메뉴 바로가기 검색 및 카테고리 바로가기 본문 바로가기

한빛출판네트워크

IT CookBook, 패턴인식 개론: MATLAB 실습을 통한 입체적 학습

한빛아카데미

집필서

절판

  • 저자 : 한학용
  • 출간 : 2005-07-11
  • 페이지 : 584 쪽
  • ISBN : 8979143230
  • 물류코드 :1323
본 도서는 대학 강의용 교재로 개발되었으므로 연습문제 해답은 제공하지 않습니다.
TAG :
초급 초중급 중급 중고급 고급
3.3점 (8명)
좋아요 : 26

데이터 마이닝, 인공지능 엔지니어를 향한 첫걸름 : 패턴 인식 개론

누구를 위한 책인가
이 책의 주 대상층은 대학의 전기/전자/컴퓨터 관련학과에서 패턴인식, 인공지능, 데이터 마이닝에 관심을 가지고 있는 고급과정의 학부생과 이 분야를 전공하는 대학원생은 물론 이에 관심을 가지고 있는 사람을 대상으로 한다.

선수 연계 과목
패턴인식이라는 주제는 공학적인 응용 분야에 속하는 주제이다. 따라서 여러 분야의 사전 지식을 필요로 한다. 특히, 수학의 많은 분야 중 패턴인식의 이해를 선형대수학과 확률과 통계에 대한 이해가 필수적이다. 선수 연계 과목을 이수한 후 기본적인 알고리즘에 관한 이해와 훈련이 되어 있다면, 패턴인식에 더욱 편하게 접근할 수 있을 것이다.

무엇을 다루는가?
  • 인공지능의 가능성에 관한 튜링(Turing)과 써얼(Searle)의 논쟁
  • 패턴인식과 관련된 용어 및 응용분야
  • 선형대수학과 확률, 통계 복습
  • 패턴인식의 중요한 방법 중 하나인 확률 통계적 접근법
  • 데이터 마이닝의 기본이 되는 벡터 양자화/클러스터링 방법
  • GMM 모델링과 비모수적 밀도 측정
  • 데이터를 다루는 주성분 분석법과 선형 판별 분석법
  • 인공 신경망과 유전 알고리즘
  • DTW 알고리즘과 HMM 알고리즘
  • SVM(Support Vector Machines)
MATLAB 평가판 다운로드 : http://www.mathworks.com/products/matlab/tryit.html
저자

한학용

동아대학교에서 전자공학 석/박사 학위를 받았다. ㈜이지하모니 부설 기술연구소장으로 청음과 악보인식, S/W조율기, PDA스케일 훈련 시스템을 개발하였으며, 동명정보기술원 생체인식과정 코스매니저로 패턴인식 교육과 함께 음성인식, 지문인식, 필기체 인식, 얼굴인식, 차량번호판 인식과 관련된 과제를 수행하였다. 현재는 동아대학교 전자공학과 교수로 재직 중이다. 저서로는 『멀티미디어 사운드 프로그래밍』(영진닷컴,2003)이 있다.

Chapter 1 인공지능의 가능성과 한계
	1. 인공지능의 가능성에 대한 긍정적 입장
	2. 인공지능의 가능성에 대한 부정적 입장
	3. 컴퓨터와 뇌의 작용에 관한 착각
	4. 신경망의 한계
	5. 불교 유식학의 입장

Chapter 2 패턴인식의 개요
	1. 패턴인식의 정의
	2. 특징과 패턴
	3. 패턴인식 시스템의 구성요소와 설계 사이클
		1.패턴인식 시스템 설계 5단계
	4. 패턴인식의 유형과 분류기
		1.문제의 유형
		2. 분류기
	5. 패턴인식의 접근법
		1. 패턴인식의 접근법
	6. 패턴인식의 응용 분야
		1. 패턴인식의 응용분야
		2. 패턴인식의 관련분야
	7. 패턴인식의 예
		1. 간단한 영문자 인식 시스템
		2. 자동 어류 분류 시스템

Chapter 3 선형 대수학 - 벡터와 행렬
	1. 벡터 이론
		1. 벡터 이론의 주요 개념
	2. 행렬 대수
		1. 행렬의 종류
		2. 행렬의 곱셈
		3. 행렬의 트레이스
		4. 행렬의 계수
		5. 역행렬
		6. 행렬식
		7. 고유치와 고유 벡터
		8. 유사 변환과 행렬의 대각화
		9. 2차 형식
		10. SVD:특이값 재구성
		11. 선형 변환

