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(4.7) ์ˆ˜๊ฐ•ํ‰ 42๊ฐœ

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4.7

5.0

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5.0

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5.0

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๐Ÿ‘จโ€๐Ÿ’ป

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์„ธ๊ณ„์ ์ธ ์œ ๋ช… ์„œ๋น„์Šค๋ฅผ ๋น„๋กฏํ•ด 
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๐Ÿ‘‡๐Ÿ‘‡


์ถ”์ฒœ ์‹œ์Šคํ…œ ๐Ÿ“Œ
์‰ฝ๊ณ  ์ง๊ด€์ ์ธ ํŒŒ์ด์ฌ์œผ๋กœ!

์ถ”์ฒœ ์•Œ๊ณ ๋ฆฌ์ฆ˜์„ ํ™œ์šฉํ•œ ์„œ๋น„์Šค๊ฐ€ ์ ์  ๋งŽ์•„์ง€๋ฉด์„œ, ์ถ”์ฒœ ์•Œ๊ณ ๋ฆฌ์ฆ˜์— ๋Œ€ํ•ด ํ•™์Šตํ•˜๊ธธ ์›ํ•˜๋Š” ๋ถ„๋“ค๋„ ๊ณ„์†ํ•ด์„œ ๋Š˜๊ณ  ์žˆ์Šต๋‹ˆ๋‹ค. ์ด์— ๋ฐœ๋งž์ถฐ <Python์„ ์ด์šฉํ•œ ๊ฐœ์ธํ™” ์ถ”์ฒœ์‹œ์Šคํ…œ>์—์„œ๋Š” ์ดํ•ดํ•˜๊ธฐ ์‰ฝ๊ณ  ์ง๊ด€์ ์ธ ํ”„๋กœ๊ทธ๋ž˜๋ฐ ์–ธ์–ด ํŒŒ์ด์ฌ(Python)์„ ํ™œ์šฉํ•ด ์ถ”์ฒœ ์•Œ๊ณ ๋ฆฌ์ฆ˜์— ๋Œ€ํ•œ ์ •ํ™•ํ•œ ๊ฐœ๋…๊ณผ ์›๋ฆฌ๋ฅผ ์„ค๋ช…๋“œ๋ฆฌ๊ณ ์ž ํ•ฉ๋‹ˆ๋‹ค. 

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๐Ÿ’ป ์„ ์ˆ˜ ์ง€์‹์„ ํ™•์ธํ•ด์ฃผ์„ธ์š”!

  • ๊ฐ•์˜๋ฅผ ์ˆ˜๊ฐ•ํ•˜๊ธฐ ์œ„ํ•ด์„œ๋Š” Python ์–ธ์–ด ๋ฐ ๋ฐ Numpy(๋„˜ํŒŒ์ด), Pandas(ํŒ๋‹ค์Šค), Keras(์ผ€๋ผ์Šค) ๋ผ์ด๋ธŒ๋Ÿฌ๋ฆฌ์— ๋Œ€ํ•œ ๊ธฐ๋ณธ ์ดํ•ด๊ฐ€ ํ•„์š”ํ•ฉ๋‹ˆ๋‹ค.

๋‚จ๋‹ค๋ฅด๊ฒŒ ๋ฐฐ์šฐ๋Š” 
์ถ”์ฒœ ์‹œ์Šคํ…œ์˜ ์„ธ๊ณ„
๐Ÿ’Œ

๊ฑฐ์น ์ง€๋งŒ ์ •๋ง ์œ ์ตํ•œ!
๋ฐ์ดํ„ฐ ๋ถ„์„๊ฐ€ ๊ฑฐ์นœ์ฝ”๋”ฉ์ž…๋‹ˆ๋‹ค.


์•ˆ๋…•ํ•˜์„ธ์š”! ์ €๋Š” ํ˜„์žฌ "๋„ค์นด๋ผ ์ค‘ ํ•œ ๊ณณ"์—์„œ ๋ฐ์ดํ„ฐ ๋ถ„์„๊ฐ€๋กœ ์ผํ•˜๋Š” ๊ฑฐ์นœ์ฝ”๋”ฉ์ž…๋‹ˆ๋‹ค.

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๋ฐ์ดํ„ฐ ๋ถ„์„๊ฐ€, ๊ฑฐ์นœ์ฝ”๋”ฉ์€ ๐Ÿ‘จโ€๐Ÿ’ป

ํ˜„์žฌ "๋„ค์นด๋ผ ์ค‘ ํ•œ ๊ณณ"์—์„œ ํŒŒ์ด์ฌ ๋ฐ ์‹œ๊ฐํ™” ํˆด(Tableau)์„ ํ™œ์šฉํ•ด ๋ฐ์ดํ„ฐ ์ˆ˜์ง‘, ๊ฐ€๊ณต, ๋ถ„์„, ์˜ˆ์ธก, ์‹œ๊ฐํ™”, ์—…๋ฌด ์ž๋™ํ™”๋ฅผ ํ•˜๊ณ  ์žˆ์Šต๋‹ˆ๋‹ค.

์ฃผ์š” ์ด๋ ฅ

  • ๊ณ ๋ ค๋Œ€ํ•™๊ต ํ†ต๊ณ„ํ•™๊ณผ ํ•™์‚ฌ (์กธ์—…)
  • ๊ณ ๋ ค๋Œ€ํ•™๊ต ๋Œ€ํ•™์› ๋น…๋ฐ์ดํ„ฐ์œตํ•ฉํ•™๊ณผ (์žฌํ•™)
  • QS ์„ธ๊ณ„๋Œ€ํ•™ํ‰๊ฐ€ ํ‰๊ฐ€์œ„์›
  • ๊ณ ๋ ค๋Œ€ํ•™๊ต SW์ค‘์‹ฌ๋Œ€ํ•™ ์ธ๊ณต์ง€๋Šฅ ์‹ฌํ™” ์ˆ˜๋ฃŒ
  • ๊ณ ๋ ค๋Œ€ํ•™๊ต KUCC(์ปดํ“จํ„ฐ ๋™์•„๋ฆฌ) ์„ธ์…˜์žฅ
  • ๊ณ ๋ ค๋Œ€ํ•™๊ต ํ•™๊ณผ ์ˆ˜์„ 5ํšŒ, ์ „์ฒด ์ˆ˜์„ 1ํšŒ
  • ๋น…๋ฐ์ดํ„ฐ๋ถ„์„๊ธฐ์‚ฌ ์ž๊ฒฉ์ฆ
  • ๋น…๋ฐ์ดํ„ฐ๋ถ„์„ ์ค€์ „๋ฌธ๊ฐ€(ADSP) ์ž๊ฒฉ์ฆ)
  • ๋น…๋ฐ์ดํ„ฐ ๋ถ„์„ ๋ฐ ๊ฐœ๋ฐœ ๋ธ”๋กœ๊ทธ ์šด์˜
  • ์ธ๊ณต์ง€๋Šฅ ๊ฐ•์˜ ์œ ํŠœ๋ธŒ ์šด์˜

