데이터베이스: ~/PaleoBytes/Modan2/Modan2.db
이미지와 3D 모델: ~/PaleoBytes/Modan2/data/
로그 파일: ~/PaleoBytes/Modan2/logs/
백업: ~/PaleoBytes/Modan2/backups/
설정: 운영체제의 설정 폴더 — Windows는 %LOCALAPPDATA%\PaleoBytes\Modan2, macOS는 ~/Library/Application Support/PaleoBytes/Modan2, Linux는 ~/.config/PaleoBytes/Modan2. 데이터가 아니라 설정입니다.

참고: 이미지나 3D 모델을 첨부하면 Modan2가 자체 data/ 폴더로 복사하므로 원본은 원래 자리에 그대로 남습니다. 지나치게 큰 사진(긴 변이 2560 px 초과)은 더 작은 작업본으로 저장되고, 원본 해상도 파일은 그 옆에 따로 보관됩니다.

Can I keep my data somewhere else?

예. Preferences(환경 설정)에서 Data folder(데이터 폴더)를 바꾸면 됩니다. 3D 모델이 Modan2를 설치한 드라이브를 다 채웠을 때 유용합니다. 데이터베이스, 이미지, 3D 모델, 백업, 로그가 함께 옮겨집니다. 이들은 하나의 라이브러리이고, 어느 한쪽만 있으면 쓸모가 없기 때문입니다.

폴더를 고르면 Modan2가 기존 라이브러리를 그리로 옮길지 묻습니다.

지금 옮기기(Move now) — Modan2가 전부 복사한 뒤 제대로 도착했는지 확인하고, 그다음에야 원본을 지웁니다. 도중에 중단할 수 있으며, 중단하면 데이터는 있던 자리에 그대로 남습니다. 절반만 옮겨진 상태는 생기지 않고, 끝나면 다시 시작하지 않고 하던 작업을 이어갈 수 있습니다.
설정만 바꾸기(Change the setting only) — 아무것도 옮기지 않습니다. 새 폴더에 이미 라이브러리가 있을 때 — 예를 들어 직접 복사해 둔 경우 — 그쪽을 보게 하려면 이것을 고르십시오. 설정은 다음에 Modan2를 시작할 때 적용됩니다.

경고

Dropbox, OneDrive, Google Drive 같은 서비스가 관리하는 폴더나 네트워크 드라이브에는 라이브러리를 두지 마십시오. 그렇게 하려고 하면 Modan2가 경고합니다.

Modan2는 작업하는 동안 계속 기록하는 데이터베이스 파일에 데이터를 보관합니다. 동기화 서비스는 그런 파일을 기록 중에 업로드하며, 같은 라이브러리를 두 대의 컴퓨터에서 열면 둘을 병합하지 않습니다 — 조용히 갈라진 사본 두 개가 생기고, 어느 쪽이 맞는지 판단할 방법이 없습니다. 네트워크 드라이브에서는 데이터베이스가 의존하는 파일 잠금이 불안정해서 파일이 손상될 수 있습니다.

라이브러리는 로컬 디스크에 두고, 동기화 폴더에는 백업과 내보낸 데이터셋을 넣으십시오. 그것들은 스냅숏이라 기록하는 주체가 없으므로 동기화해도 안전합니다.

Modan2를 시작할 때 그 폴더가 없으면 — 외장 드라이브가 연결되지 않았거나 공유가 내려갔거나 — Modan2는 빈 라이브러리로 시작하지 않고 그 사실을 알린 뒤 어떻게 할지 묻습니다.

데이터를 백업할 수 있나요?

예 — Data ▸ Back Up Library(라이브러리 백업)를 쓰십시오. 라이브러리 전체를 .zip 파일 하나로 씁니다. 데이터셋, 객체, 랜드마크, 변수, 이미지, 3D 모델, 저장된 분석까지 전부 들어갑니다. 그 파일을 백업을 보관하는 곳에 두면 됩니다.

