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๐Ÿ‘ฉ๐Ÿปโ€๐Ÿ’ป

#100dayspractice

Date
2022/10/01
Category
Index.
๋งคํ•ด ์—ฐ๋ง์ด ๋‹ค๊ฐ€์˜ค๋Š” ๊ณ„์ ˆ์ด ์‹œ์ž‘๋˜๋ฉด ๋งˆ์Œ์ด ๋’ค์ˆญ์ˆญํ•ด์ง€๋ฉด์„œ ์ƒˆ๋กœ ๊ณ„ํšํ•˜๋Š” ์ผ ์—†์ด ๊ทธ์ € ํ•˜๋ฃจํ•˜๋ฃจ๋ฅผ ์‚ด์•„๊ฐ”๋‹ค. ๊ทธ๋ ‡๊ฒŒ ์‚ด์•„๊ฐ€๋‹ค๊ฐ€ ์—ฐ๋ง์ด ๋˜์„œ์•ผ ์˜ฌ ํ•œ ํ•ด๋ฅผ ๋Œ์•„๋ณด๊ณ  ๋‚ด๋…„ ๊ณ„ํš์„ ์›…์žฅํ•˜๊ฒŒ ์„ธ์› ์—ˆ๋‹ค. ์ด๋ ‡๊ฒŒ ๋ณด๋‚ด๋Š” ์—ฐ๋ง ์—ญ์‹œ ์˜๋ฏธ ์—†๋Š” ๊ฑด ์•„๋‹ˆ์ง€๋งŒ ์„ฑ์žฅ๊ณผ ๋ฐœ์ „์˜ ๊ด€์ ์—์„œ ํ™œ๊ธฐ ์—†๋Š” ์—ฐ๋ง์„ ๋ณด๋‚ด๊ณ  ์‹ถ์ง€ ์•Š์•˜๋‹ค. ๊ทธ๋ž˜์„œ 2022๋…„ ์—ฐ๋ง์€ ๋‹ค๋ฅด๊ฒŒ ์ค€๋น„ํ•ด๋ณด๊ธฐ๋กœ ๊ฒฐ์‹ฌํ–ˆ๊ณ , 2023๋…„ 1์›” 1์ผ๊นŒ์ง€ 100์ผ์ด ๋‚จ์€ ์‹œ์ ์—์„œ #100dayspractice๋ฅผ ์‹œ์ž‘ํ–ˆ๋‹ค.

