1960~1970년대 창업했던 경영 1세대들이 평생을 바쳐 일군 기업을 다음세대에 승계해야 하는 중요한 시기를 맞이하여 가업 승계에 대한 고민이 증가하고 있는 상황이다. 가업승계 대상을 선정하는 과정에서 가족이나 내부직원에게 가업을 승계하는 형태, 매각 또는 외부 전문가 영입 등 다양한 승계형태를 고려하는 것이 필요하다. 해외에서는 가족기업의 가업승계에 대한 중요성을 인식하고 가업승계에 미치는 영향요인, 가업승계의 특성, 유형 등 다각화된 연구를 진행하고 그 결과를 바탕으로 관련 정책 개발 및 가업승계 지원에 활용하고 있다. 하지만, 국내에서는 아직까지 가족기업의 가업승계와 관련된 연구가 많이 이루어지지 않았고, 일반적인 기업승계 형태에 대한 연구가 주를 이루고 있다. 국내 경제에서 차지하는 비중 및 영향력을 감안하였을 때, 가족기업에 대한 체계적인 연구를 통해 가족기업의 가업승계에 대한 이슈를 해결해 줄 수 있는 가이드라인 및 정책개발이 필요한 실정이다. 이에 본 연구에서는 국내 가족기업의 가업승계에 대한 현황을 파악하기 위해 국내 540개 중소가족기업체 자료를 이용하여 Gomez-Mejia와 동료들(2007)이 주장하는 행동대리 이론(Behavioral Agency Theory)관점에서 사회 정서적 가치(SEW) 5영역을 중심으로 가족기업의 주요한 특성이 승계유형에 미치는 영향을 분석하였다. 실증분석 결과, 비 재무적 특성인 기업업력, 사회 공헌의 변수는 가족승계 > 내부승계 > 외부승계 순서로, 지식자산은 내부승계 > 가족승계 > 외부승계 순서로, 가족의 경영참여는 가족승계 > 외부승계 순서로 승계유형 선택에 영향을 미치는 것으로 확인되었다. 사회 공헌 특성이 승계유형 선택에 가장 많은 영향을 미쳤다. 재무적인 요인인 경영성과나 R&D 투자 변수는 승계 유형 선택에 유의한 영향을 미치지 못하였다. 연립경영의 경우 가족승계 확률이 높았고, 연립경영은 R&D 투자, 사회공헌, 기업업력 변수가 가족기업으로 선택하는 것을 강화하는 조절효과가 있었다. 본 연구에서 사용된 행동대리인 이론이 가업승계에 설명력이 높은 것으로 확인되었다. 가족기업은 사회 정서적 가치(SEW)를 유지하려는 성향이 크며, 일반적인 상장 대기업의 경우와는 달리 중소가족기업에서는 성과 등 재무적인 요인이 아니라 오랜 업력을 바탕으로 축적된 노하우, 사회 공헌 등 비재무적인 요인이 승계에 많은 영향을 미치고 있는 것으로 나타났다. 본 연구를 통해 기업가의 가업승계에 실무적인 도움이 될 것으로 기대하며, 정부의 정책 개발에 가이드라인을 제시할 수 있을 것으로 예상된다.
