|
|
|
|
|
|
|
Ã¥³»¿ë |
|
¸Ó½Å·¯´× Àü¹®°¡·Î À̲ô´Â ÃÖ°íÀÇ ½ÇÀü Áöħ¼
ÅÙ¼Ç÷Π2.0À» ¹Ý¿µÇÑ Ç®Ä÷¯ °³Á¤ÆÇ
ÀÌ Ã¥ÀÇ ¿ø¼´Â Ãâ°£ Á÷ÈĺÎÅÍ ¹Ì±¹ ¾Æ¸¶Á¸ ÀΰøÁö´É ºÐ¾ß¿¡¼ ÁÙ°ð 1À§ ÀÚ¸®¸¦ ÁöÅ°°í ÀÖ½À´Ï´Ù. °¡Àå ¸¹Àº ¸íÀú°¡ °æÀïÇÏ´Â ½ÃÀå¿¡¼ ÀÌó·³ È®°íºÎµ¿ÇÑ È£ÀÀÀ» ¾òÀº µ¥´Â ±×¸¸ÇÑ ÀÌÀ¯°¡ ÀÖ½À´Ï´Ù. À̷аú È°¿ëÀ» ÀûÀýÈ÷ ¼¯À¸¸é¼µµ ½Ç¹«¿¡¼ È®½ÇÈ÷ ÅëÇϵµ·Ï ±¸¼ºÇß°í, ³ª¾Æ°¡ ½Ç¹«ÀÚµéÀÇ ½Ç·ÂÀ» ÇÑÃþ ²ø¾î¿Ã·ÁÁÙ ±íÀ̸¦ ´ã¾Ò±â ¶§¹®ÀÌÁÒ.
¿ÏÀüÈ÷ »õ·Î¿öÁø 2ÆÇ¿¡¼´Â ³»Áö¸¦ Èæ¹é¿¡¼ Àü¸é Ä÷¯·Î º¯°æÇß½À´Ï´Ù. »çÀÌŶ·±, Äɶó½º, ÅÙ¼Ç÷Π2.xÀ» »ç¿ëÇÏ¸ç ºñÁöµµ ÇнÀ, ÀÚ¿¬¾î ó¸®, »ý¼ºÀû Àû´ë ½Å°æ¸ÁÀ» Æ÷ÇÔÇÑ µö·¯´× ÃֽŠ±â¹ýÀ» ¼Ò°³ÇÕ´Ï´Ù. ºÐ»ê Æ®·¹ÀÌ´×À̳ª ¹èÆ÷, ±¸±Û Ŭ¶ó¿ìµå¿ÍÀÇ ¿¬µ¿°ú °ü·ÃµÈ ³»¿ëµµ ¸Àº¼ ¼ö ÀÖ½À´Ï´Ù.
ÀÌ Ã¥ ÇÑ ±ÇÀ¸·Î ¸Ó½Å·¯´×°ú µö·¯´×À» Åë´ÞÇÒ ¼ö´Â ¾øÁö¸¸, ÀΰøÁö´É ¸¶½ºÅÍ·Î °¡´Â °Å¸®¸¦ ´ÜÃàÇØÁ٠ġƮŰ°¡ µÇ¾îÁÙ °ÍÀÔ´Ï´Ù.
¡Ú 2ÆÇ¿¡¼ ´Þ¶óÁø Á¡
1. ´õ ¸¹Àº ºñÁöµµ ÇнÀ ±â¹ý(±ºÁý, ÀÌ»óÄ¡ ŽÁö, ¹Ðµµ ÃßÁ¤, È¥ÇÕ ¸ðµ¨ µî), ½ÉÃþ ½Å°æ¸ÁÀ» ÈÆ·ÃÇϱâ À§ÇÑ ´Ù¾çÇÑ ¹æ¹ý(ÀÚ±â Á¤±ÔÈ ³×Æ®¿öÅ© µî), Ãß°¡ÀûÀÎ ÄÄÇ»ÅÍ ºñÀü ±â¹ý(Xception, SENet, YOLO¸¦ »ç¿ëÇÑ °´Ã¼ ŽÁö, R-CNNÀ» »ç¿ëÇÑ ½Ã¸Çƽ ºÐÇÒ µî), ÇÕ¼º°ö ½Å°æ¸Á(CNN)À» »ç¿ëÇÏ¿© ½ÃÄö½º ´Ù·ç±â(WaveNet µî), CNN°ú Æ®·£½ºÆ÷¸Ó, ¼øȯ ½Å°æ¸ÁÀ» »ç¿ëÇÑ ¾ð¾î ó¸®, »ý¼ºÀû Àû´ë ½Å°æ¸Á(GAN)ÀÔ´Ï´Ù.
