탄성파 반사법 탐사는 석탄 구조를 묘사하기 위해 그리고 석탄 채굴법 중 장벽식 채단법(longwall mining)의 위험 경감을 위해 가장 널리 이용되며 가장 효과적인 방법 중의 하나이다. 그러나 이 탄성파 탐사법의 분해능은 화산암의 존재에 의해 영향을 받는다. 호주의 보웬분지(Bowen Basin)와 시드니 분지(Sydney Basin) 일부에 이러한 화산암이 분포하고 있으며, 이러한 지역에서 탄성파 탐사를 이용하여 지하지질구조를 정확히 밝혀내는 데는 어려움이 따를 수 있다. 결과적으로 그러한 지역은 석탄광 후보지로 관성을 끌지 못하게 된다 따라서, 이러한 현무암 지역에서 수행되는 탄성파 탐사의 성공률을 높이기 위한 기법들이 필요하다. 이 연구에서는 탄성파동 방정식에 기초한 모델링 기법을 이용하여 현무암의 물성차, 두계, 횡방향 연장성, 송신원에 대한 상대적인 위치, 다양한 형태의 불균질성이 탄성파 전파에 어떠한 영향을 주는가를 살펴본다. 탄성파 모델링 결과로부터 다음과 같은 결론을 얻었다. 1) 임피던스의 차가 큰 현무암과 다중 흐름(multiple flow)이 있는 경우 다중반사파가 강하게 나타나며 일차반사파가 약하게 나타난다. 2) 현무암층이 앓을 경우 현무암의 존재가 파의 전파에 미치는 효과가 두꺼운 현무암층에 의한 효과보다 적은 것으로 나타났으며, 3) 현무암이 부분적으로 덮여 있을 경우 표변전체가 현무암으로 덮여 있는 경우에 비해 그 효과가 미약하게 나타났다. 4) 저주파의 탄성파(특히 원거리 오프셋에서)가 고주파의 탄성파에 비해 현무암층을 더 잘 통과함을 알 수 있었다. 또한 5) 석탄층이 현무암층으로부터 얼리 떨어져 깊은 곳에 존재할수록 현무암층이 파의 전파에 미치는 영향이 적음을 알 수 있었다. 이러한 연구결과들은 현무암층 하부에 대하여 탄성파 탐사를 수행할 때 발생할 수 있는 문제에 대한 통찰력을 제공할 뿐 아니라 탄성파 잡음을 적절히 처리하고 저주파수 대역의 지오폰으로 원거리 오프셋에서 탄성파 탐사자료를 획득함으로써 탄성파 탐사 결과를 개선시킬 수 있다는 것을 보여준다.
본 연구에서는 광학 원격탐사 영상의 획득 시 태양의 고도 및 방위가 대상 지역의 지형기복과 결합하여 나타나는 영향 및 다수의 시기에 걸쳐 획득한 영상을 비교분석하는 경우 영상 촬영시기의 차이로 인한 태양의 위치변화와 지형기복이 결합하여 나타나는 영향에 대한 보정을 시도하였다. 한라산과 다수의 분석구가 분포하는 제주도를 대상으로 Landsat 7 ETM+ 영상과 ASTER GDEM 지형자료를 사용하여 국지적조도의 모델링 시 커널의 크기를 $3{\times}3$, $5{\times}5$, $7{\times}7$, $9{\times}9$ 화소로 변화시키며 Lambertian 보정기법인 cosine 보정법과 비 Lambertian 보정기법인 c-보정법을 적용하고 보정기법 및 커널 크기에 대한 지형보정 효과를 분석하였다. 개별 영상의 육상지역에 대하여 보정을 수행한 결과 커널의 크기 $7{\times}7$을 적용한 c-보정법을 사용하였을 때에 보정효과가 가장 우수한 것으로 평가되었고, 대상지역을 ISODATA 무감독분류법을 이용하여 선택된 산림지역에 한정하여 지형보정을 수행한 경우에는 커널의 크기 $9{\times}9$를 적용한 c-보정법을 사용하였을 때에 가장 우수한 결과가 도출되었으며 다양한 지표피복이 혼합된 대상지역 대한 보정보다 효과가 큰 것으로 평가되었다. 다시기 영상의 경우 세 시기에 획득된 영상에 대하여 각각 지형보정을 수행한 후 상대적 방사도 보정을 적용하였을 때 지형보정을 수행하지 않은 경우와 비교하여 적외선 파장영역에서는 보다 균질한 반사도로 방사보정이 이루어졌으며 가시광 파장영역에서는 원영상의 반사도 패턴이 잘 보존된 결과가 도출되었다. 이상의 결과로부터 주변 지형으로부터 반사되는 에너지와 불완전한 대기보정으로 인한 잔류 대기영향을 고려하는 c-보정법을 적용하는 경우 cosine 보정법보다 우수한 지형보정 효과가 나타나며 수치표고모델에 내재된 수평과 수직방향 오차 및 위성영상과의 정합오차의 영향을 감소시기키 위하여 국지적 조도의 모델링 시 커널의 크기를 증가시키는 경우 지형보정의 효과가 증대되는 것으로 판단된다.
