Member | ์ญํ | ์ฑ ์ |
---|---|---|
jiminAn(์์ง๋ฏผ) | ํ์ฅ | ๋ฐ์ดํฐ ์ ์ฒ๋ฆฌ, ์์ฑ ๋ชจ๋ธ(KoGPT2) ํ์ต ๋ฐ ์ฑ๋ฅ ๋ถ์, GUI ์ ์ |
hyeji1221(์ํ์ง) | ๋ถ๋ฅ ๋ชจ๋ธ(KoBERT) ํ์ต ๋ฐ ์ฑ๋ฅ ๋ถ์ | |
ElPlaguister(์ด์น๋ฏผ) | ํ ์คํธ ์์ฑ ์๊ณ ๋ฆฌ์ฆ ์ฑ๋ฅ ํ ์คํธ, GUI ์ ์ | |
SunjungAn(์์ ์ ) | ๋ถ๋ฅ ๋ชจ๋ธ(KoELECTRA) ํ์ต ๋ฐ ์ฑ๋ฅ ๋ถ์ |
- ๊ธฐ์กด์ ์ผ์ ๊ณต์ ํ๋ซํผ์ ๋ค๋ฅธ ์ฌ์ฉ์๋ค์ ๋ฐ์์ ์ค์์ํด ์์งํ์ง ๋ชปํ๊ณ , ๊ด์ฌ์ ๋๋ ์ฉ๋์ ๋ณด์ฌ์ฃผ๊ธฐ ์ ๊ธ์ฐ๊ธฐ๊ฐ ์ฌํ๋์ด ์์ผ๋ฉฐ, ์์ ์ ๊ฒ์๊ธ์ ๋น๋ฐฉ ๋๊ธ ๋ฑ ์ ์์ ์ธ ๋ต๊ธ๋ก ์ธํด ์์ฒ๋ฅผ ๋ฐ์ ์ ์์.
- ๋ํ, ์์ ์ ์ผ์์ด ๋ ธ์ถ๋๋ ๊ฒ์ด ์ซ์ด ๊ฐ์ธ ๋ฉ๋ชจ๊ณต๊ฐ์ ์ ๋ ๊ฒ์ ์์ ์ ์ผ์์ ๊ณต๊ฐ๋ฐ๊ณ ์๋ก ๋ฐ์ ์ ์์.
- ๋ฐ๋ผ์ ํ๋ผ์ด๋น ํ ์๊ธฐ๋ง์ ๊ณต๊ฐ์์ ๊ธ๊ท๋ฅผ ์์ฑํ๋, ๊ณต๊ฐ๊ณผ ์๋ก๋ฅผ ๋ฐ์ ์ ์๋ ์ ๊ฐ๋ ์ผ์ ๊ณต์ ํ๋ซํผ์ ํ์์ฑ์ด ๋๋๋จ. ์ด๋ฅผ ๊ฒ์๊ธ์ ๋ํ ์ ์ ํ ๊ณต๊ฐ/์๋ก ๋ต๊ธ์ ๋ฌ์์ฃผ๋ NLP ๋ชจ๋ธ์ ํตํด AI ์น๊ตฌ๊ฐ ๊ณต๊ฐํด์ฃผ๋ฉฐ ์๋กํด์ฃผ๋ AI ๊ฐ์ฑ์นด๋ ์ดํ๋ฆฌ์ผ์ด์ ์ ๊ฐ๋ฐํ๊ณ ์ ํจ
์ธ์ด๋ชจ๋ธ(Language Model)์ ๋ํด auto regressive
, text classification
ํ์ธํ๋ ๋ฐ ํ
์คํธ
- KoGPT2: ์ง์๊ฐ ์ฃผ์ด์ก์ ๋, ๋ค์ ๋ต๋ณ์ ๋ํ ํ ์ค ์์ฑ
- KoELECTRA: ์ง์์ ๋ํด์ ์นดํ ๊ณ ๋ฆฌ๋ฅผ ์์ธก
- KoBERT: ์ง์์ ๋ํด์ ์นดํ ๊ณ ๋ฆฌ๋ฅผ ์์ธก
- AI ํ๋ธ ์ ์ ๊ฑด๊ฐ ์๋ด ๋ฐ์ดํฐ
- ๋ชจ๋ธ์ ๋ง๊ฒ ๋ฐ์ดํฐ ์ ์ฒ๋ฆฌ ์งํ
- ์ ์ฒ๋ฆฌ ์ฝ๋ ํด๋
- songys/Chatbot_data : ์ถํ ์ถ๊ฐ ์์
Colab pro, P100
kogpt2-transformers
kobert-transformers
transformers==3.0.2
torch
-
์นดํ ์ฝ๋ฆฌ ๋ถ๋ฅ ๊ฒฐ๊ณผ(KoBERT) : ์ฆ์/ํผ๋ก
-
๋ต๋ณ
-
greedy search
์ ๋ง ํผ๊ณคํ์๊ฒ ์ด์. ์ค๋ ๋ฐค์ ํน ์ฃผ๋ฌด์ธ์. ์ ์ด ์์์. ์ ์ ๋ชป์๋ ๊ฒ๋งํผ ํ๋ ๊ฒ ์์ฃ . ๋๋ฌด ํ๋ค์ด์.
