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파이썬을 활용한 지리공간 분석 마스터하기 [GeoDjango, CARTOframes, MapboxGL-Jupyter를 활용한 GIS 프로세싱]

  • 원서명Mastering Geospatial Analysis with Python: Explore GIS processing and learn to work with GeoDjango, CARTOframes and MapboxGL-Jupyter (ISBN 9781788293334)
  • 지은이폴 크릭커드(Paul Crickard), 에릭 반 리스(Eric van Rees), 사일러스 톰스(Silas Toms)
  • 옮긴이김동호
  • ISBN : 9791161754505
  • 40,000원
  • 2020년 10월 19일 펴냄
  • 페이퍼백 | 500쪽 | 188*235mm
  • 시리즈 : 데이터 과학

책 소개

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요약

사용하기 쉽고 다양한 분야에서 인기 있는 언어인 파이썬을 사용해 값비싼 도구 없이 전문적인 GIS 프로세싱을 배울 수 있다. 또한 지리공간분석, 통계분석, 데이터관리를 위해 준비된 다양한 파이썬 라이브러리 사용한 예제로 지리공간 데이터를 처리하는 방법을 쉽게 배울 수 있다. 이 책을 통해 지리공간 데이터를 처리하는 오픈소스와 상용툴의 사용법을 살펴보고 실제 분석과 코드를 작성해 볼 수 있다.

이 책에서 다루는 내용

■ 파이썬 3로 코드 라이브러리 관리 및 추상적 지리공간 분석 기술
■ 지리 공간 분석 작업을 수행하는 인기 있는 코드 라이브러리 살펴보기
■ 데이터 변환, 데이터 관리, 웹 맵 및 REST API 개발을 위한 코드 라이브러리 활용
■ 클라우드에서 지리 공간 데이터 처리와 관련된 기술 학습
■ PostGIS, SQL Server, SpatiaLite와 같은 지리 공간 데이터베이스에서 파이썬 3 기능 활용

이 책의 대상 독자

위치 정보와 파이썬으로 작업하는 모든 사람을 위한 책이다. 파이썬 3로 구축된 GIS 데이터 관리, 분석 기법, 코드 라이브러리를 다루는 학생, 개발자, 지리공간 전문가 모두 이 책을 활용할 수 있다.

이 책의 구성

1장, ‘패키지 설치와 관리’에서는 코드 라이브러리를 설치, 관리하는 방법을 설명한다.
2장, ‘지리공간 코드 라이브러리 소개’에서는 지리공간 데이터를 처리하고 분석하는 데 사용되는 주요 코드 라이브러리를 다룬다.
3장, ‘지리공간 데이터베이스 소개’에서는 데이터 저장과 분석에 사용되는 지리공간 데이터베이스를 소개한다.
4장, ‘데이터 타입, 저장 공간 및 변환’에서는 GIS 내에 존재하는 다양한 데이터 타입(벡터와 래스터)에 초점을 맞춘다.
5장, ‘벡터 데이터 분석’에서는 Shapely, OGR, GeoPandas 같은 벡터 데이터를 분석하고 처리하는 데 사용되는 파이썬 라이브러리를 다룬다.
6장, ‘래스터 데이터 처리’에서는 지리공간 분석을 수행하기 위해 GDAL 및 Rasterio를 사용해 래스터 데이터셋을 처리하는 방법을 살펴본다.
7장, ‘지오데이터베이스를 사용한 지오프로세싱’에서는 공간 SQL을 사용해 공간 칼럼을 포함하는 데이터베이스 테이블로 지오프로세싱을 수행하는 방법을 보여준다.
8장, ‘QGIS 분석 자동화’에서는 PyQGIS를 사용해 QGIS 매핑 제품군 내에서 분석을 자동화하는 방법을 알려준다.
9장, ‘ArcGIS API 및 ArcGIS 온라인’에서는 파이썬 3를 사용해 Esri의 클라우드 플랫폼인 ArcGIS 온라인에서 활용 가능한 파이썬 ArcGIS API를 소개한다.
10장, ‘GPU 데이터베이스와 지오프로세싱 파이썬’에서는 툴을 사용해 클라우드 기반 데이터와 상호 작용해 데이터를 검색하고 처리하는 부분을 다룬다.
11장, ‘Flask와 GeoAlchemy2’에서는 Flask 파이썬 웹프레임워크와 GeoAlchemy ORM을 사용해 공간 데이터 쿼리를 수행하는 방법을 설명한다.
12장, ‘GeoDjango 공간 데이터’에서는 쿼리를 수행하기 위해 Django 파이썬 웹 프레임워크와 GeoDjango ORM을 사용하는 방법을 다룬다.
13장, ‘지리공간 REST API’에서는 지리공간 데이터를 위한 REST API를 개발하는 방법을 다룬다.
14장, ‘클라우드 지오데이터베이스 분석 및 시각화’에서는 CARTOframes 파이썬 패키지를 소개하고 CARTO 지도, 분석 및 데이터 서비스를 데이터 과학 워크플로우에 통합하는 방법을 소개한다.
15장, ‘Cartography 클라우드 지도 제작’에서는 자동화 주피터 노트북을 위한 새로운 위치 데이터 시각화 라이브러리를 다룬다.
16장, ‘하둡으로 파이썬 지오프로세싱’에서는 분산 서버를 이용한 지리공간 분석 수행 방법을 설명한다.

