본고는 한국의 화력발전소의 생산성 변화율 자체와 그 변화행태와 발전유형별 분포, 그리고 생산성 변화의 구성요소 등을 $CO_2$ 배출량을 감안하여 분석하며, 그러한 분석목적을 달성하는 데 매우 유용한 Luenberger지수를 비모수적 기법을 이용해 도출하는 방식으로 연구를 진행한다. 분석결과 $CO_2$ 배출량을 감안하지 않을 때에는 생산성 변화율이 상당한 정도 왜곡된 형태로 나타날 수 있음이 확인되었다. 특히 발전소의 경우 가동률 차이가 생산성 지표에 큰 영향을 미치게 되는데, $CO_2$ 배출량을 감안하지 않으면 주로 가동률 차이에 의한 생산량 변화가 생산성 변화율에 영향을 미치게 되고, 그 결과 생산성 변화율 계측치가 비상식적으로 높거나 낮게 되는 현상이 발견되었다. 아울러 분석기간 동안 $CO_2$의 배출량이 늘어났기 때문에 이를 반영하지 않고 생산성 증가율을 계측하면 생산성 증가율을 과대평가하게 됨도 밝혀졌다. $CO_2$를 모형에 포함하느냐의 여부는 또한 발전소 유형별로 생산성 증가율이 어떻게 다른지, 그리고 생산성 변화가 발생한 주요인은 무엇인지를 설명함에 있어서도 상당한 차이를 초래하였기 때문에 이들 내용을 확인하기 위해서도 적절한 방식으로 $CO_2$ 배출량을 반영해 주는 것이 중요하다.
본 연구의 기본개념은 개별 차량이 대기차량 검지기를 통과할 때 "점유시간이 길다면 곧 차량은 정체하고 있다."라는 아주 기본적인 명제에서 출발하고 있다. 즉 차량의 속도를 고려하지 않고, 점유시간과 정체도는 비례한다는 개념으로부터 차량의 점유시간에서 정체도의 개념을 바로 유추하는 것이다. 본 연구에서 수행한 결과만을 놓고 본다면, 본 연구에서 제안하는 방식인 지점속도 대신 주기단위 점유율을 사용하는것이 모형이 정확도와 대기길이 추정의 신뢰도 측면에서 공히 우월한 결과를 얻었다. 이외 운영자 측면에서의 이점으로는 긴존 방식에서 요구되는 모수 s1, s2, Thdoc 값을 현장에 맞게 최적화 할 필요 없이 점유율을 곧 바로 정체도로 사용할 수 있다는 장점도 매력적일 수 있다. 점유율 방식을 사용할 경우 물론 현장 상황에 따라 조정되어야 할 변수들이 있겠지만, 기정값으로는 기존 임계정체도에서 사용하는 값인 0.7 대신에 0.20 - 0.30 정도가 적당한 것으로 분석되었다. 단, 제안 모형의 한계로는 본 모형은 누적 점유시간을 계측 주기시간 동안의 점유율을 사용하기 때문에 만일 대기차량이 형성되어 있는 동안 차량이 검지기를 점유하지 않을 때는 상당한 오차를 가지게 된다는 문제가 있다. 따라서 제안방식의 모형의 추정 신뢰도를 제고하기 위해서는 현재 상류부 대기길이용 검지기인 1.8m X 1.8m 크기의 검지기를 차량흐름 방향으로 크게 하거나 아니면 아예 검지기를 쌍으로 설치하는 것이 필요하다고 하겠다. 또한 COSMOS 시스템에서의 신뢰도 높은 대기길이 추정 기능은 과포화시 효율적인 신호제어에 필수적으로 요구되는 기능으로 향후 이와 관련된 후속연구가 활발히 진행되기를 바란다.