°£Æí°áÁ¦, ½Å¿ëÄ«µå û±¸ÇÒÀÎ
»ï¼ºÄ«µå 6% (21,150¿ø)
(»ï¼ºÄ«µå 6% û±¸ÇÒÀÎ)
ÀÎÅÍÆÄÅ© ·Ôµ¥Ä«µå 5% (21,380¿ø)
(ÃÖ´ëÇÒÀÎ 10¸¸¿ø / Àü¿ù½ÇÀû 40¸¸¿ø)
ºÏÇǴϾð ·Ôµ¥Ä«µå 30% (15,750¿ø)
(ÃÖ´ëÇÒÀÎ 3¸¸¿ø / 3¸¸¿ø ÀÌ»ó °áÁ¦)
NH¼îÇÎ&ÀÎÅÍÆÄũīµå 20% (18,000¿ø)
(ÃÖ´ëÇÒÀÎ 4¸¸¿ø / 2¸¸¿ø ÀÌ»ó °áÁ¦)
Close

Python ÇÁ·Î±×·¡¹Ö Á¤º¹Çϱâ : âÀÇÀû »ç°í¸¦ À§ÇÑ

¼Òµæ°øÁ¦

2013³â 9¿ù 9ÀÏ ÀÌÈÄ ´©Àû¼öÄ¡ÀÔ´Ï´Ù.

ÆÇ¸ÅÁö¼ö 27
?
ÆÇ¸ÅÁö¼ö¶õ?
»çÀÌÆ®ÀÇ ÆÇ¸Å·®¿¡ ±â¹ÝÇÏ¿© ÆÇ¸Å·® ÃßÀ̸¦ ¹Ý¿µÇÑ ÀÎÅÍÆÄÅ© µµ¼­¿¡¼­ÀÇ µ¶¸³ÀûÀÎ ÆÇ¸Å Áö¼öÀÔ´Ï´Ù. ÇöÀç °¡Àå Àß ÆÈ¸®´Â »óǰ¿¡ °¡ÁßÄ¡¸¦ µÎ¾ú±â ¶§¹®¿¡ ½ÇÁ¦ ´©Àû ÆÇ¸Å·®°ú´Â ´Ù¼Ò Â÷À̰¡ ÀÖÀ» ¼ö ÀÖ½À´Ï´Ù. ÆÇ¸Å·® ¿Ü¿¡µµ ´Ù¾çÇÑ °¡ÁßÄ¡·Î ±¸¼ºµÇ¾î ÃÖ±ÙÀÇ À̽´µµ¼­ È®Àνà À¯¿ëÇÒ ¼ö ÀÖ½À´Ï´Ù. ÇØ´ç Áö¼ö´Â ¸ÅÀÏ °»½ÅµË´Ï´Ù.
Close
°øÀ¯Çϱâ
Á¤°¡

25,000¿ø

  • 22,500¿ø (10%ÇÒÀÎ)

    1,250P (5%Àû¸³)

ÇÒÀÎÇýÅÃ
Àû¸³ÇýÅÃ
  • I-Point Àû¸³Àº Ãâ°í¿Ï·á ÈÄ 14ÀÏ À̳» ¸¶ÀÌÆäÀÌÁö¿¡¼­ Àû¸³¹Þ±âÇÑ °æ¿ì¸¸ Àû¸³µË´Ï´Ù.
Ãß°¡ÇýÅÃ
¹è¼ÛÁ¤º¸
ÁÖ¹®¼ö·®
°¨¼Ò Áõ°¡
  • À̺¥Æ®/±âȹÀü

  • ¿¬°üµµ¼­(37)

  • »çÀºÇ°(3)