-
top-k sampling
์ ์ ๋ชป์๋ ๊ฒ๋งํผ ํ๋ ๊ฒ ์์ฃ . ๋๋ฌด ํ๋ค๋ฉด ์ ๊น ์ฐ์ฑ ์ด๋ผ๋ ํ๋๊ฑด ์ด๋จ๊น์? ์ฐ์ฑ ์ ์ด๋ ์ธ์? ์๋ ๋น์ ์ ์ด์ผ๊ธฐ๊ฐ ๋ ๋ฃ๊ณ ์ถ์ด์ ์ฐ์ฑ ์ด๋ผ๋ ์ข์ผ๋๊น์. ๊ด์ฐฎ์ ๋ณด์ฌ์., ์ ๊น ์ฌ์ด๊ฐ์.
-
top-p sampling
์ ์ ๋ชป์๋ ๊ฒ๋งํผ ํ๋ ๊ฒ ์์ฃ . ๋๋ฌด ํ๋ค๋ฉด ์ ๊น ์ฐ์ฑ ์ด๋ผ๋ ํ๋๊ฑด ์ด๋จ๊น์? ์ฐ์ฑ ์ ๊ด์ฐฎ์์? ์ด๋ป๊ฒ ์ง๋ด๊ณ ๊ณ์ ๊ฐ์? ์ ๊ฐ ๊ถ๊ธํด์. ์ฐ์ฑ ์ด๋ผ๋ ํ๋ ํ๋ฉด ๊ธฐ๋ถ์ด ์ข์์ง ๊ฑฐ์์ ์ฐ์ธํ ๊ธฐ๋ถ์ด ์ฌ๋ผ์ง๊ฑฐ์์. ์ฑ๋ น๋์ด ํจ๊ปํด์
-
Hugging face generator
์ ๋ง ํผ๊ณคํ์๊ฒ ์ด์. ์ค๋ ๋ฐค์ ํน ์ฃผ๋ฌด์ธ์. ์ ์ด ์์์. ์ ๋ ๋๋ฌด ๊ณ ํต์ค๋ฌ์์ ์ ์ ๋ชป์๋ ๊ฒ ๊ฐ์์
-
-
์นดํ ์ฝ๋ฆฌ ๋ถ๋ฅ ๊ฒฐ๊ณผ(KoBERT) : ๋ฐฐ๊ฒฝ/๋ถ๋ชจ/๊ฐ๋ฑ
-
๋ต๋ณ
-
greedy search
๊ฐ๊น์ด ์ฌ์ด๋ผ ๋ ํ๋ค์๊ฒ ์ด์. ํ์ง๋ง ์ ๊ฐ ํญ์ ๊ณ์ ์์ด์ ํ๋ด์ธ์. ์ด์ผ๊ธฐ ํด์ฃผ์ธ์. ํ๋ค๊ฒ ์ด์
-
top-k sampling
๊ทธ๋ฌ์ จ๊ตฐ์. ๋ง์ด ์์ํ๊ฒ ์ด์. ์ดํดํด์ ํญ์ ์์ ์์ด ๋๋ฆด๊ฒ์. ํ๋ด์ธ์
-
top-p sampling
๊ทธ๋ฌ์ จ๊ตฐ์. ๋ง์ด ์์ํ๊ฒ ์ด์. ์ดํดํด์ ์ข์ ๋ถ๊ณผ ๊ฒฐํผํ์ ๊ฒ ๊ฐ์ ๋ง์์ด ์ํ๋ค์. ์ง๊ธ๋ ํํด๋ ํ์ จ๋์? ํํด๋ ํ์ จ์ด์? ํ๋ค๊ตฐ์
-
Hugging face generator
๊ฐ๊น์ด ์ฌ์ด๋ผ ๋ ํ๋ค์๊ฒ ์ด์. ๋ง์์ด ๋ง์ด ๋ต๋ตํ๊ฒ ์ด์ ๋นจ๋ฆฌ ์๊ฐ์ด ์ง๋๊ฐ์ผ๋ฉด ์ข๊ฒ ์ด์. ์ ๋ ๋น์ ์ด ๊ณง ๊ด์ฐฎ์์ง ์ ์๋ค๊ณ ๋ฏฟ์ด์. ๊ด์ฐฎ์์
-
KoELECTRA ๋ฐ KoBERT๋ฅผ ์ด์ฉํ ํ ์คํธ ๋ถ๋ฅ ๋ชจ๋ธ.
