해운산업에 있어 시황모니터링을 통한 선제적인 운임변동성 예측은 필수요소로서 이미 운임하락이 시작된 이후에는 선사들의 손실은 매우 커지게 된다. 이에 본 연구에서는 컨테이너운임에 비해 상대적으로 큰 운임변동성을 가지는 벌크선 운임에 영향을 미치는 요인들을 계량 분석하였으며 이를 통해 향후 해운시황모니터링에 기여하고자 한다. 이를 위해 변수들의 장기 균형관계와 단기적 동적관계를 동시에 이해할 수 있고 금융시장의 실증분석에 가장 활발히 이용되는 벡터오차수정모형을 사용한 분석을 수행하고 이를 통해 핸디사이즈, 수프라 막스, 파나막스, 케이프사이즈 선형별 벌크선 용선료에 미치는 6가지 독립변수들의 영향력을 추정하였다. 6가지 독립변수로는 벌크선 선복량, 철광석 물동량, 리보금리, 벙커유 가격, 유로-달러 환율을 선정하였으며, 종속변수는 핸디사이즈(32,000 DWT) 스팟 용선료, 수프라막스 6 T/C 평균 용선료, 파나막스(75,000 DWT) 스팟 용선료, 케이프사이즈(170,000 DWT) 스팟 용선료이다. 기존 특정 선박의 유형에 대한 연구나 벌크선 외 유조선, 케미컬 운반선에 대한 운임 연구와 차별하여 벌크선의 크기별 용선료를 대상으로 연구를 수행하였다. 분석 결과, 선박의 크기별로 영향요인이 다르게 나타났는데 리보금리는 네 가지 선박유형에 모두 유의미한 영향을 미쳤으며, 철광석 물동량은 세 가지 선박유형에 유의미한 영향을 미쳤다. 리보금리는 핸디사이즈, 수프라막스, 파나막스, 케이프사이즈에 모두 부(-)의 관계를 나타낸다, 철광석 물동량은 4가지 선형 중 파나막스를 제외하고 3가지 선형에 영향을 미치는 요인으로 작용하였다. 선사의 특성에 따라 주로 이용하는 선박사이즈가 다양하며, 해운선사의 경영성과에 지대한 영향을 미치는 용선료의 운임 변동 요인에 대해 분석함으로써 용선료 부담 완화에 따른 해운선사의 경영 전략 수립에 기여하고자 한다.
초대형 지하구조물인 해저터널은 평상시는 물론 지진 시에도 안정성을 확보하여야 한다. 특히 해저터널의 지진 시 주위 지반과의 상대적인 강성, 변위 차이에 의하여 다양한 지진 응답거동이 유발되므로 그 거동 특성을 예측하기가 쉽지 않다. 본 연구의 목적은 주위 지반과 물성이 다른 단층대를 통과하는 가상해저터널의 지진 시 동적 거동특성 파악이며, 이를 위하여 3차원 내진해석의 결과를 토대로 실내시험을 통해 단층대를 통과하는 해저터널의 동적 응답거동을 파악하였다. 이 때, 해저터널은 내진성능 향상을 위하여 가동세그먼트(Flexible Segment)가 적용된 형태를 고려하였다. 추후, 다양한 조건에서의 해석 및 시험을 통하여 검증된 결과를 획득하고 이를 바탕으로 다양한 지반의 3차원 내진해석을 통한 D/B 구축이 가능할 것으로 판단된다. 본 연구에서는 3차원 내진해석의 결과를 검증하기 위하여 1 g 진동대 시험(1 g Shaking table test)을 수행하였다. 축소 모형시험의 상사율(1:100)을 고려하여 아크릴로 모형을 제작하고 3가지 Case의 시험을 수행하였다. 입력 지진파는 장, 단주기 지진특성을 모두 가진 인공지진파를 터널 진행방향과 직교하는 수평방향으로 가진 하였으며 단층대를 모델링하였다. 수치해석시 단층대를 모사하기 위하여 단층대의 탄성계수는 터널 주위 각 해당지반의 탄성계수의 1/5에 해당하는 값으로 가정하여 적용하였다. 그 결과 단층대의 물성이 증가함에 따라 가속도 감소를 확인할 수 있었으며 진동대 시험결과도 3차원해석결과와 동일한 경향을 나타냄을 확인하였다.