Chapter 4 기초 통계와 확률 이론
	1. 기초 통계
		1. 통계 용어
		2. 통계 파라미터
		3. 회귀 분석
	2. 확률 이론
		1. 확률 용어 정리
		2. 주변 확률, 조건부 확률, 결합 확률, 체인 규칙
		3. 전체 확률 이론
		4. 베이즈의 정리

Chapter 5 확률변수와 확률분포
	1. 확률변수
	2. 확률분포
	3. 확률함수의 종류
		1. 누적분포함수
		2. 확률밀도함수와 확률질량함수
		3. 확률밀도함수와 확률
		4. 기대값 : 확률변수의 평균
		5. 확률변수의 분산과 표준편차
	4. 벡터 랜덤변수
	5. 랜덤벡터의 통계적 특징
	6. 공분산 행렬
	7. 가우시안 분포
		1. 가우시안 분포함수
		2. 완전 공분산 가우시안 형태
		3. 대각 공분산 가우시안 형태 
		4. 구형 공분산 가우시안 형태
	8. MATLAB 실습

Chapter 6 통계적 결정이론과 확률밀도함수의 추정
	1. 우도비 검증
	2. 오류확률
	3. 베이즈 위험
	4. LRT 결정규칙의 변형
		1. 베이즈 규준
		2. MAP 규준
		3. ML 규준
	5. 다중 클래스에 대한 결정규칙
		1. 오류확률을 이용한 다중 클래스 결정규칙
		2. 베이즈 위험을 이용한 다중 클래스 결정규칙
	6. 판별함수
	7. 최우추정법에 의한 확률밀도함수의 추정
	8. MATLAB 실습

Chapter 7 선형과 이차 분류기
	1. 선형 분류기
		1. 판별식 가중치 결정
		2. 결정 경계
	2. 이차 분류기
		1. 가우시안 확률밀도함수의 일반식
		2. Case 1 : ∑i=∂2I
		3. Case 2 : ∑i=∑(Σ: 대각 행렬)
		4. Case 3 : ∑i=∑(Σ: 비대각 행렬)
		5. Case 4 : ∑i=∂i2I
		6. Case 5 : ∑i≠∑j (일반형)

Chapter 8 데이터 마이닝의 시작
	1. 교사와 비교사 학습
	2. 비교사 학습의 두 가지 접근법
		1. 모수적 혼합 모델 구축을 통한 방법
		2. 비모수적 방법
	3. 벡터 양자화 / 클러스터링
	4. 최적화 기준
	5. k-means 알고리즘과 EM 알고리즘
	6. 비균일 이진 분할
	7. k-means와 이진 분리의 비교와 개선 : LBG 알고리즘
	8. MATLAB 실습

Chapter 9 견고한 확률 모델 - 가우시안 혼합 모델
	1. 가우시안 혼합 모델이란?
	2. GMM의 학습 : EM 알고리즘
	3. EM 알고리즘의 필요성
	4. EM 알고리즘의 일반화
		1. Expectation 단계
		2. Maximization 단계
		3. 수렴 성질
	5. EM 알고리즘과 k-means 클러스터링 알고리즘
	6. MATLAB 실습

Chapter 10 비모수 밀도 추정법
	1. 비모수 밀도 추정이란?
	2. 히스토그램
	3. 커널 밀도 추정
	4. Parzen 창에 의한 커널 밀도 추정
	5. 스무스 커널을 이용한 커널 밀도 추정
	6. k-NNR을 이용한 밀도 추정
	7. 비모수 밀도 추정을 이용한 패턴인식
	8. MATLAB 실습

Chapter 11 특징 벡터의 차원 축소 - 구성분 분석법
	1. 차원의 저주
		1. 데이터 시각화
		2. 특징 추출
	2. 고유벡터와 고유값
		1. 고유벡터
		2. 고유값
	3. 주성분 분석
	4. MATLAB 실습

Chapter 12 선형판별 분석법 - LDA
	1. 선형판별분석법과 Fisher의 성형판별식
	2. 2진 분류에 적용된 LDA
	3. C-클래스 분류에 적용된 LDA
	4. LDA의 두 가지 접근법과 한계
	5. MATLAB 실습

