±¹³»µµ¼
Àü°øµµ¼/´ëÇб³Àç
°øÇаè¿
ÄÄÇ»ÅÍ°øÇÐ
Á¤°¡ |
14,000¿ø |
---|
12,600¿ø (10%ÇÒÀÎ)
700P (5%Àû¸³)
ÇÒÀÎÇýÅÃ | |
---|---|
Àû¸³ÇýÅà |
|
|
|
Ãß°¡ÇýÅÃ |
|
À̺¥Æ®/±âȹÀü
¿¬°üµµ¼
»óÇ°±Ç
ÀÌ»óÇ°ÀÇ ºÐ·ù
Ã¥¼Ò°³
¤ý µö·¯´×ÀÇ ±âº» °³³äºÎÅÍ ÃֽŠ±â¼ú±îÁö ±×¸²À¸·Î ½±°Ô ÀÌÇØÇÒ ¼ö ÀÖ´Ù.
¤ý µö·¯´×ÀÇ ÇÑ°è, Ç¥Çö ÇнÀ, ¾ËÆĽºÅ¸, ¸ðµ¨ °æ·®È µîÀÇ Å׸¶¸¦ ÁýÁß ºÐ¼®ÇÑ´Ù.
¤ý º¹ÀâÇØÁö´Â µö·¯´× ±â¼ú°ú ½ÉÃþ ¿ø¸®ÀÇ °³³äÀû ÀÌÇظ¦ È¿À²ÀûÀ¸·Î Àü´ÞÇÑ´Ù.
µö·¯´×Àº ¼¼±âÀÇ ´ë°á·Î ±â¾ïµÉ ¾ËÆÄ°í¿Í À̼¼µ¹ 9´ÜÀÇ ´ë±¹À¸·Î Å« Á¶¸íÀ» ¹Þ¾Ò½À´Ï´Ù. Áö³ 60¿© ³â°£ ºÎħÀÇ ¿ª»ç¸¦ °ÞÀº ÀΰøÁö´ÉÀº ÀÌÁ¦ µö·¯´×ÀÇ ¼º°ø¿¡ ÈûÀÔ¾î Á¤¸» »ç¶÷°ú °°Àº ÀΰøÁö´ÉÀ¸·Î ¹ßÀüÇÏ°í ÀÖ½À´Ï´Ù. ÀÌ Ã¥¿¡¼´Â Çа迡¼ ¸¹ÀÌ ÀοëµÇ°Å³ª ÇÐȸ¿¡¼ ¼ö»óÇÑ ³í¹® À§ÁÖ·Î ÃÖ½Å(ÀÀ¿ë) ±â¼úÀ» ¼±º°ÇÏ¿© ´Ù¾çÇÑ °³³äÀ» ±×¸²°ú ÇÔ²² ¼³¸íÇÏ°í ÀÖ½À´Ï´Ù. ¶ÇÇÑ, ÇöÀç µö·¯´×ÀÇ ±â¼úÀÌ ¾îµð±îÁö ¿Ô´ÂÁö, ±×¸®°í ¾îµð¸¦ ÇâÇØ °¡°í ÀÖ´ÂÁö¸¦ Æ®·»µåº°·Î ÀÌÇØÇÒ ¼ö ÀÖµµ·Ï dzºÎÇÑ ÀÏ·¯½ºÆ®·Î Á¤¸®ÇÏ¿´½À´Ï´Ù.
̵̧ȍ
ÀÌ¿µÇÑ(¹Ú»ç, ÀüÀÚºÎÇ°¿¬±¸¿ø Áö´ÉÇü¿µ»ó󸮿¬±¸¼¾ÅÍ)
ÀÌ Ã¥¿¡¼ °¡Àå Àλó ±íÀº Á¡À» ²ÅÀÚ¸é ÀÚ¼¼È÷ ¼³¸íÇÏ¸é ¹«ÇÑÁ¤ ±æ¾îÁú ³»¿ëÀ» ÇÑ ÆäÀÌÁö·Î ±¸¼ºÇÑ Á¡Àε¥ ¾î¶°ÇÑ ±âº» ³»¿ëµµ, ÃֽŠ±â¼úµµ ÇÑ ÀåÀ¸·Î Àϸñ¿ä¿¬ÇÏ°Ô Ç¥ÇöÇÑ ÀúÀÚÀÇ ³ë·Â°ú Áö½ÄÀÌ ³î¶ó¿ü½À´Ï´Ù. °¢Á¾ ±â¼úÀÌ À¶ÇÕÇÏ¿© ¹ßÀüÇÏ°í ÀÖ´Â ÃֽŠÀΰøÁö´É ¿¬±¸¸¦ À§Çؼ´Â ´Ù¾çÇÑ ±â¼ú °³³äÀ» ÀÌÇØÇØ¾ß Çϴµ¥, ÀÌ Ã¥Àº ÀÌ·¯ÇÑ »óȲ ¼Ó¿¡¼ ¸¹Àº »ç¶÷µéÀÇ °¥ÁõÀ» Ç®¾îÁÙ ¼ö ÀÖÀ» °ÍÀÔ´Ï´Ù. ¹°·Ð, ÀÌ Ã¥¸¸À¸·Î ÀΰøÁö´É ±â¼úÀ» ¿Ïº®È÷ ÀÌÇØÇÏ´Â °ÍÀº Á¦ÇÑÀûÀÌÁö¸¸ ±× ±â¼úÀÌ °¡Áö°í ÀÖ´Â ±âº» °³³äÀ» »ìÆ캸°í ½ÃÀÛÇÔÀ¸·Î½á ÇØ´ç ±â¼úÀ» ºü¸£°Ô ÀÌÇØÇϴµ¥ ±æÀâÀÌ ¿ªÇÒÀ» ÇÒ ¼ö ÀÖ´Ù´Â Á¡¿¡¼ ÀÌ Ã¥ÀÇ °¡Ä¡´Â ÃæºÐÇÒ °ÍÀÔ´Ï´Ù.
