논으로 공급되는 관개용수는 필지에서의 증발산량 및 지하침투량과 용배수로를 통한 자연적 및 인위적인 배수량으로 소비된다. 관개 회귀수량은 관개를 통해 농경지에 공급된 수량 중에서 증발산에 의해 소비되지 않고 침투 또는 배수 등을 통해 하천으로 회귀되는 수량이다. 논 관개 회귀수량은 농업용수의 건전한 물순환 관리에 중요한 역할을 하며, 유역의 용수공급계획, 하천유황의 예측, 관개용수의 사용량 결정, 하천수질관리 및 농업유역의 수문모델링 등에 중요한 인자로 작용한다. 본 연구에서는 강원도 원주시 흥업저수지를 대상으로 단일 수원공 및 농업유역 단위의 회귀율을 추정하기 위하여 2017년부터 2020년까지 모니터링 및 EPA-SWMM (Environmental Protection Agency-Storm Water Management Model) 모델링을 수행하였다. 기상자료, 저수율, 관개수로 실측 유량자료를 입력하여 평야부의 관개수로 네트워크 모델 기반 SWMM 모델링을 수행하였으며, 용배수로별 공급량과 배수량을 산정하였다. 2020년 실측 저수율, 용배수로 유량 모니터링 데이터를 활용하여 SWMM 모델의 적용성을 검증하였으며, 평야부 수혜면적의 용배수로 네트워크를 구성하여 저수지로부터 공급된 관개량 중 배수로를 통해 하천으로 유입되는 신속회귀수량 및 회귀율을 추정하였다. 흥업저수지의 회귀수량 산정 결과 2017년부터 2020년까지의 연평균 신속회귀수량 및 회귀율은 각각 2,407,000 m3, 53.1%로 추정되었으며, 대상 저수지의 시점부 및 취입보 공급량, 수로부 배수량, 회귀수량 산정 결과를 활용하여 소규모 단일유역인 농촌유역의 물순환 특성 분석을 수행하였다.
민간과 공공이 생산해내는 정보의 홍수 속에서, 이 방대한 분량의 정보는 빅데이터로 대표되는 제4차 산업혁명시대의 핵심자원으로 간주되고 있다. 전 세계적으로 이 빅데이터에 대한 관심이 높아지고 데이터의 확보와 축적, 축적된 데이터의 안전하면서도 유용하게 활용하는 방안에 대한 논의가 활발하다. 특히 보건의료 데이터는 빅데이터 기술이 활용될 가장 가치 있는 자원으로 평가되고 있다. 이러한 보건의료 데이터를 유용하게 활용하기 위해서는 분산된 보건의료 데이터를 통합하여 조사나 연구에 활용 가능한 형태로 이용자에게 제공되어야 한다. 주요 국가들이 데이터 경제의 주도권을 확보하기 위해 경쟁하는 상황에서 우리나라도 2020년 8월 「개인정보보호법」 등 소위 '데이터 3법'이 개인정보의 활용방향으로 개정되었다. '데이터 3법'의 개정은 개인정보 정의의 판단기준을 명확하게 하고, 가명정보의 개념을 도입하여 개인정보의 안전한 활용을 뒷받침하기 위한 제도적 기반이라 할 수 있다. 최근에는 그 후속 조치로 개인정보보호위원회가 '가명정보 처리 가이드라인'을 발표하였고, 보건복지부는 이와 별도로 '보건의료 데이터 활용 가이드라인'을 발표하였다. 하지만 여전히 풀어야 할 숙제는 남아있다. 우리나라는 「국민건강보호법」에 따라 전 국민의 건강보험 가입이 의무화되어 있고, 모든 국민의 보건의료정보는 국민건강보험공단, 국민건강보험심사평가원 등 공공기관이 보유, 관리하고 있다. 이러한 데이터는 보건의료와 관한 빅데이터를 구성하게 되는데, 특히 모든 국민이 단일 건강보험에 모두 가입되어 있다는 점에서 보건의료 영역에서 빅데이터로서 그 가치와 잠재력은 어느 나라에서도 찾기 어려운 것도 사실이다. 