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	데이터 과학 시리즈(에이콘)(총90건) 해석 가능한 AI : 설명 가능한 머신러닝 시스템 구축     31,500원 (10%↓) 통계의 함정 : 통계의 역설로 본 환상과 거짓     25,200원 (10%↓) LangChain으로 구현하는 LLM : 파이썬, ChatGPT로 LLM 애플리케이션 만들기     31,500원 (10%↓) 머신러닝을 위한 효율적 데이터 레이블링 : 인간 중심 AI를 위한 능동학습과 어노테이션     36,000원 (10%↓) 데이터 분석과 비판적 사고 : 양적 추론과 분석의 길잡이     31,500원 (10%↓) 파이토치 라이트닝으로 시작하는 딥러닝 : 파이썬으로 빠르게 고성능 AI 모델 만들기     31,500원 (10%↓) 텐서플로와 케라스로 구현하는 딥러닝     45,000원 (10%↓) 헬스케어 빅데이터 분석의 정석 : 한 권으로 끝내는 실사례에 기초한 헬스케어 빅데이터 분석 기술     31,500원 (10%↓) 로보틱스 알고리듬 : 중고등학생을 위한 입문서     27,000원 (10%↓) 인공지능 로보틱스     45,000원 (10%↓) 음성과 언어 처리 : 기계는 어떻게 사람의 말을 이해할까?     67,500원 (10%↓) 딥러닝 초보자를 위한 엔비디아 가이드북 : 엔비디아 현업 아키텍트가 저술한 검증된 딥러닝 입문서     54,000원 (10%↓) 컴퓨터 시대의 통계적 추론(연습문제 포함) : 알고리듬과 추론의 관계와 역할     36,000원 (10%↓) 인공지능 기반 의료 : 케어 패러다임 전환을 이끌 임상의학과 헬스케어 인공지능에 대한 조망     54,000원 (10%↓) 파이썬을 활용한 머신러닝 해석 가능성 : 예측의 공정성, 책임성, 투명성을 수립하는 다양한 방법 학습하기     40,500원 (10%↓) 오토케라스로 만드는 AutoML : 몇 줄의 코딩으로 이용할 수 있는 딥러닝     22,500원 (10%↓) 문과생을 위한 인공지능 입문 : 수학, 통계 지식 없이 배우는     31,500원 (10%↓) 네트워크 사이언스     45,000원 (10%↓) 그래프 머신러닝 : 머신러닝 알고리듬을 적용해 그래프 데이터 활용하기     31,500원 (10%↓) 공익을 위한 데이터 : 사회 발전을 위한 데이터 액션 활용법     36,000원 (10%↓) 네트워크     54,000원 (10%↓) 파이썬으로 하는 마케팅 연구와 분석 : 데이터 처리부터 시각화까지     36,000원 (10%↓) Pandas를 이용한 데이터 분석 실습 : 라이브러리로 다양한 실제 데이터 분석     45,000원 (10%↓) 일래스틱 스택을 이용한 머신러닝 : 머신러닝 피처로 데이터에서 귀중한 인사이트를 얻자     32,400원 (10%↓) 컴퓨터 비전을 위한 다중 시점 기하학 : 카메라를 위한 수학     58,500원 (10%↓) 컴퓨터 비전 : 원리, 알고리듬, 응용     76,500원 (10%↓) 고객 리텐션의 전략 : 데이터를 통해 고객 이탈을 막아라     36,000원 (10%↓) The R Book(한국어판) : R로 배우는 데이터 분석 기술     49,500원 (10%↓) 자연어 텍스트 처리를 통한 검색 시스템 구축 : 아파치 솔라, 루씬, OpenNLP 등 오픈소스 활용     36,000원 (10%↓) 데이터 스토리텔링 : 설득력 있는 프리젠테이션을 위한 데이터 시각화 기법     22,500원 (10%↓) 파워 BI와 엑셀 파워 피봇을 사용한 데이터 분석 : 예제를 통해 배우는 데이터 모델링     27,000원 (10%↓) 파이썬으로 실무에 바로 적용하는 머신 러닝     27,000원 (10%↓) 