|
ÆÄÀ̽ãÀ¸·Î ÇÏ´Â ¸¶ÄÉÆà ¿¬±¸¿Í ºÐ¼®µ¥ÀÌÅÍ Ã³¸®ºÎÅÍ ½Ã°¢È±îÁö
Á¤°¡ : 40,000¿øÆǸŰ¡ 36,000¿ø (10% ÇÒÀÎ)
Ç°¸ñÁ¤º¸
Ã¥¼Ò°³ÆÄÀ̽ãÀ¸·Î Åë°èÀû ±â¹ý¿¡ ±â¹ÝÇØ ¸¶ÄÉÆà µ¥ÀÌÅ͸¦ ºÐ¼®ÇÏ´Â ¹æ¹ýÀ» ¼³¸íÇÑ´Ù. ±×·¯³ª ÆÄÀ̽ã°ú Åë°è¸¦ ¸ô¶óµµ Ã¥À» Àд µ¥ ¹®Á¦´Â ¾ø´Ù. 1, 2Àå¿¡ °ÉÃÄ ÆÄÀ̽ãÀÌ ¿Ö ÁÁÀº ¾ð¾îÀÎÁö ÆÄÀ̽ãÀÇ ±âº» ±¸¹®Àº ¾î¶»°Ô µÅ ÀÖ´ÂÁö¿¡ ´ëÇØ Ä£ÀýÇÏ°Ô ¼³¸íÇÏ°í ÀÖÀ¸¸ç, À̸¦ ÅëÇØ ÆÄÀ̽ãÀÌ Ã³À½ÀÎ µ¶Àڵ鵵 Ã¥À» Àбâ À§ÇÑ ±âº» Áö½ÄÀ» ¾òÀ» ¼ö ÀÖ°Ô µÈ´Ù. À̾îÁö´Â Àå¿¡¼´Â µ¥ÀÌÅ͸¦ ´Ù·ç±â À§ÇØ ¹ü¿ëÀûÀ¸·Î »ç¿ëµÇ´Â ÆÄÀ̽㠶óÀ̺귯¸®ÀÎ PandasÀÇ µ¥ÀÌÅÍÇÁ·¹ÀÓÀ» »ç¿ëÇÑ µ¥ÀÌÅÍ Ã³¸® ¹æ¹ýÀ» ¼³¸íÇØ ÁØ´Ù. µ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼®¿¡¼ °¡Àå Áß¿äÇÑ ÀýÂ÷ÀÌÀÚ, °¡Àå ±âÃÊÀûÀÎ ÀýÂ÷´Â ´Ü¿¬ÄÚ ½Ã°¢ÈÀÌ´Ù. Ã¥Àº ÆÄÀ̽㿡 ³»ÀåµÈ ´Ù¾çÇÑ ½Ã°¢È ¶óÀ̺귯¸®¸¦ »ç¿ëÇØ µ¥ÀÌÅ͸¦ µµ½ÄÈÇÏ´Â ¿©·¯ ±â¹ýÀ» ¼³¸íÇØ ÁØ´Ù. À̸¦ ÅëÇØ ¸¶ÄÉÆÃÀÌ ¾Æ´Ï´õ¶óµµ µ¥ÀÌÅÍÀÇ ±âº» ½Ã°¢È ¹æ¹ý¿¡ ´ëÇØ Àß ¾Ë ¼ö ÀÖ°Ô µÉ °ÍÀÌ´Ù. Åë°èÀû °ËÁ¤ ¹æ¹ý°ú ¿©·¯ ¼±Çü ¸ðµ¨À» ¼³¸íÇÏÁö¸¸ º°µµÀÇ Åë°èÀû Áö½ÄÀÌ ¿ä±¸µÇÁö´Â ¾Ê´Â´Ù´Â Á¡ÀÌ ÀÌ Ã¥ÀÇ Å« ÀåÁ¡ Áß Çϳª´Ù. ¼±Çü ¸ðµ¨ Áß ´Ùº¯ÀÎ ¼±Çüȸ±Íµµ »ìÆ캸¸ç °èÃþÀû ¸ðµ¨±îÁö Ä£ÀýÈ÷ ¼³¸íÇÏ°í, µ¥ÀÌÅÍ ÈĹݺδ Â÷¿øÃà¼Ò¿¡ ¿¬°èµÅ µ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼®ÀÇ ´Ü¼øÈ ¹× Ŭ·¯½ºÅ͸µÀ» ÁýÁßÀûÀ¸·Î »ìÆ캻´Ù. ¸ñÂ÷1ºÎ. ÆÄÀ̽㠱âÃÊ 1Àå. ÆÄÀ̽㠽ÃÀÛ 1.1 ÆÄÀ̽ãÀ̶õ? 1.2 ¿Ö ÆÄÀ̽ãÀΰ¡? 1.2.1 ÆÄÀ̽㠴ë R, ÁÙ¸®¾Æ ¹× ±âŸ ¾ð¾î 1.3 ÆÄÀ̽ãÀÌ ¾Æ´Ñ ÀÌÀ¯ 1.4 ÆÄÀ̽ãÀ» »ç¿ëÇÏ´Â °æ¿ì 1.5 ÀÌ Ã¥ÀÇ »ç¿ë 1.5.1 ÅؽºÆ® Á¤º¸ 1.5.2 µ¥ÀÌÅÍ Á¤º¸ 1.5.3 ¿Â¶óÀÎ ÀÚ·á 1.5.4 Àß ¾ÈµÉ ¶§ 1.6 ¿äÁ¡ 2Àå. ÆÄÀ̽㠰³¿ä 2.1 ½ÃÀÛÇϱâ 2.1.1 ³ëÆ®ºÏ 2.1.2 ·ÎÄÿ¡ ÆÄÀ̽㠼³Ä¡ 2.1.3 ·ÎÄÿ¡¼ ÆÄÀ̽㠽ÇÇà 2.2 ÆÄÀ̽㠵¥ÀÌÅÍ ºÐ¼® ±â´É µÑ·¯º¸±â 2.3 ÆÄÀ̽㠸í·É ÀÛ¾÷ÀÇ ±âÃÊ 2.3.1 ÆÄÀ̽㠽ºÅ¸ÀÏ 2.4 ±âº» À¯Çü 2.4.1 °´Ã¼ ¹× À¯Çü 2.4.2 ºÎ¿ï 2.4.3 ¼ýÀÚ À¯Çü 2.4.4 ½ÃÄö½º À¯Çü 2.4.5 ÅؽºÆ® À¯Çü: ¹®ÀÚ¿ 2.4.6 ÁýÇÕ À¯Çü 2.4.7 ¸ÅÇÎ Çü½Ä 2.4.8 ÇÔ¼ö, Ŭ·¡½º, ¸Þ¼µå 2.4.9 ¸ðµâ°ú ÆÐÅ°Áö 2.4.10 Á¦¾î È帧 ¹® 2.4.11 µµ¿ò¸»! ½¬¾î°¡±â 2.5 µ¥ÀÌÅÍ °úÇÐ ÆÐÅ°Áö 2.5.1 NumPy 2.5.2 ¼öÇÐÀû °è»ê¿¡ ÆÄÀ̽㠻ç¿ë 2.5.3 pandas 2.5.4 °áÃø°ª 2.6 µ¥ÀÌÅÍ ·Îµå ¹× ÀúÀå 2.6.1 ÆÄÀ̽㠰´Ã¼ ÀúÀå: ÇÇŬ 2.6.2 µ¥ÀÌÅÍ °¡Á®¿À±â ¹× ³»º¸³»±â 2.6.3 ÄÚ·¦ »ç¿ë: µ¥ÀÌÅÍ °¡Á®¿À±â ¹× ³»º¸³»±â 2.7 Á¤¸®! 