함수형 프로그래밍 언어는 전통적인 프로시저형 언어에 비하여 많은 장점이 있다. 그러나 함수 언어 프로그래머를 위한 실용적인 디버깅 환경은 상대적으로 빈약하다. 그동안 유용한 디버거 구현을 위해서 많은 시도가 있었고, 그 결과로 하향식 기법으로 이용한 알고리즈믹 디버거와 상향식 기법을 이용한 레덱스 트레일 디버거가 연구되었다. 두가지 기법은 모두 실제 프로그래밍에 적용하기에는 유지해야 하는 디버깅 정보의 양이 많다는 단점이 있다. 이 논문에서는 선택적 레덱스 트레일 디버깅 방법을 제안한다. 이 방법을 이용하면 디버거 사용자는 프로그램에서 오류가 예상되는 부분에 포커스를 설정할 수 있고 단지 선택된 부분에 한하여 트레일을 생성하게 된다. 이 방법은 프로그램의 오류에 대한 디버거 사용자의 예측을 반영하고 디버깅에 필요한 정보의 양을 줄이는 장점이 있다. 구현된 디버깅 시스템은 선택적 레덱스 트레일을 생성하는 추상기계와 실제 디버깅이 이루어지는 레덱스 트레일 탐색기로 구성된다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
/
2017.05a
/
pp.34-34
/
2017
유역에 대한 유출해석은 지속가능한 수자원 관리 및 수재해 예방을 위한 가장 기본적이지만 중요한 과제이며, 우리나라와 같이 홍수와 가뭄의 재해에 의해 많은 영향을 받는 지역에서는 더욱 중요한 문제로 이러한 유출현상을 물리적으로 표현하기 위해 다양한 모형들을 활용하여 강우-유출해석을 수행하게 된다. 모형을 통한 유출해석에 있어 매개변수 추정은 유출해석 결과에 지대한 영향을 주기에 최적 매개변수를 추정하는 것은 예측결과의 성능 향상에 매우 중요한 사항이며 보다 효율적인 매개변수의 추정을 위해 추정방법간의 비교 및 검토를 통해 적용성을 판단하는 과정이 필요하다. 이를 위해 본 연구에서는 개념적 집중형 수문모형의 매개변수 보정을 위해 오프라인과 온라인의 매개변수 자동보정기법을 이용하여 매개변수를 추정하였으며, 기법별로 추정된 매개변수를 이용한 수문해석 결과의 비교 검토를 통해 각 기법의 장 단점 분석 및 적용성 평가를 수행하였다. 연구대상지역으로 용담댐 상류 천천 유역을 선정하고, 강우유출 모의를 위해 저류함수모형을 선정하였으며, 매개변수 보정을 위한 자동보정기법으로 오프라인 방법으로는 SCE-UA, 온라인 방법으로는 PF 기법을 선정하여 적용하였으며, 총 9개의 강우사상에 대해 강우-유출 모의를 수행하였다. 본 연구의 결과는 강우-유출해석을 위한 사용자의 목적에 맞는 매개변수 자동보정기법의 선정에 있어 유용할 것으로 판단되며, 시간단계 또는 사상별 최적화된 매개변수를 유역에 대한 최적 매개변수로 변환 또는 전이하기 위한 연구가 추가적으로 필요할 것으로 판단된다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
/
2020.06a
/
pp.153-153
/
2020
우리나라에선 크고 작은 가뭄 피해가 자주 일어나고 있으며 최근엔 유래 없는 다년가뭄이 발생하면서 가뭄에 대한 경각심이 커지고 있다. 가뭄에 적절하게 대응하여 피해를 경감시키기 위해서는 신뢰도 높은 가뭄 예측이 선행되어야 한다. 이에 본 연구는 앙상블 예측과 베이즈이론(Bayes' theorem)을 수문학적 가뭄지수 중 하나인 SRI(Standardized Runoff Index)에 적용해 가뭄 확률 전망을 실시했으며 이를 EDP(Ensemble Drought Prediction)라고 칭하였다. 국내 8개 댐유역에서 EDP를 생성하고 개선하는 과정은 다음과 같이 진행된다. 우선 TANK모형을 활용한 1개월 선행 유량 예측(Ensemble Streamflow Prediction, ESP)의 결과를 SRI로 변환하여 EDP 확률분포를 생성한다. 