|
|
|
R°ú ÆÄÀ̽ãÀ» È°¿ëÇÑ ³í¹®¿¬±¸¹ý
|
|
|
Â÷°æõ
¤Ó
â¸í
|
|
|
|
- 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.
-
-
-
R°ú ÆÄÀ̽ãÀ» È°¿ëÇÑ ¡º³í¹®¿¬±¸¹ý¡»Àº ¡´Âü°í¹®Çå Àд ¹ý¡µ, ¡´R & Python ÁغñÇϱ⡵, ¡´Regression model¡µ, ¡´Diffusion model¡µ µî ³í¹®¿¬±¸¹ý¿¡ ´ëÇÑ ±âÃÊÀûÀÌ°í Àü¹ÝÀûÀÎ ³»¿ëÀÌ ¼ö·ÏµÇ¾î ÀÖ´Ù.
-
-
Chapter 01 Âü°í¹®Çå Àд ¹ý
1. Âü°í¹®Çå Àд ¼ø¼ ¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤ 13
2. ÁÁÀº ¿¬±¸¶õ? ¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤ 14
3. ¿Ö ±âÁ¸ ¹®Ç忬±¸°¡ ÇÊ¿äÇÑ°¡? ¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤ 15
4. À§Å°Çǵð¾Æ ¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤ 16
5. ³í¹®ÀÇ ±¸¼º ¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤ 17
6. °¡¼³ÀÇ ¼³Á¤ ¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤ 19
Chapter 02 R & Python ÁغñÇϱâ
1. R ¼³Ä¡Çϱ⠡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤ 29
2. Python ¼³Ä¡Çϱ⠡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤ 33
Chapter 03 Regression model
1. ȸ±ÍºÐ¼® ¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤ 47
2. Ç¥ÁØÈµÈ °è¼ö ¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤ 52
3. ¼³Á¤¿À·ù ¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤ 58
4. ´Ù¾çÇÑ È¸±ÍºÐ¼® ¸ðÇüµé ¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤ 60
5. ȸ±ÍºÐ¼®À¸·Î ÀÌ¿øºÐ»ê ºÐ¼®Çϱ⠡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤...¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤ 61
6. ÃÖÀûÄ¡ ÃßÁ¤Çϱ⠡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤ 62
7. R ½Ç½À ¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤ 63
8. Python ½Ç½À ¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤ 68
9. ÄÁÁ¶ÀÎÆ® ºÐ¼®À» ȸ±ÍºÐ¼®À¸·Î ¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤ 69
10. ³í¹®ÀÛ¼ºÀÇ ¿¹ ¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤ 78
Chapter 04 Diffusion model
1. Bass Diffusion model ¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤ 83
2. È®»ê¸ðÇüÀÇ ÇÑ°è¿Í °³¼±Á¡ ¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤ 86
3. Generalized Bass Diffusion model°ú ´Ù¾çÇÑ ½Ãµµµé ¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤ 87
4. R ½Ç½À ¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤ 89
5. Python ½Ç½À ¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤ 96
6. ³í¹®ÀÛ¼ºÀÇ ¿¹ ¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤ 96
Chapter 05 Price response model
1. °¡°Ýº¯È¿¡ µû¸¥ ¼ö¿ä¹ÝÀÀ ¸ðÇüµé ¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤ 103
2. Asymmetric model ÃßÁ¤¹æ¹ý ¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤ 107
3. R ½Ç½À ¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤ 113
4. Python ½Ç½À ¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤ 116
5. ³í¹®ÀÛ¼ºÀÇ ¿¹ ¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤ 117
Chapter 06 Marketing dynamics
1. Leeflang et al.(2000) ¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤ 121
2. ³í¹®ÀÛ¼ºÀÇ ¿¹ ¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤ 126
Chapter 07 Time series model
1. ARIMA model ¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤ 131
2. White Noise Process ¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤ 135
3. R ½Ç½À ¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤ 137
4. Python ½Ç½À ¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤ 138
5. ³í¹®ÀÛ¼ºÀÇ ¿¹ ¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤ 140
Chapter 08 Panel data model
1. Models for panel data ¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤ 145
2. Fixed effect model ¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤ 148
3. Random effect model ¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤ 149
4. Test for model selection ¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤ 150
