터널 설계 시 지반조사를 통한 암반분류 결과는 공사기간 및 공사비 산출, 그리고 터널안정성 평가에 지대한 영향을 미친다. 국내에서 지금까지 완공된 3,526개소의 터널들의 설계 및 시공을 통해 관련 기술들은 지속적으로 발전되어 왔지만, 터널 설계 시 암질 및 암반등급을 보다 정확하게 평가하기 위한 방법에 대한 연구는 미미하여 평가자의 경험 및 주관에 따라 결과의 차이가 큰 경우가 적지 않다. 따라서 본 연구에서는 암석샘플에 대한 주관적 평가를 통한 기존의 인력에 의한 암반분류 대신, 최근 지반분야에서도 그 활용도가 급증하고 있는 머신러닝 알고리즘을 이용하여 시추조사에서 획득한 다양한 암석 및 암반정보를 분석하여 보다 신뢰성있는 RMR에 의한 암반분류 모델을 제시하고자 하였다. 국내 13개 터널을 대상으로 11개의 학습 인자(심도, 암종, RQD, 전기비저항, 일축압축강도, 탄성파 P파속도 및 S파 속도, 영률, 단위중량, 포아송비, RMR)를 선정하여 337개의 학습 데이터셋과 60개의 시험 데이터셋을 확보하였으며, 모델의 예측성능을 향상시키기 위해 6개의 머신러닝 알고리즘(DT, SVM, ANN, PCA & ANN, RF, XGBoost)과 각 알고리즘별 다양한 초매개변수(hyperparameter)를 적용하였다. 학습된 모델의 예측성능을 비교한 결과, DT 모델을 제외한 5개의 머신러닝 모델에서 시험데이터에 대한 RMR 평균절대오차 값이 8 미만으로 수렴되었으며, SVM 모델에서 가장 우수한 예측성능을 나타내었다. 본 연구를 통해 암반분류 예측에 대한 머신러닝 기법의 적용 가능성을 확인하였으며, 향후 다양한 데이터를 지속적으로 확보하여 예측모델의 성능을 향상시킨다면 보다 신뢰성 있는 암반 분류에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구에서는 인터넷 점포에서 의류상품 구매후기를 작성하는 동기의 유형을 규명하는 한편 작성 동기 유형에 따라 인터넷 점포 고객들을 범주화하고, 각 집단의 작성행동, 인터넷 구매 행동, 인구사회적 특성의 차이를 규명하였다. 초점집단 면접과 온라인 서베이를 통해 연구되었으며, 정량적 연구에서는 의류상품 구매후기를 읽은 경험과 작성한 경험이 많은 국내 인터넷 점포 여성 고객 252명을 대상으로 자료가 수집되었다. 연구결과, 인터넷 점포에서 구매후기를 작성하는 동기 유형은 이타적 정보 공유, 불만해소 및 보복, 경제적 보상 추구, 상품 개발 지원, 감동 표현으로 나타났다. 특히, 작성행동에 대한 영향력이 큰 동기는 이타적 정보 공유 동기와 경제적 보상 추구 동기였다. 인터넷 점포 고객은 작성동기 유형에 따라 소비자 옹호 집단, 이익 추구 집단, 중도적 집단으로 범주화되었으며, 세 집단은 구매후기 작성행동, 인터넷 구매빈도, 인구사회적 요인들에서 차별적 특성을 보였다. 소비자 옹호 집단과 이익 추구 집단을 대상으로 인터넷 점포 구전 채널 관리 방안이 제시되었다.
