정보 기술의 발전으로 온라인에서 활용 가능한 데이터의 양이 급속히 증대되고 있다. 이러한 빅데이터 시대에 많은 연구들이 통찰력을 발견하고 데이터의 효과를 입증하기 위해 노력하고 있다. 특히 관광 산업의 경우 정보에 민감한 사업으로 소셜 미디어의 영향력이 높고 소셜 미디어의 상품 후기에 소비자들이 영향을 많이 받아 많은 기업과 연구자들이 소셜 미디어를 분석하여 새로운 서비스 및 통찰력을 얻고자 시도하였다. 하지만 소셜 미디어의 후기는 텍스트로 이루어진 대표적인 비정형 데이터로 적절한 처리를 하지 않으면 분석에 활용할 수 없다. 또한 후기 데이터의 양이 방대함에 따라 사람이 직접 분석하기도 어려운 실정이다. 따라서, 본 연구에서는 이러한 소셜미디어 상의 온라인 후기로부터 직접 호텔의 서비스 품질 향상을 위한 통찰력을 추출할 수 있는 분석 방법을 제시하고자 한다. 이를 위해 본 연구에서는 먼저 후기 데이터에 포함되어 있는 주제어를 추출하는 토픽 마이닝 기법을 적용하였다. 토픽 마이닝은 대용량의 문서 집합으로부터 문서를 대표하는 단어 집합을 추출하는 기법을 의미하며 본 연구에서는 다양한 연구에서 활용되고 있는 LDA모형을 사용하여 토픽 마이닝을 수행하였다. 하지만, 토픽 마이닝 자체만으로는 주제어와 평점 사이의 관계를 도출할 수 없어 서비스 품질 향상을 위한 통찰력을 발견하기 어렵다. 그에 따라 본 연구에서는 토픽 마이닝의 결과값을 기반으로 의사결정나무 모형을 사용하여 주제어와 평점 사이의 관계를 도출하였다. 이러한 방법론의 유용성을 평가하기 위해 홍콩에 있는 4개 호텔의 온라인 후기를 수집하고 제안한 방법론의 분석 결과를 해석하는 실험을 진행하였다. 실험 결과 긍정 후기를 통해 각 호텔이 유지해야할 서비스 영역을 발견할 수 있었으며 부정 후기를 통해 개선해야할 서비스 영역을 도출할 수 있었다. 따라서, 본 연구에서 제안한 방법론을 사용하여 방대한 양의 후기 데이터로부터 서비스 개선 및 유지 영역을 발견할 수 있으리라 기대된다.
아이폰3로 촉발된 스마트 혁명은 시간과 장소에 구애 받지 않고 똑똑하게 일하는 스마트워킹 시대를 열어가고 있다. 기업은 스마트워킹을 통해 정보를 실시간 처리하고, 신속한 의사결정과 적시 대응을 함으로써 기업의 생산성과 성과를 향상시킬 수 있다. 그러나 스마트워킹은 이러한 기회 이면에 취약한 보안문제를 지니고 있다. 스마트워킹 이전에는 단지 기업 내에서만 정보를 볼 수 있었다. 그러나 스마트워킹이 가능해지면서 유출, 해킹 등을 통해 정보가 종전보다 쉽게 기업 외부로 노출될 수 있게 되었다. 따라서 모바일 보안은 기업 비밀을 중시하는 사기업은 물론 사회 기반구조를 담당하는 공공기관에게 있어서 다루어야 할 매우 중요한 이슈가 되고 있다. 본 연구는 공공기관의 모바일 정보보안에 초점을 맞추고 있다. 공공기관이 스마트워크를 실행하기 위해서는 국가정보원의 모바일 정보보안규칙을 준수해야 한다. 이 보안규칙은 모바일 단말 보안, 모바일 단말과 무선망간 보안, 모바일 플랫폼과 업무망간 보안으로 구성되어 있다. 지금까지 공공기관은 이러한 보안규칙을 준수하기 위해 기업 소유의 모바일 단말기에 MDM(Mobile Device Management) 솔루션을 설치 운영해 왔다. 모바일 단말기에 MDM 솔루션이 설치되면 그 단말기는 Wi-Fi, 카메라, 화면캡쳐 등이 차단되어 이러한 기능을 사용할 수 없게 된다. 지금까지는 기업 소유의 모바일 단말기만 보안규칙을 적용하여 모바일 정보시스템을 사용해왔기 때문에 별 문제가 없었다. 