|
|
|
ÆÄÀ̽ãÀ¸·Î µ¥ÀÌÅÍ ÁÖ¹«¸£±â : µ¶Æ¯ÇÑ ¿¹Á¦¸¦ ÅëÇØ ¹è¿ì´Â µ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼® ÀÔ¹®
|
|
|
¹ÎÇü±â
¤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.
-
-
-
µ¶Æ¯ÇÑ ¿¹Á¦¸¦ ÅëÇØ ¹è¿ì´Â µ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼® ÀÔ¹®
ÀÌ Ã¥Àº ´©±¸³ª ÇÑ ±Ç ÀÌ»ó °¡Áö°í ÀÖÀ» ÆÄÀ̽㠱âÃÊ ¹®¹ýÃ¥°ú °°Àº ³»¿ëÀÌ ¾Æ´Ñ, µ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼®À̶ó´Â Ưº°ÇÑ ºÐ¾ß¿¡¼ Ãʺ¸¸¦ À§ÇØ Ã³À½ºÎÅÍ ³¡±îÁö ÆÄÀ̽ãÀ¸·Î ÁøÇàµÇ´Â °úÁ¤À» ´Ù·ì´Ï´Ù. ¼¿ï½Ã ¹üÁË ÇöȲ ºÐ¼®, ¼¿ÇÁ ÁÖÀ¯¼Ò °¡°Ý Á¤º¸ ºÐ¼®, 19´ë ´ë¼± °á°ú ºÐ¼® µî Èï¹Ì ÀÖ´Â ¸ñÇ¥¸¦ ÀÌ·ç±â À§Çؼ ÆÄÀ̽ãÀÇ ±âÃʸ¦ ÀÍÈ÷°í, µ¥ÀÌÅ͸¦ ´Ù·ç°í ºÐ¼®ÇÏ´Â µ¥ ÇÊ¿äÇÑ °úÁ¤À» ´ëÈ Çü½ÄÀ¸·Î Àü°³ÇÏ¸é¼ ÇÊ¿äÇÑ ±âÃÊ ³»¿ëÀº ±×¶§ ±×¶§ ½ÀµæÇÏ°íÀÚ ÇÕ´Ï´Ù. ¸¶Ä¡ ÆÄÀ̽㿡 ´ëÇØ Àß ¸ð¸£´Â µ¶ÀÚ°¡ ±¸±Û¿¡¼ °Ë»öÇϸç ÄÚµå ÇÑ ÁÙ ÇÑ ÁÙÀ» ¿Ï¼ºÇØ°¡´Â ´À³¦À¸·Î ±â¼úÇß½À´Ï´Ù.
´ëºÎºÐÀÇ Àå¿¡´Â ¶Ñ·ÇÇÑ ¸ñÇ¥°¡ ÀÖ½À´Ï´Ù. Ç×»ó ½ÃÀÛÀº µ¥ÀÌÅ͸¦ ¾ò´Â ¹ýÀ» ¸ÕÀú ´Ù·ç°Ô µÇ°í, ±× µ¥ÀÌÅ͸¦ Á¤Á¦Çϰųª º¯°æÇØ°¡¸ç ¸ñÇ¥¸¦ ÀÌ·ç´Â °úÁ¤À» º¸¿©ÁÝ´Ï´Ù. ÇÊ¿äÇÏ´Ù¸é ÇØ´ç ¸ðµâÀÇ Æ©Å丮¾óÀ» °¡Áö°í ¿Í¼ ±âÃʸ¦ ¼³¸íÇÏ°íÀÚ ÇÕ´Ï´Ù. ¾Æ¸¶ ÀÌ Ã¥À» ´Ù ÀÐ°í ³ª¸é ÆÄÀ̽ãÀÌ, ¶Ç ÆÄÀ̽ãÀ¸·Î ¼öÇàÇÏ´Â µ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼®ÀÇ ¼¼°è°¡ ¾ÆÁÖ Èï¹Ì·Ó´Ù´Â °ÍÀ» ¾Ë°Ô µÉ °ÍÀÔ´Ï´Ù.
-
-
ÀÌ Ã¥ÀÇ Æ¯Â¡
- Pandas, Matplotlib, numpy, folium, KoNLPy, Beautiful Soup, Selenium µî µ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼®°ú ½Ã°¢È¿¡ ÇÊ¿äÇÑ ¸¹Àº ¸ðµâÀ» ´Ù·é´Ù.
