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공학통계연구소
South Korea
Приєднався 10 кві 2019
처음 배우는 JMP(46) - Platform Preset
분석 시간을 획기적으로 줄여주는 신기능입니다. 써볼수록 놀라운 기능. JMP의 분석 기능 하나 하나를 Platform이라고 합니다. 이러한 Platform을 이용하여 다양한 분석을 하게 되는데, 분석 결과로 출력되는 리포트 화면을 사용자가 미리 사전 설정하는 기능이 "Preset"입니다. 이러한 Preset 기능을 이용하여 JMP를 좀 더 효과적으로 사용하는 방법을 알아보는 영상입니다.
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Відео
파워포인트에서 예쁜 수식 입력하기(실무편)
Переглядів 62Місяць тому
앞선 영상에서 IguanaTex을 어떻게 설치하는지 알려드렸는데, 이번 영상에서는 설치한 IguanaTex을 이용하여 파워포인트에서 다양한 종류의 수식을 어떻게 입력하는지 알려드리는 영상입니다.
처음 배우는 JMP(45) - Manage Limits
Переглядів 612 місяці тому
Data Table 내의 각 특성에 대한 관리한계와 규격한계를 관리하는 메뉴인 Manage Limits에 대한 영상입니다.
처음 배우는 JMP(44) - ChatGPT와 Regex를 이용한 원하는 문자열 추출
Переглядів 915 місяців тому
JMP 내의 New Column by Text Matching이라는 메뉴를 이용하여 원하는 문자열을 추출할 수 있는데, 이 메뉴를 사용하기 위해서는 정규 표현식(Regular Expression)을 알아야 합니다. 이러한 Regex 명령어를 ChatGPT를 이용하여 찾고, JMP에 적용하는 방법을 설명하는 영상입니다.
처음 배우는 통계학 / 08 / 통계적 추론 - 추정
Переглядів 1875 місяців тому
모집단의 정보를 추측하는 통계적 추론중에서 모수가 얼마인지를 파악하는 추정(Estimation)에 대한 설명입니다. 추가 영상은 채널 "Green"등급 이상의 멤버십 회원에게만 제공됩니다. ua-cam.com/channels/1HI6tWQrmx-92PY6t5tfYg.htmljoin 채널 멤버십을 통해 기초 통계학 강의를 수강해 보시기 바랍니다.
처음 배우는 JMP(43) - JMP18 새로운 기능(1) : Columns Manager
Переглядів 465 місяців тому
JMP18에서 새롭게 추가되는 기능을 소개합니다. Data Table 내에 입력된 각 열의 요약된 정보를 확인할 수 있는 "Columns Manager"라는 새로운 기능이 추가되었습니다. 기존의 Column Viewer를 보완한 것으로 각 열의 많은 정보를 손쉽게 확인할 수 있는 기능입니다.
처음 배우는 통계학 / 06 / 연속형 확률 분포
Переглядів 1396 місяців тому
정규분포, 표준정규분포, t-분포의 연관성에 대해 학습하고, 중심극한정리(Central Limit Theorem)이 무엇인지 설명합니다. 추가 영상은 채널 "Green"등급 이상의 멤버십 회원에게만 제공됩니다. ua-cam.com/channels/1HI6tWQrmx-92PY6t5tfYg.htmljoin 채널 멤버십을 통해 기초 통계학 강의를 수강해 보시기 바랍니다.
처음 배우는 통계학 / 02 / 샘플링 방법
Переглядів 1886 місяців тому
램덤 샘플링, 층별 샘플링, 군집 샘플링, 계층 샘플링의 의미와 활용법을 알아봅니다. 이 과정은 통계학을 배우고자 하는 분들을 위한 정규 교육 코스입니다. 추가 영상은 채널 "Green"등급 이상의 멤버십 회원에게만 제공됩니다. ua-cam.com/channels/1HI6tWQrmx-92PY6t5tfYg.htmljoin 채널 멤버십을 통해 기초 통계학 강의를 수강해 보시기 바랍니다. 멥버십 회원께서는 알림 설정을 해 두어야 다음 동영상이 업로드 되면 화면에 보이게 됩니다. 채널 정보에 "회원 전용" 동영상 게시물이 있습니다.
