고객반응 예측모형은 마케팅 프로모션을 제공할 목표고객을 효과적으로 선정할 수 있도록 하여 프로모션의 효과를 극대화 할 수 있도록 해준다. 오늘날과 같은 빅데이터 환경에서는 데이터 마이닝 기법을 적용하여 고객반응 예측모형을 구축하고 있으며 본 연구에서는 사례기반추론 기반의 고객반응 예측모형을 제시하였다. 일반적으로 사례기반추론 기반의 예측모형은 타 인공지능기법에 비해 성과가 낮다고 알려져 있으나 입력변수의 중요도에 따라 가중치를 상이하게 적용함으로써 예측성과를 향상시킬 수 있다. 본 연구에서는 프로모션에 대한 고객의 반응여부에 영향을 미치는 중요도에 따라 입력변수의 가중치를 산출하여 적용하였으며 동일한 가중치를 적용한 예측모형과의 성과를 비교하였다. 목욕세제 판매데이터를 사용하여 고객반응 예측모형을 개발하고 로짓모형의 계수를 적용하여 입력변수의 중요도에 따라 가중치를 산출하였다. 실증분석 결과 각 변수의 중요도에 기반하여 가중치를 적용한 예측모형이 동일한 가중치를 적용한 예측모형보다 높은 예측성과를 보여주었다. 또한 고객 반응예측 모형과 같이 실생활의 분류문제에서는 두 범주에 속하는 데이터의 수가 현격한 차이를 보이는 불균형 데이터가 대부분이다. 이러한 데이터의 불균형 문제는 기계학습 알고리즘의 성능을 저하시키는 요인으로 작용하며 본 연구에서 제안한 Weighted CBR이 불균형 환경에서도 안정적으로 적용할 수 있는지 검증하였다. 전체데이터에서 100개의 데이터를 무작위로 추출한 불균형 환경에서 100번 반복하여 예측성과를 비교해 본 결과 본 연구에서 제안한 Weighted CBR은 불균형 환경에서도 일관된 우수한 성과를 보여주었다.
전자상거래 시장의 이용이 보편화 되며 고객들에게 좋은 품질의 물건을 어디서, 얼마나 합리적으로 구매할 수 있는지가 중요해졌다. 이러한 구매 심리의 변화는 방대한 정보 속에서 오히려 고객들의 구매 의사결정을 어렵게 만드는 경향이 있다. 이때 추천 시스템은 고객의 구매 행동을 분석하여 정보 검색에 드는 비용을 줄이고 만족도를 높이는 효과가 있다. 하지만 대부분 추천 시스템은 책이나 영화 등 동종 상품 분류 내에서만 추천이 이뤄진다. 왜냐하면 추천 시스템은 특정 상품에 매긴 구매 평점 데이터를 기반으로 해당 상품 분류 내 유사한 상품에 대한 구매 만족도를 추정하기 때문이다. 그밖에 추천 시스템에서 사용하는 구매 평점의 신뢰성에 대한 문제도 제시되고 있으며 오프라인에선 평점 확보 자체가 어렵다. 이에 본 연구에서는 일련의 문제를 개선하기 위해 RFM 다차원 분석 기법을 활용하여 기존에 사용하던 고객의 구매 평점을 객관적으로 대체할 수 있는 새로운 지표의 활용 가능성을 제안하는 바이다. 실제 기업의 구매 이력 데이터에 해당 지표를 적용해서 검증해본 결과 높게는 약 55%에 해당하는 정확도를 기록했다. 이는 총 4,386종에 달하는 이종 상품들 중 한번도 이용해 본 적 없는 상품을 추천한 결과이기 때문에 검증 결과는 상대적으로 높은 정확도와 활용가치를 의미한다. 그리고 본 연구는 오프라인의 다양한 상품데이터에서도 적용할 수 있는 범용적인 추천 시스템의 가능성을 시사한다. 향후 추가적인 데이터를 확보한다면 제안하는 추천 시스템의 정확도 향상도 기대할 수 있다.
