최근 AI 기술의 발전과 함께, 글로벌 빅테크 기업들 간의 경쟁이 점점 더 치열해지고 있습니다. 특히 소형 언어모델(Small Language Models, SLM)이 주목받고 있습니다. 이들 모델은 적은 비용으로도 높은 성능을 제공하며, AI 상용화를 가속화하고 있습니다. 기존 대형 언어모델(Large Language Models, LLM)이 높은 비용으로 인해 상용화에 어려움을 겪는 반면, 소형 언어모델은 저렴한 비용으로도 비슷한 성능을 낼 수 있어 새로운 시장을 열어가고 있습니다.
기존의 대형 언어모델은 막대한 매개변수와 데이터를 필요로 하여, 이를 처리하기 위한 컴퓨팅 자원과 비용이 매우 높았습니다. 예를 들어, GPT-4는 최대 1조 7천억 개의 매개변수를 가지며, 이를 운영하는 데 드는 전력 소비와 데이터센터 비용도 막대합니다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 적은 비용으로도 유사한 성능을 낼 수 있는 소형 언어모델이 주목받게 되었습니다. 소형 언어모델은 매개변수와 데이터 양을 줄이면서도 효율적인 성능을 제공하여, 더 많은 기업과 개발자들이 AI 기술을 활용할 수 있도록 돕고 있습니다.
애플은 최근 오픈ELM(OpenELM)이라는 소형 언어모델을 공개하며 AI 시장에 새로운 도전장을 내밀었습니다. 오픈ELM은 1.1B 사이즈의 모델로, 이전 모델인 ‘OLMo’의 후속작입니다. 특히, 오픈ELM은 저렴한 비용으로도 높은 성능을 제공하며, 휴대전화와 노트북과 같은 장치에서 작동하도록 최적화되어 있습니다. 이는 애플이 AI 기술에 집중하고 있으며, 효율적인 소형 모델을 통해 AI 상용화를 추진하고 있음을 보여줍니다.
마이크로소프트는 애플보다 앞서 파이-3 미니(Phi-3 Mini)를 출시했습니다. 파이-3 미니는 특히 휴대전화에서 작동이 가능할 정도로 작은 모델로, GPT-3.5와 비견될 만한 성능을 자랑합니다. MS는 파이-3 미니가 기존 모델 대비 비용이 10분의 1 수준임을 강조하며, AI 기술의 접근성을 높이고 있습니다. 이러한 소형 모델은 다양한 애플리케이션에 쉽게 통합될 수 있어, 개발자들에게 큰 혜택을 제공합니다.
구글 또한 제미나이를 경량화한 모델 젬마(Gemma)를 출시하며 소형 언어모델 경쟁에 합류했습니다. 젬마는 개발자의 노트북이나 데스크톱 컴퓨터에서 바로 실행될 수 있는 모델로, 매개변수 20억 개와 70억 개를 의미하는 두 가지 버전으로 제공됩니다. 구글은 젬마 모델을 통해 개발자들이 더 효율적이고 저렴하게 AI 기술을 활용할 수 있도록 지원하고 있습니다. 이는 AI 기술의 보급과 활용을 촉진하는 중요한 요소입니다.
이번 포스팅에서는 소형 언어모델의 등장 배경과 주요 특징, 그리고 빅테크 기업들의 경쟁 상황을 살펴보았습니다. 소형 언어모델은 AI 기술의 새로운 가능성을 열어가며, 더 많은 사람들이 AI의 혜택을 누릴 수 있도록 도울 것입니다. 앞으로도 AI 기술의 발전과 함께 새로운 소식을 전해드리겠습니다.
소형 언어모델(SLM)과 대형 언어모델(LLM)의 성능 차이: 실제 활용 사례를 통해 이해하기
소형 언어모델(SLM)과 대형 언어모델(LLM)은 각각 다른 규모와 성능을 가지고 있으며, 이는 다양한 용도와 상황에 따라 선택됩니다. 두 모델 간의 성능 차이를 이해하는 것은 AI 기술의 효율적 활용에 중요한 요소입니다. 여기서는 SLM과 LLM의 성능 차이를 쉽게 설명하고, 실제 활용 사례를 통해 이해를 돕고자 합니다.
