월: 2017 11월

Capsule Networks

CNN의 내용

What is a CapsNet or Capsule Network? 의 내용을 요약 정리함.

이 내용은 먼저 CNN을 알고 있다는 전제 하에서 설명한다. CNN에 대해서 궁굼한 사람은 관련 자료를 미리 보고 오기를 바란다.

CNN은 본질적으로는 많은 수의 뉴런을 쌓아 올려서 구성하는 시스템이다.  이것은 이미지 처리에서 매우 효과가 좋은 것으로 입증되어 있다. 하지만 이미지의 픽셀 단위로 뉴럴 네트웍을 구성하므로 많은 수의 계산 비용이 발생하는 문제점이 있다.

따라서, 컨볼루션은 데이터의 핵심을 잃지 않고 계산을 단순화 시킬 수 있는 방법이다. 컨볼루션은 기본적으로 행렬에 대한 곱셈과 그 합의 결과물이다.

 

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이미지가 네트웍에 들어오면 커널과 필터들이 스캔하고, 컨볼루션을 수행하게 된다. 이것을 통해서 특징 맵을 네트워크 내부에 구성하게 된다.  이것은 활성화 계층과 폴링 계층을 지나게 된다. 활성화 계층은 레이어의 비 선형성을 유도해야 한다.  폴링은 학습 시간을 줄여주는 역활을 수행하게 된다.  폴링 계층의 기본적인 생각은 각 부분별 영역에 대한 요약이 되는데 이로 인해서 대상 인식에서 위치라던가 변형에 대한 invariance를 가지게 된다.

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사람들은 위의 변형을 쉽게 이해하지만 CNN은 같은 것으로 인식하지 못한다. https://medium.com/ai³-theory-practice-business/understanding-hintons-capsule-networks-part-i-intuition-b4b559d1159b

마지막으로 분류 네트워크로 진행하게 되고 이를 통해서 적절한 분류를 통해서 레이블링을 넣게 된다. 학습은 분류 결과의 오류를 기반으로 back propagation을 수행하면서 이루어진다.  비 선형성은 이 단계에서 vanishing gradient를 해결하는데 도움을 주게 된다.

CNN의 단점 내지는 문제점

CNN은 이미지 분류에 탁월한 효과를 가지게 된다.  하지만 이미지가 흔들리거나 회전하거나 혹은 하여튼 원래 이미지와 조금 틀리게 구성되면 CNN의 성능은 낮아지게 된다. 이 문제는 하나의 이미지에 대해서 다양한 변형을 통해서 해결하고 있다.  CNN의 각각의 레이어는 이미지를 세분화 시켜서 이해하고 있는 알고리즘이다.

만약 배와말을 분류한다고 하면 첫번쨰 레이어는 작은 커브와 경계를 이해하고, 두번째 레이어는 직선과 작은 모양을 이해하는 방식으로 진행하게 된다. 높은 레벨로 갈수록 점점더 복잡한 모양을 이해하게 된다.  마지막으로 높은 레벨로 이동하게 되면, 전체 말이나 모양을 이해하는 단계로 진행하게 되는데 우리는 각 단계별로 폴링을 수행하므로 위치 정보에 대한 정보등을 놓치게 된다.

폴링은 위치에 대한 invariance를 가지게 해 주지만 반대로 이미지와 데이터가 원래의 이미지나 데이터에 근접한 것만 이해하게 된다는 단점을 가지고 있다.  이로 인해서 정확한 위치나 모양이 아닌 경우에도 잘못된 판정을 하게 된다.  사람들은 이 차이를 명확하게 알 수 있지만, CNN은 구분을 잘 못한다. 폴링 레이어는 이러한 종류의 invariance를 가지고 있다.

이러한 단점은 폴링레이어에서는 의도된 것이 아니다. 폴링은 위치, 방향 비율에 대한 invariance를 얻는 것이 목적이지만, 실제로는 모든 invariance까지 다 얻게 된다.

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우리가 원했던 것은 Invariance가 아니라 Equivariance이다. CNN은 배의 크기가 줄어들었어도 여전히 배인 것을 인식하게 된다. 이것이 최근의 Capsule Network을 이끌어가게 된다.