Ã¥¼Ò°³

âÀÇÀû »ç°í¸¦ À§ÇÑ ÆÄÀ̽ã ÇÁ·Î±×·¡¹Ö

ÆÄÀ̽㠾ð¾î´Â °´Ã¼ÁöÇâ ÇÁ·Î±×·¡¹Ö, ÀýÂ÷Àû ÇÁ·Î±×·¡¹Ö, ÇÔ¼öÇü ÇÁ·Î±×·¡¹Ö µî ´Ù¾çÇÑ ÇÁ·Î±×·¡¹Ö ±â¹ýÀ» Áö¿øÇϸ鼭µµ dzºÎÇÑ Ç¥Çö·ÂÀ» °¡Áø ¾ð¾îÀÌ´Ù. ÇöÀç ´Ù¾çÇÑ ÀÀ¿ëÇÁ·Î±×·¥, À¥ ÇÁ·Î±×·¡¹Ö, °ÔÀÓ ÇÁ·Î±×·¡¹Ö, ¹× ºò µ¥ÀÌÅÍ Ã³¸®¿¡µµ Ȱ¿ëÇÒ ¸¸Å­ ÀÌ¿ëÀÇ Æøµµ ³Ð´Ù. ¶ÇÇÑ ÆÄÀ̽㠾ð¾î´Â ÀÎÅÍÇÁ¸®ÅÍ ¹æ½ÄÀ¸·Î µ¿ÀÛÇϹǷÎ, Æí¸®ÇÏ°Ô ÀÛ¼ºÀÌ °¡´ÉÇϰí, ÇÁ·Î±×·¥ÀÌ »êÃâÇÏ´Â °á°ú °ª ¹× ¿À·ù »óȲÀ» Áï½ÃÀûÀ¸·Î Ç¥ÇöÇØ ÁÖ´Â µî ÇÁ·Î±×·¥ÀÇ ÀÛ¼º, ½ÇÇà ¹× ¿À·ùÁ¡°ËÀÌ Æí¸®ÇÏ´Ù. º» Ã¥Àº óÀ½À¸·Î ÄÄÇ»ÅÍ ÇÁ·Î±×·¡¹ÖÀ» ÇнÀÇÏ´Â ÄÄÇ»ÅͰøÇÐ ºñÀü°øÀÚ ¹× ÀúÇгâÀÇ ÄÄÇ»ÅͰøÇÐ Àü°øÀÚ¸¦ À§ÇØ ÀÛ¼ºµÇ¾ú´Ù. µû¶ó¼­ ÄÄÇ»ÅÍ ÇÁ·Î±×·¡¹ÖÀ» ÇнÀÇÏ´Â Ãʺ¸ÀÚµéÀÌ ¹Ýµå½Ã ¾Ë¾Æ¾ßÇÒ ÇÁ·Î±×·¡¹ÖÀÇ °³³ä°ú ¹®¹ýÀû Ç¥ÇöÀ» Áß½ÉÀ¸·Î ´Ù·ç¾ú´Ù. »Ó¸¸ ¾Æ´Ï¶ó, ¼ºÀû ó¸® ½Ã½ºÅÛ ±¸ÇöÀ̶ó´Â ÇϳªÀÇ ÁÖÁ¦¸¦ µÎ°í¼­ °¢ Àå¿¡¼­ ´Ù·é ³»¿ëÀÌ À̸¦ ±¸ÇöÇϴµ¥ ¾î¶»°Ô Àû¿ëµÇ´Â Áö¸¦ ¿¹¸¦ µé¾î¼­ ¼³¸íÇÏ¿´´Ù. ÀÌ´Â ÇÁ·Î±×·¡¹Ö Ãʺ¸ÀÚµéÀÌ ÀÚ½ÅÀÌ ¾Æ´Â Áö½ÄÀ» ¾î¶°ÇÑ »óȲ¿¡ »ç¿ëÇØ¾ßÇÏ´Â Áö¿¡ ´ëÇÑ ½ÇÁ¦Àû ¿¹¸¦ º¸¿©ÁÖ¸ç, ÄÄÇ»ÅÍ ÇÁ·Î±×·¡¹Ö ÇнÀ¿¡ ¸¹Àº µµ¿òÀ» ÁØ´Ù. ¶ÇÇÑ °¢ À帶´Ù ¿¬½À¹®Á¦¸¦ Á¦°øÇÏ¿© ÇнÀÇÑ ³»¿ëÀ» º¹½ÀÇϰí Á¤¸®ÇÒ ¼ö ÀÖµµ·Ï ÇÏ¿´´Ù.

¸ñÂ÷

Á¦1Àå ÆÄÀ̽ã ÇÁ·Î±×·¡¹Ö ¼Ò°³
1.1 ÄÄÇ»ÅÍ ÇÁ·Î±×·¡¹ÖÀ̶õ?
1.2 ÆÄÀ̽ã(Python) ¾ð¾î
1.3 ÆÄÀ̽ãÀÇ ¿ª»ç
1.4 ÆÄÀ̽㠾ð¾îÀÇ Æ¯Â¡
1.5 ÆÄÀ̽㠼³Ä¡Çϱâ
1.6 ÆÄÀ̽ã ÀÎÅÍÇÁ¸®ÅÍ »ç¿ëÇϱâ
1.7 ÆÄÀ̽ãÀ¸·Î °£´ÜÇÑ ÇÁ·Î±×·¥ ÀÛ¼ºÇϱâ
1.8 ¼ºÀû ó¸® ½Ã½ºÅÛÀÇ ¼Ò°³

