이전에 토양으로부터 cellulase와 xylanase 생산 균주로 단리하였다. 단리한 균주 유래의 16S rRNA 유전자 및 API 50 kit를 분석한 결과 Bacillus subtilis와 약 99.5%의 높은 상동성을 보였기에 본 균주를 B. subtilis NC1으로 명명하였다. Bacillus subtilis NC1 균주 유래 cellulase와 xylanase 유전자를 cloning 하여 유전자 배열을 규명하였다. 또한, 두 효소의 아미노산 배열을 이용하여 상동성을 검토한 결과 cellulase는 Glycoside hydrolase family (GH) 5 그리고 xylanase는 GH30에 속하는 효소임을 밝혔다. 본 연구에서는 B. subtilis NC1 의 cellulase 생산을 위한 배지성분의 최적 농도를 결정하기 위해 중심합성계획법(central composite design, CCD)을 기반으로 한 반응표면 분석법(Response Surface Methodology) 을 수행하였다. 세가지 독립변수로는 tryptone, yeast extract, 그리고 NaCl이 조사되었다. 반응값에 대하여 분산분석을 실시한 결과 결정계수(R2)는 0.96이었으며 전체 모델에 대한 유의확률이 0.0001로 매우 높은 유의성을 지님을 확인하였다. 반응표면분석법을 통하여 얻어진 B. subtilis NC1의 cellulase 활성을 위한 최적화 배지의 각 변수 농도는 tryptone 2.5%, yeast extract 0.5%, 그리고 NaCl 1.0%로 예측 되었다. 최적화 배지에서의 B. subtilis NC1의 cellulase 활성을 검증한 최적화를 실시하기 이전인 대조구의 cellulase 활성 0.5U/ml와 비교하면 24% 활성이 향상된 0.62U/ml의 높은 활성을 보였다.
목적: 본 논문에서는 의료기사 인력수급의 기초 자료로 사용되고 있는 오영호 연구원의 "의료기사인력수급에 관한 보고서"의 문제점을 분석하였으며 안경사 인력수급과 관리제도의 개선방안에 대하여 연구하였다. 방법: 이 보고서에 내재된 의료기사의 인력 수급과 공급 정책, 미래 안경사 수에 대한 잘못된 추계, 제한된 자료(취업률, 은퇴율, 사망률)에 의한 부정확한 예측, 미래 수요와 공급에 대한 추산에 대한 오류를 분석하였다. 결과: 안경광학과의 입학정원 산정시 정원 외 입학자 수를 배제하고 추산하여 18% 정도의 오차를 보였으며, 졸업률을 62.6%(전문대학과 산업대학 각각 78.9%와 85.98%), 취업률을 65.8%(2002년부터 2007년까지 평균 취업률 73.96%), 은퇴율을 사회복지사와 동일하게 2.3%(약사 은퇴율 1.3%)로 적용하여 객관적인 자료와 큰 차이를 보였다. 또 적절한 인구대 안경사의 비 산정에 있어서는 연령층의 의료기관 사용비율을 사용하여 안경착용자 1,280명당 안경사 1인을 제시하였으나 독일(4,706명), 미국(1,789명), 한국(1,825명당 1인)의 적용 기준과 크게 다른 수치를 적용하였다. 그리고 공급추계에서 낮은 취업률을 적용하고 현 상태를 유지하는 것이 좋다고 하면서 미취업자를 활용하자는 주장은 공급추계에 이중적 가중효과를 갖도록 하는 결과를 야기하였다. 결론: 안경사의 인력수급과 관련된 문제를 해결하기 위해서는 인원 추계 시 정확한 자료와 최적의 적용 모델을 탐색해야 하며, 적절한 인구 대 안경사 비의 산정에 독일과 같이 직무영역이 유사한 나라의 사례와 직무만족도에 대한 연구 결과를 연계하여 결정해야 한다. 안경사 공급 및 수요 추계는 통합된 연구결과가 도출된 후에 형평성이 확보된 정책을 실행해야 한다. 따라서 정부와 관련단체는 정확한 조사를 선행하고 장기적이고 체계적인 정책을 수립하고, 인력수급을 담당하는 상설기구를 만들어야 한다.
