import 세이노라이프

책(혼공머신러닝) 을 보고 공부 중 이전에 학습했던 내용이 다시 나오는데 기억이 나지 않아 정리합니다.

train_scaled 데이터를 2D 배열 형태로 변환합니다. 이는 머신러닝 모델에서 데이터를 입력으로 사용할 수 있도록 준비하는 중요한 과정입니다.

train_scaled = train_scaled.reshape(-1, 28*28)

• reshape: NumPy 배열의 형태(차원)를 변경하는 메서드입니다. 데이터를 새롭게 구조화할 때 사용됩니다.
• -1: 이 위치에 들어갈 크기를 자동으로 계산하라는 의미입니다.
  • NumPy는 전체 요소 수를 유지하면서, 다른 차원의 크기를 기준으로 이 값(-1)을 계산합니다.
• 28*28: Fashion MNIST 데이터의 각 이미지는 28x28 픽셀 크기의 2D 배열입니다. 이 값을 지정하여 2D 이미지를 1D 벡터로 변환합니다.
  • 여기서는 28과 28을 곱하여 784(픽셀의 총 개수) 크기의 1D 벡터로 변환합니다.

reshape가 필요한 이유

SGDClassifier와 같은 전통적인 머신러닝 알고리즘은 1D 벡터 형태의 입력 데이터를 요구합니다.

• 원본 Fashion MNIST 데이터는 (이미지 개수, 28, 28) 형태의 3D 배열입니다.
  • 예시: (60000, 28, 28) (60000개의 28x28 이미지를 포함)
• 이를 2D 형태의 입력 데이터로 변환해야 합니다.
  • 변환 후: (60000, 784) (각 이미지가 길이 784의 벡터로 변환됨)

SGDClassifier는 각 벡터를 개별 데이터 포인트로 간주하며, 모든 픽셀 값을 입력 특성(feature)으로 사용하여 모델을 학습합니다.

코드 실행 결과 예시

변환 전:

• 데이터의 형태: (60000, 28, 28)
  • 60000개의 28x28 픽셀 이미지를 포함한 3D 배열.

변환 후:

• 데이터의 형태: (60000, 784)
  • 60000개의 길이 784(=28*28)인 벡터로 이루어진 2D 배열.

왜 -1을 사용하는가?

reshape 메서드에서 **-1**은 크기를 자동으로 계산하기 위한 편리한 방식입니다.

• 예를 들어, 데이터의 총 크기가 60000 x 28 x 28이라면, **28*28**을 고정했을 때, **60000**은 자동으로 계산됩니다.
• 따라서, **-1**을 사용하면 데이터 크기가 변경되더라도 코드를 수정할 필요가 없습니다.

최종적으로 데이터 준비 과정 요약

• 정규화:

train_scaled = train_input / 255.0

• 이미지를  255로 나누어 0~1 사이로 정규화하여 숫자 값을 축소합니다.
• 이 작업은 학습 안정성과 모델 성능을 개선하는 데 도움이 됩니다.

• 차원 변경:

train_scaled = train_scaled.reshape(-1, 28*28)

• 28x28 크기의 2D 이미지를 784 픽셀 길이의 1D 벡터로 변환합니다.
• 각 벡터가 SGDClassifier에 입력됩니다.

전체적인 맥락

SGDClassifier는 벡터 형태의 입력 데이터만 처리할 수 있기 때문에, 2D 이미지를 1D 벡터로 변환하는 reshape 작업이 필수입니다. 이 과정은 다른 전통적 머신러닝 알고리즘(예: SVM, Logistic Regression 등)에서도 동일하게 적용됩니다.

TFBertForNextSentencePrediction은 BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers) 모델을 기반으로 두 문장이 연속적인 관계인지 여부를 예측하는 TensorFlow용 모델입니다. 자연어 처리(NLP)에서 문맥과 텍스트 흐름을 이해하는 데 중요한 역할을 하며, 특히 SEO 콘텐츠 최적화, 대화형 AI, 문서 요약 등 다양한 작업에 활용됩니다.

이 글에서는 TFBertForNextSentencePrediction의 작동 원리, 사용법, 주요 메서드, 그리고 실용적인 활용 사례를 SEO 최적화에 적합한 방식으로 상세히 소개합니다.

TFBertForNextSentencePrediction이란?

TFBertForNextSentencePrediction은 Hugging Face Transformers 라이브러리에서 제공하는 TensorFlow 기반 모델로, 두 문장 간의 관계를 학습하고 예측하는 데 특화되어 있습니다. 이 모델은 BERT의 주요 사전학습 작업 중 하나인 **Next Sentence Prediction(NSP)**을 수행합니다.

