º»¹®³»¿ë ¹Ù·Î°¡±â
¹«·á¹è¼Û À̺¥Æ® »çÀºÇ° ¼Òµæ°øÁ¦

R ÇÁ·Î±×·¥¿¡ ±â¹ÝÇÑ º£ÀÌÁö¾È Åë°èÇÐ

ÀÌÀç±æ ÁöÀ½ | Ȳ¼Ò°ÉÀ½ ¾ÆÄ«µ¥¹Ì | 2018³â 08¿ù 14ÀÏ Ãâ°£
Ŭ·Î¹ö ¸®ºä¾²±â
  • Á¤°¡ : 28,000¿ø
    ÆÇ¸Å°¡ : 28,000¿ø [0%¡é 0¿ø ÇÒÀÎ]
  • ÇýÅÃ :
    [±âº»Àû¸³] 840¿ø Àû¸³ [3% Àû¸³] [Ãß°¡Àû¸³] 5¸¸¿ø ÀÌ»ó ±¸¸Å ½Ã 2,000¿ø Ãß°¡Àû¸³ ¾È³» [ȸ¿øÇýÅÃ] ȸ¿ø µî±Þ º°, 3¸¸¿ø ÀÌ»ó ±¸¸Å ½Ã 2~4% Ãß°¡Àû¸³ ¾È³» [¸®ºäÀû¸³] ¸®ºä ÀÛ¼º ½Ã e±³È¯±Ç ÃÖ´ë 300¿ø Ãß°¡Àû¸³ ¾È³»
  • Ãß°¡ÇýÅà : Æ÷ÀÎÆ® ¾È³» µµ¼­¼Òµæ°øÁ¦ ¾È³» Ãß°¡ÇýÅà ´õº¸±â
  • ¹è¼Ûºñ : ¹«·á ¹è¼Ûºñ ¾È³»
  • ¹è¼ÛÀÏÁ¤ : ¼­¿ïƯº°½Ã Á¾·Î±¸ ¼¼Á¾´ë·Î ±âÁØ Áö¿ªº¯°æ
    05¿ù 31ÀÏ Ãâ°í ¿¹Á¤ ¹è¼ÛÀÏÁ¤ ¾È³»
  • ¹Ù·Îµå¸² : ÀÎÅͳÝÀ¸·Î ÁÖ¹®ÇÏ°í ¸ÅÀå¿¡¼­ Á÷Á¢ ¼ö·É ¾È³» ¹Ù·Îµå¸² ÇýÅÃ
    ÈÞÀÏ¿¡´Â ¹Ù·Îµå¸² ÇȾ÷À¸·Î ´õ »¡¸® ¹Þ¾Æ º¸¼¼¿ä. ¹Ù·Îµå¸² ÇýÅùްí ÀÌ¿ëÇϱâ

ÀÌ Ã¥ÀÇ À̺¥Æ®

ÇØ¿ÜÁÖ¹®/¹Ù·Îµå¸²/Á¦ÈÞ»çÁÖ¹®/¾÷ü¹è¼Û°ÇÀÇ °æ¿ì 1+1 ÁõÁ¤»óǰÀÌ ¹ß¼ÛµÇÁö ¾Ê½À´Ï´Ù.
  • 6¿ù 2ÀÏ °³¹ßÀÚ ºÏÄܼ­Æ® »çÀü½ÅûÇÏ°í ¼±¹° ¹ÞÀÚ!
    2022.05.11 ~ 2022.05.31
  • [±³º¸´Üµ¶ »çÀºÇ°] °³¹ßÀÚ ¸Å°ÅÁø <¸®µåÀÕzine> ..
    2022.05.10 ~ 2022.06.30
»óǰ»ó¼¼Á¤º¸
ISBN 9791186821268(1186821264)
Âʼö 471ÂÊ
Å©±â 188 * 258 * 24 mm /932g ÆÇÇü¾Ë¸²

Ã¥¼Ò°³

ÀÌ Ã¥ÀÌ ¼ÓÇÑ ºÐ¾ß

ÀÌ Ã¥¿¡¼­ ±â¼úµÈ ³»¿ë¿¡ ´ëÇØ °³·«ÀûÀ¸·Î ±× ³»¿ëÀ» ¿ä¾àÇÏ¸é ´ÙÀ½°ú °°´Ù.