2005년 6월 연세의료원 세브란스병원에서는 진단목적으로 20대의 5 mesa 화소 Totoku ME511L 평판 LCD 표시장치를 추가하여 PACS를 확장하였다. 20대의 Totoku ME511L 표시장치를 대상으로 반사, 휘도 반응, 휘도 공간 의존, 분해능, 잡음, 베일링 그레어, 그리고 색도 항목에 대하여 AAPM TG 18보고서에 기준하여 정량적인(또는 시각적인) 인수검사를 실시하였다. 측정에 사용된 장치는 색도를 측정할 수 있는 만원경식 휘도계, 조도계, 반사 측정에 필요한 빛 선원, 빛 차단 장치, 그리고 TG18 테스트 패턴들이었다. 선택된 8대의 표시장치에 대한 평균 확산 반사계수($R_d$)는 $0.019{\pm}0.02sr^{-1}$이었다. 휘도 반응 검사에서, 휘도비(LR), 최대 휘도 변이($L_{max}$), 그리고 최대 대조도 반응 변이는 각각 $550{\pm}100,\;2.0{\pm}1.9%$, 그리고 $5.8{\pm}1.8%$이었다. 휘도 균일도 검사에서, 최대 휘도 변이는 TG18-UNL10 테스트 패턴의 10% 휘도에 대하여 $14.3{\pm}5.5%$이었다. 분해능 측정은 휘도 측정법으로 수행하였으며 중심에서 퍼센트 휘도(${\Dalta}L$)는 $0.94{\pm}0.64%$이었다. 시각적인 방법의 잡음측정의 모든 경우에서, 중앙 및 주위 4사분면에서 가장 작은 것을 제외하고 15개의 모든 정사각형의 표적을 인식할 수 있었다. 글레어 비(GR)은 $12,346{\pm}1,995$이었다. 최대 색도 균일도 지표(D)는 $0.0025{\pm}0.0008$이었다. 또한 국내 실정에 적합한 진단용 표시장치의 정도관리 가이드라인 연구 결과를 제시하였다. 모든 인수검사 결과는 AAPM TG18 보고서 기준에 포함되어 진단 목적으로 사용하기에 적합하였다. 결론으로 인수검사는 표시장치가 진단에 사용하기에 적합한 성능임을 알려줄 뿐만 아니라 정도관리의 가이드라인, 최적 판독 환경, 그리고 표시장치의 교체시기를 결정하여주는 중요한 역할을 할 수 있다.
