|
|
|
±×¸²À¸·Î ½±°Ô ÀÌÇØÇÏ´Â µö·¯´×ÀÇ ÃֽŠƮ·»µå
|
|
|
ÃßÇü¼®
¤Ó
À§ÁîÇ÷¡´Ö
|
|
|
|
- Á¦ÈÞ¸ô ÁÖ¹® ½Ã °í°´º¸»ó, ÀϺΠÀ̺¥Æ® Âü¿© ¹× ÁõÁ¤Ç° ÁõÁ¤, ÇÏ·ç/´çÀÏ ¹è¼Û¿¡¼ Á¦¿ÜµÇ¹Ç·Î Âü°í ¹Ù¶ø´Ï´Ù.
-
-
-
¤ý µö·¯´×ÀÇ ±âº» °³³äºÎÅÍ ÃֽŠ±â¼ú±îÁö ±×¸²À¸·Î ½±°Ô ÀÌÇØÇÒ ¼ö ÀÖ´Ù.
¤ý µö·¯´×ÀÇ ÇÑ°è, Ç¥Çö ÇнÀ, ¾ËÆĽºÅ¸, ¸ðµ¨ °æ·®È µîÀÇ Å׸¶¸¦ ÁýÁß ºÐ¼®ÇÑ´Ù.
¤ý º¹ÀâÇØÁö´Â µö·¯´× ±â¼ú°ú ½ÉÃþ ¿ø¸®ÀÇ °³³äÀû ÀÌÇظ¦ È¿À²ÀûÀ¸·Î Àü´ÞÇÑ´Ù.
µö·¯´×Àº ¼¼±âÀÇ ´ë°á·Î ±â¾ïµÉ ¾ËÆÄ°í¿Í À̼¼µ¹ 9´ÜÀÇ ´ë±¹À¸·Î Å« Á¶¸íÀ» ¹Þ¾Ò½À´Ï´Ù. Áö³ 60¿© ³â°£ ºÎħÀÇ ¿ª»ç¸¦ °ÞÀº ÀΰøÁö´ÉÀº ÀÌÁ¦ µö·¯´×ÀÇ ¼º°ø¿¡ ÈûÀÔ¾î Á¤¸» »ç¶÷°ú °°Àº ÀΰøÁö´ÉÀ¸·Î ¹ßÀüÇÏ°í ÀÖ½À´Ï´Ù. ÀÌ Ã¥¿¡¼´Â Çа迡¼ ¸¹ÀÌ ÀοëµÇ°Å³ª ÇÐȸ¿¡¼ ¼ö»óÇÑ ³í¹® À§ÁÖ·Î ÃÖ½Å(ÀÀ¿ë) ±â¼úÀ» ¼±º°ÇÏ¿© ´Ù¾çÇÑ °³³äÀ» ±×¸²°ú ÇÔ²² ¼³¸íÇÏ°í ÀÖ½À´Ï´Ù. ¶ÇÇÑ, ÇöÀç µö·¯´×ÀÇ ±â¼úÀÌ ¾îµð±îÁö ¿Ô´ÂÁö, ±×¸®°í ¾îµð¸¦ ÇâÇØ °¡°í ÀÖ´ÂÁö¸¦ Æ®·»µåº°·Î ÀÌÇØÇÒ ¼ö ÀÖµµ·Ï dzºÎÇÑ ÀÏ·¯½ºÆ®·Î Á¤¸®ÇÏ¿´½À´Ï´Ù.
