profile
๐Ÿ‘จโ€๐Ÿ’ปgithub.com/pos1504 ๐Ÿ’Œpos1504@gmail.com ๐Ÿ™‹โ€โ™‚๏ธhttps://www.linkedin.com/in/%EC%84%B8%ED%98%95-%EC%A0%95-68067b287/

c++์€ ๋ฐฐ์—ด๋„ for๋ฌธ์„ ๋Œ๋ฆฌ์ง€

C++์—๋Š” ๋‹ค๋ฅธ ๋ช‡๋ช‡ ํ”„๋กœ๊ทธ๋ž˜๋ฐ ์–ธ์–ด(์˜ˆ: Python ๋˜๋Š” CSyntaxThe following example outputs all elements in an array, using a "for-each loop":Example์ถœ๋ ฅ

2023๋…„ 9์›” 20์ผ
ยท
0๊ฐœ์˜ ๋Œ“๊ธ€
ยท
post-thumbnail

DFS/BFS (๊นŠ์ด/๋„ˆ๋น„ ์šฐ์„ ํƒ์ƒ‰) C์–ธ์–ด

DFS/BFS ๋Š” ๊ทธ๋ž˜ํ”„ ์ž๋ฃŒ๊ตฌ์กฐ์— ๊ธฐ๋ฐ˜ํ•œ ๋Œ€ํ‘œ์ ์ธ 'ํƒ์ƒ‰' ์•Œ๊ณ ๋ฆฌ์ฆ˜์ด๋‹ค. ๊ทธ๋ž˜ํ”„ ํƒ์ƒ‰ ์ˆœ์„œ์— ๋”ฐ๋ผ DFS ์™€ BFS ๊ฐ€ ๊ตฌ๋ถ„๋œ๋‹ค. DFS ์™€ BFS ๋ฅผ ์ดํ•ดํ•˜๊ณ  ํ™œ์šฉํ•˜๊ธฐ ์œ„ํ•ด์„œ๋Š” ์šฐ์„ ์ ์œผ๋กœ ํ (Queue), ์Šคํƒ (Stack) ๊ทธ๋ฆฌ๊ณ  ๊ทธ๋ž˜ํ”„ (Graph) ์ž๋ฃŒ๊ตฌ์กฐ์—

2023๋…„ 8์›” 31์ผ
ยท
0๊ฐœ์˜ ๋Œ“๊ธ€
ยท

์Šคํƒ (Stack), ํ (Queue)

์Šคํƒ (Stack) ๊ณผ ํ (Queue) ๋Š” ๋ชจ๋‘ ๋ฐ์ดํ„ฐ๋ฅผ ์ž„์‹œ ์ €์žฅํ•˜๊ธฐ ์œ„ํ•ด ์‚ฌ์šฉํ•˜๋Š” ์ž๋ฃŒ๊ตฌ์กฐ์ด๋ฉฐ, ๋ฐ์ดํ„ฐ๋ฅผ ์ž…๋ ฅํ•˜๊ณ  ์ถœ๋ ฅํ•˜๋Š” ๋ฐฉํ–ฅ์ด ์ •ํ•ด์ ธ์žˆ๋‹ค. ์Šคํƒ, ํ๋Š” ์„œ๋กœ ๋น„์Šทํ•œ ์ ์„ ๋งŽ์ด ๊ฐ€์ง€๊ณ  ์žˆ๋Š” ์ž๋ฃŒ๊ตฌ์กฐ์ด๋‹ค. ์Šคํƒ์€ ๋ฐ์ดํ„ฐ๋ฅผ ์„ ํ˜•์ ์œผ๋กœ ์ €์žฅํ•˜๋Š” ๋ฐ์ดํ„ฐ ๊ตฌ์กฐ๋กœ, ํ›„์ž…

2023๋…„ 8์›” 31์ผ
ยท
0๊ฐœ์˜ ๋Œ“๊ธ€
ยท
post-thumbnail

C-๋งคํฌ๋กœ(Macro) ,์ธ๋ผ์ธ(Inline)