작동 원리

1. 입력 데이터:
   • 두 문장(A와 B)을 입력으로 받습니다.
   • BERT 토크나이저를 사용해 다음 형식으로 변환됩니다:
     [CLS] 문장 A [SEP] 문장 B [SEP]
     • [CLS]: 입력의 시작을 나타냄.
     • [SEP]: 문장 간 구분자.
2. 모델 동작:
   • 두 문장이 연속적인 관계인지 여부를 예측하는 작업을 수행합니다.
     • [0]: 두 문장이 연속적이지 않음.
     • [1]: 두 문장이 연속적임.
3. 출력:
   • 두 문장이 연속적인 관계인지 여부를 확률로 출력합니다.

TFBertForNextSentencePrediction의 주요 메서드

TFBertForNextSentencePrediction 모델에는 다양한 메서드가 포함되어 있어, 학습 및 추론 작업을 간편하게 수행할 수 있습니다.

1. .from_pretrained()

• 설명: 사전학습된(pre-trained) 모델을 로드하는 메서드입니다.
• 기능:
  • Hugging Face 모델 허브에서 사전학습된 BERT 모델을 다운로드하거나 로컬에 저장된 모델을 불러옵니다.
  • 다양한 모델 변형(예: 'bert-base-uncased', 'bert-large-cased')을 선택적으로 로드 가능.
• 예시:
   

from transformers import TFBertForNextSentencePrediction

# 사전학습된 모델 로드
model = TFBertForNextSentencePrediction.from_pretrained('bert-base-uncased')

2. .save_pretrained()

• 설명: 학습된 모델을 저장하는 메서드입니다.
• 기능:
  • 모델 가중치와 설정 파일을 저장하여 나중에 재사용할 수 있습니다.
• 예시:

# 학습된 모델 저장
model.save_pretrained('./my_model_directory')

3. .call()

• 설명: 모델의 추론(forward pass)을 수행하는 핵심 메서드입니다.
• 기능:
  • 입력 데이터를 받아 모델 추론 결과를 반환합니다.
• 예시:

# 모델 추론
outputs = model(inputs)
logits = outputs.logits

4. .trainable

• 설명: 모델을 학습 가능한 상태로 설정하거나 고정할 수 있습니다.
• 기능:
  • 특정 레이어를 고정(freeze)하거나 학습 가능하도록 설정합니다.
• 예시:

# 전체 모델을 고정 (학습 불가)
model.trainable = False

5. .summary()

• 설명: 모델의 구조와 레이어 정보를 출력합니다.
• 기능:
  • 모델 구조를 한눈에 파악하여 디버깅과 분석에 유용합니다.
• 예시:

# 모델 구조 요약 출력
model.summary()

TFBertForNextSentencePrediction 사용법

1. 설치 및 환경 설정

TFBertForNextSentencePrediction을 사용하려면 Hugging Face Transformers 라이브러리를 설치해야 합니다.

pip install transformers

2. 코드 예제

from transformers import TFBertForNextSentencePrediction, BertTokenizer
import tensorflow as tf

# 모델과 토크나이저 로드
model = TFBertForNextSentencePrediction.from_pretrained('bert-base-uncased')
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')

# 입력 문장
sentence_a = "BERT is a state-of-the-art NLP model."
sentence_b = "It is widely used in various applications."

# 입력 데이터 토크나이징
inputs = tokenizer(sentence_a, sentence_b, return_tensors='tf', max_length=128, truncation=True, padding='max_length')

# 모델 추론
outputs = model(inputs)
logits = outputs.logits

# 확률 계산
probs = tf.nn.softmax(logits, axis=1)
print(f"Probability of being next sentence: {probs[0][1].numpy():.4f}")
print(f"Probability of not being next sentence: {probs[0][0].numpy():.4f}")

활용 사례

1. SEO 콘텐츠 최적화

문서의 문단 간 흐름을 평가하고, 논리적 연결성을 강화하여 SEO 최적화된 콘텐츠를 제작할 수 있습니다.

2. 대화형 AI 개선

사용자 입력과 AI 응답 간의 연결성을 평가하여 자연스러운 대화를 생성할 수 있습니다.

3. 텍스트 요약 및 구조화

긴 문서를 요약하거나 문장 간 연결성을 분석하여 의미 있는 구조로 재구성할 수 있습니다.

4. 질문-답변(QA) 시스템

질문과 답변의 적합성을 평가하여 고품질의 FAQ 콘텐츠를 제작하는 데 활용할 수 있습니다.

장점과 한계

장점

1. 문맥 이해: 문장 간의 의미적 관계를 학습하여 더 나은 이해도를 제공합니다.
2. 다양한 활용 가능성: 대화형 AI, 문서 분석, SEO 콘텐츠 최적화 등 광범위한 작업에 적합합니다.
3. 사전학습 모델 활용: 사전학습된 모델을 사용하여 초기 설정 및 학습 시간을 절약할 수 있습니다.

