±¹³»µµ¼
Àü°øµµ¼/´ëÇб³Àç
°øÇаè¿
ÄÄÇ»ÅÍ°øÇÐ
Á¤°¡ |
22,000¿ø |
---|
19,800¿ø (10%ÇÒÀÎ)
1,100P (5%Àû¸³)
ÇÒÀÎÇýÅÃ | |
---|---|
Àû¸³ÇýÅà |
|
|
|
Ãß°¡ÇýÅÃ |
|
À̺¥Æ®/±âȹÀü
¿¬°üµµ¼
»óÇ°±Ç
ÀÌ»óÇ°ÀÇ ºÐ·ù
Ã¥¼Ò°³
AI °³¹ß Çʼö ±âÃÊ ÀÌ·ÐÀ» ½±°Ô ¼³¸íÇÑ´Ù!
µö·¯´×ÀÇ ±âÃʸ¦ ÀÍÈ÷ÀÚ!
ÀÌ Ã¥Àº ¸Ó½Å·¯´×ÀÇ ÇÑ ¹æ¹ýÀÎ 'µö·¯´×'À» °¡Àå ½±°Ô ¹è¿ï ¼ö ÀÖ´Â ÀÔ¹®¼ÀÔ´Ï´Ù. AI °³¹ßÀÇ Çʼö ±âÃÊ À̷аú ÆÄÀ̽ãÀ» ÀÌ¿ëÇÑ ½ÇÀü ¿¹Á¦¸¦ ÅÙ¼ÇÃ·Î¿Í Äɶ󽺷Π½±°Ô ¹è¿ï ¼ö ÀÖ½À´Ï´Ù. ½ÇÀü ¿¹Á¦·Î ¹®ÀÚ ÀνÄ, ¿µ»ó ÀνÄ, ÀÚ¿¬¾î ó¸® µîÀ» ±¸ÇöÇØ º¸¸ç ½Å°æ¸ÁÀÇ ±âº»À» È®½ÇÈ÷ ÀÍÈú ¼ö ÀÖ½À´Ï´Ù. dzºÎÇÑ ±×¸²°ú ÀÏ·¯½ºÆ®·Î ´©±¸³ª ¾î·Á¿ò ¾øÀÌ ÀÌÇØÇÒ ¼ö ÀÖµµ·Ï ¼³¸íÇÏ°í ÀÖ¾î ¸Ó½Å·¯´×À» ¹è¿ì°íÀÚ ÇÏ´Â ÃʽÉÀÚ¿¡°Ô ÀûÇÕÇÑ ±³ÀçÀÔ´Ï´Ù.
¡Ú 'AI °³¹ß¿¡ µµÀüÇÏ°í ½ÍÀº' Çлý, '±â¼ú °æÇèÀ» Á» ´õ Çâ»ó½ÃÅ°°í ½ÍÀº' ¿£Áö´Ï¾î, 'µö·¯´×ÀÇ ±âÃÊ ÀÌ·ÐÀ» °øºÎÇÏ°í ½ÍÀº' Á÷ÀåÀÎ, 'ÅÙ¼Ç÷Î+Äɶ󽺸¦ »ç¿ëÇؼ ±¸ÇöÇØ º¸°í ½ÍÀº' °æÇèÀÚ, '¸Ó½Å·¯´×¿¡ ÇÊ¿äÇÑ ¼öÇÐÀ» ¾Ë°í ½ÍÀº' °æÇèÀÚ¿¡°Ô µµ¿òÀÌ µÉ °ÍÀÔ´Ï´Ù.
¸ñÂ÷
¢Ã 1Àå: µö·¯´×°ú ¸Ó½Å·¯´×
Lesson 1-1 µö·¯´×ÀÇ ±âº»
°èÃþÀÌ ±íÀº ½Å°æ¸Á
Lesson 1-2 µö·¯´×ÀÇ ¿ª»ç
ÀΰøÁö´ÉÀÇ ÁøÈ·Î º¸´Â µö·¯´×
Lesson 1-3 ¸Ó½Å·¯´×ÀÇ ±âÃÊ Áö½Ä
Áöµµ ÇнÀ°ú ºñÁöµµ ÇнÀ
°È ÇнÀ
±ÔÄ¢±â¹Ý? Áö½Ä±â¹Ý?
