최근 지능적이고 고도화된 사이버 공격은 악성코드가 포함된 파일을 이용하여 공공기관의 전산망을 공격하거나 정보를 유출하는 공격으로 그 피해가 커지고 있다. 다양한 정보 보호시스템이 구축된 공공기관에서도 기존의 시그니처 기반이나 정적 분석을 기반으로 하는 악성코드 및 랜섬웨어 파일 탐지하는 방식을 사용하는 경우는 알려진 공격은 탐지가 가능하나 알려지지 않은 동적 및 암호화 공격에 대해서는 취약하다. 본 연구에서 제안하는 탐지 방안은 공공기관에서 실제로 사용하는 정보보호시스템 중 악성코드 및 랜섬웨어를 탐지할 수 있는 시스템의 탐지 결과 데이터를 추출한 후 결합하여 여러 가지 속성을 도출해 내고, 머신러닝 분류 알고리즘을 통해 도출한 속성들이 어떻게 분류되고 어떤 속성이 분류 결과와 정확도 향상에 중대한 영향을 미치는지 실험을 통해 결과를 도출한다. 본 논문의 실험 결과에서는 특정 속성이 포함된 경우와 포함되지 않은 경우 알고리즘마다 상이하지만, 특정 속성이 포함된 학습에서는 정확도가 높아지는 결과를 보였으며 추후 정보보호시스템의 랜섬웨어 파일 및 이상행위 탐지 알고리즘 제작 시 속성 선택에 활용할 수 있을 것으로 기대한다.
최근 해상풍력산업이 활성화되면서 기존 화력 발전소 규모의 400MW 급 발전단지들이 개발되고 있다. 재생에너지는 에너지원에 따라 간헐성이 큰 특성이 있고, 최신 재생에너지 발전설비들은 제어기능을 갖는 인버터 기술로 구성되는 특징이 있다. 이러한 재생에너지원의 계통연계 확대에 따라 전력계통 접속을 위한 그리드코드도 점점 구체화되고 있고, 이에 따라 관련 검토도 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 그리드 코드 준수를 위해 여러 해상풍력 발전단지들을 통합하여 공동접속설비로 접속하는 경우, 최적 무효전력 보상용량 선정 방법에 대해 제안한다. 그리드 코드의 요구조건을 기반으로, 전북 서남해 400MW 풍력발전단지의 무효전력 보상과 과도안정도를 분석한다. 이 분석은 PSS/E를 사용하여 각 터빈 배치안과 케이블 데이터로 발전단지 DB를 구축하고, 내·외부망 케이블의 충전전류에 의한 무효전력과 연계점에서 무효전력 보상용량을 산출한다. 또한 전력계통 DB에 연계해서 정적, 동적 안정도를 고찰한다.
최근 가용한 텍스트 데이터 자원이 증가함에 따라 방대한 텍스트 분석을 통해 새로운 가치를 창출하고자 하는 수요가 증가하고 있다. 특히 뉴스, 민원, 블로그, SNS 등을 통해 유통되는 글로부터 다양한 이슈를 발굴해내고 이들 이슈의 추이를 분석하는 이슈 트래킹에 대한 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 전통적인 이슈 트래킹은 토픽 모델링을 통해 오랜 기간에 걸쳐 지속된 주요 이슈를 발굴한 후, 각 이슈를 구성하는 문서 수의 세부 기간별 분포를 분석하는 방식으로 이루어진다. 하지만 전통적 이슈 트래킹은 각 이슈를 구성하는 내용이 전체 기간에 걸쳐 변화 없이 유지된다는 가정 하에 수행되기 때문에, 다양한 세부 이슈가 서로 영향을 주며 생성, 병합, 분화, 소멸하는 이슈의 동적 변이과정을 나타내지 못한다. 또한 전체 기간에 걸쳐 지속적으로 출현한 키워드만이 이슈 키워드로 도출되기 때문에, 핵실험, 이산가족 등 세부 기간의 분석에서는 매우 상이한 맥락으로 파악되는 구체적인 이슈가 오랜 기간의 분석에서는 북한이라는 큰 이슈에 함몰되어 가려지는 현상이 발생할 수 있다. 본 연구에서는 이러한 한계를 극복하기 위해 각 세부 기간의 문서에 대한 독립적인 분석을 통해 세부 기간별 주요 이슈를 도출한 후, 각 이슈의 유사도에 기반하여 이슈 흐름도를 도출하고자 한다. 또한 각 문서의 카테고리 정보를 활용하여 카테고리간의 이슈 전이 패턴을 분석하고자 한다. 본 논문에서는 총 53,739건의 신문 기사에 제안 방법론을 적용한 실험을 수행하였으며, 이를 통해 전통적인 이슈 트래킹을 통해 발굴한 주요 이슈의 세부 기간별 구성 내용을 살펴볼 수 있을 뿐 아니라, 특정 이슈의 선행 이슈와 후행 이슈를 파악할 수 있음을 확인하였다. 또한 카테고리간 분석을 통해 단방향 전이와 양방향 전이의 흥미로운 패턴을 발견하였다.
