재난은 돌발적으로 발생하여 예측하기가 쉽지 않고 그 규모도 과거에 비해 커지고 있어 피해가 증가하고 있으며, 하나의 재난이 2차 재난으로 발전하는 경우가 많다. 재난관리의 4가지 단계 중 응급상황이 발생하는 대응단계에서 행해지는 수색과 구조 과정에서, 현장에 투입되는 인원들은 많은 위험을 감수하고 현장에 투입되고 있다. 이러한 점에서 로봇은 재난현장의 초기 대응과정에서 인명 및 재산의 피해를 줄일 수 있는 가능성이 높은 기술이다. 또한, Light Detection And Ranging (LiDAR)는 레이저를 이용하여 비교적 넓은 범위의 3차원 정보를 획득하고 정확도 및 정밀도가 높아 재난 현장의 특징을 생각할 때 매우 유용한 센서이다. 이에 본 연구에서는 로봇이 재난 현장에서 활용될 수 있도록 LiDAR와 Inertial Measurement Unit (IMU) 센서에 실시간 모니터링을 위한 컴퓨팅 보드를 결합하여 하나의 다중센서모듈 및 조사로봇 맞춤형 Simultaneous Localization and Mapping (SLAM) 알고리즘을 개발하였다. 다중센서모듈이 재난 현장에서 최적의 정확도를 유지할 수 있도록 조사로봇에 안정적으로 탑재하는 방안에 대해 연구하였고, 모듈의 성능을 확인하기 위해 재난건축물 실내에서 SLAM 맵핑을 수행하여 다양한 SLAM알고리즘과 거리 비교를 수행하였다. 그 결과, 본 연구에서 개발한 PackSLAM이 낮은 오차를 나타내어 활용 가능성을 보였다. 향후 재난현장에서의 적용성을 더욱 높이기 위해 장애물이 많은 험지환경을 구축하여 다양한 실험을 수행할 예정이다.
기업 경영에 있어서 고객의 소리(VOC)는 고객 만족도 향상 및 기업의사결정에 매우 중요한 정보이다. 이는 비단 기업뿐만 아니라 대고객, 대민원 업무를 처리하는 모든 조직에 있어서도 동일하다. 때문에 최근에는 기업뿐만 아니라 공공, 의료, 금융, 교육기관 등 거의 모든 조직이 VOC를 수집하여 활용하고 있다. 이러한 VOC는 방문, 전화, 우편, 인터넷게시판, SNS 등 다양한 채널을 통해 전달되지만, 막상 이를 제대로 활용하기는 쉽지 않다. 왜냐하면, 고객이 매우 감정적인 상태에서 고객의 주관적 의사를 음성 또는 문자로 표출하기 때문에 그 형식이나 내용이 정형화되어 있지 않고 저장하기도 어려우며 또한 저장하더라도 매우 방대한 분량의 비정형 데이터로 남기 때문이다. 본 연구는 이러한 비정형 VOC 데이터를 자동으로 분류하고 VOC의 유형과 극성을 판별할 수 있는 오피니언 마이닝 기반의 지능형 VOC 분석 시스템을 제안하였다. 또한 VOC 오피니언 분석의 기준이 되는 주제지향 감성사전 개발 프로세스와 각 단계를 구체적으로 제시하였다. 그리고 본 연구에서 제시한 시스템의 효용성을 검증하기 위하여 의료기관 홈페이지에서 수집한 4,300여건의 VOC 데이터를 이용하여 병원에 특화된 감성어휘와 감성극성값을 도출하여 감성사전을 구축하고 이를 통해 구현된 VOC분류 모형의 정확도를 비교하는 실험을 수행하였다. 그 결과 "칭찬, 친절함, 감사, 무사히, 잘해, 감동, 미소" 등의 어휘는 매우 높은 긍정 오피니언 값을 가지며, "퉁명, 뭡니까, 말하더군요, 무시하는" 등의 어휘들은 강한 부정의 극성값을 가지고 있음을 확인하였다. 또한 VOC의 오피니언 분류 임계값이 -0.50일 때 가장 높은 분류 예측정확도 77.8%를 검증함으로써 오피니언 마이닝 기반의 지능형 VOC 분석시스템의 유효성을 확인하였다. 그러므로 지능형 VOC 분석시스템을 통해 VOC의 실시간 자동 분류 및 대응 우선순위를 도출하여 고객 민원에 대해 신속히 대응한다면, VOC 전담 인력을 효율적으로 운용하면서도 고객 불만을 초기에 해소할 수 있는 긍정적 효과를 기대해 볼 수 있을 것이다. 또한 VOC 텍스트를 분석하고 활용할 수 있는 오피니언 마이닝 모형이라는 새로운 시도를 통해 향후 다양한 분석과 실용 프레임워크의 기틀을 제공할 수 있을 것으로 기대된다.
