본 연구는 서울과 경기도 지역 도시숲의 수자원 공급 생태계서비스와 기후완화 생태계서비스를 평가하였다. 생태계서비스를 자연기능기반 서비스, 산림의 자연기능과 인구분포를 고려한 생태계서비스, 산림의 자연기능과 수혜자 분포를 고려한 생태계서비스의 세 가지 서비스로 구분하여 평가하고, 이후 기후변화가 생태계서비스에 미치는 영향을 평가하였다. 평가 결과, 토지피복과 토양 등 자연조건을 반영한 도시림의 수자원 공급서비스의 경우, 경기도가 서울보다 높은 서비스를 제공하는 것으로 나타났으며, 지역별 인구분포를 추가적으로 반영한 서비스 평가에서는 인구가 많은 곳에서 서비스가 높게 나타나는 양상을 보였다. 그러나 도시림의 수자원 수혜자 분포를 추가로 반영한 수자원 공급 생태계서비스 평가 결과는 인구분포를 반영한 서비스 평가 결과와 공간적으로 다르게 나타났다. 같은 수원함양 기능을 가진 지역이라도 인구분포나 물 사용 수혜자의 분포가 많은 지역일수록 높은 서비스 결과가 나타났다. 또한 기후변화가 수자원 공급 생태계에 서비스에 미치는 영향을 평가한 결과, 기후변화에 따른 수자원 공급 서비스는 평균적으로 26%정도 줄어들어 전반적인 수자원 공급 생태계서비스가 낮아지는 경향을 보였다. 기후완화부문의 경우, 산림으로부터 가까운 거리에 있을수록 높은 온도저감 효과가 나타나 산림주변지역에서 높은 기후완화서비스가 나타났으며, 기후 완화 서비스의 수혜자 인구를 고려한 생태계서비스 평가에서는 수혜인구의 밀도가 높은 서울 도심지역에서 높은 서비스가 나타났다. 기후변화에 따른 산림 생장량 변화를 반영하여 산림의 기후완화 생태계서비스의 변화를 평가한 결과, 평균적으로 약 33%의 서비스 감소가 나타났다. 본 연구의 결과는 도시림을 관리하기 위해서 산림청에서 제시하고 있는 공급기능기반의 6가지(자연환경보전, 산지재해방지, 목재생산, 산림휴양, 생활환경보전, 수원함양) 기능구분 외에 서비스를 수혜하는 수요자 기반의 기능 및 서비스가 평가의 필요성을 제시한다. 이는 기존의 산림의 공급기능기반의 평가에서 간과할 수 있는, 자연기능은 낮지만 수혜를 받는 시민들이 많아 높은 서비스 가치를 갖는 산림을 재평가하고 올바른 관리 계획을 수립하는데 기여할 수 있을 것으로 판단된다.
