|
|
|
|
|
|
|
Ã¥³»¿ë |
|
µ¥ÀÌÅÍ °úÇÐ Àü¹®°¡¸¦ À§ÇÑ XGBoost¿Í »çÀÌŶ·± È°¿ë¹ý
XGBoost´Â ºü¸£°í È¿À²ÀûÀ¸·Î ¼ö½Ê¾ï °³ÀÇ µ¥ÀÌÅÍ Æ÷ÀÎÆ®¿¡ Àû¿ëÇϱâ À§ÇÑ ±×·¹À̵ð¾ðÆ® ºÎ½ºÆà ÇÁ·¹ÀÓ¿öÅ©·Î, ¾÷°è¿¡¼ ÀÔÁõµÈ ¿ÀÇ ¼Ò½º ¼ÒÇÁÆ®¿þ¾î ¶óÀ̺귯¸®ÀÔ´Ï´Ù. ÀÌ Ã¥Àº ±×·¹À̵ð¾ðÆ® ºÎ½ºÆÿ¡ ´ëÇÑ ÀÌ·ÐÀ» ¼³¸íÇϱâ Àü¿¡ »çÀÌŶ·±À¸·Î ¸Ó½Å·¯´×°ú XGBoost¸¦ ¼Ò°³ÇÕ´Ï´Ù. °áÁ¤ Æ®¸®¸¦ ´Ù·ç°í ¸Ó½Å·¯´× °üÁ¡¿¡¼ ¹è±ëÀ» ºÐ¼®Çϸç XGBoost±îÁö È®ÀåµÇ´Â ÇÏÀÌÆÛÆĶó¹ÌÅ͸¦ ¹è¿ì°Ú½À´Ï´Ù. ¹Ø¹Ù´ÚºÎÅÍ ±×·¹À̵ð¾ðÆ® ºÎ½ºÆà ¸ðµ¨À» ±¸ÃàÇغ¸°í ±×·¹À̵ð¾ðÆ® ºÎ½ºÆÃÀ» ºò µ¥ÀÌÅÍ·Î È®ÀåÇÏ¸é¼ ¼ÓµµÀÇ Á߿伺À» ¼³¸íÇÕ´Ï´Ù. ±×¸®°í ¼Óµµ Çâ»ó ¹× ¼öÇÐÀûÀÎ À̷п¡ ÃÊÁ¡À» µÎ°í XGBoostÀÇ ¼¼ºÎ »çÇ×À» ¾Ë¾Æº¾´Ï´Ù. ÀÚ¼¼ÇÑ »ç·Ê ¿¬±¸¸¦ ÀÌ¿ëÇÏ¿© »çÀÌŶ·± API¿Í ¿øº» ÆÄÀ̽ã API ¹æ½ÄÀ¸·Î XGBoost ºÐ·ù ¸ðµ¨°ú ȸ±Í ¸ðµ¨À» ¸¸µé°í Æ©´×ÇÏ´Â ¹æ¹ýÀ» ¿¬½ÀÇÕ´Ï´Ù. ¶ÇÇÑ, XGBoost ÇÏÀÌÆÛÆĶó¹ÌÅ͸¦ È°¿ëÇÏ¿© ¼º´É °³¼±, ´©¶ôµÈ °ª ¼öÁ¤ ¹× ºÒ±ÕÇü µ¥ÀÌÅÍ ¼¼Æ® Àû¿ë, ±×¸®°í ´Ù¸¥ ±âº» ÇнÀ±â¸¦ Æ©´×ÇÕ´Ï´Ù. ¸¶Áö¸·À¸·Î »ó°ü°ü°è°¡ ³·Àº ¾Ó»óºí°ú ½ºÅÂÅ· ¸ðµ¨À» ¸¸µé¾îº¸°í, ¸ðµ¨ ¹èÆ÷¸¦ À§ÇØ Èñ¼Ò Çà·Ä°ú »ç¿ëÀÚ Á¤ÀÇ º¯È¯±â, ÆÄÀÌÇÁ¶óÀΰú °°Àº °í±Þ XGBoost ±â¼úÀ» Àû¿ëÇÕ´Ï´Ù.
