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ÀÎÅÍÆÄÅ© ·Ôµ¥Ä«µå 5% (18,810¿ø)
(ÃÖ´ëÇÒÀÎ 10¸¸¿ø / Àü¿ù½ÇÀû 40¸¸¿ø)
ºÏÇǴϾð ·Ôµ¥Ä«µå 30% (13,860¿ø)
(ÃÖ´ëÇÒÀÎ 3¸¸¿ø / 3¸¸¿ø ÀÌ»ó °áÁ¦)
NH¼îÇÎ&ÀÎÅÍÆÄÅ©Ä«µå 20% (15,840¿ø)
(ÃÖ´ëÇÒÀÎ 4¸¸¿ø / 2¸¸¿ø ÀÌ»ó °áÁ¦)
Close

AI, ºòµ¥ÀÌÅÍ È°¿ëÀÌ ½¬¿öÁö´Â 142°¡Áö µ¥ÀÌÅͼÂ

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2013³â 9¿ù 9ÀÏ ÀÌÈÄ ´©Àû¼öÄ¡ÀÔ´Ï´Ù.

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AI¿Í ºòµ¥ÀÌÅÍ °ü·Ã ¿¬±¸³ª °³¹ß ¾÷¹«¸¦ À§Çؼ­´Â ¸ÕÀú µ¥ÀÌÅͼÂÀ» ¸¸µé°Å³ª °ËÁõµÈ µ¥ÀÌÅͼÂÀ» ã¾Æ¾ß ÇÕ´Ï´Ù. ÀÌ Ã¥Àº ¿©·¯ ºÐ¾ßº°·Î °ËÁõµÈ µ¥ÀÌÅͼ¸¸À» ¼Ò°³ÇÏ°í ÀúÀ۱ǰú °ü·Ã ³í¹®±îÁö ¾È³»ÇÏ°í ÀÖ½À´Ï´Ù. ÀÌ°ÍÀº AI¿Í ºòµ¥ÀÌÅÍ ½Ã´ë¿¡ ²À ÇÊ¿äÇÑ Ã¥ÀÔ´Ï´Ù. µ¥ÀÌÅͼµéÀÇ ¹é¾÷º»À» º°µµ·Î Á¦°øÇÏ°í ÀÖÀ¸¹Ç·Î ÀÌ Ã¥À» ÇÑ ¹ø ±¸¸ÅÇϸé, ¿øº» Ãâó »çÀÌÆ®¿¡ ¹®Á¦°¡ »ý±â´õ¶óµµ µ¥ÀÌÅͼÂÀ» ±¸ÇÒ ¼ö ÀÖ½À´Ï´Ù.

µµ¼­ ȨÆäÀÌÁö : https://needleworm.github.io/dataset

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CHAPTER 0 µ¥ÀÌÅͼ »ç¿ë ¾È³»
SECTION 01 ÀÌ Ã¥À» È°¿ëÇÏ´Â ¹æ¹ý
SECTION 02 µ¥ÀÌÅͼÂÀÇ »ç¿ë°ú ÀúÀ۱ǹý

Part 1 ºò µ¥ÀÌÅÍ Æ÷ÅÐ
Chapter 1 µ¥ÀÌÅÍ Æ÷ÅÐ
001. ÅÙ¼­Ç÷Πµ¥ÀÌÅͼÂ
002. AI Hub
003. °ø°øµ¥ÀÌÅÍÆ÷ÅÐ
004. ¾ßÈÄ(Yahoo!) µ¥ÀÌÅͼÂ

Part 2 ¿µ»ó µ¥ÀÌÅÍ
Chapter 2 À̹ÌÁö ºÐ·ù(Image Classification)
005. FGVC - Ç×°ø±â »çÁø
006. MNIST - ¼ýÀÚ ¼Õ ±Û¾¾
007. Fashion MNIST - ÆмÇÀÇ·ù
008. Omniglot - ¾ËÆĺª ¼Õ ±Û¾¾
009. Quick, Draw! - ¼Õ±×¸²
010. CIFAR-10 - ½Ç¹° ¿ÀºêÁ§Æ®
011. CIFAR-100 - ½Ç¹° ¿ÀºêÁ§Æ®
012. CUB-200 - Á¶·ù »çÁø
013. SVHN - Çö½Ç ¼ýÀÚ
014. Conflict Stimuli - CNN ÀϹÝÈ­
015. iNaturalist - ÀÚ¿¬ »çÁø
016. So2Sat - ÀΰøÀ§¼º »çÁø
017. SI-SCORE - CNN ÀϹÝÈ­
018. CO3D - °´Ã¼ ´Ù°¢µµ ÃÔ¿µ

