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Ã¥³»¿ë |
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¸¸µé ¼ö ¾ø´Ù¸é ÀÌÇØÇÏÁö ¸øÇÑ °ÍÀÌ´Ù. (¸®Ã³µå ÆÄÀθ¸)
ÃÖ±Ù »ý¼º ¸ðµ¨¸µ ºÐ¾ß¿¡¼ °¡Àå ³Î¸® »ç¿ëÇÏ°í âÁ¶ÀûÀÎ ÀÛ¾÷¿¡¼ ÀλóÀûÀÎ ÁøÀüÀ» ÀÌ·ç¾î³½ ÁÖ¿ä ±â¼úÀ» ´Ù·ì´Ï´Ù. ÇÙ½ÉÀûÀÎ »ý¼º ¸ðµ¨¸µ ÀÌ·ÐÀ» »ìÆ캸°í ³í¹®¿¡ ¼Ò°³µÈ ÀϺΠÁÖ¿ä ¸ðµ¨¿¡ ¿¹Á¦¸¦ ¸¸µé°í ´Ü°èº°·Î Äڵ带 »ìÆ캾´Ï´Ù.
ÁÖ¿ä ³»¿ë
¡Ü º¯ÀÌÇü ¿ÀÅäÀÎÄÚ´õ°¡ »çÁø ¼Ó ¾ó±¼ Ç¥Á¤À» ¾î¶»°Ô ¹Ù²Ù´ÂÁö ¾Ë¾Æº¸±â
¡Ü ½ºÅ¸ÀÏÀ» º¯°æÇÏ´Â CycleGAN°ú À½¾ÇÀ» »ý¼ºÇÏ´Â MuseGANÀ» »ç¿ëÇÑ GAN ¿¹Á¦
¡Ü ÅؽºÆ®¸¦ »ý¼ºÇÏ´Â ¼øȯ »ý¼º ¸ðµ¨À» ¸¸µé°í ¾îÅÙ¼ÇÀ» »ç¿ëÇÏ¿© ¸ðµ¨ ¼º´É Çâ»ó½ÃÅ°±â
¡Ü »ý¼º ¸ðµ¨ÀÌ ¾î¶»°Ô °ÈÇнÀ ȯ°æ¿¡¼ ÀÛ¾÷À» ¿Ï¼öÇÏ·Á´Â ¿¡ÀÌÀüÆ®¸¦ µ½´ÂÁö ÀÌÇØÇϱâ
¡Ü Æ®·£½ºÆ÷¸Ó(BERT, GPT-2), ProGAN, StyleGAN °°Àº À̹ÌÁö »ý¼º ¸ðµ¨ÀÇ ±¸Á¶ »ìÆ캸±â
ÀÌ Ã¥ÀÇ ±¸¼º
_1Àå »ý¼º ¸ðµ¨¸µ
±âº»ÀûÀÎ È®·ü ¸ðµ¨À» »ç¿ëÇÑ Ã¹ ¹ø° ¿¹Á¦¸¦ »ìÆ캸°í »ý¼º ¸ðµ¨¸µ ÀÛ¾÷ÀÇ º¹Àâµµ°¡ Áõ°¡ÇÒ ¶§ µö·¯´×ÀÌ ÇÊ¿äÇÑ ÀÌÀ¯¸¦ ºÐ¼®Çغ¾´Ï´Ù.
_2Àå µö·¯´×
º¹ÀâÇÑ »ý¼º ¸ðµ¨À» ¸¸µé±â À§ÇØ ÇÊ¿äÇÑ µö·¯´× µµ±¸¿Í ±â¼úÀ» ¼Ò°³ÇÕ´Ï´Ù. µö·¯´× ºÐ¾ßÀÇ ÀÌ·ÐÀû ¹è°æº¸´Ù´Â ½Ç¿ëÀûÀÎ °¡À̵带 Á¦°øÇÕ´Ï´Ù.
