현재 사이버 공격이 더욱 지능화됨에 따라 기존의 침입 탐지 시스템(Intrusion Detection System)은 저장된 패턴에서 벗어난 지능형 공격을 탐지하기 어렵다. 이를 해결하려는 방법으로, 데이터 학습을 통해 지능형 공격의 패턴을 분석하는 딥러닝(Deep Learning) 기반의 침입 탐지 시스템 모델이 등장했다. 침입 탐지 시스템은 설치 위치에 따라 호스트 기반과 네트워크 기반으로 구분된다. 호스트 기반 침입 탐지 시스템은 네트워크 기반 침입 탐지 시스템과 달리 시스템 내부와 외부를 전체적으로 관찰해야 하는 단점이 있다. 하지만 네트워크 기반 침입 탐지 시스템에서 탐지할 수 없는 침입을 탐지할 수 있는 장점이 있다. 따라서, 본 연구에서는 호스트 기반의 침입 탐지 시스템에 관한 연구를 수행했다. 호스트 기반의 침입 탐지 시스템 모델의 성능을 평가하고 개선하기 위해서 2018년에 공개된 호스트 기반 LID-DS(Leipzig Intrusion Detection-Data Set)를 사용했다. 해당 데이터 세트를 통한 모델의 성능 평가에 있어서 각 데이터에 대한 유사성을 확인하여 정상 데이터인지 비정상 데이터인지 식별하기 위해 1차원 벡터 데이터를 3차원 이미지 데이터로 변환하여 재구성했다. 또한, 딥러닝 모델은 새로운 사이버 공격 방법이 발견될 때마다 학습을 다시 해야 한다는 단점이 있다. 즉, 데이터의 양이 많을수록 학습하는 시간이 오래 걸리기 때문에 효율적이지 못하다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 적은 양의 데이터를 학습하여 우수한 성능을 보이는 Few-Shot Learning 기법을 사용하기 위해 Siamese-CNN(Siamese Convolutional Neural Network)을 제안한다. Siamese-CNN은 이미지로 변환한 각 사이버 공격의 샘플에 대한 유사성 점수에 의해 같은 유형의 공격인지 아닌지 판단한다. 정확성은 Few-Shot Learning 기법을 사용하여 정확성을 계산했으며, Siamese-CNN의 성능을 확인하기 위해 Vanilla-CNN(Vanilla Convolutional Neural Network)과 Siamese-CNN의 성능을 비교했다. Accuracy, Precision, Recall 및 F1-Score 지표를 측정한 결과, Vanilla-CNN 모델보다 본 연구에서 제안한 Siamese-CNN 모델의 Recall이 약 6% 증가한 것을 확인했다.
본 연구의 목적은 금강의 중류에 위치한 갑천과 미호천의 직접적 영향을 받는 대청댐과 세종보 구간에 대해 3차원 수리-수질 해석 모델인 EFDC를 구축하고 모델을 보정한 후, 대청댐의 유량조절과 갑천 및 미호천의 부하량 삭감 시나리오에 따른 세종보 구간의 영양상태와 수질개선 효과를 평가하는데 있다. EFDC 모델은 2012년 9월부터 2013년 4월까지 측정된 수위, 수온 및 수질 변수를 사용하여 보정하였으며, 모델은 실측 수위의 변화와 수온 및 수질의 공간적, 시간적 변화를 재현했다. 연구결과, 연구대상 하천구간에서 영양염류와 조류 생체량의 공간 분포는 횡단 방향의 변화가 크다는 것을 확인 하였다. 또한 조류 성장 제한 요인 분석 결과, 갑천과 미호천에서 세종보에 이르는 인 부하가 부영양화와 녹조발생을 일으키는 요인으로 나타났다. 시나리오 모의결과, 갑천과 미호천의 오염 부하량 감축은 청원-1지점의 경우 Chl-a 4.7~18.2%, TP 5.4~21.9%, 연기지점은 Chl-a 4.2~17.3%, T-P 4.7~19.4% 저감하여 대상 하천의 수질 개선과 부영양 지수 개선에 큰 영향을 미치는 것으로 확인되었다. 한편, 대청댐 및 세종보의 유량을 조절하는 시나리오는 청원-1지점의 경우 Chl-a 1.5~2.4%, T-P 2.5~3.8%, 연기지점은 Chl-a 1.2~2.1%, T-P 0.9~1.5% 저감되어 수질 개선에 거의 영향을 미치지 않았다. 따라서 세종보의 녹조저감과 수질개선 목표를 달성하기 위해서는 갑천과 미호천의 수질 개선이 필수적이며 가장 중요한 선결 조건이라 판단된다.
