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국내 양자 컴퓨팅 연구 가속화 및 생태계 육성을 위해 IBM Q네트워크 합류
우리 대학 인공지능 양자컴퓨팅 IT 인력양성 연구센터는 비즈니스와 과학 분야에 사용되는 양자 컴퓨팅을 발전시키기 위해 IBM과 협업하는 포춘 500대 기업, 교육기관, 스타트업, 연구소들의 공동체인 IBM Q 네트워크에 합류했다고 29일 발표했다.
우리 대학은 국내 최초의 IBM Q 네트워크 학술 멤버(Academic Member)로서 IBM의 진보된 양자 컴퓨팅 시스템을 활용해 양자 정보 과학의 발전과 초기 애플리케이션 탐구를 위한 연구 프로젝트를 수행할 예정이다. 또한, 과학과 비즈니스 전반에 걸쳐 큰 변화를 가져올 양자 컴퓨팅 시대에 대비해 양자 전문 인력 양성을 위한 인재 교육 및 훈련에 IBM 양자 재원을 활용하게 될 것이다. 이를 통해 4차 산업 혁명을 실현하기 위해 반드시 필요한 실행 기술이 될 것으로 기대되는 양자 컴퓨팅의 생태계 육성에 앞장서게 될 것이다.
이 멤버십 체결을 주도한 인공지능 양자컴퓨팅 IT 인력양성 연구센터장 이준구 교수(전기및전자공학부)는 양자 컴퓨팅을 “수학적 난제에 해당하는 계산 문제를 아주 빠르고 적은 전력으로 계산할 수 있는 새로운 기술, 미래를 바꿀 기술”이라고 설명하며 “한국은 양자 컴퓨팅에 대한 투자를 비교적 늦게 시작해 현재는 기술 격차가 크지만, KAIST의 IBM Q 네트워크 합류는 국가적 경쟁력 확보에 중요한 밑거름이 될 것”이라는 큰 기대감을 표했다.
우리 대학 인공지능 양자컴퓨팅 IT 인력양성 연구센터는 IBM 클라우드를 통해 대중에게 제공되는 IBM 퀀텀 익스피리언스(Quantum Experience)를 양자 인공지능, 양자 화학계산 등의 양자 알고리즘 연구 개발과 양자 컴퓨팅 교육에 이미 사용하고 있었다. 우리 대학은 IBM Q 네트워크에 합류함으로써 양자 인공지능 기반 질병 진단, 양자 전산화학, 양자 기계학습 기술 등 실용화 연구와 실험을 하는데 IBM의 최상급 양자 컴퓨터를 사용할 수 있게 될 것이다. 또한, IBM Q 네트워크 소속 해외 대학 및 기업과의 교류를 통해 양자 컴퓨팅 분야에 있어 국내 기술의 세계적 입지를 견고히 할 수 있을 것으로 예상된다.
※ IBM 퀀텀(Quantum)에 대해
IBM 퀀텀은 비즈니스 및 과학 애플리케이션을 위한 양자 시스템을 구축하고자 하는 업계 최초의 이니셔티브이다. IBM이 양자 컴퓨팅에 쏟고 있는 노력에 대한 자세한 내용은 www.ibm.com/ibmq 에서 제공된다.
IBM Q 네트워크에 대한 자세한 정보와 모든 파트너, 회원 및 허브의 전체 목록은 https://www.research.ibm.com/ibm-q/network/ 에서 제공된다.
2020.09.29
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김문철 교수, 인공지능 통해 풀HD영상 4K UHD로 실시간 변환
〈 김 문 철 교수 〉
우리 대학 전기및전자공학부 김문철 교수 연구팀이 딥러닝 기술을 이용해 풀 HD 비디오 영상을 4K UHD 초고화질 영상으로 초해상화 변환할 수 있는 기술을 개발했다.
이 기술은 인공지능의 핵심 기술인 심층 콘볼루션 신경망(Deep Convolutional Neural Network, DCNN)을 하드웨어로 구현했다. 초당 60프레임의 초고해상도 4K UHD 화면을 실시간으로 생성할 수 있는 알고리즘 및 하드웨어 개발을 통해 향후 프리미엄 UHD TV, 360 VR, 4K IPTV 등에 기여할 것으로 기대된다.