ÁÖ¿ä ³»¿ë
¡Ü ±×·¹À̵ð¾ðÆ® ºÎ½ºÆà ¸ðµ¨ ±¸Ãà
¡Ü Á¤È®ÇÏ°í ºü¸¥ XGBoost ȸ±Í ¹× ºÐ·ù ¸ðµ¨ °³¹ß
¡Ü XGBoost ÇÏÀÌÆÛÆĶó¹ÌÅÍ ¹Ì¼¼ Á¶Á¤ Ãø¸é¿¡¼ ºÐ»ê ¹× ÆíÇ⠺м®
¡Ü »ó°ü°ü°è°¡ ¾ø´Â ¾Ó»óºíÀ» ±¸ÃàÇÏ°í XGBoost ¸ðµ¨À» ½ºÅÂÅ·ÇÏ¿© Á¤È®¼º Çâ»ó
¡Ü ´ÙÆ®, ¼±Çü ¸ðµ¨ ¹× XGBoost ·£´ý Æ÷·¹½ºÆ®¿Í °°Àº ±âº» ÇнÀ±â Àû¿ë
¡Ü »ç¿ëÀÚ Á¤ÀÇ º¯È¯±â¿Í ÆÄÀÌÇÁ¶óÀÎÀ» »ç¿ëÇÑ XGBoost ¸ðµ¨ ¹èÆ÷
¡Ü ´©¶ôµÈ °ª ÀÚµ¿ ¼öÁ¤ ¹× ºÒ±ÕÇü µ¥ÀÌÅÍ Á¶Á¤ |
|
¸ñÂ÷ |
|
CHAPTER 0 ÄÚµù ȯ°æ ¼³Á¤
0.1 ¾Æ³ªÄÜ´Ù
0.2 ÁÖÇÇÅÍ ³ëÆ®ºÏ »ç¿ëÇϱâ
0.3 XGBoost
0.4 ¹öÀü
PART 1 ¹è±ë°ú ºÎ½ºÆÃ
CHAPTER 1 ¸Ó½Å·¯´× °³¿ä
1.1 XGBoost ¼Ò°³
1.2 µ¥ÀÌÅÍ ·©±Û¸µ
1.3 ȸ±Í ¸ðµ¨ ¸¸µé±â
1.4 ºÐ·ù ¸ðµ¨ ¸¸µé±â
1.5 ¸¶Ä¡¸ç
CHAPTER 2 °áÁ¤ Æ®¸®
2.1 °áÁ¤ Æ®¸® ¼Ò°³
2.2 °áÁ¤ Æ®¸® ¾Ë°í¸®Áò
2.3 ºÐ»ê°ú ÆíÇâ
2.4 °áÁ¤ Æ®¸® ÇÏÀÌÆÛÆĶó¹ÌÅÍ Æ©´×
2.5 ½ÉÀå Áúȯ ¿¹ÃøÇϱâ - »ç·Ê ¿¬±¸
2.6 ¸¶Ä¡¸ç
CHAPTER 3 ¹è±ë°ú ·£´ý Æ÷·¹½ºÆ®
3.1 ¹è±ë ¾Ó»óºí
3.2 ·£´ý Æ÷·¹½ºÆ® »ìÆ캸±â
3.3 ·£´ý Æ÷·¹½ºÆ® ¸Å°³º¯¼ö
3.4 ·£´ý Æ÷·¹½ºÆ® ¼º´É ³ôÀ̱â - »ç·Ê ¿¬±¸
3.5 ¸¶Ä¡¸ç
CHAPTER 4 ±×·¹À̵ð¾ðÆ® ºÎ½ºÆÿ¡¼ XGBoost±îÁö
4.1 ¹è±ë¿¡¼ ºÎ½ºÆñîÁö
4.2 ±×·¹À̵ð¾ðÆ® ºÎ½ºÆà ÀÛµ¿ ¹æ½Ä