인터넷 기술과 소셜 미디어의 빠른 성장으로 인하여, 구조화되지 않은 문서 표현도 다양한 응용 프로그램에 사용할 수 있게 마이닝 기술이 발전되었다. 그 중 감성분석은 제품이나 서비스에 내재된 사용자의 감성을 탐지할 수 있는 분석방법이기 때문에 지난 몇 년 동안 많은 관심을 받아왔다. 감성분석에서는 주로 텍스트 데이터를 이용하여 사람들의 감성을 사전 정의된 긍정 및 부정의 범주를 할당하여 분석하며, 이때 사전 정의된 레이블을 이용하기 때문에 다양한 방향으로 연구가 진행되고 있다. 초기의 감성분석 연구에서는 쇼핑몰 상품의 리뷰 중심으로 진행되었지만, 최근에는 블로그, 뉴스기사, 날씨 예보, 영화 리뷰, SNS, 주식시장의 동향 등 다양한 분야에 적용되고 있다. 많은 선행연구들이 진행되어 왔으나 대부분 전통적인 단일 기계학습기법에 의존한 감성분류를 시도하였기에 분류 정확도 면에서 한계점이 있었다. 본 연구에서는 전통적인 기계학습기법 대신 대용량 데이터의 처리에 우수한 성능을 보이는 딥러닝 기법과 딥러닝 중 CNN과 LSTM의 조합모델을 이용하여 감성분석의 분류 정확도를 개선하고자 한다. 본 연구에서는 대표적인 영화 리뷰 데이터셋인 IMDB의 리뷰 데이터 셋을 이용하여, 감성분석의 극성분석을 긍정 및 부정으로 범주를 분류하고, 딥러닝과 제안하는 조합모델을 활용하여 극성분석의 예측 정확도를 개선하는 것을 목적으로 한다. 이 과정에서 여러 매개 변수가 존재하기 때문에 그 수치와 정밀도의 관계에 대해 고찰하여 최적의 조합을 찾아 정확도 등 감성분석의 성능 개선을 시도한다. 연구 결과, 딥러닝 기반의 분류 모형이 좋은 분류성과를 보였으며, 특히 본 연구에서 제안하는 CNN-LSTM 조합모델의 성과가 가장 우수한 것으로 나타났다.