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  • ๋ฐ์ดํ„ฐ ๋ถ„์„ ์ง๋ฌด๋ฅผ ๊ฟˆ๊พธ๋Š” ํ•™์ƒ๋“ค์„ ์œ„ํ•œ ํšจ์œจ์  ๊ณต๋ถ€๋ฒ•
  • ๋ฐ์ดํ„ฐ ๋ถ„์„ ํ˜„์—…์— ์žˆ๋Š” ์ฃผ๋‹ˆ์–ด ๋ถ„์„๊ฐ€๋ฅผ ์œ„ํ•œ ์ƒ๋‹ด
  • ํ˜„์—…์—์„œ IT์ง๊ตฐ์ด ์•„๋‹ˆ์ง€๋งŒ, IT ๊ธฐ์ˆ ์„ ํ™œ์šฉํ•˜์—ฌ ๋ณธ์ธ ์—…๋ฌด์— ์ ์šฉํ•˜๊ณ  ์‹ถ์€ ๋ถ„


์ œ ์ง€์‹์„ ํ†ตํ•ด 
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๋ชจ๋“  ์ผ์—๋Š” ์‹œ์ž‘์ด ๊ฐ€์žฅ ์ค‘์š”ํ•ฉ๋‹ˆ๋‹ค. ํ•™์Šตํ•˜์‹œ๋ฉด์„œ ๊ถ๊ธˆํ•˜์‹  ๋‚ด์šฉ์ด ์žˆ๋‹ค๋ฉด [์งˆ๋ฌธ/๋‹ต๋ณ€] ์„ ํ†ตํ•ด ๋ฌธ์˜ํ•ด์ฃผ์„ธ์š”. ๋ฉ˜ํ† ๋ง๋„ ์ง„ํ–‰ํ•˜๊ณ  ์žˆ์œผ๋‹ˆ, ๋ฐ์ดํ„ฐ ๋ถ„์„์— ๊ด€์‹ฌ์ด ์žˆ๋Š” ๋ถ„๋“ค๊ป˜ ๋งŽ์€ ๋„์›€์ด ๋˜๊ณ  ์‹ถ์Šต๋‹ˆ๋‹ค. ๐Ÿ˜Š


ํƒ€์˜ ์ถ”์ข…์„ ๋ถˆํ—ˆํ•ฉ๋‹ˆ๋‹ค! 
์ด ๊ฐ•์˜๊ฐ€ ๋‚จ๋‹ค๋ฅธ ์ด์œ  ๐Ÿ‘

๋‹จ์ˆœ ๊ฐœ๋… ์„ค๋ช… ์œ„์ฃผ ๋ง‰์—ฐํ•œ ๊ฐ•์˜?

โ€ข ์ธํ„ฐ๋„ท์— ๋„๋ ค์žˆ๋Š” ์ž๋ฃŒ๋ž‘
๊ฐ•์˜๊ฐ€ ๋ณ„๋ฐ˜ ๋‹ค๋ฅธ ๊ฒŒ ์—†๋Š” ๊ฒƒ ๊ฐ™์•„์š”.
โ€ข ๊ฐœ๋… ์„ค๋ช…์€ ์ข‹์€๋ฐ,
๊ทธ๋ž˜์„œ ์‹ค์ œ ๊ตฌํ˜„์€ ์ •ํ™•ํžˆ ์–ด๋–ป๊ฒŒ ํ•˜์ฃ ?
โ€ข ์‚ฌ์šฉํ•˜๋Š” ์–ธ์–ด ์ž์ฒด ๋‚œ์ด๋„๊ฐ€ ๋„ˆ๋ฌด ์–ด๋ ค์›Œ์š”.

์ฒด๊ณ„์  ์ปค๋ฆฌํ˜๋Ÿผ, ์‹ค์Šต ์œ„์ฃผ ์‹ค์ „ ๊ฐ•์˜!

โ€ข ๋‹จ์ˆœ ๊ฐœ๋… ์„ค๋ช…์ด ์•„๋‹Œ
์›๋ฆฌ ๋ฐ ์‹ค์Šต ์œ„์ฃผ์˜ ์‹ค์ „ ๊ฐ•์˜์˜ˆ์š”.
โ€ข ๋‹จ์ˆœํžˆ ์›น์ƒ์˜ ์ž๋ฃŒ๋ฅผ ๋ชจ์€ ๊ฐ•์˜๊ฐ€ ์•„๋‹ˆ๋ผ,
๊ถŒ์œ„์žˆ๋Š” ์ฐธ๊ณ ์„œ์ ์„ ์ •๋ฆฌํ•ด์„œ ์—ฎ์—ˆ์–ด์š”.
โ€ข ์‰ฝ๊ณ  ๋น ๋ฅด๊ฒŒ ๋ฐฐ์šฐ๋Š” ํŒŒ์ด์ฌ์„ ํ™œ์šฉํ–ˆ์–ด์š”.

1๏ธโƒฃ ๋‹จ์ˆœ ๊ฐœ๋… ์„ค๋ช…์ด ์•„๋‹Œ, ์›๋ฆฌ+์‹ค์Šต ์œ„์ฃผ์˜ ์‹ค์ „ ๊ฐ•์˜

์ด๋ฏธ ์ถ”์ฒœ ์•Œ๊ณ ๋ฆฌ์ฆ˜์— ๋Œ€ํ•œ ๋‹จ์ˆœ ๊ฐœ๋… ์„ค๋ช…์€ ๋งŽ์€ ์‚ฌ์ดํŠธ์— ๋„๋ ค ์žˆ์Šต๋‹ˆ๋‹ค. ํ•˜์ง€๋งŒ ์•„๋ฌด๋ฆฌ ์ข‹์€ ๊ฐœ๋… ์„ค๋ช…์ผ์ง€๋ผ๋„ ์‹ค์ œ ์ •ํ™•ํ•œ ๊ตฌํ˜„๊นŒ์ง€ ์ด๋ฅด์ง€ ๋ชปํ•˜๋ฉด ์†Œ์šฉ์ด ์—†๊ธฐ ๋งˆ๋ จ์ž…๋‹ˆ๋‹ค.

