본 연구는 성대에어로빅치료법(vocal aerobic treatment, VAT)이 음성장애 환자의 음성 개선에 미치는 효과에 대해 알아보았다. 연구대상은 후두스트로보스코피, 음성검사 상 음성장애로 진단된 20명(남 13명, 여 7명)이었다. 음향학적 평가는 CSL(computerized speech lab)의 MDVP(Multi-Dimensional Voice Program)와 VRP(Voice Range Profile)를 통해 평가하였다. 공기역학적 평가는 PAS(Phonatory Aerodynamic System)를 통해 평가하였다. MDVP를 통해 치료 전 후 기본주파수(Fo), 주파수변동률(Jitter), 진폭변동률(Shimmer), 소음대배음비(NHR)의 변화를 측정하였고, VRP에서는 치료 전 후 주파수 범위(Fo range), 강도범위(Energy range)를 측정하였다. PAS에서는 치료 전 후 폐활량(FVC), 최대연장발성시간(PHOT), 평균호기류율(MEAF), 성문하압(MPAP), 음성효율성(AEFF)의 변화를 알아보았다. 후두스트로보스코피에서는 치료 전 후 양측 성대의 규칙성, 대칭성, 점막파동, 진폭 변화 소견을 알아보았다. 음성치료는 총체적 음성치료 접근법 중 하나인 VAT 프로그램을 환자별로 주 1회 실시하였다. 환자별 평균 치료 회기는 6.5회였다. 연구결과, MDVP에서는 Jitter, Shimmer, NHR이 통계적으로 유의하게 감소하였다(p<.001, p<.01, p<.05). VRP 결과, 주파수 범위에서 Hz와 Semitones이 치료 후 유의미하게 향상하였다(p<.01, p<.05). PAS 결과, FVC, PHOT에서 유의미한 향상이 나타났다(p<.01, p<.001). 후두스트로보스코피 결과 치료 후 기능적 음성장애, 인후두역류질환, 양성성대점막질환군에서 성대소견이 정상범주에 해당하였다. 따라서 VAT 프로그램은 음성장애환자의 음향학적 공기역학적 후두스트로보스코피 측면에서의 음성 개선에 효과적인 것으로 나타났다. 차후 연구에서는 동일 집단의 음성장애 환자에게 VAT 적용 연구가 필요하다고 생각된다. 또한 객관적인 음성 개선뿐만 아니라 주관적 음성 개선을 알아볼 필요가 있다. 나아가 직업적 음성사용자를 대상으로 VAT 효과에 대한 적용연구가 필요가 있다.
한때, 이상 탐지 분야는 특정 데이터로부터 도출한 기초 통계량을 기반으로 이상 유무를 판단하는 방법이 지배적이었다. 이와 같은 방법론이 가능했던 이유는 과거엔 데이터의 차원이 단순하여 고전적 통계 방법이 효과적으로 작용할 수 있었기 때문이다. 하지만 빅데이터 시대에 접어들며 데이터의 속성이 복잡하게 변화함에 따라 더는 기존의 방식으로 산업 전반에 발생하는 데이터를 정확하게 분석, 예측하기 어렵게 되었다. 따라서 기계 학습 방법을 접목한 SVM, Decision Tree와 같은 모형을 활용하게 되었다. 하지만 지도 학습 기반의 모형은 훈련 데이터의 이상과 정상의 클래스 수가 비슷할 때만 테스트 과정에서 정확한 예측을 할 수 있다는 특수성이 있고 산업에서 생성되는 데이터는 대부분 정답 클래스가 불균형하기에 지도 학습 모형을 적용할 경우, 항상 예측되는 결과의 타당성이 부족하다는 문제점이 있다. 이러한 단점을 극복하고자 현재는 클래스 분포에 영향을 받지 않는 비지도 학습 기반의 모델을 바탕으로 이상 탐지 모형을 구성하여 실제 산업에 적용하기 위해 시행착오를 거치고 있다. 본 연구는 이러한 추세에 발맞춰 적대적 생성 신경망을 활용하여 이상 탐지하는 방법을 제안하고자 한다. 시퀀스 데이터를 학습시키기 위해 적대적 생성 신경망의 구조를 LSTM으로 구성하고 생성자의 LSTM은 2개의 층으로 각각 32차원과 64차원의 은닉유닛으로 구성, 판별자의 LSTM은 64차원의 은닉유닛으로 구성된 1개의 층을 사용하였다. 기존 시퀀스 데이터의 이상 탐지 논문에서는 이상 점수를 도출하는 과정에서 판별자가 실제데이터일 확률의 엔트로피 값을 사용하지만 본 논문에서는 자질 매칭 기법을 활용한 함수로 변경하여 이상 점수를 도출하였다. 또한, 잠재 변수를 최적화하는 과정을 LSTM으로 구성하여 모델 성능을 향상시킬 수 있었다. 변형된 형태의 적대적 생성 모델은 오토인코더의 비해 모든 실험의 경우에서 정밀도가 우세하였고 정확도 측면에서는 대략 7% 정도 높음을 확인할 수 있었다.
