±¹³»µµ¼
Àü°øµµ¼/´ëÇб³Àç
°øÇаè¿
ÄÄÇ»ÅÍ°øÇÐ
Á¤°¡ |
27,500¿ø |
---|
24,750¿ø (10%ÇÒÀÎ)
1,370P (5%Àû¸³)
ÇÒÀÎÇýÅÃ | |
---|---|
Àû¸³ÇýÅà |
|
|
|
Ãß°¡ÇýÅÃ |
|
À̺¥Æ®/±âȹÀü
¿¬°üµµ¼
»óÇ°±Ç
ÀÌ»óÇ°ÀÇ ºÐ·ù
Ã¥¼Ò°³
µ¶Æ¯ÇÑ ¿¹Á¦¸¦ ÅëÇØ ¹è¿ì´Â µ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼® ÀÔ¹®
ÀÌ Ã¥Àº ´©±¸³ª ÇÑ ±Ç ÀÌ»ó °¡Áö°í ÀÖÀ» ÆÄÀ̽㠱âÃÊ ¹®¹ýÃ¥°ú °°Àº ³»¿ëÀÌ ¾Æ´Ñ, µ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼®À̶ó´Â Ưº°ÇÑ ºÐ¾ß¿¡¼ Ãʺ¸¸¦ À§ÇØ Ã³À½ºÎÅÍ ³¡±îÁö ÆÄÀ̽ãÀ¸·Î ÁøÇàµÇ´Â °úÁ¤À» ´Ù·ì´Ï´Ù. ¼¿ï½Ã ¹üÁË ÇöȲ ºÐ¼®, ¼¿ÇÁ ÁÖÀ¯¼Ò °¡°Ý Á¤º¸ ºÐ¼®, 19´ë ´ë¼± °á°ú ºÐ¼® µî Èï¹Ì ÀÖ´Â ¸ñÇ¥¸¦ ÀÌ·ç±â À§Çؼ ÆÄÀ̽ãÀÇ ±âÃʸ¦ ÀÍÈ÷°í, µ¥ÀÌÅ͸¦ ´Ù·ç°í ºÐ¼®ÇÏ´Â µ¥ ÇÊ¿äÇÑ °úÁ¤À» ´ëÈ Çü½ÄÀ¸·Î Àü°³ÇÏ¸é¼ ÇÊ¿äÇÑ ±âÃÊ ³»¿ëÀº ±×¶§ ±×¶§ ½ÀµæÇÏ°íÀÚ ÇÕ´Ï´Ù. ¸¶Ä¡ ÆÄÀ̽㿡 ´ëÇØ Àß ¸ð¸£´Â µ¶ÀÚ°¡ ±¸±Û¿¡¼ °Ë»öÇϸç ÄÚµå ÇÑ ÁÙ ÇÑ ÁÙÀ» ¿Ï¼ºÇØ°¡´Â ´À³¦À¸·Î ±â¼úÇß½À´Ï´Ù.
´ëºÎºÐÀÇ Àå¿¡´Â ¶Ñ·ÇÇÑ ¸ñÇ¥°¡ ÀÖ½À´Ï´Ù. Ç×»ó ½ÃÀÛÀº µ¥ÀÌÅ͸¦ ¾ò´Â ¹ýÀ» ¸ÕÀú ´Ù·ç°Ô µÇ°í, ±× µ¥ÀÌÅ͸¦ Á¤Á¦Çϰųª º¯°æÇØ°¡¸ç ¸ñÇ¥¸¦ ÀÌ·ç´Â °úÁ¤À» º¸¿©ÁÝ´Ï´Ù. ÇÊ¿äÇÏ´Ù¸é ÇØ´ç ¸ðµâÀÇ Æ©Å丮¾óÀ» °¡Áö°í ¿Í¼ ±âÃʸ¦ ¼³¸íÇÏ°íÀÚ ÇÕ´Ï´Ù. ¾Æ¸¶ ÀÌ Ã¥À» ´Ù ÀÐ°í ³ª¸é ÆÄÀ̽ãÀÌ, ¶Ç ÆÄÀ̽ãÀ¸·Î ¼öÇàÇÏ´Â µ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼®ÀÇ ¼¼°è°¡ ¾ÆÁÖ Èï¹Ì·Ó´Ù´Â °ÍÀ» ¾Ë°Ô µÉ °ÍÀÔ´Ï´Ù.