1. #100dayspractice

#100dayspractice๋ž€ ์ •ํ•œ ๋ชฉํ‘œ๋ฅผ 100์ผ๋™์•ˆ ๋งค์ผ ์‹ค์ฒœํ•ด์„œ 100์ผ์ด ๋˜๋Š” ๋‚ ์— ๋ชฉํ‘œ๋ฅผ ๋‹ฌ์„ฑํ•˜๋Š” ์ฑŒ๋ฆฐ์ง€ ์ผ์ข…์ด๋‹ค. ์‚ฌ์‹ค #100dayspractice๋Š” ๊ตณ์ด ์—ฐ๋ง ๋””๋ฐ์ด 100์ผ ์‹œ์ ์—์„œ ํ•˜์ง€ ์•Š์•„๋„ ๋œ๋‹ค. 100์ผ ์ฑŒ๋ฆฐ์ง€๋Š” 100์ผ์„ ๋ชฉํ‘œ๋กœ ์„ค์ •ํ•ด์„œ ํ‰์†Œ์— ๋ฐฐ์šฐ๊ณ  ์‹ถ๋˜๊ฑฐ๋‚˜ ๊ณ ์น˜๊ณ  ์‹ถ๋˜ ์Šต๊ด€๋“ค์„ ๊ณ ์น˜๋ฉด์„œ ๋งค์ผ ๊ฐ™์ด ์„ฑ์žฅํ•ด๊ฐ€๋Š” ๊ณผ์ •์„ ๊ธฐ๋กํ•˜๋Š” ๊ณผ์ •์ด๋‹ค. ๊ทธ๋ž˜์„œ ์•„๋ž˜ ๊ทธ๋ฆผ์ฒ˜๋Ÿผ ์œ ํŠœ๋ธŒ์™€ ์ธ์Šคํƒ€๊ทธ๋žจ์— ํ•ด๋‹น ํ•ด์‹œํƒœ๊ทธ๋ฅผ ๊ฒ€์ƒ‰ํ•ด๋ณด๋ฉด ์ฑŒ๋ฆฐ์ง€๋ฅผ ํ•˜๊ณ  ์žˆ๋Š” ์‚ฌ๋žŒ๋“ค์„ ๋ณผ ์ˆ˜ ์žˆ๋‹ค. ๋Œ€๋ถ€๋ถ„ ์•…๊ธฐ๋‚˜ ์š”๊ฐ€๋ฅผ ๋ฐฐ์šฐ๋Š” ์‚ฌ๋žŒ๋“ค์ด ๋งŽ์•˜๊ณ , ๊ทธ ์ค‘์— ๋ช‡๋ช‡ ๋ถ„๋“ค์€ ์ฒผ๋กœ๋‚˜ ๋‹ค๋ฅธ ์•…๊ธฐ๋ฅผ ์ „ํ˜€ ์—ฐ์ฃผํ•˜์ง€ ๋ชปํ–ˆ๋Š”๋ฐ ์ •ํ™•ํžˆ 100์ผ ์งธ ํ•œ ๊ณก์„ ์—ฐ์ฃผํ•ด๋‚ด๋Š” ๋ฐœ์ „์„ ๋ณด์—ฌ์ฃผ๊ธฐ๋„ ํ–ˆ๋‹ค.

2. ๋‚˜์˜ #100dayspractice

2.1. ์ฑŒ๋ฆฐ์ง€๋ฅผ ์‹œ์ž‘ํ•˜๋Š” ์ด์œ 

์ฑŒ๋ฆฐ์ง€์— ๋Œ€ํ•ด ์‚ดํŽด๋ณด๋‹ค๋ณด๋‹ˆ ์ด๋ฒคํŠธ๋งŒ ๋งŽ๊ณ  ํšŒ๊ณ ๋งŒ ํ•˜๋‹ค ๋๋‚˜๋Š” ์—ฐ๋ง์ด ์•„๋‹ˆ๋ผ ์ž‘์€ ์„ฑ์žฅ์ด๋ผ๋„ ์ด๋ค„๋‚ด๋Š” ๋œป๊นŠ์€ ์—ฐ๋ง์„ ๋ณด๋‚ด๊ณ  ์‹ถ์–ด์กŒ๋‹ค. ๋˜ํ•œ ๋ชฉ์ ์—†๋Š” ์ด๋ฒคํŠธ๋“ค ์†์—์„œ ์—ฐ๋ง์„ ํ˜๋ ค๋ณด๋‚ด๋ฉด ์ƒˆํ•ด ์—ญ์‹œ ์‹œ์ž‘์ด ์—‰์„ฑํ•  ์ˆ˜ ๋ฐ–์— ์—†๋‹ค๋Š” ์‚ฌ์‹ค์„ ์ˆ˜๋…„ ๊ฐ„์˜ ๊ฒฝํ—˜์„ ํ†ตํ•ด ๊นจ๋‹ฌ์•˜๋‹ค. ๊ทธ๋ž˜์„œ ์—ฐ๋ง 100์ผ ๋™์•ˆ์˜ ์—ด์ •๊ณผ ์„ฑ์ทจ๋ผ๋Š” ๋ถ€์Šคํ„ฐ๋ฅผ ํ†ตํ•ด 2023๋…„ ์—ญ์‹œ ์‹œ์ž‘๋ถ€ํ„ฐ ํ€€ํ…€์ ํ”„๋ฅผ ๊ฒฝํ—˜ํ•  ์ˆ˜ ์žˆ๊ธธ ์†Œ๋งํ–ˆ๋‹ค.
๊ทธ ๊ฒฐ๊ณผ ๋‚˜๋งŒ์˜ #100dayspractice๋ฅผ ์„ค์ •ํ•˜๊ธฐ๋กœ ๊ฒฐ์‹ฌํ–ˆ๋‹ค.

