자연기반해법 중 하나인 홍수터는 블루-그린 네트워크로서 유역의 환경, 사회 및 경제적 이점을 제공한다. 본 연구는 용담호 지류의 수질에 대한 홍수터의 적용 효과를 평가하였다. 특히, 홍수터의 문제점과 개선점을 파악하고 제시하였다. 2021년 9월부터 2022년 4월까지 용담호 내 총 6개 지점에서 수질 및 토양 시료를 채취하였다. 수질 분석 결과, 모니터링 지점 중 상전면 갈현리 하류(SG_W_D2)에서 탁도, 총 부유물질(TSS), 화학적 산소요구량(COD), 총인(TP), 총질소(TN) 농도가 가장 높은 것으로 나타났다. 이는 9월과 10에 실시된 샘플링은 녹조발생에 기여 가능한 것으로 분석되었다. 또한, 토양 오염도 분석을 통해 모든 농경지에서 높은 TN및 TP 농도를 보여 농경지의 영양물질 축적량이 높은 것으로 평가되었다. TN 농도는 정천면 월평리 농경지(JW_S_A), 주천면 신양리(JS_S_A) 순으로 나타났으며, 가장 낮은 곳은 상전면 갈현리 원지반(SG_S_O)로 조사되었다. 본 연구에서 확인된 홍수터 유형 중 II-A 유형, II-B 유형, III 유형은 블루-그린네트워크의 기능을 갖는 것으로 나타났다. 그러나, 초기 홍수터의 경우 블루-그린네트워크를 고려하지 않아 설계가 부실 및 성능이 저하되는 결과가 초래되기에, 이러한 홍수터의 성능을 최적화하기 위해서는 블루-그린 네트워크를 고려한 설계 개선 및 보수가 필요하다. 본 연구 결과는 향후 홍수터 설계시 활용 가능할 것을 사료된다.
순환관개는 농업유역내 하천수를 상류의 농경지로 재투입시켜 관개용수로써 활용하고 기 사용된 용수는 직접유출 또는 기저유출의 형태로 하천으로 회귀되는 관개방식이다. 순환관개는 용수 및 양분 확보 측면에서 장점이 크지만 순환관개 후 발생하는 회귀수는 과투입된 양분을 함유하고 있어 하천 수질에 악영향을 미칠 것으로 예상된다. 따라서 순환관개에 따른 하천 수질변화에 대한 정량적 분석은 효율적인 농업용수 공급과 수질관리대책 수립을 위해 반드시 필요하다. 유역내 수문 및 오염물질의 순환, 그리고 하천수질에 대한 정량적 영향을 통합적으로 분석하기 위하여 유역모델이 주로 활용되고 있으나 대부분의 유역모델들은 순환관개에 의한 수질 영향을 모의할 수 있는 기능을 제공하고 있지 않다. 이에 본 연구에서는 HSPF(Hydrological Simulation Program-Fortran) 유역모델과 다중 저류지 모델(Multi-reservoir model)을 연계하여 순환관개 시스템 운영에 따른 하천수질 영향을 분석하고자 하였다. 연구 대상 지역은 경상남도 창녕군 계성천 유역내 순환관개를 시행하고 있는 관곡천 소유역으로 농업활동에 의한 오염물질 배출이 주된 지역이다. 먼저 계성천 및 관곡천을 대상으로 구축된 HSPF모델을 활용하여 관개지역에서의 배출수(직접유출 및 기저유출) 및 하천수에 대한 연간 유량 및 수질 변화 시계열 자료를 생성하고 이를 토대로 자체 구축한 다중저류조 모델을 보정한 후 순환관개 모의에 사용하였다. 다중 저류지 모델에서 관곡천 유역을 관개지역과 관곡천 등 두 개의 하위시스템으로 구성하고 순환관개에 따른 하위시스템내 반응(식물흡수, 흡탈착, 및 소멸) 및 하위시스템 간 물 및 물질(질소 및 인)전달 관계를 모의할 수 있도록 하였다. 최종적으로 순환관개 운영 유무에 따라 총 3개의 시나리오를 구성하여 연간 순환관개용수량 변화에 따른 관곡천 수질영향을 분석하였다.