본 연구에서는 Lab 규모의 생물반응장치를 제작하여 운전조건 변화(온도, 저해물질(Cl), 활성화된 질산화균 투입 등)가 질산화에 미치는 영향을 파악하여 저온 조건에서 질산화효율을 향상시킬 수 있는 방안을 찾고자 하였다. $NO_2{^-}-N+NO_3{^-}-N$ 농도 실험에서 $20^{\circ}C$의 경우 염소를 투입하여 질산화균을 사멸한 후 활성화된 질산화균을 투입하면, 정상수준까지 회복하는데 약 4일 정도 소요되었다. $10^{\circ}C$의 경우, 활성화된 질산화균을 투입하여 이전 상태로 회복 되는 데는 약 7일 정도 소요되어 $20^{\circ}C$에 비하여 약 3일이 더 소요되었다. 비질산화속도 실험에서는 $10^{\circ}C$ 운전조건에서 활성화된 질산화균 투입 후 1일경과시 비질산화속도는 0029 mgN/gSS/hr에서 6일 경과시 0.767 mgN/gSS/hr까지 증가하였다. 선형 모형식과 지수함수 모형식에 의한 8일 경과후의 비질산화속도는 각각 0.840, 3.625 mgN/gSS/hr로 예측되어 정상수준인 2.592 mgN/gSS/hr을 상회하는 것으로 예상되었다. 본 연구를 통하여 저온 운전시 활성화된 질산화균을 주입하면 질산화효율을 향상시키는데 많은 효과가 있음을 확인하였다. 향후 연구에서 현장별 운전특성을 고려한 ANB 투입량의 결정, 효율적인 ANB reactor의 설계 등에 대한 추가적인 연구가 진행된다면 동절기 질산화효율 향상에 많은 기여를 할 수 있을 것이다.
소비자의 욕구와 관심에 맞추어 개인화된 제품을 추천하는 추천 시스템은 비즈니스에 필수적인 기술로서의 그 중요성이 증가하고 있다. 추천 시스템의 대표적인 모형 중 협업 필터링은 우수한 성능으로 다양한 분야에서 활용되고 있다. 그러나 협업필터링은 사용자-아이템의 선호도 정보가 충분하지 않을 경우 성능이 저하되는 희소성의 문제가 있다. 또한 실제 평점 데이터의 경우 대부분 높은 점수에 데이터가 편향되어 있어 심한 불균형을 갖는다. 불균형 데이터에 협업 필터링을 적용할 경우 편향된 클래스에 과도하게 학습되어 추천 성능이 저하된다. 이러한 문제를 해결하기 위해 많은 선행연구들이 진행되어 왔지만 추가적인 외부 데이터 또는 기존의 전통적인 오버샘플링 기법에 의존한 추천을 시도하였기에 유용성이 떨어지고 추천 성능 측면에서 한계점이 있었다. 본 연구에서는 CGAN을 기반으로 협업 필터링 구현 시 발생하는 희소성 문제를 해결함과 동시에 실제 데이터에서 발생하는 데이터 불균형을 완화하여 추천의 성능을 높이는 것을 목표로 한다. CGAN을 이용하여 비어있는 사용자-아이템 매트릭스에 실제와 흡사한 가상의 데이터를 생성하여, 희소성을 가지고 있는 기존의 매트릭스로만 학습한 것과 비교했을 때 높은 정확도가 예상된다. 이 과정에서 Condition vector y를 이용하여 소수 클래스에 대한 분포를 파악하고 그 특징을 반영하여 데이터를 생성하였다. 이후 협업 필터링을 적용하고, 하이퍼파라미터 튜닝을 통해 추천 시스템의 성능을 최대화하는데 기여하였다. 비교 대상으로는 전통적인 오버샘플링 기법인 SMOTE, BorderlineSMOTE, SVM-SMOTE, ADASYN와 GAN을 사용하였다. 결과적으로 데이터 희소성을 가지고 있는 기존의 실제 데이터뿐만 아니라 기존 오버샘플링 기법들보다 제안 모형의 추천 성능이 우수함을 확인하였으며, RMSE, MAE 평가 척도에서 가장 높은 예측 정확도를 나타낸다는 사실을 증명하였다.