4.3 ±×·¹À̵ð¾ðÆ® ºÎ½ºÆà ¸Å°³º¯¼ö Æ©´×
4.4 ºò µ¥ÀÌÅÍ ´Ù·ç±â - ±×·¹À̵ð¾ðÆ® ºÎ½ºÆà vs XGBoost
4.5 ¸¶Ä¡¸ç
PART 2 XGBoost
CHAPTER 5 XGBoost ¼Ò°³
5.1 XGBoost ±¸Á¶
5.2 XGBoost ÆĶó¹ÌÅÍ ÃÖÀûÈ
5.3 XGBoost ¸ðµ¨ ¸¸µé±â
5.4 Èø½º º¸¼Õ ã±â - »ç·Ê ¿¬±¸
5.5 ¸¶Ä¡¸ç
CHAPTER 6 XGBoost ÇÏÀÌÆÛÆĶó¹ÌÅÍ
6.1 µ¥ÀÌÅÍ¿Í ±âÁØ ¸ðµ¨ Áغñ
6.2 XGBoost ÇÏÀÌÆÛÆĶó¹ÌÅÍ Æ©´×
6.3 Á¶±â Á¾·á Àû¿ë
6.4 ÇÏÀÌÆÛÆĶó¹ÌÅÍ °áÇÕ
6.5 ÇÏÀÌÆÛÆĶó¹ÌÅÍ Á¶Á¤
6.6 ¸¶Ä¡¸ç
CHAPTER 7 XGBoost·Î ¿Ü°è Ç༺ ã±â
7.1 ¿Ü°è Ç༺ ã±â
7.2 ¿ÀÂ÷ Çà·Ä ºÐ¼®Çϱâ
7.3 ºÒ±ÕÇü µ¥ÀÌÅÍ ¸®»ùÇøµ
7.4 XGBClassifier Æ©´×
7.5 ¸¶Ä¡¸ç
PART 3 °í±Þ XGBoost
CHAPTER 8 XGBoost ±âº» ÇнÀ±â
8.1 ¿©·¯ °¡Áö ±âº» ÇнÀ±â
8.2 gblinear Àû¿ëÇϱâ
8.3 dart ºñ±³Çϱâ
8.4 XGBoost ·£´ý Æ÷·¹½ºÆ®
8.5 ¸¶Ä¡¸ç
CHAPTER 9 ij±Û ¸¶½ºÅÍ¿¡°Ô ¹è¿ì±â
9.1 ij±Û ´ëȸ µÑ·¯º¸±â
9.2 Ư¼º °øÇÐ
9.3 »ó°ü°ü°è°¡ ³·Àº ¾Ó»óºí ¸¸µé±â
9.4 ½ºÅÂÅ·
9.5 ¸¶Ä¡¸ç
CHAPTER 10 XGBoost ¸ðµ¨ ¹èÆ÷
10.1 È¥ÇÕ µ¥ÀÌÅÍ ÀÎÄÚµù
10.2 »ç¿ëÀÚ Á¤ÀÇ »çÀÌŶ·± º¯È¯±â
10.3 XGBoost ¸ðµ¨ ¸¸µé±â
10.4 ¸Ó½Å·¯´× ÆÄÀÌÇÁ¶óÀÎ ±¸¼ºÇϱâ
10.5 ¸¶Ä¡¸ç
APPENDIX A (Çѱ¹¾îÆÇ ºÎ·Ï) ´Ù¸¥ ±×·¹À̵ð¾ðÆ® ºÎ½ºÆà ¶óÀ̺귯¸®
