±¹³»µµ¼
Àü°øµµ¼/´ëÇб³Àç
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ÄÄÇ»ÅÍ°øÇÐ
2013³â 9¿ù 9ÀÏ ÀÌÈÄ ´©Àû¼öÄ¡ÀÔ´Ï´Ù.
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28,000¿ø |
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28,000¿ø
840P (3%Àû¸³)
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ÀÌ»óÇ°ÀÇ ºÐ·ù
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ÅÙ¼Ç÷οì(TensorFlow)´Â ±¸±ÛÀÌ 2015³â 11¿ù °³¹ßÇÑ ¸Ó½Å·¯´×(Machine Learning) ? µö·¯´×(Deep Learning) ÇÁ·¹ÀÓ¿öÅ©ÀÌ´Ù. ÅÙ¼Ç÷οì·Î °³¹ßµÈ ¾ËÆÄ°í ¸¶½ºÅÍ(AlphaGo Master)°¡ Çѱ¹?Áß±¹ ?ÀϺ»ÀÇ ¹ÙµÏ °í¼öµé°úÀÇ ¹ÙµÏ ´ë°á¿¡¼ ¿Ï½ÂÀ» °ÅµÎ¾î Àü ¼¼°è¸¦ ³î¶ó°Ô ÇÏ¿´´Ù. ±×·Î ÀÎÇØ ÅÙ¼Ç÷οìÀÇ ¿ì¼ö¼ºÀÌ ³Î¸® ¾Ë·ÁÁ³À¸¸ç, Áö±ÝÀº IT Àü¹®°¡°¡ µÇ±â À§Çؼ´Â ¹Ýµå½Ã ÅÙ¼Ç÷ο츦 ¸¶½ºÅÍÇØ¾ß ÇÏ´Â ÇÁ·Î±×·¥ÀÌ µÇ¾ú´Ù. ÇöÀç ÅÙ¼Ç÷οì´Â ¸ðµç ¸Ó½Å·¯´×?µö·¯´× ÇÁ·ÎÁ§Æ®¿¡¼ 1À§¸¦ ÇÏ°í ÀÖÀ¸¸ç, ¶ÇÇÑ ¸ðµç ÆÄÀ̽ã ÇÁ·ÎÁ§Æ®¿¡¼µµ 1À§¸¦ ÇÏ°í ÀÖ´Ù.
ÃâÆÇ»ç ¼Æò
±¸±ÛÀÇ ÅÙ¼ÇÃ·Î¿ì °³¹ßÀÚµéÀÌ ÁýÇÊÇÑ
ÇнÀ¼
ÀÌ Ã¥Àº ±¸±ÛÀÇ ÅÙ¼ÇÃ·Î¿ì °³¹ßÀÚµéÀÌ ÁýÇÊÇÏ¿´À¸¸ç, ±¸±Û ÅÙ¼Ç÷οì R&D ÆÀ¿¡¼ ÃßõÇÏ´Â ÇнÀ¼ÀÌ´Ù. ÀÌ Ã¥ÀÇ ÀúÀÚÀΠȲ¿øÁö¾Ø(üÜÙþ)Àº ÇöÀç Áß±¹ ÀÎÅͳÝÅõÀÚ±ÝÀ¶ ±â¾÷ÀÎ PPmoneyÀÇ ºòµ¥ÀÌÅÍ ¾Ë°í¸®Áò ÀνºÆåÅͷμ Google TensorFlow Contributor·Î È°µ¿ ÁßÀ̸ç, ÅÁÀ§¾Ø(ÓÐê¹)Àº ¹Ì±¹ Uptake µ¥ÀÌÅÍ °úÇÐÀڷμ Google TensorFlow Committer·Î È°µ¿ ÁßÀÌ´Ù.
