|
|
|
°ÈÇнÀ ÀÌ·Ð&½Ç½À : ±âÃÊ ¼öÇкÎÅÍ °ÈÇнÀ ¾Ë°í¸®Áò±îÁö
|
|
|
ȲÇö¼®
¤Ó
ºñÁ¦ÀÌÆÛºí¸¯
|
|
|
|
- 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.
-
-
-
*Ãæ½ÇÇÑ ÀÌ·Ð ¹è°æ°ú °£°áÇÑ ÆÄÀ̽ã Äڵ带 È°¿ëÇÏ¿© ¾î·Æ°Ô¸¸ ´À²¸Áö´Â ÀΰøÁö´É °ÈÇнÀ ¾Ë°í¸®ÁòÀ» ³» µµ±¸·Î ¸¸µå´Â ±æÀâÀÌ.*
ChatGPT·Î ´Ù½Ã±Ý ¶°¿À¸¥ ȵÎÀÎ ÀΰøÁö´É ¾Ë°í¸®Áò Áß °ÈÇнÀÀ» ¹è¿ì´Â µ¥ ÃÊÁ¡À» µÐ Ã¥ÀÔ´Ï´Ù. ÀΰøÁö´ÉÀº ³í¹®°ú Àü°øÃ¥À¸·Î ¹«ÀÛÁ¤ °øºÎÇϱ⿡ ´Ù¾çÇÑ ¹è°æ Áö½ÄÀÌ ¿ä±¸µÇ¾î µµÀüÇϱ⠾î·Á¿î ºÐ¾ßÀÔ´Ï´Ù. º» Ã¥Àº °ÈÇнÀÀ» ¹è¿ì±â À§ÇØ ÇÊ¿äÇÑ »çÀü Áö½ÄµéÀ» ÃÖ´ëÇÑ ½±°í ÀÚ¼¼ÇÏ°Ô Á¤¸®ÇÏ¿© ÃʽÉÀÚµéÀÌ ´À³¢´Â ÁøÀÔ À庮À» ÃÖ´ëÇÑ ³·Ãã°ú µ¿½Ã¿¡, ´Ù¾çÇÑ ¿¹Á¦¿Í ±âº»ÀÌ µÇ´Â ¾Ë°í¸®ÁòÀ» »ó¼¼ÇÏ°Ô ¼³¸íÇÏ¿© Ã¥À» ÀÐ°í ³ µÚ °ÈÇнÀÀ» ¿¬±¸ÇÏ´Â µ¥ µµ¿òÀÌ µÉ ¼ö ÀÖµµ·Ï ÇÏ¿´½À´Ï´Ù. ¶ÇÇÑ ¿¹Á¦µéÀ» ½ÇÁ¦·Î ÇØ°áÇغ¸¸é ÀΰøÁö´ÉÀÌ ½º½º·Î »ç¶÷ÀÌ ¼³Á¤ÇÑ ¸ñÇ¥·Î ¹®Á¦¸¦ ÇØ°áÇÏ´Â µ¿¿µ»óµéÀ» È®ÀÎÇÒ ¼ö ÀÖÀ¸¹Ç·Î µ¶ÀÚ ¿©·¯ºÐÀº »ì¾ÆÀÖ´Â °øºÎ¸¦ °æÇèÇÏ°Ô µÇ¾î ¾î·Æ°Ô¸¸ ´À²¸Á³´ø ÀÌ·ÐÀ» Àç¹ÌÀÖ°Ô ÇнÀÇϽǼö ÀÖÀ» °ÍÀÔ´Ï´Ù.