그리고 매트릭스는 $256\times512$ 였다. MRI촬영자료에서 관절연골부위를 픽셀단위로 비교분석 하였다. 배양이 끝난 관절연골은 hematoxylin & eosin, toluidine blue, alcian blue, trichrome 염색 등을 시행하여 관찰하였다. 결과 : Dimethylmethylene blue를 이용한 GAG의 정량분석결과 배양시간증가에 따라 GAG의 농도가 비례적으로 증가하였다. $Gd(DTPA)^{2-}$ 첨가된 trypsin배양에서 관절연골의 T1 강조 영상에서의 신호강도는 trypsin 배양에 비하여 평균 $42.0\%$ 증가하였고 4시간과 5시간배양에서는 trypsin에서만 배양한 관절연골에 비하여 신호강도가 더욱 뚜렷하게 증가되었다 (p<0.05). 관절연골의 T1, T2, rho 이완시간은 배양시간에 따라 유의성 있는 차이가 관찰되지 않았으나 $Gd(DTPA)^{2-}$ 첨가된 trypsin배양에서 T1이완시간의 증가가 관절연골의 표층부와 이행부에서 측정되었다. 조직검사결과 trypsin 배양의 관절연골에서 toluidine blue와 alcian blue염색에서 결손이 관찰되었다. 결론 : Trypsin 배양시간에 따라 관절연골의 GAG결손을 정량적으로 확인할 수 있었고 픽셀크기 $97.9\times195\;{\mu}m$인 MRI로 $Gd(DTPA)^{2-}$-조영증강 및 이완시간을 측정할 수 있었다. 배양시간에 따른 GAG결손은 T1, T2, rho 이완시간보다 $Gd(DTPA)^{2-}$-조영증강에서
개에서 이물, 신생물, 유문동비후, 위수술, 전해질불균형, 위확장성 염전 등에 의한 비정상적인 위 배출시간은 임상에서 소화기 질환으로 중요하다. 그러므로 위장관 운동이상에 대한 정확한 진단을 위하여 정상적인 위장관 운동시간에 대한 자료가 필요하다. 이 연구의 목적은 개에서 기존의 BIPS를 이용하는 검사 방식이 아닌 국내에서 개발한 방사선 비투과성 Kolomark를 이용한 위배출시간 검사에 대한 임상적 유용성에 대한 기초자료를 제공하기 위한 것이다. Beagle 9마리가 이번 실험에 사용되었으며 평균 체중 평균 10.3kg이며 평균 2.5살이었다. 검사를 위해 12시간 금식을 시행하였으며 화학적 보정은 하지 않은 채 검사 직전 하루 사료급여량의 25%용량에 Kolomark 1개의 capsule과 함께 급여하였고 2, 4, 8, 12시간 때 Ventrodorsal, Right lateral자세로 촬영하였다. 관심판독부분은 분문에서 위유문부까지의 위장 전체를 관찰하였으며 분석방법으로는 각 시간대별로 위장 내에 남아있는 Kolomark를 카운트하여 비모수검정인 Friedman 검정방법을 이용하여 P값이 0.05 미만인 경우를 유의한 것으로 판정하였다. 구강으로 Kolomark를 섭식 후 위에서 소장으로 완전히 Kolomark가 빠져나가는데 걸리는 평균시간은 7.55시간이었다. 이번 연구에서 성숙한 개에서 음식물 투여 후에 나타나는 위장관 통과시간을 Kolomark를 이용하여 정상적인 위장관 운동시간에 대한 기초자료가 되리라 판단된다.
