최근 텍스트 분석을 딥러닝에 적용한 연구가 꾸준히 이어지고 있으며, 특히 대용량의 데이터 셋을 학습한 사전학습 언어모델을 통해 단어의 의미를 파악하여 요약, 감정 분류 등의 태스크를 수행하려는 연구가 활발히 이루어지고 있다. 하지만 기존 사전학습 언어모델이 특정 도메인을 잘 이해하지 못한다는 한계를 나타냄에 따라, 최근 특정 도메인에 특화된 언어모델을 만들고자 하는 방향으로 연구의 흐름이 옮겨가고 있는 추세이다. 도메인 특화 추가 사전학습 언어모델은 특정 도메인의 지식을 모델이 더 잘 이해할 수 있게 하여, 해당 분야의 다양한 태스크에서 성능 향상을 가져왔다. 하지만 도메인 특화 추가 사전학습은 해당 도메인의 말뭉치 데이터를 확보하기 위해 많은 비용이 소요될 뿐 아니라, 고성능 컴퓨팅 자원과 개발 인력 등의 측면에서도 많은 비용과 시간이 투입되어야 한다는 부담이 있다. 아울러 일부 도메인에서 추가 사전학습 후의 성능 개선이 미미하다는 사례가 보고됨에 따라, 성능 개선 여부가 확실하지 않은 상태에서 도메인 특화 추가 사전학습 모델의 개발에 막대한 비용을 투입해야 하는지 여부에 대해 판단이 어려운 상황이다. 이러한 상황에도 불구하고 최근 각 도메인의 성능 개선 자체에 초점을 둔 추가 사전학습 연구는 다양한 분야에서 수행되고 있지만, 추가 사전학습을 통한 성능 개선에 영향을 미치는 도메인의 특성을 규명하기 위한 연구는 거의 이루어지지 않고 있다. 본 논문에서는 이러한 한계를 극복하기 위해, 실제로 추가 사전학습을 수행하기 전에 추가 사전학습을 통한 해당 도메인의 성능 개선 정도를 선제적으로 확인할 수 있는 방안을 제시한다. 구체적으로 3개의 도메인을 분석 대상 도메인으로 선정한 후, 각 도메인에서의 추가 사전학습을 통한 분류 정확도 상승 폭을 측정한다. 또한 각 도메인에서 사용된 주요 단어들의 정규화된 빈도를 기반으로 해당 도메인의 특수성을 측정하는 지표를 새롭게 개발하여 제시한다. 사전학습 언어모델과 3개 도메인의 도메인 특화 사전학습 언어모델을 사용한 분류 태스크 실험을 통해, 도메인 특수성 지표가 높을수록 추가 사전학습을 통한 성능 개선 폭이 높음을 확인하였다.
Purpose - The purpose of the study is to reexamine the price fairness as practiced by low cost airlines, as a consumer has to experience such inconveniences as inferior airport transportation, extra fees on in-flight meals, and non-negotiable seats, and consumers evaluate such experiences keeping in mind their total costs. This evaluation includes price fairness and allows a reasonable and overall consideration of factors of low cost airlines. It tries to set up a measurement of the indicators consumers' perceptions of price fairness academically as it adapts price fairness to airline services which are renowned for price volatility. Research design, data, and methodology - The research proposes an alternative pricing strategy for the long term profit of low cost airlines after going over conflicts between the traditional theory of consumers' price perception mechanism and flexible fair policy of low cost airlines. It was meaningful when it relates to the early stage of the business, while it enhances the risks relating to the long term survival of low cost airlines. In addition, it is significant as it highlights the negative influences on consumers' perceptions of price fairness, as low cost airlines run on extremely low cost perspectives. Results - The results of the research provide insight into four perspectives, as consumers' perceptions of price fairness are influenced by the frequency and range of price changes and services. The first perspective is that it would lead to positive price evaluation when a low cost airline cuts prices frequently with little changes than one big change. It also would lead to the same result when it comes to necessary services. The second perspective is that one big increase of price would rather undermine the negative aspects of price changes than those of several smaller ones. The third perspective is that additional services would be good to consumers' perceptions of price fairness as compared to discount benefits with respect to the cost. Finally, a low cost airline should consider that consumers will change airlines or defer their flight schedule if the flight fares increase beyond their limits. Conclusions - Low cost airlines should reconsider their pricing policies for services that were provided free earlier. A consumer would not like discount benefits when made to pay for services that were, for long, free of charge. If a low cost airline can provide services with no charge, it should improve volumes if the costs are standardized and, moreover, should consider the charging fees. Alternatively, a consumer can choose between services and fair discount. Low cost airlines are implementing sales promotion strategies, as the competition is more intense than it used to be. In these days, they should regard services over sales promotion, as consumers may prefer to spend money on good premium services. Some differentiation in services could create a good market position for the airlines and, hence, good financial performance.
