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- 대희 설
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1 IoT 에기반한 Big Data 분석에서의 RTEWS BEGAS CORPORATION., 2015 All rights reserved
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3 Table of Contents 1. Smart Factory 2. IoT 3. Big Data 4. RTEWS 적용사례
4 1. Smart Factory 무인화, 지능화, 자동화미래의모습을 Smart World 라하고, 각산업에서새로운서비스가속속등장하면서사람들에게쉽고편리한서비스를소개하고있다. Smart Health care Smart Factory Smart City Smart World Smart Home Smart Car
5 1. Smart Factory Smart Factory 란기계또는시스템에의해자동으로감지 (Sensor), 판단 (Control), 수행 (Actuator) 되는인공지능형자동생산체계를의미한다. 판단결과가생산현장에반영되어수행되는기능 수행 판단 생산과연관된이벤트가감지되어유의미한정보로관리되는기능 제품의품질변동, 생산조건변화, 재고위치변경등 감지 감지된생산현황정보에의거한의사결정 ( 작업지시 실행등 ) 감지정보와의사결정간에매핑 (mapping) 정보가업무기준으로사전에정의되어있어야함 1
6 독일은 industry 4.0 을통한미래제조업시장을구상하고있으며, 미국과일본또한제조업의중요성을재조명하며경쟁력강화를위한기술개발을적극지원하고있다. 1. Smart Factory
7 1. Smart Factory Industry 4.0 은기계와사람, 서비스가상호연결되는지능형생산체계로 네트워크화 를통한 Smart Factory 를만드는것을핵심으로한다. 산업혁명의단계별특징
8 1. Smart Factory Smart Factory 는 IoT/ IoS 의기술로인간의개입을최소화하고기계스스로가제어하는인공지능형의자동생산체계를의미한다. Source : DFKI( 독일인공지능연구소 ), 2011
9 1. Smart Factory Smart Factory 는 IoT/ IoS 의기술로인간의개입을최소화하고기계스스로가제어하는인공지능형의자동생산체계를의미한다. Reversed Service Logic Machine Material Material Machine
10 1. Smart Factory Smart Factory 는 IoT/ IoS 의기술로인간의개입을최소화하고기계스스로가제어하는인공지능형의자동생산체계를의미한다. Customized Product for Only One Person
11 2. IoT IoT 란고유하게식별가능한사물 (Things) 이만들어낸정보를인터넷을통해공유하는환경을의미한다 년브라질월드컵에서사용한골컨트롤 IOT 스마트디바이스의방향성을제시한 Nest Thermostat
12 2. IoT Gartner 는 11 년부터 하이프사이클 (Hype Cycle) 에사물인터넷을포함시켰고, 센서의보급확대, 통신기술의진화, 클라우드컴퓨팅의대두등 IT 기술의진화추세와맞물려미래새로운차원의서비스및시장가치를창출할것으로전망된다 Hype Cycle Citizen Data Science Internet of Things Big Data Machine Learning 2 ~ 5 년내에생산성안정단계에도달 5~10 년내에생산성안정단계에도달 기술촉발 부풀려진기대의정점 환멸단계 계몽단계 생산성안정단계
13 2. IoT IoT 의기술요소는 1) 센싱, 2) 연결, 3) 분석 4) 서비스로이루어져있다. 사물인터넷구성요소 필요한사물이나장소에센서를부착하여정보를획득하고, 실시간으로정보를전달하는기술 센싱 연결 사물이인터넷에연결되도록지원하는기술 ( 예 : IP 를제공하거나, 무선통신모듈을탑재하는방식 ) 사물인터넷을구성하는요소들을서비스및애플리케이션과연동하는역할을수행 서비스 분석 센서에서수집된정보를활용하여서비스목적에부합되도록분석수행