- Á¤È®ÇÑ ¸ñÇ¥¸¦ °¡Áø ½ÇÁ¦ ÇÁ·ÎÁ§Æ®¸¦ ´Ù¼ö ¼öÇàÇÏ¸é¼ ÇÁ·ÎÁ§Æ® ´ÜÀ§·Î µ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼®À» ÇнÀÇÒ ¼ö ÀÖ´Ù.
- PythonÀÌ Ã³À½ÀÎ µ¶ÀÚ¶óµµ ÇÁ·ÎÁ§Æ®¸¦ ¼öÇàÇÒ ¼ö ÀÖµµ·Ï ¼³¸íÇÑ´Ù.
ÀÌ Ã¥ÀÌ ÇÊ¿äÇÑ µ¶ÀÚ
- PythonÀ» °øºÎÇßÁö¸¸ ½ÇÁ¦·Î ¾îµð¿¡ ¾î¶»°Ô Àû¿ëÇÏ´ÂÁö ±Ã±ÝÇÑ µ¶ÀÚ
- µ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼®À» ÅëÇØ ¾òÀ» ¼ö ÀÖ´Â °á°ú¸¦ ÇнÀ°ú µ¿½Ã¿¡ °æÇèÇÏ°í ½ÍÀº µ¶ÀÚ
- ÇÁ·Î±×·¡¹Ö ¾ð¾î°¡ óÀ½ÀÌÁö¸¸ ´Ü±â°£¿¡ ¼º°ú¸¦ ¾ò°í ½ÍÀº µ¶ÀÚ
´ë»óµ¶ÀÚ
ÃÊÁß±Þ
¼Ò½ºÄÚµå
https://github.com/bjpublic/DataScience
ÀÎÅͳݿ¡¼ µ¥ÀÌÅ͸¦ ¾ò¾î¼ ¿øÇÏ´Â ÇüÅ·Π°¡°øÇÏ°í °á·ÐÀ» ¾ò´Â °úÁ¤Àº ÃÖ±Ù µ¥ÀÌÅÍ °úÇÐÀ̶ó´Â À̸§À¸·Î ±¤¹üÀ§ÇÏ°Ô Àα⸦ ¾ò°í ÀÖ½À´Ï´Ù. ½ÇÁ¦·Î ²À ºòµ¥ÀÌÅÍ°¡ ¾Æ´Ï¶óµµ ¹æ´ëÇÑ ÀÎÅͳÝÀÇ ÀڷḦ Á¤¸®Çϱâ À§Çؼµµ ÇÊ¿äÇÑ ±â¼úµéÀÔ´Ï´Ù. ¿¹Àü¿¡´Â Àü¹® ºÐ¾ß¿¡¼¸¸ »ç¿ëµÇ´ø ±â¼úÀÌ ÀÌÁ¦´Â ±Þ°ÝÇÏ°Ô ÀϹݿ¡ È®ÀåµÇ¾î°¡°í ÀÖ½À´Ï´Ù. ÀÎÅͳÝÀÇ ¹ßÀü°ú ÇÔ²² ¾ÕÀ¸·Îµµ °è¼Ó °ü½ÉÀ» ¹ÞÀ» ºÐ¾ßÀÏ °ÍÀÔ´Ï´Ù.
ÀÌ Ã¥Àº Python ¹®¹ý ÀÔÀå¿¡¼´Â Á¤¸» ±âÃÊÀûÀÎ ºÎºÐÀ» ÇнÀÇÏÁö¸¸, µ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼®ÀÌ ¸ñÇ¥ÀÎ »ç¶÷µéÀ» Ÿ°ÙÀ¸·Î ¼¿ï½Ã ¹üÁË ÇöȲ ºÐ¼®, ¼¿ÇÁ ÁÖÀ¯¼Ò °¡°Ý Á¤º¸ ºÐ¼®, 19´ë ´ë¼± °á°ú ºÐ¼® µîÀÇ Èï¹Ì ÀÖ´Â ¸ñÇ¥¸¦ ÅëÇØ ÅؽºÆ®, ¿¢¼¿ ÆÄÀϺÎÅÍ À¥µ¥ÀÌÅͱîÁö µ¥ÀÌÅ͸¦ ȹµæÇÏ°í À̸¦ °¡°øÇؼ Ç¥ÇöÇÏ´Â ±â¼úÀ» ÀÍÈü´Ï´Ù. ´õ ³ª¾Æ°¡ ȸ±Í, ºÐ·ù µî ÇÑ ´Ü°è ³ôÀº ¼öÁØÀÇ µ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼® ±â¼ú±îÁö ÇнÀÇÒ ¼ö ÀÖ°Ô µÉ °ÍÀÔ´Ï´Ù.
