๊ด€๋ฆฌ ๋ฉ”๋‰ด

๋ชฉ๋ก๋ฐ์ดํ„ฐ๋ถ„์„ (10)

DATA101

[๐Ÿ‘ป๋ฐ์ดํ„ฐ ์ˆ˜์ง‘] Youtube ์˜์ƒ ๋Œ“๊ธ€ ์ˆ˜์ง‘ํ•˜๊ธฐ (with DATA101)

๋ณธ ํฌ์ŠคํŒ…์—์„œ๋Š” ์ฝ”๋”ฉ ํ•œ ์ค„ ์—†์ด Youtube ์˜์ƒ ๋‚ด ๋Œ“๊ธ€ ๋ฐ์ดํ„ฐ๋ฅผ ์ˆ˜์ง‘ํ•˜๋Š” ๋ฐฉ๋ฒ•์„ ์†Œ๊ฐœํ•ฉ๋‹ˆ๋‹ค.ํŠนํžˆ, No ์ฝ”๋“œ AI/๋น…๋ฐ์ดํ„ฐ ๋ถ„์„ All in One ์†”๋ฃจ์…˜ ์—์„œ ์ œ๊ณตํ•˜๋Š” ์„œ๋น„์Šค๋ฅผ ์ค‘์‹ฌ์œผ๋กœ ์„ค๋ช…๋“œ๋ฆฝ๋‹ˆ๋‹ค.Step 1. DATA101 ์„œ๋น„์Šค ์ ‘์†๋จผ์ €, DATA101 ์„œ๋น„์Šค์— ์ ‘์†ํ•ด ์ฃผ์„ธ์š”๐Ÿ‘‡๐Ÿ‘‡www.data101.io DATA101 - ๋…ธ์ฝ”๋“œ ๋ฐ์ดํ„ฐ ๋ถ„์„ www.data101.ioStep 2. 'App ๋ฆฌ๋ทฐ ์ˆ˜์ง‘' ์„ ํƒ๋ฉ”์ธ ํŽ˜์ด์ง€ ์ƒํ’ˆ List ๋‚ด 'Youtube ๋Œ“๊ธ€ ์ˆ˜์ง‘' ์„œ๋น„์Šค๋ฅผ ํด๋ฆญํ•ด ์ฃผ์„ธ์š”(๊ทธ๋ฆผ 1-2).Step 3. ์ˆ˜์ง‘ํ•  Youtube ์˜์ƒ URL ์ž…๋ ฅ์œ ํŠœ๋ธŒ์—์„œ ๋Œ“๊ธ€ ์ˆ˜์ง‘ํ•  ์˜์ƒ์˜ URL์„ ์ƒ๋‹จ ์ž…๋ ฅ์ฐฝ์— ๋ณต์‚ฌ+๋ถ™์—ฌ๋„ฃ๊ธฐ ํ•ด์ค๋‹ˆ๋‹ค(๊ทธ๋ฆผ 3).(์˜ˆ์‹œ: https://www.youtube.c..

[์„ค๋ฌธ] ๐Ÿ“Text ๋น…๋ฐ์ดํ„ฐ ๋ถ„์„(NLP) ๊ฒฝํ—˜๋‹ด์„ ๋“ค๋ ค์ฃผ์„ธ์š”! (๋„ค์ด๋ฒ„ํŽ˜์ด 1๋งŒ ์›๐Ÿ’ธ)

