기후 변화에 따라 용수 공급량은 줄어들고 있으며, 해안 및 도서지역은 지하수의 의존도가 높아 활용 가능한 용수의 양이 줄어들고 있다. 지속 가능한 해안 도서 지역의 물 공급을 위해 현재의 상태를 정확히 진단하고 효율적인 용수의 배분 및 관리가 필요하다. 해안 도서 지역의 지하수 흐름의 정밀한 분석을 위해 제주 동부의 성산유역을 대상으로 해안 담지하수 유출량을 산정하였다. 중요 매개변수인 담수층의 두께의 산정은 다심도 관측공에서 측정되는 전기전도도를 이용하여 수직적인 보간을 통해 추정하는 방법과 Ghyben-Herzberg의 이론적인 비율을 이용하여 추정하는 방법을 사용하였다. Ghyben-Herzberg의 비율을 사용한 값은 변화하는 담-염수 경계면의 정밀한 추정이 불가능하며, 전기전도도로 분석한 값은 담-염수 경계면의 현재 상태를 나타낼 수 있다. 매개변수는 가상의 격자에 분포시키고, 각각의 격자에 대한 해안 담지하수 유출 유량의 평균을 유역 대표 유량으로 결정하였다. 유역 규모의 연도별 해안 담지하수 유출량 산정과 유량 분포를 나타냈으며, 2018년에서 2020년까지의 해안 담지하수 유출량은 전기전도도로 추정한 담수층의 두께를 적용한 방법은 6.27 × 106 m3/year, Ghyben-Herzberg의 비율을 적용한 방법은 10.87 × 106 m3/year로 나타났다. 본 연구에서 나타낸 결과는 해안 도서지역의 정밀한 물수지 분석 등을 이용하여 지속가능한 용수의 공급을 결정하는 정책의 근거 자료로 활용할 수 있다.
본 연구는 저서성 대형무척추동물을 이용한 RIVPACS 유형의 국내 실정에 맞는 수생태계 예측 및 평가모델을 구축하기 위한 사전 연구로서 수행되었다. 자연상태의 하천인 887개의 참조하천을 선정하고, 참조하천을 저차하천과 고차하천으로 구분한 뒤 random forest 알고리즘을 이용하여 각각의 과에 대하여 예측모델을 구축하였다. 저차하천은 학습과 검증 데이터를 7 : 3의 비율로 나누어 구축하였으며, 고차하천의 경우에는 leave-one-out 방법을 이용하였다. 예측모델에 사용된 환경변수는 비계량 다차원 척도법(NMDS)을 이용하여 선정되었으며, 고도, 경사각, 평년평균기온, 숲의 비율, 하폭, 여울 비율, 하상 구조의 큰돌의 비율로 7개의 변수가 선택되었다. 3,224개의 조사대상 지점을 하천차수에 따른 유형에 따라 구분한 뒤, 각각의 유형에 해당하는 모델을 이용하여 30개 과에 대한 과 단위의 생물상을 예측하였다. 예측된 생물상(E)은 실제 생물상(O)과 생물지수를 이용하여 비교되었다. 생물지수는 BMWPK 지수를 과의 수로 나눈 ASPT를 이용하였다. 그 이후 EQR 지수(O/E)를 이용하여 각 조사지점의 건강성을 평가하였다. 마지막으로, EQR 값을 기존에 이용되고 있는 BMI 값과 비교하였다. 건강성 점수 평가 결과, 실제 군집은 0~20과, 예측된 군집은 0~19과 범위로 예측되어 유사하게 나타났다. 실제 ASPT는 평균 4.82 (±2.04 SD), 예측된 ASPT는 6.30 (±0.79 SD)으로 예측된 값이 더 높게 나타났다. ASPT와 BMI의 비교 결과, 대체로 EQR이 BMI 지수보다 높은 값을 보였다. 이는 참조하천 선정에 있어서 조금 교란된 지점도 자연상태로 가정하여 참조하천으로 이용되었기 때문으로 보인다. RIVPACS 모델은 생태학적 상태에 대한 단순하지만 명확한 진단을 제공해줌으로써 국내 하천 관리에 도움이 될 것으로 기대된다. 본 연구는 연구가 미진하였던 우리나라 실정에 맞는 RIVPACS 유형의 평가법을 개발하는 선행 연구로서의 의의가 있다.