수자원의 계절적 편중이 심한 한반도에서 농업용 저수지는 이를 효과적으로 유지 및 관리하기 위한 필수적인 구조물이다. 저수지 모니터링을 위한 수단으로 광학 및 합성개구레이더(Synthetic Aperture Radar, SAR) 위성영상이 활용되고 있으나, 광학영상은 기상현상에 의한 간섭이 심하다는 한계점이 존재하며, SAR 영상은 짙은 식생에서 일어나는 다중 산란 및 노이즈에 의한 오탐지 및 미탐지가 발생하기 쉽다. 이에 본 연구에서는 광학 영상과 SAR 영상의 융합을 통해 저수지 수체 탐지 정확도를 높이고 상호보완적 작용에 대해 정량적으로 분석하고자 하였다. 경기도 이동저수지, 충청남도 천태 저수지를 대상으로, 국내 고해상도 위성인 차세대중형위성 1호, 다목적실용위성 3호 및 3A호, 그리고 유럽우주국의 Sentinel-2 영상 기반 Normalized Difference Water Index (NDWI)와 SAR 탑재 위성인 Sentinel-1 단일 영상에 비지도학습 기법인 K-means 클러스터링 기법을 사용하여 수체를 탐지하고, NDWI-SAR 후방산란계수로 이루어진 2-D grid space에 동일 기법을 활용하여 정확도의 향상 정도를 파악하였다. 전반적인 정확도는 다목적실용위성이 가장 높은 것으로 나타났으며(두 저수지 모두 0.98), 이후 Sentinel-1(두 저수지 모두 0.93), Sentinel-2(이동: 0.83, 천태: 0.97), 차세대중형위성(이동: 0.69, 천태: 0.78) 순서로 감소하였다. 천태저수지에서 2-D K-means 클러스터링 기법을 적용한 결과 차세대중형위성의 수체탐지 정확도는 약 85%의 정밀도 향상과 14%의 재현율 감소와 함께 약 22% 향상되었으며(정확도 약 0.95), 다목적실용위성 및 Sentinel-2의 수체탐지 정밀도는 3-5% 향상되었고, 재현율은 4-7% 감소하였다. 추후 차세대중형위성 5호인 수자원위성 등 고해상도 SAR 위성과 이를 활용할 수 있는 고도화된 영상 융합기술, 수체 탐지 기술이 개발된다면 국내 수자원에 대한 매우 정확한 모니터링이 가능할 것으로 기대된다.
하천퇴적물은 유역내 다양한 오염원으로부터 발생하는 중금속, 유기물 등 오염물질의 수용체일 뿐만 아니라 수질 오염 및 수생태 악영향을 유발할 수 있는 2차적 오염원이기에 중요한 관리대상이라고 할 수 있다. 오염된 하천퇴적물의 효과적인 관리를 위해서는 오염원에 대한 식별과 이와 연계된 관리대책의 수립이 우선되어야 한다. 본 연구는 하천퇴적물내 측정된 다양한 이화학적 오염항목 분포 특성에 기반하여 퇴적물의 주요 오염원을 식별하기 위한 방법으로서 기계학습모델의 적용성을 평가하였다. 기계학습 모델의 성능 평가를 위해 전국 4대강 수계내 주요 폐금속광산 및 산업단지 인근에서 수집된 총 356개의 하천퇴적물에 대한 중금속 10개 항목(Cd, Cu, Pb, Ni, As, Zn, Cr, Hg, Li, Al)과 토양항목 3개(모래, 실트, 점토 비율) 수질항목 5개(함수율, 강열감량, 총유기탄소, 총질소, 총인)를 포함한 총 18개 오염항목에 대한 분석자료를 활용하였다. 기계학습 분류 모델로서 선형판별분석(linear discriminant analysis, LDA)과 서포트벡터머신(support vector machine, SVM) 분류기를 사용하여 폐금속광산('광산')과 산업단지('산단') 인근에서의 하천퇴적물 시료의 분류 성능을 평가한 결과, 채취 지점 및 시기별 4가지 경우(비강우시 광산, 강우시 광산, 비강우시 산단, 및 강우시 산단)에 대한 퇴적물 시료의 분류 성능이 우수하였으며, 특히 비선형 모델인 SVM(88.1%)이 선형모델인 LDA(79.5%) 보다 퇴적물을 분류하는데 있어 보다 우수한 성능을 나타냈다. SVM 앙상블 기반 비배타적 다중라벨분류기 모델을 이용하여 각 시료채취 지점 상류 유역 1km 반경 내 지배적인 토지이용 및 오염원을 다중 타겟값으로 다중분류 예측을 수행한 결과, 폐금속광산과 산업단지의 분류는 비교적 높은 정확도로 수행하였으나, 도시와 농업지역 등 다른 비점오염원에 대한 분류정확도는 56~60%범위로 비교적 낮게 나타났다. 이는 다중라벨 분류모델의 복잡성에 비해 데이터셋의 크기가 상대적으로 작아서 발생한 과적합에 기인한 것으로 향후 보다 많은 측정자료가 확보될 경우 기계학습 모델을 적용한 오염원 분류의 정확도를 보다 향상시킬 수 있을 것으로 판단된다.