처음 배우는 통계학 / 01 / 모집단과 표본
Переглядів 1786 місяців тому
통계학은 궁극적으로 알고자 하는 대상, 즉 모집단으로부터 추출한 표본을 이용하여 모집단의 정보를 얻어내는 것으로 볼 수 있습니다. 여기서 모집단과 표본의 의미와 관련된 용어를 짚어 봅니다. 이 과정은 통계학을 배우고자 하는 분들을 위한 정규 교육 코스입니다. 추가 영상은 채널 "Green"등급 이상의 멤버십 회원에게만 제공됩니다. ua-cam.com/channels/1HI6tWQrmx-92PY6t5tfYg.htmljoin 채널 멤버십을 통해 기초 통계학 강의를 수강해 보시기 바랍니다. 멥버십 회원께서는 알림 설정을 해 두어야 다음 동영상이 업로드 되면 화면에 보이게 됩니다. 채널 정보에 "회원 전용" 동영상 게시물이 있습니다.
처음 배우는 통계학 / 00 / 오리엔테이션
Переглядів 2217 місяців тому
통계 관련 과목들을 수강하기 전에 선수 과목의 성격으로 기초적인 통계 용어와 여러 기법들을 이론적으로 소개하고 어떻게 활용되는지에 중점을 둔 정규 교육 코스입니다. 앞으로 추가되는 영상은 채널 멤버십 "Green" 등급 이상의 멤버십 회원에게만 제공됩니다. ua-cam.com/channels/1HI6tWQrmx-92PY6t5tfYg.htmljoin 채널 멤버십을 통해 기초 통계 분석 강의를 수강해 보시기 바랍니다. 멥버십 회원께서는 알림 설정을 해 두어야 다음 동영상이 업로드 되면 화면에 보이게 됩니다. 채널 정보에 "회원 전용" 동영상 게시물이 있습니다.
미니탭 기본 과정 | 17 | 빈도 분석을 위한 카이제곱검정
Переглядів 1607 місяців тому
빈도 분석에 사용되는 대표적인 카이제곱검정은 "적합도 검정"과 "동질성 검정" 그리고 독립성 검정"으로 나뉩니다. 이 세 가지 분석의 차이는 무엇이고 어떻게 분석을 하는지 알아보는 영상입니다. 이 과정은 미니탭을 배우고자 하는 분들을 위한 정규 교육 코스입니다. 추가 영상은 채널 "Green"등급 이상의 멤버십 회원에게만 제공됩니다. ua-cam.com/channels/1HI6tWQrmx-92PY6t5tfYg.htmljoin 채널 멤버십을 통해 미니탭 강의를 수강해 보시기 바랍니다. 멥버십 회원께서는 알림 설정을 해 두어야 다음 동영상이 업로드 되면 화면에 보이게 됩니다. 채널 정보에 "회원 전용" 동영상 게시물이 있습니다.
처음 배우는 JMP(42) | 자주 사용하는 메뉴, 툴 바에 등록하기
Переглядів 597 місяців тому
처음 배우는 JMP의 마흔 두 번째 영상입니다. 이번 영상에서는 자주 사용하는 JMP의 메뉴를 툴 바에 등록하는 방법을 알아봅니다. 공학통계연구소 UA-cam 채널에서는 유용한 영상 개발을 위해 멤버십 제도를 운영하고 있습니다. 양질의 학습 영상을 제공하기 위해 구독자 분들의 많은 참여와 도움 부탁드리겠습니다. 멤버십 가입은 다음 링크를 참고하세요. ua-cam.com/channels/1HI6tWQrmx-92PY6t5tfYg.htmljoin
미니탭 기본 과정 | 13 | 분산 비교을 위한 통계적 검정
Переглядів 1137 місяців тому
1-표본 분산 검정과 2-표본 분산 검정을 위한 F-검정과 Levene 검정에 대해 학습합니다. 이 과정은 미니탭을 배우고자 하는 분들을 위한 정규 교육 코스입니다. 추가 영상은 채널 "Green"등급 이상의 멤버십 회원에게만 제공됩니다. ua-cam.com/channels/1HI6tWQrmx-92PY6t5tfYg.htmljoin 채널 멤버십을 통해 미니탭 강의를 수강해 보시기 바랍니다. 멥버십 회원께서는 알림 설정을 해 두어야 다음 동영상이 업로드 되면 화면에 보이게 됩니다. 채널 정보에 "회원 전용" 동영상 게시물이 있습니다.