ํ•จ์ˆ˜๋ฅผ ๋งŽ์ด ์‚ฌ์šฉํ•˜๋Š” C์ฝ”๋“œ์˜ ์‹คํ–‰์†๋„๋ฅผ ๋†’ํ˜€์ค„ ์ˆ˜ ์žˆ๋Š” ๋งคํฌ๋กœ์™€ ์ธ๋ผ์ธ ํ•จ์ˆ˜์— ๋Œ€ํ•ด ์‚ฌ์šฉ๋ฐฉ๋ฒ•, ์žฅ๋‹จ์  ๋“ฑ์„ ํฌ์ŠคํŒ… ํ•ด๋ณด๊ฒ ์Šต๋‹ˆ๋‹ค.์˜ค๋ฒ„ํ—ค๋“œ๋ž€ ํ”„๋กœ๊ทธ๋žจ์˜ ์‹คํ–‰ํ๋ฆ„์—์„œ ๋‚˜ํƒ€๋‚˜๋Š” ํ˜„์ƒ์ค‘ ํ•˜๋‚˜์ž…๋‹ˆ๋‹ค. ์˜ˆ๋ฅผ ๋“ค์–ด , ํ”„๋กœ๊ทธ๋žจ์˜ ์‹คํ–‰ํ๋ฆ„ ๋„์ค‘์— ๋™๋–จ์–ด์ง„ ์œ„์น˜์˜ ์ฝ”๋“œ๋ฅผ ์‹คํ–‰์‹œ์ผœ์•ผ ํ• 

2023๋…„ 8์›” 25์ผ
ยท
0๊ฐœ์˜ ๋Œ“๊ธ€
ยท

coursera_Gradient descent algorithm

Gradient descent gradient descent๋Š” ์„ ํ˜• ํšŒ๊ท€์˜ ๋น„์šฉ ํ•จ์ˆ˜๋ฟ๋งŒ ์•„๋‹ˆ๋ผ ์–ด๋–ค ํ•จ์ˆ˜๋“  ์ตœ์†Œํ™”ํ•˜๊ธฐ ์œ„ํ•ด ์‚ฌ์šฉํ•  ์ˆ˜ ์žˆ๋Š” ์•Œ๊ณ ๋ฆฌ์ฆ˜์ž…๋‹ˆ๋‹ค. gradient descent๋Š” ๋‘ ๊ฐœ ์ด์ƒ์˜ ๋งค๊ฐœ ๋ณ€์ˆ˜๋ฅผ ๊ฐ€์ง„ ๋ชจ๋ธ์—์„œ๋„ ์ž‘๋™ํ•˜๋Š” ๋‹ค๋ฅธ ๋น„์šฉ ํ•จ์ˆ˜์— ์ ์šฉ

2023๋…„ 8์›” 23์ผ
ยท
0๊ฐœ์˜ ๋Œ“๊ธ€
ยท
post-thumbnail

FFT ์ฃผํŒŒ์ˆ˜ ์˜์—ญ

FFT๋Š” DFT(Discrete Fourier Transform)์˜ ๋น ๋ฅธ ๋ฒ„์ „DFT๋Š” ์ด์‚ฐ ์‹œ๊ฐ„ ์˜์—ญ์˜ ์‹ ํ˜ธ๋ฅผ ์ด์‚ฐ ์ฃผํŒŒ์ˆ˜ ์˜์—ญ ํ‘œํ˜„์œผ๋กœ ๋ณ€ํ™˜ํ•˜๋Š” ์—ญํ• ์„ ํ•ฉ๋‹ˆ๋‹ค. Laplace Transform์€ ์—ฐ์†์‹œ๊ฐ„ ์‹ ํ˜ธ x(t)์˜ ํŠน์„ฑ์„ ๋ถ„์„ํ•˜๊ธฐ ์œ„ํ•ด ์‚ฌ์šฉ๋˜๋Š” ๋ณ€ํ™˜ ๊ธฐ์ˆ  sํ‰๋ฉด