서울시에 거주하는 여대생 68명을 대상으로 본 연구에서는 모바일 앱 기반 당류 저감화 프로그램을 개발한 후, 개발된 프로그램을 활용하여 당류 저감화 행동변화단계에 따른 중재효과를 분석 비교하였다. 하루 간식섭취횟수, 당류교육경험여부, 단맛에 대한 기호도에서 행동변화단계에 따른 유의한 차이가 있었다. 당류에 관한 영양 지식 점수는 프로그램 중재 전에 행동 유지단계 대상자들이 고려전단계 대상자들에 비해 영양 지식 점수가 유의하게 높았으며 프로그램 중재 후에는 고려전단계와 고려 준비단계에서 영양 지식 점수가 유의적으로 상승하였고, 행동 유지단계도 점수가 상승하였지만 유의적이지는 않았다. 당류 섭취에 관한 식행동 점수는 프로그램 중재 전 행동 유지단계 대상자들이 고려전단계 대상자들에 비해 유의적으로 높았으며, 행동 유지단계 대상자들의 점수가 모든 식행동 항목에서 가장 높았다. 연구 결과 프로그램 중재 후 모든 행동변화단계에서 당류 섭취에 관한 식행동 점수는 유의적으로 상승하였다. 프로그램 중재 전 당류 섭취빈도는 음료류 중 '탄산음료', '과실주스'에서 고려 준비단계와 행동 유지단계에 따른 차이가 유의적이었고, 우유 및 유제품, 아이스크림 제품류 중 '액상 요구르트'는 고려전단계와 행동 유지단계에서 유의적인 차이가 있었다. 행동 유지 단계에서는 '비스킷'과 '단맛씨리얼'을 제외한 모든 항목의 섭취 빈도가 고려전단계, 고려 준비단계와 비교하여 가장 낮았다. 프로그램 중재 후에는 고려전단계에서 '초콜릿', '머핀케익류', '액상 요구르트'의 섭취 빈도가 유의적으로 감소하였고, 고려 준비단계에서는 '비스킷', '탄산음료', '과실주스', '가공우유'의 섭취 빈도가 유의적으로 감소하였다. 행동 유지단계 대상자들에서는 대부분의 항목에서 섭취 빈도가 감소하였지만 유의한 개선은 없었다. 당류 저감화를 실천하는 행동 유지단계 대상자들에 비해 고려전, 고려준비 단계 대상자들은 영양지식, 식행동, 섭취빈도가 바람직하지 않은 방향이었으나 모바일 앱 기반 당류 저감화 프로그램에 의해 고려전, 고려준비단계에서 영양지식, 식행동, 섭취빈도가 개선되었다. 당류에 관한 쉽고 정확한 교육정보를 제공함과 동시에 사용자 스스로 식이모니터링을 할 수 있도록 고안된 본 연구의 모바일 앱 기반 당류 저감화 프로그램은 고려전, 고려준비단계에 있는 대상자들의 당류 저감화 효과를 창출할 수 있는 효과적인 교육 도구이다. 본 프로그램은 시간과 장소에 구애받지 않고 사용 가능하므로 당류 교육 참여가 어려운 청년층을 위해 유용하게 활용될 수 있을 것이다. 또한 여러 연령층으로 확대가 가능하며 행동변화단계별로 세분화하여 적용한다면 당류 섭취 저감화에 효과적으로 기여 할 것으로 사료된다. 본 연구의 앱 기반 당류 저감화 프로그램에 건강 플랫폼에서 활용하고 있는 게이미피케이션 (gamification) 기법을 사용하여 흥미가 추가되도록 보완하면, 수용성 및 지속가능성이 더욱 증가할 것으로 기대된다.