한계

1. 추론 속도: 큰 모델의 경우 추론 속도가 느릴 수 있습니다.
2. 대규모 데이터 필요: Fine-tuning 시 대규모 데이터를 요구할 수 있습니다.

결론

TFBertForNextSentencePrediction은 문장 간의 관계를 학습하고 평가하는 데 특화된 모델로, SEO 콘텐츠 최적화, 대화형 AI, 문서 분석 등 다양한 분야에서 활용할 수 있습니다. 특히 .from_pretrained과 같은 편리한 메서드를 통해 사전학습된 모델을 손쉽게 사용하고 커스터마이징할 수 있어, 빠르게 프로젝트를 시작할 수 있습니다.

비상계엄은 전시, 국가 위기 상황에서 선포되기 때문에 사회 전반에 걸쳐 큰 영향을 미칩니다. 특히, 경제는 비상계엄의 제약과 긴장 속에서 심각한 영향을 받을 수 있어요. 아래에서는 비상계엄이 경제에 미치는 영향을 긍정적 측면과 부정적 측면으로 나눠 살펴볼게요.

1️⃣ 부정적 영향

1. 경제 활동의 위축

• 기업 활동의 중단
  공장 가동, 물류 이동 등이 제한되면서 생산성이 저하됩니다.
  특히, 제조업 및 수출 의존 경제에 큰 타격이 발생해요.
• 소비 위축
  언론 및 이동 자유 제한으로 소비 심리가 크게 위축됩니다.
  사람들은 경제활동보다 생존과 안전을 우선하게 돼요.

2. 투자 감소 및 자본 유출

• 내외국인 투자 감소
  국가 불안정성이 높아져 외국인 투자가 감소하고,
  국내 투자자도 불확실성 때문에 자금을 묶어두거나 해외로 이전할 수 있어요.
• 환율 및 금융시장 불안
  외환 시장에서 통화 가치가 하락하고, 주식 시장이 폭락할 가능성이 높습니다.

3. 물가 상승과 공급망 붕괴

• 수요·공급 불균형
  물류 이동과 생산 중단이 겹치면서 필수 물품 부족 사태가 발생할 수 있어요. 예를 들어, 식료품, 의료품 등이 부족해지고 물가는 폭등할 위험이 있답니다.
• 국제 교역 차질
  특히 한국처럼 수출 의존도가 높은 경제는 국제 무역망이 붕괴될 가능성이 커요.

4. 고용 위기

• 실업 증가
  기업 활동의 중단이 장기화되면 대량 해고로 이어질 수 있어요.
• 비정규직 및 중소기업 타격
  경제적 충격은 주로 취약계층에 먼저 영향을 미쳐 빈부격차를 심화시킵니다.

2️⃣ 긍정적 영향 (제한적)

비상계엄이 발동된 국가에서도 제한적으로 긍정적 영향을 미칠 가능성이 있습니다.

1. 산업 보호

• 특정 위기 상황에서는 군사와 관련된 국방산업이 활성화될 수 있어요.
• 군수 물자 생산이나 관련 인프라가 증가할 가능성도 있어요.

2. 긴급 경제 대책 시행

• 국가 차원에서 긴급 예산 편성 및 경제 안정화 조치가 빠르게 이루어질 수 있습니다.
  예를 들어, 정부 주도의 물자 배급제나 재정 지원 정책이 도입될 수 있어요.

3️⃣ 역사적 사례

1. 1980년 광주민주화운동과 경제

• 비상계엄 발동 당시 소비와 투자가 급감하고 경제 불확실성이 크게 증가했어요.
  특히, 주식 시장의 하락과 자금 경색으로 중소기업들이 타격을 입었답니다.
• 그러나 당시 정부는 국가 주도 경제정책을 통해 일부 산업의 성장을 도모하기도 했어요.

2. 1979년 10·26 사건 이후

• 비상계엄 상황 속에서 기업 활동과 경제 성장률이 일시적으로 둔화되었습니다.
• 투자자들이 대거 자금을 인출하면서 금융 위기가 발생했지만,
  국방과 관련된 산업만큼은 안정세를 유지했어요.

4️⃣ 미래적 시사점

비상계엄 상황에서 경제가 회복되기 위해서는 신뢰 회복과 체계적 대응이 중요해요:

1. 투자 안정화 정책
   외국 투자자 신뢰를 회복하기 위해 국제적 협력이 필요합니다.
2. 공급망 복구
   물류와 생산이 정상화될 수 있도록 정부 주도의 지원이 중요해요.
3. 취약계층 보호
   실업 및 빈부격차 심화를 막기 위한 사회 안전망 강화도 필수적이랍니다.

