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빅데이터와 SNS 시대의 사회복지
박한우 교수
영남대 언론정보학과
영남대 사이버감성연구소
아시아트리플헬릭스 학회장
대구경북소셜미디어포럼
TEDxPalgong (전)
네델란드왕립아카데미(전)
옥스퍼드인터넷연구소(전)
hanpark@ynu.ac.kr
www.hanpark.net
van Dijk (2012, p.220)
http://novaspivack.typepad.com/nova_spivacks_weblog/2007/02/steps_towards_a.html 에서 재인용
http://ec.europa.eu/enterprise/policies/innovation/policy/business-
innovation-observatory/files/infographics/big-data_en.pdf
http://www.uk.sagepub.com/upm-data/61019_Corti__Managing_and_sharing_research_data.pdf
Data-driven Research that
focuses on extracting
meaningful data from techno-
socio-economic systems to
discover some hidden patterns.
KBS 다큐
미래 경쟁력의 핵심, 빅데이터
• 21세기는 정보화시대
• 매일같이 쏟아지는 정보들을 어떻게 활용
할까?
• 과학자들이 최첨단 기술과 혁신을 이용해
알고리즘을 찾아내 인류에게 유용하고 값
진 새로운 정보를 창출
출처 : http://www.kbs.co.kr/1tv/sisa/globaldocu/about/index.html
<연합뉴스 인터뷰> 권혜진
'정부3.0'시대, 역할은 무엇인가?
▲ 정부가 점점 더 많은 데이터를 공개하는 건
바람직하다. 더 나아가 정부가 불리할 수도
있는 예민한 데이터까지 가감 없이 공개하는
것이 중요하다. 그리고 국민의 알권리를 위해
필요한 데이터를‘활용할 수 있는 형태'로
공개해야 한다.
중앙선거관리위원회에서 공개한 2012년
대통령 선거비용 데이터를 예로 들어보자.
선관위에서는 각 후보자의 선거 비용을
공개했는데, 모두 저장과 출력이 안 되는
이미지 파일 형태였다.
http://www.slideshare.net/MartinKaltenboeck/introduction-open-government-data
http://www.youtube.com/watch?v=ga1aSJ
XCFe0&feature=player_embedded
출처: 안전행정부 정부3.0강의 자료(참고)
서비스
전문적인 의료정보제공 및 양방향 커뮤니케이션
비급여 항목에 대한 포인트 적립 기능 제공
현 황 • 회원(50만명), 일방문자수(3만명)
메 뉴 •병원검색, 이벤트, 병원리뷰 등
빅데이터 분석과 네이버의 검색결과의 맞춤화
네이버 이용자는 하루 2천만 개의 서로 다른 질문을
던지고 그에 대한 결과로 NHN은 130억개 문서에
순위를 매김
포털 사이트의 검색 기능이 점점 더 ‘이용자 맞춤형’
서비스로의 진화
출처: 창조경제 실현을 위한 2013 빅데이터 국내 사례집, 모바일 빅데이터 맞춤형 서비스
http://blog.naver.com/mu1tong?Redirect=Log&logNo=2020338
http://mashable.com/2013/05/30/7-ways-government-open-data/#:eyJzIjoiZiIsImkiOiJfZ3p5YnFveGFvOG9qd3d6aSJ9
Mint Opower Mike Case suggests.
가치부가형 공공데이터 활용
중소기업의 에너지 효율성 해결
http://player.vimeo.com/video/85209691
번역: 박윤정 영남대 언론정보학과 3학년
Alex Howard points out, Zillow Trulia
가치창출형 공공데이터 활용
What are you
doing?
핸드폰이 완벽한 이유?
