박동규, 강영민, 김병욱  | 생능출판사

28,800원  | 20241216  | 9791192932934

『으뜸 데이터 분석과 머신러닝』은 데이터 분석을 처음 시도하는 독자들을 위하여 아나콘다라는 주요 개발 도구의 설치와 주피터 노트북의 세부 메뉴를 하나하나 소개하며 시작한다. 또한 데이터 분석을 위하여 널리 사용되는 넘파이와 판다스, 맷플롯립 등의 인기 있는 도구를 쉽게 이해할 수 있도록 간결한 예제 코드와 그 결과를 보여주고 있다. 데이터의 전처리와 결측값 처리, 합병과 분석, 시각화의 다음 단계는 데이터를 기반으로 학습하여 이 데이터의 가치를 높여주는 머신러닝과 딥러닝이 될 것이기에 저자들은 머신러닝과 딥러닝의 주요 주제와 개념을 최대한 쉽게 설명하고자 노력하였다. 머신러닝을 설명하기 위하여 중요한 알고리즘을 설명하면서 가급적 실생활에 적용 가능한 예시를 들기 위하여 노력하였다. 또한 딥러닝의 핵심 개념과 텐서플로 라이브러리를 통한 활용 방법까지 다루었다.

이종형  | 자유아카데미

23,000원  | 20250829  | 9791158087500

R과 RStudio의 설치 및 기본적인 사용법부터 시작하여, 데이터의 입력과 정리, 시각적 탐색, 통계 분석 및 머신러닝 기법까지 체계적으로 학습할 수 있도록 구성되었다. 각 장 끝에는 학습한 내용을 점검하고 실제 분석 능력을 높일 수 있도록 연습문제를 제공하였다. 교재에서 활용되는 데이터는 발생 가능한 실제 상황을 기반으로 만들어진 가상의 데이터다. 실제 데이터의 복잡성과 개인정보 보호 등의 현실적인 제약을 극복하고, 다양한 분석 방법을 정확히 이해하고 효과적으로 연습할 수 있을 것이다. 본문의 예제에서 사용한 데이터와 책과 관련 사항들은 자유아카데미 홈페이지 자료실(www.freeaca.com)에서 다운로드 또는 확인할 수 있다.

이영호, 이수현  | 생능출판

24,840원  | 20210215  | 9788970504803

제가 몸담고 있는 가천대 길병원 로비에는 로봇이 걸어 다닙니다. 초롱초롱 눈망울이 귀여운 이 친구의 이름은 ‘페퍼’입니다. 감정 인식이 가능한 페퍼는 소프트뱅크가 개발한 세계 최초 휴머노이드 소셜 로봇입니다. 페퍼는 병원 본관 로비와 인공지능 암센터에 배치되어 환자를 응대하고 다양한 건강 정보를 제공하며 무균실, 중환자실 등 일반인 접근이 어려운 병실에서 환자들의 신체적 건강뿐만 아니라 감성까지 도와주고 있습니다. 뿐만 아닙니다. IBM 인공지능 의사 ‘왓슨’은 길병원 최전선 임상 현장에서 이미 오래전부터 활약하고 있습니다. 이제 인공지능 기술은 선택의 문제가 아닙니다. 앞으로 얼마나 더 많은, 또 얼마나 더 똑똑한 ‘페퍼’와 ’왓슨’이 쏟아져 나올지 상상해 보십시오. 우리 주변은 벌써 ‘스마트’ 또는 ‘지능형’과 같은 수식어를 단 사물로 가득하며, 이런 인공지능 기술의 진화는 이미 제어하기 힘들 정도의 가속도를 얻으며 미래로 달려가고 있습니다. 이런 인공지능 기술의 핵심은 빅데이터 머신러닝입니다. 쉬운 개념은 아닐지 모르나 결코 낯선 단어는 아니죠. 인터넷 클릭 몇 번이면 관련 지식들이 쏟아지니까요. 하지만 막상 빅데이터 머신러닝을 배우려고 시도해 본 사람이라면, 이 기술에 접근하기가 생각보다 쉬운 일이 아님을 깨닫게 됩니다. 빅데이터, 통계, 머신러닝 기술은 밀접하게 연관되어 있기는 하나, 각자 나름의 영역을 분명하게 가지고 있습니다. 입문자들에게 이런 특성은 뛰어넘기 어려운 벽으로 작용합니다. ‘빅데이터 머신러닝 기술’이 어려운 데에는 이유가 있습니다. 각 영역의 특성을 이해하고 기본기를 탄탄히 하지 않은 채 시작하기 때문입니다. 기본 이론을 단순히 암기하거나 소홀히 지나친다면, 이 중요한 미래 기술을 내 것으로 만들기 힘듭니다. 시중에는 이미 훌륭한 빅데이터 인공지능 관련 책들이 많이 나와 있습니다. 하지만 복잡한 수학 이론을 별다른 도움 없이 이해할 수 있는 경력자들을 위한 책이 대부분이라는 점은 교육 현장에서 학생들의 어려움을 직접 보고 듣는 입장에서 매우 안타까운 일이었습니다. 이 책은 빅데이터 머신러닝 기초 이론부터 파이썬으로 차근차근 눈으로 보며 실습하는 것을 목표로 합니다. 복잡한 프로그래밍은 최소화하고 가장 유명한 데이터들로 판다스, 시본, 케라스, 텐서플로 등 인기 있는 파이썬 라이브러리를 경험할 수 있습니다. 나아가 클라우드 머신러닝을 활용한 최신 기술들도 실습할 수 있습니다. 기본 이론을 이해하고 실습을 통해 차근차근 경험을 쌓아 나가기만 한다면, 빅데이터 머신러닝이라는 거창한 이름이 만만한 친구처럼 편안해질 날은 생각보다 빨리 옵니다. 그때까지 이 책이 여러분의 짐을 나눠지고 지름길을 찾아주는 착한 안내자 역할을 해 줄 수 있기를 기원합니다.