이번 연구는 KAIST 전기및전자공학부 김용우, 최재석 박사과정 등이 주도했고 현재 특허 출원을 준비 중이다.
최근 영상 화질 개선 연구에 인공지능의 핵심 기술인 심층 콘볼루션 신경망을 적용시키려는 노력이 활발히 이뤄지고 있다. 그러나 이러한 심층 콘볼루션 신경망 기술은 연산 복잡도와 매우 높고 사용되는 메모리가 커 작은 규모의 하드웨어를 통해 초고해상도 영상으로 실시간 변환하는 데 한계가 있다.
기존의 프레임 단위로 영상을 처리하던 방식은 DRAM과 같은 외부 메모리 사용이 필수적인데 이로 인해 영상 데이터를 처리할 때 지나친 외부 메모리 접근으로 인한 메모리 병목현상과 전력 소모 현상이 발생했다.
김 교수 연구팀은 프레임 단위 대신 라인 단위로 데이터를 처리할 수 있는 효율적인 심층 콘볼루션 신경망 구조를 개발해 외부 메모리를 사용하지 않고도 작은 규모의 하드웨어에서 초당 60 프레임의 4K UHD 초해상화를 구현했다.
연구팀은 기존 소프트웨어 방식의 심층 콘볼루션 신경망 기반의 고속 알고리즘과 비교해 필터 파라미터를 65% 정도만 적용하고도 유사한 화질을 유지했다.
이는 딥러닝 기술을 이용한 고해상도 영상 변환 기술이 활발히 진행되는 가운데 초당 60프레임의 4K UHD 초해상화를 하드웨어로 실현한 첫 사례로 꼽힌다.
김 교수는 “이번 연구는 심층 콘볼루션 신경망이 작은 규모의 하드웨어에서 초고품질 영상 처리에 실질적으로 응요 가능한 기술임을 보인 매우 중요한 사례다”며 “현재 프리미엄 UHD TV 및 UHD 방송 콘텐츠 생성, 360도 VR 콘텐츠, 4K IPTV 서비스에 매우 효과적으로 적용할 수 있다”고 말했다.
이번 연구는 과학기술정보통신부 정보통신기술진흥센터(IITP) ICT 기초연구실지원사업의 지원을 받아 수행됐다.
□ 그림 설명
그림1. 실시간 AI(딥러닝) 기반 고속 초고해상도 업스케일링 기술
그림2.심층 신경망 AI 기반 4K UHD 60fps 실시간 초해상화 하드웨어 (FPGA)
그림3. 심층 신경망 AI 기반 4K UHD 60fps 실시간 초해상화 하드웨어 시연
2018.01.16
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박현욱 교수, 머신러닝 통해 MRI 영상촬영시간 단축기술 개발
우리 대학 전기및전자공학부 박현욱 교수 연구팀이 머신러닝 기반의 영상복원법을 이용해 자기공명영상장치(이하 MRI)의 영상 획득시간을 6배 이상 단축시킬 수 있는 기술을 개발했다.
이번 연구를 통해 MRI의 영상획득시간을 대폭 줄임으로써 환자의 편의성을 높일 뿐 아니라 의료비용 절감 효과를 기대할 수 있을 것으로 보인다.
권기남 박사과정이 1저자로 참여한 이번 연구는 국제 학술지 ‘메디컬 피직스(Medical Physics)’ 12월 13일자에 게재됐고 그 우수성을 인정받아 표지 논문에 선정됐다.
MRI는 방사능 없이 연조직의 다양한 대조도를 촬영할 수 있는 영상기기이다. 다양한 해부학적 구조 뿐 아니라 기능적, 생리학적 정보 또한 영상화 할 수 있기 때문에 의료 진단을 위해 매우 높은 빈도로 사용되고 있다.
하지만 MRI는 다른 의료영상기기에 비해 영상획득시간이 오래 걸린다는 단점이 있다. 따라서 환자들은 MRI를 찍기 위해 긴 시간을 대기해야 하고 촬영 과정에서도 자세를 움직이지 않아야 하는 등의 불편함을 감수해야 한다.
특히 길게 소요되는 영상획득시간은 MRI의 비싼 촬영 비용과 직접적인 연관이 있다.