다른 장치들을 연결하기 쉽고, 항상 우리와 함께하며
소비자 서비스의 중심이고, 혹은 여전히 조금은 먼 미래의 기술이며
누구나 이용할 줄 안다
<연도별 개인 미디어 보유 현황>
(2013년 응답자=6,240명, 2011년 응답자=6,669명, 단위: %)
2013년 2011년
구분 스마트폰 MP3 PMP 스마트폰 MP3 PMP
10대 85.5 17.2 3.7 28.4 50.6 12.3
20대 96.2 18.5 5.8 57.9 43.6 8.6
30대 94.2 14.3 2.8 45.5 19 3.7
40대 81.3 9.8 2.1 23.6 13.3 2.7
50대 51.3 4.7 1.7 7 3.5 1
60세이
상
10.9 2.2 0.5 1.6 2.2 0.3
출처: 「KISDI STAT Report」(14-06-02)
‘스마트세대 20대의 직업별 매체 이용 행태’
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만 13~19세 만 20~29세 만 30~39세 만 40~49세 만 50~59세
만 60 대 이
상
비
이용
이용
비
이용
이용
비
이용
이용
비
이용
이용
비
이용
이용
비
이용
이용
개인적
측면
5.08 4.94 4.80 5.00 4.71 5.04 4.59 4.96 4.78 4.96 4.51 4.75
관계적
측면
5.04 4.97 4.53 5.02 4.79 5.03 4.59 4.97 4.80 4.97 4.51 4.78
집단적
측면
4.95 4.88 4.71 4.93 4.57 4.97 4.62 4.86 4.70 4.88 4.44 4.66
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Period
(hours)
기간
(시간대)
Information
(%)
정보
Opinion
(%)
의견
Technolog
y/Media
(%)
기술/매체
Emotion
(%)
정서
Action (%)
행동
Personal-
based (%)
개인사
1-10 12.9 4.0 5.0 23.8 19.8 34.7
11-20 16.7 9.3 6.7 16.0 26.0 25.3
21-30 14.1 5.1 10.3 12.8 23.1 34.6
31-40 18.1 13.8 5.3 5.3 25.5 31.9
일본 3.11 지진과 트위터C H O , S . E . , J U N G , K . , P A R K , H . W . @ ( 2 0 1 3 ) . S O C I A L M E D I A U S E D U R I N G J A P A N ’ S 2 0 1 1 E A R T H Q U A K E : H O W T W I T T E R
T R A N S F O R M S T H E L O C U S O F C R I S I S C O M M U N I C A T I O N . M E D I A I N T E R N A T I O N A L A U S T R A L I A * . N O . 1 4 9 . 2 8 - 4 0 .
• 미디어 혹은 관련 조직의 공식 정보(information) 보다는 개인들의 경험에 기반한 정보
(personal-based) 가 더 많이 교환됨
• 의견 메시지는 사건 발생 직전 보다 어느 정도 시간이 지난 후 더 많이 올라옴
• 감정적인 메시지는 사건 직후 많았다가 (주로 안부와 걱정, 불안, 공포) 시간이 지나면서 줄어
듦
• 성금 모금이나 복구 참여를 촉구하는 메시지 (action)는 꾸준히 포스팅. 지진 발생이 특정 지역
의 개별 피해사례가 아니라 국가적 위기 사항으로 인식하고 있음을 짐작할 수 있음
미국 적십자사 허리케인 앱(ARC Hurricane App):
정전 상태에서 핸드폰을 어떻게 활용할 것인지에 대한 설명을 포함, 대
피소에 대한 위치를 제공, 구급상자의 위치를 제공, 고립상황에서 음식
이나 물을 어떻게 보관해야 하는지 설명. 재난 전후로 해서 약 400,000
명의 시민들이 폭풍우 경로파악과 모니터링을 위해 다운로드함.
출처: 송민선 (2014). 미국의 재난안전행정체계. 박한우 편 (2014). 경북형 재난안전관리시스템 개발분과 회의. 경산: 경북테크노파크.
The Social Engagement Team at National Headquarters (2012). Social
Engagement Handbook Version 2.0. American Red Cross.
http://www.scribd.com/doc/92697012/Social-Engagement-Handbook-2-0
http://www.yeongnam.com/mnews/newsview.do?mode=newsView&newskey=20140604.010060719390001
관련 언론보도, 이종웅 (2014). 대구시장 선거전 온라인도 팽팽, TBC뉴스프라임.