Á¦1ºÎ¿¡¼­´Â, ÀÌ Ã¥ÀÇ ¼­·Ð¿¡ ÇØ´çµÇ´Â ³»¿ëÀ¸·Î, º£ÀÌÁö¾È Åë°èÇÐÀÇ ±¸Á¶, È®·üºÐÆ÷¿Í º£ÀÌÁî Á¤¸®, ±×¸®°í º£ÀÌÁî ÃßÁ¤°ú ´ÜÀÏ ¸ð¼ö º£ÀÌÁî Ãß·Ð ¹× º¹¼ö ¸ð¼ö º£ÀÌÁî Ã߷п¡ ´ëÇÑ ±âÃÊÀûÀÎ ³»¿ëÀ» °ËÅäÇÏ¿´´Ù.
ƯÈ÷, º£ÀÌÁö¾È Ãß·ÐÀÌ ±âÁ¸ÀÇ ºóµµÁÖÀÇÀû Ã߷аú ¾î¶°ÇÑ Â÷ÀÌÁ¡ÀÌ Àִ°¡ µî¿¡ ´ëÇÏ¿© °ËÅäÇÏ¿´´Ù. ¾Æ¿ï·¯, º£ÀÌÁö¾È Åë°èÇп¡ ´ëÇÑ ±×·¡ÇÁ Ç¥Çö±â¹ýÀ» °ËÅäÇÏ¿´´Ù.

Á¦2ºÎ¿¡¼­´Â, º£ÀÌÁö¾È °¡¼³°ËÁ¤ ¹× º£ÀÌÁö¾È »êÁ¤¿¡ °üÇÑ ³»¿ëÀ» »ìÆìº¸¾Ò´Ù. ¸ÕÀú, º£ÀÌÁö¾È Åë°èÇÐÀÇ ±âº»ÀÌ µÇ´Â º£ÀÌÁö¾È °¡¼³°ËÁ¤À» Áß½ÉÀ¸·Î »ìÆìº¸¾ÒÀ¸¸ç, ¾Æ¿ï·¯ º£ÀÌÁö¾È »êÁ¤¿¡ ´ëÇÑ Á¦¹Ý ºÐ¼®¹ý, ±×¸®°í Monte Carlo ºÐ¼® µîÀ» »ìÆìº¸¾Ò´Ù.
ƯÈ÷ °¡¼³°ËÁ¤¿¡ À־, ±âÁ¸ÀÇ ÀüÅëÀû ºóµµÁÖÀÇ °¡¼³°ËÁ¤ ¹æ¹ý°ú ºñ±³ÇÏ¿©, ºÒÈ®½Ç¼ºÀ» È®·ü·Î »êÁ¤ÇÏ´Â º£ÀÌÁö¾È Åë°èÇп¡ ÀÇÇÑ °¡¼³°ËÁ¤ÀÇ Æ¯Â¡¿¡ ´ëÇÏ¿© ºÐ¼®»ç·Ê¸¦ Áß½ÉÀ¸·Î °ËÅäÇÏ¿´´Ù.
±×¸®°í º£ÀÌÁö¾È Åë°èÇÐÀÇ ºÐ¼®°úÁ¤¿¡¼­ Áß½ÉÀÌ µÇ´Â MCMC ¾Ë°í¸®ÁòÀ» ÀÌ¿ëÇÑ ¸ðÀǽÇÇè¿¡ ÀÇÇÑ Sampling ¹æ¹ý°ú ±× Àû¿ë¹æ¾ÈÀ» ºÐ¼®»ç·Ê¸¦ Áß½ÉÀ¸·Î ¿ä¾àÇÏ¿´´Ù. ¶ÇÇÑ, ±âÁ¸ ºóµµÁÖÀÇÀû ºÐ¼®¹æ¹ýÀ¸·Î´Â ÇѰ谡 ÀÖ´Â °ÍÀ¸·Î Æò°¡µÇ´Â °èÃþÀû Åë°èºÐ¼® ¸ðÇü¿¡ ´ëÇÏ¿©, ½ÇÁõÀû ºÐ¼®»ç·Ê¸¦ Åä´ë·Î À̸¦ °ËÅäÇÏ¿´´Ù.