본 연구는 제주산 재래 마육의 등심 부위 및 볼기 부위의 물리화학적 특성을 분석하기 위한 목적으로 수행되었다. 본 시험에 사용한 마육의 등심과 볼기 부위의 일반 성분은 수분 함량 72.2 및 $73.8\%$, 조단백질 20.1 및 $21.2\%$, 조지방 2.42 및 $3.08\%$ 그리고 조회분 0.13 및 $0.14\%$의 결과를 각각 보였다. 아미노산에서는 glutamic acid가 가장 높게 나타났으며 등심 부위와 볼기 부위에서 각각 3,275 mg/100g과 3,572mg/100g 함량을 보였다. 무기질 함량에서는 K 함량이 388.0mg/100g으로 제일 높고, 그 다음으로 P>Na>Mg>Ca의 순이었다. 지방산 조성에서 oleic acid가 가장 높게 나타났으며 불포화 지방산 함량은 등심과 볼기 부위에서 각각 62.64와 $63.77\%$의 결과를 보였다 콜레스테롤 함량은 등심 및 볼기 부위에서 각각 43.25와 43.57mg/100g으로 나타나서 부위별로 차이를 보이지 않았다. pH를 측정한 결과, 등심과 볼기 부위에서 각각 5.60과 5.75의 결과를 보여, 부위에 따른 차이를 발견할 수 없었고 보수력은 볼기 부위가 등심보다 높았으나 유의적인 차이는 없었다. 조직감의 경우, springiness는 등심이 볼기보다 높았으나 다른 측정 항목에서는 유의적인 차이가 없었다. 색깔의 경우, 볼기의 적색도가 등심보다 높았으며 관능 검사 결과, 색깔과 이취에서 부위에 따른 유의적인 차이를 보였다. 전체적인 기호도에서 등심이 볼기 부위보다 높은 경향을 보였으나 유의적인 차이는 없었다. 본 실험의 결과로서 제주산 재래 마육은 식육자원으로 훌륭한 가치가 있는 것으로 판단되었다.있음을 확인할 수 있었다.1(최고값=0.03)이였다. 마지막으로, 우리는 한반도 지역에 대해서 2001년 동안 총 36개로 구성된 정규화 지표반사도 값의 데이터베이스를 구축하였다.(p<0.05). T3와 T4는 T2에 비해 조섬유 및 조회분의 소화율이 증가하였다(p<0.05). 대조구는 T3와 T4에 비해 필수아미노산인 arginine, leucine, phenylalanine의 소화율이 높았으나(p<0.05), T3와 T4 처리구는 T2 처리구에 비해 필수아미노산 arginine, lysine 및 thereonine과 비필수아미노산 alanine의 소화율이 개선되었다(p<0.05). 이러한 결과들로부터 건조 잔반의 AO 배양조건 구명과 영양소 이용율 시험을 통해 FW사료의 품질이 기초사료에 비해 영양소 이용율이 낮고, AFW 사료가 AO에 의해 개선될 수 있음을 시사한다라서 이러한 수문자료 연산 프로그램(JydroDB Solution)은 수문자료의 신뢰도를 분석할 수 있을뿐만 아니라 IRWMS 내부의 여러 모형과 연동이 가능하도록 개발하였고 수자원 전문가에 의해 테이터베이스관리가 손쉽게 이루어지도록 구성하였다. 식양토 1.09, 식토 1.15로 평가되어 침투수에 비해 토성별 차이가 크게 나타났다. 이는 토성이 세립질일 수록 유거수의 저항이 작기 때문으로 생각된다. 경사에 따라서는 경사도가 증가할수록 증가하였으며 $10\% 경사일 때를 기준으로 $Ro(mm)=Ro_{10}{\times}0.797{\times}e^{-0.021s(\%)}$로 나타났다.천성 승모판 폐쇄 부전등을 초래하는 심각한 선천성 심질환이다. 그러나 진단 즉시 직접 좌관상동맥-대동맥 이식술로 수술적 교정을 해줌으로써 좋은 성적을 기대할 수 있음을 보여주었다.특히 교사들이 중요하게
[ $3{\sim}5{\mu}m$ ] 파장대의 중적외선 영상은 화산 활동이나 산불과 같이 고온 현상을 관측하는데 효과적이다. 그러나 중적외선 영역은 지표의 복사율과 대기의 영향으로 인한 변화가 매우 심하고, 특히 낮 영상의 경우 태양 복사량에 의한 영향도 고려해야 하는 어려움이 있다. 따라서 단일밴드인 중적외선 영상을 이용하여 표면온도를 얻기 위해서는 영상이 취득된 시간과 장소에서 관측된 태양 복사량 및 여러 가지 대기 변수가 필요하다. 이 연구는 기존의 다중밴드 기반의 중적외선 영상 활용방법과 달리 단일 밴드 중적외선 영상을 이용하여 표면온도 측정을 위한 기초연구에 그 목적이 있다. 이를 위하여 MODIS 영상을 대상으로 MODTRAN을 사용하여 중적외선 영역의 대기보정 기법을 적용 한 뒤 복사전달 모델을 이용하여 지표의 온도를 측정하였다. 획득된 온도 영상의 정밀도를 측정하기 위해 기존의 온도 알고리즘인 MODIS Sea Surface Temperature 알고리즘에 의해 얻어진 해수온도와 비교를 통하여 오차 원인에 대해 분석을 실시하였다. 두 결과의 온도차는 낮 영상의 경우 $0.89{\pm}0.54^{\circ}C$ 밤 영상의 경우 $1.25{\pm}0.41^{\circ}C$로 비교적 긍정적인 결과를 보였다. 그러나 낮 영상의 육지의 경우 대기에 의한 영향보다 태양빛의 반사가 주된 오차의 원인이 되며 이는 지표 복사율에 의한 영향이 매우 크게 작용하고 있음을 추정할 수 있다. 이 연구는 현재까지 해수에 대한 적용에 국한된 것으로 육상의 경우 복사율 변화가 매우 크기 때문에 중적외선 단일밴드에 의한 온도추정이 매우 어려울 것으로 예상된다.