저자/역자 소개

지은이의 말

시간이 흐르면서 파이썬은 공간 데이터를 읽고 변환하고 분석하며 시각화하는 많은 패키지를 가진 공간 분석을 위한 프로그래밍 언어가 됐다. 이렇게 많은 패키지를 이용할 수 있게 되면서, 파이썬 3를 위한 필수 지리공간 파이썬 라이브러리를 포함하는 학생과 경험 있는 전문가를 위한 참고 서적을 만드는 일은 의미가 있다.
이 책은 사람들이 머신러닝, 사물인터넷(IoT) 같은 지리공간 데이터로 작업하는 방식을 새로운 기술이 변화시키고 있는 흥미로운 순간에 나왔다. 데이터 과학은 지리공간 데이터가 끊임없이 사용되는 분야다. 이는 CARTOframes나 MapboxGL과 같은 새로운 파이썬 라이브러리가 포함되는 것을 설명해주며 주피터(Jupyter) 역시 이런 새로운 트렌드에 포함된다. 그와 동시에 웹과 클라우드 기반의 GIS가 점점 새로운 표준이 되고 있다. 이것은 인터랙티브 지리공간 웹 맵과 REST API가 소개된 이 책의 2장에 반영돼 있다.
이 새로운 라이브러리는 수년 동안 필수가 된 오래된 많은 라이브러리와 결합돼 있으며 Shapely, Rasterio, GeoPandas와 같이 오늘날까지도 매우 인기가 있다. 이 분야를 처음 접하는 독자에게는 인기 라이브러리를 적절히 소개하고 실제 데이터를 사용하는 코드 예제를 통해 관점을 파악하고 구문을 비교한다.
마지막으로 이 책은 파이썬 2에서 3.x로의 전환을 보여준다. 이 책에서 다루는 모든 라이브러리는 파이썬 3.x로 작성됐으므로 이 책에서 권장하는 파이썬 코딩 환경인 주피터 노트북을 사용해 모든 라이브러리에 접근할 수 있다.

지은이 소개

폴 크릭커드(Paul Crickard)

Leaflet JavaScript 모듈에 관한 책을 저술했다. 15년 넘게 프로그래밍을 해왔고 7년 동안 지리정보시스템(Geographical Information Systems)과 지리공간 프로그래밍에 주력했다. 건축회사에서 3년간 기획자로 일하면서 GIS와 BIM(Building Information Modeling) 및 CAD를 결합했다. 현재 뉴멕시코에 있는 제2사법재판소에서 CIO를 맡고 있다.

에릭 반 리스(Eric van Rees)

네덜란드에서 인문지리학을 공부할 때 GIS를 처음 접했다. 이후 9년 동안 「GeoInfor matics」의 편집장, 국제 GIS, 측량 및 지도 발행인, 「GIS Magazine」의 기고 편집장을 지냈다. 임기 동안 많은 지리공간 사용자 회의, 무역 박람회, 산업 회의를 방문했다. 지도 산업의 소프트웨어 튜토리얼, 기술 블로그, 혁신적인 새로운 사용 사례와 같은 기술 콘텐츠 제작에 주력하고 있다.