-
-
¡°µ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼®¿¡ ÀÇÁ¸ÇÑ ¸Ó½Å·¯´×Àº ÀÌÁ¦ ±×¸¸!¡±
¡º°ÈÇнÀ ÀÌ·Ð&½Ç½À¡»ÀÌ Ã¥Àº ¾ÆÁ÷µµ ÀΰøÁö´ÉÀÌ Àû¿ëµÇÁö ¸ø ÇÑ »ê¾÷¿¡¼ ±â¼úÀ» Àû¿ëÇÒ °¡´É¼ºÀ» Á¦¾ÈÇÏ´Â µµ¼ÀÌ´Ù. ÀÌ Ã¥À̸é Àΰ£º¸´Ù ÁÖ¾îÁø ȯ°æ¿¡ ´õ Àß ÀûÀÀÇÏ´Â ÀΰøÁö´ÉÀÇ °³³äÀ» °øºÎÇÏ¿© ³ª¸¸ÀÇ ÀΰøÁö´ÉÀ» ¸¸µå´Â ±â¼ú¿¡ ´ëÇؼ ¹è¿ï ¼ö ÀÖ´Ù.
-
-
ÇÁ·Ñ·Î±×
1. ȯ°æ ¼³Á¤
1.1 À©µµ¿ì ¹öÀü
1.2 ¸®´ª½º ¹öÀü
2. °È ÇнÀÀ» À§ÇÑ »çÀü Áö½Ä
2.1 ¸Ó½Å ·¯´×°ú °È ÇнÀ
2.1.1 ¸Ó½Å ·¯´×
2.1.2 °È ÇнÀ
2.2 ±âÃÊ ¼öÇÐ
2.2.1 ±âÃÊ ¼±Çü ´ë¼ö
2.2.2 ±âÃÊ ¹ÌºÐ°ú ÀûºÐ
2.2.3 ±âÃÊ È®·ü Åë°è
2.3 ÃÖÀûÈ
2.3.1 ´ºÅÏ-·¦½¼¹ý(Newton-Raphson method)
2.3.2 °æ»ç ÇÏ°¹ý(Gradient descent method)
2.4 ¸ñÀû ÇÔ¼ö
2.4.1 ÃÖ¼Ò Á¦°ö
2.4.2 È®·ü ¿£Æ®·ÎÇÇ¿Í Äð¹é-¶óÀÌºí·¯ ¹ß»ê
2.5 Àΰø ½Å°æ¸Á
2.5.1 ½ÅÈ£ Àü¡¤ÈÄ Ã³¸®
2.5.2 ¼ø¹æÇâ ÀüÆÄ
2.5.3 ¿ª¹æÇâ ÀüÆÄ
2.6 ÃÊ°£´Ü ÆÄÀÌÅäÄ¡ Æ©Å丮¾ó
2.6.1 MNIST
2.6.2 ȸ±Í ºÐ¼®
2.7 ¸Å°³ º¯¼ö Ž»ö¹ý
2.7.1 °ÝÀÚ Å½»ö¹ý(Grid search)
2.7.2 º£ÀÌÁö¾È Ž»ö¹ý(Bayesian optimization)
3. ¸¶¸£ÄÚÇÁ ÀÇ»ç °áÁ¤°ú µ¿Àû °èȹ¹ý Ç®ÀÌ Àü·«
3.1 ¸¶¸£ÄÚÇÁ ÀÇ»ç °áÁ¤
3.2 µ¿Àû °èȹ¹ý
3.3 [½Ç½À] ÀèÀÇ ·»ÅÍÄ« ¾÷ü ¿î¿µ Àü·« - µ¿Àû °èȹ¹ýÀ» ÀÌ¿ëÇÑ ¸¶¸£ÄÚÇÁ ÀÇ»ç °áÁ¤
4. ¹ë¸¸ ¹æÁ¤½ÄºÎÅÍ °È ÇнÀ±îÁö
4.1 ¸óÅ×-Ä«¸¦·Î ÃßÁ¤¹ý
4.2 ½Ã°£Â÷ ÇнÀ
4.2.1 TD(0)
4.2.2 TD(¥ë)
4.3 Monte-Carlo vs Temporal Difference
4.4 ¿¡ÀÌÀüÆ® ÇнÀ