기후 변화의 감지, 예측의 최적지이며 미래 기술, 자원의 보고인 극지의 중요성에 따라 극지 교육의 필요성이 더욱 강조됐다. 이에 본 연구에서는 극지에 대한 초등학생의 일반적 인지 및 정의적 특성을 탐색한 후, 극지에 대한 경험 다양성 수준에 따른 인지 및 정의적 특성을 추가로 분석했다. 연구를 위해 개발된 검사 문항은 43명의 초등학교 5학년생을 대상으로 한 예비 검사를 통해 수정, 보완되었다. 검사 문항은 학생들의 배경 변인으로 성별, 극지에 대한 학습 경험 및 일상 경험, 과학적 소양을 묻는 문항과 극지 지식, 기능, 신념, 태도를 묻는 문항으로 구성됐다. 문항의 유형은 선택형, 진위형, 리커트(4점)이며 총 66개다. 검사에 참여한 학생들은 대·중·소 도시의 초등학교에 재학 중인 5학년생 323명이다. 연구 결과, 학생들은 극지의 변화와 관련된 과학적 원인 및 과정보다는 극지의 변화로 인한 극적인 결과에 관심이 크고 잘 알았다. 이는 극지의 주요 특징임과 동시에 극지 환경 변화 매커니즘의 중심에 있는 얼음에 대한 이해보다, 극지 환경 변화로서 고통 받을 극지 생물에 더욱 관심이 크고 잘 알고 있다는 사실을 통해 확인됐다. 또한, 학생들은 극지 기후 변화의 문제를 자신을 제외한 전지구적 문제로 인식했다. 북극과 남극에서 일어나는 일은 전 세계에 영향을 미치지만, 자기 자신과 지역 사회에는 큰 영향을 미치지 않는 것으로 생각한다는 것이다. 극지에 대한 지식의 수준과 극지 관련 자료를 해석, 추론하는 탐구 능력은 서로 큰 관련이 없었으며, 극지에 대한 경험 다양성의 수준이 높은 학생일수록 극지의 과학 기술에 대한 이해가 뛰어났다. 본 연구는 학생들의 극지 소양 관련 특성을 점검했다는 것과, 향후 극지 교육이 나아가야 할 방향을 제시하는 기초 자료가 될 것이라는 점에서 의미가 있다.
본 연구는 과학교육의 다양한 모습을 탐색할 필요가 있다는 문제의식에서 출발하여 성인을 대상으로 하는 과학문화 활동에 대한 실천적인 연구의 필요성에 따라 수행되었다. 이에 성인 4명의 과학소설 독서토론을 연구 사례로 선정하고 과학문화 활동에서 나타나는 과학적 태도와 과학에 대한 태도를 포함하는 과학 관련 태도를 질적으로 탐색하였다. 참여자들은 과학기술 전문가가 아닌 30대 직장인으로 독서와 토론 활동에 익숙하며 이를 취미로 즐기는 사람들이다. 작품 선정을 위한 구체적인 기준을 마련하고 연구 참여자들과의 협의를 거쳐 3권의 과학소설을 선정하였다. 4개월 동안 총 3회차의 독서토론 활동, 각 회차에 대한 사후 면담, 전체 활동 종료 후 개별 심층 면담의 과정으로 진행되었으며, 독서토론은 자유롭게 논제와 의견을 제시하는 비구조화된 자유토론으로 진행되었다. 연구 과정에서 녹음 및 전사된 독서토론 담화, 사후 및 심층 개별 면담, 연구자의 관찰 기록지, 참여자들의 독서기록과 같은 다양한 자료를 수집하였고 수집한 자료들은 지속적 비교 방법을 사용하여 분석하였다. 연구 결과, 참여자들은 과학소설 독서토론에서 과학적 태도를 발휘한 것으로 나타났다. 참여자들이 보인 과학기술 비판과 윤리적 성찰, 합리성에 대한 문제인식과 근거 제시, 과학적 호기심 해소와 추론은 과학소설의 특징과 밀접한 관련성을 맺는 것으로 나타났다. 또한 참여자들은 과학소설의 텍스트적 특징인 이야기를 통해 과학 이해에 대한 부담을 낮추고 흥미의 발달을 보이며 과학을 즐길 수 있는 대상으로 인식하는 것으로 나타났다. 마지막으로 참여자들은 이해와 학습 대상으로서의 과학이 아닌 문화로서 과학을 즐기는 활동 자체에 스스로 의미를 부여함으로써 과학에 대한 태도 변화를 나타내었다. 위 결과를 바탕으로 본 연구는 학교 교육 이후에도 성인을 대상으로 과학에 대한 긍정적인 태도를 신장하기 위한 과학문화의 의미를 밝히고 시사점을 제시하였다.