본 연구의 목적은 미래 기후변화에 따른 담수호의 종합적 수자원 관리를 위하여, 이수-치수-수질을 모두 고려한 평가지표를 설정하고, 로버스트 의사결정 기법을 활용하여 담수호 관리수위 별 변화를 분석하고 평가하는데 있다. 기후변화에 따른 유입량 변화와 이에 따른 호소 수문, 수질 변화를 모의하기 위해 유역-호소 연계모델을 활용하였다. 관리수위는 -1.7 El.m부터 0.3 El.m 까지 5개의 대안을 설정하고 ACCESS-CM2 a Global Climate Model의 SSP1, 2, 3, 5 시나리오에 따른 변화를 평가하였다. 로버스트 의사결정을 위해 기간신뢰도 기반 이수-치수-수질 지표를 성과지표로 산정하고, 후회도를 결정지표로 최소의 최대후회도를 가지는 대안을 산정하고자 하였다. 대안 별 평가 결과 -1.2 El. m가 최적 관리수위로 산정되었다. 관리수위를 높게 설정할수록 치수적 실패에 낮게 설정할수록 이수적 실패에 가까워지는 것으로 나타났으며, SSP5 시나리오에서 가장 많은 실패가 발생하였다. 수질 부문에서는 관리수위를 상승시킬수록 저수지 체적 증가로 수질 변화가 적게 나타났으며, 낮출수록 수질 변화가 크게 나타났다. 하지만 현재 담수호의 수질 상태가 좋지 않아 관리수위를 상승시켜 수질 변화가 적었을 때 실패가 더 자주 발생하였다.
3차원 지형정보를 얻기 위하여 항공 LiDAR(Light Detection and Ranging)자료 기반 수치표고모델(Digital Elevation Model, DEM) 생성에 대한 연구들에 대한 관심이 지속적으로 높아져 왔다. 항공 LiDAR 원자료로부터 정확도가 높은 DEM을 생성하기 위해서는 3차원 점군에서 비지면점을 제외시키고 지면점만을 포함시키는 필터링(filtering)과정이 중요하다. 특히, 필터링을 구성하는 알고리즘의 패러미터 값 변화에 따라 산출되는 결과물들에 차이가 발생하고 정확도에 영향을 준다. 따라서 본 연구는 화천, 양주, 경산 및 장흥 유역 대상지의 항공 LiDAR 자료로부터 Fusion 소프트웨어를 이용하여 LiDAR DEM을 생성하는 GroundFilter알고리즘의 Mean패러미터(GFmn) 수준 변화가 LiDAR DEM 결과물의 정확도에 어떤 영향을 주는지 분석하였다. GFmn 수준 변화에 따른 정확도에 대한 영향 여부를 분석하기 위해 일원배치분산분석을 실시하였고, 그 결과 GFmn의 수준 변화에 따라 정확도에 대한 영향이 유의미하게 나타났다(F-value: 4.915, p<0.01). 이 후 각각의 GFmn 수준들을 다른 수준들과 차이가 있는지 여부로 묶기 위하여 사후검정을 실시하였다. 사후분석을 통해 잔차의 평균 차이에 따라 '7, 5, 9, 3'과 '1' 두 집단으로 나뉘었다. 아울러 보다 정확한 해발고도를 표현하는 LiDAR DEM 생성하는데 적정 GFmn은 '7' 조건일 때로 나타났다. 이 연구를 통해 보다 정확한 해발고도를 표현하는 LiDAR DEM을 생성할 수 있는 패러미터 값을 제안하였다.