2. Ãß°¡ÀûÀÎ ¶óÀ̺귯¸®¿Í API(Äɶó½º, Data API, °È ÇнÀÀ» À§ÇÑ TF-Agents), ºÐ»ê Àü·« API¸¦ »ç¿ëÇØ ´ë±Ô¸ð TF ¸ðµ¨À» ÈÆ·ÃÇÏ°í ¹èÆ÷Çϱâ, TF ¼ºù, TF Addons/Seq2Seq, TensorFlow.js¸¦ ´Ù·ì´Ï´Ù.
3. ÃÖ±Ù Áß¿äÇÑ µö·¯´× ¿¬±¸ °á°ú¸¦ ¼³¸íÇÕ´Ï´Ù.
4. ¸ðµç ÅÙ¼Ç÷Π°ü·Ã Àå¿¡¼ ÅÙ¼Ç÷Π2¸¦ »ç¿ëÇÏ°í °¡´ÉÇϸé ÅÙ¼Ç÷ÎÀÇ ÄÉ¶ó½º API ±¸Çö(tf.keras)À» »ç¿ëÇÕ´Ï´Ù.
5. »çÀÌŶ·±, ³ÑÆÄÀÌ, ÆÇ´Ù½º, ¸ËÇ÷Ը³, ±× ¿Ü ´Ù¸¥ ¶óÀ̺귯¸® ÃֽŠ¹öÀü¿¡ ¸Â°Ô ÄÚµå ¿¹Á¦¸¦ ¾÷µ¥ÀÌÆ® Çß½À´Ï´Ù.
¡Ú ¸ñÀû°ú Á¢±Ù ¹æ½Ä
ÀÌ Ã¥Àº ¿©·¯ºÐÀÌ ¸Ó½Å·¯´×À» °ÅÀÇ ¸ð¸¥´Ù°í °¡Á¤ÇÏ°í, µ¥ÀÌÅͷκÎÅÍ ½º½º·Î ÇнÀÇÏ´Â ÇÁ·Î±×·¥À» ½ÇÁ¦·Î ±¸ÇöÇÏ´Â µ¥ ÇÊ¿äÇÑ °³³ä, Á÷°ü, µµ±¸¸¦ ¾Ë·ÁÁÖ´Â °ÍÀ» ¸ñÇ¥·Î ÇÕ´Ï´Ù.
¼±Çü ȸ±Íó·³ °¡Àå ´Ü¼øÇÏ°í ³Î¸® ¾²ÀÌ´Â ±â¹ýºÎÅÍ ½ÃÀåÀ» ¼±µµÇÏ´Â µö·¯´× ±â¹ý±îÁö ´Ùä·Î¿î Áö½Ä°ú °æÇèÀ» ´ã¾Ò°í, ´çÀå Á¦Ç°È¿¡ »ç¿ëÇÒ ¼ö ÀÖ´Â ´ÙÀ½ÀÇ ¼¼ °¡Áö ÆÄÀ̽ã ÇÁ·¹ÀÓ¿öÅ©¸¦ È°¿ëÇß½À´Ï´Ù.
- »çÀÌŶ·±(Scikit-Learn): ´Ù¾çÇÑ ¸Ó½Å·¯´× ¾Ë°í¸®ÁòÀ» È¿À²ÀûÀ¸·Î ±¸ÇöÇßÀ¸¸ç »ç¿ëÇϱ⵵ ½¬¿ö ¸Ó½Å·¯´×À» óÀ½ ¹è¿ì±â¿¡ °¡Àå ÁÁÀº µµ±¸ÀÔ´Ï´Ù.
- ÅÙ¼Ç÷Î(TensorFlow): ¼öÄ¡°è»êÀ» µ¥ÀÌÅÍ Ç÷Π±×·¡ÇÁ¸¦ ÀÌ¿ëÇÏ¿© ºÐ»ê ó¸®ÇØÁÖ´Â, ´õ º¹ÀâÇÑ ¶óÀ̺귯¸®ÀÔ´Ï´Ù. ¿¬»êÀ» ¼öõ ´ëÀÇ GPU ¼¹ö¿¡ ºÐ¹èÇÏ¿© ´ë±Ô¸ð ½Å°æ¸ÁÀ» È¿À²ÀûÀ¸·Î ÇнÀ½ÃÅ°°í ¿î¿µÇÒ ¼ö ÀÖ½À´Ï´Ù.
