°£Æí°áÁ¦, ½Å¿ëÄ«µå û±¸ÇÒÀÎ
ÀÎÅÍÆÄÅ© ·Ôµ¥Ä«µå 5% (28,220¿ø)
(ÃÖ´ëÇÒÀÎ 10¸¸¿ø / Àü¿ù½ÇÀû 40¸¸¿ø)
ºÏÇǴϾð ·Ôµ¥Ä«µå 30% (20,790¿ø)
(ÃÖ´ëÇÒÀÎ 3¸¸¿ø / 3¸¸¿ø ÀÌ»ó °áÁ¦)
NH¼îÇÎ&ÀÎÅÍÆÄÅ©Ä«µå 20% (23,760¿ø)
(ÃÖ´ëÇÒÀÎ 4¸¸¿ø / 2¸¸¿ø ÀÌ»ó °áÁ¦)
Close

½Å·Úµµ ¼ºÀåºÐ¼®(RGA) : ¿¬±¸°³¹ß ¹× Çʵ嵥ÀÌÅÍ ºÐ¼®

¼Òµæ°øÁ¦

2013³â 9¿ù 9ÀÏ ÀÌÈÄ ´©Àû¼öÄ¡ÀÔ´Ï´Ù.

°øÀ¯Çϱâ
Á¤°¡

33,000¿ø

  • 29,700¿ø (10%ÇÒÀÎ)

    1,650P (5%Àû¸³)

ÇÒÀÎÇýÅÃ
Àû¸³ÇýÅÃ
  • S-Point Àû¸³Àº ¸¶ÀÌÆäÀÌÁö¿¡¼­ Á÷Á¢ ±¸¸ÅÈ®Á¤ÇϽŠ°æ¿ì¸¸ Àû¸³ µË´Ï´Ù.
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  • 4/29(¿ù) À̳» ¹ß¼Û ¿¹Á¤  (¼­¿ï½Ã °­³²±¸ »ï¼º·Î 512)
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AD

Ã¥¼Ò°³

Á¦Ç°ÀÇ ½Å·Úµµ¸¦ ³ôÀÌ°í º¸ÁõÇϱâ À§ÇÑ ¡®½Å·Úµµ ¼ºÀåºÐ¼®¡¯
Reliability Growth Analysis

