강우시 유역 내에서 발생하는 수문특성을 구명하고자 하는 연구는 지속적으로 진행되고 있다. 특히 최근 몇년간 집중호우로 인한 홍수피해가 매우 실각한 수준으로 발생하였고, 이에 지방 소하천을 포함한 전국의 하천정비사업이 새로운 설계홍수빈도를 토대로 진행되고 있다. 우리나라의 강우특성은 여름철에 편중되는 특성을 지니고 있어 홍수시의 홍수방어 대책 등 치수에 많은 어려움이 있는 것이 현실이다. 집중호우로 인한 피해는 전 세계적인 문제로 제기되고 있으며, 이에 강우-유출 관계를 규명하고자 하는 노력이 지속적으로 이루어지고 있다. 강우-유출과정은 시간적, 공간적 다변성을 지닌 수문학적 인자에 의해 좌우되기 때문에 이러한 문제를 해결하기 위해 다년간의 강우-유출 자료를 바탕으로 알고리즘을 생성하고, 이를 바탕으로 정확한 모의가 가능한 수문 모형 및 시스템들을 개발하는데 노력을 기울이고 있다(심순보 등, 1998, 신사철 등, 2002). 그러나 이러한 모형들은 많은 매개변수와 다양한 정보들을 필요로 하게 되어 이들을 처리하는데 많은 어려움이 따른다. 따라서 최근에는 GIS(Geographical Information System)를 활용하여 유역과 분수계를 결정하고 하천형태학적인 특성인자를 추출하는 자동화된 유역정보 추출기술 개발에 대한 관심이 집중되고 있다(Bhaskar, 1992, Francisco, 1995, Yeon, 1999). 이에 본 연구에서는 GIS기법을 이용하여 지형자료로부터 하천연장, 배수면적, 지체시간, 도달시간 등 유역내의 분포형 수문매개변수를 추출하였고 추출된 매개변수를 통해 강우-유출식을 적용하여 분포형 유출량을 산정하는데 활용하고자 한다.ansverse Mercatro) 지구좌표계의 DEM 자료로 변환하였다. 또한 유역의 고도차를 이용한 흐름특성 분석을 위해 수치고도자료를 이용하여 유역흐름특성을 분석할 수 있는 TOPAZ(Topographic PArameteri-Zation) 프로그램을 이용하였다. TOPAZ 프로그램을 통해 분석된 각 격자별 분포형 수문 매개변수는 적합한 관계식을 통해 분포형 유출량을 모의하는데 적용된다.다 정확한 유입량 예측이 가능할 것으로 사료된다.이 작은 오차를 발생하였으며, 전체적으로 퍼프 모형이 입자모형보다는 훨씬 적은 수의 계산을 통해서도 작은 오차를 나타낼 수 있다는 것을 알 수 있었다. 그러나 Gaussian 분포를 갖는 퍼프모형은 전단흐름에서의 긴 유선형 농도분포를 모의할 수 없었고, 이에 관한 오차는 전단계수가 증가함에 따라 비선형적으로 증가하였다. 향후, 보다 다양한 흐름영역에서 장${\cdot}$단점 분석 및 오차해석을 수행한 후에 각각의 Lagrangian 모형의 장점만을 갖는 모형결합 방법을 제시할 수 있을 것으로 판단된다.mm/$m^{2}$로 감소한 소견을 보였다. 승모판 성형술은 전 승모판엽 탈출증이 있는 두 환아에서 동시에 시행하였다. 수술 후 1년 내 시행한 심초음파에서 모든 환아에서 단지 경등도 이하의 승모판 폐쇄 부전 소견을 보였다. 수술 후 조기 사망은 없었으며, 합병증으로는 유미흉이 한 명에서 있었다. 술 후 10개월째 허혈성 확장성 심근증이 호전되지 않아 Dor 술식을 시행한 후 사망한 예를 제외한 나머지 6명은 특이 증상 없이 정상 생활 중이다 결론: 좌관상동맥 페동맥이상 기시증은 드물기는 하나, 영유
본 연구에서는 구미시를 연구지역으로 하여 GIS를 이용한 광역적인 산사태 발생가능성을 분석하고자 하였다. 우선 산사태 예측을 위한 자연환경과 인문환경 인자들에 관련된 평가기준을 검토한 후, 수치지형도의 등고선 레이어로부터 생성된 수치고도모형을 통하여 경사도와 사면방향도를 추출하고, 위성영상자료의 영상처리를 통하여 정규식생지수(NDVI) 분포도와 토지피복 현황도를 얻었다. 구축된 공간데이터베이스로부터 자료들을 중첩시켜 발생가능지수를 산정하고 위험도 분포도를 작성하였다. 산사태의 발생가능성이 높은 몇 개 지역이 추출되었으며, 경사도가 30% 내외, 사면방향이 남동, 동, 남서, 북동향의, 수역 인접지 및 수계첨단부, 그리고 단층지역 인접부, 식생 활력도가 중간정도인 지역에서 산사태 발생가능성이 높게 나타남을 확인할 수 있었다. 본 연구에 포함하지 못한 토양, 임상, 지하수위, 기상관측 등의 자료 등을 데이터베이스에 추가한다면 더 정확하고 종합적인 분석을 도모할 수 있을 것이다.