-
-
Chapter 01 µö·¯´×ÀÇ ±âº»
01 ÆÛ¼ÁÆ®·Ð(Perceptron)°ú ¿§Áö(Edge)
02 Àΰø½Å°æ¸Á(Artificial Neural Network)
03 ¼Õ½Ç ÇÔ¼ö(Loss Function)
04 ÇнÀ °úÁ¤
05 µö·¯´×ÀÇ ºÎ»ó
06 ½ÉÃþ½Å°æ¸Á(Deep Neural Network)
07 ÇÕ¼º°ö½Å°æ¸Á(Convolutional Neural Network)
08 ¼øȯ½Å°æ¸Á(Recurrent Neural Network)
09 Àû´ëÀû»ý¼º½Å°æ¸Á(Generative Adversarial Network)
10 °È ÇнÀ(Reinforcement Learning)
11 ¾îÅÙ¼Ç ¸ÞÄ¿´ÏÁò(Attention Mechanism)
[Plus Tip] µö·¯´×ÀÇ 3´ë ¼®ÇÐ
Chapter 02 µö·¯´×ÀÇ ÇÑ°è
01 µö·¯´×°ú µ¥ÀÌÅÍ
02 µ¥ÀÌÅÍÀÇ °¡Ä¡
03 µ¥ÀÌÅÍ¿Í °³ÀÎÁ¤º¸
04 µ¥ÀÌÅÍÀÇ ¼öÁý°ú ¾Ë°í¸®ÁòÀÇ ÆíÇâ
05 Áö¼ÓÀûÀÎ ÇнÀ¿¡ ´ëÇÑ ¾î·Á¿ò
06 Áö½Ä ÀüÀÌ¿Í ÀüÀÌ ÇнÀ
07 µö·¯´×°ú ÄÄÇ»Æà ÆÄ¿ö
08 Àΰø½Å°æ¸ÁÀÇ ÇнÀ°ú ÃÖÀûÀÇ ¸ðµ¨
09 Àΰø½Å°æ¸ÁÀÇ °¡ÁßÄ¡¿Í ¼³¸í °¡´É¼º
10 Á¼Àº ÀΰøÁö´É°ú ¹ü¿ë ÀΰøÁö´É
[Plus Tip] ¹ü¿ë ÀΰøÁö´ÉÀÇ ½Ã´ë´Â ¾ðÁ¦ ¿Ã °ÍÀΰ¡?
Chapter 03 µö·¯´×ÀÇ Ç¥Çö ÇнÀ
01 Ç®¾îÁø Ç¥Çö(Disentangled Representation)
02 È®·ü ºÐÆ÷¿Í ÇÔ¼ö
03 È®·üÀÇ °¡´Éµµ¿Í µö·¯´×ÀÇ È®·ü ºÐÆ÷
04 º£ÀÌÁî Á¤¸®¿Í Ãß·Ð
05 º¯ºÐ ¿ÀÅäÀÎÄÚ´õ(...VAE)
06 Ç®¾îÁø Ç¥Çö ÇнÀ
07 Ç®¾îÁø Ç¥Çö ÇнÀÀÇ ¹æ¹ý·Ð
08 Ç®¾îÁø Ç¥Çö°ú ºñÁöµµ ÇнÀ
09 Ç®¾îÁø Ç¥Çö ÇнÀÀÇ È°¿ë
[Plus Tip] ºñÁöµµ ÇнÀÀÇ ¸ÍÁ¡
Chapter 04 µö¸¶ÀεåÀÇ ¾ËÆĽºÅ¸
01 ¾ËÆĽºÅ¸(AlphaStar)ÀÇ ½ÃÀÛ
02 ¾ËÆĽºÅ¸¿Í ¾ËÆÄ°íÀÇ Â÷ÀÌÁ¡
03 ¾ËÆĽºÅ¸ÀÇ ÀΰøÁö´É ¾Ë°í¸®Áò°ú ÇнÀ ¹æ¹ý
04 ¾ËÆĽºÅ¸ÀÇ ÀԷ°ú Ãâ·Â
05 ¾ËÆĽºÅ¸ÀÇ Áöµµ ÇнÀ°ú ¿¡ÀÌÀüÆ®
06 ¾ËÆĽºÅ¸ÀÇ °È ÇнÀ
07 ¾ËÆĽºÅ¸ÀÇ ¸®±× ÇнÀ