박 교수 연구팀은 MRI의 영상획득시간을 줄이기 위해 데이터를 적게 수집하고 대신 부족한 데이터를 기계학습(Machine Learning)을 이용해 복원하는 방법을 개발했다.
기존의 MRI는 주파수 영역에서 여러 위상 인코딩을 하면서 순차적으로 한 줄씩 얻기 때문에 영상획득시간이 오래 걸린다. 획득 시간을 단축시키기 위해 저주파 영역에서만 데이터를 얻으면 저해상도 영상을 얻게 되고 듬성듬성 데이터를 얻으면 영상에서 인공물이 생기는 에일리어싱 아티팩트 현상이 발생한다.
이러한 에일리어싱 아티팩트를 해결하기 위해 다른 민감도를 갖는 여러 수신 코일을 활용한 병렬 영상법과 신호의 희소성을 이용한 압축 센싱 기법이 주로 활용됐다.
그러나 병렬 영상법은 수신 코일들의 설계에 영향을 받기 때문에 시간을 많이 단축할 수 없고 영상 복원에도 시간이 많이 걸린다.
연구팀은 MRI의 가속화에 의해 발생하는 에일리어싱 아티팩트 현상을 없애기 위해 라인 전체를 고려한 인공 신경망(Deep Neural Networks)을 개발했다.
연구팀은 위 기술과 함께 기존 병렬 영상법에서 이용했던 복수 수신 코일의 정보를 활용했고, 이 방식을 통해 직접적으로 영향을 주는 부분만을 연결해 네트워크의 효율성을 높였다.
기존 방법들의 경우 서브 샘플링 패턴에 많은 영향을 받았지만 박 교수 연구팀의 기술은 다양한 서브샘플링 패턴에 적용 가능하며 기존 방법대비 복원 영상의 우수함을 보였고 실시간 복원 또한 가능하다.
박 교수는 “MRI는 환자 진단에 필요한 필수 장비가 됐지만 영상 획득 시간이 오래 걸려 비용이 비싸고 불편함이 많았다”며 “기계학습을 활용한 방법이 MRI의 영상 획득 시간을 크게 단축할 것으로 기대한다”고 말했다.
이번 연구는 과학기술정보통신부의 인공지능 국가전략프로젝트와 뇌과학원천기술개발사업의 지원을 받아 수행됐다.
□ 그림 설명
그림1. 국제 학술지 ‘메디컬 피직스 (Medical Physics)’12월호 표지
그림2. 제안하는 네트워크의 모식도
그림3. MRI의 일반적인 영상 획득 및 가속 영상 획득 모식도
2017.12.29
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차미영 교수, 국제학회 최우수 논문상 수상
우리 대학 문화기술대학원 차미영(33) 교수가 지난 6월 4일부터 나흘 동안 아일랜드 더블린市 소재 트리니티 칼리지(Trinity College)에서 열린 제 6회 AAAI 웝로그 및 소셜미디어 국제학회 ICWSM(International AAAI Conference on Weblogs and Social Media)에서 최우수 논문상을 수상했다
차 교수가 이번 학회에서 발표한 논문 제목은 ‘온라인 소셜 네트워크 내 관습의 발생(The Emergence of Conventions in Online Social Network)‘인데 사회적 관습의 형성과 채택과정을 온라인 소셜 네트워크 사례를 통해 증명했다는 점을 인정받아 최우수 논문으로 선정되는 영예를 안았다.
사회적 관습의 형성은 사회학에서 전통적인 문제였으나 실제 사회에서 이 과정을 보는 것은 거의 불가능에 가깝기 때문에 그 동안 간단한 실험 혹은 수학적 모델을 통해 다뤄져 왔다.
차미영 교수와 독일의 막스 플랑트 연구소(MPI-SWS) 연구팀이 공동으로 추진한 이 연구는 2006년부터 2009년까지의 트위터 데이터를 이용해 리트윗(Retweet)이 다양한 방식으로 사용자들에게 채택돼 사용되는 과정을 분석했다.
리트윗은 다른 사용자가 쓴 트윗을 나의 팔로워(Follower)에게 보여주고 싶은 경우, 혹은 해당 트윗에 자신의 의견을 담아 자신의 팔로워들에게 전달하고 싶을 경우 사용하는 트위터 방법이다.