A.1 LightGBM
A.2 »çÀÌŶ·±ÀÇ È÷½ºÅä±×·¥ ±â¹Ý ±×·¹À̵ð¾ðÆ® ºÎ½ºÆÃ
A.3 CatBoost |
|
|
|
ÀúÀÚ
|
|
ÄÚ¸® ¿þÀ̵å
¼öÇаú ¿¹¼ú ºÐ¾ß ¼®»çÀÌ°í ¹öŬ¸® ÄÚµù ¾ÆÄ«µ¥¹Ì(Berkeley Coding Academy)ÀÇ ¼³¸³ÀÚÀÌÀÚ ÀÌ»ç·Î Àü¼¼°è 10´ëµé¿¡°Ô ¸Ó½Å·¯´×°ú ÀΰøÁö´ÉÀ» °¡¸£Ä¡°í ÀÖ´Ù. ¶ÇÇÑ ¹öŬ¸® °íµîÇб³ µ¶¸³ ÇнÀ ÇÁ·Î±×·¥ÀÇ ¼öÇÐ ºÐ¾ß ÀÇÀåÀ¸·Î¼ ÇÁ·Î±×·¡¹Ö°ú °íµî ¼öÇÐÀ» °¡¸£Ä¡°í ÀÖ´Ù. ±âÃÊÀûÀÎ ÀÚ¿¬¾î 󸮸¦ °¡¸£Ä¡¸ç, Æнº½ºÆ®¸²(Pathstream)°ú µ¥ÀÌÅÍ °úÇÐ Ä¿¸®Å§·³À» °³¹ßÇÏ°í, Åõ¿öµå µ¥ÀÌÅÍ »çÀ̾ð½º(Towards Data Science), ½ºÇÁ¸µº¸µå(Springboard), ¹Ìµð¾ö(Medium)¿¡ Åë°èÇаú ¸Ó½Å·¯´× ±ÛÀ» ±â°íÇÑ´Ù. ¡ºThe Python Workshop¡»(Packt, 2019)ÀÇ °øµ¿ ÀúÀÚÀ̱⵵ ÇÏ´Ù.
|
Hand-On Gradient Boosting with XGBoost and scikit-learn | ÄÚ¸® ¿þÀ̵å | Packt Publishing
|
¿ªÀÚ
|
|
¹ÚÇؼ±
±â°è°øÇÐÀ» Àü°øÇßÁö¸¸ Á¹¾÷ ÈÄ¿£ ÁÙ°ð Äڵ带 ÀÐ°í ¾²´Â ÀÏÀ» Çß½À´Ï´Ù. ÅÙ¼Ç÷Πºí·Î±×(tensorflow.blog)¸¦ ¿î¿µÇÏ°í ÀÖ°í, ¸Ó½Å·¯´×°ú µö·¯´×¿¡ °üÇÑ Ã¥À» ÁýÇÊÇÏ°í ¹ø¿ªÇÏ¸é¼ ¼ÒÇÁÆ®¿þ¾î¿Í °úÇÐÀÇ °æ°è¸¦ Èï¹Ì·Ó°Ô ŽÇèÇÏ°í ÀÖ½À´Ï´Ù. ¡ºÈ¥ÀÚ °øºÎÇÏ´Â ¸Ó½Å·¯´×+µö·¯´×¡»(ÇѺû¹Ìµð¾î, 2020), ¡ºDo it! µö·¯´× ÀÔ¹®¡»(ÀÌÁö½ºÆÛºí¸®½Ì, 