최근 4차 산업혁명과 함께 인공지능 기술에 대한 연구가 활발히 진행되고 있으며, 이전의 그 어느 때보다도 기술의 발전이 빠르게 진행되고 있는 추세이다. 이러한 인공지능 환경에서 양질의 지식베이스는 인공지능 기술의 향상 및 사용자 경험을 높이기 위한 기반 기술로써 중요한 역할을 하고 있다. 특히 최근에는 인공지능 스피커를 통한 질의응답과 같은 서비스의 기반 지식으로 활용되고 있다. 하지만 지식베이스를 구축하는 것은 사람의 많은 노력을 요하며, 이로 인해 지식을 구축하는데 많은 시간과 비용이 소모된다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 연구에서는 기계학습을 이용하여 지식베이스의 구조에 따라 학습을 수행하고, 이를 통해 자연어 문서로부터 지식을 추출하여 지식화하는 방법에 대해 제안하고자 한다. 이러한 방법의 적절성을 보이기 위해 DBpedia 온톨로지의 구조를 기반으로 학습을 수행하여 지식을 구축할 것이다. 즉, DBpedia의 온톨로지 구조에 따라 위키피디아 문서에 기술되어 있는 인포박스를 이용하여 학습을 수행하고 이를 바탕으로 자연어 텍스트로부터 지식을 추출하여 온톨로지화하기 위한 방법론을 제안하고자 한다. 학습을 바탕으로 지식을 추출하기 위한 과정은 문서 분류, 적합 문장 분류, 그리고 지식 추출 및 지식베이스 변환의 과정으로 이루어진다. 이와 같은 방법론에 따라 실제 지식 추출을 위한 플랫폼을 구축하였으며, 실험을 통해 본 연구에서 제안하고자 하는 방법론이 지식을 확장하는데 있어 유용하게 활용될 수 있음을 증명하였다. 이러한 방법을 통해 구축된 지식은 향후 지식베이스를 기반으로 한 인공지능을 위해 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
전자상거래 시장의 이용이 보편화 되며 고객들에게 좋은 품질의 물건을 어디서, 얼마나 합리적으로 구매할 수 있는지가 중요해졌다. 이러한 구매 심리의 변화는 방대한 정보 속에서 오히려 고객들의 구매 의사결정을 어렵게 만드는 경향이 있다. 이때 추천 시스템은 고객의 구매 행동을 분석하여 정보 검색에 드는 비용을 줄이고 만족도를 높이는 효과가 있다. 하지만 대부분 추천 시스템은 책이나 영화 등 동종 상품 분류 내에서만 추천이 이뤄진다. 왜냐하면 추천 시스템은 특정 상품에 매긴 구매 평점 데이터를 기반으로 해당 상품 분류 내 유사한 상품에 대한 구매 만족도를 추정하기 때문이다. 그밖에 추천 시스템에서 사용하는 구매 평점의 신뢰성에 대한 문제도 제시되고 있으며 오프라인에선 평점 확보 자체가 어렵다. 이에 본 연구에서는 일련의 문제를 개선하기 위해 RFM 다차원 분석 기법을 활용하여 기존에 사용하던 고객의 구매 평점을 객관적으로 대체할 수 있는 새로운 지표의 활용 가능성을 제안하는 바이다. 실제 기업의 구매 이력 데이터에 해당 지표를 적용해서 검증해본 결과 높게는 약 55%에 해당하는 정확도를 기록했다. 이는 총 4,386종에 달하는 이종 상품들 중 한번도 이용해 본 적 없는 상품을 추천한 결과이기 때문에 검증 결과는 상대적으로 높은 정확도와 활용가치를 의미한다. 그리고 본 연구는 오프라인의 다양한 상품데이터에서도 적용할 수 있는 범용적인 추천 시스템의 가능성을 시사한다. 향후 추가적인 데이터를 확보한다면 제안하는 추천 시스템의 정확도 향상도 기대할 수 있다.