벼논에서 배출되는 메탄은 주로 폐쇄형 챔버법 또는 에디 공분산법을 이용하여 관측이 이루어진다. 본 연구에서는 기존 측정법들이 갖고 있는 장점은 활용하고 단점은 보완할 수 있는 레이저 기반의 휴대용 기체 분석기(LI-7810)와 자동 개폐식 챔버(Smart Chamber) 를 결합한 새로운 관측 기술을 소개하였다. 벼의 최대 생장 높이에 맞춰 원통 형태의 칼라를 제작하여 측정 보조 도구로 활용하였다. 시범 관측은 경기도 파주시 적성면 객현리 일대의 영농형 태양광 설비가 갖춰진 논에서 2021년 8월부터 2022년 10월까지 이루어졌다. 벼논에서의 메탄 관측을 통해 얻게 되는 가장 일반적인 그래프는 벼의 통기조직을 통한 배출로 인해 메탄의 혼합비가 일정한 기울기로 꾸준히 증가하는 특징이 나타난다. 측정되는 모든 종류의 데이터뿐만 아니라 측정과 동시에 계산되는 메탄 플럭스 값도 실시간 모니터링이 가능하며, 측정이 끝난 후에는 'SoilFluxPro' 라는 소프트웨어를 통해 관련 데이터를 확인할 수 있다. 기존의 챔버법에서는 불가능했던 포집된 온실가스 농도의 연속적인 시계열 변화를 현장에서 바로 확인할 수 있다는 점은 새 관측 기술의 가장 큰 장점이다. 동시에 좁은 지역에 다양한 처리 조건을 가지는 경우에도 적용할 수 있으며, 에디 공분산법보다 사용법이 더 간단하고 설치 및 유지보수에 들어가는 노력이 덜하다는 점에서 매력이 있다. 하지만 관측시스템이 여전히 고가이고 그 운용에 전문적인 지식이 필요하며, 다양 한 관측 구역에 여러 개의 칼라를 설치하고 이동하며 측정하는데 인력이 많이 들어간다는 단점도 존재한다. 새로운 관측 방식이 벼논에서의 메탄 배출 경로를 확인하고 그에 따른 배출량을 정량화하는데 많은 기여를 할 수 있을 것으로 기대된다.
광해역의 표층 해수유동을 준 실시간으로 측정하는 장비인 해양 고주파 레이다(High Frequency Radar, HFR)는 특정 전파대역(HF)의 주파수를 해수면으로 발사하고 후방으로 산란된 전파를 분석하여 표층 유속 벡터를 측정한다(Crombie, 1955; Barrick, 1972). 본 연구에서 사용되는 Codar사의 Seasonde HF radar의 경우, 무지향성 안테나에서 송·수신한 전파의 브래그 피크(Bragg peak)의 강도와 다중신호분류(Mutiple Signal Classification, MUSIC) 알고리즘을 통하여 방사형 해류(Radial Vector)의 속도와 위치를 결정하게 된다. 이때 생산된 해류는 관측 전파 수신 환경의 특성이 고려되지 않은 이상적인 전파환경(Ideal Pattern)이 적용된 자료로써 이를 보정하기 위하여 안테나 패턴 측정(Antenna Pattern Measurement, APM)을 시행하여 보정된 방사해류장(Measured Radial Vector)을 계산하게 된다. APM의 관측원리는 안테나로부터 수신되는 각 위치별 신호 강도값을 측정하여 해류의 위치 및 위상 정보를 수정하는 것으로 일반적으로 선박에 안테나를 설치하여 실험을 진행한다. 하지만 선박을 활용할 시, 기상조건과 해양 상황 등 다양한 환경에 의해 최적의 APM 결과를 산출하기까지 많은 제약이 따른다. 따라서 APM 실험에 대하여 해상 상황에 대한 의존도를 낮추고 경제적인 효율성을 높이기 위하여 무인항공기인 드론을 이용한 APM 활용 가능성을 검토하였다. 본 연구에서는 전남 완도군 당사리 당사도등대에 설치된 고주파레이다를 활용하여 선박을 활용한 APM 실험과 드론을 활용한 APM 실험을 진행하였으며 선박과 드론으로 관측된 결과가 적용된 방사형 해류와 계류된 고정부이를 활용하여 그 결과를 비교 분석하였다.
