๋ณธ๋ฌธ ๋ฐ”๋กœ๊ฐ€๊ธฐ

์ „์ฒด ๊ธ€103

SIMT ๊ตฌ์กฐ GP-GPU์˜ ๋ช…๋ น์–ด ์ฒ˜๋ฆฌ ์„ฑ๋Šฅ ํ–ฅ์ƒ์„ ์œ„ํ•œ Dispatch Unit๊ณผ Operand Selection Unit ์„ค๊ณ„ ์š”์•ฝ๋ณธ ๋…ผ๋ฌธ์€ ๊ทธ๋ž˜ํ”ฝ ์ฒ˜๋ฆฌ ๋ฟ ์•„๋‹ˆ๋ผ ๋ฒ”์šฉ ์—ฐ์‚ฐ์˜ ๊ฐ€์†ํ™”๋ฅผ ์ง€์›ํ•˜๊ธฐ ์œ„ํ•œ SIMT ๊ตฌ์กฐ GP-GPU์˜ DIspatch Unit๊ณผ Operand Selection Unit์„ ์ œ์•ˆํ•œ๋‹ค. Problem : Warp Schedular๋กœ๋ถ€ํ„ฐ ๋ฐœํ–‰๋œ ๋ช…๋ น์–ด์—์„œ ์‚ฌ์šฉ๋˜๋Š” Operand์˜ ๋ชจ๋“  ์ •๋ณด๋ฅผ Decodingํ•˜๋ฉด ๋ถˆํ•„์š”ํ•œ Operand Load๊ฐ€ ๋ฐœ์ƒํ•˜์—ฌ ๋ ˆ์ง€์Šคํ„ฐ ๋ถ€ํ•˜๊ฐ€ ๋ฐœ์ƒํ•œ๋‹ค.Solution : ์ด๋Ÿฌํ•œ ๋ฌธ์ œ์ ์„ ํ•ด๊ฒฐํ•˜๊ธฐ ์œ„ํ•ด Pre-decoding ๋ฐฉ๋ฒ•์„ ์‚ฌ์šฉํ•˜์—ฌ Operand์˜ ์ •๋ณด๋งŒ์„ ๋จผ์ € Decodingํ•˜์—ฌ Operand Load๋ฅผ ์ค„์ด๊ณ , ๋ ˆ์ง€์Šคํ„ฐ์˜ ๋ถ€ํ•˜๋ฅผ ์ค„์ผ ์ˆ˜ ์žˆ๋Š” ๋ฐฉ๋ฒ•์„ ์ œ์•ˆํ•œ๋‹ค.์ œ์•ˆํ•˜๋Š” Dispatch Unit์—์„œ ๋‚˜์˜จ Operand ์ •๋ณด๋“ค์„ ๋ ˆ์ง€์Šคํ„ฐ ๋ฑ…ํฌ ์ถฉ๋Œ์„ ๋ฐฉ์ง€ํ•˜๋Š” ๋ฐฉ๋ฒ•์„ ์ ์šฉํ•œ Op.. 2023. 8. 24.
GPU Register File์˜ Bank Conflict ๋ถ„์„ AbstractA modern GPU runs tens of thousands threads simultaneously to achieve high throughput and hiding latency. In order to effectively execute the threads, a large amount of a register file, typically organized into multiple banks, is essential. However, if bank conflict occurs, the register file throughput is reduced, thus its results in performance loss. In this paper, as the number of bank.. 2023. 8. 24.