ÀÌ Ã¥Àº ÀÚµ¿Â÷, ±¹¹æ ¹«±âü°è, ³ÃÀå°í µî °¡ÀüÁ¦Ç°, ±â°è¼³ºñ, Åë½ÅÀåºñ¿Í °°Àº ½Ã½ºÅÛ Á¦Ç°À» ´ë»óÀ¸·Î ¿¬±¸°³¹ß´Ü°è¿¡¼­ ½Å·Úµµ¸¦ Çâ»ó½ÃÅ°´Â ³»¿ëÀ» ´Ù·é´Ù. Ãʱ⠼³°è¿¡¼­ Á¦ÀÛµÈ ÇÁ·ÎÅäŸÀÔÀ̳ª ½ÃÇè Ç¥º»Àº ¼³°è ¶§ °¨ÁöÇÏÁö ¸øÇÑ ¸¹Àº ³»ÀçµÈ ¹®Á¦Á¡ÀÌ ÀÖÀ¸¸ç, ½ÃÇèÀ» ÅëÇØ À̵éÀ» µå·¯³»°í °³¼± Á¶Ä¡ÇØ°¡´Â È°µ¿ÀÌ ¸Å¿ì Áß¿äÇÏ´Ù. À̶§ ½ÃÇè °úÁ¤¿¡¼­ °³¼±µÇ°í ÀÖÀ½À» ¼ö¸®ÀûÀ¸·Î °ËÁõÇØ¾ß Çϴµ¥, ¿©±â¿¡ µ¥ÀÌÅÍ Àü󸮳ª ºÐ¼® ¹× Çؼ®¿¡ ´Ù¾çÇÑ ±â¹ýÀÌ ¾²À̸ç, ÀÌ È°µ¿µéÀ» °¡¸®ÄÑ ¡®½Å·Úµµ ¼ºÀå ºÐ¼®¡¯À̶ó°í ÇÑ´Ù. ±¹³»¿¡´Â ±â¾÷ÀÎ ´«³ôÀÌ¿¡ ¸ÂÃá ¼­ÀûÀÌ Àü¹«ÇÑ ½ÇÁ¤À̶ó ÀÌ Ã¥ÀÌ ±×¸¸Å­ Èñ¼ÒÇÏ°í ¸¹Àº °ü½ÉÀ» ºÒ·¯ÀÏÀ¸Å°¸®¶ó ±â´ëÇÑ´Ù. º»¹®Àº Àü°øÀÚ°¡ ¾Æ´Ñ ÀÏ¹Ý ½Ç¹«ÀÚµéÀÇ ´«³ôÀÌ¿¡¼­ °³³ä°ú ¿ë¾î¸¦ ±â¼úÇÏ°í, À̸¦ ½Ç¹«¿¡ ÀÀ¿ëÇÒ ¼ö ÀÖ´Â ±â¹ýÀ» ¿ø¸®ÀûÀ¸·Î ¼³¸íÇÑ´Ù. ¾ö¹ÐÇÑ ¿¹ÃøÀ» ÅëÇØ ¹®Á¦ ÇØ°á ¿ª·®À» ±Ø´ëÈ­ÇÏ°í, ¸ðµ¨¸µ¿¡ ±â¹ÝÀ» µÐ Á¦Ç°ÀÇ ¿¬±¸¸¦ ¹Ù¶ó´Â ¸ðµç À̵鿡°Ô ÈǸ¢ÇÑ °¡À̵尡 µÇ¾î ÁÙ °ÍÀÌ´Ù.

¸ñÂ÷

[Be the Solver] ½Ã¸®Áî Àüü ÀÌÇØÇϱâ

µé¾î°¡´Â ¸»

º»¹®ÀÇ ±¸¼º

¥°. ½Å·Ú¼º ¼ºÀåºÐ¼® »çÀü ÇнÀ
1. ¡®¼ö¸íºÐ¼®¡¯°ú ¡®½Å·Úµµ ¼ºÀåºÐ¼®¡¯
2. ¡®½Å·Úµµ ¼ºÀåºÐ¼®¡¯ °³¿ä
2.1. ¿ë¾î Á¤ÀÇ
2.2. ¡®½Å·Úµµ ¼ºÀå½ÃÇ衯¿ë ¾ÆÀÌÅÛ(Á¦Ç°)ÀÇ ºÐ·ù
2.3. ¡®½Å·Úµµ ¼ºÀå½ÃÇ衯ÀÌ ¼öÇàµÇ´Â ¡®°³¹ß ´Ü°è(Stages)¡¯
3. ½Å·Úµµ ¼ºÀå °ü¸®
3.1. ±âº» Åë°è ¸ðÇüÀÇ ¼±Á¤¹ý
3.2. ¡®½Å·Úµµ ¼ºÀå½ÃÇ衯 ¹æ¹ý°ú »êÃâ ÁöÇ¥
3.3. ¡®½ÃÇè ±¹¸é¡¯°ú ¡®°³¼± Á¶Ä¡ ±â°£(CAP)¡¯ÀÇ °ü°è
3.4. ¡®½Å·Úµµ ¼ºÀå½ÃÇ衯ÀÇ ÆÐÅÏ°ú Çؼ®
3.4.1. Test-Fix-Test Á¢±Ù¹ý
3.4.2. Test-Find-Test Á¢±Ù¹ý
3.4.3. Test-Fix-Test with Delayed Fixes Á¢±Ù¹ý
3.4.4. ¡®½ÃÇè ·Îµå¸Ê¡¯°ú ¡®½Å·Úµµ ¼ºÀ塯ÀÇ °æ¿ìÀÇ ¼ö
3.5. ¡®½Å·Úµµ ¼ºÀåºÐ¼®¡¯¿¡ ¾²ÀÌ´Â µ¥ÀÌÅÍ À¯Çü
3.5.1. °íÀå ½Ã°£ µ¥ÀÌÅÍ(Failure Time Data)
3.5.2. ´ÙÁß ¾ÆÀÌÅÛ µ¥ÀÌÅÍ-ÀÛµ¿ ½Ã°£ÀÌ ¾Ë·ÁÁü
3.5.3. ´ÙÁß ¾ÆÀÌÅÛ µ¥ÀÌÅÍ-µ¿½Ã¿¡ ÀÛµ¿ÇÔ
3.5.4. ´ÙÁß ¾ÆÀÌÅÛ µ¥ÀÌÅÍ-³¯Â¥°¡ Æ÷ÇÔµÊ
3.5.5. ±×·ì µ¥ÀÌÅÍ(Grouped Data)
3.5.6. ÇÊµå ¾ÆÀÌÅÛ µ¥ÀÌÅÍ-º¹±¸ °¡´É
3.5.7. ÇÊµå ¾ÆÀÌÅÛ µ¥ÀÌÅÍ-Çø´(Fleet)