사일러스 톰스(Silas Toms)

캘리포니아 출신의 지리학자 겸 지리공간 개발자다. 지난 10년 동안 지리공간 분석을 위한 파이썬 프로그래밍의 전문가가 돼 ArcPy 사용에 관한 두 권의 책을 출간했다. 현재 Loki Intelligent Corporation의 대표로 ETL 자동화 툴, 대화형 웹 맵, 엔터프라이즈 GIS, 기업 및 정부를 위한 위치 데이터를 개발하고 있다. BayGeo에서 GIS 프로그래밍에 관한 강의를 하고 ‘Mappyist Hour’ 팟캐스트를 공동 운영하고 있다.

옮긴이의 말

GIS(지리정보시스템), 지리공간 데이터 분석은 오래된 분야이고 관련 분야에 종사하는 전문가들의 영역이었다. 지리공간 데이터 분석은 모빌리티 서비스가 많이 생겨나고 빅데이터 열풍과 파이썬 같은 범용적인 도구들의 지원으로 데이터 분석에 관심이 있는 일반적인 사람들의 영역으로 확장되고 있다.
데이터를 통해 사회 문제를 해결하려는 시빅해킹(Civic Hacking) 운동과 케글에서 해결하려는 수많은 오프라인 문제들은 결국 위치 기반 데이터 분석에서부터 시작된다.
많은 빅데이터는 오프라인의 특정 위치 기반으로 만들어진다. 스마트폰을 사용하는 장소에서 만들어지는 데이터가 모든 데이터의 기반이 되는 시대다. 그게 집일수도, 학교일수도, 혹은 내가 자주 가는 어떤 곳일 수도 있다. 지리공간 데이터 분석이 중요해지는 이유이기도 하다.
이 책은 지리공간 데이터를 분석할 때 사용할 수 있는 다양한 도구와 방법을 예제를 통해 보여준다. 깊지는 않지만 각 툴들의 장단점과 어떤 경우에 사용하는지에 대한 안내서에 가깝다. 이후 공부를 좀 더 깊게 할 필요가 있을 때 어떤 분야를 깊게 파고들지 결정할 수 있는 좋은 지침서가 될 것이다.
전 세계적으로 코로나-19 관련 초유의 사태로 겪어보지 못한 시간들을 보내고 있다. 공적 마스크 판매, 확진자 동선 파악과 같은 지도 기반 서비스, 공간데이터 기반의 시빅해킹에 시민들의 참여가 자연스럽게 많아지는 동시에 필요한 시점이기도 하다.
독자 모두 건강한 시간들을 보내면서 오프라인 공간에서의 데이터 분석을 통해 이 사회의 문제를 어떻게 바라볼 것이냐를 생각하며 보내도 좋을 것 같다.
사회적 거리두기로 모두가 힘겨운 이때 책을 마무리하게 돼 뜻깊다. 내 가족을 포함해 모든 분들이 슬기롭게 이 상황을 헤쳐 나가길 바란다.

옮긴이 소개

김동호

PC 통신 시절부터 인터넷으로 전환되는 시점까지 개발자로서 패러다임의 흥망성쇠를 겪으며 10년이 넘는 시간을 보냈다. 돌아보니 C부터 시작해 인기 있던 스크립트 언어들까지 참으로 넓고도 얄팍한 삶을 살아왔다는 생각이 든다. 지금은 개발자로서의 시간을 보내고 있지 않지만, 혹시 대박의 기회가 생기지 않을까 하는 생각에 여전히 곁눈질만 하고 있는 게으른 직장인이다. 개발 환경은 점점 편해지고, 툴의 생산성은 점점 높아져감에 혹시나 하면서 말이다.

목차

목차
  • 1장. 패키지 설치와 관리
    • 아나콘다 소개
      • 아나콘다를 사용해 파이썬 설치하기
    • 주피터 노트북 실행하기
      • 노트북 실행하기
        • 새 노트북 만들기
        • 코드 추가하기
    • 파이썬 패키지 관리
      • 아나콘다 내비게이터로 패키지 관리
      • 아나콘다 클라우드에서 온라인 패키지 검색하기
      • conda로 파이썬 패키지 관리하기
      • pip로 파이썬 패키지 관리하기
      • pip를 사용해 패키지 업그레이드 및 제거하기
    • 파이썬 가상 환경
      • 아나콘다를 사용한 가상 환경
      • conda로 환경 관리하기
      • virtualenv 사용하기
    • 요약