14 3. Big Data Big Data 는현재분석고도화단계를거치고있으며, IoT 의기술과함께지능화 / 자동화 / 최적화단계로발전할것이다. 현재 Big Data 1.0 Big Data 2.0 Big Data 3.0 단계별주제 Infra 구축 분석고도화및 ICT 융 복합 지능화 / 자동화 / 최적화 핵심내용 Platform (Data수집장치, Data 가공 / 처리기술등 ) Hadoop 등오픈소스기반 Vendor 주도의처리용량 / 속도경쟁 Advanced Analytics 고객의 Big Data 활용에따른실질적가치검증요구증대 Big Data 와 M2M/Io T, Cloud, 모바일등과의접목을통한신규 Biz/Service Model 창출 인공지능 (AI) 을활용 한복합 Rule 기반기 계자율제어 기계학습, 최적화 초연결 Industry 4.0 (SmartFactory) 디지털기회선점을위해관점을바꿔라,SK C&C 이원석상무, CIO Summit 2015
15 3. Big Data Big Data 와 IoT 연계로인해, 기존의 Reactive, Proactive 대응을넘어 Prescriptive 대응으로진화발전할것이다. Big Data 도입전 Big Data 와 IoT 연계전 Big Data 와 IoT 연계후 공정운영모니터링 예측기반 Proactive 대응 단위업무최적화 Industry 4.0 (Smart Factory) M2M 기반실시간공정운영모니터링, 원격제어 SHE (Safety, Health, Environment) 관제 SQL, OLAP 분석 설비건강도체크, 설비장애예측을통한예지정비 불량 Map 패턴자동분류및원인 Par ameter 자동탐색 통계, 데이터마이닝분석 구매, 생산, 물류, 판매각단위업무별최적화 수율예측및최적수율 Path 시뮬레이션 시각화분석강화 전사정보의실시간통합및공유 전사최적화및공정운영자동화 공정 / 설비간양방향정보전달, 복합 Rule 기반제어 인공지능을활용한복합 Rule 기반기계자율제어
16 3. RTEWS 적용사례 IoT 에기반한 Big Data 분석에서는센서데이터및생산공정데이터를활용한분석이핵심이며, 아래와같은분석프로세스에맞춰분석한다. Data Source Data Signatue Data Analysis 센서데이터 others 시스템데이터 생산공정 Raw Data Data Mart - Raw Data - 요약및분석 Data PRE PROCESSING EDA Sensor Data Analysis - 이상치처리 - 결측치처리 - derived variable 생성 - 자료정합성검토 - 자료의분석타당성검토 - 데이터유의성검증 - 센서간상관분석 - 주요영향인자추출 - 패턴추출및분류 Data Visualization 담당자 / 관리자 보정 Mode Update 생성 정상 Early Warning Analysis - 패턴인식 - 관리선설정 - Alarm Rule 생성 - 원인인자분석 모델검증 Model Evaluation - 모형예측력평가
17 Data Stream 3. RTEWS 적용사례 IoT 에기반한 Big Data 분석에서는센서데이터및생산공정데이터를활용한분석이핵심이며, 아래와같은분석프로세스에맞춰분석한다. Data Sources Traditional Data Strategic Seonsors ETL DW BI SYSTEM DBMS Tactical Real-Time Streaming Data In-Memory Streaming Data Store External Data Operational Real-Time 모니터링
18 3. RTEWS 적용사례 : 패턴인식 패턴인식은생산설비 Sensing Data 와계측 Data 의통계량뿐만아니라 Raw Data 의 Pattern 을인지하고모형화함으로써, Pattern 변화 Monitoring 을가능하게한다. 여러원인분석에서통계량으로원인을찾기어려운경우가있어, Raw Data의 Pattern을모형화해야할필요가있었음 에너지절감분석및불량원인분석에서 Raw Data의 Pattern을활용하여원인인자를탐지하였고, Big Data 분석 Platform 을활용한 Monitoring을실시중 [ 패턴인식프로세스 ] 데이터변형 Pattern 을형성 Pattern 진단및평가 Monitoring 기준생성