08 ¾ËÆĽºÅ¸ÀÇ Áöµµ ÇнÀ ¾Ë°í¸®Áò(Æ®·£½ºÆ÷¸Ó)
09 ¾ËÆĽºÅ¸ÀÇ Áöµµ ÇнÀ ¾Ë°í¸®Áò(Æ÷ÀÎÅÍ ³×Æ®¿öÅ©)
10 ¾ËÆĽºÅ¸ÀÇ °È ÇнÀ ¾Ë°í¸®Áò(Á¤Ã¥°ú °¡Ä¡)
11 ¾ËÆĽºÅ¸ÀÇ °È ÇнÀ ¾Ë°í¸®Áò(Á¤Ã¥ º¯Èµµ)
12 ¾ËÆĽºÅ¸ÀÇ °È ÇнÀ ¾Ë°í¸®Áò(¾×ÅÍ-Å©¸®Æ½)
13 ¾ËÆĽºÅ¸ÀÇ °È ÇнÀ ¾Ë°í¸®Áò(¿ÀÇÁ Æú¸®½Ã ¾×ÅÍ-Å©¸®Æ½)
14 ¾ËÆĽºÅ¸ÀÇ °È ÇнÀ ¾Ë°í¸®Áò(°æÇè ¸®Ç÷¹ÀÌ)
15 ¾ËÆĽºÅ¸ÀÇ °È ÇнÀ ¾Ë°í¸®Áò(ÀÚ°¡ ¸ð¹æ ÇнÀ)
[Plus Tip] °ÔÀÓ ÀΰøÁö´É
Chapter 05 µö·¯´×ÀÇ ÇѰ踦 ¶Ù¾î³Ñ´Â ÃֽŠ±â¼ú
01 ¸ÞŸ ÇнÀ(Meta-Learning)
02 ¿ø¼¦ ÇнÀ(One-Shot Learning)
03 Áö¼ÓÀûÀÎ ÇнÀ(Continual Learning)
04 ½Å°æ¸Á ±¸Á¶ Ž»ö(Neural Architecture Search)
05 ½ºÆÄÀÌÅ· ½Å°æ¸Á(Spiking Neural Network)
06 È°¼º ÇнÀ(Active Learning)
07 ±×·¡ÇÁ ½Å°æ¸Á(Graph Neural Network)
08 ¸Þ¸ð¸® ³×Æ®¿öÅ©(Memory Network)
09 ´º·² Æ©¸µ ¸Ó½Å(Neural Turing Machine)
10 BERT ¸ðµ¨
11 »ý¼ºÀû »çÀü ÇнÀ ¸ðµ¨
12 ĸ½¶ ³×Æ®¿öÅ©(Capsule Network)
[Plus Tip] ÀΰøÁö´ÉÀÇ ¹ÌÁß ±â¼ú ÆбÇ
Chapter 06 µö·¯´×ÀÇ È¿À²À» Çâ»ó½ÃÅ°´Â ´Ù¾çÇÑ ±â¼ú
01 µö·¯´×ÀÇ ÇнÀ¿ë Çϵå¿þ¾î
02 µö·¯´×ÀÇ Ã߷пë Çϵå¿þ¾î
03 µö·¯´×ÀÇ °è»ê È¿À²°ú Á¤¹Ðµµ
04 ¸ð¹ÙÀÏ ³×Æ®¿öÅ©(Mobile Network)
05 ³×Æ®¿öÅ© ÇÁ·ç´×(Network Pruning)
06 ½ÉÃþ ¾ÐÃà(Deep Compression)
07 ÀÌÁø½Å°æ¸Á(Binary Neural Network)
08 Once For All ½Å°æ¸Á
09 Àΰø½Å°æ¸ÁÀÇ Áö½Ä Áõ·ù
10 µö·¯´× Çϵå¿þ¾îÀÇ ¼º´É ÃøÁ¤(MLPerf)
[Plus Tip] µö·¯´×°ú ½´ÆÛ ÄÄÇ»ÅÍ
-
-
-
|
ÃßÇü¼® [Àú]
|
|
-
-
-
Àüü 0°³ÀÇ ±¸¸ÅÈıⰡ ÀÖ½À´Ï´Ù.