한반도 지진 재해 대비를 위해 지난 5년간 활성 단층 조사가 수행되어 왔다. 특히 피복 활성단층 조사는 항공 LiDAR 기반 지형 분석, 지표 지질 조사, 지구 물리 탐사 결과를 종합하여 피복된 단층면에 대한 트렌치 조사를 수반한다. 하지만 이러한 트렌치 조사에 의해 발견된 단층면은 한시적으로 연구된 후 복구되기 때문에 트렌치 단층면 현장에 대한 정보는 논문 및 보고서 등과 같은 정성 자료로 남게 된다. 이와 같은 한시적 지질 연구의 한계를 보완하기 위하여 이 연구에서는 지상 LiDAR를 활용하여 트렌치 단층면에 대한 3차원 점군 자료를 생성하고 디지털 공간상에서 트렌치 현장을 복원하였다. 지상 LiDAR 탐사는 양산 단층 지역에서 수행된 두 곳의 트렌치 조사 지점에서 수행되었으며, LiDAR 점군의 기본 속성값인 진폭과 반사도 이외에도 디지털 카메라를 활용하여 트렌치 단층면의 색상 정보도 측정하였다. 측정된 자료는 평균 0.003 m의 정합 오차를 가지는 3차원 점군 자료로 변환되어 트렌치 형상을 정교하게 복원하였다. 하지만 LiDAR 스캔 위치에 따라 점군의 진폭과 반사도 값이 변화되었으며, 햇빛 노출 정도에 따라서 트렌치 단면의 색상 정보가 다르게 형상화 되어 후처리 과정의 고도화가 필요함을 시사하였다. 이러한 점군 자료는 대용량 파일로 존재하고 점군 자료 가시화 방법 또한 제한적이기 때문에 3차원 점군 자료에 대한 연구자 간 공유가 어렵다. 이에 대한 대안으로 오픈소스 플랫폼인 Potree를 활용하여 트렌치 점군 자료를 웹 상에서 가시화하는 방법을 제안하였다. 이와 같이 우리는 시간적 그리고 공간적 제약 조건이 따르는 지질 현장 조사에서 지상 LiDAR 자료가 주요 지질 대상에 대한 재현성을 높일 수 있는 동시에 연구자 및 미래 후속 세대에 의해 손쉽게 활용될 수 있음을 보여주고자 한다.