현재 한국의 자동차세는 자동차의 배기량에 일정 세율을 곱해 부과된다. 그러나 현행 제도는 온실가스 감축이라는 당면 과제를 반영하지 못하고 있다는 지적을 받으며 개정의 필요성이 제기되고 있다. 이에 본 연구는 배기량과 CO2 배출량 간 확인되는 양의 관계에 주목하여, 평균 CO2 배출량을 고려한 자동차세의 적정 세율을 산출하고자 한다. 이를 위해 우선, 2020년 기준으로 자동차 배기량별 평균 CO2 배출량을 이용해 배기량별 연간 평균 CO2 배출량(kg/대) 을 추정하였다. 여기에 IMF(2019)가 제안한 CO2 배출량 1톤당 75달러를 기준세율로 고려해 복수의 시나리오를 분석했다. 특히, 균일한 75달러의 탄소세를 부과했을 때와 배기량별 CO2 배출량에 기반해 누진세를 부과했을 때를 비교했다. 분석 결과에 의하면, IMF가 제안한 기준세율을 한국에 그대로 적용하는 것은 세수 감소 등의 영향으로 쉽지 않으며, 현행 자동차세에 따른 세수 규모 유지, 온실가스 감축효과, 선진국의 자동차세 개편 동향 등을 고려해 정교하게 설계해야 한다는 점을 확인했다. 예를 들어, 한국에서 판매되는 대표적인 소형차량인 기아자동차의 K3(1,598cc)를 기준으로 현행 제도와 비교해보면, 현행 제도에서는 약 22만 원, IMF에 따른 동일세율과 누진세 부과 시에는 각각 약 7.9만 원과 약 8.3만 원, 영국 자동차세를 참고한 누진세 부과 시에는 약 24만 원 정도의 세금을 납부하게 된다. 이처럼 본 연구는 한국의 자동차 등록 현황 및 자동차세 현황, 주요 선진국의 자동차세 개편 동향을 파악해 차량 배기량과 CO2 배출량을 고려한 자동차 세제 개편의 영향을 국민의 조세부담을 중심으로 분석하였다.