본 연구에서는 DEM격자 크기와 하천생성 임계면적크기에 따른 수문 지형특성인자의 변화특성과 이들 자료를 이용한 유출변화특성 분석함으로서 수치지형도를 이용한 강우-유출해석시에 수문기상학적 특성인자 추출에 소요되는 시간적 경제적 노력을 최소화 할 수 있는 적정 임계면적을 제안하는데 목적을 두었다. 1) 격자크기에 따른 유역형상을 검토한 결과 격자크기가 작을수록 해상도가 뚜렷하며, 정확도에서도 우수하게 나타났으며, 격자크기별 최소임계면적별 하천차수를 분석한 결과 격자크기가 하천차수에 영향을 미치지는 않으며, 하천의 갯수도 1차하천에서는 큰 차이가 있으나 2차하천이상의 개수는 큰 차이가 없는 것으로 분석되었고, 하천차수법칙을 설명하는 $R_A,\;R_B,\;R_L$의 검토결과 격자크기가 클수록 미소한 차이로 크게 나타났으며, 임계면적 $0.15km^2$를 기준으로 큰 변화를 나타내고 있었다. 2) GIUH모형의 모델매개변수인 N, K의 검토결과 격자크기의 영향은 없으나, 임계면적이 클수록 작은 값을 나타내고 있음을 알 수 있었다. 3) 분석결과로 볼 때 수치지형도를 이용한 유출해석 모형에서 사용되는 수문지형학적 매개변수 추출에 있어서 격자의 크기는 $R_B,\;R_L$에서는 격자크기 $10m{\times}10m,\;R_A$, N, K에서는 $30m{\times}30m$ 격자크기가 적합하며 하천생성을 위한 임계면적은 $0.15km^2{\sim}0.20km^2$가 적합한 것으로 판단된다. 그러나 본 연구는 1/25,000 수치지형도를 이용한 결과이므로 계속되는 연구에서는 1/5,000 및 1/50,000 지형도를 대상으로 추가로 분석함으로서 강우-유출해석시 적정 임계면적과 격자크기를 제안할 수 있을 것으로 판단된다.측할 수 있어 사용자 분류를 활용한 사용자인터페이스(UI)디자인의 가능성을 확대시킬 수 있을 것이다. 스크린의 사용에 있어서 사용자의 시각적 한계성을 극복하기 위한 새로운 GUI의 시도와 제안은 향후 모바일 기기 디자인의 새로운 방향성을 제시하고 있다.각되며 이를 위해서는 호스피스 관련 기관뿐만 아니라 국가적 차원의 아동 호스피스에 대한 관심과 지원이 요구된다고 생각한다. 양상과 일치하였고 표준조건(water flux 1 cm/일)에서 예측된 이동소요시간에 따라 metolcarb는 most mobile, molinate와 fenobucarb, isazofos는 mobile내지 most mobile, dimepiperate는 moderately mobile이나 mobile, diazinon은 mobile, fenitrothion과 parathion은 slightly mobile 또는 mobile, chloipyrifos-methyl은 immobile이나 slightly mobile 등급에 속하는 것으로 나타났다.히 요구되고 있는 현실이다.브로 출시에 따른 마케팅 및 고객관리와 관련된 시사점을 논의한다.는 교합면에서 2, 3, 4군이 1군에 비해 변연적합도가 높았으며 (p < 0.05), 인접면과 치은면에서는 군간 유의차를 보이지 않았다 이번 연구를 통하여 복합레진을 간헐적 광중합시킴으로써 변연적합도가 향상될 수 있음을 알 수 있었다.시장에 비해 주가가 비교적 안정적인 수준을 유지해 왔다고 볼 수 있다.36.4%)와 외식을 선호(29.1%)${\lrcorner}$ 하기 때문에 패스트푸드를 이용하게 된 것으로 응답 하였으며, 남 여 대학생간에는 유의한 차이(p<0.05)가 인정되었다. 응답자의 체형은 ${\ulcorner}$적당하다${\lrcorner}$고 응답한 경우가 가장 많이