비상계엄이 경제에 미치는 영향은 상황에 따라 다를 수 있겠네요. 

안녕하세요! 오늘은 대한민국에서의 비상계엄과 관련된 법률에 대해 알기 쉽게 정리해볼게요. 😊

비상계엄이란?

비상계엄은 국가의 긴급한 상황에서 국가의 안전과 공공질서를 유지하기 위해 특별한 권한이 부여되는 제도를 말해요. 주로 전시, 사변 또는 국가 안보에 중대한 위기 상황에서 발동될 수 있어요.

관련 법령

비상계엄은 대한민국 헌법 제77조와 계엄법에 근거를 두고 있습니다.
아래에서 주요 내용을 살펴볼게요!

1️⃣ 헌법 제77조

• 대통령은 전시, 사변 또는 이에 준하는 비상사태에서 국가의 안전을 유지할 필요가 있다고 인정하면 계엄을 선포할 수 있어요.
• 비상계엄과 경비계엄으로 구분되며, 비상계엄은 더 강력한 제한이 따릅니다.
• 비상계엄의 경우, 군사재판이 시행되고 기본권의 일부가 제한될 수 있어요.

2️⃣ 계엄법 주요 내용

• 계엄 선포 요건: 국가의 안보에 중대한 위험이 있거나, 공공질서가 현저히 교란될 경우 발동 가능.
• 계엄의 종류:
  • 경비계엄: 상대적으로 경미한 위기 상황에서 공공질서 유지를 위해 발동.
  • 비상계엄: 전쟁, 반란 등 국가적 위기 상황에서 발동.
• 효력: 행정·사법 기능 일부 정지 및 군이 이를 대체.
• 국회의 승인: 계엄 선포 즉시 국회에 통보하고, 국회가 폐지 요구 시 대통령은 이를 해제해야 해요.

비상계엄 선포 시 제한되는 기본권

• 언론·출판·집회·결사의 자유: 일부 제한될 수 있어요.
• 영장 없이 체포·구속 가능: 사법 기능을 군사재판으로 대체하는 경우.
• 거주 이전의 자유: 이동 제한 조치 가능.

역사적 사례

• 대한민국에서는 과거에 비상계엄이 선포된 사례들이 있었어요.
  • 1979년 10월: 10·26 사건 이후 비상계엄 확대.
  • 1980년 5월: 광주민주화운동 당시 비상계엄 확대.

이러한 사례들은 국가의 안보를 위해 발동되었으나, 동시에 민주주의와 기본권 침해라는 논란도 불러일으켰답니다.

비상계엄의 종료

• 비상계엄은 상황이 안정되면 대통령에 의해 해제됩니다.
• 국회는 계엄의 종료 여부를 심의하고 요구할 수 있어요.

이 글에서는 특정 시점에 이벤트성으로 추첨을 수행할 수 있는 로직을 다룹니다. 예를 들어, 참가자가 미리 정해져 있지 않은 상태에서 이벤트가 발생하면 실시간으로 추첨을 진행해야 할 때를 전제로 합니다. 본문에서는 Dart 언어를 사용하여 간단하면서도 유연한 추첨 로직을 구현하고, 코드와 함께 그 작동 원리를 자세히 설명합니다

이벤트성 추첨 로직이란?

추첨 로직은 특정 상황에서 무작위로 대상을 선택하는 기능을 말합니다. 특히, 이벤트성 추첨 로직은 사전에 대상(참가자)이 고정되지 않고, 추첨 시점에서 동적으로 대상을 추가하거나 관리하며 실행됩니다.

이러한 로직은 다음과 같은 상황에서 유용합니다:

• 라이브 이벤트: 실시간으로 참가자가 등록되고, 이벤트가 끝날 때 추첨을 통해 당첨자를 발표.
• 온라인 추첨: 웹이나 앱에서 유저가 실시간으로 참여하고, 추첨 결과를 바로 발표.
• 랜덤 보상 시스템: 유저가 특정 행동을 수행했을 때 보상을 무작위로 제공.

Dart로 구현한 추첨 로직 예제

아래는 Dart를 사용해 특정 시점에 이벤트성으로 추첨할 수 있는 로직의 구현 예제입니다.