자연어 처리의 정석 : 자연어 처리의 A-Z 과거부터 최근 연구까지     45,000원 (10%↓) 추천 시스템의 통계 기법 : 실생활 추천 문제에 적용해보는 다양한 통계 기법     29,700원 (10%↓) 그래프 알고리즘 : 스파크와 Neo4j로 이해하는 알고리즘과 그래프 분석     29,700원 (10%↓) 파이썬 기반 강화학습 알고리듬 : DP, Q-Learning, AC, DQN, TRPO, PPO, DDPG, TD3     27,000원 (10%↓) 빅쿼리를 활용한 데이터 웨어하우스 구축 : 단계별로 배우는 구글 클라우드 관리형 데이터 분석     36,000원 (10%↓) 텐서플로 2로 배우는 금융 머신러닝 : 텐서플로와 Scikit-learn으로 금융 경제에 접목하는 인공지능     27,000원 (10%↓) 데이터 마이닝 : 실용적인 머신러닝 기술     45,000원 (10%↓) 헬스케어 분석을 위한 머신러닝 : 파이썬, 주피터 노트북, 텐서플로, 케라스를 이용한 적용 사례     22,500원 (10%↓) 생물정보학 알고리듬 : 2022년도 대한민국학술원 선정 교육부 우수학술도서     54,000원 (10%↓) AWS 기반 AI 애플리케이션 개발 : AI 유니콘 기업으로 도약하기     31,500원 (10%↓) 정보 검색의 이론과 실제 : 검색엔진을 구현하고 평가하는 방법     40,500원 (10%↓) 실전 알고리즘 트레이딩 배우기 : 파이썬으로 시작하는 알고리즘 트레이딩의 기초와 실전 전략     31,500원 (10%↓) 금융 파이썬 쿡북 : 금융 데이터 처리와 기술 분석부터 딥러닝 적용까지     31,500원 (10%↓) 자연어 처리와 딥러닝 : 딥러닝으로 바라보는 언어에 대한 생각     36,000원 (10%↓) 흥미로운 베이지안 통계 : 스타워즈, 레고, 러버 덕으로 이해하는 통계와 확률     27,000원 (10%↓) Pandas Cookbook : 파이썬 데이터 과학 기초     40,500원 (10%↓) AWS 클라우드 머신러닝 : 머신러닝 기초부터 AWS SageMaker까지     31,500원 (10%↓) 통계학으로 배우는 머신러닝 : 스탠퍼드대학교 통계학과 교수에게 배우는 머신러닝의 원리     54,000원 (10%↓) 알고리즘 마케팅 : 인공지능을 활용한 마케팅 자동화     31,500원 (10%↓) 파이썬을 활용한 스파크 프로그래밍 : 빅데이터 분석을 위한 스파크 활용법     27,000원 (10%↓) The Hundred-Page Machine Learning Book : 수식과 간결한 설명을 바탕으로 하는 핵심 머신 러닝     22,500원 (10%↓) 파이썬과 수치 해석 : 파이썬 수치 해석 레시피     45,000원 (10%↓) 인지 컴퓨팅 레시피 : Microsoft Cognitive Services와 TensorFlow를 활용한 인공지능 솔루션     31,500원 (10%↓) 빅데이터 시각화 : 하둡, R, D3.js, 태블로, 파이썬, 스플렁크로 배우는 빅데이터 시각화     25,200원 (10%↓) 파이썬을 활용한 비지도 학습 : 비구조 데이터로부터 숨겨진 패턴과 관계 찾기     31,500원 (10%↓) 구글 클라우드 플랫폼상의 데이터 과학 : 실시간 데이터 파이프라인 구현: 입수부터 머신 러닝까지     36,000원 (10%↓) 양자 컴퓨팅 입문 : 간결하게 배우는 양자 컴퓨팅     18,900원 (10%↓) 확률론적 로보틱스 : 로봇공학의 기초부터 SLAM과 자율 주행까지     45,000원 (10%↓) 어반 컴퓨팅 : 빅데이터로 변화하는 도시의 현재와 미래     45,000원 (10%↓) 적대적 머신러닝 : 머신러닝 알고리즘으로 하는 시스템 보안 공격과 방어     36,000원 (10%↓) 헬스케어 인공지능과 머신러닝 : 빅데이터를 활용한 개인 맞춤 건강관리     31,500원 (10%↓) 예제로 배우는 자연어 처리 기초 : NLP 알고리즘, 텍스트 분류와 요약, 감성 분석     31,500원 (10%↓) 케라스 2.x 프로젝트 : 실전 딥러닝 모델 구축과 훈련 9가지 프로젝트     31,500원 (10%↓) 생명정보학 알고리즘 : 파이썬으로 구현하는 생명정보학 알고리즘     36,000원 (10%↓) OpenCV 4를 활용한 머신러닝 입문 : OpenCV 4, 파이썬, scikit-learn을 사용해 이미지 처리 앱을     36,000원 (10%↓) 의사결정을 위한 데이터 과학 : 데이터 과학 총론     64,800원 (10%↓) 양자 컴퓨팅: 이론에서 응용까지     31,500원 (10%↓) 파이썬을 활용한 지리공간 분석 마스터하기 : GeoDjango, CARTOframes, MapboxGL-Jupyter를 활용한 GIS 프로세싱     36,000원 (10%↓) 통계 분석 너머 R의 무궁무진한 활용 : 워드/PDF/HTML 문서, 웹 사이트, 웹 애플리케이션, 다이내믹 데이터 시각화     36,000원 (10%↓) 텐서플로를 이용한 고급 딥러닝 : 수학의 기초와 함께 이해하는 파이썬 딥러닝     31,500원 (10%↓) 크롤리의 통계학 강의 : R을 활용한 입문     27,000원 (10%↓) 크롤리 교수의 통계학과 R 언어 세트     70,200원 (10%↓) 정보 스토리지와 관리 : 클라우드 컴퓨팅 시대의 정보 저장과 관리 보호 기법     36,000원 (10%↓) 엔터프라이즈 빅데이터 레이크 : 효율적인 데이터 레이크 도입과 모범 사례     27,000원 (10%↓) 양자 컴퓨터 원리와 수학적 기초 : 스핀부터 큐비트, 얽힘, 중첩, 양자 알고리즘, 양자 암호화     22,500원 (10%↓) 수학 없이 배우는 데이터 과학과 알고리즘 : 모두를 위한 데이터 사이언스     12,420원 (10%↓) 생명과학을 위한 딥러닝 : 생물학, 유전체학, 신약 개발에 적용하는 실무 딥러닝     22,500원 (10%↓) 머신 러닝 알고리즘 : 파이썬 예제와 함께 배우는 머신 러닝     31,500원 (10%↓) 데이터 마이닝 개념과 기법     45,000원 (10%↓) 데이터 과학 입문자를 위한 R : 설치부터 패키지 개발까지 R로 시작하는 데이터 과학     36,000원 (10%↓) Splunk 7 에센셜 : 데이터셋활용, 보고서제작, 강력한 정보 공유를 통한 머신 데이터 파헤치기     21,600원 (10%↓) R로 하는 쉬운 딥러닝     18,000원 (10%↓) Data Smart : 엑셀로 이해하는 데이터 과학 입문     27,000원 (10%↓) C++와 CUDA C로 구현하는 딥러닝 알고리즘 3 : Deep Convolution Neural Nets의 이해와 구현     25,200원 (10%↓) C++와 CUDA C로 구현하는 딥러닝 알고리즘 2 : 복소수 영역에서의 오토인코더 이해와 구현     25,200원 (10%↓) C++와 CUDA C로 구현하는 딥러닝 알고리즘 1 : Restricted Boltzman Machine의 이해와 Deep Belief Nets 구현     27,000원 (10%↓) C++와 CUDA C로 구현하는 딥러닝 알고리즘 세트 : RBM부터 CNN, 오토인코더까지 코딩하며 깨우치는 딥러닝의 원리     70,200원 (10%↓) Building Machine Learning Systems with Python(한국어판) : Scikit-learn 라이브러리로 구현하는 기계 학습 시스템     27,000원 (10%↓)