4.4.1 SARSA
...4.4.2 Q-learning
4.4.3 ½Ç½À
5. Q-ÇÔ¼ö´Â ½Å°æ¸Á¿¡ ¸Ã±ä´Ù - DQN
5.1 DQN 208
5.1.1 ÀÌ·Ð 209
5.1.2 ½Ç½À 219
5.2 ÆÄ»ý ¾Ë°í¸®Áò 256
5.2.1 DDQN 256
5.2.2 PER 260
6. Áï°¢ÀûÀÎ ÇнÀÀÌ ÇÊ¿äÇÒ ¶§ - Policy gradient
6.1 Actor-Critic
6.1.1 ÀÌ·Ð
6.1.2 ½Ç½À
6.2 ÆÄ»ý ¾Ë°í¸®Áò
6.2.1 Asynchronous Advantage Actor-Critic
6.2.2 LSTM-Based Advantage Actor-Critic
6.2.3 [°í±Þ] Trust Region Policy Optimization
6.2.4 [°í±Þ] Proximal Policy Optimization
7. ŽÇèÀÇ Àü·« - Model based learning
7.1 »çÀü Áö½Ä - ¹êµ÷ ¸ðµ¨
7.2 ÀÌ·Ð - Monte-Carlo Tree Search
7.3 ½Ç½À
7.3.1 CartPole
7.3.2 Tic-Tac-Toe
ã¾Æº¸±â
-
-
-
|
ȲÇö¼® [Àú]
|
|
-
ºÎ»ê´ëÇб³¿¡¼ ÀÚ¿¬°úÇÐÀ» °øºÎÇÏ°í ¼¿ï´ëÇб³¿¡¼ °è»ê°úÇÐ ºÐ¾ß·Î Àü°øÀ» ¹Ù²Ù¾î °øÇм®»ç ÇÐÀ§¸¦ ÃëµæÇß´Ù. °ø½Ä ±³°ú°úÁ¤¿¡¼ Æí¹ÌºÐ ¹æÁ¤½ÄÀ» Ǫ´Â ¹æ½ÄÀ» ¹è¿ï ¶§ ´ëÇпø ½ÃÀý µ¿¾È ¿·ÀÚ¸®¿¡ ¾É¾Ò´ø µ¿±â°¡ ÀΰøÁö´ÉÀ» °øºÎÇÏ´Â °ÍÀ» º¸°í µû¶ó¼ ¸Ó½Å·¯´×À» Á¶±Ý¾¿ µ¶ÇÐÇϱ⠽ÃÀÛÇß´Ù. ¸Ó½Å·¯´× ºÐ¾ß Áß °ÔÀÓÀ» ½º½º·Î Ç÷¹ÀÌ ÇÏ´Â ÀΰøÁö´ÉÀ» º¸°í °ÈÇнÀ¿¡ °¡Àå Å« Èï¹Ì¸¦ ´À³¤ µÚ Ãë¹Ì »ï¾Æ ÀÌ·ÐÀ» °øºÎÇÏ°í °³³äÀ» ±¸ÇöÇÏ´Â µ¥ ½Ã°£À» ¸¹ÀÌ º¸³Â´Ù. ¾î¼´Ù º¸´Ï ÇöÀç ÀΰøÁö´É ¾Ë°í¸®ÁòÀ» Àû¿ëÇÏ´Â ¹ÝµµÃ¼ ¸ðµ¨¸µÀ» Ÿ°ÙÀ¸·Î Çϴ ȸ»ç¿¡¼ ÀΰøÁö´ÉÀ» ÀüÀÚȸ·Î ½Ã¹Ä·¹ÀÌÅÍ¿¡ Á¢¸ñÇÏ´Â ¾÷¹«¸¦ ¸Ã°í ÀÖ´Ù.
-
-
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. |
|
|
|
|