국민의 75%가 정부의 재난관리 정책을 비판하는 등 세월호 참사와 같은 대형 재난 관리실패는 정부 불신을 초래하고 있다. 세월호 참사와 같은 재난이 다시 발생하지 않도록 재난안전에 있어 골든타임 확보가 중요하며, 주민의 가장 가까운 곳에 위치한 경찰의 재난 위기관리 능력 개선이 필요하다. 재난 안전 역시 경찰 임무의 본질로서 다음과 같이 국가위기관리 단계별로 경찰의 재난안전 관리 시스템의 강화가 필요하다. 첫째, 예방단계에서는 과거 다중운집행사의 경우 수익성 행사의 경우 경찰력을 투입하지 않았으나, 앞으로는 기준을 수익성이 아닌 위험성 여부로 판단해야 한다. 그동안 교통 소통이 우선이었으나 안전 중심으로 교통 정책의 패러다임을 전화하고, 대형 사고를 예방하기 위해 수사 경찰은 비정상적 관행과 건축불법 하도급을 근절하며, 정보 경찰은 '안전'이라는 주제에 대한 정보 수집을 강화해야 한다. 둘째, 대비단계와 관련 최근 경찰관 대상 설문 조사 결과 경찰관의 72%는 안전관리와 경찰이 업무연관성이 없다고 응답하는 등 재난안전에 대한 인식도 개선이 시급하므로 재난 안전 교육 훈련을 강화해야 한다. 위기상황에 대한 민간 자원을 활용할 수 있도록 민 관 경재난 안전 네트워크를 구축해야 한다. 셋째, 대응단계에서 신속한 초동 대응을 위해 재난 통신망을 일원화하고, 경찰기관 상황실에 실시간 영상정보망을 도입해야 하며, 넷째, 복구단계에서는 2차 피해를 최소화하기 위한 복구지원팀을 운영해야 한다.
본 연구는 알코올 중독의 심적 진실에 좀 더 가까이 다가가 보고자 하는 하나의 시도이다. 이를 위해 선행연구들을 검토한 후, 여러 알코올 환자들의 경험 지평을 의식뿐 아니라 무의식도 포괄하며 살펴보았다. 무의식 측면에 다가가기 위해서는 환자들이 보고한 일련의 꿈들에 대한 분석심리학적 해석을 시도하였다. 꿈 분석은 치료 작업에의 환자의 참여, 치료자-환자 동맹 관계에도 유익하였으며, 환자의 무의식과 의식 모두를 함께 보다 잘 살필 수 있도록 도움을 주었다. 이로부터 본 연구자는 환자들의 의식에 자리한 문제로서 진솔한 감정 표현의 오랜 소외, 감정 재경험의 필요성, 모성의 품에 대한 오랜 갈망과 모성 재경험의 필요성, 이에 동반되는 부성 재경험의 필요성 등을 확인할 수 있었으며, 아울러, 무의식 심층에서부터 이런 의식의 상황에 반응하여 강력한 원형적 정신활동이 활성화되고 있음을, 이에 수반하여 파괴적인 그림자 콤플렉스의 문제 또한 나타나고 있음을, 확인할 수 있었다. 보고된 꿈들은 의식의 관점·태도를 수정하며 치유적 변화를 이끌어가는 무의식의 섬세한 보상 과정이 알코올 중독에서도 일어나고 있음을 잘 보여주었다. 무의식은 알코올 중독에서도 의식의 변화를 위한 창조적 에너지를 비축하고 이에 의식이 반응하도록 인도하는 작용을 성실히 전개하고 있었다. 종합해 볼 때 알코올 중독은 의식에 범람하는 무의식의 에너지로 인해 현실의 삶이 파괴될 수 있는 위험이면서 동시에, 새로운 의식성과 새로운 삶의 지평을 창조하고자 하는 전체적 정신활동의 의도와 목적이 담긴 조건이기도 했다. 이는, 진정한 회복은 당사자가 내면의 심적 진실에 눈을 돌리는 것에서 시작되며 이를 돕는 데 있어 치료자의 중요한 역할이 있음을, 다양한 치료적 방편들도 결국은 이러한 성찰에 이바지하게 될 때 더욱 값진 의미를 획득하게 되는 것임을 시사한다. 심적 진실을 외면하며 그릇된 대상에만 집착하는 한, 무의식의 창조성은 활용되지 못하고 오히려 왜곡되어 부정적·파괴적 영향을 삶에 주게 될 것이기 때문이다.
