The Standardization of Developing Method of 3-D Upper Front Shell of Men in Twenties

(1)

＜연구논문＞

418

20대 성인 남성 상반신앞판형상의 평면 전개를 위한 표준화 연구

최명해¹⁾·최영림¹⁾·남윤자¹⁾·최경미²⁾

1)

서울대학교의류학과

2)

^{동서울대학}^{패션디자인과}

The Standardization of Developing Method of 3-D Upper Front Shell of Men in Twenties

Ming-Hai Cui

¹⁾

, Young-Lim Choi

¹⁾

, Yun-Ja Nam

¹⁾

and Kueng-Mi Choi

²⁾

1) Dept. of Clothing & Textiles, Seoul National University, Seoul, Korea 2) Dept. of Fashion Design, Dongseoul College, Seongnam, Korea

Abstract :

The purpose of this study is to propose a standard of converting 3D shape of men in twenties to 2D patterns.

This can be a basis for scientific and automatic pattern making for high quality custom clothes. Firstly, representative 3D body shape of men was modeled. Then the 3D model was divided into 3 shells, front, side and back. Among them, the front shell was divided into 4 blocks by bust line and princess line. Secondly, curves are generated oneach block according to matrix combination by grid method. Then triangles were developed into 2D pieces by reflecting the 3D curve length.

The grid was arranged to maintain outer curve length. Next, the area of developed pieces and block were calculated and difference ratio between the block area and the developed pieces’ area is calculated. Also, area difference ratio by the number of triangles is calculated. The difference ratio was represented as graphs and optimal section is selected by the shape of graphs. The optimal matrix was set considering connection with other blocks. Curves of torso upper front shell were regenerated by the optimal matrix and developed into pieces. We validated it's suitability by comparing difference ratio between the block area and the developed pieces’ area of optimal section. The results showed that there was no significant difference between block area and the pieces’ area developed by optimal matrix. The optimal matrix for 2D developing could be characterized as two types according to block’s shape characteristics, one is affected by triangle number, the other is affected by number of raws more than columns. Through this study, both the 2D pattern developing from 3D body shape and 3D modeling from 2D pattern is possible, so it’s standardization also possible.

Key words :

3D shape, 2D pattern, grid method, optimal matrix

1. 서 론

제조산업분야에서대부분의경우

, 3

차원적형상을가진제 품은우선이차원적형태의원자재에의하여제조된다

.

^의류제

조업은물론

,

선박

,

항공의경우도 이에포함된다

. 2D

상태에

서

3D

^형태로^구성되기^위해서는^어쩔^수^없는^재료의^변형이

요구된다

.

금속을주재료로사용하는선박

,

항공의경우에는이 러한재료의변형이에너지에의하여이루어지나

,

^옷감을^이용

한의류제조업에있어서의변형은대부분다트와절개선에의 하여 이루어진다

.

따라서역으로

3D

형상을평면화하는과정 에서는다트와절개선을설정해야할필요가있다

(McCartney et al., 1999).

IT

^시대의^급속한^발전에^따라^세계의^{의류업계는}^미래를^준

비하기 위한 다양한 대비책을 마련하고 있으며

MTM

과

e-

tailoring

^분야에^많은^연구가^{이루어지고}^있다

.

^또한

3

^차원^인

체형상과관련된측정프로그램과가상피팅프로그램들이개 발

,

^활용되고^있다

.

^그러나^인체는^다양한^{복곡면으로}^이루어져

3

차원인체형상을

2

차원평면패턴으로구성하기는쉽지않으며

3D scan data

^를^활용하여

mass customization

^을^제공하는 ^미

국

Gerber

사의

‘ MTM ’ ,

프랑스

Lectra

사의

‘ FitNet ’

등의 소 프트웨어들도

3

^차원적^{형상보다는}

2

^차원적^치수를^추출하여^제

도하는방식을택하고있다

.

또한많은의류업체들이체형특 성에따른정확한옷을만드는

3D

설계소프트웨어를이용하 여가상원격양장업체로발돋움하고있으나이역시

3

차원데 이터자체를활용한패턴제작이라기보다는

3

차원형상에서

2

차원적 측정치를추출하는방식을 취하여

3

^차원 ^데이터의^장

점을충분히활용하지못하고있다

.