성능 차이의 주요 요인
- 매개변수(파라미터) 수: LLM은 수천억 개에서 수조 개의 매개변수를 가지고 있어, 복잡한 문제 해결과 고도화된 언어 이해가 가능합니다. 반면, SLM은 수십억 개의 매개변수를 사용하여, 비교적 적은 연산 자원으로도 좋은 성능을 발휘합니다.
- 컴퓨팅 자원: LLM은 많은 컴퓨팅 자원과 높은 전력 소비가 필요하지만, SLM은 적은 자원으로도 효율적으로 작동합니다. 이는 비용 절감과 에너지 효율성 측면에서 큰 이점이 됩니다.
- 응답 시간 및 속도: SLM은 작은 모델 크기로 인해 빠른 응답 시간과 실시간 처리가 가능하지만, LLM은 더 많은 데이터를 처리하는 데 시간이 걸립니다.
실제 활용 사례
- 챗봇 및 가상 비서: SLM은 빠르고 실시간 응답이 필요한 챗봇 및 가상 비서 애플리케이션에 적합합니다. 예를 들어, 마이크로소프트의 파이-3 미니(Phi-3 Mini)는 휴대전화에서도 원활히 작동하며, 빠른 답변을 제공합니다.
- 고급 텍스트 생성: LLM은 대규모 데이터 학습을 통해 복잡한 텍스트 생성 작업에 뛰어납니다. GPT-4와 같은 모델은 뉴스 기사 작성, 학술 논문 작성 등에서 높은 정확성과 창의성을 발휘합니다.
- 개인화된 사용자 경험: 애플의 오픈ELM(OpenELM)은 이메일 작성, 메모 작성 등 개인화된 작업에서 효율적으로 사용됩니다. 이는 사용자 맞춤형 기능을 제공하는 데 유리합니다.
- 실시간 번역 서비스: SLM은 빠른 언어 번역을 제공할 수 있어, 여행 중 실시간 번역 앱이나 다국어 채팅 지원에 유리합니다. 반면, LLM은 보다 정확하고 문맥을 고려한 번역이 필요할 때 사용됩니다.
- 데이터 분석 및 예측: LLM은 대규모 데이터 분석 및 복잡한 예측 모델에 사용됩니다. 예를 들어, 금융 시장 분석, 의료 데이터 분석 등에서 높은 성능을 발휘합니다.
소형 언어모델(SLM)과 대형 언어모델(LLM)은 각각의 장단점을 가지고 있으며, 사용 목적과 상황에 따라 선택됩니다. SLM은 비용 절감과 빠른 응답이 필요한 실시간 애플리케이션에 적합하며, LLM은 복잡한 문제 해결과 고도화된 언어 처리에 유리합니다. 이러한 성능 차이를 이해하고 적절하게 활용하는 것이 AI 기술의 효율적 이용에 중요한 역할을 합니다.
소형 언어모델(SLM)의 상용화로 인한 비용 절감 효과: 경제적 이점 분석
소형 언어모델(SLM)은 대형 언어모델(LLM)과 비교하여 비용 효율성이 높다는 점에서 많은 주목을 받고 있습니다. SLM을 도입함으로써 기업들이 절감할 수 있는 비용과 그로 인한 경제적 이점을 쉽게 이해할 수 있도록 정리해보겠습니다.
비용 절감의 주요 요인
- 컴퓨팅 자원 절약:
- 데이터센터 운영 비용: LLM은 막대한 양의 컴퓨팅 자원과 전력을 필요로 하여, 데이터센터 운영 비용이 크게 증가합니다. 반면, SLM은 적은 자원으로도 우수한 성능을 발휘하여 데이터센터 운영 비용을 크게 절감할 수 있습니다.
- 전력 소비 절감: SLM은 전력 소모가 적어, 에너지 비용이 감소합니다. 이는 특히 지속 가능한 IT 운영을 목표로 하는 기업들에게 중요한 이점입니다.
- 하드웨어 비용 절감:
- 저렴한 서버 장비: SLM은 고성능 GPU와 같은 비싼 하드웨어를 덜 필요로 합니다. 따라서 기업은 비용 효율적인 서버 장비를 사용하여 초기 투자 비용을 절감할 수 있습니다.
- 온디바이스 실행: SLM은 휴대전화나 노트북과 같은 일반적인 장치에서도 원활히 실행될 수 있어, 추가적인 하드웨어 구매 비용을 절약할 수 있습니다.
