신문의 역할은 정부의 비판과 감시다. 공공의 문제에 해설과 논평을 하는가 하면 다양한 여론을 형성하고 전달한다. 메타데이터가 확실한 사진 기록물을 담고 있으며, 지역신문의 경우 로컬리티 확보의 중요한 도구다. 신문에 실린 광고와 신문의 편집 역시도 시대의 단면을 보여준다. 이런 신문의 기록학적 가치 때문에 도큐멘테이션 전략을 수립할 때도 신문은 늘 우선적으로 수집이 고려되는 기록물이다. 신문을 보존하고 관리하기 위한 신문 아카이브는 여러모로 중요한 의미를 지닌다. 기자들이 기사를 작성하기 위해 이용하기도 하고, 다양한 학문 분야의 연구를 위한 자료로도 활용이 된다. 신문의 교육적 활용인 NIE에도 이용되지만 신문 아카이브는 디지털 시대에 들어와 더욱 중요한 위치를 차지한다. 미디어 자산을 통합 관리하는 MAM의 핵심에 아카이브가 위치하기 때문이다. 신문 제작뿐만 아니라 신문사 경영 등 전 영역에 걸쳐 새로운 역할을 온라인 아카이브가 하게 될 거라는 전망들이 나오고 있다. 한국에서도 이미 1991년 기사통합 DB인 KINDS가 서비스를 시작했고, 네이버에서는 뉴스 라이브러리라는 온라인 신문 아카이브를 구축해 운영하고 있다. KINDS의 경우 초기에는 뜨거운 반응이 있었으나, 현재는 이용률이 저조한 상태이다. "조선일보", "중앙일보" 등 주요 신문사가 빠져 있고, 이용자 인터페이스도 불편한 점이 많기 때문이다. 하지만 공공예산이 투입되어 무료로 이용할 수 있다는 점이나, 지방지에 대한 접근성 등은 큰 장점이다. 고신문의 경우 국립중앙도서관에서 지속적으로 디지타이징을 하고 있다. 개별 신문사들의 경우도 아카이브라고 하기 민망한 수준이자만 서비스를 제공하고 있다. 미국의 경우 의회도서관에서 국립인문기금과 함께 역사적 신문을 디지타이징 하는 'CHRONICLING AMERICA' 프로젝트를 진행 중이다. 각 주의 대학과 역사협회, 공공 도서관에 기금을 줘 매년 10만 페이지의 지역신문을 디지타이징하고 있다. 영국 역시도 국립도서관이 중심이 되어 'The British NEWSPAPER Archive'라는 온라인 신문 아카이브를 구축하고 있는데, 미국과 달리 유료로 운영된다. 이곳 역시도 합동정보시스템위원회의 공공예산이 투입되었으며, 지금도 구축을 계속 이어가고 있다. 개별 신문사들은 아카이브 솔루션을 구매해 온라인 아카이브를 구축하는 경우가 많다. ProQuest Archiver, Gale Cengage-NewsVault가 대표적인 아카이브 플랫폼으로 신문 자체가 표준화되고 규격화되어 있는 만큼 이를 통한 아카이브 구축도 효율적인 방법으로 보인다. 국내의 온라인 신문 아카이브를 개선하기 위해서는 아카이브에 대한 인식의 전환과 함께 과감한 투자 등이 요구된다.