Åë°èÀû ¸Ó½Å·¯´×
Àüó¸®¿Í Ư¡ ÃßÃâ
¹èÄ¡ ÇнÀ°ú ¿Â¶óÀÎ ÇнÀ
¼º´É Æò°¡
ÀϹÝÈ ´É·Â
Lesson 1-4 ¸Ó½Å·¯´×À» À§ÇÑ ¼öÇÐ
¼öÀÇ Ã¼°è¿Í ¼ö½Ä
º¯¼ö¿Í Á¤¼ö
µî½Ä°ú ´ëÀÔ½Ä
º¤ÅÍ¿Í Ã·ÀÚ
ÇÕÀ» ³ªÅ¸³»´Â ±âÈ£
ÃÖ¼Ú°ª?ÃÖ´ñ°ª
Àý´ñ°ª
°Å¸®¿Í ³ë¸§
¹ÌºÐ°ú Æí¹ÌºÐ
ÇÕ¼ºÇÔ¼öÀÇ ¹ÌºÐ
Áö¼ö¿Í ·Î±×
COLUMN 1 ÀΰøÁö´ÉÀ̶õ
¢Ã 2Àå: ÆÄÀ̽ã Áغñ¿Í ±âº» ¹®¹ý
Lesson 2-1 ÆÄÀ̽㠼³Ä¡ -À©µµ¿ì Æí-
À©µµ¿ì¿¡ ¼³Ä¡
Lesson 2-2 ÆÄÀ̽㠼³Ä¡ -¸Æ Æí-
¸Æ¿¡¼´Â ÆÄÀ̽ã2°¡ ¹Ù·Î »ç¿ë °¡´ÉÇÕ´Ï´Ù
Ȩºê·ç ¼³Ä¡
pyenv ¼³Ä¡
Python 3À» ¼³Ä¡ÇÕ´Ï´Ù
Lesson 2-3 ¶óÀ̺귯¸® ¼³Ä¡ -À©µµ¿ì Æí-
À©µµ¿ì¿ë ¾Æ³ªÄÜ´Ù ¼³Ä¡
Lesson 2-4 ¶óÀ̺귯¸® ¼³Ä¡ -¸Æ Æí-
¸Æ¿ë ¾Æ³ªÄÜ´Ù ¼³Ä¡
Lesson 2-5 ÆÄÀ̽㠱⺻ ¹®¹ý
Hello, Python!!
º¯¼ö
»ó¼ö(Constant)
µ¥ÀÌÅÍÇü
¿¬»ê
¸®½ºÆ®Çü°ú Æ©ÇÃÇü
ÁýÇÕÇü
µñ¼Å³Ê¸®
¹®ÀÚ¿ÀÇ ¿¬°á°ú ¹Ýº¹
¹®ÀÚ¿ Æ÷¸Ë
½ÃÄö½º ¿¬»ê
ÇÔ¼ö
if ¹®
¹Ýº¹¹®
¸ðµâ È£Ãâ
COLUMN 2 ÀÚ¹Ù·Î ±¸Çö
¢Ã 3Àå: µö·¯´× üÇè
Lesson 3-1 ÅÙ¼ÇÃ·Î¿Í ÄÉ¶ó½º ¼³Ä¡
À©µµ¿ì Æí: ÅÙ¼Ç÷Π¼³Ä¡
À©µµ¿ì Æí: ÄÉ¶ó½º ¼³Ä¡