3

^차원^데이터^활용의^중요한^효용성^중^하나는^인체^각도와

곡률

,

면적정보등을

2

차원패턴에적절하게담아내어

3

차원 인인체에적합성을향상시키는데있다

. 3

^차원 ^정보의^효율적 Corresponding author; Yun-Ja Nam

Tel. +82-2-880-6844, Fax. +82-2-875-8359 E-mail: [email protected]

(2)

인활용은개인특성을고려한최적디자인라인

,

^다트^형성

,

^다

트량등에직접적으로반영하는것이다

.

이러한문제들을해결 하기 위한

3

^차원^{형상정보를}^이용한 ^연구들도^최근 ^활발하게

진행되고있는데

,

특히

3

차원형상자체에서

2

차원의복패턴 을추출하는연구들이대표적이다

. 3

^차원^인체^형상을^평면화

하여 의복패턴을획득하는 인체모형에미리 격자를표시한 후화상분석과입체계측법을통해각격자교차점의관계와 절대적인 공간 좌표를 이용하여 원형으로 전개하는 연구

(Kang ^· Kim, 2000), 3D

인체형상을 자동분할하여사각조합이나

삼각조합방법에의하여

2D

패턴으로구성한연구

(

서동애

, 2001;

정연희외

, 2005)

등이있다

.

이들연구는형상의복곡면에의

해자동으로생성되는메쉬에의존하게되어인체형상의물리 적특성을잘반영한다는장점은있으나

,

의복패턴으로연결 하기에는어려운현실이다

.

^따라서^본^{연구에서는}^차원^형상을

특징점에따라쉘과블럭으로분할하여평면화한

Grid method(

최영림외

, 2006)

^에^의하여^성인^남성의

3

^차원^형상을^평면화

하는기준을마련하였다

.

국내의류실태조사결과

(

^{한국섬유산업연합회}

, 2006)

^에^따르면

남성소비자들은과거정장의구속감에서벗어나운동성과착용 감이좋은의복에대한욕구가높아지고있다

.

이러한욕구를 만족시키기위하여의류업체들은소비자들의기성복착용감을 향상시키기위한노력들을하고있다

.

불특정다수를대상으로 하는기성복산업에서치수적합성이우수한의복설계를하기 위해서는소비자의체형과관련된인체형태의정보를확보하여 야만한다

.

^지금까지^남성복에^대한^연구

,

^패턴^자동화^연구^등

이대부분

2

차원측정치를기초로진행되어왔다

.

그러나고급 맞춤복의수요와

MTM

^의^보급에 ^발맞춰

3

^{차원형상자료를}^이

용한정밀하고과학적인패턴의필요성이높아지고있다

.

이는

3D

^{형상데이터의}

2D

^전개와

2D

^패턴의

3D

^변환이^{가능하도록}

하는패턴전개와리모델링이라는양방향데이터변환을가능하 게하는표준화작업의기초단계를필요로한다

.

따라서본연구에서는남성소비자의체형에 형태적으로적 합하고

,

착용감을향상시켜만족도를높인 의복생산을실현하 기위하여

20

대성인남성의

3

차원인체형상을평면화하는블 럭별데이터의대략화방안을제시하여최소한의메쉬를사용 하여최대의효율성을나타내는데이터변환의표준화기준을 제시하고자한다

.

2. 연구방법

2.1. 연구대상

Size Korea 2004(

산업자원부기술표준원

, 2004)

측정자료의

20

^대 ^남성

520

^명을 ^대상으로 ^체형을 ^분석한 ^결과 ^이들 ^중

47.15%

를점하는

Y

체형을 타깃으로하였다

.

그중다빈도구간

인키

(175 cm

^구간

),

^가슴둘레

(94 cm

^구간

),

^허리둘레

(73 cm

^구간

)

를연구대상구간으로선택하여

Y175-94-73

구간에해당하는

11

명의

3D

^{스캔데이터를}^이용하여^대표 ^체형을^모델링 ^하였다

.

대표체형의신체부위별치수는

Table 1

과같다

.

2.2. 연구대상의 상반신 분할

연구대상의정중단면에의해 얻어지는선을 앞부분은앞중 심선

,

뒷부분은뒤중심선으로하고

,

정면실루엣에서보아가장 오목하게들어간점을지나는횡단면에의해얻어지는선을허 리둘레선으로

,

^{겨드랑앞접힘점과} ^{허리둘레단면의}^중심점을^연

결하여허리둘레선에투영된점을구하고

,

이세점에의해만 들어지는플레인에의하여얻어지는선을겨드랑앞접힘아래선

,

같은방법으로겨드랑뒤접힘점에의하여겨드랑뒤접힘점아래선 을그렸다

.