Chapter 13 신경 세포 모델링 - 인공 신경망
	1. 신경세포의 모델링과 인공 신경망의 태동 : McCulloch and Pitts(1943)
	2. 헤브의 학습 규칙 Hebb(1949)
	3. 인공 신경망의 번성과 퍼셉트론 : Rosenblatt(1958)
	4. LMS 학습 규칙 : Wideow and Hoff(1960)
	5. 인공 신경망의 암흑기 : Minsky and Papert(1969)
	6. 인공 신경망의 부활과 역전파(BP) 알고리즘 : Rumelhart, Hinton and Williams(1986) 
		1. 출력층과 은닉층간의 연결강도의 변화
		2. 입력층과 은닉층간의 연결강도의 변화
	7. 패턴 인식과 인공 신경망의 구조
		1. 전방향 신경망과 회귀 신경망
		2. 예측형과 분류형 신경망
	8. MATLAB 실습

Chapter 14 뇌 영역 모델링-자기 조직화 특징 지도
	1. 자기 조직화 특징 지도란?
	2. SOFM의 학습 과정과 장점
		1. 경쟁 과정
		2. 협동 과정
		3. 적응 과정
		4. SOFM의 장단점
	3. 학습절차와 사용되는 함수들 
		1. 학습 절차
		2. 사용되는 함수들
	4. 2차원 지도의 자기 조직화
	5. 2차원 데이터 분포를 대표하는 1차원 체인 형성 자기 조직화
	6. SOFM을 이용한 음성인식
	7. MATLAB 실습

Chapter 15 기발한 최적화 방법 - 유전 알고리즘
	1. 최적화 문제와 유전 알고리즘 개요
	2. 유전 알고리즘의 특징
	3. 유전 알고리즘과 진화 알고리즘 
	4. 유전 알고리즘의 구성요소
	5. 유전 연산자
		1. 선택 혹은 재생산 연산자
		2. 교배 연산자
		3. 돌연변이 연산자
	6. 적합 함수
	7. SSGA
	8. 순회 판매원 문제에 적용된 유전 알고리즘
		1. 부분 사상 교배
		2. 순서교배
		3. 주기교배
	9. MATLAB 실습

Chapter 16 시계열 패턴 인식의 시작 - 동적 계획법과 DTW
	1. 정적 패턴과 동적 패턴 
	2. 동적 계획법
	3. 예제를 통한 동적 계획법의 이해
		1. 1차원 동적 계획법 적용 예 : 배낭 문제(Knapsack Problem)
		2. 2차원 동적 계획법과 역추적(백트랙킹) : 최적 경로 찾기
		3. 2차원 동적 계획법 적용 예 : LCS 찾기
	4. DTW 알고리즘
		1. 선형 신축과 비선형 신축
		2. 음성 인식에 적용된 DTW의 제약 조건
	5.MATLAB 실습

Chapter 17 음성 인식의 기수 - HMM
	1. 확률 행렬과 마르코프 연쇄
	2. 마프코프 가정, 마르코프 모델, 마르코프 과정
	3. 은닉 마르코프 모델
		1. 날씨 HHM 모델
		2. 항아리 속의 공 HMM 모델
	4. HMM의 3가지 문제와 해법
	5. 확률 평가 문제와 해법
		1. 전향 과정 알고리즘
		2. 후향 과정 알고리즘
		3. 전향-후향 알고리즘
		4. 전후향 알고리즘을 통한 확률 평가 비교
	6. 최적 상태열 문제와 해법
		1. 비터비 알고리즘
		2. 비터비 알고리즘에 의한 최적 상태열 탐색
	7. 파라메터 추정의 문제와 해법 
		1. Baum-Welch 재추정 알고리즘 
	8. MATLAB 실습

Chapter 18 최적 분류를 향한 끝없는 도전 - SVM
	1. SVM 소개
	2. 최적 분류 초평면
	3. 최대 마진의 수식화
	4. 선형 SVM의 학습
	5. KKT조건과 마진 최대화
	6. Suppot Vector 전개와 판별함수
	7. 비선형 SVM
	8. 커널 트릭
	9. MATLAB 실습

부록 MATLAB사용법

  • 간단하게 개념을 잡기에도 힘들고

    내용상 이해가 힘들게 적은 부분도 많구요.

