최근 기후변화로 인해 매년 국지적 가뭄이 발생하여 가뭄 피해가 확대되고, 전국적인 물 부족상황이 우려됨에 따라 기상청에서는 '기상가뭄예보'를 통해 대국민, 유관기관을 대상으로 기상가뭄의 현황 및 전망 정보를 제공하고 있다. 기상가뭄예보는 기상청 확률장기예보를 반영하여 강수발생확률이 가장 높았을 경우를 기준으로 지역별 기상학적 가뭄 발생 상황을 예상하는 것으로, '1개월'과 '3개월' 단위로 예보하고 있다. 1개월 전망은 가뭄 현황 및 전망(발표일로부터 4주후 일요일 전망) 정보를 매주 목요일에 제공하고 있으며, 3개월 전망은 3개월간의 전망정보를 관계부처 합동으로 가뭄 예·경보를 통해 매월 10일경에 제공하고 있다. 기상가뭄을 판단하는 기준은 6개월 표준강수지수로, 가뭄단계를 4단계(약한-보통-심한-극심한)로 구분하여 기상가뭄을 판단하고, 지역별(167개 시·군)로 나눠 가뭄지도 형태로 정보를 제공한다. 기상가뭄 현황을 분석하는데 활용되고 있는 자료는 최근 강수량(3·6·12개월 등의 일정 기간 지역별 누적강수량), 6개월 표준강수지수 기준 기상가뭄 발생지역 현황, 기후 감시 자료 등의 내용으로 이를 분석하여 현황 정보를 제공하고 있으며, 전망 자료는 1·3개월 확률장기예보 확률결과를 기반으로 가뭄전망 값을 반영하여 생산한 기상가뭄 전망 결과 및 기상가뭄 발생 예상지역 등의 정보를 기상가뭄예보문으로 작성하여 날씨누리(http://www.kma.go.kr)와 수문기상 가뭄정보 시스템(http://hydro.kma.go.kr/hd)을 통해 정보를 제공하고 있다. 장기간의 강수량 부족으로 시작되는 가뭄은 다양한 형태의 물부족 현상을 유발시키므로 기상가뭄 정보를 활용하여 가뭄에 대해 선제적으로 대응하는 것이 중요하므로 기상청에서는 선제적이고 체계적으로 가뭄에 대응할 수 있도록 기상가뭄예보 서비스를 제공하고 있으며, 지속적으로 제고하여 국민이 공감하고 우리나라에 맞는 기상가뭄 정보를 제공할 수 있도록 노력해 나갈 것이다.
1973년 기상관측 이후 5년에서 7년 주기로 전국적 및 국지적 가뭄이 반복되고 있으며, 2010년을 기점으로 매년 가뭄이 발생하는 등 지역적 가뭄의 발생빈도도 증가하고 있다. 이러한 가뭄은 특히 농작물 생육 및 수확과 같은 농업 부분에서 가장 큰 영향을 미치고 있으며, 가뭄의 선제적인 대응을 위해서는 시공간적인 진행 상황이나 강도를 객관적인 기준을 통해 파악해야 한다. 가뭄의 경우 2016년 범부처 가뭄예·경보제를 시범 운영하여 2017년부터 본격적으로 시행하고 있으며, 매월 시군별 지역에 대한 농업용수의 가뭄 상황을 4단계 (관심, 주의, 경계, 심각)로 구분하여 발표하고 있다. 농업가뭄의 경우 저수지, 양수장과 같은 농업수리시설의 능력에 대한 의존도가 높아 가뭄이 발생했을 경우, 용수공급시설에서 용수공급이 가능한 물의 양을 파악하여 가용용수 능력을 평가함으로써 농업가뭄에 대응할 수 있는 정도를 파악해야 한다. 현행 농업용 저수지 물 관리 운영의 경우 과거 경험에 의존하는 실정으로 용수관리 및 물 관리자의 개인 역량에 따른 편차가 발생하고 있다. 또한, 전국 모든 농업용 저수지에 평년 저수율을 적용하여 가뭄단계를 산정하기 때문에 개별저수지의 특성을 반영하지 못하는 한계를 갖고 있다. 본 연구에서는 가뭄예·경보를 위한 농업용 저수지 저수율의 가뭄단계별 기준을 개선하고자 한국농어촌공사 관할 농업용 저수지 3,400개를 대상으로 백분위수 (Percentile)를 적용한 저수지 이수관리 기준을 제시하고자 한다. 또한, 빈도분석 및 연속이론 (Run theory)을 적용하여 과거 및 현행 가뭄 판단 및 이수관리 기준들의 가뭄에 대한 선제적 대비능력 및 민감성을 비교·분석하고자 한다.
