그래프 탐색 알고리즘, 얼마나 알고 계신가요? 복잡하게 얽힌 데이터 구조를 탐색하는 데 필수적인 DFS(깊이 우선 탐색)와 BFS(너비 우선 탐색)는 C 언어를 다루는 프로그래머라면 반드시 숙지해야 할 중요한 알고리즘입니다. 이 포스팅에서는 C 언어를 통해 DFS와 BFS를 구현하는 방법을 자세하고 쉽게 설명해 드리겠습니다. 기본 개념부터 차근차근 살펴보고, 실제 코드 예제를 통해 각 알고리즘의 작동 방식을 명확하게 이해할 수 있도록 돕겠습니다. 깊이 우선 탐색과 너비 우선 탐색의 차이점을 파악하고, 실제 프로그래밍에 활용할 수 있는 능력을 키워보세요. 어렵게만 느껴졌던 그래프 탐색 알고리즘의 세계, 이제 쉽고 재미있게 시작해 보시죠!
DFS의 기본 개념
DFS(Depth-First Search), 깊이 우선 탐색! 마치 미로 속 탐험가처럼 한 길을 끝까지 파고드는 알고리즘이라고 생각하시면 됩니다. 이 알고리즘, 얼핏 보면 단순해 보이지만 그 안에는 엄청난 힘이 숨어있답니다! 그래프나 트리와 같은 복잡한 자료 구조를 탐색할 때, DFS는 정말 유용하게 쓰이는데요, 한번 제대로 파헤쳐 볼까요?
DFS의 작동 방식
DFS는 시작 노드에서 출발하여, 가능한 한 깊이 들어가 탐색하는 알고리즘입니다. 마치 막다른 골목에 다다를 때까지 쭉 직진하는 탐험가와 같죠! 막다른 길에 도달하면? 다시 돌아와서 다른 길을 탐색하는 방식입니다. 이때, 방문했던 노드는 다시 방문하지 않도록 주의해야 합니다. 왔던 길을 또 가면 안 되니까요! 이러한 과정을 반복하면서 모든 노드를 탐색하게 됩니다. 어때요, 참 간단하죠?!
스택(Stack) 자료 구조의 역할
DFS 알고리즘의 핵심은 바로 스택(Stack) 자료 구조입니다. 스택은 LIFO(Last-In, First-Out) 방식으로 데이터를 저장하는 자료 구조인데, 마치 접시를 쌓아 올리는 것과 같습니다. 가장 나중에 쌓은 접시를 가장 먼저 꺼내는 것처럼, 스택에서는 가장 마지막에 추가된 데이터가 가장 먼저 삭제됩니다. DFS에서는 이 스택을 이용하여, 다음에 방문할 노드를 저장하고 관리합니다. 스택에 노드를 넣는 것을 ‘푸시(push)’, 스택에서 노드를 꺼내는 것을 ‘팝(pop)’이라고 합니다. 이 두 가지 연산이 DFS의 핵심 동작이라고 할 수 있죠!
DFS 작동 예시
예를 들어, 노드 A, B, C, D, E가 있고, A에서 시작하여 연결된 노드가 B, C라고 가정해 봅시다. DFS는 A를 방문한 후, B를 스택에 푸시하고 B를 방문합니다. B에 연결된 노드가 D라고 한다면, D를 스택에 푸시하고 D를 방문하겠죠? 만약 D가 막다른 길이라면? 스택에서 가장 위에 있는 노드, 즉 D를 팝하고, 그 아래에 있는 B와 연결된 다른 노드를 찾습니다. 만약 없다면? B를 팝하고 A와 연결된 다른 노드인 C를 탐색하는 방식입니다. 이렇게 스택을 이용하여 탐색 경로를 저장하고 관리하는 것이 DFS의 핵심 원리입니다!
DFS의 활용
DFS는 그래프 탐색뿐만 아니라, 다양한 문제 해결에도 활용될 수 있습니다. 예를 들어, 미로 찾기, 토폴로지 정렬, 사이클 탐지 등 다양한 분야에서 DFS가 활약하고 있답니다. 특히, 트리 구조에서 모든 노드를 방문해야 하는 경우, DFS는 매우 효율적인 알고리즘입니다. 트리의 깊이가 d이고, 노드의 개수가 n이라면, DFS의 시간 복잡도는 O(n+d)입니다. n개의 노드를 모두 방문해야 하므로, 최소 n번의 연산이 필요하고, 최악의 경우 트리의 깊이만큼 스택에 노드가 쌓일 수 있기 때문입니다. 공간 복잡도 또한 최악의 경우 O(d)가 됩니다. 스택에 최대 d개의 노드가 저장될 수 있기 때문이죠!
