기술 분석의 개념

마지막 업데이트: 2022년 1월 15일 | 0개 댓글
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출처: https://pixabay.com/photos/chart-trading-courses-forex-1905225/

예측 분석

예측 분석은 알고리즘, 통계 데이터, 기계 학습을 함께 활용하여 최적화된 분석 모델로 향후 요구 사항과 성과에 액세스하고 기업이 리소스와 인사이트를 이용하는 데 도움이 됩니다.

과거 데이터로 미래 촉진

빅 데이터, 데이터 마이닝과 같은 주제를 포괄하는 예측 분석은 엔터프라이즈와 기타 조직이 향후 행동을 파악하고 기회를 식별하는 데 도움이 됩니다. 그 방법은 다음과 같습니다. 딥 러닝 또는 기계 학습, 데이터 모델링 등의 다른 방식과 함께 과거 데이터를 활용하면 예측 분석 모델 및 예측 분석 기술의 중요성이 커지고, 데이터 과학자가 연관성을 발견하여 내부 절차를 강화하고 향상된 정밀도로 IT 인프라를 자동화할 수 있게 됩니다.

모든 산업 분야에서 해석 및 예측

엔터테인먼트와 의료부터 사이버 보안 및 날씨에 이르기까지 모든 산업 분야에서 예측 분석 알고리즘이 사용됩니다. 예를 들어 소매업에서는 예측 분석으로 구매자 행동을 해석 및 예측하여 매장에서 재고 관리를 개선하고 구매자 맞춤형 추천을 구축할 수 있습니다. 제조업과 같은 분야의 기업은 장비 및 유지관리 패턴을 사전에 모니터링하여 가동 중지 시간을 최소화할 수 있습니다. 스포츠 산업에서도 예측 분석 모델로 통계 및 기타 데이터를 활용하여 선수들의 가치를 예측합니다.

모든 유형의 문제 해결

거의 모든 산업에서 예측 분석과 관련 기계 학습 및 기타 데이터를 활용하여 새로운 문제와 기존의 문제를 해결할 때 엄청난 가치를 제공할 수 있습니다. 데이터 과학자와 관련 기업 또는 조직은 사람, 프로세스, 수익 및 손실뿐 아니라 향후 동향을 더욱 잘 파악할 수 있습니다.

예측 분석의 역사

예측 분석은 수십 년 전부터 사용했지만, 비용이 더 적고 더 빠르고 더 강력한 컴퓨터가 등장하고 나서야 예측 분석의 진정한 가능성을 실현할 수 있었습니다.

1940년대부터 최신 컴퓨팅의 이전 모델과 선형 프로그래밍 및 컴퓨팅 모델링과 같은 기타 성과물로 예측 분석의 잠재력에 대한 정부의 관심이 증가했습니다. 유명한 일화로 2차 세계 대전 종식에 기여한 핵무기 기술을 개발한 맨해튼 프로젝트에서 몬테 칼로 시뮬레이션이라고 하는 수동 분석을 사용하여 핵 반응 중에 원자의 행동을 예측했습니다.

1950년대 비선형 프로그래밍 및 컴퓨터 기반 추론의 개발과 HDD(하드 디스크 드라이브)의 발전과 함께 컴퓨터 개발이 지속되면서 플로피 디스크, DBMS(데이터베이스 관리 시스템)와 같은 다른 혁신 기술의 토대를 마련했습니다.

1970년대와 1980년대에 이르러 예측 분석을 사용하여 주식 가격을 예측하고, E.F. Codd와 같은 과학자들이 API(애플리케이션 프로그래밍 인터페이스), SQL(구조적 쿼리 언어)을 포함한 관계 데이터베이스 및 관계 데이터베이스 관리 시스템을 위한 이론적 기반을 구축했습니다.

1990년대와 2000년대에는 기계 학습 및 클라우드 컴퓨팅 기술의 부상으로 디지털 및 마케팅 경험을 개인화 및 최적화하는 데 많은 양의 데이터베이스를 사용했습니다.