¥±. ½Å·Úµµ ¼ºÀå°èȹ(Reliability Growth Planning)
1. ½Å·Úµµ ¼ºÀå°èȹ ¸ðÇü
1.1. ¡®½Å·Úµµ ¼ºÀå°èȹ¡¯ÀÇ ÀÌ·ÐÀû ¹è°æ
1.2. ¡®uane ¸ðÇü¡¯ÀÇ ±×·¡ÇÁ Çؼ®
1.3. ¡®uane ¸ðÇü¡¯ÀÇ ¼öÇÐÀû Çؼ®(=AMSAA Crow ¸ðÇü)
2. ½Å·Úµµ ¼ºÀå °î¼±ÀÇ ÀÛ¼º
2.1. ¡®ÀÌ»ó ¼ºÀå °î¼±(Idealized Growth Curve)¡¯ÀÇ ÀÛ¼º
2.1.1. AMSAA Crow Planning Model
2.1.2. Planning Model based on Projection Methodology(PM2)-Continuous
2.2. ¡®°èȹ ¼ºÀå °î¼±(Planned Growth Curve)¡¯ÀÇ ÀÛ¼º
3. ½Å·Úµµ ¼ºÀå°èȹÀÇ ½Ç»ç·Ê
3.1. ½Å·Úµµ ¼ºÀå°èȹ - ¡®È­Àç ÁøÈ­ ½Ã½ºÅÛ¡¯ »ç·Ê
3.2. ½Å·Úµµ ¼ºÀå°èȹ - ¡®ÅÊÅ©(Tank)¡¯ »ç·Ê