2.8 ´õ ¾Ë¾Æº¸±â* 2.9 ¿äÁ¡ 2ºÎ. µ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼®ÀÇ ±âÃÊ 3Àå. µ¥ÀÌÅÍ ¼³¸í 3.1 µ¥ÀÌÅÍ ½Ã¹Ä·¹ÀÌ¼Ç 3.1.1 µ¥ÀÌÅÍ ÀúÀå: ±¸Á¶ ¼³Á¤ 3.1.2 µ¥ÀÌÅÍ ÀúÀå: µ¥ÀÌÅÍ Æ÷ÀÎÆ® ½Ã¹Ä·¹ÀÌ¼Ç 3.2 º¯¼ö¸¦ ¿ä¾àÇÏ´Â ÇÔ¼ö 3.2.1 ¾ð¾î ¿ä¾à: groupby() 3.2.2 ÀÌ»ê º¯¼ö 3.2.3 ¿¬¼Ó º¯¼ö 3.3 µ¥ÀÌÅÍÇÁ·¹ÀÓ ¿ä¾à 3.3.1 describe() 3.3.2 µ¥ÀÌÅÍ °Ë»ç¿¡ ´ëÇÑ ±ÇÀå Á¢±Ù¹ý 3.3.3 apply() 3.4 ´ÜÀÏ º¯¼ö ½Ã°¢È 3.4.1 È÷½ºÅä±×·¥ 3.4.2 »óÀÚ ±×¸² 3.4.3 Á¤±Ô¼º È®ÀÎÀ» À§ÇÑ QQ µµ¸é 3.4.4 ´©Àû ºÐÆ÷ 3.4.5 Áöµµ 3.5 ´õ ¾Ë¾Æº¸±â* 3.6 ¿äÁ¡ 4Àå. ¿¬¼Ó º¯¼ö °£ÀÇ °ü°è 4.1 ¼Ò¸Å µ¥ÀÌÅÍ 4.1.1 µ¥ÀÌÅÍ ½Ã¹Ä·¹ÀÌ¼Ç 4.1.2 ¿Â¶óÀÎ ¹× ³»Á¡ ÆǸŠµ¥ÀÌÅÍ ½Ã¹Ä·¹ÀÌ¼Ç 4.1.3 ¸¸Á·µµ Á¶»ç ÀÀ´ä ½Ã¹Ä·¹ÀÌ¼Ç 4.1.4 ¹«ÀÀ´ä µ¥ÀÌÅÍ ½Ã¹Ä·¹ÀÌ¼Ç 4.2 »êÁ¡µµ°¡ ÀÖ´Â º¯¼ö °£ÀÇ ¿¬°ü¼º Ž»ö 4.2.1 plot()À» »ç¿ëÇØ ±âº» »êÁ¡µµ ¸¸µé±â 4.2.2 »êÁ¡µµÀÇ Æ÷ÀÎÆ® »ö»ó 4.2.3 ·Î±× ½ºÄÉÀÏ·Î µµ½ÄÈ 4.3 ´ÜÀÏ ±×·¡ÇÈ °´Ã¼¿¡¼ µµ¸é °áÇÕ 4.4 »êÁ¡µµ Çà·Ä 4.4.1 scatter_matrix() 4.4.2 PairGrid() 4.5 »ó°ü °è¼ö 4.5.1 »ó°ü°ü°è °ËÁ¤ 4.5.2 »ó°ü Çà·Ä 4.5.3 »ó°ü°ü°è¸¦ °è»êÇϱâ Àü¿¡ º¯¼ö º¯È¯ 4.5.4 ÀϹÝÀûÀÎ ¸¶ÄÉÆà µ¥ÀÌÅÍ º¯È¯ 4.5.5 ¹Ú½º-ÄÛ½º º¯È¯ 4.6 ¼³¹® ÀÀ´ä¿¡¼ ¿¬°ü¼º Ž»ö* 4.6.1 ÁöÅÍ: ¼¼ö µµ¸éÀ» ´õ À¯ÀÍÇÏ°Ô ¸¸µé±â 4.7 ´õ ¾Ë¾Æº¸±â 4.8 ¿äÁ¡ 5Àå. ±×·ì ºñ±³: Å×ÀÌºí ¹× ½Ã°¢È 