- Äɶó½º(Keras): °í¼öÁØ µö·¯´× APIÀÔ´Ï´Ù. ¸Å¿ì ½±°Ô ½Å°æ¸ÁÀ» ÈÆ·ÃÇÏ°í ½ÇÇàÇÒ ¼ö ÀÖ½À´Ï´Ù. Äɶ󽺴 ÅÙ¼Ç÷Î, ½Ã¾Ö³ë(Theano), ¸¶ÀÌÅ©·Î¼ÒÇÁÆ® ÄÚ±×´ÏƼºê ÅøŶ(Microsoft Cognitive Toolkit) À§¿¡¼ ÀÛµ¿ÇÕ´Ï´Ù. ÅÙ¼Ç÷δ ÀÚüÀûÀÎ ÄÉ¶ó½º API ±¸ÇöÀ» tf.keras¶õ À̸§À¸·Î Æ÷ÇÔÇϸç, tf.keras´Â ÅÙ¼Ç÷ÎÀÇ °í±Þ ±â´ÉÀ» Áö¿øÇÕ´Ï´Ù.
¡Ú ÁÖ¿ä ³»¿ë
1ºÎ ¸Ó½Å·¯´×
¡Ü ÇÑ´«¿¡ º¸´Â ¸Ó½Å·¯´×
¡Ü ¸Ó½Å·¯´× ÇÁ·ÎÁ§Æ® óÀ½ºÎÅÍ ³¡±îÁö
¡Ü ºÐ·ù
¡Ü ¸ðµ¨ ÈÆ·Ã
¡Ü ¼Æ÷Æ® º¤ÅÍ ¸Ó½Å
¡Ü °áÁ¤ Æ®¸®
¡Ü ¾Ó»óºí ÇнÀ°ú ·£´ý Æ÷·¹½ºÆ®
¡Ü Â÷¿ø Ãà¼Ò
¡Ü ºñÁöµµ ÇнÀ*
2ºÎ ½Å°æ¸Á°ú µö·¯´×
¡Ü Äɶ󽺸¦ »ç¿ëÇÑ Àΰø ½Å°æ¸Á*
¡Ü ½ÉÃþ ½Å°æ¸Á ÈÆ·ÃÇϱâ
¡Ü ÅÙ¼Ç÷θ¦ »ç¿ëÇÑ »ç¿ëÀÚ Á¤ÀÇ ¸ðµ¨°ú ÈÆ·Ã*
¡Ü ÅÙ¼Ç÷ο¡¼ µ¥ÀÌÅÍ ÀûÀç¿Í Àüó¸®Çϱâ*
¡Ü ÇÕ¼º°ö ½Å°æ¸Á(CNN)À» »ç¿ëÇÑ ÄÄÇ»ÅÍ ºñÀü
¡Ü ¼øȯ ½Å°æ¸Á(RNN)°ú CNNÀ» »ç¿ëÇÑ ½ÃÄö½º ó¸®Çϱâ*
¡Ü RNN°ú ¾îÅÙ¼ÇÀ» »ç¿ëÇÑ ÀÚ¿¬¾î ó¸®*
¡Ü ¿ÀÅäÀÎÄÚ´õ¿Í GANÀ» »ç¿ëÇÑ Ç¥Çö ÇнÀ°ú »ý¼ºÀû ÇнÀ*
¡Ü °È ÇнÀ*
¡Ü ´ë±Ô¸ð ÅÙ¼Ç÷Π¸ðµ¨ ÈƷðú ¹èÆ÷*
½Å±Ô Ãß°¡ ºÎ·Ï
¡Ü ºÎ·Ï F Ư¼öÇÑ µ¥ÀÌÅÍ ±¸Á¶*
¡Ü ºÎ·Ï G ÅÙ¼Ç÷Π±×·¡ÇÁ*
º°Ç¥(*)¸¦ Ç¥½ÃÇÑ ÀåÀº ¿ÏÀüÈ÷ »õ·Î ¾²¿´°Å³ª, 50% ÀÌ»ó °³Á¤µÇ¾ú½À´Ï´Ù.