균형성과표는 전통적인 기업의 성과 관리 체계인 단순한 재무적 지표 중심의 평가에서 벗어나 기업의 미래와 목표 달성을 위한 핵심적인 관점들인 재무 관점, 고객 관점, 내부프로세스 관점, 학습 및 성장 관점 등에 대해 일관된 측정 수단을 통해 균형 있게 측정하고 관리하고자 하는 기업의 성과 측정 수단의 하나이다. 균형성과표의 도입은 도입 자체의 효과와 아울러 그 선후관계 존재 여부를 파악하는 것 역시 경영 전략 수립에 있어 중요한 시사점이 된다. 따라서 본 연구는 균형성과표 도입의 효과가 있는지, 그리고 그 효과간에 시차적(time lag) 선후관계가 존재하는지 연구하였다. 연구결과 균형성과표 도입은 기업의 학습과 성장 관점 영역, 내부프로세스 관점 영역, 재무 관점 영역에 긍정적 효과를 주는 것으로 나타났으며 재무적 성과의 경우엔 그 효과가 더 긴 것으로 나타났다. 한편 기업성과 지표로서의 균형성과표상의 관점을 선행 지표와 후행지표로 구분하여 두 지표간에 시차 상관관계가 존재하는 지를 분석한 결과에 의하면 균형성과표 도입에 따라 내부비즈니스 프로세스가 우선적으로 개선되고 이러한 효과는 곧 재무적 성과에 긍정적 영향을 미치는 것으로 판단되었다.
2020년 1월 국내에 첫 코로나19 확진자가 발생한 후 버스와 지하철 같은 대중교통이 아닌 공공자전거와 같은 개인형 이동수단에 대한 관심이 증가하였다. 서울시에서 운영하는 공공자전거인 '따릉이'에 대한 수요 역시 증가하였다. 본 연구에서는 서울시 공공자전거의 최근 3년간(2019~2021) 시간대별 대여이력을 바탕으로 게이트 순환 유닛(GRU, Gated Recurrent Unit)의 수요예측 모델을 제시하였다. 본 연구에서 제시하는 GRU 방법의 유용성은 서울시 영등포구 여의도에 위치한 여의나루 1번 출구의 대여이력을 바탕으로 검증하였다. 특히, 동일한 조건에서 다중선형회귀 모델 및 순환신경망 모델들과 이를 비교 분석하였다. 아울러, 모델 개발시 기상요소 이외에 서울시 생활인구를 변수로 활용하여 이에 대한 검증도 함께 진행하였다. 모델의 성능지표로는 MAE와 RMSE를 사용하였고, 이를 통해 본 연구에서 제안하는 GRU 모델의 유용성을 제시하였다. 분석결과 제안한 GRU 모델이 전통적인 기법인 다중선형회귀 모델과 최근 각광받고 있는 LSTM 모델 및 Conv-LSTM 모델보다 예측 정확도가 높게 나타났다. 또한 분석에 소요되는 시간도 GRU 모델이 LSTM 모델, Conv-LSTM 모델보다 짧았다. 본 연구를 통해 서울시 공공자전거의 수요예측을 보다 빠르고 정확하게 하여 향후 재배치 문제 등의 해결에 도움이 될 수 있을 것이다.