ÀÌ Ã¥Àº ÀúÀÚµéÀÌ ÅÙ¼ÇÃ·Î¿ì °³¹ß °æÇèÀ» »ì·Á, ½Ç¿ëÀû Ãø¸é¿¡ ÁßÁ¡À» µÎ°í µ¶Àڵ鿡°Ô ÅÙ¼Ç÷ο츦 »ç¿ëÇÑ ¿ÏÀü ¿¬°á ½Å°æ¸Á, ÄÁ¹ú·ç¼Ç ½Å°æ¸Á, ¼øȯ ½Å°æ¸Á ¹× Deep Q-Network µîÀ» ¿¬°áÇÏ´Â ¹æ¹ýÀ» ¼³¸íÇÑ´Ù. ´Ù¾çÇÑ ÄÚµå ¿¹Á¦¸¦ ¼ö·ÏÇÏ¿©, µ¶ÀÚµéÀÌ ½ÇÁ¦·Î ¿¹Á¦¸¦ Ç®¾îº¸¸é¼ ÅÙ¼ÇÃ·Î¿ì »ç¿ë ¹æ¹ýÀ» ½±°Ô ÇнÀÇÒ ¼ö ÀÖµµ·Ï ±¸¼ºµÇ¾î ÀÖ´Ù. ¶ÇÇÑ ÅÙ¼ÇÃ·Î¿ì ¿ø¸® ¹× µö·¯´×ÀÇ ºÎºÐ Áö½Ä°ú °áÇÕÇÏ¿© µ¶ÀÚµéÀÌ ÀÌ Ã¥À» ÅëÇØ ½ÇÁ¦ ÇÁ·ÎÁ§Æ®¿Í ¼º°ú¸¦ ¸¸µé¾î³¾ ¼ö ÀÖ´Ù.
´Ù¾çÇÑ ÄÚµå ¿¹Á¦¸¦ Á÷Á¢ Ç®¾îº¸¸é¼ ÅÙ¼Ç÷ο츦 ½±°Ô ÇнÀÇÑ´Ù.
ÀÌ Ã¥ÀÇ °¢ Àå »çÀÌ¿¡´Â Ä¿´Ù¶õ ÀÇÁ¸ÀûÀÎ °ü°è°¡ ¾øÀ¸¹Ç·Î, ¸¸ÀÏ µ¶ÀÚ°¡ ¾î´À Àå¿¡ Èï¹Ì¸¦ ´À³¤´Ù¸é Á÷Á¢ ±× ºÎºÐÀ» ÀÐÀ¸¸é µÈ´Ù. ÀÌ Ã¥Àº TensorFlow 1.0.0-rc0À» »ç¿ëÇÏ¿© ¿¹¸¦ µé¾î ¼³¸íÇÏ¿´´Ù. ÃֽŠ¹öÀüÀÇ ÅÙ¼Ç÷οì¿Í ´ëºÎºÐÀÇ ÄÚµå´Â ȣȯµÇ¸ç, ¸î °¡Áö ÀÎÅÍÆäÀ̽º ¾÷µ¥ÀÌÆ®°¡ ÀÖÀ» ¼ö ÀÖÀ¸¸ç, µ¶ÀÚ´Â ÇÁ·ÒÇÁÆ®¸¦ ÂüÁ¶ÇÒ ¼ö ÀÖ´Ù. ÀÌ Ã¥ÀÇ ´ëºÎºÐ ÄÚµå´Â ÆÄÀ̽ã ÄÚµå·Î, ÀÌ´Â ÅÙ¼Ç÷ο찡 Áö¿øÇÏ´Â °¡Àå ¿Ïº®ÇÑ ÀÎÅÍÆäÀ̽º ¾ð¾îÀÌ´Ù.
Á¦1, 2ÀåÀº ÅÙ¼Ç÷οìÀÇ ±âÃÊ Áö½Ä°ú °³³äÀ» ¼Ò°³ÇÏ°í, Á¦3Àå°ú 4ÀåÀº °£´ÜÇÑ ¿¹½Ã ¹× ½Å°æ¸ÁÀ» ¿¬°áÇÏ´Â ¹æ¹ýÀ» ¼Ò°³ÇÑ´Ù. Á¦5Àå°ú 6ÀåÀº ±âÃÊÀûÀΠȸ¼±½Å°æ¸Á ¹× ÇöÀç ºñ±³Àû Á¤ÇüÈµÈ AlexNet, VGGNet, Inception Net°ú ResNetÀ» ¼³¸íÇÑ´Ù. Á¦7ÀåÀº Word2Vec, RNN°ú LSTMÀ», Á¦8ÀåÀº °ÈÇнÀ ¹× µö·¯´×À» ±â¹ÝÀ¸·Î ÇÑ Á¤Ã¥ ³×Æ®¿öÅ©¿Í Æò°¡ ³×Æ®¿öÅ©¸¦,. Á¦9ÀåÀº TensorBoard, ´Üµ¶ ¼³ºñÀÇ ¿©·¯ GPUÀÇ º´Çà ¹× ºÐ»ê½Ä º´Çà¿¡ ´ëÇØ ¼³¸íÇÑ´Ù.