빅데이터 및 오피니언 마이닝 분야가 대두됨에 따라 정보 검색/추출, 특히 비정형 데이터에서의 정보 검색/추출 기술의 중요성이 나날이 부각되어지고 있다. 또한 정보 검색 분야에서는 이용자의 의도에 맞는 결과를 제공할 수 있는 검색엔진의 성능향상을 위한 다양한 연구들이 진행되고 있다. 이러한 정보 검색/추출 분야에서 자연어처리 기술은 비정형 데이터 분석/처리 분야에서 중요한 기술이고, 자연어처리에 있어서 하나의 단어가 여러개의 모호한 의미를 가질 수 있는 단어 중의성 문제는 자연어처리의 성능을 향상시키기 위해 우선적으로 해결해야하는 문제점들의 하나이다. 본 연구는 단어 중의성 해소 방법에 사용될 수 있는 말뭉치를 많은 시간과 노력이 요구되는 수동적인 방법이 아닌, 사전들의 예제를 활용하여 자동적으로 생성할 수 있는 방법을 소개한다. 즉, 기존의 수동적인 방법으로 의미 태깅된 세종말뭉치에 표준국어대사전의 예제를 자동적으로 태깅하여 결합한 말뭉치를 사용한 단어 중의성 해소 방법을 소개한다. 표준국어대사전에서 단어 중의성 해소의 주요 대상인 전체 명사 (265,655개) 중에 중의성 해소의 대상이 되는 중의어 (29,868개)의 각 센스 (93,522개)와 연관된 속담, 용례 문장 (56,914개)들을 결합 말뭉치에 추가하였다. 품사 및 센스가 같이 태깅된 세종말뭉치의 약 79만개의 문장과 표준국어대사전의 약 5.7만개의 문장을 각각 또는 병합하여 교차검증을 사용하여 실험을 진행하였다. 실험 결과는 결합 말뭉치를 사용하였을 때 정확도와 재현율에 있어서 향상된 결과가 발견되었다. 본 연구의 결과는 인터넷 검색엔진 등의 검색결과의 성능향상과 오피니언 마이닝, 텍스트 마이닝과 관련한 자연어 분석/처리에 있어서 문장의 내용을 보다 명확히 파악하는데 도움을 줄 수 있을 것으로 기대되어진다.
고객과 대중의 니즈를 파악하기 위한 감성분석의 중요성이 커지면서 최근 영어 텍스트를 대상으로 다양한 딥러닝 모델들이 소개되고 있다. 본 연구는 영어와 한국어의 언어적인 차이에 주목하여 딥러닝 모델을 한국어 상품평 텍스트의 감성분석에 적용할 때 부딪히게 되는 기본적인 이슈들에 대하여 실증적으로 살펴본다. 즉, 딥러닝 모델의 입력으로 사용되는 단어 벡터(word vector)를 형태소 수준에서 도출하고, 여러 형태소 벡터(morpheme vector) 도출 대안에 따라 감성분석의 정확도가 어떻게 달라지는지를 비정태적(non-static) CNN(Convolutional Neural Network) 모델을 사용하여 검증한다. 형태소 벡터 도출 대안은 CBOW(Continuous Bag-Of-Words)를 기본적으로 적용하고, 입력 데이터의 종류, 문장 분리와 맞춤법 및 띄어쓰기 교정, 품사 선택, 품사 태그 부착, 고려 형태소의 최소 빈도수 등과 같은 기준에 따라 달라진다. 형태소 벡터 도출 시, 문법 준수도가 낮더라도 감성분석 대상과 같은 도메인의 텍스트를 사용하고, 문장 분리 외에 맞춤법 및 띄어쓰기 전처리를 하며, 분석불능 범주를 포함한 모든 품사를 고려할 때 감성분석의 분류 정확도가 향상되는 결과를 얻었다. 동음이의어 비율이 높은 한국어 특성 때문에 고려한 품사 태그 부착 방안과 포함할 형태소에 대한 최소 빈도수 기준은 뚜렷한 영향이 없는 것으로 나타났다.