Chapter 3 ŽÁö ¹× Ç¥Áö(Detection and Segmentation)
019. COCO - ´ë±Ô¸ð Á¾ÇÕ ¿µ»ó µ¥ÀÌÅÍ
020. Open Image V6 - ´ë±Ô¸ð Á¾ÇÕ ¿µ»ó µ¥ÀÌÅÍ
021. Sculuptures 6K - Á¶°¢»ó ã±â
022. Oxford-IIIT Pet - µ¿¹° »çÁø
023. Penguin - Æë±Ï ã±â
024. DAVIS - ºñµð¿À ¼¼±×¸àÅ×À̼Ç

Chapter 4 Àǹ̷ÐÀû ¿¬°ü¼º(Semantic Correspondence)
025. Animal Parts - µ¿¹° ½ÅüºÎÀ§
026. PF-PASCAL - Semantic Flow
027. SPair-71k - Semantic Correspondence
028. TTS - Semantic Correspondence

Chapter 5 ¾È¸éÀνÄ(Human Face Recognition)
029. FairFace - ´ÙÀÎÁ¾ ¾ó±¼
030. CelebA - À¯¸íÀÎ ¾ó±¼
031. CelebA Mask-HQ - ¾ó±¼ Á¶ÀÛ
032. AFLW- ¾ó±¼ 3Â÷¿ø Á¤º¸
033. LS3D-W - ¾ó±¼ 3Â÷¿ø Á¤º¸
034. VGG-Face2 - ¾ó±¼ ÀνÄ
035. Celebrity Together - ¾ó±¼ ÀνÄ
036. Celebrity in Place - Àι°°ú Àå¼Ò µ¿½Ã ÀνÄ

Chapter 6 ÀÚ¼¼ÀνÄ(Human Pose Estimation)
037. Hand Dataset - »ç¶÷ ¼Õ
038. Buffy Pose - ƯÁ¤ Æ÷Áî ÀνÄ
039. Buffy Stickman - ÀÚ¼¼ÀνÄ
040. VGG HPE - ÀÚ¼¼ÀνÄ
041. Sign Language Pose - ¼öÈ­ÀνÄ
042. LSP - ½ºÆ÷Ã÷ Æ÷Áî
043. MPI-INF-3DHP - ÀÚ¼¼ Ãß·Ð
044. Human 3.6M - ´ë±Ô¸ð ÀÎü µ¥ÀÌÅÍ
045. 3DPW - 3D ÀÚ¼¼ Ãß·Ð

Chapter 7 ÀÚÀ²ÁÖÇà(Autonomous Driving)
046. BDD100K - ´ë±Ô¸ð ÀÚÀ²ÁÖÇà µ¥ÀÌÅÍ
047. KITTI - ´ë±Ô¸ð ÀÚÀ²ÁÖÇà µ¥ÀÌÅÍ
048. Cityscape - ±æ°Å¸® ¼¼±×¸àÅ×À̼Ç
049. Cityscape 3D - Å»°Í ÀνÄ
050. CULane - µµ·Î¸¸ ÀνÄ

Chapter 8 ºñµð¿À(Video)
051. Vox Converse - ¹ßÈ­ÀÚ Ã£±â
052. VGG-Sound - Audio-Visual
053. MoCA - Àº½Å ÁßÀÎ µ¿¹° ã±â
054. Condensed Movie - ¿µÈ­ Ŭ¸³
055. Sherlock TV Series - ¾È¸é ÀνÄ
056. LAEO - Human Interaction
057. TV Human Interaction - Human Interaction
058. SCV - ½ºÅ¸Å©·¡ÇÁÆ®2 Ç÷¹ÀÌ ¿µ»ó
059. Fake AVCeleb - µöÆäÀÌÅ© °¨Áö

Chapter 9 ³ó¾÷ ¿µ»ó(Agricultural Images)
060.Citrus - ½ÃÆ®·¯½º
061. Deep Weeds - ÀâÃÊ
062. Plant Leaves - ÀÙ»ç±Í
063. Plant Village - ÀÙ»ç±Í
064. PlantaeK - ÀÙ»ç±Í
065. iBean - ÄáÀÙ