2023๋…„ 8์›” 22์ผ
ยท
0๊ฐœ์˜ ๋Œ“๊ธ€
ยท

์˜์ƒ์ฒ˜๋ฆฌ-์ •ํ˜„ํŒŒ ์ €์ฃผํŒŒ,๊ณ ์ฃผํŒŒ ํ•„ํ„ฐ๋ง

์ •ํ˜„ํŒŒ๋ฅผ HPF์™€ LPF๋ฅผ ํ†ตํ•ด ํ•„ํ„ฐ๋ง์„ ํ•ด๋ณด๊ณ  ์ •ํ˜„ํŒŒ์™€ ๊ฒฐ๊ณผ๋ฅผ ๋น„๊ต ๋ถ„์„ํ•ด๋ณธ๋‹ค."Output Amplitude"์€ ์ถœ๋ ฅ ์‹ ํ˜ธ์˜ ํฌ๊ธฐ "Input Amplitude"์€ ์ž…๋ ฅ ์‹ ํ˜ธ์˜ ํฌ๊ธฐ ์ด ๊ณต์‹์€ ์ถœ๋ ฅ๊ณผ ์ž…๋ ฅ ์‹ ํ˜ธ์˜ ํฌ๊ธฐ ๋น„์œจ์„ ๋ฐ์‹œ๋ฒจ๋กœ ๋ณ€ํ™˜ํ•ฉ๋‹ˆ๋‹ค.dB gain"์€

2023๋…„ 8์›” 9์ผ
ยท
0๊ฐœ์˜ ๋Œ“๊ธ€
ยท
post-thumbnail

coursera_Linear regression

Linear regression is one example of a regression model.Regression model : Predicts numbersClassification model : Predicts discrete categories or class

2023๋…„ 8์›” 7์ผ
ยท
0๊ฐœ์˜ ๋Œ“๊ธ€
ยท
post-thumbnail

coursera_unsupervised learning

An unsupervise learning alogorithm, decide that the data can be assigned to two different groups or two different clusters. Google news put them toget

2023๋…„ 8์›” 5์ผ
ยท
1๊ฐœ์˜ ๋Œ“๊ธ€
ยท
post-thumbnail

Filter ์ข…๋ฅ˜์™€ ์ ์šฉ

FIR(์œ ํ•œ ์ž„ํŽ„์Šค ์‘๋‹ต)ํ•„ํ„ฐ์˜ ๊ธธ์ด๊ฐ€ ํ•œ์ •์ ์ด๊ณ  ์„ค๊ณ„๊ฐ€ ์‰ฌ์šฐ๋ฉฐ, ์‹ ํ˜ธ๋ฅผ ์‰ฝ๊ฒŒ ์ฒ˜๋ฆฌํ•  ์ˆ˜ ์žˆ๋‹ค. ์˜์ƒ์ฒ˜๋ฆฌ์—์„œ๋Š” FIR์„ ์ฃผ๋กœ ์‚ฌ์šฉํ•œ๋‹ค.IIR(๋ฌดํ•œ ์ž„ํŽ„์Šค ์‘๋‹ต)ํ•„ํ„ฐ์˜ ๊ธธ์ด๊ฐ€ ๋ฌดํ•œํ•˜๋ฉฐ ํ•„ํ„ฐ์˜ ํŠน์„ฑ์ด ์ข‹๋‹ค. ํ•˜์ง€๋งŒ ์„ค๊ณ„๊ฐ€ ์–ด๋ ต๊ณ , ์‹ ํ˜ธ๋ฅผ ์ฒ˜๋ฆฌํ•˜๊ธฐ ํž˜๋“ค๋‹ค.Offset์ผ๋ฐ˜์ ์ธ

2023๋…„ 7์›” 24์ผ
ยท
0๊ฐœ์˜ ๋Œ“๊ธ€
ยท
post-thumbnail

Group Delay Basics(๊ตฐ์ง€์—ฐ ๊ธฐ์ดˆ)_๋ฒˆ์—ญ

์„œ๋ก  FIR(์œ ํ•œ ์ž„ํŽ„์Šค ์‘๋‹ต) ํ•„ํ„ฐ์˜ ๊ธธ์ด๊ฐ€ ํ•œ์ •์ ์ด๊ณ  ์„ค๊ณ„๊ฐ€ ์‰ฌ์šฐ๋ฉฐ, ์‹ ํ˜ธ๋ฅผ ์‰ฝ๊ฒŒ ์ฒ˜๋ฆฌํ•  ์ˆ˜ ์žˆ๋‹ค. ์˜์ƒ์ฒ˜๋ฆฌ์—์„œ๋Š” FIR์„ ์ฃผ๋กœ ์‚ฌ์šฉํ•œ๋‹ค. IIR(๋ฌดํ•œ ์ž„ํŽ„์Šค ์‘๋‹ต) ํ•„ํ„ฐ์˜ ๊ธธ์ด๊ฐ€ ๋ฌดํ•œํ•˜๋ฉฐ ํ•„ํ„ฐ์˜ ํŠน์„ฑ์ด ์ข‹๋‹ค. ํ•˜์ง€๋งŒ ์„ค๊ณ„๊ฐ€ ์–ด๋ ต๊ณ , ์‹ ํ˜ธ๋ฅผ ์ฒ˜๋ฆฌํ•˜๊ธฐ ํž˜๋“ค๋‹ค. O