전체 코드

import 'dart:math';

void main() {
  // 참가자 리스트
  List<String> participants = ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'Dave', 'Eve'];

  // 특정 이벤트 발생 시 추첨 진행
  for (int i = 1; i <= 3; i++) {
    String winner = drawWinner(participants);
    print('추첨 $i 결과: $winner');
  }
}

// 추첨 로직
String drawWinner(List<String> participants) {
  if (participants.isEmpty) {
    throw Exception('참가자가 없습니다. 추첨을 진행할 수 없습니다.');
  }

  // 무작위 인덱스를 생성해 참가자를 선택
  Random random = Random();
  int index = random.nextInt(participants.length);
  return participants[index];
}

코드 설명

1. 참가자 리스트 관리:
   • participants 리스트는 추첨 대상이 될 참가자들을 저장합니다.
   • 이 리스트는 특정 시점에서 동적으로 갱신될 수 있습니다. 예를 들어, 새로운 참가자가 등록되면 리스트에 추가할 수 있습니다.
2. 추첨 함수:
   • drawWinner 함수는 participants 리스트에서 무작위로 한 명을 선택합니다.
   • 리스트가 비어 있을 경우, 예외를 발생시켜 추첨이 진행되지 않도록 방지합니다.
3. 랜덤 인덱스 생성:
   • Random 클래스의 nextInt 메서드를 사용해 리스트 길이 범위 내에서 무작위 숫자를 생성합니다.
   • 이 숫자를 인덱스로 사용해 참가자를 선택합니다.
4. 결과 출력:
   • 추첨 결과는 실행할 때마다 무작위로 선택된 참가자의 이름으로 출력됩니다.
   • 예:
      

추첨 1 결과: Charlie
추첨 2 결과: Alice
추첨 3 결과: Bob

특정 시점에 이벤트성으로 사용하기

이 코드는 이벤트성으로 사용할 수 있도록 설계되었습니다. 예를 들어, 실시간으로 참가자를 추가하거나 제거할 수 있습니다.

동적으로 참가자 추가 및 추첨하기

import 'dart:math';

void main() {
  // 참가자 리스트 초기화
  List<String> participants = [];

  // 참가자를 동적으로 추가
  participants.addAll(['John', 'Emma', 'Sophia']);
  print('현재 참가자: $participants');

  // 추첨 진행
  String winner = drawWinner(participants);
  print('당첨자: $winner');
}

String drawWinner(List<String> participants) {
  if (participants.isEmpty) {
    throw Exception('참가자가 없습니다.');
  }

  Random random = Random();
  int index = random.nextInt(participants.length);
  return participants[index];
}

실행 결과:

현재 참가자: [John, Emma, Sophia]
당첨자: Emma

특정 조건으로 참가자 관리

1. 참가자를 실시간으로 추가:
   • 유저가 앱에 참여하거나 특정 행동을 수행하면 참가자로 등록.
   • 예: participants.add('NewUser');
2. 특정 조건으로 참가자 제거:
   • 예를 들어, 추첨 후 당첨자를 리스트에서 제외하려면 다음 코드를 추가할 수 있습니다:
      

participants.remove(winner);
print('남은 참가자: $participants');

  3. 조건에 따라 여러 번 추첨:

• 반복문을 사용해 원하는 만큼 추첨을 실행할 수 있습니다.
• 예:
   

for (int i = 0; i < 3; i++) {
  String winner = drawWinner(participants);
  print('추첨 $i 결과: $winner');
  participants.remove(winner); // 당첨자를 제외
}

코드 확장 아이디어

위 코드에 추가적인 기능을 더해 다양한 추첨 요구 사항을 충족할 수 있습니다:

1. 중복 당첨 방지:
   • 추첨이 끝난 후 당첨자를 리스트에서 제거하여 중복 당첨을 방지할 수 있습니다.
2. 타이머 기반 추첨:
   • 일정 시간이 지나면 자동으로 추첨이 실행되도록 설정할 수 있습니다.
3. UI와 연동:
   • Flutter 앱과 연동하여 사용자로부터 참가자를 실시간으로 추가하거나 추첨 결과를 표시하는 UI를 구현할 수 있습니다.
4. 추첨 기록 저장:
   • 추첨 결과를 파일이나 데이터베이스에 저장해 이후에 참고할 수 있습니다.

결론

이 글에서는 특정 시점에 이벤트성으로 추첨할 수 있는 로직을 Dart로 구현하고, 이를 동적으로 관리하는 방법을 살펴보았습니다. 위 코드는 단순하지만 유연하게 동작하며, 다양한 상황에 적용할 수 있습니다. Flutter와 같은 프레임워크를 사용해 UI와 연동하거나, 추가 기능을 더해 더욱 완성도 높은 추첨 시스템을 만들기 위한 최소한의 코드입니다.

제천하면 의림지와 청풍호를 많이 떠올리실텐데요 그 의림지에 인접한 제천 호반식당을 방문해 봤습니다.

지인이 방문했던 식당인데 두부구이가 너무 맛있었다고 하여 찾아가게 됐습니다.

토요일 점심시간 이라서 그런지 대기중인 손님들이 꽤 많았습니다. 저희 앞으로 5팀이 대기중이였습니다.

식당 건물 바로 옆에 대기실이 따로 준비되어 있어서 춥지않게 기다릴 수 있었습니다.