이 연구에서는 토양의 유전상수 (dielectric constant) 표면의 거칠기 (surface roughness)와 지표면의 기하 (geometric) 등과 같은 다양한 물리적 요소들의 정보를 포함하고 있는 SAR (Synthetic Aperture Radar) 자료를 이용하여 강화도 갯벌의 표층 퇴적환경을 분석하였다. JERS-1, ENVISAT과 ALOS 위성의 다양한 SAR 자료로부터 레이더 후방산란계수 (backscattering coefficient)를 추출하여 각 퇴적환경 요소들과의 관계를 파악하고 시간변화에 따른 지표의 변화 정도를 알 수 있는 긴밀도 (coherence)를 추출하여 퇴적상과 비교하였다. SAR 영상으로부터 추출한 후방산란계수와 긴밀도를 이용한 강화도 갯벌 퇴적환경 특성을 분석한 결과 높은 긴밀도를 갖는 지역은 입도가 작은 펄이 많이 포함된 펄 퇴적상이며 긴밀도가 낮을수록 큰 입도가 많이 분포하는 지역임을 알 수 있었다. 강화도 갯벌은 다른 갯벌과는 달리 조류로가 많이 발달하여 썰물 시 수분함유량에 많은 영향을 주어 모래 퇴적상과 혼합 퇴적상은 갯벌의 노출시간이 증가함에 따라 토양 수분함유량이 감소하여 후방산란계수가 점차 감소한다. 그러나 펄 퇴적상에서는 지형 고도가 높아 해수의 많은 영향을 받지 않으며 조류로의 밀도가 높기 때문에 토양 수분함유량이 감소하지만 후방산란계수가 높게 나타났다. 또한 갯벌은 토양 수분함유량뿐만 아니라 표면에 남아있는 잔존수도 많아 강우량이 많은 날은 지표 잔존수가 증가하기 때문에 비교적 후방산란계수가 낮게 나타나는 경향을 보였다. 이 연구의 결과, 긴밀도, 후방산란계수와 각 퇴적환경 요소들의 상관관계를 알 수 있었으며, 향후 강화도 갯벌 퇴적환경의 공간적 분석을 위해 각각의 요소들이 미치는 영향에 대한 정량적인 연구가 필요할 것으로 판단된다.
본 연구에서는 우리나라 전역에 대해 정확하고 시간 및 비용 효율적으로 토양수분 모니터링을 수행하기 위해 클라우드 컴퓨팅 플랫폼 Google Earth Engine (GEE)와 자동화기계학습(Automated Machine Learning, AutoML)을 결합한 토양수분 산정모형을 개발하였다. Terra MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer), 전구 강수 관측 위성 GPM (Global Precipitation Measurement)을 기반으로 다양한 공간정보를 활용해 최적의 입력 자료 조합을 테스트하였다. 그 결과, GPM 기반의 무강우누적일수 및 5일 평균강수량, NDVI (Normalized Difference Vegetation Index)와 밤 및 낮시간에 촬영된 LST (Land Surface Temperature)의 합계, 토양특성(사토 및 점토 함량, 용적밀도), 지형자료(고도 및 경사도), 계절 구분이 변수중요도(Feature importance)가 높은 것으로 나타났다. 상기 자료의 조합을 AutoML 통해 목적함수 (Determination of coefficient, R2 ; Root Mean Square Error, RMSE; Mean Absolute Percent Error, MAPE)를 설정 후 기계학습 기법별 비교평가를 수행한 결과, Tree 계열의 모형이 높은 성능을 보였으며, 그 중, Random Forest의 성능이 가장 우수하였다(R2 : 0.72, RMSE: 2.70 vol%, MAPE: 0.14).