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Capsule Network란

뉴럴 네트워크는 매일 매일 발전하고 있다. 이 분야에서는 많은 똑똑한 사람들이 발전을 이루어내고 있다. 최근에 Release된 것이 “Dynamic Routing Between Capsule”을 논문으로 나왔다.  이 논문은 딥러닝계에 충격을 주었다.  이 논문은 Capsule, CapsNet에 대해서 이야기하고 있다.

이 논문 저자들은 인간의 뇌를 capsule이라 부르는 단위로 부르고 이것을 다양한 자극에 반응 할 수 있도록 만들었다. 예를 들어서 위치나 방향, 크기 속도 등등등…..

뇌는 “routing”이라는 메카니즘을 통하여 낮은 레빌의 시각 정보 다루는데 capsule이 최적의 구조임을 이야기하고 있다.

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캡슐 넷은 신경층을 중첩시켜서 만든 네트워크이다. 일반적으로는 단일 네트워크 상에서 계속 레이어를 쌓아가면서 만들지만, 캡슐넷은 레이어 안에서 캡슐이라는 개념으로 레이어를 계속 병렬로 쌓아가는 구조를 가진다.

캡슐의 내부 신경 상태에서 하나의 특성을 포착하여서 엔티티의 존재를 나타내는 벡터를 출력한다. 벡터의 방향은 엔티티의 속성을 의미한다. 벡터는 신경망의 모든 부모 네트웤으로 보내진다. 가능한 부모 캡슐은 예측 벡터를 찾아 낼 수 있다. 예측 벡터는 자기가 가지고 있는 가중치와 가중치 매트릭스로 만들어진다.  특정 부모 캡슐은 가장 큰 예측 벡터를 만들어내고, 캡슐간의 연결을 증가시키게 된다.  나머지 캡슐은 연결을 감소시키게 된다. 이 “routing by agreement”는 현재 사용하는 maxpool 방식보다 훨씬 좋은 결과를 낸다.  max pool 방식은 하위 레이어에서 강한 특징을 찾아내는 것을 목적으로 하는 방식이다. dynamic routing 외에도 캡슐 넷에서는 squash 처리를 한다.  이 처리는 비 선형성처리이고, CNN에서 하는 것 처럼 각 레이어에 추가하지 않고, 레이어의 중첩 세트에 추가할 수 있다. 이 것은 각 캡슐의 벡터 출력에 적용이 된다.

 

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위의 함수가 SQUASH 함수인데, 캡슐 넷에서 잘 동작한다고 논문에서 설명되어 있다.

이것은 벡터가 작으면 0으로 만들려고 하고 크면 1로 제한하려고 한다. 이 방식은 계산 비용을 증가시키지만 확실하게 효과는 있다.

이 논문은 Capsule Net이 전체적으로 검증이 완전하지 않다는 것을 알고 있어야 한다. MNIST에서 검증은 되었지만, 전체적으로는 아직 많은 검증이 필요하다. 몇일 새에 아래와 같은 지적.고려가 필요하다고 이야기되고있다.

  1. 벡터의 길이가 엔티티가 확률적으로 있다는 것을 의미하지만, 길이를 1 이하로 유지하기 위해서는 반복 계산으로 라우팅이 만들어지는 것을 최소화 시키는 합리적인 비 선형 함수가 필요하다,
  2. 두 벡터의 코사인 값을 이용해서 계산하는 이 계산 법은 gaussian cluster의 log variance와는 다르게 아주 좋은 agreement와 좋은 agreement를 구분하지는 못한다.
  3.  n개의 요소를 가지는 행렬로 계산하지 않고 벡터를 사용하므로 변환 행렬은 2*n개의 파라미터를 이용하여 계산한다

 

캡술과 뉴런의 차이점 비교

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캡슐은 affine trainsform을 입력으로 하는 것외에는 구성이 비슷하다.

  1. matrix multiplication of input vectors
  2. scalar weighting of input vectors
  3. sum of weighted input vectors
  4. vector-to-vector nonlinearity

 

수식에 대한 설명은 아래 그림에서 참고

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“Understanding Dynamic Routing between Capsules (Capsule Networks)”

– 파이썬 코드와 함께 자세하게 설명함.

– 논문과 함께 읽으면 이해에 도움이 됨.