Á¦3ºÎ¿¡¼­´Â, º£ÀÌÁö¾È Åë°èÇÐÀ» ´Ù¾çÇÑ ºÐ¾ß¿¡¼­ ÀÀ¿ëÇÏ´Â ºÐ¼®¹æ¹ýÀ» ¿ä¾àÇÏ¿´´Ù. Áï, ´Ùº¯·® ºÐ¼®ÀÇ ±âº»ÀÌ µÇ´Â º£ÀÌÁö¾È ȸ±ÍºÐ¼®, º£ÀÌÁö¾È ÀϹÝÈ­ ȸ±ÍºÐ¼®, º£ÀÌÁö¾È ¿äÀκм®, º£ÀÌÁö¾È ÆÇº°ºÐ¼®, ±×¸®°í º£ÀÌÁö¾È ±ºÁýºÐ¼® µîÀÇ ´Ùº¯·® ºÐ¼®¹æ¹ýÀ» °ËÅäÇÏ¿´´Ù.
±×¸®°í, ÃÖ±Ù ¸¹Àº ±âÁ¸ ¿¬±¸°á°ú¸¦ Åä´ë·Î À̸¦ Á¾ÇÕÈ­ÇÏ¿© ºÐ¼®ÇÏ´Â ¸ÞŸºÐ¼®¿¡ À־, ÀüÅëÀû ºóµµÁÖÀÇ ºÐ¼®º¸´Ù´Â º£ÀÌÁö¾È ºÐ¼®ÀÌ º¸´Ù ÀåÁ¡ÀÌ ÀÖ´Â °ÍÀ¸·Î Æò°¡µÇ¾ú´ø Á¡À» °í·ÁÇÏ¿©, º£ÀÌÁö¾È ¸ÞŸºÐ¼®À» ¼öÇàÇÏ¿´´Ù.
¶ÇÇÑ, ÃÖ±Ù SNS µîÀÇ ±â¼ú¹ßÀü¿¡ µû¶ó, ´Ù¾çÇÑ ºÐ¼®¹æ¹ýÀÌ °³¹ßµÇ°í ÀÖ´Â ³×Æ®¿öÅ© ºÐ¼®¿¡ ´ëÇÏ¿©, º£ÀÌÁö¾È Åë°èÇÐÀ» Àû¿ëÇÑ º£ÀÌÁö¾È ³×Æ®¿öÅ© ºÐ¼®¹æ¹ýÀ» °ËÅäÇÏ¿´´Ù.

³í¾î¿¡¼­, ¡°Áö³ª°£ Çй®¸¸À» °ñ¶ÊÈ÷ °øºÎÇÏ°í »õ ½Ã´ë¸¦ ¾ËÁö ¸øÇϸé, ±× Çй®Àº ¸Í¸ñ(ØîÙÍ)À̸ç, ½Ã´ë¸¦ ¾Ë±âÀ§ÇØ ºÎ´ÜÈ÷ »ç»öÇ쵂 °æÇèÀû Çй®ÀÇ ±¸ÃàÀÌ ¾øÀ¸¸é ±× »ç»öÀº °øÇã(ÍöúÈ)ÇÏ´Ù¡±°í ÀûÇôÀÖ´Ù. º£ÀÌÁö¾È Åë°è¿¡¼­´Â ±âÁ¸ ¹ÏÀ½À» »õ·Î¿î »ç½Ç¿¡ ÀÔ°¢ÇÏ¿© °³¼±µÈ ¹ÏÀ½À¸·Î UpdateÇÏ¿© »ç»óÀ» È®·ü·Î »êÁ¤ÇÏ°Ô µÈ´Ù.
Áï, º£ÀÌÁö¾È Åë°èÇп¡¼­´Â »ç½Ç¿¡ µû¶ó È®·üÀÌ º¯È­ÇÏ°Ô µÇ´Âµ¥, ÀÌ´Â ³í¾î¿¡¼­ ±â¼úÇÑ ³»¿ë°ú °áÄÚ ´Ù¸£Áö ¾Ê´Ù. ÇâÈÄ, ¸Í¸ñÀûÀÌÁö ¾ÊÀ¸¸é¼­µµ °øÇãÇÏÁö ¾ÊÀº º£ÀÌÁö¾È Åë°èÇÐÀÇ Ã¢Á¶Àû ¹ßÀüÀ» ±â¿øÇÑ´Ù.