"삼국유사(三國遺事)"는 고대(古代)의 의례(儀禮)를 살펴볼 수 있는 귀중한 자료로 민속학적으로 그 가치가 높이 평가된다. 그러므로 필자는 여기에 주목하고, "삼국유사"에 나타난 의례(儀禮), 특히 관(冠) 혼(婚) 상(喪) 제례(祭禮)에 대하여 살펴보았다. "삼국유사"에 나타난 관례는 왕이나 귀족계층들의 자제들이 행했으며, 그 연령도 13세, 15세, 18세로 추정되는데 확실하지 않다. 고대에는 우리 나름대로의 관례를 행했던 것으로 보인다. "삼국유사"에 나타난 혼례, 그 중에서 수로왕과 허황옥의 혼례 절차에 대한 기록은 고려 이전의 왕실의례의 일면을 엿볼 수 있을 뿐 아니라 최초의 왕실 혼례 절차라는 점에서 그 의미가 크다. 그리고 유화와 해모수의 사통 내용을 통해 당시의 혼인이 중매를 통해 이루어졌음을 엿볼 수 있을 뿐 아니라, 고려 초에 근친혼을 했다는 기록은 자료적으로도 가치가 있다. "삼국유사"에 나타난 상례 가운데 혁거세왕의 상례에 대한 기록은 최초의 상례(특히 왕실 상례) 기록으로 볼 수 있다. 그리고 수로왕의 장례 내용을 통해 제후에 준하는 봉분을 사용했다는 점과, 탈해왕의 장사 기록을 통해 세골장 풍속과 소상을 만들었다는 것 등은 주목할 필요가 있다. 특히 고대의 상례를 어느 정도 파악할 수 있는바, 자료적 가치가 높다. "삼국유사"에 나타난 제례, 특히 수로왕의 제사에 대한 구체적인 기록, 예컨대 제사방식과 절차, 제전(祭田), 제수(祭需), 사당(祠堂), 진영(眞影) 등에 대한 기사들, 그리고 고대의 국가 제의의 일면을 파악할 수 있다는 점에서 자료적 가치가 크다고 하겠다. "삼국유사"는 신화, 설화적인 요소와 후대의 문식이 가미되었지만, 그럼에도 불구하고 우리 고대의 관례, 혼례, 상례, 제례를 살펴볼 수 있는 매우 귀중한 자료라는 점에서 민속학적으로나 예학사적으로 그 가치가 매우 크다.
인터넷상에서의 다자간 회의는 수천명의 참가하는 대규모의 회의가 될 수 있으므로 다자간 회의 시스템에서는 확장성이 중요하다. 현재의 인터넷상에서의 다자간 회의 시스템은 대부분 RTP/RTCP를 이용하는데. RTCP를 이용한 피드백 정보 전송의 빈도 수와 전송 시간의 동기화 현상이 다자간 회의 시스템의 확장성에 큰 영향을 준다. 즉, 세션 참가자 수가 증가함에 따라 네트워크에 전송되는 RTCP 패킷의 숫자가 기하급수적으로 증가하게 된다. 피드백 정보의 전송 빈도 수 감소와 동기화 현상을 방지하기 위해 도입한 무작위 지연기법은 너무 단순하여 수많은 참가자들이 동시에 피드백 정보를 교환할 때에 피드백 정보 전송시간의 동기화 현상을 피하지 못해 네트워크에 혼잡 상태를 유발할 수 있다. 이러한 혼잡을 예방하기 위한 기존의 RTP/RTCP 확장 기법의 피드백 정보 전송지연은 송신자가 수신자의네트워크 상태에 따라 효율적으로 전송을 제어할 수 없게 한다. 본 논문에서는 RTP/RTCP 확장성을 증가시키는 기존의 기법들의 성능을 평가하고, 확장성 증가와 동시에 성능이 향상된 RTP/RTCP 확장 기법을 제안한다. 본 논문에서는 확장성 증가와 피드백 지연 정도를 줄이기 위해 빠른 제고 기법을 제안한다. 빠른 재고 기법은 두가지 세부 기법으로 나누어지는데, 첫째는 네트워크의 상태의 변화에 따라 RTCP피드백 정보의 전송지연 정도를 조절하는 것이고, 둘째는 무작위 지연을 선택적으로 조정하려 피드백 정보를 오랜 기간 동안에 보내지 못한 참가자에게 우선권을 주는 것이다. 