2019년 진행된 광군제의 하루 총 거래액은 약 384억 달러(한화 약 44.6조 원)이며, 하루 동안 5억 명의 이용자가 약 13억 건의 주문을 진행했고, 관련된 택배 물류량이 28억 건에 달했다. 4차 산업 혁명과 함께 주요 기술은 물류 산업에 획기적인 변화를 가져오고 있다. 본 연구는 중국의 광군제 행사에 적용되는 4차 산업혁명의 주요 기술과 중국 스마트 물류의 도입을 검토하고, 광군제의 발전 경과, 의의, 알리바바의 시스템, 미래 발전방향 등의 분석을 통해 시사점을 제시하는 것을 연구의 목적으로 하였다. 중국은 비도심 지역에서 여전히 열악한 인프라 환경을 갖고 있으며, 많은 중국 기업들은 넓은 중국 면적을 커버하기 위하여 스마트 물류를 적극적으로 도입, 발전시키고 있다. 광군제는 4차 산업혁명의 주요 기술과 스마트 물류가 적용되고 있는 대표적 사례이다. 스마트 물류를 통해 확보된 데이터는 재고관리, 생산계획, 주문처리 등에 다시 활용되고 기업의 운영 최적화에 기여한다. 4차 산업혁명 시대에 글로벌 선진기업과의 경쟁력 확보를 위해서 스마트 물류의 도입 확대를 위한 국내 기업과 정부의 노력이 필요하다.
Gopal, Velmani;AL Rashid, Mohammad Harun;Majumder, Sayani;Maiti, Partha Pratim;Mandal, Subhash C
대한약침학회지
/
제18권2호
/
pp.7-18
/
2015
Objectives: Lawsone (1,4 naphthoquinone) is a non redox cycling compound that can be catalyzed by DT diaphorase (DTD) into 1,2,4-trihydroxynaphthalene (THN), which can generate reactive oxygen species by auto oxidation. The purpose of this study was to evaluate the toxicity of the phytomarker 1,4 naphthoquinone and its metabolite THN by using the molecular docking program AutoDock 4. Methods: The 3D structure of ligands such as hydrogen peroxide ($H_2O_2$), nitric oxide synthase (NOS), catalase (CAT), glutathione (GSH), glutathione reductase (GR), glucose 6-phosphate dehydrogenase (G6PDH) and nicotinamide adenine dinucleotide phosphate hydrogen (NADPH) were drawn using hyperchem drawing tools and minimizing the energy of all pdb files with the help of hyperchem by $MM^+$ followed by a semi-empirical (PM3) method. The docking process was studied with ligand molecules to identify suitable dockings at protein binding sites through annealing and genetic simulation algorithms. The program auto dock tools (ADT) was released as an extension suite to the python molecular viewer used to prepare proteins and ligands. Grids centered on active sites were obtained with spacings of $54{\times}55{\times}56$, and a grid spacing of 0.503 was calculated. Comparisons of Global and Local Search Methods in Drug Docking were adopted to determine parameters; a maximum number of 250,000 energy evaluations, a maximum number of generations of 27,000, and mutation and crossover rates of 0.02 and 0.8 were used. The number of docking runs was set to 10. Results: Lawsone and THN can be considered to efficiently bind with NOS, CAT, GSH, GR, G6PDH and NADPH, which has been confirmed through hydrogen bond affinity with the respective amino acids. Conclusion: Naphthoquinone derivatives of lawsone, which can be metabolized into THN by a catalyst DTD, were examined. Lawsone and THN were found to be identically potent molecules for their affinities for selected proteins.