원격 탐사 기반의 식생지수들은 광합성을 조절하는 식물생리적 특성과 경험적 상관관계를 보이며, 여러공간 규모에서의 총일차생산량(GPP) 추정에 활용되고 있다. 하지만 시간 해상도가 높아질수록 식생지수를 이용한 GPP 추정의 불확실성이 커지는 한계가 존재한다. 또한 식생지수 관련 분석에 주로 사용되는 에디공분산법을 이용하여 추정한 GPP 역시 실제 측정한 순생태계교환량(NEE)을 GPP와 생태계 호흡(RE)으로 배분하는 데 사용하는 방법에 따라 추정값이 달라지는 불확실성이 존재한다. 본 연구에서는 플럭스 타워가 설치된 네 곳의 농림생태계를 대상으로 근지표에서 관측한 식생의 분광 특성을 이용한 다양한 식생지수를 계산하였고, 이를 다양한 시간 해상도에서 GPP 추정에 적용가능한 지를 분석하였다. 동시에 이를 이용하여 NEE 배분 방법의 불확실성을 평가하였다. 비교에 사용한 정규식생지수, 개량식생지수, 적외반사식생지수(NIRv)에 비해 적외반사식생지수와 광합성유효광(PAR)을 결합한 NIRvP이 식생 및 지형 조건에 의한 공간 이질성으로 인해 관측지에 따라 약간의 차이가 나타났지만, 농경지와 산림에서 모두 30분과 일 단위 시간 해상도에서 GPP와 높은 상관성(r2 = 0.63, 0.68)을 보였다. 또한 기존 KoFlux 표준 NEE 배분방법에 비해 기계학습 기반의 NEE 배분 방법을 적용할 경우, 산림에서 30분 단위의 GPP와 NIRvP 사이의 상관성이 향상되었지만, 일 단위에는 그 차이가 크지 않았다. 하지만 광조건 이외에 다른 요인에 의해 광합성이 제한되는 경우 NIRvP와 GPP 간의 상관성이 떨어져 NIRvP를 이용해 실제 배분 결과를 직접 평가하긴 어려웠으며, 주로 광 조건에 의해 광합성이 제한되는 흐린 날의 경우 NEE 배분 정확도를 평가할 수 있는 가능성이 존재하였다. 그러나 높은 시간해상도의 Vis 기반의 GPP 추정이 의미를 가지려면, VIs와 GPP간의 경험적 관계를 넘어서는 시스템 사고 및 자기-조직화와 관련된 복잡계 기반의 분석 방법이 요구된다.
최근 몇 년간 흡연율이 감소했지만, 흡연은 여전히 전 세계적으로 조기사망과 건강상의 문제를 일으키는 주요 요인 중 하나이다. 장기간의 흡연은 대동맥의 경직도를 증가시키는데, 혈관이 경직되면 심장에서 발생한 전진 맥파와 말초에서 심장으로 돌아오는 반사파의 속도가 빨라져서 반사파가 중심동맥에 일찍 도착하여 중심동맥의 수축기 맥압이 증가하게 되고 수축기 혈압이 상승하게 된다. 본 연구는 남성 흡연자와 비흡연자를 대상으로 심폐기능을 포함한 건강관련체력과 동맥경직도를 반영하는 파형증대지수와 맥파전달속도의 차이를 검증하고, 흡연자의 운동전 흡연습관에 따른 심폐기능과 동맥경직도에 미치는 반응을 비교하기 위하여 시행되었다. 연구 대상은 심폐질환이 없는 만 20세 이상 29세 이하 남성으로, 만 5년 이상 흡연한 흡연자 12명과 흡연 경험이 없는 비흡연자 12명으로 총 24명을 대상으로 하였다. 본 연구의 결과를 종합하여 볼 때, 젊은 성인들의 흡연습관은 동맥의 경직도를 예측할 수 있는 파형증가 지수와 맥파전달속도에는 영향을 주지 않는 것으로 나타났다. 또한 운동 참여 전 흡연에 따른 혈역학 반응과 동맥경직도에서도 두 집단 간 유의한 차이를 나타내지는 않았다. 하지만 생존율의 예언지표인 최대 산소섭취량은 흡연자가 비흡연자에 비해 유의하게 낮게 나타났다. 이는 흡연습관이 혈관의 노화가 일어나지 않은 젊은 성인에게는 동맥 경직도의 변화를 일으킬 만큼 영향을 주지는 않지만 인체의 산소 운반능력을 감소시켜 심폐기능의 저하가 진행되고 있음을 의미하는 것으로 판단된다.