·ùÇö°ï(NVIDIA AI Technology Center Korea
¼¾ÅÍÀå)
ÃÖ±Ù ÀΰøÁö´É¿¡ ´ëÇÑ °ü½ÉÀÌ ¸¹¾ÆÁö¸é¼ °ü·Ã Á÷Á¾ÀÇ ¸¹Àº ºÐµéÀÌ ³»°¡ ¿¬±¸ÇÏ´Â ºÐ¾ß, ³»°¡ ÀÛ¾÷ÇÏ´Â ¾÷¹«¿¡ ¾î¶»°Ô ÀΰøÁö´ÉÀ» µµÀÔÇÏ°í Àû¿ëÇØ¾ß ÇÒÁö ±Ã±ÝÇØ ÇÏ´Â °æ¿ì°¡ ¸¹½À´Ï´Ù. ±×·± Àǹ̿¡¼ ÀÌ Ã¥Àº ÀΰøÁö´ÉÀÇ ´Ù¾çÇÑ °³³äÀ» ´Ü¼øÇÑ Àοë ÇüÅ°¡ ¾Æ´Ñ ÇϳªÇϳªÀÇ ´ÙÀ̾î±×·¥À¸·Î ¼³¸íÇÏ°í ÀÖ´Â Á¡ÀÌ Æ÷ÀÎÆ®ÀÔ´Ï´Ù. ¿©±â¿¡ °ü·ÃµÈ ¿¹½Ãµµ ÃÖ´ëÇÑ ÀÌÇØÇϱ⠽±µµ·Ï Ç®¾î¼ ¼³¸íÇÏ¿´±â ¶§¹®¿¡ ÀÌ°ø°è Àü°øÀÚ°¡ ¾Æ´Ñ ºÐµéµµ ÀÌ Ã¥À» ÅëÇؼ ÀΰøÁö´ÉÀÇ ±âº» °³³äÀ» ½±°Ô ÀÌÇØÇÏ°í, ÃֽŠƮ·»µå¸¦ Æø³Ð°Ô ÆľÇÇÒ ¼ö ÀÖÀ» °ÍÀ¸·Î »ý°¢µË´Ï´Ù.
Ȳ¼ø¿í(Çѱ¹°úÇбâ¼úÁ¤º¸¿¬±¸¿ø ±¹°¡½´ÆÛÄÄÇ»Æú»ºÎ
º»ºÎÀå)
¾ËÆÄ°í¿Í À̼¼µ¹°£ ¼¼±âÀÇ ¹ÙµÏ ´ë°á ÀÌÈÄ ¡´ÀΰøÁö´ÉÀÇ ÇÙ½É ÀÎÇÁ¶ó-°í¼º´É ÄÄÇ»Æà ȯ°æÀÇ Á߿伺¡µÀ̶ó´Â ÃßÇü¼® ¹Ú»ç´ÔÀÇ À̽´¸®Æ÷Æ®¸¦ ÀÐ°í °è»ê °úÇÐÀڷμ ¾ËÆÄ°í¿¡ ´ëÇÑ ÅëÂû·Â ÀÖ´Â ºÐ¼®¿¡ ±íÀº ÀλóÀ» ¹Þ¾Ò½À´Ï´Ù. ±×¶§ÀÇ ¿©¿îÀ» °£Á÷ÇÏ¸é¼ Àоú´ø À̹ø ÀúÀÚÀÇ Ã¥Àº µö·¯´×ÀÇ ±Ù°£ÀÎ Àΰø½Å°æ¸Á¿¡ ´ëÇÑ ±âº» ¿ø¸®ºÎÅÍ Á¡Á¡ º¹ÀâÇØÁö´Â µö·¯´×ÀÇ ÇѰ踦 ±Øº¹ÇÏ°í È¿À²ÈÇÏ´Â ´Ù¾çÇÑ ÃֽŠ±â¼úÀ» ÀÌÇØÇϱ⠽±°í ¸íÄèÇÏ°Ô ¼³¸íÇÏ°í ÀÖ´Â Á¡ÀÌ µ¸º¸ÀÔ´Ï´Ù. ƯÈ÷ µö·¯´×ÀÇ ¿ø¸®, ±â¼ú, ÇÙ½É ¿ë¾î µîÀ» ±×¸²À¸·Î ¼³¸íÇÏ°í ÀÖ¾î ±âÃʺÎÅÍ ½ÉÃþ ¿ø¸®±îÁö ÀÌÇØÇϴµ¥ ¸¹Àº µµ¿òÀÌ µÉ °ÍÀ¸·Î ±â´ëµË´Ï´Ù.