박동규, 강영민  | 생능출판

26,730원  | 20211210  | 9788970505220

이 책의 특징 이 책은 데이터 분석을 처음 시도하는 독자들을 위하여 아나콘다라는 주요 개발도구의 설치와 주피터 노트북의 세부 메뉴를 하나하나 소개하며 시작하지만 데이터 분석의 종착지인 인공 지능의 핵심 기술이라 할 심층 신경망과 합성곱 신경망의 깊이 있는 이론까지 소개하고 있다. 또한 데이터 분석을 위하여 널리 사용되는 넘파이와 판다스, 맷플롯립 등의 인기 있는 도구를 쉽게 이해할 수 있도록 간결한 예제 코드와 그 결과를 보여주고 있다. 데이터의 전처리와 결측값 처리, 합병과 분석, 시각화의 다음 단계는 데이터를 기반으로 학습하여 이 데이터를 분석하고 그 가치를 높여주는 머신러닝과 딥러닝이 될 것이기에 저자들은 머신러닝과 딥러닝의 주요 주제와 개념을 최대한 쉽게 설명하고자 노력하였다. 이 책의 특징은 방대하고도 흥미로운 데이터 분석과 머신러닝의 핵심 내용에 대한 이해를 돕기 위해 300여개 이상의 재미있는 삽화를 도입한 점일 것이다. 아무쪼록 이 책이 독자 여러분들을 데이터 분석과 머신러닝의 재미있는 길로 잘 이끌어주는 이정표가 되었으면 하는 바람을 가진다.