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.
본 연구에서는 지하수 오염 취약성 평가 방법 중 가장 활용도가 높은 DRASTIC 기법 및 지하수 수치모사 기법을 병행하여 충청남도 부여군 부여읍 일대의 지하수 오염 취약성 변화를 평가하였다. 특히, DRASTIC 기법에서 사용되는 7가지 수리인자들 중 취약성에 대한 민감도가 상대적으로 높고 비교적 장기간 자료의 획득이 용이하지 않은 '지하수위(depth to water)' 인자에 대하여 수치모사 기법을 적용하여 시-자료에 대한 동적 보간을 실시하였으며, 이를 통하여 시간에 따른 지하수위 변화가 지하수 오염 취약성에 미치는 영향을 검토하였다. 연구의 대상 지역은 부여군 부여읍 일대로 충적 대수층을 대상으로 기 실시된 지하수 수위자료를 보정대상으로 하였으며 연구지역의 지하수위 분포양상을 모사하기 위하여 유한차분모델인 MODFLOW를 이용하였다. 지하수 수치모사에는 정류 및 부정류 모사가 모두 실시되었다. 그 결과 기존 지구통계기법을 통한 지하수위 보간에서 가장 큰 가중치를 갖는 지형적 요인뿐만 아니라 유역 암상이나 지질특성 등과 같은 제반 수리지질학적 요인까지 복합적으로 반영하는 지하수위 자료를 얻을 수 있었다. 기존 연구에서 수위자료를 보완할 때 주로 이용되는 기법인 크리깅은 수치모사와는 달리 강우나 계절적 영향, 암상이나 지질등과 같은 요인들은 반영하지 못한다. 또한 수치모사를 통하여 얻어진 수위자료는 부정류 모사가 가능함으로 인하여 풍수기와 갈수기 그리고 평수기의 지하수위 변화 등도 파악할 수 있다는 장점이 있다. 모사를 통하여 얻어진 지하수위 자료와 공동크리깅 방법을 통해 얻어진 지하수위 자료를 입력자료로 하여 연구지역에 지하수 오염 취약성을 비교 평가한 결과 평수기의 경우 유사한 경향의 지하수 오염 취약성을 보였다. 또한 공동크리깅을 통해 분석이 어려운 분기별 지하수 오염 취약성 평가 결과 강우량이 많은 여름철을 포함한 분기와 강우량이 가장 적은 겨울철을 포함한 분기가 뚜렷한 취약성 차이를 보이는 것으로 분석되었다. 본 연구에서 제시하는 바와 같이 지하수 오염 취약성 평가에 있어 가장 큰 민감도를 갖는 수위자료의 수가 공간적 혹은 시간적으로 부족한 경우 수치모사 적용을 통해 자료의 한계성을 보완할 수 있으며 시간적인 보간이 이루어질 수 있어 유용할 수 있을 것이라 판단된다.