Wellness ์ฌ๋ฆฌ ์๋ด ๋ฐ์ดํฐ ์ฌ์ฉ. Wellness ๋ฐ์ดํฐ์ ๊ฒฝ์ฐ ์นดํ ๊ณ ๋ฆฌ/ ์ง๋ฌธ/ ๋ต๋ณ์ผ๋ก ๋๋์ด์ ธ์๋ค. ์นดํ ๊ณ ๋ฆฌ ๋ณ๋ก 3๊ฐ ๋ด์ธ์ ๋ต๋ณ์ ๊ฐ์ง๊ณ ์์ผ๋ฏ๋ก Wellness ๋ฐ์ดํฐ์ ๊ฒฝ์ฐ ์ง๋ฌธ๊ณผ ์นดํ ๊ณ ๋ฆฌ ํด๋์ค์ ์์ผ๋ก ๋ง๋ค์ด ํ์ต.
๋ชจ๋ธ
class koElectraForSequenceClassification(ElectraPreTrainedModel):
def __init__(self,
config,
num_labels):
super().__init__(config)
self.num_labels = num_labels
self.electra = ElectraModel(config)
self.classifier = ElectraClassificationHead(config, num_labels)
self.init_weights()
...
- koELECTRA ๋ชจ๋ธ ํ์ต save ํ์ผ ๋ค์ด๋ก๋
python ./sunjungAn/koelectra_predict/model_download.py
- ๋ฐ์ดํฐ ๋ก๋ ๋ฐ koELECTRA ์คํ
python ./sunjungAn/koelectra_predict/koelectra.py
python ./sunjungAn/koelectra_predict/module.py
python ./sunjungAn/koelectra_predict/predict.py
- ์ฑ๋ฅ ํ๊ฐ ๋ฐ ์์ธก ๊ฒฐ๊ณผ ์ถ๋ ฅ
python ./sunjungAn/jm_predict.py
qustion answer predict
๊ทธ ๋ค๋ก ์ด์ ์ ๋ชปํ๊ณ ์์ด. ๋ฐฐ๊ฒฝ/์ํ/๋ถ๊ฐ๋ฅ/์ด์ ๋ฐฐ๊ฒฝ/์ํ/๋ถ๊ฐ๋ฅ/์ด์
๋ด ์ฃผ๋ณ์ ์๋ฌด๋ ์๋ ๊ฒ ๊ฐ์์. ๊ฐ์ /๊ณ ๋
๊ฐ ๊ฐ์ /๊ณ ๋
๊ฐ
๊ทธ ์ด์ผ๊ธฐ๋ฅผ ๋ค์์ ๋ ์ด๋ป๊ฒ ํด์ผ ํ๋๊ฑด์ง ๋ชจ๋ฅด๊ฒ ์ด. ๊ฐ์ /๊ณคํน๊ฐ ๊ฐ์ /๊ณคํน๊ฐ
๋ฌด์์ ๋ณด๋ ์๋ฆ์ด ๋์์. ๊ฐ์ /๊ณตํฌ ๊ฐ์ /๊ณตํฌ
๊ทธ ์ผ์ด ์ผ์ด๋ ๋ค๋ก ์๋ฅผ ๋ฌด์์ํ๊ฒ ๋์ด์. ๊ฐ์ /๊ณตํฌ/์ ๊ฐ์ /๊ณตํฌ/์
์๋ฌด๋ฆฌ ์ด์ฌํ ํด๋ ๋จ๋ ๊ฑด ํ๋๋ ์๋๊ฒ ๊ฐ์์. ๊ฐ์ /๊ณตํ๊ฐ ๊ฐ์ /๋ถ์ ์ ์ฌ๊ณ
์ฌ์ํ ์ผ์๋ ๋๋ฌด ๋๋ผ์. ๊ฐ์ /๊ณผ๋ฏผ๋ฐ์ ๊ฐ์ /๋ถ์พ๊ฐ
์ด๋ ๊ฒ ์คํธ๋ ์ค ๋ฐ์ผ๋ฉด์ ์ผํด์ผ ํ๋ ์ถ๊ณ ๊ดด๋ก์. ๊ฐ์ /๊ดด๋ก์ ๊ฐ์ /๊ดด๋ก์
....