Chapter 10 ÀÇ·á ¿µ»ó(Medical Images)
066. MimickNet - ¿µ»ó Àç°Ç
067. CBIS-DDSM - À¯¹æ¾Ï Á¶¿µ
068. CCH - Çö¹Ì°æ »çÁø
069. BCCD - Ç÷±¸
070. Malaria - ¸»¶ó¸®¾Æ °¨¿° Ç÷¾×
071. MSD - Medical Image Segmentation
072. VFP290K - ½Ç½Å ȯÀÚ Ã£±â

Chapter 11 ±× ¿Ü ¿µ»ó µ¥ÀÌÅÍ(Other Visual Data)
073. SynthText - OCR
074. MJSynth - OCR
075. Oxford Buildings- °´Ã¼ ÀνÄ
076. S3O4D - ´Ù°¢µµ ·£´õ¸µ
077. 3D Shapes - ´Ù°¢µµ ·»´õ¸µ
078. NYU Depth - ±íÀÌ Ãß·Ð
079. DMLab - ±íÀÌ Ãß·Ð

Part 3 ÀÚ¿¬¾î ó¸® µ¥ÀÌÅÍ
Chapter 12 ¿µ¾î ÀÚ¿¬¾î ó¸®(NLP(EN))
080. WikiBio - À§Å°Çǵð¾Æ ¹®¼­
081. GPT2 Output - ´ë±Ô¸ð ÅؽºÆ®
082. Summ Screen - ´ëÈ­ ¿ä¾à
083. Long Summarization - ³í¹® ¿ä¾à
084. PubMed Crawl - ³í¹® Á¤º¸ ¼öÁý
085. DART - ½Ã¸àƽ Æ®¸®Ç÷¿
086. Twitch Chat - Æ®À§Ä¡ äÆÃ

CHAPTER 13 Çѱ¹¾î ÀÚ¿¬¾î ó¸®(NLP(KR))
087. ParaKQC - Áú¹®°ú ¸í·É
088. Chatbot_data - 꺿
089. ClovaCall - À½¼º ´ëÈ­
090. KorQuAD 2.0 - ÁúÀÇÀÀ´ä
091. Song-NER - °³Ã¼¸í ÀνÄ
092. KMOUNLP-NER - °³Ã¼¸í ÀνÄ
093. Sci-News-Sum-Kr-50 - ´º½º ¿ä¾à
094. Petitions - û¿Í´ë ±¹¹Îû¿ø
095. KLUE - Çѱ¹¾î ÀÌÇØ
096. KorNLU - ¹®Àå ºÐ·ù ¹× À¯»ç¼º
097. NSMC - ³×À̹ö ¿µÈ­ ¸®ºä
098. Toxic Comment - NSMC °¨Á¤ »ó¼¼È­
099. 3i4K - ¹ßÈ­ Àǵµ ºÐ¼®
100. Korean Hate Speech - Çø¿À¹ß¾ð
101. KAIST Corpus - ÄÚÆÛ½º µ¥ÀÌÅͼ ¸ðÀ½

CHAPTER 14 ÁúÀÇÀÀ´ä(Question Answering)
102. ARC - Áö´É°Ë»ç ¹®Á¦
103. ARM - Çà·ÄÃß·Ð
104. AI2 ARC - °úÇÐ ½ÃÇè¹®Á¦
105. NQ-Open - ¿µ¾î ÁúÀÇÀÀ´ä
106. SQuAD - µ¶ÇØ ±â¹Ý ÁúÀÇÀÀ´ä
107. CoQA - ´ëÈ­ ±â¹Ý ÁúÀÇÀÀ´ä

CHAPTER 15 ±â°è¹ø¿ª(Machine Translation)
108. XQuAD - ´Ù±¹¾î ÁúÀÇÀÀ´ä
109. MLQA - ´Ù±¹¾î ÁúÀÇÀÀ´ä
110. TyDi - ´Ù±¹¾î ÁúÀÇÀÀ´ä
111. FloRes-101 - 101°¡Áö ¾ð¾î ¹ø¿ª
112. Ted Talks - Å×µå °­¿¬
113. KPC - Çѱ¹¾î, ¿µ¾î, ºÒ¾î ¸ÅÇÎ