ÃâÆÇ»ç ¼Æò
ÀÌ Ã¥ÀÇ Æ¯Â¡
- Pandas, Matplotlib, numpy, folium, KoNLPy, Beautiful Soup, Selenium µî µ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼®°ú ½Ã°¢È¿¡ ÇÊ¿äÇÑ ¸¹Àº ¸ðµâÀ» ´Ù·é´Ù.
- Á¤È®ÇÑ ¸ñÇ¥¸¦ °¡Áø ½ÇÁ¦ ÇÁ·ÎÁ§Æ®¸¦ ´Ù¼ö ¼öÇàÇÏ¸é¼ ÇÁ·ÎÁ§Æ® ´ÜÀ§·Î µ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼®À» ÇнÀÇÒ ¼ö ÀÖ´Ù.
- PythonÀÌ Ã³À½ÀÎ µ¶ÀÚ¶óµµ ÇÁ·ÎÁ§Æ®¸¦ ¼öÇàÇÒ ¼ö ÀÖµµ·Ï ¼³¸íÇÑ´Ù.
ÀÌ Ã¥ÀÌ ÇÊ¿äÇÑ µ¶ÀÚ
- PythonÀ» °øºÎÇßÁö¸¸ ½ÇÁ¦·Î ¾îµð¿¡ ¾î¶»°Ô Àû¿ëÇÏ´ÂÁö ±Ã±ÝÇÑ µ¶ÀÚ
- µ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼®À» ÅëÇØ ¾òÀ» ¼ö ÀÖ´Â °á°ú¸¦ ÇнÀ°ú µ¿½Ã¿¡ °æÇèÇÏ°í ½ÍÀº µ¶ÀÚ
- ÇÁ·Î±×·¡¹Ö ¾ð¾î°¡ óÀ½ÀÌÁö¸¸ ´Ü±â°£¿¡ ¼º°ú¸¦ ¾ò°í ½ÍÀº µ¶ÀÚ
´ë»óµ¶ÀÚ
ÃÊÁß±Þ
¼Ò½ºÄÚµå
https://github.com/bjpublic/DataScience
ÀÎÅͳݿ¡¼ µ¥ÀÌÅ͸¦ ¾ò¾î¼ ¿øÇÏ´Â ÇüÅ·Π°¡°øÇÏ°í °á·ÐÀ» ¾ò´Â °úÁ¤Àº ÃÖ±Ù µ¥ÀÌÅÍ °úÇÐÀ̶ó´Â À̸§À¸·Î ±¤¹üÀ§ÇÏ°Ô Àα⸦ ¾ò°í ÀÖ½À´Ï´Ù. ½ÇÁ¦·Î ²À ºòµ¥ÀÌÅÍ°¡ ¾Æ´Ï¶óµµ ¹æ´ëÇÑ ÀÎÅͳÝÀÇ ÀڷḦ Á¤¸®Çϱâ À§Çؼµµ ÇÊ¿äÇÑ ±â¼úµéÀÔ´Ï´Ù. ¿¹Àü¿¡´Â Àü¹® ºÐ¾ß¿¡¼¸¸ »ç¿ëµÇ´ø ±â¼úÀÌ ÀÌÁ¦´Â ±Þ°ÝÇÏ°Ô ÀϹݿ¡ È®ÀåµÇ¾î°¡°í ÀÖ½À´Ï´Ù. ÀÎÅͳÝÀÇ ¹ßÀü°ú ÇÔ²² ¾ÕÀ¸·Îµµ °è¼Ó °ü½ÉÀ» ¹ÞÀ» ºÐ¾ßÀÏ °ÍÀÔ´Ï´Ù.