DFS의 장단점
DFS의 장점은 구현이 간단하고, 메모리 사용량이 적다는 것입니다. 스택에 저장되는 노드의 개수는 탐색 깊이에 비례하므로, BFS(Breadth-First Search)에 비해 메모리 사용량이 적습니다. 하지만, 단점도 존재합니다. 무한히 깊은 그래프에서는 최적의 해를 찾지 못할 수도 있다는 점입니다. 한쪽 방향으로 너무 깊이 탐색하다 보면, 더 좋은 해를 놓칠 수도 있기 때문이죠. 그래서 DFS를 사용할 때는, 그래프의 특성을 잘 파악하고 사용하는 것이 중요합니다.
DFS의 중요성
DFS는 그래프 탐색 알고리즘 중 가장 기본적이면서도 강력한 알고리즘 중 하나입니다. 스택 자료 구조를 이용하여 깊이 우선으로 노드를 탐색하는 방식은, 다양한 문제 해결에 활용될 수 있습니다. DFS의 기본 개념을 잘 이해하고 활용한다면, 여러분의 코딩 실력 향상에 큰 도움이 될 것입니다! 다음에는 DFS의 구현 방법과 예제를 통해 더 자세히 알아보도록 하겠습니다. 기대해주세요!
DFS 구현 방법과 예제
드디어 DFS 구현 방법에 대해 알아볼 시간이에요! 두근두근?! DFS는 그래프 탐색 알고리즘 중 하나로, 깊이를 우선시하며 탐색하는 방식이죠. 마치 미로를 탐험하는 것처럼, 한 방향으로 쭉~ 나아가다가 막히면? 다시 돌아와서 다른 길을 찾는 방식이라고 생각하시면 돼요! 이러한 특징 덕분에 경로 탐색, 사이클 검출 등 다양한 그래프 문제 해결에 활용될 수 있답니다. 자, 그럼 C 언어로 DFS를 어떻게 구현하는지, 예제와 함께 자세히 살펴볼까요?
DFS 구현에는 주로 재귀 함수 또는 스택 자료구조가 사용되는데, 둘 다 장단점이 있어요. 재귀 함수는 코드가 간결하고 직관적이지만, 함수 호출 오버헤드가 발생할 수 있고, 스택 오버플로우의 위험이 있죠. 반면 스택을 사용하면 오버헤드는 줄일 수 있지만, 코드가 조금 복잡해진다는 단점이 있습니다. 상황에 따라 적절한 방법을 선택하는 것이 좋겠죠?
1. 재귀 함수를 이용한 DFS 구현
먼저, 재귀 함수를 이용한 DFS 구현부터 살펴보겠습니다. 아래는 인접 행렬을 사용하여 그래프를 표현하고, 정점의 방문 여부를 체크하는 배열 visited를 활용한 예제 코드입니다.
#include <stdio.h>
#include <stdbool.h>
#define MAX_VERTICES 100
bool visited[MAX_VERTICES];
int graph[MAX_VERTICES][MAX_VERTICES];
int num_vertices;
void dfs(int vertex) {
visited[vertex] = true; // 현재 정점 방문 표시!
printf("%d ", vertex); // 방문한 정점 출력
for (int i = 0; i < num_vertices; i++) {
// 연결된 정점 중 아직 방문하지 않은 정점이 있다면? 재귀 호출!
if (graph[vertex][i] == 1 && !visited[i]) {
dfs(i);
}
}
}
int main() {
// 그래프 초기화 (예시)
num_vertices = 4;
graph[0][1] = 1;
graph[0][2] = 1;
graph[1][2] = 1;
graph[2][0] = 1;
graph[2][3] = 1;
graph[3][3] = 1;
// 모든 정점에 대해 DFS 수행 (비연결 그래프 처리)
for (int i = 0; i < num_vertices; i++) {
if (!visited[i]) {
dfs(i);
}
}
printf("\n");
return 0;
}
코드를 보시면 dfs 함수가 자기 자신을 호출하는 재귀적인 구조를 가지고 있다는 것을 알 수 있죠? 방문하지 않은 인접 정점을 찾으면 dfs 함수를 다시 호출하여 깊이 우선 탐색을 진행하는 핵심 부분입니다! visited 배열은 각 정점의 방문 여부를 저장하여 중복 방문을 방지하고, 무한 루프에 빠지지 않도록 도와줍니다. 참 중요한 역할을 하죠?!