2014.06.02. http://www.youtube.com/watch?v=2JItN4AXZTM
http://www.theatlantic.com/technology/archive/2013/03/a-brief-history-of-applause-the-big-data-of-the-ancient-world/274014/
A Brief History of Applause, the 'Big Data' of the Ancient World
러시아 “Help Map”: http://russian-fires.ru
러시아의 첫 번째 Ushahidi 플랫폼
http://globalvoicesonline.org/2010/12/03/russia-help-map-wins-runet-award/
http://www.scribd.com/doc/176902958/World-Disasters-Report-Focus-on-technology-and-the-future-of-humanitarian-action
온정주의적
접근법
'엎드려 있는' 분은 양쪽
모두 팔굼치와 무릎 아래
가 없었습니다. 허리를
구부린 분은 팔순 쯤 돼
보이는 할머니고, 파란색
상자는 그분의 손수레 입
니다. 사진은 할머니께서
'엎드려 있는' 분에게 비
닐 포장을 뜯어 떡을 입
에 넣어준 뒤 일어서는
순간입니다. 먹여 드리는
장면은 버스 하차중이어
서 찍지 못했습니다. 할
머니의 얼굴이 출근하는
젊은이보다 더 환해 보였
습니다.
출처: https://www.facebook.com/hanijjang
사회복지에 적용?
• 무임승차/ 방관자 효과의 방지
- 다른 사람들이 도와주겠지!
- 작은 기부는 큰 도움이 안 된다고 생각함
- 도움을 줄 경우에 돌아오는 명예가 거의 없다
고 판단함
출처: Kuan-Ta Chen(2014). Toward Effective yet Impartial Altruism: A fairness-aware recommender system for
microfinance services. International Workshop on Social Computing. Daejeion, Korea: KAIST.
98.84%
Repayment rate to date
Kiva 연구결과
• 기간: 2005.4. ~ 2012.12.
• 80개국으로부터 643,495 건의 대출
• 빌려준 사람: 1,196,283, 총 금액: 15,355,805불
• 박애주의와 개인적 선호의 차이 발생
• 마이크로 파이낸스의 불평등 효과가 발생
- 집합적 모니터링과 비행행위(예: 파산)의
최소화를 위한 처벌 메커니즘
출처: Kuan-Ta Chen(2014). Toward Effective yet Impartial Altruism: A fairness-aware recommender system for
microfinance services. International Workshop on Social Computing. Daejeion, Korea: KAIST.
Kiva 연구결과
• 대출자 성별: 여성 (75%) > 남성 (25%)
- 대출금액: 남성 > 여성
- 대출의 신속성: 여성 > 남성
- 대여자와 대출자의 ‘유유상종’ 효과: 그럼에도 불
구하고 여성 대출자 선호현상
- 대여자 성별의 차이: 남성(제조업, 건설), 여성(예술, 건강)
• 3개 영역이 대출의 70% 차지: 음식, 소매, 농업
• 3개 국가가 대출의 40% 차지: 필리핀, 케냐, 페루
출처: Kuan-Ta Chen(2014). Toward Effective yet Impartial Altruism: A fairness-aware recommender system for
microfinance services. International Workshop on Social Computing. Daejeion, Korea: KAIST.
출처: Kuan-Ta Chen(2014). Toward Effective yet Impartial Altruism: A fairness-aware recommender system for
microfinance services. International Workshop on Social Computing. Daejeion, Korea: KAIST.
Kiva 연구결과의 시사점
• 대출자와 대여자의 분포의 불균등을 조화시키는
‘다양화’ 노력이 필요함
• 박애주의와 개인적 선호의 차이 발생
• 마이크로 파이낸스의 불평등 효과가 발생
- 집합적 모니터링과 비행행위(예: 파산)의
최소화를 위한 처벌 메커니즘
출처: Kuan-Ta Chen(2014). Toward Effective yet Impartial Altruism: A fairness-aware recommender system for
microfinance services. International Workshop on Social Computing. Daejeion, Korea: KAIST.
출처: Kuan-Ta Chen(2014). Toward Effective yet Impartial Altruism: A fairness-aware recommender system for
microfinance services. International Workshop on Social Computing. Daejeion, Korea: KAIST.
http://www.youtube.com/watch?v=UCoE-DD42c8
http://www.youtube.com/watch?v=UCoE-DD42c8
Prof. Han Woo PARK
World Class University Webometrics
Institute
CyberEmotions Research Center
Department of Media and Communication,
YeungNam University, Korea
hanpark@ynu.ac.kr www.hanpark.net
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학부 /대학원 강의 수강생에게 고마움을 표시합니다.