¸ñÂ÷
Chapter 01 µö·¯´×ÀÇ ±âº»
01 ÆÛ¼ÁÆ®·Ð(Perceptron)°ú ¿§Áö(Edge)
02 Àΰø½Å°æ¸Á(Artificial Neural Network)
03 ¼Õ½Ç ÇÔ¼ö(Loss Function)
04 ÇнÀ °úÁ¤
05 µö·¯´×ÀÇ ºÎ»ó
06 ½ÉÃþ½Å°æ¸Á(Deep Neural Network)
07 ÇÕ¼º°ö½Å°æ¸Á(Convolutional Neural Network)
08 ¼øȯ½Å°æ¸Á(Recurrent Neural Network)
09 Àû´ëÀû»ý¼º½Å°æ¸Á(Generative Adversarial Network)
10 °È ÇнÀ(Reinforcement Learning)
11 ¾îÅÙ¼Ç ¸ÞÄ¿´ÏÁò(Attention Mechanism)
[Plus Tip] µö·¯´×ÀÇ 3´ë ¼®ÇÐ
Chapter 02 µö·¯´×ÀÇ ÇÑ°è
01 µö·¯´×°ú µ¥ÀÌÅÍ
02 µ¥ÀÌÅÍÀÇ °¡Ä¡
03 µ¥ÀÌÅÍ¿Í °³ÀÎÁ¤º¸
04 µ¥ÀÌÅÍÀÇ ¼öÁý°ú ¾Ë°í¸®ÁòÀÇ ÆíÇâ
05 Áö¼ÓÀûÀÎ ÇнÀ¿¡ ´ëÇÑ ¾î·Á¿ò
06 Áö½Ä ÀüÀÌ¿Í ÀüÀÌ ÇнÀ
07 µö·¯´×°ú ÄÄÇ»Æà ÆÄ¿ö
08 Àΰø½Å°æ¸ÁÀÇ ÇнÀ°ú ÃÖÀûÀÇ ¸ðµ¨
09 Àΰø½Å°æ¸ÁÀÇ °¡ÁßÄ¡¿Í ¼³¸í °¡´É¼º
10 Á¼Àº ÀΰøÁö´É°ú ¹ü¿ë ÀΰøÁö´É
[Plus Tip] ¹ü¿ë ÀΰøÁö´ÉÀÇ ½Ã´ë´Â ¾ðÁ¦ ¿Ã °ÍÀΰ¡?