¸Æ Æí: ÅÙ¼Ç÷Π¼³Ä¡
¸Æ Æí: ÄÉ¶ó½º ¼³Ä¡
Lesson 3-2 ÁÖÇÇÅÍ ³ëÆ®ºÏÀ» »ç¿ëÇսôÙ
ÁÖÇÇÅÍ ³ëÆ®ºÏ Áغñ
ÁÖÇÇÅÍ ³ëÆ®ºÏ »ç¿ë¹ý
Lesson 3-3 ¼öÄ¡ °è»ê ¶óÀ̺귯¸® ³ÑÆÄÀÌ »ç¿ë¹ý
±âº»ÀûÀÎ »ç¿ë¹ý
Lesson 3-4 ±×·¡ÇÁ ¶óÀ̺귯¸® ¸ËÇ÷Ը³ »ç¿ë¹ý
±âº»ÀûÀÎ »ç¿ë¹ý
Lesson 3-5 Äɶ󽺷Πµö·¯´× üÇè
ij±Û¿¡¼ À̹ÌÁö¸¦ ´Ù¿î·Îµå
À̹ÌÁö ÀÎ½Ä ÇÁ·Î±×·¥ ÀÛ¼º
COLUMN 3 ÅÙ¼Ç÷ζõ£¿
¢Ã 4Àå: ½Å°æ¸Á ±âÃÊ
Lesson 4-1 ´º·±°ú ÆÛ¼ÁÆ®·Ð
½Å°æ¼¼Æ÷(´º·±)
ÆÛ¼ÁÆ®·Ð
Lesson 4-2 È°¼ºÈ ÇÔ¼ö
¿©·¯ °¡Áö È°¼ºÈ ÇÔ¼ö
Lesson 4-3 ÇñÀÇ ±ÔÄ¢°ú µ¨Å¸ ±ÔÄ¢
°¡ÁßÄ¡(°áÇÕÇÏÁß)ÀÇ ÇнÀ ±ÔÄ¢
Lesson 4-4 ½Å°æ¸ÁÀÇ ÇнÀ
°³¿Í °í¾çÀ̸¦ ºÐ·ùÇÑ´Ù
XOR ¹®Á¦
´ÙÃþ ÆÛ¼ÁÆ®·Ð(½Å°æ¸Á)
OR ¹®Á¦
AND ¹®Á¦
NAND ¹®Á¦
½Å°æ¸Á¿¡¼ÀÇ ½Äº°
Lesson 4-5 ÇнÀ ¹æ¹ýÀÇ Â÷ÀÌ¿Í ¼Õ½Ç ÇÔ¼ö
½Å°æ¸ÁÀÇ ÇнÀ ¹æ¹ý
ÇнÀ ÇÁ·Î¼¼½º·Î º¸´Â ¼Õ½Ç ÇÔ¼ö
¿©·¯ °¡Áö ¼Õ½Ç ÇÔ¼ö
Lesson 4-6 °æ»ç¹ý
ÆĶó¹ÌÅÍ´Â ¾î¶»°Ô Á¶Á¤Çϳª?
½Å°æ¸ÁÀÇ ¿ÀÂ÷ÀÇ °æ»ç ±¸ÇÏ´Â ¹ý
Lesson 4-7 ¿ÀÂ÷ ¿ªÀüÆĹý£¨Back propagation£©
¿ÀÂ÷ ¿ªÀüÆĹýÀ̶õ?