 

CapsNet paper review 

  • 논문에 대한 리뷰

 

Capsule Networks: An Improvement to Convolutional Networks

  • 설명

 

논백 – 경쟁 전략

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이 책은 논문 100편을 요약해서 설명하는 것을 목적으로 하는 책이다.

다만 모두 산만하게 옵니버스 식으로 구현 한 것이 아니라 테마 별로 나누고 정리하여서 만들었기 때문에 읽기에 매우 편하다.

논문을 설명하는 것이 목적이 아니라 실제 적용하는 것을 목적으로 하고 근거나 논의의 시발점을 논문으로 하고 있기 때문에 실제 적용되는 방안이나 사례에 대해서 생각해 볼 수 있는 기회가 된다.

 

이 책은 씨리즈 물로 나오며 첫번째 책이 경쟁에 대한 논문을 정리한 논백-경쟁 전략 이다.

 

P23

“죄송합니다만, 제가 먼저 복사기를 사용하면 안될까요 ? 제가 좀 급해서요”
“죄송합니다만, 제가 먼저 복사기를 사용하면 안될까요 ?”

이 두개의 말중에서 사람들은 첫번째 말에 반응한다 내용상의 차이는 없다 그냥 본인이 급하다는 이유를 들었을 뿐이다.

이렇게 사람들은 내용이 중요한것이 아니라 트리거가 되는 신호에 반응하는 것이라는 것이 인지적 특성이고 이런 트리거 신호가 칩칩 사운드라고 한다는 것이다.

과연 고객을 설득하기 위한 칩칩 사운드는 무엇일까 ?

P77

BMW가 좋은 이유 10가지를 말씀해 보시겠습니까 ?
BMW가 좋은 이유 1가지만 말씀해 보시겠습니까 ?

사람들은 10개를 대라고 해도 3~4개 이상은 어렵다 즉 나머지 정보는 불필요한 정보라는 것이다.
기억도 안되고 전달도 안되는 정보이다.

1가지만 확실하게 전달이 되어도 사람들은 구매 의사가 5.8로 올라간다. (10개를 물었을 때에는 3.8점이었다)

이렇게 전달되는 과정에서 어떤 정보를 최초로 줄것인가와 그 내용에 얼마나 집중할 것인가가 핵심이 된다.

그것을 얼마나 고객의 머릿속에 각인 시킬 것인가 ? 이것이 핵심이 된다.

P93 서브 타이포

이 책에서 후반부에서 계속 이야기하는  내용은 대부분 서브타이포에 대한 이야기이다.
즉 새로운 카테고리를 만들지 못한다면 기존의 카테고리를 갈라치기 해서 포지셔닝 하라는 이야기이다.

그에 대한 예로서 책의 P101페이지에 블랙 스완이 나온다.
블랙 스완은 백조인데 검은색인 백조이다. 이 검은 백조가 발견되면서 모양이 우숩게 된 것이 하얀 백조 즉 그냥 백조이다. 이전에는 백조 하면 그냥 하얀 백조를 이야기하였는데 이제는 “검은 백조” 떄문에  가만히 있다가 “하얀 백조”라는 서브 카테고리로 뜬금없이 주저 앉은 케이스 이기 때문이다.

이렇게 백조라는 카테고리를 갈라치기한 것이 “검은 백조”인 것 처럼 시장을 포지셔닝에 의해서 갈라치기 하라는 것이 책이 후반부의 시작이며 이후 이에 대한 광고 효과와 시장의 점령 방안등을 논의하고 있다.

P134 책의 중반에서 나오는 이야기는 3%와 32%의 차이점이다.

요지는 2차대전 중에 군인들에게 단백질 공급을 하도록 식료품 정책이 취해졌더니 일반 사람들은 단백질이 부족해졌다.  그래서 미국 정부는 일반인들에게 그동안 먹지 않았던 동물의 내장을 먹도록 정책을 펴야 했는데
비교를 위해서

1) 전문 강사가 직접 강의하면서 내장을 먹으면 얼마나 좋은지 설명하는 방식과
2) 주부들이 스스로 토론하면서 뭐가 좋은지 나쁜지 이야기하느 방식을

두고 테스트를 했더니 후자가 토론을 마치고 집에가서 32%나 내장을 먹는 요리를 했다는 것이다.

