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쏙쏙 들어오는 인공지능 알고리즘

I♥A.I.-32이동
리뷰 총점9.7 리뷰 8건 | 판매지수 1,956
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컴퓨터 공학 top100 6주
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품목정보

품목정보
출간일 2021년 06월 11일
쪽수, 무게, 크기 360쪽 | 188*245*18mm
ISBN13 9791191600087
ISBN10 1191600084

카드 뉴스로 보는 책

책소개 책소개 보이기/감추기

딥러닝과 인공지능의 핵심 알고리즘을 그림과 개념으로 이해한다!

『쏙쏙 들어오는 인공지능 알고리즘』은 어려운 용어는 가능한 피하고 일러스트레이션, 연습문제, 그리고 직관적인 설명으로 기본적인 인공지능 개념을 설명한다. 독자는 단지 고등학교 수준의 대수학만 알고 있으면 된다. 기본적인 이론 외에 금융사기 감지, 예술 작품 제작, 자율주행 자동차 설정과 같은 도전적인 코딩 과제도 포함하고 있다.

목차 목차 보이기/감추기

옮긴이 머리말 ix
서문 xi
감사의 글 xviii
이 책에 대하여 xix
베타리더 후기 xxii
《쏙쏙 들어오는 인공지능 알고리즘》 지도 xxiv

1장 인공지능의 직관적 이해 1

인공지능이란 무엇인가? 1
인공지능의 간략한 역사 6
문제 유형과 문제 해결 패러다임 8
인공지능 개념의 직관적 이해 10
인공지능 알고리즘의 사용 14

2장 검색의 기초 21

계획 및 검색이란? 21
계산 비용: 스마트한 알고리즘이 필요한 이유 23
검색 알고리즘을 적용할 수 있는 문제 24
상태 표현: 문제 공간과 솔루션 표현을 위한 프레임워크 생성 27
정보 없는 검색: 맹목적으로 솔루션 찾기 33
너비 우선 탐색: 깊게 보기 전에 넓게 보기 35
깊이 우선 탐색: 넓게 보기 전에 깊게 보기 43
정보 없는 검색 알고리즘 사용 사례 50
선택 사항: 그래프 유형에 대한 추가 정보 50
선택 사항: 다양한 그래프 표현 방법 52

3장 지능형 검색 55

휴리스틱 정의: 학습된 추측 설계 55
정보 있는 검색: 지침이 있는 솔루션 찾기 58
적대적 탐색: 변화하는 환경에서 솔루션 찾기 68

4장 진화 알고리즘 85

진화란 무엇인가? 85
진화 알고리즘을 적용할 수 있는 문제 88
유전 알고리즘: 수명 주기 93
솔루션 공간 인코딩 95
솔루션 모집단 생성 99
모집단 내 개체 적합도 측정 101
적합도에 따른 부모 선택 103
부모로부터 개체 복제 106
다음 세대 채우기 112
유전 알고리즘 매개변수 설정 115
진화 알고리즘 사용 사례 116

5장 고급 진화 방식 119

진화 알고리즘 수명 주기 119
다른 개체 선택 전략 121
실숫값 인코딩: 실숫값으로 작업 124
순서 인코딩: 시퀀스(sequence) 작업 128
트리 인코딩: 계층 작업 131
진화 알고리즘의 일반적인 유형 134
진화 알고리즘 용어집 135
추가적인 진화 알고리즘 사용 사례 136

6장 군집 지능: 개미 139

군집 지능이란? 139
개미 군집 최적화를 적용할 수 있는 문제 142
상태 표현: 경로와 개미는 어떤 모습일까? 145
개미 군집 최적화 알고리즘 수명 주기 149
개미 군집 최적화 알고리즘 사용 사례 169

7장 군집 지능: 입자 173

입자 군집 최적화란? 173
최적화 문제: 약간 더 기술적인 관점 175
입자 군집 최적화를 적용할 수 있는 문제 179
상태 표현: 입자는 어떤 모습일까? 181
입자 군집 최적화 수명 주기 182
입자 군집 최적화 알고리즘 사용 사례 202