밭에서 재배되는 우리나라 하작물의 종류는 다양하며 년차 또는 지역에 따라 변이가 큰데 그 주요원인은 기상요인으로서 강우와 온도가 그 주요한 역할을 하고 있으며 바람과 일조량 등 각종 기상요인도 하작물의 생산에 영향을 미치게 될 것이다. 주요 재해원인이 되고 있는 기상요인을 인위적으로 조절하여 일반작물을 재배한다는 것을 매우 어렵기 때문에 농작물 자체나 재배 및 관리기술의 향상으로 재해를 최소화시켜야 될 것이다. 강우량은 하작물 생산에 가장 중요한 기상요인의 하나로 작용하며 이는 한발과 과습의 두 측면에서 생각할 수 있다. 우리나라는 계절풍대에 속하는 관계로 이 두 재해원인중 그 정도의 차이는 있을지라도 거의 매년 부닥치게 되므로 관개와 배수시설을 완비한다면 별로 문제가 없겠으나 현실적으로는 용역한 일이 아니다. 따라서 하작물 품종 육성에서는 반드시 내한, 내습, 내병 등의 요인을 고려하여야 할 것이며 한해나 습해상습지대에서는 이에 알맞는 작물종류 및 품종을 선택 이용해야 될 것이고 배수와 중경, 제초, 재식방법 등의 재배기술을 활용해야 할 것이다. 온도에 의한 장해로서는 주로 저온피해를 생각할 수 있으며 늦추위와 가을철 조기 저온이 그 주요인이 될 것이고 가끔 여름철의 저온도 하작물의 저수원인으로 작용하게 될 것이다. 또 작물에 따라서는 고온장해도 발생하나 내냉, 내서성 및 조숙성품종 육성 등으로 어느 정도 극복이 가능하며 파종기, 수확기 등의 조정도 피해회피의 좋은 방법이 될 수 있을 것이다. 하작물의 도복, 병해, 충해 등도 기상요인에 의한 직접 또는 간접의 피해가 되겠으나 이들 재해는 육종적인 방법으로 극복할 수 있는 형질들이며 또 적절한 방제나 구제방법도 알려져 있다. 기상요인에 의한 피해통계의 작성과 재해발생예보체계의 확립 및 보상제도를 도입하여 농업을 근대산업형태로 체질개선하는 정책적 뒷받침이 시급히 요구된다. 가지고 있음이 확인됐다. 7. 참깨 품종중에는 주당삭수 150개이상인 구례와 재래종 12003가 조사되었으며 삭당입수 75입이상인 해남, 우강품종, 등숙비율에서도 90%이상인 품종 수원 8호, 청송등이 있었다. 8. 참깨는 품종에 따라 만파적응력이 다르므로 맥후작재배용 품종육성은 반드시 맥후작 재배조건에 맞추어 별도의 육종계획으로 실시하는 것이 효과적이다.. 현재 품종들의 탈립성 분류기준으로 사용되고 있는 평균인장강도는 그 분산이 변이가 크고, 환경의 영향을 많이 받으며 이삭의 곡립들 중 수확작업시 실제로 탈립이 잘 되는 곡립은 인장강도가 98g이하이었으므로 품종의 탈립성 판정 및 포장손실의 추정을 위해서는 표본중 인장강도가 100g 이하인 곡립들의 전곡립수에 대한 비율을 기준으로 할 것을 제의한다. 6. MET계통은 생장속도가 수원 19호보다 훨씬 늦었으며 개화기도 2~3주나 늦었다. 7. 흑조위축병 : 수원 19호와 같이 MET계통도 흑조위축병에 대해 이병성이었다. 이병성은 늦게 파종하거나 밀식할수록 높아지는 경향이 있었다..7g로서 가장 무거워 많은 차이를 보이었다. 10a당 정조중은 대조구에 비하여 Dolomite처리구가 8.6%, 유황첨가구가 5.7~7.4% 증수되었음을 보이었다. 7. 식물체중의 조단백질 함량은 대조구, 5%, 10% 유황첨가구가 3.31~3.50%로서 비슷하였고 15% 유황첨가구는 3.94%, Dolomite첨가구는 5.38%였다. 아미노산도 15%유황첨가구와 Dolomite첨가구가 많이 함유되어 있었다. 현미중 조단백질은 15%유황첨가구가 10.14%로서 최고이었으며 10%유황첨가구와 Dolomite첨가구는 9.85%로서 다음이었다. 아미노산도 대조구의 현미에는 유황처리구보다 작았으며 유황처리구에서는 특히 Glutamic acid와 Lysine이 함유되여 있었다.ligraphy patterns were