최근 급변하는 글로벌 시장에서 융복합 산업의 시대와 기술의 진보가 모든 기업을 단일 기업으로 해결할 수 없는 시대로 접어들면서 기업 단위의 경쟁보다는 네트워크 경쟁으로 변화하고 있다. 경쟁적 기업 환경에서는 기업의 개별적 노력뿐만 아니라 파트너들과의 발전적인 상호 혁신활동을 통해 서로의 성과를 높이는 노력이 절실하다. 최근 핵심 역량이나 혁신활동을 통해 기업의 연구와 운용에 활용 했음에도 불구하고 기업성과에 도출하지 못하는 기업들이 존재함에 주목하여 연구를 시작하였다. 본 연구는 대 중소기업농어업협력재단에서 수행하는 "생산성혁신파트너십사업"에 참여하는 경영자 또는 책임자를 대상으로 혁신활동이 핵심역량과 기업성과에 미치는 영향을 조사하였다. 변수의 세부 요인별로 기존 연구에서 검증된 항목을 발췌하여 검정하였으며, 중소기업의 혁신활동이 핵심역량과 기업성과에 미치는 영향을 규명하였다. 혁신활동을 매개변수로 핵심역량과 기업성과 간의 관계를 검정하였다. 혁신활동의 매개 효과에 대한 검정에서 이러한 중소기업의 혁신활동(대기업과의 기술, 제조, 경영혁신 활동)이 생산성혁신 파트너십을 통해서 핵심역량이 기업성과에 유의한 영향을 있는 것으로 나타났다. 즉, 중소기업 스스로의 역량으로는 기업성과를 이루기가 어려우며, 대기업과 협력관계를 활용한 혁신활동의 매개적인 역할이 기업성과가 나타남을 알 수 있었다. 대기업과 중소기업 간 상생협력 혁신활동은 무엇보다 중요한 이슈이며, 실증분석을 통해 이를 검정했다는 것이 본 논문의 의의라고 말할 수 있다.
