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AI, ºòµ¥ÀÌÅÍ È°¿ëÀÌ ½¬¿öÁö´Â 142°¡Áö µ¥ÀÌÅͼÂ
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AI¿Í ºòµ¥ÀÌÅÍ °ü·Ã ¿¬±¸¤ý°³¹ß¿¡ ²À ÇÊ¿äÇÑ µ¥ÀÌÅͼÂÀ» ÃÑÁ¤¸®ÇÑ Ã¥!
AI¿Í ºòµ¥ÀÌÅÍ °ü·Ã ¿¬±¸³ª °³¹ß ¾÷¹«¸¦ À§Çؼ´Â ¸ÕÀú µ¥ÀÌÅͼÂÀ» ¸¸µé°Å³ª °ËÁõµÈ µ¥ÀÌÅͼÂÀ» ã¾Æ¾ß ÇÕ´Ï´Ù. ÀÌ Ã¥Àº ¿©·¯ ºÐ¾ßº°·Î °ËÁõµÈ µ¥ÀÌÅͼ¸¸À» ¼Ò°³ÇÏ°í ÀúÀ۱ǰú °ü·Ã ³í¹®±îÁö ¾È³»ÇÏ°í ÀÖ½À´Ï´Ù. ÀÌ°ÍÀº AI¿Í ºòµ¥ÀÌÅÍ ½Ã´ë¿¡ ²À ÇÊ¿äÇÑ Ã¥ÀÔ´Ï´Ù. µ¥ÀÌÅͼµéÀÇ ¹é¾÷º»À» º°µµ·Î Á¦°øÇÏ°í ÀÖÀ¸¹Ç·Î ÀÌ Ã¥À» ÇÑ ¹ø ±¸¸ÅÇϸé, ¿øº» Ãâó »çÀÌÆ®¿¡ ¹®Á¦°¡ »ý±â´õ¶óµµ µ¥ÀÌÅͼÂÀ» ±¸ÇÒ ¼ö ÀÖ½À´Ï´Ù.
µµ¼ ȨÆäÀÌÁö : https://needleworm.github.io/dataset
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CHAPTER 0 µ¥ÀÌÅͼ »ç¿ë ¾È³»
SECTION 01 ÀÌ Ã¥À» È°¿ëÇÏ´Â ¹æ¹ý
SECTION 02 µ¥ÀÌÅͼÂÀÇ »ç¿ë°ú ÀúÀ۱ǹý
Part 1 ºò µ¥ÀÌÅÍ Æ÷ÅÐ
Chapter 1 µ¥ÀÌÅÍ Æ÷ÅÐ
001. ÅÙ¼Ç÷Πµ¥ÀÌÅͼÂ
002. AI Hub
003. °ø°øµ¥ÀÌÅÍÆ÷ÅÐ
004. ¾ßÈÄ(Yahoo!) µ¥ÀÌÅͼÂ
Part 2 ¿µ»ó µ¥ÀÌÅÍ
Chapter 2 À̹ÌÁö ºÐ·ù(Image Classification)
005. FGVC - Ç×°ø±â »çÁø
006. MNIST - ¼ýÀÚ ¼Õ ±Û¾¾
007. Fashion MNIST - ÆмÇÀÇ·ù
008. Omniglot - ¾ËÆĺª ¼Õ ±Û¾¾
009. Quick, Draw! - ¼Õ±×¸²
010. CIFAR-10 - ½Ç¹° ¿ÀºêÁ§Æ®
011. CIFAR-100 - ½Ç¹° ¿ÀºêÁ§Æ®
012. CUB-200 - Á¶·ù »çÁø
013. SVHN - Çö½Ç ¼ýÀÚ
014. Conflict Stimuli - CNN ÀϹÝÈ
015. iNaturalist - ÀÚ¿¬ »çÁø
016. So2Sat - ÀΰøÀ§¼º »çÁø
017. SI-SCORE - CNN ÀϹÝÈ
018. CO3D - °´Ã¼ ´Ù°¢µµ ÃÔ¿µ
Chapter 3 ŽÁö ¹× Ç¥Áö(Detection and Segmentation)
019. COCO - ´ë±Ô¸ð Á¾ÇÕ ¿µ»ó µ¥ÀÌÅÍ
020. Open Image V6 - ´ë±Ô¸ð Á¾ÇÕ ¿µ»ó µ¥ÀÌÅÍ
021. Sculuptures 6K - Á¶°¢»ó ã±â
022. Oxford-IIIT Pet - µ¿¹° »çÁø
023. Penguin - Æë±Ï ã±â
024. DAVIS - ºñµð¿À ¼¼±×¸àÅ×À̼Ç
Chapter 4 Àǹ̷ÐÀû ¿¬°ü¼º(Sema...ntic Correspondence)
025. Animal Parts - µ¿¹° ½ÅüºÎÀ§
026. PF-PASCAL - Semantic Flow
027. SPair-71k - Semantic Correspondence
028. TTS - Semantic Correspondence
Chapter 5 ¾È¸éÀνÄ(Human Face Recognition)
029. FairFace - ´ÙÀÎÁ¾ ¾ó±¼
030. CelebA - À¯¸íÀÎ ¾ó±¼
031. CelebA Mask-HQ - ¾ó±¼ Á¶ÀÛ
032. AFLW- ¾ó±¼ 3Â÷¿ø Á¤º¸
033. LS3D-W - ¾ó±¼ 3Â÷¿ø Á¤º¸
034. VGG-Face2 - ¾ó±¼ ÀνÄ
035. Celebrity Together - ¾ó±¼ ÀνÄ
036. Celebrity in Place - Àι°°ú Àå¼Ò µ¿½Ã ÀνÄ