๐Ÿ‘‹ ์•ˆ๋…•ํ•˜์„ธ์š”, ๋น…๋ฐ์ดํ„ฐ ๋ถ„์„ ํ”Œ๋žซํผ์„ ๋งŒ๋“ค๊ณ  ์žˆ๋Š” DATA101 ํŒ€์ž…๋‹ˆ๋‹ค.๐Ÿ˜Š ์ง์ ‘ Text ๋ฐ์ดํ„ฐ๋ฅผ ๋ถ„์„ํ•˜๋Š” ๊ณผ์ •๋ณ„๋กœ ์–ด๋–ค ๋ถˆํŽธํ•œ ์ ์ด ์žˆ๋Š”์ง€ ๊ฒฝํ—˜๋‹ด์„ ๋“ค๋ ค์ฃผ์„ธ์š” :)๐Ÿ‘จ‍๐Ÿ’ป ์ฃผ๊ด€์‹์„ ํฌํ•จํ•œ ๋ชจ๋“  ์„ค๋ฌธ ํ•ญ๋ชฉ์— ์„ฑ์‹คํ•˜๊ฒŒ ๋‹ต๋ณ€ํ•ด ์ฃผ์‹  ๋ชจ๋“  ๋ถ„๋“ค๊ป˜ ๋„ค์ด๋ฒ„ ํŽ˜์ด ์ฟ ํฐ 10,000์›์„ ๋ฐœ์†กํ•ด ๋“œ๋ฆฝ๋‹ˆ๋‹ค๐Ÿ’ธ ๐Ÿ“ ์†Œ์š”์‹œ๊ฐ„ : 10๋ถ„ ๋‚ด์™ธ๐Ÿ“† ์ฐธ์—ฌ๊ธฐ๊ฐ„ : ~'24๋…„ 10์›” 29์ผ 23์‹œ 59๋ถ„๊นŒ์ง€โœ… ์ฟ ํฐ์ง€๊ธ‰ : ์ฐธ์—ฌ ํ›„ 72์‹œ๊ฐ„ ๋‚ด ์ฃผ1) ์ฃผ๊ด€์‹ ๋‹ต๋ณ€ ๋ฏธ์ž‘์„ฑ or ์งˆ๋ฌธ๊ณผ ๋ฌด๊ด€ํ•œ ๋‹ต๋ณ€ ์‹œ ์ฟ ํฐ ๋ฏธ๋ฐœ์†ก์ฃผ2) ๋ชฉํ‘œ ์„ค๋ฌธ์‘๋‹ต ์ˆ˜ ๋‹ฌ์„ฑ ์‹œ ์ฐธ๊ฐ€์ž ๋ชจ์ง‘์ด ์กฐ๊ธฐ์— ์ข…๋ฃŒ๋˜๋ฉฐ ์ค‘๋ณต ์ฐธ์—ฌ ๋ถˆ๊ฐ€ ๐Ÿ‘‰ ์„ค๋ฌธ ์ฐธ์—ฌ ๋งํฌ : https://walla.my/v/mLImX8T0KzQL4Hwv5sjn?source=J7t8n Text ๋น…๋ฐ์ดํ„ฐ..

[Python] Pandas ๋ฐ์ดํ„ฐํ”„๋ ˆ์ž„ ๋ชจ๋“  ํ–‰, ์—ด ์ถœ๋ ฅํ•˜๋Š” ๋ฐฉ๋ฒ•

๐Ÿ“š ๋“ค์–ด๊ฐ€๋ฉฐ๋ณธ ํฌ์ŠคํŒ…์—์„œ๋Š” ํŒŒ์ด์ฌ pandas ์‚ฌ์šฉ ์‹œ ๋ฐ์ดํ„ฐํ”„๋ ˆ์ž„ ์ „์ฒด ํ–‰๊ณผ ์—ด ์กฐํšŒ ๋ฐฉ๋ฒ•์„ ์†Œ๊ฐœํ•ฉ๋‹ˆ๋‹ค.๐Ÿ’ก์ƒํ™ฉํŒ๋‹ค์Šค ํ†ตํ•ด ์—‘์…€ ํŒŒ์ผ ์กฐํšŒ ์‹œ ๊ธฐ๋ณธ๊ฐ’์œผ๋กœ๋Š” ์ผ๋ถ€ ํ–‰๊ณผ ์—ด์ด ์ˆจ๊น€์ฒ˜๋ฆฌ ๋˜๋Š” ํ˜„์ƒ์ด ๋ฐœ์ƒํ•ฉ๋‹ˆ๋‹ค(๊ทธ๋ฆผ 1).# ๋ฏธ์„ค์น˜ ์‹œ pip install pandasimport pandas as pddf = pd.read_excel(filepath+filename, sheet_name = 'Sheet2')df.head()โœ… ํ•ด๊ฒฐ๋ฐฉ๋ฒ•ํ•ด๊ฒฐ๋ฐฉ๋ฒ•์€ ๊ฐ„๋‹จํ•ฉ๋‹ˆ๋‹ค. ์•„๋ž˜์™€ ๊ฐ™์ด ํŒ๋‹ค์Šค ์˜ต์…˜์„ ๋ณ€๊ฒฝํ•ด ์ฃผ๋ฉด ๋ฉ๋‹ˆ๋‹ค.1) ๋ชจ๋“  ์—ด ์ถœ๋ ฅ์•„๋ž˜์˜ ๋ช…๋ น์–ด๋งŒ ์‹คํ–‰ํ•ด ์ฃผ๋ฉด ๋ชจ๋“  ์—ด์„ ์กฐํšŒํ•  ์ˆ˜ ์žˆ์Šต๋‹ˆ๋‹ค(๊ทธ๋ฆผ 2).pd.set_option('display.max_columns', None)2) ๋ชจ๋“  ํ–‰ ์ถœ๋ ฅ์œ ์‚ฌํ•˜๊ฒŒ ๋ชจ๋“  ํ–‰ ์ถœ๋ ฅํ•˜๋Š” ๋ช…..