»ó¼¼À̹ÌÁö

R ÇÁ·Î±×·¥¿¡ ±â¹ÝÇÑ º£ÀÌÁö¾È Åë°èÇÐ µµ¼­ »ó¼¼À̹ÌÁö

¸ñÂ÷

Á¦1ºÎ ¼­·Ð

01Àå º£ÀÌÁö¾È Åë°èÇÐÀÇ °³¿ä Introduction of Bayesian Statistics
1.1 º£ÀÌÁö¾È Åë°èÇÐÀÇ °³³ä
1.2 º£ÀÌÁö¾È Åë°èÇÐÀÇ ±¸¼º

02Àå È®·üº¯¼ö¿Í È®·üºÐÆ÷ Probability Variable & Probability Distribution
2.1 È®·üº¯¼ö¿Í È®·üºÐÆ÷
2.2 ÀÌ»ê È®·üºÐÆ÷
2.3 ¿¬¼Ó È®·üºÐÆ÷
2.4 °áÇÕ È®·üºÐÆ÷¿Í °øºÐ»ê

03Àå º£ÀÌÁî Á¤¸®¿Í º£ÀÌÁö¾È ÆÇ´Ü Bayes Theorem & Bayesian Thinking
3.1 º£ÀÌÁî Á¤¸®¿Í º£ÀÌÁö¾È ÆÇ´ÜÀÇ °³¿ä
3.2 º£ÀÌÁî Á¤¸®¿Í º£ÀÌÁö¾È ÆÇ´ÜÀÇ ºÐ¼®»ç·Ê

04Àå ´ÜÀÏ ¸ð¼ö º£ÀÌÁö¾È Ãß·Ð Bayesian Inference of Single Parameter
4.1 ´ÜÀÏ ¸ð¼ö º£ÀÌÁö¾È Ãß·ÐÀÇ °úÁ¤
4.2 ´ÜÀÏ ¸ð¼ö º£ÀÌÁö¾È Ãß·ÐÀÇ ºÐ¼®»ç·Ê

05Àå º¹¼ö ¸ð¼ö º£ÀÌÁö¾È Ãß·Ð Bayesian Inference of Multi-Parameters
5.1 º¹¼ö ¸ð¼ö º£ÀÌÁö¾È Ãß·ÐÀÇ °úÁ¤
5.2 º¹¼ö ¸ð¼ö º£ÀÌÁö¾È Ãß·ÐÀÇ ºÐ¼®»ç·Ê

Á¦2ºÎ º£ÀÌÁö¾È Åë°èÇÐÀÇ »êÁ¤¹æ¹ý Computation Method of Bayesian Statistics

06Àå º£ÀÌÁö¾È °¡¼³°ËÁ¤ Bayesian Hypothesis Testing
6.1 º£ÀÌÁö¾È °¡¼³°ËÁ¤ÀÇ °³¿ä
6.2 º£ÀÌÁö¾È °¡¼³°ËÁ¤ÀÇ ºÐ¼®»ç·Ê

07Àå º£ÀÌÁö¾È »êÁ¤¹æ¹ý Bayesian Computation Method
7.1 º£ÀÌÁö¾È »êÁ¤¹æ¹ýÀÇ °³¿ä
7.2 º£ÀÌÁö¾È »êÁ¤¹æ¹ýÀÇ ºÐ¼®»ç·Ê