2019)À» ÁýÇÊÇß½À´Ï´Ù. ¡º¸Ó½Å·¯´× ÆÄ¿öµå ¾ÖÇø®ÄÉÀ̼ǡ»(ÇѺû¹Ìµð¾î, 2021), ¡º¸Ó½Å·¯´× ±³°ú¼ with ÆÄÀ̽ã, »çÀÌŶ·±, ÅÙ¼Ç÷Î(°³Á¤ 3ÆÇ)¡»(±æ¹þ, 2021), ¡ºÆÄÀÌÅäÄ¡·Î ¹è¿ì´Â ÀÚ¿¬¾î 󸮡»(ÇѺû¹Ìµð¾î, 2021), ¡ºµö·¯´× ÀÏ·¯½ºÆ®·¹ÀÌƼµå¡»(½Ã±×¸¶ÇÁ·¹½º, 2021), ¡ºGAN ÀÎ ¾×¼Ç¡»
(ÇѺû¹Ìµð¾î, 2020), ¡ºÇÚÁî¿Â ¸Ó½Å·¯´×(2ÆÇ)¡»(ÇѺû¹Ìµð¾î, 2020), ¡º¹Ì¼ú°ü¿¡ GAN µö·¯´×¡» (ÇѺû¹Ìµð¾î, 2019), ¡ºÆÄÀ̽ãÀ» È°¿ëÇÑ ¸Ó½Å·¯´× ÄîºÏ¡»(ÇѺû¹Ìµð¾î, 2019), ¡º¸Ó½Å ·¯´× ±³°ú¼ with ÆÄÀ̽ã, »çÀÌŶ·±, ÅÙ¼Ç÷Ρ»(±æ¹þ, 2019), ¡ºÄÉ¶ó½º Ã¢½ÃÀÚ¿¡°Ô ¹è¿ì´Â µö·¯´×¡»(±æ¹þ,2018), ¡ºÇÚÁî¿Â ¸Ó½Å·¯´×¡»(ÇѺû¹Ìµð¾î, 2018), ¡ºÅÙ¼Ç÷Πù°ÉÀ½¡»(ÇѺû¹Ìµð¾î, 2016)À» ¿ì¸®¸»·Î ¿Å°å½À´Ï´Ù.
|
ÅÙ¼Ç÷Πù°ÉÀ½ | ¹ÚÇؼ± | ÇѺû¹Ìµð¾î
ÄÉ¶ó½º Ã¢½ÃÀÚ¿¡°Ô ¹è¿ì´Â µö·¯´×(Deep Learning with Python) | ¹ÚÇؼ± | ±æ¹þ
ÇÚÁî¿Â ¸Ó½Å·¯´× | ¹ÚÇؼ± | ÇѺû¹Ìµð¾î
GAN ÀÎ ¾×¼Ç | ¹ÚÇؼ± | ÇѺû¹Ìµð¾î
µö·¯´× ÀÏ·¯½ºÆ®·¹ÀÌƼµå | ¹ÚÇؼ± | ½Ã±×¸¶ÇÁ·¹½º
¸Ó½Å ·¯´× ±³°ú¼ with ÆÄÀ̽ã, »çÀÌŶ·±, ÅÙ¼Ç÷Π| ¹ÚÇؼ± | ±æ¹þ
|
|
|
|
|
|
|
Ãâ°í¾È³» |
|
|
Ãâ°í¶õ ÀÎÅÍÆÄÅ© ¹°·ùâ°í¿¡¼ µµ¼°¡ Æ÷ÀåµÇ¾î ³ª°¡´Â ½ÃÁ¡À» ¸»Çϸç, ½ÇÁ¦ °í°´´Ô²²¼ ¼ö·ÉÇϽô ½Ã°£Àº »óÇ°Áغñ¿Ï·áÇØ Ãâ°íÇÑ ³¯Â¥ + Åùè»ç ¹è¼ÛÀÏÀÔ´Ï´Ù. |