반면 안정성의 측면에서는 그만큼 위험을 가지고 있다고 볼 수 있다. 보건의료데이터는 사람의 생명이나 신체와 직결되고 그와 관련된 수많은 민감정보를 포함하고 있어, 다른 분야보다 세심하고 보수적인 관점에서 개인정보를 보다 안전하게 보호하는 것을 전제로 그 안에서 활용이 될 수 있도록 제도가 마련되어야 할 것이다. 이 글에서는 개인정보보호위원회와 보건복지부가 제시한 '보건의료데이터 활용 가이드라인'의 주요내용을 분석하기 위하여 우선 개정된 「개인정보보호법」의 주요내용을 검토하고, 그에 따라 '보건의료 데이터 활용 가이드라인'의 주요내용을 분석하여 타 법률과 충돌문제 등 그 문제점과 개선방안을 검토하였다. '보건의료 데이터 활용 가이드라인'은 그 성격상 현행 「개인정보보호법」의 해석을 보충하고, 보건의료 분야에 특화된 데이터 활용의 관점에서 「개인정보보호법」이 내다보지 못했던 상황에 관해 법의 해석·적용과 실무상의 지침을 제시하려 하였으나, 가이드라인의 제목에서 나타나듯이 '활용'에 초점을 두어 개인정보보호와 균형을 이루는 데에는 실패한 것으로 보인다. '보건의료 데이터 활용 가이드라인'은 「개인정보보호법」의 내재적인 문제점과 「의료법」, 「생명윤리법」과 충돌문제나 실효성 문제, 법률에 규정할 네용을 법률에 근거 없이 가이드라인에 담고 있는 등 아직까지 미흡한 부분이 많고, 여러 가지 문제점을 가지고 있다는 점을 확인하였다. 많은 민감 정보를 담고 있는 보건의료 데이터는 언제든지 새로운 개인정보 침해 위험이 발생할 수 있으므로, 사후관리 강화와 다양한 수준에서 데이터 활용의 영향을 평가하면서 활용에만 중점을 두는 것이 아니라 정보주체의 권리와 조화를 이룰 수 있도록 법령의 보완과 더불어 '가이드라인'도 보완해 나가야 할 것이다.
목적: 본 연구는 체형검사 시 피험자의 선 자세(standing position)에서 두 발을 벌려 선 자세(normal standing position: NSP)와 두 발을 붙여 선 자세(straight standing position: SSP)가 각각 다른 체형검사 결과를 나타낼 수 있는지에 대하여 연구하고, 이미지 검사장치의 위치에 따라서도 다른 체형검사 결과를 나타낼 수 있는지에 대하여 연구하는 것이 목적이었다. 연구방법: NSP와 SSP에서 이미지 검사를 하여 두 자세의 사례 1과 사례 2의 인체형태를 비교하였다. 검사 시 카메라의 위치는 피검자의 후방 45 cm 지점에서 수직으로 2.3 m 위치의 카메라가 피검자 후면의 머리, 어깨, 등, 허리, 엉덩이, 종아리, 발뒤꿈치가 모두 포함되는 이미지를 캡처하였다. 캡처 시 피검자의 앞가슴이 나타나지 않도록 하였다. 결과: 체형검사 시 해부학적 자세의 생리적 특성은 생체이며, 이에 따라 인체의 후면이 보이게 수평면으로 관찰 하는 경우 NSP와 SSP 체형검사 결과 골반의 전방경사와 회전변위 이미지가 다르게 나타났다. 체간 신전 검사 결과에서 어깨, 팔, 목 주변 근육의 변형이 관찰되었다. 결론: 검사 시 NSP와 SSP의 골반의 위치 결과 이미지는 골반변위와 골반경사각이 다르게 평가되며, 체간의 신전을 유도하여 최대 신전 범위에서의 검사법에서 어깨 전면부 근육의 좌우 단축을 관찰 할 수 있는 것으로 나타나 체간의 신전을 유도하여 검사하는 방법도 유용한 방법으로 평가된다.