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빅데이터와 Sns 시대의 사회복지(15 july2014)

  • 1. 빅데이터와 SNS 시대의 사회복지 박한우 교수 영남대 언론정보학과 영남대 사이버감성연구소 아시아트리플헬릭스 학회장 대구경북소셜미디어포럼 TEDxPalgong (전) 네델란드왕립아카데미(전) 옥스퍼드인터넷연구소(전) hanpark@ynu.ac.kr www.hanpark.net
  • 6.
  • 7. Data-driven Research that focuses on extracting meaningful data from techno- socio-economic systems to discover some hidden patterns.
  • 8.
  • 9. KBS 다큐 미래 경쟁력의 핵심, 빅데이터 • 21세기는 정보화시대 • 매일같이 쏟아지는 정보들을 어떻게 활용 할까? • 과학자들이 최첨단 기술과 혁신을 이용해 알고리즘을 찾아내 인류에게 유용하고 값 진 새로운 정보를 창출 출처 : http://www.kbs.co.kr/1tv/sisa/globaldocu/about/index.html
  • 10.
  • 11.
  • 12.
  • 13. <연합뉴스 인터뷰> 권혜진 '정부3.0'시대, 역할은 무엇인가? ▲ 정부가 점점 더 많은 데이터를 공개하는 건 바람직하다. 더 나아가 정부가 불리할 수도 있는 예민한 데이터까지 가감 없이 공개하는 것이 중요하다. 그리고 국민의 알권리를 위해 필요한 데이터를‘활용할 수 있는 형태'로 공개해야 한다. 중앙선거관리위원회에서 공개한 2012년 대통령 선거비용 데이터를 예로 들어보자. 선관위에서는 각 후보자의 선거 비용을 공개했는데, 모두 저장과 출력이 안 되는 이미지 파일 형태였다.
  • 15.
  • 17. 서비스 전문적인 의료정보제공 및 양방향 커뮤니케이션 비급여 항목에 대한 포인트 적립 기능 제공 현 황 • 회원(50만명), 일방문자수(3만명) 메 뉴 •병원검색, 이벤트, 병원리뷰 등
  • 18.
  • 19. 빅데이터 분석과 네이버의 검색결과의 맞춤화 네이버 이용자는 하루 2천만 개의 서로 다른 질문을 던지고 그에 대한 결과로 NHN은 130억개 문서에 순위를 매김 포털 사이트의 검색 기능이 점점 더 ‘이용자 맞춤형’ 서비스로의 진화 출처: 창조경제 실현을 위한 2013 빅데이터 국내 사례집, 모바일 빅데이터 맞춤형 서비스 http://blog.naver.com/mu1tong?Redirect=Log&logNo=2020338
  • 21. Mint Opower Mike Case suggests. 가치부가형 공공데이터 활용
  • 22. 중소기업의 에너지 효율성 해결 http://player.vimeo.com/video/85209691
  • 23. 번역: 박윤정 영남대 언론정보학과 3학년
  • 24. Alex Howard points out, Zillow Trulia 가치창출형 공공데이터 활용
  • 25.
  • 26.