5. R ½Ç½À ¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤ 151
6. Python ½Ç½À ¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤ 160
7. ³í¹®ÀÛ¼ºÀÇ ¿¹ ¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤ 166
Chapter 09 System equation model
1. System equation ¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤ 171
2. Vector Autoregressive model ¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤ 176
3. Vector Error Correction model ¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤ 180
4. Seemingly Unrelated Regression ¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤ 182
5. R ½Ç½À ¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤ 184
6. Python ½Ç½À ¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤ 189
7. ³í¹®ÀÛ¼ºÀÇ ¿¹ ¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤ 191
Chapter 10 Limited dependent model
1. Logit ¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤ 197
2. Probit ¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤ 200
3. Logistic regression ¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤ 202
4. Multinomial ¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤ 203
5. Censored, Truncated case ¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤ 203
6. R ½Ç½À ¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤ 205
7. Python ½Ç½À ¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤ 213
8. ³í¹®ÀÛ¼ºÀÇ ¿¹ ¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤ 216
Chapter 11 Count data model
1. Poisson Regression ¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤ 221
2. Negative Binomial Model ¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤ 223
3. Test for model selection: Likelihood ratio test ¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤ 226
4. R ½Ç½À ¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤ 226
5. Python ½Ç½À ¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤ 234
6. ³í¹®ÀÛ¼ºÀÇ ¿¹ ¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤ 236
Chapter 12 Network centrality
1. »çȸ¿¬°á¸Á ºÐ¼® ¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤ 241
2. Granovetter(¡¯73) ¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤ 257
3. Recommendation Algorithm ¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤ 258
4. ³í¹®ÀÛ¼ºÀÇ ¿¹ ¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤ 277
Chapter 13 Difference-in-Difference
1. DiD ¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤ 281
2. Endogeneity ¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤ 282
3. Difference-in-Difference ¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤ 283
Chapter 14 Regression Discontinuity Design
1. RDD ¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤ 287
2. RDD model ¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤ 288
3. ³í¹®ÀÛ¼ºÀÇ ¿¹ ¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤ 290
ºÎ ·Ï Åë°è ºÐÆ÷µé
1. ÀÌ»êÇü È®·üºÐÆ÷ ¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤ 295
2. ¿¬¼ÓÇü È®·üºÐÆ÷ ¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤ 296
¡áã¾Æº¸±â ¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤¡¤ 301
-
-
¸Ó¸®¸»
´Ü¼øÇÑ ¸ðÇüºÎÅÍ ½ÃµµÇÏ°í, º¹ÀâÇÑ ¸ðÇüÀ» »ç¿ëÇÒ ÇÊ¿ä°¡ ÀÖ´ÂÁö È®ÀÎÇ϶ó!
Be parsimonious!
ÀÌ Ã¥À» ¾²±â·Î ¸¶À½ ¸ÔÀº °è±â°¡ ÀÖ¾ú´Ù. ´ëÇпø °ÀÇ Áß¿¡ ¾î¶² ÇлýÀÌ Áú¹®Çß´Ù. Durbin-Watson statisticsÀÌ È¾´Ü¸é ÀÚ·áºÐ¼®¿¡ ÇÊ¿äÇÑÁö Áú¹®ÇÏ¿´´Ù.½Ã°è¿ ÀÚ·á ºÐ¼®¿¡ »ç¿ëµÇ´Â ³»¿ëÀ» Ⱦ´Ü¸é ÀڷḦ ºÐ¼®ÇÒ ¶§ ÇÔ²² º¸¶ó°í ¹è¿î ÀûÀÌ ÀÖ´Ù´Â °ÍÀ̾ú´Ù. Ⱦ´Ü¸é ÀÚ·áºÐ¼®¿¡´Â ÇÊ¿ä°¡ ¾ø´Â Åë°è·®Àε¥ À߸ø¹è¿î °ÍÀ̾ú´Ù. ¶Ç ÀúÀÚ°¡ ÇÑ ³í¹®À» ÀÛ¼ºÇÏ¿© ÇмúÁö¿¡ Åõ°íÇßÀ» ¶§ ¾î´À ½É»çÀÚ°¡ ºñÀ²º¯¼ö¸¦ Logistic regression¿¡¼ Á¾¼Óº¯¼ö·Î ¾µ ¼ö ¾ø´Ù°í ½É»çÀÇ°ßÀ» º¸³½ ÀûÀÌ ÀÖ¾ú´Ù. Logit ¸ðÇü°ú È¥µ¿ÇÏ°í ÀÖ´Â °ÍÀ̾ú´Ù. ¸ðµ¨¸µÀ» À§ÇÑ ¹æ¹ý·Ð ±³À°ÀÌ ¹«¾ð°¡ À߸øµÇ¾î °¡°í ÀÖ´Ù°í ´À²¼´Ù.