최근 세계화의 흐름에서 교육에 대한 새로운 문제제기는 다문화적 흐름을 요청할 수밖에 없는 핵심적 문제로서 도전받고 있다. 더 나아가 전지구적 차원에서 인류의 '공동위험'에 대해 공동협력하고, 문화간 차이의 이해가 더욱 중요시되는 이전과는 상이한 상황에 노출되어 있다. '교육노마디즘'은 교육의 새로운 가치와 의미를 새롭게 생성하는 은유적 표현이다. 최근 초국가적 교육열의 흐름은 이미 중심적 흐름이며, 위기와 기회의 양면성을 동시에 내재하고 있다. 이러한 기회의 양면성을 소화하지 못하는 측면에서 '한국교육의 공동화'현상으로 진단할 수 있다. 이는 교육의 미국교육의 과도한 의존과 자생교육이 상호교류하는 기저로서 필요함에도 불구하고, 아직 마련되지 않음을 의미한다. 교육의 세계화의 흐름은 국가의 '이중낭비'와 학부모의 과도한 사교육비의 '이중부담'과 강요된 탕진, '학력세탁'을 향한 전지구적으로 이동하는 현재의 흐름으로 발견된다. 이러한 위기국면에서 근대교육은 외국시스템과의 창조적 접목으로 교육의 세계화의 흐름에 맞는 한국교육의 새로운 기저가 요구됨에도 불구하고, 한국교육의 독특한 강점인 공동체적-정감적-시너지적 관계의 아름다움이 교육의 세계화의 흐름에서 살려지지 않는다. 즉 세계화의 흐름에 맞는 새로운 한국교육의 기저는 코뮤니타스를 향한 전지구적 강한 연대와 공동체성으로 도약하는 소통세계와 만나는 일이다. 이 소통세계는 근대의 모델인 우리 모두를 몰아가고 있는 치열한 제로섬 경쟁구도로부터 즐김과 향유 그리고 자족과 증여의 기쁨을 시너지적으로 새롭게 생성하는 문명전환의 교육으로 거듭날 수 있는 기회이다. 이 논문은 이 기회가 잘못 활용되는 학부모들의 초국가적 교육열의 패러다임을 살펴봄으로써 진정한 교육노마디즘의 가능성과 그 한계를 살펴보고자 하였다.
