접근성과 저렴한 비용으로 투자자문 서비스의 대중화가 가능하기 때문이다. 본 연구는 국내에서 서비스 사용자와 제공자의 로보어드바이저 선정 시, 어떤 요인들이 핵심적으로 중요한지, 또한 사용자와 제공자 집단 간의 선정요인에서 어떤 인식차이가 있는지를 밝히고자 하였다. 연구의 틀은 마케팅믹스 4C 모형을 기반으로 하였고, 모형의 설계와 분석은 델파이조사와 AHP를 활용하였다. 연구설계를 통해 4개의 주기준과 15개의 하부기준이 도출되었고, 연구의 발견내용은 다음과 같다. 첫째, 4개 주기준에서의 중요도는 양 집단 공히, 고객니즈> 고객편의> 고객비용> 고객소통 순으로 나타났다. 둘째, 15개의 하부기준들을 살펴보면 투자목적 Coverage, 투자성향 Coverage, 수수료 수준과 접근 편리성 요인이 가장 중요한 것으로 나타났다. 셋째, 집단 간을 비교하여 살펴보면 사용자 집단에서는 수수료 수준과 접근 편리성 요인이 가장 중요하게 나타났고, 제공자 집단에서는 투자목적 Coverage와 투자성향 Coverage 요인을 중요하게 인식하고 있는 것으로 나타났다. 본 연구는 실무적으로 유용한 시사점을 도출하였다. 먼저 로보어드바이저 서비스 확산을 위한 설계 시, 4개의 주기준과 15개 하부기준 가중치 차이에 따른 중요도 우선순위를 감안하여 사용자 지향적인 시스템 구축을 할 수 있는 근거를 마련하였다. 또한 집단 비교에서 나타난 각 하부기준의 우선순위 차이와, 가중치 차이가 큰 하부기준들에 대한 원인 파악, 제공자 집단 내의 전략/마케팅 담당과 시스템개발 담당 간 요인에 대한 인식 차이를 해소하기 위한 공감대 형성 등이 매우 중요함을 제시하였다. 학문적으로는 다수의 로보어드바이저 선정요인들을 도출함으로써 다양한 시각과 관점을 제시한 초기 연구라는 점에서 유의미하다. 본 연구의 발견점들을 통하여 국내에서도 성공적인 사용자 지향적 로보어드바이저 시스템을 구축하고 확산시켜 사용자들에게 도움을 줄 수 있기 기대한다.
본 연구는 녹두 안정생산과 재배확대를 위한 기초자료로 활용하고자 전국적으로 보급되고 있는 녹두 품종(산포, 다현)의 파종시기별(5월 초~7월 중순 파종) 주요농업형질과 탈립성 및 나물이용성을 2년(2021~2022)동안 평가하였다. 1. 파종이 늦어질수록 발아소요일수, 개화일수, 생육일수가 모두 감소하여 재배기간이 짧아지는 경향이 나타났다. 개화일수과 생육일수의 적산온도는 파종기에 따라서 일정수준이 유지되었는데 녹두가 감온성 작물이기에 나타난 결과로 판단된다. 2. 파종이 늦어질수록 경장은 증가하는 경향을 보였으며 통계적인 차이를 보이지 않았으나 분지수와 마디수도 증가하였다. 반대로 경태와 주당 협수는 늦어질수록 감소하는 경향이 나타났다. 협당립수에서는 품종별로 차이를 보였는데 '산포'는 파종시기가 늦어질수록 협당립수가 감소하였으나 '다현'은 파종시기에 따른 유의미한 경향이 나타나지 않았다. 3. 재배시기에 따른 탈립률을 조사했을 때, '산포'는 탈립률이 10.0~19.3%, '다현'은 15.3~25.3% 수준으로 동일 파종시기별로 비교했을 때 파종 6시기 모두 '산포'가 '다현'보다 2.5~13.4% 가량 탈립률이 낮아 탈립에 강한 품종임이 확인되었다. 두 품종 모두 6월 초에 파종한 경우 탈립률이 가장 낮게 조사되어 탈립에 의한 수량 손실을 최소화 하기 위해선 이 시기에 파종하는 것이 적합할 것으로 판단된다. 4. 파종시기에 따른 나물이용성 평가 결과, 배축장, 근장, 전장 및 배축직경은 파종시기에 따른 유의미한 차이가 나타나지 않았다. 나물 재배시 싹이 틔지 않는 종실인 경실의 비율은 파종시기가 늦어질수록 감소하는 경향이 나타났고 나물 생산수율은 파종시기가 늦어질수록 증가하는 경향을 보였다.