연구목적: 대부분의 재난정보 시스템은 비장애인 중심이므로 재난대처능력이 상대적으로 취약한 장애인·노인·어린이 등 안전취약계층을 고려한 재난정보 전달 체계는 부족한 것이 현실이다. 장애인과 노인의 안전취약특성을 고려하여 재난정보 전달 및 대피지원 서비스를 구축하는데 IoT 기반의 통합관제 기술을 활용하는 서비스 제공을 통해서 정보화의 사각지대를 해소하고 장애인·노인의 재난 대응을 위한 맞춤형 재난정보 서비스를 구축하여 안전취약계층의 안전성을 향상시키는데 목적이 있다. 연구방법: 본 연구의 핵심이 되는 모델은 재난경보 전파 모델과 대피지원 모델이며, 장애인과 노인의 재난 상황 발생 시 행동특성을 반영하여 개발하였다. 재난정보 전파 모델은 IoT 기술을 이용하여 수집된 재난상황을 전파하며, 대피지원 모델은 지구자기장 기반의 측위기술을 활용하여 사용자의 실내위치를 파악하고 실내 대피경로 데이터를 기반으로 한 경로안내 등 안전취약계층의 행동특성을 반영한 맞춤형 서비스 제공을 통해 안전하게 대피할 수 있도록 도움을 주게 된다. 연구결과: 시범모델 실증은 실제 사용자를 대상으로 개발된 서비스를 사용해보도록하여 사용자 입장에서 대피경로 안내의 적합성, 서비스의 만족도 등 실내위치 정확도에 대한 효율성 등 정성적인 평가를 도출하였다. 결론: 모델 실증을 위하여 모바일 앱 안전취약계층을 위한 재난정보와 대피지원 서비스를 구축하였다. 재난상황을 화재상황으로 한정하여 장애우와 관련 분야 전문가를 통해 실증하였다. 재난정보전달과 대피지원의 적절성에서 "만족" 평가를 받았으며 시범모델의 특성상 기능 만족도와 사용자 UI는 "보통"으로 평가되었다. 이를 통해 본 연구에서 제시된 재난정보 및 대피지원 서비스는 안전취약계층에게 재난대피 골드타임을 놓치지 않고 보다 신속한 재난대피를 지원하는 것으로 평가되었다.
우리나라에서는 2005년부터 전국 에어코리아(Air Korea) 측정소의 대기오염도 정보를 실시간으로 제공하고 있다. 선행연구들은 이러한 포인트 기반의 미세먼지 농도 자료에 대한 격자지도화 가능성을 보여준 바 있으나, 측정소가 밀집된 특정 도시만을 대상으로 하였다. 본 연구에서는 우리나라 전역의 PM10 일평균 격자 지도를 산출하기 위해서, 전국 333개 에어코리아 측정소 자료를 활용하여 베리오그램 최적화 기반의 정규크리깅을 수행하고, 검증지점의 공간적인 과밀(too dense) 및 과소(too sparse)를 방지하기 위하여 검증지점의 위치에 따른 선별적 임의추출을 통한 암맹평가를 실시하였다. 114,745건의 데이터로부터 365일 각각 다른 검증지점을 추출하는 암맹평가를 4회에 걸쳐 수행한 결과, MAE=5.697 ㎍/m3, CC=0.947의 정확도 통계량이 산출되어, 매우 효과적인 공간내삽이 이루어졌음을 확인할 수 있었다. 또한, PM10 고농도 사례(나쁨 및 매우 나쁨)로 분류된 1,500건 이상에 대해서도 MAE=11~12 ㎍/m3, CC=0.870~873의 정확도를 나타냈으며, 이는 본 연구의 방법론이 다양한 상황에 적용가능함을 의미한다. 2019년 365일에 대해 산출된 0.05° 해상도의 일평균 PM10 격자지도는 자연스러운 공간분포를 나타내는 것이 시각적으로도 확인되었다. 이러한 PM10 농도의 격자지도는 향후의 연구에서 익일 PM10 농도의 격자예측을 위한 입력자료로 활용될 수 있을 것이다.