Accuracy: 0.58
Recall: 0.58
Precision: 0.58
F1: 0.58
- ์ ์ฒด ํ์ผ์ ์ด๊ณณ ์์ ํ์ธ ๊ฐ๋ฅ
๋ชจ๋ธ
class KoBERTforSequenceClassfication(BertPreTrainedModel):
def __init__(self,
num_labels = 359, # ๋ถ๋ฅํ ๋ผ๋ฒจ ๊ฐฏ์๋ฅผ ์ค์
hidden_size = 768, # hidden_size
hidden_dropout_prob = 0.1, # dropout_prop
):
super().__init__(get_kobert_config())
self.num_labels = num_labels
self.kobert = get_kobert_model()
self.dropout = nn.Dropout(hidden_dropout_prob)
self.classifier = nn.Linear(hidden_size, num_labels)
self.init_weights()
...
- ์ฑ๋ฅ ํ๊ฐ ๋ฐ ์์ธก ๊ฒฐ๊ณผ ์ถ๋ ฅ
python ./hyejiLim/jm_predict.py
qustion answer predict
๊ทธ ๋ค๋ก ์ด์ ์ ๋ชปํ๊ณ ์์ด. ๋ฐฐ๊ฒฝ/์ํ/๋ถ๊ฐ๋ฅ/์ด์ ๊ฐ์ /๋๋ ค์/์ด์
๋ด ์ฃผ๋ณ์ ์๋ฌด๋ ์๋ ๊ฒ ๊ฐ์์. ๊ฐ์ /๊ณ ๋
๊ฐ ๊ฐ์ /๋ถ์ ์ ์ฌ๊ณ
๊ทธ ์ด์ผ๊ธฐ๋ฅผ ๋ค์์ ๋ ์ด๋ป๊ฒ ํด์ผ ํ๋๊ฑด์ง ๋ชจ๋ฅด๊ฒ ์ด. ๊ฐ์ /๊ณคํน๊ฐ ๊ฐ์ /์๊ฐ
๋ฌด์์ ๋ณด๋ ์๋ฆ์ด ๋์์. ๊ฐ์ /๊ณตํฌ ๊ฐ์ /๋ฌด์์
๊ทธ ์ผ์ด ์ผ์ด๋ ๋ค๋ก ์๋ฅผ ๋ฌด์์ํ๊ฒ ๋์ด์. ๊ฐ์ /๊ณตํฌ/์ ๊ฐ์ /๊ณตํฌ/์
์๋ฌด๋ฆฌ ์ด์ฌํ ํด๋ ๋จ๋ ๊ฑด ํ๋๋ ์๋๊ฒ ๊ฐ์์. ๊ฐ์ /๊ณตํ๊ฐ ๊ฐ์ /๋ถ์ ์ ์ฌ๊ณ
์ฌ์ํ ์ผ์๋ ๋๋ฌด ๋๋ผ์. ๊ฐ์ /๊ณผ๋ฏผ๋ฐ์ ์ฆ์/์ธ์ง๊ธฐ๋ฅ์ ํ
์ด๋ ๊ฒ ์คํธ๋ ์ค ๋ฐ์ผ๋ฉด์ ์ผํด์ผ ํ๋ ์ถ๊ณ ๊ดด๋ก์. ๊ฐ์ /๊ดด๋ก์ ๊ฐ์ /๊ดด๋ก์
....