GCN ์•„ํ‚คํ…์ณ ์ƒ์—์„œ์˜ OpenCL์„ ์ด์šฉํ•œ GPGPU ์„ฑ๋Šฅํ–ฅ์ƒ ๊ธฐ๋ฒ• ์—ฐ๊ตฌ ์ดˆ๋กํ˜„์žฌ ํ”„๋กœ๊ทธ๋žจ์ด ์šด์šฉ๋˜๋Š” ์‹œ์Šคํ…œ์€ ๊ธฐ์กด์˜ ์‹ฑ๊ธ€์ฝ”์–ด ๋ฐ ๋ฉ€ํ‹ฐ์ฝ”์–ด ํ™˜๊ฒฝ์„ ๋„˜์–ด์„œ ๋งค๋‹ˆ์ฝ”์–ด, ๋ถ€๊ฐ€ ํ”„๋กœ์„ธ์Šค ๋ฐ ์ด๊ธฐ์ข… ํ™˜๊ฒฝ๊นŒ์ง€ ๊ทธ ์˜์—ญ์ด ํ™•์žฅ๋˜๊ณ  ์žˆ๋Š” ์ค‘์ด๋‹ค. ํ•˜์ง€๋งŒ ๊ธฐ์กด ์—ฐ๊ตฌ์˜ ๊ฒฝ์šฐ NVIDIA ๋ฒค๋”์—์„œ ๋‚˜์˜จ ์•„ํ‚คํ…์ณ ๋ฐ CUDA๋กœ์˜ ๋ณ‘๋ ฌํ™”๊ฐ€ ์ฃผ๋กœ ์ด๋ฃจ์–ด์กŒ๊ณ , AMD์—์„œ ๋‚˜์˜จ ๋ฒ”์šฉ GPU ์•„ํ‚คํ…์ณ์ธ GCN ์•„ํ‚คํ…์ณ์— ๋Œ€ํ•œ ์„ฑ๋Šฅํ–ฅ์ƒ์— ๊ด€ํ•œ ์—ฐ๊ตฌ๋Š” ์ œํ•œ์ ์œผ๋กœ ์ด๋ฃจ์–ด์กŒ๋‹ค. ์ด๋Ÿฐ ์ ์„ ๊ณ ๋ คํ•ด ๋ณธ ๋…ผ๋ฌธ์—์„œ๋Š” GCN ์•„ํ‚คํ…์ณ์˜ GPGPU ํ™˜๊ฒฝ์ธ OpenCL ๋‚ด์—์„œ์˜ ์„ฑ๋Šฅํ–ฅ์ƒ ๊ธฐ๋ฒ•์— ๋Œ€ํ•ด ์—ฐ๊ตฌํ•˜๊ณ , ์‹ค์งˆ์ ์ธ ์„ฑ๋Šฅ ํ–ฅ์ƒ์„ ๋ณด์˜€๋‹ค. ๊ตฌ์ฒด์ ์œผ๋กœ, ํ–‰๋ ฌ ๊ณฑ์…ˆ๊ณผ ์ปจ๋ณผ๋ฃจ์…˜์„ ์ ์šฉํ•œ GPGPU ํ”„๋กœ๊ทธ๋žจ์„ ๋ณธ ๋…ผ๋ฌธ์—์„œ ์ œ์‹œํ•œ ์„ฑ๋Šฅํ–ฅ์ƒ ๊ธฐ๋ฒ•์„ ํ†ตํ•ด ์ตœ๋Œ€ 30% ์ด์ƒ์˜ ์‹คํ–‰์‹œ๊ฐ„์„ ๊ฐ์†Œ์‹œ์ผฐ์œผ๋ฉฐ, ์ปค๋„ ์ด์šฉ๋ฅ  ๋˜ํ•œ 40% ์ด์ƒ ๋†’์˜€๋‹ค... 2023. 8. 22.
CASH-RF: A Compiler-Assisted Hierarchical Register File in GPUs Abstractโ–ถ STT-MRAM(Spin-transfer torque magnetic random-access memory) : STT-MRAM is an emerging nonvolatile(๋น„ํœ˜๋ฐœ์„ฑ์˜) memory technology that has been received significant attention over SRAM. One compelling(์ฃผ๋ชฉํ• ๋งŒํ•œ) use cas is to employ STT-MRAM as a graphics processing unit (GPU) register file (RF) to reduce its massive energy consumption.Problem 1) The problem of STT-MRAM : One critical challenge .. 2023. 8. 22.