2023๋…„ 7์›” 24์ผ
ยท
1๊ฐœ์˜ ๋Œ“๊ธ€
ยท

matlab-์‚ฌ์ „ํ• ๋‹น(Preallocation)

MATLAB์—์„œ FOR loop๋ฅผ ๋Œ๋ฆฌ๊ธฐ ์ „, ๋งŒ์•ฝ ํ–‰๋ ฌ์˜ ์‚ฌ์ด์ฆˆ๋ฅผ ๋ฏธ๋ฆฌ ์ •์˜ํ•˜์ง€ ์•Š๋Š”๋‹ค๋ฉด ๋ฉ”๋ชจ๋ฆฌ ์กฐ๊ฐํ™” ๋ฌธ์ œ๊ฐ€ ๋ฐœ์ƒํ•  ์ˆ˜ ์žˆ์ŒFOR loop๊ฐ€ ์‹คํ–‰๋˜๋ฉด MATLAB์€ i=1์„ ํ™•์ธํ•˜๊ณ  ์šด์˜ ์ฒด์ œ์— 1 x 1 ํ–‰๋ ฌ์„ ์ƒ์„ฑํ•˜๊ธฐ์— ์ถฉ๋ถ„ํ•œ ๋ฉ”๋ชจ๋ฆฌ๋ฅผ ์š”์ฒญํ•˜๊ณ  x(1)=1์„ ์ƒ

2023๋…„ 7์›” 10์ผ
ยท
0๊ฐœ์˜ ๋Œ“๊ธ€
ยท
post-thumbnail

์˜์ƒ์ฒ˜๋ฆฌ-Padding

ํ•„ํ„ฐ๋Š” ์ฃผ๋กœ ์ž‘์€ ํฌ๊ธฐ์˜ ์œˆ๋„์šฐ๋ฅผ ์‚ฌ์šฉํ•˜์—ฌ ์˜์ƒ์„ ์ฒ˜๋ฆฌํ•จ. ์ด ๋•Œ๋ฌธ์— ์˜์ƒ์˜ ๊ฐ€์žฅ์ž๋ฆฌ ๋ถ€๋ถ„์— ์œ„์น˜ํ•œ ํ”ฝ์…€์€ ์ฃผ๋ณ€ ํ”ฝ์…€๋“ค๊ณผ ์ถฉ๋ถ„ํ•œ ์ปจํ…์ŠคํŠธ๋ฅผ ๊ฐ€์ง€๊ณ  ์žˆ์ง€ ์•Š์•„ ํ•„ํ„ฐ๋ง ๊ฒฐ๊ณผ๊ฐ€ ์™œ๊ณก๋  ์ˆ˜ ์žˆ์Œ ํŒจ๋”ฉ์€ ์ด๋Ÿฌํ•œ ์™œ๊ณก์„ ๋ฐฉ์ง€ํ•˜๊ธฐ ์œ„ํ•ด ์˜์ƒ ์ฃผ๋ณ€์— ์ถ”๊ฐ€์ ์ธ ํ”ฝ์…€ ๊ฐ’์„ ์ฑ„์›Œ๋„ฃ์–ด ์ปจํ…

2023๋…„ 7์›” 7์ผ
ยท
0๊ฐœ์˜ ๋Œ“๊ธ€
ยท
post-thumbnail

์˜์ƒ์ฒ˜๋ฆฌ-ํ•„ํ„ฐ

์ž…๋ ฅ xn๊ณผ FIR ํ•„ํ„ฐ hn๊ณผ์˜ ๊ด€๊ณ„์—์„œ ๋‹ค์Œ๊ณผ ๊ฐ™์€ ์ถœ๋ ฅ yn์˜์ƒ์˜ ๊ณต๊ฐ„ ํ•„ํ„ฐ๋ง์€ ํฌ๊ธฐ๊ฐ€ Mร—N์ธ FIR ํ•„ํ„ฐ ๋งˆ์Šคํฌ hx, y์™€ ํฌ๊ธฐ๊ฐ€Mร—N์ธ ์˜์ƒ ๊ฐ„์— 2์ฐจ์› ์ปจ๋ฒŒ๋ฃจ์…˜์„ ์ˆ˜ํ–‰ํ•˜๋Š” ๊ฒƒ๋ธ”๋Ÿฌ ํ•„ํ„ฐ (Blur Filter), ์ €์ฃผํŒŒ ํ†ต๊ณผ ํ•„ํ„ฐ(LPF) :๋ธ”๋Ÿฌ ํ•„ํ„ฐ๋Š” ์ด