본 연구는 조림 후 시비 처리에 따른 리기다소나무 벌채지 내 식재된 느티나무 조림지의 토양 특성 변화와 조림목의 초기 생육 특성을 분석하여 조림목의 생존 및 품질 향상을 위한 적정 시비량을 제시하고자 수행되었다. 연구 대상지는 경기도 포천시에 위치한 광릉시험림이며, 2011년 3월 말 느티나무 용기묘 1-0을 3000본 $ha^{-1}$ 밀도로 식재하였다. 2011년부터 2013년까지 매년 5월에 산림용고형복합비료(N:P:K=3:4:1)를 이용하여 3가지 수준(대조구: 무시비, F1: $180kg\;ha^{-1}$, F2: $360kg\;ha^{-1}$)에 따라 시비 처리를 하였다. 시비 처리 전(2011년)과 후(2012, 2017년)에 조림지의 토양 특성을 분석하였고, 느티나무 조림목의 근원경과 수고를 2011년부터 2016년까지 측정하여 H/D율과 수간 재적을 계산하였다. 시비 수준에 따른 토양 특성은 조사 시기별 차이는 없었으나, 조림 후 시간 경과에 따라서는 전질소 및 유효인산 농도가 감소하다가 증가하였다. 시비 수준에 따른 느티나무 조림목의 근원경, 수고 및 수간 재적 생장은 식재 2년차부터 F2 처리구에서 다른 조사구보다 유의하게 높은 것으로 나타났으며, 이는 느티나무 조림목이 초기 생장 시 많은 양분을 필요로 하는 것을 보여준다. 또한 생존율은 대조구에서 가장 낮았는데 이는 식재 초기에 생장 저하로 하층 식생과의 경쟁에서 우위를 점하지 못했기 때문으로 판단된다. 그러나 식재 6년 후부터 F1과 F2 처리구간 조림목의 수고와 수간 재적 생장 차이가 없어 결과적으로는 리기다소나무 벌채지 내 느티나무 식재 시 조림목의 생존 및 품질 향상과 경제적 효율성을 동시에 만족시키기 위해서는 F1 수준의 시비량을 제안할 수 있다.
경기육괴 중서부에 위치한 화성시 우음도 일대에는 고원생대 호상편마암을 관입하고 있는 중기 쥐라기의 화강암 암맥군이 발달한다. 우음도 일대의 대표 노두에서 야외 횡절관계를 근거하면 4개의 암맥들(UE-A, UE-C, UE-D, UE-E)로 구분되며, 방향성에 따라서는 북서 방향(UE-A 암맥), 북서 내지 서북서 방향(UE-C 암맥), 북동 방향(UE-D 및 UE-E 암맥)의 3개의 암맥군으로 나타난다. 이들 화강암 암맥들은 괴상의 중립~조립질의 흑운모 화강암으로 야외에서 관찰된 이들의 상대연령은 UE-A, UE-D (=UE-E), UE-C 순으로 젊어진다. 또한 암맥들의 기하학적 분석으로부터 UEA 및 UE-C 암맥은 대략 북동-남서 방향의 최소수평응력장 하에서 관입한 것으로 판단된다. 주원소 분석에 의한 SiO2 평균 함량에서 비교적 낮은 값을 보인 UE-A 암맥은 다른 암맥들보다 초기 마그마 분화의 산물임을 지시하여 암맥들의 상대연령과도 부합한다. SHRIMP 저어콘 U-Pb 연대측정으로부터 구한 암맥별 206Pb/238U 누적평균연령은 각각 약 167 Ma (UE-A), 164 Ma (UE-C), 167 Ma (UE-D), 167 Ma (UE-E)로 UE-A, UE-D, UE-E 암맥들은 매우 유사한 연령을 보이며 이들 암맥 중 가장 세립인 UE-C 암맥은 가장 젊은 연령을 나타내어 야외에서 관찰한 상호 횡절관계에 의한 상대연령과 주원소 분석 결과와도 일치한다. 따라서 연구지역의 화강암 암맥들은 중생대 중기 쥐라기(약 167 Ma와 164 Ma)에 짧은 시간 간격을 두고 다양한 화강암질 마그마가 관입한 결과이며, 이들 관입 시기는 지리적으로 중기 쥐라기 암체들이 널리 분포하고 있는 경기육괴의 심성암체들과 일치하는 연령이다. 따라서 연구지역의 화강암 암맥군은 지구조적으로 쥐라기 동안 섭입하는 해양판의 얕아지는 섭입각과 함께 북서 방향으로 이동하는 화성활동의 결과로 형성되었음을 의미한다.