08Àå Monte Carlo ¹æ¹ý Monte Carlo Method
8.1 Monte Carlo ¹æ¹ýÀÇ °³¿ä
8.2 Monte Carlo ¹æ¹ýÀÇ ºÐ¼®»ç·Ê

09Àå °èÃþ º£ÀÌÁö¾È ºÐ¼® Hierarchical Baysian Analysis
9.1 °èÃþ º£ÀÌÁö¾È ºÐ¼®ÀÇ °³¿ä
9.2 °èÃþ º£ÀÌÁö¾È ºÐ¼®ÀÇ ºÐ¼®»ç·Ê

Á¦3ºÎ º£ÀÌÁö¾È Åë°èÇÐÀÇ ÀÀ¿ë Applied Method of Bayesian Statistics

10Àå º£ÀÌÁö¾È ¼±Çü ȸ±ÍºÐ¼® Bayesian Linear Regression Analysis
10.1 º£ÀÌÁö¾È ¼±Çü ȸ±ÍºÐ¼®ÀÇ °³¿ä
10.2 º£ÀÌÁö¾È ¼±Çü ȸ±ÍºÐ¼®ÀÇ ºÐ¼®»ç·Ê

11Àå º£ÀÌÁö¾È ÀϹÝÈ­ ȸ±ÍºÐ¼® Bayesian Generalized Regression Analysis
11.1 º£ÀÌÁö¾È ÀϹÝÈ­ ȸ±ÍºÐ¼®ÀÇ °³¿ä
11.2 º£ÀÌÁö¾È ÀϹÝÈ­ ȸ±ÍºÐ¼®ÀÇ ºÐ¼®»ç·Ê

12Àå º£ÀÌÁö¾È ¿äÀκм® Bayesian Linear Regression Analysis
12.1 º£ÀÌÁö¾È ¿äÀκм®ÀÇ °³¿ä
12.2 º£ÀÌÁö¾È ¿äÀκм®ÀÇ ºÐ¼®»ç·Ê

13Àå º£ÀÌÁö¾È ÆÇº°ºÐ¼® Bayesian Linear Regression Analysis
13.1 º£ÀÌÁö¾È ÆÇº°ºÐ¼®ÀÇ °³¿ä
13.2 º£ÀÌÁö¾È ÆÇº°ºÐ¼®ÀÇ ºÐ¼®»ç·Ê

14Àå º£ÀÌÁö¾È ±ºÁýºÐ¼® Bayesian Cluster Analysis
14.1 º£ÀÌÁö¾È ±ºÁýºÐ¼®ÀÇ °³¿ä
14.2 º£ÀÌÁö¾È ±ºÁýºÐ¼®ÀÇ ºÐ¼®»ç·Ê

15Àå º£ÀÌÁö¾È ¸ÞŸºÐ¼® Bayesian Meta Analysis
15.1 º£ÀÌÁö¾È ¸ÞŸºÐ¼®ÀÇ °³¿ä
15.2 º£ÀÌÁö¾È ¸ÞŸºÐ¼®ÀÇ ºÐ¼®»ç·Ê

16Àå º£ÀÌÁö¾È ³×Æ®¿öÅ© ºÐ¼® Bayesian Network Analysis
16.1 º£ÀÌÁö¾È ³×Æ®¿öÅ© ºÐ¼®ÀÇ °³¿ä
16.2 º£ÀÌÁö¾È ³×Æ®¿öÅ© ºÐ¼®ÀÇ ºÐ¼®»ç·Ê

ã¾Æº¸±â

Klover ¸®ºä (0)

ºÏ·Î±× ¸®ºä (0) ¾²·¯°¡±â

ºÏ·Î±× ¸®ºä´Â º»ÀÎ ÀÎÁõ ÈÄ ÀÛ¼º °¡´ÉÇÕ´Ï´Ù.
Ã¥À̳ª ŸÀο¡ ´ëÇØ ±Ù°Å ¾øÀÌ ºñ¹æÀ» Çϰųª ŸÀÎÀÇ ¸í¿¹¸¦ ÈѼÕÇÒ ¼ö ÀÖ´Â ³»¿ëÀº ºñ°ø°³ ó¸® µÉ ¼ö ÀÖ½À´Ï´Ù.
¡Ø ºÏ·Î±× ¸®ºä ¸®¿öµå Á¦°ø 2021. 4. 1 Á¾·á