ÀÌ Ã¥Àº Python ¹®¹ý ÀÔÀå¿¡¼´Â Á¤¸» ±âÃÊÀûÀÎ ºÎºÐÀ» ÇнÀÇÏÁö¸¸, µ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼®ÀÌ ¸ñÇ¥ÀÎ »ç¶÷µéÀ» Ÿ°ÙÀ¸·Î ¼¿ï½Ã ¹üÁË ÇöȲ ºÐ¼®, ¼¿ÇÁ ÁÖÀ¯¼Ò °¡°Ý Á¤º¸ ºÐ¼®, 19´ë ´ë¼± °á°ú ºÐ¼® µîÀÇ Èï¹Ì ÀÖ´Â ¸ñÇ¥¸¦ ÅëÇØ ÅؽºÆ®, ¿¢¼¿ ÆÄÀϺÎÅÍ À¥µ¥ÀÌÅͱîÁö µ¥ÀÌÅ͸¦ ȹµæÇÏ°í À̸¦ °¡°øÇؼ Ç¥ÇöÇÏ´Â ±â¼úÀ» ÀÍÈü´Ï´Ù. ´õ ³ª¾Æ°¡ ȸ±Í, ºÐ·ù µî ÇÑ ´Ü°è ³ôÀº ¼öÁØÀÇ µ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼® ±â¼ú±îÁö ÇнÀÇÒ ¼ö ÀÖ°Ô µÉ °ÍÀÔ´Ï´Ù.
¸ñÂ÷
1Àå ¼¿ï½Ã ±¸º° CCTV ÇöȲ ºÐ¼®
1-1 CCTV ÇöȲ°ú Àα¸ ÇöȲ µ¥ÀÌÅÍ ±¸Çϱâ
1-2 ÆÄÀ̽㿡¼ ÅؽºÆ® ÆÄÀÏ°ú ¿¢¼¿ ÆÄÀÏÀ» Àбâ pandas
1-3 pandas ±âÃÊ ÀÍÈ÷±â
1-4 pandas¸¦ ÀÌ¿ëÇؼ CCTV¿Í Àα¸ ÇöȲ µ¥ÀÌÅÍ ÆľÇÇϱâ
1-5 pandas °í±Þ ±â´É µÎ DataFrame º´ÇÕÇϱâ
1-6. CCTV µ¥ÀÌÅÍ¿Í Àα¸ ÇöȲ µ¥ÀÌÅ͸¦ ÇÕÄ¡°í ºÐ¼®Çϱâ
1-7 ÆÄÀ̽ãÀÇ ´ëÇ¥ ½Ã°¢È µµ±¸ Matplotlib
1-8 CCTV ÇöȲ ±×·¡ÇÁ·Î ºÐ¼®Çϱâ
2Àå ¼¿ï½Ã ¹üÁË ÇöȲ ºÐ¼®
2-1 µ¥ÀÌÅÍ È¹µæÇϱâ
2-2 pandas¸¦ ÀÌ¿ëÇÏ¿© µ¥ÀÌÅÍ Á¤¸®Çϱâ
2-3 Áöµµ Á¤º¸¸¦ ¾òÀ» ¼ö ÀÕ´Â Google Maps
2-4 Google Maps¸¦ ÀÌ¿ëÇؼ ÁÖ¼Ò¿Í À§µµ, °æµµ Á¤º¸ ¾ò±â
2-5 pandasÀÇ pivot_table ÇнÀÇϱâ
2-6 Pivot_tableÀ» ÀÌ¿ëÇؼ µ¥ÀÌÅÍ Á¤¸®Çϱâ
2-7 µ¥ÀÌÅÍ Ç¥ÇöÀ» À§ÇØ ´Ùµë±â
2-8 Á» ´õ Æí¸®ÇÑ ½Ã°¢È µµ±¸ Seaborn
2-9 ¹üÁË µ¥ÀÌÅÍ ½Ã°¢ÈÇϱâ
2-10 Áöµµ ½Ã°¢È µµ±¸ Folium
2-11 ¼¿ï½Ã ¹üÁËÀ²¿¡ ´ëÇÑ Áöµµ ½Ã°¢È