¥². ½Å·Úµµ ¼ºÀåÃßÀûºÐ¼®(Reliability Growth Tracking Analysis)
1. ½Å·Úµµ ¼ºÀåÃßÀûºÐ¼® °³¿ä
1.1. ¡®½ÇÁõ MTBF¡¯¿Í ¡®¿¹»ó MTBF¡¯ÀÇ ÀÌÇØ
1.2. ¡®°íÀå ½Ã°£¡¯ÀÇ ¼ø¼­¿Í ¡®TBF¡¯
1.3. ¡®½Å·Úµµ ¼ºÀå ¸ðÇü¡¯ÀÇ ÀÌ·ÐÀû ¹è°æ
1.3.1. Æ÷¾Æ¼Û °úÁ¤(Poisson Process)
1.3.2. Duane ¸ðÇü(Duane Model)
1.3.3. RGTMC[¶Ç´Â AMSAA Crow(NHPP) ¸ðÇü]
2. ½Å·Úµµ ¼ºÀåÃßÀûºÐ¼®ÀÇ »ç·Ê
2.1. ´ÜÀÏ ¾ÆÀÌÅÛÀÇ ¡®°íÀå ½Ã°£¡¯À¸·Î ÀÌ·ç¾îÁø µ¥ÀÌÅÍ
2.2. ´ÙÁß ¾ÆÀÌÅÛÀÇ ¡®°íÀå ½Ã°£¡¯À¸·Î ÀÌ·ç¾îÁø µ¥ÀÌÅÍ
2.2.1. ¡®°íÀå ½Ã°£¡¯°ú ¡®ÀÛµ¿ ½Ã°£¡¯ ¸ðµÎ ¾Ë·ÁÁø °æ¿ì(Known Operating Times)
2.2.2. ´ÙÁß ¾ÆÀÌÅÛÀ» µ¿½Ã¿¡ ÀÛµ¿½ÃÅ°´Â °æ¿ì(Concurrent Operating Times)
2.2.3. ´ÙÁß ¾ÆÀÌÅÛÀ» µ¿½Ã¿¡ ÀÛµ¿½ÃÅ°´Â °æ¿ì(¡®¼öÁ¤ ½ÃÁ¡¡¯ÀÌ ´Ù¸§)
2.2.4. ´ÙÁß ¾ÆÀÌÅÛ¿¡ ³¯Â¥°¡ Æ÷ÇÔµÈ °æ¿ì(Multiple Systems with Dates)
2.3. ±×·ì(¶Ç´Â ±¸°£) µ¥ÀÌÅÍ
2.4. °áÃø ÀÚ·á(Missing Data)
2.5. ºÒ¿¬¼Ó(±â¿ï±âÀÇ º¯È­) µ¥ÀÌÅÍ
2.6. ¡®ÀÏȸ¼º ¾ÆÀÌÅÛ(One Shot System)¡¯ÀÇ ÃßÀû
2.7. ¡®ÀÏȸ¼º ¾ÆÀÌÅÛ¡¯ÀÇ ¡®È¥ÇÕ µ¥ÀÌÅÍ(Mixed Data)¡¯
2.8. ÀÌ»ê µ¥ÀÌÅÍ(Discrete Data) - RGTMD
2.8.1. ¡®GTMD¡¯ÀÇ ±âÃÊ ÀÌ·Ð
2.8.2. ¡®±¸¼ºº° ±×·ì µ¥ÀÌÅÍ¡¯¸¦ À§ÇÑ ¸ðÇü À¯µµ
2.8.3. ¡®¼øÂ÷ µ¥ÀÌÅÍ(Sequential Data)¡¯¸¦ À§ÇÑ ¸ðÇü À¯µµ
2.9. ¼³°è ¸ñÇ¥´Þ¼ºÀÇ È®ÀÎ
2.10. ¡®¿¹»ó MTBF¡¯ ±¸Çϱâ
2.11. ¡®¿¹»ó MTBF¡¯ »êÁ¤¿¡ °üÇÑ °æÇè »ç·Ê