기후 온난화는 흰개미에 의한 목조건축문화재 및 가옥 등에 대한 피해를 증가시키고 있다. 현재 흰개미 피해 예방을 위해 건물 주변에 군체 제거 시스템을 설치하여 탐지와 제거를 진행하는 방법이 활용되고 있다. 그러나 1~2개월 단위로 현장을 주기적으로 방문해야 흰개미 유입 여부를 확인할 수 있어 신속한 조치를 취하기 어렵다. 또한 시스템이 장기간 노출된 상태로 설치·운영되기 때문에 결실되거나 훼손되어 기능 손상이 발생하고 있으며 문화재 주변에 설치된 경우 관람 환경을 저해하기도 한다. 본 연구는 목재, 셀룰로오스, 자석, 자력센서를 사용하여 흰개미 유입 여부를 판단하는 탐지 시스템을 제작하여 실험하였다. 그리고 현장을 방문하지 않고 결과를 확인하기 위해 적은 전력으로 작동되는 LoRa Network로 데이터를 전송받았다. 목재는 말목 형태로 제작되었고, 상부에서 하부로 구멍을 내어 유입된 흰개미가 셀룰로오스 시료로 이동이 용이하도록 하였다. 셀룰로오스 시료는 자석을 셀룰로오스로 감싸 원통형으로 만들었으며 목재의 구멍 상부에 삽입하였다. 그리고 목재 말목 상부를 마개로 덮어 이물질 등이 유입되지 않도록 하였으며, 빛·빗물 등 환경적 요인을 차단하여흰개미가 셀룰로오스 시료를 가해할 수 있는 환경을 조성하였다. 셀룰로오스가 흰개미에 의해 가해되면 자석 주위에 공간이 생기고 자석이 낙하하거나 기우는 등의 움직임이 발생하였다. 마개 내에 있는 자력센서는 셀룰로오스 시료 위쪽에 고정하여 자석의 움직임에 따라 자석과 센서 사이의 간격 변화를 측정하였다. 야외 현장 실험은 목재 탐지 시스템에 셀룰로오스 시료를 11개 삽입 후, 5~17일 사이에 현장 방문 없이 자석의 움직임을 통해 흰개미 유입을 확인하였다. 향후 추가적으로 기능을 개선하여 운영한다면 현장 방문 없이 흰개미의 침입 여부를 확인할 수 있고 제품 노출로 인한 훼손과 결실을 줄이며 이에 따라 문화재에 대한 관람 환경이 개선될 것으로 기대된다.
논으로 공급되는 관개용수는 필지에서의 증발산량 및 지하침투량과 용배수로를 통한 자연적 및 인위적인 배수량으로 소비된다. 관개 회귀수량은 관개를 통해 농경지에 공급된 수량 중에서 증발산에 의해 소비되지 않고 침투 또는 배수 등을 통해 하천으로 회귀되는 수량이다. 논 관개 회귀수량은 농업용수의 건전한 물순환 관리에 중요한 역할을 하며, 유역의 용수공급계획, 하천유황의 예측, 관개용수의 사용량 결정, 하천수질관리 및 농업유역의 수문모델링 등에 중요한 인자로 작용한다. 본 연구에서는 강원도 원주시 흥업저수지를 대상으로 단일 수원공 및 농업유역 단위의 회귀율을 추정하기 위하여 2017년부터 2020년까지 모니터링 및 EPA-SWMM (Environmental Protection Agency-Storm Water Management Model) 모델링을 수행하였다. 기상자료, 저수율, 관개수로 실측 유량자료를 입력하여 평야부의 관개수로 네트워크 모델 기반 SWMM 모델링을 수행하였으며, 용배수로별 공급량과 배수량을 산정하였다. 2020년 실측 저수율, 용배수로 유량 모니터링 데이터를 활용하여 SWMM 모델의 적용성을 검증하였으며, 평야부 수혜면적의 용배수로 네트워크를 구성하여 저수지로부터 공급된 관개량 중 배수로를 통해 하천으로 유입되는 신속회귀수량 및 회귀율을 추정하였다. 흥업저수지의 회귀수량 산정 결과 2017년부터 2020년까지의 연평균 신속회귀수량 및 회귀율은 각각 2,407,000 m3, 53.1%로 추정되었으며, 대상 저수지의 시점부 및 취입보 공급량, 수로부 배수량, 회귀수량 산정 결과를 활용하여 소규모 단일유역인 농촌유역의 물순환 특성 분석을 수행하였다.