PART 4 ¼Ò¸® µ¥ÀÌÅÍ
CHAPTER 16 À½¼º ¹ßÈ­(Speech and Voices)
114. Spoken Digit - À½¼º MNIST
115. Libri Speech - ´ë±Ô¸ð À½¼º ÄÚÆÛ½º
116. LibriTTS - À½¼º ÄÚÆÛ½º
117. LJSpeech - ¿Àµð¿ÀºÏ
118. Common Voice Corpus - ´ë±Ô¸ð À½¼º ÄÚÆÛ½º
119. CREMA-D - °¨Á¤ ÀνÄ
120. VoxCeleb2 - ´ë±Ô¸ð ¹ßÈ­ µ¥ÀÌÅÍ
121. LRW - ÀÔ¼ú Àбâ(´Ü¾î)
122. LRS3-TED - ÀÔ¼ú Àбâ(¹®Àå)

CHAPTER 17 À½¾Ç ¹× ¼Ò¸®(Music and Sound)
123. FUSS - ¼Ò¸® ºÐÇØ
124. CMM - Ŭ·¡½Ä À½¾Ç
125. GMD - ÀüÀÚ µå·³
126. E-GMD - ÀüÀÚ µå·³
127. NSynth - ´ë±Ô¸ð ¾Çº¸
128. Bach Doodle - È­À½
129. MAESTRO - ÇÇ¾Æ³ë ¿¬ÁÖ

PART 5 °­È­ÇнÀ µ¥ÀÌÅÍ
CHAPTER 18 °­È­ÇнÀ(Reinforcement Learning Environments)
130. Green House - ¿Â½Ç ½Ã¹Ä·¹À̼Ç
131. OpenAI GYM - ´ë±Ô¸ð °­È­ÇнÀ ȯ°æµé
132. D4RL - ´ë±Ô¸ð °­È­ÇнÀ ȯ°æµé

PART 6 °úÇбâ¼ú µ¥ÀÌÅÍ
CHAPTER 19 »ý¸í°úÇÐ(Biology)
133. GDC - ¾Ï À¯ÀüÀÚ Æ÷ÅÐ
134. CTPR - Ç×¾Ï ¾à¹°Ä¡·á ¹ÝÀÀ
135. KEGG - À¯ÀüÀÚ & ¹°Áú´ë»ç
136. OOD - ¹ÚÅ׸®¾Æ À¯ÀüÀÚ
137. COVID-19 Open-Data - Äڷγª19

CHAPTER 20 È­ÇÐ(Chemistry)
138. iEnvCmplx - È­ÇÐ º¹Àâ°è
139. iPlantNutrient - ½Ä¹°-È­ÇÐ º¹Àâ°è »óÈ£ÀÛ¿ë
140. OGB-LSC - ±×·¡ÇÁ Ãß·Ð
141. ProteinNet - ´Ü¹éÁú ºÐÀÚ±¸Á¶
142. GDB - À¯±â¹° ºÐÀÚ±¸Á¶

°ü·ÃÀ̹ÌÁö

ÀúÀÚ¼Ò°³

¹Ýº´Çö [Àú] ½ÅÀ۾˸² SMS½Åû
»ý³â¿ùÀÏ -

1993³â 6¿ù 30ÀÏ °æºÏ ¾Èµ¿ Ãâ»ý. 25±ÇÀÇ Ã¥À» ÁýÇÊÇÑ ÀÛ°¡ÀÌÀÚ, 40¿© °ÇÀÇ Æ¯Çã¿Í ³í¹®À» ÁýÇÊÇÑ °øÇÐÀÚÀÌ´Ù. KAIST ¹ÙÀÌ¿À ¹× ³ú°øÇаú¿¡¼­ Çлç¿Í ¼®»çÇÐÀ§(Á¶±âÁ¹¾÷)¸¦ ÃëµæÇß´Ù. Çѱ¹ÀÎÀ¸·Î¼­´Â ÃÖÃÊ·Î ±¹Á¦ IQ ¸¸Á¡ÀÚ Çùȸ(LPS)ÀÇ Á¤È¸¿øÀ¸·Î °¡ÀÔÇß´Ù. º¹ÀâÇÑ °úÇбâ¼úÀ» ÀϹÝÀÎÀÇ ´«³ôÀÌ¿¡¼­ Àç¹ÌÀÖ°Ô ¼³¸íÇÏ´Â µ¥¿¡ °ü½ÉÀÌ ¸¹¾Æ Àú¼ú È°µ¿°ú °­¿¬À» Ãë¹Ì »ï¾Æ Áñ±â°í ÀÖ´Ù. »çȸ°øÇå¿¡µµ °ü½ÉÀÌ ¸¹¾Æ ¸Å³â Àü±¹ ±Ô¸ðÀÇ ÀÚ¼±Çà»ç¸¦ °³ÃÖÇØ¿À°í ÀÖ´Ù. 2020³â¿¡ µµ¼­ÃâÆÇ ºÎÅ©Å©¿¡¼­ ¡º°øÇÐÀÚÀÇ ¿À°æ¹¬»ó¡», ¡º°øÇÐÀÚÀÇ ÁöÇý¹¬»ó¡», ¡º³ª´Â ¾ÆÁ÷ ÀØÈú Áغñ°¡ µÇÁö ¾Ê¾Ò