2.2. ์‚ฌ์ „์— ๊ณ ๋ คํ•ด์•ผ๋  ๋ถ€๋ถ„๋“ค

๋จผ์ € 100์ผ ์ฑŒ๋ฆฐ์ง€๋ฅผ ์„ฑ๊ณตํ•˜๊ธฐ ์œ„ํ•ด ๊ณ ๋ คํ•ด์•ผ๋  ์‚ฌํ•ญ 3๊ฐ€์ง€๋ฅผ ์ •๋ฆฌํ–ˆ๋‹ค.
โ€ข
1- ์—ฐ๋ง์ด๋ผ๋Š” ํŠน์ˆ˜ํ•œ ์‹œ์ฆŒ์ž„์„ ์žŠ์–ด์„œ๋Š” ์•ˆ๋œ๋‹ค.
โ—ฆ
์—ฐ๋ง์—๋Š” ์ด๋ฒคํŠธ๊ฐ€ ๋งŽ๋‹ค.
โ—ฆ
์—ฐ๋ง์ด ๋‹ค๊ฐ€์˜ฌ ์ˆ˜๋ก ๋งˆ์Œ ๋‹ค์žก๊ธฐ๊ฐ€ ์‰ฝ์ง€ ์•Š๋‹ค.
โ€ข
2- ์—ฐ๋ง ์‹œ์ฆŒ์„ ๊ณ ๋ คํ–ˆ์„ ๋•Œ ๋ชฉํ‘œ๋ฅผ ์›…์žฅํ•˜๊ฒŒ ์žก์œผ๋ฉด ์•ˆ๋œ๋‹ค.
โ—ฆ
๋น ๋ฅด๊ฒŒ ์‹คํŒจ๋กœ ๊ฐ€๋Š” ์ง€๋ฆ„๊ธธ์ด๋‹ค.
โ€ข
3- ํ•˜๋ฃจํ•˜๋ฃจ ๋ฌด์—‡์„ ํ–ˆ๋Š”์ง€ ๊ธฐ๋กํ•  ์ˆ˜ ์žˆ๋Š” ๋ชฉํ‘œ๋ฅผ ์„ค์ •ํ•ด์•ผ๋œ๋‹ค.
โ—ฆ
์˜ˆ๋ฅผ ๋“ค์–ด, ๊ฐ•์˜ ์™„์ฃผํ•˜๊ธฐ๋Š” ๊ฐ•์˜๋…ธํŠธ๋ฅผ ํ†ตํ•ด ๊ธฐ๋ก๋ฅผ ๋‚จ๊ธธ ์ˆ˜ ์žˆ๋‹ค.