본 연구는 글로벌 경제 시장에서 중국의 제조 기업들이 동적역량을 기반으로 어떠한 ESG 활동을 수행하고 있으며 그 활동에는 어떠한 차이가 있는가를 분석하였다. 상하이와 선전 증권 거래소 (Shanghai & Shenzhen Stock Exchange)에서 151개 중국 상장 제조 기업들의 ESG 연례 보고서와 상하이 화정 지표 정보 회사(CSI, China Securities Index Company)의 ESG 지표를 데이터로 사용하였다. 연구 분석에는 TensorFlow-BERT 모델과 코사인 유사도를 사용하여 환경, 사회, 지배구조로 구분된 ESG 키워드를 분류하였고 이를 기반으로 다음 세가지의 연구 질문을 구성하였다. 첫번째는 ESG 점수가 높은 기업(TOP-25)과 낮은 기업(BOT-25)을 구분하여 이 기업들 사이의 ESG 활동에는 어떠한 차이가 있는지를 확인하였으며, 두 번째는 ESG 점수가 높은 기업만을 중심으로 10년간(2010~2019년)의 ESG 활동에는 어떠한 변화가 있는지도 확인하였다. 그 결과 ESG 점수가 높은 기업과 낮은 기업간의 ESG 활동에는 유의한 차이를 보였으며, TOP-25기업의 연도별 활동 변화 추적에서는 ESG 활동의 모든 부분에서 차이를 보이지 않은 것으로 나타났다. 세번째 연구에서는 연도별로 작성된 각 항목별 E, S, G 키워드에 대하여 소셜 네트워크 분석을 진행하였다. 동시발생행렬(Co-occurance matrix) 기법을 통해 기업들의 ESG활동을 4사분면 그래프로 시각화하였으며 이를 바탕으로 ESG활동에 대한 향후 방향을 제시하였다.
카셰어링이란 공유경제의 대표적인 모델로 자동차를 소유하지 않고 필요한 시간만큼 대여 또는 이용하는 서비스이다. 이 산업은 기술의 발전, 환경 보호에 대한 인식 증가, 도시 내 교통 혼잡 문제 해결을 위한 수요 증가 등 다양한 요인에 의해 성장하고 있다. 이에 따라, 카셰어링 서비스를 제공하는 기업들은 시장 점유율 확대 및 서비스 차별화를 위해 시장 변화에 신속하게 대응할 수 있는 전략적 접근의 필요성이 대두되고 있다. 이에 따라 본 연구는 '카셰어링 기업과 기존 렌터카 업체간 개방형 혁신 활동은 어떤 효과를 야기하는가?'라는 연구문제에 천착하여 카셰어링 기업과 기존 렌터카 업체 간의 개방형 혁신을 통한 협력을 수행하는 (주)공카와 기존 렌터카 업체 간의 개방형 혁신 활동에 대한 사례 연구를 수행하였다. 연구 결과, (주)공카는 (1)수요 기반의 유연한 차량 공급체인을 구축함으로써 시장 변동에 능동적으로 대응하는 능력을 갖추고, (2)성장 자본적 지출(Growth Capex)을 현저히 절감하는 효과를 야기했으며, 공카와 렌터카 업체 양사 모두 (3)핵심 KPI 지표 향상과 재무적 성과를 기록하며 성공적인 개방형 혁신을 수행해 왔음을 확인하였다. 본 연구는 카셰어링 산업에서 본 연구는 카셰어링 산업에서 개방형 혁신이 어떻게 핵심적인 비즈니스 성장 동력으로 작용하는지를 밝히며, 자원의존 이론을 바탕으로 개방형 혁신의 성공적인 실행 조건을 실증적으로 확인하였다는 점에서 그 의의를 찾을 수 있다.