본 연구는 토양의 수분 상태를 고해상으로 관측 및 분석하고 농업분야에의 응용 가능성을 평가하기 위한 연구이다. 이를 위하여 Landsat-8 OLI(Operational Land Imager)/TIRS(Thermal Infrared Sensor)의 광학 및 열적외선 위성영상을 연구자료로 전라북도 농업지역을 포함(연구자료 내 46%)하는 2015, 2016, 및 2017년 5-6월에 촬영된 영상 세 장을 이용하였다. 연구지역의 각 영상 촬영일의 토양의 수분 상태는 SPI(Standardized Precipitation Index)3 가뭄지수를 통하여 효과적으로 획득할 수 있으며, 각 영상은 보통, 습윤, 및 건조한 토양 수분 조건을 갖는다. 이러한 각기 다른 토양수분 조건을 갖는 영상을 대상으로 토양의 수분 상태를 관측하고 SPI3 가뭄지수로부터 획득한 토양의 수분 상태와 비교/분석을 수행기 위하여, TVDI(Temperature Vegetation Dryness Index)를 계산하였다. TVDI는 Landsat-8 OLI/TIRS 위성영상으로부터 계산한 LST(Land Surface Temperature) 및 NDVI(Normalized Difference Vegetation Index)의 관계로부터 추정하여 계산된다. LST-NDVI의 형상 공간 내 픽셀의 분포에서 NDVI에 따른 LST의 최대/최소값을 추출하고 이를 대상으로 각각 선형회귀분석(linear regression analysis)을 통하여 NDVI에 따른 LST의 Dry/Wet edge를 결정할 수 있으며, 최종적으로 NDVI에 따른 두 edge 사이에서의 LST 값의 비율을 계산하여 TVDI 값을 계산한다. TVDI 값으로부터 관측된 영상 내 상대적인 토양의 수분 상태를 매우 습윤, 습윤, 보통, 건조, 매우 건조의 5단계로 분류하여 SPI3로부터 획득한 각각의 토양수분 상태와 비교하였다. 연구자료 획득시기인 5-6월 시기의 특성상 모내기로 인하여 영상 내 가장 많은 비율을 차지하는 논 지역의 영향으로 영상 전체 중, 약 62% 이상이 습윤 및 매우 습윤한 상태로 분류되었다. 또한, 보통으로 분류되는 픽셀은 영상 내 밭 지역의 영향 때문으로 분석되었다. 영상 전체에 대해서는 대략적으로 SPI3의 토양수분 상태와 대응하였지만 매우 건조, 습윤, 및 매우 습윤에 해당하는 세분류 결과에서는 SPI3 토양수분 상태와 대응하지 않았다. 또한, 영상에서 논과 밭의 농업지역을 추출 및 분류한 후, SPI3 토양수분 상태와 비교하였을 때, 논 지역의 토양수분 상태 관측 분류 결과는 매우 건조, 보통 및 매우 습윤에서, 밭 지역은 보통의 분류에서만 SPI3 가뭄지수와 대응하지 않았다. 이는 매우 건조한 나지 및 매우 습윤한 모내기로 인한 논 지역, 수계, 구름 및 산지 지형효과 등의 이상치로 인하여 잘못된 Dry/Wet edge 추정의 문제로 사료되어진다. 그러나 5-6월 시기의 농업지역 중, 밭 지역에서는 세분류된 토양의 수분 상태를 효과적으로 관측할 수 있었다. 고해상 광학위성 기반 농업지역에 대한 토양수분 상태의 시 공간적 변화를 관측하여 농업지역의 농업생산량예측 등 그 응용이 가능할 것으로 사료된다.