_3Àå º¯ÀÌÇü ¿ÀÅäÀÎÄÚ´õ(VAE)
»ý¼º µö·¯´× ¸ðµ¨ÀÎ º¯ÀÌÇü ¿ÀÅäÀÎÄÚ´õ¸¦ »ìÆ캾´Ï´Ù. ½ÇÁ¦¿Í °°Àº ¾ó±¼À» »ý¼ºÇÒ »Ó¸¸ ¾Æ´Ï¶ó ±âÁ¸ À̹ÌÁö¸¦ º¯°æÇÕ´Ï´Ù.
_4Àå »ý¼ºÀû Àû´ë ½Å°æ¸Á(GAN)
»ý¼ºÀû Àû´ë ½Å°æ¸ÁÀ» »ìÆ캾´Ï´Ù. ¸ðµ¨À» ¼¼ºÎ Æ©´×ÇÏ´Â ¹æ¹ý°ú »ý¼º ¸ðµ¨¸µ ¿µ¿ªÀ» Áö¼ÓÀûÀ¸·Î È®ÀåÇÏ´Â »õ·Î¿î ±â¹ýÀ» ¾Ë¾Æº¾´Ï´Ù.
_5Àå ±×¸®±â
GAN ±¸Á¶¸¦ »ç¿ëÇÏ¿© ¸ðµ¨ÀÌ »çÁøÀ» ƯÁ¤ ½ºÅ¸ÀÏÀÇ ±×¸²À¸·Î (¶Ç´Â ±× ¹Ý´ë·Î) º¯È¯ÇÏ´Â CycleGANÀ» ¹è¿ó´Ï´Ù. ¶ÇÇÑ ±×¸²ÀÇ ½ºÅ¸ÀÏÀ» »çÁøÀ¸·Î Àü´ÞÇÏ¿© ¸¶Ä¡ µ¿ÀÏÇÑ È°¡°¡ ±×¸° µíÇÑ È¿°ú¸¦ ³»´Â ´º·² ½ºÅ¸ÀÏ Æ®·£½ºÆÛ ±â¼úµµ »ìÆ캾´Ï´Ù.
_6Àå ¾²±â
¼øÂ÷ µ¥ÀÌÅÍ°¡ Æ÷ÇÔµÈ ¹®Á¦¸¦ ´Ù·ç´Â ¼øȯ ½Å°æ¸Á(RNN) ±¸Á¶¸¦ ¼Ò°³ÇÕ´Ï´Ù. ¶ÇÇÑ ÀÎÄÚ´õ-µðÄÚ´õ ±¸Á¶ÀÇ ÀÛµ¿ ¿ø¸®¸¦ ¾Ë¾Æº¸°í °£´ÜÇÑ Áú¹®-´ë´ä »ý¼º±â¸¦ ¸¸µì´Ï´Ù.
_7Àå ÀÛ°îÇϱâ
ÅؽºÆ® »ý¼º ¹®Á¦¿¡ »ç¿ëÇÑ ¿©·¯ ±â¼úÀ» È®ÀåÇÏ°í À½¾Ç µ¥ÀÌÅ͸¦ Àû¿ëÇÑ µö·¯´× ±¸Á¶ÀÎ MuseGANÀ» »ìÆ캾´Ï´Ù.
_8Àå °ÔÀÓÇϱâ
»ý¼º ¸ðµ¨À» °ÈÇнÀ °°Àº ¸Ó½Å·¯´× µµ¸ÞÀο¡ »ç¿ëÇÒ ¼ö ÀÖ´ÂÁö ¾Ë¾Æº¾´Ï´Ù. ¿¡ÀÌÀüÆ®°¡ ÁÖ¾îÁø ȯ°æ¿¡¼ »ý¼º ¸ðµ¨À» ÈÆ·ÃÇÏ´Â ¹æ¹ýÀ» ¼Ò°³ÇÕ´Ï´Ù.