Á¦2Àå ±âº» µ¥ÀÌÅÍ Å¸ÀÔ
2.1 µ¥ÀÌÅÍ Å¸ÀÔ ¼Ò°³
2.2 Á¤¼ö(int) ŸÀÔ
2.3 ½Ç¼ö(float) ŸÀÔ
2.4 º¹¼Ò¼ö(complex) ŸÀÔ
2.5 ºÒ¸°(boolean) ŸÀÔ
2.6 ¹®ÀÚ¿­(str) ŸÀÔ
2.7 ¸®½ºÆ®(list) ŸÀÔ
2.8 Æ©ÇÃ(tuple) ŸÀÔ
2.9 »çÀü(dict) ŸÀÔ
2.10 ÁýÇÕ(set) ŸÀÔ
2.11 None ŸÀÔ
2.12 ŸÀÔ º¯È¯
2.13 ¼ºÀû ó¸® ½Ã½ºÅÛÀ» ÅëÇÑ µ¥ÀÌÅÍ Ç¥Çö ¾Ë¾Æº¸±â

Á¦3Àå ÄÁÅ×À̳Ê(Container) µ¥ÀÌÅÍ Å¸ÀÔ
3.1 ½ÃÀÛÇϱâ Àü¿¡
3.2 ¼øÂ÷ µ¥ÀÌÅÍ Å¸ÀÔ°ú ºñ¼øÂ÷ µ¥ÀÌÅÍ Å¸ÀÔ
3.3 °¡º¯(Mutable) µ¥ÀÌÅÍ Å¸ÀÔ°ú ºÒº¯(Immutable) µ¥ÀÌÅÍ Å¸ÀÔ
3.4 À妽Ì(Indexing)
3.5 ½½¶óÀ̽Ì(Slicing)
3.6 µ¡¼À°ú °ö¼À
3.7 ¿ä¼Ò È®ÀÎ
3.8 Ãß°¡ ±â´Éµé
3.9 ¼ºÀû ó¸® ½Ã½ºÅÛ ±¸ÇöÀ» ÅëÇÑ µ¥ÀÌÅÍ Ç¥Çö ¾Ë¾Æº¸±â

Á¦4Àå ½Äº°ÀÚ¿Í ¿¹¾à¾î
4.1 ½Äº°ÀÚ(Identifier)¿Í º¯¼ö¸í(Variable Name)
4.2 º¯¼ö¸í°ú µ¥ÀÌÅÍ
4.3 ¾èÀº º¹»ç¿Í ±íÀº º¹»ç
4.4 ¿¹¾à¾î(Reserved word)
4.5 ÆÄÀ̽ã ÇÁ·Î±×·¥ÀÇ ¹®¹ý ¿ä¼Òµé
4.6 ÆÄÀ̽ã ÄÚµù ±Ô¾à
4.7 ¼ºÀû ó¸® ½Ã½ºÅÛ ±¸ÇöÀ» ÅëÇÑ ½Äº°ÀÚ ¾Ë¾Æº¸±â

Á¦5Àå ¿¬»êÀÚ
5.1 ¼öÄ¡ ¿¬»êÀÚ(Arithmetic Operators)
5.2 ´ëÀÔ ¿¬»êÀÚ(Assignment Operators)
5.3 ºñ±³ ¿¬»êÀÚ(Comparison Operators)
5.4 ³í¸® ¿¬»êÀÚ(Logical Operators)
5.5 ºñÆ® ¿¬»êÀÚ(Bitwise Operators)
5.6 ½Äº° ¿¬»êÀÚ(Identity Operators)
5.7 ±¸¼º¿ø ¿¬»êÀÚ(Membership Operators)
5.8 ¹®ÀÚ¿­ ¿¬»êÀÚ(String Operators)
5.9 ¿¬»êÀÚ ¿ì¼±¼øÀ§
5.10 ¼ºÀû ó¸® ½Ã½ºÅÛ ±¸ÇöÀ» ÅëÇÑ µ¥ÀÌÅÍ ¿¬»ê ¾Ë¾Æº¸±â