분류 및 회계문제에서의 일반적인 해법은, 현실 세계에서 얻은 정보를 행렬로 사상하거나, 이진정보로 변형하는 등 주어진 데이타의 가공과 이를 이용한 학습에서 찾을 수 있다. 본 논문은 현실세계에 존재하는 순수한 데이타를 근원공간이라 칭하며, 근원 데이타가 커널에 의해 사상된 행렬을 이원공간이라 한다. 근원공간 혹은 이원공간에서의 분류문제는 그 역이 존재하는 문제 즉, 완전해가 존재하는 문제와, 그 역이 존재하지 않거나, 역의 원소 값들이 무한히 커지는 불량조건 흑은 특이조건인 두 가지 형태로 존재한다. 특히, 실제 문제에 있어서 완전 해를 가진 문제이기 보다는 후자에 가까운 형태로 나타나게 된다. 결론적으로 근원데이타나 이원데이타를 이용한 문제를 해결하기 위해서는 많은 경우에 완전 해를 갖는 문제로 변형시키는 정규화과정이 필요하다. 본 논문에서는 이러한 정규화 인수를 찾는 문제를 기존의 GCV, L-Curve, 그리고 이원공간에서의 데이타를 RBF 신경회로망에 적용시킨 커널 학습법에 대한 각각의 성능을 비교실험을 통해 고찰한다. GCV와 L-Curve는 정규화 인수를 찾는 대표적인 방법으로 두 방법 모두 성능면에서 동등하며 문제의 조건에 따라 다소 차이를 보인다. 그러나 이러한 두 방법은 문제해를 구하기 위해서는 정규화 인수를 구한후 문제를 재정의하는 이원적인 문제해결이라는 취약점을 갖는다. 반면, RBF 신경회로망을 이용한 방법은 정규화 인수와 해를 동시에 학습하는 단일화된 방법이 된다. 이때 커널을 이용한 학습법의 성능을 향상하기 위해, 전체학습과 성능의 제한적 비례관계라는 설정아래, 각각의 학습에 따라 능동적으로 변화하는 동적모멘텀의 도입을 제안한다. 동적모멘트는 바이어스 학습을 포함한 방법과 포함하지 않은 방법에 각각 적용분석하였다. 끝으로 제안된 동적모멘텀이 분류문제의 표준인 Iris 데이터, Singular 시스템의 대표적 모델인 가우시안 데이타, 그리고 마지막으로 1차원 이미지 복구문제인 Shaw데이타를 이용한 각각의 실험에서 분류문제와 회계문제 양쪽 모두에 있어 기존의 GCV, L-Curve와 동등하거나 우수한 성능이 있음을 보인다.
최근 교통문제를 해결하기 위한 방법으로 교통계획분야에 GIS나 ITS를 활용한 다양한 연구가 활발히 진행 중에 있다. 이와 함께 정보환경의 급격한 발달과 더불어 대안 경로의 선정, 또는 교통예보 서비스와 같은 온라인 상에서의 교통정보 제공이 이루어지고 있어 GIS 환경 내에서도 가로망의 교통량을 정확하게 예측할 수 있는 기능이 요구되고 있어 통행배정모형의 중요성이 증가하고 있다. 그런데, 전통적인 정적 통행배정모형은 급변하는 교통상황에 적합하지 않기 때문에 실시간 교통상황에 대한 교통흐름을 예측할 수 있는 동적 통행배정모형의 개발이 요구되고 있다. 그러나, 동적 통행배정모형은 시공간적인 변수들의 복잡성으로 인해서 그 최적해를 찾는데 많은 수학적인 어려움과 제약조건이 존재한다. 따라서, 이를 해결하기 위한 여러 가지 해법이 연구되어왔지만, 기존의 방법은 목적함수나 제약조건이 convex(하지 않은 경우에는 적용이 불가능한 단점을 가지고 있다. 본 연구에서는 인공지능방법(Artificial Intelligence Technique)의 한 분야로 활발히 연구되고 있는 유전자 알고리즘(Genetic Algorithm)을 동적 통행배정 모형에 도입하여 그 해결 방법을 제시하였다. 논문에서 사용한 동적 통행배정모형은 제약조건이 convex(하지 않은 Merchant-Nemhauser모형이고, 새로운 해결기법으로 사용된 유전자 알고리즘은 일반적인 제약조건을 처리할 수 있다고 알려진 GENOCOP III시스템이다. 새로 도입된 방법의 효율성과 유의성을 검증하기 위해 간단한 네트워크에 적용하였다. 