Á¦10ÀåÀº ´Ù¾çÇÑ À¯ÇüÀÇ µö·¯´× ¹× À¯ÇàÇÏ´Â ¸Ó½Å·¯´× ¾Ë°í¸®ÁòÀÇ »ç¿ë ¹æ¹ýÀÌ Æ÷ÇÔµÈ ÅÙ¼Ç÷οìÀÇ contrib.leam ¸ðµâÀ» ¼Ò°³Çϸç, ÀÌ ¸ðµâÀÇ ºÐ»ê½Ä ¿¡½ºÆ¼¸ÞÀÌÅÍ(Estimator)ÀÇ ±âº» ±¸Á¶ ¹× ¿¡½ºÆ¼¸ÞÀÌÅ͸¦ ¾î¶»°Ô »ç¿ëÇØ¾ß ÀÚ½ÅÀÇ ºÐ»ê½Ä ¸Ó½Å·¯´× ¸ðµ¨ÀÇ ±¸Á¶¸¦ ºü¸£°Ô ±¸ÃàÇÏ°í ¸ðµ¨ÀÇ ÈƷðú Æò°¡¸¦ ÁøÇàÇÒ ¼ö ÀÖ´ÂÁö Çؼ®ÇÏ¿´´Ù. ¶ÇÇÑ, ½´ÆÛ¹ÙÀÌÀú¸¦ »ç¿ëÇÏ¿© ¸ðµ¨ ÈÆ·ÃÀ» Àß ¸ð´ÏÅ͸µÇÏ°í, µ¥ÀÌÅÍÇÁ·¹ÀÓ(DataFrame)À» »ç¿ëÇÏ¿© ´Ù¾çÇÑ µ¥ÀÌÅÍ ¾ç½ÄÀ» Àд ¹æ¹ý¿¡ ´ëÇؼµµ ¼³¸íÇÑ´Ù.
Á¦11Àå¿¡¼´Â Contrib ¸ðµâÀ» ¼Ò°³ÇÏ°í, ÀÌ ¸ðµâ ¾È¿¡ Åë°è ºÐÆ÷, ¸Ó½Å·¯´× Ãþ, ÃÖÀû ÇÔ¼ö, ÁöÇ¥ µîÀÌ Æ÷ÇÔµÈ ¸¹Àº ¸Ó½Å·¯´×¿¡ ÇÊ¿äÇÑ ±â´ÉÀ» Á¦°øÇÑ´Ù. ÀÌ Àå¿¡¼´Â ±×ÁßÀÇ ¸ðµÎ¿¡°Ô ÅÙ¼Ç÷οìÀÇ Æ÷°ýÀû ¹üÀ§¸¦ ÀÌÇؽÃÅ°´Â ±â´ÉÀ» °£·«È÷ ¼Ò°³ÇÏ¿´À¸¹Ç·Î Ä¿¹Â´ÏƼÀÇ Àû±ØÀû Âü¿©¿Í °øÇåµµ¸¦ ´À³¥ ¼ö ÀÖ´Ù. Á¦10Àå°ú Á¦11ÀåÀº TensorFlow 0.11.0-rc0 ¹öÀüÀ» »ç¿ëÇÏ¿© ¿¹Á¦¸¦ Ç®¾î°¡¸ç ¾Ë±â ½±°Ô ¼³¸íÇÑ´Ù.
¸ñÂ÷
Chapter 01 ÅÙ¼ÇÃ·Î¿ì ±âÃÊ
¡¡1.1 ÅÙ¼ÇÃ·Î¿ì °³¿ä
¡¡1.2 ÅÙ¼Ç÷οì ÇÁ·Î±×·¥ ¸ðµ¨ ¼Ò°³
¡¡¡¡1.2.1 ÇÙ½É °³³ä
¡¡¡¡1.2.2 ±¸Çö ¿ø¸®
¡¡¡¡1.2.3 ±â´É È®Àå
¡¡¡¡1.2.4 ¼º´É ÃÖÀûÈ
Chapter 02 ÅÙ¼Ç÷οì¿Í ±âŸ µö·¯´× ÇÁ·¹ÀÓ¿öÅ© ºñ±³
¡¡2.1 ÁÖ¿ä µö·¯´× ÇÁ·¹ÀÓ¿öÅ© ºñ±³
¡¡2.2 ÁÖ¿ä µö·¯´× ÇÁ·¹ÀÓ¿öÅ© ¼Ò°³
¡¡¡¡2.2.1 ÅÙ¼Ç÷οì
¡¡¡¡2.2.2 Ä«Æä(Caffe)
¡¡¡¡2.2.3 Å׾Ƴë(Theano)
¡¡¡¡2.2.4 ÅäÄ¡(Torch)
¡¡¡¡2.2.5 ¶óÀÚ³Ä(Lasagne)
¡¡¡¡2.2.6 Äɶó½º(Keras)
¡¡¡¡2.2.7 ¿¥¿¢½º³Ý(MXNet)
¡¡¡¡2.2.8 DIGITS(Deep Learning GPU Training System)
¡¡¡¡2.2.9 CNTK(Computational Network Toolkit)
¡¡¡¡2.2.10 Deeplearning4J
¡¡¡¡2.2.11 üÀ̳Ê(Chainer)
¡¡¡¡2.2.12 ¸®ÇÁ(Leaf)