미니탭 기본 과정 | 10 | 행과 열에 대한 다양한 통계량 산출
Переглядів 717 місяців тому
데이터 분석 과정에서 가장 먼저 하는 일이 기본적인 통계량을 산출하는 일입니다. 이러한 통계량 산출을 어떻게 하는지 알아보는 영상입니다. 이 과정은 미니탭을 배우고자 하는 분들을 위한 정규 교육 코스입니다. 추가 영상은 채널 "Green"등급 이상의 멤버십 회원에게만 제공됩니다. ua-cam.com/channels/1HI6tWQrmx-92PY6t5tfYg.htmljoin 채널 멤버십을 통해 미니탭 강의를 수강해 보시기 바랍니다. 멥버십 회원께서는 알림 설정을 해 두어야 다음 동영상이 업로드 되면 화면에 보이게 됩니다. 채널 정보에 "회원 전용" 동영상 게시물이 있습니다.
미니탭 기본 과정 | 08 | 확률 분포(Probability Distribution)의 확률 구하기
Переглядів 1307 місяців тому
연속형 확률 분포(정규 분포, F분포 등)와 이산형 확률 분포(이항 분포 등)의 확률과 누적 확률 그리고 역 누적 확률을 미니탭을 이용하여 구하는 영상입니다. 이 과정은 미니탭을 배우고자 하는 분들을 위한 정규 코스 교육입니다. 추가 영상은 채널 "Green"등급 이상의 멤버십 회원에게만 제공됩니다. ua-cam.com/channels/1HI6tWQrmx-92PY6t5tfYg.htmljoin 채널 멤버십을 통해 미니탭 강의를 수강해 보시기 바랍니다. 멥버십 회원께서는 알림 설정을 해 두어야 다음 동영상이 업로드 되면 화면에 보이게 됩니다. 채널 정보에 "회원 전용" 동영상 게시물이 있습니다.
처음 배우는 SPC | 12 | JMP를 이용한 계수형 관리도 생성
Переглядів 1018 місяців тому
처음 배우는 SPC | 12 | JMP를 이용한 계수형 관리도 생성
처음 배우는 SPC | 11 | 미니탭을 이용한 계수형 관리도 생성
Переглядів 1188 місяців тому
처음 배우는 SPC | 11 | 미니탭을 이용한 계수형 관리도 생성
처음 배우는 SPC | 09 | JMP를 이용한 계량형 관리도 작성법
Переглядів 1338 місяців тому
처음 배우는 SPC | 09 | JMP를 이용한 계량형 관리도 작성법
처음 배우는 SPC | 08 | 미니탭을 이용한 계량형 관리도 작성법
Переглядів 1698 місяців тому
처음 배우는 SPC | 08 | 미니탭을 이용한 계량형 관리도 작성법
처음 배우는 JMP(41) | Treemap을 이용한 KOSPI 시총 50종목의 상승과 하락 현황 보기
Переглядів 668 місяців тому
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처음 배우는 JMP(40) | Distribution을 이용한 공정능력분석
Переглядів 1258 місяців тому
처음 배우는 JMP(40) | Distribution을 이용한 공정능력분석
처음 배우는 JMP(39) | 드래그 대신 클릭을 이용한 그래프 그리기(feat. Graph Builder)
Переглядів 829 місяців тому
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JMP를 이용한 처음 배우는 실험계획법 | 01 | 실험계획법 개요
Переглядів 4109 місяців тому
JMP를 이용한 처음 배우는 실험계획법 | 01 | 실험계획법 개요
파워포인트에서 예쁜 수식 입력하기(feat. IguanaTex)
Переглядів 1 тис.10 місяців тому
파워포인트에서 예쁜 수식 입력하기(feat. IguanaTex)
잘 보았습니다^^
박사님 아직 강의준비가안된건가요?
여러 업무가 너무 바빠서 동영상 작업을 하지 못하고 있습니다. 양해 부탁드립니다.
관리도 빌더를 이용한 기능 잘 배웟습니다.
간단하지만 세부적인 기능 하나 잘 배웠습니다.
오늘도 한강의 잘 듣습니다. 산점도 행렬로 상관 계수 표현이 이렇게 다양한줄 몰랐습니다. 감사합니다.