^{목밑둘레선}

,

^어깨선

,

^{앞·뒤중심선}

,

^{앞·뒤겨드랑접}

힘점아래선및허리둘레선에의하여본연구에서는인체상반 신부위를앞판

,

^옆판

,

^뒤판

3

^개^쉘

(shell)

^로^{분할하였고}^상반신

부위 중 다양한 복합곡면으로 구성되어 있는 상반신 앞판

(Upper front shell)

의삼각형수를표준화하기위한기준을제안

하고자한다

(Fig. 1).

2.3. 앞판의 블럭구분

남성대표체형인체의상반신앞판은

Fig. 2

와같이어깨선

의

2

^등분점

,

^{앞젖꼭지점과}^등돌출점^이

3

^점에^의하여^프린세스

라인을정하였다

.

젖가슴둘레선과프린세스라인을구획으로

4

개블럭으로분리하였다

.

^{앞중심에서} ^윗부분은

TUF1,

^아래는

TUF3,

겨드랑이쪽의윗부분은

TUF2,

아래는

TUF4

로정한다

.

2.4. 커브의 방향설정

커브의방향에 따른 면적변화를검정하기위하여 매트릭스 수가

24, 25, 34, 35, 3*6

인

5

개의 경우삼각형의방향을

Table 1. Size of representative model (unit: cm) Bust circumference Waist circumference Hip circumference Waist back length Biacromion Length Shoulder slope(unit;^o)

95.2 76.0 94.0 42.0 43.0 27.55

Fig. 1. Upper front shell, side shell, back shell.

(3)

한방향과

,

양방향으로한경우의블럭과피스의면적차이의

비

(Diff. ratio)

를비교하여어떤차이를보이는지를검토하여연

구에반영하였다

.

2.5. 블럭에 따른 커브 설정

각각의블럭을단계별로

Table 2

의매트릭스조합에따라그

리드법

(Grid method)

^으로^커브를^생성한다

.

^{그리드법은}^블럭의

너비와높이를행과열수로나누어형상위에사각형의커브를 나열하고 대각선버크를 생성하여평면화가 용이한 삼각형을

구성하는방법이다

.

2.6. 3D 형상의 평면전개에 의한 블럭과 피스의 면적 비교 각각의블럭에서 최대영역에해당하는너비와 높이를행과 열수로등분하여커브를생성하였고

3D

^커브의^길이를^반영

하여 삼각형을

2D

로전개하였고블럭의 외곽 커브의 길이를 유지하도록각각의그리드를 정렬하였다

(Fig. 4).

^하나의^블럭

에포함되는그리드전체의정렬상태인피스의면적을계산하 여블럭과피스의면적차이의비와삼각형의숫자에따른차이

의비

(Ratio by tri.)

를그래프로나타내어그래프의형태에따

라매트릭스의최적구간을선택하였다

.

Rapidform2006(INUS Technology, Inc, Korea)

를 사용하여 전개부위를 구획화하고 블럭에 따른 커브를 설정하였고

3D scan data

의 평면화에는

AutoCAD2005(AUTODESK, Inc)

가 사용되었다

.

2.7. 3D scan data의 2D 전개 자동화를 위한 최적메쉬 선택 본연구에서는각블럭안에서 최적매트릭스를찾기위한 것으로서

,

하나의블럭에서가장효율적인조합이아니라다른 블럭과의연계성을고려하여전체쉘에있어최상의조합이되 는매트릭스를선정하여야한다

.

그러므로

4

개의개별 블럭에 서정확도와효율성을만족하는최적구간을설정한후에전체 블럭들에있어연계해있는블럭사이의관계를고려하여최적 매트릭스를선택하였다

.

또한커브의생성에있어블럭의최대 영역을행과열수로등분하는방법을사용하였다

.

최적매트 릭스로상반신앞판의커브를재생성하여이를평면전개하였 고최적구간과면적차이의비를비교하여적합성을검증하였 다

.

Table 2. Matrix complex(row*column) by block

Block Matrix

TUF1 2*4 2*5 3*4 3*5 3*6 3*7 4*6 4*7 4*8 4*9 4*10 TUF2 2*4 2*5 2*6 2*7 2*8 2*9 3*6 3*7 3*8 3*9 3*10 TUF3 2*4 2*5 3*4 3*5 3*6 3*7 4*5 4*6 4*7 4*8 TUF4 2*4 2*5 2*6 2*7 2*8 2*9 3*5 3*6 3*7 3*8

Fig. 2. Blocks of Upper front shell.