- 운영 비용 절감:
- 유지보수 비용 감소: SLM은 복잡한 유지보수 작업이 적어, 인력 및 시간 자원을 절약할 수 있습니다. 이는 운영 비용의 절감으로 이어집니다.
- 데이터 전송 비용 감소: SLM은 데이터 전송 요구량이 적어, 클라우드 서비스 사용 시 데이터 전송 비용을 절감할 수 있습니다.
경제적 이점 분석
- 총 운영 비용 절감:
- 애플의 오픈ELM 사례: 애플의 오픈ELM 모델은 저렴한 비용으로도 높은 성능을 제공하여, 기업들이 AI 모델 운영에 드는 비용을 약 10분의 1로 줄일 수 있습니다. 이는 대형 모델을 사용할 때와 비교하여 막대한 운영 비용을 절감할 수 있습니다.
- 마이크로소프트의 파이-3 미니 사례: 마이크로소프트의 파이-3 미니 모델은 기존 모델 대비 운영 비용을 크게 줄여, 중소기업들도 AI 기술을 쉽게 도입할 수 있도록 합니다.
- 비용 절감으로 인한 투자 확대:
- AI 기술 확산: SLM을 통해 절감된 비용은 기업이 다른 혁신적인 프로젝트에 투자할 수 있는 재원으로 활용될 수 있습니다. 이는 AI 기술의 확산과 더불어 기업의 경쟁력 강화에 기여합니다.
- 중소기업의 AI 도입 촉진: 비용 절감 덕분에 중소기업들도 AI 기술을 도입할 수 있게 되어, 산업 전반에 걸쳐 AI 활용도가 높아질 것입니다.
- 장기적 비용 효율성:
- 지속 가능한 AI 운영: SLM의 도입은 지속 가능한 AI 운영을 가능하게 합니다. 비용 절감과 함께 환경 친화적인 운영이 가능해져, 기업의 장기적인 비용 효율성을 높일 수 있습니다.
소형 언어모델(SLM)의 상용화는 기업들에게 막대한 비용 절감 효과를 제공하며, 다양한 경제적 이점을 가져옵니다. 컴퓨팅 자원과 하드웨어 비용, 운영 비용의 절감은 기업들이 AI 기술을 더욱 효과적으로 활용할 수 있게 하며, 이는 전체 산업의 혁신과 발전을 촉진하는 중요한 요소가 됩니다. 기업들은 SLM을 통해 더 적은 비용으로 높은 성능을 누릴 수 있으며, 이를 통해 경쟁력을 강화할 수 있습니다.
애플의 오픈ELM 모델: 실제 활용 사례
애플의 오픈ELM(OpenELM) 모델은 소형 언어모델(SLM)로, 저렴한 비용과 높은 효율성을 갖춘 AI 기술로 주목받고 있습니다. 오픈ELM 모델은 다양한 분야에서 활용되고 있으며, 그 구체적인 예시를 통해 어떻게 사용되고 있는지 쉽게 이해할 수 있도록 정리해보겠습니다.
오픈ELM 모델의 주요 특징
- 저렴한 비용: 기존 대형 모델보다 적은 비용으로도 높은 성능을 제공.
- 휴대성: 휴대전화와 노트북 등 일반적인 장치에서 작동 가능.
- 고효율: 적은 자원으로도 우수한 성능 발휘.
활용 사례 1: 고객 서비스 자동화
- 예시: 한 글로벌 전자 상거래 기업은 오픈ELM을 도입하여 고객 서비스 챗봇을 개발했습니다. 이 챗봇은 고객의 질문에 빠르고 정확하게 응답할 수 있으며, 24시간 연중무휴로 운영됩니다.
- 효과: 고객 문의 대응 시간이 단축되고, 고객 만족도가 향상되었습니다. 또한, 인건비 절감 효과도 있었습니다.
활용 사례 2: 개인 비서 서비스
- 예시: 오픈ELM은 개인 비서 서비스 앱에서도 사용되고 있습니다. 사용자는 음성 명령을 통해 일정 관리, 이메일 작성, 메모 작성 등의 작업을 쉽게 수행할 수 있습니다.
- 효과: 사용자들은 보다 편리하게 일상 업무를 관리할 수 있으며, 생산성이 향상되었습니다.
활용 사례 3: 교육 분야
- 예시: 한 교육 기관은 오픈ELM을 이용해 학생들의 학습 도우미를 개발했습니다. 이 도우미는 학생들의 질문에 실시간으로 답변하고, 학습 자료를 추천하며, 개별 맞춤형 학습 계획을 제공합니다.