1ºÎ¿¡¼´Â ´ëºÎºÐ »çÀÌŶ·±À» ±â¹ÝÀ¸·Î ÇÏ°í 2ºÎ¿¡¼´Â ÅÙ¼ÇÃ·Î¿Í Äɶ󽺸¦ »ç¿ëÇÕ´Ï´Ù. |
|
¸ñÂ÷ |
|
[PART 1 ¸Ó½Å·¯´×]
CHAPTER 1 ÇÑ´«¿¡ º¸´Â ¸Ó½Å·¯´×
1.1 ¸Ó½Å·¯´×À̶õ?
1.2 ¿Ö ¸Ó½Å·¯´×À» »ç¿ëÇϴ°¡?
1.3 ¾ÖÇø®ÄÉÀÌ¼Ç »ç·Ê
1.4 ¸Ó½Å·¯´× ½Ã½ºÅÛÀÇ Á¾·ù
1.5 ¸Ó½Å·¯´×ÀÇ ÁÖ¿ä µµÀü °úÁ¦
1.6 Å×½ºÆ®¿Í °ËÁõ
1.7 ¿¬½À¹®Á¦
CHAPTER 2 ¸Ó½Å·¯´× ÇÁ·ÎÁ§Æ® óÀ½ºÎÅÍ ³¡±îÁö
2.1 ½ÇÁ¦ µ¥ÀÌÅÍ·Î ÀÛ¾÷Çϱâ
2.2 Å« ±×¸² º¸±â
2.3 µ¥ÀÌÅÍ °¡Á®¿À±â
2.4 µ¥ÀÌÅÍ ÀÌÇظ¦ À§ÇÑ Å½»ö°ú ½Ã°¢È
2.5 ¸Ó½Å·¯´× ¾Ë°í¸®ÁòÀ» À§ÇÑ µ¥ÀÌÅÍ Áغñ
2.6 ¸ðµ¨ ¼±Åðú ÈÆ·Ã
2.7 ¸ðµ¨ ¼¼ºÎ Æ©´×
2.8 ·ÐĪ, ¸ð´ÏÅ͸µ, ±×¸®°í ½Ã½ºÅÛ À¯Áö º¸¼ö
2.9 Á÷Á¢ Çغ¸¼¼¿ä!
2.10 ¿¬½À¹®Á¦
CHAPTER 3 ºÐ·ù
3.1 MNIST
3.2 ÀÌÁø ºÐ·ù±â ÈÆ·Ã
3.3 ¼º´É ÃøÁ¤
3.4 ´ÙÁß ºÐ·ù
3.5 ¿¡·¯ ºÐ¼®
3.6 ´ÙÁß ·¹ÀÌºí ºÐ·ù
3.7 ´ÙÁß Ãâ·Â ºÐ·ù
3.8 ¿¬½À¹®Á¦
CHAPTER 4 ¸ðµ¨ ÈÆ·Ã
4.1 ¼±Çü ȸ±Í
4.2 °æ»ç ÇÏ°¹ý
4.3 ´ÙÇ× È¸±Í
4.4 ÇнÀ °î¼±
4.5 ±ÔÁ¦°¡ ÀÖ´Â ¼±Çü ¸ðµ¨
4.6 ·ÎÁö½ºÆ½ ȸ±Í
4.7 ¿¬½À¹®Á¦
CHAPTER 5 ¼Æ÷Æ® º¤ÅÍ ¸Ó½Å
5.1 ¼±Çü SVM ºÐ·ù
5.2 ºñ¼±Çü SVM ºÐ·ù
5.3 SVM ȸ±Í
5.4 SVM ÀÌ·Ð
5.5 ¿¬½À¹®Á¦
CHAPTER 6 °áÁ¤ Æ®¸®
6.1 °áÁ¤ Æ®¸® ÇнÀ°ú ½Ã°¢È
6.2 ¿¹ÃøÇϱâ
6.3 Ŭ·¡½º È®·ü ÃßÁ¤
6.4 CART ÈÆ·Ã ¾Ë°í¸®Áò
6.5 °è»ê º¹Àâµµ
6.6 Áö´Ï ºÒ¼øµµ ¶Ç´Â ¿£Æ®·ÎÇÇ?