그 결과 GENOCOP III 시스템이 계산과정의 효율성에 있어서 기존의 비선형 해법 알고리즘보다 우수한 것으로 입증되었다.연구가 진행되어야 할 것이다. 실질적으로 성감별 수정란의 대량생산이 가능할 것으로 사료되며, 농가차원에서 산업적 실용화가 될 수 있을 것으로 기대한다.twork descrition)를 통해 교통분석후의 제반 교통특성(교통량, 교통량/용량 비(比), 속도 등)을 교통망상에 표시할 수 있음으로서 의사결정에 보다 많은 도움을 줄 수 있을 것이다. 비트율의 증가와 화질 열화는 각각 최대 1.32%와 최대 0.11dB로 무시할 수 있을 정도로 작음을 확인 하였다.을 알 수 있었다. 현지관측에 비해 막대한 비용과 시간을 절약할 수 있는 위성영상해석방법을 이용한 방법은 해양수질파악이 가능할 것으로 판단되며, GIS를 이용하여 다양하고 복잡한 자료를 데이터베이스화함으로써 가시화하고, 이를 기초로 공간분석을 실시함으로써 환경요소별 공간분포에 대한 파악을 통해 수치모형실험을 이용한 각종 환경영향의 평가 및 예측을 위한 기초자료로 이용이 가능할 것으로 사료된다.염총량관리 기본계획 시 구축된 모형 매개변수를 바탕으로 분석을 수행하였다. 일차오차분석을 이용하여 수리매개변수와 수질매개변수의 수질항목별 상대적 기여도를 파악해 본 결과, 수리매개변수는 DO, BOD, 유기질소, 유기인 모든 항목에 일정 정도의 상대적 기여도를 가지고 있는 것을 알 수 있었다. 이로부터 수질 모형의 적용 시 수리 매개변수 또한 수질 매개변수의 추정 시와 같이 보다 세심한 주의를 기울여 추정할 필요가 있을 것으로 판단된다.변화와 기흉 발생과의 인과관계를 확인하고 좀 더 구체화하기 위한 연구가 필요할 것이다.게 이루어질 수 있을 것으로 기대된다.는 초과수익률이 상승하지만, 이후로는 감소하므로, 반전거래전략을 활용하는 경우 주식투자기간은 24개월이하의 중단기가 적합함을
가변의 자원제한(resource constraint) 및 사용자 선호(preference)를 만족하기 위한 비디오 적응(adaptation)은 다양한 사용자 단말과 이종망을 통한 범용적멀티미디어접근(Universal Multimedia Access: UMA)을 위한 주요 요소기술이다. 기존의 많은 비디오 적응 기법이 존재하지만 주어진 자원제한을 만족하는 최적의 적응을 제공하기 위한 체계적인 기법은 제시되지 못하였다. 본 논문에서는 체계적인 최적의 적응을 제공하기 위하여, 적응단위를 정의하는 비디오 엔티티(entity), 주어진 자원제한을 나타내는 리소스(resource), 적용 가능한 적응동작을 규정하는 적응(adaptation), 각 적응결과 비디오 품질(quality)을 나타내는 유틸리티(utility)의 관계를 모형화하는 개념적인 적응 프레임워크를 제시하고자 한다. 본 프레임워크는 다양한 형태의 적응의 문제를 제한된 자원에서 유틸리티를 최대화하는 문제(resource-constrained utility maximization)로 정형화(formulation)할 수 있도록 한다. 본 논문에서는 이 프레임워크를 프레임 제거(frame dropping)과 DCT 계수 제거(coefficient dropping)을 이용한 MPEG-4 압축 비디오의 비트율 적응의 실제적인 예에 적용한다. 또한 상호연동 가능한(interoperable) 형태로 터미널 및 네트워크 QoS(quality of Service)를 제공하기 위한 툴로 MPEG-21 Digital Item Adaptation(DIA)에 채택된 기술자(descriptor)를 제시한다. 이 기술자는 본 프레임워크의 적응-리소스-유틸리티의 관계를 유틸리티 함수(utility function)를 이용하여 기술(description)한다. 