2.3. 100์ผ ์ฑŒ๋ฆฐ์ง€ ๋ชฉํ‘œ

์•ž์„œ ์–ธ๊ธ‰ํ•œ 3๊ฐ€์ง€ ์‚ฌํ•ญ์„ ๊ณ ๋ คํ•ด์„œ ๋‚˜๋Š” ๋‘ ๊ฐ€์ง€ 100์ผ ์ฑŒ๋ฆฐ์ง€ ๋ชฉํ‘œ๋ฅผ ์„ธ์› ๋‹ค.
โ€ข
1- Transformer from Scratch with PyTroch ๊ตฌํ˜„
โ€ข
2- Graph Neural Network ๊ฐ•์˜ ์™„์ฃผ ํ›„ GraphSage์™€ PinSage ๋…ผ๋ฌธ ์ฝ”์–ด ๋ฆฌ๋ทฐ
์œ„์™€ ๊ฐ™์€ ๋ชฉํ‘œ๋ฅผ ์ด์™€ ๊ฐ™์ด ์„ธ์šด ์ด์œ ๋Š” ๋‹ค์Œ๊ณผ ๊ฐ™๋‹ค.
โ€ข
1- ์ด๋ฒˆ ๊ธฐํšŒ์— Tensorflow์—์„œ PyTorch๋กœ ๊ฐˆ์•„ํƒ€๋ ค๊ณ  ํ•œ๋‹ค.
โ—ฆ
์—ฐ๊ตฌ์  ๊ด€์ ์—์„œ๋Š” PyTorch๊ฐ€ ํ›จ์”ฌ ์ข‹๋‹ค๋Š” ํŒ๋‹จ์ด ๋“ค์–ด์„œ๋‹ค.
โ€ข
2- ์ตœ๊ทผ ํŠธ๋žœ์Šคํฌ๋จธ๋ฅผ ๊นŠ๊ฒŒ ํŒŒํ—ค์น˜๋Š” ๋ฆฌ๋ทฐ ๊ณผ์ •์„ ๊ฑฐ์ณค๊ธฐ ๋•Œ๋ฌธ์— ์‰ฝ๊ฒŒ ๊ตฌํ˜„ํ•  ์ˆ˜ ์žˆ์„๊ฑฐ๋ผ ์ƒ๊ฐ๋œ๋‹ค.
โ€ข
3- ๋…ผ๋ฌธ์„ ์ค€๋น„ํ•˜๋ฉด์„œ GNN ๊ฐ•์˜๋ฅผ ๋น ๋ฅด๊ฒŒ ๋‹ค์‹œ ํ›‘์–ด๋ณผ ํ•„์š”์„ฑ์„ ๋Š๊ผˆ๋‹ค.
โ—ฆ
์—ฐ๊ตฌ๋ฅผ ๋†“์€ ์ง€ ์‹œ๊ฐ„์ด ๊ฝค ํ˜๋ €๊ธฐ ๋•Œ๋ฌธ์ด๋‹ค.
โ—ฆ
๊ฐ•์˜๋Š” CS224W์ด๊ณ , ์ด 60 ๊ฐ•์ขŒ๊ฐ€ ์žˆ๋‹ค.
โ€ข
4- GraphSage์™€ PinSage์ธ ์ด์œ ๋Š” ์ถ”์ฒœ์‹œ์Šคํ…œ GNN ๊ณ„์—ด ๋…ผ๋ฌธ ์ค‘์—์„œ ์•„์ง ์•ˆ๋ดค๋Š”๋ฐ ์œ ๋ช…ํ•ด์„œ๋‹ค.
โ€ข
5- ์ฝ”์–ด๋งŒ ๋ฆฌ๋ทฐํ•˜๋Š” ์ด์œ ๋Š” ์‹œ๊ฐ„์ƒ์˜ ๋ฌธ์ œ์ด๋‹ค.