2. 스택을 이용한 DFS 구현
이번에는 스택을 이용한 DFS 구현을 살펴보겠습니다. 스택을 사용하면 재귀 호출에 따른 오버헤드를 줄일 수 있다는 장점이 있지만, 코드가 조금 더 복잡해질 수 있다는 점을 기억해 주세요!
#include <stdio.h>
#include <stdbool.h>
#include <stdlib.h>
#define MAX_VERTICES 100
bool visited[MAX_VERTICES];
int graph[MAX_VERTICES][MAX_VERTICES];
int num_vertices;
// 스택 구현 (간단한 예시)
typedef struct {
int data[MAX_VERTICES];
int top;
} Stack;
void push(Stack *s, int value) { s->data[++(s->top)] = value; }
int pop(Stack *s) { return s->data[(s->top)--]; }
bool is_empty(Stack *s) { return s->top == -1; }
void dfs_stack(int start_vertex) {
Stack s;
s.top = -1;
push(&s, start_vertex);
visited[start_vertex] = true;
while (!is_empty(&s)) {
int vertex = pop(&s);
printf("%d ", vertex);
for (int i = 0; i < num_vertices; i++) {
if (graph[vertex][i] == 1 && !visited[i]) {
push(&s, i);
visited[i] = true; // 스택에 넣을 때 방문 표시!
}
}
}
}
int main() {
// ... (그래프 초기화 - 위 예제와 동일)
// 모든 정점에 대해 DFS 수행 (비연결 그래프 처리)
for (int i = 0; i < num_vertices; i++) {
if (!visited[i]) {
dfs_stack(i);
}
}
printf("\n");
return 0;
}
스택을 사용한 DFS는 while 루프를 통해 스택이 빌 때까지 반복적으로 정점을 방문합니다. push 연산으로 스택에 정점을 추가하고, pop 연산으로 스택에서 정점을 꺼내면서 탐색을 진행하죠! 재귀 함수 방식과 마찬가지로 visited 배열을 사용하여 중복 방문을 방지합니다.
자, 이제 DFS 구현 방법에 대해 감을 잡으셨나요? 다음에는 BFS에 대해 알아보겠습니다! 기대해주세요~! 😉
BFS의 기본 개념
DFS가 깊이를 우선시하는 탐색 기법이라면, BFS(Breadth-First Search, 너비 우선 탐색)는 마치 물이 퍼져 나가듯 시작 정점에서부터 가까운 정점들을 먼저 탐색하는 방식입니다. “어라? 이게 뭔가 좀 다르네?”라고 생각하실 수도 있겠죠? ^^ DFS는 한 길로 쭉쭉 들어가는 탐색법이지만, BFS는 한 단계씩 주변을 샅샅이 살펴보는 탐색법이라고 이해하시면 됩니다! 이러한 특징 덕분에 BFS는 최단 경로를 찾는 문제나 그래프의 연결 요소를 찾는 문제 등 다양한 상황에서 유용하게 활용됩니다. 자, 그럼 BFS가 어떤 원리로 동작하는지, 그리고 왜 이런 특징을 갖게 되는지 좀 더 자세히 알아볼까요?
BFS의 구현 방법
BFS는 큐(Queue) 자료구조를 이용하여 구현합니다. 큐는 “First-In, First-Out(FIFO)” 구조를 가지고 있는데, 쉽게 말해 먼저 들어간 데이터가 먼저 나오는 방식입니다. 마치 놀이공원의 줄처럼 말이죠! BFS에서는 이 큐를 이용하여 탐색할 정점들을 관리합니다.
BFS의 탐색 과정
BFS의 탐색 과정을 단계별로 살펴보겠습니다. 시작 정점을 큐에 넣는 것으로 탐색이 시작됩니다. 그 후, 큐에서 정점을 하나씩 꺼내면서 해당 정점에 인접한 아직 방문하지 않은 정점들을 큐에 넣습니다. 이 과정을 큐가 빌 때까지 반복합니다.