폴더를 손으로 복사하는 것보다 나은 이유가 둘 있습니다.

완전하지 않으면 파일을 남기지 않습니다. 중단되면 백업처럼 보이는 잘린 파일 대신 아무 파일도 생기지 않습니다. 그리고 데이터베이스에는 기록되어 있는데 디스크에 없는 파일이 있으면, 조용히 아카이브에 구멍을 남기는 대신 어떤 파일인지 알려 줍니다.
동기화해도 안전합니다. 살아 있는 라이브러리와 달리 아카이브는 스냅숏이라 기록하는 주체가 없으므로 동기화 폴더에 두어도 전혀 문제가 없습니다. Dropbox나 OneDrive에는 데이터 폴더 대신 이것을 넣으십시오.

되돌릴 때는 Data ▸ Restore from Backup(백업에서 복원)을 쓰십시오. 복원은 기존 라이브러리 옆에 데이터셋을 추가합니다. 무엇도 대체되거나 삭제되지 않으며, 이름이 이미 쓰이고 있으면 새 이름을 받습니다. 그래서 실수로 복원해도 잃는 것이 없습니다.

참고

백업에는 환경 설정 — 창 배치, 색, 선택한 언어 — 이 들어가지 않습니다. Modan2가 다시 만들며, 잃어도 클릭 몇 번 외에 드는 비용이 없습니다.

그 밖에 여전히 쓸모 있는 방법이 둘 있습니다.

데이터셋 하나만 내보내기 — JSON+ZIP 패키지나 TPS, Morphologika 등의 형식으로. 동료에게 데이터셋 하나를 건넬 때 쓰십시오. 데이터셋 패키지는 크기를 위해 분석을 일부러 뺍니다.
원본 이미지·모델 파일을 보관하십시오. Modan2는 가져온 것을 복사해 두지만, 한 번도 가져오지 않은 것은 원본이 유일한 사본입니다.

데이터 관리 

Modan2에서 데이터셋이란 무엇인가요?

데이터셋 은 다음을 공유하는 객체(표본)들의 모음입니다:

랜드마크 개수
차원 (2D 또는 3D)
변수 정의 (측정값, 범주)
와이어프레임/베이스라인/폴리곤 정의
분석 설정

데이터셋은 계층적 구성을 위해 상위-하위 관계 를 가질 수 있습니다.

상위-하위 데이터셋은 어떻게 동작하나요?

상위 데이터셋:

원본 랜드마크 데이터를 담습니다
기본 구조(랜드마크 개수, 차원)를 정의합니다

하위 데이터셋:

상위 아래에 중첩되는 새 빈 데이터셋입니다
객체가 복사되어 들어오지는 않으며, 직접 채워 넣습니다
자체 랜드마크 개수, 차원, 변수를 가집니다

활용 사례:

연구를 하위 그룹으로 나누어 구성
관련 데이터셋을 트리에서 함께 묶어 관리

객체와 데이터셋의 차이는 무엇인가요?

데이터셋:

여러 객체를 담는 컨테이너
구조(랜드마크 개수, 차원, 변수)를 정의
시각화와 분석 설정

객체:

개별 표본
랜드마크 좌표를 가짐
이미지나 3D 모델을 첨부할 수 있음
변수 값(측정값, 범주)을 가짐

관계: 데이터셋은 여러 객체를 포함합니다

랜드마크는 몇 개까지 쓸 수 있나요?

실용적 한계:

2D: 객체당 최대 1000개 (검증됨)
3D: 객체당 최대 1000개 (검증됨)
객체: 2,000개까지 정상 동작 확인

성능:

랜드마크 100개, 객체 1000개: 우수한 성능
메모리 사용량은 선형으로 증가 (객체당 약 4KB)
분석 시간은 랜드마크 개수와 알고리즘에 따라 달라짐

결측 랜드마크가 있어도 되나요?