Á¦6Àå È帧 Á¦¾î
6.1 È帧°ú È帧 Á¦¾î
6.2 ¼±Åà È帧°ú if ¹®
6.3 ¹Ýº¹ È帧°ú for, while ¹®
6.4 break ¹®°ú continue ¹®
6.5 pass ¹®
6.6 ¹«ÇÑ ¹Ýº¹
6.7 ¿äÀÏ ±¸Çϱ⠿¹Á¦¸¦ ÅëÇØº» È帧 Á¦¾î
6.8 ¼ºÀû ó¸® ½Ã½ºÅÛ ±¸ÇöÀ» ÅëÇÑ È帧 Á¦¾î ¾Ë¾Æº¸±â

Á¦7Àå ÇÔ¼ö(Function)
7.1 ÇÔ¼ö¶õ ¹«¾ùÀΰ¡?
7.2 ±âº» ÇÔ¼ö(Built-in ÇÔ¼ö)
7.3 ¶óÀ̺귯¸®(ÆÐŰÁö) ÇÔ¼ö
7.4 »ç¿ëÀÚ Á¤ÀÇ ÇÔ¼ö
7.5 ÇÔ¼öÀÇ È£Ãâ°ú È帧
7.6 ÇÔ¼öÀÇ ÀÎÀÚ¿Í ¹Ýȯ °ª
7.7 ÇÔ¼öÀÇ ÀÎÀÚ Àü´Þ°ú °¡º¯ µ¥ÀÌÅÍ
7.8 ÀÏ¹Ý ÀÎÀÚ, ±âº» ÀÎÀÚ, Ű¿öµå ÀÎÀÚ, ±×¸®°í °¡º¯ ÀÎÀÚ
7.9 ½ºÄÚÇÎ ·ê(Scoping Rule)
7.10 Àç±Í ÇÔ¼ö
7.11 ¶÷´Ù ÇÔ¼ö
7.12 ÇÔ¼ö¸¦ ÀÎÀÚ·Î Àü´ÞÇϱâ
7.13 ¿äÀÏ ±¸Çϱ⠿¹Á¦¸¦ ÅëÇÑ ÇÔ¼ö ¾Ë¾Æº¸±â
7.14 ¼ºÀû ó¸® ½Ã½ºÅÛÀ» ±¸ÇöÀ» ÅëÇÑ ÇÔ¼ö ¾Ë¾Æº¸±â

Á¦8Àå °´Ã¼ÁöÇâ ÇÁ·Î±×·¡¹Ö(I)
8.1 °´Ã¼ÁöÇâ ÇÁ·Î±×·¡¹ÖÀ̶õ?
8.2 °´Ã¼¿Í Ŭ·¡½º
8.3 self
8.4 ¸ðµâ°ú Ŭ·¡½º
8.5 Ŭ·¡½º¿Í µ¥ÀÌÅÍ Å¸ÀÔ
8.6 ĸ½¶È­¿Í Á¢±ÙÁöÁ¤
8.7 property ÀÌ¿ëÇϱâ
8.8 ¿äÀÏ ±¸Çϱ⠿¹Á¦¸¦ ÅëÇÑ °´Ã¼ÁöÇ⠾˾ƺ¸±â
8.9 ¼ºÀû ó¸® ½Ã½ºÅÛ ±¸ÇöÀ» ÅëÇÑ °´Ã¼ÁöÇ⠾˾ƺ¸±â

Á¦9Àå °´Ã¼ÁöÇâ ÇÁ·Î±×·¡¹Ö(II)
9.1 »ó¼Ó
9.2 Ãß°¡¿Í ¿À¹ö¶óÀ̵ù(Overriding, ÀçÁ¤ÀÇ)
9.3 ´ÙÇü¼º(Polymorphism)
9.4 ÀνºÅϽº ¼Ó¼º°ú Ŭ·¡½º ¼Ó¼º
9.5 ÀνºÅϽº ¸Þ¼­µå, Ŭ·¡½º ¸Þ¼­µå, ±×¸®°í Á¤Àû ¸Þ¼­µå
9.6 ¿äÀÏ ±¸Çϱ⠿¹Á¦¸¦ ÅëÇÑ °´Ã¼ÁöÇ⠾˾ƺ¸±â

Á¦10Àå Æ¯º° ¸Þ¼­µå
10.1 Ưº° ¸Þ¼­µåÀÇ Á¤ÀÇ
10.2 Ưº° ¸Þ¼­µåÀÇ Á¾·ù

Á¦11Àå Ç¥ÁØ ¸ðµâ(¶óÀ̺귯¸®)
11.1 os
11.2 sys
11.3 math
11.4 time
11.5 datetime
11.6 random
11.7 Ç¥ÁØ ¸ðµâÀ» ÀÌ¿ëÇÑ °£´ÜÇÑ ÇÁ·Î±×·¡¹Ö