울진 소광리 금강소나무림은 전통적으로 목재생산 목적의 소나무 보호지역(봉산)이었으며, 현재는 산림청 산림유전 자원보호구역으로 지정·관리되고 있다. 본 연구는 지형 특성, 현존식생, 수령, 식물군집구조를 분석하여 임목생산을 목적으로 한 울진 소광리 금강소나무림의 지속가능한 관리방안을 제안하고자 하였다. 대상지 지형 특성은 능선 36.7%, 계곡 38.7%로 능선과 계곡의 비율이 유사하였으며, 사면은 전체 면적의 24.7%로 좁게 형성되어 있었다. 소나무림 군집 유형은 소나무림의 갱신 진행상태, 낙엽활엽수 등 타 수종과의 경쟁상태, 층위구조 형성 여부 등을 기준으로 6개 유형으로 구분되었다. 대경목 소나무(흉고직경 40~60cm)의 수령은 약 60~70년 내외로 비교적 수령이 낮은 것으로 확인되었다. 상대우점치 및 층위구조를 분석한 결과, 소나무림 갱신 사업의 진행 정도에 따라 차이를 보이고 있었고, 소나무림의 유지뿐만 아니라 소나무 후계림의 조성, 소나무의 밀도 조절, 경쟁수목에 대한 적극적 관리를 실시하고 있었다. 군집별 평균 흉고단면적은 400m2 방형구를 기준으로 교목층은 12,642.1~25,424.4cm2, 아교목층은 1.8~1,956.5cm2이었다. 흉고단 면적의 차이는 교목층을 형성하는 수목의 규격과 개체수, 소나무림의 갱신 정도(소나무 간벌 후 시간경과 정도)에 따라 차이가 나타났다. 군집별 평균 출현 종수는 8.7~20.3종으로 계곡부에 위치하고 있는 유형과 관리가 이루어지지 않아 낙엽활엽수와의 경쟁이 진행 중인 유형에서 출현 종수가 많았다. 종다양도는 0.6915~1.0942로 온대중부지역 소나무군집과 비교하여 낮은 것으로 평가되었다. 울진 소광리 금강소나무림의 관리목표는 경제적 가치가 높은 목재생산으로 설정하였으며, 지속적인 조림 및 목재생산 체계 구축, 목재생산량 증진을 위한 효율적 식생관리를 관리방향으로 제시하였다.
본 연구는 문화재청의 국가유산 체계상 자연유산에 해당하는 천연기념물 식물 노거수를 중심으로 OECMs 관련 지정기준을 적용하여 발굴결정인자를 비교 검토하였고 그 결과 다음과 같다. 첫째, 정부기관에서 각 보호목적에 따라 지정·관리되는 보호지역들 가운데 이미 육상지역은 포화상태로 2030 생물다양성목표를 이행하기 위해서는 새로운 보전수단인 OECMs을 적극 도입할 필요가 있다. 둘째, OECMs은 현재 내 보전의 긍정적이고 지속적인 장기성과를 달성하는 방식으로 통치되고 관리되는 보호지역이 아닌 지리적으로 정의된 지역(CBD, 2018)으로 지정기준의 단어선택이나 적용기준의 범위, 해석의 맥락은 각기 다를 수 밖에 없으므로 이를 극복하기 위해서는 각 나라의 상황에 맞는 OECMs의 관련 법령을 따로 제정하고 정착시키는 것이 필요하다. 셋째, 천연기념물 식물의 OECMs 지정기준 검토 결과 최종 58개소가 발굴되었고. OECMs지정 기준 중 중요한 요소는 완충구역은 지정구역과는 어느 정도 이격되어 일정의 면적을 확보하고 있어야 하며 상업생산을 통한 경제활동이 일어나지 않고 생물다양성의 기준을 만족해야 한다는 것이다. 잠재자원 중 대구 도동 측백나무숲과 같이 지형적으로 격리되어 독립적으로 존재하는 지역과 삼척 궁촌리 음나무와 서천 마량리 동백나무숲과 같은 수림지 유형처럼 완충구역의 생물다양성이 확보될 수 있는 완전성이 보장된 경우로 총 23개소로 분석되었다. 천연기념물 식물의 OECMs 적용기준 검토 결과 생물다양성의 충족가치 중에 전통용도로서의 기능이 특화되어 있었으며 생태계 서비스와 문화·영적인 가치를 한국의 독특한 문화인 노거수와 당산제 문화를 통해 계승하고 있었다. 이는 생물다양성 지정기준 측면에서 새로운 생물종의 발굴없이도 인간과 자연의 생태계 네트워크 연결에 중요한 요소로 활용 될 수 있을 것이다.
