>
>
>
Å×½ºÆ® ÁÖµµ ¸Ó½Å ·¯´× : TDD ±â¹ýÀ» È°¿ëÇÑ ¸Ó½Å ·¯´× ¾Ë°í¸®Áò ±¸Çö
acorn PACKT1 ¤Ó Àú½ºÆ¾ º¸Á¶´Ï¾î(Justin Bozonier), ³²±Ã¿µÈ¯ ¤Ó ¿¡ÀÌÄÜÃâÆÇ ¤Ó Test-Driven Machine Learning
  • Á¤°¡
20,000¿ø
  • ÆǸŰ¡
18,000¿ø (10% ¡é, 2,000¿ø ¡é)
  • ¹ßÇàÀÏ
2016³â 07¿ù 27ÀÏ
  • ÆäÀÌÁö¼ö/Å©±â/¹«°Ô
220page/189*235*17/545g
  • ISBN
9788960778917/8960778915
  • ¹è¼Ûºñ
¹«·á¹è¼Û
  • ¹è¼Û¿¹Á¤ÀÏ
04/23(È­) ¹è¼Û¿Ï·á¿¹Á¤
  • Çö º¸À¯Àç°í
100 ±Ç ÀÌ»ó
  • ÁÖ¹®¼ö·®
±Ç
  • ¹Ù·Î±¸¸Å ºÏÄ«Æ®´ã±â
  • 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.
  • ½Ã¸®Áî µµ¼­
acorn PACKT(ÃÑ208°Ç)
Go ¸¶½ºÅÍÇϱâ : ½Ç½À ¿¹Á¦¿Í ÇÔ²² ¹è¿ì´Â ³×Æ®¿öÅ©, µ¿½Ã¼º, Å×½ºÆ®, gRPC ¹× Á¦³×¸¯     40,500¿ø (10%¡é)
ÇÙ½ÉÀ» Á¤¸®ÇÑ Swift 3 : ±âº» ¹®¹ýºÎÅÍ ¿É¼Å³Î, Ŭ·ÎÀú, µ¿½Ã¼º°ú º´·Ä¼º±îÁö     27,000¿ø (10%¡é)
ÇÔ¼öÇü ÆÄÀ̽ã ÇÁ·Î±×·¡¹Ö : ÆÄÀ̽ãÀ¸·Î ¹è¿ì´Â ½¬¿î ÇÔ¼öÇü ÇÁ·Î±×·¡¹Ö     27,000¿ø (10%¡é)
ÇÏÀ̺ê ÇÙ½ÉÁ¤¸® : ÇÏµÓ ±â¹Ý ´ë¿ë·® µ¥ÀÌÅÍ ÀúÀå, °ü¸®ÀÇ ÇÙ½É ¼Ö·ç¼Ç     18,000¿ø (10%¡é)
µû¶óÇÏ¸ç ¹è¿ì´Â ÇϵӰú ºòµ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼® ½Ç¹«     27,000¿ø (10%¡é)
  • »ó¼¼Á¤º¸