8장 머신러닝 207

머신러닝이란? 207
머신러닝이 가능한 문제 209
머신러닝 작업 순서 211
의사 결정 트리를 통한 분류 236
또 다른 인기 있는 머신러닝 알고리즘 253
머신러닝 알고리즘 사용 사례 254

9장 인공 신경망 257

인공 신경망이란? 257
퍼셉트론: 뉴런의 개념적 표현 260
인공 신경망 정의 264
순전파: 훈련된 인공 신경망 사용 272
역전파: 인공 신경망 훈련 279
활성화 함수 선택 290
인공 신경망 설계 291
인공 신경망 및 사용 사례 295

10장 Q-러닝을 통한 강화학습 299

강화학습이란? 299
강화학습이 가능한 문제 303
강화학습 수명 주기 304
딥러닝 기반 강화학습 324
강화학습 사용 사례 325

찾아보기 330

저자 소개 (2명)

책 속으로 책속으로 보이기/감추기

각 장은 처음부터 끝까지 순차적으로 읽어야 한다. 각 장을 따라 진행하면서 개념을 잡고 점차 이해를 높여 나간다. 각 장을 읽은 후, 코드 저장소에서 파이썬 코드를 참조하여 각 알고리즘을 어떻게 구현할 수 있는지 실험하고 실질적인 통찰력을 얻는 것이 유용하다.
--- p.xx

이번 장에서는 인공지능의 개념, 인공지능 영역 내 주제 분류, 해결하려는 문제, 일부 사용 사례에 대한 추상적인 직관을 얻었다. 다음 장에서는 지능을 모방하는 가장 오래되고 단순한 형태인 검색 알고리즘을 알아본다. 검색 알고리즘은 이 책 전체에서 살펴볼 좀 더 정교한 인공지능 알고리즘에서 사용하는 일부 개념의 기본이 된다.
--- p.19

커넥트포 예에서 최소-최대 탐색을 사용하려면, 기본적으로 알고리즘이 현재 게임 상태에서 가능한 모든 행동을 수행한 다음 가장 유리한 경로를 찾을 때까지 각 상태에서 가능한 모든 행동을 결정한다. 에이전트가 승리하는 게임 상태는 10점을 반환하고, 상대가 승리하는 게임 상태는 -10점을 반환하므로 최소-최대 탐색에서는 에이전트에 대한 양의 점수를 최대화하려고 한다(그림 3.14, 3.15).
--- p.73

이번 장은 4장에서 살펴본 룰렛 휠 선택을 대체할 수 있는 또 다른 선택 전략을 분석하는 것으로 시작한다. 일반적으로 이러한 개별 접근 방식은 어떤 유전 알고리즘으로도 대체할 수 있다. 그 다음 대체 인코딩, 교차, 돌연변이 접근 방식의 효용성을 강조하기 위해 배낭 문제(4장)를 약간 수정한 세 가지 시나리오를 살펴본다(그림 5.2).
--- p.120

군집 내 입자는 인지 능력과 관성, 군집의 행동과 같은 주변 환경 요인을 고려하여 자신의 위치를 업데이트한다. 여기서 이러한 주변 환경 요인은 각 입자의 속도와 위치에 영향을 미친다. 우선, 입자 위치 업데이트를 위한 첫 번째 단계는 속도 업데이트 방법을 이해하는 것이다. 속도는 입자의 이동 방향과 빠르기를 결정한다.
--- p.189

데이터 세트의 불확실성은 지니 계수가 결정하며 질문은 불확실성을 줄이는 것을 목표로 한다. 엔트로피(entropy)는 질문을 바탕으로 지니 계수를 이용하여 특정 데이터 분할에 대해 무질서(disorder)를 측정하는 또 다른 개념이다. 질문이 불확실성을 얼마나 잘 감소시켰는지 확인할 수 있는 방법이 있어야 한다. 정보 이득을 측정하여 이 작업을 수행한다. 정보 이득information gain은 특정 질문을 통해 획득한 정보의 양을 나타내는데, 많은 정보를 얻으면 불확실성이 줄어든다.
--- p.242

