±¹³»µµ¼
ÄÄÇ»ÅÍ/ÀÎÅͳÝ
IT Àü¹®¼
ÄÄÇ»ÅÍ°øÇÐ
Á¤°¡ |
29,000¿ø |
---|
26,100¿ø (10%ÇÒÀÎ)
1,450P (5%Àû¸³)
ÇÒÀÎÇýÅÃ | |
---|---|
Àû¸³ÇýÅà |
|
|
|
Ãß°¡ÇýÅÃ |
|
À̺¥Æ®/±âȹÀü
¿¬°üµµ¼
»óÇ°±Ç
ÀÌ»óÇ°ÀÇ ºÐ·ù
Ã¥¼Ò°³
À̹ÌÁö, ÅؽºÆ®, À½¼º, ¿µ»ó µî ½Ç»ýÈ° µ¥ÀÌÅ͸¦ È°¿ëÇÑ
½ÇÀü µö·¯´× ÇÁ·ÎÁ§Æ® ¸ðÀ½Áý!
½ÃÁß¿¡ µö·¯´×À» °¡¸£ÃÄÁÖ´Â ÀÔ¹®Ã¥Àº ¸¹½À´Ï´Ù. ÇÏÁö¸¸ ½ÇÁ¦·Î ¿ì¸®°¡ ÈçÈ÷ ´Ù·ç´Â ³¯°ÍÀÇ µ¥ÀÌÅ͸¦ È°¿ëÇÑ ÇÁ·ÎÁ§Æ® ¿¹Á¦ÁýÀº ã±â°¡ ¾î·Æ½À´Ï´Ù. ÀÌ Ã¥Àº µö·¯´× ÇÁ·ÎÁ§Æ®µéÀ» ÁßÁ¡ÀûÀ¸·Î ´Ù·ëÀ¸·Î½á, ¾î´ÀÁ¤µµ µö·¯´× Áö½ÄÀº ÀÖÀ¸³ª ÇÁ·ÎÁ§Æ®·Î °æÇèÇÏ°í ½ÍÀº µ¶Àڵ鿡°Ô ²À ÇÊ¿äÇÑ Ã¥ÀÌ µÉ °ÍÀÔ´Ï´Ù.
ÀÌ Ã¥Àº Å©°Ô ÀÌ·Ð ÆÄÆ®¿Í ½ÇÀü ÆÄÆ®·Î ³ª´©¾îÁ® ÀÖ½À´Ï´Ù. ÀÌ·Ð ÆÄÆ®¿¡¼´Â ÀΰøÁö´É°ú µö·¯´×ÀÇ ±âº»ÀûÀÎ °³³äÀ» ÀÌÇØÇÒ ¼ö ÀÖÀ¸¸ç, ½ÇÀü ÆÄÆ®¿¡¼´Â MNIST ½Ç½À°ú ´õºÒ¾î CNN, LSTM, GAN µî ´Ù¾çÇÑ µö·¯´× ¸ðµ¨µéÀ» À̹ÌÁö, ÅؽºÆ®, À½¼º, ¿µ»ó µî ´Ù¾çÇÑ ºÐ¾ß¿¡ Á¢¸ñÇÏ¿© ÇÁ·ÎÁ§Æ®¸¦ ±¸ÇöÇÕ´Ï´Ù. µû¶ó¼ µ¶ÀÚµéÀº ÀÌ Ã¥À» ÅëÇØ ½ÇÀü °¨°¢À» ÀÍÈ÷°í µö·¯´×¿¡ ´ëÇØ Á¦´ë·Î ÀÌÇØÇÒ ¼ö ÀÖ½À´Ï´Ù. ÀÌ Ã¥ÀÌ ÇÊ¿äÇÑ µ¶ÀÚ
- CNN, RNN µî µö·¯´× ±âÃʸ¦ ÀÍÈ÷½Å ºÐ
- ´Ù¾çÇÑ µö·¯´× ÇÁ·ÎÁ§Æ®¸¦ Á¢ÇÏ°í ½Ç½ÀÇÏ°í ½ÍÀ¸½Å ºÐ