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• 중고등학생과 대학교 1학년을 대상으로 로봇 알고리듬과 로봇 알고리듬에 대한 수학적, 물리적 원리를 중점적으로 다룬다. 초반부에서는 자율 모바일 로봇의 기초 개념인 센서, 반응성 동작, 유한 상태 기계, 모션과 주행기록계, 제어에 대해 설명하고 후반부에서는 장애물 회피, 로컬화, 매핑, 퍼지 논리, 이미지 처리, 인공 신경망, 머신러닝, 군집 로봇, 로봇 팔의 기구학 등 심화된 로봇 알고리듬을 설명한다. 또한 알고리듬을 실제로 교육용 로봇에서 구현하도록 100개 이상의 활동을 제공한다. [이 책에서 다루는 내용] 다양한 종류의 로봇과 로봇을 제작할 때 사용하는 요소도 개략적으로 다루지만 주행 기록계와 피드백 제어와 같이 간단한 로봇 알고리듬에서부터 로컬화, 매핑, 이미지 처리, 머신러닝, 군집 로봇과 같이 심화된 로봇 알고리듬을 집중적으로 다룬다. 이때 알고리듬을 구체적으로 계산을 할 수 있도록 간략화된 상황을 제시하고 현실적인 활동을 통해 살펴본다. 학생들은 이런 간략화된 상황을 학습함으로써 심화된 로보틱스를 배울 준비가 될 것이다. [이 책의 대상 독자] 이 책은 중고등학생과 대학교 1학년인 중간 연령을 대상으로 하며 로봇 알고리듬과 로봇 알고리듬에 대한 수학적, 물리적 원리를 중점적으로 다룬다. 시행착오 이상의 것을 다루고 있지만, 학생들이 이 책만으로 실제 환경에서 작업을 수행할 수 있는 로봇과 알고리듬을 설계하거나 만들 수 있다고 생각하지는 않는다. 또한 알고리듬에서 심화된 수학과 공학은 필요에 의해 간략화해 나타냈지만, 개념과 로봇 알고리듬을 배우고 이해할 수 있으며 대학교나 대학원 수준으로 로봇을 공부할 교두보가 될 수 있을 것이라고 생각한다. [이 책의 구성] 1장에서는 로봇의 분야에 대한 개요와 일반 로봇, 알고리듬을 설명할 때 사용하는 의사 코드를 알아본다. 2장에서 6장까지는 자율 모바일 로봇의 기초 개념인 센서, 반응성 동작, 유한 상태 기계(finite state machine), 모션과 주행기록계, 제어를 설명한다. 7장에서 16장까지는 심화된 로봇 알고리듬인 장애물 회피, 로컬화, 매핑, 퍼지 논리, 이미지 처리, 인공 신경망, 머신러닝, 군집 로봇, 로봇 팔의 기구학에 대해 알아본다. 구체적인 개요는 1.8절에서 확인할 수 있다.
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• [옮긴이의 말] 로봇이 정형화된 공장에서 벗어나 걷고 뛸 정도로 제어 기술이 고도화됐습니다. 또한 딥러닝의 발전에 힘입어 지능을 갖추고 있으므로 로봇이 우리 생활 전반에 스며들 날이 머지않았다고 생각합니다. 다만 로봇은 전자, 기계, 컴퓨터, 수학 전반에 걸쳐 있는 광범위한 공학이므로 연구실에서도 혼자만의 힘으로 연구를 진행하기가 어렵습니다. 이 책은 로봇의 기본적인 요소부터 시작해 로봇의 기초가 되는 알고리듬을 거쳐 최근 화두가 되고 있는 머신러닝과 인공 신경망에 이르기까지 다양한 주제를 다룹니다. 이론적인 내용뿐 아니라 실제 수행할 수 있는 활동이 곁들여져 있기 때문에 구체적으로 학습할 수 있습니다. 이 책을 통해 독자 여러분이 ‘로봇을 문화로’라는 목표를 갖고 있는 저와 함께 이 길을 걷는 동료가 된다면 더할 나위 없겠습니다. 2022년 미국 라스베이거스의 소비자 가전 전시회(CES)에서 연구실 로봇의 아바타 기술을 전시하고 돌아오던 중에 공항에서 받았던 에이콘출판사의 번역 제안 메일이 떠오릅니다. 일면식도 없고 번역이 처음인 저를 믿고 맡겨주신 에이콘출판사에 감사의 말씀을 드립니다. 마지막으로, 로봇을 마음껏 연구하도록 지원해주시는 박재흥 교수님과 무조건적인 응원을 해주는 우리 가족, 새로운 시도를 항상 장려하고 도전하게 해주는 채영이에게 고마움을 전합니다.