์ด๋ฒˆ ๊ฐ•์˜์—์„œ๋Š” ์ถ”์ฒœ ์•Œ๊ณ ๋ฆฌ์ฆ˜์˜ ๊ฐœ๋…์„ ์ถฉ์‹คํžˆ ์•Œ๋ ค๋“œ๋ฆฌ๋Š” ๊ฒƒ์€ ๋ฌผ๋ก , ํ˜„์—…์—์„œ ์ถ”์ฒœ ์‹œ์Šคํ…œ์„ ๋„์ž…ํ•˜๊ธฐ ์œ„ํ•œ ๋…ธํ•˜์šฐ๊นŒ์ง€ ํƒ„ํƒ„ํ•˜๊ฒŒ ์•Œ๋ ค๋“œ๋ฆฝ๋‹ˆ๋‹ค.

2๏ธโƒฃ ์‰ฝ๊ณ  ๋น ๋ฅด๊ฒŒ ๋ฐฐ์šฐ๋Š” Python์„ ํ™œ์šฉํ•œ ๊ฐ•์˜

๋‹ค๋ฅธ ํ”„๋กœ๊ทธ๋ž˜๋ฐ ์–ธ์–ด์— ๋น„ํ•ด ๋น ๋ฅด๊ฒŒ ๋ฐฐ์šธ ์ˆ˜ ์žˆ๊ณ  ์ธ๊ณต์ง€๋Šฅ ๋ถ„์•ผ์— ํŠนํ™”๋œ ์–ธ์–ด์ธ Python์„ ํ™œ์šฉํ•˜์—ฌ ๊ฐ•์˜๊ฐ€ ์ง„ํ–‰๋ฉ๋‹ˆ๋‹ค. ์ถ”์ฒœ ์•Œ๊ณ ๋ฆฌ์ฆ˜์— ๋Œ€ํ•œ ์ดํ•ด๋ฟ๋งŒ ์•„๋‹ˆ๋ผ ์ธ๊ณต์ง€๋Šฅ ๋ชจ๋ธ ๊ตฌ์ถ•์— ํ•„์š”ํ•œ ๋ฐ์ดํ„ฐ ์—”์ง€๋‹ˆ์–ด๋ง๊นŒ์ง€ ํ•จ๊ป˜ ๋ฐฐ์šธ ์ˆ˜ ์žˆ๋„๋ก ๊ฐ•์˜๋ฅผ ๊ตฌ์„ฑํ•˜์˜€์Šต๋‹ˆ๋‹ค.

3๏ธโƒฃ ์ฒด๊ณ„์ ์ธ ์ปค๋ฆฌํ˜๋Ÿผ์œผ๋กœ ์ •ํ™•ํ•œ ์ดํ•ด๊นŒ์ง€

Python์„ ์ด์šฉํ•œ ๊ฐœ์ธํ™” ์ถ”์ฒœ์‹œ์Šคํ…œ (๋„์„œ์ถœํŒ์ฒญ๋žŒ, ์ž„์ผ ์ €)

๋‹จ์ˆœํžˆ ์—ฌ๋Ÿฌ ์‚ฌ์ดํŠธ์— ๋Œ์•„๋‹ค๋‹ˆ๋Š” ์ง€์‹์„ ๋Œ€์ถฉ ๋ชจ์•„์„œ ๊ตฌ์„ฑํ•œ ๊ฐ•์˜๊ฐ€ ์•„๋‹™๋‹ˆ๋‹ค. ๊ถŒ์œ„์žˆ๋Š” ์ฐธ๊ณ ์„œ์ ์„ ์ •๋ฆฌํ•œ ๋‚ด์šฉ์„ ๊ธฐ๋ฐ˜์œผ๋กœ, ์ฒด๊ณ„์ ์œผ๋กœ ๊ฐ•์˜ ์ปค๋ฆฌํ˜๋Ÿผ์„ ๊ตฌ์„ฑํ•˜์˜€์Šต๋‹ˆ๋‹ค.


ํ•™์Šต ๋‚ด์šฉ์„ 
ํ™•์ธํ•ด๋ณด์„ธ์š” ๐Ÿ“š

์ด ๊ฐ•์˜์—์„œ๋Š” ๐Ÿ’ป

  • ์ฃผ๋กœ ๊ฐœ์ธํ™” ์ถ”์ฒœ ๊ธฐ์ˆ ์˜ ์ „๋ฐ˜์ ์ธ ๋‚ด์šฉ์„ ๋‹ค๋ฃน๋‹ˆ๋‹ค.
  • ๊ทธ์ค‘์—์„œ๋„ ํŠนํžˆ ์—ฐ์†๊ฐ’์„ ์‚ฌ์šฉํ•˜๋Š” ๊ฐœ์ธํ™” ์ถ”์ฒœ ๊ธฐ์ˆ ์„ ๋‹ค๋ฃน๋‹ˆ๋‹ค.
  • ํ˜‘์—… ํ•„ํ„ฐ๋ง(Collaborative Filtering), ํ–‰๋ ฌ ์š”์ธํ™”(Maxtrix Factorization), ๋”ฅ๋Ÿฌ๋‹(Deep Learning) ์ถ”์ฒœ ์•Œ๊ณ ๋ฆฌ์ฆ˜ ๋ฐ ๋‹ค์ˆ˜์˜ ์ถ”์ฒœ ์•Œ๊ณ ๋ฆฌ์ฆ˜์„ ๊ฒฐํ•ฉํ•œ ํ•˜์ด๋ธŒ๋ฆฌ๋“œ(Hybrid) ์ถ”์ฒœ ์‹œ์Šคํ…œ ๋“ฑ์— ๋Œ€ํ•ด์„œ๋„ ์„ค๋ช…ํ•ฉ๋‹ˆ๋‹ค.