  • 28. 핸드폰이 완벽한 이유? 다른 장치들을 연결하기 쉽고, 항상 우리와 함께하며 소비자 서비스의 중심이고, 혹은 여전히 조금은 먼 미래의 기술이며 누구나 이용할 줄 안다
  • 29. <연도별 개인 미디어 보유 현황> (2013년 응답자=6,240명, 2011년 응답자=6,669명, 단위: %) 2013년 2011년 구분 스마트폰 MP3 PMP 스마트폰 MP3 PMP 10대 85.5 17.2 3.7 28.4 50.6 12.3 20대 96.2 18.5 5.8 57.9 43.6 8.6 30대 94.2 14.3 2.8 45.5 19 3.7 40대 81.3 9.8 2.1 23.6 13.3 2.7 50대 51.3 4.7 1.7 7 3.5 1 60세이 상 10.9 2.2 0.5 1.6 2.2 0.3 출처: 「KISDI STAT Report」(14-06-02) ‘스마트세대 20대의 직업별 매체 이용 행태’
  • 30. 스마트폰 이용여부 및 성별 간의 삶의 만족도 「KISDI STAT Report」(14-06-01) ‘스마트폰 이용여부에 따른 삶의 만족도’
  • 31. <연령대별 삶의 만족도>단위 : 점 만 13~19세 만 20~29세 만 30~39세 만 40~49세 만 50~59세 만 60 대 이 상 비 이용 이용 비 이용 이용 비 이용 이용 비 이용 이용 비 이용 이용 비 이용 이용 개인적 측면 5.08 4.94 4.80 5.00 4.71 5.04 4.59 4.96 4.78 4.96 4.51 4.75 관계적 측면 5.04 4.97 4.53 5.02 4.79 5.03 4.59 4.97 4.80 4.97 4.51 4.78 집단적 측면 4.95 4.88 4.71 4.93 4.57 4.97 4.62 4.86 4.70 4.88 4.44 4.66 「KISDI STAT Report」(14-06-01) ‘스마트폰 이용여부에 따른 삶의 만족도’
  • 32. 광에서 인심 난다? 사회적 자본! http://www.hanpark.net/board_read.asp?catalogid=hanpark&language=ko&no=352922&board code=ko_defaultnews&go=search&field=subject&keyword=%C0%DA%BA%BB&page=1
  • 33. Period (hours) 기간 (시간대) Information (%) 정보 Opinion (%) 의견 Technolog y/Media (%) 기술/매체 Emotion (%) 정서 Action (%) 행동 Personal- based (%) 개인사 1-10 12.9 4.0 5.0 23.8 19.8 34.7 11-20 16.7 9.3 6.7 16.0 26.0 25.3 21-30 14.1 5.1 10.3 12.8 23.1 34.6 31-40 18.1 13.8 5.3 5.3 25.5 31.9 일본 3.11 지진과 트위터C H O , S . E . , J U N G , K . , P A R K , H . W . @ ( 2 0 1 3 ) . S O C I A L M E D I A U S E D U R I N G J A P A N ’ S 2 0 1 1 E A R T H Q U A K E : H O W T W I T T E R T R A N S F O R M S T H E L O C U S O F C R I S I S C O M M U N I C A T I O N . M E D I A I N T E R N A T I O N A L A U S T R A L I A * . N O . 1 4 9 . 2 8 - 4 0 . • 미디어 혹은 관련 조직의 공식 정보(information) 보다는 개인들의 경험에 기반한 정보 (personal-based) 가 더 많이 교환됨 • 의견 메시지는 사건 발생 직전 보다 어느 정도 시간이 지난 후 더 많이 올라옴 • 감정적인 메시지는 사건 직후 많았다가 (주로 안부와 걱정, 불안, 공포) 시간이 지나면서 줄어 듦 • 성금 모금이나 복구 참여를 촉구하는 메시지 (action)는 꾸준히 포스팅. 지진 발생이 특정 지역 의 개별 피해사례가 아니라 국가적 위기 사항으로 인식하고 있음을 짐작할 수 있음
  • 34.
  • 35.
  • 36. 미국 적십자사 허리케인 앱(ARC Hurricane App): 정전 상태에서 핸드폰을 어떻게 활용할 것인지에 대한 설명을 포함, 대 피소에 대한 위치를 제공, 구급상자의 위치를 제공, 고립상황에서 음식 이나 물을 어떻게 보관해야 하는지 설명. 재난 전후로 해서 약 400,000 명의 시민들이 폭풍우 경로파악과 모니터링을 위해 다운로드함. 출처: 송민선 (2014). 미국의 재난안전행정체계. 박한우 편 (2014). 경북형 재난안전관리시스템 개발분과 회의. 경산: 경북테크노파크.
  • 37. The Social Engagement Team at National Headquarters (2012). Social Engagement Handbook Version 2.0. American Red Cross. http://www.scribd.com/doc/92697012/Social-Engagement-Handbook-2-0
  • 38.
  • 39.