본 논문에서는 시뮬레이션을 통해 제안된 확장성 기법을 이용할 때에 기존 방식에 비해 거의 비슷한 확장성을 보이면서도 초기 RTCP패킷 전송지연이 50%정도 감소함을 보여준다.구현되고 있다.팔일 전송 기법을 각각 제시하고 실험을 통해 이들의 특성을 비교분석하였다.미에서 uronic acid 함량이 두 배 이상으로 나타났다. 흑미의 uronic acid 함량이 가장 많이 용출된 분획은 sodium hydroxide 부분으로서 hemicellulose구조가 polyuronic acid의 형태인 것으로 사료된다. 추출획분의 구성단당은 여러 곡물연구의 보고와 유사하게 glucose, arabinose, xylose 함량이 대체로 높게 나타났다. 점미가 수가용성분에서 goucose대비 용출함량이 고르게 나타나는 경향을 보였고 흑미는 알칼리가용분에서 glucose가 상당량(0.68%) 포함되고 있음을 보여주었고 arabinose(0.68%), xylose(0.05%)도 다른 종류에 비해서 다량 함유한 것으로 나타났다. 흑미는 총식이섬유 함량이 높고 pectic substances, hemicellulose, uronic acid 함량이 높아서 콜레스테롤 저하 등의 효과가 기대되며 고섬유식품으로서 조리 특성 연구가 필요한 것으로 사료된다.리하였다. 얻어진 소견(所見)은 다음과 같았다. 1. 모년령(母年齡), 임신회수(姙娠回數), 임신기간(姙娠其間), 출산시체중등(出産時體重等)의 제요인(諸要因)은 주산기사망(周産基死亡)에 대(對)하여 통계적(統計的)으로 유의(有意)한 영향을 미치고 있어 $25{\sim}29$세(歲)의 연령군에서, 2번째 임신과 2번째의 출산에서 그리고 만삭의 임신 기간에, 출산시체중(出産時體重) $3.50{\sim}3.99kg$사이의 아이에서 그 주산기사망률(周産基死亡率)이 각각 가장 낮았다. 2. 사산(死産)과 초생아사망(初生兒死亡)을 구분(區分)하여 고려해
농업부문의 에너지 관련 정책의 합리적인 수립을 위해서 농업부문의 에너지 수급을 예측하고, 농가 에너지 소비현황을 파악해야 한다. 특히 에너지원별 및 작물별 소비량을 파악하는 것이 중요하다. 또한 최근 기후 온난화에 대응하여 세계는 온실가스를 의무적으로 감축하고자 하며, 우리나라도 2020년 까지 온실가스 배출 전망치의 30%를 감축하기로 하고, 관련법을 제정하였다. 국가 온실가스 감축목표 달성을 위해 농림어업부문은 5.2%의 감축목표를 설정하였다. 농업부문 온실가스 배출은 에너지 소비와 관련되어 있어 감축목표 이행을 위한 합리적인 정책 수립을 위해서 작물별 및 에너지원별 온실가스 배출량 수준을 파악하는 것이 필요하다. 이 연구는 농업부문 탄소배출량 및 에너지 소비량 수준을 파악하기 위해 기반이 되는 표본설계에 중점을 두고, 조사 및 추정 오차를 줄이고, 신뢰도를 높일 수 있는 설계 방안을 제안하고 있다. 농업부문 에너지 소비실태 조사를 위한 모집단을 농업총조사 자료를 기준으로 설정하였고, 왜도(Skewness)가 높은 품목과 전국적으로 재배가 분산된 품목들에 대해서는 주산지를 대상으로 표본 추출틀을 설정하는 등 통계적으로 유의한 범위에서 규모를 절사하였다. 표본의 수는 품목별 각 층의 경계를 결정한 이후 95% 신뢰수준을 활용하여 네이만 할당방식에 의해 설정되었다. 또한 이 연구는 품목별로 추출된 표본을 이용하여 도출된 추정결과와 모수를 비교 검정하고, 오차를 관리하는 방법을 제안하고 있다.