Chapter 6 ÀÚ¼¼ÀνÄ(Human Pose Estimation)
037. Hand Dataset - »ç¶÷ ¼Õ
038. Buffy Pose - ƯÁ¤ Æ÷Áî ÀνÄ
039. Buffy Stickman - ÀÚ¼¼ÀνÄ
040. VGG HPE - ÀÚ¼¼ÀνÄ
041. Sign Language Pose - ¼öÈÀνÄ
042. LSP - ½ºÆ÷Ã÷ Æ÷Áî
043. MPI-INF-3DHP - ÀÚ¼¼ Ãß·Ð
044. Human 3.6M - ´ë±Ô¸ð ÀÎü µ¥ÀÌÅÍ
045. 3DPW - 3D ÀÚ¼¼ Ãß·Ð
Chapter 7 ÀÚÀ²ÁÖÇà(Autonomous Driving)
046. BDD100K - ´ë±Ô¸ð ÀÚÀ²ÁÖÇà µ¥ÀÌÅÍ
047. KITTI - ´ë±Ô¸ð ÀÚÀ²ÁÖÇà µ¥ÀÌÅÍ
048. Cityscape - ±æ°Å¸® ¼¼±×¸àÅ×À̼Ç
049. Cityscape 3D - Å»°Í ÀνÄ
050. CULane - µµ·Î¸¸ ÀνÄ
Chapter 8 ºñµð¿À(Video)
051. Vox Converse - ¹ßÈÀÚ Ã£±â
052. VGG-Sound - Audio-Visual
053. MoCA - Àº½Å ÁßÀÎ µ¿¹° ã±â
054. Condensed Movie - ¿µÈ Ŭ¸³
055. Sherlock TV Series - ¾È¸é ÀνÄ
056. LAEO - Human Interaction
057. TV Human Interaction - Human Interaction
058. SCV - ½ºÅ¸Å©·¡ÇÁÆ®2 Ç÷¹ÀÌ ¿µ»ó
059. Fake AVCeleb - µöÆäÀÌÅ© °¨Áö
Chapter 9 ³ó¾÷ ¿µ»ó(Agricultural Images)
060.Citrus - ½ÃÆ®·¯½º
061. Deep Weeds - ÀâÃÊ
062. Plant Leaves - ÀÙ»ç±Í
063. Plant Village - ÀÙ»ç±Í
064. PlantaeK - ÀÙ»ç±Í
065. iBean - ÄáÀÙ
Chapter 10 ÀÇ·á ¿µ»ó(Medical Images)
066. MimickNet - ¿µ»ó Àç°Ç
067. CBIS-DDSM - À¯¹æ¾Ï Á¶¿µ
068. CCH - Çö¹Ì°æ »çÁø
069. BCCD - Ç÷±¸
070. Malaria - ¸»¶ó¸®¾Æ °¨¿° Ç÷¾×
071. MSD - Medical Image Segmentation
072. VFP290K - ½Ç½Å ȯÀÚ Ã£±â
Chapter 11 ±× ¿Ü ¿µ»ó µ¥ÀÌÅÍ(Other Visual Data)
073. SynthText - OCR
074. MJSynth - OCR
075. Oxford Buildings- °´Ã¼ ÀνÄ
076. S3O4D - ´Ù°¢µµ ·£´õ¸µ
077. 3D Shapes - ´Ù°¢µµ ·»´õ¸µ
078. NYU Depth - ±íÀÌ Ãß·Ð
079. DMLab - ±íÀÌ Ãß·Ð
Part 3 ÀÚ¿¬¾î ó¸® µ¥ÀÌÅÍ
Chapter 12 ¿µ¾î ÀÚ¿¬¾î ó¸®(NLP(EN))
080. WikiBio - À§Å°Çǵð¾Æ ¹®¼
081. GPT2 Output - ´ë±Ô¸ð ÅؽºÆ®
082. Summ Screen - ´ëÈ ¿ä¾à
083. Long Summarization - ³í¹® ¿ä¾à
084. PubMed Crawl - ³í¹® Á¤º¸ ¼öÁý
085. DART - ½Ã¸àƽ Æ®¸®Ç÷¿
086. Twitch Chat - Æ®À§Ä¡ äÆÃ
CHAPTER 13 Çѱ¹¾î ÀÚ¿¬¾î ó¸®(NLP(KR))
087. ParaKQC - Áú¹®°ú ¸í·É
088. Chatbot_data - 꺿
089. ClovaCall - À½¼º ´ëÈ
090. KorQuAD 2.0 - ÁúÀÇÀÀ´ä
091. Song-NER - °³Ã¼¸í ÀνÄ
092. KMOUNLP-NER - °³Ã¼¸í ÀνÄ
093. Sci-News-Sum-Kr-50 - ´º½º ¿ä¾à
094. Petitions - û¿Í´ë ±¹¹Îû¿ø
095. KLUE - Çѱ¹¾î ÀÌÇØ