¹Ú»ç°úÁ¤ °øºÎÇÒ ¶§ ÀÌ·± Ã¥ÀÌ ÀÖÀ¸¸é ÁÁ°Ú´Ù°í »ý°¢Çß´Ù. ±³°ú¼·Î ¹è¿ì´Â¿ø¼µéÀº ³Ê¹« ÀÚ¼¼ÇÑ ¼³¸í°ú »ç¿ëÇÏÁö ¾ÊÀ» ³»¿ë±îÁö ¸ðµÎ ´ã°í ÀÖ¾ú´Ù. ±×°ÍÀ» ´Ù °øºÎÇϱ⿡´Â ´É·Âµµ ½Ã°£µµ ºÎÁ·Çß´Ù. ³í¹®À» ÀÛ¼ºÇÒ ¶§ ¼Õ½±°Ô ¸ðÇüÀ»¼±ÅÃÇÏ°í ÃßÁ¤ÇØ º¼ ¼ö Àִ åÀÌ ÀÖ¾úÀ¸¸é Çß´Ù. ±×·¡¼ ÀúÀÚ´Â »õ·Î¿î ¸ðÇüÀ» °øºÎÇÒ ¶§ Åë°è ¼ÒÇÁÆ®¿þ¾îÀÇ »ç¿ëÀÚ ¸Å´º¾ó·Î ÀÍÈ÷´Â ½À°üÀÌ ÀÖ´Ù. ±×·±¸¶À½À¸·Î ÀÌ Ã¥À» ¾²±â ½ÃÀÛÇß´Ù. ¶Ç ´Ù¸¥ ÀÌÀ¯´Â ÇÐÀÚµéÀÌ ¿¬±¸ÇÒ ¶§¸¶´Ùºñ±³Àû ºñ½ÁÇÑ ºÐ¼®¹æ¹ý¸¸ ¿¬¼ÓÇؼ »ç¿ëÇÏ´Â °ÍÀÌ ÀÌ»óÇß´Ù. ±×µéÀ» ºñÆÇÇÏ´Â °ÍÀÌ ¾Æ´Ï¶ó, ¿©·¯ ¸ðÇüµéÀ» ¸ðµÎ ¿Ïº®ÇÏ°Ô °øºÎÇϱ⠾î·Æ±â ¶§¹®¿¡ °ËÁõµÇ°í ¿ÏÀüÈ÷ ÀÌÇØÇÏ´Â ¸ðÇü¸¸ »ç¿ëÇÏ´Â °ÍÀÌ´Ù. ±×·¯³ª °¨±â ȯÀÚ¿¡°Ô ¿Ü°ú¼ö¼úÀ» ÇÒ ÇÊ¿ä°¡ ¾øµíÀÌ Á¾¼Óº¯¼ö¿Í µ¥ÀÌÅÍÀÇ Æ¯¼º, ¸ñÀû¿¡ ¸Â´Â ¹æ¹ýÀ» ã¾Æ ºñ±³Àû ¸Â´Â ó¹æÀ» ³»¸®´Â °ÍÀÌ ÇÊ¿äÇÏ´Ù°í »ý°¢Ç߱⠶§¹®ÀÌ´Ù. Åë°èÀû ¿¹Ãø¶Ç´Â ¼ö¸®¸ðÇüÀ» °³¹ßÇÒ ¶§, ÇÐÀڵ鿡°Ô¼ ±³ÈÆó·³ ÀÚÁÖ ÀοëµÇ´Â ¿ë¾î´Â¡°parsimonious¡±ÀÌ´Ù. ¸Å¿ì ¸¹Àº º¯¼ö¿Í ¾î·Á¿î ¹æÁ¤½ÄÀ» ³Ö¾î ±×¿¡ »óÀÀÇÑ ¿ùµîÇÑ °á°ú°¡ ³ª¿ÀÁö ¾Ê´Â ÇÑ ÀÌ·¯ÇÑ º¯¼ö ¼öÀÇ Áõ°¡¿Í º¹ÀâÇÑ ÇÔ¼ö ÇüÅÂÀÇ ¼±Åÿ¡ ¸Å¿ì ÀλöÇØ¾ß ÇÑ´Ù´Â °ÍÀÌ´Ù. °£´ÜÈ÷ ¸»ÇØ °£´ÜÇÑ(Simple)ÇÑ ¸ðÇüÀÌ ÁÁÀº ¸ðÇüÀÌ°í, ÀûÀº ¼öÀÇ º¯¼ö¸¦ °¡Áö°í Á¾¼Óº¯¼öÀÇ ¸¹Àº °ÍÀ» ¼³¸íÇϸé ÁÁÀº¸ðÇüÀ̶ó´Â ¶æÀÌ´Ù.
