¿ÀÇÂŬ·¡½º ÇнÀ ½ÃÀÛÀϱîÁö ±â´Ù¸± ÇÊ¿ä ¾ø¾î¿ä! ¿ÀÁ÷ KG¿¡µà¿ø¿¡¼¸¸ ¸¸³¯ ¼ö Àִ Ưº°ÇÑ ÇнÀ ÄÜÅÙÃ÷¸¦ Áö±Ý ¹Ù·Î ¹«·á·Î ¸¸³ªº¸¼¼¿ä!
Ä«Å×°í¸® Àüüº¸±â 1depth Àüü 2depth Àüü 3depth Àüü ÃʱâÈ Ä«Å×°í¸® Àüüº¸±â 1depth 2depth 3depth °úÁ¤¸í/ÅÂ±× [±âȹ&º¸°í] °æ¿µÈ¯°æ°ú ÇÁ·¹ÀÓ¿öÅ© [±âȹ&º¸°í] °íÀü ÇÁ·¹ÀÓ¿öÅ© [±âȹ&º¸°í] µ¥ÀÌÅÍ Å©¸®¿¡ÀÌƼºê [±âȹ&º¸°í] µ¥ÀÌÅ͸¦ ¸¸µå´Â ¼³¹®Áö ÀÛ¼º¹ý [±âȹ&º¸°í] ¸ðµç ÀÛ¾÷À» Çѹø¿¡ ³¡³»´Â ¿ö·ë [±âȹ&º¸°í] ¹®¼ °ËÅä - »ç½Ç [±âȹ&º¸°í] ¹®¼ °ËÅä - ¼ö¿ë°¡´É¼º [±âȹ&º¸°í] ¹®¼ °ËÅä - Á¤´ç¼º [±âȹ&º¸°í] ¹®¼ °ËÅä - Á¤È®¼º [±âȹ&º¸°í] ¹®Á¦Á¡À» ã¾Æ³»±â [±âȹ&º¸°í] º¸°í¿ª·® 11°¡Áö [±âȹ&º¸°í] ºñÁî´Ï½º »çÀÌŬ°ú º¸°í [±âȹ&º¸°í] ºñÁî´Ï½º ŸÀÓ Àå¾ÇÇϱâ [±âȹ&º¸°í] »ó»ç¸¦ »ì¸®´Â º¸°í [±âȹ&º¸°í] ½ÇÇà·ÂÀ» ¸¸µå´Â 9°¡Áö Áú¹® [±âȹ&º¸°í] ½ÇÇà·ÂÀ» ¸¸µå´Â °ËÁõ [±âȹ&º¸°í] ½ÇÇà·ÂÀ» ¸¸µå´Â ´çÀ§ [±âȹ&º¸°í] ½ÇÇà·ÂÀ» ¸¸µå´Â µ¿±â [±âȹ&º¸°í] ¾ðÅÃÆ®·Î »ó»ç¿Í »çÀü ÇùÀÇÇϱâ [±âȹ&º¸°í] ¾ðÅÃÆ®·Î ÇÁ·¹Á¨Å×À̼ÇÇϱâ [±âȹ&º¸°í] ¾÷¹« ÀÚµ¿È [±âȹ&º¸°í] ¾÷¹« Áö½Ã ¹è°æ°ú ¸ñÀû ÆľÇ1 [±âȹ&º¸°í] ¾÷¹« Áö½Ã ¹è°æ°ú ¸ñÀû ÆľÇ2 [±âȹ&º¸°í] ¾÷¹«¿Í ÁøôÀ» °¡½ÃÈÇÏ´Â Ä¹Ý [±âȹ&º¸°í] ¿øÀΰú ÀÌÀ¯¸¦ ã´Â 4Â÷¿ø ºÐ¼® 1 [±âȹ&º¸°í] ¿øÀΰú ÀÌÀ¯¸¦ ã´Â 4Â÷¿ø ºÐ¼® 2 [±âȹ&º¸°í] ¿øÀΰú ÀÌÀ¯¸¦ ã´Â 4Â÷¿ø ºÐ¼® 3 [±âȹ&º¸°í] ¿øÀΰú ÀÌÀ¯¸¦ ã´Â 4Â÷¿ø ºÐ¼® 4 [±âȹ&º¸°í] ÀΰøÁö´É âÀÇ·Â [±âȹ&º¸°í] Á¤Ä¡·Â - »ó»çÀÇ °³ÀÎÀû »óȲ ÀÌÇØÇϱâ [±âȹ&º¸°í] Á¤Ä¡·Â - »ó»çÀÇ °ü°èÀû »óȲ ÀÌÇØÇϱâ [±âȹ&º¸°í] Á¤Ä¡·Â - »ó»çÀÇ ÀÔÀåÀ» Á¿ìÇÏ´Â 9°¡Áö º¯¼ö [±âȹ&º¸°í] Á¤Ä¡·Â - »ó»çÀÇ Á¶Á÷Àû »óȲ ÀÌÇØÇϱâ [±âȹ&º¸°í] ª°í °£°áÇÑ º¸°í¼ - ³í¸®Àû ¹®´Ü [±âȹ&º¸°í] ª°í °£°áÇÑ º¸°í¼ - Àü·«Àû ´Ü¾î [±âȹ&º¸°í] ª°í °£°áÇÑ º¸°í¼ - âÀÇÀû ¹®Àå [±âȹ&º¸°í] ÃֽŠÇÁ·¹ÀÓ¿öÅ© [¹Ì·¡±â¼ú] 390Á¶ Ŭ¶ó¿ìµå ½ÃÀå [¹Ì·¡±â¼ú] °¡»ó ±âÁö±¹·À§¼º ±¸Ãà [¹Ì·¡±â¼ú] °£¼·Çö»ó [¹Ì·¡±â¼ú] °Å·¡¼Ò ¾ø´Â ¾ÏÈ£ÈÆó [¹Ì·¡±â¼ú] °Ë¿ ¾ø´Â ¾Û½ºÅä¾î? [¹Ì·¡±â¼ú] ±³Åë·¿¡³ÊÁö ÃÖÀûÈ [¹Ì·¡±â¼ú] ±¹³» OTA [¹Ì·¡±â¼ú] ±¹³» OTA ±ÔÁ¦ [¹Ì·¡±â¼ú] ±¹³»_°¨Á¤ÀÎ½Ä Â÷·® Á¦¾î [¹Ì·¡±â¼ú] ±¹¿Ü_°¨Á¤ÀÎ½Ä Â÷·® Á¦¾î [¹Ì·¡±â¼ú] ±Û·Î¹ú IT¾÷°è °³¹ß °æÀï ¼Ó NPU [¹Ì·¡±â¼ú] ±âÁ¸ ÀçÈ°¿ë º¸¿Ï [¹Ì·¡±â¼ú] ³ª³ë±â¼ú ÅõÀÚ È°¹ß [¹Ì·¡±â¼ú] ³ª³ë±â¼úÀÇ ÁøÈ [¹Ì·¡±â¼ú] ³Ä¡º´ ÇØ°á»ç, ¼¼Æ÷ Ä¡·áÁ¦ [¹Ì·¡±â¼ú] µÎ²² ÁÙÀÌ°í °µµ ³ôÀÌ°í [¹Ì·¡±â¼ú] µðÁöÅÐ Ä¡·áÁ¦ÀÇ Æз¯´ÙÀÓ [¹Ì·¡±â¼ú] µö·¯´×¿¡ ÃÖÀûÈµÈ NPU [¹Ì·¡±â¼ú] ¸¶ÀÌÅ©·Î¹ÙÀÌ¿È ½ÃÀå [¹Ì·¡±â¼ú] ¸ÖƼ Ŭ¶ó¿ìµå [¹Ì·¡±â¼ú] ¸é¿ª¹ÝÀÀ·Ã¼³» Àü´Þ [¹Ì·¡±â¼ú] ¹ÝµµÃ¼ ±ØÃʹ̼¼ [¹Ì·¡±â¼ú] ºí·ÏüÀÎ [¹Ì·¡±â¼ú] ºòµ¥ÀÌÅÍ_µ¥ÀÌÅÍ ±³·ù [¹Ì·¡±â¼ú] ºòµ¥ÀÌÅÍ_Àå´ÜÁ¡ [¹Ì·¡±â¼ú] ºòµ¥ÀÌÅÍÀÇ ºÐ¼® ¹× È°¿ë [¹Ì·¡±â¼ú] »ì¾Æ ÀÖ´Â ÀÎÅÍ³Ý ¡®IoT¡¯ [¹Ì·¡±â¼ú] »ó¾÷È¿Í ¾ÈÀü¼º ±Øº¹ [¹Ì·¡±â¼ú] »õ·Î¿î ¾Ïȣü°èÀÇ µîÀå [¹Ì·¡±â¼ú] ¼ÒÀç·ºÎÇ°·ÀåºñÀÇ »ýÅ°è [¹Ì·¡±â¼ú] ¼ö¼Ò°æÁ¦ÀÇ ±â¼ú [¹Ì·¡±â¼ú] ¼ö¼Ò¿¡³ÊÁö È°¿ë [¹Ì·¡±â¼ú] ¼ö¼ÒÀÇ ¿ÀÇØ¿Í Áø½Ç [¹Ì·¡±â¼ú] ½´ÆÛAI [¹Ì·¡±â¼ú] ¿¡ÄÚ ±³Åë¼ö´Ü [¹Ì·¡±â¼ú] ¿òÁ÷ÀÌ´Â ÀüÀÚ±â±â [¹Ì·¡±â¼ú] À§¼º¸Á °áÇÕ [¹Ì·¡±â¼ú] ÀÌ¿Â Àüµµµµ¸¦ ³ô¿©¶ó [¹Ì·¡±â¼ú] ÀÏ»ó ¼Ó AI [¹Ì·¡±â¼ú] Àü°íüÀüÁö [¹Ì·¡±â¼ú] ÀüÇØÁúÀÇ ¹ßÀü [¹Ì·¡±â¼ú] Áö´ÉÇü ¹ÝµµÃ¼ [¹Ì·¡±â¼ú] Â÷¼¼´ë °Ô³ð [¹Ì·¡±â¼ú] Â÷¼¼´ë À̵¿Åë½Å [¹Ì·¡±â¼ú] ÄݵåüÀηºÎÀÛ¿ë ÇØ°á °úÁ¦ [¹Ì·¡±â¼ú] Ŭ¶ó¿ìµå ½ÃÀå [¹Ì·¡±â¼ú] ź¼Ò °ø±âÀÇ ÀúÀå ¹× È°¿ë [¹Ì·¡±â¼ú] Æú´õºíÆù [¹Ì·¡±â¼ú] Ȧ·Î±×·¥ [¹Ì·¡±â¼ú] ÈÇÐÀû ÀçÈ°¿ë [¹Ì·¡±â¼ú] ÈÇÐÀû ÀçÈ°¿ë°ú ½ÃÀå ÀçÆí [¹Ì·¡±â¼ú] ÈÞ¸Ó³ëÀÌµå ·Îº¿ [¹Ì·¡±â¼ú] AI¿Í ¾Ïȣü°è [¹Ì·¡±â¼ú] AIÆÛ½ºÆ® [¹Ì·¡±â¼ú] CCU ±â¼ú [¹Ì·¡±â¼ú] EUVÀÇ ¹ßÀü [¹Ì·¡±â¼ú] K-¸ÞŸ¹ö½º [¹Ì·¡±â¼ú] mRNA ¹é½Å ¿ª»ç [¹Ì·¡±â¼ú] UAM [¹Ì·¡±â¼ú] VR·AR [ªÀº Çѱ¹»ç] °í´ë_°í±¸·Á, ±¤°³Åä¿Õ [ªÀº Çѱ¹»ç] Q&A_°í±¸·Á, ±¤°³Åä¿Õ [Data Analysis] column ó¸®1 [Data Analysis] column ó¸®2 [Data Analysis] column ó¸®3 [Data Analysis] column ó¸®4 [Data Analysis] column ó¸®5 [Data Analysis] °æ¿ìÀÇ ¼ö column º¯È¯ °úÁ¤ [Data Analysis] ±×·ì ¿¬»ê [Data Analysis] µ¥ÀÌÅÍ »ìÆ캸±â [Data Analysis] µ¥ÀÌÅÍ ÀÔÃâ·Â [Data Analysis] ¹æÇ⼺°ú ¸Â´Â ±×·¡ÇÁ ±×¸®±â 1 [Data Analysis] ¹æÇ⼺°ú ¸Â´Â ±×·¡ÇÁ ±×¸®±â 2 [Data Analysis] ºÐ·ùÀÇ Æò°¡ÁöÇ¥ [Data Analysis] ºÐ¼® ÀýÂ÷, ´Ü°è, ¹æ¹ý·Ð 1 [Data Analysis] ºÐ¼® ÀýÂ÷, ´Ü°è, ¹æ¹ý·Ð 2 [Data Analysis] »ê¼ú¿¬»ê ¾Ë¾Æº¸±â [Data Analysis] ¾Ë°í¸®Áò ±¸ºÐ ¿ë¾î [Data Analysis] ȸ±Í¹®Á¦ Æò°¡ÁöÇ¥ [Data Analysis] Classification ¸ðµ¨ ºÐ¼® [Data Analysis] Clustering Algorithm 1 [Data Analysis] Clustering Algorithm 2 [Data Analysis] CRISP-DM 1 [Data Analysis] CRISP-DM 2 [Data Analysis] CRISP-DM 3 [Data