¥³. ½Å·Úµµ ¼ºÀå ¿¹»óºÐ¼®(Reliability Growth Projection Analysis)
1. ½Å·Úµµ ¼ºÀå ¿¹»óºÐ¼® °³¿ä
1.1. ¡®½Å·Úµµ ¼ºÀå ¿¹»óºÐ¼®¡¯À» À§ÇÑ ¸ðÇü(Model)
1.2. ¡®½Å·Úµµ ¼ºÀå ¿¹»óºÐ¼®¡¯ÀÇ Æ¯Â¡
1.3. ¡®½Å·Úµµ ¼ºÀå ¿¹»ó ¸ðÇü¡¯ÀÇ ¡®¸ð¼ö¡¯ Ư¡
2. ACPM(AMSAA-Crow Projection Model)
2.1. ACPM °³¿ä
2.2. ¡®CPM¡¯ÀÇ ¡®°íÀå °­µµ(Failure Intensity)¡¯
2.3. ¡®CPM¡¯ÀÇ ¡®¸ð¼ö ÃßÁ¤(Parameter Estimation)¡¯
2.4. ½Å·Úµµ ¼ºÀå ÀáÀç·Â
2.5. ¡®CPM¡¯ÀÇ ¡®ÀûÇÕµµ °ËÁ¤(Goodness-of-Fit Test)¡¯
2.6. ¡®CPM¡¯ »ç·Ê ºÐ¼®
2.6.1. Case Study 17: ¿Ã¹Ù¸¥ ºÐ¼®°ú ¡®½Å·Úµµ ºí·Ï¡¯ ºÐ¼®¹ý
2.6.2. Case Study 18: ÇÑ °³ ¾ÆÀÌÅÛÀÇ ¡®D-¸ðµå¡¯¿Í ¡®EF¡¯ °í·Á
2.6.3. Case Study 19: ´ÙÁß ¾ÆÀÌÅÛÀÇ ¡®D-¸ðµå¡¯¿Í ¡®EF¡¯ °í·Á
2.6.4. Case Study 20: ¡®Áßµµ Àý´Ü Àڷᡯ ÇüÅ°¡ Æ÷ÇÔµÈ ¿¹
2.6.5. Case Study 21: ¡®½Å·Úµµ¡¯¿Í ¡®ÃÖÀû Á¤ºñ ½Ã°£/ºñ¿ë¡¯ Æò°¡
2.6.6. Case Study 22: Çø´ µ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼®-1
2.6.7. Case Study 23: Çø´ µ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼®-2
3. CERPM(Crow Extended Reliability Projection Model)
3.1. ¡®ERPM¡¯ °³¿ä
3.2. ¡®ERPM¡¯ÀÇ ¡®°íÀå °­µµ(Failure Intensity)¡¯
3.3. ¡®ERPM¡¯ »ç·Ê ºÐ¼®
3.3.1. Case Study 24: ¡®/BC/BD-¸ðµå¡¯¸¦ ¸ðµÎ Æ÷ÇÔÇÑ ºÐ¼®
3.3.2. Case Study 25: ¡®/BC/BD-¸ðµå¡¯¸¦ ¸ðµÎ Æ÷ÇÔÇÑ ¡®±×·ì µ¥ÀÌÅÍ¡¯ ºÐ¼®
4. º¹±¸ °¡´É ¾ÆÀÌÅÛÀÇ ½Å·Úµµ ½ÇÁõ½ÃÇè ¼³°è


ºÎ·Ï(Appendix)
A. ¡®ÃÖ¼Ò Á¦°ö¹ý¡¯ À¯µµ
B. ¡®RGTMC(¶Ç´Â AMSAA Crow(NHPP) ¸ðÇü)¡¯ À¯µµ
C-1. MTBFÀÇ ¡®½Å·Ú±¸°£¡¯ °è»êÇ¥(Á¤½Ã ÁߴܽÃÇè)
C-2. MTBFÀÇ ¡®½Å·Ú±¸°£¡¯ °è»êÇ¥(Á¤¼ö ÁߴܽÃÇè)
D. ¸ðÇü Àû¿ëÀ» À§ÇÑ ¡®°íÀå ½Ã°£ µ¥ÀÌÅÍ¡¯ ÃÖ¼Ò ¼ö·®
E. ¡®±×·ì µ¥ÀÌÅÍ¡¯ÀÇ ¡®¼ø°£ MTBF ±¸°£ ÃßÁ¤¡¯
F-1. ¡®±×·ì µ¥ÀÌÅÍ¡¯ ºÐ¼® ¡®R Äڵ塯
F-2. ¡®ºÒ¿¬¼Ó µ¥ÀÌÅÍ¡¯ ºÐ¼® ¡®R Äڵ塯
F-3. ACPM [Ç¥ ¥³-5] Case Study18 ¡®R Äڵ塯
F-4. ACPM [Ç¥ ¥³-11] Case Study20 ¡®R Äڵ塯