GPU ์ปดํ“จํŒ…์—์„œ ๋น ๋ฅธ ๋ฐ์ดํ„ฐ ์ „์†ก์„ ์œ„ํ•œ ๋ฉ”๋ชจ๋ฆฌ ํ”ผ๋‹ ์ž๋™ ๊ด€๋ฆฌ ์š”์•ฝ์—”๋น„๋””์•„ CUDA ํ”„๋กœ๊ทธ๋ž˜๋ฐ ๋ชจ๋ธ์€ CPU ํ˜ธ์ŠคํŠธ์—์„œ GPU์—์„œ ์‹คํ–‰๋  ์ธํ’‹ ๋ฐ์ดํ„ฐ๋ฅผ ๋งŒ๋“ค์–ด GPU๋กœ ๋ณด๋‚ธ๋‹ค. ์ด ๋ถˆ๊ฐ€ํ”ผํ•œ CPU-GPU ๋ฐ์ดํ„ฐ ์ „์†ก์— ์†Œ์š”๋˜๋Š” ์‹œ๊ฐ„์ด ์‹ค์ œ ์ปค๋„์ด ๋Œ์•„๊ฐ€๋Š” ์‹œ๊ฐ„์— ๋น„ํ•ด ๋„ˆ๋ฌด ๊ทธ ๋น„์ค‘์ด ํฌ๋‹ค. ์ด ์ปค๋ฎค๋‹ˆ์ผ€์ด์…˜ ์‹œ๊ฐ„์„ ์ตœ์†Œํ™”ํ•˜๊ธฐ ์œ„ํ•ด pinned ๋ฉ”๋ชจ๋ฆฌ๋ฅผ ์ด์šฉํ•œ ํ•ด๊ฒฐ์ฑ…์ด ์ œ์‹œ๋˜์–ด ์žˆ์ง€๋งŒ ๊ทธ ํ™œ์šฉ๋ฒ•์€ ์‚ฌ์šฉ์ž๊ฐ€ ์ง์ ‘ pinned ๋ฉ”๋ชจ๋ฆฌ๋ฅผ ์ง€์ •ํ•ด์ฃผ์–ด์•ผ ํ•˜๋Š” ์ˆ˜์ค€์— ๋จธ๋ฌด๋ฅด๊ณ  ์žˆ๋‹ค. ์ด์ „ ์—ฐ๊ตฌ์—์„œ ๋ฐํ˜€์ง„ ์–ด๋Š ์ •๋„ ์ด์ƒ์˜ ๋ฐ์ดํ„ฐ ์ „์†ก์ผ ๋•Œ ๋ฉ”๋ชจ๋ฆฌ pinning์ด ์ด์ ์„ ๊ฐ€์ง€๋Š”์ง€์— ๋Œ€ํ•œ ๋ฐ์ดํ„ฐ๋“ค์€ ์ตœ์‹  ์•„ํ‚คํ…์ฒ˜์—์„œ๋Š” ๋”์ด์ƒ ๋งž์ง€ ์•Š์•„ ์‚ฌ์šฉ์ž๋“ค์˜ pinned ๋ฉ”๋ชจ๋ฆฌ ํ™œ์šฉ์„ ๋”์šฑ ํž˜๋“ค๊ฒŒ ํ•˜๊ณ  ์žˆ๋‹ค. ๋ณธ ์—ฐ๊ตฌ์—์„œ๋Š” pinned ๋ฉ”๋ชจ๋ฆฌ๋ฅผ ํ™œ์šฉํ•˜๋ฉด TitanV ๋ชจ๋ธ์—์„œ๋Š” ๊ธฐ์กด์˜ 16MB์˜ .. 2023. 8. 21.
[๋ชจ๋‘์˜ ๋„คํŠธ์›Œํฌ] 9์žฅ - ๋ฌด์„  ๋žœ ์ดํ•ดํ•˜๊ธฐ 35. ๋ฌด์„  ๋žœ์˜ ๊ตฌ์กฐ ๋ฌด์„  ๋žœ โ–ถ ์œ ์„  ๋žœ: ์ปดํ“จํ„ฐ๋“ค์„ ๋žœ ์ผ€์ด๋ธ”๋กœ ์—ฐ๊ฒฐํ•˜์—ฌ ํ†ต์‹ ํ•œ๋‹ค. โ–ถ ๋ฌด์„  ๋žœ: ๋žœ ์ผ€์ด๋ธ”์„ ์‚ฌ์šฉํ•˜์ง€ ์•Š๊ณ  ๋ˆˆ์— ๋ณด์ด์ง€ ์•Š๋Š” ์ „ํŒŒ๋ฅผ ์ด์šฉํ•˜์—ฌ ๋ฌด์„ ์œผ๋กœ ์ปดํ“จํ„ฐ๋“ค์„ ์„œ๋กœ ์—ฐ๊ฒฐํ•œ๋‹ค. --> ์ปดํ“จํ„ฐ(๋ฌด์„  ํด๋ผ์ด์–ธํŠธ)๊ฐ€ ๋ฌด์„  ์•ก์„ธ์Šค ํฌ์ธํŠธ์™€ ํ†ต์‹ ํ•˜๋ ค๋ฉด ๋ฌด์„  ๋žœ ์นฉ(chip)๊ณผ ๋ฌด์„  ๋žœ ์–ด๋Œ‘ํ„ฐ(adapter)๊ฐ€ ํ•„์š”ํ•˜๋‹ค. ๋ฌด์„  ๋žœ ์นฉ(chip) ๋ฌด์„  ๋žœ ์–ด๋Œ‘ํ„ฐ(adapter): USB ๋ฉ”๋ชจ๋ฆฌ ๋ฐฉ์‹ ์–ด๋Œ‘ํ„ฐ, ์ปดํ“จํ„ฐ ์นด๋“œ ๋ฐฉ์‹ ์–ด๋Œ‘ํ„ฐ ๋ฌด์„  ๊ณต์œ ๊ธฐ: ๋ฌด์„  ์•ก์„ธ์Šค ํฌ์ธํŠธ ๊ธฐ๋Šฅ ์ธํ”„๋ผ์ŠคํŠธ๋Ÿญ์ฒ˜ ๋ฐฉ์‹, ์• ๋“œํ˜น ๋ฐฉ์‹ ์ธํ”„๋ผ์ŠคํŠธ๋Ÿญ์ฒ˜(infrastructure) ๋ฐฉ์‹: ๋ฌด์„  ์•ก์„ธ์Šค ํฌ์ธํŠธ๋ฅผ ํ†ตํ•ด ํ†ต์‹ ํ•˜๋Š” ๋ฐฉ์‹ ์• ๋“œํ˜น(Ad Hoc) ๋ฐฉ์‹: ๋ฌด์„  ํด๋ผ์ด์–ธํŠธ๋ผ๋ฆฌ ์ง์ ‘ ํ†ต์‹ ํ•˜๋Š” ๋ฐฉ์‹ ๋ฌด์„  ๋žœ ๊ทœ๊ฒฉ Lesson 35 .. 2023. 8. 16.
[๋ชจ๋‘์˜ ๋„คํŠธ์›Œํฌ] 8์žฅ - ๋„คํŠธ์›Œํฌ์˜ ์ „์ฒด ํ๋ฆ„ ์‚ดํŽด๋ณด๊ธฐ ์›น ์‚ฌ์ดํŠธ์— ๋ฐฉ๋ฌธํ–ˆ์„ ๋•Œ ์ด๋ฃจ์–ด์ง€๋Š” ์ „์ฒด์ ์ธ ๋ฐ์ดํ„ฐ ์ฒ˜๋ฆฌ ๊ณผ์ • 32. ๋žœ(LAN) ์นด๋“œ์—์„œ์˜ ๋ฐ์ดํ„ฐ ์ „๋‹ฌ๊ณผ ์ฒ˜๋ฆฌ ๋„คํŠธ์›Œํฌ์˜ ๊ตฌ์„ฑ โ€ป OSI ๋ชจ๋ธ ์‘์šฉ ๊ณ„์ธต: ์• ํ”Œ๋ฆฌ์ผ€์ด์…˜ ๋“ฑ์—์„œ ์‚ฌ์šฉํ•˜๋Š” ๋ฐ์ดํ„ฐ๋ฅผ ์†ก์ˆ˜์‹ ํ•˜๋Š”๋ฐ ํ•„์š”ํ•˜๋‹ค. ์ „์†ก ๊ณ„์ธต: ๋ชฉ์ ์ง€์— ๋ฐ์ดํ„ฐ๋ฅผ ์ •ํ™•ํ•˜๊ฒŒ ์ „๋‹ฌํ•˜๋Š”๋ฐ ํ•„์š”ํ•˜๋‹ค. ๋„คํŠธ์›Œํฌ ๊ณ„์ธต: ๋‹ค๋ฅธ ๋„คํŠธ์›Œํฌ์— ์žˆ๋Š” ๋ชฉ์ ์ง€์— ๋ฐ์ดํ„ฐ๋ฅผ ์ „๋‹ฌํ•˜๋Š”๋ฐ ํ•„์š”ํ•˜๋‹ค. ๋ฐ์ดํ„ฐ ๋งํฌ ๊ณ„์ธต: ๋žœ(LAN)์—์„œ ๋ฐ์ดํ„ฐ๋ฅผ ์†ก์ˆ˜์‹ ํ•˜๋Š”๋ฐ ํ•„์š”ํ•˜๋‹ค. ๋ฌผ๋ฆฌ ๊ณ„์ธต: ๋ฐ์ดํ„ฐ๋ฅผ ์ „๊ธฐ ์‹ ํ˜ธ๋กœ ๋ณ€ํ™˜ํ•˜๋Š”๋ฐ ํ•„์š”ํ•˜๋‹ค. ์ปดํ“จํ„ฐ์˜ ๋ฐ์ดํ„ฐ๊ฐ€ ์ „๊ธฐ ์‹ ํ˜ธ๋กœ ๋ณ€ํ™˜๋˜๋Š” ๊ณผ์ • ์ปดํ“จํ„ฐ: ์›น ๋ธŒ๋ผ์šฐ์ €(client)์— URL์„ ์ž…๋ ฅํ•˜์—ฌ ์ ‘์†ํ•œ๋‹ค. '์„ธ๊ทธ๋จผํŠธ' ๋„คํŠธ์›Œํฌ ๊ณ„์ธต: + IP ํ—ค๋”(์ถœ๋ฐœ์ง€ IP ์ฃผ์†Œ, ๋ชฉ์ ์ง€ IP ์ฃผ์†Œ) --> 'IP ํŒจํ‚ท' ๋ฐ์ดํ„ฐ ๋งํฌ ๊ณ„์ธต:.. 2023. 8. 16.