¡¡¡¡2.2.13 DSSTNE(Deep Scalable Sparse Tensor Network Engine)
Chapter 03 ÅÙ¼Ç÷οì ù°ÉÀ½
¡¡3.1 ÅÙ¼Ç÷οì ÄÄÆÄÀÏ ¹× ¼³Ä¡
¡¡¡¡3.1.1 Anaconda ¼³Ä¡
¡¡¡¡3.1.2 ÅÙ¼Ç÷οì CPU ¹öÀü ¼³Ä¡
¡¡¡¡3.1.3 ÅÙ¼Ç÷οì GPU ¹öÀü ¼³Ä¡
¡¡3.2 ÅÙ¼Ç÷ο쿡 ÀÇÇÑ Softmax RegressionÀÇ Çʱ⠼ýÀÚ ÀÎ½Ä ±¸Çö
Chapter 04 ÅÙ¼Ç÷ο쿡 ÀÇÇÑ ¿ÀÅäÀÎÄÚ´õ ¹× ¸ÖƼ ·¹À̾î ÆÛ¼ÁÆ®·Ð ±¸Çö
¡¡4.1 ¿ÀÅäÀÎÄÚ´õ(Autoencoder) ¼Ò°³
¡¡4.2 ÅÙ¼Ç÷ο쿡 ÀÇÇÑ ¿ÀÅäÀÎÄÚ´õ ±¸Çö
¡¡4.3 ¸ÖƼ ·¹À̾î ÆÛ¼ÁÆ®·Ð(MLP) ¼Ò°³
¡¡4.4 ÅÙ¼Ç÷ο쿡 ÀÇÇÑ ¸ÖƼ ·¹À̾î ÆÛ¼ÁÆ®·Ð ±¸Çö
Chapter 05 ÅÙ¼Ç÷ο쿡 ÀÇÇÑ ÄÁ¹ú·ç¼Ç ½Å°æ¸Á ±¸Çö
¡¡5.1 ÄÁ¹ú·ç¼Ç ½Å°æ¸Á ¼Ò°³
¡¡5.2 ÅÙ¼Ç÷ο쿡 ÀÇÇÑ °£´ÜÇÑ ÄÁ¹ú·ç¼Ç ³×Æ®¿öÅ© ±¸Çö
¡¡5.3 ÅÙ¼Ç÷ο쿡 ÀÇÇÑ °í±Þ ÄÁ¹ú·ç¼Ç ³×Æ®¿öÅ© ±¸Çö
Chapter 06 ÅÙ¼Ç÷ο쿡 ÀÇÇÑ ÀüÇüÀûÀÎ ÄÁ¹ú·ç¼Ç ½Å°æ¸Á ±¸Çö
¡¡6.1 ÅÙ¼Ç÷ο쿡 ÀÇÇÑ AlexNet ±¸Çö
¡¡6.2 ÅÙ¼Ç÷ο쿡 ÀÇÇÑ VGGNet ±¸Çö
¡¡6.3 ÅÙ¼Ç÷ο쿡 ÀÇÇÑ ±¸±Û ÀμÁ¼Ç Net ±¸Çö
¡¡6.4 ÅÙ¼Ç÷ο쿡 ÀÇÇÑ ResNet ±¸Çö
¡¡6.5 ÄÁ¹ú·ç¼Ç ½Å°æ¸ÁÀÇ ¹ßÀü Ãß¼¼
Chapter 07 ÅÙ¼Ç÷ο쿡 ÀÇÇÑ ¼øȯ ½Å°æ¸Á ¹× Word2Vec ±¸Çö
¡¡7.1 ÅÙ¼Ç÷ο쿡 ÀÇÇÑ Word2Vec ±¸Çö
¡¡7.2 ÅÙ¼Ç÷ο쿡 ÀÇÇÑ LSTM¿¡ ±âÃÊÇÑ ¾ð¾î ¸ðµ¨À» ±¸Çö
¡¡7.3 ÅÙ¼Ç÷ο쿡 ÀÇÇÑ Bidirectional LSTM Classifier ±¸Çö
Chapter 08 ÅÙ¼Ç÷ο쿡 ÀÇÇÑ ½ÉÃþ °ÈÇнÀ ±¸Çö
¡¡8.1 ½ÉÃþ °ÈÇнÀ(Deep reinforcement learning, RL) ¼Ò°³
¡¡8.2 ÅÙ¼Ç÷ο쿡 ÀÇÇÑ Àü·« ³×Æ®¿öÅ© ±¸Çö
¡¡8.3 ÅÙ¼Ç÷ο쿡 ÀÇÇÑ Æò°¡ ³×Æ®¿öÅ© ±¸Çö
Chapter 09 ÅÙ¼º¸µå, ¸ÖƼ GPU º´·Ä¼º ¹× ºÐ»ê º´·Ä¼º
¡¡9.1 ÅÙ¼º¸µå(TensorBoard)
¡¡9.2 ´ÙÁß GPU º´·Ä¼º(¶Ç´Â ¸ÖƼ GPU º´·Ä¼º)
¡¡9.3 ºÐ»ê º´·Ä¼º(¶Ç´Â ºÐ»ê½Ä º´·Ä¼º / ºÐ»ê º´·Ä ó¸®)
Chapter 10 TF.Learn ÀÔ¹®ºÎÅÍ ¼÷´Þ±îÁö