대용량의 8K UHD(Ultra High Definition) 콘텐츠를 지상파 방송으로 제공하기 위해서는 현 지상파 방송 시스템으로는 제한된 대역폭 등 여러 문제점이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 UHD 콘텐츠 전송 기술이 연구되었고, 그 중 하나로 지상파 방송망과 통신망을 이용한 8K UHD 방송 시스템이 제안되었다. 해당 기술은 8K UHD 콘텐츠를 영역 분할한 후 계층 분리를 통해 이종망으로 전송하여 지상파 방송망의 제한된 대역폭 문제를 해결하고자 하였다. 지상파 방송망을 통해 FHD(Full High Definition)에 해당하는 기본 계층과 4K UHD를 위한 부가 향상 계층 데이터를 전송하고, 통신망으로 8K UHD를 위한 부가 향상 계층 데이터를 전송한다. 이러한 방식으로 8K 콘텐츠를 제공할 경우, 지상파로는 최대 4K UHD 방송을 수신 할 수 있고 통신망을 추가로 이용할 경우 8K UHD까지 수신가능하다. 그러나 현재 국내 지상파 UHD 방송의 할당된 비트율 내에서 4K UHD 콘텐츠를 전송하기 위해서는 압축율을 높여 전송하는 상황도 존재하여 일정 수준의 화질열화는 필연적으로 발생한다. 그럼에도 UHD 콘텐츠의 특성상, 화질은어떤 요소보다 최우선적으로 고려되어야 하므로 제한된 비트율 내에서도 화질을 최대한 보장할 수 있어야 한다. 이를 위해서는 방송 시스템 내의 콘텐츠 생성기의 패킷 스케줄링이 필요하다. 콘텐츠 생성기는 방송망과 통신망을 이용한 8K UHD 방송 시스템내에서 인코딩된 미디어 데이터들을 패킷화하고 다중화기로 송출하는 기능을 수행한다. 다중화기는 콘텐츠 생성기로부터 전달받은 패킷 순서대로 송출하기 때문에 콘텐츠 생성기에서 다중화기로 전송하는 과정의 전송 시간과 전송률을 일정하고 정확하게 하는 것이 매우 중요하다. 따라서 본 논문에서는 일정 수준의 UHD 콘텐츠의 화질을 보장할 수 있도록 콘텐츠 생성기와 다중화기 간의 데이터 전송량 가변 전송 스케줄러를 제안한다. 이를 통해 UHD 방송 콘텐츠 종류에 관계없이 일정 수준의 화질을 보장하면서도 UHD 서비스의 끊김이나 지연을 최소화하여 사용자의 QoS(Quality of Service)를 향상시키고자 한다.
최근 우리나라 1인가구의 비중은 점차 증가하고 있으며 이는 2035년에 들어서는 34.6%로 증가할 것이라 예측되며 이들 중, 우리나라 높은 주택가격으로 인하여 청년층 1인가구는 더 많은 어려움에 직면하고 있다. 정부에서는 청년 주거지원을 확대실시하여, 공공지원 임대주택과 민간 청년임대주택, 청년 기숙사 공급 등 다양한 정부정책을 펼쳐 나가고 있다. 본 연구의 목적은 다른 연령대와 라이프스타일이 다른 청년층 1인가구의 정확한 주거요구를 파악하여 향후 보급될 청년 주택 계획 방향을 위한 기초자료를 제공하는 것을 목적으로 한다. 이를 위한 연구방법은 다음과 같다. 첫째, 문헌고찰을 통해 청년층 1인가구의 현황과 특성을 파악하였다. 둘째, 청년층의 라이프스타일과 주거선호 관련 선행연구 고찰을 통하여 청년층 1인가구의 주거환경 선호 및 요구에 대한 조사도구를 구성하였다. 셋째, 청년층 1인가구의 라이프스타일을 바탕으로 한 공간사용특성과 평면구성 선호 및 요구, 실내디자인 선호에 대한 설문조사를 실시하였다. 