연구목적:지하공동구 화재는 꾸준히 발생하고 있으며, 화재로 인한 재산 및 인명피해 중 특히 재산피해의 비중이 더 크다. 공동구에서 발생하는 케이블 화재는 수직으로 빠르게 확산되어 큰 위험을 초래할 수 있으며 본 논문은 실험을 통해 화재를 재현함으로서 과학적으로 화재의 성상을 분석하는데 그 목적이 있다. 연구방법:지하공동구 케이블 화재의 특성을 분석하기 위해 룸코너 실험을 통해 열방출율 및 온도변화를 측정하여 케이블 화재의 수직 및 수평 방향 전파에 대하여 정량적으로 비교·분석하였다. 연구결과:룸코너 실험(ISO 9705)을 통해 각 데이터 로거 Point 온도변화를 비교하여, 화재 진행 시 1단 케이블 중앙 Point 기준 수평방향과 수직방향으로의 착화온도 도달시간이 각각 589초, 536초로 수직방향 화재 전파가 53초 빠르다는 것을 확인할 수 있었다. 화재의 수직전파가 수평전파보다 상대적으로 빠르게 진행된다는 것을 증명하였고, 각 층 케이블 트레이별 화재 수평 전파 속도를 비교하여, 3단 케이블은 2단 케이블의 3.4배, 2단 케이블은 1단 케이블의 1.5배 빠른 속도로 진행되어 상방향에 위치한 케이블일수록 화재 확산 속도가 상대적으로 빠르며 화재 크기는 커진다는 것을 알 수 있었다. 결론:본 연구에서는 케이블 화재의 위험성을 파악하고 룸코너 실험의 결과를 바탕으로 케이블 화재 시 화재 수직전파의 위험성에 대해 분석하였다. 화재 확산을 막기 위한 연구와 화재 수직방향 전파를 예방하기 위한 소방 대응정책 등이 필요하며, 본 연구 논문의 시험 결과로 공동구 및 기타 화재 위험성 평가에 활용되기를 기대한다.