  • ¸Ó½Å ·¯´×Àº µ¥ÀÌÅÍ¿¡ ¼û°ÜÁø °øÅëµÈ Ư¡, Áï ÆÐÅÏÀ» ã¾Æ³»°í Áö¼ÓÀûÀ¸·Î °³¼±ÇÒ ¼ö ÀÖµµ·Ï ÄÄÇ»Æà ¸Ó½ÅÀ» ÇнÀ½ÃÅ°´Â °úÁ¤À̶ó°í ÇÒ ¼ö ÀÖ´Ù. ÀÌ Ã¥¿¡¼­´Â ÀÌ·¯ÇÑ ¸Ó½Å ·¯´× ¾Ë°í¸®Áò¿¡ Å×½ºÆ® ÁÖµµÇü °³¹ß ±â¹ýÀ» ¾î¶»°Ô Àû¿ëÇÒ ¼ö ÀÖ´ÂÁö ´Ü°èº°·Î »ó¼¼ÇÏ°Ô ¼³¸íÇÑ´Ù. ¿ì¼± Å×½ºÆ® ÁÖµµÇü °³¹ß(TDD) ±â¹ýÀÇ ±âº» °³³äÀ» ÀÌÇØÇÏ°í, À̸¦ ´Ù¾çÇÑ ¸Ó½Å ·¯´× ±â¼ú¿¡ Àû¿ëÇÑ´Ù. ¿¹¸¦ µé¸é, ºÐ¼® ¸ðµ¨ ¼º´ÉÀÇ Á¤·®Àû ºÐ¼®, ½Å°æ¸Á ±â¹ý, ȸ±ÍºÐ¼®À» ÀÌ¿ëÇÑ ¿¹Ãø ºÐ¼®, ·ÎÁö½ºÆ½ ȸ±ÍºÐ¼®À» ÀÌ¿ëÇÑ È¸±ÍºÐ¼® ±â¹ý ±¸Çö µîÀ» ´Ù·é´Ù. ÈĹݺο¡¼­´Â ³ªÀÌºê º£ÀÌÁî ºÐ·ùºÐ¼®¿¡ ´ëÇÑ ´Ù¾çÇÑ Á¢±Ù ¹æ¹ý¿¡ ´ëÇؼ­µµ ÇнÀÇÑ´Ù. ³¡À¸·Î, ÀÌ Ã¥¿¡¼­ ´Ù·é ´ÙÁß È¸±ÍºÐ¼® ¿¹Á¦¿Í ºÐ·ùºÐ¼®±â¸¦ ÅëÇÕÇØ ¸¶ÄÉÆà ºÐ¾ß¿¡ È°¿ë °¡´ÉÇÑ ¾Ë°í¸®ÁòÀ» ¾î¶»°Ô °³¹ßÇÏ´ÂÁöµµ ¾Ë¾Æº»´Ù.
  • ¡Ú ÀÌ Ã¥¿¡¼­ ´Ù·ç´Â ³»¿ë ¡Ú ¡á Å×½ºÆ® ÁÖµµÇü °³¹ß(TDD) ¹æ¹ý ¼Ò°³¿Í ¸Ó½Å ·¯´× °³³ä¿¡ TDD Àû¿ë ¹æ¹ý ¡á °èȹ´ë·Î µ¿ÀÛÇÏ´Â ÇüÅÂÀÇ ½Å°æ¸Á ¾Ë°í¸®Áò ±¸Çö°ú Å×½ºÆ® ¡á ºÐ¼® ¸ðµ¨ÀÇ Æ¯ÀÌÇÑ ½ÇÇà µ¿ÀÛ °ü·Ã Å×½ºÆ® ÄÉÀ̽º ¡á ºÒÈ®½Ç¼º ¼Ó¿¡¼­ ÃÖÀûÀÇ °áÁ¤À» À̲ø¾î³»´Â multi-armed bandit ¾Ë°í¸®Áò ¡á Å×½ºÆ® ³»¿¡ ±¸ÇöµÇ¾î ´Ù¾çÇÑ Å×½ºÆ® ÄÉÀ̽º Á¦ÀÛÀÌ °¡´ÉÇÑ µ¥ÀÌÅÍ »ý¼º ¹æ¹ý ¡á ¿ÜºÎ ¶óÀ̺귯¸® »ç¿ë ½Ã¿¡µµ °¡´ÉÇÑ ºÐ¼® ¸ðµ¨ÀÇ ´Ü°èÀû °³¹ß ¹æ¹ý ¡á ½Å¼ÓÇÑ ¹Ýº¹ ½Ãµµ¿Í Çù¾÷À» À§ÇÑ ºÐ¼® ¸ðµ¨ ¼º´ÉÀÇ Á¤·®Àû ºÐ¼® ¡á ÀϹÝÀûÀÎ ¸Ó½Å ·¯´× ¾Ë°í¸®Áò¿¡ ´ëÇÑ Á» ´õ ½¬¿î Á¢±Ù¹ý ¡á