본 연구에서는 중소벤처기업부 벤처기업정밀실태조사 결과 산출된 원데이터(raw data)를 구득하여 2016년~2021년 데이터를 이용하여 대전지역의 벤처기업을 중심으로 정부의 자금지원 정책효과를 실증분석하였다. 대전 지역은 경제 규모를 고려하였을 때 전국에 비해 경제에서 차지하는 벤처기업의 비중이 매우 크며 기술개발 지향적 특성을 갖고 있다. 벤처기업 데이터를 pooling하여 회귀분석한 결과, 대전 벤처기업에 대한 자금지원 효과의 주요 특징은 다음과 같다. 첫째, 기업 전체에 대한 회귀분석의 결과, 매출 및 시장점유율 개선을 위해서는 융자 및 보증서 지원이 효과적이고 기술개발을 ㅣ럴 위해서는 R&D 지원이 효과적인 것을 발견하였다. 성장단계별로, R&D지원 및 융자지원은 4단계(성숙기)에서 매출에 가장 큰 영향을 주지만 보증서 지원은 3단계에 가장 큰 영향을 준다. 지재권에 대한 영향은 R&D지원과 융자지원 모두 2단계(초기성장기)에 큰 영향을 미친다. 또한 산업별로 수치들을 통합한 패널데이터를 구축하여 분석한 결과, 자금지원의 효과가 기업데이터 분석의 경우보다 산업데이터 분석에서 더 크게 나타나고 있다는 점을 발견하였다. 이는 자금지원 정책이 단순히 해당 수혜기업의 성과 개선에만 그치지 않고 산업내의 다른 기업에도 확산되는 효과가 있다는 것을 의미할 수 있다. 이러한 실증분석 결과들에 근거하여 다음과 같은 정책적 시사점을 제안하였다. 첫째, 벤처기업에 대해서는 자본시장에 맡겨두어 투자가 이루어지도록 하는 것보다는 정부가 적극적인 자금지원을 해야한다. 둘째, 자금지원의 목적에 따라 지원 방법과 대상을 달리 해야 한다. 셋째, 개발된 기술을 상업화할 수 있도록 벤처기업과 민간투자자를 연결하는 플랫폼의 구축이 필요하다. 넷째, 기술집약적 벤처기업에 대한 벤처캐피탈의 자금지원이 확대되어야 한다.
공기업을 주축으로 한 공공기관의 지출 규모가 2007년 한국 GDP의 28%에 달하는 등 공공기관이 한국경제에 미치는 영향은 대단히 크다. 그러나 공기업의 방만경영이 오히려 국가경쟁력을 저해하고 있기 때문에 공기업 개혁을 지속적으로 추진해야 한다는 비판의 목소리는 새정부 들어서도 계속되고 있다. 특히, 공기업 CEO 등 임원 선임에 대한 정치적 논란이 국민들의 불신을 초래하고 있다. 본 연구는 공기업 개혁을 위한 여러 방안 중 공기업의 내부지배구조가 공기업 경영성과에 미치는 영향을 분석하였다. 공기업의 민영화 여부와 관계 없이 공기업의 소프트웨어적인 지배구조 개선 문제가 대단히 중요하기 때문이다. 공기업의 지배구조와 경영성과에 대한 선행 연구는 민간기업의 해당 연구에 비해 소수에 불과하다. 선행 연구는 대부분 공기업 CEO의 소위 낙하산 임용이 경영성과에 부정적 영향을 미친다고 비판하였다. 그러나 최근 들어 공기업 CEO의 임용유형과 경영성과 간에는 상관관계가 없다는 반대의 견해도 제시되고 있다. 본 연구는 다음과 같은 점에서 선행 연구와 차별된다. 첫째, 선행 연구는 공기업의 CEO와 경영성과 간의 관계에 초점을 맞추었다. 그러나 본 연구는 CEO뿐만 아니라 공기업 경영에서 핵심적인 역할을 하는 내부감사인과 경영성과 간의 관계도 더불어 분석하였다. 둘째, 선행 연구는 낙하산 인사에 집중하여 CEO의 임용유형과 경영성과 간의 관계를 분석하였으나, 본 연구는 임용유형(독립성)뿐만 아니라 CEO 및 내부감사인의 전문성이 경영성과에 미치는 영향을 함께 분석하였다. 셋째, 선행 연구는 연구자별로 다양한 표본을 선택하여 비재무적인 지표를 중심으로 분석하였다. 