출판사 리뷰 출판사 리뷰 보이기/감추기

이 책의 주요 내용

-다양한 인공지능 알고리즘의 사용 사례
-의사결정을 위한 지능적 검색
-생물학적으로 영감을 받은 알고리즘
-머신러닝 및 신경망
-더 나은 로봇을 만들기 위한 강화학습

이 책의 대상 독자

-인공지능을 공부하는 학생 및 1~5년차 현업 종사자
-고등학교 수준의 대수학 및 미적분, 그리고 의사코드를 이해할 수 있는 소프트웨어 개발자

추천평 추천평 보이기/감추기

“처음부터 끝까지 인공지능 알고리즘을 배우고 이를 사용하는 이유와 방법을 상기시키는 데
도움을 주는 최고의 책”
- 린다 리스테브스키(Linda Ristevski) (요크 지역 교육위원회)

“컴퓨터 과학의 엄청나게 광범위한 영역을 다루고 현업 개발자가 이해하고 있어야 할 내용을 명확하고 철저하게 전달해 주는 책”
- 데이비드 제이콥스(David Jacobs) (어드밴스 로컬 제품 담당)

“지금까지 봤던 인공지능 알고리즘 책 중에서 가장 포괄적인 콘텐츠”
- 카란 니(Karan Nih) (클래식 소프트웨어 솔루션)

“인공지능의 작동 방식에 대한 두려움을 없애 주는 책”
- 카일 피터슨(Kyle Peterson) (아이오와 대학교)

회원리뷰 (8건) 리뷰 총점9.7

혜택 및 유의사항?
쏙쏙 들어오는 인공지능 알고리즘 리뷰 내용 평점5점   편집/디자인 평점4점 책**아 | 2021.07.13 | 추천1 | 댓글0 리뷰제목
  Author: 리샬 허반스 지음 | 구정회 옮김 출판사: Jpub (제이펍)  Score /5: 4.5   이 책의 대상 독자 인공지능 알고리즘을 차근차근히 공부하고 싶은 분 어느정도 알고리즘을 알고 있고 정리가 필요한 분 저는 인공지능에 대한 관심은 많지만 아직 발을 떼지 못한 강사입니다. 초보자의 입장에서 막연히 어려울 것 같다는 생각을 가지고 인공지능쪽을 멀;
리뷰제목

 

Author: 리샬 허반스 지음 | 구정회 옮김

출판사: Jpub (제이펍)

 Score /5: 4.5

 

이 책의 대상 독자

  • 인공지능 알고리즘을 차근차근히 공부하고 싶은 분
  • 어느정도 알고리즘을 알고 있고 정리가 필요한 분

저는 인공지능에 대한 관심은 많지만 아직 발을 떼지 못한 강사입니다.

초보자의 입장에서 막연히 어려울 것 같다는 생각을 가지고 인공지능쪽을 멀리하고 있었는데 더이상 그대로 둘 수 없는 상황이 되었고 개인적으로 인터넷 강의나 다른 과정을 보고는 있었지만 생각보다 많이 어려웠습니다.

그런차에 제이펍에서 지원받은 '쏙쏙 들어오는 인공지능 알고리즘'을 읽을 기회가 생겨서 리뷰해 보고자 합니다.

 

이 책에서 처음 받은 인상은 최대한 풀어서 설명하고자 노력한 점이 보인다는 것입니다.

설명시 서론 및 배경을 충분히 설명하고 충분한 예시를 통해서 독자가 충분히 이해할 수 있도록 배려하고 있습니다.
물론! 한번에 모든것을 이해하는 것을 바라는 것은 사치라고 생각합니다.
어떤 부분은 한번에 이해가 되었으나 어떤 부분은 왜 이렇게 되었을까 라는 생각이 들 때도 많았습니다.
하지만 여러번 읽다보니 어느정도 윤곽을 잡을 정도로는 이해할 수 있었습니다.