의료IT 서비스의 유망 분야인 정신건강 증진을 위한 주관적 웰빙 서비스(subjective well-being service) 구현의 핵심은 개인의 주관적 웰빙 상태를 정확하고 무구속적이며 비용 효율적으로 측정하는 것인데 이를 위해 보편적으로 사용되는 설문지에 의한 자기보고나 신체부착형 센서 기반의 측정 방법론은 정확성은 뛰어나나 비용효율성과 무구속성에 취약하다. 비용효율성과 무구속성을 보강하기 위한 온라인 텍스트 기반의 측정 방법은 사전에 준비된 감정어 어휘만을 사용함으로써 상황에 따라 감정어로 볼 수 있는 이른바 상황적 긍부정성(contextual polarity)을 고려하지 못하여 측정 정확도가 낮다. 한편 기존의 상황적 긍부정성을 활용한 감성분석으로는 주관적 웰빙 상태인 맥락에서의 감성분석을 할 수 있는 감정어휘사전이나 온톨로지가 구축되어 있지 않다. 더구나 온톨로지 구축도 매우 노력이 소요되는 작업이다. 따라서 본 연구의 목적은 온라인상에 사용자의 의견이 표출된 비정형 텍스트로부터 주관적 웰빙과 관련한 상황감정어를 추출하고, 이를 근거로 상황적 긍부정성 파악의 정확도를 개선하는 방법을 제안하는 것이다. 기본 절차는 다음과 같다. 먼저 일반 감정어휘사전을 준비한다. 본 연구에서는 가장 대표적인 디지털 감정어휘사전인 SentiWordNet을 사용하였다. 둘째, 정신건강지수를 동적으로 추정하는데 필요한 비정형 자료인 Corpora를 온라인 서베이로 확보하였다. 셋째, Corpora로부터 세 가지 종류의 자원을 확보하였다. 넷째, 자원을 입력변수로 하고 특정 정신건강 상태의 지수값을 종속변수로 하는 추론 모형을 구축하고 추론 규칙을 추출하였다. 마지막으로, 추론 규칙으로 정신건강 상태를 추론하였다. 본 연구는 감정을 분석함에 있어, 기존의 연구들과 달리 상황적 감정어를 적용하여 특정 도메인에 따라 다양한 감정 어휘를 파악할 수 있다는 점에서 독창성이 있다.
에너지 절감형 서버 클러스터는 에너지 절감을 고려하지 않는 기존 서버 클러스터에 비해 서비스 품질을 보장하면서 전력소비를 절감하는 것을 목표로 한다. 에너지 절감형 서버 클러스터에서는 현재의 부하를 처리하는 데 필요한 최소수의 서버들만 ON 하도록 고정 또는 가변 주기로 서버들의 전원모드를 조정한다. 이에 대한 기존 연구들은 전력 절감 또는 서비스 품질을 보장하려고 노력해왔지만 에너지 효율성을 잘 고려하지는 못했다. 본 논문에서는 에너지 절감형 클러스터에서 자율학습기반의 에너지 효율적인 클러스터 관리 기법을 제안한다. 자율학습을 통해 최적화된 파라미터들을 이용하여 전력 소모 대비 최고의 성능을 얻을 수 있도록 서버 전원모드를 조정한다. 제안방법은 서버 전원모드 조정을 위해 아래의 과정을 반복 수행한다. 첫째, 현재 부하 및 트래픽 패턴을 보고 현재 워크로드 패턴 유형을 사전에 정의한 대로 분류한다. 둘째, 학습 테이블을 탐색하여 해당 워크로드 패턴 유형에 대해 예전에 학습이 수행되었는지 확인한다. 만일 수행되었다면 이미 저장된 파라미터를 이용한다. 그렇지 않으면, 학습을 수행하여 에너지 효율성 관점에서 최고의 파라미터를 얻어 저장한다. 셋째, 얻어진 파라미터를 이용하여 서버 전원모드를 조정한다. 제안방법을 구현하여 16개의 서버 클러스터 환경에서 3가지 다른 부하 패턴들을 이용하여 실험을 수행하였다. 실험 결과는 제안방법의 에너지 효율성이 뛰어남을 보여주고 있다. 뱅킹 부하패턴, 실제 부하패턴, 가상 부하패턴 각각에 대하여, 제안방법의 단위전력당 good 응답 수가 기존의 정적 서버 전원모드 제어방법의 99.9%, 107.5%, 141.8%이고, 기존의 예측방법의 102.0%, 107.0%, 106.8%이다.