본 연구는 서울교육종단연구(SELS) 자료 중 3차 년도(2012년)에 학교폭력 가해 경험과 피해 경험을 보고한 초등학교 6학년 1,137명의 데이터를 이용하여, 학교폭력노출 청소년 유형(가해, 피해, 중복) 별 회복탄력성과 사회적지지의 종단적인 관계를 살펴보고자 하였다. 이를 위해 자기회귀교차지연모형으로 분석한 결과는 다음과 같다. 첫째, 초 6(2012), 중2(2014), 고1(2016)의 세 시점에서의 학교폭력노출청소년의 회복탄력성과 사회적지지의 자기회귀 계수를 측정한 결과, 학교폭력노출의 모든 유형에서 이전 시점의 회복탄력성과 사회적지지가 다음 시점의 회복탄력성과 사회적지지에 정적을 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 즉, 이전 시점의 회복탄력성/사회적지지에 대한 지각이 다음 시점의 회복탄력성/사회적지지에 대한 지각을 매우 안정적으로 예측하였다. 둘째, 회복탄력성과 사회적지지의 교차지연효과의 경우, 이전 시점의 사회적지지가 다음 시점의 회복탄력성에 미치는 영향은 피해 경험의 경우에만 유의하게 정적인 영향을 미쳤고 가해 집단과 중복 경험 집단의 경우에는 유의한 영향을 미치지 못했다. 특히, 세 번째 연구 결과로, 회복탄력성에서 사회적지지로의 반대 경로에서는 가해 경험과 피해 경험의 경우에 이전 시점의 회복탄력성이 다음 시점의 사회적지지에 부적으로 유의한 영향을 주는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 사회적지지가 회복탄력성의 보호요인이라는 그동안의 횡단적 연구 결과를 종단적인 관점으로 보완하여, 학교폭력 가해 집단과 피해 집단에서 회복탄력성을 높게 지각하고 있는 청소년들의 경우에는 오히려 사회적지지에 대해 낮게 지각할 가능성이 있다는 것을 본 연구에서 새롭게 도출해냈다는 데 그 의의가 있다. 최종적으로, 본 연구 결과를 통하여 회복탄력성과 사회적지지의 종단적 관계와 본 연구의 한계를 논하고 추후연구를 위한 제언을 하였다.
최근 지구 온난화로 인한 기후 변화와 관련된 문제의 심각성이 커지고 있으며 평균 기온 또한 상승하고 있다. 이로 인해 온도에 민감한 다양한 생물과 생물이 살아가는 환경에 영향을 미치고 있으며, 생태계의 변화 역시 감지되고 있다. 계절은 그 지역에 사는 생물의 종류, 분포, 생육 특성 등에 영향을 미치는 중요한 요인의 하나이다. 기후 변화 영향 평가의 지표 중 가장 대중적이고 쉽게 인식될 수 있는 식물 계절 중 개화일과 단풍나무 절정일의 모델링을 수행하였다. 모델링에 사용된 식물의 종류에는 봄을 대표하는 식물로 볼 수 있는 개나리와 벚나무, 가을을 대표하는 식물로 볼 수 있는 단풍 나무와 은행 나무를 사용하였다. 모델링을 수행할 때 사용된 기상 자료로는 기상청의 Automated Surface Observing System (ASOS) 관측소를 통해서 관측된 기온, 강수, 일사 자료를 사용하였으며, 개나리, 벚나무의 개화일과 약 -0.2, 은행나무, 단풍나무의 단풍 절정일과 약 0.3 정도의 상관 계수를 가지는 Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) 식생지수를 사용하여 모델링을 수행하였다. 사용된 모델로는 선형 모델인 다중 회귀 모형과, 비선형 모델인 Random Forest (RF)를 사용하여 모델을 수립하였다. 또한 각 모형으로 추정된 예측 값을 공간 내삽 기법을 이용하여 등치 선도로 2003~2020년의 식물 계절 변화 경향 성을 표현하였다. 향후에 높은 시공간 해상도를 가지는 식생지수를 사용한다면 더 높은 식물 계절 모델링의 정확도를 높일 수 있을 것으로 판단된다.