BFS 탐색 예시
예를 들어, 아래와 같은 그래프를 생각해 봅시다.
A
/ \
B C
/ \ \
D E F
정점 A에서 BFS를 시작한다면, 먼저 A를 큐에 넣습니다. 그다음 A를 큐에서 꺼내고 A에 인접한 B와 C를 큐에 넣습니다. 이때, 큐의 상태는 [B, C]가 됩니다. 다음으로 B를 큐에서 꺼내고 B에 인접한 D와 E를 큐에 넣습니다. 큐는 [C, D, E]가 됩니다. 이런 식으로 탐색을 계속 진행하면 최종적으로 모든 정점을 방문하게 됩니다. 방문 순서는 A, B, C, D, E, F가 되겠죠?
레벨 순서 탐색(Level Order Traversal)
BFS의 핵심은 바로 “레벨 순서 탐색(Level Order Traversal)”입니다. 시작 정점을 레벨 0으로 놓고, 시작 정점에 인접한 정점들을 레벨 1, 레벨 1의 정점들에 인접한 정점들을 레벨 2… 이런 식으로 레벨을 정의합니다. BFS는 레벨 0부터 시작하여 레벨 1, 레벨 2… 순서대로 정점들을 방문하기 때문에 최단 경로를 찾는 데 매우 효과적입니다. 시작 정점에서 특정 정점까지의 최단 경로는 해당 정점이 속한 레벨과 같기 때문입니다. 놀랍지 않나요?!
BFS의 시간 복잡도와 공간 복잡도
BFS의 시간 복잡도는 그래프를 어떻게 표현하느냐에 따라 달라집니다. 인접 행렬을 사용하는 경우 O(V^2), 인접 리스트를 사용하는 경우 O(V+E)입니다. 여기서 V는 정점의 개수, E는 간선의 개수입니다. 공간 복잡도는 최악의 경우 모든 정점이 큐에 들어갈 수 있으므로 O(V)입니다.
BFS의 활용 예시
BFS는 그래프 탐색뿐만 아니라 다양한 문제 해결에 활용될 수 있습니다. 몇 가지 예를 들어볼까요?
- 최단 경로 찾기: 미로 찾기, 네트워크 라우팅 등에서 시작 지점에서 목표 지점까지의 최단 경로를 찾을 수 있습니다.
- 연결 요소 찾기: 그래프에서 서로 연결된 정점들의 집합(연결 요소)을 찾을 수 있습니다. 소셜 네트워크 분석에서 친구 관계를 나타내는 그래프에서 친구 그룹을 찾는 데 사용될 수 있겠죠?
- P2P 네트워크: 파일 공유 시스템과 같은 P2P 네트워크에서 특정 파일을 가진 피어를 찾는 데 사용될 수 있습니다.
- 가비지 컬렉션: 프로그래밍 언어에서 사용되지 않는 메모리를 찾아 해제하는 가비지 컬렉션 알고리즘에도 BFS가 활용됩니다.
BFS는 간단하면서도 강력한 알고리즘입니다. 다양한 응용 분야에서 활용될 수 있으니, 꼭 잘 이해하고 활용해 보시길 바랍니다! 다음에는 BFS의 구현 방법과 예제에 대해 자세히 알아보겠습니다. 기대해주세요!
BFS 구현 방법과 예제
드디어 BFS 차례네요! DFS가 깊이를 우선시했다면, BFS는 너비를 우선시하는 탐색 알고리즘입니다. 마치 물이 퍼져 나가듯 시작 노드에서 가까운 노드부터 차례대로 방문하는 방식이죠. 이러한 특징 덕분에 최단 경로를 찾는 데 유용하게 활용될 수 있답니다! 자, 그럼 BFS의 세계로 풍덩 빠져볼까요?!
BFS 구현의 핵심: 큐(Queue)
BFS 구현의 핵심은 바로 큐(Queue) 자료구조입니다. 선입선출(FIFO, First-In, First-Out) 방식으로 동작하는 큐는, 먼저 들어온 노드가 먼저 나가도록 설계되어 있어 BFS의 너비 우선 탐색 원리를 완벽하게 지원해 줍니다. 마치 놀이공원의 줄 서기처럼 말이죠!