SW ๊ฐœ๋ฐœ/Python 2024. 5. 21. 11:08
[Python] Numpy ๊ธฐ๋ฐ˜ ํŠน์ • ์กฐ๊ฑด์˜ ๋ฐ์ดํ„ฐ ์ฐพ๊ธฐ/๋ฐ”๊พธ๊ธฐ(One-hot Encoding)

๐Ÿ’ก ๋“ค์–ด๊ฐ€๋ฉฐ Numpy ํŒจํ‚ค์ง€์˜ where ํ•จ์ˆ˜๋ฅผ ์‚ฌ์šฉํ•˜๋ฉด ๋ฐ์ดํ„ฐํ”„๋ ˆ์ž„์—์„œ ํŠน์ • ์กฐ๊ฑด์— ๋งž๋Š” ์ธ๋ฑ์Šค๋ฅผ ์ฐพ๊ฑฐ๋‚˜, ํ•ด๋‹น ์ธ๋ฑ์Šค์˜ ๊ฐ’์„ ์‰ฝ๊ฒŒ ๋ฐ”๊ฟ€ ์ˆ˜ ์žˆ์Šต๋‹ˆ๋‹ค. ๊ธฐ๋ณธ์ ์œผ๋กœ numpy ํŒจํ‚ค์ง€ ์„ค์น˜ ๋ฐ import๋Š” ํ•„์ˆ˜์ž…๋‹ˆ๋‹ค. !pip install numpy import numpy as np 1. ์กฐ๊ฑด์— ๋งž๋Š” ์ธ๋ฑ์Šค ๋ฐ˜ํ™˜ ์•„๋ž˜์™€ ๊ฐ™์ด ์กฐ๊ฑด๋ฌธ์„ ์ž…๋ ฅํ•˜๋ฉด, ์กฐ๊ฑด์— ํ•ด๋‹น๋˜๋Š” ์ธ๋ฑ์Šค๋ฅผ ๋ฐ˜ํ™˜ํ•ฉ๋‹ˆ๋‹ค. np.where(์กฐ๊ฑด๋ฌธ) ์•„๋ž˜์™€ ๊ฐ™์€ ๋ฐ์ดํ„ฐ์…‹์ด ์žˆ์„ ๋•Œ, THK ์นผ๋Ÿผ ๋‚ด ๊ฐ’์ด 30๋ณด๋‹ค ํฐ ๊ฐ’์˜ ์ธ๋ฑ์Šค๋ฅผ ์กฐํšŒํ•ด ๋ณด๋ฉด ์•„๋ž˜์™€ ๊ฐ™์Šต๋‹ˆ๋‹ค. np.where(30 < DATASET_RAW['THK']) 2. ์กฐ๊ฑด์— ๋”ฐ๋ผ ๋ฐ์ดํ„ฐ ์ธ์ฝ”๋”ฉ ์•„๋ž˜์™€ ๊ฐ™์ด, ์กฐ๊ฑด๋ฌธ๊ณผ ํ•จ๊ป˜ ์กฐ๊ฑด๋ฌธ์ด ์ฐธ ํ˜น์€ ๊ฑฐ์ง“์ผ ๊ฒฝ์šฐ ๊ฐ๊ฐ ๋ฐ์ดํ„ฐ๋ฅผ ๋ณ€ํ™˜ํ•  ๊ฐ’์„ ์ž…๋ ฅํ•ด ..