심지층 특성화 기술 확보에 필요한 자체 기기 개발의 일환으로 철재 케이싱이 설치된 시추공에도 적용가능한 공곡검층기 K-DEV를 설계하고 500 m 깊이 용 시작품을 개발하였다. K-DEV는 디지털 출력을 제공하고 이미 성능이 입증된 센서들을 장착하며, 기존에 국내에서 사용하는 윈치시스템과 호환성을 갖추도록 설계되었다. K-DEV 시작품은 외경 48.3 mm 비자성 스테인레스강 하우징을 채용했으며 실험실 내에서 20 MPa까지의 방수 시험, 그리고 1 km 깊이 시추공에 삽입하여 내구성 시험을 거쳤다. 시작품을 이용해 600 m 깊이까지의 하향 및 상향 연속 검층을 수행하여 작동의 안정성 및 자료의 반복성을 확인하였다. 철재 케이싱이 설치되어 있는 시추공내에서 방위각 결정에 필수적인 자이로 센서로 K-DEV 시작품에서는 고정밀도 MEMS 자이로스코프를 채택하였다. 여기에 가속도계 자료와 각속도 자료를 융합하고 무향 칼만 필터링(Unscented Kalman Filtering)을 통해 최적화 함으로써 정확한 궤적 추적을 수행하는 알고리듬을 고안하였다. 시험 시추공에서 K-DEV 시작품과 상업적 기기와의 비교 검층을 통해 서로 매우 근접한 결과를 얻었다. 특히, MEMS 자이로 센서의 시간에 따른 drift에 의한 오차 누적 문제는 검층 전 후에 정두에서 동일한 방향으로 위치한 정지 상태에서 측정한 자료로부터 각속도를 보정함으로써 해소될 수 있으며, 철재 케이싱이 설치된 시추공에서의 공곡검층이 나공 상태에서의 결과와 거의 동일한 궤적 추정 결과를 제공함을 확인할 수 있었다. 이러한 시작품 적용 결과로서 K-DEV 개발의 방법론, 시작품의 안정성 및 자료의 신뢰성을 확보하였다고 판단된다.
시베트 하이르한 유적은 알타이지역 바양 울기 아이막 가운데 쳉겔 솜에 위치하며 다양한 유적이 확인된 유라시아 초원의 중요한 지역이다. 본 연구에서는 몽골 시베트 하이르한 유적의 1~3세기 선비 시기 고분에서 출토된 직물의 섬유와 염료의 특성을 조사하였다. 섬유 식별을 위해 현미경 관찰과 감쇠전반사 푸리에 변환 적외선 분광기를 이용해 분석한 결과, 녹색과 황색 직물은 견직물로 확인되었다. 염료의 분석은 비파괴 분석이 가능한 자외-가시광분광광도계를 이용하여 염직물의 표면 반사도를 측정하였다. 그 결과 녹색 직물은 인디고 염료의 반사스펙트럼과 유사하게 나타났다. 또한 기체 크로마토그래피-질량분석기를 이용한 성분 분석 결과에서도 인디고 염료의 이사틴과 인디고틴이 검출되었다. 이사틴과 인디고틴은 인디고 염료의 특성 성분으로 선비 시기 고분의 녹색 직물은 인디고 염료를 사용하여 염색한 것을 알 수 있었다. 황색 직물은 반사스펙트럼과 기체 크로마토그래피-질량분석 결과 염료의 종류를 규명하기 어려웠다. 인디고 식물은 수천 년 전부터 청색계 염색에 사용하는 염료이자 전 세계에 다수 종이 분포한다. 선비 시기 고분에서 출토된 직령의(直領衣)는 약 1,800년의 시간이 지났음에도 녹색 직물에서 인디고 염료 성분인 인디고틴과 이사틴이 잘 남아있음을 확인할 수 있었다. 직물 문화재에 대한 과학적 조사는 보존처리, 원형 복원, 전시 및 보존환경 조성 등을 위해 필수적인 과정이다. 앞으로도 관련 연구가 활성화되어 당시 생활 문화 해석과 직물 문화재의 보존처리 및 보존환경 조성에 도움이 되길 기대한다.