본 연구는 2017년부터 "이사부호"를 활용하여 인도양에서 본격적으로 수행되는 관측에 앞서 위성을 활용하여 인도양 쌍극진동(Indian Ocean Dipole, IOD) 변동에 따른 위성에서 추정된 클로로필-a 농도의 시/공간적 변화를 이해하는데 목적이 있다. 특히 단기적인 변화보다는 장기 변화에 초점을 두고 1998년부터 2016년까지 해색위성에서 계산된 월평균 클로로필-a 농도 자료를 이용하여 인도양 전 해역($30^{\circ}E{\sim}120^{\circ}E$, $30^{\circ}S{\sim}30^{\circ}N$)을 대상으로 분석했다. 클로로필-a 농도는 중앙 인도양에서 낮고, 용승해역 및 대륙 주변 해역에서 증가되었다. 계절풍과 해류 시스템의 영향으로 클로로필-a 농도는 봄에 가장 감소하고 여름에 최대를 나타냈다. Empirical Orthogonal Function(EOF) 분석 결과, 첫 번째 모드의 클로로필-a 농도 변화는 엔소(El $Ni{\tilde{n}}o$/Southern Oscillation, ENSO)의 변화와 높은 관계를 보이고, 두 번째 모드의 클로로필-a 농도 변화는 엔소에 의한 영향보다는 인도양 쌍극진동의 변화와 상대적으로 높은 관계를 나타냈다. 클로로필-a 농도는 두 개의 모드에서 공통적으로 동 인도양과 서 인도양에서 서로 상반된 변화를 나타냈다. 클로로필-a 농도 변화는 동 인도양, 서 인도양 및 인도 주변 해역에서는 인도양 쌍극진동과 밀접한 관계를 보이고, 열대 중앙 인도양 중에서는 상대적으로 엔소의 변화와 높은 관계를 나타냈다. 그러나 클로로필-a 농도의 시/공간적 변화는 인도양 쌍극진동의 발생 기작에 따라 다른 반응을 나타냈다. 클로로필-a 농도 변화는 첫 번째 타입 인도양 쌍극진동(엔소 발생시기와 동일)은 여름철에 동 인도양과 서 인도양에서 클로로필-a 농도 차이가 생기고, 최대는 가을에 발생했다. 두 번째 타입 인도양 쌍극진동(엔소 발생 후 그 다음 해 또는 소멸되는 시기)은 봄에 동 인도양과 서 인도양 클로로필-a 농도 차이가 생기고, 여름과 가을에 증가되어, 겨울에 감소되었다. 인도양 쌍극진동의 변동에 따른 클로로필-a 농도 변화는 동 인도양과 서 인도양의 클로로필-a 농도 차이를 발생시키는 과정은 유사하지만, 북부 인도양은 쌍극진동 발생 기작에 따라 상반된 클로로필-a 농도 변화를 나타냈다.
적색경계밴드(red-edge band)가 식물의 생물리적 특성과 밀접한 관계를 가지고 있다고 알려지고 있으며, 이에 따라 최근 적색경계밴드를 포함한 위성영상센서가 증가하고 있다. 본 연구는 향후 농림업중형위성에 적색경계밴드 탑재를 계획하고 있는 점을 감안하여, 적색경계밴드와 관련된 연구 현황과 활용 가치를 분석하고자 한다. 수관울폐도가 높은 우리나라 산림의 엽면적지수(Leaf Area Index, LAI) 추정에 있어서 적색경계밴드의 효과를 분석하였고, 더 나아가 LAI 추정을 위한 최적의 파장폭과 파장영역을 도출하고자 하였다. LAI가 5 이상인 갈참나무와 리기다소나무를 대상으로 4월부터 10월까지 시계열 분광반사 측정자료를 이용하여 LAI와의 상관관계를 분석하였다. 분광반사측정자료에서 5개의 파장폭(10 nm, 20 nm, 30 nm, 40 nm, 50 nm)과 71개의 중심파장(680 nm부터 750 nm까지 1 nm 간격)을 달리하여 모두 355개의 적색경계밴드를 모의 생성했다. 적색경계밴드를 기반으로 하는 두 개의 분광지수 NDRE(normalized difference red-edge index)와 CIRE(chlorophyll index red-edge)를 산출하여 LAI와 상관관계를 분석하였다. 적색경계밴드 기반의 분광지수인 NDRE 및 CIRE는 수관울폐도가 높은 갈참나무와 리기다소나무의 LAI와 높은 상관관계를 얻을 수 있었다. 이는 수관울폐도가 높은 국내 산림에서 일반적으로 사용되는 NDVI가 LAI와의 상관관계가 낮게 나타났던 한계를 해결할 수 있는 가능성을 보여주었다. 10 nm부터 50 nm까지 적색경계밴드의 파장폭 효과는 산림의 LAI와 관계에서 큰 차이를 보이지 않았다. LAI와 최대 상관관계를 보이는 적색경계밴드의 중심파장은 갈참나무에서는 720 nm 부근, 그리고 리기다소나무에서는 710 nm 주변으로 나타났다. 우리나라 농작물 및 산림의 식생정보 획득과 모니터링을 위한 최적의 적색경계밴드의 파장폭과 파장영역을 결정하기 위해서는 다른 생물리적인자(엽록소, 질소, 수분함량, 생체량 등)와의 관계도 충분히 고려하여야 한다.