홍수피해를 최소화하기 위한 수공구조물의 적정 규모 결정을 위해 사용되는 홍수빈도분석에는 통계적 분석절차에 따른 불확실성이 포함된다. 따라서 불확실성이 포함된 범주 내에서 가장 적절한 설계홍수량(design flood)을 결정하는 과정은 수공구조물의 최종단계에서 중요하게 다루어져야 하는 부분이나 이를 제시한 연구는 많지 않다. 비용-편익 분석기법을 홍수빈도분석 절차에 도입하여 구성되는 총 기대비용함수(total expected cost function)는 설계홍수량 중 최적설계홍수량(optimal design flood)을 결정하기 위한 새로운 접근방식이다. 이 절차는 UNCODE (UNcertainty COmpliant DEsign)로 명명되어 사용된 바 있으나, 국내에서는 아직 적용 결과가 소개되지 않고 있다. 따라서 본 연구에서는 UNCODE의 수학적 구성 절차를 소개함과 함께 북한강수계에 위치한 수력발전댐(화천댐, 춘천댐, 의암댐, 청평댐)의 연최대유입량을 사용하여 최적설계홍수량을 산정하고 이 결과를 기존 홍수빈도분석 결과와 비교하였다. 불확실성이 고려된 총 기대비용함수로부터 확률분포함수들(Gumbel 및 GEV)의 모수를 추출하는 과정에서 Metropolis-Hastings 알고리즘을 사용하여 불확실성의 범위를 추정하였으며, 비용-편익 분석기법에 사용되는 비용 및 피해함수는 수학적 구성의 편의성을 위하여 1차 선형함수로 가정되었다. 4개의 발전용댐, 2개의 확률분포 및 2개의 재현기간에 대하여 최적설계홍수량의 중앙값이 기존 홍수빈도분석 절차에 의해 산정된 설계홍수량보다 일정 정도 큰 값으로 산정됨을 알 수 있었다. 향후에는 본 연구에서 적용된 절차를 간단한 수식형태로 함수화하여 발전용댐 운영의 실무업무나 하천기본계획의 수립 등에 있어 비용-편익분석 기법의 적용성을 높이기 위한 연구가 필요할 것으로 판단된다.
남한 벼 품종의 북한서부평야지 재배적응성 예측을 위하여 496개 단위 재배구역 각각에 대하여 30년간의 생육모의를 실시하였다. 5km $\times$ 5km로 구획된 1,044개 재배구역중 벼논 재배구역은 위성영상자료를 분석하여 추출하였다. 일최고ㆍ최저기온, 강우량, 강우일수, 일사량은 1981년부터 2000년 동안 남북한의 기상관측소의 측정간을 이용하여 1 km$\times$ 1 km 해상도로 작성하였고, 최소재배단위(CZU)의 벼논 픽셀에 해당하는 기후값만을 발췌하여 그들의 평균값을 각 CZU의 대표값으로 하였으며, 각 재배구역별 월평균값으로부터 30년간의 일기상 자료를 무작위로 생성하였다. 11개 주요 남한 벼품종에 해당하는 CERES-rice 모형에 필요한 생장 및 발육관련모수는 농업관련 국가기관에서 장기간동안 수행하여 축적된 조사자료로부터 추정하였다. 남한 주요 품종의 유전적 특성을 갖도록 모수가 조정된 생육모형 CERES-rice를 북한 서부평야지 496개 벼 재배단위별 무작위로 생성된 30년간의 일기상 자료를 이용하여 이앙기(적식, 만식), 관개(천수답, 수리안전답), 작부방식(일모작, 이모작) 등 3요인을 2수준으로 두어 품종별 총 8개씩의 처리로 년도별 기상변이에 따른 생육 및 수량 등을 모의하였다. 각 품종에 대하여 같은 모형을 남한의 3개 작물시험장 실제 기상자료에 근거한 생육모의를 수행함으로써 북한지방 모의결과의 상대평가를 위한 기준자료로 삼았다. 생육모의를 통한 분석결과 남한의 중생종 벼 품종들 가운데 수원에서의 출수기가 8월 15일 이전인 것들이 북한서부평야지에서 적응성이 높을 것으로 판단된다. 이 결과는 앞으로 있을 남ㆍ북한 농업기술교류시 남한 벼 품종의 북한 곡창지대인 서부평야지 적응성 판단의 중요한 기초자료가 될 것이다.