19 3. RTEWS 적용사례 : 전력패턴분석 패턴인식은생산설비 Sensing Data 와계측 Data 의통계량뿐만아니라 Raw Data 의 Pattern 을인지하고모형화함으로써, Pattern 변화 Monitoring 을가능하게한다. Parameter Value 분석 Parameter 와전력 Pattern 분석 1) 전력과 PROCESS TIME 의상관분석 : PROCESS TIME 이긴 ITEM 일수록소비전력이큼 Time 1000 초이상 소비전력 1 그룹 2 그룹 Time 2) 평균소비전력과 Parameter 와의상관분석 1 평균소비전력과 Parameter Value 가순차적이지않음. 2 ITEM 별전력 Pattern 이상이하게나타남. [1 그룹 ] [2 그룹 ] [ 평균소비전력사용량에따른 Para 비교 ] [Para 와전력비교 ]
20 3. RTEWS 적용사례 : Alarm Rule 생성 이상 Pattern 을예측하는 Alarm Rule 을생성하고평가기준을마련 [Alarm Rule 정의 ] [Alarm Rule 생성과정 ] 1 정의 평가기준 : 주어진기간동안, 이상이발생할것인지를예측하는 Rule 2 수립기준 : 최근 K 개중 k 개의 Spec. Out 수 ( 예 : 5 개중 4 개 ) Alarm 상태발생발생미발생 이상 Type Ⅱ Error 정상 Type Ⅰ Error [ 예 : 사고발생예측 Alarm] 장애발생예측구간 Type 1 Error : False Alarm Type 2 Error : 이상을감지못한누출 (MISS) Spec. 최근 5 개중 4 개 Spec. Out K k 평가기준 Alarm 발생 장애 - 누출율 : 이상이발생했음에도사전에 Alarm 이울리지않은비율 - FAR : Alarm 이울렸지만, 실제로는이상이발생하지않은비율 가중치가적용된 TypeⅠ Error + Type Ⅱ Error 가가장작은 K, k 조합을찾는다
21 3. RTEWS 적용사례 : 차량센서분석 차량센서데이터분석에서는센서간상관분석을통해후보영향인자를추출하고패턴인식알고리즘적용을통하여품질정상시계열패턴으로부터효율적인 Health Indicator 를추출한다. 1 품질후보영향인자선정 차량품질유형별후보영향인자분류 상관분석및주성분분석을통한단변량 / 다변량품질후보영향인자추출 2 품질정상패턴선정 진행시간 / 이슈기준이상치제거 시간과이슈를기준으로대상 Trend 선정 대상 Trend 기준동적시간정합화및 Robust 통계량을활용하여정상패턴설정 3 후보패턴인식알고리즘적용 1 2 차량내센서 - 특징벡터추출 - 상관분석및 raw data 주성분분석 차량들간센서 summary data - 퓨리에계수 - 웨이브릿계수 - 차량별정상 Trend 선정 Time 길이의불균형발생 - Time 불균형제거 품질유형별단변량 / 다변량후보영향인자추출 품질정상패턴설정 K Nearest Neighbor Analysis 구조적특성을고려한 Hotelling's T 2 Analysis Wavelet analysis 분석후 wavelet 계수들을이용한 T 2 Analysis 등 3 다수의패턴인식알고리즘적용 4 설명력이높은알고리즘적용 4 설명력이높은패턴인식알고리즘설정 설명력지표 ( 이슈를얼마나잘대변하는지를확률 / 수치화하여표현 ) 가높은패턴인식알고리즘을선정함 - 설명력지표는이슈의유형에따라다양한지표가존재함. Health Indicator 추출
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CRM Fair 2004 Spring Copyright 2004 DaumSoft All rights reserved. INDEX Copyright 2004 DaumSoft All rights reserved. Copyright 2004 DaumSoft All rights reserved. Copyright 2004 DaumSoft All rights reserved.