위성영상을 이용하여 산출된 대기운동벡터(AMV)와 라디오존데 바람 관측 자료를 이용한 검증결과는 산출된 AMV가 지속적으로 관측 자료에 비해서 풍속이 약하게 나타나는 Slow Speed Bias(SSB)를 보여 주었다. 이러한 SSB는 표적추적, 표적선정, 그리고 고도할당 단계의 오차에 의해 야기될 수 있으며, 이 중 고도할당 단계의 오차는 SSB를 발생시키는 주된 요인으로 여겨진다. 그러나 최근 연구에서는 고도할당 단계의 개선만으로는 SSB 문제를 해결하는데 한계가 있음을 밝혔다. 그러므로 본 연구에서는 새로운 표적추적 알고리듬을 개발하여 SSB를 감소시킴으로서 기상청 현업 AMV 알고리듬의 성능을 개선하고자 하였다. 표적추적 단계의 오차는 표적 내에 다양한 시 공간 규모의 바람이 포함되어 벡터가 과도하게 평균된 움직임으로 계산되거나, 구름이 추적 시간동안 형태를 유지하지 못하고 변형되는 경우에 발생한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 개발된 표적추적 알고리듬에서는 가우시안 군집분석(GMM)을 이용하여 변형이 적고 추적에 용이한 저온 군집을 표적으로 재선정하고, 이미지를 변형시켜 군집의 움직임을 보다 쉽게 추적할 수 있게 하였다. 또한 표적을 추적하기 위한 방법으로 거리제곱합 방법을 사용하였다. 개발된 알고리듬과 기존 COMS 알고리듬을 천리안 위성의 적외채널 영상에 적용하여 AMV를 산출하였으며, 이를 라디오존데 관측 자료와 비교 검증해 보았다. 제안된 알고리듬으로 산출된 AMV는 기존 알고리듬으로 산출된 AMV보다 평균 풍속이 $2.7ms^{-1}$증가함에 따라 SSB가 평균 29%까지 감소하는 개선된 결과를 보여주었다. 그러나 개발된 알고리듬으로 산출된 AMV는 중 하층의 정확도가 감소하였고, 기존 알고리듬에 비해 산출되는 AMV 벡터수가 약 40%까지 감소함을 보였다. 이에 따라 중 하층의 정확도 개선과 기존의 알고리듬과 비교하여 산출되는 벡터 개수가 감소하는 문제를 보완하기 위한 연구가 필요할 것으로 판단된다.