최고!!!
Line of fit에서 성별로 fit이 그려지지 않고 하나의 fit line만 보여질때는 어떤 옵션을 설정해야될까요?
4분 05초를 보시면 Overlay 쪽에 "Sex" 변수를 지정하고 Line of fit을 누르면 됩니다.
@@info_iesrnd 넵 빠른 답변 감사드립니다. 즐건 명절 되십시요
너무 좋습니다. DOE 나머지 영상을 보기 위해서는 등급을 올려야 하는 것인가요?
현재 실험계획법과 관련한 영상으로는 "JMP를 이용한 처음 배우는 실험계획법"이 Blue 등급 이상의 회원에게 공개되어 있습니다.
@@info_iesrnd 감사합니다. JMP는 사용하지 않아서, 안봤었네요. 감사히 보겠습니다.
감사합니다~~ 혹시 다음강의는 어디서 볼수있나요??
안녕하세요 샘플 예제 파일 공유 가능 할까요~? data level3 시험 준비 중입니다!
github.com/iesrnd/Sample_Data 폴더에 보면 Sample Data.Zip 파일이 있습니다. 참고하시기 바랍니다.
감사합니다..!!
@@info_iesrnd혹시 연습해볼만한 jmp 예제 문제들도 추가로 있을까요~?
JMP는 JMP설치 폴더 내에 Sample Data폴더가 있습니다. 거기에 많은 예제 데이터가 있습니다.
한 강의 잘 배웠습니다.
설명 너무 잘하시네요 기본적인 개념에 대해서 서치하면서 같이 공부하니 금상첨화가 따로없습니다 감사합니다 엑셀에선 추세선 = 회귀분석에선 회귀선!
좋은 말씀 감사합니다!
오늘도 하나 잘 배웠습니다.
시청해 주셔서 감사드립니다.
오늘도 회사에서 한강의 들었습니다. 감사합니다.
고맙습니다. 도움이 되셨길 바랍니다.
오늘도 한강의 따라 잘 배웠습니다.
그럼 극단적인 비유로 부분군 관점에서 보면 cpk는 부분군내의 시그마숏텀을 계산하므로 우연원인만 포함하고 Ppk는 부분군내 뿐만아니라 부분군간의 데이터도 포함하므로 우연원인과 이상원인을 모두 포함한다 볼 수있는건가요 교수님?
네 맞습니다. 그런데 실질적으로 보면 우연원인에 의한 산포라는 것이 도출하기가 어렵습니다. 그래서 최근에는 Cpk본다는 Ppk를 많이 사용하는 추세입니다.
@@info_iesrnd 감사합니다 교수님. 해당 강의영상이 품질직무 면접과정에서 많은 도움을 받았습니다.
@@info_iesrnd 한가지만 더 질문 드려도 될까요? 이상원인의 대표적인2가지원인과 우연원인의 대표적인2가지원인은 무엇들이 있을까요 좀 헷갈리네요
하나씩하나씩 따라하면 공부중입니다 .감샇합니다.
응원합니다
gage R&R 이해에 엄청 큰 도움이 되었습니다~ ^^
박사님 기다려집니다~~
다른 것은 모두 연결되는데 ImageMagick 사이트는 연결이 되지 않네요 ㅠㅠ
안녕하세요 혹시 등급업 과정 내용중에 게이지알앤알도 있을까요?
Gage R&R에 관한 영상은 준비 중에 있습니다. 아마도 측정시스템분석(MSA) 전반적인 방법을 미니탭에서 다루는 영상이 될텐데 채널 게시물을 통해 알려드리도록 하겠습니다.
@@info_iesrnd 감사합니다 게이지 알앤알 과정 추가 되면 바로 수강신청 하겠습니다
혹시 게이지 알엔알도 교육 내용이 있을까요
blog.naver.com/discoveringjmp/223119515062
재미있게 잘 보았습니다. 유용한 팁입니다 참고로 상황에 따라서는 Cols / recode에서 ▼advanced / extract segment 또한 사용할 수 있을 것 같습니다
extract segment는 Data Table의 Cell 내의 값에서 특정 구분자(comma, blank, hyphen Etc.)를 이용하여 숫자나 문자를 추출하는 것으로 해당 열에 입력된 값들이 동일 패턴으로 구성된 경우에 사용할 수 있습니다. 이런 경우에는 유용하게 사용될 수 있습니다.