하천퇴적물은 유역내 다양한 오염원으로부터 발생하는 중금속, 유기물 등 오염물질의 수용체일 뿐만 아니라 수질 오염 및 수생태 악영향을 유발할 수 있는 2차적 오염원이기에 중요한 관리대상이라고 할 수 있다. 오염된 하천퇴적물의 효과적인 관리를 위해서는 오염원에 대한 식별과 이와 연계된 관리대책의 수립이 우선되어야 한다. 본 연구는 하천퇴적물내 측정된 다양한 이화학적 오염항목 분포 특성에 기반하여 퇴적물의 주요 오염원을 식별하기 위한 방법으로서 기계학습모델의 적용성을 평가하였다. 기계학습 모델의 성능 평가를 위해 전국 4대강 수계내 주요 폐금속광산 및 산업단지 인근에서 수집된 총 356개의 하천퇴적물에 대한 중금속 10개 항목(Cd, Cu, Pb, Ni, As, Zn, Cr, Hg, Li, Al)과 토양항목 3개(모래, 실트, 점토 비율) 수질항목 5개(함수율, 강열감량, 총유기탄소, 총질소, 총인)를 포함한 총 18개 오염항목에 대한 분석자료를 활용하였다. 기계학습 분류 모델로서 선형판별분석(linear discriminant analysis, LDA)과 서포트벡터머신(support vector machine, SVM) 분류기를 사용하여 폐금속광산('광산')과 산업단지('산단') 인근에서의 하천퇴적물 시료의 분류 성능을 평가한 결과, 채취 지점 및 시기별 4가지 경우(비강우시 광산, 강우시 광산, 비강우시 산단, 및 강우시 산단)에 대한 퇴적물 시료의 분류 성능이 우수하였으며, 특히 비선형 모델인 SVM(88.1%)이 선형모델인 LDA(79.5%) 보다 퇴적물을 분류하는데 있어 보다 우수한 성능을 나타냈다. SVM 앙상블 기반 비배타적 다중라벨분류기 모델을 이용하여 각 시료채취 지점 상류 유역 1km 반경 내 지배적인 토지이용 및 오염원을 다중 타겟값으로 다중분류 예측을 수행한 결과, 폐금속광산과 산업단지의 분류는 비교적 높은 정확도로 수행하였으나, 도시와 농업지역 등 다른 비점오염원에 대한 분류정확도는 56~60%범위로 비교적 낮게 나타났다. 이는 다중라벨 분류모델의 복잡성에 비해 데이터셋의 크기가 상대적으로 작아서 발생한 과적합에 기인한 것으로 향후 보다 많은 측정자료가 확보될 경우 기계학습 모델을 적용한 오염원 분류의 정확도를 보다 향상시킬 수 있을 것으로 판단된다.