[Python] pandas ๋ฐ์ดํ„ฐํ”„๋ ˆ์ž„ ๋ฌธ์ž์—ด ๋ฐ”๊พธ๊ธฐ(replace, str.replace ํ•จ์ˆ˜)

๐Ÿ“Œ Text ๋น…๋ฐ์ดํ„ฐ๋ถ„์„ ํ”Œ๋žซํผ ๋ฒ ํƒ€ํ…Œ์ŠคํŠธ ์ฐธ๊ฐ€์ž ๋ชจ์ง‘ ์ค‘!(๋„ค์ด๋ฒ„ํŽ˜์ด 4๋งŒ ์› ์ „์› ์ง€๊ธ‰) ๐Ÿ‘‹ ์•ˆ๋…•ํ•˜์„ธ์š”, ์ฝ”๋”ฉ์ด ํ•„์š” ์—†๋Š” AI/๋น…๋ฐ์ดํ„ฐ ๋ถ„์„ All in One ํ”Œ๋žซํผ  ๊ฐœ๋ฐœํŒ€์ž…๋‹ˆ๋‹ค.๐Ÿ˜Š ์ €ํฌ ์„œ๋น„์Šค๋ฅผ ์‚ฌ์šฉํ•ด ๋ณด์‹œ๊ณ  ๊ฒฝํ—˜๋‹ด์„ ๋“ค๋ ค์ฃผ์„ธ์š” :)๐Ÿ’ธ ์ฐธ์—ฌํ•ด ์ฃผ์‹  "๋ชจ๋“ " ๋ถ„๋“ค๊ป˜ ๋„ค์ด๋ฒ„ํŽ˜์ด 4๋งŒ ์› ์ฟ ํฐ์„ ์ง€๊ธ‰ํ•ด ๋“œ๋ฆฝ๋‹ˆ๋‹ค.๐Ÿ‘จ‍๐Ÿ’ป ์ฐธ์—ฌ ํฌ๋ง ์‹œ ์นดํ†กํ”Œ๋Ÿฌ์Šค์นœ๊ตฌ 1:1 ์ฑ„ํŒ… or ์ธ์Šคํƒ€๊ทธ๋žจ DM ๋ถ€ํƒ๋“œ๋ฆฝ๋‹ˆ๋‹ค :)๐Ÿ“† ์ฐธ์—ฌ๊ธฐ๊ฐ„ : 11/25(์›”)~11/29(๊ธˆ) 11:00~21:00 ์ค‘ ํƒ1 (1์‹œ๊ฐ„ 1ํƒ€์ž„)๐Ÿ‘‰ ์ฐธ์—ฌ์žฅ์†Œ : ๊ฐ•๋‚จ์—ญ ์ธ๊ทผ ์Šคํ„ฐ๋””์นดํŽ˜ ๋ฏธํŒ…Room๐Ÿ“ ์†Œ์š”์‹œ๊ฐ„ : ์ด 40๋ถ„ ๋‚ด์™ธ(์„œ๋น„์Šค ์ฒดํ—˜ ๋ฐ ์ธํ„ฐ๋ทฐ ํฌํ•จ)โœ… ์ฐธ๊ฐ€์กฐ๊ฑด : Text ๋น…๋ฐ์ดํ„ฐ ๋ถ„์„ ์—…๋ฌด ๊ฒฝํ—˜์ž๐Ÿ‘‰ ์ฐธ๊ฐ€ ๊ฐ€๋Šฅ์ผ์ • ์กฐํšŒํ•˜๊ธฐ : ht..

[NLP] ๋ฌธ์„œ ์œ ์‚ฌ๋„ ๋ถ„์„: (3) ์ž์นด๋“œ ์œ ์‚ฌ๋„(Jaccard Similarity)