2023๋…„ 7์›” 5์ผ
ยท
0๊ฐœ์˜ ๋Œ“๊ธ€
ยท

์˜์ƒ์ฒ˜๋ฆฌ(Digital Image Processing)

์„œ๋ก (introduction) ์˜์ƒ์ฒ˜๋ฆฌ ๊ธฐ๋ณธ ๊ณผ์ • : ์˜์ƒ์ž…๋ ฅ -> ์ „์ฒ˜๋ฆฌ -> ํŠน์ง• ์ถ”์ถœ -> ์ธ์‹ ๋ฐ ํ•ด์„ ์˜์ƒ(Image) : 2์ฐจ์› ํ‰๋ฉด ์œ„์— ๊ทธ๋ ค์ง„ ์‹œ๊ฐ์  ํ‘œํ˜„๋ฌผ (์‚ฌ์ง„, ๋™์˜์ƒ ํฌํ•จํ•˜๋Š” ๊ฐœ๋…) ํ•ด์ƒ๋„ : ํ‘๋ฐฑ ์˜์ƒ(gray image) : > f(x,y)

2023๋…„ 7์›” 5์ผ
ยท
0๊ฐœ์˜ ๋Œ“๊ธ€
ยท
post-thumbnail

matlab ์กฐ๊ฑด๋ฌธ ,๋ฃจํ”„๋ฌธ ,ํ”Œ๋กœํŒ…, ํ…Œ์ด๋ธ” ์‚ฌ์šฉ

x = randif x > 0.5 y = 3else y = 4end์—…๋กœ๋“œ์ค‘..plot ํ•จ์ˆ˜๋Š” ์ƒ‰, ์„  ์Šคํƒ€์ผ, ๋งˆ์ปค ์Šคํƒ€์ผ์„ ์ง€์ •ํ•˜๋Š” ์ธ์ˆ˜๋ฅผ ์ถ”๊ฐ€๋กœ ๋ฐ›์Šต๋‹ˆ๋‹ค. ์ž‘์€๋”ฐ์˜ดํ‘œ ์•ˆ์— ๋‹ค์–‘ํ•œ ๊ธฐํ˜ธ๋“ค์„ ์กฐํ•ฉํ•˜์—ฌ ์ง€์ •ํ•  ์ˆ˜ ์žˆ์Šต๋‹ˆ๋‹ค.plot(x,y,"r--o")์œ„ ๋ช…๋ น์€

2023๋…„ 7์›” 4์ผ
ยท
0๊ฐœ์˜ ๋Œ“๊ธ€
ยท

matlab ๊ด€๊ณ„์—ฐ์‚ฐ์ž

๋ฐฐ์—ด ์ธ๋ฑ์Šค๋กœ ๋…ผ๋ฆฌํ˜• ๋ฐฐ์—ด์„ ์‚ฌ์šฉํ•  ์ˆ˜ ์žˆ์Šต๋‹ˆ๋‹ค. ์ด ๊ฒฝ์šฐ MATLAB์€ ์ธ๋ฑ์Šค๊ฐ€ true์ธ ๋ฐฐ์—ด ์š”์†Œ๋ฅผ ์ถ”์ถœํ•ฉ๋‹ˆ๋‹ค. ๋‹ค์Œ ์˜ˆ์—์„œ๋Š” v1์—์„œ 6๋ณด๋‹ค ํฐ ๋ชจ๋“  ์š”์†Œ๋ฅผ ์ถ”์ถœํ•ฉ๋‹ˆ๋‹ค.v = v1(v1 < 4) ๋˜ํ•œ, ๋‘ ๊ฐœ์˜ ๋‹ค๋ฅธ ๋ฒกํ„ฐ๋ฅผ ์ด์šฉํ•˜๋Š” ๋…ผ๋ฆฌํ˜• ์ธ๋ฑ์‹ฑ์„ ์‚ฌ์šฉํ• 