AI인체감염증은 한번 발생하게 되면 막대한 사회경제적 손실이 있으므로, 사전 예방적 관리가 필수적이다. 위험도 평가를 통해 위험요인과 위험지역을 확인하여 방역을 강화하고 사람, 동물, 환경 등 소관 부처 간 분산되어 있는 방역정책 및 관리를 원헬스 차원으로 협업·연계한다면 사회경제적 비용을 최소화할 수 있다. 이번 연구에서는 위험 매트릭스 분석을 통해 가금농장의 고병원성AI와 연계하여 AI인체감염증의 발생 위험지역을 평가하고 위험요인을 분석하였다. AI인체감염증은 가금농장의 고병원성AI와 밀접한 관련이 있고 가금관련 산업 종사자가 가장 감염에 취약한 위험군이기 때문에, 위험 매트릭스는 가금농장의 고병원성AI 평균 발생 건수와 감염에 취약한 가금 관련 축산시설 수를 활용하여 분석하였다. 조류인플루엔자 유행시기에 시·군·구별로 가금농장의 HPAI 평균 발생건수를 예측하기 위해 일반화 선형모형 중 과대산포가 있는 가산자료를 분석하는데 이용되는 음이항 회귀모형을 적용하였다. 시·군·구별 가금농장의 고병원성AI 발생건수와 축산시설 수를 적용한 위험 매트릭스 분석 결과, AI인체감염증의 발생위험이 높아 관리가 필요한 지역은 전남 나주, 전북 정읍, 전북 남원으로 확인되었다. 또한, AI 인체감염증의 발생에 영향을 줄 수 있는 위험요인으로는 가금농장의 저병원성 AI 발생건수, 닭과 오리의 사육 밀도, 축산차량 등록 수로 확인되었다. 가금농장에서 저병원성AI가 1건 발생 시 가금농장의 고병원성AI 발생은 1.687배 증가하고, 닭과 오리의 밀도가 1,000 두/km2 증가할 경우 가금농장의 고병원성AI 발생은 각각 1.618배, 10.252배 증가하며, 축산차량의 경우 100대 증가 시 가금농장의 고병원성AI 발생이 1.134배 증가하는 것으로 나타났다. AI인체감염증의 예방을 위해 HPAI의 발생주기인 2~3년 간격으로 위험평가를 실시하고 환경·동물·사람에 대하여 원 헬스(One Health)적 관점으로 위험요인과 위험지역을 관리한다면, AI인체감염증에 대한 방역정책 수립과 사회·경제적 비용 감소에 도움이 될 수 있을 것으로 판단된다.
울진원전 3,4 호기의 가상적 중대사고로 인한 종합적인 경제적 리스크를 평가하였다. 이 연구의 목적을 위해 방사능 구름이 내륙을 향하는 것으로 가정하였다. 평가과정에서 불확실한 인자의 정량화에는 전문가 판단 및 의견도출에 유용한 것으로 알려진 델파이 기법을 이용하였다. 종합적인 경제적 리스크는 직접영향 비용과 간접영향 비용으로 구분되므로, 먼저 직접영향에 대한 비용을 평가하고, 예측된 가중치들 이용하여 직접영향 대비 간접영향 비용을 평가하였다. 행동학적 접근방법인 델파이 문제점을 보완하기 위해 수학적 접근방법인 베이지안 기법을 자료처리 과정으로 하는 모형을 적용하여 간접영향에 대한 경제적 충격량을 예측하였다. 1D 몬테칼로분석(MCA)으로 평가한 간접피해에 대한 가중치는 평균 2.59, 중앙값 2.08로 OECD/NEA에서 제시하는 가중치 1.25보다 높게 나타났다. 작은 국토나 방사선에 민감한 대중 성향과 같은 인지들이 패널의 판단에 영향을 미쳤을 수 있다. 직접피해 평가모델의 모수를 U형과 V형으로 구분하고 2D MCA를 사용한 종합적 경제적 리스크는 중앙값의 50%ile을 기준으로 2006년 국내총생산의 3.9%에 해당되었으며, 직접피해 영향이 가장 큰 자산 및 전력손실 비용을 제외하면 총 경제적 리스크는 국내총생산의 2.2% 수준이었다. 이 결과는 원전 비상계획과 대응태세 준비에 대한 투자 정당화에 참조 자료로 이용될 수 있다.
"전지구기후서비스체계" (GFCS)는 2009년 제3차 세계기후회의에서 기후변화 대응 취약 국가와 소외계층에 대해 보다 효율적인 기후정보를 제공하기 위한 전지구차원의 서비스 제공체계 구축 필요성에 대한 공감을 바탕으로 제안되어, 현재 세계기싱기구를 중심으로 관련 UN 및 국제기구간 공조를 통해 향후 약 10년 동안에 걸쳐 이를 이행하기 위한 노력을 기울일 예정이다. GFCS는 과학적 기후정보와 기후예측을 기후변화 적응과 기후위기관리를 상호 연계할 수 있는 기후서비스 개발을 주도하게 된다. GFCS의 기본구조는 5개 주요 요소로 구성되어 있는데, 이에는 관측/모니터링, 연구/모형/예측, 기후서비스정보시스템 및 사용자인터페이스 플랫폼과 함께 이들 모두를 포괄하는 역량개발이 포함되어 있다. 