Analysis] Cross Validation [Data Analysis] Data Handling [Data Analysis] Dimensionality Reduction [Data Analysis] Exploratory Data Analysis 1 [Data Analysis] Exploratory Data Analysis 2 [Data Analysis] Feature Selection 1 [Data Analysis] Feature Selection 2 [Data Analysis] Feature Selection 3 [Data Analysis] Funtion mapping [Data Analysis] gini °è¼ö [Data Analysis] graphviz [Data Analysis] Hyperparameter Tuning 1 [Data Analysis] Hyperparameter Tuning 2 [Data Analysis] Hyperparameter Tuning 3 [Data Analysis] Library 1 [Data Analysis] Library 2 [Data Analysis] Library 3 [Data Analysis] Library 4 [Data Analysis] New µ¥ÀÌÅÍ ¼Â [Data Analysis] NULL ó¸® 1 [Data Analysis] NULL ó¸® 2 [Data Analysis] Outlier ÆǺ°°ú ó¸® [Data Analysis] Over/Under fitting [Data Analysis] Pandas 1 [Data Analysis] Pandas 2 [Data Analysis] Pandas 3 [Data Analysis] Pandas 4 [Data Analysis] Pandas 5 [Data Analysis] precision°ú recall [Data Analysis] ROC Curve [Data Analysis] R-Squared [Data Analysis] Scaling 1 [Data Analysis] Scaling 2 [Data Analysis] Visualization 1 [Data Analysis] Visualization 2 [Data Analysis] Visualization 3 [DT¸¶ÄÉÆÃ] °³ÀÎÈ Àü·« »ç·Ê ºÐ¼® [DT¸¶ÄÉÆÃ] °³ÀÎÈ Àü·«À̶õ? [DT¸¶ÄÉÆÃ] °æÇè ¸¶ÄÉÆà Ȱ¿ë Àü·« »ç·Ê ºÐ¼® [DT¸¶ÄÉÆÃ] °æÇè ¸¶ÄÉÆÃÀ̶õ? [DT¸¶ÄÉÆÃ] µ¥ÀÌÅÍ ±â¹Ý ¸¶ÄÉÆà Àü·« »ç·Ê ºÐ¼® [DT¸¶ÄÉÆÃ] µ¥ÀÌÅÍ ±â¹Ý ¸¶ÄÉÆÃÀ̶õ? [DT¸¶ÄÉÆÃ] ÀÎÇ÷ç¾ð¼ È°¿ë Àü·« »ç·Ê ºÐ¼® [DT¸¶ÄÉÆÃ] ÀÎÇ÷ç¾ð¼ È°¿ë Àü·«À̶õ? [DT¸¶ÄÉÆÃ] ÁøÁ¤¼º ¸¶ÄÉÆà Àü·« ¼º°øÀ» À§ÇÑ Action [DT¸¶ÄÉÆÃ] ÁøÁ¤¼º ¸¶ÄÉÆÃÀ̶õ? [DT¸¶ÄÉÆÃ] ä³Î ¸¶ÄÉÆà - ºí·Î±×, ÀνºÅ¸±×·¥, ¶óÀ̺êÄ¿¸Ó½º [DT¸¶ÄÉÆÃ] ä³Î ¸¶ÄÉÆà - À¯Æ©ºê, SNS [DT¸¶ÄÉÆÃ] Ä¿¹Â´ÏƼ ¸¶ÄÉÆà Àü·« ¼º°øÀ» À§ÇÑ Action [DT¸¶ÄÉÆÃ] Ä¿¹Â´ÏƼ ¸¶ÄÉÆÃÀ̶õ? [DT¸¶ÄÉÆÃ] ÆÒ´ý ¸¶ÄÉÆà Ȱ¿ë Àü·« »ç·Ê ºÐ¼® [DT¸¶ÄÉÆÃ] ÆÒ´ý ¸¶ÄÉÆÃÀ̶õ? [DT¸¶ÄÉÆÃ] Ç÷§Æû ºñÁî´Ï½º ±¸¼ºÀ» À§ÇÑ °í·Á»çÇ× [DT¸¶ÄÉÆÃ] Ç÷§Æû ºñÁî´Ï½º ÀÌÇØ [DT¸¶ÄÉÆÃ] Digital NativeµéÀÇ Æ¯¼º [DT¸¶ÄÉÆÃ] Digital Native¶õ? [DT¸¶ÄÉÆÃ] DigitalÀÌ Áß¿äÇÑ ÀÌÀ¯ [DT¸¶ÄÉÆÃ] DT ½Ã´ë¶õ? [DT¸¶ÄÉÆÃ] O2O ºñÁî´Ï½º Àü·« ¼º°øÀ» À§ÇÑ Action [DT¸¶ÄÉÆÃ] O2O ºñÁî´Ï½º¶õ? [DTrend] °³Àΰú Á¶Á÷ Ç÷§Æ÷¸ÓÀÇ ¿ªÇÒ [DTrend] ±¹³» ¸¶À̵¥ÀÌÅÍ °áÇÕ»ç·Ê [DTrend] ±ÝÀ¶ Ç÷§Æû »ýÁ¸ Àü·« [DTrend] ±ÝÀ¶¾÷ ¸¶À̵¥ÀÌÅÍ ¼ºñ½º »ç·Ê [DTrend] ±ÝÀ¶¾÷ ¸¶À̵¥ÀÌÅÍ ¼ºñ½º À¯Çü [DTrend] ±ÝÀ¶¾÷ÀÇ Æз¯´ÙÀÓ º¯È [DTrend] ±â¾÷¿¡°Ô µ¥ÀÌÅÍ°¡ Áß¿äÇÑ ÀÌÀ¯ [DTrend] ±â¾÷ÀÇ µ¥ÀÌÅÍ È°¿ë·ÂÀ» ³ôÀÌ´Â ¹æ¹ý [DTrend] ±â¾÷ÀÌ ºÎÁ·ÇÑ µ¥ÀÌÅ͸¦ ä¿ì´Â ¹æ¹ý [DTrend] ±âÁ¸ ÀºÇà°úÀÇ ´Ù¸¥ Ư¡ [DTrend] ´º(New) ¹Ìµð¾î »ýÅ°è [DTrend] µ¥ÀÌÅÍ °áÇÕ ±â°ü [DTrend] µ¥ÀÌÅÍ °æÁ¦ ½Ã´ëÀÇ ¼ÒºñÀÚ [DTrend] µ¥ÀÌÅÍ °æÁ¦½Ã´ë [DTrend] µ¥ÀÌÅÍ ÁÖ±ÇÁÖÀÇ [DTrend] µ¥ÀÌÅÍ°¡ Áß¿äÇÑ ÀÌÀ¯ [DTrend] µ¥ÀÌÅÍ´Â ¾ò´Â ¹æ¹ý [DTrend] µ¥ÀÌÅÍ¿¡ ´ëÇÑ ¼¼´ëº° Ư¡ [DTrend] µ¥ÀÌÅÍ¿¡ ´ëÇÑ ¼ÒºñÀÚ ÀÎ½Ä [DTrend] µ¥ÀÌÅÍÀÇ °áÇÕ [DTrend] µðÁöÅÐ Æ®·£½ºÆ÷¸ÞÀ̼ÇÀÇ °³³ä [DTrend] ¸¶À̵¥ÀÌÅÍ °æÀï·Â ÀλçÀÌÆ® [DTrend] ¸¶À̵¥ÀÌÅÍ °æÀï·Â ÇÙ½É Æ÷ÀÎÆ® [DTrend] ¸¶À̵¥ÀÌÅÍ °æÀï·Â Çâ»ó - ±â¾÷¹®È [DTrend] ¸¶À̵¥ÀÌÅÍ °æÀï·Â Çâ»ó - µ¥ÀÌÅÍ °æÀï·Â [DTrend] ¸¶À̵¥ÀÌÅÍ °æÀï·Â Çâ»ó - Ç÷§Æû °æÀï·Â [DTrend] ¸¶À̵¥ÀÌÅÍ °æÀï·Â Çâ»ó - AI °æÀï·Â [DTrend] ¸¶À̵¥ÀÌÅÍ »ê¾÷ÀÇ ÁÖ¿ä À̽´ [DTrend] ¸¶À̵¥ÀÌÅÍ ÀüÈĺ¯È [DTrend] ¸¶À̵¥ÀÌÅÍ ÇØ¿Ü µ¿Çâ - ¿µ±¹ [DTrend] ¸¶À̵¥ÀÌÅÍ ÇØ¿Ü µ¿Çâ - È£ÁÖ/¹Ì±¹/½Ì°¡Æú [DTrend] ¸¶À̵¥ÀÌÅÍ ÇØ¿Ü Á¤Ã¥ [DTrend] ¸¶À̵¥ÀÌÅÍÀÇ ÀÇ¹Ì [DTrend] ¸ÞŸ¹ö½º µðÁöÅÐÆ®À© [DTrend] ¸ÞŸ¹ö½º ¼º°ø ±â¾÷ °ø·«¹ý [DTrend] ¸ÞŸ¹ö½º ½Ã´ë ±â¾÷°ú °³ÀÎÀÇ ¹Ì·¡ [DTrend] ¸ÞŸ¹ö½º ½Ã´ë ȸÀÇ¿Í Çù¾÷ [DTrend] ¸ÞŸ¹ö½º Æ®·»µå ºÐ¼® [DTrend] ¸ÞŸ¹ö½º Ç÷§Æû °æÀïÀÚµé [DTrend] ¸ÞŸ¹ö½º Ç÷§Æû »ýÅ°è [DTrend] ¸ÞŸ¹ö½º¶õ ¹«¾ùÀΰ¡ [DTrend] ¸ÞŸ¹ö½º¶õ ¹«¾ùÀΰ¡? [DTrend] ¸ÞŸ¹ö½º·Î ¾÷¹«»ý»ê¼º ³ôÀ̱â [DTrend] ¸ÞŸ¹ö½º¸¦ ÀÌ¿ëÇÑ ºê·£µù ¸¶ÄÉÆà [DTrend] ¸ÞŸ¹ö½º¿¡ ´ëÇÑ ±â´ë¿Í °úÁ¦ [DTrend] ¸ÞŸ¹ö½º¿¡¼ ÇÊ¿äÇÑ ºñ´ë¸é ¼ÒÅë ¸®´õ½Ê [DTrend] ¸ÞŸ¹ö½ºÀÇ ´ëÁßÈ ½Ãµµ [DTrend] ¸ÞŸ¹ö½ºÀÇ ¹Ì·¡¿Í »õ·Î¿î ±âȸ [DTrend] ¹Ìµð¾î Ç÷§ÆûÀÇ ¼º°ø ¿ä¼Ò [DTrend] ¹Ìµð¾î Ç÷§ÆûÀÇ Àü·«Àû À̽´ [DTrend] ¹Ì·¡ Áö½Ä»çȸ·ÎÀÇ º¯È [DTrend] ¹Ì·¡ Ç÷§ÆûÀÇ ºÐ¾ßº° ¾ç»ó [DTrend] ¹è´Þ ¾Û ¿ÕÁ¸¦ ÇâÇÑ Ä¡¿ÇÑ °¢Ãà [DTrend] ¹è´Þ ¾ÛÀÌ ±ÞºÎ»óÇÑ ÀÌÀ¯ [DTrend] ½ÂÀÚµ¶½ÄÀÇ ÀÌÄ¿¸Ó½º [DTrend] ¿Â¶óÀΠȯ°æ º¯È¿Í À¯Åë¾÷üÀÇ Àü·« [DTrend] À¯Åë»ê¾÷ÀÇ ¿È´Ïä³Î [DTrend] ÀÌÁ¾ ¾÷Á¾°£¿¡ ¸¶À̵¥ÀÌÅÍ °áÇÕ [DTrend] ÀΰøÁö´É ±â¹ÝÀÇ Ç÷§Æû [DTrend] ÀΰøÁö´É ºÐ¾ß¿¡¼ÀÇ ¿ìÀ§È®º¸ ¹æ¾È [DTrend] ÀΰøÁö´ÉÀ» È°¿ëÇÑ Çõ½Å ±â¼ú [DTrend] Á¦Á¶¾÷°ú Ç÷§ÆûÀÇ ¿¬°á [DTrend] Æ®·»µåÀÇ º¯È¿Í »ýÁ¸¹ý [DTrend] ÆÒµ¥¹Í ¼Ó Á¦Á¶¾÷ÀÇ ¹ß±º [DTrend] Ç÷§Æû ±¸Á¶·ÎÀÇ º¯È [DTrend] Ç÷§Æû ±â¾÷ÀÇ ±ÝÀ¶¾÷ ÁøÃâ [DTrend] Ç÷§Æû ºñÁî´Ï½º ¹æÇ⼺ [DTrend] Ç÷§Æû ºñÁî´Ï½º Àü·« [DTrend] Ç÷§Æû ºñÁî´Ï½ºÀÇ Çõ½Å [DTrend] Ç÷§Æû°ú ¾Ë°í¸®Áò [DTrend] Ç÷§Æû°ú Ç÷§Æ÷¸ÓÀÇ °³³ä [DTrend] ÇØ¿Ü¿¡¼ ¸¶À̵¥ÀÌÅÍ °áÇÕ [IT/C¾ð¾î] 1Â÷¿ø ¹è¿ [IT/C¾ð¾î] 1Â÷¿ø ¹è¿ È°¿ë1 [IT/C¾ð¾î] 1Â÷¿ø ¹è¿ È°¿ë2 [IT/C¾ð¾î] 1Â÷¿ø ¹è¿ÀÇ ÃʱâÈ [IT/C¾ð¾î] 2Â÷¿ø ¹è¿ [IT/C¾ð¾î] 2Â÷¿ø ¹è¿ È°¿ë1 [IT/C¾ð¾î] 2Â÷¿ø ¹è¿ È°¿ë2 [IT/C¾ð¾î] ±¸Á¶Ã¼ [IT/C¾ð¾î] ±¸Á¶Ã¼ Æ÷ÀÎÅÍ [IT/C¾ð¾î] ±¸Á¶Ã¼ Æ÷ÀÎÅÍÀÇ Å©±â [IT/C¾ð¾î] ±¸Á¶Ã¼ Æ÷ÀÎÅÍÀÇ È°¿ë [IT/C¾ð¾î] ±¸Á¶Ã¼ÀÇ Á¤ÀÇ [IT/C¾ð¾î] ±¸Á¶Ã¼ÀÇ È°¿ë [IT/C¾ð¾î] ±âŸÇÔ¼ö [IT/C¾ð¾î] ´ÙÁß Æ÷ÀÎÅÍ [IT/C¾ð¾î] µ¿Àû ÇÒ´ç [IT/C¾ð¾î] µ¿Àû ÇÒ´çÀÇ È°¿ë1 [IT/C¾ð¾î] µ¿Àû ÇÒ´çÀÇ È°¿ë2 [IT/C¾ð¾î] ¹®ÀÚ¿ °ü·Ã ÇÔ¼ö1 [IT/C¾ð¾î] ¹®ÀÚ¿ °ü·Ã ÇÔ¼ö2 [IT/C¾ð¾î] ¹®ÀÚ¿ÀÇ ÀúÀå°ú ÀÔ·Â [IT/C¾ð¾î] ¹®ÀÚ¿ÀÇ ÀúÀå°ú ÀÔ·Â È°¿ë1 [IT/C¾ð¾î] ¹®ÀÚ¿ÀÇ ÀúÀå°ú ÀÔ·Â È°¿ë2 [IT/C¾ð¾î] ¹Ýº¹¹® - Ãß°¡ Å°¿öµå [IT/C¾ð¾î] ¹Ýº¹¹® - for [IT/C¾ð¾î] ¹Ýº¹¹® - for È°¿ë [IT/C¾ð¾î] º¯¼ö ÀÔ·ÂÀÇ È°¿ë [IT/C¾ð¾î] º¯¼ö È°¿ëÇϱâ [IT/C¾ð¾î] º¯¼ö¶õ? [IT/C¾ð¾î] º¯¼öÀÇ ±ÔÄ¢ [IT/C¾ð¾î] º¯¼öÀÇ ÀÔ·Â [IT/C¾ð¾î] ºñÆ® ¿¬»êÀÚ [IT/C¾ð¾î] ºñÆ® ¿¬»êÀÚ È°¿ë [IT/C¾ð¾î] »ê¼ú, ´ëÀÔ, º¹ÇÕ´ëÀÔ ¿±»êÀÚ [IT/C¾ð¾î] »ê¼ú, ´ëÀÔ, º¹ÇÕ´ëÀÔ ¿±»êÀÚ È°¿ë [IT/C¾ð¾î] »ïÇ×, sizeof ¿¬»êÀÚ [IT/C¾ð¾î] »ïÇ×, sizeof ¿¬»êÀÚ È°¿ë [IT/C¾ð¾î] »ó¼ö [IT/C¾ð¾î] ¼½ÄÁöÁ¤ÀÚ È°¿ë [IT/C¾ð¾î] ¼½ÄÁöÁ¤ÀÚ¶õ? [IT/C¾ð¾î] ¼½ÄÁöÁ¤ÀÚÀÇ Ãß°¡ ±â´É [IT/C¾ð¾î] À½¼öÀÇ Ç¥Çö [IT/C¾ð¾î] À½¼öÀÇ Ç¥Çö È°¿ë [IT/C¾ð¾î] ÀÌÁß for [IT/C¾ð¾î] ÀÌÁß for È°¿ë [IT/C¾ð¾î] ÀÔ·Â ¼³Á¤ [IT/C¾ð¾î] Á¤Àû º¯¼ö [IT/C¾ð¾î] Á¦¾î¹®ÀÚ [IT/C¾ð¾î] Á¦¾î¹®ÀÚÀÇ È°¿ë [IT/C¾ð¾î] Á¶°Ç¹®( if ~ else) [IT/C¾ð¾î] Á¶°Ç¹®( if ~ else) È°¿ë1 [IT/C¾ð¾î] Á¶°Ç¹®( if ~ else) È°¿ë2 [IT/C¾ð¾î] Á¾ÇÕ È°¿ë1 [IT/C¾ð¾î] Á¾ÇÕ È°¿ë2 [IT/C¾ð¾î] Á¾ÇÕ È°¿ë3 [IT/C¾ð¾î] Áõ°¨, ºñ±³, ³í¸® ¿¬»êÀÚ [IT/C¾ð¾î] Áõ°¨, ºñ±³, ³í¸® ¿¬»êÀÚ È°¿ë [IT/C¾ð¾î] Áö¿ª, Àü¿ª º¯¼ö [IT/C¾ð¾î] Áø¹ý ¹× ºñÆ®¿Í ¹ÙÀÌÆ® [IT/C¾ð¾î] Áø¹ýÀÇ º¯È¯ [IT/C¾ð¾î] Áø¹ýÀÇ º¯È¯ È°¿ë [IT/C¾ð¾î] Æ÷ÀÎÅͶõ? [IT/C¾ð¾î] Æ÷ÀÎÅÍ¿Í ¹è¿ÀÇ °ü°è [IT/C¾ð¾î] Æ÷ÀÎÅÍ¿Í ¹è¿ÀÇ È°¿ë [IT/C¾ð¾î] Æ÷ÀÎÅÍÀÇ È°¿ë [IT/C¾ð¾î] ÇÔ¼ö¿Í Æ÷ÀÎÅÍ [IT/C¾ð¾î] ÇÔ¼ö¿Í Æ÷ÀÎÅÍÀÇ È°¿ë [IT/C¾ð¾î] ÇÔ¼öÀÇ ÀÌÁ¡ [IT/C¾ð¾î] ÇÔ¼öÀÇ Á¤ÀÇ È°¿ë1 [IT/C¾ð¾î] ÇÔ¼öÀÇ Á¤ÀÇ È°¿ë2 [IT/C¾ð¾î] ÇÔ¼öÀÇ Á¤ÀÇ È°¿ë3 [IT/C¾ð¾î] ÇÔ¼öÀÇ Á¤ÀÇ¿Í È£Ãâ [IT/C¾ð¾î] Çüº¯È¯ [IT/C¾ð¾î] C¾ð¾î¶õ? [IT/C¾ð¾î] C¾ð¾îÀÇ ±âº»¹®¹ý [IT/C¾ð¾î] C¾ð¾îÀÇ ÀÌÇØ [IT/C¾ð¾î] do ~ while ¹Ýº¹¹® [IT/C¾ð¾î] do ~ while ¹Ýº¹¹® È°¿ë [IT/C¾ð¾î] switch ~ case [IT/C¾ð¾î] switch ~ case È°¿ë1 [IT/C¾ð¾î] switch ~ case È°¿ë2 [IT/C¾ð¾î] while ¹Ýº¹¹® È°¿ë1 [IT/C¾ð¾î] while ¹Ýº¹¹® È°¿ë2 [Weekly Àι®ÇÐ] Áö±Ý Àü¼¼°èÀÇ µ·ÀÌ ESG·Î ÇâÇÏ°í ÀÖ´Â ÀÌÀ¯! ¡®Ã¢ÀÇ¡¯°¡ °æÀï·ÂÀÎ ½Ã´ë 4Â÷ »ê¾÷Çõ¸í, ¹«¾ùÀ» ÁغñÇØ¾ß ÇÒ±î? 4Â÷ »ê¾÷Çõ¸í°ú ±× ¹°°á 4Â÷ »ê¾÷Çõ¸íÀº PlatformizationÀÌ´Ù 4Â÷ »ê¾÷Çõ¸íÀ» À̲ô´Â ±â¼ú 1 - 5G, »ç¹°ÀÎÅͳÝ(IoT), ºòµ¥ÀÌÅÍ(D&A) 4Â÷ »ê¾÷Çõ¸íÀ» À̲ô´Â ±â¼ú 2 - ºí·ÏüÀΰú ÀΰøÁö´É(AI) 4Â÷ »ê¾÷Çõ¸íÀ» À̲ô´Â ±â¼ú 3 - °¡»óÇö½Ç°ú Áõ°Çö½ÇºÎÅÍ ½º¸¶Æ® ÆÑÅ丮±îÁö 4Â÷ »ê¾÷Çõ¸íÀ» À̲ô´Â ±â¼úµé 4Â÷ »ê¾÷Çõ¸íÀ» À̲ô´Â ±â¼úµé°ú ¿ì¸®ÀÇ ´ëÀÀ °¡½¿·Ð : °¡½¿ÀÌ ¶Ù¾î¾ß º¸Àδ٠°½ÅÁÖ-¿Ö °øºÎÇϴ°¡ °Åħ¾øÀÌ ½á ³»·Á°¡´Â À̸ÞÀÏ ÀÛ¼º¹ý °áÇÕ¿î¸ð(1) °æ¼º °øºÎ¶õ ¹«¾ùÀΰ¡? °ø¿¬ °ü¶÷Çϱ⠰ø¿¬ Ç¥ ±¸Çϱ⠰øÇ× Ã¼Å©ÀÎÇϱ⠰ü±¤°´°ú Ä£±¸µÇ±â °ü±¤Áö µÑ·¯º¸±â ±³Åë¼ö´Ü ÀÌ¿ëÇϱ⠱Ǽ³¿î¸ð¿Í °áÇÕ¿î¸ð(1) ±Û¾²±âÀÇ ¸¶¹«¸®, ÆÑƮüũ¿Í Á¤¸® ±â¼ú ±Û¾²±âÀÇ ½ÃÀÛ, ¸ð¹æ ±Û¾²±âÀÇ ½ÃÀÛ, ¹ÝÇ×°ú ÀçÇؼ® ±ÛÀº ¾îµð¿¡¼ ³ª¿À´Â°¡ ±ÛÀÇ ±íÀ̸¦ ´õÇÏ´Â ½ÉÈ ±â¼ú ±â³» ÁÖ¹®Çϱ⠱⳻¿¡¼ ¼ºñ½º ¹Þ±â ±âº» ÀÚ¼¼ºÎÅÍ ¹è¿ö¶ó ±â»ç±¸¼º·Ð : Àß ÀÐÈ÷´Â ±â»ç´Â ¾î¶»°Ô Â¥À̳ª ±âÀÚ·Ð : ÁÁÀº ±âÀÚÀÇ ¸ðµ¨, Ç Á¶Áö À̾߱⠱âȹ·Ð : ÁÁÀº ±â»ç´Â ÁÁÀº ±âȹ¿¡¼ ³ª¿Â´Ù ³¶µ¶-ÀÛ°¡ÀÇ ¸ñ¼Ò¸®¸¦ µéÀ» ¼ö ÀÖ´Â ±â¼ú ³ëµ¿ ´Ù¸¥ ½Â°´°ú ´ëÈÇϱ⠴ܿî¸ð(1) ´Ü¿î¸ð(2) µ¥Àϸ® ¸¶À½°æ¿µ µîÀÜ ¹Ø¿¡ ÀΰøÁö´É µðÁöÅÐ ±â±â¸¦ ÀÌ¿ëÇÑ BYOD µðÁöÅÐ ½Ã´ëÀÇ ¾÷¹«·Â Çâ»ó¹ý ¶È¶ÈÇÑ »ç¶÷ÀÌ µÇ´Â ½ºÅÜ ·»ÅÍÄ« ºô¸®±â ¸¶Àεå¸ÊÀ» ÅëÇÑ ±¸Á¶Àû »ç°í¹ý ¸¶Æ®¿¡¼ À庸±â ¸Åüȯ°æ·Ð : ¹Ìµð¾îȯ°æÀÇ º¯È¿Í ¾ð·ÐÀÎÀÇ ¿ªÇÒ ¸àÅ»ºÎÅÍ ÇÕ°ÝÇ϶ó ¸éÁ¢°üÀº ¸àÅä°¡ ¾Æ´Ï´Ù ¹®Àå·Ð : ¹®Àå¿¡µµ ¼ºñ½º Á¤½ÅÀÌ ÀÖ´Ù ¹Ú´ë¸®´Â ÀΰøÁö´É ¹ß°ß-Áö½ÄÀ» È®ÀåÇÏ°í ½Ã°£À» Àý¾àÇÏ´Â ±â¼ú ¹ßÀ½¿¬½À ¹®ÀåÆí(1) ¹ßÀ½¿¬½À ¹®ÀåÆí(2) ¹éÈÁ¡¿¡¼ ¹°°Ç »ç±â ¹ö½º Ÿ±â º¸°í Lesson 1 <Àû±ØÀû °æûÀ» Ç϶ó> º¸°í Lesson 2 <10ºÐ 3°¡Áö> º¸°í Lesson 2 <¹¯±â Àü¿¡ Áß°£ º¸°íÇ϶ó!