- ÇÁ·ÎÁ§Æ® ¿¹Á¦µé·Î ½ÇÀü °¨°¢À» ÀÍÈ÷°í ½ÍÀº Çлý
- ÀΰøÁö´É¿¡ °ü½ÉÀÌ ÀÖ´Â Çкλý
ÃâÆÇ»ç ¼Æò
º£Å¸ ¸®´õ Ãßõ»ç
°£°áÇÑ °³³ä ¼³¸í°ú ´Ù¾çÇÏ°í Èï¹Ì·Î¿î ½ÇÀü ÇÁ·ÎÁ§Æ®·Î ÆÄÀÌÅäÄ¡¸¦ ÀÌ¿ëÇÑ µö·¯´×À» ½±°í ºü¸£°Ô ÀÍÈú ¼ö ÀÖ¾ú½À´Ï´Ù. ƯÈ÷ ½ÇÀü ÇÁ·ÎÁ§Æ®¸¦ ÅëÇØ °³ÀÎÀûÀ¸·Î ÁøÇàÇÏ°í ÀÖ´Â ÅäÀÌ ÇÁ·ÎÁ§Æ®¿¡ ¹Ù·Î Àû¿ëÇÒ ¼ö ÀÖ¾ú½À´Ï´Ù. µö·¯´×¿¡ °ü½ÉÀº ÀÖÁö¸¸ ¾îµð¼ºÎÅÍ ½ÃÀÛÇÏ°í ¾î¶»°Ô ÇØ¾ß ÇÒÁö °í¹ÎÇÏ´Â ºÐ¿¡°Ô Àû±Ø ÃßõÇÕ´Ï´Ù!
_ ±è¼Çö (¿¤ÅØ°ø°ú´ëÇÐ ¼ÒÇÁÆ®¿þ¾îÇкΠÇкλý)
ÇÁ·ÎÁ§Æ®·Î µö·¯´×À» Á» ´õ Ä£¼÷ÇÏ°Ô ¹è¿ï ¼ö ÀÖ´Â ±âȸ¶ó°í »ý°¢ÇÕ´Ï´Ù. ÄÚµå ¸®ºäµµ ÇÑ ÁÙ¾¿ Ä£ÀýÇÏ°Ô ¼³¸íµÇ¾î ÀÖ¾î¼ ÀÌÇØÇϱⰡ ³Ê¹« ½¬¿ü½À´Ï´Ù! óÀ½ Á¢ÇϽô ºÐµéµµ Àß µû¶ó ÇÏ½Ç ¼ö ÀÖÀ» °Í °°¾Æ ÀÌ Ã¥À» ÁýÇÊÇϽŠÀúÀÚ´Ô²² °¨»çÀÇ ¸»¾¸À» µå¸®°í ½Í½À´Ï´Ù.
_ ·ù¿µÇ¥ (ÀΰøÁö´É °»ç ¹× ÇÁ¸®·£¼)
ÀÌ Ã¥Àº ÀÌ·Ð ÆÄÆ®¿Í ½ÇÀü ÆÄÆ®°¡ Àý¹¦ÇÏ°Ô Àß ±¸¼ºµÇ¾î ÀÖ½À´Ï´Ù. ÀÔ¹®ÀÚ°¡ °¡Àå »¡¸® ¹è¿ï ¼ö ÀÖ´Â ÆÄÀÌÅäÄ¡ ÇÁ·¹ÀÓ¿öÅ©¸¦ ±âÁØÀ¸·Î ÁøÇàµÇ´Âµ¥, ±×·¸´Ù º¸´Ï Äڵ尡 °£°áÇÏ¿© µö·¯´× ¸ðµ¨¿¡ Á» ´õ ÁýÁßÇؼ ¹è¿ï ¼ö ÀÖ¾î¼ ÁÁ¾Ò½À´Ï´Ù. ±×¸®°í ½ÇÀü ÆÄÆ®¿¡¼ ´Ù¾çÇÑ ¿¹Á¦¸¦ ´Ù·ç°í ÀÖÀ¸¹Ç·Î ½Ç¹«¿¡¼ ¾î¶»°Ô µö·¯´×À» È°¿ëÇÒ ¼ö ÀÖ´ÂÁö ¹è¿ì°íÀÚ ÇÏ´Â ÀÔ¹®ÀÚ¿¡°Ô ÀÌ Ã¥À» ÃßõÇÕ´Ï´Ù.