2-12 ¼¿ï½Ã °æÂû¼º° °Ë°ÅÀ²°ú ±¸º° ¹üÁË ¹ß»ýÀ²À» µ¿½Ã¿¡ ½Ã°¢ÈÇϱâ
3Àå ½ÃÄ«°í »÷µåÀ§Ä¡ ¸ÀÁý ºÐ¼®
3-1. À¥ µ¥ÀÌÅ͸¦ °¡Á®¿À´Â Beautiful Soup ÀÍÈ÷±â
3-2 Å©·Ò °³¹ßÀÚ µµ±¸¸¦ ÀÌ¿ëÇؼ ¿øÇÏ´Â ÅÂ±× Ã£±â
3-3 ½ÇÀü: ½ÃÄ«°í »÷µåÀ§Ä¡ ¸ÀÁý ¼Ò°³ »çÀÌÆ®¿¡ Á¢±ÙÇϱâ
3-4. Á¢±ÙÇÑ À¥ ÆäÀÌÁö¿¡¼ ¿øÇÏ´Â µ¥ÀÌÅÍ ÃßÃâÇÏ°í Á¤¸®Çϱâ
3-5 ´Ù¼öÀÇ À¥ ÆäÀÌÁö¿¡ ÀÚµ¿À¸·Î Á¢±ÙÇؼ ¿øÇÏ´Â Á¤º¸ °¡Á®¿À±â
3-6 Jupyter Notebook¿¡¼ »óÅ ÁøÇà¹Ù¸¦ ½±°Ô ¸¸µé¾îÁÖ´Â tqdm ¸ðµâ
3-7 »óÅ ÁøÇà¹Ù±îÁö Àû¿ëÇÏ°í ´Ù½Ã »÷µåÀ§Ä¡ ÆäÀÌÁö 50°³¿¡ Á¢±ÙÇϱâ
3-8 50°³ À¥ ÆäÀÌÁö¿¡ ´ëÇÑ Á¤º¸ °¡Á®¿À±â
3-9 ¸ÀÁý À§Ä¡¸¦ Áöµµ¿¡ Ç¥±âÇϱâ
3-10 ³×À̹ö ¿µÈ ÆòÁ¡ ±âÁØ ¿µÈÀÇ ÆòÁ¡ º¯È È®ÀÎÇϱâ
3-11 ¿µÈº° ³¯Â¥ º¯È¿¡ µû¸¥ ÆòÁ¡ º¯È È®ÀÎÇϱâ
4Àå ¼¿ÇÁ ÁÖÀ¯¼Ò´Â Á¤¸» Àú·ÅÇÒ±î
4-1 Selenium »ç¿ëÇϱâ
4-2 ¼¿ï½Ã ±¸º° ÁÖÀ¯¼Ò °¡°Ý Á¤º¸ ¾ò±â
4-3. ±¸º° ÁÖÀ¯ °¡°Ý¿¡ ´ëÇÑ µ¥ÀÌÅÍÀÇ Á¤¸®
4-4. ¼¿ÇÁ ÁÖÀ¯¼Ò´Â Á¤¸» Àú·ÅÇÑÁö boxplotÀ¸·Î È®ÀÎÇϱâ
4-5. ¼¿ï½Ã ±¸º° ÁÖÀ¯ °¡°Ý È®ÀÎÇϱâ
4-6. ¼¿ï½Ã ÁÖÀ¯ °¡°Ý »óÇÏÀ§ 10°³ ÁÖÀ¯¼Ò Áöµµ¿¡ Ç¥±âÇϱâ
5Àå ¿ì¸®³ª¶ó Àα¸ ¼Ò¸ê À§±â Áö¿ª ºÐ¼®
5-1 ¸ñÇ¥ ¸íÈ®È÷ Çϱâ
5-2 Àα¸ µ¥ÀÌÅÍ È®º¸ÇÏ°í Á¤¸®Çϱâ
5-3 Àα¸ ¼Ò¸ê À§±â Áö¿ª °è»êÇÏ°í µ¥ÀÌÅÍ Á¤¸®Çϱâ
5-4. ´ëÇѹα¹ Áöµµ ±×¸®´Â ¹æ¹ý¿¡ ´ëÇÑ ¼Ò°³
5-5. Áöµµ ½Ã°¢È¸¦ À§ÇØ Áö¿ªº° °íÀ¯ ID ¸¸µé±â
5-6. CartogramÀ¸·Î ¿ì¸®³ª¶ó Áöµµ ¸¸µé±â
5-7. Àα¸ ÇöȲ ¹× Àα¸ ¼Ò¸ê Áö¿ª È®ÀÎÇϱâ
5-8. Àα¸ ÇöȲ¿¡¼ ¿©¼º Àα¸ ºñÀ² È®ÀÎÇϱâ