|
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¯ ¹× ¹ÝÇ°ÀÌ °¡´ÉÇÑ °æ¿ì |
»óÇ°À» °ø±Þ ¹ÞÀº ³¯·ÎºÎÅÍ 7ÀÏÀ̳» °¡´É
°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¿ù À̳», ȤÀº ±×»ç½ÇÀ» ¾Ë°Ô µÈ ³¯ ¶Ç´Â ¾Ë ¼ö ÀÖ¾ú´ø ³¯·ÎºÎÅÍ 30ÀÏ À̳»
»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¿© °¡´É |
|
±³È¯ ¹× ¹ÝÇ°ÀÌ ºÒ°¡´ÉÇÑ °æ¿ì |
±¸¸ÅÈ®Á¤ ÀÌÈÄ(¿ÀǸ¶ÄÏ»óÇ°¿¡ ÇÑÇÔ)
°í°´´ÔÀÇ Ã¥ÀÓ ÀÖ´Â »çÀ¯·Î »óÇ° µîÀÌ ¸ê½Ç ¶Ç´Â ÈÑ¼ÕµÈ °æ¿ì
(´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
Æ÷Àå °³ºÀµÇ¾î »óÇ° °¡Ä¡°¡ ÈÑ¼ÕµÈ °æ¿ì |
|
´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. |
|
Áß°í»óÇ°ÀÇ ±³È¯ |
Áß°í»óÇ°Àº Á¦ÇÑµÈ Àç°í ³»¿¡¼ ÆǸŰ¡ ÀÌ·ç¾îÁö¹Ç·Î, ±³È¯Àº ºÒ°¡´ÉÇÕ´Ï´Ù. |
|
¿ÀǸ¶ÄÏ »óÇ°ÀÇ È¯ºÒ |
¿ÀǸ¶ÄÏ»óÇ°¿¡ ´ëÇÑ Ã¥ÀÓÀº ¿øÄ¢ÀûÀ¸·Î ¾÷ü¿¡°Ô ÀÖÀ¸¹Ç·Î, ±³È¯/¹ÝÇ° Á¢¼ö½Ã ¹Ýµå½Ã ÆǸÅÀÚ¿Í ÇùÀÇ ÈÄ ¹ÝÇ° Á¢¼ö¸¦ ÇϼžßÇϸç, ¹ÝÇ°Á¢¼ö ¾øÀÌ ¹Ý¼ÛÇϰųª, ¿ìÆíÀ¸·Î º¸³¾ °æ¿ì »óÇ° È®ÀÎÀÌ ¾î·Á¿ö ȯºÒÀÌ ºÒ°¡´ÉÇÒ ¼ö ÀÖÀ¸´Ï À¯ÀÇÇϽñ⠹ٶø´Ï´Ù. |
|
|
|
¹è¼Û¿¹Á¤ÀÏ ¾È³» |
ÀÎÅÍÆÄÅ© µµ¼´Â ¸ðµç »óÇ°¿¡ ´ëÇØ ¹è¼Û¿Ï·á¿¹Á¤ÀÏÀ» À¥»çÀÌÆ®¿¡ Ç¥½ÃÇÏ°í ÀÖ½À´Ï´Ù.
|
<ÀÎÅÍÆÄÅ© Á÷¹è¼Û »óÇ°> |
»óÇ°Àº ¿ù~Åä¿äÀÏ ¿ÀÀü 10½Ã ÀÌÀü ÁÖ¹®ºÐ¿¡ ´ëÇÏ¿© ´çÀÏ Ãâ°í/´çÀÏ ¹è¼Û¿Ï·á¸¦ º¸ÀåÇÏ´Â »óÇ°ÀÔ´Ï´Ù. |
»óÇ°Àº ¼¿ïÁö¿ª/ÆòÀÏ ÁÖ¹®ºÐÀº ´çÀÏ Ãâ°í/ÀÍÀÏ ¹è¼Û¿Ï·á¸¦ º¸ÀåÇϸç,
¼¿ï¿ÜÁö¿ª/ÆòÀÏ ÁÖ¹®ºÐÀÇ °æ¿ì´Â ¿ÀÈÄ 6½Ã±îÁö ÁÖ¹®ºÐ¿¡ ´ëÇÏ¿© ÀÍÀÏ ¹è¼Û¿Ï·á¸¦ º¸ÀåÇÏ´Â »óÇ°ÀÔ´Ï´Ù.