_ À̼®°ï (¿£ÄÄ °³¹ßÀÚ)
¸Ó½Å·¯´×À» Ã¥À¸·Î °øºÎÇÏ´Â °ÍÀº ¿¬¾Ö¸¦ Ã¥À¸·Î °øºÎÇÏ°Ú´Ù´Â °Í°ú ´Ù¸§ÀÌ ¾ø½À´Ï´Ù. ¹®Á¦¿Í µ¥ÀÌÅÍÀÇ Æ¯¼º¿¡ µû¶ó °í·ÁÇØ¾ß ÇÒ º¯¼ö°¡ ³Ê¹«³ª ´Ù¸£°í Á¢±Ù ¹æ¹ýÀÌ ÃµÂ÷¸¸º°À̱⠶§¹®¿¡ ÀϹÝÀûÀ¸·Î ½ÀµæÇÏ¿© Àû¿ëÇÒ ¼ö ÀÖ´Â ±â¼ú¿¡´Â ÇÑ°è°¡ Àֱ⠶§¹®ÀÔ´Ï´Ù. ±âÃÊ°¡ ¸»ÇÒ ¼öµµ ¾øÀÌ Áß¿äÇÔ¿¡µµ ºÒ±¸ÇÏ°í ¸¹Àº Àü¹®°¡µéÀÌ ¼º±ÞÈ÷ ½ÇÀü¿¡ ¶Ù¾îµé°í ºÎÁ·ÇÑ ºÎºÐÀº Ã¥À¸·Î ¸Þ¿ì±â¸¦ ±ÇÇϴµ¥, ÀÌ Ã¥ÀÇ ÀúÀÚ´Â Á÷Á¢ Âü¿©ÇØ ¼º°ú¸¦ ¾òÀº ¿©·¯ ÇÁ·ÎÁ§Æ®ÀÇ °æÇèÀ» ÀÌ Ã¥À» ÅëÇØ ³ª´©¾î ÁÝ´Ï´Ù. ÀÌ·ÐÀº Àͼ÷Çѵ¥ ¾î¶»°Ô »ç¿ëÇØ¾ß ÇÒÁö ¸ð¸£°Ú´Ù´Â ºÐµé¿¡°Ô ÁÁÀº ±æÀâÀÌ°¡ µÉ °ÍÀÔ´Ï´Ù.