๐Ÿ“Œ Text ๋น…๋ฐ์ดํ„ฐ๋ถ„์„ ํ”Œ๋žซํผ ๋ฒ ํƒ€ํ…Œ์ŠคํŠธ ์ฐธ๊ฐ€์ž ๋ชจ์ง‘ ์ค‘!(๋„ค์ด๋ฒ„ํŽ˜์ด 4๋งŒ ์› ์ „์› ์ง€๊ธ‰) ๐Ÿ‘‹ ์•ˆ๋…•ํ•˜์„ธ์š”, ์ฝ”๋”ฉ์ด ํ•„์š” ์—†๋Š” AI/๋น…๋ฐ์ดํ„ฐ ๋ถ„์„ All in One ํ”Œ๋žซํผ  ๊ฐœ๋ฐœํŒ€์ž…๋‹ˆ๋‹ค.๐Ÿ˜Š ์ €ํฌ ์„œ๋น„์Šค๋ฅผ ์‚ฌ์šฉํ•ด ๋ณด์‹œ๊ณ  ๊ฒฝํ—˜๋‹ด์„ ๋“ค๋ ค์ฃผ์„ธ์š” :)๐Ÿ’ธ ์ฐธ์—ฌํ•ด ์ฃผ์‹  "๋ชจ๋“ " ๋ถ„๋“ค๊ป˜ ๋„ค์ด๋ฒ„ํŽ˜์ด 4๋งŒ ์› ์ฟ ํฐ์„ ์ง€๊ธ‰ํ•ด ๋“œ๋ฆฝ๋‹ˆ๋‹ค.๐Ÿ‘จ‍๐Ÿ’ป ์ฐธ์—ฌ ํฌ๋ง ์‹œ ์นดํ†กํ”Œ๋Ÿฌ์Šค์นœ๊ตฌ 1:1 ์ฑ„ํŒ… or ์ธ์Šคํƒ€๊ทธ๋žจ DM ๋ถ€ํƒ๋“œ๋ฆฝ๋‹ˆ๋‹ค :)๐Ÿ“† ์ฐธ์—ฌ๊ธฐ๊ฐ„ : 11/25(์›”)~11/29(๊ธˆ) 11:00~21:00 ์ค‘ ํƒ1 (1์‹œ๊ฐ„ 1ํƒ€์ž„)๐Ÿ‘‰ ์ฐธ์—ฌ์žฅ์†Œ : ๊ฐ•๋‚จ์—ญ ์ธ๊ทผ ์Šคํ„ฐ๋””์นดํŽ˜ ๋ฏธํŒ…Room๐Ÿ“ ์†Œ์š”์‹œ๊ฐ„ : ์ด 40๋ถ„ ๋‚ด์™ธ(์„œ๋น„์Šค ์ฒดํ—˜ ๋ฐ ์ธํ„ฐ๋ทฐ ํฌํ•จ)โœ… ์ฐธ๊ฐ€์กฐ๊ฑด : Text ๋น…๋ฐ์ดํ„ฐ ๋ถ„์„ ์—…๋ฌด ๊ฒฝํ—˜์ž๐Ÿ‘‰ ์ฐธ๊ฐ€ ๊ฐ€๋Šฅ์ผ์ • ์กฐํšŒํ•˜๊ธฐ : ht..

[NLP] ๋ฌธ์„œ ์œ ์‚ฌ๋„ ๋ถ„์„: (2) ์œ ํด๋ฆฌ๋””์•ˆ ๊ฑฐ๋ฆฌ(Euclidean Distance)

๐Ÿ“Œ Text ๋น…๋ฐ์ดํ„ฐ๋ถ„์„ ํ”Œ๋žซํผ ๋ฒ ํƒ€ํ…Œ์ŠคํŠธ ์ฐธ๊ฐ€์ž ๋ชจ์ง‘ ์ค‘!(๋„ค์ด๋ฒ„ํŽ˜์ด 4๋งŒ ์› ์ „์› ์ง€๊ธ‰) ๐Ÿ‘‹ ์•ˆ๋…•ํ•˜์„ธ์š”, ์ฝ”๋”ฉ์ด ํ•„์š” ์—†๋Š” AI/๋น…๋ฐ์ดํ„ฐ ๋ถ„์„ All in One ํ”Œ๋žซํผ  ๊ฐœ๋ฐœํŒ€์ž…๋‹ˆ๋‹ค.๐Ÿ˜Š ์ €ํฌ ์„œ๋น„์Šค๋ฅผ ์‚ฌ์šฉํ•ด ๋ณด์‹œ๊ณ  ๊ฒฝํ—˜๋‹ด์„ ๋“ค๋ ค์ฃผ์„ธ์š” :)๐Ÿ’ธ ์ฐธ์—ฌํ•ด ์ฃผ์‹  "๋ชจ๋“ " ๋ถ„๋“ค๊ป˜ ๋„ค์ด๋ฒ„ํŽ˜์ด 4๋งŒ ์› ์ฟ ํฐ์„ ์ง€๊ธ‰ํ•ด ๋“œ๋ฆฝ๋‹ˆ๋‹ค.๐Ÿ‘จ‍๐Ÿ’ป ์ฐธ์—ฌ ํฌ๋ง ์‹œ ์นดํ†กํ”Œ๋Ÿฌ์Šค์นœ๊ตฌ 1:1 ์ฑ„ํŒ… or ์ธ์Šคํƒ€๊ทธ๋žจ DM ๋ถ€ํƒ๋“œ๋ฆฝ๋‹ˆ๋‹ค :)๐Ÿ“† ์ฐธ์—ฌ๊ธฐ๊ฐ„ : 11/25(์›”)~11/29(๊ธˆ) 11:00~21:00 ์ค‘ ํƒ1 (1์‹œ๊ฐ„ 1ํƒ€์ž„)๐Ÿ‘‰ ์ฐธ์—ฌ์žฅ์†Œ : ๊ฐ•๋‚จ์—ญ ์ธ๊ทผ ์Šคํ„ฐ๋””์นดํŽ˜ ๋ฏธํŒ…Room๐Ÿ“ ์†Œ์š”์‹œ๊ฐ„ : ์ด 40๋ถ„ ๋‚ด์™ธ(์„œ๋น„์Šค ์ฒดํ—˜ ๋ฐ ์ธํ„ฐ๋ทฐ ํฌํ•จ)โœ… ์ฐธ๊ฐ€์กฐ๊ฑด : Text ๋น…๋ฐ์ดํ„ฐ ๋ถ„์„ ์—…๋ฌด ๊ฒฝํ—˜์ž๐Ÿ‘‰ ์ฐธ๊ฐ€ ๊ฐ€๋Šฅ์ผ์ • ์กฐํšŒํ•˜๊ธฐ : ht..