  • 41. 관련 언론보도, 이종웅 (2014). 대구시장 선거전 온라인도 팽팽, TBC뉴스프라임. 2014.06.02. http://www.youtube.com/watch?v=2JItN4AXZTM
  • 43. 러시아 “Help Map”: http://russian-fires.ru 러시아의 첫 번째 Ushahidi 플랫폼 http://globalvoicesonline.org/2010/12/03/russia-help-map-wins-runet-award/
  • 45. 온정주의적 접근법 '엎드려 있는' 분은 양쪽 모두 팔굼치와 무릎 아래 가 없었습니다. 허리를 구부린 분은 팔순 쯤 돼 보이는 할머니고, 파란색 상자는 그분의 손수레 입 니다. 사진은 할머니께서 '엎드려 있는' 분에게 비 닐 포장을 뜯어 떡을 입 에 넣어준 뒤 일어서는 순간입니다. 먹여 드리는 장면은 버스 하차중이어 서 찍지 못했습니다. 할 머니의 얼굴이 출근하는 젊은이보다 더 환해 보였 습니다. 출처: https://www.facebook.com/hanijjang
  • 46. 사회복지에 적용? • 무임승차/ 방관자 효과의 방지 - 다른 사람들이 도와주겠지! - 작은 기부는 큰 도움이 안 된다고 생각함 - 도움을 줄 경우에 돌아오는 명예가 거의 없다 고 판단함 출처: Kuan-Ta Chen(2014). Toward Effective yet Impartial Altruism: A fairness-aware recommender system for microfinance services. International Workshop on Social Computing. Daejeion, Korea: KAIST.
  • 48. Kiva 연구결과 • 기간: 2005.4. ~ 2012.12. • 80개국으로부터 643,495 건의 대출 • 빌려준 사람: 1,196,283, 총 금액: 15,355,805불 • 박애주의와 개인적 선호의 차이 발생 • 마이크로 파이낸스의 불평등 효과가 발생 - 집합적 모니터링과 비행행위(예: 파산)의 최소화를 위한 처벌 메커니즘 출처: Kuan-Ta Chen(2014). Toward Effective yet Impartial Altruism: A fairness-aware recommender system for microfinance services. International Workshop on Social Computing. Daejeion, Korea: KAIST.
  • 49. Kiva 연구결과 • 대출자 성별: 여성 (75%) > 남성 (25%) - 대출금액: 남성 > 여성 - 대출의 신속성: 여성 > 남성 - 대여자와 대출자의 ‘유유상종’ 효과: 그럼에도 불 구하고 여성 대출자 선호현상 - 대여자 성별의 차이: 남성(제조업, 건설), 여성(예술, 건강) • 3개 영역이 대출의 70% 차지: 음식, 소매, 농업 • 3개 국가가 대출의 40% 차지: 필리핀, 케냐, 페루 출처: Kuan-Ta Chen(2014). Toward Effective yet Impartial Altruism: A fairness-aware recommender system for microfinance services. International Workshop on Social Computing. Daejeion, Korea: KAIST.
  • 50. 출처: Kuan-Ta Chen(2014). Toward Effective yet Impartial Altruism: A fairness-aware recommender system for microfinance services. International Workshop on Social Computing. Daejeion, Korea: KAIST.
  • 51. Kiva 연구결과의 시사점 • 대출자와 대여자의 분포의 불균등을 조화시키는 ‘다양화’ 노력이 필요함 • 박애주의와 개인적 선호의 차이 발생 • 마이크로 파이낸스의 불평등 효과가 발생 - 집합적 모니터링과 비행행위(예: 파산)의 최소화를 위한 처벌 메커니즘 출처: Kuan-Ta Chen(2014). Toward Effective yet Impartial Altruism: A fairness-aware recommender system for microfinance services. International Workshop on Social Computing. Daejeion, Korea: KAIST.
  • 52. 출처: Kuan-Ta Chen(2014). Toward Effective yet Impartial Altruism: A fairness-aware recommender system for microfinance services. International Workshop on Social Computing. Daejeion, Korea: KAIST.
  • 55. Prof. Han Woo PARK World Class University Webometrics Institute CyberEmotions Research Center Department of Media and Communication, YeungNam University, Korea hanpark@ynu.ac.kr www.hanpark.net 이 슬라이드 작성에 도움을 준 사이버감성연구소 연구원들과 학부 /대학원 강의 수강생에게 고마움을 표시합니다. 이 슬라이드는 개인적 목적으로 만든 비공개 자료입니다. 배포 및 복사를 금지합니다.