반면, 본 연구는 정부가 공식적으로 지정한 공기업과 외부 회계감사를 거친 해당 공기업의 재무제표를 대상으로 분석하여 연구자의 주관성을 배제하였다. 본 연구는 회귀분석모형을 사용하여 공기업 CEO와 내부감사인의 독립성 및 전문성과 당년도 경영성과 간의 상관관계를 분석하였다. 샘플은 정부가 공기업으로 지정한 24개 기관의 2003년부터 2007년까지의 재무정보와 해당 공기업의 이사회 회의록에서 추출한 인사정보를 활용하였다. CEO의 독립성은 CEO가 해당 공기업 출신 인사인지 아닌지로 파악하였고, 내부감사인의 독립성은 내부감사인이 학계 경제계 시민단체 출신인지 그렇지 않으면 정치권 정부부처 군 출신인지로 파악하였다. 또한 CEO와 내부감사인의 전문성은 업무전문성과 재무전문성으로 나누어 분석하였다. 통제변수로는, 공기업의 설립연수, 자산규모, 정부지원 비율, 연도별 더미변수를 활용하였다. 분석 결과, 내부감사인의 독립성 및 재무전문성과 당해 연도의 경영성과는 통계적으로 유의한 (+)의 관계가 있었다. 또한 CEO의 업무전문성 및 재무전문성과 경영성과는 통계적으로 유의하지 않았지만(+)의 관계가 있었다. 그러나 통상의 관념과 달리 CEO의 독립성과 경영성과는 통계적으로 유의하지 않지만 (-)의 관계가 있었다. 공기업 CEO의 독립성이 경영성과에 미치는 영향은 보통의 우려와 달리 최근 들어 어느 정도 해소된 것으로 보이며 독립성보다는 공기업 CEO와 내부감사인의 전문성이 공기업의 경영성과에 보다 중요한 역할을 미치는 것으로 해석된다. 본 연구는 다음과 같은 한계를 가지고 있다. 첫째, 공기업은 민간기업과 달리 공공성과 기업성을 동시에 추구하고 있다. 그러나 본 연구는 공기업의 공공성에 대한 검토는 배제하고 기업성을 중심으로 연구하였다. 둘째, 본 연구는 중앙정부의 공기업에 한정하여 분석하였다. 따라서 본 연구 결과를 지방자치단체의 공기업에 적용할 때는 세심한 주의가 필요하다. 마지막으로, 본 연구는 공기업 임원 인사 시 제기되는 투명성 및 민주성과 관련된 사항은 연구자의 주관성이 개입될 여지가 있어 배제하였다.
기업은 지속적인 발전과 기업가치 제고를 위하여 연구개발을 수행하고 이로 인해 발생한 무형자산으로서 특허를 취득한다. 본 연구는 연구개발활동과 특허가 기업의 경영성과에 어떠한 영향을 미치는지 확인하기 위하여 연구개발정보와 특허정보, 경영성과 정보가 모두 공시된 의료기기 제조기업 103개 사를 선별하였다. 해당 기업의 특허건수, 연구개발비, 기업규모, 이노비즈 인증여부를 독립변수로 설정하고, 기업의 매출, 무형자산, 영업이익률, 순이익률, 기업평가등급, 매출/이익 관련 각종 재무비율을 종속변수로 사용하였다. 그 결과 연구개발비는 매출액, 영업이익률, 순이익률, 기업평가등급, 현금흐름등급, 순이익증가율, 자기자본순이익률, 투하자본이익률, 총자본회전률 등 대부분의 지표에 대해 음(-)의 영향을 미치고, 무형자산에만 양(+)의 영향을 미치는 것으로 확인되었다. 국내등록특허는 매출액, 현금흐름등급, 투하자본이익률에 음(-)의 영향을 미치고, 순이익증가율에는 양(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 그리고 기업 특성 변수가 영향을 미치는 기업 성과변수는 매출액과 현금흐름등급이었다. 영세한 중소기업이 대부분을 차지하는 의료기기 산업의 특성 상, 연구개발활동과 특허취득이 단기간에는 기업 경영에는 부정적인 영향을 미치는 것으로 나타났지만, 연구개발 후 임상시험과 인허가의 절차를 거쳐야 하는 의료기기 산업의 특성을 반영할 때 장기적으로는 긍정적인 영향을 미칠 것이라 예상된다.