명패 아래에 있는 QR코드를 찍어보면 메뉴를 볼 수 있고 주문도 할 수 있게 되어 있었는데 대기중에 주문을 해도 되는건지는 알 수 없어서 해보지는 않았네요. 

제천시 인증 맛집 인증패도 있고요 기타 안내 사항들이 벽에 많이 붙어 있습니다. 

1인 식사는 공휴일과 점심시간은 안된다고 하니 참고하세요.

식당 운영시간은 11시부터 16시 이고 월요일은 휴무라고 합니다.

허영만의 백반기행에서도 왔던 곳이네요. 일단 기본 이상은 하지 않을까란 생각은 하게 됩니다.

메뉴는 심플한데요. 생곤드레밥 + 청국장, 청국장, 된장찌개가 주메뉴고 두부구이는 추가하실 수가 있습니다. 

초등학생부터 1인 1식이라고 하니 참고하셔야 겠네요. 

저희는 다섯명이 갔는데 생곤드레밥 5인에 두부구이 추가했습니다. 두개 추가하려고 하니 양이 많으니 하나만 추가해도 된다고 말씀해주시더라고요.

밑반찬보다 두부구이가 제일 먼저 나왔습니다. 4조각에 12,000원이라니 물가가 무섭네요.

두부는 산초 기름에 구워서 나오는데요 저는 산초향을 좋아하지 않아 걱정했는데 은은하게 나는 정도여서 나쁘지 않았습니다.

산초를 좋아하시는 분들은 아쉬워할 수도 있을 정도의 향이였네요.

5명인데 4조각이면 부족하지 않을까 생각했는데 밑반찬이 나오니 이유를 알겠더라고요.

밑반찬에도 테이블당 두부가 한조각이 나옵니다. 그래도 부족하지 않나 싶기도 한데요

결과적으로 두부가 생각보다 두꺼웠기 때문에 부족하지는 않았습니다.

아이폰 12 프로와 비교해 봤는데요 길이는 당연히 짧지만 두께가 많이 두꺼웠습니다. 저런 두께로 구이도 밑반찬도 나오기때문에 부족하지 않았습니다.

사진에는 밥이 적게 보이는데 실제로는 밥의 양도 엄청 많았습니다. 일반 공기밥보다 양이 많았습니다. 

양이 많아서 인지 간장을 넣고 비벼도 간장 맛이 안느껴져서 청국장과 간장을 많이 넣고 비벼먹었네요.

일반적으로 파는 곤드레밥은 말린 곤드레를 물에 불려서 밥을 하는데 여기는 생곤드레를 쓰더라고요.

저는 개인적으로 말린 곤드레가 향이 더 많이 나는거 같아서인지 생곤드레는 아쉬웠습니다.

청국장은 제가 먹어봤던 청국장에 비해 향과 맛이 연하고 부드러웠습니다. 진한 맛은 아니여서 청국장 잘 못드시는 분들도 시도는 해볼만한 맛이지 않나 생각됩니다.

저는 어렸을때 정선 예미근처 산골에 살았던 경험때문인지 찐 시골 밥상보단 좀 더 대중적인 은은한 맛이였지 않나 싶네요.

- **주소:** 충청북도 제천시 의림대로 558

- **주차 공간:** 식당 앞에 마련된 전용 주차장은 매우 협소하니 바로 앞에 있는 공영주차장을 이용하시면 됩니다. 주말 의림지는 사람과 차가 엄청 많음은 유의하셔야겠네요.

유튜브 뮤직 하나만을 위해 프리미엄 구독을 하고 이용도 잘 하고 있었는데요 

결국엔 새로운 노래보단 옛날 부터 들어오던 노래 위주로만 듣고 있다는걸 깨달았습니다. 그리고 잘 보지 않던 유튜브를 습관적으로 틀고 볼것도 없는데 반복적으로 리프레쉬를 하고 있는 제 모습을 보게 되었네요.

그래서 내린 결정!!

유튜브 구독을 끝내고 내가 정말 좋아하는 노래 CD 사서 들어보자 였습니다.

그리하여 가장 먼저 구매한 앨범은 어릴때부터 늘 들어왔고 지금도 많이 듣는 백스트리트 보이즈 앨범

백스트리트 보이즈 1집 활동 당시 방한하여 H.O.T와 함께 예능에 나와서 캔디 노래의 안무 중 카레이서춤을 추기도 했던게 생각나네요.

총 5장의 앨범으로 구성되어 있고요 앨범은 데뷔부터 순서대로 발매한 앨범이 들어 있습니다.

정규앨범처럼 플라스틱 케이스가 아닌 종이 케이스로 되어 있고요 다섯장의 CD 모두 동일한 디자인으로 만들어져 있습니다. 빨간색 바탕에 각 앨범의 타이틀이 적혀 있는데 CD만 빼서 보관하면 잘 보고 선택해야겠네요.