»öÀÎ

ÀúÀÚ¼Ò°³

¼ÛÀÎ½Ä [Àú] ½ÅÀ۾˸² SMS½Åû
»ý³â¿ùÀÏ -

ÀúÀÚ´Â 6½Ã±×¸¶°¡ ±¹³» óÀ½À¸·Î µµÀÔµÈ 1997³â »ï¼º SDI Áß¾Ó¿¬±¸¼Ò ¿¬±¸¿øÀ̾úÀ¸¸ç, ´ç½Ã WBÀÎÁõ ¹× °íÀåÇؼ®ºÐ¾ß¿¡¼­ °øÁ¤ °íÁúºÒ·®À» ¿ÏÀüÈ÷ ÇØ°áÇÑ DMAICGB°úÁ¦¿Í ±¹³» óÀ½À¸·Î PDP °¡¼Ó¼ö¸í¹ý °³¹ßÀ» ÅëÇÑ DFSS BB°úÁ¦¸¦ ¼öÇàÇÏ¿´À¸¸ç ƯÈ÷ ÀÌÈÄÀÇ ¹Ì±¹ SBTI»ç DFSS°úÁ¤ Áß Display Cost Reduction °úÁ¦¼º°ú¸¦ Åä´ë·Î Off-Job »ç³» ÄÁ¼³ÅÏÆ®·Î È°µ¿ÇÏ¿´´Ù. »ï¼ºÁ¤¹ÐÈ­ÇÐ, Á¦ÀϸðÁ÷, È¿¼º, »ï¼ºÄÚ´×Á¤¹ÐÀ¯¸®, ¸¸µµ, µ¿ºÎÁ¦Ã¶ µî DFSS¸¦ ±â¹ÝÀ¸·Î ÇÑ ±¹³» ´ë±â¾÷ ¿¬±¸, Á¦Á¶, °£Á¢°úÁ¦´Â ¹°·Ð, ±³º¸»ý¸í, µ¿ºÎÈ­Àç µî ±ÝÀ¶¾÷Á¾±îÁöÀÇ Àü¹æÀ§ÀûÀÎ ÄÁ¼³Æà ¼öÇà½ÇÀûÀ»

ÆîÃ帱â

Àü°øµµ¼­/´ëÇб³Àç ºÐ¾ß¿¡¼­ ¸¹Àº ȸ¿øÀÌ ±¸¸ÅÇÑ Ã¥

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    0.0 (ÃÑ 0°Ç)

    100ÀÚÆò

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    0.0
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    ÆǸÅÀÚÁ¤º¸

    • ÀÎÅÍÆÄÅ©µµ¼­¿¡ µî·ÏµÈ ¿ÀǸ¶ÄÏ »óÇ°Àº ±× ³»¿ë°ú Ã¥ÀÓÀÌ ¸ðµÎ ÆǸÅÀÚ¿¡°Ô ÀÖÀ¸¸ç, ÀÎÅÍÆÄÅ©µµ¼­´Â ÇØ´ç »óÇ°°ú ³»¿ë¿¡ ´ëÇØ Ã¥ÀÓÁöÁö ¾Ê½À´Ï´Ù.