그러나 기업은 스마트워킹의 효과를 높이기 위해 개인 소유의 모바일 단말기까지 모바일 정보시스템의 이용범위를 확산시키려하고 있다. 바로 이러한 상황에서 문제가 발생하고 있다. 개인 소유의 모바일 기기에 종전과 같은 보안규칙을 적용하면 개인은 기기 사용에 제한을 받기 때문이다. 즉, 개인 소유의 스마트폰에 MDM 솔루션을 설치하면 Wi-Fi, 카메라, 화면캡쳐 기능을 사용할 수 없게 되기 때문이다. 그 누구도 자신이 소유한 기기의 기능을 제한받으면서까지 모바일 정보시스템을 사용하려 하지 않기 때문에 지금까지의 모바일 정보보안 방식으로는 폭넓은 스마트워킹을 구현할 수 없게 된다. 따라서 개인 소유의 모바일 단말기에까지 스마트워킹을 구현하기 위해서는 모바일 정보시스템이 실행될 때에만 MDM 솔루션이 실행되도록 함으로써 개인의 자유로운 모바일 기기 사용을 보장해야 하고, 모바일 정보시스템 각각의 보안 요구 등급에 맞게 신축적으로 단말기 기능을 차단할 필요가 있다. 본 논문에서는 K사에서 바로 이러한 필요성을 충족시킨 구현 사례를 연구하여 제시하였다. 대부분의 정보시스템은 기업에 의해 개발되고 기업 소유의 기기에 설치되어 운영된다. 그러나 모바일 정보시스템은 이와 다르게 기업에 의해 개발되고 개인 소유의 모바일 기기에 설치되어 운영될 수 있다. 본 연구는 기업에게는 모바일 정보시스템에 대한 보안 목표를 충족시켜 주고 개인에게는 시스템 사용에 따른 제한을 최소화함으로써 BYOD(Bring Your Own Device) 시대에 최적의 해결 방안을 제시할 수 있을 것으로 기대된다. 본 연구결과는 스마트워크를 추진하고자 하는 공공기관은 물론 기업비밀에 민감한 사기업의 모바일 정보보호 문제를 해결함으로써 스마트워킹 확산에 기여할 것으로 본다.
스마트 시티 서비스 중 방범·방재 분야가 2018년 기준 가장 높은 24%를 차지하고 있으며, 실시간 상황정보제공에 가장 중요한 플랫폼은 CCTV(Closed-Circuit Television) 이다. 이러한 CCTV의 활용을 극대화 하기 위해서는 CCTV가 제공하는 실질적인 감시 영역을 파악하는 것이 필수적이다. 하지만 국내에 설치된 CCTV양은 지자체 관리대상 포함 100만대를 넘고 있다. 이러한 방대한 양의 CCTV의 가시영역을 수동적으로 파악해야 하는 것은 문제점으로 제기되고 있다. 이에 본 연구에서는 CCTV의 실질적 가시권 영역 데이터를 효율적으로 구축하고, 관리자가 상황 파악에 소요되는 시간을 단축하는 방안을 제시하고자 하였다. 이를 위하여 첫째, 접근이 어려운 기 설치된 CCTV 카메라의 외부표정요소와 초점 거리를 MMS(Mobile Mapping System)의 점군 데이터를 활용하여 계산하고, 이 결과를 활용하여 FOV(Field of View)를 계산하였다. 둘째, 첫 단계에서 계산된 FOV 결과를 이용하여 건물에 의하여 발생하는 폐색 영역을 고려하여 CCTV의 실질적 감시 영역을 그리드 단위 1 m, 2 m, 3 m, 5 m, 10 m 폴리곤 데이터로 구축하였다. 이 방법을 경상북도 울진군에 위치한 5개소의 CCTV 영상에 적용한 결과, 평균 재투영 오차는 약 9.31 pixel, 공공데이터포털(Data Portal)에서 제공하는 위·경도 좌표와의 거리는 평균 약 10 m의 거리 차이가 발생하였고, MMS를 통해 취득한 점군 데이터 상의 CCTV 위치 좌표 값과는 평균 약 1.688 m의 위치 차이를 나타냈다. 단위 그리드의 한 변의 크기가 3 m인 경우, 본 연구를 통하여 계산된 감시 영역 폴리곤은 육안으로 확인한 실제 감시 영역과 최소 70.21%에서 최대 93.82%까지 일치함을 확인할 수 있었다.