Å×½ºÆ® Àǵµ¸¦ ¸íÈ®È÷ Çϱâ À§ÇÑ ÇÁ·Î±×·¥ ½ÇÇൿÀÛ ÁÖµµÇü °³¹ß(BDD)ÀÇ ¿øÄ¢°ú Àû¿ë ¡Ú ÀÌ Ã¥ÀÇ ´ë»ó µ¶ÀÚ ¡Ú ÀÌ Ã¥Àº ÀÚ½ÅÀÌ ±¸ÇöÇÑ ¾Ë°í¸®ÁòÀ» ¾î¶»°Ô °³¼±ÇÒ °ÍÀÎÁö¸¦ µ¶ÀÚÀûÀ¸·Î, ¶Ç ÀÚµ¿È­µÈ ¹æ½ÄÀ¸·Î Å×½ºÆ®ÇÏ°í ½Í¾îÇÏ´Â ¸Ó½Å ·¯´× Àü¹®°¡¿¡°Ô ÀûÇÕÇÏ´Ù. Å×½ºÆ® ÁÖµµÇü °³¹ßÀ» ½ÃÀÛÇÏ·Á´Â µ¥ÀÌÅÍ »çÀ̾ðƼ½ºÆ®¿¡°Ôµµ À¯¿ëÇÒ °ÍÀÌ´Ù. ´Ù¸¸ Å×½ºÆ® ÁÖµµÇü °³¹ß ±â¹ýÀÇ ÃֽŠ³»¿ëÀ» ¹è¿ì°íÀÚ ÇÏ´Â µ¶ÀÚ¿¡°Ô´Â ÃßõÇÏÁö ¾Ê´Â´Ù. ÀÌ Ã¥Àº ´ëºÎºÐ Å×½ºÆ® ÁÖµµÇü °³¹ß¿¡¼­ ¸Å¿ì °£´ÜÇÏ°Ô ¹è¿ï ¼ö ÀÖ´Â ³»¿ëµé·Î ±¸¼ºµÇ¾ú±â ¶§¹®ÀÌ´Ù. Æø³ÐÀº µ¶ÀÚÃþ¿¡ ¸Â°Ô »ó´ëÀûÀ¸·Î ½¬¿î Á¢±Ù¹ýÀ» ´Ù·é´Ù. ¡Ú ÀÌ Ã¥ÀÇ ±¸¼º ¡Ú 1Àå, ¡®Å×½ºÆ® ÁÖµµÇü ¸Ó½Å ·¯´×ÀÇ ¼Ò°³¡¯¿¡¼­´Â Å×½ºÆ® ÁÖµµÇü °³¹ß(TDD)ÀÌ ¹«¾ùÀÎÁö, ½ÇÁ¦·Î ¾î¶»°Ô »ý°å´ÂÁö, ¾î¶»°Ô ¼öÇàµÇ´ÂÁö¿¡ ´ëÇØ ¼³¸íÇÑ´Ù. 2Àå, ¡®ÆÛ¼ÁÆ®·Ð(Perceptron)ÀÇ °³³ä ±â¹Ý Å×½ºÆ®¡¯¿¡¼­´Â °£´ÜÇÑ ¹öÀü¿¡¼­ ½ÃÀÛÇØ ÆÛ¼ÁÆ®·ÐÀ» °³¹ßÇÑ´Ù. ÆÛ¼ÁÆ®·ÐÀÌ ºñ°áÁ¤Àû(non-deterministic) ÇüÅ·Πµ¿ÀÛÇϴ Ư¼ºÀ» Áö³æÁö¸¸, Å×½ºÆ®°¡ °¡´ÉÇϵµ·Ï ¾Ë°í¸®Áò ½ÇÇൿÀÛ(behavior)¿¡ ´ëÇÑ Á¤Àǵµ ÀÛ¼ºÇÑ´Ù. 3Àå, ¡®Multi-armed bandit ¾Ë°í¸®ÁòÀ» ÀÌ¿ëÇÑ ¹®Á¦ Çذᡯ¿¡¼­´Â multi-armed bandit ¹®Á¦¿Í ¿©·¯ °¡Áö ¾Ë°í¸®ÁòÀÇ Å×½ºÆ®, ¹Ýº¹ ¼öÇà¿¡ µû¸¥ ¼º´ÉÀÇ º¯È­ µîÀ» ¾Ë¾Æº»´Ù. 4Àå, ¡®È¸±ÍºÐ¼®À» ÀÌ¿ëÇÑ ¿¹Ãø¡¯¿¡¼­´Â statsmodels¸¦ »ç¿ëÇØ È¸±ÍºÐ¼®À» ±¸ÇöÇÏ°í, ÁÖ¿ä ¼º´É ÁöÇ¥¿¡ ´ëÇØ ¾Ë¾Æº»´Ù. ºÐ¼® ¸ðµ¨ Æ©´×¿¡ ´ëÇؼ­µµ ÇнÀÇÑ´Ù. 5Àå, ¡®·ÎÁö½ºÆ½ ȸ±ÍºÐ¼®À» ÀÌ¿ëÇÑ ¡®Èæ°ú ¹é¡¯ÀÇ ÆÇ´Ü °áÁ¤¡¯¿¡¼­´Â ¾Õ Àå¿¡ À̾î ȸ±ÍºÐ¼®¿¡ ´ëÇØ »ìÆ캸°í, ¿©·¯ °¡Áö ŸÀÔÀ¸·Î ¼º´É ÃøÁ¤À» Á¤·®È­ÇÏ´Â ¹æ¹ý¿¡ ´ëÇØ ¾Ë¾Æº»´Ù. ÀÌ Àå¿¡¼­µµ ȸ±ÍºÐ¼® ¸ðµ¨À» °³¹ßÇϱâ À§ÇØ statmodels¸¦ »ç¿ëÇÑ´Ù. 6Àå, ¡®³ªÀÌºê º£ÀÌÁ¿¡¼­´Â Å×½ºÆ® ÁÖµµÇü °³¹ß ±â¹ýÀ» ÀÌ¿ëÇØ °£´ÜÇÑ °³³äÀ¸·ÎºÎÅÍ °¡¿ì½Ã¾È ³ªÀÌºê º£ÀÌÁî(Gaussian Naive Bayes) ¾Ë°í¸®ÁòÀ» ¾î¶»°Ô °³¹ßÇÏ´ÂÁö ¾Ë¾Æº»´Ù. 7Àå, ¡®¾Ë°í¸®Áò ¼±ÅÃÀ» ÅëÇÑ ÃÖÀûÈ­¡¯¿¡¼­´Â 6Àå¿¡ À̾î Ãß°¡ »çÇ×À» °è¼Ó ¾Ë¾Æº»´Ù. ±×¸®°í »õ·Î¿î ¾Ë°í¸®ÁòÀÎ ·£´ý Æ÷·¹½ºÆ®(Random Forests)¸¦ Àû¿ëÇØ ÀÌ °á°ú¸¦ Çâ»ó½Ãų ¼ö ÀÖ´ÂÁö »ìÆ캻´Ù. 8Àå, ¡®Å×½ºÆ® ÁÖµµÇü ±â¹Ý scikit-learn ÇнÀ¡¯¿¡¼­´Â ½º½º·Î ÇнÀÇÏ´Â ¹æ¹ý¿¡ ´ëÇØ ¾Ë¾Æº»´Ù. ¿©·¯ºÐÀº ÀÌ¹Ì ÀÌ¿Í °ü·ÃÇÑ ¸¹Àº °æÇèÀÌ ÀÖÀ» °Å¶ó°í º»´Ù. ÀÌ Àå¿¡¼­´Â scikit-learn ¹®¼­¿¡ ´ëÇØ Å×½ºÆ® ÇÁ·¹ÀÓ¿öÅ©¸¦ »ç¿ëÇÏ´Â ¹ýÀ» ÇнÀÇÏ°í À̸¦ ±â¹ÝÀ¸·Î ±¸ÇöÇغ»´Ù. 9Àå, ¡®Àüü ÅëÇÕ ÀÛ¾÷¡¯¿¡¼­´Â ¿©·¯ °¡Áö ´Ù¾çÇÑ ¾Ë°í¸®ÁòÀÌ ÇÊ¿äÇÑ ºñÁî´Ï½º ¹®Á¦¸¦ ´Ù·é´Ù. °£´ÜÇÑ °³³ä¿¡¼­ Ãâ¹ßÇØ ¿ì¸®°¡ ÇÊ¿äÇÑ ¸ðµç °ÍÀ» °³¹ßÇÏ°í, ¿ÜºÎ ¶óÀ̺귯¸®¿Í ¿ì¸®°¡ ±¸ÇöÇÑ Äڵ带 ÅëÇÕÇÑ´Ù. ÀÌ ¸ðµç ÀÛ¾÷À» Å×½ºÆ® ÁÖµµÇüÀ¸·Î ÁøÇàÇÑ´Ù.