본 논문에서는 StyleGAN Encoder를 활용한 표정 이미지 생성에서의 연령 왜곡을 감소시키는 방법을 제안한다. 표정 이미지 생성 과정은 StyleGAN Encoder를 사용하여 얼굴 이미지를 생성하고, SVM을 이용하여 학습된 boundary를 잠재 벡터에 적용하여 표정을 변화시킨다. 그러나 웃는 표정의 boundary를 학습할 때 표정 변화에 따른 연령 왜곡이 발생한다. 웃는 표정에 대한 SVM 학습에서 생성된 smile boundary는 표정 변화로 인해 생긴 주름이 학습 요소로 포함되어 있으며 연령에 대한 특성도 함께 학습된 것으로 판단한다. 이를 해결하기 위해, 제안된 방법에서는 smile boundary와 age boundary의 상관계수를 계산하고, 이를 이용하여 smile boundary에서 age boundary를 상관계수에 비례하여 조절하는 방식을 도입한다. 제안된 방법의 효과를 확인하기 위해 공개된 표준 얼굴 데이터셋인 FFHQ 데이터셋을 사용하고 FID score를 측정하여 실험한 결과는 다음과 같다. Smile 이미지에서는 기존 방법에 비하여, Ground Truth와 제안된 방법으로 생성된 smile 이미지의 FID score가 약 0.46 향상되었다. 또한, Smile 이미지에서 기존 방법에 비하여, StyleGAN Encoder로 생성된 이미지와 제안된 방법으로 생성된 smile 이미지의 FID score가 약 1.031 향상되었다. Non-smile 이미지에서는 기존 방법에 비하여, Ground Truth와 본 논문에서 제안된 방법으로 생성된 non-smile 이미지의 FID score가 약 2.25 향상되었다. 또한, Non-smile 이미지에서 기존 방법에 비하여, StyleGAN Encoder로 생성된 이미지와 제안된 방법으로 생성된 non-smile 이미지의 FID score가 약 약 1.908 향상됨을 확인하였다. 한편, 각 생성된 표정 이미지의 연령을 추정하여 StyleGAN Encoder로 생성된 이미지의 추정된 연령과 MSE를 측정한 결과, 기존방법 대비 제안하는 방법이 smile 이미지에서 약 1.5, non-smile 이미지에서 약 1.63의 성능 향상되어 제안한 방법에 대한 성능의 효율성이 입증되었다.
이상기상으로 인한 봄꽃 개화 시기의 변화는 식물의 생장기간 뿐 아니라 생물계절을 포함한 생태계의 모든 측면에 영향을 미친다. 따라서 봄꽃 개화 시기를 예측하는 것은 산림 생태계의 효과적인 관리에 필수적이다. 본 연구에서는 464곳의 산림에서 수집된 날씨정보를 기반으로 대한민국 산림의 대표적인 5가지 수종(미선나무, 아까시나무, 철쭉, 산철쭉, 마가목)의 2023년 개화 시기를 예측하기 위해 과정 기반 모형을 사용하였다. 이를 위해 28개 지역의 9년간(2009-2017) 개화 시기 자료를 활용하여 모형을 개발하였다. 개화 시기는 식물의 세 개 이상의 위치에서 처음으로 꽃이 피는 것을 기준으로 측정되었다. 본 연구에서는 STDD와 GDD 과정 기반 모형을 사용하여 개화 시기를 예측하였으며, 두 모형 모두 일반적으로 우수한 성능을 보였다. 과정 기반 모형의 주요 입력변수인 날씨 자료는 산악기상관측시스템과 기상청에서 제공하는 기온 정보를 융합하여 1km의 공간 해상도로 일 단위 기온 자료를 생성하였다. 지역별 보정 계수를 생산하고 적용하기 위해 랜덤포레스트 기계 학습을 활용하여 STDD와 GDD 모형을 기반으로 예측 정확도를 개선하였다. 결과적으로 보정 계수가 적용될 때 대부분의 수종에서 개화 시기의 예측 오차가 작았으며, 특히, 미선나무, 아까시나무, 철쭉에서 평균제곱근오차가 각각 1.2, 0.6, 1.2일로 매우 낮았다. 모형 성능을 평가하기 위해 10회의 무작위 샘플링 테스트를 실시하고, 최적의 결정계수 값을 가진 모형을 선택하여 모형의 성능을 평가하였다. 그 결과, 마가목을 제외한 모든 수종에서 보정 계수가 적용된 모형에서 결정계수가 최소 0.07에서 최대 0.7 증가하였으며 최종적으로 75%에서 90%의 설명력을 가졌다. 이를 기반으로 수종별 보정 계수를 산출하였으며, 1km 해상도의 전국 단위 개화시기예측 지도를 제작하였다. 본 연구는 식물의 계절 변화에 대한 자료로 활용될 것으로 예상되며, 수종 및 지역별로 개화 시기를 상세히 설명하여 기후 변화로 인한 계절 변화를 연구하는 데에 유용할 것으로 기대된다. 또한 우리나라 산림의 주요 수종에 대한 정확도 높은 개화 시기 예측 서비스는 산림 방문객들의 산림 경험 만족도를 크게 높일 수 있으며, 양봉업 등 임업 종사자들의 경제적 향상에 기여할 것으로 기대된다.