네! Modan2는 결측 랜드마크를 지원합니다:

객체 대화상자에서 “결측 추가”(Add Missing) / “결측 삽입”(Insert Missing)으로 표시하거나, 좌표 셀에 MISSING 을 입력하세요(빈 셀도 결측으로 간주)
“추정값 보기”(Show Estimated)가 켜져 있으면 뷰어가 각 결측 랜드마크의 추정 위치에 빈 원을 그립니다
랜드마크를 결측으로 표시하면 데이터셋 전체에서 랜드마크 개수가 일관되게 유지되며, 이는 분석에 필요한 조건입니다

추정 방식: Modan2는 데이터셋의 평균 형상을 해당 표본이 실제로 가진 랜드마크에 맞춰 정합하고 — 회전, 크기, 위치를 맞춥니다 — 정합된 평균 형상에서 결측 위치를 읽어옵니다. 분석 중에는 정렬이 수렴하는 동안 이 과정을 반복하며(EM 방식 루프), 대치된 값은 분석용 작업 사본에서만 쓰이고 사용자 데이터에 기록되지 않습니다.

권장 사항: 결측 데이터는 전체 랜드마크의 약 10% 미만으로 유지하고, 완전한 표본을 충분히 확보하세요.

개별 점 대신 곡선을 기록할 수 있나요?

네 — 준랜드마크 곡선 을 쓰면 됩니다(현재는 2D 전용).

곡선은 데이터셋 수준에서 이름과 점 개수 N 을 지정해 한 번만 정의한 뒤, 표본마다 추적합니다. Modan2는 추적선을 길이를 따라 균등한 간격의 N 개 점으로 재표본화하며, 분석에서는 이 점들을 일반 랜드마크처럼 다루어 고정(해부학적) 랜드마크 뒤에 이어 붙입니다.

객체 대화상자의 Curve 모드에서 추적합니다
“Snap to curve”(기본 켜짐)가 클릭 사이에서 이미지의 가장 강한 경계를 따라가므로, 깔끔한 윤곽선을 점 몇 개로 얻을 수 있습니다
나중에 N 을 수정하면 저장된 추적선을 다시 재표본화하므로 다시 추적할 필요가 없습니다
곡선은 TPS(CURVES= 블록)와 JSON+ZIP 패키지를 통해 왕복 변환됩니다
고정 랜드마크 없이 준랜드마크만으로 데이터셋을 분석할 수도 있습니다

랜드마크 디지타이징 

2D 이미지에서 랜드마크는 어떻게 찍나요?

단계:

데이터셋 생성 → 차원을 2D로 설정
객체 생성 → 이미지 첨부
객체 대화상자 열기
이미지를 클릭해 랜드마크 배치
랜드마크는 순서대로 번호가 매겨집니다
오른쪽 클릭으로 마지막 랜드마크 삭제
완료되면 저장

팁:

정밀도를 위해 확대하세요 (마우스 휠)
가운데 버튼으로 드래그해 화면을 이동하세요
와이어프레임으로 랜드마크 배치를 확인하세요
필요하면 결측 랜드마크를 표시하세요

3D 모델에서 랜드마크는 어떻게 찍나요?

단계:

데이터셋 생성 → 차원을 3D로 설정
객체 생성 → 3D 모델 첨부
객체 대화상자 열기
랜드마크 위치가 보이도록 모델 회전
클릭해 랜드마크 배치
랜드마크가 구체로 표시됩니다
모든 랜드마크에 대해 반복
완료되면 저장

3D 조작:

왼쪽 버튼 드래그: 회전
가운데 버튼 드래그: 이동
오른쪽 버튼 드래그 또는 스크롤: 확대/축소

기존 랜드마크를 편집할 수 있나요?