R°ú PythonÀº ¿ÀǼҽº(open source) ¼ÒÇÁÆ®¿þ¾îÀÌ´Ù. °í°¡ÀÇ ¼ÒÇÁÆ®¿þ¾î¸¦±¸ÀÔÇÏÁö ¾Ê¾Æµµ ¹«·á·Î »ç¿ë °¡´ÉÇÏ´Ù. ƯÈ÷ PythonÀº ÃÖ±Ù ºÒ°ú ¸î ³â ¸¸¿¡±â¾÷¿¡¼ ½Ã½ºÅÛ °³¹ß°ú µ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼®, µö·¯´×(deep learning)¿¡ ÁÖ·Î »ç¿ëµÇ°íÀÖ´Ù. ±×·¡¼ ÀÌ Ã¥Àº R°ú PythonÀ¸·Î ½Ç½À³»¿ëÀ» ÁغñÇÏ¿´´Ù. ´Ù¸¸, À̵éÀÇ°á°ú¸¦ ¹«ÀÛÁ¤ ½Å·ÚÇϱ⺸´Ù´Â ´Ù¸¥ ¼ÒÇÁÆ®¿þ¾îÀÇ °á°ú¿Í ºñ±³ÇÏ¿© µ¿ÀÏÇÑÁöÈ®ÀÎÇÏ°í »ç¿ëÇϱ⸦ ±ÇÇÑ´Ù. À̸¦ À§ÇØ ½Ã°è¿ ºÐ¼® Àü¹® ¼ÒÇÁÆ®¿þ¾îÀÎE-views9.5ÀÇ °á°ú¸¦ ÇÔ²² ¼ö·ÏÇÏ¿´´Ù. Ã¥ÀÇ ¿À·ù°¡ ÀÖÀ¸¸é kcchaf@gmail.comÀ¸·Î ¿¬¶ôÇØ ÁÖ¸é ¹ßÀüÀÌ ÀÖ°Ú´Ù. ÀÌ Ã¥¿¡¼ ½Ç½ÀÀ» À§ÇØ »ç¿ëÇÏ°í ÀÖ´Â ÀÚ·á´Âµµ¼ÃâÆÇ Ã¢¸í ȨÆäÀÌÁö ¶Ç´Â kcchaf@gmail.com·Î ¿äûÇÏ¸é ´Ù¿î·Îµå ¹ÞÀ» ¼öÀÖ´Ù.
ÀÌ Ã¥Àº ÀúÀÚ°¡ ¼¿ï´ëÇб³ ¼ÒºñÀÚÇаú ´ëÇпø¿¡¼ ¡®°í±Þ¼ÒºñÀÚÇבּ¸¹ý¡¯À»¼¼ ¹ø °ÀÇÇÑ ³»¿ëÀ» ±âÃÊ·Î ÇÏ°í ÀÖ´Ù. ´Ù¸¥ °è·®°æÁ¦ÇÐ(Econometrics) Ã¥À»ÂüÁ¶ÇÏÁö ¾Ê°í, ÀúÀÚ°¡ ³í¹®¿¬±¸¸¦ ÇÏ¸é¼ º°µµ·Î ÇнÀÇÑ ³»¿ë¸¸À¸·Î ±¸¼ºÇÏ¿´°í, °¢ À帶´Ù ÀúÀÚ°¡ ÀÛ¼ºÇÑ °ü·Ã ³í¹®ÀÇ ÁÖ¿ä °á°ú¸¦ ÷ºÎÇÏ¿´´Ù. ÀÌ´Â ³í¹®À» ÀÛ¼ºÇÒ ¶§ Åë°è¼ÒÇÁÆ®¿þ¾îÀÇ °á°ú Áß ¾î¶² ³»¿ëÀ» ¼±º°ÀûÀ¸·Î ÀÛ¼ºÇÏ´ÂÁö ±Ã±ÝÇØÇÏ´Â ÇлýÀÌ ¸¹¾Ò±â ¶§¹®ÀÌ´Ù. ¶ÇÇÑ ÃÖ±Ù ÇлýµéÀÇ Ã¥À» Àд ȣÈíÀ̸¹ÀÌ Âª¾ÆÁ³´Ù. ±×·¡¼ °¡±ÞÀû ±æ°í ÀÚ¼¼ÇÑ ¼³¸íº¸´Ù´Â ÇÙ½ÉÀûÀÎ ³»¿ëÀ» °³Á¶½Ä...