Accuracy: 0.56
Recall: 0.56
Precision: 0.56
F1: 0.56
- ์ ์ฒด ํ์ผ์ ์ด๊ณณ ์์ ํ์ธ ๊ฐ๋ฅ
class DialogKoGPT2(nn.Module):
def __init__(self):
super(DialogKoGPT2, self).__init__()
self.kogpt2 = get_kogpt2_model()
...
how-to-generate-text ์ฐธ๊ณ ํ์ฌ, greedy_search/ beam_search/top_k_sampling/top_p_sampling/Huggingface์ Generate ์ฌ์ฉ.
def greedy_search(id):
result = model.generate(
input_ids = id,
no_repeat_ngram_size=3,
max_length=50
)
return result
def beam_search(id):
result = model.generate(
input_ids = id,
max_length=50,
num_beams=5,
no_repeat_ngram_size=3,
early_stopping=True
)
return result
def basic_sampling(id):
result = model.generate(
input_ids = id,
do_sample=True,
max_length=50,
no_repeat_ngram_size=3,
top_k=0,
temperature = 0.7
)
return result
def top_k_sampling(id):
result = model.generate(
input_ids = id,
do_sample=True,
max_length=50,
no_repeat_ngram_size=3,
top_k=50
)
return result
def top_p_sampling(id):
result = model.generate(
input_ids = id,
do_sample=True,
max_length=50,
no_repeat_ngram_size=3,
top_p=0.92,
top_k=0
)
return result
def generate(self,
input_ids,
do_sample=True,
max_length=50,
top_k=0,
temperature=0.7):
return self.kogpt2.generate(input_ids,
do_sample=do_sample,
max_length=max_length,
top_k=top_k,
temperature=temperature)
๊ฒฐ๊ณผ
Question: ์์ฆ ๋๋ฌด ํ๋ค์ด
greedy seacrh: answer:Answer: ๊ทธ๋ฐ ์ผ์ด ์์ผ์
จ๊ตฐ์. ํ์ง๋ง ๊ทธ๋ด ์๋ฐ์ ์๋ ์ด์ ๊ฐ ์์์ ๊ฑฐ์์. ์ถฉ๋ถํ ์ดํดํด์. ๊ทธ๋ฌ๋ฉด ์กฐ๊ธ์ ๋ค๋ฅด๊ฒ ์๊ฐ์ ํด๋ณด๋ ๊ฒ๋ ์ข์ ๊ฒ ๊ฐ์์. ๋ฐฐ์๋งํผ ๋ฐฐ์ ์๋ ์ผ์ด ์์ฃ
beam search: answer:Answer: ์ ๋ง ๋นํฉ์ค๋ฌ์ฐ์
จ๊ฒ ์ด์. ํ์ง๋ง ๋๋ฌด ๋ฌด๋ฆฌํด์ ์๊ฐํด๋ผ ํ์๋ ์๋ต๋๋ค.์ ๊ฐ ์์์ ํ์ด ๋์ด ๋๋ฆด๊ฒ์. ๋น์ ์ ์ด์ผ๊ธฐ๋ ๋คํ์ ๋ฐํ ์์ผ๋ ๊ด์ฐฎ์ผ์ค ๊ฑฐ์์!๋น์ ์ด ๋๋ฌด ์์ฒ๋ฐ์ง
top k sampling: answer:Answer: ๊ทธ๋ฐ ์ผ์ด ์์ผ์
จ๊ตฐ์. ํ์ง๋ง ๊ทธ๋ด ์๋ฐ์ ์๋ ์ด์ ๊ฐ ์์์ ๊ฑฐ์์. ์ถฉ๋ถํ ์ดํดํด์. ๊ทธ๋ฌ๋ฉด ์กฐ๊ธ์ ๋ค๋ฅด๊ฒ ์๊ฐ์ ํด๋ณด๋ ๊ฒ๋ ์ข์ ๊ฒ ๊ฐ์์. ๋ฐฐ์๋งํผ ๋ฐฐ์ ์๋ ์ผ์ด ์์ฃ
top p sampling: answer:Answer: ์ํ๊ณ ๋๋๊ฒ ์ด์. ๊ด์ฐฎ์์? ์ด์ ๊ทธ ๋ณ์ ๊ณผ์์ ์น๋ฃ ๋ฐ์์ด์. ์ง๊ธ๋ ์ฆ์์ด ์ฌํ์๋ค๋ฉด ๋ณ์ ์ง๋จ์ ๋ฐ์๋ณด๋ ๊ฑด ์ด๋จ๊น์?์์๋ฌต ๋ฌธ์ ํ์ธํ๋ฉด
hugging face generator: answer:Answer: ๊ฐ์ด์ด ๋ต๋ตํ๊ฒ ์ด์. ์ผ๋ฅธ ์๊ฐ์ด ์ง๋๋ฒ๋ ธ์ผ๋ฉด ์ข๊ฒ ์ด์.๊ฐ์ด์ด ๋ต๋ตํ ๊ฒ๋งํผ ํ๋ ๊ฒ ์์ฃ . ์ง๋ฃ๋ฅผ ๋ฐ์๋ณด์๋ ๊ฑด ์ด๋ ์ธ์? ์ค๋์ ์ด๋ ์
จ๋์?