네! 여러 가지 편집 방법이 있습니다:

시각적 편집:
- 객체 대화상자 열기
- 랜드마크를 클릭한 뒤 드래그
- 실시간으로 반영됨
표에서 편집:
- 표에서 X, Y, Z 좌표를 직접 편집
- 미세 조정을 위한 정밀 편집
일괄 편집:
- 여러 객체 선택
- 변환 적용
- 프로그램으로 랜드마크 갱신

통계 분석 

Modan2는 어떤 분석을 지원하나요?

다변량 분석:

PCA (주성분 분석): 변이의 주요 패턴을 탐색
CVA (정준변량 분석): 그룹 간 차이를 분석
MANOVA (다변량 분산 분석): 그룹 간 차이를 검정

중첩정렬 방식:

프로크루스테스: 이동, 회전, 크기 조정 (기본값)
북스틴: 베이스라인 정합. 데이터셋에 베이스라인이 필요합니다

둘 다 결측 랜드마크를 먼저 대치합니다. Resistant Fit(RFTRA)은 이전 0.2.0 시험판에서 제공되었으나 수렴하지 않아 철회되었습니다.

형상 분석:

평균 형상 계산
플롯 전반에서 형상이 어떻게 변하는지 보여 주는 형상 격자
산점도 위의 회귀선 오버레이

분석은 어떻게 실행하나요?

한 번의 실행이 PCA, CVA, MANOVA를 함께 계산합니다 — 분석 종류를 고르는 것이 아닙니다.

단계:

트리 뷰에서 데이터셋을 선택합니다
분석(Analyze, Ctrl+G)을 클릭하거나 Data 메뉴를 사용합니다
분석 제목, 중첩정렬 방식, CVA와 MANOVA의 그룹화 변수를 지정합니다
OK 를 클릭합니다
완료된 분석을 데이터 탐색(Data Exploration) 대화상자에서 엽니다

결과에 포함되는 것:

점수 플롯 (PC1 대 PC2 및 다른 축 조합)
성분별 설명 분산
선택한 그룹화 변수에 대한 CVA 및 MANOVA 결과
내보내기 옵션

프로크루스테스 중첩정렬이란 무엇인가요?

프로크루스테스 중첩정렬 은 형상과 무관한 변이를 제거합니다:

이동: 배열의 중심을 맞춤
회전: 거리가 최소가 되도록 정렬
크기 조정: 중심 크기를 표준화

목적: 다음과 무관하게 형상을 비교:

위치 (이동)
방향 (회전)
크기 (크기 조정)

결과: 프로크루스테스 좌표는 순수한 형상을 나타냅니다

분석에는 객체가 몇 개나 필요한가요?

최소 요구 조건:

PCA: 최소 3개 (더 많을수록 좋음)
CVA: 각각 3개 이상의 객체를 가진 그룹이 최소 2개
MANOVA: 각각 3개 이상의 객체를 가진 그룹이 최소 2개

권장 표본 크기:

탐색적 PCA: 최소 20~30개
그룹 비교 (CVA): 그룹당 최소 10~15개
논문 수준: 그룹당 30개 이상 권장

일반 원칙: 안정적인 결과를 위해서는 많을수록 좋습니다

파일 가져오기와 내보내기 

랜드마크 데이터는 어떻게 가져오나요?

단계:

File → Import → [형식]
파일 선택 (TPS, NTS, Morphologika 등)
대상 데이터셋을 선택하거나 새로 만들기
필요하면 변수 매핑
Import 클릭

지원 형식:

TPS (가장 일반적)
NTS
X1Y1
Morphologika
JSON+ZIP (전체 백업)

다른 소프트웨어에서 가져올 수 있나요?

네! Modan2는 표준 형식을 지원합니다:

MorphoJ에서: TPS 또는 Morphologika로 내보내기
tpsUtil/tpsDig에서: TPS 파일을 바로 사용
Landmark Editor에서: NTS로 내보내기
R 패키지에서: TPS 또는 Morphologika로 저장

형식 호환성:

TPS: 호환성이 가장 좋은 형식
Morphologika: 복잡한 데이터셋에 적합
NTS: 단순한 형식

데이터는 어떻게 내보내나요?