    »óÈ£

    (ÁÖ)±³º¸¹®°í

    ´ëÇ¥ÀÚ¸í

    ¾Èº´Çö

    »ç¾÷ÀÚµî·Ï¹øÈ£

    102-81-11670

    ¿¬¶ôó

    1544-1900

    ÀüÀÚ¿ìÆíÁÖ¼Ò

    callcenter@kyobobook.co.kr

    Åë½ÅÆǸž÷½Å°í¹øÈ£

    01-0653

    ¿µ¾÷¼ÒÀçÁö

    ¼­¿ïƯº°½Ã Á¾·Î±¸ Á¾·Î 1(Á¾·Î1°¡,±³º¸ºôµù)

    ±³È¯/ȯºÒ

    ¹ÝÇ°/±³È¯ ¹æ¹ý

    ¡®¸¶ÀÌÆäÀÌÁö > Ãë¼Ò/¹ÝÇ°/±³È¯/ȯºÒ¡¯ ¿¡¼­ ½Åû ¶Ç´Â 1:1 ¹®ÀÇ °Ô½ÃÆÇ ¹× °í°´¼¾ÅÍ(1577-2555)¿¡¼­ ½Åû °¡´É

    ¹ÝÇ°/±³È¯°¡´É ±â°£

    º¯½É ¹ÝÇ°ÀÇ °æ¿ì Ãâ°í¿Ï·á ÈÄ 6ÀÏ(¿µ¾÷ÀÏ ±âÁØ) À̳»±îÁö¸¸ °¡´É
    ´Ü, »óÇ°ÀÇ °áÇÔ ¹× °è¾à³»¿ë°ú ´Ù¸¦ °æ¿ì ¹®Á¦Á¡ ¹ß°ß ÈÄ 30ÀÏ À̳»

    ¹ÝÇ°/±³È¯ ºñ¿ë

    º¯½É ȤÀº ±¸¸ÅÂø¿À·Î ÀÎÇÑ ¹ÝÇ°/±³È¯Àº ¹Ý¼Û·á °í°´ ºÎ´ã
    »óÇ°À̳ª ¼­ºñ½º ÀÚüÀÇ ÇÏÀÚ·Î ÀÎÇÑ ±³È¯/¹ÝÇ°Àº ¹Ý¼Û·á ÆǸÅÀÚ ºÎ´ã

    ¹ÝÇ°/±³È¯ ºÒ°¡ »çÀ¯

    ·¼ÒºñÀÚÀÇ Ã¥ÀÓ ÀÖ´Â »çÀ¯·Î »óÇ° µîÀÌ ¼Õ½Ç ¶Ç´Â ÈÑ¼ÕµÈ °æ¿ì
    (´ÜÁö È®ÀÎÀ» À§ÇÑ Æ÷Àå ÈѼÕÀº Á¦¿Ü)

    ·¼ÒºñÀÚÀÇ »ç¿ë, Æ÷Àå °³ºÀ¿¡ ÀÇÇØ »óÇ° µîÀÇ °¡Ä¡°¡ ÇöÀúÈ÷ °¨¼ÒÇÑ °æ¿ì
    ¿¹) È­ÀåÇ°, ½ÄÇ°, °¡ÀüÁ¦Ç°(¾Ç¼¼¼­¸® Æ÷ÇÔ) µî

    ·º¹Á¦°¡ °¡´ÉÇÑ »óÇ° µîÀÇ Æ÷ÀåÀ» ÈѼÕÇÑ °æ¿ì
    ¿¹) À½¹Ý/DVD/ºñµð¿À, ¼ÒÇÁÆ®¿þ¾î, ¸¸È­Ã¥, ÀâÁö, ¿µ»ó È­º¸Áý

    ·½Ã°£ÀÇ °æ°ú¿¡ ÀÇÇØ ÀçÆǸŰ¡ °ï¶õÇÑ Á¤µµ·Î °¡Ä¡°¡ ÇöÀúÈ÷ °¨¼ÒÇÑ °æ¿ì

    ·ÀüÀÚ»ó°Å·¡ µî¿¡¼­ÀÇ ¼ÒºñÀÚº¸È£¿¡ °üÇÑ ¹ý·üÀÌ Á¤ÇÏ´Â ¼ÒºñÀÚ Ã»¾àöȸ Á¦ÇÑ ³»¿ë¿¡ ÇØ´çµÇ´Â °æ¿ì