멜론 흰가루병(Podosphaera xanthii)은 멜론 생산량에 영향을 미치는 중요한 병해 중 하나로 알려져 있다. 작물 육종에 있어서 흰가루병을 포함한 병저항성 계통 육성은 병저항성 관련 유전자들의 유전양식 및 그 유전자들을 조절하는 식물호르몬에 대한 정보는 매우 중요하다. 식물에 있어 흰가루병균 저항성에 관여한다고 알려진 Mildew Resistance Locus O (MLO) 유전자를 멜론 database인 ‘Melonomics’으로부터 14개 동정하여 CmMLO1~14 (ucumis elo MLO)로 표기하였다. 동정된 14개의 CmMLO유전자들의 아미노산 서열을 비교한 결과, 9개의 CmMLO 유전자들은 흰가루병균에 대한 감수성 관련 아미노산 cysteine과 proline이 잘 보존되어 있었지만, 나머지 CmMLO 유전자들은 다른 아미노산 서열을 가지고 있었다. 멜론 흰가루병의 7 race에 대하여 이병성을 나타내는 멜론 계통 ‘SCNU1154’에 멜론 흰가루병균(P. xanthii)을 접종하고, 식물호르몬(metyl jasmonate와 salicylic acid) 처리한 후 qPCR을 통해 CmMLO 유전자들의 상대적인 발현양을 분석한 결과, 멜론 흰가루병 7 race에 대하여 14개의 CmMLO 유전자들 중 3개의 유전자들에서 발현이 증가하였고, 7개의 유전자들은 발현이 감소하였으며, 4개의 CmMLO 유전자들은 race 특이적으로 발현양이 증가 혹은 감소하였다. 또한 14개의 CmMLO 유전자들의 발현양은 methyl jasmonate와 salicylic acid를 처리하였을 때 다양한 발현 양상을 나타내었다. 11개의 CmMLO 유전자들은 salicylic acid 처리하였을 때 발현양이 증가하였으며, 7개의 유전자들은 methyl jasmonate 처리하였을 때 발현양이 증가하였다. 이와 같이, 스트레스에 반응을 보이는 CmMLO 유전자들은 멜론 흰가루병 저항성 계통 육성을 위한 유용한 정보가 될 것으로 기대된다. C m
Coenzyme Q10(CoQ10)은 자연계에 널리 분포하는 화합물로 세포호흡과 항산화제로서 그 기능이 잘 알려졌지만, 최근 유전자들의 발현 조절자로서의 가능성도 제시되었다. 따라서 본 연구는 산란계에서 CoQ10의 첨가 급이가 콜레스테롤과 지방산 대사관련 유전자들의 발현에 미치는 영향을 관찰하고자 실시하였다. Lohmann Brown(40주령) 36수를 CoQ10의 첨가원에 따라 대조군(CON, basal diet(BD)), CoQ10 건조분말 급여군(T1, BD+CoQ10 100 mg/kg 사료) 및 CoQ10 건조분말 유화처리군(T2, BD+micellar of CoQ10 100 mg/kg 사료) 등 모두 3처리구로 설정하여 5주간 사양시험을 실시하였다. 시험 종료 후 각 개체의 간으로부터 total RNA를 추출하고, real-time PCR을 이용하여 유전자들의 발현을 분석하였다. 콜레스테롤 합성 과정에서 주요 조절 효소인 HMGCoA reductase(HMGCR)의 유전자 발현은 대조구에 비하여 CoQ10 분말첨가인 T1과 유화처리된 T2 처리구에서 모두 약 50%씩 억제되었다(p<0.05). 내생 콜레스테롤의 합성을 촉진시키는 전사인자인 SREBP2 mRNA 발현 또한 대조구와 비교해서 T1과 T2에서 각각 30%와 40% 감소하였다(p<0.05). CoQ10의 첨가 급이는 대조구에 비하여 liver X receptor(LXR) 유전자가 약 30~35% 그 발현이 억제되었으며, sterol regulatory element-binding proteins(SREBPs)1 또한 T2에서 약 40% 유전자 발현이 감소하였다(P<0.05). 