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    • ÀÎÅÍÆÄÅ©µµ¼­¿¡ µî·ÏµÈ ¿ÀǸ¶ÄÏ »óÇ°Àº ±× ³»¿ë°ú Ã¥ÀÓÀÌ ¸ðµÎ ÆǸÅÀÚ¿¡°Ô ÀÖÀ¸¸ç, ÀÎÅÍÆÄÅ©µµ¼­´Â ÇØ´ç »óÇ°°ú ³»¿ë¿¡ ´ëÇØ Ã¥ÀÓÁöÁö ¾Ê½À´Ï´Ù.

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    ·¼ÒºñÀÚÀÇ Ã¥ÀÓ ÀÖ´Â »çÀ¯·Î »óÇ° µîÀÌ ¼Õ½Ç ¶Ç´Â ÈÑ¼ÕµÈ °æ¿ì
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    ·¼ÒºñÀÚÀÇ »ç¿ë, Æ÷Àå °³ºÀ¿¡ ÀÇÇØ »óÇ° µîÀÇ °¡Ä¡°¡ ÇöÀúÈ÷ °¨¼ÒÇÑ °æ¿ì
    ¿¹) È­ÀåÇ°, ½ÄÇ°, °¡ÀüÁ¦Ç°(¾Ç¼¼¼­¸® Æ÷ÇÔ) µî

    ·º¹Á¦°¡ °¡´ÉÇÑ »óÇ° µîÀÇ Æ÷ÀåÀ» ÈѼÕÇÑ °æ¿ì
    ¿¹) À½¹Ý/DVD/ºñµð¿À, ¼ÒÇÁÆ®¿þ¾î, ¸¸È­Ã¥, ÀâÁö, ¿µ»ó È­º¸Áý

    ·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
    ȯºÒÁö¿¬¿¡ µû¸¥ ¹è»ó

    ·»óÇ°ÀÇ ºÒ·®¿¡ ÀÇÇÑ ±³È¯, A/S, ȯºÒ, Ç°Áúº¸Áõ ¹× ÇÇÇغ¸»ó µî¿¡ °üÇÑ »çÇ×Àº ¼ÒºñÀÚºÐÀïÇØ°á ±âÁØ (°øÁ¤°Å·¡À§¿øȸ °í½Ã)¿¡ ÁØÇÏ¿© 󸮵Ê

    ·´ë±Ý ȯºÒ ¹× ȯºÒÁö¿¬¿¡ µû¸¥ ¹è»ó±Ý Áö±Þ Á¶°Ç, ÀýÂ÷ µîÀº ÀüÀÚ»ó°Å·¡ µî¿¡¼­ÀÇ ¼ÒºñÀÚ º¸È£¿¡ °üÇÑ ¹ý·ü¿¡ µû¶ó ó¸®ÇÔ

    (ÁÖ)KGÀ̴Ͻýº ±¸¸Å¾ÈÀü¼­ºñ½º¼­ºñ½º °¡ÀÔ»ç½Ç È®ÀÎ

    (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.

    • - µµ¼­ ±¸¸Å ½Ã 15,000¿ø ÀÌ»ó ¹«·á¹è¼Û, 15,000¿ø ¹Ì¸¸ 2,500¿ø - »óÇ°º° ¹è¼Ûºñ°¡ ÀÖ´Â °æ¿ì, »óÇ°º° ¹è¼Ûºñ Á¤Ã¥ Àû¿ë