조사는 2018년 12월에서 2019년 1월 초까지 학생과 직장인을 포함한 20세에서 39세 사이의 청년층 1인 가구 150명을 대상으로 SNS를 이용한 온라인 설문조사를 실시하였다. 연구결과는 다음과 같다. (1) 공간사용특성을 살펴본 결과, 작은 면적인 청년 1인 주거에서 침실과 거실이 기본적 기능 외 다양한 생활이 이루어지는 장소로 계획시 이에 대한 추가적 고려가 필요함을 파악하였다. (2) 평면구성 선호 및 요구를 살펴본 결과, 별도의 침실과 거실 공간 확보를 요구하며, 다양한 활동이 이루어지는 거실공간에 대한 확장요구와 침실공간의 드레스룸 등의 수납 추가 요구가 있음을 알 수 있었다. (3) 실내디자인 선호를 살펴본 결과, 모던스타일과 대표적 컬러인 무채색계열 색채를 선호함을 알 수 있었다. 그리고 주거공간에 일반적으로 사용되는 마감재료를 선호하며, 조명은 간접조명 및 벽면을 이용한 은은한 조명을 선호함을 알 수 있었다. 또한 청년층 내에서도 라이프스타일 특성에 따른 학생과 직장인의 차별적 실내디자인 선호 특성을 살펴볼 수 있었다. 향후 실제 공공임대주택의 사례분석과 사용자 범위확대를 통하여 실질적인 주거환경니즈와 계획방안 제안을 위한 연구가 필요하다.
본고는 시대를 관통하는 기형의 보편성을 가진 족집게의 쓰임과 사용 문화를 알아보고, 족집게의 유형을 살펴보고자 하였다. II장에서는 족집게에 관한 용어를 정리하고, 족집게의 쓰임을 당대의 사회문화, 정치와 관련하여 두 가지 경우로 보았다. 첫 번째는 미용 및 자기관리의 목적으로 족집게를 사용한 경우이다. 눈썹과 코털을 정리하는 미용 용도로 사용하였고, 남성들이 사회적 지위와 권력을 유지하고자 흰털을 뽑는 용도로 사용되었다. 두 번째는 응급 처지 의료보조기구로 족집게를 사용한 경우이다. III장에서는 고려, 조선시대 족집게를 유형별로 분류하였다. 족집게는 크게 기본형과 복합형으로 구분된다. 기본형은 삼국시대부터 현재까지 이어져온 형태로 손잡이와 집게로 이루어져 있다. 집게를 고정하는 고리가 달린 족집게 형태가 나타나기도 한다. 복합형은 일체형과 분리형으로 나뉜다. 일체형은 양쪽에 달린 도구에 기반을 둔 분류이며, 귀이개 일체형과 손칼 일체형이 있다. 반면 분리형은 리벳 분리형과 고리 분리형으로 나뉜다. 특히 주목할 점은 복합형 중 일체형은 고려시대에만 나타나는 기형으로 당대 사용자들의 기호를 엿볼 수 있다. 제작 기법은 단조로 얇은 금속판을 만든 후에 족집게의 형태를 만든다. 장식 기법은 은과 동 같은 무른 금속 재질의 족집게에 선각, 점조, 압각(인각) 등으로 문양을 새겼고, 장식성이 두드러지는 족집게는 왕실이나 귀족들이 사용했을 것으로 추정된다. 그러나 시대에 상관없이 대부분의 족집게는 강도가 높은 청동이나 철로 제작되었다. 때문에 다수의 족집게는 단순한 X자 문양이 시문되거나 무문이 주를 이루고 있다. 족집게의 형태들이 다양하게 나타날 수 있던 이유는 시대를 막론하고 족집게 문화가 널리 퍼져 있었기 때문이다. 기본형 족집게는 삼국시대부터 현재까지 이어져오고 있으며 실용성에 기반을 둔 전형적인 일상도구이다. 그동안 금속공예는 왕실공예 또는 불교공예에 한정되어 연구되어왔다. 족집게와 같은 일상용구에 대한 연구가 활발히 이루어져 당대의 사회문화를 여러 방면으로 살펴볼 수 있는 계기가 되기를 바란다.