 

또한, 이 책은 여러분들도 읽다 보면 느끼시겠지만 소위 술술 읽히는(?) 책이라고 할 수 있습니다.
문체가 간결하고 깔끔하며 내용에 군더더기가 없이 원하는 정보를 빠르게 볼 수 있습니다.
다른 전문서 같은 경우는 문장을 읽었을 때 '딱딱하다', '어려운 얘기를 더 어렵게 써놨네'라는 생각이 드는 글이 많았지만 이책은 정말 쉽게 읽혀서 놀란적이 많습니다.

 

물론 이 책에 장점만 있는 것은 아닙니다. 약 300페이지 정도 되는 분량에 모든 인공지능 알고리즘을 담을 수 없습니다.
같은 의미로 하나의 프로젝트를 두고 하나씩 살을 붙여나가는 식으로 내용을 전개해도 괜찮지 않았을까 라는 생각도 듭니다.
(part2 기대합니다.)

 

결론으로 이 책은 인공지능의 원리가 될 수 있는 알고리즘에 대해서 궁금하시면 누구나 볼 수 있는 책이라는 것입니다.
다만, 쉬운 부분도 있고 어려운 부분도 같이 있기 때문에 여러번 읽어보고 내용을 곱씹어 볼 것을 추천합니다.

 

※ 이 책은 제이펍의 지원으로 작성된 글입니다

댓글 0 1명이 이 리뷰를 추천합니다. 공감 1
쏙쏙 들어오는 인공지능 알고리즘 내용 평점5점   편집/디자인 평점5점 h*****0 | 2021.07.04 | 추천1 | 댓글0 리뷰제목
나이가 들고, 시간이 흐른다음, "그때 그걸 배웠었더라면..."이라는 후회를 하게 되는 경우가 있습니다. 저는 학창시절에 공부를 열심히 하지 않은 부류에 속한 사람이었기 때문에 그런 후회를 더욱더 많이 하는 편인데요. 그런 후회가 밀려오면, 어린 시절부터 이런저런 추억들이 주마등 처럼 스쳐지나갑니다. 그리고, 인공지능은 항상 후회의 기억들 중 가장 마지막 페이지를 장식합니;
리뷰제목

나이가 들고, 시간이 흐른다음, "그때 그걸 배웠었더라면..."이라는 후회를 하게 되는 경우가 있습니다.

저는 학창시절에 공부를 열심히 하지 않은 부류에 속한 사람이었기 때문에 그런 후회를 더욱더 많이 하는 편인데요. 그런 후회가 밀려오면, 어린 시절부터 이런저런 추억들이 주마등 처럼 스쳐지나갑니다. 그리고, 인공지능은 항상 후회의 기억들 중 가장 마지막 페이지를 장식합니다. 그때, 기회를 봐서 좀 적극적으로 배우려고 했다면, 좋았을텐데... 소극적으로 따라가다가 아무것도 얻지 못했던 같은...

그래서, 인공지능에 대한 책은 구할 수 있는 기회가 있다면 구해서 보게 되는 것같습니다. 이 책도 그런 경로로 구해서 보게 되었습니다. 우연히 참여한 서평 이벤트에서 눈에 띄는 주제를 발견했는데, 바로 "인공지능 알고리즘"이었습니다. 무턱대고, 신청하고 보게 되었는데요. 서평을 써야 하는 시간이 훌쩍 버린것 같은데... 솔직히 언제까지 써야 하는지도 찾아보지 않고, 차근 차근 책을 읽었던 것 같습니다.

이 책을 읽는 내내, 학창시절, 정말 공부 잘하는 친구의 정리 노트를 보고 있는 것 같은 느낌을 받았습니다. 인공지능 분야는 의외로 복잡하고 설명하기 어려운 분야라서 300페이지 쯤 책이면 한 분야만 설명하는 정도로 끝나게 될텐데요. 이 책은 의외로 여러 분야 인공지능을 설명하고 있고, 책 초반에는 인공지능으로 개념을 넘기는데 필요한 알고리즘에 대한 설명도하고 있기 때문입니다.

각 장마다 설명한 내용을 한 페이지에 그림으로 정리해주고 있는데요. 어려운 개념을 읽다가 머릿속이 정리되는 그런 느낌을 받게 되더군요. 