2.4. ํ˜„์žฌ๊นŒ์ง€ ์ง„ํ–‰์‚ฌํ•ญ ํ™•์ธ ๋ฐ ๋†“์นœ ์ 

๋Œ€๋žต 90์ผ ์ •๋„ ๋‚จ์€ ์‹œ์ ์—์„œ ์ง„ํ–‰์ƒํ™ฉ์„ ํ™•์ธํ•˜๋ฉด ํŠธ๋žœ์Šคํฌ๋จธ๋กœ Pytorch ๊ตฌํ˜„ํ•˜๊ธฐ๋Š” ์šฐ์„  ๊ณต์‹์ฝ”๋“œ๋กœ ์•Œ๋ ค์ ธ์žˆ๋Š” ์ฝ”๋“œ๋ฅผ ๊ณต๋ถ€ ์ค‘์— ์žˆ๋‹ค. Graph Neural Network CS224W ๊ฐ•์˜๋Š” ํ˜„์žฌ๊นŒ์ง€ 6๊ฐœ ์™„์ฃผํ–ˆ๋‹ค.
๋ฌธ์ œ๋Š” ์ง€๋‚œ 10์ผ ์ •๋„๋Š” ๊ฐ•์˜๋…ธํŠธ๋ฅผ ์ œ์™ธํ•œ ๋‚˜๋จธ์ง€ ๊ณผ์ •์„ ๋ฏธ์ฒ˜ ๊ธฐ๋กํ•˜์ง€ ๋ชปํ–ˆ๋‹ค. ๊ทธ๋ž˜์„œ ๊ธฐ๋ก์€ ์˜ค๋Š˜๋ถ€ํ„ฐ 90์ผ ๋™์•ˆ ์ด๋ฃจ์–ด์งˆ ๊ฒƒ ๊ฐ™๊ณ  ๊ฒฐ๊ณผ๋ฌผ ์—ญ์‹œ 90๊ฐœ๋กœ ๋‚จ์„ ์˜ˆ์ •์ด๋‹ค. ์ด ๋ถ€๋ถ„์€ ๋งŽ์ด ์•„์‰ฝ์ง€๋งŒ 90์ผ์ด๋ผ๋„ ๋น ์ง์—†์ด ์„ธ์„ธํ•˜๊ฒŒ ๊ธฐ๋กํ•ด์•ผ๊ฒ ๋‹ค.

3. ์ฑŒ๋ฆฐ์ง€ ๊ธฐ๋ก์˜ ์—ฌ์ •

์•ž์„œ ๋งํ•œ ๊ฒƒ์ฒ˜๋Ÿผ 100์ผ - 10์ผ = 90์ผ ๊ธฐ๋ก์˜ ์—ฌ์ •์ด ๋  ๊ฒƒ ๊ฐ™๋‹ค.

3.1. ๊ธฐ๋ก์— ์“ฐ์ผ ๋„๊ตฌ

โ€ข
1- ๋ชฐ์Šคํ‚จ ๋…ธํŠธ์— ์ˆ˜๊ธฐ๋กœ ์ž‘์„ฑ
โ€ข
2- 100์ผ ์ฑŒ๋ฆฐ์ง€ ๊ฒฐ์‚ฐ ๋•Œ ๋…ธ์…˜์œผ๋กœ ์˜ฎ๊ธธ ๊ณ„ํš
SNS๋‚˜ ๋…ธ์…˜์— ์ž‘์„ฑํ•˜์ง€ ์•Š๊ณ  ์†์œผ๋กœ ์ž‘์„ฑํ•˜๋Š” ๊ณผ์ •์„ ๋จผ์ € ๊ฑฐ์น˜๋Š” ์ด์œ ๋Š” ๊ฐ„๋‹จํ•˜๋‹ค.
โ€ข
์†์œผ๋กœ ๊ธฐ๋กํ•˜๋ฉด ๊ธฐ์–ต์— ์˜ค๋ž˜ ๋‚จ๋Š”๋‹ค.
โ€ข
๋…ธ์…˜์— ๊ธฐ๋กํ•˜๊ธฐ ์œ„ํ•ด ์ƒˆ๋กœ์šด ๋…ธ์…˜ ํŽ˜์ด์ง€๋ฅผ ๋งŒ๋“ค์–ด์„œ ๊พธ๋ฏธ๋Š” ๊ณผ์ •์—์„œ ๊ณต์ˆ˜๊ฐ€ ๋งŽ์ด ๋“ค์–ด๊ฐ„๋‹ค.
โ€ข
SNS์— ๊ธฐ๋กํ•˜๋Š” ๋ฐฉ๋ฒ• ์—ญ์‹œ ์‹œ๊ฐ„๊ณผ ์—๋„ˆ์ง€ ์†Œ๋ชจ๊ฐ€ ์‹ฌํ•˜๊ณ  ์ค‘๊ฐ„์— ๋”ด๊ธธ๋กœ ์ƒˆ๊ธฐ ์‰ฝ๋‹ค.