096. KorNLU - ¹®Àå ºÐ·ù ¹× À¯»ç¼º
097. NSMC - ³×À̹ö ¿µÈ ¸®ºä
098. Toxic Comment - NSMC °¨Á¤ »ó¼¼È
099. 3i4K - ¹ßÈ Àǵµ ºÐ¼®
100. Korean Hate Speech - Çø¿À¹ß¾ð
101. KAIST Corpus - ÄÚÆÛ½º µ¥ÀÌÅͼ ¸ðÀ½
CHAPTER 14 ÁúÀÇÀÀ´ä(Question Answering)
102. ARC - Áö´É°Ë»ç ¹®Á¦
103. ARM - Çà·ÄÃß·Ð
104. AI2 ARC - °úÇÐ ½ÃÇè¹®Á¦
105. NQ-Open - ¿µ¾î ÁúÀÇÀÀ´ä
106. SQuAD - µ¶ÇØ ±â¹Ý ÁúÀÇÀÀ´ä
107. CoQA - ´ëÈ ±â¹Ý ÁúÀÇÀÀ´ä
CHAPTER 15 ±â°è¹ø¿ª(Machine Translation)
108. XQuAD - ´Ù±¹¾î ÁúÀÇÀÀ´ä
109. MLQA - ´Ù±¹¾î ÁúÀÇÀÀ´ä
110. TyDi - ´Ù±¹¾î ÁúÀÇÀÀ´ä
111. FloRes-101 - 101°¡Áö ¾ð¾î ¹ø¿ª
112. Ted Talks - Å×µå °¿¬
113. KPC - Çѱ¹¾î, ¿µ¾î, ºÒ¾î ¸ÅÇÎ
PART 4 ¼Ò¸® µ¥ÀÌÅÍ
CHAPTER 16 À½¼º ¹ßÈ(Speech and Voices)
114. Spoken Digit - À½¼º MNIST
115. Libri Speech - ´ë±Ô¸ð À½¼º ÄÚÆÛ½º
116. LibriTTS - À½¼º ÄÚÆÛ½º
117. LJSpeech - ¿Àµð¿ÀºÏ
118. Common Voice Corpus - ´ë±Ô¸ð À½¼º ÄÚÆÛ½º
119. CREMA-D - °¨Á¤ ÀνÄ
120. VoxCeleb2 - ´ë±Ô¸ð ¹ßÈ µ¥ÀÌÅÍ
121. LRW - ÀÔ¼ú Àбâ(´Ü¾î)
122. LRS3-TED - ÀÔ¼ú Àбâ(¹®Àå)
CHAPTER 17 À½¾Ç ¹× ¼Ò¸®(Music and Sound)
123. FUSS - ¼Ò¸® ºÐÇØ
124. CMM - Ŭ·¡½Ä À½¾Ç
125. GMD - ÀüÀÚ µå·³
126. E-GMD - ÀüÀÚ µå·³
127. NSynth - ´ë±Ô¸ð ¾Çº¸
128. Bach Doodle - ÈÀ½
129. MAESTRO - ÇÇ¾Æ³ë ¿¬ÁÖ
PART 5 °ÈÇнÀ µ¥ÀÌÅÍ
CHAPTER 18 °ÈÇнÀ(Reinforcement Learning Environments)
130. Green House - ¿Â½Ç ½Ã¹Ä·¹À̼Ç
131. OpenAI GYM - ´ë±Ô¸ð °ÈÇнÀ ȯ°æµé
132. D4RL - ´ë±Ô¸ð °ÈÇнÀ ȯ°æµé
PART 6 °úÇбâ¼ú µ¥ÀÌÅÍ
CHAPTER 19 »ý¸í°úÇÐ(Biology)
133. GDC - ¾Ï À¯ÀüÀÚ Æ÷ÅÐ
134. CTPR - Ç×¾Ï ¾à¹°Ä¡·á ¹ÝÀÀ
135. KEGG - À¯ÀüÀÚ & ¹°Áú´ë»ç
136. OOD - ¹ÚÅ׸®¾Æ À¯ÀüÀÚ
137. COVID-19 Open-Data - Äڷγª19
CHAPTER 20 ÈÇÐ(Chemistry)
138. iEnvCmplx - ÈÇÐ º¹Àâ°è
139. iPlantNutrient - ½Ä¹°-ÈÇÐ º¹Àâ°è »óÈ£ÀÛ¿ë
140. OGB-LSC - ±×·¡ÇÁ Ãß·Ð
141. ProteinNet - ´Ü¹éÁú ºÐÀÚ±¸Á¶
142. GDB - À¯±â¹° ºÐÀÚ±¸Á¶
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¹Ýº´Çö [Àú]