현재 GFCS의 편익분야 중 자연재해경감, 수자원, 보건 분야와 함께 농업/식량안보분야가 4대 우선순위에 포함되어 있는데, WMO의 농업기상위원회(CAgM)은 동분야에 대한 GFCS의 효율적 이행을 지원하기 위해 GFCS의 5개 요소별로 이를 보완하기 위한 전구차원 선도적 협력방안(GIAM)을 제안 추진하고 있다. GIAM의 취지는 기존의 기후서비스체계의 개별적 서비스 구조를 통합하거나 미흡한 부분을 보완하는 방법 등 최소한의 추가적인 자원 투입으로 최대 시너지효과를 도출하는데 중점을 두고 있다. 관측분야는 전구생물계절관측협의체 구축, 연구분야는 지역/전구 농림기상 파일롯프로젝트 도출, 기후서비스분야는 기존 농업기상웹서버인 WAMIS의 지역 및 기능 확대, 사용자인터페이스분야는 기존 사이버농업기상협의체를 보완하기 위한 전구 농림기상학술협의체 구축, 그리고 역량개발분야는 전구농림기상교육훈련센터 구축 등이 추진 중에 있으며, 이들간의 유기적인 연동 지원을 위한 조정기구와 지원사무국의 설립도 기상청에 의해 가시화되고 있으며, 효율적인 운영을 위한 새로운 거버넌스도 미국 조지메이슨대를 중심으로 구축 중에 있다. 한편 GIAM의 성공적인 이행을 위해서는 전산자원 인프라 구축이 선행되어야 함으로 현재 WAMIS를 지원하기 위해서 세계기상기구 정보시스템(WIS)의 자료수집/생산센터(DCPC-WAMIS) 구축 및 회원국간 전산자원공유를 위한 클라우드 및 그리드 환경 구축도 기상청과 KISTI/부경대 등의 협조를 얻어 추진 중에 있다, GIAM의 궁극적인 목표의 하나는 차세대 기후변화 대응 농림기상전문가의 양성에 있는데 이를 구현하는 방안으로 회원국의 추천을 받은 후보자를 전구농림기상 교육훈련센터 대학원 과정에 학비/수업료 면제조건으로 입학시킨 후, 지역 파일롯프로젝트에 연구원으로 참여, 이를 통해 생활비 등 지원을 받는 한편 농림기상 학술협의체 회원 활동, 국내외 실무그룹 활동 등을 통해 농림기상분야 국제전문가로 양성함으로써 향후 회원국 농업/식량안보분야 기후변화 대응에 절대적으로 필요한 핵심정책연구 담당자로서의 역할을 기대할 수 있을 것이다.
본고(本稿)는 선거가 선거기간을 전후해서 어떻게 경제에 충격을 주고 이러한 충격의 여파로 경제는 선거후에 어떻게 영향을 받는지를 "베이지안" 벡터자기회귀모형(自己回歸模型)을 이용하여 분석하였다. 계수(係數)를 수정하면서 선거기간에 대해 예측을 할 경우의 예측오차의 평균으로 선거의 충격효과를 계산해 보면 선거는 선거전, 선거분기 및 선거후분기에 본원통화(本源通貨), 물가(物價), 생산(生産), 이자율(利子率), 투자(投資) 등에 상당한 충격을 주는 것으로 나타났다. 과거의 선거(選擧), 특히 80년대 이후 선거중에는 대체로 현금통화(現金通貨) 및 본원통화(本源通貨)가 선거 기간중 증가하고 선거후 환수된다. 이에 따른 유동성(流動性)의 변화(變化)로 금리(金利)는 선거기간중 약간 하락하고 선거후 다시 증가하는 양상을 보였다. 선거기간중(選擧期間中) 생산(生産) 및 고용(雇傭)은 선거에 따른 운동원차출(運動員差出) 및 조업감소(操業減少) 등의 영향으로 감소하나, 선거후에는 선거중의 생산감소(生産減少)를 상쇄(相殺)할 만큼 증대(增大)하는 것으로 나타났다. 선거(選擧)에 따른 물가(物價)의 충격(衝擊)은 주로 선거전분기에 나타났다. 이러한 과거의 선거기간중의 양태가 1992년의 각 선거에서 되풀이되고 총선과 대통령선거가 실시될 경우를 가상해서 그 효과를 시산(試算)해 보면 선거(選擧)로 인한 상당한 유동성증대(流動性增大)가 본원통화를 중심으로 예상되는 가운데, 소비자물가(消費者物價)가 1992년중 약 2%포인트, 1993년에 2.5%포인트 상승할 것으로 나타났다. 반면 선거로 인한 소비증대(消費增大)나 생산감소(生産減少) 등의 효과는 상대적으로 작을 것으로 예상되는 한편, 자금흐름의 왜곡이 발생하여 유동성이 증가했음에도 불구하고 생산자금은 압박을 받게 되어 투자(投資)가 부진해질 것으로 나타났다. 또한 이러한 선거의 효과는 1992년중 지방자치단체장선거가 실시될 경우 크게 확대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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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.