그런 다음, EDP를 개선하기 위해 그 기초인 ESP에서 미흡한 토양수분 초기조건을 보완하고자 베이즈이론을 활용했다. APCC(APEC Climate Center)의 위성 관측 SMI(Soil Moisture Index) 자료로 SRI와의 회귀식을 구축, 이를 우도함수로 정의해 사전 EDP 분포를 업데이트한 EDP+ 확률분포를 생성했다. 그 결과, EDP와 EDP+ 모두 심도가 깊은 가뭄을 전망할수록 예측력이 기후학적 예측보다 좋지 않았다. 그럼에도 우도함수로 사용한 회귀식의 정확도가 높을수록 EDP+의 정확도도 향상되는 경향이 나타났으며, 이는 베이즈이론을 사용한다면 가뭄 확률 전망을 개선할 수 있다는 것을 의미하고 있다. 하지만, 확정 전망 정확도는 확률 전망 정확도와는 관계가 없었는데 이는 확정 전망과 확률 전망이 본질적으로 다르기 때문인 것으로 사료된다.
Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
/
v.27
no.5
/
pp.393-401
/
2014
In this paper, we propose an evaluation scheme of the coefficients of thermal expansion (CTE) of constituents in composite materials using an inverse analysis. The size of constituents typically is about a few micrometers, which makes the identification of material properties difficult as well as the measurement results inaccurate. The proposed inverse analysis scheme, which is combined with the Mori-Tanaka method for predicting an equivalent CTE of composite materials, provides the CTE of the constituents in a straightforward manner by minimizing the cost function defined in lamina scale with the steepest descent method. To demonstrate the effectiveness and accuracy of the proposed scheme, the CTEs of several fibers (glass fiber, P75, P100, and M55J) embedded in matrix are evaluated and compared with experimental results. Furthermore, we discuss the effects of uncertainty of laminar and matrix properties on the prediction of fiber properties.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
/
2015.05a
/
pp.22-22
/
2015
가뭄은 적시에 경보해야 하는 홍수와 달리 진행속도가 느리고 시간적으로 대처할 여유가 있어 진행중일지라도 미리 감지만 한다면 그 피해를 최소화할 수 있다. 이로 인해 미국 등 수문기상 선진국에서는 수문기상 장기예보자료로부터 가뭄전망정보 생산기술을 개발하였으며, 특히 가뭄전망의 정확도 향상을 위해 여러 통계적 보정기법을 적용하고 있다. 국내의 경우 기상청에서 가뭄전망을 목적으로 2011년에 수치예보모델을 이용하여 가뭄전망정보를 생산한바 있으나, 전망정보의 불확실성 문제로 가뭄예보에 활용하는데 한계가 있어 이를 개선할 수 있는 기술개발이 요구되는 실정이다. 