-
-
1Àå ¼¿ï½Ã ±¸º° CCTV ÇöȲ ºÐ¼®
1-1 CCTV ÇöȲ°ú Àα¸ ÇöȲ µ¥ÀÌÅÍ ±¸Çϱâ
1-2 ÆÄÀ̽㿡¼ ÅؽºÆ® ÆÄÀÏ°ú ¿¢¼¿ ÆÄÀÏÀ» Àбâ pandas
1-3 pandas ±âÃÊ ÀÍÈ÷±â
1-4 pandas¸¦ ÀÌ¿ëÇؼ CCTV¿Í Àα¸ ÇöȲ µ¥ÀÌÅÍ ÆľÇÇϱâ
1-5 pandas °í±Þ ±â´É µÎ DataFrame º´ÇÕÇϱâ
1-6. CCTV µ¥ÀÌÅÍ¿Í Àα¸ ÇöȲ µ¥ÀÌÅ͸¦ ÇÕÄ¡°í ºÐ¼®Çϱâ
1-7 ÆÄÀ̽ãÀÇ ´ëÇ¥ ½Ã°¢È µµ±¸ Matplotlib
1-8 CCTV ÇöȲ ±×·¡ÇÁ·Î ºÐ¼®Çϱâ
2Àå ¼¿ï½Ã ¹üÁË ÇöȲ ºÐ¼®
2-1 µ¥ÀÌÅÍ È¹µæÇϱâ
2-2 pandas¸¦ ÀÌ¿ëÇÏ¿© µ¥ÀÌÅÍ Á¤¸®Çϱâ
2-3 Áöµµ Á¤º¸¸¦ ¾òÀ» ¼ö ÀÕ´Â Google Maps
2-4 Google Maps¸¦ ÀÌ¿ëÇؼ ÁÖ¼Ò¿Í À§µµ, °æµµ Á¤º¸ ¾ò±â
2-5 pandasÀÇ pivot_table ÇнÀÇϱâ
2-6 Pivot_tableÀ» ÀÌ¿ëÇؼ µ¥ÀÌÅÍ Á¤¸®Çϱâ
2-7 µ¥ÀÌÅÍ Ç¥ÇöÀ» À§ÇØ ´Ùµë±â
2-8 Á» ´õ Æí¸®ÇÑ ½Ã°¢È µµ±¸ Seaborn
2-9 ¹üÁË µ¥ÀÌÅÍ ½Ã°¢ÈÇϱâ
2-10 Áöµµ ½Ã°¢È µµ±¸ Folium
2-11 ¼¿ï½Ã ¹üÁËÀ²¿¡ ´ëÇÑ Áöµµ ½Ã°¢È
2-12 ¼¿ï½Ã °æÂû¼º° °Ë°ÅÀ²°ú ±¸º° ¹üÁË ¹ß»ýÀ²À» µ¿½Ã¿¡ ½Ã°¢ÈÇϱâ
3Àå ½ÃÄ«°í »÷µåÀ§Ä¡ ¸ÀÁý ºÐ¼®
3-1. À¥ µ¥ÀÌÅ͸¦ °¡Á®¿À´Â Beautiful Soup ÀÍÈ÷±â
3-2 Å©·Ò °³¹ßÀÚ µµ±¸¸¦ ÀÌ¿ëÇؼ ...¿øÇÏ´Â ÅÂ±× Ã£±â
3-3 ½ÇÀü: ½ÃÄ«°í »÷µåÀ§Ä¡ ¸ÀÁý ¼Ò°³ »çÀÌÆ®¿¡ Á¢±ÙÇϱâ
3-4. Á¢±ÙÇÑ À¥ ÆäÀÌÁö¿¡¼ ¿øÇÏ´Â µ¥ÀÌÅÍ ÃßÃâÇÏ°í Á¤¸®Çϱâ
3-5 ´Ù¼öÀÇ À¥ ÆäÀÌÁö¿¡ ÀÚµ¿À¸·Î Á¢±ÙÇؼ ¿øÇÏ´Â Á¤º¸ °¡Á®¿À±â
3-6 Jupyter Notebook¿¡¼ »óÅ ÁøÇà¹Ù¸¦ ½±°Ô ¸¸µé¾îÁÖ´Â tqdm ¸ðµâ
