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폐가전제품 무상방문수거!! 별도 가입없이 !!  수수료 를 낼 필요도!!! 지정된 장소까지 운반하지 않아도 !! 수거 기사가 직접 가정을 방문 하여  무거운 폐가전 제품을 수거해가는 서비스 입니다. 우리집에서 오래된 냉장고, 낡은 텔레비전, 무거운 세탁기 등 폐가전 제품을 버릴 때는 정말 고민이 많으시죠? 무거운 제품을 직접 옮겨야 하고, 처분 비용도 부담스러울 뿐만 아니라, 어디에 버려야 할지도 모르겠습니다. 하지만 이제는 걱정 끝! E-순환거버넌스의 무상 방문 수거 서비스를 이용하면 편리하게 폐가전 제품을 버릴 수 있습니다. 👉 E-순환거버넌스 무상 방문 수거 서비스란 무엇일까요? E-순환거버넌스는 환경부에서 지정한 폐기전자제품 재활용 기관으로, 별도 가입 없이 , 수수료 없이 , 집에서 직접 폐가전 제품을 수거해 주는 서비스 입니다.        👉 E-순환거버넌스 무상 방문 수거 서비스의 장점 : 💨 편리함 : 무거운 폐가전 제품을 직접 옮길 필요 없이, 집에서 편하게 수거 신청하고 기다리시면 됩니다. 💨 무료 : 별도 가입이나 수수료 없이 누구나 무료로 이용할 수 있습니다. 💨 안전 : 전문 수거 인력이 안전하게 수거하여 환경오염을 방지합니다. 💨 다양한 수거 대상 : 냉장고, 세탁기, 에어컨, 텔레비전 등 다양한 폐가전 제품을 수거합니다. 💨 간편한 신청 : 인터넷, 모바일, 콜센터를 통해 간편하게 신청할 수 있습니다. 👉 E-순환거버넌스 무상 방문 수거 서비스 이용 방법 : 1. 신청 : 인터넷 (www.k-erc.or.kr) 모바일 (폐가전제품 배출예약시스템 앱) 콜센터 (1599-0903) 를 통해 신청합니다. 2. 예약 : 원하는 날짜와 시간, 수거 장소, 수거 물품 등을 입력하여 예약합니다. 3. 수거 : 예약된 날짜와 시간에 전문 수거 인력이 방문하여 안전하게 수거합니다. 👉 E-순환거버넌스 무상 방문 수거 서비스 이용

 “주택 임대차 계약 신고제” 란  임대차 계약 당사자(임대인과 임차인을 말함)가  임대차 계약 체결일부터 30일 이내에  임대기간, 임대료 등의 계약내용을  주택 소재지 관할 신고관청에  공동으로 신고해야 하는 제도입니다

선묵혜자스님 이 소개하는 108산사 사찰 위치한 산명 리스트 (순번)  (사찰이 위치한 산명)  (사찰명) (사찰명한자) (사찰지역) 1  < 가야산 > _  ( 해인사 海印寺 ) _  경상남도 합천 2  < 가지산 > _  ( 석남사 石南寺 ) _  경상남도 울산 울주 3  < 계룡산 > _  ( 갑사 甲寺 ) _  충청남도 공주 4  < 계룡산 > _  ( 동학사 東鶴寺 ) _  충청남도 공주 5  < 계룡산 > _  ( 신원사 新元寺 ) _  충청남도 공주 6  < 관악산 > _  ( 연주암 戀主庵 ) _  경기 과천 7  < 광교산 > _  ( 봉녕사 奉寧寺 ) _  경기 수원 8  < 광덕산 > _  ( 광덕사 廣德寺  ) _  충청남도 천안 9  < 구황동 > _  ( 분황사 芬皇寺 ) _  경상북도 경주 10  < 금강산 > _  ( 신계사 神溪寺 ) _  강원도 고성 11  < 금강산 > _  ( 건봉사 乾鳳寺 ) _  강원도 고성 12  < 금산 > _  ( 보리암 菩提庵 ) _  경상남도 남해 13  < 금오산 > _  ( 향일암 向日庵 ) _  전라남도 여수 14  < 금오산 > _  ( 해운사 海雲寺 ) _  경상북도 구미 15  < 금정산 > _  ( 범어사 梵魚寺 ) _  경상남도 부산 16  < 낙가산 > _  ( 보문사 普門寺 ) _  경기 인천 강화 17  < 내연산 > _  ( 보경사 寶鏡寺 ) _  경상북도 포항 18  < 내장산 > _  ( 내장사 內藏寺 ) _  전라북도 정읍 19  < 능가산 > _  ( 내소사 來蘇寺 ) _  전라북도 부안 20  < 덕숭산 > _  ( 수덕사 修德寺 ) _  충청남도 예산 21  < 덕유산 > _  ( 백련사 白蓮寺 ) _  전라북도 무주 22  < 도솔산 &