본 연구에서는 기후예측자료를 이용하여 가뭄전망정보 생산기술을 개발하고 정확도 개선을 위해 베이지안 기법을 연계하였다. GloSea5 (Global Seasonal forecast model 5) 장기예보자료를 이용하였으며, 베이지안 기법을 통해 과거 관측자료에 대한 사전분포, 모델의 전망정보로부터 우도함수를 유도하여 최종 사후분포를 추정하였다. 베이지안 기법 적용 전 후에 따른 가뭄지수를 산정하였다. 관측자료 기반의 가뭄지수와의 비교분석을 통해 선행기간 및 계절별 가뭄예측 성능을 평가하였으며, 실제 가뭄기간 동안에 가뭄의 재현성을 지역별로 분석하였다. 장기예보자료만을 활용한 기존 가뭄전망에서는 관측 자료가 포함된 1개월 전망에서도 불확실성이 매우 높았지만 베이지안 기법 적용으로 가뭄전망의 정확도가 크게 개선되었다. 특히, 1, 2개월 전망의 시계열 가뭄지수가 관측기반의 가뭄지수의 거동과 매우 유사하게 나타났으며, 지역별로도 베이지안 기법 적용시 실제 가뭄피해 상황을 적절히 재현하는 것으로 나타났다. 국내 가뭄예보에 있어 기후예측정보를 단순활용하기 보다는 베이지안과 같은 통계적 보정기법을 이용하여 가뭄전망정보를 생산하는 것이 바람직하며, 본 연구에서는 가뭄예보업무에 활용될 수 있도록 베이지안 기법에 대한 검증 및 평가를 지속적으로 수행할 계획이다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
/
2023.05a
/
pp.150-150
/
2023
기작기반의 역학적 모델과 자료기반의 딥러닝 모델은 수질예측에 다양하게 적용되고 있으나, 각각의 모델은 고유한 구조와 가정으로 인해 장·단점을 가지고 있다. 특히, 딥러닝 모델은 우수한 예측 성능에도 불구하고 훈련자료가 부족한 경우 오차와 과적합에 따른 분산(variance) 문제를 야기하며, 기작기반 모델과 달리 물리법칙이 결여된 예측 결과를 생산할 수 있다. 본 연구의 목적은 주요 상수원인 댐 저수지를 대상으로 수심별 수온과 탁도를 예측하기 위해 기작기반과 자료기반 모델의 장점을 융합한 PGDL(Process-Guided Deep Learninig) 모델을 개발하고, 물리적 법칙 만족도와 예측 성능을 평가하는데 있다. PGDL 모델 개발에 사용된 기작기반 및 자료기반 모델은 각각 CE-QUAL-W2와 순환 신경망 딥러닝 모델인 LSTM(Long Short-Term Memory) 모델이다. 각 모델은 2020년 1월부터 12월까지 소양강댐 댐 앞의 K-water 자동측정망 지점에서 실측한 수온과 탁도 자료를 이용하여 각각 보정하고 훈련하였다. 수온 및 탁도 예측을 위한 PGDL 모델의 주요 알고리즘은 LSTM 모델의 목적함수(또는 손실함수)에 실측값과 예측값의 오차항 이외에 역학적 모델의 에너지 및 질량 수지 항을 제약 조건에 추가하여 예측결과가 물리적 보존법칙을 만족하지 않는 경우 penalty를 부가하여 매개변수를 최적화시켰다. 또한, 자료 부족에 따른 LSTM 모델의 예측성능 저하 문제를 극복하기 위해 보정되지 않은 역학적 모델의 모의 결과를 모델의 훈련자료로 사용하는 pre-training 기법을 활용하여 실측자료 비율에 따른 모델의 예측성능을 평가하였다. 연구결과, PGDL 모델은 저수지 수온과 탁도 예측에 있어서 경계조건을 통한 에너지와 질량 변화와 저수지 내 수온 및 탁도 증감에 따른 공간적 에너지와 질량 변화의 일치도에 있어서 LSTM보다 우수하였다. 또한 역학적 모델 결과를 LSTM 모델의 훈련자료의 일부로 사용한 PGDL 모델은 적은 양의 실측자료를 사용하여도 CE-QUAL-W2와 LSTM 보다 우수한 예측 성능을 보였다. 연구결과는 다차원의 역학적 수리수질 모델과 자료기반 딥러닝 모델의 장점을 결합한 새로운 모델링 기술의 적용 가능성을 보여주며, 자료기반 모델의 훈련자료 부족에 따른 예측 성능 저하 문제를 극복하기 위해 역학적 모델이 유용하게 활용될 수 있음을 시사한다.