기후변화에 의해 발생하는 대기 불균형은 강우량의 증가로 이어지고, 침수 발생 빈도가 증가함에 따라 이를 탐지할 수 있는 기술의 필요성이 증가하고 있다. 침수 피해를 최소화하기 위해 지속적인 모니터링이 필요하며, 날씨의 영향을 받지 않는 합성개구레이더(Synthetic Aperture Radar, SAR) 영상을 활용하여 침수지역을 탐지하였다. 관측된 데이터는 median 필터를 통해 노이즈를 감소시키는 전처리 과정을 진행하였으며, 객체 탐지 기법을 통해 수체와 비수체를 분류하여 각 기법의 침수탐지 활용성을 평가하고자 하였다. 본 연구에서는 Otsu 기법과 SVM 기법을 통해 수체 및 침수 탐지를 수행하였으며, Confusion Matrix를 통해 전체적인 모델의 성능을 평가하였다. Otsu 기법은 수체와 비수체의 경계를 구분하는데 적합함을 보였으나, 혼합물의 영향을 받아 오탐지의 비율이 높게 나타났다. 반면, SVM 기법을 사용한 경우, 오탐지 비율이 낮고 혼합물에 의한 영향에 민감하지 않은 것으로 관측되었다. 이에 따라 침수 상태를 제외한 다른 조건에서 SVM 기법의 정확도가 높게 나타났다. Otsu 기법이 침수 조건에서 SVM 기법보다 다소 높은 정확도를 보였지만, 정확도의 차이가 5% 미만임을 확인할 수 있었다(Otsu: 0.93, SVM: 0.90). SVM 기법이 Otsu 기법보다 침수 전, 침수 후의 조건에서 정확도 차이가 최대 15% 이상 발생하여 수체 및 침수탐지에 더 적합하게 나타났다(Otsu: 0.77, SVM: 0.92). 이러한 결과는 SVM 기법이 수체 및 침수탐지에서 효과적으로 활용될 수 있음을 시사하며, 미래의 수재해 탐지 시스템에 적용될 때 유용한 정보를 제공할 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구에서 Acartia hongi 춘계 개체군 형성의 영향 요인을 파악하기 위해 알 생산, 알 부화시간, 알 포식에 관한 조사가 수행되었다. 알 생산은 동계부터 춘계 사이에 높은 수준을 유지하였다. 알 생산은 수온이 $7^{\circ}C$ 이하일 때 수온 증가에 따라 증가하였으며, 수온 $7\sim21^{\circ}C$ 사이에서는 클로로필 a 농도와 유의한 양의 상관관계를 나타냈다. 알부화 시간$(D_e,\;day)$은 수온$(T,\;^{\circ}C)$에 따라 다음과 같은 회귀식이 얻어졌다. $D_e=18.9(T-0.4)^{-1.0}$ 알 부화 시간은 수온 $5^{\circ}C$ 이하에서 급격히 길어지는 경향을 보였다. 시간차에 따른 A. hongi의 성장 단계별 현존량 변화의 상관관계를 보기 위해 교차상관분석(CCA)을 수행하였다. 개체군 알 생산율에 부화시간을 고려한 알 생산은 개체군 알 생산을 보다 노플리우스 현존량과 유의한 상관관계를 보였다. 이는 부화 시간도 개체군 형성에 영향 요인이 됨을 의미하며, 특히 동계에 높은 일간 알 생산율과 저수온에 대한 부화 지연으로 야기된 높은 알 현존량은 춘계 초기 노플리우스 개체군의 기원이 될 것으로 본다. 춘계 개체군 형성의 부정적인 요인으로 Noctiluca scintillans의 알 포식이 관찰되었다 N. scintillans전체 개체수의 $2.9\sim21.1%$에서 A. hongi 알이 관찰되었으며, 이는 A. hongi 개체군 알 생산율의 $1.2\sim49.5%$에 해당한다. 결론적으로 A. hongi춘계 개체군 형성에 영향 요인으로 동계 세대에 의한 지속적으로 높은 알 생산, 저수온에 따른 부화 지연 그리고 N. scintillans의 알 포식 등이 고려된다.