IT & Future Strategy 보고서 는 21세기 한국사회의 주요 패러다임 변화를 분석하고 이를 토대로 미래 초연결 사회의 주요 이슈를 전망, IT를 통한 해결 방안을 모색하기 위해 한국정보화진흥원 (NIA) 에서 기획, 발간하는 보고서입니 다. NIA 의 승인
모두를 위한 미래, 행복하고 안전한 초연결 사회 IT & Future Strategy 초연결 사회를 견인할 데이터화 전략 (Datafication) 제1 호(2015. 3. 20.) 목 차 Ⅰ. 초연결 사회 도래와 부상 / 1 Ⅱ. 데이터 분류 및 주요 내용 / 9 Ⅲ. 데이터 인프라 구축 방안 / 19 Ⅳ. 데이터 활용 방안 및 이슈 / 26 IT & Future
클라우드컴퓨팅확산에따른국내경제시사점 클라우드컴퓨팅확산에따른국내경제시사점 * 1) IT,,,, Salesforce.com SaaS (, ), PaaS ( ), IaaS (, IT ), IT, SW ICT, ICT IT ICT,, ICT, *, (TEL)
클라우드컴퓨팅확산에따른국내경제시사점 클라우드컴퓨팅확산에따른국내경제시사점 * 1) IT,,,, Salesforce.com SaaS (, ), PaaS ( ), IaaS (, IT ), IT, SW ICT, ICT IT ICT,, ICT, *, (TEL) 02-570-4352 (e-mail) jjoon75@kisdi.re.kr 1 The Monthly Focus.
WORLD IT SHOW 2015 TREND Connect Everything WIS 2015 KEY ISSUE
Connect Everything www.worlditshow.co.kr facebook.com/worlditshow1 twitter.com/worlditshow blog.naver.com/worlditshow WORLD IT SHOW 2015 TREND 01 02 03 04 05 Connect Everything WIS 2015 KEY ISSUE 06 07
이제는 쓸모없는 질문들 1. 스마트폰 열기가 과연 계속될까? 2. 언제 스마트폰이 일반 휴대폰을 앞지를까? (2010년 10%, 2012년 33% 예상) 3. 삼성의 스마트폰 OS 바다는 과연 성공할 수 있을까? 지금부터 기업들이 관심 가져야 할 질문들 1. 스마트폰은
Enterprise Mobility 경영혁신 스마트폰, 웹2.0 그리고 소셜라이프의 전략적 활용에 대하여 Enterpise2.0 Blog : www.kslee.info 1 이경상 모바일생산성추진단 단장/경영공학박사 이제는 쓸모없는 질문들 1. 스마트폰 열기가 과연 계속될까? 2. 언제 스마트폰이 일반 휴대폰을 앞지를까? (2010년 10%, 2012년 33%
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Data-driven Industry Reinvention All Things Data Con 2016, Opening speech SKT 종합기술원 최진성원장 Big Data Landscape Expansion Big Data Tech/Biz 진화방향 SK Telecom Big Data Activities Lesson Learned and Other Topics
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ㆍ Natural Language Understanding 관련기술 ㆍ Semantic Parsing Conversational AI Natural Language Understanding / Machine Learning ㆍEntity Extraction and Resolution - Machine Learning 관련기술연구개발경험보유자ㆍStatistical
Motor Control Solution
Motor Control Solution 마이크로칩에서는 Stepper, Brushed-DC, AC Induction, Switched Reluctance Brushless-DC 등모터종류별특성및동작방식에맞는 MCU가준비되어있어, User가 Motor를이용한 Application을개발하려할때에가장적절한 Solution을제시해줄수있다. 이중 FFT나 PID연산등정밀한모터제어를실행하기위해꼭해주어야하는빠른
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[ CRM Fair 2004 ] CRM 1. CRM Trend 2. Customer Single View 3. Marketing Automation 4. ROI Management 5. Conclusion 1. CRM Trend 1. CRM Trend Operational CRM Analytical CRM Sales Mgt. &Prcs. Legacy System