서로 다른 위치에서 동시에 관찰된 자료들이 공간적인 변인에 의하여 영향을 받는다면 공간적인 변인의 함수식에 의한 예측모형을 설정하는 것이 타당하다. 본 연구에서는 공간적인 변인으로 거리가 주어졌을 때, 공간자료에 대한 세미베리오그램 모형의 추정과 관측되지 않은 지점에 대한 공간예측기법을 정리하였으며, 또한 공간이상치 탐지를 위한 두가지 방법론으로 분포론적 방법과 p-Deletion 방법을 제시하였다. 방법론의 예시를 위하여 강우강도 자료를 이용하였으며 서로 상관되어 있는 공간데이터에 대한 시뮬레이션을 통하여 두가지 방법을 비교하였다.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers B
/
v.34
no.7
/
pp.703-714
/
2010
This paper describes the design optimization of a rotating rectangular channel with staggered arrays of pin-fins by Kriging metamodeling technique. Two non-dimensional variables, the ratio of the height to the diameter of the pin-fins and the ratio of the spacing between the pin-fins to the diameter of the pin-fins are chosen as the design variables. The objective function that is a linear combination of heat transfer and friction loss related terms with a weighting factor is selected for the optimization. To construct the Kriging model, objective function values at 20 training points generated by Latin hypercube sampling are evaluated by a three-dimensional Reynolds-averaged Navier-Stokes (RANS) analysis method with the SST turbulence model. The Kriging model predicts the objective function value that agrees well with the value calculated by the RANS analysis at the optimum point. The objective function is reduced by 11% by the optimization of the channel.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
/
2017.05a
/
pp.6-6
/
2017
본 연구의 목적은 독립적으로 수행되어진 하천 복원 가치추정 선행연구들을 대상으로 메타회귀분석을 활용한 편익이전을 제시함으로써, 편익이전의 타당성 및 적용 가능성을 검토하는 데 있다. 문헌검색을 통해 '하천 가치평가', '하천 가치', '물 환경 가치추정', '하천 편익' 등에 관한 자료를 수집하였으며, 총 60편의 연구를 수집했다. 그 중 중복된 연구를 제외하고 가치추정 단위를 '원/년/가구'로 통일함으로써 51편의 연구를 분석에 사용했으며, 90개의 가치 추정치가 실증분석에 사용되었다. 본 연구는 국내에서 수행된 하천 복원 가치 추정연구를 집대성하여 DB를 구축하고 요약통계량을 중심으로 선행연구 결과를 기술하였으며, 메타회귀분석을 실시한 후, policy site의 특성과 조건에 맞게 함수를 조정하고, 조정된 함수를 사용하여 policy site의 가치를 예측하였다. 종속변수로는 총 가치(원/년/가구, 2015년 불변가격)가, 독립변수로는 하천유형, 위치, 규모, 환경 서비스특성, 그리고 방법론 특성, 지불형태, 대상지 사회경제적 특성 변수들이 포함되었다. 모형의 추정결과 조정된 값은.420으로써 종속변수 총변이의 42.0%를 모형이 설명하는 것으로 나타났다. 메타회귀분석을 통해 본류에서 멀어지는 소규모하천일수록 하천의 경제적 가치를 더 크게 느끼는 것으로 나타났으며, 전체적인 영향력 크기를 고려해 본다면 하천을 복원할 때 수질정화기능, 서식지기능, 이수기능, 치수기능, 여가 및 수변공간으로의 기능 순으로 고려하는 것이 하천의 가치를 보다 높일 수 있을 것으로 보였다. 또한 지불방법은 매월, 인당 지불하는 것으로 제시할 때 경제적 가치 추정치를 높일 수 있는 것으로 해석되었다. 모델추정 결과를 활용한 함수이전에서는 만경강의 특성을 반영하고 조정함으로써 만경강의 가치를 추정하였으며, 모형으로부터 얻은 만경강 가치 예측치는 가구당 매년 41,214원으로 추정되었다. 본 연구의 메타회귀분석은 선행연구를 객관적으로 종합할 수 있는 분석의 틀로서 충분한 활용 타당성이 인정되는 것으로 보이며, 편익이전 시에 policy site의 자원특성과 조건에 맞춰 함수를 조정하여 예측치를 제시함으로써 메타회귀분석 함수이전의 융통성을 보여주었다. 이에 메타회귀분석을 통한 편익이전은 타당성 및 적용 가능성 측면에서 긍정적으로 판단된다.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
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.