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1993³â 6¿ù 30ÀÏ °æºÏ ¾Èµ¿ Ãâ»ý. 25±ÇÀÇ Ã¥À» ÁýÇÊÇÑ ÀÛ°¡ÀÌÀÚ, 40¿© °ÇÀÇ Æ¯Çã¿Í ³í¹®À» ÁýÇÊÇÑ °øÇÐÀÚÀÌ´Ù. KAIST ¹ÙÀÌ¿À ¹× ³ú°øÇаú¿¡¼ Çлç¿Í ¼®»çÇÐÀ§(Á¶±âÁ¹¾÷)¸¦ ÃëµæÇß´Ù. Çѱ¹ÀÎÀ¸·Î¼´Â ÃÖÃÊ·Î ±¹Á¦ IQ ¸¸Á¡ÀÚ Çùȸ(LPS)ÀÇ Á¤È¸¿øÀ¸·Î °¡ÀÔÇß´Ù. º¹ÀâÇÑ °úÇбâ¼úÀ» ÀϹÝÀÎÀÇ ´«³ôÀÌ¿¡¼ Àç¹ÌÀÖ°Ô ¼³¸íÇÏ´Â µ¥¿¡ °ü½ÉÀÌ ¸¹¾Æ Àú¼ú È°µ¿°ú °¿¬À» Ãë¹Ì »ï¾Æ Áñ±â°í ÀÖ´Ù. »çȸ°øÇå¿¡µµ °ü½ÉÀÌ ¸¹¾Æ ¸Å³â Àü±¹ ±Ô¸ðÀÇ ÀÚ¼±Çà»ç¸¦ °³ÃÖÇØ¿À°í ÀÖ´Ù. 2020³â¿¡ µµ¼ÃâÆÇ ºÎÅ©Å©¿¡¼ ¡º°øÇÐÀÚÀÇ ¿À°æ¹¬»ó¡», ¡º°øÇÐÀÚÀÇ ÁöÇý¹¬»ó¡», ¡º³ª´Â ¾ÆÁ÷ ÀØÈú Áغñ°¡ µÇÁö ¾Ê¾Ò¾î¿ä¡», ¡º½ÇÀü ¹Î»ç¼Ò¼Û¹ý¡»À» POD·Î Ãâ°£ÇßÀ¸¸ç, ¼¼Ã¢¹Ìµð¾î¿¡¼ ¡ºÄÚµùÇÏ´Â °øÀÍ¡»À» Ãâ°£Çß´Ù. ÇöÀç ¡´»ó»óÅԹ硵ÀÇ CTO·Î ÀçÁ÷ ÁßÀ̸ç, ÆнºÆ®Ä·ÆÛ½º¿Í À¯Æ©ºê µîÀÇ ¸Åü¸¦ ÅëÇØ °ÀǸ¦ Á¦°øÇÏ°í ÀÖ´Ù.
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Àüü 0°³ÀÇ ±¸¸ÅÈıⰡ ÀÖ½À´Ï´Ù.
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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. |
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±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 |
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±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 |
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´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. |
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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. |
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¿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. |
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¹è¼Û¿¹Á¤ÀÏ ¾È³» |
ÀÎÅÍÆÄÅ© µµ¼´Â ¸ðµç »óÇ°¿¡ ´ëÇØ ¹è¼Û¿Ï·á¿¹Á¤ÀÏÀ» À¥»çÀÌÆ®¿¡ Ç¥½ÃÇÏ°í ÀÖ½À´Ï´Ù.
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<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)
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»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°£
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<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.
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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.
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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. |
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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.
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