전 세계적인 기후변화의 영향으로 폭우 및 극한 강우 등 이상기후의 발생 빈도가 증가하는 추세이다. 이에 따른 효율적인 수자원 관리 대책 수립을 위해 수문기상인자를 정량화하는 것은 필수적이다. 다양한 수문기상인자 중 지표면 온도(Land Surface Temperature; LST)와 증발산(Evapotranspiration; ET)은 지표와 대기에서의 수문 및 에너지 순환을 이해하는 데 핵심적인 역할을 수행한다. 국내에서는 주로 지점 기반 관측 방법을 통해 LST와 ET를 관측하고 있지만, 이러한 방법은 미계측 유역에서의 자료 수득이 제한되며, 불균형한 관측소의 밀도로 인해 관측한 자료를 유역 단위 자료로 공간화할 수 없는 한계점이 존재한다. 이를 극복하기 위해 국내·외에서는 원격탐사를 기반으로 한 수문기상인자의 추정 방법을 활용하고 있다. 이에 본 연구에서는 2018년 7월 1일부터 2022년 12월 31일까지 국내를 대상으로 추정한 NASA (National Aeronautics and Space Administration)의 ECOSTRESS (ECOsystem Spaceborne Thermal Radiometer Experiment on Space Station) LST 및 ET 자료의 정확도를 평가하였다. 연구 과정에서 ECOSTRESS 자료의 비교 및 분석을 위해 기존 검증이 이루어진 NASA의 MODIS (MODerate Resolution Imaging Spectroradiometer) 자료와 환경부 산하 기관(홍수통제소 및 한국수자원조사기술원)에서 관리하는 에디 공분산 기반 플럭스 타워(Eddy covariance flux tower) 관측 자료를 활용하였다. 연구결과 ECOSTRESS LST는 MODIS 및 지점 자료(R: 0.47~0.73)와 유사한 시계열적 경향성을 보였다. Index of agreement 또한 0.82~0.91의 범위를 나타냈지만, 계절적 특성에 따라 뚜렷한 불확실성을 보였다. ECOSTRESS ET의 경우 전반적으로 MODIS 및 지점 자료와 유사한 시계열적 경향성을 나타냈지만, 평균절대오차(Mean Absolute Error) 및 평균제곱근오차(Root Mean Square Error)가 높게 나타났다. 이는 ECOSTRESS 자료의 수득률 및 환경적 요인(증산에 의한 Cooling effect, 오전 시간대 과대 산정 등)이 영향을 미친 것으로 파악된다. 추후 연구를 통해 이러한 문제점을 해결하고, 지형학적·수문 학적 검정 및 보정을 통해 실질적으로 국내에서 ECOSTRESS를 기반으로 한 유역 단위 LST, ET의 추정이 가능할 것으로 판단된다.
해안습지는 육지와 해양이 만나는 점이지대에 형성된 해안퇴적지형으로, 이 중 염하구는 하천과 조류의 영향이 갯강을 통해 직접적으로 미치는 만입형 해안습지이다. 따라서 하천과 조류에 의한 퇴적작용은 염하구의 성장과 발달에 있어서 가장 중요한 프로세스이다. 해안습지는 최근 중요한 환경문제로 대두되고 있는 해수면 상승의 영향을 직접적으로 받는 지형이기 때문에, 해안습지 성장률에 관한 연구는 해안환경의 이해와 관리에 있어 중요한 자료를 제공한다. 본 연구는 순천만 염하구 해안습지를 대상으로 상이한 시간단위 속에서 진행되는 퇴적률과 조류에 의한 부유하중의 이동패턴 분석을 토대로 해안습지 성장률의 공간적 특성을 밝히고자 하였다. 조석의 일주기간의 퇴적률은 경사변환점이 염생습지보다 높은 값을 나타내었으며, 하구에서 바다로 이동하면서 퇴적률이 감소하였다. 따라서 조석의 일주기간의 퇴적률에서는 갯강과 배후 갯벌사이 경사변환점의 제방효과와 부유하중의 농도가 중요하게 작용하였다. 연간 퇴적률은 염생습지가 경사변환점보다 높은 값을 나타내어 조석의 일주기간의 퇴적률과는 다른 공간적 특성을 보였다. 그러나 하구에서 바다로 이동하면서 퇴적률이 감소하는 것은 동일하였다. 따라서 연간 퇴적률에서는 식생에 의한 부유하중 고착능력과 조류의 정체시간, 부유하중의 농도가 중요하게 작용하였다. 조류내 부유하중의 농도는 전체적으로 썰물시 영생습지를 통과한 직후가 밀물시 경사변환점을 통과한 직후보다 높은 감소율을 나타내었다. 그리고 썰물시 경사변환점을 통과한 직후의 부유하중 농도는 오히려 약간 증가하였는데, 이는 썰물에 의해 경사변환점의 퇴적물이 침식되었기 때문이다. 연구지역의 퇴적률은 시간단위와 지점에 따라 다양한 특성을 보이면서 매우 빠르게 진행되고 있다. 경사변환점은 제방효과에 의한 퇴적과 조류 및 외부요인에 의한 침식이 동시에 일어난 반면, 염생습지는 조류의 정체시간과 식생에 의한 부유하중 포획에 따라 침식보다는 퇴적이 활발하게 일어났다. 따라서 연구지역의 성장률은 갯강을 중심으로 횡적으로는 염생습지가 경사변환점보다 높고, 종적으로하는 하구지점에 가까울수록 높게 나타났다. 특히, 지난 1년간의 성장률은 다른 지역에 비해서 매우 빠른 $0.9{\sim}3.5cm/yr$로 모든 지점에서 퇴적이 침식보다 우세하게 나타났는데, 이는 연구지역이 새로운 퇴적환경으로 전이되고 있는 것과 밀접한 관계가 있는 것이다.