본 연구는 우리나라 주요 침엽수종인 일본잎갈나무와 리기다소나무의 생중량과 건중량 도출을 위한 최적 추정식 도출과 최적 중량식에 의한 중량표를 개발하기 위해 수행되었다. 중량표를 개발하기 위하여 전국에 분포하고 있는 일본잎갈나무 150본, 리기다소나무 90본, 전체 240본을 샘플링하여 현장에서 생중량을 측정하고, 각 부위별 시료를 채취하여 실험실에서 건중량을 측정하였다. 원목의 생중량과 건중량을 추정하기 위하여 이용한 식은 흉고직경의 1변수식, 그리고 흉고직경과 수고를 이용하는 2변수식으로 구분하였다. 또한 생중량 및 건중량 추정식들에 대해 적합성 검증을 위하여 적합도지수(FI), 평균제곱근오차(RMSE), 추정표준오차(SEE), 잔차도 등의 통계량을 이용하였으며, 도출된 최적식에 의해 중량을 계산하여 적용성을 검토하였다. 이 결과 흉고직경만을 이용할 때 W = bD+cD2 그리고 흉고직경과 수고를 이용할 때 W = aDbHc가 선정되었다. 선택된 1변수 중량추정식 W = bD+cD2의 적합도지수는 0.91였으며, 2변수 중량추정식 식 W = aDbHc의 적합도지수는 0.95로 모두 높게 나타났다. 이들 추정식으로 일본잎갈나무와 리기다소나무에 대한 생중량 및 건중량표를 새롭게 작성하였으며, 20년전의 중량표와 비교할 때 두 수종 모두 생중량 및 건중량이 기존 중량표가 큰 것으로 나타났다.
해상에서는 재난·재해 사고가 발생했을 시 바람 등에 의한 기상영향과 해류, 조류와 같은 해상영향에 의해 피해 규모가 달라지게 되며, 빠른 현장 파악을 통해 적합한 방제 방안을 세워 피해 규모를 최소화할 의무가 있다. 특히, 해상에 유출되는 오염물질 중 상대적으로 낮은 점도와 표면장력으로 인해 해수면에서 얇은 막으로 존재하는 오염물질은 육안으로 식별하기 어렵다. 따라서 본 연구에서는 현장에서 쉽게 활용 가능한 촬영장비를 활용하여 RGB 이미지에서 해수면의 부유성 오염물질을 탐지하는 알고리즘을 개발하고, 실 해역에서 획득된 입력자료를 활용하여 알고리즘의 성능을 평가하고자 한다. 개발된 알고리즘은 영상 강화 기법을 활용하여 오염물질과 일반 해수면의 강도값 대비를 향상시키고, 히스토그램(Histogram) 분석을 통해 배경 임계값을 찾아 오염물질 이외의 부유물질을 제거하여 최종적으로 오염물질을 분류한다. 본 연구에서는 개발된 알고리즘의 성능평가를 위해서 대체물질을 이용한 실 해역 테스트를 수행하였으며, 대부분의 부유성 해양오염물질은 탐지되었으나 파도가 강한 곳에서는 오탐지 영역이 발생하였다. 그러나 기존 알고리즘에서 단일 임계값을 사용한 탐지 방법보다 약 3배 이상의 개선된 탐지 결과를 보여준다. 본 연구개발 결과를 통해 기존 현장에서 육안으로 식별이 어려웠던 부유성 해양오염물질을 탐지함으로써 현장에서의 방제 대응 활동에 유용하게 사용될 것으로 기대된다.