본 연구는 공공계약의 여러 가지 형태 중 나라장터(KONEPS)를 통해 체결된 물품구매, 용역, 시설공사 등의 계약 자료를 수집하여 공공계약에서 입찰참가자수의 영향요인을 분석한다. 공공계약에서 입찰참가자수가 중요한 이유는 경쟁성 확보를 통한 합리적 계약 체결여부를 판단하는 최소한의 기준이 될 수 있으며, 발주기관의 예산절감 또는 입찰참가자의 수익성과 밀접한 관계가 있기 때문이다. 연구 목적은 공공계약에서 입찰참여자들의 입찰참여 여부는 어떤 요인에 의해 결정되는지를 분석하여 현재 공공계약에서 입찰참여에 관한 문제점과 정책적 시사점을 제시하기 위한 것이다. 본 연구는 5만여 공공기관이 나라장터로 발주하여 30만여 개인사업자 및 법인이 참여한 435만여 물품구매, 용역, 시설공사 등 많은 계약 건을 비교 분석함으로써 기존의 샘플링 기반 연구와의 차별성을 가진다. 연구모형으로 공고일수, 예산금액, 계약방법, 낙찰방법 등을 독립변수로, 입찰참가자수를 종속변수로 각각 도출하여 활용한다. 조사 분석은 빅데이터 및 다차원 분석기법을 사용한다. 분석결과 첫째, 공공발주 사업의 예산금액의 규모가 클수록 입찰참가자수가 적고, 이는 입찰참가자들이 예산금액이 클수록 수주할 확률이 매우 낮아진다고 인지하는 것에 기인한 것으로 공공사업에 대한 신뢰성 제고를 위하여 분리발주에 대한 제도적 장치가 필요하다는 것을 의미한다. 둘째, 계약방법으로는 제한경쟁이 일반경쟁 보다 입찰참가자수가 많고, 이는 계약방법이 입찰참가자수와 공공사업의 예산절감에 영향을 줄 수 있다는 것을 의미한다. 셋째, 공고일수는 입찰참가자수에 유의미한 영향을 미치지 않았으며 이는 나라장터를 통해 많은 개인사업자 및 법인들이 입찰정보를 숙지하고 있어 정보불균형의 문제는 심각하지 않다는 것을 의미한다. 넷째, 낙찰방법으로는 적격심사낙찰제가 최저가낙찰제 보다 입찰참가자수가 많고, 이는 낙찰방법이 입찰참가자수와 입찰참가자의 수익성에 영향을 줄 수 있다는 것을 의미한다.
음식물쓰레기의 발생량과 조성점유율이 증대됨에 따라 음식물쓰레기의 효율적인 처리 및 처분이 쓰레기 관리행정의 성공여부를 좌우하므로 도시규모별, 발생원별 음식물쓰레기의 양과 조성 그리고 단위 가정 및 퇴비화 의무대상업소에서의 배출현황을 조사하여 이를 통한 수거체제를 고찰하였다. 대전시와 충청남도 5개 표본도시로부터 조사한 음식물쓰레기의 연평균 조성은 50%를 넘고 있으며 주택가, 아파트, 상가지역간 조성비의 차이는 거의 없다. 종이류가 약 25% 정도를 유지하고 있기 때문에 매립장에 유입되는 일반폐기물의 75% 이상이 퇴비화로 처리가 가능하다. 음식물쓰레기 발생원단위는 단위가정조사의 경우 200~250g/인 일이며 매립장에서 전체 발생 쓰레기를 기준으로 조사할 경우 380~400g/인 일이다. 이는 가정의 구성원이 가정에서보다 가정 밖에서 2배에 가까운 음식물쓰레기를 배출하고 있음을 시사해 주고 있다. 음식물쓰레기 감량화 의무대상업소인 연구소와 관공서의 음식물쓰레기 원단위는 각각 166g/인 일과 215g/인 일로 조사되었고 대중음식점의 경우 수준에 따라 발생원단위는 현저하다. 고급인 경우 670g/인 일, 중급은 190g/인 일 그리고 대중음식점은 평균 60g/인 일이다. 1급 호텔의 경우 400g/인 일이며 집단급식소인 대학교 학생회관의 경우 170g/인 일로 조사되었다. 가정용 퇴비화 용기내에서 자연감량율은 1일 3~4%의 수준을 나타내고 있다.