TIA(: Trend Impact Analysis)는 발생될 가능성이 있는 미래의 예기치 못한 사건들을 식별하고 분석하기 위한 고급 예측 도구에 속한다. 적응적인 뉴로-퍼지 추론 시스템은 인공신경망의 일종으로 신경망과 퍼지 로직 원리를 모두 통합하고 보편적 추정되는 것으로 간주한다. 본 논문에서는 적응적인 뉴로-퍼지 추론 시스템을 사용하여 예기치 못한 사건에 관한 심각성의 정도를 추론하고 이를 시간의 함수로서 도입하여 예기치 못한 사건들의 출현 확률에 관해 보다 타당한 추정치를 얻는데 있다. 이러한 접근방식에 대한 배후 개념은 예기치 못한 사건이 갑자기 출현되는 것이 아니라 관련 사건이 가지고 있는 속성 값에 대한 건드림 혹은 변화가 기존 속성 값의 한계를 벗어나 마치 새로운 사건인 것처럼 등장할 수 있음을 전제로 하고 있다. ANFIS 접근 방식은 이러한 사건을 식별해서 예기치 못한 사건의 심각성의 정도를 추론하는데 매우 적절한 방식이라 할 수 있다. 속성들의 변화 값들은 확률적인 동적 모델 및 Monte-Carlo 방법을 사용하여 얻을 수 있다. 제안된 모델에 관한 타당성은 강 유역의 예상치 못한 가뭄에 따른 충격 추세 곡선을 기존 연구 결과와의 비교를 통해 나타낸다.
본 논문에서는 기후변화가 수자원의 이수측면에서 어떠한 영향을 미치는지에 대하여 검토하고자 한강유역에 대한 물수지 변화를 분석하였다. 이를 위하여, 우선 RegCM3 RCM ($27{\times}27\;km$)의 A2 기후변화 시나리오를 이용하여 모의된 70년의 일강우량을 강우유출모형인 SLURP 모형의 입력자료로 활용하여 70년의 일유출량을 모의하였다. 다음으로 수자원평가계획모형인 K-WEAP 모형을 이용하여 한강유역의 월별 물수지 분석을 실시하였다. 하지만, 미래의 물수요와 기후변화에 의한 유출량을 예측하는 데는 많은 불확실성을 내포하기 때문에 3개의 물수요와 50개의 유출 시나리오를 가정하여 검토하였다. 여기에서, 3개의 물수요 시나리오는 예상되는 물수요에 따라 저수요, 기준수요, 고수요로 구분되며, 50개의 유출 시나리오는 70년 기간 동안 50 set씩 모의된 유출량계열을 의미한다. 따라서 3개의 기후변화 시나리오와 50개의 유출량 시나리오를 조합하여 150 Set의 입력자료를 구성하고 K-WEAP 모형을 이용하여 분석하였다. 검토 결과 미래에 한강유역의 물부족량은 장기적으로 증가하는 것으로 예상되었다. 그리고 한강유역의 소유역별 물부족량을 검토한 결과 특정 소유역에서 물부족이 가중되고 장기적으로 한강유역 전체로 물부족이 예상되는 소유역이 증가함을 확인할 수 있었다.