내보내기 옵션:

데이터셋 내보내기:
- File → Export → Dataset
- 형식 선택 (TPS, Morphologika, JSON+ZIP)
- 내보낼 객체 선택
분석 결과:
- 분석 오른쪽 클릭 → Export
- Excel 또는 CSV로 저장
- 점수, 적재량, 통계량 포함
전체 백업:
- JSON+ZIP으로 내보내기
- 모든 데이터, 이미지, 모델 포함
- 공유나 보관에 적합

JSON+ZIP 내보내기란 무엇인가요?

JSON+ZIP 은 Modan2의 종합 백업 형식입니다:

포함 내용:

랜드마크 좌표
객체 메타데이터와 변수
데이터셋 설정 (와이어프레임, 베이스라인, 폴리곤)
첨부된 이미지와 3D 모델 (선택)
분석 결과

활용 사례:

전체 데이터셋 백업
공동 연구자와 데이터 공유
컴퓨터 간 데이터 이동
장기 보관

형식: 표준 JSON + ZIP 압축

성능과 최적화 

Modan2는 큰 데이터셋을 얼마나 빠르게 처리하나요?

검증된 성능 (Phase 7 검증):

객체 1000개 로드: 277ms (목표 대비 18배 빠름)
객체 1000개 PCA: 60ms (목표 대비 33배 빠름)
메모리 사용량: 객체당 4KB (목표 대비 125배 우수)
UI 반응성: 1000행 표에서 12.63ms

확장성:

선형 O(n) 확장 확인
객체 100,000개 이상도 실사용 가능
객체 2,000개까지 검증

성능을 개선할 수 있나요?

성능을 높이는 팁:

데이터베이스 저장에 SSD 사용
트리 뷰에서 사용하지 않는 객체 닫기
3D 모델의 폴리곤 수 줄이기
일괄 편집 중에는 3D 미리보기 끄기
큰 분석은 하위 집합으로 내보내기

시스템 최적화:

충분한 RAM 확보 (8GB 이상 권장)
3D 성능을 위해 그래픽 드라이버 업데이트

분석이 너무 오래 걸리면 어떻게 하나요?

큰 데이터셋의 경우:

진행 표시줄 확인 - 아직 실행 중일 수 있습니다
객체 수 줄이기 - 먼저 하위 집합으로 분석
분석 단순화 - 변수 수 줄이기
메모리 확인 - RAM이 충분한지 확인

일반적인 분석 시간:

객체 100개: 1초 미만
객체 1000개: 1~5초
객체 2000개: 5~15초

이보다 훨씬 느리다면: 문제 해결 안내서를 확인하세요

문제 해결 

어디에서 도움을 받을 수 있나요?

참고 자료 (순서대로):

이 FAQ - 자주 묻는 질문에 대한 간단한 답
사용자 안내서 - 종합 문서
문제 해결 안내서 - 자세한 문제 해결
GitHub Issues - 기존 문제/해결책 검색

https://github.com/jikhanjung/Modan2/issues
GitHub Discussions - 질문하고 작업 방식 공유

https://github.com/jikhanjung/Modan2/discussions
이메일 문의 - jikhanjung@gmail.com

(위의 자료를 먼저 확인해 주세요)

버그는 어떻게 신고하나요?

GitHub Issues: https://github.com/jikhanjung/Modan2/issues/new

다음 정보를 포함해 주세요:

시스템 정보:
- 운영체제와 버전
- Modan2 버전과 빌드 번호 (Help → About)
문제 설명:
- 무엇을 하려고 했는지
- 실제로 어떤 일이 일어났는지
- 오류 메시지 (있는 경우)
재현 단계:
1. 데이터셋 열기…
2. 버튼 클릭…
3. 오류 발생…
로그 파일:
- ~/PaleoBytes/Modan2/logs/ 에서 가장 최근 파일을 첨부해 주세요
스크린샷 (UI 관련인 경우)

좋은 버그 신고가 빠른 수정으로 이어집니다!