최근 화석연료의 사용증가에 따라 대량으로 배출되는 이산화탄소는 지구 온난화 현상을 일으키는 온실가스 중 하나로 지정되어 국제협약을 통하여 온실가스의 배출을 저감하도록 규제하고 있다. 본 연구에서는 이산화탄소를 저감하는 방법 중의 하나로, 3세대 바이오매스 생산시스템인 해조류를 활용한, 지속가능한 신 개념의 FPSO로서 해상환경 바이오매스 생산시스템의 최적구조를 설계하였다. 이를 위해 격자로 구조물을 설치한 후 해조류의 주변에 LED 조명을 비추어 성장을 최대화 시키는 시스템을 구상하였다. 그리고 기존 해조류의 성장자료를 통하여 해조류의 성장 모델을 만든 후 풍력발전기와 LED 조명을 포함하는 바이오매스 생산시스템을 모델링하여 최적화 도구인 GAMS 프로그램을 이용하여 본 시스템이 환경적 관점뿐만 아니라 경제성 측면에서도 타당성을 가질 수 있는 최적구조를 설계하였다. 또한 기존의 해상환경 바이오매스 생산시스템과 비교하여 최적구조를 제안하였다.
The objective of this study was mainly to evaluate the water resources potential of Lake Tana Basin (LTB) by using Soil and Water Assessment Tool (SWAT). From SWAT simulation of LTB, about 5236 km2 area of LTB is gauged watershed and the remaining 9878 km2 area is ungauged watershed. For calibration of model parameters, four gauged stations were considered namely: Gilgel Abay, Gummera, Rib, and Megech. The SWAT-CUP built-in techniques, particle swarm optimization (PSO) and generalized likelihood uncertainty estimation (GLUE) method was used for calibration of model parameters and PSO method were selected for the study based on its performance results in four gauging stations. However the level of sensitivity of flow parameters differ from catchment to catchment, the curve number (CN2) has been found the most sensitive parameters in all gauged catchments. To facilitate the transfer of data from gauged catchments to ungauged catchments, clustering of hydrologic response units (HRUs) were done based on physical similarity measured between gauged and ungauged catchment attributes. From SWAT land use/ soil use/slope reclassification of LTB, a total of 142 HRUs were identified and these HRUs are clustered in to 39 similar hydrologic groups. In order to transfer the optimized model parameters from gauged to ungauged catchments based on these clustered hydrologic groups, this study evaluates three parameter transfer schemes: parameters transfer based on homogeneous regions (PT-I), parameter transfer based on global averaging (PT-II), and parameter transfer by considering Gilgel Abay catchment as a representative catchment (PT-III) since its model performance values are better than the other three gauged catchments. The performance of these parameter transfer approach was evaluated based on values of Nash-Sutcliffe efficiency (NSE) and coefficient of determination (R2). The computed NSE values was found to be 0.71, 0.58, and 0.31 for PT-I, PT-II and PT-III respectively and the computed R2 values was found to be 0.93, 0.82, and 0.95 for PT-I, PT-II, and PT-III respectively. Based on the performance evaluation criteria, PT-I were selected for modelling ungauged catchments by transferring optimized model parameters from gauged catchment. From the model result, yearly average stream flow for all homogeneous regions was found 29.54 m3/s, 112.92 m3/s, and 130.10 m3/s for time period (1989 - 2005) for region-I, region-II, and region-III respectively.
지구 온난화 문제 해결과 온실가스 감축을 위해 순산소 연소를 통한 $CO_2$ 포집기술이 개발되었으나, 산소 생산비용이 높아 경제성이 떨어지는 문제를 가지고 있다. 순산소 연소에 필요한 대량의 산소 생산은 초저온 공기분리장치(ASU: Air Separation Unit)가 가장 적합한 방법으로 산소 생산 비용 절감을 위해 ASU의 효율을 높이는 것이 필요하다. ASU의 효율 향상을 위해서는 현재 공정의 효율 평가 및 에너지 소비 형태를 확인해야 하며, 이를 위해 엑서지 분석이 사용될 수 있다. 엑서지 분석은 공정에서 사용된 에너지의 정보, 에너지 손실의 위치, 크기 등을 확인 시켜주며, 에너지 손실을 최소화 할 수 있는 공정 최적화를 가능하게 해준다. 본 연구에서는 초대형 규모의 ASU 공정개발 및 최적화를 위해 엑서지 분석을 이용하였다. ASU의 공정모사를 수행하고 그 결과를 바탕으로 엑서지 값을 계산하였다. 그 결과 ASU의 cold box에서 엑서지 손실을 줄이기 위해 운전압력을 낮추는 방법을 제안하였고, cold box의 열침입 및 열손실 감소의 필요성을 확인하였다. 또한 ASU의 단위 공정 중 다른 공정과 열통합이 필요한 위치를 확인 하였다.