    수식 및 코드에서의 오탈자는 악몽이었습니다.

    이책을 가지고 공부하다 인터넷으로

    관련 내용의 해외 수업자료를 참고하여 공부하게 되는 경우가

    더 많은 것 같습니다.

    개념설명할때 쓴 수식에서는 아래첨자를 넣었는데

    정작 알고리즘 쓸때는 아래첨자를 삭제하여

    의미를 한참 생각해 볼 때도 있고,

    변수에 대한 설명이 부족하거나.

    수식에서 변수가 갑자기 사라지는 경우도 있습니다.

    이제는 그냥 책을 보고 "아 이런 알고리즘이 있구나"하고선

    인터넷으로 강의 자료나 영어로 되어있는 문서를 찾아

    공부를 하니... 자발적으로 공부하게 만드는 좋은 책이라고도

    볼 수 있겠네요.

    하지만 개인적으로는 공부하기 너무 힘든 책 중에 한권입니다.

  • 이 책은 대학에서 전기, 전자, 컴퓨터 관련학과나 대학원생 또는 연구원들이 보기에 적당한 교재이다. 패턴인식, 인공지능, 데이터 마이닝에 관심을 가지고 있는 학부생들에게 고급과정으로 선수 과목이 필요할 듯하고 이 분야를 전공하는 대학원생 뿐만아니라 이에 관심을 가지고 있는 사람들이 보기에 적당한 교재인 듯하다.
    패턴인식은 공학과 의학에서의 응용 분야에 속하는 주제이다. 우선, 여러 분야의 사전 지식이 절실히 요구된다. 특히, 수학의 여러 분야 중에서 패턴인식의 이해를 선형대수학과 확률과 통계에 대한 선행 이해가 무엇보다도 요구된다. 선수 과목들을 이수한 후 기본적인 알고리즘에 관한 이해와 훈련이 되어 있다면, 이 책을 이용하여 패턴인식에 대한 더욱 편하고 쉽게 접근할 수 있을 것이다.
    이 책은 "Richard O. Duda, Peter E. Hart and David G. Stork"가 쓴 "Pattern Classification"의 책(원서)에 근간을 한 듯하다. 책의 구성이나 짜임새는 비교적 만족하나 아쉽게도 내용에서 오류 부분들이 너무많다는 것이다. 특히, 수식들이 틀린 부분이 너무 많은듯하다.
    이 책은 선수 과목들을 이해하고 실제 주어진 소스로서 실습을 통해 확인을 한다면 빠른 이해와 자기만의 아이디어를 추가할 수 있는 좋은 지표가될 것이다.



  • 이 책의 기획의도는 일반적인 statistical pattern recognition 부분과 일부지만 인공지능을 이용한 pattern recognition을 제공합니다. 현재 이분야에 한글 본으로 나와있는 책이 전무한 상태에서 이 책은 좋은 입문서로 평가받을 만 합니다.



    그러나 이 책에서 저자의 의도가 무엇이든지, 이 책은 거의 *비* 라고 봐도 무방합니다. 페이지마다 오자, 탈자, 잘못된 수식으로 가득차있어서 수학책이 가져야할 정확성을 전혀 신뢰할 수 없으며 (저같은 경우에는 2,3권의 원서를 참조해가면서 간신히 읽었습니다.) 최소한의 교정을 보지 않았다는 점은 확신할 수 있을 듯 합니다. 게다가 가끔 수식이 깨져서 알 수 없는 부호들이 난무합니다. 그런 의미에서 이 책은 전혀 신뢰할 수 없는 책입니다.



    출판사는 모처럼의 출판 의도를 의심받지 않으려면 최소한 정오표를 제공해야할 것으로 보입니다. 게다가 vector와 scalar 표시의 구분은 애초에 저자가 하고 있지 않은 것 같습니다. 한가지 더 요구한다면, 한글로 표시한 용어에 대해서는 원단어를 병기해주는 것도 필요한 듯 합니다.





  • 공부하는데 지장이 있을 만큼의 오타가 문제군요.

    글 뿐만이 아니라 수식, 코드 등에서의 수많은 오류들....