공공부문의 인사 관련 정책은 폐쇄적이며 필기시험 위주로 운영이 되어왔으나, 2006년 고위공무원단 도입을 통하여 공무원의 승진과 선발제도에서 역량을 기반으로 하는 평가와 승진, 교육체계가 새로이 도입되었다. 특히 승진과 관련된 역량평가(Assessment Center)를 운영하여 연공서열 중심의 승진제도가 역량을 기준으로 평가받는 계기가 되었다. 역량평가는 현재까지 사용하는 평가방법들 중에서 신뢰성과 타당성이 가장 높은 평가방법으로 알려져 있으며 성과에 대한 예측 타당성도 높은 것으로 알려져 있다. 2001년 정부 표준역량 19개 역량모델을 설계하였으며, 2006년 고위공무원단제도의 시행과 함께 역량평가를 실행하였고, 2015년 중앙부처 과장급으로 확대 시행과 2012년 서울시를 시작으로 하여 광역지방자치단체도 간부급 공무원에 대한 역량평가를 도입, 시행하고 있다. 공공부문에서 역량평가의 활용 목적은 주로 3급은 선발, 4급은 배치(보직), 5급은 승진에 초점을 맞춰 운영하고 있다. 하지만 공공부문의 역량평가는 민간부문과 비교하면, 역량평가의 목적, 평가과정, 역량평가 프로그램의 측면에서 차이를 보이고 있다. 역량평가의 목적에서 공공부문은 후보자 선발 승진을 위한 것이며, 민간부문은 경력개발과 육성에 초점을 두고 있다. 따라서 민간부문보다 지속적인 역량개발을 하지 못하고 있으며, 직무를 수행하는 데 있어서 성과를 높이기 위한 목적으로 활용 되지 못하고 있다. 평가항목과 관련해서, 공공부문은 일반적으로 6개 역량에 대하여 5점 만점에 2.5점 이상이면 역량평가를 통과하는 방식으로 제도를 운영하며, 역량의 수준이 어느 정도이며, 부족한 부문은 무엇인지에 대한 피드백이 미흡한데 반하여, 민간부문은 탈락자를 선별보다는 우수자와 적임자를 선별하기 위하여 개인별 평균점수 뿐 아니라 각 개인의 역량별 점수를 중요시 하고 이를 활용하여 보직과 경력개발에 활용한다. 평가자 선발 및 운영과 관련해서는 공공부문은 평가에 있어 공정성에 중점을 두고, 민간부문은 활용성에 중점을 두어 공공부문은 역량평가를 통하여 역량을 개발하고 적재적소에 인적자원을 활용한다는 측면에는 부합하지 못하고 있다. 따라서 공공부문도 역량평가를 통하여 우수자를 파악하고 이들이 동기부여가 될 수 있도록 하는 방안으로 개선하고 정확한 보고서와 개인별 피드백을 통해서 더 우수한 관리자로 성장할 수 있도록 역량평가제도 운영에 변화를 기하여야 한다.