> º¸°í Lesson 2 <ÁÖµµÀû Á÷¾ðÀ» Ç϶ó> º¸°í Lesson 3 <º¸°í´Â ³×ºñ°ÔÀ̼Çó·³!> º¸°í Lesson 3 <º¸°íÀÇ ±¸Á¶È¸¦ µµ¿ì¶ó> º¸°í Lesson 3 <ȸÀǵµ º¸°í´Ù(ME! Ting)> º¹¿î¸ð(1) º¹¿î¸ð(2) ºÐ¼®°ú ¿¬°á-Ã¥À» ÀÌÇØÇÏ°í À¶ÇÕÇÏ´Â ±â¼ú ºñ¿î¸ð ºñÁî´Ï½º ¹ÌÆÿ¡ ÇÊ¿äÇÑ ¿µ¾î Ç¥Çö ºñÁî´Ï½º ÃâÀå, ¹®ÈÂ÷À̸¦ À§ÇÑ ¿µ¾î Ç¥Çö ºñÁî´Ï½º¿¡¼ È°¿ëµÇ´Â »ý¼º AI ºñÆÇ°ú âÀÛ-µ¶¼ÀÇ ³¡ÀÌÀÚ ½ÃÀÛ ºóÁ¾À̸¦ ä¿ì´Â ±â¼ú »ê¾÷±ºº° ¾îÈÖ ¹× Ç¥Çö »ó´ã Lesson 1 <¸»À» °É¾î¶ó!> »ó´ã Lesson 1 <»ó´ãÀ¸·Î ³» »ý°¢À» º¸¿©¶ó> »ó´ã Lesson 1 <»ó´ãÀ¸·Î ³×Æ®¿öÅ·À» °ÈÇ϶ó> »ó´ã Lesson 2 <»ó´ãÀ¸·Î Çٽɰ¡Ä¡¸¦ ½ÇÇöÇ϶ó> »ó´ã Lesson 2 <¾î¼Æ¼ºê(assertive)ÇÏ°Ô »ó´ãÇ϶ó> »ó´ã Lesson 3 <»ó´ãÀ» ¿¾î ³õ¾Æ¶ó> »ó´ã Lesson 3 <»óÈ£ÀÌÀÍÀ» ¿°µÎ¿¡ µÎ°í »ó´ãÇ϶ó> »ó´ã Lesson 3 <ÇÑ ¹ø »ó´ãÇÑ »ç¶÷°ú´Â ³¡±îÁö »ó´ãÇ϶ó!> »ý¼º AI ½Ã´ë, ¿ì¸®ÀÇ ´ëÀÀ ¹æ¾È »ý¼º AI¿¡ ´ëÇÑ ±¹³»¡¤ÇØ¿ÜÀÇ µ¿Ç⠺м® »ý¼º AI¿Í ±â¾÷ °æ¿µ »ý¼º AI¿Í ¹Ì·¡ Àü¸Á »ý¼º AIÀÇ ÀÀ¿ë°ú »ç¾÷È ¹æ½Ä (1) »ý¼º AIÀÇ ÀÀ¿ë°ú »ç¾÷È ¹æ½Ä (2) ¼º°ú ±Ç·Â ¼º¸ð(1) ¼º¸ð(2) ¼º¸ð(3) ¼ºÁ¶ ¼ºÁ¶ÀÇ º¯È(1) ¼ºÁ¶ÀÇ º¯È(2) ¼ºÁ¶ÀÇ º¯È(3) ¼îÇÎÇÏ°í °¡°Ý ÈïÁ¤Çϱ⠼îÇÎÇϱâ Part 2 ¼öȹ° ã±â ½´Æ۸ǰú ¿ø´õ¿ì¸Õ¿¡°Ô¼ ¹è¿ö¶ó ½º¸¶Æ®¿öÅ©¿Í ±â¾÷ÀÇ È¯°æ ½º¸¶Æ®ÇÑ Á¤º¸ °Ë»ö¹ý ½º¸¶Æ®ÇÑ ÆÄÀÏ °ü¸®¿Í ½Ã°£ °ü¸® ½ºÆ®·¹ÀÌÆ® ±â»ç¾²±â·Ð : ¼ºñ½ºÁ¤½ÅÀ» °¡Áø ±â»ç¸¦ Àß ¾²·Á¸é ½Ä´ç¿¡¼ À½½Ä ÁÖ¹®Çϱ⠽ĻçÇÏ°í °è»êÇϱ⠽ǽÀÀ¸·Î ¹è¿ì´Â ÅäÅ«Áõ±Ç ¾Ë¾Æµè°Ô ¸»Ç϶ó ¾î¶² °³ÀÎÀÌ ¼º°øÇÒ °ÍÀΰ¡ ¾î¶² ±â¾÷ÀÌ ¼º°øÇÒ °ÍÀΰ¡ ¾î¶»°Ô âÀÇ·ÂÀ» ±â¸¦±î? ¿¬¶ô Lesson 1 <¸ÖƼ ÄÁÅÃÀ» Ç϶ó> ¿¬¶ô Lesson 1 <ÀÚÁÖ ºü¸£°Ô!> ¿¬¶ô Lesson 1 <ÇÁ·ÎÅäÄÝÀ» ¼³°èÇ϶ó> ¿¬¶ô Lesson 2 <°øÀ¯·Î Çù¾÷À» °ÈÇ϶ó> ¿¬¶ô Lesson 2 <¾÷¹«ÀÇ ¿ì¼±¼øÀ§°¡ ¿¬¶ôÀÇ ¼ø¼´Ù> ¿¬¶ô Lesson 3 <¸Þ½ÃÁö ¼ö½ÅÀ» È®ÀÎÇ϶ó!> ¿¬¶ô Lesson 3 <¿¬¶ô¿¡ ³ªÀÇ ºÎ°¡°¡Ä¡¸¦ ³ô¿©¶ó> ¿¬¶ô Lesson 3 <ÇÁ·ÎÅäÄÝÀ» ÃàôÇÏ°í °³¼±Ç϶ó> ¿µ¹® ¼·ù, º¸°í¼¿¡ µîÀåÇÏ´Â Çʼö ¿µ´Ü¾î ¿µ¾î ´º½º ûÃëÇϱ⠿µÀÚ ½Å¹®À» ÅëÇØ ¼¼°è È帧 Àб⠿À¸®¿£Å×ÀÌ¼Ç ¿Ö µ¶¼ÀÇ ±â¼úÀ» ¹è¿ö¾ß ÇÒ±î? ¿ì¸® »î¿¡ ´Ù°¡¿Â 4Â÷ »ê¾÷Çõ¸íÀÇ ±â¼úµé ¿î¸ð,¼º¸ð,¼ºÁ¶ À¥¿ÀÇǽº¸¦ ÀÌ¿ëÇÑ Çù¾÷ Å×Å©´Ð ÀºÇà¿¡¼ ȯÀüÇϱâ À½½Ä ÁÖ¹®Çϱâ À̸í±æ-ù ¿¬¾Ö¸¦ À§ÇÑ ¾È³»¼ ÀΰøÁö´ÉÀ» ã¾Æ¼ ÀÎÅÍºä ±â»ç¾²±â·Ð : ÀÎÅÍºä ±â»ç¸¦ Á¤¸®ÇÏ´Â 4°¡Áö ¹æ¹ý ÀÎÅͺäÁøÇà·Ð : ÃëÀç¿øÀÇ ¸¶À½À» Àâ´Â ÀÎÅͺä¹ý ÀÔ±¹ ½É»ç ¹Þ±â ÀÔ±¹½É»ç ¹Þ±â ÀüȺ§ ¼Ò¸®°¡ µÎ·Á¿î ´ç½ÅÀ» À§ÇÑ ÀüÈ ¿µ¾î Á¤º¸¸¦ ±â·ÏÇÏ´Â µðÁöÅÐ ÀúÀå¼Ò Á¦¹ß ±øÅëó·³ ÀÔÁö ¸¶¶ó ÁÖÀÇÇÒ ¹ßÀ½ Áß°£°ü¸®ÀÚÀÇ ¹Ìµé ¾÷ ´Ù¿î °æ¿µ Áß±¹ Ä£±¸ »ç±Í±â Á÷Àå Ä¿¹Â´ÏÄÉÀ̼ÇÀÇ »ï°¢Ãà <º¸°í, ¿¬¶ô, »ó´ã> Á÷ÀåÀο¡°Ô ÇູÀ̶õ? ÁøÂ¥ °øºÎ¸¦ Àß ÇÑ´Ù´Â °ÍÀº âÀÇ·Â, ³Ê´Â ´©±¸³Ä âÀÇÀûÀÎ ±â»ç¾²±â·Ð : ±â»ç´Â ¶§·Î´Â ÀÛÇ°À̴٠âÀÇÀûÀÎ ÀÎÀç´Â ¾î¶»°Ô »ÌÀ»±î? êGPT, ³Í ´©±¸´Ï? êGPT, ¼¼»óÀ» ¹Ù²Ù´Ù: »ý¼º AI°¡ ¹Ù²Ù´Â ¹Ì·¡ »çȸ êGPT, ¼¼»óÀ» ¹Ù²Ù´Ù: »ý¼º AI°¡ ¹Ù²Ù´Â ºñÁî´Ï½º Æз¯´ÙÀÓ ÃªGPT°¡ ¹Ù²Ù´Â ¹Ì·¡ ¸ð½À (1) êGPT°¡ ¹Ù²Ù´Â ¹Ì·¡ ¸ð½À (2) êGPT·Î ÃË¹ßµÈ »ý¼º AI °æÀï êGPTÀÇ ÇÑ°è¿Í ¹®Á¦Á¡ ÃÖÁø±â-¹®¼ÛÇÑ ½Ã´ë¿¡ Àι®ÇÐÀ» ¹è¿î´Ù´Â °Í ÃÖÁø±â-º£Æ®³² ¿©Çà°¡À̵å ž½Â ¼ö¼Ó Çϱâ Åýà Ÿ±â ÅäÅ«Áõ±Ç ±Û·Î¹ú µ¿Çâ ÅäÅ«Áõ±Ç ºñÁî´Ï½º Àü¸Á ÅäÅ«Áõ±Ç(STO)À̶õ ÅäÅ«Áõ±ÇÀÇ ¹ßÇà ¹× À¯Åë ÅäÅ«Áõ±ÇÀÇ ºÐ¾ßº° Àû¿ë»ç·Ê ÆÀÀåÀº °¡Ä¡ âÃâÀÚ ÇÁ·¹Á¨Å×À̼Ç, ¹«¾ùÀϱî? ÇÁ·¹Á¨Å×À̼ÇÀ» À§ÇÑ ¿µ¾î ÆÐÅÏ Çѱ¹½Ä °øºÎÀÇ À¯·¡ Çѱ¹À» óÀ½ ¹æ¹®ÇÑ ¹ÙÀ̾î Á¢´ëÇϱâ Çѱۿ¡¼ »ç¶óÁø ÈƹÎÁ¤À½ÀÇ ¼Ò¸®µé ÇÑÀÚ¿Í ÇѾÀ½ ÇàÀο¡°Ô ±æ ¹°¾îº¸±â ÇöÀåÃëÀç·Ð : ÇöÀïÃëÀç, ½ÂºÎ´Â ¿©±â¼ ³´Ù Çü»óÈ·Ð : ±Û·Î ¾î¶»°Ô ±×¸²À» ±×¸± °ÍÀΰ¡ È£ÅÚ ¼ºñ½º ºÒ¸¸ ¸»Çϱâ È£ÅÚ ÀÌ¿ëÇϱâ È£ÅÚ Ã¼Å©ÀÎ/üũ¾Æ¿ô Çϱâ ÈƹÎÁ¤À½À¸·Î ÀúÀý·Î Ç®¸®´Â Áß±¹¾î ¹ßÀ½ ÈƹÎÁ¤À½ÀÇ Åº»ý°ú ¿ø¸® Ezra Pound, ¡®A Pact¡¯ John Milton, ¡®On his blindness¡¯ Langston Hughes, ¡®As I Grew Older¡¯ N½ºÅ©¸°À» À§ÇÑ Å¬¶ó¿ìµå Robert Burns, ¡®Scots Wha Hae¡¯ Shakespeare, Sonnet 116 ¡®Let me not to the marriage of true minds¡¯ Walt Whitman, ¡®Mannahatta¡¯ William Blake, ¡®A Poison Tree¡¯ William Blake, ¡®The Tyger¡¯ William Ernest Henley, ¡®Invictus¡¯ William Shakespeare, ¡®All the World¡¯s A Stage¡¯ William Wordsworth, ¡®Daffodils¡¯ William Wordsworth, ¡®Strange Fits of Passion have I known¡¯ from ¡®Lucy Poems¡¯ °Ë»ö ½Ã¸®Áî °úÁ¤º¸±â Àüüº¸±â ¤ý ÃÑ 0°³ °úÁ¤ÀÌ ÀÖ½À´Ï´Ù. ¸ñ·Ï °³¼ö 20°³¾¿ 40°³¾¿ 60°³¾¿ Ãֽżø °úÁ¤¸í¼ø Àαâ¼ø ½æ³×ÀÏÀ» Ŭ¸¯ÇϽøé ÇϳªÀÇ ½Ã¸®Áî·Î ¹ÀÎ ¿¬°ü °úÁ¤À» Á¾ÇÕÇÏ¿© ÇнÀÇÏ½Ç ¼ö ÀÖ½À´Ï´Ù. °Ë»ö°á°ú°¡ ¾ø½À´Ï´Ù. ž¹öÆ°