남극 장보고 과학기지가 위치한 동남극 테라노바 만의 정착해빙은 해양 생태계 및 쇄빙선의 운항에 큰 영향을 미치고 있다. 따라서 테라노바 만의 정착해빙에 대한 시공간적 변화 연구가 수행될 필요가 있다. 이 연구에서는 2010년 12월부터 2012년 1월까지 테라노바 만이 촬영된 총 62개의 COSMO-SkyMed 영상 레이더(Synthetic Aperture Radar; SAR) 영상을 이용하여 1-9일의 시간적 기선거리를 가지는 38개의 간섭쌍을 구축하였고, 각각의 간섭쌍에 대한 긴밀도를 분석하였다. 정착해빙은 해안에 고착되어 시간적 위상오차가 작았으며, 최대 9일의 시간적 기선거리를 가지는 간섭쌍에서도 0.3 이상의 높은 긴밀도를 유지하였다. 이와 같이 정착해빙의 작은 시간적 위상오차에 기초하여, 각각의 긴밀도 영상에서 0.5 이상의 긴밀도가 공간적으로 균질하게 관찰되는 영역을 정착해빙으로 정의하였다. 유빙과 바다는 해류와 바람에 의해 유동하여 시간적 위상오차가 크기 때문에 낮은 긴밀도를 보였다. 긴밀도 영상에서 바다와 구분이 어려운 유빙은 SAR 후방산란강도(amplitude) 영상에서 유빙 표면의 균열(crack)을 관찰함으로써 검출하였다. 긴밀도 및 SAR 영상으로부터 검출된 정착해빙과 유빙의 면적을 산출하였고, 시간에 따른 해빙의 면적변화를 분석하였다. 테라노바 만의 정착해빙 면적은 3월 이후 증가하여 7월에 최대 $170.7km^2$을 나타냈고, 10월부터 감소하는 것으로 나타났다. 유빙의 면적은 2-5월에 증가하고, 정착해빙의 면적이 급격히 증가하는 5-7월에 감소하였다. 긴밀도 영상에서 분석된 테라노바 만의 정착해빙 면적을 장보고 과학기지의 자동기상관측기구로 측정된 기온 및 풍속과 비교하였다. 정착해빙 면적은 기온의 증감과 약 2개월의 시간차를 가지는 역의 상관관계를 나타냈다. 반면 풍속과 정착해빙의 면적은 서로 매우 낮은 상관성을 보였다. 이는 테라노바 만의 정착해빙 면적 변화가 풍속보다는 기온에 더 크게 영향을 받는다는 것을 의미한다.
TerraSAR-X자료를 이용하여 고해상 X-밴드 SAR시스템을 이용한 조간대 갯벌 관측에의 적용 가능성을 시험하였다. 연구대상지 역은 강화도 남단과 영종도를 잇는 조간대이며, 단일편파자료와 이중편파자료를 이용하였다. 연구내용은 다음과 같은 세 가지로 분류된다. 첫째, X-밴드 영상에서의 연안의 레이더 반사도 특성 연구 및 waterline 추출 정밀도를 평가하였다. 연안지역의 waterline은 HH 편광자료의 레이더 반사도 특성을 통하여 추출하였을 때 가장 신뢰도가 높았으며, TerraSAR-X 시스템의 짧은 파장과 높은 궤도정밀도로 인하여 정밀한 지리좌표로의 변환이 가능하였다. 연구지역의 조간대 지형 경사도는 평균적으로 수평방향으로 60 m당 20 cm의 고도변화를 가지므로, TerraSAR-X HH 편광자료를 이용한 waterline 추출은 정밀한 조간대 DEM 추출로 응용될 수 있다. 둘째, 이중편파자료의 편파특성을 이용한 조간대 영생식물의 산란특성을 관측하였다. 조간대 수륙경계부에서 잘 관측되는 칠면초와 같은 염생식물은 해수면변화에 따른 조간대의 육지화 모니터링에 좋은 표적이 된다. TerraSAR-X 이중편파자료의 산란특성을 이용한 염생식물 관측결과는 2007년에 현장에서 취득된 실측자료와 비교하여 3 dB 이내의 정밀도로 일치하였다. 셋째, 단일편파자료의 레이더 간섭기법을 이용한 조간대 DEM작성을 시도하였다. 조간대 내에서 육지화가 진행된 지역은 표면에 염생식물이 발달하였음에도 불구하고 높은 간섭긴밀도를 나타내었다. 레이더 간섭기법을 통한 DEM의 제작은 일반적인 조간대에서는 적용이 제한적이며, TanDEM-X의 적용이 필요하다.