목적: 심근관류 SPECT에서 자동정량화 소프트웨어를 이용해 관류 및 기능에 대한 객관적이고 재현성 높은 정량 값을 얻을 수 있지만, 이러한 정량값들을 이용할 때는 분절별로 적지 않은 정상변이가 있음을 고려해야 한다. 이 연구에서는 관류에 대한 정량값에서 정상변이를 고려한 새로운 지표들을 유도하고, 이러한 지표들이 임상적 유용성을 가지는지 생존심근 평가를 통해 알아보았다. 대상 및 방법: 심근관류 SPECT에서 관류의 정상변이를 구하기 위해 55명(남:여=28:27)의 관상동맥질환 저확률군을 선정하였다. 이들에게서 $^{201}Tl$ 휴식기/$^{99m}Tc-MIBI$ 부하기 심근관류 SPECT를 실시하고, 20분절 모델을 이용하여 $^{201}Tl$ 휴식기 관류정량값에 대한 각 분절의 평균(m)과 표준편차(SD)를 구하였다. 생존심근 평가를 위해서는 관상 동맥질환을 진단 받고 관상동맥우회로이식술(CABG)을 시행한 환자 48명을 연구대상에 포함하였다. 이들은 수술전 $^{201}Tl$ 휴식기/$^{99m}Tc$-MIBI 부하기 게이트/$^{201}Tl$ 24시간 지연 SPECT을 실시하였고, 수술 3개월 후 추적 게이트 SPECT를 실시하여 생존심근을 판정하였다. 수술 전 $^{201}Tl$ 24시간 지연 SPECT에서 분절별 $Q_{delay}$ (관류정량값), ${\Delta}_{delay}$ ($Q_{delay}$ - m), $Z_{delay}$ (($Q_{delay}$ - m)/SD)가 정의되었고 이들의 생존심근에 대한 진단성적은 수신자특성곡선 상의 곡선하면적(AUC)을 통해 평가하였다. 결과: 관류정량값은 분절 사이에 상당한 변이를 보여, 남자의 경우 최저치 분절에서 $51.8{\pm}6.5$, 최고치 분절에서 $87.0{\pm}5.9$였고, 여성의 경우 최저치 분절 $58.7{\pm}8.1$, 최고치 분절 $87.3{\pm}6.0$으로 나타났다. 생존심근에 대한 진단성능 평가에서 $Q_{delay}$의 AUC는 0.633인데 반해 ${\Delta}_{delay}$와 $Z_{delay}$의 AUC는 각각 0.735와 0.716으로 나타나 $Q_{delay}$에 비해 유의하게 높은 값을 보였다(각각 p=0.001, 0.018). 가장 높은 AUC를 보인 ${\Delta}_{delay}$는, 최적분리점 -24.7에서 85%의 예민도와 53%의 특이도를 가지는 것으로 나타났다. 결론: 심근관류 SPECT의 자동 정량화 분석에서 관류정량값의 정상변이는 분절에 따라 상당한 것으로 나타났다. 이들을 고려하여 유도된 정량적 지표들은 직접적인 관류정량값에 비해 생존심근 진단에서 더 나은 진단성적을 보였다. 이 연구는 심근관류 SPECT의 정량적 분석에서 정상변이의 고려가 중요함을 시사한다.
대나무는 지구상에 존재하는 식물 중 적절한 기후와 토양조건에서 생산성이 가장 높고, 성장속도가 가장 빠른 다년생 식물로 알려져 있다. 전통적으로 아시아에서 대나무는 음식, 건축 및 다양한 재료로 활용되고 있다. 바이오매스 자원으로 대나무는 열분해과정을 거쳐 활성탄으로 제조될 수 있다. 본 연구에서는 탄화온도, 활성화 온도, 시간, 수증기의 양, 그리고 인산의 양 등을 변화에 따른 최적의 대나무 활성탄 제조 연구를 수행하였다. 대나무 탄화 후 수증기 활성화를 위해 $700{\sim}900^{\circ}C$의 온도, $0.8{\sim}1.8mL-H_2O\;g-char^{-1}\;h^{-1}$ 수증기 유량 범위에서 1 ~ 3 h 동안 활성화를 진행하였다. 수증기 유량을 $1.4mL-H_2O\;g-char^{-1}\;h^{-1}$으로 2 h 동안 실험한 결과 활성탄 수율과 비표면적은 각각 2.04 ~ 20.59 wt%, $499.17{\sim}1074.04m^2\;g^{-1}$의 값이 나왔다. 대나무와 인산의 질량비를 1:1로 혼합한 후 $700^{\circ}C$에서 유량 $1.4mL-H_2O\;g-char^{-1}\;h^{-1}$ 속도로 2 h 동안 활성화를 진행한 결과 활성탄 수율과 비표면적은 각각 24.67 wt%, $1389.59m^2\;g^{-1}$의 값이 나타냈다. 제조된 대나무 활성탄을 대상으로 메틸렌블루 흡착 실험을 통해 유사 1차, 2차 속도식 모델을 적용하였으며, 화학적 흡착을 의미하는 유사 2차 속도식에 따랐다.