์˜ค๋ฆฌ์—”ํ…Œ์ด์…˜

์ด๋ฒˆ ๊ฐ•์˜์˜ ๋ชฉ์ ์€ ์ฃผ์š” ๊ฐœ์ธํ™” ์ถ”์ฒœ ์•Œ๊ณ ๋ฆฌ์ฆ˜์˜ ์ž‘๋™์›๋ฆฌ๋ฅผ ์ดํ•ดํ•˜๋Š” ๋ฐ ์žˆ์Šต๋‹ˆ๋‹ค. ๊ฐ•์˜์˜ ๋ชฉ์ ๊ณผ ์†Œ๊ฐœ๋ฅผ 5๋ถ„ ์ •๋„์˜ OT ์˜์ƒ์„ ํ†ตํ•ด ์ •๋ฆฌํ•˜์˜€์œผ๋‹ˆ, [๊ฐ•์˜ ๋ฏธ๋ฆฌ๋ณด๊ธฐ] ๋ฅผ ํ†ตํ•ด ํ™•์ธํ•ด ์ฃผ์„ธ์š”!

์ถ”์ฒœ ์‹œ์Šคํ…œ ์†Œ๊ฐœ

์‚ฌ์šฉ์ž์˜ ๊ณผ๊ฑฐ ํ–‰๋™ ๋ฐ์ดํ„ฐ๋‚˜ ๋‹ค๋ฅธ ๋ฐ์ดํ„ฐ๋ฅผ ๋ฐ”ํƒ•์œผ๋กœ ์‚ฌ์šฉ์ž์—๊ฒŒ ํ•„์š”ํ•œ ์ •๋ณด๋‚˜ ์ œํ’ˆ์„ ๊ณจ๋ผ์„œ ์ œ์‹œํ•ด ์ฃผ๋Š” ์ถ”์ฒœ ์‹œ์Šคํ…œ์˜ ๊ฐœ๋…๊ณผ ์—ฌ๋Ÿฌ ๊ธฐ์ˆ , ๊ทธ๋ฆฌ๊ณ  ๊ทธ ๋ฐœ์ „ ๊ณผ์ •์— ๋Œ€ํ•ด ์†Œ๊ฐœํ•ด๋“œ๋ฆฝ๋‹ˆ๋‹ค.

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  • ์ธ๊ธฐ์ œํ’ˆ ๋ฐฉ์‹
  • ์ถ”์ฒœ ์‹œ์Šคํ…œ์˜ ์ •ํ™•๋„ ์ธก์ •
  • ์‚ฌ์šฉ์ž ์ง‘๋‹จ๋ณ„ ์ถ”์ฒœ

ํ˜‘์—… ํ•„ํ„ฐ๋ง ์ถ”์ฒœ ์‹œ์Šคํ…œ

์œ ์‚ฌ๋„ ๊ธฐ๋ฐ˜์œผ๋กœ ์ด๋ฃจ์–ด์ง„ ํ˜‘์—… ํ•„ํ„ฐ๋ง(CF)์— ๋Œ€ํ•œ ๊ฐœ๋…๊ณผ ๋™์ž‘์›๋ฆฌ๋ฅผ ์†Œ๊ฐœํ•ด๋“œ๋ฆฌ๊ณ  ์‹ค์ œ ํ•จ๊ป˜ ๊ตฌํ˜„์„ ํ•ด๋ด„์œผ๋กœ์จ ํ•ด๋‹น ๊ฐœ๋…์— ๋Œ€ํ•œ ์ดํ•ด๋ฅผ ๋†’์ผ ๊ฒƒ์ž…๋‹ˆ๋‹ค.

  • ํ˜‘์—… ํ•„ํ„ฐ๋ง์˜ ์›๋ฆฌ
  • ์œ ์‚ฌ๋„์ง€ํ‘œ
  • ๊ธฐ๋ณธ CF ์•Œ๊ณ ๋ฆฌ์ฆ˜
  • ์ด์›ƒ์„ ๊ณ ๋ คํ•œ CF
  • ์ตœ์ ์˜ ์ด์›ƒ ํฌ๊ธฐ ๊ฒฐ์ •
  • ์‚ฌ์šฉ์ž์˜ ํ‰๊ฐ€๊ฒฝํ–ฅ์„ ๊ณ ๋ คํ•œ CF
  • ๊ทธ ์™ธ์˜ CF ์ •ํ™•๋„ ๊ฐœ์„  ๋ฐฉ๋ฒ•
  • ์‚ฌ์šฉ์ž ๊ธฐ๋ฐ˜ CF์™€ ์•„์ดํ…œ ๊ธฐ๋ฐ˜ CF
  • ์ถ”์ฒœ ์‹œ์Šคํ…œ์˜ ์„ฑ๊ณผ์ธก์ •์ง€ํ‘œ

Matrix Factorization(MF) ๊ธฐ๋ฐ˜ ์ถ”์ฒœ

ํ–‰๋ ฌ ์—ฐ์‚ฐ ๊ธฐ๋ฐ˜์œผ๋กœ ์ด๋ฃจ์–ด์ง„ Matrix Factorization(MF)์— ๋Œ€ํ•œ ๊ฐœ๋…๊ณผ ๋™์ž‘์›๋ฆฌ๋ฅผ ์†Œ๊ฐœํ•ด๋“œ๋ฆฌ๊ณ  ์‹ค์ œ ํ•จ๊ป˜ ๊ตฌํ˜„์„ ํ•ด๋ด„์œผ๋กœ์จ ํ•ด๋‹น ๊ฐœ๋…์— ๋Œ€ํ•œ ์ดํ•ด๋ฅผ ๋†’์ž…๋‹ˆ๋‹ค.

  • Matrix Factorization(MF) ๋ฐฉ์‹์˜ ์›๋ฆฌ
  • SGD(Stochastic Gradient Decent)๋ฅผ ์‚ฌ์šฉํ•œ MF ์•Œ๊ณ ๋ฆฌ์ฆ˜
  • SGD๋ฅผ ์‚ฌ์šฉํ•œ MF ๊ธฐ๋ณธ ์•Œ๊ณ ๋ฆฌ์ฆ˜
  • train/test ๋ถ„๋ฆฌ MF ์•Œ๊ณ ๋ฆฌ์ฆ˜
  • MF์˜ ์ตœ์  ํŒŒ๋ผ๋ฏธํ„ฐ ์ฐพ๊ธฐ
  • MF์™€ SVD

Surprise ํŒจํ‚ค์ง€ ์‚ฌ์šฉ

๊ฐ„ํŽธํ•˜๊ฒŒ CF์™€ MF ๊ธฐ๋ฐ˜ ์ถ”์ฒœ ์‹œ์Šคํ…œ์„ ๊ตฌํ˜„ํ•˜๊ณ  ํ…Œ์ŠคํŠธํ•ด๋ณผ ์ˆ˜ ์žˆ๋Š” ํŒจํ‚ค์ง€์˜ ๊ฐœ๋…๊ณผ ๋™์ž‘ ์›๋ฆฌ๋ฅผ ๋ฐฐ์›Œ๋ด…๋‹ˆ๋‹ค.