구름은 광학위성을 이용한 국토 관측 및 재난 대응, 변화 탐지 등 지표의 현상을 관측하는데 있어 많은 어려운 문제를 야기한다. 구름의 존재는 영상 처리 단계 뿐만 아니라 최종적으로는 데이터의 품질에 영향을 미치므로 이를 반드시 식별하고 제거하는 과정이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 위성영상 내 구름의 분광패턴에 가장 근접한 화소를 탐색 및 추출해 최적의 임계값을 선정하고 임계값을 바탕으로 구름 산출물을 제작하는 일련의 과정을 자동으로 수행하는 새로운 구름 탐지 기법을 개발하고자 하였다. 구름 탐지 기법은 크게 세 단계로 구성된다. 첫 번째 단계에서는 Digital Number (DN) 단위 영상을 대기상층 반사율 단위로 변환하는 과정을 수행한다. 두 번째 단계에서는 대기상층 반사율 영상을 이용하여 Hue-Value-Saturation (HSV) 변환 및 삼각형 임계 처리, 최대우도 분류 등의 전처리를 적용하고 각 영상별로 초기 구름 마스크 생성을 위한 임계값을 결정한다. 세번째 후처리 단계에서는 생성된 초기 구름 마스크에 포함된 노이즈를 제거하고 구름 경계 및 내부를 개선한다. 구름 탐지를 위한 실험 자료로 구름의 공간적, 계절적 분포의 다양성을 보여주는 4~11월 시기에 한반도 지역에서 촬영된 국토위성 L2G 영상을 사용하였다. 제안 방법의 성능을 검증하기 위해 단일 임계화 방법으로 생성된 결과를 비교하였다. 실험 결과, 제안 방법은 기존 방법과 비교하여 전처리 과정을 통해 각 영상의 방사학적 특성을 고려할 수 있어 보다 정확하게 구름을 검출할 수 있었다. 또한, 구름 개체를 제외한 나머지 밝은 물체(판넬식 지붕, 콘크리트 도로, 모래 등)의 영향을 최소화하는 결과를 보여주었다. 제안 방법은 기존 방법 대비 F1-score 기준으로 30% 이상의 개선된 결과를 보여주었으나 눈이 포함된 특정 영상에서 한계점이 있었다.
해색 원격탐사에서 대기 보정은 자료의 정확도와 신뢰성 확보를 위해 반드시 수행해야하는 과정으로 높은 정확도가 요구된다. 또한 최근 원격 탐사 커뮤니티에서는 위성 자료의 오차에 대한 요구 사항이 증가함에 따라 대기 보정의 보조 자료로 사용되는 기상 변수(오존량, 기압, 바람장, 층적분 수증기량[total precipitable water, TPW])의 오차에 의해 발생하는 원격 반사도(remote sensing reflectance, Rrs)의 오차에 대한 연구가 진행되고 있지만 오차 요인으로 알려진 수증기 프로파일의 변동성에 의한 Rrs의 오차에 대한 연구는 수행되지 않았다. 본 연구에서는 Second Simulation of a Satellite Signal Vector version 2.1 모의를 통해 GOCI-II 관측 영역 내의 수증기 프로파일의 변동성에 따른 수증기 투과도의 오차를 계산하고 이로 인해 발생하는 해색 산출물의 오차에 대해 분석하였다. Radiosonde 관측 수증기 프로파일은 그 형태가 복잡할 뿐만 아니라 지표 부근의 큰 변동성으로 인해 기존 GOCI-II 대기 보정에서 사용하고 있는 US standard 62 수증기 프로파일과의 차이가 최대 0.007만큼 발생하였다. 이로 인해 발생한 수증기 투과도의 차이는 GOCI-II 대기 보정에서 에어로졸 반사도 추정의 차이를 발생시키고, 결과적으로 모든 밴드에서 Rrs의 오차가 발생하였다. 하지만 412-555 nm 밴드에서 수증기 프로파일 차이로 인한 Rrs 오차는 요구 정확도보다 낮은 2% 미만으로 나타났으며, 다른 해색 산출물인 클로로필(chlorophyll-a) 농도, 용존 유기물, 총 부유물 농도에서도 유사한 오차를 보이고 있다. 본 연구의 결과는 대기 보정 및 해색 산출물의 정확도에 있어 수증기 프로파일의 차이의 영향이 적다는 것을 의미한다. 하지만 추후 연구에서 수증기 흡광 보정 시 수증기 프로파일의 변동성을 고려할 경우 보다 높은 수준의 Rrs 정확도 확보를 기대할 수 있다.
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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.