비강체 정합은 임상적 필요성은 높으나 계산 복잡도가 높고, 정합의 정확성 및 강건성을 확보하기 어려운 분야이다. 본 논문은 비지도 학습 환경에서 3차원 뇌 자기공명 영상 데이터에 딥러닝 네트워크를 이용한 비강체 정합 기법을 제안한다. 서로 다른 환자의 두 영상을 입력받아 네트워크를 통하여 두 영상 간의 특징 벡터를 생성하고, 변위 벡터장을 만들어 기준 영상에 맞추어 다른 쪽 영상을 변형시킨다. 네트워크는 U-Net 형태를 기반으로 설계하여 정합 시 두 영상의 전역적, 지역적인 차이를 모두 고려한 특징 벡터를 만들 수 있고, 손실함수에 균일화 항을 추가하여 3차원 선형보간법 적용 후에 실제 뇌의 움직임과 유사한 변형 결과를 얻을 수 있다. 본 방법은 비지도 학습을 통해 임의의 두 영상만을 입력으로 받아 단일 패스 변형으로 비강체 정합을 수행한다. 이는 반복적인 최적화 과정을 거치는 비학습 기반의 정합 방법들보다 빠르게 수행할 수 있다. 실험은 50명의 뇌를 촬영한 3차원 자기공명 영상을 가지고 수행하였고, 정합 전·후의 Dice Similarity Coefficient 측정 결과 평균 0.690으로 정합 전과 비교하여 약 16% 정도의 유사도 향상을 확인하였다. 또한, 비학습 기반 방법과 비교하여 유사한 성능을 보여주면서 약 10,000배 정도의 속도 향상을 보여주었다. 제안 기법은 다양한 종류의 의료 영상 데이터의 비강체 정합에 활용이 가능하다.
수리지질학을 포함한 많은 지질학 분야에 있어 지하 매질의 불균질성을 규명하는 것은 큰 중요성을 가진다. 본 연구에서는 최근 Park(2020)에 의해 소개된 바 있는 대수층을 구성하는 매질의 수리물성을 예측할 수 있는 기법의 개념 및 이론을 간단히 소개하고, 가상의 대수층에 해당 기법을 적용하여 기법에 의한 결과들의 다양한 시사점을 도출하였다. 소개하는 기법은 공분산행렬 적응 진화전략이라는 광역최적화 기법을 사용하며, 개념적으로 대수층에 가해지는 수리적 스트레스에 의한 지하수위 변화 자료를 동화하여 대수층 불균질성을 특성화하는 방법론이다. 가상의 대수층의 수리전도도 예측에 개발 기법을 적용한 결과, 총 40000개 미지의 값을 매우 빠른 시간 내에 예측함을 확인하였다. 또한, 예측의 결과는 레퍼런스 수리전도도와 수치적 및 구조적으로 큰 유사성을 보여 예측의 질적 수준이 높음을 확인하였다. 본 연구에서는 매우 제한적인 케이스에 대하여 적용을 실시하였으나, 기법의 추가개발을 통하여 보다 다양한 케이스에의 적용이 가능할 것으로 예상되며 현재 이를 위한 추가 개발이 이루어지고 있는 상황이다. 개발 기법은 수리지질학 분야 뿐만 아니라 다양한 지질학 및 지구물리 분야에 적용될 수 있는 잠재성을 갖추고 있다.