  • Surprise ๊ธฐ๋ณธ ํ™œ์šฉ ๋ฐฉ๋ฒ•
  • ์•Œ๊ณ ๋ฆฌ์ฆ˜ ๋น„๊ต
  • ์•Œ๊ณ ๋ฆฌ์ฆ˜ ์˜ต์…˜ ์ง€์ •
  • ๋‹ค์–‘ํ•œ ์กฐ๊ฑด์˜ ๋น„๊ต
  • ์™ธ๋ถ€ ๋ฐ์ดํ„ฐ ์‚ฌ์šฉ

๋”ฅ๋Ÿฌ๋‹์„ ์‚ฌ์šฉํ•œ ์ถ”์ฒœ ์‹œ์Šคํ…œ

๋‹ค์ˆ˜์˜ ์€๋‹‰์ธต(hidden layer)์„ ๊ฐ€์ง„ ์ธ๊ณต์‹ ๊ฒฝ๋ง์˜ ๊ฐœ๋…์„ ํ™œ์šฉํ•˜์—ฌ ์ถ”์ฒœ์‹œ์Šคํ…œ์„ ๋™์ž‘์‹œํ‚ฌ ์ˆ˜ ์žˆ๋Š” ์›๋ฆฌ ๋ฐ ์‹ค์Šต์„ ํ•ด๋ด„์œผ๋กœ์จ ํ•ด๋‹น ๊ฐœ๋…์— ๋Œ€ํ•œ ์ดํ•ด๋ฅผ ๋†’์ž…๋‹ˆ๋‹ค.

  • Matrix Factorization(MF)์„ ์‹ ๊ฒฝ๋ง์œผ๋กœ ๋ณ€ํ™˜ํ•˜๊ธฐ
  • Keras๋กœ MF ๊ตฌํ˜„ํ•˜๊ธฐ
  • ๋”ฅ๋Ÿฌ๋‹์„ ์ ์šฉํ•œ ์ถ”์ฒœ ์‹œ์Šคํ…œ
  • ๋”ฅ๋Ÿฌ๋‹ ๋ชจ๋ธ์— ๋ณ€์ˆ˜ ์ถ”๊ฐ€ํ•˜๊ธฐ

ํ•˜์ด๋ธŒ๋ฆฌ๋“œ ์ถ”์ฒœ ์‹œ์Šคํ…œ

๋‹ค์ˆ˜์˜ ์ถ”์ฒœ ์•Œ๊ณ ๋ฆฌ์ฆ˜ ๊ฒฐํ•ฉ์„ ํ†ตํ•œ ์ƒํ˜ธ ์„ฑ๋Šฅ ๋ณด์™„ ๋ฐ ๊ฐœ์„ ์— ๋Œ€ํ•œ ๋ฐฉ๋ฒ•๋ก ์ ์ธ ๋‚ด์šฉ๊ณผ ์‹ค์ œ ์‹ค์Šต์„ ํ†ตํ•ด ์ดํ•ด๋ฅผ ๋†’์ผ ๊ฒƒ์ž…๋‹ˆ๋‹ค.

  • ํ•˜์ด๋ธŒ๋ฆฌ๋“œ ์ถ”์ฒœ ์‹œ์Šคํ…œ์˜ ์žฅ์ 
  • ํ•˜์ด๋ธŒ๋ฆฌ๋“œ ์ถ”์ฒœ ์‹œ์Šคํ…œ์˜ ์›๋ฆฌ
  • ํ•˜์ด๋ธŒ๋ฆฌ๋“œ ์ถ”์ฒœ ์‹œ์Šคํ…œ(CF์™€ MF์˜ ๊ฒฐํ•ฉ)

๋Œ€๊ทœ๋ชจ ๋ฐ์ดํ„ฐ์˜ ์ฒ˜๋ฆฌ๋ฅผ ์œ„ํ•œ Sparse Matrix ์‚ฌ์šฉ

๊ฐ๋‹นํ•  ์ˆ˜ ์—†๋Š” ์ •๋„์˜ ๋ฐ์ดํ„ฐ๋ฅผ ์ฒ˜๋ฆฌํ•˜๋Š” ๋ฐฉ๋ฒ•๊ณผ ์‹ค์ œ ์ถ”์ฒœ ์•Œ๊ณ ๋ฆฌ์ฆ˜์˜ ์ ์šฉ๊นŒ์ง€์˜ ๊ณผ์ •์„ ๋ฐฐ์›Œ๋ด„์œผ๋กœ์จ ์‹ค์ „ ์Šคํ‚ฌ์— ๋Œ€ํ•œ ๊ฐ๊ฐ์„ ์ตํ˜€๋ณผ ๊ฒƒ์ž…๋‹ˆ๋‹ค.

  • Sparse Matrix์˜ ๊ฐœ๋…๊ณผ Python์—์„œ์˜ ์‚ฌ์šฉ
  • Sparse Matrix๋ฅผ ์ถ”์ฒœ ์•Œ๊ณ ๋ฆฌ์ฆ˜์— ์ ์šฉํ•˜๊ธฐ

์ถ”์ฒœ ์‹œ์Šคํ…œ ๊ตฌ์ถ•์—์„œ์˜ ์ด์Šˆ

์‹ค์ œ ์ถ”์ฒœ์‹œ์Šคํ…œ์„ ๊ตฌ์ถ•ํ•  ๋•Œ ์ž์ฃผ ๋ฐœ์ƒํ•˜๋Š” ๋ฌธ์ œ๋‚˜ ์ด์Šˆ๋“ค์˜ ์ด ์ •๋ฆฌ๋ฅผ ํ†ตํ•ด ์‹ค์ œ ์ถ”์ฒœ ์‹œ์Šคํ…œ ์ œ์ž‘ ๊ณผ์ •์˜ ์‹œํ–‰์ฐฉ์˜ค๋ฅผ ์กฐ๊ธˆ์ด๋‚˜๋งˆ ์ค„์—ฌ๊ฐˆ ์ˆ˜ ์žˆ๋Š” ์—ฌ๋Ÿฌ ๊ฐ€์ง€ ๋…ธํ•˜์šฐ๋ฅผ ์ง์ ‘ ์ตํ˜€๋ด…๋‹ˆ๋‹ค.