리트윗은 트위터가 처음 만들어졌을 때는 제공되지 않은 기능이었지만 한 사용자가 ‘Via’라는 단어와 그 트윗을 남긴 사용자를 언급하는 방식으로 처음 사용하기 시작한 이후, 급속도로 이용자가 증가했다. 이후에 같은 용도로 ‘HT’, ‘Retweet’, ‘RT’ 등의 키워드를 이용하는 방식이 생겨났고, 현재 가장 많이 사용되는 ‘RT’, ‘Via’ 등이 사용되면서 트워터의 관습(Convention)으로 자리를 잡았다.
이에 따라 트위터는 결국 리트윗을 트위터 자체 시스템을 통해 제공하기 시작했는데 이는 최초에 리트윗이 사용자들에 의해 만들어지고 사용돼 자리를 잡았다는 점에서 ‘사회적 관습’이 만들어진 과정으로 연구팀은 해석했다.
연구팀은 또 사회적 관습이 만들어지는 과정에서 얼리어답터들의 특성을 분석한 결과 개인정보 • URL • 프로필 사진 • 위치정보 • 리스트 등 트위터의 다양한 기능을 적극적으로 활용하는 사용자들임을 밝혀냈다.
얼리어답터들은 팔로잉(Following)하는 유저들도 평균적으로 10-100배 이상 많았고 그들끼리 사회관계망이 밀접하게 형성될 뿐만 아니라 얼리어답터에 의해 새로운 관습이 채택되는 과정에서, 리트윗의 사용이 그들의 친구들을 중심으로 급속히 사용되며 확산되고 있음을 증명했다.
차미영 교수는 “이번 연구는 트위터가 만들어진 때부터 거의 모든 데이터를 가지고 트위터에서의 관습변화를 분석한 것으로 SNS를 통해 실제 사회적 관습의 형성과정을 증명했다는 점에서 의미가 있다”고 말했다. 끝.
2012.07.04
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유회준 교수, ‘이달의 과학기술자상’수상
우리학교 전기및전자공학과 유회준 교수가 "이달의 과학기술자상"을 수상했다.
교육과학기술부(장관 이주호)와 한국연구재단(이사장 직무대행 김병국)은 최첨단 물체인식 알고리즘을 휴대할 수 있는 소형 시스템으로 구현하여, 현실과 가상세계의 구분을 없애는 가상물리시스템(Cyber-Physical System)의 실현에 한 걸음 더 다가서도록 한 유 교수의 업적을 인정해 수상자를 결정했다.
유회준 교수는 고성능‧저전력 ‘물체인식 칩’을 개발하여, 일반 PC에서도 구현하기 어려운 복잡한 물체인식 알고리즘을 스마트폰과 같은 소형 시스템에 적용하여 학계의 주목을 받아왔다.
물체인식 알고리즘은 연산량도 많고 구조도 복잡하여 일반 PC로도 실시간으로 처리하기 어렵다. 그러나 스마트폰의 등장으로 휴대용 전자 기기에서도 물체를 인식하는 시스템이 필요하게 되었다.
유 교수는 물체를 효과적으로 인식하기 위해서 인간의 ‘뇌 구조’를 모사한 인공 지능 물체인식 프로세서 칩을 개발하는데 성공하였다. 이 칩은 칩과 칩 사이에 네트워크를 형성하는 네트워크온칩(Network-on-Chip) 프로토콜을 통해 속도를 획기적으로 개선하고, 디지털-아날로그 혼성 회로기술로 전력이 적게 소모되는 특징을 가지고 있다.
특히 이 칩은 자동차의 자동 주행, 감시카메라, 휴대폰 물체 인식기 등에 이용할 수 있고, 비행체 궤도 예측과 레이더 트랙킹 등도 초고속으로 수행할 수 있다.
유 교수는 집적회로 분야 세계 최고 권위의 학회인 국제고체회로학회 (ISSCC)에 매년 새로운 칩을 소개하는 등 물체인식 칩 분야를 선도하고 있다.
세계적으로 다양한 휴대용 전자기기가 상용화되면서 최고 성능이면서 전력이 적게 드는 프로세서 칩을 개발하고자 세계적인 과학자들이 연구에 매진하고 있다.
유 교수는 세계 최초 메모리 혼재기술로 제작한 램 프로세서를 개발하고, 이를 이용한 모바일 기기용 증강 현실(Augmented Reality)을 통해 휴대용 전자기기에서도 3차원 영상과 게임이 구현되도록 하였다.