이 테스트의 차이점은 피 대상자들이 논의에 직접 참여 했느냐 아니면 결과만 들었느냐의 차이점이다. 논의에 얼마나 참여 했느냐 보다 논의에 참여 했다는 사실만으로도 이런 결과를 가지고 온것이다.

결국 경험과 지식을 늘리기 위해서는 듣는 것보다는 참여 하느냐 아니냐가 중요한 요소라는 것이다.

이를 위해서 책에서는 항상 모든 “책/자료”를 읽을 떄에

이야기의 시사점은 무엇인가 ?
다른 설명은 안될까 ?
나에게 적용한다면 ?

이라는 3가지 질문으로 스스로 참여하라고 이야기하고 있다.

P159 기술 기업으로서 필요한 질문 “당신에게 필요한 것은 무엇인가요 ?”

진공 기술 분야의 세계 1위 기업은 알박(ULVAC)라는 일본 기업으로 관련분야 세계 시장의 70%이상을 차지하고 있다.
성공 비결은 철저한 시장의 탐색인데 시장 탐색을 스스로 하는 것도 있겠지만,
커스터머의 새로운 요청이 오면 고객사와 이야기해서 고객사의 요구 깊숙한 곳에 숨어있는 기술을 개발하고 특허를 내고 납품을 하는 과정을 거치는데
이 과정을 고객사와 함께 함으로서 계속 기술이 축적되고, 결국 시간이 흘러감에 따라서 알박이 아니면 안되는 경지에 오른 것이다.

즉 시장의 탐색 능력과 핵심 능력을 결합했다는 것인데
특이한 점은 시장 탐색을 고객의 요청에서 시작한다는 점이다.
(따라서 책을 읽을 때 느낀 것은, 이런 전개는 좀 억지로 전개한 느낌도 있다)

어찌되었건 기술 기반의 회사로서 고객과 같이 개발하고 성장한다는 개념은 생각의 좋은 시발점이 된다.

그 외의 책의 부분은 다분히 일반적인 내용이 있기 때문에 다른 책들을 읽었다면 상당히 겹치는 부분이 있다. 다만, 책의 내용이나 두께, 그리고 편집 스타일이 책을 읽어가는데 전혀 부담이 없기 때문에 빨리 읽고 한번 더 읽을 수 있다는 장점이 있다.

이 책에 대한 다음 씨리즈는 “리더쉽 전략” 이다.
나오면 읽어 보아야 하겠다

가격이 모든 것이다. 

가격이 모든 것이다.
헤르만 지몬
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독일이 가장 자랑스러워 한다는 경제학자 헤르만 지몬의 책이다.
저자는 독일에서 철도 카드라고 하는 기차표 판매 시스템을 도입하여 매출과 이익을 크게 올린 사람이다.
일반 구매자들은 철도의 비교 대상으로 자동차를 생각하는데 자동차는 초기 비용으로 차량 가격 및 유지 비용이 발생하지만, 철도는 그런 비용이 발생하지 않는다. 그런데 사람들은 그런 비용 차이는 잊고 단지 주행 거리당 가격으로 환산한 결과만을 받아들이므로 철도가 자동차에 비해서 불리한 가격을 가진다.  저자는 이에 고정비를 철도 카드 형태로 부담하는 가격 정책을 만들어서 프로모션하여서 고정비를 실제 경비로 받아들이지 않는 대다수 사용자들에게 철도라는 운송 수단이 차량에 비해서 저렴하고 좋다고 인식시키는데 성공하였다.
이 책은 가격은 가치라는 데서 출발하여 그것이 어떤 의미를 지니는지에 대해 이야기를 한다.
책의 내용은 경제학의 대가들이 그러하듯이 가격에 대한 철학적인 접근으로 생각하고 구매를 했는데 반대로 가격에 대해서 너무 구체적으로 설명하고 있어서 끝까지 다 읽은 책이다.
많은 사람들/기업들이 가격을 결정하는데 그 우선순위가 시장 점유율과 매출에 기반하여 결정하지만 실제로는 가격은 가치와 이익에 의하여 결정되어야 한다고 주장한다.
가격 결정에 대해서는
  • 가치를 창조하라
  • 가치를 소통하라
  • 가치를 보존하라
이 세가지 가이드라인에서 움직이게 된다
가격은 진입 장벽이지만, “실제로는 가격은 잊혀지고 품질은 남는다”이다.
가격은 구입시에 품질 지표로서 역활을 한다. 즉 구입시에 가격은 장벽과 신뢰로 존재하지만, 사용시에는 가격은 사라지게 된다는 것이다.
현명한 가격 결정으로는
  • 2012년 런던 올림픽 티켓 가격
    • 할인 정책은 없고, 대신 18세 미만에 대해서는 나이만큼 할인해 주는 정책이다. 즉 6살은 6 파운드에 17살은 17파운드에 경기 관람을 할 수 있다. 이를 통해서 목표가격의 2배가 넘는 6억 2500만 달러를 벌어들였다.