3.2. ๊ธฐ๋ก์„ ๋‚จ๊ธฐ๋Š” ์ด์œ 

์‚ฌ์‹ค 100์ผ ๋™์•ˆ ๊พธ์ค€ํžˆ ๊ธฐ๋ก์„ ํ•œ๋‹ค๋Š”๊ฑด ๊ท€์ฐฎ์€ ์ผ์ด๋‹ค. ๊ทธ๋Ÿผ์—๋„ ์ฑŒ๋ฆฐ์ง€ ๋งŒํผ์€ ๊ผญ ๋งค์ผ ๊ธฐ๋กํ•˜๊ธฐ๋กœ ๋‹ค์งํ–ˆ๋‹ค. ๊ทธ๋ž˜์•ผ 100์ผ ์—ฌ์ • ๋งˆ์ง€๋ง‰๋‚  ๋ชฉํ‘œํ•œ ๋ฐ”๋Š” ๋‹ค ์ด๋ฃจ์—ˆ๋Š”์ง€, ๊ทธ ๊ณผ์ •์—์„œ ๋ฌด์–ผ ์–ผ๋งˆ๋‚˜ ๋ฐฐ์› ๋Š”์ง€, ๋‚ด๊ฐ€ ์–ผ๋งˆ๋‚˜ ์„ฑ์žฅํ–ˆ๋Š”์ง€ ๋“ฑ์„ ์•Œ ์ˆ˜ ์žˆ๋‹ค๋Š” ์ƒ๊ฐ์ด ๋“ ๋‹ค. ๊ธฐ๋กํ•˜์ง€ ์•Š๋Š”๋‹ค๋ฉด ์‹œ์ž‘๊ณผ ๊ฒฐ๊ณผ๋งŒ ๋‚จ๊ธฐ ๋•Œ๋ฌธ์— ์ค‘์š”ํ•œ ๊ณผ์ •์ด ์‚ฌ๋ผ์ ธ ๋ฒ„๋ฆฐ๋‹ค.