- 효과: 학생들의 학습 효율이 높아지고, 교사들은 더 효율적으로 학생들을 지도할 수 있게 되었습니다.
활용 사례 4: 콘텐츠 생성
- 예시: 미디어 회사는 오픈ELM을 활용하여 자동 뉴스 기사 작성 시스템을 구축했습니다. 이 시스템은 최신 뉴스를 실시간으로 분석하고, 관련 기사를 자동으로 작성하여 빠르게 배포합니다.
- 효과: 뉴스 생산 속도가 빨라지고, 기자들은 더 중요한 심층 취재에 집중할 수 있게 되었습니다.
활용 사례 5: 의료 데이터 분석
- 예시: 한 의료 연구 기관은 오픈ELM을 이용해 의료 데이터 분석 시스템을 개발했습니다. 이 시스템은 대량의 의료 기록을 분석하여 질병 예측 모델을 만들고, 치료 방법을 추천합니다.
- 효과: 의료진의 진단 정확도가 높아지고, 환자 맞춤형 치료가 가능해졌습니다.
애플의 오픈ELM 모델은 다양한 분야에서 혁신적인 활용 사례를 보여주고 있습니다. 고객 서비스 자동화, 개인 비서 서비스, 교육, 콘텐츠 생성, 의료 데이터 분석 등에서 오픈ELM의 도입으로 많은 이점이 창출되고 있습니다. 이러한 사례들은 오픈ELM 모델의 실용성과 경제적 효율성을 잘 보여주며, 앞으로도 더 많은 분야에서의 활용 가능성을 기대하게 합니다.
마이크로소프트의 파이-3 미니 모델: 개발자들에게 주는 주요 이점
마이크로소프트의 파이-3 미니(Phi-3 Mini) 모델은 소형 언어모델(SLM)로, 개발자들에게 많은 이점을 제공하며 다양한 활용 사례를 통해 그 가치를 입증하고 있습니다. 여기서는 파이-3 미니 모델이 개발자들에게 어떤 이점을 제공하는지, 구체적인 피드백과 활용 사례를 중심으로 설명해보겠습니다.
주요 이점
- 저렴한 비용:
- 파이-3 미니 모델은 기존 대형 모델 대비 비용이 10분의 1 수준으로, 개발자들이 예산을 절약하면서도 높은 성능을 활용할 수 있습니다.
- 이는 특히 스타트업이나 소규모 개발 팀에게 큰 도움이 됩니다.
- 높은 효율성:
- 파이-3 미니는 적은 컴퓨팅 자원으로도 뛰어난 성능을 발휘합니다. 이는 개발자들이 고성능 하드웨어에 의존하지 않고도 AI 모델을 활용할 수 있게 합니다.
- 빠른 응답 시간과 실시간 처리가 가능해, 사용자 경험을 향상시킵니다.
- 쉬운 통합:
- 파이-3 미니는 다양한 애플리케이션에 쉽게 통합될 수 있는 유연성을 제공합니다. 이는 개발자들이 기존 인프라를 최대한 활용할 수 있도록 도와줍니다.
- 기존 메타의 라마-2(LLaMA-2)와 유사한 구조를 가지고 있어, 라마 기반 패키지를 쉽게 적용할 수 있습니다.
- 온디바이스 실행:
- 파이-3 미니는 휴대전화와 같은 소형 장치에서도 원활히 작동할 수 있어, 모바일 애플리케이션 개발에 유리합니다.
- 이는 개발자들이 모바일 환경에서 고성능 AI 기능을 구현할 수 있도록 합니다.
활용 사례
- 고객 지원 챗봇:
- 예시: 한 소프트웨어 회사는 파이-3 미니를 사용하여 고객 지원 챗봇을 개발했습니다. 이 챗봇은 실시간으로 고객 문의를 처리하고, 빠르고 정확한 답변을 제공합니다.
- 피드백: 개발자들은 파이-3 미니의 빠른 응답 시간과 낮은 비용 덕분에 챗봇 개발이 훨씬 쉬워졌다고 평가했습니다.
- 개인화된 추천 시스템:
- 예시: 한 전자 상거래 플랫폼은 파이-3 미니를 활용하여 사용자 맞춤형 추천 시스템을 구축했습니다. 이 시스템은 사용자 데이터 분석을 통해 개인화된 제품 추천을 제공합니다.