5.1 ¼ÒºñÀÚ ¼¼±×¸ÕÆ® µ¥ÀÌÅÍ ½Ã¹Ä·¹ÀÌ¼Ç 5.1.1 ¼¼±×¸ÕÆ® µ¥ÀÌÅÍ Á¤ÀÇ 5.1.2 ÃÖÁ¾ ¼¼±×¸ÕÆ® µ¥ÀÌÅÍ »ý¼º 5.2 ±×·ìº° ¼³¸í ã±â 5.2.1 ¾ç¹æÇâ ±×·ì¿¡ ´ëÇÑ ¼³¸í 5.2.2 ±×·ìº° ½Ã°¢È: ºóµµ¿Í ºñÀ² 5.2.3 ±×·ìº° ½Ã°¢È: ¿¬¼Ó µ¥ÀÌÅÍ 5.2.4 ÅëÇÕÇϱâ 5.3 ´õ ¾Ë¾Æº¸±â* 5.4 ¿äÁ¡ 6Àå. ±×·ì ºñ±³: Åë°è °ËÁ¤ 6.1 ±×·ì ºñ±³¸¦ À§ÇÑ µ¥ÀÌÅÍ 6.2 ±×·ì ºóµµ °ËÁ¤: scipystats.chisquare() 6.3 °üÂûµÈ ºñÀ² °ËÁ¤: binom_test() 6.3.1 ½Å·Ú ±¸°£ Á¤º¸ 6.3.2 binom_test()¿Í ÀÌÇ× ºÐÆ÷¿¡ ´ëÇÑ Ãß°¡ Á¤º¸ 6.4 ±×·ì Æò±Õ °ËÁ¤: t-°ËÁ¤ 6.5 ´ÙÁß ±×·ì Æò±Õ °ËÁ¤: ºÐ»ê ºÐ¼®(ANOVA) 6.5.1 ¼ö½Ä ±¸¹®¿¡ ´ëÇÑ °£·«ÇÑ ¼Ò°³ 6.5.2 ºÐ»ê ºÐ¼® 6.5.3 ANOVA¿¡¼ ¸ðµ¨ ºñ±³ 6.5.4 ±×·ì ½Å·Ú ±¸°£ ½Ã°¢È 6.6 ´õ ¾Ë¾Æº¸±â* 6.7 ¿äÁ¡ 7Àå. °á°úÀÇ µ¿ÀÎ ½Äº°: ¼±Çü ¸ðµ¨ 7.1 ³îÀÌ°ø¿ø µ¥ÀÌÅÍ 7.1.1 ³îÀÌ°ø¿ø µ¥ÀÌÅÍ ½Ã¹Ä·¹ÀÌ¼Ç 7.2 ols()·Î ¼±Çü ¸ðµ¨ ÀûÇÕÈÇϱâ 7.2.1 ¿¹ºñ µ¥ÀÌÅÍ °Ë»ç 7.2.2 ¿ä¾à: À̺¯·® ¿¬°ü¼º 7.2.3 ´ÜÀÏ ¿¹ÃøÀÚ°¡ ÀÖ´Â ¼±Çü ¸ðµ¨ 7.2.4 ols °´Ã¼ 7.2.5 ¸ðµ¨ ÀûÇÕ È®ÀÎ 7.3 ´ÙÁß ¿¹ÃøÀÚ°¡ ÀÖ´Â ¼±Çü ¸ðµ¨ ÀûÇÕÈ 7.3.1 ¸ðµ¨ ºñ±³ 7.3.2 ¸ðµ¨À» »ç¿ëÇØ ¿¹ÃøÇϱâ 7.3.3 ¿¹ÃøÀÚ Ç¥ÁØÈ 7.4 ¿äÀÎÀ» ¿¹ÃøÀÚ·Î »ç¿ë 7.5 »óÈ£ ÀÛ¿ë Ç× 7.5.1 ¾ð¾î ¿ä¾à: °í±Þ ¼ö½Ä ±¸¹® 7.5.2 