예측 분석의 유형과 작동 방식

예측 분석은 하나의 독립적인 기술이 아닙니다. 몇 가지 모델로 나눌 수 있으며 각 모델은 목적, 기능 및 여러 사용 사례에 대한 이점이 있습니다. 확인한 데이터를 사용하여 과거 데이터 포인트에 대한 이해도를 높이고, 많은 데이터 세트의 이례적인 인스턴스를 식별하고, 향후 동향을 예측할 수 있습니다.

이 모델은 과거 데이터를 소싱하여 데이터를 수집하고 카테고리로 분류합니다. 여러 산업 분야의 기업에서 이 모델을 사용하여 복잡한 문제를 해결하고 새로운 기회를 발견합니다. 광범위한 애플리케이션으로 애플리케이션 승인 판단, 결제 불이행 가능성 판단, 사기 거래 식별 등을 위한 공통 모델이 될 수 있습니다.

이 버전의 예측 분석은 공통 기준을 바탕으로 데이터를 일부 그룹으로 분류합니다. 분류한 데이터는 하드 클러스터 또는 소프트 클러스터로 분류 가능합니다. 하드 클러스터링은 간단한 분류이지만 소프트 클러스터링은 클러스터링 시 데이터의 가능성을 할당합니다. 일반적으로 클러스터링 모델은 마케팅에 배포되는 경우가 많으며, 마케팅 담당자들이 특정 대상에 기술 분석의 개념 대한 전략을 계획하는 데 도움이 됩니다.

예측 모델은 과거 데이터 수치를 바탕으로 개체의 정량화 가능한 향후 가치를 예상합니다. 예측 모델링이 광범위하게 사용되는 주요 이유 중 하나는 이 모델이 날씨, 로컬 이벤트와 같은 다중 입력 매개변수를 허용하기 때문에 여러 산업 분야에서 유용성이 향상됩니다. 예를 들어 소매점은 과거 트래픽을 바탕으로 특정 주에 예상되는 고객 또는 세일즈를 추정하고 적절하게 지원 일정을 계획할 수 있습니다.

이름 대로 특이 요소 모델은 단일 데이터 세트 또는 다중 데이터 세트에서 정상 범위 밖에 있는 데이터를 식별하고, 이례적인 데이터 포인트를 통해 결론을 내리는 데 도움이 됩니다. 다른 모델과 마찬가지로 가격, 위치부터 결제 내역에 이르기까지 여러 요인을 고려할 수 있습니다. 이러한 이유로 특이 요소 모델은 부정 행위 가능성을 식별하거나 장비의 비효율성과 결함을 표시할 수 있어 특히 금융 기술 분석의 개념 기술 분석의 개념 및 제조업에서 유용합니다.

다른 모델과 달리 시계열 모델은 과거 데이터가 아닌 이상 징후 데이터를 사용하며, 시간을 기본 입력으로 사용하여 향후 기간에 대한 인사이트를 확보합니다. 중요한 이점은 특정 메트릭이 날씨나 과거 세일즈와 같은 일부 변수를 바탕으로 특정 기간에 어떻게 변경될 것인지 판단하고, 많은 경우 여러 예측을 활용하여 기업이 성장 또는 다음 단계를 계획하는 데 도움이 된다는 것입니다.

엔터프라이즈에서 예측 분석을 사용하는 방법

최신 예측 분석은 선형 회귀 및 로지스틱 회귀 이상으로 발전했으며, 중소기업과 대기업이 경쟁 우위를 확보하기 위해 데이터 기반 솔루션을 원합니다. 오늘날 예측 분석은 기업이 데이터의 디지털 산을 분류하고, 기계 학습 및 딥 러닝을 활용하고, 새로 발견한 인사이트를 조명하는 데 도움이 됩니다. 고객 행동을 분석하고 시장의 변동 사항과 다음의 중요한 혁신이 발생할 분야를 예측합니다. 또한 예측 분석으로 모든 종류의 데이터 과학자가 실시간으로 협업하고, 새로운 워크플로 애플리케이션과 하이브리드 및 멀티 클라우드 인프라를 활용하여 데이터 분석을 촉진할 수 있습니다.