3-7 »óÅ ÁøÇà¹Ù±îÁö Àû¿ëÇÏ°í ´Ù½Ã »÷µåÀ§Ä¡ ÆäÀÌÁö 50°³¿¡ Á¢±ÙÇϱâ
3-8 50°³ À¥ ÆäÀÌÁö¿¡ ´ëÇÑ Á¤º¸ °¡Á®¿À±â
3-9 ¸ÀÁý À§Ä¡¸¦ Áöµµ¿¡ Ç¥±âÇϱâ
3-10 ³×À̹ö ¿µÈ ÆòÁ¡ ±âÁØ ¿µÈÀÇ ÆòÁ¡ º¯È È®ÀÎÇϱâ
3-11 ¿µÈº° ³¯Â¥ º¯È¿¡ µû¸¥ ÆòÁ¡ º¯È È®ÀÎÇϱâ
4Àå ¼¿ÇÁ ÁÖÀ¯¼Ò´Â Á¤¸» Àú·ÅÇÒ±î
4-1 Selenium »ç¿ëÇϱâ
4-2 ¼¿ï½Ã ±¸º° ÁÖÀ¯¼Ò °¡°Ý Á¤º¸ ¾ò±â
4-3. ±¸º° ÁÖÀ¯ °¡°Ý¿¡ ´ëÇÑ µ¥ÀÌÅÍÀÇ Á¤¸®
4-4. ¼¿ÇÁ ÁÖÀ¯¼Ò´Â Á¤¸» Àú·ÅÇÑÁö boxplotÀ¸·Î È®ÀÎÇϱâ
4-5. ¼¿ï½Ã ±¸º° ÁÖÀ¯ °¡°Ý È®ÀÎÇϱâ
4-6. ¼¿ï½Ã ÁÖÀ¯ °¡°Ý »óÇÏÀ§ 10°³ ÁÖÀ¯¼Ò Áöµµ¿¡ Ç¥±âÇϱâ
5Àå ¿ì¸®³ª¶ó Àα¸ ¼Ò¸ê À§±â Áö¿ª ºÐ¼®
5-1 ¸ñÇ¥ ¸íÈ®È÷ Çϱâ
5-2 Àα¸ µ¥ÀÌÅÍ È®º¸ÇÏ°í Á¤¸®Çϱâ
5-3 Àα¸ ¼Ò¸ê À§±â Áö¿ª °è»êÇÏ°í µ¥ÀÌÅÍ Á¤¸®Çϱâ
5-4. ´ëÇѹα¹ Áöµµ ±×¸®´Â ¹æ¹ý¿¡ ´ëÇÑ ¼Ò°³
5-5. Áöµµ ½Ã°¢È¸¦ À§ÇØ Áö¿ªº° °íÀ¯ ID ¸¸µé±â
5-6. CartogramÀ¸·Î ¿ì¸®³ª¶ó Áöµµ ¸¸µé±â
5-7. Àα¸ ÇöȲ ¹× Àα¸ ¼Ò¸ê Áö¿ª È®ÀÎÇϱâ
5-8. Àα¸ ÇöȲ¿¡¼ ¿©¼º Àα¸ ºñÀ² È®ÀÎÇϱâ
5-9. Folium¿¡¼ Àα¸ ¼Ò¸ê À§±â Áö¿ª Ç¥ÇöÇϱâ
6Àå 19´ë ´ë¼± °á°ú ºÐ¼®
6-1 Selenium°ú Beautiful SoupÀ» ÀÌ¿ëÇÑ µ¥ÀÌÅÍ È¹µæ Áغñ ÀÛ¾÷
6-2 19´ë ´ë¼± °³Ç¥ °á°ú µ¥ÀÌÅÍ È¹µæÇϱâ
6-3 °¢ Èĺ¸ÀÇ µæÇ¥À²°ú Áö¿ª ID Á¤¸®
6-4. 19´ë ´ë¼± °á°ú µæÇ¥À² ½Ã°¢ÈÇϱâ
7Àå ½Ã°è¿ µ¥ÀÌÅ͸¦ ´Ù·ïº¸ÀÚ
7-1. NumpyÀÇ polyfitÀ¸·Î ȸ±Í(regression) ºÐ¼®Çϱâ
7-2. Prophet ¸ðµâÀ» ÀÌ¿ëÇÑ forecast ¿¹Ãø