¹®Àå¼öÁý (0) ¹®Àå¼öÁý ¾²±â ³ªÀÇ µ¶¼­±â·Ï º¸±â
※±¸¸Å ÈÄ ¹®Àå¼öÁý ÀÛ¼º ½Ã, ¸®¿öµå¸¦ Á¦°øÇÕ´Ï´Ù. ¾È³»

±³È¯/¹Ýǰ/ǰÀý¾È³»

¡Ø »óǰ ¼³¸í¿¡ ¹Ýǰ/±³È¯ °ü·ÃÇÑ ¾È³»°¡ ÀÖ´Â °æ¿ì ±× ³»¿ëÀ» ¿ì¼±À¸·Î ÇÕ´Ï´Ù. (¾÷ü »çÁ¤¿¡ µû¶ó ´Þ¶óÁú ¼ö ÀÖ½À´Ï´Ù.)

±³È¯/¹Ýǰ/ǰÀý¾È³»
¹Ýǰ/±³È¯¹æ¹ý ¸¶ÀÌ·ë > ÁÖ¹®°ü¸® > ÁÖ¹®/¹è¼Û³»¿ª > ÁÖ¹®Á¶È¸ > ¹Ýǰ/±³È¯½Åû ,
[1:1»ó´ã>¹Ýǰ/±³È¯/ȯºÒ] ¶Ç´Â °í°´¼¾ÅÍ (1544-1900)