황해는 유엔해양법협약 제123조에서 다루는 반폐쇄해로 한국-중국-북한이 주요 연안국이다. 황해는 UN이 지정하는 66개의 광역해양생태계 중 하나로 자원적 가치가 큰 해역이다. 동 협약 제194조에 따라 자원의 사용 및 수익에 관한 연안국의 권리행사는 국가들 간 직접적 또는 지역기구를 통한 간접적 형식의 협력을 통하여 해양환경보호 및 보전에 관한 권리의무를 이행하는 범위 내에서 이뤄져야 한다. 따라서 월경성 환경오염원의 방지대책에 대한 연안국 사이의 법적 공백은 시의성 있게 다뤄져야 할 사안이다. 이와 관련하여 황해광역해양생태계(YSLME)는 유엔개발계획(UNDP)의 프로젝트로 2기 사업까지 진행되어왔다. 이 과정에서 황해연안생태계에 대한 한·중 공동과학조사를 통한 월경성진단분석(TDA) 그리고 TDA를 바탕으로 한 전략활동계획(SAP) 수립이라는 성과도 있었지만 북한의 참여가 보장되지 못하였고 SAP의 이행에 관한 실효성 있는 관리체제의 부재라는 한계가 있었다. 이에 본 논문에서는 제3기 YSLME 프로젝트가 나아가야 할 방향으로 연안국 간 구속력 있는 조약체결 방안에 관한 연구를 목적으로 한다. 본 연구는 기존 와덴해 삼국 지역협정 성공요소 분석을 통해 한·중·북 지역협력체의 설립과 운영에 관한 단계적 조약화 방안의 타당성을 검증하였다. 단계적 방안을 살펴보면 선행적으로 삼국 공동선언을 통한 '황해삼국협력 위원회의 설립', '황해삼국협력관리 협정(trilateral treaty) 체결', 골격조약(umbrella convention)을 모(母)조약으로 하는 '이행협정(Implementing Arrangement) 체결'의 3단계로 구분하여 볼수 있다. 단계적 입법을 통해 민감한 정치적 변수가 발생하여도 북한의 안정적 참여 유도와 사회 전계층의 자발적 참여를 통해 황해해양오염 방지 및 대응에 관한 조약의 지속성 및 일관성을 담보할 수 있을 것이라 기대된다.
본 연구는 대한민국 및 한국인의 지혜를 자산화하는 연구로서 서비스철학 기반으로 수행되었다. 대한민국의 문명사적 변화를 이끈 건국대통령 이승만의 지혜를 자산화하는 연구다. 대한민국이 대륙문명 국가에서 해양문명 국가로 발전하는 과정에서 주도적 역할을 수행한 비저너리 리더(visionary leader)로서의 지혜를 도출하였다. 제2차 세계대전 종전 후 자유민주주의 국가로서 정체성을 가진 대한민국을 건국한 후 이를 지켜내고, 또 법제도개혁과 인재육성 등으로 대한민국이 선진국으로 도약하는 기반을 구축한 이승만의 지혜를 분석하였다. 정치의 본질을 분석하고 가치 지향 리더가 정치가로서 감당해야 하는 본질적 비극성을 제시하였다. 그리고 비극적 운명을 감수하는 용기와 신념, 독립정신과 반공산주의 및 자유민주주의 사상, 인간과 세계 그리고 미래를 투시하는 통찰력 등을 분석한다. 무수한 선택과 포기 결정을 통해 일관되게 드러나는 이승만의 지혜를 분석한다. 이 지혜가 국가의 건국과 발전에 필수적임을 제시하고 이를 자산화한다. 장기적으로 유용한 지혜 자산이 되기 위해서는 견고한 철학적 기반이 필요하다. 본 연구에서는 서비스철학 기반 위에 이승만의 지혜를 자산화하였다. 치열한 대칭 균형 원리에 의한 지혜이기 때문이다. 인재육성도 큰 희생을 수반한 선택이었고, 시장경제도 큰 희생을 수반한 선택이었고, 자유민주주의 수호도 큰 희생을 수반한 선택이었으므로 서비스철학의 본질에 부합하는 지혜라고 할 수 있다. 탁월한 가치 지향 리더에게서만 발견되는 지혜다. 자유민주주의 국가 구축 지혜, 자유시장경제 구축 지혜, 인재중심국가 구축 지혜 등을 국가경영 철학, 국가경영 주체, 타임프레임, 전략자산 등의 차원에서 자산으로 제시한다. 또한 인류 및 대한민국 사회가 장기 지속가능한 발전을 하기 위해 가치 지향 리더가 지속적으로 요구됨을 제시한다.