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• 1장. 로봇과 로봇의 적용 분야 1.1 로봇의 분류 1.2 산업용 로봇 1.3 자율 주행 로봇 1.4 휴머노이드 로봇 1.5 교육용 로봇 1.6 일반 로봇 1.6.1 차동 구동 1.6.2 근접 센서 1.6.3 지면 센서 1.6.4 임베디드 컴퓨터 1.7 알고리듬 형식화 1.8 책의 개요 1.9 요약 1.10 추가 자료 참고 문헌 2장. 센서 2.1 센서의 분류 2.2 거리 센서 2.2.1 초음파 거리 센서 2.2.2 적외선 근접 센서 2.2.3 광학 거리 센서 2.2.4 삼각측량 센서 2.2.5 레이저 스캐너 2.3 카메라 2.4 기타 센서 2.5 센서 범위, 해상도, 정밀도, 정확도 2.6 비선형성 2.6.1 선형 센서 2.6.2 비선형 센서 변환 2.7 요약 2.8 추가 자료 참고 문헌 3장. 반응성 동작 3.1 브라이텐베르크 차량 3.2 물체 감지에 대한 반응 3.3 반응과 회전 3.4 라인 팔로잉 3.4.1 두 개의 지면 센서를 이용한 라인 팔로잉 3.4.2 한 개의 센서만을 이용한 라인 팔로잉 3.4.3 그라데이션 없는 라인 팔로잉 3.5 브라이텐베르크 차량 3.6 요약 3.7 추가 자료 참고 문헌 4장. 유한 상태 기계 4.1 상태 기계 4.2 상태를 이용한 반응성 동작 4.3 탐색과 접근 4.4 유한 상태 기계 구현 4.5 요약 4.6 추가... 자료 참고 문헌 5장. 로봇 모션과 주행기록계 5.1 거리, 속도, 시간 5.2 속도 변화로 인한 가속도 5.3 분할된 선분에서 연속적인 모션으로의 변환 5.4 주행기록계를 이용한 내비게이션 5.5 직선에서의 주행기록계 5.6 회전할 때의 주행기록계 5.7 주행기록계 오차 5.8 휠 엔코더 5.9 관성 내비게이션 시스템 5.9.1 가속도계 5.9.2 자이로스코프 5.9.3 적용 사례 5.10 자유도와 구동기의 수 5.11 구동기의 수와 자유도의 상대적 차이 5.12 홀로노믹과 비홀로노믹 5.13 요약 5.14 추가 자료 참고 문헌 6장. 제어 6.1 제어 모델 6.1.1 개루프 제어 6.1.2 폐루프 제어 6.1.3 제어 알고리듬 주기 6.2 온-오프 제어 6.3 비례 제어기 6.4 비례-적분 제어기 6.5 비례-적분-미분 제어기 6.6 요약 6.7 추가 자료 참고 문헌 7장. 로컬 내비게이션: 장애물 회피 7.1 장애물 회피 7.1.1 벽 따라가기 7.1.2 방향을 알고 벽 따라가기 7.1.3 프레지 알고리듬 7.2 코드 표시를 읽으며 라인 팔로잉 7.3 먹이를 찾는 개미 군집 7.4 개미 움직임의 확률론적 모델 7.5 경로 찾기 알고리듬의 유한 상태 기계 7.6 요약 7.7 추가 자료 참고 문헌 8장. 로컬화 8.1 랜드마크 8.2 위치가 알려진 물체로 위치 구하기 8.2.1 각도와 거리를 이용해 위치 구하기 8.2.2 삼각측량법을 이용해 위치 구하기 8.3 GPS 8.4 확률론적 로컬화 8.4.1 확실성을 늘리는 센싱 8.4.2 센서 불확실성 8.5 움직임의 불확실성 8.6 요약 8.7 추가 자료 참고 문헌 9장. 매핑 9.1 이산 지도와 연속 지도 9.2 격자 지도 셀의 정보 9.3 경계 알고리듬으로 탐색하며 지도 만들기 9.3.1 점유 확률을 나타낸 격자 지도 9.3.2 경계 알고리듬 9.3.3 경계 알고리듬에서의 우선순위 9.4 환경 정보를 이용한 지도 제작 9.5 슬램 알고리듬의 예시 9.6 슬램 알고리듬 적용하기 9.7 슬램 알고리듬 형식화 9.8 요약 9.9 추가 자료 참고 문헌 10장. 