고밀도 도심지의 열섬현상이 도시 기온을 더 높이고 있으며 이로부터 대기오염 악화, 냉방 에너지 소비 증가 및 온실가스 배출 증대와 같은 부정적 영향들이 발생한다. 녹지의 추가 확보가 어려운 도시 환경에서 옥상녹화는 효율적인 온실가스 감축 전략이다. 본 연구에서는 열섬현상 현황 분석에서 더 나아가 고해상도 위성자료 및 공간정보를 활용하여 연구 지역 내 옥상녹화 가용면적 산정 후 옥상녹화가 가져오는 온도 분포 예측을 통한 열섬현상 완화도 및 이산화탄소 흡수량 평가를 수행하였다. 이를 위해 WorldView-2 위성자료를 활용하여 부산시 도시열섬 지역의 기존 토지피복을 분류하고 머신러닝 기법을 적용하여 옥상녹화 전 후 온도 분포 예측 모델을 개발하였다. 옥상녹화 면적 변화에 따른 열섬현상 완화도를 평가하기 위해 랜덤포레스트 기법을 통해 온도가 종속변수인 온도 분포 예측모델을 구축하였고, 이 과정에서 랜덤포레스트 모델의 훈련자료로 사용될 고해상도 지표 온도 도출을 위해 Google Earth Engine을 활용하여 Landsat-8과 Sentinel-2 위성자료를 융합하는 다중회귀모델을 적용하였다. 또한, 옥상녹화용 초본식생별 이산화탄소 흡수량을 기반으로 녹화 면적에 따른 이산화탄소 흡수량을 평가하였다. 연구 결과를 통해 개발된 위성자료 활용 도시 열섬현상 평가 및 랜덤포레스트 모델 기반 온도 분포 예측 기술은 도시열섬 취약 지역에 확대 적용이 가능할 것으로 기대된다.
이 글은 소멸이 예상되는 '문화재'라는 개념어의 역사를 살피고자 하는 취지에서 시작하였고, 이 개념어가 우리 사회에 본격적으로 확산되기 이전의 역사를 주 연구 대상으로 하였다. 문화재라는 단어는 1920년대에 등장하였는데, 문화적 자원이라는 의미 속에서 문학·역사·음악·철학 등 다양한 분야에서 사용되었다. 일제강점기와 해방 직후까지 문화재의 의미는 '문화적 자원'이라는 범위에서 많이 쓰였고, 이 시기에는 일제강점의 현실과 역사를 극복하려는 취지에서 사용된 사례가 많았다. 한국전쟁 직후에는 '전쟁으로 인한 문화적 자원의 복구'라는 취지에서 사용되기도 하였다. 일본의 문화재보호법 영향을 직접 받은 문화재 인식은 1950년대부터 등장한다. 1960년대 초 문화재 관련한 각종 법령 제정과 문화재관리국 설치는 문화재의 의미가 '문화유산'으로 한정되는 현상의 원인이 되었다. 이렇게 국가가 주도한 문화재의 정의는 지금까지 이어지고 있다. 문화재 개념이 문화재보호법처럼 일본에서 수입되었는지 여부에 대해서는 분명하게 확인되지 않았다. 여러 일본 유학생들이 문화재 개념을 한국에 소개한 사례들은 이 개념이 일본에서 수입되었을 가능성을 높여준다. 하지만 '여러 한자를 사용한 조어', '1920년대 문화관련 복합어의 발생 현상', '비 일본권 유학자들의 문화재 개념 사용 사례' 등은 자체적인 발생 가능성도 열어준다. 문화재 개념의 수입 여부와는 별도로, 당시 지식인들은 이 개념을 사용하여 식민지 조선의 내적 발전과 극복을 도모하였다. 이 글에서 문화재라는 개념어는 일반적인 인식보다 더 오래되고 폭넓은 시작의 역사가 있었음을 확인하였다. '문화재'라는 개념어의 역사는 문화재보호법 제정을 기준으로 하면 60여년이 되지만, 그 발생인 1925년을 기준으로 하면 100년 가까운 역사가 된다. 일반적으로 단어의 생성과 소멸은 사회적 변화와 함께 자연스럽게 진행되기도 하지만, 국가적 정책에 의해 만들어지거나 사라질 수도 있다. 사라질 예정인 단어의 시작이 어떠했는가를 알아보는 것은 이 단어의 역사적 의미를 정리하는 일에 의미 있는 작업이 될 것이다.