인공지능은 1950년대 부터 지금까지, 아니, 처음 컴퓨터라는 개념이 나왔던 시대부터, 사람들이 꼭 만들어내고 싶었던 결과물입니다. 그러나 괄목할만한 성과는 별로 없었는데요. 꾸준한 하드웨어의 발전으로 최근에는 엄청난 발전을 거듭하고 있는 분야 입니다. 따라서, IT업계에 있는 사람이라면, 꼭 인공지능을 사용하지 않더라도, 꾸준히 책을 보면서 따라갈 필요는 있습니다.

그래서 이런 책들은 기회가 될때마다 읽어보는게 좋을 것 같습니다. 

[출판사 서평이벤트에 참여하여 받은 책을 읽고 작성한 리뷰입니다.]

댓글 0 1명이 이 리뷰를 추천합니다. 공감 1
쏙쏙 들어오는 인공지능 알고리즘 내용 평점5점   편집/디자인 평점5점 스타블로거 : 블루스타 아***인 | 2021.06.24 | 추천1 | 댓글0 리뷰제목
그림과 현실에서 마주칠만한 일상의 문제 예시를 중심으로 머신러닝, 딥러닝, 강화학습, 군집지능, 진화 알고리즘 등 넓은 범위에 해당하는 인공지능 알고리즘을 소개하는 입문서이다. 인공지능에 관심이 있는 사람은 다른건 몰라도 역사는 어느 정도 알고 있을 것이기에 아래 그림을 보면 이 책의 성격이 어떨지 짐작이 가능할 것이다. 꽤 깔끔하고 알기쉽게 도식화되어 있는데 뒤에 등;
리뷰제목

그림과 현실에서 마주칠만한 일상의 문제 예시를 중심으로 머신러닝, 딥러닝, 강화학습, 군집지능, 진화 알고리즘 등 넓은 범위에 해당하는 인공지능 알고리즘을 소개하는 입문서이다.

인공지능에 관심이 있는 사람은 다른건 몰라도 역사는 어느 정도 알고 있을 것이기에 아래 그림을 보면 이 책의 성격이 어떨지 짐작이 가능할 것이다. 꽤 깔끔하고 알기쉽게 도식화되어 있는데 뒤에 등장할 알고리즘 중 난이도 높은 부분들 또한 이런 그림으로 직관적으로 소개되고 있다.역사

책의 장점으로는 이해하기 쉽다는 점을 들 수 있겠다. 특히, 일상의 예제로 알고리즘을 소개하고 있어 알고리즘의 실체를 보다 구체적으로 느낄 수 있으며 이를 어디에 활용하면 좋을지 활용 중심의 사고에 좋은 영감을 준다.

반면 단점은 난이도가 너무 낮다는데 있다. 딥러닝이나 머신러닝의 뼈대를 이루는 수식을 이해하고 있는 독자라면 너무 쉬워 실망할지도 모른다. 그리고 용어 중 일부 번역이 약간 신경쓰이는 부분이 있었고, 가장 중요한 핵심 메커니즘에 대한 설명이 누락된 경우가 종종 발견된다. 그렇기에 입문서를 마친 독자에게는 크게 권하고 싶진 않다. 대신 AI 교양서를 가볍게 읽으며 머리식히는 용도로 분위기를 전환시키고 싶을 때는 꽤 재미있게 읽을 수 있다.

그럼에도 AI에 관심은 많으나 접해보지 못한 초,중,고교 학생들이나 그들의 학부형, 그리고 AI에 입문하려고 마음먹은 독자에게는 이보다 훌륭한 책은 찾기 어려울 것이다. 예제와 설명이 학술 중심적이지 않고 일상 언어 중심으로 기술되어 있어 정말 이해하기 쉽고 주위 일상의 어떤 문제에 각각의 알고리즘을 적용해야 할지 감을 잡을 수 있을거라 기대한다.