  • ์‹ ๊ทœ ์‚ฌ์šฉ์ž์™€ ์•„์ดํ…œ(Cold Start Problem)
  • ํ™•์žฅ์„ฑ(Scalability)
  • ์ถ”์ฒœ์˜ ํ™œ์šฉ(Presentation)
  • ์ด์ง„์ˆ˜ ๋ฐ์ดํ„ฐ(Binary Data)์˜ ์‚ฌ์šฉ
  • ์‚ฌ์šฉ์ž์˜ ๊ฐ„์ ‘ ํ‰๊ฐ€ ๋ฐ์ดํ„ฐ(Indirect Evaluation Data) ํ™•๋ณด

์ง€์‹๊ณต์œ ์ž์˜ 
Q&A๋ฅผ ํ™•์ธํ•ด๋ณด์„ธ์š”! ๐Ÿ’ฌ

Q. ์„ ์ˆ˜ ์ง€์‹(Python, Numpy, Pandas ,Keras)์€ ๋ฐ˜๋“œ์‹œ ์•Œ์•„์•ผ ํ•˜๋‚˜์š”?

Python์€ ๋ฐ˜๋“œ์‹œ ์•Œ์•„์•ผ ํ•˜์ง€๋งŒ, ๋‹ค๋ฅธ ๋ผ์ด๋ธŒ๋Ÿฌ๋ฆฌ๋“ค์€ ๋ฏธ๋ฆฌ ๋„ˆ๋ฌด ๊นŠ๊ฒŒ ํ•™์Šตํ•˜์‹ค ํ•„์š”๋Š” ์—†๊ณ  ๊ฐ•์˜๋ฅผ ๋“ค์œผ์‹œ๋ฉด์„œ ๋‚˜์˜ค๋Š” ๋‚ด์šฉ ์ค‘์— ๋ชจ๋ฅด๋Š” ๋‚ด์šฉ๋“ค๋งŒ ๋”ฐ๋กœ ์ฐพ์•„์„œ ๊ณต๋ถ€ํ•˜์‹œ๋Š” ๊ฒƒ๋„ ์ถ”์ฒœ๋“œ๋ฆฝ๋‹ˆ๋‹ค. ๊ฐ•์˜์—์„œ ์‚ฌ์šฉํ•˜๋Š” ๋ผ์ด๋ธŒ๋Ÿฌ๋ฆฌ ํ™œ์šฉ๋“ค์€ ์•„์ฃผ ์œ ์šฉํ•˜๊ณ  ํ”ํžˆ ์‚ฌ์šฉ๋˜๋Š” ๊ฒƒ๋“ค์ด๋‹ˆ ์ฒ˜์Œ ๊ณต๋ถ€ํ•˜์‹œ๋Š” ๋ถ„๋“ค๊ป˜๋Š” ์–ด๋–ค ๊ฒƒ๋ถ€ํ„ฐ ๋จผ์ € ๊ณต๋ถ€ํ•ด์•ผ ํ• ์ง€ ๊ฐ€์ด๋“œ๋ผ์ธ์ด ๋  ์ˆ˜๋„ ์žˆ์„ ๊ฒƒ ๊ฐ™๋„ค์š”. ๐Ÿ˜‰

Q. ๋ฐ์ดํ„ฐ๋Š” ๋ฏธ๋ฆฌ ์ œ๊ณต์ด ๋˜๋‚˜์š”?

๋ฌผ๋ก ์ž…๋‹ˆ๋‹ค. ๋ชจ๋“  ๊ฐ•์˜์—์„œ ํ™œ์šฉ๋˜๋Š” ๋ฐ์ดํ„ฐ๋Š” ๋ฏธ๋„ค์†Œํƒ€ ๋Œ€ํ•™์˜ ๊ทธ๋ฃน๋ Œ์ฆˆ(GroupLens) ํ”„๋กœ์ ํŠธ์— ์˜ํ•ด ๊ฐœ๋ฐœ๋˜์–ด ๊ฒ€์ฆ๋œ MovieLens ๋ฐ์ดํ„ฐ๋ฅผ ํ™œ์šฉํ•  ๊ฒƒ์ด๊ณ , ์ˆ˜์—… ์‹œ์ž‘ ์ „ ์ œ๊ณต๋˜๋Š” ๋ฐ์ดํ„ฐ URL์„ ํ†ตํ•ด์„œ ๋‹ค์šด ๋ฐ›์œผ์‹œ๋ฉด ๋ฉ๋‹ˆ๋‹ค.

Q. ๊ฐ•์˜๋ฅผ ๋“ค์œผ๋ฉด ์‹ค์ œ ์ถ”์ฒœ ์—”์ง„์„ ๊ฐœ๋ฐœํ•  ์ˆ˜ ์žˆ๋‚˜์š”?

๋ชจ๋“  ๊ฐ•์˜ ์ฑ•ํ„ฐ์—์„œ๋Š” ๋‹ค์–‘ํ•œ ์ถ”์ฒœ ์•Œ๊ณ ๋ฆฌ์ฆ˜์˜ ๊ฐœ๋…๋ฟ๋งŒ ์•„๋‹ˆ๋ผ ์‹ค์ œ ์‹ค์Šต์„ ํ•จ๊ป˜ ๋ณ‘ํ–‰ํ•˜๊ณ  ์žˆ์Šต๋‹ˆ๋‹ค. ๊ทธ๋ž˜์„œ ํ•จ๊ป˜ ์‹ค์Šตํ•œ ์ฝ”๋“œ์—์„œ ๊ฐ์ž ๋„๋ฉ”์ธ์— ๋งž๊ฒŒ ์•ฝ๊ฐ„์˜ ๋ณ€ํ˜•๋งŒ ํ•œ๋‹ค๋ฉด ์—ฌ๋Ÿฌ๋ถ„๋งŒ์˜ ์ถ”์ฒœ์—”์ง„์„ ๊ฐœ๋ฐœํ•˜์‹ค ์ˆ˜ ์žˆ์Šต๋‹ˆ๋‹ค.