_ ÀÌÁ¦Çö (¿¬±¸¿ø)
óÀ½ µö·¯´×À» ÀÔ¹®ÇßÀ» ¶§ÀÇ ¸·¸·ÇÔÀº ¾ÆÁ÷µµ ÀØÈ÷Áö ¾Ê½À´Ï´Ù. ±âÃÊ Áö½ÄÁ¶Â÷ ¾ø´Â »óÅ¿¡¼ ºñÀü ÀÎ½Ä ÇÁ·ÎÁ§Æ®¸¦ ÁøÇàÇØ¾ß Çؼ Àú¸¦ Æ÷ÇÔÇÑ ÆÀ¿øµé ¸ðµÎ°¡ ¿ì¿ÕÁ¿ÕÇߴµ¥, ÁöÀÎÀ» ÅëÇØ ¹ÞÀº Âü°í ¹®¼µé°ú ÄÚµåµéÀº ³»¿ë Æľǵµ µÇÁö ¾Ê¾Ò½À´Ï´Ù. ±×·¡¼ Áö±Ýµµ µö·¯´× µµ¼°¡ ¹ß°£µÇ¸é ´ç½ÃÀÇ ±â¾ïÀ» µÇ»ì·Á Àаï ÇÏ°í ÀÖ½À´Ï´Ù. µµ¼µéÀ» Àд٠º¸¸é ³Ê¹« ±âÃÊÀûÀÎ ³»¿ë À§ÁÖ·Î ¼¼úµÈ ÀÔ¹®¼´Â ¾Æ½¬¿òÀÌ ¸¹°í, ±×·¸´Ù°í ±íÀÌ°¡ Àִ åÀ» ÀÔ¹®¼·Î ¼±ÅÃÇϱ⿣ À̷п¡ ´ëÇÑ ½ÀµæÀÌ ÀüÇô ÀÌ·ïÁöÁö ¾Ê´Â ¹®Á¦°¡ Àִµ¥, ÀÌ Ã¥Àº ÀÌ·¯ÇÑ ³À̵µ¸¦ ¼¼½ÉÇÏ°Ô ½Å°æ ½è´Ù´Â »ý°¢ÀÌ ¸¹ÀÌ µé¾ú½À´Ï´Ù. ¹«¾ùº¸´Ù Ã¥ ³»¿ëÀ» Èï¹Ì·Î¿î ½Ç½À À§ÁÖ·Î ±¸¼ºÇÏ¿© µ¶ÀÚÀÇ °ü½ÉÀ» À̲ø¾î ³»±â ¶§¹®¿¡ µö·¯´× ÀÔ¹®¿¡ ¾î·Á¿òÀ» °Þ°í °è½Å ¸¹Àº ºÐµé²² °øÀ¯µÇ±â¸¦ Èñ¸ÁÇÕ´Ï´Ù.
_ ÀÌÁø (SW °³¹ßÀÚ)
* ¾È³» ¸»¾¸ µå¸³´Ï´Ù.
½ÇÀüÆÄÆ® PART 5 ±¹¹Îû¿ø ÇÁ·ÎÁ§Æ®ÀÇ °æ¿ì, À¥»çÀÌÆ®¿¡¼ µ¥ÀÌÅ͸¦ Á÷Á¢ °¡Á®¿É´Ï´Ù.
ÇÏÁö¸¸ û¿ø ¼ºñ½º°¡ Àü¸é °³Á¤µÇ¾î ±âÁ¸ÀÇ Å©·Ñ¸µ ÄÚµå´Â È°¿ëÇÒ ¼ö ¾ø°Ô µÇ¾ú½À´Ï´Ù.
µû¶ó¼ Ã¥¿¡ ½Ç¸° Å©·Ñ¸µ µ¥ÀÌÅ͸¦ GitHubÀÇ '05_±¹¹Îû¿ø_ºÐ·ù' Æú´õ¿¡ 'crawling'À̶ó´Â ÆÄÀϸíÀ¸·Î ¾÷·ÎµåÇÏ¿´½À´Ï´Ù.
Âü°í ºÎŹµå¸³´Ï´Ù.
¸ñÂ÷
ÀÌ·ÐÆÄÆ®
PART 1 ÀΰøÁö´É(Artificial Intelligence)
1.1 ÀΰøÁö´É°ú µö·¯´×
1.1.1 ÀΰøÁö´ÉÀ̶õ?
1.1.2 ÀΰøÁö´É »ç·Ê
1.2 ¸Ó½Å·¯´×(Machine Learning)
1.2.1 ¸Ó½Å·¯´×À̶õ?
1.2.2 ¸Ó½Å·¯´× ±¸ºÐ
1.2.3 ÁöµµÇнÀ(Supervised Learning)
1.2.4 ºñÁöµµÇнÀ(Unsupervised Learning)
1.2.5 °úÀûÇÕ°ú ¸ðµ¨ ÇнÀ¹ý
1.2.6 ¼º´É ÁöÇ¥
PART 2 µö·¯´×(Deep Learning)
2.1 µö·¯´×À̶õ?