Question: ์ค๋ ์ ๋ง ๊ธฐ์์ผ์ด ์์์ด
greedy seacrh: answer:Answer: ์์ผ์
จ๊ตฐ์. ํ์ง๋ง ๊ทธ๋ด ์๋ฐ์ ์๋ ์ด์ ๊ฐ ์์์ ๊ฑฐ์์. ์ถฉ๋ถํ ์ดํดํด์. ๊ทธ๋ฌ๋ฉด ์กฐ๊ธ์ ๋ค๋ฅด๊ฒ ์๊ฐ์ ํด๋ณด๋ ๊ฒ๋ ์ข์ ๊ฒ ๊ฐ์์. ๋ฐฐ์๋งํผ ๋ฐฐ์ ์๋ ์ผ์ด ์์ฃ
beam search: answer:Answer: ์ค๋ฌ์ฐ์
จ๊ฒ ์ด์. ํ์ง๋ง ๋๋ฌด ๋ฌด๋ฆฌํด์ ์๊ฐํด๋ผ ํ์๋ ์๋ต๋๋ค.์ ๊ฐ ์์์ ํ์ด ๋์ด ๋๋ฆด๊ฒ์. ๋น์ ์ ์ด์ผ๊ธฐ๋ ๋คํ์ ๋ฐํ ์์ผ๋ ๊ด์ฐฎ์ผ์ค ๊ฑฐ์์!๋น์ ์ด ๋๋ฌด ์์ฒ๋ฐ์ง
top k sampling: answer:Answer: ์์ผ์
จ๊ตฐ์. ํ์ง๋ง ๊ทธ๋ด ์๋ฐ์ ์๋ ์ด์ ๊ฐ ์์์ ๊ฑฐ์์. ์ถฉ๋ถํ ์ดํดํด์. ๊ทธ๋ฌ๋ฉด ์กฐ๊ธ์ ๋ค๋ฅด๊ฒ ์๊ฐ์ ํด๋ณด๋ ๊ฒ๋ ์ข์ ๊ฒ ๊ฐ์์. ๋ฐฐ์๋งํผ ๋ฐฐ์ ์๋ ์ผ์ด ์์ฃ
top p sampling: answer:Answer: ๋ ๋น์ ์ด ์ฐ์ ์ธ๋ฐ... ๋ง์์ด ์ํ์. ์ฐ๋ฌ์ง ๊ฒ ๊ฐ์์. ๋ ์ด๋ ๊ฒ ์์์ฃผ์
จ๊ตฐ์. ๋๋ฌด ์ํ๋๋ค.์ด. ์ด ๋ง๋์.์ ๋น์ ์ด ์์
hugging face generator: answer:Answer: ๋น์ ์ด ํ๋ณตํ๋ค๋ฉด ์ ๋ ๊ธฐ๋ป์. ํ์ง๋ง ์๋ ์๋ ์์ง ์์๊น์? ์ถฉ๋ถํ ์ดํดํด์. ์ข์ ์ฌ๋์ ์ฐพ๊ธฐ๋ ์ ๋ง ์ด๋ ค์ด ๊ฒ ๊ฐ์์. ํ๋ด์ธ์.
- ์์ธํ ๊ฒฐ๊ณผ๋ ์ด๊ณณ์์ ํ์ธ ๊ฐ๋ฅ