기후변화가 고착화되면서 강수와 기온 변동으로 인한 가뭄 및 홍수 발생이 증가하고 있다. 유역 단위의 유출량 예측은 기후변화로 인한 자연재해에 대비하기 위한 수자원 관리의 시작이라 할 수 있다. 하지만, 기후변화와 유출모형의 불확실성은 정확한 유출 분석을 어렵게 한다. 본 연구에서는 이러한 불확실성을 완화하기 위하여 기후 스트레스 시나리오에 따른 두 개의 집중형 수문모형, 즉 IHACRES와 GR4J를 이용하여 강수 및 기온 변화에 따른 유출량 변화를 비교, 분석하였다. 연구 대상 지역은 합천댐과 섬진강댐 유역이며, Nash-Sutcliffe Efficiency (NSE) 및 Kling Gupta Efficiency (KGE)를 목적함수로 하여 각 모형의 매개변수를 최적화하였다. 모형의 보정과 검정은 20년(1995년-2014년)의 유출자료를 활용하였으며, 보정 및 검정 기간은 각각 7:3 비율로 설정하였다. 두 모형 모두 보정과 검정 기간에 비교적 높은 신뢰도(NSE>0.74, KGE>0.75)를 보여, 모형이 과거 사상을 재현하기에 적합하고, 모의 결과가 비교적 유사함을 확인하였다. 다음으로, 기후변동이 유출에 미치는 영향을 평가하기 위해 동일한 모의 기간에 대해 강수는 -50 %에서 +50 %의 범위를 1 %씩, 기온은 0 ℃에서 8 ℃까지 0.1 ℃씩 구분하여 총 8,181개의 기후조건 시나리오를 구축하였다. 이후, 기후 스트레스 시나리오에 따른 두 모형의 최대유량, 풍수량, 평수량을 비교 및 분석하였다. 기후 스트레스 영향을 반영한 연최대유량과 풍수량의 경우, 강수 감소에 따른 유출 패턴은 두 모형에서 비슷하였으나, 강수와 기온이 증가할수록 상이한 결과를 얻었다. 이와 반대로, 풍수량의 경우 강수와 기온 변화의 차이가 커질수록 두 모형은 유사한 결과를 얻었다. 즉, 유역의 탄력적 기후변화 대응을 위해서는 모형의 불확실성에 대한 정량적 평가가 필요하다는 것을 시사한다.
장기유출 해석은 저수지와 댐의 용량 결정, 가뭄대책 수립, 하천유지유량 결정 등의 이수계획과 용수공급을 위한 댐 및 저수지의 물 관리, 수리권의 허가 및 조정, 용수 분쟁 조정 등의 하천 물 관리 실무와 하천, 호소의 수질예측 등에도 필수적이다. 이를 위해 수문학자들은 수자원관리를 목적으로 강우-유출 모형을 가장 널리 이용하고 있으나 실제 유역 내에 위치하고 있는 댐과 저수지 등과 같은 인위적 저류시설물에 대한 고려가 미흡한 실정이다. 각 저류시설물의 수용 및 방류 능력은 국부적으로는 저수지 하류에, 광역적으로는 유역 전체에 상당한 영향을 미칠 수 있으며 이러한 관점에서 볼 때 강우-유출 모형을 이용하여 유출해석 시 유역 내 포함된 저수지나 댐과 같은 시설물을 고려하여 모형을 구성하는 것이 타당하다. 본 연구에서는 과거 집중호우 등으로 홍수피해를 경험한 바가 있으며 농업용 저수지가 다수 위치한 안성천 유역을 대상으로 농업용 저수지가 유출해석에 미치는 영향을 분석하였다. 