예를들어 아래 그림은 진화 알고리즘 중 트리교차에 대한 도식이다. 그림만봐도 이 진화 알고리즘이 어떻게 부모에서 자식으로 이어지는지 직관적으로 이해할 수 있다. 몇년 전 인공지능에 대해 아는 것이 전무할 때 진화 알고리즘에 대해 난잡하게 쓰여져 있는 교양서을 보고 도통 어떤 원리로 작동하는지 아무리 읽어도 이해가 쉽지 않았는데 그 때 이런 책으로 먼저 출발했다면 보다 난이도 높은 것들에 대한 이해도 빨랐을 것이라 확신한다.트리교차

대신 난이도 높은 수식이나 Python과 같은 코드는 등장하지 않는다. 수식이 등장하긴 하는데 아래 그림과 같은 사칙 연산 정도의 수준으로만 등장하고 있어 이해하는데 전혀 불편함이 없다. 아래 그림은 군집 지능을 활용하여 경로에 대한 확률을 계산하는 예제이다. 페로몬의 영향에 해당하는 알파 변수와 휴리스틱의 영향에 해당하는 베타 변수로 가중치를 담고 있다. 놀이공원 명소 예제를 직접 손글씨로 계산해가며 풀어본다면 군집지능을 파악하는데 시간대비 좋은 효과를 얻을 수 있을 것이다.군집지능

개인적으로는 Particle Swarm Optimization에 대한 개념을 잡은 것이 소득이었다. 책에는 입자 군집 최적화라 번역되어 있는데 맞는 것 같으면서도 한글로 읽으니 느낌이 묘했다. 아무튼 예전 어떤 논문에서 우연히 접한 최적화 아이디어에 소개된 개념인데 흥미롭다고 느꼈지만 당장 이해하기엔 난해해 지나친 적이 있다.입자군집최적화

그러고는 금세 잊어버렸는데 이 책 덕분에 그 때의 기억이 떠올라 반가웠다. 과연 그렇게 어려운 개념이었는지 열심히 읽었는데 앞서 언급했듯 이 책의 난이도는 끝판왕이 아니라 첫판왕에도 미치지 못해서인지 술술 이해되어 기뻤다.

물론 개념에 대한 이해 정도로 Particle Swarm Optimization을 알고 있다고 말하긴 쑥쓰럽겠지만 머리속에서 동작 방식이 그려지는 상태로 어려운 교과서나 연구 자료를 접하는 것과 그냥 맨땅에서 이해하는 것과는 천지차이일 것이다. 앞서 초,중,고교 학생들에게 추천하고 싶다고 말한 이유도 Particle Swarm Optimization을 읽으면서 느꼈던 감정이다.

또 아래의 강화학습에 대한 도식도 그렇다. 강화학습을 처음 공부할 때 도통 이해가 가지 않아 그림처럼 수식을 펼쳐놓고 한글로 뜻을 기입하거나 코드 변수명을 달아뒀었다. 마찬가지로 Q-테이블에도 화살표나 수치 등을 잔뜩 적으며 코드를 따라 읽었던 기억이 난다. 그 때 내 그림이 어떻게 이 책에 들어있는건지 깜짝놀랐다. 마찬가지로 AI 꿈나무들에게는 이런 설명, 그림 하나하나가 통과의례일텐데 이 책이 학생들에게는 좋은 지름길이 되지 않을까 생각한다.강화학습

생각했던 것보다는 워낙 쉬운 난이도로 간단한 개념들을 다루고 있어 기술적으로는 뭐라 평해야 할지 몰라 리뷰를 줄인다. 책의 기능과 구성에 대해 장,단점을 잘 설명하는데 목적을 두고 작성하였다.

AI에 관심이 있는 학생 및 왕초보는 이 책을 보고 기초과정에 발을 디딜 것을 추천하고 싶다. 난이도에 한계가 있어 생생한 지도를 펼치고 AI를 학습하는 느낌까지는 어렵겠지만, 적어도 나침반 들고 방향을 잡거나 목차를 알고 책을 읽는 정도의 괜찮은 이정표의 역할은 톡톡히 해낼거라 본다.


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한줄평 (2건) 한줄평 총점 10.0

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s******8 | 2021.09.07
평점5점
그림과 현실에서 마주칠만한 일상의 문제 예시 덕분에 이해하기 좋아요!
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아***인 | 2021.06.24
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