[NLP] ๋ฌธ์„œ ์œ ์‚ฌ๋„ ๋ถ„์„: (1) ์ฝ”์‚ฌ์ธ ์œ ์‚ฌ๋„(Cosine Similarity)

๐Ÿ“Œ Text ๋น…๋ฐ์ดํ„ฐ๋ถ„์„ ํ”Œ๋žซํผ ๋ฒ ํƒ€ํ…Œ์ŠคํŠธ ์ฐธ๊ฐ€์ž ๋ชจ์ง‘ ์ค‘!(๋„ค์ด๋ฒ„ํŽ˜์ด 4๋งŒ ์› ์ „์› ์ง€๊ธ‰) ๐Ÿ‘‹ ์•ˆ๋…•ํ•˜์„ธ์š”, ์ฝ”๋”ฉ์ด ํ•„์š” ์—†๋Š” AI/๋น…๋ฐ์ดํ„ฐ ๋ถ„์„ All in One ํ”Œ๋žซํผ  ๊ฐœ๋ฐœํŒ€์ž…๋‹ˆ๋‹ค.๐Ÿ˜Š ์ €ํฌ ์„œ๋น„์Šค๋ฅผ ์‚ฌ์šฉํ•ด ๋ณด์‹œ๊ณ  ๊ฒฝํ—˜๋‹ด์„ ๋“ค๋ ค์ฃผ์„ธ์š” :)๐Ÿ’ธ ์ฐธ์—ฌํ•ด ์ฃผ์‹  "๋ชจ๋“ " ๋ถ„๋“ค๊ป˜ ๋„ค์ด๋ฒ„ํŽ˜์ด 4๋งŒ ์› ์ฟ ํฐ์„ ์ง€๊ธ‰ํ•ด ๋“œ๋ฆฝ๋‹ˆ๋‹ค.๐Ÿ‘จ‍๐Ÿ’ป ์ฐธ์—ฌ ํฌ๋ง ์‹œ ์นดํ†กํ”Œ๋Ÿฌ์Šค์นœ๊ตฌ 1:1 ์ฑ„ํŒ… or ์ธ์Šคํƒ€๊ทธ๋žจ DM ๋ถ€ํƒ๋“œ๋ฆฝ๋‹ˆ๋‹ค :)๐Ÿ“† ์ฐธ์—ฌ๊ธฐ๊ฐ„ : 11/25(์›”)~11/29(๊ธˆ) 11:00~21:00 ์ค‘ ํƒ1 (1์‹œ๊ฐ„ 1ํƒ€์ž„)๐Ÿ‘‰ ์ฐธ์—ฌ์žฅ์†Œ : ๊ฐ•๋‚จ์—ญ ์ธ๊ทผ ์Šคํ„ฐ๋””์นดํŽ˜ ๋ฏธํŒ…Room๐Ÿ“ ์†Œ์š”์‹œ๊ฐ„ : ์ด 40๋ถ„ ๋‚ด์™ธ(์„œ๋น„์Šค ์ฒดํ—˜ ๋ฐ ์ธํ„ฐ๋ทฐ ํฌํ•จ)โœ… ์ฐธ๊ฐ€์กฐ๊ฑด : Text ๋น…๋ฐ์ดํ„ฐ ๋ถ„์„ ์—…๋ฌด ๊ฒฝํ—˜์ž๐Ÿ‘‰ ์ฐธ๊ฐ€ ๊ฐ€๋Šฅ์ผ์ • ์กฐํšŒํ•˜๊ธฐ : ht..