김재민  | 에이콘출판

22,610원  | 20210521  | 9791161755236

페이스북, 트위터, 아마존과 같은 디지털 플랫폼이 생활 깊숙이 들어오면서 데이터 활용가치는 높아지지만, 수학과 통계 때문에 데이터 분석을 본격적으로 시작하지 못 하고 있다. 최근에는 정형화된 숫자 데이터를 넘어 문자 데이터에서 지금껏 포착할 수 없었던 새로운 의미를 추출해야 하는 어려움 때문에 빅데이터 분석 진입장벽은 또 한 단계 올라가는 중이다. 한국에서 가장 인기 있는 프로 스포츠인 야구로 빅데이터 분석을 다룬다면, 데이터가 새롭게 보일 수 있다. 메이저리그에서 지난 140년 동안 통계원의 손으로 시작해, 90년대 퀘스텍(QuesTec), 2000년대 PITCHf/x, 2010년대 아마존과 파트너쉽을 통한 트랙맨 플랫폼까지 상상 이상의 야구 데이터가 수집돼 왔다. 장구한 메이저리그 데이터의 힘을 빌려 전통적 분석인 상관관계 분석, 분산분석, 회귀분석, 로지스틱 회귀분석, 계량경제학 패널데이터 분석과 최근 머신러닝으로 다시 관심을 받고 있는 군집분석, 요인분석, 지도학습, 딥러닝 기반 자연어처리를 통해 야구 이야기를 모델링하고 직접 테스트한다. 모든 작업에는 학계와 산업계 분석 작업에 이미 중심이 된 오픈소스 통계 프로그램 R을 사용한다. 데이터 분석 목적은 데이터를 통해 현실을 모델링하고 예측하며, 데이터에 담긴 정보와 의미를 추출해 인간의 인지적 한계를 극복한 합리적 의사결정을 하는 것이다. 분석 목적을 달성하는 데 반드시 거쳐야 하는 전처리(preprocessing) 전략은 데이터 분석보다 더 중요하고 많은 아이디어를 요구한다. 1판에서는 경험 부족으로 놓쳤지만, 이후 논문을 출판하고 ‘마케팅과 경영전략을 위한 데이터 분석’을 강의하면서 중요하다고 느끼게 된 전처리 전략을 2판 곳곳에 추가했다. 또한 1판에서 부족했던 그래픽 분석 방법을 새롭게 업데이트했다. 2판에서의 가장 큰 변화는 정형화되지 않은 문자 데이터까지도 분석에 활용할 수 있도록 머신러닝을 추가한 점이다. 비지니스 환경은 정형화된 숫자 데이터로는 이해할 수 없는 한계를 경험하고 있으며, 사람들이 남긴 디지털 커뮤니케이션에서 의미 있는 신호를 포착하는 데 주목하고 있다. 핵심 기술은 머신러닝이며 그 시작을 야구데이터와 함께 할 수 있다.

레자울 카림, 스리다 알라  | 에이콘출판

45,000원  | 20181224  | 9791161752402

2019년 대한민국학술원 우수학술도서 선정도서 스파크를 이용해 데이터 분석 방법을 배우려는 사람에게 매우 유용한 책이다. 가장 먼저 스칼라를 소개하고, 스칼라 애플리케이션 개발에 필요한 객체지향 개념과 함수형 프로그래밍 개념을 설명한다. 스파크에 초점을 맞춰 RDD와 데이터 프레임을 사용한 기본 추상화를 다룬다. 그 다음 스파크 SQL, GraphX, 스파크 구조화 스트리밍을 사용해 구조화된 데이터와 구조화되지 않은 데이터를 분석하고 모니터링, 설정, 디버깅, 테스팅, 배포와 같은 고급 주제를 살펴본다. 또한 SparkR 및 PySpark API를 사용한 스파크 애플리케이션을 개발하는 방법, 아파치 제플린(Zeppelin)을 사용한 대화식 데이터 분석, Alluxio를 함께 사용해 인메모리 데이터를 처리하는 방법을 다룬다. 이 책을 다 살펴본 후, 스파크를 완벽하게 이해하고 풀 스택 데이터 분석을 수행할 수 있을 것이다. 이 책은 최신 2.3.2 버전을 기준으로 작성됐다. 기존의 원서에서 제공하는 코드의 오타와 호환성을 수정한 옮긴이의 github 저장소를 제공한다. ■ 스칼라의 객체지향 개념과 함수형 프로그래밍 개념 이해 ■ 스칼라 컬렉션 API 이해 ■ 스파크의 핵심 추상화를 알기 위해 RDD와 데이터 프레임으로 작업하기 ■ 스파크 SQL과 GraphX를 사용해 구조 데이터와 구조화되지 않은 데이터 분석 ■ 스파크 구조화 스트리밍을 사용해 확장 가능하고 내결함성 있는 스트리밍 애플리케이션 개발 ■ 스파크 MLlib과 스파크 ML에서 많이 사용되는 알고리즘으로 예측 모델을 구축할 수 있는 분류, 회귀 분석, 차원 감소, 추천 시스템과 같은 머신 러닝 모범 사례 ■ 방대한 양의 데이터를 클러스터링하는 클러스터링 모델 구축 ■ 스파크 애플리케이션 튜닝, 디버깅, 모니터링 이해 ■ 실제 독립형(Standalone), 메소스(Mesos), 얀(YARN), 쿠버네티스(Kubernetes) 모드의 클러스터에 스파크 애플리케이션 배포 스파크를 이용해 데이터 분석 방법을 배우려는 사람에게 매우 유용한 책이다. 스파크나 스칼라에 대한 지식은 없더라도 이전 프로그래밍 경험(특히 다른JVM 언어)이 있다면 스파크나 스칼라에 대한 개념을 이해하는 데 매우 유용하다. 스칼라는 지난 몇 년 동안 특히 데이터 과학과 분석 분야에서 꾸준히 증가하고 있다. 스파크는 스칼라로 작성됐고 분석 분야에서 널리 사용되고 있다. 이 책은 빅데이터를 잘 다룰 수 있는 스파크를 설명한다.