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스마트공장설계, 운영을위한 공장 CPS 기술 성균관대학교공과대학 노상도 (sdnoh@skku.edu) 스마트공장 (Smart Factory) 전통제조업에 ICT 결합 공장설비와제품, 공정이지능화되어서로연결 생산정보와지식이실시간으로공유, 활용되어생산최적화 상 하위공장들이연결, 협업적운영으로개인 맞춤형제품생산이 가능한네트워크생산 (Roland Berger, INDUSTRY
Microsoft Word - 정한민
포커스 포커스 사물인터넷 실현을 위한 플랫폼 및 기술 동향 황명권* 황미녕* 정한민** 최근 대기업들이 사물인터넷과 관련된 기업들을 경쟁적으로 인수한다는 뉴스를 자주 접하 게 되는데, 이를 통해 짐작하듯이 현재 사물인터넷 시장 선점을 위한 전쟁이 벌어지고 있다. 세상의 모든 사물들이 인터넷과 연결되고, 또한 지능화되고 있으며, 사용자에게 유용한 서비 스 제공을
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플랜트 산업 기술의 ICT 적용 사례 류 재 홍 강 석 환 차 재 민 고등기술연구원 플랜트엔지니어링센터 ICT Application of Plant Industry Technology Jae-Hong Ryu, Suk-Hwan Kang, and Jae-Min Cha Institute for Advanced Engineering, Plant Engineering
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박가영(parkga00@truefriend.com) 02-3276-5979 서로 다른 사물인터넷 전략, 기회를 찾는 기업 2015년 Target KOSPI 2,300pt 12MF PER 10.27배 12MF PBR 0.91배 Yield Gap 8.2%P SKT는 빅데이터 비즈니스(B2B) vs LG U+는 월과금 서비스(B2C) 사물인터넷은 단순히 하나의 기술이
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기획시리즈 주간기술동향 2015. 9. 9. 사물인터넷 기반 스마트홈 발전 전망 장희순 KiCRA 경영기획실장 chs00721@daum.net 이상일 동일건축 1. 서론 2. 스마트홈 발전단계 3. 스마트홈 개발 동향 4. 스마트홈 사업 전망 5. 결론 1. 서론 스마트홈이란 TV, 냉장고, 세탁기 등 집 안의 다양한 기기들이 네트워크에 연결되어 지능형 서비스를
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U B I Q U I T O U S S O L U T I O N RFID/USN C O N T E N T S LEADING YOU TOWARD A GREATER FUTURE THAN YOU IMAGINE WONDERFUL UBIQUITOUS WORLD 04 RFID/USN 05 06 LEADING RFID/USN SOLUTION PEOPLE PRODUCT PROCESS
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연구보고서 51 우리나라 지진재해 저감 및 관리대책의 현황과 개선 방안 Earthquake Disaster Mitigation and Management in Korea: Current Status and Suggestions for Future Improvement 2008 연구책임자 연 구 원 : 윤 정 방 (KAIST) : 김 동 수 (KAIST) 변
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Big Data Near You 2016. 06. 16 Prof. Sehyug Kwon Dept. of Statistics 4V s of Big Data Volume Variety Velocity Veracity Value 대용량 다양한 유형 실시간 정보 (불)확실성 가치 tera(1,0004) - peta -exazetta(10007) bytes in 2020
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1 2 Enterprise AI 인공지능 (AI) 을업무에도입하는최적의제안 Taewan Kim Solution Engineer Data & Analytics @2045 Imagine the endless possibilities to learn from 2.5 quintillion bytes of data generated every day AI REVOLUTION