본 연구의 목표는 통합형 국가연구개발 사업에서 정보화사업, 공공조달 등 공공수요 기반의 상용화로 연계되는 복잡한 형태의 사업성과를 측정하고 관리하기 위한 과학적이고 효율적인 성과평가 프레임워크를 제안하는데 있다. 다수의 연구기관이 참여하여 하나의 최종성과물을 이루는 통합형 국가연구개발사업과 사업의 결과물이 수요기반의 실증 및 상용화까지 이루어지는 사업의 경우, 연구개발사업을 구성하는 세부과제의 단기적 산출물을 바탕으로 성과를 평가하는 기존의 평가체계로는 통합적 연구성과물에 대한 중장기적 효과와 실용성을 평가하기에는 한계가 있다. 더욱이 국가연구개발사업의 패러다임이 효율성을 중시하는 임무중심으로 변화함에 따라, 국가연구개발과제의 성과평가도 결과의 효과와 실용성을 중심으로 변화해야 할 필요성이 제기되고 있다. 본 연구에서는 Hourglass 모델을 활용하여 각 국가연구개발과제의 성과가 단순한 단기적 산출을 넘어, 실제 그 효과성 등 실용적 관점에서 완성도를 평가하기 위한 구조적 관점의 성과평가 프레임을 제시한다. 이는 연구개발과제의 구조에 따라 Tool-System-Service-Effect로 이어지는 하향식(Top-down) 및 상향식(Bottom-up) 접근을 연계한 통합적 프레임이라 할 수 있다. 제시된 세부 평가지표와 성과평가 프레임을 실제 국가연구개발사업에 적용함으로써 지표의 타당성과 제안된 성과평가 프레임의 효용성을 검증하였으며, 이러한 결과는 향후 효율성을 강조하는 국가연구개발사업의 성과평가 체계에 대한 학술적, 정책적, 산업적 시사점을 제시할 것으로 기대된다.
기후변화로 인한 대형 산불의 빈도가 증가함에 따라 극심한 인명 및 재산상의 피해를 초래하고 있다. 이로 인해 많은 식생이 소실되며, 그 강도와 발생 형태에 따라 생태계 변화에 영향을 끼친다. 생태계 변화는 다시 산불 발생을 유발하여 2차 피해를 야기한다. 따라서 산불 피해지에 대한 정확한 탐지 및 면적 산정의 중요성이 지속적으로 제기되고 있다. 효율적인 산불 피해지 모니터링을 위해 산불 발생 후 실시간 지형 및 기상정보는 물론 피해지역의 영상을 대규모로 취득할 수 있는 위성영상이 주로 활용되고 있다. 최근, 합성곱 신경망(convolution neural network, CNN) 기반 모델부터 고성능 트랜스포머(Transformer) 기반 모델에 이르기까지 딥러닝 알고리즘이 빠르게 발전하면서 산림원격탐사에서 이를 적용한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 하지만 현재까지 적용된 딥러닝 모델은 제한적이며 현업에서의 합리적인 활용을 위한 정량적 성능평가에 대한 보고가 부족한 상황이다. 따라서 본 연구에서는 모델에 따른 성능향상과 데이터 설계에 따른 성능향상을 중점적으로 비교 분석하였다. 미국 캘리포니아 지역을 대상으로 CNN 기반 모델의 U-Net, High Resolution Network-Object Contextual Representation (HRNet-OCR)을 활용하여 산불 피해지 모델을 구축하였다. 또한, 기본 파장대역과 함께 식생활력도 및 지표의 수분함량 정도를 고려하고자 normalized difference vegetation index (NDVI), normalized burn ratio (NBR)와 같은 산불 관련 분광지수를 산출하여 입력 이미지로 사용하였다. U-Net의 mean intersection over union (mIoU)이 0.831, HRNet-OCR이 0.848을 기록하여 두 모델 모두 우수한 영상분할 성능을 보였다. 또한, 밴드 반사도뿐 아니라 분광지수를 추가한 결과 모든 조합에서 평가지표 값이 상승하여 분광지수를 활용한 입력 데이터 확장이 픽셀 세분화에 기여함을 확인하였다. 이와 같은 딥러닝 방법론을 발전시킨다면 우리나라의 산불 피해지에 대한 신속한 파악 및 복구 계획 수립의 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
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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.