본 연구는 혼합현실을 기반으로 하는 비파괴 분야의 교육용콘텐츠를 만들기 위해 시행되었다. 현재 방사선 분야에는 교육용 혼합현실 기반 교육용 콘텐츠는 거의 없는 실정이다. 그리고 비파괴검사분야는 작업 환경이 열악하고, 종사자 수도 한 업체당 직원 수가 10인 이하인 곳이 많고, 교육적 인프라도 잘 구축되어 있지 않다. 강의식으로 전달만 하는 실습교육과 안전교육이 시행되고 있다. 이를 해결하기 위해 혼합현실을 기반으로 한 비파괴 종사자 교육용 콘텐츠를 개발하게 되었다. 이 콘텐츠는 Microsoft사의 HoloLens 2 HMD 디바이스를 기반으로 개발되었고, 1280⁎720의 해상도를 기준으로 제작되었고, 디바이스마다 해상도가 달라 Anchor의 Left, Right, Bottom, TOP위치를 맞추어 Side를 제작하였고, 이미지가 큰 것은 Atlas의 크기에 영향을 미치기 때문에 배경화면이나 상단 바와 같이 부피가 큰 것은 UITexture로 대체하여 제작되었다. UI Widget Wizard에서는 Label, Buttom, ScrollView, Sprite를 제작하였다. 본 연구는 종사자에게 현장감 있는 교육내용을 제공하고, 자기 주도적인 교육을 가능하게 하고, 현실을 바탕으로 한 3D 입체영상으로 교육할 수 있어 흥미와 몰입도 있는 교육을 시행할 수 있다. 혼합현실에서 제공되는 영상을 통해 현실세계와 가상현실 간에 상호작용을 통해 학습자가 직접 사물을 조작할 수 있어 학습자의 학습 능률을 높일 수 있다. 또한 혼합현실 교육을 시행하면 시간과 장소에 구해를 받지 않아 코로나 시대에 비대면 학습 콘텐츠로 큰 역할을 할 수 있을 것으로 사료된다.
산업과 생활환경에서 사용된 공학적 미세입자는 결국 하수처리장을 거쳐 수계로 배출되므로 미세입자의 수계 배출 제어에 매우 중요한 역할을 담당하고 있다. 그러나 다수 연구에서 하수처리장 유출수 내 미세입자의 농도가 무영향관찰농도(No Observed Effective Concentration, NOEC)를 빈번히 초과하고 있는 것으로 보고되고 있어 전통적인 하수처리 기능과 더불어 미세입자를 보다 효과적으로 제어할 수 있도록 하수처리장의 설계와 운영을 최적화시킬 필요가 있다. 이를 위해서는 하수처리장 내 단위공정별 특성 및 운전조건에 따른 미세입자의 거동특성과 제거효율에 대한 예측이 선행되어야 한다. 이에 본 연구에서는 하수처리장 내 각 공정 특성별 및 주요 운전조건의 영향에 따른 미세입자 제거효율예측을 위한 모델을 개발함으로써 하수처리장에서 미세입자를 보다 효율적으로 제어하기 위한 도구를 제공하고자 하였다. 개발 모델에서는 수처리 계통에서의 4개 단위공정(1차침전지, 생물반응조, 2차침전지, 및 총인처리시설)을 고려하고, 슬러지처리 계통은 농축, 소화, 탈수 공정 등의 다중 공정을 통합한 단일 공정으로 모의한다. 모의 대상 미세입자는 TiO2 (nano-TiO2)로서, 수중에서의 용해와 변환은 미미하므로 부유성 고형물과의 부착 기작만을 고려하였다. 부유성고형물에의 nano-TiO2 부착 기작은 고-액상 간 평형가정에 기반한 겉보기분배계수(Kd)를 매개변수로 반영하였으며 정상상태에서의 미세입자의 농도 및 부하를 공정별로 계산할 수 있도록 하였다. 아울러 개발 모델 구동의 편의를 위하여 MS 엑셀기반 사용자 인터페이스를 제작하였다. 개발 모델을 이용하여 주요 운전인자인 고형물체류시간(Solid Retention Time, SRT)이 nano-TiO2 제거효율에 미치는 영향을 파악하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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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)
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제 16 조 (서비스 이용제한)
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제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
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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.