¿¬¼â ¹ýÄ¢
Lesson 4-8 MNIST
Step 1. ÁÖÇÇÅÍ ³ëÆ®ºÏÀ¸·Î ½Å±Ô ÆÄÀÏÀ» ÀÛ¼ºÇÕ´Ï´Ù
Step 2. ¼Õ±Û¾¾ À̹ÌÁö µ¥ÀÌÅÍ Áغñ
Step 3. ¸ðµ¨ ÀÛ¼º
Step 4. ½Å°æ¸ÁÀÇ ÇнÀ
COLUMN 4 Â÷¿øÀÇ ÀúÁÖ¿Í °úÀûÇÕ
¢Ã 5Àå: ÇÕ¼º°ö ½Å°æ¸Á
Lesson 5-1 ÇÕ¼º°ö ½Å°æ¸ÁÀÇ ±âÃÊ
À̹ÌÁö ºÐ·ù¿Í ½Ã½Å°æ
ÇϳªÀÇ ´º·±À¸·Î ÀÔ·Â À̹ÌÁö Àüü¸¦ ÇнÀ½ÃŲ´Ù
Lesson 5-2 ÇÕ¼º°ö ¿¬»ê
¼ö¿ë ¿µ¿ªÀ» ½½¶óÀ̵åÇÑ´Ù
Æ÷Ä¿½ºÀÇ À̵¿
Lesson 5-3 ÇÕ¼º°öÃþ
´Ù¸¥ ÆÐÅÏÀ» ÀνĽÃÅ°·Á¸é?
Lesson 5-4 ½ÉÃþ ÇÕ¼º°ö ½Å°æ¸Á
3Â÷¿ø µ¥ÀÌÅ͸¦ ÀԷ¹ÞÀ» ¼ö ÀÖµµ·Ï ÇÑ´Ù
¼öÃàÇÏ´Â Ãâ·ÂÀÇ ÇüÅÂ
Lesson 5-5 Á¦·Î ÆеùÀ» ÀÌ¿ëÇÑ ÇÕ¼º°ö
ÀÔ·Â µ¥ÀÌÅÍÀÇ ÁÖº¯ Á¤º¸ ¼Õ½Ç
Á¦·Î Æеù
Lesson 5-6 ¹üÀ§¸¦ ³ÐÈ÷´Â ÇÕ¼º°ö
½ºÆ®¶óÀ̵å¶õ
Á¦·Î Æеù ÀÌ¿ë
Lesson 5-7 ÇÕ¼º°ö ReLUÃþ
ºñ¼±Çü º¯È¯À¸·Î Àνķü Çâ»ó
Lesson 5-8 Ç®¸µÃþ
Ç®¸µÃþÀ» ÀÌ¿ëÇÑ Ã³¸®
Ç®¸µÃþÀÇ ÀåÁ¡°ú ÁÖÀÇÁ¡
Lesson 5-9 ¿ÏÀü ¿¬°á °èÃþ
¿ÏÀü ¿¬°á °èÃþÀÇ Ã³¸®
¿ÏÀü ¿¬°á °èÃþÀÇ ¼öÁ¤
´õ º¹ÀâÇÑ ÆÇ´ÜÀ» ÇÏ°í ½ÍÀ» ¶§
Lesson 5-10 ½ÉÃþ ÇÕ¼º°ö ½Å°æ¸ÁÀÇ ÇнÀ
¸ðµ¨ ÇнÀ°ú ÈÆ·Ã
Step 1. ¼Õ½Ç E Á¤ÀÇ
Step 2. °¡ÁßÄ¡ w ÃʱâÈ
Step 3. °¡ÁßÄ¡ w¸¦ ¹Ýº¹Çؼ ¼öÁ¤
Lesson 5-11 °úÀûÇÕ°ú µå·Ó¾Æ¿ô
°úÀûÇÕÀÇ ¿¹
°úÀûÇÕÀ» ¹æÁöÇÏ´Â µå·Ó¾Æ¿ô
µå·Ó¾Æ¿ôÀÇ ÀåÁ¡
Lesson 5-12 ÇÕ¼º°öÀÇ ´õ ÀÚ¼¼ÇÑ Á¤º¸
ÇÕ¼º°öÃþ vs. ¿ÏÀü ¿¬°á °èÃþ
±í°í ÀÛÀº ±¹¼Ò ¼ö¿ë ¿µ¿ª vs. ¾è°í ³ÐÀº ¼ö¿ë ¿µ¿ª
COLUMN 5 GPU¸¦ ÀÌ¿ëÇÑ ÇнÀ
¢Ã 6Àå: µö·¯´×ÀÇ ÀÀ¿ë
Lesson 6-1 ¼øȯ ½Å°æ¸Á£¨RNN£©
RNNÀÇ Æ¯Â¡
RNN¿¡ ÀÇÇÑ Á¤º¸ÀÇ Àü°³