세계 최초의 정지궤도 해색관측 위성인 GOCI의 임무를 승계한 천리안위성 2B호의 해양탑재체인 GOCI-II가 2020년 2월 발사되어 같은 해 10월부터 정규 운영되고 있다. 한국해양과학기술원은 실시간 수신한 GOCI-II 원시자료를 Level 1B와 26종 Level 2 산출물로 처리하며, 이 자료들은 국립해양조사원을 통해 서비스된다. 이 논문에서는 정규 운영 1년차의 위성자료 운영 현황을 소개하고, 향후 개선 방향을 제시하고자 하였다. GOCI-II의 기본 해색 산출물인 엽록소 농도, 총 부유물질 농도, 용존유기물 농도 산출물은 OC4, YOC 알고리즘으로 처리 중이며, 그 수식 및 프로세스에 대해 상세 기술하였다. GOCI-II에서 새롭게 추가된 전구 관측은 궤도상 시험운영기간 동안 태양천정각과 sun glint만 고려하여 관측 스케줄이 수립되었으나, 양질의 Level 2 산출물 생산을 위해 조건을 세분화하고 위성 천정각을 추가 고려하여 개선하였다. 그 결과 'Best Ocean'을 만족하는 슬롯의 개수가 15에서 78개로 대폭 증가하고, 'Bad Ocean'에 해당하는 슬롯이 55개에서 13개로 크게 감소하였다. GOCI-II의 산출물의 품질관리를 위해서 유럽우주국에서 정의하는 요구사항을 기반으로 GOCI-II 검보정 요구사항을 제시하였다. 그리고 GOCI 검보정 사이트를 기반으로 하되, 향상된 위성 스펙을 고려하여 지역 관측 검보정을 위한 추가 고정점 검보정 사이트 후보지를 제시하였다. 전구관측 자료의 품질관리는 국내외 해양인프라를 구축하고 있는 한국해양과학기술원의 연구선과 해외 기지를 활용하되, 국외 해역의 현장관측 자료 획득을 위해서는 GOCI-II 국제 검보정 네트워크 구축이 필요할 것으로 판단된다. 이러한 결과는 위성자료 사용자들의 산출물 처리에 대한 이해를 높이고, 향후 위성자료 품질관리 업무 수행 상세계획 수립에 도움이 될 것으로 기대된다.
본 연구에서는 국지예보시스템(LDAPS)과 전산유체역학(CFD) 모델을 접합하여, 부산 중구 광복동에 소재한 건물 밀집 지역의 상세 흐름과 PM2.5 농도 분포를 조사하였다. 도로 배출이 건물 밀집 지역의 PM2.5 농도에 미치는 영향을 분석하기 위해, PM2.5의 연간 시·군·구별, 배출 원소 별, 연료 별 도로이동오염원·비산먼지 배출량 자료와 월별·일별·시간 별 배출 계수를 이용하여 부산의 단위 면적당 시간별 PM2.5 배출량을 산정하였다. 본 연구에서는 건물 옥상과 도로변에서 수행된 특별 측정 자료를 이용하여 수치 모의 결과를 검증하고, 도로배출 유·무에 따른 PM2.5 농도 분포 특성을 분석하였다. 대상 기간(2020년 06월 22일) 동안 대상 지역에서는 바람이 약하게 나타났다. 새벽 시간에는 북동풍과 북서풍이 불고 주간에는 주로 남동풍이 불었다. 도로 배출을 고려하지 않은 경우에 LDAPS-CFD 접합 모델은 측정 지점(PKNU-AQ Sensor)의 PM2.5 농도를 과소모의 하였으나, 도로 배출을 고려하여 수치 모의한 PM2.5 농도는 도로 배출의 영향으로 PM2.5 농도가 증가하여 측정 결과와 유사하게 나타났다. 2020년 6월 22일 07시와 19시의 유입 풍향은 각각 북동풍과 남동풍이지만, 주변 지형과 건물에 의해 흐름이 변화되어, 두 시각 모두 측정 지점 주변에서는 주로 남풍 계열의 흐름이 나타났다. 07시와 19시의 유사한 흐름에 의해, 두 시각의 PM2.5 농도 분포도 매우 유사하게 나타났다. 건물 옥상 측정 지점에서 수치 모의된 PM2.5 농도는 도로 배출 영향을 크게 받지 않았으나, 도로변 에서는 도로 배출 영향을 상대적으로 크게 받았다. 도로 배출을 고려한 경우, 풍속이 약한 북쪽 도로와 긴 도로 협곡에 위치한 서쪽 도로에서 PM2.5 농도가 높고, 상대적으로 건물의 밀집도가 낮은 동쪽 도로에서는 PM2.5 농도가 낮게 나타났다. LDAPS-CFD 접합모델은 모든 도로에서 배출량이 동일하게 적용되기 때문에, 좁은 골목과 건물 밀도가 낮은 지역의 지형 특성이 반영되어 도로 별 PM2.5 농도 특성이 다양하게 나타났다.