이 연구에서는 청소년 인터넷 중독인식집단의 사이버 자기개념과 인간관계, 심리 행동특성을 이해하는데 주된 관심이 있다. 이를 위해 인터넷 중독인식집단과 비중독집단의 사이버 자기개념, 자기효능감, 친구관계, 주관적안녕감 및 학업성취도의 차이를 비교하였다. 최종 분석대상 수는 1,057명(남 545명, 여 512명)이었으며, 학교별로는 중학생 326명, 일반계 고등학생 361명, 특성화 고등학생 370명이었다. 분석결과, 첫째, 사이버공간에 있을 때 자기인식에 대해 질적 분석을 한 결과, 인터넷 중독인식집단은 재미있다가 가장 높은 반응률을 나타내고 그 다음으로 평소와 같다, 시간을 보낸다, 가상인물이 된다 등의 순서를 보였다. 반면에 인터넷 비중독집단은 평소와 같다가 가장 높은 반응률을 나타내고, 그 다음으로 재미있다, 시간을 보낸다, 가상인물이 된다 등의 순서를 나타내었다. 인터넷에서 게임할 때 자기인식으로는 인터넷 중독인식집단과 비중독집단 모두 재미있다를 가장 많이 지적하였는데, 응답자의 반수가 이에 해당하였다. 그 다음으로 몰입한다, 거칠어진다와 같은 범주들이 포함되었다. 둘째, 인터넷 중독인식집단과 비중독집단의 자기효능감 차이를 공변량분석한 결과, 비중독집단이 중독인식집단보다 자기조절학습효능감, 관계효능감, 어려움극복효능감이 더 높았다. 셋째, 인터넷 중독인식집단과 비중독집단의 친구관계 차이를 공변량분석한 결과, 친한 친구 수와 가까운 친구 수에서 모두 의미있는 차이가 없었다. 그러나 비중독집단은 중독인식집단보다 친구로부터 정서적 지원을 더 많이 받았고, 반면에 따돌림을 적게 경험하였다. 넷째, 인터넷 중독인식집단과 비중독집단의 주관적안녕감 차이를 공변량분석한 결과, 비중독집단이 중독인식집단보다 훨씬 주관적안녕감이 높은 것으로 확인되었다. 다섯째, 인터넷 중독인식집단과 비중독집단의 학업성취도 차이를 공변량분석한 결과, 비중독집단이 중독인식집단보다 객관적 성적만이 아니라 주관적 성취지각에서도 높은 학업성취도를 나타내었다.
이 연구의 주된 목적은 친구가 청소년 일탈행동에 미치는 영향을 규명하는데 있다. 이를 위해 친구의 일탈행동이 청소년의 일탈행동에 미치는 영향과, 이와 동시에 청소년의 부모자녀 갈등과 부모통제 및 청소년의 자기효능감이 청소년의 일탈행동에 미치는 영향을 분석하였다. 최종 분석대상은 5개 남녀 고등학교에서 표집된 고등학생 총 1,399명(남 642명, 여 756명)으로서, 인문계 915명, 전문계 484명이었다. 측정도구는 안귀덕, 황정규, 김의철, 박영신(1997)이 제작하여 사용한 것을 활용하였으며, 자기조절효능감과 자기조절학습효능감은 Bandura(1995a)의 질문지를 번역하였다. 학교유형별 가정환경과 부모자녀관계의 차이를 분석한 결과, 인문계 학생들은 부모 학력이나 직업 및 가정 내 공부방 환경이 더 좋았고, 전문계 학생들은 부모와의 갈등이 더 심하였다. 학교유형별로 자기효능감과 일탈행동에서도 유의한 차이가 있었는데, 인문계 학생들이 더 높은 자기효능감을 보였으며, 전문계 학생들이 일탈행동을 더 많이 하였다. 학교유형별로 이러한 차이가 밝혀짐에 따라, 인문계와 전문계 학생데이터를 각각 분리하여 LISREL 분석을 하였다. 그러나 LISREL 분석결과, 변인들 간의 경로 패턴이 거의 일치하였기 때문에, 인문계와 전문계 학생 데이터를 합하여 전체 고등학생 데이터로 다시 LISREL분석 및 효과분석을 하였다. 분석 결과, 청소년 일탈행동에 대해 친구 일탈행동의 정적인 직접효과가 가장 크게 나타났으며, 그 다음으로 청소년의 자기효능감은 부적인 직접효과를, 청소년의 부모와 갈등 및 부모의 통제는 정적인 직접효과를 나타내었다. 또한 청소년 일탈행동에 대해 친구의 자기효능감은 부적인 간접효과를, 친구의 부모와 갈등 및 부모의 통제는 정적인 간접효과를 나타내었다. 따라서 친구가 일탈행동을 많이 할수록, 청소년이 자기효능감이 낮을수록, 청소년의 부모자녀관계가 갈등적이고 통제적일수록, 청소년이 일탈행동을 많이 하였다. 그리고 친구가 자기효능감이 낮고, 친구가 부모와 갈등적이고 통제적인 관계에 있는 것이, 청소년 일탈행동에 간접적으로 영향을 미쳤다. 여러 변인들 중에서도 친구의 일탈행동은 청소년의 일탈행동에 가장 강력한 영향력이 있는 예언변인이었으며, 이러한 결과로부터 청소년 일탈행동에 영향을 미치는 친구 일탈행동의 중요성이 확인되었다.