가뭄은 장기간에 걸쳐 기상, 수문, 유역조건 등 복잡하고 다양한 요소에 의해 영향을 받아 진행되므로 사전에 인지하고 판단하는 것은 매우 어렵다. 또한, 일단 가뭄이 진행되면 사회 경제적으로 피해가 막대하게 발생할 수 있기 때문에 가뭄이 발생하기 전 효율적으로 모니터링하고 사전에 대응하는 것이 무엇보다도 중요하다. 이러한 가뭄의 피해를 최소화하기 위해 미국에서는 20년 전부터 가뭄감시 및 조기경보를 통한 선제적 가뭄대응 체계를 구축하여 운영 중이지만 우리나라는 그간 '사후피해 최소화' 위주의 정책으로 가뭄에 대응해 왔다. 지난해 우리나라를 포함한 전 세계는 역사상 유례없는 강수량 부족에 따른 가뭄으로 많은 어려움을 겪었다. 이에 따라, 정부는 보다 현실성 있는 가뭄분석과 대응을 목적으로 지난해 11월 국가정책조정회의를 통해 '선제적 가뭄대응'을 위한 가뭄정보분석센터(이하 센터)를 K-water에 신설하였다. 그간 우리나라는 기상청에서 가뭄을 판단하고 예측하기 위해 강수량 또는 토양수분량 등을 활용하는 '가뭄지수'를 통해 가뭄에 대한 정보를 일부 제공해 왔다. 하지만 국민들은 생 공용수 부족 시 가뭄을 체감하게 되므로 '가뭄지수'에 근거한 가뭄 판단으로는 국민이 체감하는 가뭄을 제대로 표현하지 못하는 한계가 있었다. 따라서 '가뭄지수'에 근거한 가뭄 판단으로는 초기 가뭄대응 시 국민적 공감을 얻지 못할 뿐만 아니라 효율적으로 가뭄에 대응하지 못하는 결과까지 초래될 수 있어 우리나라 실정에 맞는 가뭄판단기준과 전망기준마련이 무엇보다 시급하다고 할 수 있다. 센터는 이러한 기존 '가뭄지수'가 갖는 한계를 극복하기 위해 생 공용수의 수급 불균형을 고려하여 우리나라 실정에 맞는 수원별 가뭄판단기준과 전망기준을 마련하였으며, 이를 기반으로 1월에는 충청 및 수도권 지역에 대한 가뭄정보분석시스템을 구축하였고, 3월부터는 전국단위로 확대해 가뭄 예 경보를 시범운영 중에 있다. 또한 센터는 1년동안 시범운영 기간을 거친 후 내년부터는 본격적인 대국민 가뭄 모니터링 및 전망 정보서비스를 제공할 예정이다. 향후에는 위성정보를 활용한 가뭄영향 평가와 가뭄에 따른 물환경 영향 평가 등으로 영역을 확장하여 가뭄 통합정보를 제공하고, 사회적 경제적 영향이 고려된 가뭄평가뿐만 아니라 물리적 기반의 정량적 예측을 지속적으로 추진하여 기후변화에 대응하고 국민과 함께 가뭄문제를 효과적 해결할 수 있도록 노력해 나갈 예정이다.