_9Àå »ý¼º ¸ðµ¨¸µÀÇ ¹Ì·¡
»ý¼º ¸ðµ¨¸µ ºÐ¾ß¸¦ ¿ä¾àÇÏ°í ÀÌ Ã¥¿¡¼ ¼Ò°³ÇÑ ±â¼úÀ» Á¤¸®ÇÕ´Ï´Ù. Àü¸ÁÀ» Á¶¸ÁÇÏ°í ¿À´Ã³¯ °¡´ÉÇÑ ÃÖ°íÀÇ ±â¼úÀÌ Ã¢ÀǼºÀ» ¹Ù¶óº¸´Â ¹æ½ÄÀ» ¾î¶»°Ô ¹Ù²Ù´ÂÁö »ìÆ캾´Ï´Ù. |
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¸ñÂ÷ |
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CHAPTER 1 »ý¼º ¸ðµ¨¸µ
1.1 »ý¼º ¸ðµ¨¸µÀ̶õ?
1.2 È®·üÀû »ý¼º ¸ðµ¨
1.3 »ý¼º ¸ðµ¨ÀÇ ³°ü
1.4 ȯ°æ ¼³Á¤
1.5 ¿ä¾à
CHAPTER 2 µö·¯´×
2.1 Á¤Çü µ¥ÀÌÅÍ¿Í ºñÁ¤Çü µ¥ÀÌÅÍ
2.2 ½ÉÃþ ½Å°æ¸Á
2.3 ù ¹ø° ½ÉÃþ ½Å°æ¸Á
2.4 ¸ðµ¨ ¼º´É Çâ»ó
2.5 ¿ä¾à
CHAPTER 3 VAE - º¯ÀÌÇü ¿ÀÅäÀÎÄÚ´õ
3.1 ¹Ì¼ú Àü½Ãȸ
3.2 AE - ¿ÀÅäÀÎÄÚ´õ
3.3 º¯°æµÈ ¹Ì¼ú Àü½Ãȸ
3.4 VAE ¸¸µé±â
3.5 VAE¸¦ »ç¿ëÇÏ¿© ¾ó±¼ À̹ÌÁö »ý¼º
3.6 ¿ä¾à
CHAPTER 4 GAN - »ý¼ºÀû Àû´ë ½Å°æ¸Á
4.1 ¾Ö´Ï¸Ö°£
4.2 GAN ¼Ò°³
4.3 ù ¹ø° GAN
4.4 GANÀÇ µµÀü °úÁ¦
4.5 WGAN - ¿Í¼½ºÅ×ÀÎ GAN
4.6 WGAN-GP
4.7 ¿ä¾à
CHAPTER 5 ±×¸®±â
5.1 »ç°ú¿Í ¿À·»Áö
5.2 CycleGAN ¼Ò°³
5.3 ù ¹ø° CycleGAN
5.4 CycleGANÀ¸·Î ¸ð³× ±×¸² ±×¸®±â
5.5 ´º·² ½ºÅ¸ÀÏ Æ®·£½ºÆÛ
5.6 ¿ä¾à
CHAPTER 6 ¾²±â
6.1 °í¾àÇÑ ¹ü¹ýÀÚ¸¦ À§ÇÑ ¹®ÇРŬ·´
6.2 LSTM ³×Æ®¿öÅ© ¼Ò°³
6.3 ù ¹ø° LSTM ³×Æ®¿öÅ©
6.4 »õ·Î¿î ÅؽºÆ® »ý¼º
6.5 RNN È®Àå
6.6 ÀÎÄÚ´õ-µðÄÚ´õ ¸ðµ¨
6.7 Áú¹®-´ë´ä »ý¼º±â
6.8 ¿ä¾à
CHAPTER 7 ÀÛ°îÇϱâ
7.1 Áغñ »çÇ×
7.2 ù ¹ø° À½¾Ç »ý¼º RNN
7.3 MuseGAN ¼Ò°³
7.4 ù ¹ø° MuseGAN
7.5 MuseGAN »ý¼ºÀÚ
7.6 MuseGAN ºñÆòÀÚ