고밀도 도심지의 열섬현상이 도시 기온을 더 높이고 있으며 이로부터 대기오염 악화, 냉방 에너지 소비 증가 및 온실가스 배출 증대와 같은 부정적 영향들이 발생한다. 녹지의 추가 확보가 어려운 도시 환경에서 옥상녹화는 효율적인 온실가스 감축 전략이다. 본 연구에서는 열섬현상 현황 분석에서 더 나아가 고해상도 위성자료 및 공간정보를 활용하여 연구 지역 내 옥상녹화 가용면적 산정 후 옥상녹화가 가져오는 온도 분포 예측을 통한 열섬현상 완화도 및 이산화탄소 흡수량 평가를 수행하였다. 이를 위해 WorldView-2 위성자료를 활용하여 부산시 도시열섬 지역의 기존 토지피복을 분류하고 머신러닝 기법을 적용하여 옥상녹화 전 후 온도 분포 예측 모델을 개발하였다. 옥상녹화 면적 변화에 따른 열섬현상 완화도를 평가하기 위해 랜덤포레스트 기법을 통해 온도가 종속변수인 온도 분포 예측모델을 구축하였고, 이 과정에서 랜덤포레스트 모델의 훈련자료로 사용될 고해상도 지표 온도 도출을 위해 Google Earth Engine을 활용하여 Landsat-8과 Sentinel-2 위성자료를 융합하는 다중회귀모델을 적용하였다. 또한, 옥상녹화용 초본식생별 이산화탄소 흡수량을 기반으로 녹화 면적에 따른 이산화탄소 흡수량을 평가하였다. 연구 결과를 통해 개발된 위성자료 활용 도시 열섬현상 평가 및 랜덤포레스트 모델 기반 온도 분포 예측 기술은 도시열섬 취약 지역에 확대 적용이 가능할 것으로 기대된다.
수치고도모형으로부터 산출된 지형변수는 지표면 프로세스와 관련된 공간모델의 개발에 있어 중요한 요소이다. 이 논문에서는 사면유역지수(upslope contributing area)가 토양성질의 공간적 분포를 예측하는 능력이, 사용한 알고리듬과 격자크기에 따라 어떻게 변하는지를 연구하였다. 상이한 환경조건을 지니는 여덟 군데의 연구지역에서 토양-경관 자료를 획득하여 이중 4개의 토양성질을 분석에 포함시켰다. 다섯 가지의 알고리듬을 통해 사면유역지수를 산출하여 이 지수들이 수치고도모형의 해상도에 얼마나 민감한지를 분석하였다. 다방향유수흐름 알고리듬(multiple flow algorithm)을 통해 계산된 지형변수가 대부분의 토양변수와 높은 상관관계를 보임과 동시에 격자크기의 변화에 낮은 민감도를 보였다. 지형변수와 토양변수 사이의 높은 상관관계는 15-50 m의 해상도에서 유사한 예측능력을보였다. 격자크기를 증가시켰을때 발생하는 미세지형정보의 손실을 감안한다면, 15-30 m 정도의 공간적 스케일이 토양경관 모델링에 적합할 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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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.