  • 2장. 지리공간 코드 라이브러리 소개
    • GDAL과 OGR 라이브러리
      • GDAL 설치하기
        • 아나콘다 3로 GDAL 설치하기
        • conda로 GDAL 설치하기
        • pip로 GDAL 설치하기
        • pip로 GDAL 두 번째 버전 설치하기
        • 추천할 만한 다른 GDAL 리소스
    • GEOS
      • GEOS 설치하기
      • Shapely
      • Shapely 설치하기
    • Fiona
      • Fiona 설치하기
    • pyshp 파이썬 쉐이프파일 라이브러리
      • pyshp 설치하기
    • pyproj
      • pyproj 설치하기
    • Rasterio
      • Rasterio 의존성
      • Rasterio 설치
    • GeoPandas
      • GeoPandas 설치
      • GeoPandas 의존성
    • 함께 사용하는 방법
    • 요약

  • 3장. 지리공간 데이터베이스 소개
    • 윈도우에 PostgreSQL, PostGIS 설치하기
    • 맥에 PostgreSQL, PostGIS 설치하기
    • 파이썬으로 PostgreSQL, PostGIS 작업하기
      • psycopg2로 PostgreSQL 연결하기
        • psycopg2 설치하기
        • 데이터베이스에 연결하고 테이블 생성하기
        • 테이블에 데이터 추가하기
        • Shapely
        • 데이터 쿼리하기
        • CRS 변경하기
        • 버퍼
        • 거리와 주변
        • 데이터터베이스에서의 선
        • 선의 길이
        • 선 교차하기
        • 폴리곤
        • 폴리곤 내부의 포인트
    • 요약

  • 4장. 데이터 타입, 저장 공간 및 변환
    • 래스터, 벡터 데이터
      • 쉐이프파일
      • GeoJSON
      • KML
      • GeoPackage
    • 래스터 데이터 포맷
    • GeoPandas로 벡터 데이터 읽고 쓰기
    • GR로 벡터 데이터 읽고 쓰기
    • Rasterio로 래스터 데이터 읽고 쓰기
    • GDAL로 래스터 데이터 읽고 쓰기
    • 요약

  • 5장. 벡터 데이터 분석
    • OGR 라이브러리
      • OGR 배치 명령
      • ogrmerge
      • OGR 라이브러리와 파이썬 바인딩
      • OGR 주요 모듈과 클래스
        • OGR로 폴리곤 지오메트리 생성하기
        • GeoJSON에서 폴리곤 지오메트리 생성하기
        • 기본 지오메트릭 연산
        • 신규 쉐이프파일에 폴리곤 데이터 쓰기
        • 공간 필터를 사용해 특징 선택하기
    • Shapely와 Fiona
      • Shapely 객체와 클래스
      • 지리공간 분석용 Shapely 메서드
      • Fiona 데이터 모델
        • Shapely로 지오메트리 생성하기
        • Shapely로 JSON 지오메트리 읽기
        • Fiona 데이터 읽기
        • Shapely, Fiona로 쉐이프파일 내 지오메트리 벡터 접근하기
    • GeoPandas
      • GeoPandas로 지리공간 분석
        • GeoPandas와 Matplotilb으로 지오메트리 데이터 플로팅하기
        • GeoPandas로 산불 데이터 매핑하기
      • 데이터 검증 문제
    • 요약

  • 6장. 래스터 데이터 처리
    • GDAL을 사용해 래스터 데이터 다루기
      • GDAL 라이브러리로 래스터 데이터 로드 및 쿼리하기
      • GDAL을 이용한 래스터 생성
    • PostgreSQL에서 래스터 처리하기
      • PostgreSQL에 래스터 로드하기
      • PostgreSQL로 래스터 쿼리 수행하기
        • 래스터 메타데이터 쿼리하기
        • 지오메트리 결괏값 쿼리
        • 반환된 값 쿼리하기
    • 요약

  • 7장. 지오데이터베이스를 사용한 지오프로세싱
    • 범죄 대시보드
      • 범죄 데이터베이스 구성
        • 테이블 생성하기
        • 데이터 채우기
        • 쿼리 매핑하기
        • 대화형 위젯
        • 차트
        • 트리거
    • 요약