¡¡10.1 ºÐ»ê½Ä ¿¡½ºÆ¼¸ÞÀÌÅÍ(Estimator)
¡¡¡¡10.1.1 ºÐ»ê½Ä ¿¡½ºÆ¼¸ÞÀÌÅÍ »ç¿ëÀÚ Á¤ÀÇ ¸ðµ¨ ¼Ò°³
¡¡¡¡10.1.2 ÀÚ½ÅÀÇ ·¯´×¸Ó½Å ¿¡½ºÆ¼¸ÞÀÌÅÍ ±¸Ãà
¡¡¡¡10.1.3 RunConfig ·±Å¸ÀÓ ¸Å°³º¯¼ö Á¶Á¤
¡¡¡¡10.1.4 Experiment¿Í LearnRunner
¡¡10.2 µö·¯´× ¿¡½ºÆ¼¸ÞÀÌÅÍ
¡¡¡¡10.2.1 ½ÉÃþ ½Å°æ¸Á(DNN)
¡¡¡¡10.2.2 ¿ÍÀÌµå ¾Ø µö ¸ðµ¨(Wide & Deep Model)
¡¡10.3 ¸Ó½Å·¯´× ¿¡½ºÆ¼¸ÞÀÌÅÍ(Machine Learning Estimator)
¡¡¡¡10.3.1 ¼±Çü(Linear) / ·ÎÁö½ºÆ½ ȸ±Í(Logistic Regression)
¡¡¡¡10.3.2 ·£´ý Æ÷·¹½ºÆ®(Random Forest)
¡¡¡¡10.3.3 K-Æò±Õ ±ºÁýÈ(K-means clustering)
¡¡¡¡10.3.4 ¼Æ÷Æ® º¤ÅÍ ¸Ó½Å(Support Vector Machine)
¡¡10.4 µ¥ÀÌÅÍ ÇÁ·¹ÀÓ(DataFrame)
¡¡10.5 ¼öÆÛ¹ÙÀÌÀú ¸ð´ÏÅÍ(Supervisor Monitors)
Chapter 11 TF.ContribÀÇ ±âŸ ¸ðµâ
¡¡11.1 Åë°è ºÐÆ÷
¡¡11.2 ·¹ÀÌ¾î ¸ðµâ
¡¡¡¡11.2.1 ¸Ó½Å·¯´× ·¹À̾î
¡¡¡¡11.2.2 ¼Õ½ÇÇÔ¼ö
¡¡¡¡11.2.3 Ư¡ ¿(Feature Column)
¡¡¡¡11.2.4 ÀÓº£µù(Embeddings)
¡¡11.3 ¼º´ÉºÐ¼®±â tfprof
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ÇØ´çÀÛ°¡¿¡ ´ëÇÑ ¼Ò°³°¡ ¾ø½À´Ï´Ù.
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ÇØ´çÀÛ°¡¿¡ ´ëÇÑ ¼Ò°³°¡ ¾ø½À´Ï´Ù.
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Àü°øµµ¼/´ëÇб³Àç ºÐ¾ß¿¡¼ ¸¹Àº ȸ¿øÀÌ ±¸¸ÅÇÑ Ã¥
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102-81-11670 |
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1544-1900 |
ÀüÀÚ¿ìÆíÁÖ¼Ò |
callcenter@kyobobook.co.kr |
Åë½ÅÆǸž÷½Å°í¹øÈ£ |
01-0653 |
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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.