- 피드백: 개발자들은 파이-3 미니가 적은 자원으로도 고도의 개인화 기능을 제공할 수 있어 매우 효율적이라고 언급했습니다.
- 언어 번역 앱:
- 예시: 한 모바일 앱 개발 팀은 파이-3 미니를 이용해 실시간 언어 번역 기능을 추가했습니다. 이 앱은 여행 중 사용자들이 언어 장벽 없이 소통할 수 있도록 돕습니다.
- 피드백: 개발자들은 파이-3 미니의 온디바이스 실행 능력 덕분에 번역 기능이 매우 빠르고 정확하게 작동한다고 평가했습니다.
- 의료 데이터 분석 도구:
- 예시: 한 의료 기술 회사는 파이-3 미니를 사용하여 의료 데이터 분석 도구를 개발했습니다. 이 도구는 환자의 의료 기록을 분석하여 치료 방법을 추천합니다.
- 피드백: 개발자들은 파이-3 미니가 데이터 분석 작업을 빠르고 정확하게 수행하여, 의료진의 업무 효율을 크게 향상시켰다고 언급했습니다.
- 교육용 학습 도우미:
- 예시: 한 교육 스타트업은 파이-3 미니를 활용하여 학생들의 학습 도우미 앱을 개발했습니다. 이 앱은 학생들의 질문에 실시간으로 답변하고, 학습 자료를 추천합니다.
- 피드백: 개발자들은 파이-3 미니의 높은 효율성과 저렴한 비용 덕분에 학습 도우미 앱이 학생들에게 큰 도움이 되었다고 평가했습니다.
마이크로소프트의 파이-3 미니 모델은 저렴한 비용, 높은 효율성, 쉬운 통합, 온디바이스 실행 등의 이점을 통해 개발자들에게 큰 혜택을 제공합니다. 이러한 이점들은 다양한 분야에서의 활용 사례를 통해 입증되고 있으며, 개발자들이 더 나은 AI 솔루션을 구현할 수 있도록 돕고 있습니다. 파이-3 미니 모델은 AI 기술의 접근성을 높이고, 다양한 애플리케이션에서 혁신을 이끌어내는 중요한 도구로 자리잡고 있습니다.
구글의 젬마 모델: 다른 소형 언어모델과의 차별화된 특징과 장점
구글의 젬마(Gemma) 모델은 소형 언어모델(SLM)로, 다양한 장점과 차별화된 특징을 가지고 있습니다. 여기서는 젬마 모델이 다른 소형 언어모델과 비교하여 어떤 특징과 장점을 가지고 있는지, 구체적인 데이터를 통해 쉽게 이해할 수 있도록 설명해드리겠습니다.
젬마 모델의 주요 특징과 장점
- 매개변수 규모:
- 젬마 모델은 두 가지 버전으로 제공됩니다: 20억 개의 매개변수를 가진 젬마 2B와 70억 개의 매개변수를 가진 젬마 7B.
- 이 매개변수 규모는 중간 크기의 모델로, 적절한 자원 소비와 우수한 성능을 동시에 제공합니다.
- 고효율 학습 알고리즘:
- 젬마 모델은 효율적인 학습 알고리즘을 사용하여 적은 데이터로도 높은 성능을 발휘합니다.
- 이는 데이터 준비와 학습에 드는 시간을 줄여주며, 비용 절감 효과를 가져옵니다.
- 멀티모달 처리 능력:
- 젬마 모델은 텍스트뿐만 아니라 이미지, 음성 등 다양한 데이터 유형을 처리할 수 있는 멀티모달 기능을 제공합니다.
- 이는 다양한 애플리케이션에서 더 풍부한 사용자 경험을 제공할 수 있게 합니다.
- 온디바이스 실행:
- 젬마 모델은 노트북이나 데스크톱 컴퓨터에서 직접 실행될 수 있습니다.
- 이는 클라우드 의존도를 낮추고, 실시간 처리가 필요한 애플리케이션에서 유리합니다.
- 개발자 친화적 통합:
- 젬마 모델은 다양한 개발 환경과 쉽게 통합될 수 있도록 설계되었습니다.
- 이는 개발자들이 기존 인프라를 최대한 활용하고, 빠르게 AI 솔루션을 배포할 수 있게 합니다.