p-값은 관측 표본과 관측 결과보다 심하게 대안가설의 방향으로 영가설을 이탈하는 표본들이 영가설 하에서 갖는 확률이다. p-값이 일정 ${\alpha}$(= 0:05)보다 작게 나타나면 연구자는 대안가설이 지지된 것으로 본다. 그런 경우라고 하더라도 그의 가설이 향후 연구에서 번복될 수 있는데 그 이유는 p-값이 표본에 따라 변동하는 통계량이기 때문이다. Boos와 Stefanski (2011)는 붓스트랩 방법으로 p-값의 예측분포를 구할 수 있음을 보였다. 그들은 그 분포의 상위 10-20% 분위수가 ${\alpha}$보다 작은가를 확인할 필요가 있음을 강조한다. 만약 그렇지 않은 경우에는 "지지"된 가설의 재현성이 문제될 수 있기 때문이다. 가설검정에서 일정 수준의 재현율을 확보하기 위해서는 표본의 증대가 요구된다. 이 연구는 k배 확대 붓스트랩 표본추출(boosted bootstrap sampling)로써 필요한 표본크기를 계산할 수 있음을 두 표본의 비교와 다중선형회귀의 수치 예에서 보인다. k 값을 정하기 위해서는 몇 차례 시행착오를 해야 하지만 계산적 부담은 크지 않다. 95% 신뢰구간은 독립적인 표본들로부터 같은 방식으로 산출되는 구간이 미지의 모수를 포함할 확률이 95%가 되도록 설정된다. 이 연구는 한 관측표본으로부터 얻어진 95% 신뢰구간 내 개별 점이 미래 연구의 신뢰구간에도 포함될 것인지 그 재현성을 붓스트랩 재표본들에서 평가한다. 이 연구는 개별 점에서 산출한 신뢰구간 재현율을 그래프로 보인다.
머신러닝(ML, Machine Learning)기반 응용에서의 인식성능은 적용된 모델의 종류와 크기, 학습환경 및 학습에 사용되는 데이터 등 다양한 요인에 따라 결정된다. 특히 학습에 사용되는 데이터가 충분치 않을 경우 인식성능이 저하되거나 과적합(Overfitting)등의 문제가 발생하기도 한다. 이미지 인식을 주요 대상으로 하는 기존 연구들은 학습을 위한 데이터셋이 풍부하고 검증된 데이터셋을 사용하여 학습 및 인식성능을 평가할 수 있다. 하지만 사용된 센서, 인식의 대상, 인식 상황이 다른 특정 응용들의 경우 데이터셋을 직접 구축해야 한다. 이런 경우, ML모델의 성능은 데이터의 양과 품질에 따라 달라진다. 본 논문에서는 이용 가능한 학습용 데이터가 충분치 않은 움직임 인식응용에 효율적으로 사용될 수 있는 비모수 추정 방식의 일종인 커널 밀도 추정 알고리즘을 사용하여 학습용 데이터를 증폭한 후, 사용된 커널의 종류에 따라, 원본 데이터의 수 및 증폭 비율에 따라 증폭된 데이터가 원본 데이터의 특징을 잘 반영하는지 인식 정확도 변화를 토대로 비교 분석한다. 실험결과, 본 연구에서 사용한 움직임 인식응용에서는 좁은 대역폭을 가진 Tophat 커널로 증폭된 데이터셋에서 최대 14.31%의 인식 정확도 향상을 확인하였다.
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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.