BFS 알고리즘 동작 과정
BFS 알고리즘의 기본적인 동작 과정은 다음과 같습니다.
- 시작 노드를 큐에 삽입하고 방문 처리합니다. 방문 처리는 이미 방문한 노드를 다시 방문하지 않도록 하기 위한 중요한 단계입니다. boolean 배열이나 set 자료구조를 활용하여 효율적으로 관리할 수 있죠.
- 큐가 비어있지 않은 동안 다음 과정을 반복합니다. 이 반복문이 BFS의 핵심 로직을 담당합니다.
- 큐에서 노드를 하나 꺼냅니다. 이 노드는 현재 방문할 노드가 됩니다.
- 꺼낸 노드에 인접한 노드 중 아직 방문하지 않은 노드들을 큐에 삽입하고 방문 처리합니다. 이 과정을 통해 너비 우선 탐색이 이루어집니다. 인접 노드들을 큐에 넣는 순서에 따라 탐색 순서가 결정되겠죠?
C 언어로 구현한 BFS 예제 코드
이해를 돕기 위해, C 언어로 구현한 BFS 예제 코드를 살펴보겠습니다. 아래 코드는 2차원 배열 형태의 그래프를 인접 행렬로 표현하고, BFS를 통해 그래프를 탐색하는 과정을 보여줍니다.
#include <stdio.h>
#include <stdbool.h>
#define MAX_NODES 100
int graph[MAX_NODES][MAX_NODES];
bool visited[MAX_NODES];
int queue[MAX_NODES];
int front = 0, rear = -1;
void enqueue(int node) {
queue[++rear] = node;
}
int dequeue() {
return queue[front++];
}
bool is_queue_empty() {
return front > rear;
}
void bfs(int start_node, int num_nodes) {
enqueue(start_node);
visited[start_node] = true;
while (!is_queue_empty()) {
int current_node = dequeue();
printf("%d ", current_node); // 현재 노드 출력
for (int i = 0; i < num_nodes; i++) {
if (graph[current_node][i] && !visited[i]) { // 인접하고 방문하지 않은 노드
enqueue(i);
visited[i] = true;
}
}
}
}
int main() {
int num_nodes = 7; // 노드 개수 설정 (0 ~ 6)
// 그래프 초기화 (인접 행렬)
graph[0][1] = graph[1][0] = 1;
graph[0][2] = graph[2][0] = 1;
graph[1][3] = graph[3][1] = 1;
graph[1][4] = graph[4][1] = 1;
graph[2][5] = graph[5][2] = 1;
graph[2][6] = graph[6][2] = 1;
printf("BFS 탐색 결과: ");
bfs(0, num_nodes); // 시작 노드 0에서 BFS 시작
printf("\n");
return 0;
}
코드 설명 및 실행 결과
위 예제 코드에서 graph 배열은 그래프의 연결 관계를 나타내는 인접 행렬입니다. visited 배열은 각 노드의 방문 여부를 저장하고, queue 배열은 BFS 탐색에 사용될 큐입니다. enqueue와 dequeue 함수는 각각 큐에 노드를 삽입하고 꺼내는 기능을 수행합니다. bfs 함수는 시작 노드를 입력받아 BFS 탐색을 진행하고, 탐색 순서대로 노드를 출력합니다. 이 코드를 실행하면 0번 노드부터 시작하여 BFS 탐색 순서대로 노드들이 출력되는 것을 확인할 수 있습니다. 실행 결과는 그래프의 연결 상태에 따라 달라지겠죠? 예를 들어 위 예제 코드의 그래프 연결 상태에서는 “0 1 2 3 4 5 6” 또는 “0 2 1 6 5 3 4” 와 같은 순서로 출력될 수 있습니다. 이처럼 BFS는 큐를 이용하여 너비 우선 탐색을 효율적으로 수행하며, 다양한 그래프 관련 문제 해결에 활용될 수 있습니다. 최단 경로 찾기, 연결 요소 찾기 등등… 가능성은 무궁무진하답니다!