이를 위해 본 연구에서는 현재 홍수조절 능력에 대한 논란이 일고 있는 안성천 유역의 농업용 저수지를 고려하여 준 분포형 강우-유출 모형인 SLURP 모형을 구성하고 농업용 저수지의 저류 효과에 따른 하류 지역에 대한 영향성을 검토하였으며, 유출해석 시 모형 내 저수지 반영 여부에 따른 차이에 대하여 비교 분석하였다. 모형 내 저수지를 고려하여 모의한 결과, 강우가 집중되지 않는 봄과 가을철에는 저류효과가 있는 것으로 나타났으나 강우가 매우 집중되는 시기에는 하류로의 유출이 더 크게 모의되어 저수지를 고려하지 않은 경우와 차이를 보였으며, 유황분석을 통해 저수지 유무에 따른 유량변동이 풍수량(95일)과 갈수량(355일)에서 특히 크게 분석되는 결과를 확인 할 수 있었다. 단, 본 연구에서 분석하고자 하는 기흥, 이동, 고삼과 금광 저수지의 자료는 안성천홍수예보시스템 개선(건설교통부, 2007b)에서 조사된 내용에 의거하여 각 저수지별 최대방류량을 입력 자료로 활용하였으므로 실제 저수지 운영에 따른 유출과 유황변동과는 차이가 있을 수 있음을 미리 밝히는 바이다.
딥러닝을 활용하여 유역 특성을 반영한 유량 예측 및 비교 연구가 주목받고 있다. 본 연구는 셀프 어텐션 메커니즘을 통해 대용량 데이터 훈련에 적합한 Transformer와 인코더-디코더(Encoder-Decoder) 구조를 가지는 LSTM-based multi-state-vector sequence-to-sequence (LSTM-MSV-S2S) 모형을 선정하여 유역정보(catchment attributes)를 고려할 수 있는 모형을 구축하였고 이를 토대로 국내 10개 다목적댐 유역의 유입량을 예측하였다. 본 연구에서 설계한 실험 구성은 단일유역-단일훈련(Single-basin Training, ST), 다수유역-단일훈련(Pretraining, PT), 사전학습-파인튜닝(Pretraining-Finetuning, PT-FT)의 세 가지 훈련 방법을 사용하였다. 모형의 입력 자료는 선정된 10가지 유역정보와 함께 기상 자료를 사용하였으며, 훈련 방법에 따른 유입량 예측 성능을 비교하였다. 그 결과, Transformer 모형은 PT와 PT-FT 방법에서 LSTM-MSV-S2S보다 우수한 성능을 보였으며, 특히 PT-FT 기법 적용 시 가장 높은 성능을 나타냈다. LSTM-MSV-S2S는 ST 방법에서는 Transformer보다 높은 성능을 보였으나, PT 및 PT-FT 방법에서는 낮은 성능을 보였다. 또한, 임베딩 레이어 활성화 값과 원본 유역정보를 군집화하여 모형의 유역 간 유사성 학습 여부를 분석하였다. Transformer는 활성화 벡터가 유사한 유역들에서 성능이 향상되었으며, 이는 사전에 학습된 다른 유역의 정보를 활용해 성능이 개선됨을 입증하였다. 본 연구는 다목적댐별 적합한 모형 및 훈련 방법을 비교하고, 국내 유역에 PT 및 PT-FT 방법을 적용한 딥러닝 모형 구축의 필요성을 제시하였다. 또한, PT 및 PT-FT 방법 적용 시 Transformer가 LSTM-MSV-S2S보다 성능이 더 우수하였다.