  • 1Àå. Å×½ºÆ® ÁÖµµÇü ¸Ó½Å ·¯´×ÀÇ ¼Ò°³ __Å×½ºÆ® ÁÖµµÇü °³¹ß __TDD »çÀÌŬ ____»¡°£»ö ____ÃÊ·Ï»ö ____¸®ÆÑÅ丵 __½ÇÇൿÀÛ ÁÖµµÇü °³¹ß __ù ¹ø° Å×½ºÆ® ____Å×½ºÆ® »ó¼¼ ºÐ¼® ________ÁÖ¾îÁø Á¶°Ç ________¾ðÁ¦ ________±×·¯°í ³ª¸é __¸Ó½Å ·¯´×¿¡ TDD Àû¿ë __È®·üÀû ¼Ó¼º ¹®Á¦ ÇØ°á __°³¼±µÈ ºÐ¼® ¸ðµ¨ÀÇ °ËÁõ ¹æ¹ý ____ºÐ·ùºÐ¼® °³¿ä ____ȸ±ÍºÐ¼® ____Ŭ·¯½ºÅ͸µ __ºÐ·ùºÐ¼® ¸ðµ¨ÀÇ Á¤·®Àû ºÐ¼® __¿ä¾à 2Àå. ÆÛ¼ÁÆ®·ÐÀÇ °³³ä ±â¹Ý Å×½ºÆ® __½ÃÀÛ __¿ä¾à 3Àå. Multi-armed bandit ¾Ë°í¸®ÁòÀ» ÀÌ¿ëÇÑ ¹®Á¦ ÇØ°á __BanditÀÇ ¼Ò°³ __½Ã¹Ä·¹ÀÌ¼Ç ±â¹Ý Å×½ºÆà __°£´ÜÇÑ ¼öÁØ¿¡¼­ ½ÃÀÛ __½ÇÁ¦ ȯ°æ¿¡¼­ ½Ã¹Ä·¹ÀÌ¼Ç __Randomized probability matching ¾Ë°í¸®Áò __ºÎ½ºÆ®·¡ÇÎ bandit __ÇöÀç ºÎ½ºÆ®·¡ÇÎ ±â¹ýÀÇ ¹®Á¦Á¡ __Multi-armed bandit ¾Ë°í¸®Áò È°¿ë __¿ä¾à 4Àå. ȸ±ÍºÐ¼®À» ÀÌ¿ëÇÑ ¿¹Ãø __°í±Þ ȸ±ÍºÐ¼® ±â¹ý º¹½À ____ȸ±ÍºÐ¼® °ü·Ã °³³ä »çÀü Á¤¸® ____Á¤·®È­ ±â¹Ý ºÐ¼® ¸ðµ¨ ¼º´É ÃøÁ¤ __µ¥ÀÌÅÍ »ý¼º ÀÛ¾÷ ¼Ò°³ __ºÐ¼® ¸ðµ¨ °ü·Ã ±âº» »çÇ× ±¸Çö __ºÐ¼® ¸ðµ¨¿¡ ´ëÇÑ ±³Â÷ °ËÁõ __µ¥ÀÌÅÍ »ý¼º __¿ä¾à 5Àå. ·ÎÁö½ºÆ½ ...