문제해결을 위해 지식을 활용하는 사용자는 내용 면에서 관련된 또 다른 지식, 즉 연관지식에 대한 교차적이고 순차적인 탐색을 진행한다. 지식지도는 관리하는 지식의 현황을 보여주는 도식이자 지식저장소의 분류체계로서, 지식 간 연관성에 기반한 사용자의 지식 탐색을 지원하는 도구이다. 따라서 지식지도는 지식 간 연관성에 의한 네트워크 형식으로 표현되며, 이를 정의 및 추론하는 데에 최적화된 기술을 접목하여 구현되어야 한다. 이를 위해 본 연구는 관리하는 개체와 개체 간 관계를 표현 및 추론하는 데에 최적화된 기능성을 발휘하는 것으로 알려진 그래프DB를 이용하여 지식그래프 기반 지식지도를 개발하는 방법론을 제시한다. 제시된 방법론의 유효성을 확인하기 위하여, 선행 연구의 온톨로지 기반 지식지도 구축 사례 데이터를 그래프DB에 적용하여 지식그래프 기반 지식지도를 구현하고, 구현된 지식 네트워크의 유효성과 Class 자동 구성 능력을 선행 연구의 결과와 비교하는 성능 테스트를 진행한다. 성능 테스트 결과, 본 연구의 지식그래프 기반 지식지도는 선행 연구의 온톨로지 기반 지식지도와 동일한 수준의 성능을 나타냈으며, 지식 및 지식 간 관계 정의 및 추론을 더욱 효율적으로 진행할 수 있음을 확인하였다. 본 연구의 결과는 연관지식에 대한 사용자의 인지과정을 반영한 지식 탐색 기능의 구현에 활용될 수 있으며, 추론에 의한 새로운 연관지식의 발견을 통해 자율적으로 확장되는 지능적 지식베이스의 개발에 응용될 수 있다.
연구목적: 바이오디젤의 위험성을 ASTM 시험규격에 의해 특정한 온도에서 열잔분측정과 발화점 및 폭발한계 측정을 통해 측정 평가함으로써 화학화재의 원인물질의 위험성을 확인하고, 보편적인 평가방법 도출 그리고 그에 따른 물질의 위험성 관련 데이터를 확보함으로써 화재원인 감식과 감정에 활용할 수 있을 것이고, 다른 화학물질에 위험성평가에 적용할 수 있을 것이다. 연구방법: 바이오디젤의 위험성을 측정하기 위해서 특정한 온도에서 얼마나 많은 가연성 액체를 발생하는가를 측정하는 가열잔분 측정법을 사용해서 측정해 보았다. 가열은 KS M 5000 : 2009 시험방법 4111을 적용해서 실험을 해보았다. 또한 발화점 측정은 ASTM E659-782005서 규정하는 방법으로, 에너지 공급방식은 정온법을 이용하여 측정하였다. 아울러 폭발한계 측정은 ASTM E 681-04 「Standard test method for concentration limits of flammability of chemicals(Vapors and gases)」 시험규격에 의해 실험을 진행하였다. 연구결과: 가열잔분법으로 가연성액체량의 확인결과 105±2℃에서 3시간 방치했을 때의 일반디젤의 가열잔분은 약 30%정도(휘발분 70%), 바이오디젤의 경우 약 4%정도로 측정되었다. 또한 가열온도 150±2℃, 3시간과 200±2℃ 1시간의 가열잔분의 값은 유사한 결과를 얻었고, 200℃이상에서는 흰색연기를 발생시켰다. 아울러 일반디젤, 20%의 바이오디젤 함유된 일반디젤, 그리고 100% 바이오디젤의 폭발(연소)한계를 실험적으로 확인해 본 결과 유사한 값을 얻었다. 따라서 인화위험성이 폭발위험성에 영향을 크게 미치지 못하는 경향을 확인하였다. 결론: 본 연구에서의 결과는 기존의 위험물안전관리법에서의 위험물 판정 기준에 대한 세부 내용의 실효성 및 신뢰성 그리고 재현성 확보를 목적으로 인화성 혼합물에 대한 실험적 연구를 통해서 혼합물에 대한 위험성 판단 기준을 제시하였고, 향후 소방현장에서 단속되는 인화성 액체 대한 판정 기준에 대한 참고적인 자료를 제공할 수 있을 것이다. 또한 본 연구로 시험방법별 실험에 대한 노하우를 축적한다면 위험물의 위험성 평가 연구에 있어 기초 자료이자 위험물 판정 관한 연구의 기반으로 활용될 수 있기를 기대한다.