(´Ü, ¿ù¿äÀÏÀº 12½Ã±îÁö ÁÖ¹®¿¡ ÇÑÇÔ)
|
»óÇ°Àº, ÀÔ°í¿¹Á¤ÀÏ(Á¦Ç°Ãâ½ÃÀÏ)+Åùè»ç¹è¼ÛÀÏ(1ÀÏ)¿¡ ¹è¼Û¿Ï·á¸¦ º¸ÀåÇÕ´Ï´Ù. |
~
»óÇ°Àº À¯ÅëƯ¼º»ó ÀÎÅÍÆÄÅ©¿¡¼ Àç°í¸¦ º¸À¯ÇÏÁö ¾ÊÀº »óÇ°À¸·Î ÁÖ¹®ÀÏ+±âÁØÃâ°íÀÏ+Åùè»ç¹è¼ÛÀÏ(1ÀÏ)¿¡ ¹è¼Û¿Ï·á¸¦ º¸ÀåÇÕ´Ï´Ù.(Åä/°øÈÞÀÏÀº ¹è¼Û±â°£¿¡ Æ÷ÇÔµÇÁö ¾Ê½À´Ï´Ù.)
¡Ø±âÁØÃâ°íÀÏ:ÀÎÅÍÆÄÅ©°¡ »óÇ°À» ¼ö±ÞÇÏ¿© ¹°·ùâ°í¿¡¼ Æ÷Àå/Ãâ°íÇϱâ±îÁö ¼Ò¿äµÇ´Â ½Ã°£
|
|
<¾÷ü Á÷Á¢¹è¼Û/¿ÀǸ¶ÄÏ »óÇ°> |
~
»óÇ°Àº ¾÷ü°¡ ÁÖ¹®À» È®ÀÎÇÏ°í, Ãâ°íÇϱâ±îÁö °É¸®´Â ½Ã°£ÀÔ´Ï´Ù. ÁÖ¹®ÀÏ+±âÁØÃâ°íÀÏ+Åùè»ç¹è¼ÛÀÏ(2ÀÏ)¿¡ ¹è¼Û¿Ï·á¸¦ º¸ÀåÇÕ´Ï´Ù.(Åä/°øÈÞÀÏÀº ¹è¼Û±â°£¿¡ Æ÷ÇÔµÇÁö ¾Ê½À´Ï´Ù.)
¡Ø5ÀÏÀ̳» Ãâ°í°¡ ½ÃÀÛµÇÁö ¾ÊÀ»½Ã, ¿ÀǸ¶ÄÏ »óÇ°Àº ÀÚµ¿À¸·Î ÁÖ¹®ÀÌ Ãë¼ÒµÇ¸ç, °í°´´Ô²² Ç°Àýº¸»ó±ÝÀ» Áö±ÞÇØ µå¸³´Ï´Ù.