오래 전부터 학계에서는 정확한 주식 시장의 예측에 대한 많은 연구가 진행되어 왔고 현재에도 다양한 기법을 응용한 예측모형들이 연구되고 있다. 특히 최근에는 딥러닝(Deep-Learning)을 포함한 다양한 기계학습기법(Machine Learning Methods)을 이용해 주가지수를 예측하려는 많은 시도들이 진행되고 있다. 전통적인 주식투자거래의 분석기법으로는 기본적 분석과 기술적 분석방법이 사용되지만 보다 단기적인 거래예측이나 통계학적, 수리적 기법을 응용하기에는 기술적 분석 방법이 보다 유용한 측면이 있다. 이러한 기술적 지표들을 이용하여 진행된 대부분의 연구는 미래시장의 (보통은 다음 거래일) 주가 등락을 이진분류-상승 또는 하락-하여 주가를 예측하는 모형을 연구한 것이다. 하지만 이러한 이진분류로는 추세를 예측하여 매매시그널을 파악하거나, 포트폴리오 리밸런싱(Portfolio Rebalancing)의 신호로 삼기에는 적합치 않은 측면이 많은 것 또한 사실이다. 이에 본 연구에서는 기존의 주가지수 예측방법인 이진 분류 (binary classification) 방법에서 주가지수 추세를 (상승추세, 박스권, 하락추세) 다분류 (multiple classification) 체계로 확장하여 주가지수 추세를 예측하고자 한다. 이러한 다 분류 문제 해결을 위해 기존에 사용하던 통계적 방법인 다항로지스틱 회귀분석(Multinomial Logistic Regression Analysis, MLOGIT)이나 다중판별분석(Multiple Discriminant Analysis, MDA) 또는 인공신경망(Artificial Neural Networks, ANN)과 같은 기법보다는 예측성과의 우수성이 입증된 다분류 Support Vector Machines(Multiclass SVM, MSVM)을 사용하고, 이 모델의 성능을 향상시키기 위한 래퍼(wrapper)로서 유전자 알고리즘(Genetic Algorithm)을 이용한 최적화 모델을 제안한다. 특히 GA-MSVM으로 명명된 본 연구의 제안 모형에서는 MSVM의 커널함수 매개변수, 그리고 최적의 입력변수 선택(feature selection) 뿐만이 아니라 학습사례 선택(instance selection)까지 최적화하여 모델의 성능을 극대화 하도록 설계하였다. 제안 모형의 성능을 검증하기 위해 국내주식시장의 실제 데이터를 적용해본 결과 ANN이나 CBR, MLOGIT, MDA와 같은 기존 데이터마이닝 기법들이나 인공지능 알고리즘은 물론 현재까지 가장 우수한 예측 성과를 나타내는 것으로 알려져 있던 전통적인 다분류 SVM 보다도 제안 모형이 보다 우수한 예측성과를 보임을 확인할 수 있었다. 특히 주가지수 추세 예측에 있어서 학습사례의 선택이 매우 중요한 역할을 하는 것으로 확인 되었으며, 모델의 성능의 개선효과에 다른 요인보다 중요한 요소임을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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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.