본 논문에서는 멜라닌과 헤모글로빈 등의 피부 색상을 구성하는 주요한 요소들을 카메라의 RGB 신호로부터 직접 계산하는 방법을 제안한다. 피부 색상의 주요한 요소들은 통상적으로 특정한 장비를 이용하여 분광 반사도를 측정하고, 측정된 빛의 일부 파장에서의 값들을 중심으로 재구성하는 방법을 사용한다. 이와 같은 방법으로 산출된 값들은 멜라닌 지수, 홍반 지수와 같은 것들이 있으며, 분광반사도 측정 장치나 다중스펙트럼 카메라 등의 특수한 장비를 필요로 한다. 일반적인 디지털 카메라로부터 이와 같은 성분요소들에 대한 직접적인 계산방법은 찾아보기 어려우며, 독립성분 분석(Independent Component Analysis)을 이용하여 멜라닌과 헤모글로빈의 농도를 간접적으로 계산하는 방법은 제안되어 있다. 이 방법은 일정한 RGB 영상의 영역을 대상으로 하여, 주성분 분석(Principal Component Analysis)과 유사한 방식으로 멜라닌과 헤모글로빈의 특성벡터를 추출하고, 농도를 계산할 수 있다. 이 방법의 단점은 일정한 영역의 화소 그룹을 입력으로 이용하기 때문에 화소단위의 직접적인 계산이 어렵고, 추출된 특성벡터는 최적화 방식으로 구현하기 때문에 실행할 때마다 다른 값으로 계산되는 경향이 있다. 최종적인 계산은 특성벡터 자체를 활용하지 않고, RGB 좌표계로 다시 변환하여 멜라닌과 헤모글로빈의 성분을 나타내는 영상 형태로 결정된다. 이 방법의 단점을 개선하기 위하여 제안하는 방법은 특성벡터를 활용하여 RGB 좌표계가 아닌 특징 공간에서 멜라닌과 헤모글로빈의 성분 값을 계산하는 것과, 일반적인 디지털 카메라를 이용하여 피부색에 해당하는 분광 반사도를 계산하는 방법, 분광 반사도를 이용하여 멜라닌과 옥시헤모글로빈, 디옥시헤모글로빈, 카로티노이드 등의 피부색소를 구성하는 세부 성분들의 계산방법 등이다. 제안한 방법은 분광 반사도 측정 장치나 다중 스펙트럼 카메라 등의 특수한 장비를 필요로 하지 않으며, 기존 방법과는 달리 화소단위의 직접적인 계산이 가능하고, 반복 실행에도 동일한 특성을 얻을 수 있다. 제안한 방법은 기존에 비하여 성능의 안정성을 나타내는 표준편차가 15% 수준으로 낮게 나타나 6배 정도의 안정적인 성능을 가진 것으로 추정된다.