많은 산업 분야에서 다양한 목적으로 데이터와 지능형 인프라를 사용하지만 결정적인 이점은 대체로 동일합니다.

소매업에서는 예측 분석으로 고객 데이터를 집계하여 세일즈 동향을 식별하고 개선된 교차 판매, 상향 판매, 재마케팅 캠페인 등 개인화가 강화된 마케팅을 제공합니다. 이러한 데이터는 재고 관리 및 향후 제품 개발에도 활용할 수 있습니다.

이와 유사하게 대규모 공장 시스템 및 기타 자산을 관리 및 연결하는 것에 더해 에너지 산업에서는 데이터를 사용하여 계절적 요인 또는 기상 악화에 따른 유틸리티 생산 및 수요를 예측하고 계획하며, 중단을 사전에 예측합니다.

제조업체는 예측 분석을 사용하여 자산에 대한 감시도 유지합니다. 하지만 이러한 경우 유지관리 및 성능 모니터링에도 유용합니다. 제조업체는 효율성 하락 시 이를 식별하거나 장애 발생 가능성을 예측하여 큰 비용이 드는 중단 시간 또는 수리를 줄일 수 있습니다.

보험 업계에서는 과거 데이터와 비교하여 부정 행위 클레임 가능성을 탐지함으로써 추가 보안 조치로 예측 분석을 사용합니다. 또한 인공 지능을 활용하여 각 신청자에 대한 관련 위험을 고려하고, 해당 기준을 바탕으로 승인 또는 거절함으로써 보험 견적 기술 분석의 개념 및 프리미엄을 개인화합니다.

정부 기관에서도 데이터를 활용하여 일상 생활을 의미 있는 방식으로 혁신할 새로운 정책과 공적 과제를 알려줍니다.

HPE 및 예측 분석

HPE는 조직, 중소기업, 대기업 등과의 파트너십을 통해 예측 분석을 위한 솔루션을 제공함으로써 수요를 충족하는 데 필요한 지능형 인프라와 전문성을 지원합니다. HPE는 HPE InfoSight, HPE GreenLake, HPE Nimble Storage, HPE PointNext와 같은 서비스를 활용하여 많은 산업 분야에서 파트너와 긴밀하게 고유한 요구 사항을 달성합니다.

노르웨이의 IT 서비스 제공업체 Basefarm의 경우 HPE를 통해 회사의 급증하는 대규모 고객 기반에 대한 스토리지 요구 사항을 관리하고 비즈니스 연속성을 유지했습니다. 사용자 정의 인프라 및 기능 집합을 추가함으로써 Basefarm은 VM(가상 시스템)의 새로운 스토리지 속도를 80% 높이고 초당 평균 22TB의 대역폭을 유지했습니다.

University of Purdue의 ACRE(Agronomy Center for Research and Education)는

HPE를 통해 디지털 파밍 프로젝트를 촉진했습니다. 함께 IoT(사물 인터넷)와 같은 실시간 현장 데이터 자동화 및 기술을 활용하여 농업 연구를 혁신하고 식물의 습도를 측정, 분석, 조정합니다.

또한 Purdue와 함께 HPE는 Center of Global Soundscapes의 연구자들이 엣지 컴퓨팅과 데이터 분석의 조합을 활용하여 전 세계에서 생태학 관련 인사이트를 촉진하는 생체 데이터를 기록 및 분석하는 작업을 지원합니다. 그 결과 연구자들은 특정 환경 요인이 야생 군집에 미치는 영향을 깊이 있게 파악할 수 있습니다.

데이터 분석이란?

데이터 분석이란?

데이터 분석은 원시 데이터에서 실행 가능한 인사이트를 추출하는 프로세스입니다. 이는 적절한 분석 기법을 적용해 비즈니스 개선에 활용할 수 있는 숨겨진 패턴과 추세를 파악하는 것을 의미합니다.

데이터 분석의 다양한 유형

비즈니스를 개선하기 위해선 성과 측정이 반드시 필요하기 때문에 데이터 분석이 중요합니다. 기업들은 데이터 분석을 통해 제품과 서비스를 개선하고, 고객의 요구를 충족시키며, 조직 내 문제를 진단합니다.

비즈니스 측면에서 데이터 분석은 크게 네 가지 범주로 분류할 수 있습니다.

  • 서술 분석(Descriptive analytics): 시간의 흐름에 따라 사건의 특징을 묘사하는 데 사용 (예: 차량의 주행 거리)
  • 진단 분석(Diagnostic analytics): 사건의 발생 원인을 파악하는 데 사용 (예: 이벤트 로그 파일을 활용해 충돌의 근본 원인을 파악)
  • 예측 분석(Predictive analytics): 향후의 사건을 전망 또는 예측하는 데 사용 (예: 데이터 스토리지 요구에서 병목 현상 예측)
  • 처방 분석(Prescriptive analytics): 예상 시나리오에 기반해 적절한 조치를 제안하는 데 사용 (예: 향후 스토리지 병목 현상을 예측하고 이를 방지하기 위해 추가 용량 구매 제안)

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현대적 데이터 분석에 퓨어스토리지를 사용해야 하는 이유

기업에게 빅데이터는 시장에서의 우위를 확보할 수 있는 금광과도 같습니다. 그러나 안타깝게도 대부분의 경우 데이터는 고립된 사일로, 웨어하우스 및 데이터 레이크에 갇혀 있기 때문에, 기업은 인사이트를 신속하게 확보할 수 없고 혁신이 제한되며 IT 운영이 복잡해집니다.

필요한 것은 오늘날의 빅 데이터 분석 플랫폼 및 알고리즘을 따라잡을 수 있을 정도로 민첩하고 강력한 현대적인 데이터 인프라입니다. 이것이 퓨어스토리지®가 Splunk, Elastic, Vertica와 협력해 최신 분석 기능을 갖춘 Modern Data Experience™을 제공하는 이유입니다.

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기술 분석의 개념

출처: https://pixabay.com/photos/chart-trading-courses-forex-1905225/

보통 매수할 종목을 찾을때 주식의 내재가치를 분석하고, 기업에 대해 공부하는 것과 같이 여러 정보를 이용해여 미래가치를 예상하고 투자여부를 결정한다. 이러한것을 기본적 분석이라고 말한다. 영어로는 Fundamental Analysis라고 한다.

그렇다면 기술적 분석이란 무엇일까? 투자자들의 매매 패턴을 분석하고 예측해서 주식을 매매하는것을 뜻한다. 보통, 차트를 보고 매매하는 것을 기술적 분석이라고 한다.

기술적 분석만으로 주식을 매매하는 경우도 많다. 하지만 이는 추천하지 않는다. 하더라도 장기투자에 적합하지 않고 단기투자에 그쳐야 한다고 생각한다. 보통, 단타를 할때 기술적 분석으로 접근한다. 차트만 보다가 투자를 하게 되면 상장폐지 될 종목에 투자할 수도 있다.

차트는 과거 주가의 움직임, 거래량등을 나타낸다. 보통, 봉차트, 이동평균선등을 이용한다. 차트는 과거 주가의 움직임을 나타낸것으로 미래를 예측하는데에는 기본적 분석을 해야한다고 생각한다. 하지만 차트를 이용하는것이 의미가 없는 것은 아니다. 주가의 기술 분석의 개념 흐름을 파악하기 편리하다. 그리고 보통 사람들은 차트 패턴을 끼워 맞추어 해석하는 경향이 있다. 이러한 것을 주의하자.