본 논문은 모바일 기반의 실시간 영상 측위 기술 개발을 목표로 사용자가 촬영한 사진과 가상의 텍스쳐 영상 간의 매칭 가능성 확인 연구로 특징점 기반의 매칭 알고리즘의 조합 성능을 비교했다. 특징점 기반의 매칭 알고리즘은 특징점(feature)을 추출하는 과정과 추출된 특징점을 설명하는 서술자(descriptor)를 계산하는 과정, 최종적으로 서로 다른 영상에서 추출된 서술자를 매칭하고, 잘못 매칭된 특징점을 제거하는 과정으로 이루어진다. 이때 매칭 알고리즘 조합을 위해, 특징점을 추출하는 과정과 서술자를 계산하는 과정을 각각 같거나 다르게 조합하여 매칭 성능을 비교하였다. 가상 실내 텍스쳐 영상을 위해 V-World 3D 데스크탑을 활용하였다. 현재 V-World 3D 데스크톱에서는 수직·수평적 돌출부 및 함몰부와 같은 디테일이 보강되었다. 또한, 실제 영상 텍스쳐가 입혀진 레벨로 구축되어 있어, 이를 활용하여 가상 실내 텍스쳐 데이터를 기준영상으로 구성하고, 동일한 위치에서 직접 촬영하여 실험 데이터셋을 구성하였다. 데이터셋 구축 후, 매칭 알고리즘들로 매칭 성공률과 처리 시간을 측정하였고, 이를 바탕으로 매칭 성능 향상을 위해 매칭 알고리즘 조합을 결정하였다. 본 연구에서는 매칭 기법마다 가진 특장점을 기반으로 매칭 알고리즘을 조합하여 구축한 데이터셋에 적용해 적용 가능성을 확인하였고, 추가적으로 회전요소가 고려되었을 때의 성능 비교도 함께 수행하였다. 연구 결과, Scale Invariant Feature Transform (SIFT)의 feature와 descriptor 조합이 가장 매칭 성공률이 좋았지만 처리 소요 시간이 가장 큰 것을 확인할 수 있었고, Features from Accelerated Segment Test (FAST)의 feature와 Oriented FAST and Rotated BRIEF (ORB)의 descriptor 조합의 경우, SIFT-SIFT 조합과 유사한 매칭 성공률을 가지면서 처리 소요 시간도 우수하였다. 나아가, FAST-ORB의 경우, 10°의 회전이 데이터셋에 적용되었을 때에도 매칭 성능이 우세함을 확인하였다. 따라서 종합적으로 가상 텍스쳐 영상과 실영상간 매칭을 위해서 FAST-ORB 조합의 매칭 알고리즘이 적합한 것을 확인할 수 있었다.