박새는 도시생태계 내 환경변화를 측정할 수 있는 생물지표종이자 대표적인 식충성 조류로 건전성 유지와 같은 중요한 역할을 맡고 있다. 연구자들은 박새과 조류의 번식생태 파악을 위해 인공새집 조사방법을 활용하고 있으나, 공간적·시간적 한계로 거시적 관점의 연구를 진행하기에는 어려움이 있다. 본 연구는 전문가 중심으로 수행된 기존 인공새집 모니터링이 갖는 한계를 벗어나고자 시민참여 인공새집 모니터링 프로젝트를 설계하였다. '수원시 앞마당 조류 모니터링단'은 시민조사원들의 자발적인 참여를 통해 경기도 수원시 내 녹지공간에 인공새집을 설치하고 박새과 조류의 번식생태를 관찰하는 프로젝트이다. 2021년 2월 9일부터 2월 22일까지 온라인 설문조사를 통해 참가자를 모집하였고, 시민조사원은 2021년 2월 23일부터 8월 31일까지 인공새집 설치부터 관찰까지 직접 수행하였다. 비전문가인 시민조사원들의 진입장벽을 낮추고 일관된 데이터를 수집하기 위해 모니터링 과정 전반에 대한 온라인 교육을 수행하였고 모바일 애플리케이션을 이용하여 인공새집 관찰기록을 수집하였다. 시민참여 인공새집 모니터링 프로젝트에는 98명의 시민조사원이 참여하였고 배포된 206개의 인공새집 중 175(84.95%)개가 수원시 내 녹지공간에 설치되었다. 설치된 인공새집 중 위치 좌표 생성 오류가 발생한 2건을 제외한 173(83.98%)개를 대상으로 시민과학 프로젝트 결과를 확인했다. 시민조사원으로부터 수집한 인공새집 관찰기록은 총 987회이며, 최솟값은 1회, 최댓값은 26회, 평균은 5.71±4.37회로 나타났다. 월별 인공새집 관찰 횟수는 2월 70회(7.09%), 3월 444회(44.98%), 4월 284회(28.77%), 5월 133회(13.48%), 6월 46회(4.66%), 7월 6회(0.61%), 8월 4회(0.41%)로 조사되었다. 설치된 173개의 인공새집 중 57개(32.95%)에서 조류의 이용을 관찰할 수 있었고 박새 12개소(21.05%), 곤줄박이 7개소(12.28%), 미동정 조류 38개소(66.67%)로 확인되었다. 본 연구는 박새과 조류의 번식생태를 조사방법으로 활용되는 인공새집 모니터링에 시민의 참여 가능성을 처음으로 검토한 연구로 향후 시민과학을 접목한 생태모니터링 설계의 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
목적 크론병 환자의 자기공명영상 장운동기록(MR enterography; 이하 MRE)에서 단발 고속 스핀 에코기법(single-shot fast spin-echo; 이하 SSFSE)을 이용한 단일호흡영상(singlebreath-hold; 이하 SBH)과 다호흡영상(multiple-breath-hold; 이하 MBH)을 딥러닝 기반 재구성(deep-learning based reconstruction; 이하 DLR)의 유무에 따라 네 개의 영상에서 품질을 비교했다. 대상과 방법 이 연구는 후향적 연구로서, 크론병으로 MRE를 시행한 61명의 환자가 포함되었다. SBH와 MBH SSFSE 영상에서 각각 DLR과 고식적 재구성(conventional reconstruction; 이하 CR)을 시행한 영상을 획득했다. 두 명의 영상의학과 전문의가 네 가지 영상을 분석하여 전반적인 영상의 품질, 인공물, 선명도와 움직임 관련 신호 손실에 대하여 각각 5점 척도를 이용해 점수를 부여했다. 회장과 말단 회장, 결장에서 염증을 시사하는 세 가지 소견을 평가했다. 각 영상에 대해서 공간적 불일치 여부를 확인했고, 네 가지 영상에서 각각 다른 두 위치에서 신호 대 잡음비(signal-to-noise ratio; 이하 SNR)를 계산했다. 결과 SBH SSFSE 영상에서 DLR을 적용한 경우 CR보다 영상의 품질, 인공물, 선명도가 통계학적으로 유의하게 개선되었다. 네 가지 영상 중 SBH-DLR 영상에서 SNR이 가장 높게 나타났다(p < 0.001). 염증 소견에 대한 판독자 간 일치율은 좋음에서 매우 좋음으로 나타났고(κ = 0.76-0.95) 시퀀스 간 일치율은 매우 좋음으로 측정되었다(κ = 0.92-0.94). 공간적 불일치는 SBH 영상보다 MBH 영상에서 통계학적으로 유의하게 빈도가 높았다(p < 0.001). 결론 SBH-DLR 영상은 MBH-CR 영상과 비교했을 때 동등한 영상 품질과 성능을 보여주었다. 또한, MBH 영상에 비해 절반 이하의 시간과 단일 호흡만으로 영상을 획득할 수 있으며 공간 불일치를 줄일 수 있는 대체제로 사용할 수 있다.