|
ÀÎÅÍÆÄÅ© µµ¼´Â ¸ðµç »óÇ°ÀÇ Àç°í°¡ ÃæÁ·ÇÒ ½Ã¿¡ ÀÏ°ý Ãâ°í¸¦ ÇÕ´Ï´Ù. |
|
ÀϺΠÀç°í¿¡ ´ëÇÑ Ãâ°í°¡ ÇÊ¿äÇÒ ½Ã¿¡´Â ´ã´çÀÚ¿¡°Ô Á÷Á¢ ¿¬¶ôÇϽðųª, °í°´¼¾ÅÍ(°í°´¼¾ÅÍ(1577-2555)·Î ¿¬¶ôÁֽñ⠹ٶø´Ï´Ù. |
|
¹è¼Ûºñ ¾È³» |
|
|
ÀÎÅÍÆÄÅ© µµ¼ ´ë·®±¸¸Å´Â ¹è¼Û·á°¡ ¹«·áÀÔ´Ï´Ù. |
|
´Ü, 1°³ÀÇ »óÇ°À» ´Ù¼öÀÇ ¹è¼ÛÁö·Î ÀÏ°ý ¹ß¼Û½Ã¿¡´Â 1°³ÀÇ ¹è¼ÛÁö´ç 2,000¿øÀÇ ¹è¼Ûºñ°¡ ºÎ°úµË´Ï´Ù. |
¾Ë¾ÆµÎ¼¼¿ä! |
|
|
°í°´´Ô²²¼ ÁÖ¹®ÇϽŠµµ¼¶óµµ µµ¸Å»ó ¹× ÃâÆÇ»ç »çÁ¤¿¡ µû¶ó Ç°Àý/ÀýÆÇ µîÀÇ »çÀ¯·Î Ãë¼ÒµÉ ¼ö ÀÖ½À´Ï´Ù. |
|
Åùè»ç ¹è¼ÛÀÏÀÎ ¼¿ï ¹× ¼öµµ±ÇÀº 1~2ÀÏ, Áö¹æÀº 2~3ÀÏ, µµ¼, »ê°£, ±ººÎ´ë´Â 3ÀÏ ÀÌ»óÀÇ ½Ã°£ÀÌ ¼Ò¿äµË´Ï´Ù.
(´Ü, Åä/ÀÏ¿äÀÏ Á¦¿Ü) |
|
|
|
|
ÀÎÅÍÆÄÅ©µµ¼´Â °í°´´ÔÀÇ ´Ü¼ø º¯½É¿¡ ÀÇÇÑ ±³È¯°ú ¹ÝÇ°¿¡ µå´Â ºñ¿ëÀº °í°´´ÔÀÌ ÁöºÒÄÉ µË´Ï´Ù.
´Ü, »óÇ°À̳ª ¼ºñ½º ÀÚüÀÇ ÇÏÀÚ·Î ÀÎÇÑ ±³È¯ ¹× ¹ÝÇ°Àº ¹«·á·Î ¹ÝÇ° µË´Ï´Ù.
±³È¯/¹ÝÇ°/º¸ÁõÁ¶°Ç ¹× Ç°Áúº¸Áõ ±âÁØÀº ¼ÒºñÀڱ⺻¹ý¿¡ µû¸¥ ¼ÒºñÀÚ ºÐÀï ÇØ°á ±âÁØ¿¡ µû¶ó ÇÇÇظ¦ º¸»ó ¹ÞÀ» ¼ö ÀÖ½À´Ï´Ù.
Á¤È®ÇÑ È¯ºÒ ¹æ¹ý ¹× ȯºÒÀÌ Áö¿¬µÉ °æ¿ì 1:1¹®ÀÇ °Ô½ÃÆÇ ¶Ç´Â °í°´¼¾ÅÍ(1577-2555)·Î ¿¬¶ô Áֽñ⠹ٶø´Ï´Ù.