ÁÖÀÇ! °úÀûÇÕ 7.5.3 ¼±Çü ¸ðµ¨ ÀûÇÕȸ¦ À§ÇÑ ±ÇÀå ÀýÂ÷ 7.6 ´õ ¾Ë¾Æº¸±â* 7.7 ¿äÁ¡ 8Àå. Ãß°¡ ¼±Çü ¸ðµ¨¸µ ÁÖÁ¦ 8.1 °íµµ·Î »ó°üµÈ º¯¼ö ó¸® 8.1.1 ¿Â¶óÀÎ ÁöÃâÀÇ Ãʱ⠼±Çü ¸ðµ¨ 8.1.2 °ø¼±¼º ¼öÁ¤ 8.2 ÀÌÁø °á°ú¿¡ ´ëÇÑ ¼±Çü ¸ðµ¨: ·ÎÁö½ºÆ½ ȸ±Í 8.2.1 ·ÎÁö½ºÆ½ ȸ±Í ¸ðµ¨ÀÇ ±âÃÊ 8.2.2 ½ÃÁð ÆнºÀÇ ·ÎÁö½ºÆ½ ȸ±Í µ¥ÀÌÅÍ 8.2.3 ÆǸŠǥ µ¥ÀÌÅÍ 8.2.4 ·ÎÁö½ºÆ½ ȸ±Í ¸ðµ¨ ÀûÇÕÈ 8.2.5 ¸ðµ¨ Àç°í 8.2.6 Ãß°¡ ³íÀÇ 8.3 °èÃþÀû ¸ðµ¨ ¼Ò°³ 8.3.1 ÀϺΠHLM °³³ä 8.3.2 ³îÀÌ°ø¿ø¿¡ ´ëÇÑ µî±Þ ±â¹Ý °øµ¿ ºÐ¼® 8.3.3 ÆòÁ¡ ±â¹Ý °áÇÕ µ¥ÀÌÅÍ ½Ã¹Ä·¹ÀÌ¼Ç 8.3.4 Ãʱ⠼±Çü ¸ðµ¨ 8.3.5 mixedlmÀ» »ç¿ëÇÑ °èÃþÀû ¼±Çü ¸ðµ¨ 8.3.6 ¿ÏÀüÇÑ °èÃþÀû ¼±Çü ¸ðµ¨ 8.3.7 HLM Çؼ® 8.3.8 HLM¿¡ ´ëÇÑ °á·Ð 8.4 ´õ ¾Ë¾Æº¸±â 8.5 ¿äÁ¡ 3ºÎ. °í±Þ µ¥ÀÌÅÍ ºÐ¼® 9Àå. µ¥ÀÌÅÍ º¹Àâµµ ÁÙÀ̱â 9.1 ¼ÒºñÀÚ ºê·£µå Æò°¡ µ¥ÀÌÅÍ 9.1.1 µ¥ÀÌÅÍ Å©±â Á¶Á¤ 9.1.2 ¼Ó¼º °£ÀÇ »ó°ü°ü°è 9.1.3 ºê·£µåº° Á¾ÇÕ Æò±Õ µî±Þ 9.2 ÁÖ¼ººÐ ºÐ¼®°ú Áö°¢µµ 9.2.1 PCA ¿¹ 9.2.2 PCA ½Ã°¢È 9.2.3 ºê·£µå Æò°¡¸¦ À§ÇÑ PCA 9.2.4 ºê·£µåÀÇ Áö°¢µµ 9.2.5 Áö°¢µµ¿¡ ´ëÇÑ ÁÖÀÇ 9.3 Ž»öÀû ¿äÀÎ ºÐ¼® 9.3.1 ±âº» EFA °³³ä 9.3.2 EFA ¼Ö·ç¼Ç ã±â 9.3.3 EFA ·ÎÅ×ÀÌ¼Ç 9.3.4 ºê·£µå¿¡ ¿äÀÎ Á¡¼ö »ç¿ë 9.4 ´ÙÂ÷¿ø ôµµ¹ý 9.4.1 ºñ°è·® MDS 