본 연구에서는 미국에서 개발되어 IBSNAT(International Benchmark Site Network for Agrotechnology Transfer) 사업에 의해 국제적으로 널리 보급된 DSSAT 패키지(CERES-Rice 모형)의 최근 윈도우 버전(DSSAT v4)을 국내에 도입하여, 우리나라 벼 품종과 기상요소, 그리고 국립농업과학원의 정밀농업토양자료 등을 적용하여, 출수생태형별 품종유전모수를 추정한 후, GCM 기후시나리오에 따른 벼 생육 및 생산량의 변동을 시뮬레이션 방법으로 평가하였다. 온도가 상승함에 따라 출수 기간은 단축하는 것으로 조사되었다. 온도가 $2^{\circ}C$ 상승하였을 때는 7~8일 단축되는 것으로 모의되었고, $5.2^{\circ}C$ 상승하는 UKMO 기후시나리오를 적용하면 최대 16~18일 단축되는 것으로 추정되었다. 출수 기간은 출수생태형의 구분 없이 온도 상승에 따라 비슷하게 단축되는 것으로 분석되었지만, 벼 등숙 기간의 변화는 출수생태형에 따라 다른 경향을 나타내었다. 즉, 생육 기간이 길은 중만생종의 출수 기간은 온도 상승 정도에 따라 14~18일 짧아졌는데 반하여, 생육 기간이 짧은 조생종의 경우에는 1~3일 짧아져, 단축 정도가 상대적으로 적은 것으로 조사되었다. 온도가 30년 평년 기후(1971~2000년)보다 $2^{\circ}C$와 $3^{\circ}C$ 상승하는 조건에서, 전국적인 평균 벼 수량은 평년 기후에 의해 추정된 것보다 각각 4.5%와 8.2% 감소하는 것으로 전망되었고, $CO_2$ 배증에 따라 온도 상승을 가장 높게 예측하는 UKMO 전지구 기후변화모델을 적용하여, 전국적으로 벼 수량을 모의하였을 때는 평년기후에 적용하여 추정한 수량보다 전국 평균 14.9% 감소하는 것으로 분석되었다. 이는 온난화로 인한 등숙 기간의 단축뿐 아니라 고온에서의 임실율 저하, 그리고 야간고온에 의한 호흡손실 때문인 것으로 판단된다. 따라서 지역별 정밀농업기후 추정과 이에 근거한 최적 품종의 선택, 이앙기 및 수확기 등 생육 기간의 조절 등 온난화 대응기술의 개발이 필요하다.
본 연구를 통해 병 재배 느타리버섯 '춘추2호'의 정밀 재배를 위한 최적 생육모델 개발하기 위하여 느타리 농가를 대상으로 스마트팜 기술을 적용하여 생육환경을 분석한 결과를 보고하고자 한다. 실험 농가의 균상면적은 $114m^2$, 균상형태는 2열 5단, 냉동기는 10마력, 단열은 샌드위치 판넬 100T, 가습기는 초음파 가습기 2대, 난방은 10KW를 사용하였고, 5,500병을 입병하여 재배하고 있었다. 느타리버섯 재배농가에서 생육환경 데이터를 수집하기 위하여 설치한 환경센서부로 부터 버섯의 생육에 직접적으로 영향을 미치는 온도, 습도, 이산화탄소 농도, 조도 등을 수집 분석하였다. 온도는 균 긁기한 후 입상시 $19.5^{\circ}C$에서 시작하여 버섯이 발생되어 병을 뒤집기 후 5일차까지 거의 $21^{\circ}C$를 유지하고 자실체가 자라서 수확기에 가까워지면 $18^{\circ}C$에서 $14^{\circ}C$를 유지하면서 버섯을 수확하였다. 습도는 균 긁기한 후 입상시 거의 100%에 가까웠고, 버섯 발생 및 생육과정 중에도 습도는 거의 95~100%를 유지하였다. 이산화탄소농도는 입상후 5일까지는 최고 5,500 ppm까지 증가하였고, 6일차부터는 환기를 통해 단계적으로 농도를 낮추어 수확기에는 1,600 ppm을 유지하였다. 조도는 입상후 6일차까지는 8 lux의 빛을 조사하였고, 그 이후 주기적으로 4 lux의 빛을 조사하면서 생육을 진행하였다. 농가에 재배하고 있는 '춘추2호'의 자실체 특성은 갓 직경은 26.5 mm, 갓 두께는 4.9 mm이며, 대 굵기는 8.9 mm, 대 길이는 68.7 mm였다. 대 경도는 3.9 g/mm, 갓 경도는 0.9 g/mm였고, 대와 갓의 L값은 78.2와 60.5이였다. 자실체 수량은 166.8 g/850 ml였고, 개체중은 12.8 g/10 unit였다.
농업기상재해 조기경보시스템에서는 일 최대순간 풍속에 과수의 낙과 피해 임계풍속을 대입하여 농작물의 풍해 위험을 예측, 자원농가에게 제공하고 있다. 강풍의 위험 예측확률을 높이기 위한 방법으로써, 기존 방식에서 '안전'으로 분류된 데이터들 중 실제로는 풍해위험이 있는 경우를 찾아내는 인공신경망 이항분류 기법을 도입하였다. 학습데이터는 전라남북도와 경북 및 경남 일부지역의 총 210개소 기상청 종관 및 방재기상관측지점에서 수집된 2019년 전체 일별 풍속자료이며, 최적 모델 도출을 위한 검증데이터는 동일지점의 2020년 1월 1일~12월 12일 자료를, 인공신경망 기법 사용 전/후의 풍해위험예측 성능 평가는 2020년 12월 13일~2021년 2월 18일까지의 자료를 사용하였다. 풍해위험 임계풍속은 과수의 낙과 피해기준으로 주로 사용되고 있는 11m/s를 설정하였다. 또한 2020년 동일 기간의 일 최대순간풍속 실측값으로 Weibull 분포를 작성한 후, 추정값과 임계풍속간의 편차를 이용하여 누적확률값을 계산, 풍해 경보에서 한 단계 낮은 주의보를 판단하고 인공신경망 기법 적용 결과와 비교하였다. 평가기간 중 기존의 풍해 위험 탐지확률은 65.36%였으나 인공신경망 기법으로 재분류 과정을 거친 후 93.62%로 크게 개선되었다. 반면, 오보율이 함께 증가되어(13.46% → 37.64%), 전반적인 정확도는 감소하였다. 한편 Weibull 분포를 이용하여 풍해주의보 구간을 두었을 때는 정확도 83.46%으로 인공신경망 기법에 비해 전반적인 예측 정확도는 더 높았던 반면 위험 탐지확률은 88.79%로 더 낮게 나타났다. 따라서, 상대적으로 위험예보의 미예측이 중대한 문제가 되는 사례에서 인공신경망 방식이 유용할 것으로 보인다.