¡Ø ¿ÀǸ¶ÄÏ, ÇØ¿Ü¹è¼ÛÁÖ¹®, ±âÇÁÆ® ÁÖ¹®½Ã [1:1»ó´ã>¹Ýǰ/±³È¯/ȯºÒ]
    ¶Ç´Â °í°´¼¾ÅÍ (1544-1900)
¹Ýǰ/±³È¯°¡´É ±â°£ º¯½É¹ÝǰÀÇ °æ¿ì ¼ö·É ÈÄ 7ÀÏ À̳»,
»óǰÀÇ °áÇÔ ¹× °è¾à³»¿ë°ú ´Ù¸¦ °æ¿ì ¹®Á¦Á¡ ¹ß°ß ÈÄ 30ÀÏ À̳»
¹Ýǰ/±³È¯ºñ¿ë º¯½É ȤÀº ±¸¸ÅÂø¿À·Î ÀÎÇÑ ¹Ýǰ/±³È¯Àº ¹Ý¼Û·á °í°´ ºÎ´ã
¹Ýǰ/±³È¯ ºÒ°¡ »çÀ¯
  • ¼ÒºñÀÚÀÇ Ã¥ÀÓ ÀÖ´Â »çÀ¯·Î »óǰ µîÀÌ ¼Õ½Ç ¶Ç´Â ÈÑ¼ÕµÈ °æ¿ì
    (´ÜÁö È®ÀÎÀ» À§ÇÑ Æ÷Àå ÈѼÕÀº Á¦¿Ü)
  • ¼ÒºñÀÚÀÇ »ç¿ë, Æ÷Àå °³ºÀ¿¡ ÀÇÇØ »óǰ µîÀÇ °¡Ä¡°¡ ÇöÀúÈ÷ °¨¼ÒÇÑ °æ¿ì
    ¿¹) È­Àåǰ, ½Äǰ, °¡ÀüÁ¦Ç°(¾Ç¼¼¼­¸® Æ÷ÇÔ) µî
  • º¹Á¦°¡ °¡´ÉÇÑ »óǰ µîÀÇ Æ÷ÀåÀ» ÈѼÕÇÑ °æ¿ì
    ¿¹) À½¹Ý/DVD/ºñµð¿À, ¼ÒÇÁÆ®¿þ¾î, ¸¸È­Ã¥, ÀâÁö, ¿µ»ó È­º¸Áý
  • ¼ÒºñÀÚÀÇ ¿äû¿¡ µû¶ó °³º°ÀûÀ¸·Î ÁÖ¹® Á¦À۵Ǵ »óǰÀÇ °æ¿ì ((1)ÇØ¿ÜÁÖ¹®µµ¼­)
  • µðÁöÅÐ ÄÁÅÙÃ÷ÀÎ eBook, ¿Àµð¿ÀºÏ µîÀ» 1ȸ ÀÌ»ó ´Ù¿î·Îµå¸¦ ¹Þ¾ÒÀ» °æ¿ì
  • ½Ã°£ÀÇ °æ°ú¿¡ ÀÇÇØ ÀçÆÇ¸Å°¡ °ï¶õÇÑ Á¤µµ·Î °¡Ä¡°¡ ÇöÀúÈ÷ °¨¼ÒÇÑ °æ¿ì
  • ÀüÀÚ»ó°Å·¡ µî¿¡¼­ÀÇ ¼ÒºñÀÚº¸È£¿¡ °üÇÑ ¹ý·üÀÌ Á¤ÇÏ´Â ¼ÒºñÀÚ Ã»¾àöȸ Á¦ÇÑ ³»¿ë¿¡
    ÇØ´çµÇ´Â °æ¿ì
(1) ÇØ¿ÜÁÖ¹®µµ¼­ : ÀÌ¿ëÀÚÀÇ ¿äû¿¡ ÀÇÇÑ °³ÀÎÁÖ¹®»óǰÀ¸·Î ´Ü¼øº¯½É ¹× Âø¿À·Î ÀÎÇÑ Ãë¼Ò/±³È¯/¹Ýǰ ½Ã ¡®ÇØ¿ÜÁÖ¹® ¹Ýǰ/Ãë¼Ò ¼ö¼ö·á¡¯ °í°´ ºÎ´ã (ÇØ¿ÜÁÖ¹® ¹Ýǰ/Ãë¼Ò ¼ö¼ö·á : ¨ç¼­¾çµµ¼­-ÆÇ¸ÅÁ¤°¡ÀÇ 12%, ¨èÀϺ»µµ¼­-ÆÇ¸ÅÁ¤°¡ÀÇ 7%¸¦ Àû¿ë)
»óǰ ǰÀý °ø±Þ»ç(ÃâÆÇ»ç) Àç°í »çÁ¤¿¡ ÀÇÇØ ǰÀý/Áö¿¬µÉ ¼ö ÀÖÀ¸¸ç, ǰÀý ½Ã °ü·Ã »çÇ׿¡ ´ëÇØ¼­´Â
À̸ÞÀϰú ¹®ÀÚ·Î ¾È³»µå¸®°Ú½À´Ï´Ù.
¼ÒºñÀÚ ÇÇÇØº¸»ó
ȯºÒÁö¿¬¿¡ µû¸¥ ¹è»ó
  • »óǰÀÇ ºÒ·®¿¡ ÀÇÇÑ ±³È¯, A/S, ȯºÒ, ǰÁúº¸Áõ ¹× ÇÇÇØº¸»ó µî¿¡ °üÇÑ »çÇ×Àº
    ¼ÒºñÀÚºÐÀïÇØ°á ±âÁØ (°øÁ¤°Å·¡À§¿øÈ¸ °í½Ã)¿¡ ÁØÇÏ¿© 󸮵Ê
  • ´ë±Ý ȯºÒ ¹× ȯºÒÁö¿¬¿¡ µû¸¥ ¹è»ó±Ý Áö±Þ Á¶°Ç, ÀýÂ÷ µîÀº ÀüÀÚ»ó°Å·¡ µî¿¡¼­ÀÇ
    ¼ÒºñÀÚ º¸È£¿¡ °üÇÑ ¹ý·ü¿¡ µû¶ó ó¸®ÇÔ
¹Ù·Î°¡±â
  • ¿ìÃø È®ÀåÇü ¹è³Ê 2
  • ¿ìÃø È®ÀåÇü ¹è³Ê 2
ÃÖ±Ù º» »óǰ