전사인자인 $PPAR{\gamma}$와 XBP1은 CoQ10에 의하여 약 15~40% 수준으로 효과적으로 억제됨을 확인하였다(p<0.05). 세포 내부로의 에너지 공급원인 포도당의 흡수를 담당하는 GLUT2는 약 35~60% 그리고 GLUT8은 약 25~30%의 유전자발현 각각 감소함을 보였다(p<0.05). CoQ10의 섭취는 중성지방 합성을 위한 지방합성효소(FASN)의 유전자 발현을 분말처리군에서 약 30%, 유화처리군에서 약 65% 억제됨을 확인하였다(P<0.05). 본 연구결과는 CoQ10 첨가급여가 콜레스테롤 및 지방대사 관련 유전자 발현에 영향을 미치며, 세포내 콜레스테롤과 지방의 생성도 억제할 수 있음을 보여주었다.
목 적 : 폐암치료에 가장 널리 사용되는 cisplatin은 DNA와 결합하여 DNA 복제를 방해한다. 이렇게 손상된 부위를 복구하는 과정에 excision repair cross complementing gene 1 (ERCC1)이 작용한다. ERCC1이 활성화 되면, 정상세포는 DNA 손상을 줄일 수 있지만 종양세포의 경우 cisplatin의 효과는 감소하게 된다. 비소세포 폐암(non-small cell lung cancer, NSCLC) 환자에서 cisplatin을 포함하는 화학치료를 할 경우 예후인자로서 객담 ERCC1 정량측정의 의의를 조사하였다. 대상 및 방법 : 2001년 4월부터 2003년 8월 사이에 NSCLC로 진단되어 cisplatin과 taxane계(33명) 혹은 cisplatin과 gemcitabine(34명) 복합 화학치료를 받은 환자를 대상으로 하였다. 기관지 내시경검사를 실시한 후에 즉각 채취한 객담을 처리하여 c-DNA를 분리한 후, 객담속의 종양특이 유전자인 melanoma antigen gene (MAGE) 발현 여부는 RT-PCR로, ERCC1의 상대적 정량적 측정은 real-time PCR로 하였다. 환자의 치료반응 및 생존기간과 MAGE 발현여부 및 ERCC1의 발현정도와의 상관관계를 조사하였다. 결 과 : 객담에서 MAGE는 40.2%, ERCC1은 74.6%에서 발현되었다. ERCC1이 중앙값 이상인 경우와 미만인 군으로 나눠서 비교한 결과 ERCC1이 증가된 군의 중앙생존기간이 84주로 미만인 군의 44주보다 길었다(P=0.017). Taxane계를 사용한 군의 중앙생존기간이 79주로 gemcitabine 사용군의 47주에 비해 길었다(P=0.03). MAGE의 발현 여부는 생존기간과 유의한 관계는 없었으나, MAGE 발현군에서 ERCC1이 유의하게 증가되어 있었다(P=0.003). MAGE가 발현되지 않고 ERCC1이 증가된 군의 중앙생존기간은 103주로 그렇지 않은 군의 43주보다 길었고(P=0.008), MAGE가 발현된 경우는 두 군 간에 차이가 없었다(각각 62주 및 44주, P=0.348). 결 론 : NSCLC 환자의 객담에서 ERCC1을 정량 측정하는 것이 화학치료를 받는 환자의 생존기간을 예측하는 한 인자로 유용할 것으로 추정된다.
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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.