인구통계학적 정보는 디지털 마케팅의 핵심이라 할 수 있는 인터넷 사용자에 대한 타겟 마케팅 및 개인화된 광고를 위해 고려되는 가장 기초적이고 중요한 정보이다. 하지만 인터넷 사용자의 온라인 활동은 익명으로 행해지는 경우가 많기 때문에 인구통계특성 정보를 수집하는 것은 쉬운 일이 아니다. 정기적인 설문 조사를 통해 사용자들의 인구통계특성 정보를 수집할 수도 있지만 많은 비용이 들며 허위 기재 등과 같은 위험성이 존재한다. 특히, 모바일 환경에서는 대부분의 사용자들이 익명으로 활동하기 때문에 인구통계특성 정보를 수집하는 것은 더욱 더 어려워지고 있다. 반면, 인터넷 사용자의 온라인 활동을 기록한 클릭스트림 데이터는 해당 사용자의 인구통계학적 정보에 활용될 수 있다. 특히, 인터넷 사용자의 온라인 행위 특성 중 하나인 페이지뷰는 인구통계학적 정보 예측에 있어서 중요한 요인이 된다. 본 연구에서는 기존 선행 연구를 토대로 클릭스트림 데이터 분석을 통해 인터넷 사용자의 온라인 행위 특성을 추출하고 이를 해당 사용자의 인구통계학적 정보 예측에 사용한다. 또한, 1)의사결정나무를 이용한 변수 축소, 2)주성분분석을 활용한 차원축소, 3)군집분석을 활용한 변수축소의 방법을 제안하고 실험에 적용함으로써 많은 설명변수를 이용하여 예측 모델 생성 시 발생하는 차원의 저주와 과적합 문제를 해결하고 예측 모델의 정확도를 높이고자 하였다. 실험 결과, 범주의 수가 많은 다분형 종속변수에 대한 예측 모델은 모든 설명변수를 사용하여 예측 모델을 생성했을 때보다 본 연구에서 제안한 방법론들을 적용했을 때 예측 모델에 대한 정확도가 향상됨을 알 수 있었다. 본 연구는 클릭스트림 분석을 통해 추출된 인터넷 사용자의 온라인 행위는 해당 사용자의 인구통계학적 정보 예측에 활용 가능하며, 예측된 익명의 인터넷 사용자들에 대한 인구통계학적 정보를 디지털 마케팅에 활용 할 수 있다는데 의의가 있다. 또한, 제안 방법론들을 통해 어느 종속변수에 대해 어떤 방법론들이 예측 모델의 정확도를 개선하는지 확인하였다. 이는 추후 클릭스트림 분석을 활용하여 인구통계학적 정보를 예측할 때, 본 연구에서 제안한 방법론을 사용하여 보다 높은 정확도를 가지는 예측 모델을 생성 할 수 있다는데 의의가 있다.
현 의료정보시스템에서는 환자에게 부착된 IoT 또는 의료기기를 통해 생성된 생체데이터를 의료정보서버에 저장과 동시에 모니터링 할 수 있는 시스템 환경이 구축되고 있다. 또한 의료진의 이동단말기를 통해 ID/PW만을 이용한 간단한 인증 후 환자의 생체데이터 및 의료정보, 개인정보에 쉽게 접근이 용이하다. 그러나 이러한 의료정보 접근방법은 환자 개인정보보호차원에서 개선되어야하며, 응급처치를 위한 신속한 인증시스템이 제공되어야 한다. 이에 본 논문에서는 환자상황기반의 자동인증시스템을 구축 및 성능평가 하였다. 환자상황을 정상상황과 응급상황으로 분류하고, 병동으로부터 들어오는 환자 생체데이터를 이용하여 환자상황을 실시간으로 판별하였다. 환자상황이 응급상황일 경우 의료진의 이동단말기에 응급코드를 포함한 응급메시지가 수신되고, 의료진은 환자 상위의료정보를 확인하기 위해 애플리케이션을 통해 자동인증을 시도한다. 자동인증은 사용자인증(ID/PW, 응급코드)과 이동단말기인증(의료진역할, 근무시간, 근무위치)이 결합된 인증방법으로써 사용자인증 이후 의료진의 추가개입 없이 자동으로 이동단말기인증이 진행된다. 모든 인증을 마친 의료진은 의료진 역할과 환자상황에 따라 접근권한을 부여받고, 애플리케이션을 통해 환자의 등급화 된 의료정보에 접근이 가능하도록 구현하였다. 환자상황에 따른 의료진의 제한적 의료정보접근을 통해 환자의 의료정보를 보호하고, 응급상황 시 추가개입 없는 자동인증을 구현하여 신속한 인증을 제공하였다. 구현된 자동인증시스템의 수행성 검증을 위해 성능평가를 실시하였다.