 

  • 독일의 철도 가격
    • 앞서 이야기한대로, 고정비와 변동비를 구분하여서 철도 카드 판매라는 정책을 제시하므로서 철도의 장점을 명시적으로 보여주는데 성공하였다.
가격에 대해서 간과하는 것이 가격에 숨어있는 이익의 비율이다.
어떤 제품이든 기업이든 가격을 2%만 올릴 수 있다면이라는 전제로 보여지는 효과는 대단하다.
일종의 가격에 대한 착시효과, 선입관인데, 이를 보여주는 데 있어서 소니의 예를 든다
소니의 전 제품의 가격을 2%를 올리는데 성공한다면 즉 판매 수량을 건드리지 않고 가격을 2% 인상하는데 성공한다면,
소니의 이익은 2배를 넘어서서 2.36배가 된다.
즉 이 책에서는 가격을 보지 말고 가격에 숨어 있는 이익을 동인으로 보고 가격을 보라고 이야기한다.
그리고, 대부분의 경영자, 결정권자는 가격 (이익)을 기준으로 운영하지 않고
시장 점유율과 판매 수량을 기준으로 판단하고 있다는 것이다.
불황기에는 판매 수량/시장 점유율을 유지하기 위해서 가격을 내리는 것이 당연하게 행해진다는 것이다. 책에서는 그것의 효과를 보기 어렵다는 것을 계속 이야기하고 있다.
책에서 끝까지 이야기하는 가격을 선택하는 가장 기본적인 요소는 시장의 구매욕구에 대한 파악과 그에 대한 적절한 가격 정책이다.
명품 시계를 더 업그레이드 해서 만들었고, 가격을 2배나 올렸지만, 실제로 시장에서는 단시간내에 매진이 되어서 구매 목구는 실제 가격은 그보다 더 높았어야 한다는 것을 확인한 사례라던가, 지불 용의 범위의 중간점을 잡았을때 놓치는 잠재 이익을 다시 이익으로 만들기 위한 가격 설정의 여러가지 방법을 이야기한다.
여기서는 자세하게 옮기지 않았지만 가격에 대한 세부적인 설정 방법,
그리고 그 효과를 자세하게 설명하고 있기 때문에
책을 읽어보면 가격에 대해서 이해 하는데 많은 도움이 된다.

Deep Learning에 의한 한우 수급 예측 시스템

금번에 만든 D.L에 의한 한우 수급 예측 시스템입니다.

 

장기간에 걸친 한우의 수급 및 그에 대한 가격 예측 시스템을 개발 하였습니다.

개인적으로는 제가 하고 싶어서,

데이터를 돌라고 하였지만, 직원들이 데이터를 절대로 저에게 안주고

자기들 끼리 만들어서 프로젝트를 완료 하였습니다. (TT___TT)

 

아무래도 참견쟁이 윗사람이라는 이미지가 너무 강한 것 같습니다.

다 도와주기 위해서 그런건데….

 

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영어는 3 단어로

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영어는 3 단어로

저자는 영어 강사로서 영어를 3단어로 대화 할 수 있도록 하는 것을 강의한다.

3단어가 반드시 3단어라기 보다는 최대한 단순화 시킨 것으로 대화하자는 것이 목적이다.

3단어가 아니라 3개의 부분으로 자신의 의사를 표현하는 것이 목적이다.