위성영상을 활용한 수체 변화 탐지 및 그 변화 연구가 최근 국내에서 여러 지역에 대해 다종 센서 적용으로 다양하게 이루어지고 있다. 본 연구에서는 Google Earth Engine (GEE) 기반 Landsat 및 Sentinel-2 광학 위성영상을 사용하여 국내에 계측 운영되고 있는 중소규모 용수댐 및 농업용 저수지 각 2개소, 총 4개소에 대한 장기 수표면적 변화 분석과 이의 실제 계측 수위 및 저수율 자료, 수표면적과의 관계식 등을 이용하여 산정된 결과와의 비교 검증 및 그 수체 변화 적용에 있어서의 활용성 평가를 용수댐 19개년, 농업용 저수지 27개년의 기간에 대하여 각각 수행하였다. 그 결과 저수지별 수표면적은 적용된 정규수분지수(normalized difference water index), Canny Edge Detection의 이미지 분석 방법과 Otsu 수체 구분 경계설정 등을 통해 안정적으로 추출이 가능하였으며, 수체의 연중 뚜렷한 변화 양상을 비교적 잘 분석해 낼 수 있는 것으로 확인이 되었다. 이렇게 분석된 수표면적 시계열 자료를 실측 수위를 바탕으로 변환된 면적과 비교, 상관성 분석을 실시한 결과에서는 용수댐의 경우 그 계수가 0.8 이상으로 높은 상관성이 확인된 반면, 농업용 저수지의 경우는 0.5~0.7 수준으로 다소 낮은 결과를 보였다. 이는 농업용 저수지 운영 특성에 의한 결과로 위성영상의 분석보다는 비교할 대상의 자료가 제대로 확보되지 못한 점에 기인했다. 아울러 규모가 작은 저수지의 분석 결과에도 여러 불일치 구간이 존재해 향후 연구에서 소규모 저수지에 대한 추가적 선정 분석도 필요한 것으로 판단되었다. 이렇게 GEE를 통해 산정, 검토된 수표면적 변화는 저수지에 있어 수위 계측만으로는 파악할 수 없는 유역 전반의 수체 변화에 대한 공간적 정보로서 유용하게 활용될 수 있으며, 또한 장기간의 방대한 위성영상 자료를 효율적으로 처리할 수 있다는 점에서 그 활용성을 확인할 수 있었다. 이를 바탕으로 향후 보다 다양한 크기 및 형상, 그리고 계측, 미계측 등 많은 개수의 댐 저수지에 대해 적용하여 저수지 군별 추가적인 연구 결과도 도출할 수 있을 것으로 기대된다.
강원대학교 산림과학대학에서는 부속연습림의 주요 활엽수종인 신갈나무와 굴참나무의 pH, 전기전도도 및 음이온 농도를 1996년부터 측정하고 있으며, 1998년까지의 결과는 다음과 같다. 1. 임외우의 pH범위는 4.47~6.55, 평균값은 5.39였으며, 신갈나무와 굴참나무 임내우의 pH범위는 각각 4.07~6.25, 4.34~6.57, 평균값은 5.45와 5.62로 수종간의 차이는 크게 나타나지 않았다. 또한 신갈나무 수간류의 pH 범위는 4.08~6.13. 평균 5.17 였으며, 굴참나무 수간류의 pH 범위는 3.62~6.11, 평균 4.68로 임외우의 pH에 반듯이 비례하지는 않았다. 그러나 봄철이 낮고 상대적으로 여름과 가을철에는 높은 계절적 차이를 발견할 수 있었다. 2. 임외우의 EC범위는 $3.0{\sim}62.6{\mu}s/cm$로 평균값은 $18.8{\mu}s/cm$였으며, 신갈나무와 굴참나무 임내우의 EC범위는 각각 $5.4{\sim}85.0{\mu}s/cm$, $5.0{\sim}253.0{\mu}s/cm$. 평균값은 $25.1{\mu}s/cm$와 $31.2{\mu}s/cm$였다. 또한 신갈나무와 굴참나무 수간류의 EC범위는 각각 $9.5{\sim}500{\mu}s/cm$, $11.5{\sim}534.5{\mu}s/cm$로 평균값은 $81.8{\mu}s/cm$, $80.2{\mu}s/cm$였다. 