À¸·Î °£·«È÷ ¼³¸íÇÏ´Â ¹æ¹ýÀ¸·Î ±¸¼ºÇÏ¿´´Ù. »çȸ°úÇкоßÀÇ ´ëÇпø ¼ö¾÷ÀÇ ±³Àç·Î ÀûÇÕÇϸç, ±âÃÊ Åë°è¸¦ ÇнÀÇÑ »ç¶÷À» ´ë»óÀ¸·Î ÀÛ¼ºÇÑ Ã¥ÀÌ´Ù. ÀÌ Ã¥ÀÇ ¸¶Áö¸· Recommendation algorithmÀÇ Python ÄÚµå´Â µ¿¾Æ´ëÇб³ °æ¿µÁ¤º¸Çаú ¹Úµµ¸í ¹Ú»çÀÇ µµ¿òÀ» ¹Þ¾Ò´Ù. ÀúÀÚ¿¡°Ô ¿¹Ãø°ú Åë°èÀû ºÐ¼®¹æ¹ý, ±â¾÷ÀǽÇÁ¦ ¿¹Ãø¹®Á¦ ÇØ°áÀ» °¡¸£ÃÄÁֽŠKAIST Àü´öºó Áöµµ±³¼ö´Ô²² °¨»çÇÑ ¸¶À½À»ÀüÇØ µå¸°´Ù. Ç×»ó ÈûÀÌ µÇ´Â °¡Á·(¼±¹Ì, Á¤¹Î, ¾Æ¹Ì)°ú ¼ö¾÷¿¡¼ ÁÁÀº ÀÇ°ßÀ»ÁØ Á¦Àڵ鿡°Ôµµ °¨»çÇÑ ¸¶À½À» ÀüÇÑ´Ù. µµ¼ÃâÆÇ Ã¢¸í ±è»ç¼³ ´ëÇ¥¿Í Àο¬ÀÌÁ¦¹ý ±æ´Ù. Çмú´ëȸ¿¡¼, ¿¬±¸½Ç¿¡¼ ³ª´« ´ëÈ°¡ Áø¼ÖÇÏ°í °ÅÁþÀÌ ¾ø¾ú´Ù.³Î¸® Æȸ®Áö ¾ÊÀ» Ã¥À» ¿ì¸®³ª¶ó Çа踦 À§ÇØ ÇÊ¿äÇÏ´Ù¸ç ¼±¶æ ÃâÆÇÀ» Á¦¾ÈÇϽðí,¼ö½ÄÀÌ ¸¹Àº µ¥µµ ÆíÁý¿¡ ³ë·ÂÀ» ´ÙÇϽŠÁ÷¿ø ºÐµé²² °¨»ç¸¦ ÀüÇÑ´Ù. ¿¹ÃøÀÇÈû(2013), ±âÃÊ Åë°èÀû ¿¬±¸¹æ¹ý·Ð(2019), ºÐ¼®Àû ¸¶ÄÉÆà Á¶»ç·Ð(2019) ÀÌÈÄ
³× ¹ø° Ã¥ÀÌ´Ù. ºÎÁ·ÇÑ ´É·ÂÀ» °úÇÏ°Ô ¾´ °ÍÀÌ ¾Æ´ÑÁö ½º½º·Î µ¹¾Æº»´Ù. Â÷°¡¿î °Ü¿ï ³¯µéÀ» ¿¬±¸½Ç¿¡¼ Ȧ·Î ¾¾¸§ÇÏ¸ç º¸³½ ÀڽŰú °Ç°ÇÑ ¸öÀ» ÁֽŠºÎ¸ð´Ô²²µµ °¨»çÇÑ ¸¶À½À» º¸³½´Ù.
2020. 8.
Â÷°æõ
-
-
|
Â÷°æõ [Àú]
|
|
-
´ëÇ¥ÀÛÀ¸·Î ¡º±âÃÊ Åë°èÀû ¿¬±¸¹æ¹ý·Ð¡»ÀÌ/°¡ 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. |
|
|
|
|