인공지능의 발전과 함께 딥러닝을 활용한 인공지능 광학문자인식 기법 (Artificial Intelligence powered Optical Character Recognition, AI-OCR) 의 등장은 기존의 이미지 처리 기반 OCR 기술의 한계를 넘어 다양한 형태의 이미지로부터 여러 언어를 높은 정확도로 읽어낼 수 있는 모델로 발전하였다. 특히, AI-OCR은 인력을 통해 대량의 다양한 서류 처리 업무를 수행하는 금융업에 있어 그 활용 잠재력이 크다. 본 연구에서는 금융권내 활용을 위한 AI-OCR 모델의 구성과 설계를 제시하고, 이를 효율적으로 적용하기 위한 플랫폼 구축 및 활용 사례에 대해 논한다. 금융권 특화 딥러닝 모델을 만듦에 있어 금융 도메인 데이터 사용은 필수적이나, 개인정보보호법 이하 실 데이터의 사용이 불가하다. 이에 본 연구에서는 딥러닝 기반 데이터 생성 모델을 개발하였고, 이를 활용하여 AI-OCR 모델 학습을 진행하였다. 다양한 서류 처리에 있어 유연한 데이터 처리를 위해 단계적 구성의 AI-OCR 모델들을 제안하며, 이는 이미지 전처리 모델, 문자 탐지 모델, 문자 인식 모델, 문자 정렬 모델 및 언어 처리 모델의 선택적, 단계적 사용을 포함한다. AI-OCR 모델의 배포를 위해 온프레미스(On-Premise) 및 프라이빗 클라우드(Private Cloud) 내 GPU 컴퓨팅 클러스터를 구성하고, Hybrid GPU Cluster 내 컨테이너 오케스트레이션을 통한 고효율, 고가용 AI-OCR 플랫폼 구축하여 다양한 업무 및 채널에 적용하였다. 본 연구를 통해 금융 특화 AI-OCR 모델 및 플랫폼을 구축하여 금융권 서류 처리 업무인 문서 분류, 문서 검증 및 입력 보조 시스템으로의 활용을 통해 업무 효율 및 편의성 증대를 확인하였다.