기존의 산림탄소저장량 통계는 현지 조사 표본 기반의 통계로 표본점 단위에서는 비교적 정확하지만 미조사 지점에 대해서는 정확도가 떨어질 수 있다. 이를 보완하기 위한 것이 공간 정보를 보조 자료로 함께 활용하는 면적 기반 추정이며 우리나라의 경우 디지털 항공사진 판독과 현지 조사를 통해 상세 수준의 산림정보를 얻을 수 있는 1:5,000 임상도를 보유하고 있으므로 임상도의 활용성에 주목할 필요가 있다. 본 연구에서는 1:5,000 임상도와 제5차 국가산림자원조사 자료에 기반한 세 가지 업스케일링 방법을 비교하였다. 충청남도와 대전시를 대상으로 지도대수(방법 1), 회귀크리깅(방법 2) 및 지리가중회귀(방법 3)를 이용하여 산림탄소저장량을 각각 추정하였다. 탄소저장량 범위의 경우, 방법 2(1.39~138.80 tonC/ha)와 방법 3(1.28~149.98 tonC/ha)이 방법 1(0.00~93.37 tonC/ha)에 비해 기존의 현지 조사 표본 기반 방법의 추정치 범위(1.56~156.40 tonC/ha)와 유사한 범위로 추정하여 공간자기상관성을 고려한 회귀크리깅과 지리가중회귀 방법이 탄소저장량 분포의 공간이질성을 잘 반영하는 것으로 나타났다. 정확도 평가를 위해 독립검증 지점 186개소의 탄소저장량에 대한 대응표본 t-검정을 수행한 결과, 방법 2의 평균 추정치와 NFI 표본 기반 평균 추정치는 통계적으로 유의한 차이가 없으며(p>0.05) 방법 2의 결과가 가장 낮은 RMSE를 보였다. 따라서 지형과 임분 구조가 복잡한 우리나라 산림의 경우, 회귀크리깅이 기존 통계 방법과 가장 유사한 평균 탄소저장량을 산출하면서 탄소저장량의 국지적 변이를 나타내기에 유용할 것으로 판단된다.
최근 각광받고 있는 공간정보 기술인 GIS와 위치정보를 실시간으로 서비스하는 범세계 위치결정시스템인 GPS(global positioning system)를 활용함으로써 지표의 지형지물 및 정확한 현장 상황 파악뿐 만아니라 실시간 물체 이동상황과 이들의 위치정보 파악이 신속하게 이루어지고 있다. 본 연구에서는 이런 최신의 GIS와 GPS 기술을 바탕으로 신속하고 효과적으로 대형 산불을 진화할 수 있는 클라이언트/서버 중심의 산불진화 헬리콥터 관리시스템을 구축하였다. 특히 GIS를 이용하여 산불진화 환경을 손쉽게 파악할 수 있도록 123여 정도의 주제도를 공간 DB로 구축하고 여러가지 속성자료와 관련 데이터를 DB화하였다. 아울러 GPS와 기존의 무선통신시스템을 통합하여 원거리에 위치한 산불진화업무 관리자에게 진화헬기나 차량 및 인력의 이동상황이 실시간으로 파악 가능되도록 하여 효과적으로 산불진화장비를 배치하고 관리하도록 하였다. 본 시스템을 통하여 산불진화 환경정보를 신속하고 정확하게 획득하고 산불진화 장비를 과학적이고 효과적으로 전진배치 및 관리함으로써 향후 대형산불에 적극적으로 대처할 수 있을 뿐만 아니라 피해상황을 최소화하고 진화업무의 효율성을 극대화할 수 있으리라 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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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.