6.7 ±ÔÁ¦ ¸Å°³º¯¼ö
6.8 ȸ±Í
6.9 ºÒ¾ÈÁ¤¼º
6.10 ¿¬½À¹®Á¦
CHAPTER 7 ¾Ó»óºí ÇнÀ°ú ·£´ý Æ÷·¹½ºÆ®
7.1 ÅõÇ¥ ±â¹Ý ºÐ·ù±â
7.2 ¹è±ë°ú ÆäÀ̽ºÆÃ
7.3 ·£´ý ÆÐÄ¡¿Í ·£´ý ¼ºê½ºÆäÀ̽º
7.4 ·£´ý Æ÷·¹½ºÆ®
7.5 ºÎ½ºÆÃ
7.6 ½ºÅÂÅ·
7.7 ¿¬½À¹®Á¦
CHAPTER 8 Â÷¿ø Ãà¼Ò
8.1 Â÷¿øÀÇ ÀúÁÖ
8.2 Â÷¿ø Ãà¼Ò¸¦ À§ÇÑ Á¢±Ù ¹æ¹ý
8.3 PCA
8.4 Ä¿³Î PCA
8.5 LLE
8.6 ´Ù¸¥ Â÷¿ø Ãà¼Ò ±â¹ý
8.7 ¿¬½À¹®Á¦
CHAPTER 9 ºñÁöµµ ÇнÀ
9.1 ±ºÁý
9.2 °¡¿ì½Ã¾È È¥ÇÕ
9.3 ¿¬½À¹®Á¦
[PART 2 ½Å°æ¸Á°ú ¸Ó½Å·¯´×]
CHAPTER 10 Äɶ󽺸¦ »ç¿ëÇÑ Àΰø ½Å°æ¸Á ¼Ò°³
10.1 »ý¹°ÇÐÀû ´º·±¿¡¼ Àΰø ´º·±±îÁö
10.2 Äɶ󽺷Π´ÙÃþ ÆÛ¼ÁÆ®·Ð ±¸ÇöÇϱâ
10.3 ½Å°æ¸Á ÇÏÀÌÆÛÆĶó¹ÌÅÍ Æ©´×Çϱâ
10.4 ¿¬½À¹®Á¦
CHAPTER 11 ½ÉÃþ ½Å°æ¸Á ÈÆ·ÃÇϱâ
11.1 ±×·¹À̵ð¾ðÆ® ¼Ò½Ç°ú ÆøÁÖ ¹®Á¦
11.2 »çÀüÈÆ·ÃµÈ Ãþ Àç»ç¿ëÇϱâ
11.3 °í¼Ó ¿ÉƼ¸¶ÀÌÀú
11.4 ±ÔÁ¦¸¦ »ç¿ëÇØ °ú´ëÀûÇÕ ÇÇÇϱâ
11.5 ¿ä¾à ¹× ½Ç¿ëÀûÀÎ °¡À̵å¶óÀÎ
11.6 ¿¬½À¹®Á¦
CHAPTER 12 ÅÙ¼Ç÷θ¦ »ç¿ëÇÑ »ç¿ëÀÚ Á¤ÀÇ ¸ðµ¨°ú ÈÆ·Ã
12.1 ÅÙ¼Ç÷ΠÈȾ±â
12.2 ³ÑÆÄÀÌó·³ ÅÙ¼Ç÷Π»ç¿ëÇϱâ
12.3 »ç¿ëÀÚ Á¤ÀÇ ¸ðµ¨°ú ÈÆ·Ã ¾Ë°í¸®Áò
12.4 ÅÙ¼Ç÷ΠÇÔ¼ö¿Í ±×·¡ÇÁ
12.5 ¿¬½À¹®Á¦
CHAPTER 13 ÅÙ¼Ç÷ο¡¼ µ¥ÀÌÅÍ ÀûÀç¿Í Àüó¸®Çϱâ
13.1 µ¥ÀÌÅÍ API
13.2 TFRecord Æ÷¸Ë
13.3 ÀԷ Ư¼º Àüó¸®
13.4 TF º¯È¯
13.5 ÅÙ¼Ç÷Πµ¥ÀÌÅͼ (TFDS) ÇÁ·ÎÁ§Æ®
13.6 ¿¬½À¹®Á¦
CHAPTER 14 ÇÕ¼º°ö ½Å°æ¸ÁÀ» »ç¿ëÇÑ ÄÄÇ»ÅÍ ºñÀü
14.1 ½Ã°¢ ÇÇÁúÀÇ ±¸Á¶
14.2 ÇÕ¼º°ö Ãþ
14.3 Ç®¸µ Ãþ
14.4 CNN ±¸Á¶