Á¦12Àå ÆÄÀÏ ÀÔÃâ·Â
12.1 ÆÄÀÏ
12.2 ÆÄÀÏ »ý¼º ¹× ¿­±â
12.3 ÅØ½ºÆ® ÆÄÀÏ ¾²±â
12.4 ÅØ½ºÆ® ÆÄÀÏ Àбâ
12.5 Á÷·ÄÈ­/¿ªÁ÷·ÄÈ­
12.6 with ¹®
12.7 ¼ºÀû ó¸® ½Ã½ºÅÛ ±¸ÇöÀ» ÅëÇÑ ÆÄÀÏ ÀÔÃâ·Â ¾Ë¾Æº¸±â

Á¦13Àå ¿¹¿Ü ó¸®
13.1 ¿¹¿Ü
13.2 ¿¹¿Ü ó¸®
13.3 ¿¹¿Ü ¹ß»ý½Ã۱â
13.4 »ç¿ëÀÚ Á¤ÀÇ ¿¹¿Ü
13.5 ¼ºÀû ó¸® ½Ã½ºÅÛ ±¸ÇöÀ» ÅëÇÑ ¿¹¿Ü ó¸® ¾Ë¾Æº¸±â

ÀúÀÚ¼Ò°³

»ý³â¿ùÀÏ -
Ãâ»ýÁö -
Ãâ°£µµ¼­ 0Á¾
ÆÇ¸Å¼ö 0±Ç

Áß¾Ó´ëÇб³ ÄÄÇ»ÅͰøÇаú Çлç
Áß¾Ó´ëÇб³ ÄÄÇ»ÅͰøÇаú ¼®»ç
Áß¾Ó´ëÇб³ ÄÄÇ»ÅͰøÇаú ¹Ú»ç
Çö) °­¸ª¿øÁÖ´ëÇб³ ¼ÒÇÁÆ®¿þ¾î Ư¼ºÈ­»ç¾÷´Ü ¿¬±¸±³¼ö
Çö) ¿µÁøÀü¹®´ëÇб³ ÄÄÇ»ÅÍÁ¤º¸°è¿­ °âÀÓ

»ý³â¿ùÀÏ -
Ãâ»ýÁö -
Ãâ°£µµ¼­ 0Á¾
ÆÇ¸Å¼ö 0±Ç

Áß¾Ó´ëÇб³ ÄÄÇ»ÅͰøÇаú Çлç
Áß¾Ó´ëÇб³ ÄÄÇ»ÅͰøÇаú ¼®»ç
Áß¾Ó´ëÇб³ ÄÄÇ»ÅͰøÇаú ¹Ú»ç
Çö) °­¸ª¿øÁÖ´ëÇб³ Á¤º¸±â¼ú°øÇаú ±³¼ö

ÀÌ »óǰÀÇ ½Ã¸®Áî

(ÃÑ 101±Ç / ÇöÀ籸¸Å °¡´Éµµ¼­ 37±Ç)

ÆîÃ帱â

ÄÄÇ»ÅÍ/ÀÎÅÍ³Ý ºÐ¾ß¿¡¼­ ¸¹Àº ȸ¿øÀÌ ±¸¸ÅÇÑ Ã¥

    ¸®ºä

    0.0 (ÃÑ 0°Ç)