우리나라의 친환경벌채는 생태계, 경관 및 산림재해 방지 기능을 유지하도록 실행되고 있으며, 벌채 시 임목 중 일부를 남겨 임지가 일시에 드러나는 것을 방지하고 있다. 경기도 포천시 신북면 심곡리에 위치하고 있는 연구대상지에서 벌기령에 이른 41~50년생 일본잎갈나무림이 2017~2019년에 걸쳐 2 년간 벌채되었다. 벌채 3 년 후 산림 내 유기물 분포 및 변화를 측정하여 벌채에 따른 산림 내 유기물의 동태를 규명하는 것을 목적으로 하였다. 2020년 6월부터 2021년 1월까지 지상부 바이오매스, 낙엽층, 낙엽생산량 및 토양(0-30m 깊이)의 유기물 함량을 측정하였다. 친환경벌채가 이루어진 일본잎갈나무림의 지상부 바이오매스는 142.22 t ha-1에서 44.20 t ha-1로 감소하였다. 낙엽층의 유기물 함량은 미벌채구에서 32.87 t ha-1였으며, 친환경벌채구에서 23.34 t ha-1로 감소하였다. 연간 낙엽생산량은 미벌채구에서 4.43t ha-1yr-1였으며, 친환경벌채구에서 1.16t ha-1 yr-1로 감소하였다. 토양용적밀도는 미벌채구 토양 B층이 0.97 g cm-3였으며 친환경벌채 후 1.06 g cm-3로 증가하였다. 토양유기물 함량은 미벌채구 토양 A층에서 11.5%였으며 벌채 후 12.8%로 증가하였다. 토양유기물 총량은 대조구와 친환경벌채구에서 각각 245.21 t ha-1과 263.92 t ha-1로 유의성 있는 변화를 보이지 않았으나, 전체적으로 벌채 후 증가하는 경향을 보였다. 일본잎갈나무림 내 유기물 총량은 406.48 t ha-1였으며 친환경벌채로 인하여 338.21 t ha-1로 감소하였다. 벌채 후 산림 내 지상부 유기물 비율은 13.1%로 감소하였으며, 토양유기물은 78.0%로 증가하여 산림 내 유기물 분포가 변화한 것으로 나타났다. 본 연구의 결과 친환경벌채는 지상부에 축적된 탄소가 크게 소실된 반면 토양내에 저장된 탄소량의 증가로 전체적으로 산림 내 탄소 저징량의 감소 규모가 완화된 것을 보여주고 있다. 이 결과는 기후변화에 대응할 수 있는 산림 관리 방안의 마련을 위한 기초가 될 것으로 생각된다. 본 연구는 친환경벌채 후 3 년이 지난 시점에서 얻은 결과를 보여 주었으며, 이후의 산림 변화를 파악하기 위하여 산림 유기물의 변화와 수목 생장에 대한 추가연구가 필요한 것으로 보인다.
본 연구의 목적은 생물음향탐지기법을 적용해 국내에서 국지적인 위치에 서식하는 참깽깽매미의 번식울음을 분석하여 서식지 분포를 확인하고 영향 요인을 분석하는데 목적이 있다. 연구대상지는 전국 보호지역 20개소를 선정하였다. 번식울음 분석기간은 2017년부터 2021년까지 4년(2020년 제외)이었다. 번식울음 녹음은 각 연구대상지에 생물음향 녹음장비를 설치하여 시간당 1분씩 365일 수집하였다. 기후 데이터는 온도, 습도, 강수량, 전운량, 일조량 등 기상청에서 데이터를 제공받아 분석하였다. 연구 결과, 참깽깽매미 서식처는 연구대상지 20개소 중 강원도 고지대 4개 국립공원(설악산, 오대산, 치악산, 태백산)에서만 확인되었다. 4년간 참깽깽매미 번식울음 시기는 8월 5일에서 9월 28일 사이였고, 번식울음 기간은 31~52일이었다. 참깽깽매미 출현시기 내 온도 분석 결과, 참깽깽매미는 최저 13.1℃, 최고 35.3℃ 사이의 온도에서 주로 번식울음을 내었고, 번식울음 일주기 시간대(09~16시)의 평균기온은 24.4~24.9℃로 나타났다. 참깽깽매미가 출현한 연구대상지 4개소의 2019년 번식울음 일주기를 분석한 결과, 참깽깽매미는 06~16시까지 번식울음을 내었고 11~12시경 피크를 보였다. 참깽깽매미의 출현기간 내 참매미, 애매미, 유지매미, 늦털매미 4종이 공통 출현하였다. 로지스틱 회귀분석 결과, 참깽깽매미의 번식울음에 영향을 끼치는 환경요인은 일조량으로 나타났다. 종간영향에 있어서 다른 공통출현종 4종(참매미, 애매미, 유지매미, 늦털매미)과 종간영향을 주고 받았음을 확인하였다. 이상의 내용을 종합하였을 때, 참깽깽매미는 우리나라에서 강원도 고지대를 중심으로 한정적으로 서식하며 다른 종과 비교하여 낮은 온도에서 번식울음을 내고 있는 것으로 나타났다. 본 결과는 향후 참깽깽매미 연구를 위한 기초자료로 활용이 가능하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
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제 13 조 (홈페이지 저작권)
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제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
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제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
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제 6 장 손해배상 및 기타사항
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제 19 조 (관할 법원)
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[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.