[๋ชจ๋‘์˜ ๋„คํŠธ์›Œํฌ] 7์žฅ - ์‘์šฉ ๊ณ„์ธต: ์• ํ”Œ๋ฆฌ์ผ€์ด์…˜์— ๋ฐ์ดํ„ฐ ์ „์†กํ•˜๊ธฐ 28. ์‘์šฉ ๊ณ„์ธต์˜ ์—ญํ•  โ–ถ ํด๋ผ์ด์–ธํŠธ(client): ์„œ๋น„์Šค๋ฅผ ์š”์ฒญํ•˜๋Š” ์ธก ์˜ˆ) ์›น ๋ธŒ๋ผ์šฐ์ €, ๋ฉ”์ผ ํ”„๋กœ๊ทธ๋žจ ๋“ฑ โ–ถ ์„œ๋ฒ„(server): ์„œ๋น„์Šค๋ฅผ ์ œ๊ณตํ•˜๋Š” ์ธก ์˜ˆ) ์›น ์„œ๋ฒ„ ํ”„๋กœ๊ทธ๋žจ, ๋ฉ”์ผ ์„œ๋ฒ„ ํ”„๋กœ๊ทธ๋žจ โ€ป OSI ๋ชจ๋ธ ์‘์šฉ ๊ณ„์ธต ์ „์†ก ๊ณ„์ธต ๋„คํŠธ์›Œํฌ ๊ณ„์ธต ๋ฐ์ดํ„ฐ ๋งํฌ ๊ณ„์ธต ๋ฌผ๋ฆฌ ๊ณ„์ธต --> ์‘์šฉ ๊ณ„์ธต: ์‚ฌ์šฉ์ž์ธก(ํด๋ผ์ด์–ธํŠธ)์˜ ์š”์ฒญ์„ ์ „๋‹ฌํ•˜๊ธฐ ์œ„ํ•ด ํ†ต์‹  ๋Œ€์ƒ(์„œ๋ฒ„ ๋“ฑ)์ด ์ดํ•ดํ•  ์ˆ˜ ์žˆ๋Š” ๋ฉ”์‹œ์ง€(๋ฐ์ดํ„ฐ)๋กœ ๋ณ€ํ™˜ํ•˜๊ณ , ์ „์†ก๊ณ„์ธต์œผ๋กœ ์ „๋‹ฌํ•˜๋Š” ์—ญํ•  โ–ท ์‘์šฉ ๊ณ„์ธต ํ”„๋กœํ† ์ฝœ : ํด๋ผ์ด์–ธํŠธ ์ธก ์• ํ”Œ๋ฆฌ์ผ€์ด์…˜(์›น ๋ธŒ๋ผ์šฐ์ €, ๋ฉ”์ผ ํ”„๋กœ๊ทธ๋žจ ๋“ฑ)์ด ์„œ๋ฒ„ ์ธก ์• ํ”Œ๋ฆฌ์ผ€์ด์…˜(์›น ์„œ๋ฒ„ ํ”„๋กœ๊ทธ๋žจ, ๋ฉ”์ผ ์„œ๋ฒ„ ํ”„๋กœ๊ทธ๋žจ ๋“ฑ)๊ณผ ํ†ต์‹ ํ•˜๋ ค๋ฉด, ์‘์šฉ ๊ณ„์ธต์˜ ํ”„๋กœํ† ์ฝœ์„ ์‚ฌ์šฉํ•ด์•ผ ํ•œ๋‹ค. HTTP(Hyper Text Transfer Protoco.. 2023. 8. 16.