최근 일반교육 교육과정을 통해 장애학생의 성인생활 자립 역량을 갖추어야 한다는 목소리가 높다. 일반교과인 가정교과는 사명지향적인 학문으로써 장애학생들의 개인생활과 가정생활에 도움을 줄 수 있다. 가정교과에서 식생활 교육은 학생들의 자립성과 사회성을 향상시키면서 식생활 교육과 식생활 연구가 부족한 특수교육 상황에 효과적으로 활용될 수 있다. 이에 본 연구의 목적은 문제중심학습(problem based learning: PBL)을 적용한 가정과 식생활 교수·학습 과정안을 개발하여 지적장애 학생들에게 수업을 실행한 후 이 수업이 식품 선택과 보관 지식과 문제해결력에 미치는 효과를 알아보는 데 있다. 본 연구는 단일 집단 사전-사후 설계로 연구 대상은 지적장애 특수학교 중학과정에 다니는 학생 6명으로 편의 표집하였다. 이들 학생들에게 PBL을 적용한 가정과 식생활 수업을 6차시 실행한 후 이 수업의 효과를 알아보았다. 1~3차시 주제는 식품 선택과 보관방법이고, 4차시 주제는 샌드위치 재료를 구입하여 보관하는 것이며, 그리고 5~6차시 주제는 샌드위치를 만들어 선물하는 것이다. 지적장애 학생을 위한 PBL 적용 가정과 식생활 교수·학습 과정안을 개발하기 위해서 먼저 학생의 흥미를 유발하며 실생활에서 충분히 발생할 수 있는 '문제'를 개발하였고 이 문제를 해결하는 수업 과정과 학습 자료를 제작한 후 가정교육학 교수 1인과 특수교육 전문가인 교사 3인으로부터 선정된 문제와 개발된 교수·학습 과정안의 타당도 검증을 받았다. 수업 효과를 알아보기 위한 측정도구는 식품 선택과 보관 지식 평가 도구, 문제해결력 관찰 평가와 학생용 자기평가 도구, 학생 수업만족도 평가지, 교사의 수업행동 평가지, 수업 관찰 일지로 구성되며 이 도구들은 신뢰도와 타당도를 검증 받았다. 본 연구의 결과는 다음과 같다 첫째, PBL을 적용한 가정과 식생활 수업을 받은 6명 학생 모두가 100점 만점인 식품 선택과 보관 지식 점수에서 사전보다 사후에서 평균 30점 높아졌고 14점 만점인 문제해결력 점수는 사전보다 사후에서 평균 5점 더 높아졌다. 따라서 이 수업은 지적장애 학생들의 식품 선택과 보관 지식과 문제해결력에 효과를 미친다고 볼 수 있다. 둘째, 지적장애 학생들은 PBL을 적용한 가정과 식생활 수업시간에 열심히 참여하였으며 이 수업에 만족감을 느꼈다. 특수교육 전문가인 교사 3인은 이 수업에 대해서 실습을 위한 수업 준비 시간이 오래 걸린 점이 다소 아쉬웠지만 교수·학습 과정안이 타당하게 철저히 준비되었고 학생 간 상호작용이 적절하였으며 문제중심학습 수업 흐름에 맞는 진행을 하였다고 평가하였다. 이 연구를 통해 PBL을 적용한 가정과 식생활 수업은 지적장애 학생들이 식품 선택과 보관부터 안전하고 건강한 음식을 만드는 종합적인 식생활 기술을 습득하여 일상생활에서 발생할 수 있는 식생활 관련 문제를 스스로 해결하는데 도움이 되었다고 사료된다. 따라서 전국의 특수학교의 장애학생들에게 PBL을 적용한 가정과 식생활 수업뿐만 아니라 의생활, 주생활, 소비생활, 아동·가족생활, 자원관리 전 영역을 다루는 가정교과가 특수학교에서 정식교과로 도입되기를 제언한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
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제 13 조 (홈페이지 저작권)
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제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
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제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
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제 6 장 손해배상 및 기타사항
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제 19 조 (관할 법원)
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[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.