유회준 교수는 “현재 스마트폰과 같은 다양한 휴대용 전자기기가 사용되고 있는데, 이 기기가 한정된 전력공급원(배터리)으로부터 오랫동안 작동하기 위해서는 전력이 적게 드는 프로세서 칩이 필수적이다. 우리 연구팀은 인간의 뇌 구조에서 영감을 받아 고성능, 저전력 물체인식 프로세서 칩을 개발하였다. 앞으로도 저전력 디지털 회로 개발을 위해 지속적으로 연구하여 세계 최고 수준으로 이끄는데 최선의 노력을 다하겠다”고 수상 소감을 밝혔다.
2010.12.09
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2010 IT 융합 국제워크숍 성황리에 개최
IT와 방송통신분야 쟁점과 이슈를 집중 조망한 ICC주최 IT 융합 국제워크숍이 ‘미래 네트워크와 서비스(Future Networks and Services)’라는 주제로 11월 26일(금) KI빌딩에서 200여명이 참석한 가운데 성황리에 개최됐다.
이날 행사에서는 미래방송통신환경의 국제적인 변화방향과 지향점을 논의하고, 산•학•연•관의 준비 및 대응방향을 공유하였으며, M2M과 5G 등 미래융합통신과 뉴미디어 및 스마트 작업(Smart Work) 등 현재와 미래의 핵심 이슈를 집중적으로 다루었다.
정진완 ICC국제화사업추진단장이 사회를 맡아, 서남표 총장의 환영사로 시작한 이날 행사에서 이각범 국가정보화전략위원회(대통령소속) 위원장이 기조연설을 통해 정보화 전략을 주제로 국가정보화전략위원회의 정보화전략과제, 2030년 미래사회를 대비한 정보화전략 등에 대해 발표했다.
해외에서는 기조연설자로 세계적인 미디어 퓨처리스트(Media Futurist)인 게르트 레온하드(Gerd Leonhard) 더 퓨처 에이전시 최고경영자(CEO)가 나서 "미디어의 미래(The Future of Media)"라는 주제로 미래 미디어 사업의 잠재성과 당면 과제를 강연을 하고, 아런 벤카타람니(Arun Venkataramni) 미국 메사추세츠대학 교수가 "유동성 : 미래 인터넷 건축 프로젯트의 첫 요소(Mobility : First Future Internet Architecture Project)"라는 주제로 강연을 하였다.
이외에 세션1에서는 M2M주제로 삼성종기원의 장경훈박사, 프랑스의 수페렉(SUPELEC)의 Merouane Debbah교수, KAIST의 송준화 교수가 미래 M2M통신등에 대해 발표하고, 동시간 "스마트 TV를 위한 뉴 미디어(New Media for Smart TV)"라는 주제로 담스타드트(Darmstadt) 대학의 Thorsten Strufe교수, ETRI의 방송통신융합연구부문 이호진소장, KAIST의 최준균교수의 발표가 있었다.
세션2에서는 5G라는 주제로 방송통신위원회의 모바일서비스분야 김동기PM이 미래 모바일서비스전략에 대해 발표하고, 홍콩과기대의 빈센트 로우(Vincent Lau)교수와 KAIST정세영교수가 차세대 무선시스템,무선통신등에 관해 발표를 하였다.
또한, 동시간 미래정보 인프라 시설(Future Information Infrastructure)이라는 주제로 프랑스 서드 페리스 텔레콤(Telecom Sud Paris)의 이규명 박사와, 국가정보화전략위원회 이경휴 전문위원, 그리고 방송통신위원회 미래인터넷분야 PM이자 KAIST 교수인 이영희교수의 발표가 있었다.
이 워크숍은 KAIST ICC와 한국통신학회가 공동 주최하고 국가정보화전략위원회, 방송통신위원회, 전자신문이 후원하였다.
2010.11.30
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전기및전자공학과 이수영 교수, APNNA 수상
전기및전자공학과 이수영 교수가 지난 12월 3일 방콕에서 열린 ICONIP2009 기간 중에 뇌정보처리 메카니즘의 이해 및 공학적 응용에 대한 연구업적으로 APNNA (Asia-Pacific Neural Network Assembly) Outstanding Achievement Award 를 수상했다.