2.2 µö·¯´× ¹ßÀü °úÁ¤
2.2.1 ÆÛ¼ÁÆ®·Ð(Perceptron)
2.2.2 ´ÙÃþ ÆÛ¼ÁÆ®·Ð(Multi-Layer Perceptron)
2.2.3 Àΰø½Å°æ¸Á ÇÙ½É ¾Ë°í¸®Áò
2.3 °í±Þ µö·¯´× ±â¼ú
2.3.1 Convolutional Neural Network(CNN)
2.3.2 Recurrent Neural Network(RNN)
2.3.3 Long Short-Term Memory(LSTM)
2.3.4 °ÈÇнÀ(Reinforcement Learning)
2.3.5 Generative Adversarial Networks(GAN)
PART 3 PyTorch
3.1 PyTorch ¼Ò°³
3.1.1 PyTorch¶õ?
3.1.2 ¾Æ³ªÄÜ´Ù(Anaconda) ¼³Ä¡
3.1.3 °¡»óȯ°æ ±¸Ãà
3.1.4 CUDA¿Í CuDNN ¼³Ä¡Çϱâ
3.1.5 PyTorch ¼³Ä¡Çϱâ
3.2 ¿¹Á¦ : ¼Õ±Û¾¾ ¼ýÀÚ À̹ÌÁö ºÐ·ù ¹®Á¦
3.2.1 µ¥ÀÌÅÍ »ìÆ캸±â
3.2.2 CNNÀ¸·Î ¼Õ±Û¾¾ ¼ýÀÚ À̹ÌÁö ºÐ·ùÇϱâ
½ÇÀüÆÄÆ®
PART 4 ÀÛ¹° ÀÙ »çÁøÀ¸·Î Áúº´ ºÐ·ùÇϱâ
4.1 ÇÁ·ÎÁ§Æ® ¼Ò°³
4.2 ÇÁ·ÎÁ§Æ® ÆÄÇìÄ¡±â
4.2.1 µ¥ÀÌÅÍ ±¸Á¶
4.2.2 ½ÇÇè ¼³°è¸¦ À§ÇÑ µ¥ÀÌÅÍ ºÐÇÒ
4.2.3 º£À̽º¶óÀÎ ¸ðµ¨ ¼³°è
4.2.4 Transfer Learning
4.3 ¸ðµ¨ Æò°¡
PART 5 ±¹¹Îû¿ø ºÐ·ùÇϱâ
5.1 ÇÁ·ÎÁ§Æ® ¼Ò°³
5.2 ÇÁ·ÎÁ§Æ® ÆÄÇìÄ¡±â
5.2.1 Å©·Ñ¸µ
5.2.2 µ¥ÀÌÅÍ Àüó¸®
5.2.3 ÅäÅ©³ªÀÌ¡ ¹× º¯¼ö »ý¼º
5.2.4 ´Ü¾î ÀÓº£µù
5.2.5 ½ÇÇè ¼³°è
5.2.6 TextCNN ¸ðµ¨ ¼³°è
5.3 °á·Ð
PART 6 ½ÇÁ¦ »çÁø ¾Ö´Ï¸ÞÀ̼ÇÀ¸·Î ¸¸µé±â
6.1 ÇÁ·ÎÁ§Æ® ¼Ò°³
6.2 ÇÁ·ÎÁ§Æ® ÆÄÇìÄ¡±â
6.2.1 Àüó¸® ¹× µ¥ÀÌÅÍ Å¬·¡½º Á¤ÀÇ
6.2.2 Generator ±¸Çö
6.2.3 Discriminator ±¸Çö
6.2.4 ¸ðµ¨ ÇнÀ
6.2.5 ÇнÀ °á°ú
6.3 °á·Ð
PART 7 ½Ç½Ã°£ ºñ¸í °¨Áö ½Ã½ºÅÛ
7.1. ÇÁ·ÎÁ§Æ® ¼Ò°³