이 책을 읽고 느낀 점은, 한국어와 외국어 와의 차이점은 여러가지가 있지만 최소한 내가 구사하는 언어의 차이점은 주어의 생략이었다. 한국어로는 주어를 열심히 생략하고 이야기해도 맥락 상 이해하며 가지만, 영어로 이야기할 때에는 주어를 생략하고 이야기를 하면 서로간에 맥락이 잘 안맞는 경우가 많아서 대화가 어렵게 된다는 점이다.  그 다음부터는 대화할 때에 주어를 넣을려고 연습하고 있다.

나머지 부분에서는 책의 내용은 이해 되는데 한가지 단점은 이 책은 1/3정도가 3단어 영어 문장 구성에 대한 설명이고 다른 1/3은  단어에 대한 설명만으로 채워주고 있다. 그래서 굳이 다 읽을 필요가 없다.  나머지 1/3은 구문이나 전치사 등에 정보를 얻어서 이야기하는 것을 이야기하고 있다.

단어 파트를 제외한다면, 빠르게 한번 읽어 볼 만한 책이다.

근데, 영화 한 편 씹어 먹어 봤니?

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저자는 고등학교 중퇴생으로 영어는 물론이고 공부와는 담 쌓고 살아가는 인생이었지만,

중퇴 후에 집에서 애니메이션 라푼젤을 대사 하나 하나 단위로 잘근 잘근 씹어 먹어가면서 마스터하였다. 잘근 잘근 씹어 먹는다는 의미는, 대사 하나하나를 완벽하게 들릴 때 까지 듣고 따라하여서 마스터 하면 다음 대사로 넘어가는 식으로 한 것이다.   처음에는 대사가 1000개 정도라는 라푼젤을 마스터 하는데 두달 걸렸고, 이후에 이런 식으로 애니메이션을 하고 다시 영화를 하는 방법으로 해서 영어를 마스터 하는데 10개월 정도 걸렸다.

학원에 등록하니, 학원에서는 굳이 배울 필요가 없다고 가라고 하고

필리핀 어학연수 역시 그런 수준이어서 미국으로 가서 UCLA까지 들어가서 배우게 된다.

여러가지 면에서 영어 공부하는 방법에 대한 책이 나와 있지만, 이 책이 반드시 모든 사람에게 맞는 공부법이라고는 할 수 없다.  자신에게 맞추어서 공부하는 것이 가장 좋은 공부법이다.

저자는 이 방법으로 영어공부를 한 것이다.

책에서나오는 리듬감이나 강세는 나중에 공부하면서 터득한 내용일 것이다. 처음부터 알고 하지는 않았을터이니, 다만 그것을 미리 알고 공부했다면 더 좋은 결과를 빨리 얻었을 것이라 생각해서 책에서 정리해 둔 것이다.

문법은 모르고 시작해도 되고, 굳이 알려고 하지 않아도 된다. 책에서도 친구가 작문해온 영작에 대해서 문법적으로는 완벽한데 좀 이상하다고 이야기하는 내용이 나온다.  문법적으로 맞냐 틀리냐를 먼저 배우는 우리에게는 좀 생경한 느낌으로 다가오는 것들이다.

거래처 사람들이 하는 말이 영어는 대충 하는데 토론 할 때 헛소리를 많이 한다는 의미가 이런 느낌이 아닐까 ?

비행기에서 책을 금방 다 읽고 한번 해 보기로 했다.

그래서 최근에 보기 시작한 “Star Trek Discovery”를 가지고 한번 해 보았는데 역시 대사가 잘 안들린다. 10분 진도 나가는데 시간이 한참 걸린다. 결국 노트북 배터리 문제로 중단하고 현지 도착해서 연습하고 있다.

  • 뭐 클링온 말을 다 들을 수 있는 것 자체가 이상하고
  • 애니에 비해서 대사가 아주 빠른 SF 드라마이고,
  • 가만히 생각해 보니 내가 좋아하는 미드는 전부 대사가 빠른 것 들 밖에 없는 것 같다.
    • StarTrek Discovery
    • Suits
    • Criminal Minds

하여튼 이 책은 비디오를 좋아하는 사람들에게 맞는 공부법을 제시해 주고 있다.