7.7 MuseGAN ºÐ¼®
7.8 ¿ä¾à
CHAPTER 8 °ÔÀÓÇϱâ
8.1 °ÈÇнÀ
8.2 ¿ùµå ¸ðµ¨ ±¸Á¶
8.3 ȯ°æ ¼³Á¤
8.4 ÈÆ·Ã °úÁ¤
8.5 ·£´ýÇÑ ·Ñ¾Æ¿ô µ¥ÀÌÅÍ ¼öÁý
8.6 VAE ÈÆ·Ã
8.7 RNN ÈÆ·Ã µ¥ÀÌÅÍ ¼öÁý
8.8 MDN-RNN ÈÆ·Ã
8.9 ÄÁÆ®·Ñ·¯ ÈÆ·Ã
8.10 ²Þ¼Ó¿¡¼ ÈÆ·ÃÇϱâ
8.11 ¿ä¾à
CHAPTER 9 »ý¼º ¸ðµ¨¸µÀÇ ¹Ì·¡
9.1 ÃÖ±Ù 5³â°£ÀÇ ¹ßÀü
9.2 Æ®·£½ºÆ÷¸Ó
9.3 À̹ÌÁö »ý¼º ºÐ¾ßÀÇ ¹ßÀü
9.4 »ý¼º ¸ðµ¨¸µÀÇ Àû¿ë ºÐ¾ß
CHAPTER 10 °á·Ð
6. °ü·Ã µµ¼ (Á¦¸ñ + ISBN)
¡Ü ÆÄÀ̽㠳¯ÄÚµùÀ¸·Î ¾Ë°í Â¥´Â µö·¯´× / 9791162242001
¡Ü ±è±âÇöÀÇ ÀÚ¿¬¾î ó¸® µö·¯´× Ä·ÇÁ ÆÄÀÌÅäÄ¡ Æí / 9791162241974
¡Ü ÆÄÀ̽ãÀ» È°¿ëÇÑ ¸Ó½Å·¯´× ÄîºÏ / 9791162241950
7. »ó¼¼À̹ÌÁö
¡µ¡µ¡µ º°µµ ÷ºÎ ¡´¡´¡´ |
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¿ªÀÚ
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¹ÚÇؼ±
±â°è°øÇÐÀ» Àü°øÇßÁö¸¸ Á¹¾÷ ÈÄ¿£ ÁÙ°ð Äڵ带 ÀÐ°í ¾²´Â ÀÏÀ» Çß½À´Ï´Ù. ÅÙ¼ ÇÃ·Î¿ì ºí·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. ¡ºÆÄÀÌÅäÄ¡·Î ¹è¿ì´Â ÀÚ¿¬¾î 󸮡»(ÇѺû¹Ìµð¾î, 2021), ¡º¸Ó½Å ·¯´× ±³°ú¼ with ÆÄÀ̽ã, »çÀÌŶ·±, ÅÙ¼Ç÷Î(°³Á¤ 3ÆÇ)¡»(±æ¹þ, 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·¯´× ½ÇÀü ÇÁ·ÎÁ§Æ®¡»(ÇѺû¹Ìµð¾î, 2019), ¡ºÆÄÀ̽ãÀ» È°¿ëÇÑ ¸Ó½Å·¯´× ÄîºÏ¡»(ÇѺû¹Ìµð¾î, 2019), ¡ºÆÄÀ̽㠶óÀ̺귯¸®¸¦ È°¿ëÇÑ ¸Ó½Å·¯´×(¹ø¿ª°³Á¤ÆÇ)¡»(ÇѺû¹Ìµð¾î, 2019), ¡ºÄÉ¶ó½º Ã¢½ÃÀÚ¿¡°Ô ¹è¿ì´Â µö·¯´×¡»(±æ¹þ, 2018), ¡ºÅÙ¼Ç÷Πù°ÉÀ½¡»(ÇѺû¹Ìµð¾î, 2016)À» ¿ì¸®¸»·Î ¿Å°å½À´Ï´Ù.