CO2 가스 발생 감소와 연비향상을 위해서 HEV 차량은 ISG 시스템을 채용하고 있다. 이 ISG 시스템은 배터리가 감당해야 하는 전기 부하를 증대시켰고, 시동 횟수도 급격히 늘어나게 하였다. 이를 위해 AGM 연축전지가 개발되어 사용되고 있으나, 종래의 연축전지에 비해서 formation 중 전해액량 조절이 더 높은 수준으로 유지해야 됨에 따라 충전시간이 약 3배 가량 길어지게 되었다. 본 연구에서는 formation pattern의 최적화를 통해서 충전효율을 증대시켜 충전시간을 단축하고자 하였다. formation pattern의 최적화를 위해서, 16개 multi step에 10개 충전 step과 6개의 방전 step을 적용하고, step별 충전 전류를 조절한 4가지 조건(21 hr, 24hr, 27 hr, 30 hr)으로 시험을 진행하였다. 그 결과 24 hr 시험 조건이 PbO2 변환율이 가장 높게 분석되었고, 용량 103.3 %, 저온시동성능 38 sec, 충전수입성 37.36 A로 나타났다. Multi-step과 방전 step을 적용한 충전 프로그램의 결과, 충전 중에 국부적으로 급격히 발생된 분극화를 제거하고 전류의 손실을 최소함으로써 충전효율을 증가시킬 수 있음을 검증하였다. 이렇게 충전효율을 증가시킴으로써 본 연구에서는 충전시간을 기존에 비해서 약 30 % 감소시키는 탁월한 결과를 얻을 수 있었다.
우리나라는 철광석, 석탄 등 철강 산업에 사용되는 원료를 수입에 크게 의존하고 있다. 이러한 원자재는 글로벌 철강산업의 원가, 생산성, 품질경쟁력에 큰 영향을 미친다. 따라서 철강사의 경쟁력을 확보하기 위해서는 원자재의 수입 의존도를 줄이는 것이 필요하며, 원료 의존도를 낮추기 위해서는 Fe를 함유한 부산물을 활용하는 것이 좋은 방법이 될 수 있다. Fe 함유 부산물은 주로 철강 산업에서 발생하며 Fe 함량이 높으나(40~70%) 매우 미세한 분말 형태를 가지고 있다. 이러한 미세한 분말을 플랜트 공정에 직접 사용할 경우 부산물이 비산되어 조업과 환경에 나쁜 영향을 미칠 수 있다. 따라서 Fe 함유 부산물을 광범위하게 사용하기 위해서는 보다 큰 형태로 전처리할 필요가 있다. 이를 위해 펠렛 및 브리켓과 같은 더 큰 모양을 만들어 사용하는 것이다. 브리켓을 만드는 방법은 대표적으로 두 가지 방법이 있다. 첫번째는 열과 압력을 가하여 핫브리켓을 제조하는 방법이고, 두번째는 열을 사용하지 않고 소량의 바인더와 압력을 가해 냉간 브리켓을 제조하는 방법이다. 본 연구에서는 Fe 함유 부산물을 이용하여 고강도 냉간 브리켓을 가장 효율적으로 제조하기 위한 방법을 연구하였고, 다양한 조건에서 성형율과 브리켓 강도를 조사하여 최적의 제조 조건을 도출하였다.
상수관망의 최적설계는 절점의 최소 요구 수압을 만족함뿐만 아니라 관로비용의 최소화 등을 목적으로 한다. 상수관망 설계안의 수는 다양한 관의 배치로 인해 기하급수적으로 증가한다. 상수관망 설계에서 최적화된 설계를 제안하기 위해 다양한 최적화 알고리즘들이 적용되었다. 본 연구에서는 상수관망 최적설계에 자가적응형 매개변수를 개선한 Modified Hybrid Vision Correction Algorithm (MHVCA)을 적용하였다. 기존 Hybrid Vision Correction Algorithm (HVCA)의 Hybrid Rate (HR)를 비선형적 HR로 수정하여 성능을 개선하였다. 제안된 MHVCA의 성능을 확인하기 위해 결정변수가 2개 및 30개로 구성된 수학문제와 제약조건이 있는 수학문제에 적용하였다. MHVCA의 적용결과를 검토하기 위해 Harmony Search (HS), Improved Harmony Search (IHS), Vision Correction Algorithm (VCA) 및 HVCA와 비교하였다. 최종적으로 MHVCA를 상수관망 최적설계 문제에 적용하여 결과를 다른 알고리즘들과 비교하였다. 수학문제 및 상수관망 설계 문제에서 MHVCA가 다른 알고리즘들에 비해 좋은 결과를 보여주었다. MHVCA는 본 연구에서 적용한 문제뿐만 아니라 다양한 수자원공학 문제에 적용하여 좋은 결과를 보여줄 수 있을 것이다.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
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.