본 연구는 대학이 제공하는 창업계획 교육과정이 대학생의 창업가정신 핵심역량 증진에 미치는 효과를 분석하였다. 이를 위하여, 서울 소재 여자대학교에서 운영된 사회문제해결기반 창업계획 교육과정에 참여한 여대생 32명(실험집단)과 참여하지 않은 여대생 31명(통제집단)을 대상으로 창업가정신 핵심역량에 대한 사전 및 사후 검사를 수행하였고, 그 결과를 분석하였다. 실험집단이 참여한 교육과정은 3인이 한 팀이 되어 사회문제해결 기반의 창업계획을 담은 창업계획서를 최종결과물로 도출해야 하는 팀 기반 프로젝트학습 교과목으로 총 8주간 운영되는 교육과정이었고, 사전 및 사후검사에 활용된 창업가정신 핵심역량 수준을 측정하는 검사 도구는 '가치창출 역량', '도전 역량', '자기주도 역량', '집단창의 역량'을 세부 역량군으로 하는 교육부·한국청년기업가정신재단(2020)이 개발한 도구를 활용하였다. 분석방법으로는 실험집단의 교육과정 참여 효과를 알아보기 위하여 먼저 i)사전검사를 공변인으로 하는 공분산이 수행되었으며, 이어서 ii) 집단에 따라 프로그램 참여 유무에 따른 창업가정신 핵심역량 수준에 차이가 있는지 확인하기 위하여 처치(실험집단, 통제집단)와 시점(사전검사, 사후검사)을 두 독립변인으로 하는 이원분산분석을 수행하였다. 분석결과, 창업가정신 세부역량 중 가치창출 역량은 실험집단과 통제집단 간 유의미한 차이가 나타나지 않았다. 그러나 도전 역량, 자기주도 역량, 집단창의 역량에서는 실험집단과 통제집단 간 유의미한 차이가 나타났다. 즉, 본 연구에서 운영한 창업계획 교육과정이 학생들의 가치창출 역량 증진에는 기여하지 못했지만, 도전역량, 자기주도역량, 집단창의역량 증진에는 크게 기여한 것으로 분석되었다. 이와 같은 연구결과가 주는 시사점과 제한점이 논의되었고 후속연구의 방향이 제언되었다.