7-3. Seasonal ½Ã°è¿ ºÐ¼®À¸·Î ÁÖ½Ä µ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼®Çϱâ
7-4. Growth Model°ú Holiday Forecast
8Àå ÀÚ¿¬¾î ó¸® ½ÃÀÛÇϱâ
8-1 ÇÑ±Û ÀÚ¿¬¾î ó¸® ±âÃÊ - KoNLPy ¹× ÇÊ¿ä ¸ðµâÀÇ ¼³Ä¡
8-2 ÇÑ±Û ÀÚ¿¬¾î ó¸® ±âÃÊ
8-3 ¿öµå Ŭ¶ó¿ìµå
8-4 À°¾ÆÈÞÁ÷ °ü·Ã ¹ý¾È¿¡ ´ëÇÑ ºÐ¼®
8-5 Naive Bayes Classifier ÀÇ ÀÌÇØ ¿µ¹®
8-6 Naive Bayes Classifier ÀÇ ÀÌÇØ ÇѱÛ
8-7 ¹®ÀåÀÇ À¯»çµµ ÃøÁ¤Çϱâ
8-8 ¿©ÀÚ Ä£±¸ ¼±¹° °í¸£±â
-
-
|
¹ÎÇü±â [Àú]
|
|
-
¹ÎÇü±â´Â ±¹¸³Ã¢¿ø´ëÇб³ Á¦¾î°èÃø°øÇаú¿¡¼ Á¦¾î°øÇÐÀ» Àü°øÇÏ°í °øÇÐ ¹Ú»ç ÇÐÀ§¸¦ ¹Þ¾Ò´Ù.
¿£Æ¼·º½º ·Îº¿¿¬±¸¼Ò ¼ÒÀå, ¹Ì·¡ÄÄÆÛ´Ï ¼ö¼ú·Îº¿ ¿¬±¸¼Ò Ã¥ÀÓ¿¬±¸¿ø µîÀ» ¿ªÀÓÇß°í, ±¹°¡Á÷¹«´É·ÂÇ¥ÁØ(NCS) Áß¿¡¼ ·Îº¿ Àΰø Áö´É/±â°è Çϵå¿þ¾î ÇнÀ ¸ðµâ °³¹ß¿¡ Âü¿©Çß´Ù.
±º»ç¿ë ·Îº¿, ¼ö¼ú¿ë ·Îº¿, 3D ÇÁ¸°ÅÍ, ½º¸¶Æ®Æù ±¤ÇÐ ¿µ»ó ¾ÈÁ¤È(OIS) µî ´Ù¾çÇÑ ÇüÅÂÀÇ ·Îº¿ ȤÀº Á¦¾î ±â¼ú °³¹ß¿¡ Âü¿©Çϸé¼, ·Îº¿ÀÌ ¼öÁýÇÑ ´Ù¾çÇÑ µ¥ÀÌÅ͸¦ ºÐ¼®ÇÏ´Â °úÁ¤À» ´Ù¼ö °æÇèÇß´Ù.
ÀÏ»ó »ýÈ°ÀÇ Áú¹®À» µ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼®À» ÅëÇØ Á÷Á¢ È®ÀÎÇÏ´Â °ÍÀÌ Ãë¹ÌÀ̸ç, ÇöÀç ·Îº¿ºÎÅÍ µ¥ÀÌÅÍ °úÇбîÁö ´Ù·ç´Â ºí·Î±×(http://pinkwink.kr)¸¦ ¿î¿µÇÏ°í ÀÖ´Ù.
ÃÖ±Ù¿¡´Â ÀÛÀº ½ºÅ¸Æ®¾÷ÀÎ ·Îº¿¾Ø¸ð¾îÀÇ ¼ö¼®¿¬±¸¿øÀ¸·Î¼ Àç¹ÌÀÖ´Â ·Îº¿¿¡ ´ëÇÑ ¿¬±¸ °³¹ßÀ» ¼öÇàÇÏ°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. |
|
|
|
|