    대부분이.. 저자의 지식 부족으로 생긴 오류가 아니라 편집 상의 오류로 생각되는데, 그 수가

    그냥 넘어가기엔 너무 많습니다. 제가 어지간한 수준이면 오/탈자를 체크해서 여기에

    정리해서 올리려고 했는데.... 100페이지 정도 넘어가니까, 개인 수준에서 할 일이 아닌

    분량이라는걸 깨달았습니다. 특히... 수식 편집 부분에서 너무 소홀하신게 아닌가 합니다.

    책을 보면서 나오는 오류 부분들을 찾아서 교정하며 보다보니...

    공부를 하는건지...초안 교정을 보고 있는건지 헷갈립니다.

    정오표를 독자들이 웹으로 알아서 제출하면 그것만 가지고 새 판을 내는 형식도 맘에 들지

    않습니다. 이쪽 분야에 대해 좀 아는 사람들 2~3명만 아르바이트생으로라도 고용해서 한 일주

    일 시키면 어지간한 오류를 다 잡아낼 수 있을꺼 같은데, 이 정도 책 가격을 책정하시고서는

    그만큼의 성의도 보이지 않으신다는건 문제가 있다고 봅니다.

    이 정도 오타에, 이 정도의 사후처리라면... 만원이라도 비쌉니다.

    가능하시하면 오류 좀 본격적으로 잡고 대대적인 리콜이라도 실시하시기 바랍니다.

    아니면 정오표를 완전히 만들어서(완전히 만들면 정오표가 아니라 소책자가 될 것 같네요.)

    자료실에 올려주시던가요. 별 한개로 하려다가, 그나마 치명적인 오류가 없는 부분들은

    넘어갈 수 있어서 두개로 했습니다.

  • 패턴인식에 대한 체계적 접근이 맘에 듭니다.



    수식및 기타 오타가 많다고 들었는데, 이 책을 보면서 느끼는 것은..

    개념적인 내용을 전달하려고 많은 노력을 하신 것 같습니다.



    무엇보다 한글로 이렇게 많은 자료를 모아 놓아서 도움이 많이 되고 있습니다.



    마지막 MATLAB 기본 사용에 관해 넣은 것도 많은 배려라고 봅니다.



    사실 이책을 보면서 MATLAB 기본 사용페이지가 필요한 사람은 없겠지만요..

  • 이렇게 살벌한 오타 투성이 책을 가지고 공부할 초심자는 얼마나

    이 책에 대해 신뢰할 수 있을 것인가?



    1장부터 차근히 읽어가는데 익히 알고 있는 행렬, 통계, 선형대수에서도 이렇게 오탈자가

    발생하는데 알지 못하는 뒷부분에서는 어떤 오탈자가 발생할지도 장담 못하며

    나왔을 경우 이를 바로잡기도 힘들지 않을까?



    내용상 발생하는 오탈자는 그렇다 치고 수식에서 발생하는 .....이 M이나 치환되어 출력되는

    고질적인 마이크로 소프트 수식 입력장치와 같은 사소한 오류 조차도 발견하지 못하고

    책을 출판하고 28000원이나 받아먹는 이 회사의 배짱 대단하다 싶다.

  • 책을 본 후 가진 전반적인 느낌은 "무난함"이다.

    사실 외국에 비해 공학적 전문서적의 양이나 질이 턱없이 떨어지는 국내 현실에 비춰볼때 "패턴 인식 개론"은 높은 점수를 받을만하다.

    다만 광범위한 지식을 필요로 하는 분야라서 그런지 적지않은 분량임에도 일부분 불충분한 설명이 눈에 띄고, 다수의 오타가 있는 것이 흠이라면 흠이다.

    몇가지 흠을 제외한다면 이 책은 진행, 쉬운 설명, 실습가능한 코드(일부분은 만들어야 하지만)까지 수록되어 있어 패턴 인식 분야에 대한 입문서로 충분하다는 생각이 든다.

  • 사실 패턴인식이라는 학문자체가 상당히 광범위한 분야를 아우르고 있기 때문에

    한권에 책 속에 이러한 내용들을 집어넣는다는 자체가 상당히 어렵다.

    더구나 패턴인식관련 내용을 공부하기 위해서는 선형대수나 통계학 관련 배경지식도

    충분해야 하기 때문에 쉽지가 않다.

    국내에 출간된 패턴인식 책들은 그렇게 많지가 않은게 사실이고 이 마저도 구하기

    어려우며 또한 책 내용도 상당히 난해하다. 기본적인 설명이나 배경지식은 생략되어

    있으며 여러분야에 걸쳐 내용을 집어넣으려고 했기 때문에 독학으로는 책을 이해하기

    어려웠다.