구름은 대기 중에 떠 있는 작은 물방울이나 얼음 알갱이들 또는 혼합물 등으로 구성되며 지구 표면의 약 2/3를 덮고 있다. 위성영상내에서의 구름은 일부 다른 지상 물체 또는 지표면과 유사한 반사도 특성으로 인해 구름과 구름이 아닌 영역을 분리하는 구름탐지는 매우 어려운 작업이다. 특히 뚜렷한 특징을 가지는 두꺼운 구름과 달리 얇은 반투명 구름은 위성영상내에서 구름과 배경의 대비가 약하고 지표면과 혼합되어져 나타나기 때문에 대부분 구름탐지에서 쉽게 놓쳐지고 많은 어려움을 주는 대상으로 작용한다. 이러한 구름탐지의 반투명 구름의 한계점을 극복하기 위해, 본 연구에서는 머신러닝 기법(Random Forest [RF], Convolutional Neural Networks [CNN])을 활용하여 반투명 구름을 중점으로 한 구름탐지 연구를 수행하였다. Reference자료로는 MOderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS)에서 제공하는 MOD35자료에서 Cloud Mask와 Cirrus Mask를 활용하였으며 반투명 구름 픽셀을 고려한 모델 훈련을 위해 훈련 데이터의 픽셀 비율을 구름, 반투명 구름, 청천이 약 1:1:1이 되도록 구성하였다. 연구의 정성적 비교 결과, RF와 CNN 모두 반투명 구름을 포함한 다양한 형태의 구름 등을 잘 탐지하였고, RF 모델 결과와 CNN 모델 결과를 혼합한 RF+CNN경우에는 개별 모델의 한계점을 개선시키며 구름탐지가 잘 수행되어진 것을 확인하였다. 연구의 정량적 결과 RF의 전체 정확도(OA) 값은 92%, CNN은 94.11%를 보였고, RF+CNN은 94.29%의 정확도를 보였다.
적설에 의한 피해는 자주 발생하지 않지만 발생하면 광범위한 지역에 피해를 준다. 적설에 의한 피해를 예방하기 위해서는 지역별로 피해를 유발하는 적설심을 미리 파악해 둘 필요가 있다. 하지만 관측하고 있는 적설심은 특정 관측지점으로 한정되어 피해를 유발하는 지역별 피해유발적설심을 파악하는데 어려움이 있다. 이를 극복하기 위한 일반적인 방법은 관측지점의 적설을 보간하여 공간적으로 확대하는 것이다. 하지만 이것은 매우 적은 자료를 가지고 고도 등 지형적인 특성이 다른 넓은 영역을 통계적으로 추론해야 하는 한계로 인해 지역에 대한 피해유발 피해유발적설심의 구명에 더 혼란을 주기도 한다. 이를 보완하기 위해서는 넓은 영역을 관측하는 위성영상을 활용할 수 있으며, 그 중에서도 합성개구레이더(Synthetic Aperture Radar; SAR)를 이용한 위상차분 간섭기법(DInSAR)을 활용할 수 있다. 위상간섭영상은 두 개의 다른 시기에 측정된 합성개구레이더 영상의 위상간섭을 이용한 것으로 일반적으로 미세한 지형의 변화를 추적할 때 사용되기도 한다. 본 연구에서는 유럽우주국(ESA)에서 운영하는 Sentinel-1B 위성의 dual polarimetric IW 모드 C-band SAR 데이터를 사용하여 DInSAR 분석을 수행하여 적설심의 공간분포를 추정하였다. 또한 정지궤도복합위성 천리안 2호(GK-2A)의 L2 적설심 추정 자료를 이용하여 비교하였다. 적용 결과, 적설예측의 정확도는 격자별로 계산할 경우, DInSAR 는 약 0.92%, GK-2A 는 약 0.71% 를 나타내 DInSAR의 적용성이 높게 나타났다. 즉, DInSAR 방법을 이용하여 계산된 적설심과 기상관측소에서 관측된 적설심을 공간보간하여 비교한 결과, 적설의 분석 결과 적설심을 과대추정하는 경우가 발생하기는 했으나, 적설심의 공간분포를 추정하는데 충분한 정보를 제공했으며, 이러한 방법으로 파악된 적설심의 공간분포는 실제 피해발생지역의 적설심을 보다 정확하게 추정하는데 기여할 수 있으며, 이것은 지역별 피해유발적설심을 파악하는데 도움이 될 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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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.