Modan2가 왜 비정상 종료되나요?

흔한 원인:

데이터베이스 손상 → 백업에서 복원
메모리 부족 → 다른 애플리케이션 닫기
그래픽 드라이버 문제 → GPU 드라이버 업데이트
그래픽/OpenGL 문제 → 문제 해결 안내서 참조

디버깅 단계:

로그 파일에서 오류 메시지 확인
샘플 데이터로 시도 (문제 범위 좁히기)
터미널에서 --debug 옵션으로 실행해 오류 확인
로그 파일을 첨부해 크래시 신고

자세한 해결책은 문제 해결 안내서를 참조하세요.

3D 뷰어가 동작하지 않습니다 

흔한 문제:

OpenGL을 사용할 수 없음:
- 그래픽 드라이버 업데이트
- OpenGL 라이브러리 설치 (Linux)
- GPU 호환성 확인
모델이 로드되지 않음:
- 파일 형식 확인 (OBJ, PLY, STL)
- 파일이 손상되지 않았는지 확인
- 다른 모델로 시도
검은 화면:
- 객체에 3D 모델이 첨부되어 있는지 확인
- 축소해 보세요 — 모델이 화면 밖에 있을 수 있습니다
- 다른 모델로 시도

문제 해결 안내서 → 3D 시각화 문제 참조

고급 주제 

논문에 Modan2를 사용해도 되나요?

네! 얼마든지 사용하세요.

인용 방법:

@software{modan2_2025,
  author = {Jung, Jikhan},
  title = {Modan2: Geometric Morphometrics Analysis Software},
  year = {2025},
  publisher = {GitHub},
  url = {https://github.com/jikhanjung/Modan2},
  version = {0.1.5-beta.1}
}

본문 예시:

“Geometric morphometric analyses were performed using Modan2 v0.1.5 (Jung, 2025), an open-source desktop application for landmark-based shape analysis.”

사용자 정의 분석으로 Modan2를 확장할 수 있나요?

네! Modan2는 확장 가능합니다:

Python API: 사용자 스크립트에서 모듈을 직접 사용
데이터베이스 접근: Peewee ORM으로 데이터베이스 조회
데이터 내보내기: R, Python, MATLAB에서 분석

API 문서는 개발자 안내서를 참조하세요.

데이터베이스는 어떻게 동작하나요?

기술:

엔진: SQLite (임베디드 데이터베이스)
ORM: Peewee (Python 객체 관계 매핑)
위치: 단일 파일, ~/PaleoBytes/Modan2/Modan2.db

테이블:

md_dataset: 데이터셋 정의
md_object: 객체와 랜드마크 데이터
md_image: 2D 이미지 첨부
md_threedmodel: 3D 모델 첨부
md_analysis: 분석 결과

장점:

서버가 필요 없음
이식성이 좋음 (단일 파일)
ACID 준수 (데이터 무결성)
빠른 쿼리
간편한 백업

서버에서 Modan2를 실행할 수 있나요?

현재는 불가능합니다. Modan2에는 GUI 환경이 필요하며, 일괄 실행이나 헤드리스 모드는 없습니다.

현재의 우회 방법:

GUI 접근을 위해 VNC나 원격 데스크톱 사용
또는 SSH의 X11 포워딩(ssh -X user@server)으로 애플리케이션을 실행 — 다만 포워딩된 세션에서는 3D 렌더링이 동작하지 않는 경우가 많습니다

개발과 기여 

Modan2는 오픈 소스인가요?

네!

License: MIT for the source code; GPL-3.0 for the builds we publish
저장소: https://github.com/jikhanjung/Modan2
자유로운 사용: 상업적·비상업적 모두 가능
자유로운 수정: 변경, 확장, 재배포 가능

따라서 다음이 가능합니다:

연구에 사용 (논문 게재)
상업 프로젝트에 사용
필요에 맞게 수정
재배포 (라이선스 포함 필수)

Modan2에 기여할 수 있나요?