최근 중소기업은 지속 가능한 경영을 통한 실질적인 경쟁력 제고가 필수 요건화되어 가고 있는 경영환경에 직면해 있다. 이러한 중소기업의 근로자들이 자신들의 직무에 얼마나 만족하고 있는지, 어떠한 원인이 근로자들의 직무만족에 영향을 미치는 요인을 알아보는 것은 매우 의미 있는 연구라고 할 수 있다. ESG 경영 중 환경(E) 활동, 사회(S) 활동, 지배구조(G) 활동이라는 변수를 도입하여 근로자들이 달라진 업무환경에 직면하게 되었을 때, 자기효능감을 매개로 하여 직무만족에 어떠한 영향을 미치는지에 대한 문헌 연구와 실증 분석을 수행했다. 본 연구를 수행하기 위해 중소기업의 근로자를 대상으로 300부의 자료를 수집하였고, SPSS 통계 프로그램(Ver. 25.0)을 이용하여 분석하였다. 연구 결과, 첫째, 기업의 경쟁력 중 제품 또는 서비스품질과 직원역량이 직무만족에 유의미한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, ESG 경영 활동 중 사회(S) 활동과 지배구조(G) 활동이 직무만족에 유의미한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 셋째, 조직공정성 중 분배공정성과 절차공정성이 직무만족에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 넷째, 자기효능감은 제품 또는 서비스품질, 직원역량, ESG 경영 활동 중 사회(S) 활동 및 지배구조(G) 활동, 조직공정성 중 절차공정성이 직무만족에 미치는 영향을 매개하는 것으로 나타났다. 본 연구를 통한 학문적 가치는 중소기업의 경영에 있어 ESG 경영 활동이 근로자의 직무에 미치는 요인들에 대하여 실증적으로 분석한 것이다. 그 결과 ESG 경영 활동 중 사회(S) 활동과 지배구조(G) 활동에 대해 근로자도 적극적으로 기업경영에 참여함으로써 직무에 만족하는 것을 확인하였다. 또한 외부 환경변화에 민감한 근로자들에게 중소기업이 적극적으로 기업의 경쟁력을 높이고 ESG 경영 활동 실행과 공정한 조직문화를 제공할 때 근로자는 자기효능감을 통해 직무에 만족한다는 실무적인 시사점도 밝혔다. 이로 인해 중소기업 근로자들의 이직률을 낮추고 중소기업의 경쟁력도 선순환 구조를 통해 개선될 가능성을 제시했다는 점에서 의의가 있다.
조선시대 유리구슬의 가시적 특성과 화학 조성을 알아보고 그에 따른 연관성을 알아보았다. 또한 권역에 따른 특성에 대하여 고찰하였다. 연구 대상은 경기, 충청, 경상권역 25개소에서 출토된 1,819점으로 이 중에서 화학 조성 분석은 537점을 실시하였다. 조선시대 유리구슬은 크게 둥근형, 코일형, 꽃잎형, 연주형, 납작형, 대추형과 표주박형 구슬 등의 형태가 나타난다. 색상은 크게 갈색계(갈색, 담황색), 청색계(청록색, 벽색, 감청색), 백색계(무색, 백색), 녹색계(녹색, 녹청색, 녹갈색) 등이 나타난다. 갈색이 가장 많은 수량을 차지하고 다음으로 청록색과 벽색이 주로 확인된다. 조선시대 유리구슬 제작기법은 대표적으로 말은 기법이 확인된다. 유리구슬의 융제는 주로 K2O가 사용되었고, 포타쉬유리군, 알칼리혼합유리군 등이 가장 많은 수량을 차지한다. 안정제는 융제의 종류에 따라 다르긴 하나 주로 CaO와 Al2O3가 사용되었다. 포타쉬유리군과 포타쉬납유리군은 HCLA계, 알칼리혼합유리군은 HCA계. 이와 반대로 납유리군은 LCA계에 속한다. 색상과 형태의 연관성으로 갈색계와 청색계는 둥근형이 가장 많으며 청색계는 코일형이 두드러지게 나타난다. 녹색계와 무색계도 코일의 비중이 높고 백색은 꽃잎형의 비중이 높다. 형태와 화학 조성에 대한 연관성으로 둥근형, 꽃잎형, 연주형은 포타쉬유리군이, 코일형과 납작형은 알칼리혼합유리군의 수량이 많다. 색상과 화학조성의 연관성으로 각 색상의 착색제에 대하여 알아보았다. 갈색과 백색은 Fe, 담황색은 Ti, Fe가 착색제로 작용하였다. 감청색은 Co가, 벽색과 청록색, 녹색, 녹청색은 Fe와 Cu가 작용하였으며, 무색은 착색제의 성분함량이 대체적으로 낮은 편이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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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.