우리나라의 대기환경 정책은 주로 연료 전환과 배출허용기준 강화를 통한 대기오염물질 배출 저감 정책을 활용하였다. 이 정책은 1차 대기오염물질을 효과적으로 저감하였다. 그러나 초미세먼지는 발생원에서 배출되기도 하지만 대기에서 생성되는 비율이 높아, 대기화학반응의 주요 생성기작을 이해하지 못하면 효과적인 저감 정책을 수립하기 힘들다. 미국이나 유럽은 일찍부터 자국의 환경을 반영한 대기에서 생성되는 초미세먼지의 유기성분 생성 수율 및 자국 내 전구물질의 물질별 기여도를 파악하여, 저감 대책 수립에 활용하고 있다. 또한 집중관측소(super-site) 연구를 통하여 얻어진 관측 자료를 활용하여, 수용모델 등을 활용하여 주요 오염원을 파악하고, 오염원별 저감 정책을 수립하고 있다. 이런 과학적인 이해에 바탕을 둔 정책 수립 및 시행으로 미국은 악명이 높았던 로스엔젤레스 지역의 스모그도 많이 개선시켰다. 최근에는 (1) 국지적인 화학반응에 의한 유해 유기 에어로졸 성분 분석 및 위해성 평가와, (2) 아시아로부터 장거리이동된 초미세먼지와 오존의 생성, 이동 기작 규명에 중점을 두어 연구하고 있다. 유럽도 국지적인 유해성분(주로 유기 에어로졸)과 전유럽 지역의 초미세먼지와 오존 이동 및 영향에 대한 연구에 중점을 두고 과학적인 이해를 증진하는 연구를 수행하고 있다. 중국은 스모그 현상을 줄이기 위한 지역별 대기오염 특성 규명 및 배출원 저감에 중점적으로 연구를 진행하고 있으며, 정책적 면에서 우리나라의 2000년대 초와 비슷한 정책과 연구를 수행하고 있다. 외국 사례에서 보듯이 초미세먼지 문제를 해결하려면 (1) 초미세먼지의 생성과 사람에 대한 영향에 대한 과학적 이해 연구를 수행하여 불확실도를 줄이고, (2) 이를 바탕으로 초미세먼지와 그 전구물질을 효율적으로 저감하는 정책을 수립하고 효과적으로 시행하는 체계를 구축하여야 할 것이다. 우리는 초미세먼지 문제에서 생성기작, 위해성 평가, 모델링 분야에서 과학적 이해가 부족하여 신뢰성 있는 초미세먼지 저감 정책 수립에 어려움을 갖고 있다. 위해성 평가 같은 분야는 우리나라 결과가 아직 많지 않아 외국 결과를 주로 활용하고 있다. 이런 경우, 오차와 함께 외국 결과를 우리나라에 적용 가능한지, 적용이 가능하더라도 외국 결과를 시용할 때의 얼마나 우리 사례에 맞는지 등의 불확실성도 발생한다. 또 우리는 아직 서울이나 우리나라에서 초미세먼지가 생성되는 대기에서의 화학반응에서 주요 반응물이나 반응 경로가 선진국에서 연구한 결과와 일치하는지 다르다면 어떻게 다른지 잘 이해하지 못하고 있다. 이러한 과학적 이해에 바탕을 둔 모델도 현재 우리가 사용하는 모델들은 미국의 대기를 잘 예측하도록 개발된 모델들이어서 우리나라 사례를 얼마나 잘 모사하는지 잘 모르고 있다. 또한 국민의 불안을 해소하기 위해서는 초미세먼지의 발생부터 사람에게 미치는 영향까지를 과학적으로 이해하고 이를 저감하는 것을 대기환경 관리의 목표로 설정하는 것이 필수적이다. 이를 수행하기 위해서는 보다 효과적인 대기관리 및 소통 체계 구축이 필요하다.