물론입니다! 기여를 환영합니다:

기여 방법:

버그 신고 - GitHub Issues
기능 제안 - GitHub Discussions
버그 수정 - Pull Request 제출
기능 추가 - Pull Request 제출
문서 개선 - .rst/.md 파일 편집
튜토리얼 작성 - 작업 방식 공유
UI 번역 - 한국어 번역 완성을 돕거나 새 언어 추가

시작하기:

CONTRIBUTING.md 읽기 (준비되는 대로)
저장소 포크
변경 사항 작성
Pull Request 제출

아무리 작은 기여도 소중합니다! 오타 수정도 큰 도움이 됩니다.

어떤 기능이 계획되어 있나요?

단기 (v1.0):

문서 보강
UI 다듬기와 접근성 개선
성능 최적화
통계 검정 추가
베타 테스트 프로그램

장기 (v1.1 이후):

일괄 처리를 위한 명령줄 인터페이스
분석 방법 추가
3D 시각화 강화
플러그인 시스템
클라우드 저장소 연동
모바일 보조 앱

자세한 내용은 GitHub Issues와 마일스톤을 참조하세요.

Modan2는 누가 개발하나요?

주 개발자:

정지한 (@jikhanjung)
PaleoBytes 소프트웨어 모음의 일부
형태측정학 연구를 위해 개발

기여자:

GitHub 기여자 페이지 참조
커뮤니티의 버그 신고와 제안
오픈 소스 기여 환영

지원/후원:

학술 연구 프로젝트
상업적 후원 없음
연구 커뮤니티를 위해 개발

라이선스와 법적 사항 

Modan2를 상업적으로 사용할 수 있나요?

Yes, under either licence. Which one applies depends on what you took.

Modan2’s source code is MIT. Copy it into your own project and MIT is all that follows you: include the licence text and the copyright notice.

The installers we publish are GPL-3.0. They contain PyQt5, which is available only under the GPL-3.0 or a commercial licence from Riverbank Computing, so the build as a whole takes the GPL’s terms. Using it for commercial work is fine and always was — the GPL restricts redistribution, not use. But if you redistribute a build, you must pass on the same freedoms and make the corresponding source available.

Both licences permit:

상업적 사용 - 영리 프로젝트에 사용
수정 - 필요에 맞게 변경
배포 - 수정한 버전을 재배포
사적 사용 - 공개하지 않고 내부적으로 사용

See THIRD-PARTY-NOTICES.md in the repository for the full account and the list of bundled components.

무보증: 소프트웨어는 “있는 그대로” 제공됩니다

Modan2가 내 데이터를 손상시키면 어떻게 하나요?

면책 조항:

Software provided “as-is”, under both licences
어떠한 보증도 제공하지 않습니다
항상 원본 데이터를 백업하세요

권장 사항:

원본 랜드마크 데이터는 그대로 보존
먼저 샘플 데이터로 시험
정기적인 백업
중요한 결과는 내보내기

실제로는:

Modan2는 데이터베이스 트랜잭션을 사용합니다 (안전)
원본 파일을 수정하지 않습니다
정상적으로 사용하면 위험은 매우 낮습니다

아직 궁금한 점이 있나요?

다음 자료를 확인해 보세요:

설치 안내서 - 설치와 설정
사용자 안내서 - 자세한 사용 방법
문제 해결 안내서 - 문제 해결
개발자 안내서 - 기술적 세부 사항
고급 기능 - 숙련자를 위한 팁

연락처:

GitHub Issues: https://github.com/jikhanjung/Modan2/issues
Discussions: https://github.com/jikhanjung/Modan2/discussions
이메일: jikhanjung@gmail.com

이 FAQ도 오픈 소스입니다!

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