BFS의 활용과 성능
BFS는 그래프 탐색 알고리즘 중 하나로, 시작 노드에서부터 인접한 노드들을 차례대로 방문하는 방식으로 동작합니다. 특히, 최단 경로 탐색에 매우 유용하게 사용되는데, 예를 들어 지도 어플리케이션에서 두 지점 사이의 최단 경로를 찾거나, 소셜 네트워크에서 특정 사용자와의 최단 연결 관계를 찾는 등 다양한 분야에서 활용되고 있습니다. 정말 놀랍지 않나요?!
BFS의 성능은 그래프의 크기, 즉 노드와 간선의 개수에 따라 달라집니다. 시간 복잡도는 일반적으로 O(V + E)로 표현되는데, 여기서 V는 노드의 개수, E는 간선의 개수를 의미합니다. 이는 모든 노드와 간선을 한 번씩 방문하기 때문이죠. 공간 복잡도는 큐에 저장되는 노드의 최대 개수에 비례하며, 최악의 경우 모든 노드가 큐에 들어갈 수 있으므로 O(V)가 됩니다. 물론, 그래프의 구조에 따라 실제 성능은 달라질 수 있습니다. 예를 들어, 매우 밀집된 그래프의 경우 간선의 개수가 노드 개수의 제곱에 비례할 수 있으므로, 성능에 유의해야 합니다. 반대로, 희소 그래프의 경우 간선의 개수가 노드 개수에 비례하므로, 상대적으로 빠른 탐색이 가능합니다.
BFS의 효율적인 구현 방법
BFS를 효율적으로 구현하기 위해서는 큐 자료구조를 적절히 사용하는 것이 중요합니다. C++의 STL에서는 queue 컨테이너를 제공하며, C 언어에서는 배열을 이용하여 큐를 구현할 수 있습니다. 또한, 방문 여부를 저장하는 배열이나 set 자료구조를 활용하여 중복 방문을 방지하고, 탐색 효율을 높일 수 있습니다. 이러한 구현 방식은 그래프의 종류와 크기에 따라 적절히 선택해야 합니다. 예를 들어, 노드의 개수가 매우 많을 경우, 메모리 사용량을 줄이기 위해 비트셋(bitset)과 같은 자료구조를 활용할 수도 있습니다. 다양한 상황에 맞춰 최적의 구현 방법을 선택하는 것이 중요하겠죠?
BFS와 다른 알고리즘의 결합
BFS는 그 자체로도 강력한 알고리즘이지만, 다른 알고리즘과 결합하여 더욱 다양한 문제를 해결할 수 있습니다. 예를 들어, 최단 경로 알고리즘인 다익스트라 알고리즘(Dijkstra’s algorithm)은 BFS를 기반으로 가중치가 있는 그래프에서 최단 경로를 찾는 알고리즘입니다. 또한, 최소 신장 트리(Minimum Spanning Tree)를 찾는 프림 알고리즘(Prim’s algorithm)에서도 BFS를 활용할 수 있습니다. 이처럼 BFS는 그래프 관련 문제 해결에 있어서 매우 중요한 기초 알고리즘이라고 할 수 있습니다. 다양한 알고리즘을 학습하고 응용하는 데 있어서 BFS에 대한 깊이 있는 이해는 필수적이겠죠? 끊임없는 탐구와 노력을 통해 알고리즘 전문가로 거듭나시길 바랍니다!
지금까지 그래프 탐색 알고리즘의 양대 산맥, DFS와 BFS에 대해 살펴보았습니다. 각각의 작동 방식과 C 코드 구현 예제를 통해 여러분의 이해를 돕고자 했습니다. DFS는 깊이를 우선시하며 탐색하는 방식으로, 스택 자료구조를 활용하여 구현합니다. 한 갈래를 끝까지 파고드는 특징 덕분에 특정 경로를 찾거나 모든 노드를 방문해야 할 때 유용하게 쓰입니다.
반면 BFS는 너비를 우선으로 탐색하며, 큐 자료구조를 이용하여 구현합니다. 시작 노드에서 가까운 노드부터 순차적으로 방문하므로, 최단 경로를 찾는 문제에 효과적입니다. 이처럼 DFS와 BFS는 각기 다른 특성을 지니고 있어 상황에 맞게 적절한 알고리즘을 선택하는 것이 중요합니다.
이 글이 그래프 탐색 알고리즘 학습에 도움이 되었기를 바랍니다. 앞으로도 다양한 알고리즘을 쉽고 명확하게 설명하는 글로 찾아뵙겠습니다.
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