실험을 통하여 본 논문의 표준 기술자를 사용하는 적응 프레임워크의 타당성을 보인다.다. 특정시기 가곡향유의 실질은 곧 가곡의 곡 해석방식에 직결될 것이기 때문이다.를 선택하는가 하는 디자이너 측면의 요인이 감성 품질과 밀접함 관련이 있음을 알 수 있었다.멘트들의 재배열이 주된 역할을 하는 것으로 해석할 수 있다. 한편 고자장 영역에서는 correlation time 중 $\tau$가 주된 역할을 담당하는데는 $\tau$는 나노 입자의 크기와 연관되어 있으며 고자장에서 입자 크기에 따른 T1 이완율(R1)과 T2 이완율(R2)의 차이는 이러한 입자크기의 차이에 의해 발생하는 것으로 해석할 수 있다. 나노입자에 포함된 철 원자수를 변화시키는 경우 철 원자수가 증가 할 수록 R1과 R2가 증가하는 결과를 나타내었다. 한편 온도변화에 따른 T1, T2 자기이완시간의 변화는 정상체온 근처의 제한적인 온도범위내에서 저자장 영역에서의 아주 작은 변화를 제외하고는 큰 차이를 보이지 않았으나 T1에 비해 T2에서 이러한 변화가 상대적으로 더 작게 나타났다. 결론 : 임상적 다기능성을 나타낼 가능성이 많은 것으로 보고되고 있는 미세 초상자성 산화철 입자의 자기이완에 대한 이론적 모델을 초상자성 나노입자의 물리적 특성에 기초하여 제시하였고 이러한 이론적 모델에 근거한 미세 초상자성 산화철 입자의 자기장의 세기에 따른 자기 이완시간의 변화를 컴퓨터 모의 실험을 통해 조사하였다.다.있는 것으로 보여진다. 따라서 혈압 저하를 목적으로 하는 나트륨 제한식의 실시는 다양한 체내의 생화학적 변화를 고려해서 이루어져야 할 것이며, 앞으로 이에 대한 보다 다각적인 연구가 요구된다.CSU-23 배양배지에서 배양하는 것이 좋다는 결과를 얻었다. and those a having sufficient sleep were found to be subject to less stress. Those interested in their health were found
본 논문에서는 IF 대역의 고속 신호처리 시스템 응용을 위해 높은 동적성능을 가지는 13비트 100MS/s ADC를 제안한다. 제안하는 ADC는 45nm CMOS 공정에서 동작 사양을 최적화하기 위해 4단 파이프라인 구조를 기반으로 하며, 광대역 고속 샘플링 입력단을 가진 SHA 회로는 샘플링 주파수를 상회하는 높은 주파수의 입력신호를 적절히 처리한다. 입력단 SHA 및 MDAC 증폭기는 요구되는 DC 이득 및 넓은 신호범위를 얻기 위해 이득-부스팅 회로 기반의 2단 증폭기 구조를 가지며, 바이어스 회로 및 증폭기에 사용되는 소자는 부정합을 최소화하기 위해 동일한 크기의 단위 소자를 반복적으로 사용하여 설계하였다. 한편, 온-칩 기준전류 및 전압회로에는 배치설계 상에서 별도의 아날로그 전원전압을 사용하여 고속 동작 시 인접 회로 블록에서 발생하는 잡음 및 간섭에 의한 성능저하를 줄였다. 또한, 미세공정상의 잠재적인 불완전성에 의한 성능저하를 완화하기 위해 다양한 아날로그 배치설계 기법을 적용하였으며, 전체 ADC 칩은 $0.70mm^2$의 면적을 차지한다. 시제품 ADC는 45nm CMOS 공정으로 제작되었으며, 측정된 DNL 및 INL은 각각 최대 0.77LSB, 1.57LSB의 값을 가지며, 동적성능은 100MS/s 동작 속도에서 각각 최대 64.2dB의 SNDR과 78.4dB의 SFDR을 보여준다. 본 시제품 ADC는 $2.0V_{PP}$의 넓은 입력신호범위를 처리하는 동시에 IF 대역에서 높은 동적성능을 확보하기 위해 사용공정상의 최소 채널 길이가 아닌 긴 채널 기반의 소자를 사용하며, 2.5V의 아날로그 전압, 2.5V 및 1.1V 두 종류의 디지털 전원전압을 사용하는 조건에서 총 425.0mW의 전력을 소모한다.