즉 임외우의 EC는 계절에 상관없이 $20{\sim}30{\mu}s/cm$범위에서 일정한 값을 나타냈으나, 수간류의 EC는 3월~4월에 두 수종 모두 $100{\mu}s/cm$이상을, 그리고 여름철에는 $30{\mu}s/cm$ 내외의 값을 나타내었나, 10월과 11월에 다시 높아지는 계절에 따른 차이가 명확히 나타났다. 3. 임외우와 임내우의 $Cl^-$, $NO_3{^-}$ 및 $SO_4{^{2-}}$ 농도는 0~15ppm였으나, $PO_4{^{2-}}$농도는 임외우가 0.57ppm과 0.23ppm 2차례, 신갈나무에서 0.08ppm 1차례, 굴참나무에서 0.14ppm, 0.12ppm 및 1.19ppm으로 3차례가 각각 검출되었을 뿐이다. 또한 수간류의 $Cl^-$, $NO_3{^-}$, $SO_4{^{2-}}$ 및 $PO_4{^{2-}}$ 농도는 전체적으로 임외우보다 높게 나타났으며, 계절적인 차이가 뚜렷하였다. 그러나 $PO_4{^{2-}}$농도의 경우, 임외우와 임내우에서는 거의 발생하지 않았으나 신갈나무와 굴참나무에서 각각 0.08~31.99ppm, 0.06~12.28ppm, 평균값은 각각 3.22ppm, 1.93ppm으로 나타났다.
이 연구는 전나무림과 잣나무림에서 산림시업에 따른 산림의 수질정화기능을 평가하기 위한 기초자료를 제공하기 위하여 광릉시험림 31, 33임반내 산림시업지 전나무림, 잣나무림 유역에서 1999년 5월부터 1999년 11월까지 7개의 단위강우를 대상으로 강우, 임내우를 강우직 후 초기와 그 이후 총량의 pH및 전기전도도 등을 분석한 결과는 다음과 같다. 1)초기수관통과우의 평균 pH는 전나무림 시업구>잣나무림 시업구>잣나무림 비시업구>전나무림 비시업구의 순이었으며, 총수관통과우의 평균 pH는 전나무림 시업구>잣나무림 시업구>전나무림 비시업구>잣나무림비시업구의 순으로 전나무림, 잣나무림 모두 시업구가 비시업구보다 수목의 pH완충효과가 더 발휘되는 것으로 분석되었다. 2)비시업구에서 총수관통과우의 pH=0.735${\times}$초기수관통과우의 pH+1.849($R^2\;=\;0.82$)이었고, 시업구에서 총수관통과우의 pH = 0.863${\times}$초기수관통과우의 PH+1.0242 ($R^2\;=\;0.87$)이었다. 또한, 비시 업구에서 총수간유하수의 pH=0.58${\times}$초기수간유하수의 pH+2.7709 ($R^2\;=\;0.64$)이었고, 시업구에서 총수간유하수의 pH=0.5854${\times}$초기수간유하수의 pH+2.7046 ($R^2\;=\;0.65$)이었다. 3) 초기수관통과우, 총수관통과우에서 평균전기전도도는 전나무림 비시업구>전나무림 시업구>잣나무림 비시업구>잣나무림 시업구의 순이었다. 4)비시업구에서 총수관통과우의 전기전도도=0.4046${\times}$초기수관통과우의 전기전도도+26.766 ($R^2\;=\;0.69$)이었고, 시업구에서 총수관통과우의 전기전도도=0.6002${\times}$초기수관통과우의 전기전도도+8.0184 ($R^2\;=\;0.54$)이었다. 또한, 비시업구에서 총수간유하수의 전기전도도=0.6298${\times}$초기수간유하수의 전기전도도+11.582 ($R^2\;=\;0.72$)이었고, 시업구에서 총수간유하수의 전기전도도=0.602${\times}$초기수간유하수의 전기전도도+20.783 ($R^2\;=\;0.49$)이었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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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.