정말 감사합니다! 설명 엄청 잘하시네요 엄청 도움 많이 됐어요!!!
La Tex 이 깔려 있는 상태여야 하나요?
IguanaTex이 LaTex이 내장된 것입니다. 별도 설치없이 IguanaTex 설치하시면 됩니다.
샞 ㅓ ㅜ 😂5ㅡㅡㅠㅇ, ?₩₩7?😂😮
영상의 내용 중에서 ToCol() 함수를 이용하여 상자그림을 그리는 부분에서 데이터는 열 단위로 합친 후에 열의 이름은 행 단위로 옮기는 실수가 있었습니다. 원래 데이터 맞게 상자그림을 그리려면 ToCol 함수를 사용할 때, "True"를 빼고 그냥 =ToCol() 함수를 사용하여 데이터를 Stacking 하시면 되겠습니다.
그룹이랑 데이터랑 안맞는데요?
네, 맞습니다. ToCol에서 행으로 데이터를 가져와야 올바르게 됩니다.
안녕하세요 좋은 강의 감사합니다. Box-Cox 변환 후 UCL과 LCL이 기존과 달라지는데 변환 후의 UCL과 LCL을 초과하지 않으려면 기존 변환 전 데이터를 기준으로 그 수치가 얼마인지는 어떻게 알 수 있나요?
Box-Cox 변환은 원자료에 적당한 Lambda 만큼의 승수를 취해주는 것이므로 Box-Cox 변환 결과에 Lambda 값이 나오므로 이를 참고해 원 자료의 값으로 변환해야 합니다.
@@info_iesrnd 감사합니다. 질문을 하나만 더 드리고 싶은데 만약 연간 로트별 생산시간과 수율을 모두 조사하여 관리한다고 했을 때에는 각 로트별로 하나의 데이터만 나오고 이는 샘플링한 데이터가 아니기 때문에 모수라고 생각이 드는데 이런 경우에는 어떻게 관리수준을 정해야될지 문의드립니다. 혹시 제 질문에 잘못된 부분이 있다면 수정부탁드립니다.
통계적인 관점에서만 설명드리면 각 로트에 대한 전수 검사를 수행하는 경우에는 굳이 관리도를 그릴 필요는 없습니다. 그런 경우에는 내부적인 관리 수준을 결정하여 관리하는 방법이 올바르다고 생각됩니다. 다만 실제로 우리가 전수 검사를 한다고 해도 이것이 사실 모집단이라고 보기는 어렵습니다. 모집단은 향후 생산될 전체 제품으로 볼 수 있기 때문에 로트 간의 품질 변동을 관리하고자 한다면 일반적인 방법으로 관리를 하는 것도 방법이 될 수 있습니다. 다만 표본 수가 큰 경우에는 조금의 변동에도 관리한계를 벗어나는 경우가 많으므로 과잉 관리가 될 수도 있습니다.
@@info_iesrnd 작년데이터를 바탕으로 내부관리기준을 설정하려고 하는 상황입니다. 작년데이터를 가지고 평균 및 UCL과 LCL을 확인하여 1년간의 생산시간과 수율을 관리한다면 말씀해주신대로 문제가 발생할까요?
관리한계는 산출한 후에 반드시 검토가 필요합니다. 단순히 식을 이용해 구했다고 해서 끝이 아니라 올바른 관리한계가 도출된 것인지에 대한 검토를 해서 혹여 과도한 관리이탈이 발생하지 않도록 하면서 올바른 공정 변화를 검출할 수 있도록 해야 합니다.
데이터 스택할때 '행'으로 가져와야 그룹변수랑 맞습니다!
Stack의 목적에 따라 행 혹은 열을 선택하여 사용하시면 됩니다.
감사합니다!
beamer 쓰다가 모니터 박살낼 거 같아서 찾아보니까 이런 게 있었네요. 감사합니다
워크시트를 통해 Gage R&R 결과를 Minitab으로 도출해보고 싶습니다. Minitab을 사용하는 방법도 강의해주시면 감사하겠습니다!.
공차는 측정 특성마다 다르기 때문에 해당 특성의 공차가 얼마인지 직접 확인하셔야 합니다.