주식 초보 차트 보는 방법, 용어 정리 - 봉차트, 양봉, 음봉, 위꼬리, 아래꼬리, 시가, 종가, 고가, 저가 - https://kiwingitstory.tistory.com/m/30

주식 초보 차트 보는 방법, 용어 정리 - 봉차트, 양봉, 음봉, 위꼬리, 아래꼬리, 시가, 종가, 고가,

주식 초보 차트보는 방법 여러분들 주식하면 가장 떠오르는 그림이 바로 차트죠. 모니터 앞에 앉아서 막대기로된 차트보고 그런 거 많이들 생각하시죠? 이 막대기 처럼 생긴 차트를 봉차트라고

기본적 분석은 투자를 할 종목을 선택하는데 유용하다. 회사의 펀더멘탈을 분석하여 그 회사가 유망한지 분석 한다. 차트만으로 그 회사가 어떤 제품을 팔고, 제무제표가 건강한지는 알 수 없기 때문이다. 기술적 분석으로는 종목을 언제 살지, 언제 팔지를 정할때 유용하다.

많은 초보자들이 처음 시작할때 고수들을 따라 기술적 분석으로 매매를 하다가 돈을 잃는 경우가 있는것 같다. 필자도 처음에 ‘주식은 차트를 보고 하는것’이라고 생각했다. 이제는 기본적 분석을 하고 기술적 분석을 보조로 사용하고 있다.

일정 기간 주가의 움직이는 방향(위/아래/옆)을 추세라고 한다. 이 추세를 예측하는것이 기술적 분석의 목표다. 상승추세인지, 하락추세인지, 횡보하는지를 예측하는 것이다. 상승추세는 저점과 고점이 높아지는것, 하락추세는 저점과 고점이 낮아지는것, 횡보는 주가가 옆으로 움직이는것(상승추세도 하락추세도 아닌것)이다.

가격이 상승하다가 더 오르지 못하는 것을 저항, 가격이 내리다 더 내리지 않는 것을 지지라고 한다.

보통, 주가가 저항선을 뚫고 올라가면 저항선은 지지선이되기도 한다. 주가가 지지선을 뚫고 내려가면 지지선이 저항선되 되기도 한다.

일정 기간의 가격의 평균을 나타내는 선이다. 이동평균선은 5일, 20일, 60일, 120일, 250일등으로 다뉘어진다. 이동평균선은 대략적으로 주가가 상승 추세인지, 하락추세인지 판단하는 기준으로도 쓰인다. 필자는 기본적 분석후 매매타이밍을 정할때 이동평균선을 사용하기도 한다.

주식 이동평균선(이평선)이란 무엇일까?

주식 차트를 보면 봉차트 뿐만 아니라 여러가지 색의 선들이 그어져 있는것을 확인할수 있다. 이 선을 이동평균선 줄여서 이평선이라고 한다. 이 이평선은 일정기간의 주가를 평균으로 나타낸

기술 분석의 개념

차트의 기술 개정증보판이 나온지 꽤 되었습니다. 2006년판 말고 개정증보판을 보시는 것을 추천드립니다.

주식을 하면서 빼놓을 수 없는 것이 기술적 분석과 기본적 분석이라고 생각합니다. 저는 둘 모두를 공부하고 있는데 먼저 기술적 분석에 대한 책을 소개해드릴까 합니다.

앞선 주식 입문서로 대략 어떤 개념들이 있는지 살펴보았다면 저는 그것들 조금 더 깊이 공부하고자 하였습니다. 그러던 중 발견한 책이 "차트의 기술" 입니다.

이 책은 작지만 두껍습니다. 웬만한 대학 전공 서적 하나 정도의 분량이고 내용도 입문서만큼 쉽지는 않습니다. 그렇다고 못읽을 정도는 아닙니다. 단순히 글로만 설명되어 있는 기술 분석의 개념 것이 아니라 차트 예시와 실제 예를 통해서 설명하고 있기 때문에 이해가 안 되는 부분은 거의 없을 것 같습니다. 충분히 이해가능하지만 머리속에 넣기에는 양이 적지는 않습니다.

책이 두꺼운 만큼 크게 12 part로 나뉩니다.

Part 1 - 기술적분석에 대해서 간단하게 설명하고 있습니다. 책의 서론정도로 보시면 될 것 같습니다.