송태민, 송주영  | 한나래아카데미

28,500원  | 20170228  | 9788955662009

실제 연구사례를 통해 소셜 빅데이터 분석의 다양한 연구방법론을 기술하였다. 데이터 수집부터 분석과 고찰에 이르기까지, 실제 소셜 빅데이터를 분석하여 미래를 예측하고 대응방안을 마련하기 위해 필요한 전체 연구과정을 깊이 있게 다루고 있다. SNS를 비롯한 온라인 채널에서 생산되는 텍스트 형태의 비정형 데이터를 집적하여 분석하는 ‘소셜 빅데이터 기반 미래신호 예측’은 경제·사회의 실제 현상을 반영함으로써 정보로서 매우 높은 가치를 지닌다. 이에 오늘날 많은 국가와 기업에서 소셜 빅데이터를 활용한 미래 예측 연구를 활발히 진행하고 있으나, 아직까지 수집기술과 분석기술의 어려움이 과제로 남아 있다. 하지만 소셜 빅데이터는 데이터의 형식이 복잡하고 방대할 뿐만 아니라 생성속도가 매우 빨라 기존의 데이터 처리 방식이 아닌 새로운 분석방법을 필요로 한다. 그 때문에 데이터 자체보다는 이를 분석해 인과성을 발견하고 미래를 예측할 수 있는 데이터 사이언티스트의 역할이 중요하다.

바스티앙 스야딘, 루카 마싸론, 알베르토 보스체티  | 에이콘출판

31,500원  | 20170710  | 9791161750224

『파이썬으로 배우는 대규모 머신 러닝』은 파이썬을 활용해 대규모 데이터 세트에 머신 러닝을 적용하는 방법을 안내한다. 실제 파이썬 코드를 이용해 현재 가장 많이 사용되는 머신 러닝 기법들과 프레임워크로 대규모 데이터 세트를 처리하는 방법을 설명하고 있다. 기본적으로 파이썬 문법과 머신 러닝 개념을 어느 정도 숙지한 중급 독자를 위한 책으로, 통계와 수학에 대한 실무 지식이 있다면 더욱 이해하기 쉬울 것이다. 머신 러닝 분야에서 언급되는 주요 개념, 프레임워크, 알고리즘, 툴 등을 적절하게 사용하는 예를 제시한다.

오승환  | 정보문화사

27,000원  | 20240625  | 9788956749808

데이터 과학자가 되기 위한 첫걸음! 어려운 이론은 최소화하고, 예제 코드를 따라 하며 자연스럽게 사용법에 익숙해지도록 안내하는 데이터 분석 입문서다. 데이터 분석을 처음 배우는 입문자의 입장에서 고급 이론과 데이터 분석 도구를 함께 배우는 것의 어려움을 아는 저자가, 데이터 분석에 필요한 필수 라이브러리를 소개하고 설치부터 예제 코드까지 따라 할 수 있게 구성했다. 개념 이해를 돕기 위해 다이어그램 등 풍부한 도식화도 적극 활용했다. 1판에서 큰 인기를 얻어 준비된 이번 개정판에서는 저자가 실무에서 쌓은 경험을 자연스럽게 녹이기 위해 노력했다. 여러 기업과 대학에서 계속 강의를 해오고 있는 만큼 더욱 자세한 설명과 다양한 데이터 시각화, 데이터 전처리 기법을 담았으며, Pandas 2.0 버전에서 추가되거나 변경된 내용을 풍부하게 담아 데이터 분석에 필요한 최신 기술과 기능을 습득할 수 있다. 또한 저자 블로그나 깃헙, 그리고 유튜브에서 질의응답 게시판을 운영하고 있어, 궁금한 점이나 책과 관련된 요청 사항을 전달할 수 있다.