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ÅÙ¼Ç÷Πù°ÉÀ½ | ¹ÚÇؼ± | ÇѺû¹Ìµð¾î
¸Ó½Å·¯´× ÆÄ¿öµå ¾ÖÇø®ÄÉÀÌ¼Ç | ¹ÚÇؼ± | ÇѺû¹Ìµð¾î
ÆÄÀÌÅäÄ¡·Î ¹è¿ì´Â ÀÚ¿¬¾î ó¸® | ¹ÚÇؼ± | ÇѺû¹Ìµð¾î
µö·¯´× ÀÏ·¯½ºÆ®·¹ÀÌƼµå | ¹ÚÇؼ± | ½Ã±×¸¶ÇÁ·¹½º
GAN ÀÎ ¾×¼Ç | ¹ÚÇؼ± | ÇѺû¹Ìµð¾î
ÇÚÁî¿Â ¸Ó½Å·¯´× | ¹ÚÇؼ± | ÇѺû¹Ìµð¾î
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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.
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ÅÙ¼Ç÷Πù°ÉÀ½ | ¹ÚÇؼ± | ÇѺû¹Ìµð¾î
ÄÉ¶ó½º Ã¢½ÃÀÚ¿¡°Ô ¹è¿ì´Â µö·¯´×(Deep Learning with Python) | ¹ÚÇؼ± | ±æ¹þ
ÆÄÀ̽ãÀ» È°¿ëÇÑ ¸Ó½Å·¯´× ÄîºÏ | ¹ÚÇؼ± | ÇѺû¹Ìµð¾î
ÇÚÁî¿Â ¸Ó½Å·¯´× | ¹ÚÇؼ± | ÇѺû¹Ìµð¾î
GAN ÀÎ ¾×¼Ç | ¹ÚÇؼ± | ÇѺû¹Ìµð¾î
µö·¯´× ÀÏ·¯½ºÆ®·¹ÀÌƼµå | ¹ÚÇؼ± | ½Ã±×¸¶ÇÁ·¹½º
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Ãâ°í¾È³» |
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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. |
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ÀÎÅÍÆÄÅ© µµ¼´Â ¸ðµç »óÇ°ÀÇ Àç°í°¡ ÃæÁ·ÇÒ ½Ã¿¡ ÀÏ°ý Ãâ°í¸¦ ÇÕ´Ï´Ù. |
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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. |
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¹è¼Ûºñ ¾È³» |
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ÀÎÅÍÆÄÅ© µµ¼ ´ë·®±¸¸Å´Â ¹è¼Û·á°¡ ¹«·áÀÔ´Ï´Ù. |
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´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! |
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°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. |
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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) |
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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.
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±³È¯ ¹× ¹ÝÇ°ÀÌ °¡´ÉÇÑ °æ¿ì |
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»óÇ°À» °ø±Þ ¹ÞÀ¸½Å ³¯·ÎºÎÅÍ 7ÀÏÀ̳» °¡´ÉÇÕ´Ï´Ù. |
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°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. |
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»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.
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±³È¯ ¹× ¹ÝÇ°ÀÌ ºÒ°¡´ÉÇÑ °æ¿ì |
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°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) |
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½Ã°£ÀÌ Áö³²¿¡ µû¶ó ÀçÆǸŰ¡ °ï¶õÇÒ Á¤µµ·Î ¹°Ç°ÀÇ °¡Ä¡°¡ ¶³¾îÁø °æ¿ì´Â ºÒ°¡´ÉÇÕ´Ï´Ù. |
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Æ÷Àå °³ºÀµÇ¾î »óÇ° °¡Ä¡°¡ ÈÑ¼ÕµÈ °æ¿ì´Â ºÒ°¡´ÉÇÕ´Ï´Ù. |
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´Ù¹è¼ÛÁöÀÇ °æ¿ì ¹ÝÇ° ȯºÒ |
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´Ù¹è¼ÛÁöÀÇ °æ¿ì ´Ù¸¥ Áö¿ªÀÇ ¹ÝÇ°À» µ¿½Ã¿¡ ÁøÇàÇÒ ¼ö ¾ø½À´Ï´Ù. |
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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. |
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