최근 소셜 네트워크 기반으로 하는 인터넷 기업의 등장은 빠른 성장세에 있으며, 다양한 소셜 미디어 서비스 출현으로 e-비즈니스에 혁신적인 변화를 일으키고 있다. 웹(web) 상에서 지인(知人)과의 인간관계를 강화시키고, 새로운 인간관계를 형성할 수 있도록 지원하는 소셜 네트워크 서비스(Social Network Service, SNS)는 소셜 미디어 영역 중 하나이다. 이러한 소셜 네트워크 서비스 시장의 급속한 성장과 이에 따른 수익창출, 미디어 분야의 새로운 성장 동력으로의 인식으로 많은 글로벌 IT기업들이 소셜 네트워크 서비스를 가장 강력한 소셜 미디어로 인식하고 있으며, 소셜 네트워크 서비스를 이용한 다양한 비즈니스 모델 개발에 힘쓰고 있다. 본 연구는 개인정보에 대한 자기노출을 다룬 중요한 요인인 프라이버시 침해의 미인식, SNS 사용목적, 개인정보의 중요성 인식을 통해 소셜 네트워크 서비스의 노출행동에 대한 영향력을 검증하고자 한다. 또한 개인의 특정 행위, 감정적 반응을 기술하기 위한 이론적 기반을 제공하고 있는 합리적 행위이론 (Theory of Reasoned Action)을 바탕으로 소셜 네트워크 서비스에서의 자기노출에 대한 영향요인이 TRA의 행위에 대한 태도(Attitude Toward Behavior)로서의 부정적 태도(Negatude), 주관적 규범(Subjective Norm), 행위의도(Behavioral intention), 그리고 노출행동의 주요 변수들을 적용한 연구모형을 제시하였다. 위 연구모형을 실증적으로 검증하기 위해 소셜 네트워크 서비스를 이용한 경험이 있는 서울 소재 Y대학의 대학생들을 대상으로 설문조사를 실시하였다. 설문조사를 통해 총 198부의 표본을 수집하였으며, 요인들 간의 관계를 분석하기 위해 경로분석을 실시하였다. 경로분석 결과, 프라이버시 침해 미인식이 부정적 태도. 주관적 규범, 행위의도, 노출행동에 미치는 영향은 모두 유의미하지 않게 나타나 가정된 경로모형에서 프라이버시 침해의 미인식의 영향력은 유의미하지 않는 것으로 나타났다. SNS 사용목적이 부정적 태도, 주관적 규범, 행위의도, 노출행동에 미치는 영향은 모두 유의미하게 나타났으며, 개인정보의 중요성 미인식은 주관적 규범, 행위의도, 노출행동에 미치는 영향력은 유의미하였으나, 부정적 태도에 미치는 영향은 유의미하지 않았다. 그리고 부정적 태도와 주관적 규범이 행위의도에 미치는 영향은 유의미하여, 부정적 태도가 낮을수록 행위의도가 높게 나타났으며, 마지막으로 행위의도가 노출행동에 미치는 영향은 유의미하지 않는 것으로 나타났다. 이를 통해 자기노출 과정을 이론적 논의를 토대로 심리적, 사회적 변인들을 통합하여 살펴보았다는 점에서 의미가 있다고 할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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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.