손원성  | 홍릉

37,050원  | 20210805  | 9791156008699

이 책은 머신러닝 데이터 분석에 대해 다룬 도서입니다. 머신러닝 데이터 분석에 대한 기초적이고 전반적인 내용을 확인할 수 있도록 구성했습니다.

조민호  | 정보문화사

18,000원  | 20210220  | 9788956749037

입문자를 위한 R 데이터 분석 프로그래밍! 데이터 분석을 하기 위한 도구와 분석 요령을 배우기 위한 입문자들을 위한 도서로, 복잡한 수학이나 어려운 통계학적 이론은 빼고 꼭 필요한 정보만 이해할 수 있도록 예제와 함께 설명하고 있다. 특히 R을 활용하여 머신러닝의 지도학습과 비지도 학습을 구분하여 자세하게 설명하기 때문에, 연습 문제를 따라해 보면서 자신만의 결과값을 완성해 볼 수 있다. 그리고 R의 핵심 명령어 23개 및 효과적인 분석을 지원하는 데이터 조작 패키지를 알아보고, 통계 분석의 개념과 표본 생성 및 기초 통계량에 대해서도 자세하게 알아본다. 기본적인 설명 이후에는 통계학의 기본인 회귀 분석을 응용하여 신경망을 공부하며 딥러닝과 관련된 기술적 흐름에 대해서도 학습해 볼 수 있다. R을 시작하는 초심자가 활용하기 적합한 구성의 도서이다.

장원두, 황순욱, 진예지  | 생능출판

24,840원  | 20240214  | 9791192932514

언젠가 텍스트 기반의 코딩이 구시대의 유물로 인식되는 날도 오게 되지 않을까요? 이 책을 통해 다양한 전공의 학생들이 머신러닝과 데이터 분석에 쉽게 접근할 수 있게 되길 바랍니다. 이 책의 특징 ● 비주얼 코딩을 통한 직관적 분석: 통상적으로 사용되는 텍스트 코딩이 아니라, 아이콘의 드래그 앤 드롭으로 이루어지는 비주얼 코딩 기법으로 데이터를 쉽게 분석하고 인공지능을 활용할 수 있게 하였다. ● 다양한 종류의 머신러닝 모델을 간단히 구성: 위젯을 추가하고 연결시키는 간단한 방법을 통해 새로운 인공지능 모델을 구성할 수 있으므로 짧은 시간 동안 다양한 인공지능 모델을 공부하고 여러 문제에 적용해 볼 수 있다. ● 그림을 통한 인공지능 기초 개념의 쉬운 설명:　복잡한 인공지능의 개념을 그림을 통해 쉽고 간결하게 설명하여 데이터 분석 등에 필요한 기초 지식을 직관적으로 이해할 수 있도록 구성하였다. ● [더 알아보기]를 통한 인공지능 기법 설명: 복잡한 인공지능 이론을 그림과 함께 한 페이지로 간결하게 설명하여 인공지능 이론을 개념적으로 이해할 수 있도록 하였다. ● 실제 데이터 기반의 다양한 데이터 분석 실습: 음주운전 단속 현황, 세계의 기대수명 변화 등 다양한 실제 데이터를 가져와서 실습하고 분석하며, 데이터 분석 능력을 향상할 수 있도록 구성하였다. ● 연습문제: 인공지능 이론과 데이터 분석 시에 필요한 실무적인 지식들을 얼마나 이해하고 있는지를 확인할 수 있도록 연습문제를 제공한다. 학습한 인공지능 기술을 적용해 볼 수 있는 새로운 데이터도 함께 제시해서 배운 것을 스스로 응용해 볼 수 있도록 구성하였다.

허진경  | 부크크(bookk)

35,000원  | 20210809  | 9791137252868

파이썬 언어를 이용하여 데이터 EDA 분석 및 머신러닝에 관한 책입니다.