지도를 이용한 내비게이션 10.1 격자 지도에서의 데이크스트라 알고리듬 10.1.1 비용이 일정한 경우의 데이크스트라 알고리듬 10.1.2 비용이 다양한 경우의 데이크스트라 알고리듬 10.2 연속 지도에서의 데이크스트라 알고리듬 10.3 A* 알고리듬을 이용한 경로 계획 10.4 경로 추종과 장애물 회피 10.5 요약 10.6 추가 자료 참고 문헌 11장. 퍼지 논리 제어 11.1 퍼지화 11.2 규칙 적용 11.3 역퍼지화 11.4 요약 11.5 추가 자료 참고 문헌 12장. 이미지 처리 12.1 이미지 획득 12.2 디지털 이미지 처리 개요 12.3 이미지 향상 12.3.1 공간 필터 12.3.2 히스토그램 조작 12.4 윤곽선 검출 12.5 모서리 검출 12.6 얼룩 검출 12.7 요약 12.8 추가 자료 참고 문헌 13장. 인공 신경망 13.1 생물학적 신경계 13.2 인공 신경망 13.3 인공 신경망으로 브라이텐베르크 차량 구현하기 13.4 인공 신경망 구조 13.4.1 다층 구조 13.4.2 메모리 13.4.3 공간 필터 13.5 학습 13.5.1 학습 알고리듬의 분류 13.5.2 헤비안 규칙을 이용한 인공 신경망 학습 13.6 요약 13.7 추가 자료 참고 문헌 14장. 머신러닝 14.1 두 가지 색 분류하기 14.1.1 평균을 이용한 판별 기준 14.1.2 평균과 분산을 이용한 판별 기준 14.1.3 색 구별 학습 알고리듬 14.2 선형 판별 분석 14.2.1 선형 판별 분석을 사용하는 이유 14.2.2 선형 판별 기준 14.2.3 선형 판별을 위한 점 정하기 14.2.4 기울기 구하기 14.2.5 선형 판별 예시 14.2.6 판별 기준의 성능 비교하기 14.2.7 선형 판별 분석을 이용한 활동 14.3 선형 판별의 일반화 14.4 퍼셉트론 14.4.1 기울기 감지 14.4.2 퍼셉트론을 이용한 분류 14.4.3 퍼셉트론 학습 14.4.4 예제 14.4.5 퍼셉트론 매개변수 조절 14.5 요약 14.6 추가 자료 참고 문헌 15장. 군집 로봇 151 로봇 협업 구현 방법 15.2.1 직접적 통신 15.2.2 간접적 통신 15.2.3 벌 군집 알고리듬 15.2.4 ASSISIbf 프로젝트에서의 벌 군집 알고리듬 15.3 물리적 상호 작용을 통한 군집 로봇 15.3.1 물리적인 작업 협업 15.3.2 여러 로봇의 힘 합치기 15.3.3 가림 기반 집단 밀기 15.4 요약 15.5 추가 자료 참고 문헌 16장. 로봇 팔의 기구학 16.1 정기구학 16.2 역기구학 16.3 회전 16.3.1 벡터 회전 16.3.2 좌표계 회전 16.3.3 한 좌표계의 벡터를 다른 좌표계로 변환하기 16.4 좌표계 회전과 평행이동 16.5 3차원 회전 맛보기 16.5.1 세 축을 중심으로 하는 회전 16.5.2 오른손 법칙 16.5.3 3차원 회전 행렬 16.5.4 여러 번의 회전 16.5.5 오일러 각 16.5.6 서로 다른 오일러 각 회전의 경우의 수 16.6 3차원 변환에서의 심화 주제 16.7 요약 16.8 추가 자료 참고 문헌 부록 A. 측정 단위 부록 B. 수식 유도와 튜토리얼 B.1 조건부 확률과 베이즈 정리 B.2 정규화 B.3 평균과 분산 B.4 공분산 B.5 벡터와 행렬의 곱 B.6 삼각형 하단 사다리꼴의 면적 B.7 cos 15°를 수학적으로 구하기
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