  • 8장. QGIS 분석 자동화
    • 파이썬 콘솔로 작업하기
      • 레이어 로딩하기
      • 레이어 처리하기
        • 레이어 속성
        • 특징 속성
      • PostGIS에서 레이어 그리기
        • 포인트 그리기
        • PostGIS에서 폴리곤 그리기
      • 특징 추가, 편집, 삭제하기
        • 기존 레이어에 특징 추가하기
        • 기존 레이어에서 항목 삭제하기
        • 기존 레이어에서 특징 편집하기
      • 수식을 사용해 특징 선택하기
      • 툴박스 사용하기
    • 사용자 정의 툴박스 만들기
    • 요약

  • 9장. 파이썬 ArcGIS API 및 ArcGIS 온라인
    • 파이썬 및 ArcGIS 온라인용 ArcGIS API 소개
      • 파이써닉 웹 API
      • API 설치하기
        • API 테스팅
        • 문제 해결
      • Esri 사용자 계정 인증
        • 서로 다른 Esri 사용자 계정
      • 파이썬 ArcGIS API의 여러 모듈들
      • 연습 1 - API 임포팅 및 맵 위젯 사용하기
        • 개인화된 ArcGIS 온라인 계정 만들기
      • 연습 2 - 지리공간 콘텐츠 검색, 표시, 설명하기
      • 연습 3 - 래스터 데이터 및 API 지오프로세싱 함수 사용하기
    • 요약

  • 10장. GPU 데이터베이스와 지오프로세싱
    • 클라우드 지오데이터베이스 솔루션
      • 빅데이터 프로세싱
      • OmniSciDB 아키텍처
        • 클라우드 대 로컬 대 혼합
      • 클라우드에 OmniSciDB 인스턴스 생성하기
        • AMI 검색하기
        • AWS 계정 만들기
        • 키 쌍 생성하기
        • 인스턴스 실행하기
        • 버전 선택하기
        • 인스턴스 검색하기
        • 보안 그룹 설정하기
      • Immerse 환경
        • Immerse로 로깅하기
        • CSV 가져오기
        • 차트 만들기
        • SQL EDITOR 사용하기
        • 지리공간 데이터 사용하기
      • 터미널에서 데이터베이스 연결하기
        • PuTTYgen
        • pymapd 설치하기
        • 연결 생성하기
        • 데이터 커서
        • 테이블 생성하기
        • INSERT 구문
        • 아파치 애로우로 데이터 로드하기
        • 포함 여부 확인
    • 요약

  • 11장. Flask와 GeoAlchemy2
    • Flask와 컴포넌트 모듈
      • 설정
        • pip로 모듈 설치하기
      • Flask 애플리케이션 개발하기
      • 데이터소스에서 데이터 다운로드하기
        • 카운티, 디스트릭트, 주 및 경기장 쉐이프파일
      • 데이터베이스, 데이터 테이블 생성하기
        • 신규 데이터베이스에 PostGIS 확장 테이블 추가하기
        • 데이터베이스 테이블 정의
        • 테이블 생성하기
      • 신규 데이터 테이블로 데이터 삽입하기
        • 필요한 모듈 임포트하기
        • 쉐이프파일 검색과 읽기
      • Flask 애플리케이션 컴포넌트
        • 폴더 구조와 컨트롤러 객체
        • 웹 지도 템플릿
        • 로컬에서 웹 애플리케이션 실행하기
    • 요약

  • 12장. GeoDjango
    • Django, GeoDjango 설치 및 설정하기
      • Django에서 GeoDjango까지
      • Django 설치하기
        • 윈도우 환경변수 수정하기
      • 프로젝트와 애플리케이션 생성하기
        • 명령행 인수 startproject
        • manage.py로 애플리케이션 생성하기
        • settings.py 설정하기
    • 애플리케이션 만들기
      • manage.py
        • 데이터 모델 생성하기
        • 데이터베이스 마이그레이션
        • LayerMapping
      • 관리 패널
        • GeoDjango 관리 패널
      • URLs
        • URL 패턴
        • 필수 폴더와 파일
        • 뷰 작성하기
      • 애플리케이션 실행하기
    • 요약