3.3. ๊ธฐ๋กํ•  ๋‚ด์šฉ๋“ค

100์ผ ์ฑŒ๋ฆฐ์ง€๋ฅผ ๊ธฐ๋กํ•  ๋‚ด์šฉ์€ ๋ชฉํ‘œ์— ๋”ฐ๋ผ ์กฐ๊ธˆ ๋‹ค๋ฅด๋‹ค. ๊ทธ๋ž˜์„œ ๋ชฉํ‘œ๋ณ„๋กœ ๋ฌด์–ผ ์–ด๋–ป๊ฒŒ ๊ธฐ๋กํ•  ์ง€ ๋‚จ๊ฒจ๋‘”๋‹ค.
โ€ข
1- Transformer from Scratch with PyTroch ๊ตฌํ˜„
โ—ฆ
์ž˜ ๊ตฌํ˜„ํ•œ ์ฝ”๋“œ๋ฅผ ์šฐ์„ ์ ์œผ๋กœ ๊ณต๋ถ€ํ•˜๊ณ  ํ•ด๋‹น ์ฝ”๋“œ ์ฃผ์†Œ๋Š” ๊ผญ ๋ ˆํผ๋Ÿฐ์Šค๋กœ ๊ธฐ๋กํ•œ๋‹ค.
โ—ฆ
๊ตฌํ˜„๊ณผ์ •์—์„œ ์–ด๋–ค ๋‚œ๊ด€๋“ค์„ ๋งŒ๋‚ฌ๊ณ , ์–ด๋–ป๊ฒŒ ํ•ด๊ฒฐํ–ˆ์œผ๋ฉฐ, ์™œ ํ•ด๋‹น ๋ฐฉ๋ฒ•์„ ์„ ํƒํ–ˆ๋Š”์ง€๋ฅผ ๊ธฐ๋กํ•œ๋‹ค.
โ—ฆ
๋‹ค์‹œ ๋งํ•ด ์‹คํŒจ์˜ ๊ณผ์ •์„ ๊ธฐ๋กํ•œ๋‹ค.
โ€ข
2- Graph Neural Network ๊ฐ•์˜ ์™„์ฃผ ํ›„ GraphSage์™€ PinSage ๋…ผ๋ฌธ ์ฝ”์–ด ๋ฆฌ๋ทฐ
โ—ฆ
๊ฐ•์˜๋Š” ๊ฐ•์˜๋…ธํŠธ ํ˜•์‹์œผ๋กœ ๊ธฐ๋กํ•œ๋‹ค.
โ—ฆ
์งˆ๋ฌธ๊ฑฐ๋ฆฌ๋ฅผ ํ•œ ๊ฐ•์˜ ๋‹น ์ตœ์†Œ 3๊ฐ€์ง€ ์ด์ƒ ๊ธฐ๋กํ•œ๋‹ค.
โ—ฆ
์งˆ๋ฌธ๊ฑฐ๋ฆฌ๋ฅผ ๊ผญ ๊ทธ๋‚  ํ•ด๊ฒฐํ•œ๋‹ค. ์งˆ๋ฌธ ํ•ด๊ฒฐ๋ฐฉ๋ฒ•(๊ตฌ๊ธ€ ์„œ์น˜, ์ง์ ‘ ์งˆ๋ฌธ ๋“ฑ๋“ฑ)๊ณผ ๋‚ด์šฉ๋“ค์„ ๋ฐ˜๋“œ์‹œ ๊ธฐ๋กํ•œ๋‹ค.
โ—ฆ
๋…ผ๋ฌธ ์ฝ”์–ด ๋ฆฌ๋ทฐ๋ฅผ ํ•  ๋•Œ๋Š” ํ•ด๋‹น ๋…ผ๋ฌธ์— ๊ธฐ๋ฐ˜์ด ๋˜๋Š” ๋‚ด์šฉ๋“ค, ์ฆ‰ ๋…ผ๋ฌธ์—๋Š” ์ €์ž๊ฐ€ ๊ธฐ๋กํ•˜์ง€ ์•Š์•˜์ง€๋งŒ ์ค‘์š”ํ•œ ๋‚ด์šฉ๋“ค์„ <ํ‚ค์›Œ๋“œ, ๋ ˆํผ๋Ÿฐ์Šค> ํ˜•์‹์œผ๋กœ ๊ธฐ๋กํ•œ๋‹ค.
์ด๋ ‡๊ฒŒ ์ ๊ณ ๋ณด๋‹ˆ 100์ผ ์ฑŒ๋ฆฐ์ง€์— ๋Œ€ํ•œ ๋ชฉํ‘œ๋ฅผ ์›…์žฅํ•˜๊ฒŒ ์„ธ์šฐ์ง€ ์•Š์•˜๋‚˜ ๋ผ๋Š” ์ƒ๊ฐ์ด ๋“ ๋‹ค. ํ•˜์ง€๋งŒ ํ•ด๋ƒˆ์„ ๋•Œ ๋”ฐ๋ผ์˜ฌ ์„ฑ์ทจ๊ฐ๊ณผ ์ด๋ฅผ ๊ธฐ๋ฐ˜์œผ๋กœ ๋‹ค๋ฅธ ์ง€์‹๋“ค์„ ์Œ“์•„๊ฐˆ ๋•Œ ์†๋„๊ฐ์ด ๋ถ™์„ ๋ฏธ๋ž˜์˜ ๋‚˜๋ฅผ ์ƒ๊ฐํ•˜๋‹ˆ ๋ฒŒ์จ๋ถ€ํ„ฐ ๊ธฐ๋Œ€๋œ๋‹ค.
์•„๋ฌดํŠผ 2023๋…„ 1์›” 1์ผ์— ๊ผญ 100์ผ ์ฑŒ๋ฆฐ์ง€ ์„ฑ๊ณต ํ›„๊ธฐ๋ฅผ ๊ธฐ๋กํ•  ์ˆ˜ ์žˆ๊ธธ ์Šค์Šค๋กœ๋ฅผ ์‘์›ํ•œ๋‹ค.