5-9. Folium¿¡¼ Àα¸ ¼Ò¸ê À§±â Áö¿ª Ç¥ÇöÇϱâ
6Àå 19´ë ´ë¼± °á°ú ºÐ¼®
6-1 Selenium°ú Beautiful SoupÀ» ÀÌ¿ëÇÑ µ¥ÀÌÅÍ È¹µæ Áغñ ÀÛ¾÷
6-2 19´ë ´ë¼± °³Ç¥ °á°ú µ¥ÀÌÅÍ È¹µæÇϱâ
6-3 °¢ Èĺ¸ÀÇ µæÇ¥À²°ú Áö¿ª ID Á¤¸®
6-4. 19´ë ´ë¼± °á°ú µæÇ¥À² ½Ã°¢ÈÇϱâ
7Àå ½Ã°è¿ µ¥ÀÌÅ͸¦ ´Ù·ïº¸ÀÚ
7-1. NumpyÀÇ polyfitÀ¸·Î ȸ±Í(regression) ºÐ¼®Çϱâ
7-2. Prophet ¸ðµâÀ» ÀÌ¿ëÇÑ forecast ¿¹Ãø
7-3. Seasonal ½Ã°è¿ ºÐ¼®À¸·Î ÁÖ½Ä µ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼®Çϱâ
7-4. Growth Model°ú Holiday Forecast
8Àå ÀÚ¿¬¾î ó¸® ½ÃÀÛÇϱâ
8-1 ÇÑ±Û ÀÚ¿¬¾î ó¸® ±âÃÊ - KoNLPy ¹× ÇÊ¿ä ¸ðµâÀÇ ¼³Ä¡
8-2 ÇÑ±Û ÀÚ¿¬¾î ó¸® ±âÃÊ
8-3 ¿öµå Ŭ¶ó¿ìµå
8-4 À°¾ÆÈÞÁ÷ °ü·Ã ¹ý¾È¿¡ ´ëÇÑ ºÐ¼®
8-5 Naive Bayes Classifier ÀÇ ÀÌÇØ ¿µ¹®
8-6 Naive Bayes Classifier ÀÇ ÀÌÇØ ÇѱÛ
8-7 ¹®ÀåÀÇ À¯»çµµ ÃøÁ¤Çϱâ
8-8 ¿©ÀÚ Ä£±¸ ¼±¹° °í¸£±â
ÀúÀÚ¼Ò°³
»ý³â¿ùÀÏ | - |
---|
¹ÎÇü±â´Â ±¹¸³Ã¢¿ø´ëÇб³ Á¦¾î°èÃø°øÇаú¿¡¼ Á¦¾î°øÇÐÀ» Àü°øÇÏ°í °øÇÐ ¹Ú»ç ÇÐÀ§¸¦ ¹Þ¾Ò´Ù.
¿£Æ¼·º½º ·Îº¿¿¬±¸¼Ò ¼ÒÀå, ¹Ì·¡ÄÄÆÛ´Ï ¼ö¼ú·Îº¿ ¿¬±¸¼Ò Ã¥ÀÓ¿¬±¸¿ø µîÀ» ¿ªÀÓÇß°í, ±¹°¡Á÷¹«´É·ÂÇ¥ÁØ(NCS) Áß¿¡¼ ·Îº¿ Àΰø Áö´É/±â°è Çϵå¿þ¾î ÇнÀ ¸ðµâ °³¹ß¿¡ Âü¿©Çß´Ù.
±º»ç¿ë ·Îº¿, ¼ö¼ú¿ë ·Îº¿, 3D ÇÁ¸°ÅÍ, ½º¸¶Æ®Æù ±¤ÇÐ ¿µ»ó ¾ÈÁ¤È(OIS) µî ´Ù¾çÇÑ ÇüÅÂÀÇ ·Îº¿ ȤÀº Á¦¾î ±â¼ú °³¹ß¿¡ Âü¿©Çϸé¼, ·Îº¿ÀÌ ¼öÁýÇÑ ´Ù¾çÇÑ µ¥ÀÌÅ͸¦ ºÐ¼®ÇÏ´Â °úÁ¤À» ´Ù¼ö °æÇèÇß´Ù.