  • Àú½ºÆ¾ º¸Á¶´Ï¾î(Justin Bozonier) [Àú]
  • µ¥ÀÌÅÍ »çÀ̾ðƼ½ºÆ®·Î, ½ÃÄ«°í¿¡ »ì°í ÀÖ´Ù. ÇöÀç, ±×·´Çãºê(GrubHub)¿¡¼­ ½Ã´Ï¾î µ¥ÀÌÅÍ »çÀ̾ðƼ½ºÆ®·Î ÀÏÇÏ°í ÀÖ´Ù. ¼ÒºñÀÚ ºÐ¼® Ç÷§Æû °³¹ßÀ» ¸®µåÇßÀ¸¸ç, º£ÀÌÁö¾È Åë°èºÐ¼® ±â¹ý(Bayesian statistics)À» È°¿ëÇÏ´Â ½Ç½Ã°£ ½ºÇø´ Å×½ºÆ®(split test) ºÐ¼® Ç÷§Æû °³¹ßµµ À̲ø¾ú´Ù. ¶ÇÇÑ µ¥ÀÌÅÍ ¸¶ÀÌ´×°ú ¼ÒÇÁÆ®¿þ¾î Á¦Ç° °íµµÈ­ ÇÁ·ÎÅäŸÀÔÀ» À§ÇÑ ¿©·¯ °¡Áö ¸Ó½Å ·¯´× ºÐ¼® ¸ðµ¨µµ °³¹ßÇß´Ù. ±×´Â [Parallel Programming with Microsoft(r) .NET]°ú [Flow-Based Programming, Second Edition] Ã¥¿¡¼­ ¼ÒÇÁÆ®¿þ¾î °³¹ß Àü¹® Áö½ÄÀ» ½ÀµæÇß´Ù. ¶ÇÇÑ, ÆÄÀ̵¥ÀÌÅÍ(PyData)¿¡¼­ ¿­¸° ¿öÅ©¼óÀ» ÅëÇØ '½Ã¹Ä·¹À̼ÇÀ» ÅëÇØ ´Ü¼øÈ­µÈ Åë°èÇÐ(Simplified Statistics through Simulation)'À̶ó´Â ÁÖÁ¦·Î °­¿¬Çϱ⵵ Çß´Ù.
    ±×µ¿¾È ¹Ð¸®¸¸(Milliman, Inc.)¿¡¼­ º¸ÇèÅë°èºÐ¼® ½Ã½ºÅÛ °³¹ßÀÚ¸¦, ¸¶ÀÌÅ©·Î¼ÒÇÁÆ®¿¡¼­ ¼ÒÇÁÆ®¿þ¾î °³¹ß ¿£Áö´Ï¾î II(SDE II)¸¦, Ä¡Áî¹ö°Å ³×Æ®¿öÅ©(Cheezburger Network)¿¡¼­ ½Ã´Ï¾î µ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼®°¡¿Í °³¹ß ÆÀÀå µîÀ» ¿ªÀÓÇß´Ù.
  • ³²±Ã¿µÈ¯ [Àú]
  • °í·Á´ëÇб³ ÄÄÇ»ÅÍÇаú(Çлç/¼®»ç)¿Í ¼­´øĶ¸®Æ÷´Ï¾Æ ´ëÇб³(¼®»ç)¸¦ Á¹¾÷ÇÏ°í, Ç÷θ®´Ù ´ëÇб³¿¡¼­ µ¥ÀÌÅÍ ¸¶ÀÌ´×À» ÁÖÁ¦·Î ÄÄÇ»ÅÍ°øÇÐ ¹Ú»ç ÇÐÀ§¸¦ ÃëµæÇß´Ù. »ï¼ºSDS¿¬±¸¼Ò¿¡¼­ Ŭ¶ó¿ìµå ÄÄÇ»ÆÃ, ºòµ¥ÀÌÅÍ ÀÎÇÁ¶ó Ç÷§Æû, µ¥ÀÌÅÍ °úÇÐ/ºÐ¼®¿¡ °üÇÑ ´Ù¾çÇÑ ÃֽŠ±â¼úÀ» ¿¬±¸ÇÏ¸ç °³¹ß °úÁ¦¸¦ ¼öÇàÇß´Ù. Ŭ¶ó¿ìµå ±â¹Ý ºòµ¥ÀÌÅÍ Ã³¸®¿Í ºÐ¼®¿¡ °üÇÑ Ç³ºÎÇÑ ÄÁ¼³Æà °æÇèµµ °®°í ÀÖ´Ù. ÇöÀç´Â ¾Æ¸¶Á¸ À¥ ¼­ºñ½º(Amazon Web Services)¿¡¼­ AI/ML Specialist Solutions Architect·Î È°µ¿ ÁßÀÌ´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.
  • 0°³
  • 0°³