본 연구는 북극해에 분포하는 유빙의 움직임을 이해하기 위해 현장관측 자료와 입자 추적 방법을 사용하여 분포 및 이동경향을 분석하였다. 북극해에서 유빙의 움직임은 NOAA(National Oceanic and Atmospheric Administration)에서 제공하는 ITP(Ice-Tethered Profiler)의 자료 중에서 2009년부터 2018년 자료를 이용했다. 유빙의 유동은 각 연도별로 분류하고 각각의 ITP 자료를 이용하여 위치 및 속도를 분석하였다. 입자 추적은 HYCOM(Hybrid Coordinate Ocean Model)과 ECMWF(European Centre for Medium-Range Weather Forecasts)에서 제공하는 일별 해류 및 바람 자료를 사용하여 2009년부터 2018년까지의 유빙의 움직임을 모의하였다. 북극해 전역에서 유빙의 이동경향을 분석하기 위해서 현장관측 자료인 ITP자료를 입력 자료로 이용하여 북극해에서 해류와 바람과의 관계식을 계산하여 라그랑지안 입자 추적을 수행하였다. 입자 추적 시뮬레이션은 해류에 의한, 그리고 해류와 바람에 의한 영향을 고려한 두 종류의 실험을 수행하였고, 대부분의 입자는 해류와 바람의 영향을 고려한 경우에 현장관측 자료와 동일하게 재현되었다. 북극해에서 유빙의 움직임은 바람의 영향을 고려한 관계식을 이용하여 재현되었고, 이를 이용하여 특정 연도의 유빙의 이동경향을 분석하였다. 2010년의 경우 Arctic Oscillation Index(AOI)는 음의 해로 입자들은 보퍼트 환류(Beaufort Gyre)를 따라 명확하게 움직임을 보이고, 극점 인근에서는 상대적으로 더 빠른 속도를 나타낸다. 반면에 2017년의 경우 AOI는 양의 해로 대부분의 입자들은 Gyre에 크게 영향을 받지 않는 움직임을 보이며 보퍼트 해 (Beaufort Sea) 인근에서 나타나는 이동속도 또한 상대적으로 감소하였고, 극점에서의 이동속도도 감소했다. 2010년과 2017년의 계절적 특징은 2010년도의 유빙의 이동속도는 동계(0.22 m/s)에 증가되고 춘계(0.16 m/s)에 감소되며, 2017년의 경우 하계(0.22 m/s)에 증가되고 춘계(0.13 m/s)에 감소되었다. 결과적으로 입자추적 방법은 제한된 현장관측 자료를 대신하여 북극해에서 유빙의 분포 및 이동경향을 이해할 수 있는 방법으로 위성자료와 연계하여 장기적인 유빙의 탐지 및 이동경향을 이해하는 유용한 방법이 될 것이다.
본 연구에서는 제주도 전역에 대해 발생하고 있는 지하수위 저하 현상의 원인을 평가하기 위한 분석이 실시되었다. 이를 위해 지하수위, 강수, 지하수 이용량 시계열 자료 및 토지 이용에 대한 정보를 취득하고 이들 간의 상관성을 분석하여 지하수위 저하 원인을 파악하고자 하였다. 반응표면 분석법 및 민감도 분석법을 이용하여 지역별 강수 및 지하수 이용량 변화가 지하수위 변동에 미치는 영향력을 정량화하였으며, 획득된 영향력 지도 및 다양한 공간통계 자료를 비교 분석함으로써 지하수위 하강 원인을 분석하고, 이를 통해 지역별 지하수량 관리를 위한 방안을 고찰하였다. 분석 결과, 서부지역의 지하수위 하강률이 동부지역에 비하여 큰 것으로 나타났으며, 특히, 서부지역은 지하수 이용량이 지하수위 변동에 큰 영향력을 가지는 것으로 나타났다. 반면, 동부지역의 경우, 지하수위 변동에 대한 강수의 영향력이 크게 나타났으며, 지하수위 저하율은 상대적으로 작게 나타나고 있다. 하지만, 강수량 대비 지하수 이용량의 증가율이 서부지역에 비하여 빠르게 발생하고 있고, 동부지역의 넓은 기저 지하수대 형성 양상 및 해수 침투가 지속적으로 보고되고 있는 점에서 미루어 보았을 때, 지하수 이용량이 증가함에 따라 지하수의 절대량은 줄어들었음에도 염수압으로 인하여 지하수위 저하가 크지 않은 것처럼 나타났을 가능성이 있는 것으로 평가되었다. 이를 종합하였을 때, 서부지역에 대한 지하수량 관리를 위해서는 강수 및 지하수 이용량에 대한 정보가 필수적으로 고려되어야 할 것으로 판단되며, 동부지역은 이 외 광역적인 수리학적 스트레스를 가할 수 있는 요소(해수면 변동, 염수-담수 경계 위치, 등)에 대한 면밀한 연구가 필요할 것으로 판단된다. 또한, 동부 및 서부지역의 지하수위의 변동 특징이 비교적 뚜렷하게 구분됨에 따라 보다 효율적 지하수량 관리를 위해 각 지역에 최적화된 관리 방안이 제시 및 적용되어야 할 것으로 판단된다.