7.1.1 ÇÁ·ÎÁ§Æ®¿¡¼ ´Ù·ç´Â ³»¿ë
7.1.2 ÇÁ·ÎÁ§Æ®¸¦ ÅëÇØ ¹è¿ï ¼ö ÀÖ´Â ³»¿ë
7.2. ÇÁ·ÎÁ§Æ® ÆÄÇìÄ¡±â
7.2.1 ¼Ò¸® µ¥ÀÌÅÍ¿¡ ´ëÇÑ ÀÌÇØ
7.2.2 ºñ¸í µ¥ÀÌÅÍ & ºñ ºñ¸í µ¥ÀÌÅÍ ¼öÁý ¹æ½Ä ¼Ò°³
7.2.3 µ¥ÀÌÅÍ ·¹ÀÌºí¸µ
7.2.4 µ¥ÀÌÅÍ ºÒ·¯¿À±â
7.2.5 Frame Processing & ¦ ¸ÂÃß±â
7.2.6 Feature Extraction
7.2.7 ·¹ÀÌºí µ¥ÀÌÅÍ Á¤¸®
7.2.8 Àüü ÆÄÀÏ µ¥ÀÌÅÍ Àüó¸®
7.2.9 PyTorch Dataset & DataLoader ±¸Çö
7.2.10 PyTorch ¸ðµ¨ ±¸Çö
7.2.11 ¸ðµ¨ ÇнÀ
7.2.12 ÇнÀÇÑ ¸ðµ¨ ÀúÀå & ºÒ·¯¿À±â
7.2.13 µ¥¸ð ½ÇÇà
7.3. °á·Ð
PART 8 µö·¯´×À» ÀÌ¿ëÇÑ ¼ö´É ¿µ¾î Ç®±â
8.1 ÇÁ·ÎÁ§Æ® ¼Ò°³
8.2. ÇÁ·ÎÁ§Æ® ¼³¸í
8.2.1 ¹®Á¦ Á¤ÀÇ
8.2.2 µ¥ÀÌÅÍ Àüó¸®
8.2.3 µ¥ÀÌÅÍ ¹× ½ÇÇè ¼³°è
8.3. LSTM ±âº» ¸ðµ¨
8.3.1 ¸ðµ¨
8.3.2 µ¥ÀÌÅͼ ºÒ·¯¿À±â
8.3.3 ÇнÀ
8.3.4 Test
8.4 ¼º´É ³ôÀ̱â
8.4.1 Ãß°¡ µ¥ÀÌÅÍ ÀÌ¿ë
8.4.2 ½ÉÈ ¸ðµ¨
8.5 µ¥¸ð
PART 9 ¾ÆÀ̵¹ ¹«´ë ÀÚµ¿ ±³Â÷ÆíÁý »ý¼º
9.1 ÇÁ·ÎÁ§Æ® ¼Ò°³
9.1.1 ÇÁ·ÎÁ§Æ® °³¿ä
9.1.2 µ¥ÀÌÅÍ ¼Ò°³
9.1.3 °á°ú¹°
9.1.4 ÇÁ·ÎÁ§Æ®¸¦ ÅëÇØ ¹è¿ï ³»¿ë
9.2 ÇÁ·ÎÁ§Æ® ÆÄÇìÄ¡±â
9.2.1 µ¥ÀÌÅÍ Àüó¸®¿Í ¸ðµ¨ ´Ù¿î·Îµå
9.2.2 Crosscut Class ±¸Çö
9.2.3 RandomDistance Class ±¸Çö
9.2.4 FaceDistance Class ±¸Çö
9.2.5 PoseDistance Class ±¸Çö
9.2.6 ±³Â÷ÆíÁý ½ÇÇà ÄÚµå
9.3 °á·Ð
9.3.1 ¹ßÀüÇÒ ³»¿ë
±×¸² Ãâó
ã¾Æº¸±â
°ü·ÃÀ̹ÌÁö
ÁÖ°£·©Å·
´õº¸±â»óÇ°Á¤º¸Á¦°ø°í½Ã
À̺¥Æ® ±âȹÀü
ÄÄÇ»ÅÍ/ÀÎÅÍ³Ý 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.