생성형 AI의 활용은 교육계를 넘어서 이미 의료계에서도 의료 기기에 임상 소프트웨어 등의 도입 등으로 연구되고 있다. 생성형 AI는 대규모 대화형 언어모델을 활용하여 방대한 데이터를 이해하고 자료를 선별하는 시간과 에너지를 줄여주면서 사용자와 끊임없는 대화를 통한 정보의 전달이 가능하다. 바로 이러한 점이 인류에게 생성형 AI가 혁신적인 기술의 등장으로 인정받고 있는 점이기도 하다. 그러나 반면 사용자에게 제공되는 컨텐츠의 정합성은 출처나 근거 없이 사용자에게 판단의 영역으로 맡겨지고 있다. 그러나 이 글에서는 생성형 AI를 활용함에 있어서 가장 직접적으로 발생할 수 있는 쟁점을 우선적으로 살펴보기로 한다. 따라서 이 글에서는 생성형 AI의 대표적인 프로그램인 Chat GPT의 발전과 이용자의 활용에 대비하여 특히 개인정보 보호의 쟁점에 대하여 논의하였다. 이를 위하여 먼저 생성형 AI의 기술적인 특성을 살펴본 뒤에 발생 가능한 민사적 쟁점 가운데에서도 개인정보 보호에 관한 문제를 우선적으로 살펴보았다. 생성형 AI는 그 자체로서 학습 데이터의 편향이나 출처 없는 결과값의 제공 등 여러 문제점이 제기되고 있으나, 이러한 문제점은 윤리적 문제를 내포하는 것으로 당장 임상 소프트웨어로서 의료기기에서 활용될 경우 개인정보 보호법제와 보건의료데이터의 활용 가이드로 환자 혹은 이용자의 개인정보를 보호할 수 있을 것인가에 대한 의문에 대한 논의가 시급하다고 판단되었다. 우리나라의 개인정보 보호법제는 특히 보건의료데이터의 활용에서 특정 개인의 개인정보를 가명처리하고 비식별조치를 취하는 데에 적절한 프로세스를 갖추고 있는 것으로 보이나, 생성형 AI이 소프트웨어로서 의료기기에 적용되었을 경우에도 이 법제로서 개인정보 보호의 목적을 이루기에는 어려운 점이 있다. 임상 소프트웨어에서 활용될 생성형 AI의 기능을 대비하기 위해서는 생성형 AI에 걸맞는 개인정보 보호의 법제가 필요할 것으로 보인다.
기존 협업 필터링 기법은 사용자들의 아이템에 대한 선호도를 기반으로 유사 아이템 집합 또는 유사 사용자 집합을 구성하고, 이를 이용해 예측된 사용자의 특정 아이템에 대한 선호도를 기반으로 추천을 수행한다. 이로 인해, 사용자 선호도 정보가 부족하게 되면, 유사 아이템 사용자 집합의 신뢰도가 낮아지고, 추천 서비스의 신뢰도 또한 따라서 낮아진다. 또한, 서비스의 규모가 커질수록, 유사 아이템, 사용자 집합의 생성에 걸리는 시간은 기하급수적으로 증가하고 추천서비스의 응답시간 또한 그에 따라 증가하게 된다. 위와 같은 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 적응형 군집화 기법을 제안하고 이를 적용한 협업 필터링 기법을 제안하고 있다. 이 기법은 크게 네 가지 방법으로 이루어진다. 첫째, 사용자와 아이템의 특성 벡터를 기반으로 사용자와 아이템 각각을 군집화 하여, 기존 협업 필터링 기법에서 유사 아이템, 사용자 집합을 생성하는데 소요되는 시간을 절약하며, 사용자 선호도 정보만을 이용한 부분 집합 생성보다 추천의 신뢰도를 높이고, 초기 평가 문제와 초기 이용자 문제를 일부 해소한다. 둘째, 미리 구성된 사용자와 아이템의 군집을 기반으로 군집간의 선호도를 이용해 추천을 수행한다. 사용자가 속한 군집의 선호도가 높은 순서대로 아이템 군집을 조회하여 사용자에게 제공할 아이템 목록을 구성하여, 추천 시스템의 부하 대부분을 모델 생성 단계에서 부담하고 실제 수행 시 부하를 최소화한다. 셋째, 누락된 사용자 선호도 정보를 사용자와 아이템 군집을 이용하여 예측함으로써 협업 필터링 추천 기법의 사용자 선호도 정보 희박성으로 인한 문제를 해소한다. 넷째, 사용자와 아이템의 특성 벡터를 사용자의 피드백에 따라 학습시켜 아이템과 사용자의 정성적 특성 정량화의 어려움을 해결한다. 본 연구의 검증은 기존에 제안되었던 하이브리드 필터링 기법들과의 성능 비교를 통해 이루어졌으며, 평가 방법으로는 평균 절대 오차와 응답 시간을 이용하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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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.