[๋ชจ๋‘์˜ ๋„คํŠธ์›Œํฌ] 6์žฅ - ์ „์†ก ๊ณ„์ธต: ์‹ ๋ขฐํ•  ์ˆ˜ ์žˆ๋Š” ๋ฐ์ดํ„ฐ ์ „์†กํ•˜๊ธฐ 23. ์ „์†ก ๊ณ„์ธต์˜ ์—ญํ•  ์ „์†ก ๊ณ„์ธต์˜ ๋‘ ๊ฐ€์ง€ ์—ญํ•  โ€ป OSI ๋ชจ๋ธ์˜ ์ „์†ก ๊ณ„์ธต ์‘์šฉ ๊ณ„์ธต ์ „์†ก ๊ณ„์ธต ๋„คํŠธ์›Œํฌ ๊ณ„์ธต ๋ฐ์ดํ„ฐ ๋งํฌ ๊ณ„์ธต ๋ฌผ๋ฆฌ ๊ณ„์ธต ๋‹ค๋ฅธ ๋„คํŠธ์›Œํฌ๋กœ ๋ฐ์ดํ„ฐ๋ฅผ ์ „์†กํ•˜๋ ค๋ฉด ๋ผ์šฐํ„ฐ(router)๊ฐ€ ํ•„์š”ํ•˜๊ณ , ๋ผ์šฐํ„ฐ์˜ ๋ผ์šฐํŒ…(routing) ๊ธฐ๋Šฅ์„ ์‚ฌ์šฉํ•˜์—ฌ ์ „์†กํ•  ์ˆ˜ ์žˆ๋‹ค. ๊ทธ๋Ÿฌ๋‚˜ ๋ผ์šฐํŒ… ์ •๋ณด๊ฐ€ ์ž˜๋ชป๋  ์ˆ˜ ์žˆ๊ณ , ๋งŽ์€ ๋ผ์šฐํ„ฐ๋ฅผ ๊ฒฝ์œ ํ•˜๋Š” ๋„์ค‘์— ๋ผ์šฐํ„ฐ์— ๋ฌธ์ œ๊ฐ€ ์ƒ๊ธฐ๊ฑฐ๋‚˜ ํŒจํ‚ท์ด ์†์ƒ๋œ๋‹ค๋ฉด ๋ผ์šฐํ„ฐ์˜ ๋ผ์šฐํŒ… ๊ธฐ๋Šฅ์„ ํ†ตํ•ด ๋ฐ์ดํ„ฐ๋ฅผ ์ „์†กํ•˜๋”๋ผ๋„ ๋ชฉ์ ์ง€์— ๋„์ฐฉํ•˜์ง€ ๋ชปํ•  ์ˆ˜ ์žˆ๋‹ค. โ–ถ ์ „์†ก ๊ณ„์ธต: ๋ชฉ์ ์ง€์— ์‹ ๋ขฐํ•  ์ˆ˜ ์žˆ๋Š” ๋ฐ์ดํ„ฐ๋ฅผ ์ „๋‹ฌํ•œ๋‹ค. ์˜ค๋ฅ˜ ์ ๊ฒ€ ๊ธฐ๋Šฅ: ์˜ค๋ฅ˜๊ฐ€ ๋ฐœ์ƒํ•˜๋ฉด ๋ฐ์ดํ„ฐ๋ฅผ ์žฌ์ „์†กํ•˜๋„๋ก ์š”์ฒญํ•œ๋‹ค. ์ „์†ก๋œ ๋ฐ์ดํ„ฐ์˜ ๋ชฉ์ ์ง€๊ฐ€ ์–ด๋–ค ์• ํ”Œ๋ฆฌ์ผ€์ด์…˜์ธ์ง€ ์‹๋ณ„ํ•˜๋Š” ๊ธฐ๋Šฅ ์—ฐ๊ฒฐํ˜• ํ†ต์‹ ๊ณผ ๋น„์—ฐ๊ฒฐํ˜• ํ†ต์‹  โ–ถ ์—ฐ๊ฒฐํ˜• ํ†ต์‹ : .. 2023. 8. 16.

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