제조업에 근무하는 사람들이 꼭 봤으면 하는 강의라고 생각 합니다. 공정에서 산포가 발생할 때마다 실험계획같은 계획없이 무작정 공정조건을 변동해서 산포가 줄어들지 않는 문제가 빈번하기 때문입니다.
분산 분석시 정규성 검정을 하는 방법을 알고 싶습니다. 데이터가 30개 이하 인경우 정규분포가 따르지 않는다면 비모수 분석으로 진행하는게 맞나요?
분산분석에서 정규성에 대한 가정이 만족되는지를 확인하는 방법은 두 가지가 있습니다. 하나는 각 그룹별 자료들에 대한 정규성 검정을 하는 것과 다른 하나는 분산분석 결과로 도출되는 잔차(residual)에 대해 정규성 검정을 하는 것입니다. 일반적으로 분산분석에 사용되는 자료수가 많지 않은 경우가 대부분이라 실제 그룹별 자료들에 대한 정규성 검정을 수행하는 것은 큰 의미가 없을 수 있습니다. 따라서 잔차에 대해 정규성 검정 혹은 정규확률도와 같은 그래프로 확인합니다. 정규성 가정에 만족되지 못한다면 비모수 검정 기법을 사용해야 합니다.
감사합니다. @@info_iesrnd
좋은 강의 감사 드립니다. 설명해 주신 p값 관련하여, "실제로 범할 α-risk의 크기"와 "가설 채택" 사이 간 의미 혼동이 와서 질문 드립니다. 협력사 자재 변경으로 생산한 4M 제품(Mx)을 기존 PCR 제품(My)과 비교하여 양/불을 판단하려고, Ho는 Mx=My / Ha는 Mx≠My 로 가설을 세웠습니다. p값이 작다면 Ha을 채택하지만, 실제로 범할 α-risk의 크기가 작기 때문에 작은 risk로 판단하여 출하하는 경우는 없을까요? 아니면 Ha 채택으로 Mx≠My 이기 때문에 고객에서도 Mx≠My 를 구별할 수 있어 (True Positive) 출하하는 판단을 하지 않게 되는 것일까요?
좀 더 명확한 질문이 필요합니다. 질문의 의미가 자재 변경 전후에 품질 차이가 있는 지를 확인하고자 하는 것인지 아니면 차이가 없는 지를 확인하고자 함인지에 따라 방법이 달라집니다. 만일 차이가 있는 경우에 보내고 싶지 않아 검사를 했는데 P값이 작게 나왔다면 품질의 차이가 있으므로 보내면 안됩니다. 다만 그런 것이 아니라 여러 이유로 자재 변경을 했고 이로 이한 품질이 기존 것과 같은 수준임을 보이고자 한다면 동등성 검정의 P값을 활용해야 합니다. 일반적인 t-검정이나 비율 검정이 아닌...
@@info_iesrnd 답변 감사 드립니다. 그 동안... 답변해 주신 내용처럼 판단해 왔었습니다. 그런데 금번 강의를 듣고, 차이가 있는지를 보고자 함에서 p값이 작으면 차이가 있는 것인데, 실제 범할 리스크 크기가 작아진다는 표현이 와닿지 않아서 질문 드렸습니다.
@@woo-rm4zo P값이 작게 나왔을 때, 리스크가 작아졌다는 것은 귀무가설을 기각했을때 기각한 그 행위가 틀릴 가능성이 줄어 들었단 의미입니다.
@@info_iesrnd 이해했습니다. 감사합니다!
좋은 강의 감사 드립니다. 현업에서 배울 수 없었던 내용을 알게 해 주셔서 감사합니다.
공정 factor들이 너무 많아서 어떻게 선별해야 할지 막막했는데, 이렇게 좋은 강의로 설명해 주셔서 감사 드립니다.
좋은 말씀 감사드립니다.
좋은 강의 감사 드립니다.
시청해 주셔서 감사드립니다.
박사님 기대됩니다. 😂
머리가 띵! 했던 강의였습니다. 좋은 강의 감사 드립니다.
저도 감사드립니다
좋은 내용 감사드립니다
시청해 주셔서 감사드립니다.
항상 좋은 동영상 강의 감사 합니다.
시청해 주셔서 감사드립니다.