  • 13장. 지리공간 REST API
    • 파이썬 REST API 만들기
      • REST
      • JSON
      • 파이썬 REST API
        • Flask
        • 기타 프레임워크
      • Flask URLs 변수
        • 숫자 타입 변환기
      • 요청 메서드
        • GET 요청
        • POST 요청
        • 기타 활용 가능한 요청 메서드
    • REST API 애플리케이션
      • 애플리케이션 컴포넌트
        • 애플리케이션 폴더와 파일 구조
        • forms.py
        • views.py
        • 기본 URL
        • Arenas 테이블
        • States 데이터
        • County 데이터
        • Districts 데이터
      • API POST 엔드포인트
        • 새 경기장
        • requests 라이브러리로 POST 요청 보내기
        • arena 삭제하기
      • 로컬에서 REST API 실행하기
    • Flask에서 IIS 로 배포하기
      • Flask와 웹서버
        • WSGI
        • WFastCGI 모듈 및 FastCGI 설치하기
        • FastCGI 설정하기
        • 루트 서버 설정과 환경변수
    • 요약

  • 14장. 클라우드 지오데이터베이스 분석 및 시각화
    • CARTOframes 설치 방법
      • 추가 리소스
      • 주피터 노트북
      • CARTO API 키
      • 패키지 의존성
      • CARTO Data Observatory
    • CARTO 계정 가입하기
      • CARTO 무료 체험판
        • 데이터셋 추가하기
        • API 키
        • 데이터셋 추가하기
    • 가상 환경
      • virtualenv 설치하기
        • virtualenv 실행하기
      • 가상 환경 활성화하기
      • virtualenv 내 모듈 설치하기
        • 사용 모듈
    • 주피터 노트북 사용하기
      • 계정 접속하기
        • 자격증명 저장하기
      • 데이터셋 액세스하기
        • 개별행 선택하기
      • CSV 데이터셋 로딩하기
      • 쉐이프파일 로딩
        • GeoPandas 설치하기
        • CARTO에 쓰기
      • 지오메트리 CSV 로딩하기
      • 지리공간 분석
      • 데이터셋 편집 및 업데이트하기
        • overwrite=True
      • 맵 만들기
    • 요약

  • 15장. Cartography 클라우드 지도 제작 자동화
    • 지도 제작에 관한 모든 것
      • GIS에 맵박스 통합하는 방법
      • 맵박스 도구
        • MapboxGL
        • 맵박스 파이썬 SDK
      • 맵박스 시작하기
        • 맵박스 계정 등록
        • API 토큰 생성하기
        • 맵박스 계정에 데이터 추가하기
        • 예제 - GeoJSON 데이터셋 업로드하기
        • 예제 - 타일셋 데이터 업로드하기
    • 맵박스 스튜디오
      • 베이스맵 커스터마이징
        • 타일셋 추가하기
      • 가상 환경
        • MapboxGL-Jupyter 설치하기
        • 주피터 노트북 설치하기
        • Pandas, GeoPandas 설치하기
      • 주피터 노트북 서버 사용하기
        • GeoPandas로 데이터 가져오기
        • 폴리곤에서 포인트 생성하기
        • 데이터 정제
        • GeoJSON에 포인트 저장하기
        • 맵에 포인트 추가하기
        • 등급별 색상 시각화 만들기
        • 색상, 크기, 구분 자동 설정
      • 단계 구분도 만들기
        • 지도 저장하기
        • 히트맵 만들기
      • 맵박스 파이썬 SDK로 데이터 업로드하기
        • 데이터셋 생성하기
        • 데이터셋에 데이터 로드하기
        • 데이터셋에서 데이터 읽기
        • 행 삭제하기
    • 요약

  • 16장. 하둡으로 파이썬 지오프로세싱
    • 하둡이란?
    • 하둡 프레임워크 설치하기
      • 리눅스 설치하기
      • 도커 설치하기
      • 호튼웍스 설치하기
    • 하둡 기초
      • SSH를 통한 연결
      • 암바리
    • 하둡 Esri GIS 도구
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도서 오류 신고

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에이콘출판사에 관심을 가져 주셔서 고맙습니다. 도서의 오탈자 정보를 알려주시면 다음 개정판 인쇄 시 반영하겠습니다.

오탈자 정보는 다음과 같이 입력해 주시면 됩니다.

(예시) p.100 아래에서 3행 : '몇일'동안 -> 며칠동안