우리나라는 산림 내 연료 물질 증가와 기후변화 등의 요인으로 산불의 연중화와 대형화가 증가하는 추세에 있으므로 산불 발생 확률에 대한 정보를 제공함으로써 산불 발생을 예방하여 피해를 최소화할 필요성이 대두되고 있다. 본 연구에서는 현 산불예보시스템에서 제공하는 산불위험지수(DWI; Daily Weather Index)를 개선하기 위한 방법을 살펴보았다. 즉, 우리나라 산불위험지수의 시간 및 공간적 정확성 향상을 통한 고도화를 목적으로, 기상청에서 제공하는 동네예보 자료, 위성기반의 가뭄 지수, 산불 다발 지역 지도를 융합하여 5km 격자 형태로 제공되는 새로운 산불위험지수(FRI; Fire Risk Index)를 제안하였다. 산불위험지수는 캐나다에서 현업으로 사용되는 미세 연료 지수를 기반으로 우리나라에 최적화한 미세 연료 지수, 가뭄지수의 곱과 시간 및 공간적 가중치를 통하여 산출된다. 시간적인 정확성 향상을 위하여 산림청에서 제공하는 산불 피해 대장 표를 이용하여 월별 산불 통계량을 통한 월별 가중치를 적용하였으며, 공간적인 정확성 향상을 위하여 산불 다발 지역 지도의 산불 밀도 정보를 이용하여 가중치를 적용하였다. 월별 산불 발생 건수와 제안된 산불위험지수의 시계열을 분석하였을 때 증가 및 감소 경향을 잘 모의하고 있었으며, 5km 격자 형태로 산불위험지수를 제공함으로써 행정 구역 단위로 산불위험지수를 제공할 때보다 상세한 정보를 제공할 수 있었으므로 지역적으로 더욱 정확하고 구체적인 산불 예방에 대한 의사 결정에 도움이 될 것으로 기대된다.
산불은 한번 발생하면 기상, 지형 등 여러 악조건으로 인해 효과적인 진화가 어려워 넓은 면적으로 확대되는 경우가 많다. 따라서 산불의 예방이 중요하기 때문에 세계 각국에 다양한 산불위험지수와 예측시스템이 존재한다. 그러나 이러한 산불위험지수 및 지면건조지수가 우리나라의 산불발생에 적용가능한지에 대한 객관적인 평가는 이루어진 바 없다. 이에 본 연구에서는 1.5km 격자의 LDAPS(Local Analysis and Prediction System) 기상자료 및 1km 격자의 MODIS(Moderate-resolution Imaging Spectroradiometer) 위성자료를 활용하여 각종 산불위험지수와 지면건조지수의 우리나라 산불발생에 대한 민감도분석을 수행하고자 한다. 기상기반 산불위험지수로는 호주의 FFDI(forest fire danger index), 캐나다의 FFMC(fine fuel moisture code), 미국의 HI(Haines index), 그리고 학술연구에서 제시된 MNI(modified Nesterov index)를 산출하였고, 위성기반 지면건조지수인 NDDI(normalized difference drought index)와 TVDI(temperature vegetation dryness index)를 산출하여 우리나라 산불발생에 대한 적용가능성 실험을 수행하였다. 2013년 1월부터 2017년 5월까지 발생한 피해면적 1ha가 넘는 산불 120건과 6종류의 지수를 비교한 결과, FFDI는 피해면적 10ha가 넘는 모든 산불에 대하여 극도로 높은 CDF(cumulative density function) 값을 나타냈으며, FFDI와 FFMC는 피해면적 3ha가 넘는 산불에 대하여 평균 CDF 값이 0.95가 넘게 나타나는 등 매우 우수한 성능을 보였다. 반면, MNI는 이슬점온도와 기온의 차이가 크지 않은 우리나라의 계절적 특성 때문에 2월의 산불예측을 거의 하지 못하였고, TVDI는 전체적으로 산불발생에 대한 민감도가 낮은 것으로 나타났다. NDDI는 피해면적의 크기에 상관없이 평균 CDF 값이 안정적으로 높게 산출되어 위성기반 지면건조지수로서 보조적인 활용가능성이 있을 것으로 보인다. 이러한 산불위험지수와 지면건조지수를 취사선택 및 융합하여 활용한다면, 우리나라 산불예측에 일조할 수 있을 것으로 사료된다.
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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.