유사시 종심 깊숙한 곳에서 적을 타격하는 임무를 수행하는 항공기의 경우 격추될 위험에 항시 노출되어 있다. 현대전의 핵심 전투력으로써 최첨단의 무기체계를 운용하는 공중근무 요원은 양성하는데 많은 시간과 노력, 국가 예산이 소요되며 그들이 가진 작전 능력과 군사기밀이 매우 중요하기에 공중근무 요원의 생환은 매우 중요한 문제이다. 따라서, 본 연구에서는 적지에서 비상탈출한 조난자가 장애물을 피해 목표지점까지 도피·탈출을 시행할 경로를 예측하는 경로 문제를 연구하였으며 이를 통해 비상탈출한 조난자의 무사 생환 가능성을 높이고자 하였다. 본 연구 주제와 관련된 기존 연구들은 경로 문제를 네트워크 기반 문제로 접근하여 TSP, VRP, Dijkstra 알고리즘 등으로 문제를 변형하여 최적화 기법으로 접근한 연구가 있었다. 본 연구에서는 동적 환경을 모델링 하기에 적합한 MDP(마코프 의사결정과정)를 적용하여 연구하였다. 또한 GIS를 이용하여 지형정보 데이터를 추출하여 활용함으로써 모형의 객관성을 높였으며, MDP의 보상구조를 설계하는 과정에서 기존 연구 대비 모형이 좀 더 현실성을 가질 수 있도록 보다 상세히 지형정보를 반영하였다. 본 연구에서는 조난자가 지형적 이점을 최대한 이용함과 동시에 최단거리로 이동할 수 있는 경로를 도출하기 위하여 가치 반복법 알고리즘, 결정론적 방법론을 사용하였으며 실제 지형정보와 조난자가 도피·탈출 과정에서 만날 수 있는 장애요소들을 추가하여 모형의 현실성을 더하고자 하였다. 이를 통해 조난자가 조난 상황에서 어떠한 경로를 통해 도피·탈출을 수행할지 예측해 볼 수 있었다. 본 연구에서 제시한 모형은 보상구조의 재설계를 통해 여러 가지 다양한 작전 상황에 응용이 가능하며 실제 상황에서 조난자의 도피·탈출 경로를 예측하고 전투 탐색구조 작전을 진행시키는 데 있어 다양한 요소가 반영된 과학적인 기법에 근거한 의사결정 지원이 가능할 것이다.
본 논문에서는 랜드마크 윈도우 기반의 빈발 패턴 마이닝 기법을 분석하고 성능을 평가한다. 본 논문에서는 Lossy counting 알고리즘과 hMiner 알고리즘에 대한 분석을 진행한다. 최신의 랜드마크 알고리즘인 hMiner는 트랜잭션이 발생할 때 마다 빈발 패턴을 마이닝 하는 방법이다. 그래서 hMiner와 같은 랜드마크 기반의 빈발 패턴 마이닝을 온라인 마이닝이라고 한다. 본 논문에서는 랜드마크 윈도우 마이닝의 초기 알고리즘인 Lossy counting와 최신 알고리즘인 hMiner의 성능을 평가하고 분석한다. 우리는 성능평가의 척도로 마이닝 시간과 트랜잭션 당 평균 처리 시간을 평가한다. 그리고 우리는 저장 구조의 효율성을 평가하기 위하여 최대 메모리 사용량을 평가한다. 마지막으로 우리는 알고리즘이 안정적으로 마이닝이 가능한지 평가하기 위해 데이터베이스의 아이템 수를 변화시키면서 평가하는 확장성 평가를 수행한다. 두 알고리즘의 평가 결과로, 랜드마크 윈도우 기반의 빈발 패턴 마이닝은 실시간 시스템에 적합한 마이닝 방식을 가지고 있지만 메모리를 많이 사용했다.
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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.