ÀÏ»ó »ýÈ°ÀÇ Áú¹®À» µ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼®À» ÅëÇØ Á÷Á¢ È®ÀÎÇÏ´Â °ÍÀÌ Ãë¹ÌÀ̸ç, ÇöÀç ·Îº¿ºÎÅÍ µ¥ÀÌÅÍ °úÇÐ
±îÁö ´Ù·ç´Â ºí·Î±×(http://pinkwink.kr)¸¦ ¿î¿µÇÏ°í ÀÖ´Ù.
ÃÖ±Ù¿¡´Â ÀÛÀº ½ºÅ¸Æ®¾÷ÀÎ ·Îº¿¾Ø¸ð¾îÀÇ ¼ö¼®¿¬±¸¿øÀ¸·Î¼ Àç¹ÌÀÖ´Â ·Îº¿¿¡ ´ëÇÑ ¿¬±¸ °³¹ßÀ» ¼öÇàÇÏ°í ÀÖ´Ù.
ÀúÀÚÀÇ ´Ù¸¥Ã¥
Àüüº¸±âROS2 È¥ÀÚ°øºÎÇÏ´Â ·Îº¿SW Á÷Á¢ ¸¸µé°í ÄÚ...
´©±¸³ª ÆÄÀ̽㠳ʵµ µ¥ÀÌÅÍ °¡Áö°í ³î ¼ö ...
»ý°¢´ë·Î ºí·ÏÄÚµù 2: ¾ÆµÎÀÌ³ë ºí·ÏÄÚµùÀ¸...
»ý°¢´ë·Î ºí·ÏÄÚµù 1: ¾ÆµÎÀÌ³ë º¸µå¸¦ ÀÌ...
ÁÖ°£·©Å·
´õº¸±â»óÇ°Á¤º¸Á¦°ø°í½Ã
À̺¥Æ® ±âȹÀü
Àü°øµµ¼/´ëÇб³Àç ºÐ¾ß¿¡¼ ¸¹Àº ȸ¿øÀÌ ±¸¸ÅÇÑ Ã¥
ÆǸÅÀÚÁ¤º¸
»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 |
¹ÝÇ°/±³È¯ ºñ¿ë |
º¯½É ȤÀº ±¸¸ÅÂø¿À·Î ÀÎÇÑ ¹ÝÇ°/±³È¯Àº ¹Ý¼Û·á °í°´ ºÎ´ã |
¹ÝÇ°/±³È¯ ºÒ°¡ »çÀ¯ |
·¼ÒºñÀÚÀÇ Ã¥ÀÓ ÀÖ´Â »çÀ¯·Î »óÇ° µîÀÌ ¼Õ½Ç ¶Ç´Â ÈÑ¼ÕµÈ °æ¿ì ·¼ÒºñÀÚÀÇ »ç¿ë, Æ÷Àå °³ºÀ¿¡ ÀÇÇØ »óÇ° µîÀÇ °¡Ä¡°¡ ÇöÀúÈ÷ °¨¼ÒÇÑ °æ¿ì ·º¹Á¦°¡ °¡´ÉÇÑ »óÇ° µîÀÇ Æ÷ÀåÀ» ÈѼÕÇÑ °æ¿ì ·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 |
·»óÇ°ÀÇ ºÒ·®¿¡ ÀÇÇÑ ±³È¯, A/S, ȯºÒ, Ç°Áúº¸Áõ ¹× ÇÇÇغ¸»ó µî¿¡ °üÇÑ »çÇ×Àº¼ÒºñÀÚºÐÀïÇØ°á ±âÁØ (°øÁ¤°Å·¡À§¿øȸ °í½Ã)¿¡ ÁØÇÏ¿© ó¸®µÊ ·´ë±Ý ȯºÒ ¹× ȯºÒÁö¿¬¿¡ µû¸¥ ¹è»ó±Ý Áö±Þ Á¶°Ç, ÀýÂ÷ µîÀº ÀüÀÚ»ó°Å·¡ µî¿¡¼ÀǼҺñÀÚ º¸È£¿¡ °üÇÑ ¹ý·ü¿¡ µû¶ó ó¸®ÇÔ |
(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.