14.5 Äɶ󽺸¦ »ç¿ëÇØ ResNet-34 CNN ±¸ÇöÇϱâ
14.6 Äɶ󽺿¡¼ Á¦°øÇÏ´Â »çÀüÈÆ·ÃµÈ ¸ðµ¨ »ç¿ëÇϱâ
14.7 »çÀüÈÆ·ÃµÈ ¸ðµ¨À» »ç¿ëÇÑ ÀüÀÌ ÇнÀ
14.8 ºÐ·ù¿Í À§Ä¡ ÃßÁ¤
14.9 °´Ã¼ ŽÁö
14.10 ½Ã¸Çƽ ºÐÇÒ
14.11 ¿¬½À¹®Á¦
CHAPTER 15 RNN°ú CNNÀ» »ç¿ëÇØ ½ÃÄö½º ó¸®Çϱâ
15.1 ¼øȯ ´º·±°ú ¼øȯ Ãþ
15.2 RNN ÈÆ·ÃÇϱâ
15.3 ½Ã°è¿ ¿¹ÃøÇϱâ
15.4 ±ä ½ÃÄö½º ´Ù·ç±â
15.5 ¿¬½À¹®Á¦
CHAPTER 16 RNN°ú ¾îÅÙ¼ÇÀ» »ç¿ëÇÑ ÀÚ¿¬¾î ó¸®
16.1 Char-RNNÀ» »ç¿ëÇØ ¼ÎÀͽºÇÇ¾î °°Àº ÅؽºÆ® »ý¼ºÇϱâ
16.2 °¨¼º ºÐ¼®
16.3 ½Å°æ¸Á ±â°è ¹ø¿ªÀ» À§ÇÑ ÀÎÄÚ´õ-µðÄÚ´õ ³×Æ®¿öÅ©
16.4 ¾îÅÙ¼Ç ¸ÞÄ¿´ÏÁò
16.5 ¾ð¾î ¸ðµ¨ ºÐ¾ßÀÇ ÃÖ±Ù Çõ½Å
16.6 ¿¬½À¹®Á¦
CHAPTER 17 ¿ÀÅäÀÎÄÚ´õ¿Í GANÀ» »ç¿ëÇÑ Ç¥Çö ÇнÀ°ú »ý¼ºÀû ÇнÀ
17.1 È¿À²ÀûÀÎ µ¥ÀÌÅÍ Ç¥Çö
17.2 °ú¼Ò¿ÏÀü ¼±Çü ¿ÀÅäÀÎÄÚ´õ·Î PCA ¼öÇàÇϱâ
17.3 ÀûÃþ ¿ÀÅäÀÎÄÚ´õ
17.4 ÇÕ¼º°ö ¿ÀÅäÀÎÄÚ´õ
17.5 ¼øȯ ¿ÀÅäÀÎÄÚ´õ
17.6 ÀâÀ½ Á¦°Å ¿ÀÅäÀÎÄÚ´õ
17.7 Èñ¼Ò ¿ÀÅäÀÎÄÚ´õ
17.8 º¯ÀÌÇü ¿ÀÅäÀÎÄÚ´õ
17.9 »ý¼ºÀû Àû´ë ½Å°æ¸Á
17.10 ¿¬½À¹®Á¦
CHAPTER 18 °È ÇнÀ
18.1 º¸»óÀ» ÃÖÀûÈÇϱâ À§ÇÑ ÇнÀ
18.2 Á¤Ã¥ Ž»ö
18.3 OpenAI Áü
18.4 ½Å°æ¸Á Á¤Ã¥
18.5 Çൿ Æò°¡: ½Å¿ë ÇÒ´ç ¹®Á¦
18.6 Á¤Ã¥ ±×·¹À̵ð¾ðÆ®
18.7 ¸¶¸£ÄÚÇÁ °áÁ¤ °úÁ¤
18.8 ½Ã°£Â÷ ÇнÀ
18.9 Q-·¯´×
18.10 ½ÉÃþ Q-·¯´× ±¸ÇöÇϱâ
18.11 ½ÉÃþ Q-·¯´×ÀÇ º¯Á¾
18.12 TF-Agents ¶óÀ̺귯¸®
18.13 ±× ¿Ü À¯¸íÇÑ °È ÇнÀ ¾Ë°í¸®Áò
18.14 ¿¬½À¹®Á¦
CHAPTER 19 ´ë±Ô¸ð ÅÙ¼Ç÷Π¸ðµ¨ ÈƷðú ¹èÆ÷
19.1 ÅÙ¼Ç÷Π¸ðµ¨ ¼ºù