Lesson 6-2 LSTM ½Å°æ¸Á
LSTMÀÇ Æ¯Â¡
Lesson 6-3 GRU(Gated Recurrent Unit)
GRUÀÇ Æ¯Â¡
´õ È¿À²ÀûÀ¸·Î ±â¾ïÇÒ ¼ö ÀÖ´Ù
Lesson 6-4 RNN ¾ð¾î ¸ðµ¨
´ÙÀ½¿¡ ¾î¶² ´Ü¾î°¡ ¿ÃÁö ÃßÃøÇÑ´Ù
Lesson 6-5 Sequence-To-Sequence ¸ðµ¨
½ÃÄö½º-Åõ-½ÃÄö½º ¸ðµ¨ÀÇ Æ¯Â¡
Lesson 6-6 ¾îÅÙ¼Ç(Attention)
¾îÅÙ¼ÇÀÇ Æ¯Â¡
COLUMN 6 ÇÏÇâ½Ä°ú »óÇâ½Ä
ÀúÀÚ¼Ò°³
»ý³â¿ùÀÏ | - |
---|
ÇØ´çÀÛ°¡¿¡ ´ëÇÑ ¼Ò°³°¡ ¾ø½À´Ï´Ù.
»ý³â¿ùÀÏ | - |
---|
ÀúÀÚ ¼Õ¹Î±Ô´Â ¼Ò´Ï ¹ÝµµÃ¼¿¡¼ µ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼®À» È°¿ëÇÑ ¾Ë°í¸®Áò ¹× ½Ã½ºÅÛ °³¹ß ¾÷¹«¸¦ Çß´Ù. ÇöÀç »ï¼ºÀüÀÚ¿¡¼ °ü·Ã µ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼® ¾÷¹«¸¦ ÇÏ°í ÀÖÀ¸¸ç »ç¿øÀ» ´ë»óÀ¸·Î Åë°è ¾Ë°í¸®Áò °ÀǸ¦ ÁøÇàÇß´Ù. ÀϺ» ±Ô½´´ëÇб³¿¡¼ ÀΰøÁö´ÉÀÇ ÇÑ ºÐ¾ßÀÎ Reinforcement Learning ¾Ë°í¸®Áò °³¹ß·Î ¹Ú»çÇÐÀ§¸¦ ¹Þ¾ÒÀ¸¸ç °ü½É ºÐ¾ß´Â Reinforcement Learning, Neural Network, Genetic Algorithm µî Machine Learning AlgorithmÀ» È°¿ëÇÑ ½Ã½ºÅÛ °³¹ßÀÌ´Ù. Àú¼·Î´Â ¡ºµ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼®À» ¶°¹ÞÄ¡´Â ¼öÇÐ °³Á¤ÆÇ(2020)¡» ¡º±âÃʺÎÅÍ ½ÃÀÛÇÏ´Â °ÈÇнÀ/½Å°æ¸Á ¾Ë°í¸®Áò(2019)¡»ÀÌ ÀÖÀ¸¸ç ¡ºÁ¤ ¼®À¸·Î ¹è¿ì´Â µö·¯´×(2017)¡»À» °¨¼öÇÏ¿´°í ¡º°¡Àå ½¬¿î µö·¯´× ÀÔ¹® ±³½Ç(2018), ½ÇÀü! µö·¯´×(2019)¡»À» ¹ø¿ªÇÏ¿´´Ù.
ÆîÃĺ¸±â¿ªÀÚÀÇ ´Ù¸¥Ã¥
Àüüº¸±âÆÄÀ̽㠵¥ÀÌÅÍ ºÐ¼® ½Ç¹« Å×Å©´Ð 100
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.