Q. ํŒŒ์ด์ฌ์„ ๋”ฐ๋กœ ์„ค์น˜ํ•ด์•ผ ํ•˜๊ฑฐ๋‚˜, ๊ฐœ๋ฐœ ํ™˜๊ฒฝ์„ ๋”ฐ๋กœ ๊ตฌ์„ฑํ•ด์•ผ ํ•˜๋‚˜์š”?

์ „ํ˜€ ๊ทธ๋Ÿฌ์‹ค ํ•„์š”๊ฐ€ ์—†์Šต๋‹ˆ๋‹ค. ์„ค์น˜ ๋ฐ ๊ฐœ๋ฐœํ™˜๊ฒฝ ๊ตฌ์ถ•์˜ ๋ฒˆ๊ฑฐ๋กœ์›€์„ ๊ฑท์–ด๋‚ด๊ธฐ ์œ„ํ•ด์„œ google ์—์„œ ์ œ๊ณตํ•˜๋Š” ์›น ํ™˜๊ฒฝ ์—๋””ํ„ฐ Colab์„ ์‚ฌ์šฉํ•  ๊ฒƒ์ž…๋‹ˆ๋‹ค.

์ž์„ธํ•œ Colab ์‚ฌ์šฉ๋ฒ•์€ ์ œ ๋ธ”๋กœ๊ทธ๋ฅผ ํ†ตํ•ด์„œ ํ™•์ธ ํ•˜์‹œ๊ฑฐ๋‚˜, ๊ตฌ๊ธ€ ๊ฒ€์ƒ‰์— colab ์‚ฌ์šฉ๋ฒ•์ด๋ผ๊ณ  ๊ฒ€์ƒ‰ํ•˜์‹œ๋ฉด ๋” ์ž์„ธํ•˜๊ฒŒ ํ™•์ธํ•˜์‹ค ์ˆ˜ ์žˆ์Šต๋‹ˆ๋‹ค. 

๊ฑฐ์นœ์ฝ”๋”ฉ์˜ ๋‹ค๋ฅธ ๊ฐ•์˜๊ฐ€ ๊ถ๊ธˆํ•˜๋‹ค๋ฉด? ๐Ÿ“–

ํŒŒ์ด์ฌ ๊ธฐ์ดˆ ๋ผ์ด๋ธŒ๋Ÿฌ๋ฆฌ๋ถ€ํ„ฐ ์Œ“์•„๊ฐ€๋Š” ๋จธ์‹ ๋Ÿฌ๋‹
์ฒ˜์Œ ์‹œ์ž‘ํ•˜๋Š” ๋จธ์‹ ๋Ÿฌ๋‹์˜ ์™„๋ฒฝ ๊ธธ์žก์ด!๋ฌด๋ฃŒ ๊ฐ•์˜  

์ด๋Ÿฐ ๋ถ„๋“ค๊ป˜
์ถ”์ฒœ๋“œ๋ ค์š”

ํ•™์Šต ๋Œ€์ƒ์€
๋ˆ„๊ตฌ์ผ๊นŒ์š”?

  • ๊ฐœ์ธํ™” ์ถ”์ฒœ ์•Œ๊ณ ๋ฆฌ์ฆ˜์— ๊ด€์‹ฌ์ด ์žˆ๋Š” ๋ถ„

  • ํ˜„์—…์— ์ถ”์ฒœ ์‹œ์Šคํ…œ์„ ๋„์ž…ํ•˜๊ณ  ์‹ถ์œผ์‹  ๋ถ„

์„ ์ˆ˜ ์ง€์‹,
ํ•„์š”ํ• ๊นŒ์š”?

  • Python ๊ธฐ๋ณธ ์ดํ•ด

  • Numpy ๋ผ์ด๋ธŒ๋Ÿฌ๋ฆฌ ๊ธฐ๋ณธ ์ดํ•ด

  • Pandas ๋ผ์ด๋ธŒ๋Ÿฌ๋ฆฌ ๊ธฐ๋ณธ ์ดํ•ด

  • Keras ๋ผ์ด๋ธŒ๋Ÿฌ๋ฆฌ ๊ธฐ๋ณธ ์ดํ•ด

์•ˆ๋…•ํ•˜์„ธ์š”
๊ฑฐ์นœ์ฝ”๋”ฉ์ž…๋‹ˆ๋‹ค.

7,043

๋ช…

์ˆ˜๊ฐ•์ƒ

112

๊ฐœ

์ˆ˜๊ฐ•ํ‰

102

๊ฐœ

๋‹ต๋ณ€

4.8

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3

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๐Ÿ™Œ ์†Œ๊ฐœ

์•ˆ๋…•ํ•˜์„ธ์š”. ๊ฑฐ์น ์ง€๋งŒ ์ •๋ง ์œ ์ตํ•œ ๋ฐ์ดํ„ฐ ๋ถ„์„๊ฐ€ "๊ฑฐ์นœ์ฝ”๋”ฉ" ์ž…๋‹ˆ๋‹ค.

  • ๊ณ ๋ ค๋Œ€ํ•™๊ต ํ†ต๊ณ„ํ•™๊ณผ (์กธ์—…)

  • ๊ณ ๋ ค๋Œ€ํ•™๊ต ๋Œ€ํ•™์› ๋น…๋ฐ์ดํ„ฐ์œตํ•ฉํ•™๊ณผ (์žฌํ•™)

  • QS ์„ธ๊ณ„๋Œ€ํ•™ํ‰๊ฐ€ ํ‰๊ฐ€์œ„์›

  • ๊ณ ๋ ค๋Œ€ํ•™๊ต SW ์ค‘์‹ฌ๋Œ€ํ•™ ์ธ๊ณต์ง€๋Šฅ ์‹ฌํ™” ์ˆ˜๋ฃŒ

  • ๊ณ ๋ ค๋Œ€ํ•™๊ต KUCC(์ปดํ“จํ„ฐ ๋™์•„๋ฆฌ) ์„ธ์…˜์žฅ

  • ๊ณ ๋ ค๋Œ€ํ•™๊ต ํ•™๊ณผ 5ํšŒ ์ˆ˜์„, 1ํšŒ ์ „์ฒด ์ˆ˜์„

  • ๋น…๋ฐ์ดํ„ฐ๋ถ„์„๊ธฐ์‚ฌ ์ž๊ฒฉ์ฆ

  • ๋น…๋ฐ์ดํ„ฐ๋ถ„์„ ์ค€์ „๋ฌธ๊ฐ€(adsp) ์ž๊ฒฉ์ฆ

  • ๋น…๋ฐ์ดํ„ฐ ๋ถ„์„ ๋ฐ ๊ฐœ๋ฐœ ๋ธ”๋กœ๊ทธ ์šด์˜

  • ์ธ๊ณต์ง€๋Šฅ ๊ฐ•์˜ ์œ ํŠœ๋ธŒ ์šด์˜

 