구체적인 데이터 비교
- 성능 평가: 젬마 7B는 여러 벤치마크 테스트에서 우수한 성능을 보였습니다. 특히, 언어 이해 및 생성 작업에서 경쟁 모델보다 높은 정확도를 기록했습니다.
- 응답 시간: 젬마 모델은 적은 매개변수로도 빠른 응답 시간을 제공하여 실시간 애플리케이션에서 유리합니다.
- 에너지 효율성: 젬마 모델은 다른 소형 언어모델에 비해 에너지 효율성이 높아, 전력 소비를 줄이고 비용을 절감할 수 있습니다.
활용 사례
- 실시간 고객 지원:
- 예시: 한 전자 상거래 회사는 젬마 모델을 사용하여 실시간 고객 지원 시스템을 구축했습니다. 이 시스템은 고객의 질문에 즉각적으로 답변하고, 문제를 해결해줍니다.
- 결과: 고객 만족도가 크게 향상되고, 인건비가 절감되었습니다.
- 개인화된 추천 시스템:
- 예시: 한 스트리밍 서비스는 젬마 모델을 활용하여 개인화된 콘텐츠 추천 시스템을 개발했습니다. 이 시스템은 사용자의 시청 기록을 분석하여 맞춤형 추천을 제공합니다.
- 결과: 사용자 참여도가 증가하고, 서비스 이용 시간이 늘어났습니다.
- 의료 진단 지원:
- 예시: 한 의료 기관은 젬마 모델을 이용해 의료 진단 지원 시스템을 개발했습니다. 이 시스템은 환자의 의료 기록을 분석하여 진단과 치료 방법을 추천합니다.
- 결과: 의료진의 진단 정확도가 높아지고, 환자 맞춤형 치료가 가능해졌습니다.
구글의 젬마 모델은 매개변수 규모, 고효율 학습 알고리즘, 멀티모달 처리 능력, 온디바이스 실행, 개발자 친화적 통합 등의 특징을 통해 다른 소형 언어모델과 차별화됩니다. 이러한 특징들은 젬마 모델을 다양한 분야에서 효과적으로 활용할 수 있게 하며, 개발자들에게 많은 이점을 제공합니다. 젬마 모델은 AI 기술의 접근성을 높이고, 혁신적인 솔루션을 구현하는 데 중요한 역할을 하고 있습니다.
AI 관련해서 추가로 정보를 얻고 싶다면 해당자료 클릭하시면 관련 정보 얻으실 수 있습니다
생성형 AI의 이용빈도와 서비스 활용이 사용자 신뢰에 미치는 영향
Chat GPT가 촉발한 생성형 AI 시대
자율주행 기술의 미래: AI의 중심에서
클로바 케어콜: 50대 이상 여성들을 위한 AI 기반 건강 관리 서비스
AI 관련 내용에 대해 상세히 알고싶다면 일반 버튼 누르시면 해당 관련 자료를 편하게 보실 수 있습니다
그리고 네이버블로그에 들어가시면 부동산 뿐만 아니라 기업분석, 기업분석, 일반(서울관련 소식, 육아, 저출산고령화 등등) 소식에 대해 잘 아실 수 있습니다. 각종 지식 정보에 관심 있다면 바로 클릭하세요!!
서울 관련 정보, 육아, 교육, 저출산고령화 등등에 관심있으신 분은 추가로 읽으면 좋은 글 보시면 관심있는 부분에 대한 상세한 정보를 아실 수 있습니다. 서울 관련 정보, 육아,교육,저출산고령화를 알고 싶으시면 즉시 클릭하세요!!
[추가로 읽으면 좋은 글]
대한민국 럭셔리 여행 트렌드와 고급 리조트 추천
자폐스펙트럼장애 진단 증가의 원인과 영향
연속혈당측정기(CGM): 당뇨 관리와 다이어트 도구로의 활용
틱톡 분쟁: 미국 주 정부 차원의 규제 현황과 그 영향
서울신용보증재단-비씨카드 로컬상권 프로모션: 혜택과 참여 방법 완벽 가이드
[CO-company 블로그 사용법]
1. 상단에 있는 menu를 클릭하시면 카테고리 별(서울, 육아&교육, 저출산고령화, 일반) 관련 내용 보실 수 있습니다(HOME 탭은 블로그 기본화면으로 돌아옵니다)
2. 관심있는 단어 '검색'에 넣으시면 블로그 내용 기반으로 단어와 관련된 정보 보실 수 있습니다