장은실, 양숙희, 오경선  | 배움터

25,650원  | 20230215  | 9788989383086

우리가 살고 있는 이 시대는 무한 경쟁 사회이며, 개인, 기업, 국가 모두가 경쟁력 강화를 위해 기술 발전에 힘쓰고 있다. 개인의 능력, 산업기술 보유, 국가 핵심기술 보유를 위해 지속적으로 노력하고 있는 것이다. 집중하고 있는 IT 분야의 핵심기술로는 인공지능, 데이터 분석, 블록체인, AR/VR, 클라우드 컴퓨팅, 자율 주행차, 나노 기술 등이 해당된다. 특히나 인공지능과 데이터 분석은 산업, 금융 등의 다양한 분야에서 고객의 니즈 파악과 보다 정확한 서비스를 위해 활용되고 있다. 이는 모든 분야에서 보편적인 도구로써 인공지능이나 데이터 분석 기술이 필요하다는 것이다. 즉, 의학, 금융 서비스, 비즈니스 인텔리전스 분야 등에서 데이터 분석 기술은 핵심 투자 집중 영역의 다양한 형태로 진화하고 있다. 이에 인공지능 및 데이터 분석 기술을 보다 쉽게 활용할 수 있도록 다양한 형태의 도구들이 생겨나고 있지만, 아직은 파이썬 언어를 이용한 인공지능이나 데이터 분석 기술 활용이 가장 쉽게 접근할 수 있는 방법 중의 하나이다. 본 교재는 이 같은 현시대의 수요를 반영하여 대학에서 교양 수준으로 머신러닝을 통한 데이터 분석을 누구나 쉽게 활용할 수 있도록 진입장벽을 낮추는 것에 초점을 두고 집필하였다. 데이터 분석이 무엇인지, 어떻게 하는 것인지 살펴보고, 데이터 분석을 위한 파이썬 언어에 대한 핵심 문법, 넘파이, 판다스, 시각화 라이브러리에 대하여 학습한다. 이후 네이버 트렌드, 행복지수, 날씨, 쇼핑몰, 드라마, 뉴스 등의 공공 데이터를 활용하여 데이터를 분석하고 머신러닝으로 예측 및 분류할 수 있는 미니 프로젝트를 다룬다. 머신러닝을 활용한 데이터 분석 기술을 보편적인 도구로써 누구나 쉽게 활용할 수 있는 그날까지 저자들은 끊임없이 고군분투할 것이다. 모쪼록 이 교재를 접한 모든 독자가 자신감을 가지고 데이터 분석에 대한 도전의 첫 단추가 잘 끼워지기를 기대한다.

장용식, 최진호  | 생능출판

27,720원  | 20200317  | 9788970503967

머신러닝의 원리를 이해하고 활용하는 방법을 익히는 입문서 우리는 현재 인공지능시스템이 하루가 다르게 발전하는 시대에 살고 있다. 전 세계 주요 기술 전시회에서는 각 분야의 기업들이 앞다퉈 신기술과 신상품들을 선보이고 있으며, 이제 산업은 물론, 사회 및 생활 전반으로 인공지능 기술이 확산되고 있다. 인공지능 기술은 자율 주행 차, 암 진단, 얼굴 인식, 통역과 번역, 범죄 예방, 사이버 보안 등 다양한 분야에서 활용되고 있다. 인공지능이 가능하도록 만드는 기반기술에는 어떤 것들이 있을까? 머신러닝(기계학습)은 기반기술 중의 하나로서, 대용량의 데이터를 학습하여 사람보다 월등한 성능을 보이고 있다. 최근, 이미지 인식에서 딥러닝 기반 머신러닝은 인간의 인식률을 넘어서고 있다. 데이터로 학습한다는 것은 어떤 의미일까? 전통적인 수리적 기법은 데이터를 입력하면 수학적 함수로 계산하고 문제의 해를 출력한다. 이는 복잡한 문제의 경우, 수학적 표현의 한계로 인해 해를 찾는 데 어려움이 있다. 반면 머신러닝은 문제의 해를 구하는 절차를 기술하는 알고리즘과 수학적 모형을 기반으로, 다량의 입력 데이터 세트에서 특정 패턴이나 서로 간의 연관성을 발견하거나, 새로운 입력에 대한 추론 결과를 제공한다. 이 책은 머신러닝의 원리를 이해하고 활용하는 방법을 익히는 입문서이다. 본 교재를 통해 머신러닝의 핵심 기법들을 이해하고 기초적인 능력을 함양하는데 있어 미력하나마 도움이 되었으면 한다.