|
|
|
¹è¼Ûºñ ¾È³» |
µµ¼(Áß°íµµ¼ Æ÷ÇÔ)¸¸ ±¸¸ÅÇϽøé : ¹è¼Ûºñ 2,000¿ø (1¸¸¿øÀÌ»ó ±¸¸Å ½Ã ¹«·á¹è¼Û) À½¹Ý/DVD¸¸ ±¸¸ÅÇϽøé : ¹è¼Ûºñ 1,500¿ø (2¸¸¿øÀÌ»ó ±¸¸Å ½Ã ¹«·á¹è¼Û)
ÀâÁö/¸¸È/±âÇÁÆ®¸¸ ±¸¸ÅÇϽøé : ¹è¼Ûºñ 2,000¿ø (2¸¸¿øÀÌ»ó ±¸¸Å ½Ã ¹«·á¹è¼Û)
µµ¼¿Í À½¹Ý/DVD¸¦ ÇÔ²² ±¸¸ÅÇϽøé : ¹è¼Ûºñ 1,500¿ø 1¸¸¿øÀÌ»ó ±¸¸Å ½Ã ¹«·á¹è¼Û)
µµ¼¿Í ÀâÁö/¸¸È/±âÇÁÆ®/Áß°íÁ÷¹è¼Û»óÇ°À» ÇÔ²² ±¸¸ÅÇϽøé : 2,000¿ø (1¸¸¿øÀÌ»ó ±¸¸Å ½Ã ¹«·á¹è¼Û)
¾÷üÁ÷Á¢¹è¼Û»óÇ°À» ±¸¸Å½Ã : ¾÷üº°·Î »óÀÌÇÑ ¹è¼Ûºñ Àû¿ë
* ¼¼Æ®»óÇ°ÀÇ °æ¿ì ºÎºÐÃë¼Ò ½Ã Ãß°¡ ¹è¼Ûºñ°¡ ºÎ°úµÉ ¼ö ÀÖ½À´Ï´Ù.
* ºÏÄ«Æ®¿¡¼ ¹è¼Ûºñ¾ø¾Ö±â ¹öÆ°À» Ŭ¸¯Çϼż, µ¿ÀϾ÷ü»óÇ°À» Á¶±Ý ´õ ±¸¸ÅÇϽøé, ¹è¼Ûºñ¸¦ Àý¾àÇÏ½Ç ¼ö ÀÖ½À´Ï´Ù.
|
|
Çؿܹè¼Û ¾È³» |
ÀÎÅÍÆÄÅ©µµ¼¿¡¼´Â ±¹³»¿¡¼ ÁÖ¹®ÇϽðųª ÇØ¿Ü¿¡¼ ÁÖ¹®ÇÏ¿© ÇØ¿Ü·Î ¹è¼ÛÀ» ¿øÇÏ½Ç °æ¿ì DHL°ú Ư¾àÀ¸·Î Ã¥Á¤µÈ ¿ä±ÝÇ¥¿¡
ÀÇÇØ °³ÀÎÀÌ ÀÌ¿ëÇÏ´Â °æ¿ìº¸´Ù ¹è¼Û¿ä±ÝÀ» Å©°Ô ³·Ã߸ç DHL(www.dhl.co.kr)·Î Çؿܹè¼Û ¼ºñ½º¸¦ Á¦°øÇÕ´Ï´Ù.
Çؿܹè¼ÛÀº µµ¼/CD/DVD »óÇ°¿¡ ÇÑÇØ ¼ºñ½ºÇÏ°í ÀÖÀ¸¸ç, ´Ù¸¥ »óÇ°À» ºÏÄ«Æ®¿¡ ÇÔ²² ´ãÀ¸½Ç °æ¿ì Çؿܹè¼ÛÀÌ ºÒ°¡ÇÕ´Ï´Ù.
ÇØ¿ÜÁÖ¹®¹è¼Û ¼ºñ½º´Â ÀÎÅÍÆÄÅ© µµ¼ ȸ¿ø °¡ÀÔÀ» Çϼž߸¸ ½Åû °¡´ÉÇÕ´Ï´Ù. |
|
¾Ë¾ÆµÎ¼¼¿ä!!! |
µµ¸Å»ó ¹× Á¦ÀÛ»ç »çÁ¤¿¡ µû¶ó Ç°Àý/ÀýÆÇ µîÀÇ »çÀ¯·Î Ãë¼ÒµÉ ¼ö ÀÖ½À´Ï´Ù.
¿ÀǸ¶ÄϾ÷üÀÇ ¹è¼ÛÁö¿¬½Ã ÁÖ¹®ÀÌ ÀÚµ¿À¸·Î Ãë¼ÒµÉ 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 ±âÁØÀ¸·Î ¹è¼ÛµË´Ï´Ù.
À¯ÅëÀÇ Æ¯¼º»ó Ãâ°í±â°£Àº ¿¹Á¤º¸´Ù ¾Õ´ç°ÜÁö°Å³ª ´ÊÃçÁú 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. |
|
|
|
|