¼ÒºñÀÚ ÇÇÇغ¸»óÀÇ ºÐÀïó¸® µî¿¡ °üÇÑ »çÇ×Àº ¼ÒºñÀÚºÐÀïÇØ°á±âÁØ(°øÁ¤°Å·¡À§¿øȸ °í½Ã)¿¡ µû¶ó ºñÇØ º¸»ó ¹ÞÀ» ¼ö ÀÖ½À´Ï´Ù.
|
±³È¯ ¹× ¹ÝÇ°ÀÌ °¡´ÉÇÑ °æ¿ì |
|
|
»óÇ°À» °ø±Þ ¹ÞÀ¸½Å ³¯·ÎºÎÅÍ 7ÀÏÀ̳» °¡´ÉÇÕ´Ï´Ù. |
|
°ø±Þ¹ÞÀ¸½Å »óÇ°ÀÇ ³»¿ëÀÌ Ç¥½Ã, ±¤°í ³»¿ë°ú ´Ù¸£°Å³ª ´Ù¸£°Ô ÀÌÇàµÈ °æ¿ì¿¡´Â °ø±Þ¹ÞÀº ³¯·ÎºÎÅÍ 3°³¿ùÀ̳», ±×»ç½ÇÀ» ¾Ë°Ô µÈ ³¯ ¶Ç´Â ¾Ë ¼ö ÀÖ¾ú´ø ³¯·ÎºÎÅÍ 30ÀÏÀ̳» °¡´ÉÇÕ´Ï´Ù. |
|
»óÇ°¿¡ ¾Æ¹«·± ÇÏÀÚ°¡ ¾ø´Â °æ¿ì ¼ÒºñÀÚÀÇ °í°´º¯½É¿¡ ÀÇÇÑ ±³È¯Àº »óÇ°ÀÇ Æ÷Àå»óÅ µîÀÌ ÀüÇô ¼Õ»óµÇÁö ¾ÊÀº °æ¿ì¿¡ ÇÑÇÏ¿© °¡´ÉÇÕ´Ï´Ù.
|
|
|
|
±³È¯ ¹× ¹ÝÇ°ÀÌ ºÒ°¡´ÉÇÑ °æ¿ì |
|
|
|
°í°´´ÔÀÇ Ã¥ÀÓ ÀÖ´Â »çÀ¯·Î »óÇ° µîÀÌ ¸ê½Ç ¶Ç´Â ÈÑ¼ÕµÈ °æ¿ì´Â ºÒ°¡´ÉÇÕ´Ï´Ù. (´Ü, »óÇ°ÀÇ ³»¿ëÀ» È®ÀÎÇϱâ À§ÇÏ¿© Æ÷Àå µîÀ» ÈѼÕÇÑ °æ¿ì´Â Á¦¿Ü) |
|
½Ã°£ÀÌ Áö³²¿¡ µû¶ó ÀçÆǸŰ¡ °ï¶õÇÒ Á¤µµ·Î ¹°Ç°ÀÇ °¡Ä¡°¡ ¶³¾îÁø °æ¿ì´Â ºÒ°¡´ÉÇÕ´Ï´Ù. |
|
Æ÷Àå °³ºÀµÇ¾î »óÇ° °¡Ä¡°¡ ÈÑ¼ÕµÈ °æ¿ì´Â ºÒ°¡´ÉÇÕ´Ï´Ù. |
|
|
´Ù¹è¼ÛÁöÀÇ °æ¿ì ¹ÝÇ° ȯºÒ |
|
|
|
´Ù¹è¼ÛÁöÀÇ °æ¿ì ´Ù¸¥ Áö¿ªÀÇ ¹ÝÇ°À» µ¿½Ã¿¡ ÁøÇàÇÒ ¼ö ¾ø½À´Ï´Ù. |
|
1°³ Áö¿ªÀÇ ¹ÝÇ°ÀÌ ¿Ï·áµÈ ÈÄ ´Ù¸¥ Áö¿ª ¹ÝÇ°À» ÁøÇàÇÒ ¼ö ÀÖÀ¸¹Ç·Î, ÀÌÁ¡ ¾çÇØÇØ Áֽñ⠹ٶø´Ï´Ù. |
|
|
|
|
|
|