'T'와 'F'는   MBTI (Myers-Briggs Type Indicator)  성격 유형 검사에서  사용되는 분류 기준 중 하나로,  각각 다음과 같은 의미를 가지고 있습니다. T는 사고, 분석, 논리에 기반한 판단을 선호하는 성향 F는 감정, 공감, 가치에 기반한 판단을 선호하는 성향 ㅇ T와 F의 차이 T(Thinking): 사고형    객관적인 기준으로 논리적인 사고를 하며, 원리원칙을 중요시합니다.    결정을 할 때 외부의 사실과 객관적인 근거에 의해서 결정합니다. F(Feeling): 감정형    개인의 가치관이나 상황적인 요인을 고려하여 판단합니다.    상대방의 감정을 고려하여 의사결정을 하며, 인간관계를 중요시합니다. ㅇ T와 F의 장단점: T:     객관적이고 논리적인 판단,     분석력이 뛰어나지만,     감정 표현에 어려움을 느낄 수 있고,     융통성이 부족할 수 있습니다.    T 유형은 분석력과 문제 해결 능력이 뛰어나지만,             때로는 감정 표현에 어려움을 겪거나 차갑고 무뚝뚝한 인상을 줄 수 있습니다. F:     감정에 민감하고 공감 능력이 뛰어나지만,     객관적인 판단에 어려움을 느낄 수 있고,     의사 결정에 시간이 오래 걸릴 수 있습니다.    F 유형은 공감력과 소통 능력이 뛰어나지만,             때로는 감정에 휩쓸리거나 논리적인 판단에 어려움을 겪을 수 있습니다. T와 F는 서로 다른 성향이지만,  서로 보완적인 역할을 할 수 있습니다.  T는 F의 감정적 통찰력을 통해 인간관계를 개선하고,  F는 T의 논리적 사고방식을  통해 문제 해결 능력을 향상시킬 수 있습니다. T와 F의 차이점을 이해하는 것은     자신과 타인의 성향을 이해하고,    더 나은 관계를 형성하는 데 도움이 될 수 있습니다. MBTI는  개인의 성격을 16가지 유형으로 분류하는 검사로,  T와 F는 그 중 판단기능을 나타내는 지표입니다. 이 외에도 에너지 방향, 인식

AI 모델 선택 에는 다양한 옵션이 있으며,  데이터와 작업에 맞는 모델을 선택하는 것이 중요합니다.  LLM 은 대규모 언어 모델로 텍스트 관련 작업에 높은 성능을 보이며,  CNN 은 이미지 처리에 탁월합니다. RNN, LSTM, GRU 는 순서가 있는 데이터에 적합하며,  LSTM과 GRU는 장기 의존성 문제를 해결하는 데 우수합니다.  작업의 특성과 데이터 유형에 따라 모델을 선택하면 최적의 결과를 얻을 수 있습니다. ㅇ LLM (Large Language Models): LLM은 "Large Language Models"의 약어로, 대규모 언어 모델 을 나타냅니다.  이는 텍스트 데이터를 사용하여 언어 이해와 생성을 수행하는 인공지능 모델의 일종입니다.  예를 들어, GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer 3)는 LLM의 대표적인 예입니다.  LLM은 자연어 처리 작업을 수행하며, 텍스트 생성, 번역, 요약, 질문 답변 등  다양한 언어 관련 작업을 수행 할 수 있습니다. ㅇ CNN (Convolutional Neural Network): CNN은 "Convolutional Neural Network"의 약어로, 합성곱 신경망을 나타냅니다.  이는 주로 이미지 처리에 사용되는 딥러닝 구조 입니다.  CNN은 이미지의 특징을 추출하고 인식하는 데 효과적이며,  이미지 인식, 객체 검출, 분할 등 다양한 컴퓨터 비전 작업에 사용됩니다.  CNN은 주로 이미지 데이터의 공간적 특성을 고려하여 처리하는데 뛰어난 성능을 보이는 구조입니다. "LLM"은 텍스트 데이터를 다루는 대규모 언어 모델을 나타내고,  "CNN"은 이미지 처리에 사용되는 합성곱 신경망을 나타냅니다.  이들은 각각 다른 분야에서 활용되며,  언어 처리와 이미지 처리에 대한 고유한 기능을 가지고 있습니다. RNN, LSTM, GRU는 모두 순환 신경망(Recurrent Neural Net