Part 2 - 차트의 작성과 선을 설명하고 있습니다. 차트의 종류와 지지선, 저항선 등의 선에 대해서 설명하고 있습니다.

Part 3 - 추세에 대한 부분입니다. 추세를 이용한 분석입니다. 크게 상승 추세, 하락추세, 수평추세가 있습니다.

Part 4 - 이동평균선입니다. 이동평균선의 개념을 시작으로 이동평균선의 특징과 종류(5일선, 20일선, 60일선, 120일선)등을 설명하는데 제가 이동평균선에 관심이 많은지라 자주 보게 되는 부분입니다. 뿐만 아니라 이 이동평균선을 이용한 분석과 매매전략까지 말해주고 있습니다.

Part 5 - 패턴 분석(반전형)에 대한 부분입니다. 추세가 반전될 때에 사용되는 패턴에 대한 내용을 서술하고 있습니다. 주식하시던 분들은 차트가 쌍바닥을 찍었다느니 3중바닥을 찍었다느니 헤드앤숄더가 나왔다고 하는 말들을 들어 기술 분석의 개념 보셨을 겁니다. 그 부분에 대한 설명입니다.

Part 6 - 패턴 분석(지속형)입니다. 추세가 지속될 때 나오는 패턴들을 말하고 있습니다. 상당히 다양한 패턴들이 많습니다. 이렇게나 많은 패턴들이 있는지 몰랐습니다.

Part 7 - 캔들차트에 대한 부분입니다. 앞서 차트에 대한 설명이 나왔지만 여기에서는 캔들의 모양에 대한 설명을 자세히하고 있습니다. 크게 4가지(상승 반전 패턴, 상승 지속 패턴, 하락 지속 패턴, 하락 반전 패턴)으로 나뉩니다. 음. 주식을 하다보면 캔들이 도지형이 나왔다느니 망치형이 나왔다느니 역망치형이 나왔다는 말을 들어 보셨을 겁니다. 이보다 더 많은 캔들의 패턴에 대해서 설명하고 있는데 흥미로운 부분입니다. 이렇게 많은 패턴들이 있는지 몰랐습니다.

Part 8 - 지표분석입니다. 주식하다보면 여러 보조지표에 대해서 듣게 되는데 그 부분에 대한 내용입니다. 흔히 들어본 볼린저밴드라던가 MACD, 스토캐스틱 등등 많은 보조 지표에 대해서 설명하고 있습니다.

Part 9 - 다우이론과 엘리어트 파동이론에 대한 부분입니다. 엘리어트 파동에 대해서 많이들 들어보셨을 거라고 생각합니다. 상승 1파니 3파니 하는 내용들입니다. 엘리어트 파동에 대한 설명과 파동을 이용한 매매전략을 잘 말해주고 있습니다.

Part 10 - 일목균형표에 대한 부분입니다. 매우 자세하게 설명해주고 있습니다. 여러분들이 알만한 내용을 말씀드리자면 구름대에 대한 내용도 있습니다. 차트가 구름대를 뚫었니 지지했니 하는 말을 들어 보셨을텐데 그 뿐만 아니라 정말 많은 내용들을 서술해놓았습니다.

Part 11 - 투자심리 분석과 주가 사이클의 형태에 대해 말해주고 있습니다.

Part 12 - 기술적 분석에 대한 기타 점검사항입니다. 책의 마지막 부분으로 기술적 분석의 점검사항과 체크 리스트 등이 있습니다.

주식에서 100%는 없다고 생각합니다. 이 책을 읽고 이해한다고 해서 100% 수익이 날거라고는 생각하지 않습니다. 다만, 수익볼 확률은 높아질거라고 생각을 합니다. 기술적 분석이든 기본적 분석이든 공부를 많이하면 나쁠 건 없을 것 같습니다.

주말에는 주식 시장이 열리지 않기 때문에 이런 책들을 한번쯤 공부하는 것이 어떨까 하여 주말을 앞둔 오늘 이 책을 소개해드렸습니다.


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