내 인생의 도서관 선비정신 지구상에는 민족마다 고유한 역사적 인간상과 삶의 정신을 갖고 있다. 일본의 사무라이나 영국의 신사도 같은 것이 그 예다. 각국의 사람들은 그것을 알게 모르게 저마다 자신의 것으로 내면화하고 또 바꾸어나간다. 그렇게 해서 한 민족이 정신적으로
2015. 12 Vol. 10 지혜의 빛, 행복을 만들다 내 인생의 도서관 선비정신 지구상에는 민족마다 고유한 역사적 인간상과 삶의 정신을 갖고 있다. 일본의 사무라이나 영국의 신사도 같은 것이 그 예다. 각국의 사람들은 그것을 알게 모르게 저마다 자신의 것으로 내면화하고 또 바꾸어나간다. 그렇게 해서 한 민족이 정신적으로 공유하면서 유전 되는 인간상과 삶의
14 경영관리연구 제6권 제1호 (2013. 6) Ⅰ. 서론 2013년 1월 11일 미국의 유명한 경영전문 월간지 패스트 컴퍼니 가 2013년 글로벌 혁신 기업 50 을 발표했다. 가장 눈에 띄는 것은 2년 연속 혁신기업 1위를 차지했던 애플의 추락 이었다. 음성 인식
애플의 사례를 통해 살펴본 창조적 파괴 13 경영관리연구 (제6권 제1호) 애플의 사례를 통해 살펴본 창조적 파괴 박재영 이맥소프트(주) 부사장 슘페터가 제시한 창조적 파괴는 경제적 혁신과 비즈니스 사이클을 의미하는 이론이며, 단순하게 는 창조적 혁신을 의미한다. 즉 혁신적 기업의 창조적 파괴행위로 인해 새로운 제품이 성공적으로 탄생하는 것이다. 이후 다른
Cover Story 사물인터넷 나보다 나를 더 잘 아는 사물 Special Report 기업의 정보 보안 고객님, 많이 당황하셨어요? SK People 책상소담 석탄 분석가의 물불 안 가리는 책상 ARS VITAE 음식인문학 한 중 일 삼국의 역사가 짬뽕 됐다 03 2014 이기동 강설 37 새로운 도전 앞에서 인생은 파도타기 같은 것 실패하면 새로운
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Oracle Big Data 오라클 빅 데이터 이야기 Cover Story 01 20 Oracle Big Data Vision 01_Big Data의 배경 02_Big Data의 정의 03_Big Data의 활용 방안 04_Big Data의 가치 최근 빅 데이터에 대한 관심이 커지고 있는데, 그 배경이 무엇일까요? 정말 다양한 소스로부터 엄청난 데이터들이 쏟아져
IPAK 윤리강령 나는 _ 한국IT전문가협회 회원으로서 긍지와 보람을 느끼며 정보시스템 활용하 자. 나는 _동료, 단체 및 국가 나아가 인류사회에 대하여 철저한 책임 의식을 가진 다. 나는 _ 활용자에 대하여 그 편익을 증진시키는데 최선을 다한다. 나는 _ 동료에 대해
IPAK 윤리강령 나는 _ 한국IT전문가협회 회원으로서 긍지와 보람을 느끼며 정보시스템 활용하 자. 나는 _동료, 단체 및 국가 나아가 인류사회에 대하여 철저한 책임 의식을 가진 다. 나는 _ 활용자에 대하여 그 편익을 증진시키는데 최선을 다한다. 나는 _ 동료에 대해서 도의와 성실과 지식을 바탕으로 서로 우애하고 경애한다. 나는 _ 단체와 국가에 대해서 그
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Senior Consultant Application Sales Consulting Oracle Korea - 1. S = (P + R) x E S= P= R= E= Source : Strategy Execution, By Daniel M. Beall 2001 1. Strategy Formulation Sound Flawed Missed Opportunity
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11-정책건의서
technology, economy, culture, human PROLOGUE 3 Ideas Changing The World 4 5 6 7 8 CONTENTS 11 13 17 21 25 28 33 37 43 46 51 57 59 64 69 76 78 81 83 88 93 98 104 109 111 115 119 124 129 131 137 141 144
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윤 영 선 _ 지음 은혜한의원 서울시 마포구 도화1동 550 삼성프라자 308호 Tel : 3272.0120, 702.0120 진료시간 : 오전 9시 30분`~`오후 7시 점심시간 : 오후 1시`~`2시 토 요 일 : 오전 9시 30분`~`오후 3시 (일, 공휴일 휴진`/`전화로 진료 예약 받습니다) 은 혜 한 의 원 은혜한의원 CONTENTS 02 04 07
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