본 연구는 1993년 4월부터 1994년 11월까지 대청호 17개 조사지점에서 수온 성충 및 수체 혼합 현상을 평가하였다. 조사기간 동안 하절기 장마 강도의 차이는 뚜렷한 수리 수문학적 연 변화를 가져왔다. 1993년 하절기에 이론적 평균 수체류 시간은 27일로서, 1994년 하절기 (125일)에 비해 3개월 이상 짧았다. 1993년에 수온 성층화와 수층혼합 정도를 조절하는 중요한 물리적 요인은 밀도가 높은 중층수 유입현상(Interflow current)에 의한 것으로 평가되었다. 1993년 하절기동안 상류 유입수는 호수 중류역 (댐으로 부터 27km 부근)에서 수직 하강되어 10${\sim}$20 m 수층을 통과함으로써 표충수인 호수물과는 혼합되지않는 현상을 보였다. 중층수 유입은 수온 성층화 현상의 약화, 하류역의 중층-심층에서 평균 $4^{\circ}C$ 이상의 온도상승 효과 및 13 m 이상의 수층혼합을 가져왔다. 전자와 비교해볼 때, 1994년 하절기 중층수 유입현상은 관측되지 않았으며, 호수전체에 강한 성층이 형성되고 있음을 보였다. 1993년 온도 저항력 (Thermal resistance)은 $4.0\;{\time}\;10^5\;erg$로서, 1994년의 값($8.2\;{\time}\;10^5\;erg$)에 비해 절반 수준을 보임으로서, 수체의 물리적 불안정 상태를 시사하였다. 본 호수는 연중 겨울에 1회 수층혼합을 보이는 Warm monomixis 특성을 보였으나, 두해 사이의 수충혼합 시기는 차이를 보였다. 1993년 수층혼합은 1994년에 비해 약 1개월 일찍 일어났다. 하절기 동안 심충 수온 변화(Y)는 댐으로부터의 방류량(X)에 의해 98%까지 설명되었다($Y=4.35-0.06X+0.10X^2$, f<0.0001), 총체적으로 본 수체에서 수온 안정성, 수층혼합 시기 및 수 체류시간은 1차적으로 하절기 몬순 강도에 의해 조절되는 것으로 사료된다.
본 논문은 유무선 통합망 환경하에서 대량호에 근거한 지능망 서비스의 호 완료율을 증가시키고 자원을 최적화하기 위한 정보 흐름 및 총괄서비스 로직을 설계한다. 이 로직을 구현하기 위하여 지능망 서비스제거에 호대기 서비스 특징을 적용하기 위한 동적 큐 관리자를 제시하는데, 이것을 유선 가입자뿐만 아니라 이동 단말을 소유한 무선 가입자에게도 적용하기위해 홈위치등록기와 서비스제어기간에 해당 서비스 가입자들의 이동성을 큐 관리자에게 통보하기 위한 서비스 등록 여부 프래그를 관리한다. 따라서, 이동 서비스 가입자가 로밍함에 따른 동적 서비스 그룹핑을 수행하고 M/M/c/K 큐잉 모델에 근거한 큐 길이를 동적으로 관리하여 자원을 최적화 할 수 있는 동적 큐 관리 메커니즘을 제안한다. 동적 큐 관리자에 의해 할당된 큐 길이를 결정하기 위해 서비스 증가율에 따른 가입자 단말 수와 실패율간의 관계 및 그에 따른 큐에서의 적정 대기 시간을 시뮬레이션 및 분석한다. 또한, 동적 큐 관리자를 구성하는 내부 서비스 로직과 SIB들간의 상호동작 및 자료 구조를 설계 및 구현한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
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제 19 조 (관할 법원)
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[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.