데뷔앨범 BACKSTREET BOYS는 1996년 북미, 유럽등을 대상으로 발매한 앨범과 1997년 아시아대상으로 나온 앨범의 합본입니다.

해당 앨범의 수록곡은 거의 다 좋아했던 앨범입니다.

 가장 인기가 많은 앨범이지 않을까 생각되는 MILLENNIUM

고등학생이였을때 나왔던 앨범인데 수업시간에 몰래 엄청 들었던 기억이 납니다. 저는 개인적으로 Show Me The Meaning Of Being Lonely를 가장 좋아했었습니다. 지금도 많이 듣기도 하고요.

제가 가장 좋아하는 노래가 포함된 BLACK & BLUE 

지금도 엄청 듣는 Shape Of My Heart가 수록된 앨범인데요 뮤직비디오도 좋아하는 곡입니다. More Than That도 좋습니다.

사실 Black & Blue 이후 앨범은 듣지 않았는데요 올해 우연히 Siberia란 곡을 듣게 되면서 Incomplete란 곡과 함께 엄청 듣고 있습니다.

  명반으로 꼽는 분들이 많은 UNBREAKABLE  앨범인데요 멤버 케빈 리처드슨이 탈퇴 후 나온 첫 앨범으로 6집앨범입니다. 지금은 다시 복귀해서 5인 체제로 잘 활동하고 있죠. 

디지털 음악 스트리밍 서비스의 편리함에도 불구하고, CD에서 음악을 듣는 것은 전혀 다른 감성적 경험을 제공하지 않을까 생각됩니다. 백스트리트 보이즈와 같은 오래된 아티스트의 CD를 수집하는 것은 단순히 음악을 듣는 행위를 넘어서 개인적인 역사와 추억을 회상하는 시간이 될 수 도 있을거 같고요. 이번 결정이 음악을 통해 과거로의 여행뿐만 아니라, 더 깊이 있는 음악 감상의 기회를 제공할 것이라고 생각합니다.

## 🔍 서론: 채무 보증, 왜 신중해야 할까?
타인의 채무에 대해 보증을 서는 일은 매우 신중한 결정을 요구합니다. 겉보기에 단순한 서류 서명처럼 보이지만, 그 책임과 결과는 보증인의 재정과 삶에 큰 영향을 미칠 수 있습니다. 🧐  

이 글에서는 **타인에 대한 채무 보증**이 무엇인지, 보증인이 부담해야 할 책임, 위험성, 그리고 결정을 내리기 전 고려해야 할 요소들을 상세히 설명하겠습니다. 만약 당신이 이러한 결정을 앞두고 있다면 반드시 읽어보세요!

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## 📌 채무 보증이란?
채무 보증이란 **타인이 진 빚에 대해 대신 변제할 의무를 보증인이 지는 것**을 말합니다. 쉽게 말해, 돈을 빌리는 사람(채무자)이 약속을 이행하지 못할 경우, 보증인이 대신 갚아야 하는 법적 책임을 지는 것입니다.

### 📃 채무 보증의 주요 유형
1️⃣ **일반 보증**  
- 채무자가 빚을 갚지 않을 경우에만 보증인이 책임을 집니다.  
- 채권자는 먼저 채무자의 자산으로 채무를 회수하려고 시도해야 합니다.

2️⃣ **연대 보증**  
- 채무자와 동일한 책임을 보증인이 즉시 부담합니다.  
- 채권자는 채무자에게 청구하지 않고 바로 보증인에게 변제를 요구할 수 있습니다.

3️⃣ **근보증**  
- 특정 금액이 아닌, 일정 기간 동안 발생할 채무에 대해 보증합니다.  
- 변동 가능한 채무액에 대해 보증하는 형태로, 리스크가 크기 때문에 주의가 필요합니다.

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## 💡 타인 채무 보증의 책임과 위험성

### 1️⃣ 보증인의 책임 범위
채무 보증을 서게 되면, 법적으로 채무자와 동일한 변제 책임을 부담하게 됩니다. 특히 **연대 보증**의 경우, 채권자는 채무자 대신 보증인에게 바로 채무 이행을 요구할 수 있습니다.