    »óÇ° Ç°Àý

    °ø±Þ»ç(ÃâÆÇ»ç) Àç°í »çÁ¤¿¡ ÀÇÇØ Ç°Àý/Áö¿¬µÉ ¼ö ÀÖÀ½

    ¼ÒºñÀÚ ÇÇÇغ¸»ó
    ȯºÒÁö¿¬¿¡ µû¸¥ ¹è»ó

    ·»óÇ°ÀÇ ºÒ·®¿¡ ÀÇÇÑ ±³È¯, A/S, ȯºÒ, Ç°Áúº¸Áõ ¹× ÇÇÇغ¸»ó µî¿¡ °üÇÑ »çÇ×Àº ¼ÒºñÀÚºÐÀïÇØ°á ±âÁØ (°øÁ¤°Å·¡À§¿øȸ °í½Ã)¿¡ ÁØÇÏ¿© 󸮵Ê

    ·´ë±Ý ȯºÒ ¹× ȯºÒÁö¿¬¿¡ µû¸¥ ¹è»ó±Ý Áö±Þ Á¶°Ç, ÀýÂ÷ µîÀº ÀüÀÚ»ó°Å·¡ µî¿¡¼­ÀÇ ¼ÒºñÀÚ º¸È£¿¡ °üÇÑ ¹ý·ü¿¡ µû¶ó ó¸®ÇÔ

    (ÁÖ)KGÀ̴Ͻýº ±¸¸Å¾ÈÀü¼­ºñ½º¼­ºñ½º °¡ÀÔ»ç½Ç È®ÀÎ

    (ÁÖ)ÀÎÅÍÆÄÅ©Ä¿¸Ó½º´Â ȸ¿ø´ÔµéÀÇ ¾ÈÀü°Å·¡¸¦ À§ÇØ ±¸¸Å±Ý¾×, °áÁ¦¼ö´Ü¿¡ »ó°ü¾øÀÌ (ÁÖ)ÀÎÅÍÆÄÅ©Ä¿¸Ó½º¸¦ ÅëÇÑ ¸ðµç °Å·¡¿¡ ´ëÇÏ¿©
    (ÁÖ)KGÀ̴Ͻýº°¡ Á¦°øÇÏ´Â ±¸¸Å¾ÈÀü¼­ºñ½º¸¦ Àû¿ëÇÏ°í ÀÖ½À´Ï´Ù.

    ¹è¼Û¾È³»

    • ±³º¸¹®°í »óÇ°Àº Åùè·Î ¹è¼ÛµÇ¸ç, Ãâ°í¿Ï·á 1~2Àϳ» »óÇ°À» ¹Þ¾Æ º¸½Ç ¼ö ÀÖ½À´Ï´Ù.

    • Ãâ°í°¡´É ½Ã°£ÀÌ ¼­·Î ´Ù¸¥ »óÇ°À» ÇÔ²² ÁÖ¹®ÇÒ °æ¿ì Ãâ°í°¡´É ½Ã°£ÀÌ °¡Àå ±ä »óÇ°À» ±âÁØÀ¸·Î ¹è¼ÛµË´Ï´Ù.

    • ±ººÎ´ë, ±³µµ¼Ò µî ƯÁ¤±â°üÀº ¿ìü±¹ Åù踸 ¹è¼Û°¡´ÉÇÕ´Ï´Ù.

    • ¹è¼Ûºñ´Â ¾÷ü ¹è¼Ûºñ Á¤Ã¥¿¡ µû¸¨´Ï´Ù.

    • - µµ¼­ ±¸¸Å ½Ã 15,000¿ø ÀÌ»ó ¹«·á¹è¼Û, 15,000¿ø ¹Ì¸¸ 2,500¿ø - »óÇ°º° ¹è¼Ûºñ°¡ ÀÖ´Â °æ¿ì, »óÇ°º° ¹è¼Ûºñ Á¤Ã¥ Àû¿ë