2023๋…„ 7์›” 4์ผ
ยท
0๊ฐœ์˜ ๋Œ“๊ธ€
ยท

matlab ๊ธฐ์ดˆ์™€ ๋ฐฐ์—ด

ํ˜„์žฌ ์ž‘์—… ๊ณต๊ฐ„์„ datafile.mat๋ผ๋Š” MAT ํŒŒ์ผ๋กœ ์ €์žฅํ•˜๋ ค๋ฉด ๋‹ค์Œ ๋ช…๋ น์„ ์‚ฌ์šฉํ•˜์„ธ์š”. > save datafile clear ํ•จ์ˆ˜๋ฅผ ์‚ฌ์šฉํ•˜๋ฉด ์ž‘์—… ๊ณต๊ฐ„์— ์žˆ๋Š” ๋ณ€์ˆ˜๋ฅผ ๋ชจ๋‘ ์—†์•จ ์ˆ˜ ์žˆ์Šต๋‹ˆ๋‹ค. > clear clc๋ฅผ ์‚ฌ์šฉํ•˜๋ฉด ๋ช…๋ น ์ฐฝ์˜ ๋‚ด์šฉ์„ ์ง€์šธ ์ˆ˜ ์žˆ์Šต๋‹ˆ

2023๋…„ 7์›” 3์ผ
ยท
0๊ฐœ์˜ ๋Œ“๊ธ€
ยท
post-thumbnail

์›์ž๋ฐฐ์—ด์˜ ์ฃผ๊ธฐ์„ฑ๊ณผ ๊ฒฐ์ •์„ฑ ๋ฐ˜๋„์ฒด

์›์ž ๋ฐฐ์—ด์˜ ์ฃผ๊ธฐ์„ฑ(Periodicty)์— ๋”ฐ๋ฅธ ๋ฐ˜๋„์ฒด์˜ ๋ถ„๋ฅ˜ ์›์ž ๋ฐฐ์—ด์˜ ์ฃผ๊ธฐ์„ฑ(Periodicity) : ์›์ž๋“ค์˜ ๊ณต๊ฐ„์  ๋ฐฐ์—ด๋“ธ ๊ทœ์น™์„ฑ์„ ๊ฐ€์ง. ๋‹จ๊ฒฐ์ •(Single crystal)๋ฐ˜๋„์ฒด // ์ฃผ๊ธฐ์„ฑ O ๋‹ค๊ฒฐ์ •(Poly-crystal)๋ฐ˜๋„์ฒด // ๋ณตํ•ฉ์  ๋น„์ •์งˆ(Am

2023๋…„ 3์›” 8์ผ
ยท
0๊ฐœ์˜ ๋Œ“๊ธ€
ยท

React - useState hook ์‚ฌ์šฉํ•ด๋ณด๊ธฐ

State React์—์„œ "์ƒํƒœ(state)"๋Š” ์ปดํฌ๋„ŒํŠธ์˜ ํ˜„์žฌ ์ƒํƒœ๋ฅผ ๋‚˜ํƒ€๋‚ด๋Š” ๊ฐ์ฒด๋ฅผ ์˜๋ฏธํ•ฉ๋‹ˆ๋‹ค. ์‹œ๊ฐ„์ด ์ง€๋‚˜๋ฉด์„œ ๋ณ€๊ฒฝ๋  ์ˆ˜ ์žˆ๋Š” ๋ฐ์ดํ„ฐ๋ฅผ ์ €์žฅํ•˜๊ณ  ๊ด€๋ฆฌํ•˜๋Š” ๋ฐ ์‚ฌ์šฉ๋˜๋ฉฐ, ์ปดํฌ๋„ŒํŠธ์˜ ๋™์ž‘์— ์˜ํ–ฅ์„ ์ค„ ์ˆ˜ ์žˆ์Šต๋‹ˆ๋‹ค. ๋‹ค์‹œ ๋งํ•ด, ์ปดํฌ๋„ŒํŠธ์˜ ์ƒํƒœ๋Š” ๊ทธ๊ฒƒ์˜ ๋ฉ”๋ชจ๋ฆฌ์ฒ˜๋Ÿผ

2023๋…„ 2์›” 28์ผ
ยท
0๊ฐœ์˜ ๋Œ“๊ธ€
ยท