    한빛미디어에서 IT cookbook 시리즈로 패턴인식 책이 출간되어 망설임 없이 책을

    구입하게 되었는데 일부 페이지는 칼라로 인쇄되어있고 수학적인 배경지식들도

    간략하게 설명되어 있어서 일단 입문서로서는 합격점을 줄만하다.

    앞부분에서는 통계학을 비롯해 핵심적인 수학이론들이 잘 정리되어 있고

    본격적인 패턴인식 관련 내용들이 뒤를 이어주고 있는데,

    기존의 패턴인식 책들과 비교해볼때 상당히 쉽게 설명을 하려고 노력한 모습을

    볼 수 있었지만 짧은 기간에 책을 만들어서 인지 오타가 눈에 많이 띄었다.

    그리고 역시나 많은 내용들을 담으려다보니 설명이 좀 더 필요한 부분이 있다고

    생각되는 내용들도 조금은 아쉽기도 했다.

    하지만 어차피 패턴인식이라는 것을 공부하기 위해서는 이 책만 가지고는 이해할 수

    없기 때문에 이책을 가지고 기본적인 내용을 이해하고 필요에 따라 원서와 같은

    다른 책들을 참고하는 것이 좋을것 같다.

    (개인적으로 Academic Press에서 출간한 Pattern Recognition이라는 책을 추천한다)

    어쨌든 "패턴인식 개론"이라는 책이름에서 알 수 있듯이 개론적인 내용을 담고 있지만

    SVM까지 아우르는 많은 패턴인식 이론들을 접할 수 있고 해당내용을 간단하게 실습해

    볼 수 있게 되어 있다는 점이 정말 맘에 드는 부분이다.

    패턴인식 분야를 공부하기에는 더 없이 좋은 입문서라는 생각이 들고...

    하루빨리 해당 온라인 강의가 등록되기르 바란다.

부록/예제소스
자료명 등록일 다운로드
DOWNLOAD 예제소스 2016-04-06 다운로드
결재하기
• 문화비 소득공제 가능
• 배송료 : 0원배송료란?

배송료 안내

  • 책, 아이템 등 상품을 3만원 이상 구매시 무료배송
  • 브론즈, 실버, 골드회원이 주문하신 경우 무료배송

무료배송 상품을 포함하여 주문하신 경우에는 구매금액에 관계없이 무료로 배송해 드립니다.

닫기

리뷰쓰기

닫기
* 도서명 :
IT CookBook, 패턴인식 개론: MATLAB 실습을 통한 입체적 학습
* 제목 :
* 별점평가
* 내용 :

* 리뷰 작성시 유의사항

글이나 이미지/사진 저작권 등 다른 사람의 권리를 침해하거나 명예를 훼손하는 게시물은 이용약관 및 관련법률에 의해 제재를 받을 수 있습니다.

1. 특히 뉴스/언론사 기사를 전문 또는 부분적으로 '허락없이' 갖고 와서는 안됩니다 (출처를 밝히는 경우에도 안됨).
2. 저작권자의 허락을 받지 않은 콘텐츠의 무단 사용은 저작권자의 권리를 침해하는 행위로, 이에 대한 법적 책임을 지게 될 수 있습니다.

오탈자 등록

닫기
* 도서명 :
IT CookBook, 패턴인식 개론: MATLAB 실습을 통한 입체적 학습
* 구분 :
* 상품 버전
종이책 PDF ePub
* 페이지 :
* 위치정보 :
* 내용 :

도서 인증

닫기
도서명*
IT CookBook, 패턴인식 개론: MATLAB 실습을 통한 입체적 학습
구입처*
구입일*
부가기호*
부가기호 안내

* 회원가입후 도서인증을 하시면 마일리지 500점을 드립니다.

* 한빛 웹사이트에서 구입한 도서는 자동 인증됩니다.

* 도서인증은 일 3권, 월 10권, 년 50권으로 제한됩니다.

* 절판도서, eBook 등 일부 도서는 도서인증이 제한됩니다.

닫기

해당 상품을 장바구니에 담았습니다.이미 장바구니에 추가된 상품입니다.
장바구니로 이동하시겠습니까?

자료실