Chapter 03 µö·¯´×ÀÇ Ç¥Çö ÇнÀ
01 Ç®¾îÁø Ç¥Çö(Disentangled Representation)
02 È®·ü ºÐÆ÷¿Í ÇÔ¼ö
03 È®·üÀÇ °¡´Éµµ¿Í µö·¯´×ÀÇ È®·ü ºÐÆ÷
04 º£ÀÌÁî Á¤¸®¿Í Ãß·Ð
05 º¯ºÐ ¿ÀÅäÀÎÄÚ´õ(VAE)
06 Ç®¾îÁø Ç¥Çö ÇнÀ
07 Ç®¾îÁø Ç¥Çö ÇнÀÀÇ ¹æ¹ý·Ð
08 Ç®¾îÁø Ç¥Çö°ú ºñÁöµµ ÇнÀ
09 Ç®¾îÁø Ç¥Çö ÇнÀÀÇ È°¿ë
[Plus Tip] ºñÁöµµ ÇнÀÀÇ ¸ÍÁ¡
Chapter 04 µö¸¶ÀεåÀÇ ¾ËÆĽºÅ¸
01 ¾ËÆĽºÅ¸(AlphaStar)ÀÇ ½ÃÀÛ
02 ¾ËÆĽºÅ¸¿Í ¾ËÆÄ°íÀÇ Â÷ÀÌÁ¡
03 ¾ËÆĽºÅ¸ÀÇ ÀΰøÁö´É ¾Ë°í¸®Áò°ú ÇнÀ ¹æ¹ý
04 ¾ËÆĽºÅ¸ÀÇ ÀԷ°ú Ãâ·Â
05 ¾ËÆĽºÅ¸ÀÇ Áöµµ ÇнÀ°ú ¿¡ÀÌÀüÆ®
06 ¾ËÆĽºÅ¸ÀÇ °È ÇнÀ
07 ¾ËÆĽºÅ¸ÀÇ ¸®±× ÇнÀ
08 ¾ËÆĽºÅ¸ÀÇ Áöµµ ÇнÀ ¾Ë°í¸®Áò(Æ®·£½ºÆ÷¸Ó)
09 ¾ËÆĽºÅ¸ÀÇ Áöµµ ÇнÀ ¾Ë°í¸®Áò(Æ÷ÀÎÅÍ ³×Æ®¿öÅ©)
10 ¾ËÆĽºÅ¸ÀÇ °È ÇнÀ ¾Ë°í¸®Áò(Á¤Ã¥°ú °¡Ä¡)
11 ¾ËÆĽºÅ¸ÀÇ °È ÇнÀ ¾Ë°í¸®Áò(Á¤Ã¥ º¯Èµµ)
12 ¾ËÆĽºÅ¸ÀÇ °È ÇнÀ ¾Ë°í¸®Áò(¾×ÅÍ-Å©¸®Æ½)
13 ¾ËÆĽºÅ¸ÀÇ °È ÇнÀ ¾Ë°í¸®Áò(¿ÀÇÁ Æú¸®½Ã ¾×ÅÍ-Å©¸®Æ½)
14 ¾ËÆĽºÅ¸ÀÇ °È ÇнÀ ¾Ë°í¸®Áò(°æÇè ¸®Ç÷¹ÀÌ)
15 ¾ËÆĽºÅ¸ÀÇ °È ÇнÀ ¾Ë°í¸®Áò(ÀÚ°¡ ¸ð¹æ ÇнÀ)
[Plus Tip] °ÔÀÓ ÀΰøÁö´É
Chapter 05 µö·¯´×ÀÇ ÇѰ踦 ¶Ù¾î³Ñ´Â ÃֽŠ±â¼ú
01 ¸ÞŸ ÇнÀ(Meta-Learning)
02 ¿ø¼¦ ÇнÀ(One-Shot Learning)
03 Áö¼ÓÀûÀÎ ÇнÀ(Continual Learning)
04 ½Å°æ¸Á ±¸Á¶ Ž»ö(Neural Architecture Search)
05 ½ºÆÄÀÌÅ· ½Å°æ¸Á(Spiking Neural Network)
06 È°¼º ÇнÀ(Active Learning)
07 ±×·¡ÇÁ ½Å°æ¸Á(Graph Neural Network)
08 ¸Þ¸ð¸® ³×Æ®¿öÅ©(Memory Network)
09 ´º·² Æ©¸µ ¸Ó½Å(Neural Turing Machine)
10 BERT ¸ðµ¨
11 »ý¼ºÀû »çÀü ÇнÀ ¸ðµ¨
12 ĸ½¶ ³×Æ®¿öÅ©(Capsule Network)
[Plus Tip] ÀΰøÁö´ÉÀÇ ¹ÌÁß ±â¼ú ÆбÇ
Chapter 06 µö·¯´×ÀÇ È¿À²À» Çâ»ó½ÃÅ°´Â ´Ù¾çÇÑ ±â¼ú
01 µö·¯´×ÀÇ ÇнÀ¿ë Çϵå¿þ¾î
02 µö·¯´×ÀÇ Ã߷пë Çϵå¿þ¾î
03 µö·¯´×ÀÇ °è»ê È¿À²°ú Á¤¹Ðµµ
04 ¸ð¹ÙÀÏ ³×Æ®¿öÅ©(Mobile Network)
05 ³×Æ®¿öÅ© ÇÁ·ç´×(Network Pruning)
06 ½ÉÃþ ¾ÐÃà(Deep Compression)
07 ÀÌÁø½Å°æ¸Á(Binary Neural Network)
08 Once For All ½Å°æ¸Á
09 Àΰø½Å°æ¸ÁÀÇ Áö½Ä Áõ·ù
10 µö·¯´× Çϵå¿þ¾îÀÇ ¼º´É ÃøÁ¤(MLPerf)
[Plus Tip] µö·¯´×°ú ½´ÆÛ ÄÄÇ»ÅÍ
°ü·ÃÀ̹ÌÁö
ÀúÀÚ¼Ò°³
»ý³â¿ùÀÏ | - |
---|
ÇØ´çÀÛ°¡¿¡ ´ëÇÑ ¼Ò°³°¡ ¾ø½À´Ï´Ù.
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.