Nursing process is an essential part for nursing practice. Nursing faculty members must focus on the clinical application for students and try to identify the possible problems that students might face in the fields. The purpose of this study is to examine the actual condition of nursing process education in curricula and to investigate the response of students in clinical experience of nursing process. From 462 students in the 6 associate programs(ADN) and the 6 baccalaureate programs (BSN) data was collected by questionnaire. The results were as followed. 1. Seven programs (58.3%) opened the nursing process in mainly sophomore (BSN) or freshman(ADN). If not opened, the nursing process was taught at the major subjects(espcially fundamental nursing or adult nursing). 2. All Students responded they we supposed to use nursing process in preparing the case report. The majority(94.6%) used NANDA lists for nursing diagnosis and 55.7% of subjects consulted the Korean terms by KNA when translating. The tutors for nursing process in clinical settings were the professor in charge of the subject (68.6) or clinical instructors (48.1%) , assistants(34%). 3. The problems in clinical application that students experienced consisted of 17 items and the mean was 2.27. The biggest problem was 'the lack of the model for RN of applying the nursing process in clinical settings'(2.97). Next the big problem was 'the lack of the competency for implementing the established nursing plans'(2.69). All items were significantly different according to the level of educational programs(ADN or BSN). ADN students had more problems in applying the each step of nursing process and BSN students perceived the NANDA as a guidance of nursing diagnosis and the inconsistency of advices from several instructors or practicum to be mere problematic. 4. The mean of merits after application of nursing process was relatively fair (2.82). The best merit was 'they can identify nursing problems more exactly'(3.07). The second high merit was 'they can study the rational of nursing action' (3.03). BSN than ADN and the subjects of second year than of one year in clinical experience perceived the use of nursing process to be better. Based on this results we need to enforce the application of nursing diagnosis in the class. The use of sample cases can be the efficient method. Students can identify the possible health problems for patient from the cases in imaginary world and discuss them each other. Also we can use the discussion session after practice every other day or as needed. All this is on the good interaction between tutor and student. We must consider to have enough time for student to seize the essence of the nursing process.
최근 IT 기술의 발전과 함께 의료 기술 또한 급격하게 발전하게 되어 헬스케어 서비스를 제공받는 환자의 정보(의료정보, 질병정보 등)가 의료 서비스에서 다양하게 사용되고 있다. 그러나, 환자의 질병정보가 헬스케어 서비스에서 다양하게 사용되면서 환자 치료 방법에 대한 복잡성과 불확실성 또한 증가하여 병원은 환자 치료에 대한 의사결정이 더욱 어려워지고 있다. 본 논문에서는 헬스케어 서비스를 제공받는 환자의 치료를 효율적으로 처리하기 위해서 환자질병정보를 빅 데이터로 관리 할 수 있도록 효율성을 고려한 다기준의사결정벙법 중 하나인 퍼지 AHP를 사용한 헬스케어 환자의 효율적인 빅 데이터 관리 기법을 제안한다. 제안 기법은 환자의 질병정보들 간의 상관관계를 통해 치료기준들 간의 쌍대비교 척도를 삼각퍼지화하여 환자의 현실적 치료 방법을 찾도록 하는 것을 목적으로 한다. 제안 기법은 쌍대비교를 통해 질병 치료들간 퍼지이론의 삼각퍼지수를 적용하여 상대적인 중요도를 산출 한 후 치료 방밥에 대한 효율성을 구한다. 또한 제안 기법은 환자의 질병치료를 결정하기 위한 방법들을 계층화하여 삼각퍼지수를 이용한 쌍대비교 행렬을 구현한 후 질병치료기준별 대안에 대한 중요도를 계산하여 각 치료별 효율성을 분석하여 최종 질병치료 방법을 선택하기 때문에 기존 질병치료 방법보다 판단 및 치료의 애매함과 부정확성 상태를 5.8% 개선하고 있다.
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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.