**책임은 다음과 같은 형태로 발생합니다:**
- 채무의 원금
- 이자
- 연체 이자(지연 손해금)
- 기타 부대 비용(변호사 비용, 법적 소송비 등)

**한 가지 예시로 살펴보면:**  
친구 A가 1억 원을 은행에서 대출받았고, 당신이 연대 보증을 섰습니다. 이후 A가 빚을 갚지 못하면, 은행은 당신에게 1억 원 전액과 이자, 연체 이자를 요구할 수 있습니다.

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### 2️⃣ 주요 위험성
타인의 채무 보증은 다음과 같은 심각한 리스크를 동반합니다:

#### ✅ **재정적 위험**
- 보증인이 자신의 자산과 소득을 잃을 수 있습니다.  
- 심각한 경우, 보증인은 파산을 신청해야 할 수도 있습니다.

#### ✅ **법적 위험**
- 보증 의무를 이행하지 못하면 채권자가 보증인을 상대로 소송을 제기할 수 있습니다.  
- 법적 소송 과정에서 발생하는 비용 역시 보증인의 부담입니다.

#### ✅ **신용 등급 하락**
- 채무자 대신 보증인이 빚을 갚지 못하면 **보증인의 신용 등급**이 하락합니다. 이는 이후 대출, 신용카드 발급, 금융 거래에 부정적인 영향을 미칩니다.

#### ✅ **관계 악화**
- 보증을 선 채무자가 채무를 이행하지 않으면, 보증인과 채무자 간의 관계가 악화될 가능성이 높습니다.

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## 🛑 채무 보증 결정 전에 반드시 고려할 점

채무 보증은 재정적, 법적 책임을 동반하는 만큼 신중한 판단이 필요합니다. 다음 질문을 스스로에게 던져보세요:

### 1️⃣ 채무자를 얼마나 신뢰할 수 있는가?
- 채무자가 과거에 빚을 잘 갚아왔는지, 또는 재정 상태가 건강한지 파악하세요.
- 신뢰가 높더라도 미래 상황(실직, 사업 실패 등)을 고려하세요.

### 2️⃣ 나의 재정 상태는 안전한가?
- 채무자가 빚을 갚지 않을 경우, 내가 전액을 갚을 능력이 있는지 점검하세요.
- 재정적으로 불안정하다면 보증을 서지 않는 것이 안전합니다.

### 3️⃣ 서류 내용을 충분히 이해했는가?
- 보증 계약의 세부 조항(금액, 기간, 이자 조건 등)을 꼼꼼히 검토하세요.  
- 특히 "연대 보증" 조항이 있는 경우 주의가 필요합니다.

### 4️⃣ 보증으로 인한 미래 영향을 이해하고 있는가?
- 보증이 내 신용, 자산, 미래 대출 가능성에 어떤 영향을 미칠지 생각하세요.

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## ✅ 보증의 안전 장치를 마련하는 방법

채무 보증을 피할 수 없다면, 다음과 같은 안전장치를 마련하세요:

### 1️⃣ 서류 검토 및 법률 자문
- 계약서의 모든 조항을 철저히 검토하고 변호사나 법률 전문가에게 자문을 받으세요.  
- 특히 불리한 조항이 포함되어 있지 않은지 확인해야 합니다.

### 2️⃣ 담보 제공 요청
- 채무자에게 담보 자산을 설정하도록 요구하세요.  
- 예를 들어, 부동산이나 차량 등을 담보로 설정하면 보증인의 책임을 줄일 수 있습니다.

### 3️⃣ 보증 범위 한정
- "근보증" 형태의 무제한 보증은 피하고, 특정 금액과 기간을 명확히 규정하는 제한 보증으로 조율하세요.

### 4️⃣ 신용 조회 및 재정 상태 확인
- 채무자의 신용 등급과 재정 상태를 반드시 사전에 확인하세요.

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## 📝 결론: 신중하고 현명한 선택
타인의 채무 보증은 **매우 신중히 결정해야 하는 일**입니다. 단순히 부탁을 들어준다는 이유로 서명하는 것은 절대 피해야 하며, 그 책임과 위험을 정확히 인지한 상태에서 판단해야 합니다.

### 💡 기억하세요:
- 보증은 "돈을 빌려주는 것" 이상의 법적, 재정적 의무를 지는 행위입니다.
- 자신의 재정 상태와 리스크를 충분히 검토한 후 결정을 내리세요.
- 보증을 서지 않더라도 상대방을 돕는 다른 방법이 있는지 고민해보세요.

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## ❓ Q&A: 자주 묻는 질문들

### Q1. 연대 보증을 서면 채무자보다 먼저 변제를 요구받을 수도 있나요?
A1. 네. 연대 보증의 경우 채권자는 채무자를 거치지 않고 보증인에게 바로 변제를 요구할 수 있습니다.

### Q2. 보증인의 신용 등급이 하락할 가능성이 있나요?
A2. 만약 보증인이 채무를 대신 갚지 못하거나 연체될 경우, 신용 등급이 하락할 수 있습니다.

### Q3. 가족의 부탁이라도 거절해도 될까요?
A3. 가족이라도 재정적, 법적 책임을 감당할 수 없다면 거절하는 것이 현명합니다. 관계를 유지하면서 거절하는 방법을 고민해보세요.

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