์ €๋Š” ํ˜„์žฌ "๋„ค์นด ์ค‘ ํ•œ ๊ณณ"์—์„œ ํŒŒ์ด์ฌ ๋ฐ ์‹œ๊ฐํ™”ํˆด(Tableau)๋ฅผ ํ™œ์šฉํ•˜์—ฌ ๋ฐ์ดํ„ฐ ์ˆ˜์ง‘, ๊ฐ€๊ณต, ๋ถ„์„, ์˜ˆ์ธก, ์‹œ๊ฐํ™”, ์—…๋ฌด ์ž๋™ํ™”๋ฅผ ํ•˜๊ณ  ์žˆ์Šต๋‹ˆ๋‹ค.

 

โญ๏ธ ๋ฉ˜ํ† ๋ง

  • ๋ฐ์ดํ„ฐ ๋ถ„์„ ์ง๋ฌด๋ฅผ ๊ฟˆ๊พธ๋Š” ํ•™์ƒ๋“ค์„ ์œ„ํ•œ ํšจ์œจ์  ๊ณต๋ถ€๋ฒ•

  • ๋ฐ์ดํ„ฐ ๋ถ„์„ ํ˜„์—…์— ์žˆ๋Š” ์ฃผ๋‹ˆ์–ด ๋ถ„์„๊ฐ€๋ฅผ ์œ„ํ•œ ์ƒ๋‹ด

  • ํ˜„์—…์—์„œ IT์ง๊ตฐ์ด ์•„๋‹ˆ์ง€๋งŒ, IT ๊ธฐ์ˆ ์„ ํ™œ์šฉํ•˜์—ฌ ๋ณธ์ธ ์—…๋ฌด์— ์ ์šฉํ•˜๊ณ  ์‹ถ์€ ๋ถ„

 

๐ŸŒˆ ๋ฉ˜ํ† ๋ง ์ง„ํ–‰ ๋ฐฉ์‹

  • zoom์„ ํ†ตํ•œ ๋น„๋Œ€๋ฉด ๋ฐฉ์‹ ์ง„ํ–‰

  • ์ค€๋น„๋ฌผ : ์ปดํ“จํ„ฐ, ์นด๋ฉ”๋ผ, ์ด์–ดํฐ

  • ๋ฏธ๋ฆฌ ์ค€๋น„ํ•œ ์งˆ๋ฌธ ์‚ฌํ•ญ ํ˜น์€ ํ˜„ ์ƒํ™ฉ์— ๋”ฐ๋ผ ๋ฉ˜ํ† ๋ง ์ง„ํ–‰

 

๐Ÿฏ ๋งˆ๋ฌด๋ฆฌ ๊ธ€

  • ๋ชจ๋“  ์ผ์—๋Š” ์‹œ์ž‘์ด ๊ฐ€์žฅ ์ค‘์š”ํ•ฉ๋‹ˆ๋‹ค. ๋œจ๊ฑฐ์šด ์—ด์ •์œผ๋กœ ์ด๋ฃจ๊ณ ์ž ํ•˜๋Š” ๊ฒƒ์„ ๊ผญ ์ด๋ค„๋ƒ…์‹œ๋‹ค!..

 

๐Ÿ“จ ๋ฉ”์ผ๋ฌธ์˜

rough_coding@naver.com

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๊ฐ•์˜ ๊ฒŒ์‹œ์ผ: 
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    ์ด์ง€ํ˜ธ

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    โˆ™

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    5

    39% ์ˆ˜๊ฐ• ํ›„ ์ž‘์„ฑ

    ์ถ”์ฒœ ์•Œ๊ณ ๋ฆฌ์ฆ˜ ๊ฐœ๋…์„ ๊ฐ์ข… ๋ธ”๋กœ๊ทธ์— ํฉ์–ด์ ธ์žˆ๋Š” ์ •๋ณด๋กœ ํ•™์Šตํ–ˆ์—ˆ๋Š”๋ฐ...ใ… ใ… ใ… ใ…  ํ•œ๋ฒˆ์— ์ •๋ฆฌ๋˜๋‹ˆ ์ข‹๋„ค์š”. ์ด์ œ ๊ณง ์‹ค์Šต๋“ฃ๋Š”๋ฐ ์—ด์‹ฌํžˆ ํ•ด๋ณด๊ฒ ์Šต๋‹ˆ๋‹ค.!

    • ๊ฑฐ์นœ์ฝ”๋”ฉ
      ์ง€์‹๊ณต์œ ์ž

      ๋ง์”€ํ•˜์‹ ๋Œ€๋กœ ์ถ”์ฒœ ์•Œ๊ณ ๋ฆฌ์ฆ˜ ๊ฐœ๋…์„ ๋‹ค๋ฃฌ ๋ธ”๋กœ๊ทธ๋“ค์ด ๋งŽ์ง€๋งŒ, ์—ฐ์†์ ์ด๊ฒŒ ์ด์–ด์ง€์ง€ ์•Š๊ฑฐ๋‚˜ ๋ถ€์กฑํ•œ ์ •๋ณด๋“ค์ด ๋งŽ์Šต๋‹ˆ๋‹ค. ์ด๋ฒˆ ๊ธฐํšŒ์— ๋ช…ํ™•ํ•œ ๊ฐœ๋… ๋ฐ”๋กœ ์„ธ์šฐ์‹œ๊ธธ ๋ฐ”๋ž„๊ฒŒ์š”~! ์‹ค์Šต ๋˜ํ•œ ํŒŒ์ดํŒ…์ž…๋‹ˆ๋‹ค!! -๊ฑฐ์นœ์ฝ”๋”ฉ ๋“œ๋ฆผ-

  • ajaalsgus๋‹˜์˜ ํ”„๋กœํ•„ ์ด๋ฏธ์ง€
    ajaalsgus

    ์ˆ˜๊ฐ•ํ‰ 13

    โˆ™

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