    ±¸¸Å ÈÄ ¸®ºä ÀÛ¼º ½Ã, ºÏÇǴϾð Áö¼ö ÃÖ´ë 600Á¡

    ¸®ºä¾²±â

    ±â´ëÆò

    ÀÛ¼º½Ã À¯ÀÇ»çÇ×

    ÆòÁ¡
    0/200ÀÚ
    µî·ÏÇϱâ

    ±â´ëÆò

    0.0

    ±³È¯/ȯºÒ

    ±³È¯/ȯºÒ ¹æ¹ý

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

    ±³È¯/ȯºÒ °¡´É ±â°£

    °í°´º¯½ÉÀº Ãâ°í¿Ï·á ´ÙÀ½³¯ºÎÅÍ 14ÀÏ ±îÁö¸¸ ±³È¯/ȯºÒÀÌ °¡´ÉÇÔ

    ±³È¯/ȯºÒ ºñ¿ë

    °í°´º¯½É ¶Ç´Â ±¸¸ÅÂø¿ÀÀÇ °æ¿ì¿¡¸¸ 2,500¿ø Åùèºñ¸¦ °í°´´ÔÀÌ ºÎ´ãÇÔ

    ±³È¯/ȯºÒ ºÒ°¡»çÀ¯

    ¹ÝǰÁ¢¼ö ¾øÀÌ ¹Ý¼ÛÇϰųª, ¿ìÆíÀ¸·Î º¸³¾ °æ¿ì »óǰ È®ÀÎÀÌ ¾î·Á¿ö ȯºÒÀÌ ºÒ°¡ÇÒ ¼ö ÀÖÀ½
    ¹è¼ÛµÈ »óǰÀÇ ºÐ½Ç, »óǰÆ÷ÀåÀÌ ÈÑ¼ÕµÈ °æ¿ì, ºñ´Ò·¦ÇÎµÈ »óǰÀÇ ºñ´Ò °³ºÀ½Ã ±³È¯/¹ÝǰÀÌ ºÒ°¡´ÉÇÔ

    ¼ÒºñÀÚ ÇÇÇØº¸»ó

    ¼ÒºñÀÚ ÇÇÇØº¸»óÀÇ ºÐÀïó¸® µî¿¡ °üÇÑ »çÇ×Àº ¼ÒºñÀÚºÐÀïÇØ°á±âÁØ(°øÁ¤°Å·¡À§¿øÈ¸ °í½Ã)¿¡ µû¶ó ºñÇØ º¸»ó ¹ÞÀ» ¼ö ÀÖÀ½
    ±³È¯/¹Ýǰ/º¸ÁõÁ¶°Ç ¹× ǰÁúº¸Áõ ±âÁØÀº ¼ÒºñÀڱ⺻¹ý¿¡ µû¸¥ ¼ÒºñÀÚ ºÐÀï ÇØ°á ±âÁØ¿¡ µû¶ó ÇÇÇØ¸¦ º¸»ó ¹ÞÀ» ¼ö ÀÖÀ½

    ±âŸ

    µµ¸Å»ó ¹× Á¦ÀÛ»ç »çÁ¤¿¡ µû¶ó ǰÀý/ÀýÆÇ µîÀÇ »çÀ¯·Î ÁÖ¹®ÀÌ Ãë¼ÒµÉ ¼ö ÀÖÀ½(ÀÌ °æ¿ì ÀÎÅÍÆÄÅ©µµ¼­¿¡¼­ °í°´´Ô²² º°µµ·Î ¿¬¶ôÇÏ¿© °íÁöÇÔ)

    ¹è¼Û¾È³»

    • ÀÎÅÍÆÄÅ© µµ¼­ »óǰÀº Åùè·Î ¹è¼ÛµÇ¸ç, Ãâ°í¿Ï·á 1~2Àϳ» »óǰÀ» ¹Þ¾Æ º¸½Ç ¼ö ÀÖ½À´Ï´Ù

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

    • ±ººÎ´ë, ±³µµ¼Ò µî ƯÁ¤±â°üÀº ¿ìü±¹ Åù踸 ¹è¼Û°¡´ÉÇÏ¿©, ÀÎÅÍÆÄÅ© ¿Ü Ÿ¾÷ü ¹è¼Û»óǰÀÎ °æ¿ì ¹ß¼ÛµÇÁö ¾ÊÀ» ¼ö ÀÖ½À´Ï´Ù.

    • ¹è¼Ûºñ

    µµ¼­(Áß°íµµ¼­ Æ÷ÇÔ) ±¸¸Å

    2,000¿ø (1¸¸¿øÀÌ»ó ±¸¸Å ½Ã ¹«·á¹è¼Û)

    À½¹Ý/DVD/ÀâÁö/¸¸È­ ±¸¸Å

    2,000¿ø (2¸¸¿øÀÌ»ó ±¸¸Å ½Ã ¹«·á¹è¼Û)

    µµ¼­¿Í À½¹Ý/DVD/ÀâÁö/¸¸È­/
    Áß°íÁ÷¹è¼Û»óǰÀ» ÇÔ²² ±¸¸Å

    2,000¿ø (1¸¸¿øÀÌ»ó ±¸¸Å ½Ã ¹«·á¹è¼Û)

    ¾÷üÁ÷Á¢¹è¼Û»óǰ ±¸¸Å

    ¾÷üº° »óÀÌÇÑ ¹è¼Ûºñ Àû¿ë