APNNA는 1994년에 아시아와 태평양 지역의 신경정보처리 연구단체의 협의회로 구성되어, 매년 ICONIP2009 (International Conference on Neural Information Processing)을 개최하는 등 연구자들의 구심체 역할을 수행했다. 뇌정보처리 메카니즘의 이해 및 공학적 응용을 연구하는 신경회로망 분야에서 미국 주도의 INNS (International Neural network Society),유럽의 ENNS (European Neural Network Society)와 대응하는 아시아-태평양 지역의 대표기관으로 일본, 한국, 중국, 대만, 싱가폴, 호주, 뉴질랜드, 인도, 태국 등이 참여하고 있다.
2004년부터 APNNA Outstanding Achievement Award 와 APNNA Excellent Service Award를 수여하고 있다.특히, Outstanding Achievement Award 는 평생의 연구업적을 기반으로 매년 한 사람에게만 수여하는 최고의 상이다.
일본 RIKEN Brain Science Institute 의 소장이던 Shun-ichi Amari 박사,Neocognitron 신경회로망 모델의 창시자인 Kunihiko Fukushima 박사 등이 수상했다.
2009.12.21
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KAIST 산업디자인학과 김성준씨, 국제디자인어워드 최우수상 수상
KAIST 산업디자인학과 4학년 김성준씨(金成準, 24, 지도교수 정경원)가 최근 독일 하노버에서 열린 국제 디자인 어워드(iF Lebens(t)räume 2009)에서 최우수상을 수상했다.
“생명. 삶. 일(life. live. work)" 이라는 주제로 열린 이번 공모전은 전 세계에서 최종 15개의 최우수 작품을 선발하였는데, 김성준씨는 ▲물에 빠진 사람에게 신속하게 도움을 주기 위한 “휴대용 인명 구조 장비(Rescue Stick)”와 ▲깁스 치료 후 재활 치료 용도로 사용될 수 있는 “재활 의료 기구(Recovery Arm Sling)”를 출품하여 두 작품 모두 최우수상 수상의 영예를 안았다. 각각의 작품들은 삼성 디자인 멤버십의 일환으로 한양대, 연세대, 중앙대 학생들과 협업하여 진행되었다.
세계 3대 디자인 공모전 중에 하나인 iF(International Forum Design)에 의해 개최된 이번 디자인 공모전은 독일 빈센츠 네트워크(Vincentz Network)가 후원했다.
김성준씨는 팀의 대표로서 지난 3월 24일 독일 뉘른베르크에서 열린 시상식에 참석하였으며, 수상 작품들은 국제 실버용품 및 서비스박람회(Altenpflege + Propflege) 디자인 페어에 3월 24일부터 3일간 전시되었다.
2009.04.15
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항우(연)과 겸임교수제 및 공동연구 추진
- 16일, 양 기관 관계자들 참석 관련 MOU 체결- 미래 우주탐사분야 인력양성과 공동연구를 위한 인력교류
우리학교와 한국항공우주연구원(원장 백홍열)은 인공위성 등 항공우주기술 연구를 보다 효율적으로 수행하기 위해 공동연구 및 기술인력의 상호교류를 본격 추진키로 했다.
16일, 양 기관은 항우(연)에서 관련 MOU(양해각서)를 체결했으며, 미래 우주탐사를 선도할 인력양성을 위해 KAIST의 ‘우주탐사공학’ 학제전공 프로그램에 함께 참여하여 학연협력의 대표적인 모델로 발전시킬 것을 약속했다. 또한 이 프로그램의 활성화와 성과 창출을 위해 국제 공동 달탐사 프로그램인 ILN(International Lunar Network) 참여를 통한 공동연구 기회를 마련, 국가적으로 시급한 우주기술 개발을 위해 공동보조를 취하기로 했다.
이번 MOU 체결은 양 기관이 달 탐사 등 전문분야에서 공동연구를 추진함으로써 우리나라가 미래 국제사회의 우주선진국으로 도약하기 위한 계기를 마련케 됐다는 점과 학연협력을 통해 한국최초 우주인인 이소연 박사 등 항우(연)의 연구진을 KAIST의 겸임교수로 활용할 수 있게 됐다는데 의의가 있다.
2008.09.17
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