9.4.2 ÀúÂ÷¿ø ÀÓº£µùÀ» »ç¿ëÇÑ ½Ã°¢È 9.5 ´õ ¾Ë¾Æº¸±â 9.6 ¿äÁ¡ 10Àå. ¼¼±×¸àÅ×À̼Ç: ºÎºÐ ¸ðÁý´Ü Ž»öÀ» À§ÇÑ ºñÁöµµ Ŭ·¯½ºÅ͸µ ¹æ¹ý 10.1 ¼¼±×¸àÅ×ÀÌ¼Ç Ã¶ÇÐ 10.1.1 ¼¼±×¸àÅ×À̼ÇÀÇ ¾î·Á¿ò 10.1.2 Ŭ·¯½ºÅ͸µÀ¸·Î¼ÀÇ ¼¼±×¸àÅ×À̼ǰú ºÐ·ù 10.2 ¼¼±×¸àÅ×ÀÌ¼Ç µ¥ÀÌÅÍ 10.3 Ŭ·¯½ºÅ͸µ 10.3.1 Ŭ·¯½ºÅ͸µ ´Ü°è 10.3.2 °èÃþÀû Ŭ·¯½ºÅ͸µ 10.3.3 °èÃþÀû Ŭ·¯½ºÅ͸µ °è¼Ó: fclusterÀÇ ±×·ì 10.3.4 Æò±Õ ±â¹Ý Ŭ·¯½ºÅ͸µ: k_means() 10.3.5 ¸ðµ¨ ±â¹Ý Ŭ·¯½ºÅ͸µ: GaussianMixture() 10.3.6 Ŭ·¯½ºÅ͸µ ¿ä¾à 10.4 ´õ ¾Ë¾Æº¸±â 10.5 ¿äÁ¡ 11Àå. ºÐ·ù: ¾Ë·ÁÁø ¹üÁÖ¿¡ °üÃøÄ¡ ÇÒ´ç 11.1 ºÐ·ù 11.1.1 ³ªÀÌºê º£ÀÌÁî ºÐ·ù: GaussianNB() 11.1.2 ·£´ý Æ÷·¹½ºÆ® ºÐ·ù: RandomForestClassifier() 11.1.3 ·£´ý Æ÷·¹½ºÆ® º¯¼ö Áß¿äµµ 11.2 ¿¹Ãø: ÀáÀç °í°´ ½Äº° 11.3 ´õ ¾Ë¾Æº¸±â 11.4 ¿äÁ¡ 12Àå. °á·Ð
(°³)
1. ¹è¼Û
¹è¼ÛÀº ´çÀÏ ¿ÀÈÄ 4½ÃÀÌÀü(Åä¿äÀÏÀº ¿ÀÈÄ12½Ã)¿¡ ÁÖ¹®¹× °áÀ縦 ÇÏ½Ã¸é ´çÀϹè¼ÛµË´Ï´Ù. ¹è¼ÛÀº ÁÖ¹® ÈÄ °áÀç¿Ï·áÀÏÀ» ±âÁØÀ¸·Î 1~2ÀÏ ¾È¿¡ ¹è¼Û¿Ï·á¸¦ ¿øÄ¢À¸·Î ÇÏ°í ÀÖ½À´Ï´Ù. ´Ù¸¸ ºÎµæÀÌÇÑ °æ¿ì(ÇØ´ç»óÇ°ÀÇ Ç°Àý ¹× ÀýÆÇ) °í°´´Ô²² Àüȸ¦ µå·Á¼ 󸮸¦ ÇÕ´Ï´Ù. 2. ¹è¼Û·á ¹è¼Û·á´Â 25,000¿ø ÀÌ»óÀÌ °æ¿ì À̱×ÀëÇ÷¯½º¿¡¼ ºÎ´ãÇÏ°í, ¹Ì¸¸ÀÏ °æ¿ì °í°´ÀÌ 2,500¿øÀ» ºÎ´ãÇÕ´Ï´Ù. ´Ù¸¸ ±¸¸Å±Ý¾×ÀÌ 25,000¿ø ÀÌ»óÀε¥ Àû¸³±Ý µîÀ» »ç¿ëÇÏ¿© ½ÇÁ¦ °áÀç±Ý¾×ÀÌ 25,000¿ø ¹Ì¸¸ÀÌ µÇ´õ¶óµµ À̱×ÀëÇ÷¯½º¿¡¼ ¹è¼Û·á¸¦ ºÎ´ãÇÏ°í, Á¦ÁÖ¸¦ Á¦¿ÜÇÑ µµ¼Áö¿ªÀÇ °æ¿ì´Â 5,000¿øÀÌ Ãß°¡µË´Ï´Ù. Çؿܹè¼ÛÀº Àü¾× °í°´ºÎ´ãÀÌ µË´Ï´Ù. 5. ¹ÝÇ°/±³È¯
¹ÞÀ¸½Å ³¯ ºÎÅÍ ÀÏÁÖÀÏ À̳» ¹ÝÇ°/±³È¯ÀÌ °¡´ÉÇϽʴϴÙ. ½Ã°£ÀÌ Áö³ª¸é 󸮰¡ ºÒ°¡ÇÔÀ» ¾Ë·Á µå¸³´Ï´Ù. ´Ù¸¸ ÁÖ¹®ÇϽŠ»óÇ°°ú ´Ù¸¥ »óÇ°ÀÌ ¹è¼ÛµÇ°Å³ª Æĺ», ³«ÀåÀÌ ÀÖ´Â µµ¼ÀÇ °æ¿ì ÀÌ¿ë¾à°ü¿¡ ÁØÇÏ¿© À̱×ÀëÇ÷¯½ºÀÇ ºñ¿ëÀ¸·Î ±³È¯, ¹ÝÇ° ¹× ȯºÒ µîÀ» Çص帳´Ï´Ù. 4. ȯºÒ ¹ÞÀ¸½Å ³¯ºÎÅÍ 2ÀÏ À̳»·Î Àüȳª 1:1 °Ô½Ã±Û·Î Àû¾îÁÖ¼Å¾ß °¡´ÉÇϽʴϴÙ. 5. ÁÖÀÇ °í°´´Ô º¯½ÉÀ¸·Î ÀÎÇÑ ±³È¯/¹ÝÇ°/ȯºÒ °í°´´Ô²²¼ Åùèºñ(¿Õº¹Åùèºñ)¸¦ ºÎ´ãÀÌ µÇ´Ï ÀÌÁ¡ À¯ÀÇÇØ ÁֽʽÿÀ. ¶ÇÇÑ °ÀÇÅ×ÀÙ/¾ãÀº¹®Á¦Áý/ºñ´ÒÆ÷ÀåµÈÁ¦Ç°µîÀº Çѹø ±¸¸ÅÇÏ½Ã¸é ±³È¯/¹ÝÇ°/ȯºÒÀÌ ÀüÇô ¾ÈµË´Ï´Ù. ½ÅÁßÈ÷ »ý°¢Çϼż ±¸¸Å ºÎŹµå¸³´Ï´Ù. ´Ù¸¸ ºÒ·®Å×ÀÙÀÇ °æ¿ì ±× ºÒ·®ÀÌ µÈ °³º°Å×ÀÙÀ» À̱×ÀëÇ÷¯½ºÀÇ ºñ¿ëÀ¸·Î A/S¸¦ Çص帳´Ï´Ù. 6. ÁÖ¹®Ãë¼Ò, ±³È¯, ¹ÝÇ° ¹× ȯºÒÀº ´çÀÏ 3½Ã ÀÌÀü¿¡ ÇØÁÖ¼Å¾ß °¡´ÉÇÕ´Ï´Ù. ±× ÀÌÈÄ´Â ¹è¼Û µî¿¡ µû¸¥ Á¦ºñ¿ëÀ» ºÎ´ãÇÏ¼Å¾ß ÇÕ´Ï´Ù.
|
|
||||||||
|
||||||||
|
||||||||
* »óÇ°»çÀÌÁî Ä¡¼ö´Â Àç´Â ¹æ¹ý°ú À§Ä¡¿¡ µû¶ó 1~3cm ¿ÀÂ÷°¡ ÀÖÀ» ¼ö ÀÖ½À´Ï´Ù.