19.2 ¸ð¹ÙÀÏ ¶Ç´Â ÀÓº£µðµå ÀåÄ¡¿¡ ¸ðµ¨ ¹èÆ÷Çϱâ
19.3 °è»ê ¼Óµµ¸¦ ³ôÀ̱â À§ÇØ GPU »ç¿ëÇϱâ
19.4 ´ÙÁß ÀåÄ¡¿¡¼ ¸ðµ¨ ÈÆ·ÃÇϱâ
19.5 ¿¬½À¹®Á¦
[PART 3 ºÎ·Ï]
ºÎ·Ï A ¿¬½À¹®Á¦ Á¤´ä
ºÎ·Ï B ¸Ó½Å·¯´× ÇÁ·ÎÁ§Æ® üũ¸®½ºÆ®
ºÎ·Ï C SVM ½Ö´ë ¹®Á¦
ºÎ·Ï D ÀÚµ¿ ¹ÌºÐ
ºÎ·Ï E À¯¸íÇÑ ´Ù¸¥ Àΰø ½Å°æ¸Á ±¸Á¶
ºÎ·Ï F Ư¼öÇÑ µ¥ÀÌÅÍ ±¸Á¶
ºÎ·Ï G ÅÙ¼Ç÷Π±×·¡ÇÁ
8. °ü·Ã ¼Àû (Á¦¸ñ + ISBN)
¡Ü ¹Ø¹Ù´ÚºÎÅÍ ½ÃÀÛÇÏ´Â µö·¯´× 2 / 9791162241745
¡Ü ¹Ì¼ú°ü¿¡ GAN µö·¯´× ½ÇÀü ÇÁ·ÎÁ§Æ® / 9791162241080
¡Ü ÆÄÀ̽㠳¯ÄÚµùÀ¸·Î ¾Ë°í Â¥´Â µö·¯´× / 9791162242001 |
|
|
|
ÀúÀÚ
|
|
¿À·¼¸®¾Ó Á¦·Õ
¸Ó½Å·¯´× ÄÁ¼³ÅÏÆ®. 2013³â¿¡¼ 2016³â±îÁö ±¸±Û¿¡¼ À¯Æ©ºê µ¿¿µ»ó ºÐ·ùÆÀÀ» À̲ø¾ú½À´Ï´Ù. 2002³â¿¡¼ 2012³â±îÁö ÇÁ¶û½ºÀÇ ¸ð¹ÙÀÏ ISP ¼±µÎ ÁÖÀÚÀÎ Wifirst¸¦ ¼³¸³ÇÏ°í CTO·Î ÀÏÇß½À´Ï´Ù. 2001³â¿¡´Â PolyconseilÀ» ¼³¸³ÇÏ°í CTO·Î ÀÏÇß½À´Ï´Ù. ÀÌ È¸»ç´Â Áö±Ý Àü±âÂ÷ °øÀ¯ ¼ºñ½ºÀÎ Autolib'À» ¿î¿µÇÏ°í ÀÖ½À´Ï´Ù. ±× Àü¿¡´Â À繫(JP ¸ð°Ç°ú ¼Ò½Ã¿¡Å× Á¦³×¶ö), ¹æÀ§(ij³ª´Ù DOD), ÀÇ·á(¼öÇ÷) µî ´Ù¾çÇÑ ºÐ¾ß¿¡¼ ¿£Áö´Ï¾î·Î ÀÏÇß½À´Ï´Ù. C++, WiFi, ÀÎÅÍ³Ý ±¸Á¶¿¡ ´ëÇÑ ¸î ±ÇÀÇ ±â¼ú ¼ÀûÀ» ½èÀ¸¸ç ÇÑ ÇÁ¶û½º °ø°ú´ëÇб³¿¡¼ ÄÄÇ»ÅÍ °úÇÐÀ» °¡¸£ÃƽÀ´Ï´Ù. Àç¹ÌÀÖ´Â ¸î °¡Áö »ç½Ç: ¼¼ ¾ÆÀÌ¿¡°Ô ¼Õ°¡¶ôÀ¸·Î ÀÌÁø¼ö ¼¼´Â ¹ýÀ» °¡¸£ÃƽÀ´Ï´Ù(1023±îÁö). ¼ÒÇÁÆ®¿þ¾î °øÇÐ ºÐ¾ß¿¡ µé¾î¿À±â Àü¿¡´Â ¹Ì»ý¹°Çаú ÁøÈ À¯ÀüÇÐÀ» °øºÎÇß½À´Ï´Ù. µÎ ¹ø° Á¡ÇÁ¿¡¼ ³«ÇÏ»êÀÌ ÆîÃÄÁöÁö ¾Ê¾Ò½À´Ï´Ù.