'스케일업(scale-up)'은 '스타트업(startup)'에 이어 기업 현장이나 정책 현장에서 모두에서 중요한 주제로 다루어지고 있다. 특히 산업계와 정책 분야에서는 범용적으로 사용되는 용어임에도 불구하고, 학술적인 측면에서는 이에 대한 '개념 정의' 조차도 이루어지지 못했다. 학술적인 측면에서의 '기업 성장(firm growth)'과 경영 현장에서의 '비즈니스 성장(business growth)'은 서로 다른 이해를 갖고 있는 실정이다(Achtenhagen et al., 2010). 기업의 성장과 관련한 그간의 관련 연구는 Penrose(1959)의 '자원의 결합체(bundle)로서의 기업'과 '관리자의 역할론' 관점에서 크게 벗어나지 못하고 있다. 경제학 이론 및 배경을 기초로 주로 성장 요인 및 패턴을 살피는 차원에서의 연구가 주류를 이루고 있다. 기업의 경영현장에서 관심을 갖는 '스케일업' 맥락의 연구, 즉 상대적으로 성장의 속도와 지속성-일정기간의 '매출액 연평균 성장률'-관점의 연구는 활발히 이루어지지 못하였다. 기업의 초기 단계에는 매출액 규모가 작기 때문에 연간 단위 매출액 성장률은 상대적으로 높은 특성을 지닌다. 그러나, 한국 기준 '중견기업'으로 분류되기 시작하는 연간 매출액 1천억원 이상 수준이 되면 기업의 성장률은 이전과 같이 높은 수준을 보이기 쉽지 않다. 본 연구의 표본이 되는 최근 3년간의 연평균 매출액 성장률이 15% 이상 되는 '고성장 기업' 5천개 중 매출액 1억 달러 이상 기업은 6.7%인 333개에 한정된다. 그만큼 일정한 기업 규모 이상의 수준에서 지속적인 '고성장'을 보인다는 것은 쉽지 않다. 본 연구는, 기업/산업 미디어인 'Inc.'의 '2020 고성장(fastest-growing) 기업 5,000' 리스트 중 연간 매출액 1억 달러(원화 약 1천2백 억원) 이상 기업 333개를 대상으로, 1) 고성장 기업군(최근 3년-2016~19년- CAGR 15%~39.9%), 2) 초고성장 기업군(40.0%~99.9%), 3) 슈퍼 고성장 기업군(100% 이상)으로 구분 짓고, 각 성장속도 군 별 특성을 심층적으로 분석해 보았다. 또한, 기업의 매출액 성장률과 개별 기업의 전략 선택(시장 지향성, 본원적 전략, 성장 전략, 선도 전략), 산업 및 시장 환경, 기업의 업력 간의 상호관계를 양적 탐색을 통해 규명하였다. 따라서 본 연구결과를 토대로 개별 기업의 측면에서는 성장전략의 경로와 요인을 조합하여 구성하는 '초고성장 모델(Hyper-Growing Model)'을 참고할 수 있도록 하고, 정책적인 측면에서는 기업의 성장을 촉진하기 위해 어떤 요소나 환경을 '최적 유효 조합'의 형태로 다루어야 하는지 그 참고를 제공하고자 한다. 그리고 학술적인 측면에서는 21세기 기업환경에서 '스케일업 이론' 및 '기업 성장 이론'을 후속적으로 연구 하는데 그 기초 참고를 제공하고자 한다.
본 연구는 국가산림자원조사 자료를 활용하여 우리나라 혼효림에 대한 산림 입지조건을 탐색하고 임분의 생장 및 수확량을 추정하기 위하여 수행되었다. 혼효림의 생장은 흉고직경, 수고, 흉고단면적을 변수로 하는 Chapman-Richards 모델을 적용하여 식을 도출하였으며, 수확량은 흉고단면적, 지위지수, 임령, 입목밀도 등의 인자를 단계적회귀분석 적용으로 회귀식을 도출하였다. 국내 혼효림은 다양한 입지에 생육하고 있었는데, 기후대별로는 온대중부권역에 과반수 이상이 분포하고 있었으며, 해발고별로는 101~400 m 지역에 약 62%가 분포하는 것으로 나타났다. 임령을 설명변수로 하는 혼효림 생장모형의 적합도(FI)는 흉고직경 0.32, 수고 0.22, 흉고단면적 0.18로 도출되어, 다소 낮은 적합도 값을 갖는 것으로 나타났다. 그러나 추정식의 실측치와 추정치 간의 관계 그래프 및 잔차 등을 고려할 때, 임령을 설명변수로 이용하는 추정모형의 사용은 특별한 문제가 없을 것으로 판단되었다. 혼효림의 수확모형은 여러 생장인자 중 흉고단면적(BA), 지위지수(SI), 임령(Age)이 단계적으로 투입되는 회귀식 Stand volume =-162.6859+6.3434 ∙ BA+9.9214 ∙ SI+0.7271 ∙ Age이 도출되었으며, 식의 설명력 (R2)은 약 96% 였다. 앞서 도출된 최적의 생장 및 수확모형을 이용하여 임시 임분수확표가 만들어 졌다. 또한 임시 임분수확표 자료를 활용하여 혼효림의 재적수확최대벌기령을 도출하였다.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
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.