|
Intelligent Mobile Projects with Tensorflow | ¿À·¼¸®¾Ó Á¦·Õ | Packt Publishing
|
|
¿À·¼¸®¾Ó Á¦·Õ
¸Ó½Å·¯´× ÄÁ¼³ÅÏÆ®. 2013³â¿¡¼ 2016³â±îÁö ±¸±Û¿¡¼ À¯Æ©ºê µ¿¿µ»ó ºÐ·ùÆÀÀ» À̲ø¾ú½À´Ï´Ù. 2002³â¿¡¼ 2012³â±îÁö ÇÁ¶û½ºÀÇ ¸ð¹ÙÀÏ ISP ¼±µÎ ÁÖÀÚÀÎ Wifirst¸¦ ¼³¸³ÇÏ°í CTO·Î ÀÏÇß½À´Ï´Ù. 2001³â¿¡´Â PolyconseilÀ» ¼³¸³ÇÏ°í CTO·Î ÀÏÇß½À´Ï´Ù. ÀÌ È¸»ç´Â Áö±Ý Àü±âÂ÷ °øÀ¯ ¼ºñ½ºÀÎ Autolib¡¯À» ¿î¿µÇÏ°í ÀÖ½À´Ï´Ù. ±× Àü¿¡´Â À繫(JP ¸ð°Ç°ú ¼Ò½Ã¿¡Å× Á¦³×¶ö), ¹æÀ§(ij³ª´Ù DOD), ÀÇ·á(¼öÇ÷) µî ´Ù¾çÇÑ ºÐ¾ß¿¡¼ ¿£Áö´Ï¾î·Î ÀÏÇß½À´Ï´Ù. C++, WiFi, ÀÎÅÍ³Ý ±¸Á¶¿¡ ´ëÇÑ ¸î ±ÇÀÇ ±â¼ú ¼ÀûÀ» ½èÀ¸¸ç ÇÑ ÇÁ¶û½º °ø°ú´ëÇб³¿¡¼ ÄÄÇ»ÅÍ °úÇÐÀ» °¡¸£ÃƽÀ´Ï´Ù. Àç¹ÌÀÖ´Â ¸î °¡Áö »ç½Ç: ¼¼ ¾ÆÀÌ¿¡°Ô ¼Õ°¡¶ôÀ¸·Î ÀÌÁø¼ö ¼¼´Â ¹ýÀ» °¡¸£ÃƽÀ´Ï´Ù(1023±îÁö). ¼ÒÇÁÆ®¿þ¾î °øÇÐ ºÐ¾ß¿¡ µé¾î¿À±â Àü¿¡´Â ¹Ì»ý¹°Çаú ÁøÈ À¯ÀüÇÐÀ» °øºÎÇß½À´Ï´Ù. µÎ ¹ø° Á¡ÇÁ¿¡¼ ³«ÇÏ»êÀÌ ÆîÃÄÁöÁö ¾Ê¾Ò½À´Ï´Ù.
|
ÇÚÁî¿Â ¸Ó½Å·¯´× | ¿À·¼¸®¾Ó Á¦·Õ | ÇѺû¹Ìµð¾î
|
¿ªÀÚ
|
|
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.
|
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
|
|
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
ÆÄÀ̽ãÀ» È°¿ëÇÑ ¸Ó½Å·¯´× ÄîºÏ | ¹ÚÇؼ± | ÇѺû¹Ìµð¾î
GAN ÀÎ ¾×¼Ç | ¹ÚÇؼ± | ÇѺû¹Ìµð¾î
µö·¯´× ÀÏ·¯½ºÆ®·¹ÀÌƼµå | ¹ÚÇؼ± | ½Ã±×¸¶ÇÁ·¹½º
|
|
|
|
|
|
|
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. |
|
|
|
|
|
|