Fig. 3. Creating curves by grid method.

Fig. 4. Flattening process(최영림 외, 2006).

(4)

3. 연구결과 및 고찰

3.1. 커브의 방향설정을 위한 검정

삼각형의 방향에 따른 변화를 비교한 결과 2*4에서는 한 방 향으로 한 것이 약 3.8%수준에서 0.09%작고, 3*6에서는 한 방향으로 한 것이 1.9%수준에서 0.13% 더 크게 나타났다. 나 머지 매트릭스 분할에서는 모두 0.01%에서의 차이를 보였다.

(Fig. 5, 6) 따라서 본 연구에서는 높은 차이를 나타내는 수준

에서의 추가되는 오차를 줄이기 위하여 삼각형의 방향을 한쪽 으로 하는 실험방법을 채택하였다.

3.2. 최적 매트릭스 구간 설정

상반신 앞판의 4개 블럭들을 분리하여 각 블럭을 매트릭스 단계에 따라 커브를 생성하고 이를 평면화하여 면적 변화를 조 사하였다. 블럭의 면적과 평면 피스 면적의 차이 비를 나타내 어 매트릭스 조합에 따른 변화를 Table 3과 Fig. 7~10에서 살 펴보았다. 대부분의 경우 삼각형의 수가 많아질수록 3차원 형 상이 더 세밀하게 표현되어 면적의 차이가 적어지게 되므로 삼 각형의 수에 대한 차이의 비를 이용하여 삼각형의 수에 의한 차이를 통제하였다. 대부분의 블럭에서 피스의 면적이 더 크게 나타나 커브의 길이를 이용하여 평면화하는 과정이 면적을 증 가시킴을 보여주었다.

TUF1 블럭은 매트릭스의 세분화에 따라 면적 차이의 비가 점차 감소하는 경향을 보이며 특히 3*6 매트릭스를 기점으로 매트릭스 세분화에 따른 효과를 거의 보이지 않으므로 3*6, 3*7, 4*6, 4*7, 4*8, 4*9, 4*10 구간 내에서 최적 매트릭스를 정할 수 있다(Fig. 7).

TUF2 블럭에서는 행을 2로 분할한 구간과, 3으로 분할한 구 간으로 구별된다(Table 4, Fig. 8). 행이 2인 경우에는 점차 면

Fig. 5. Setting of diagonal curve.

Fig. 6. Comparison between triangle directions.

Table 3. Diff. ratio by matrix (unit: mm², %) Matrix Difference(mm²) Ratio

(%) Number of tri. Ratio

by tri.(%) TUF1 block 2*4 904.18 3.86 17 0.227

2*5 986.18 4.21 21 0.200

3*4 512.18 2.19 25 0.087

3*5 761.18 3.25 31 0.105

3*6 404.18 1.73 37 0.047

3*7 374.18 1.60 41 0.039

4*6 261.18 1.12 46 0.024

4*7 76.18 0.33 55 0.006

4*8 63.18 0.27 63 0.004

4*9 207.18 0.88 69 0.013

4*10 212.18 0.91 77 0.012

TUF2 block 2*4 34.91 0.28 17 0.017

2*5 77.91 0.63 21 0.030

2*6 77.91 0.63 25 0.025

2*7 78.91 0.64 29 0.022

2*8 30.91 0.25 33 0.008

2*9 24.91 0.32 37 0.009

3*6 62.91 0.51 37 0.014

3*7 52.91 0.43 43 0.010

3*8 34.91 0.28 49 0.006

3*9 28.91 0.24 55 0.004

3*10 22.91 0.19 61 0.003

TUF3 block 2*4 244.51 1.28 16 0.080

2*5 180.51 0.95 20 0.047

3*4 243.51 1.28 24 0.053

3*5 295.51 1.55 30 0.052

3*6 229.51 1.20 36 0.033

3*7 208.51 1.09 42 0.026

4*5 231.51 1.22 40 0.030

4*6 227.51 1.19 48 0.025

4*7 222.51 1.17 56 0.021

4*8 227.51 1.19 64 0.019

TUF4 block 2*4 163.9 1.89 16 0.118

2*5 102.9 1.19 20 0.059

2*6 79.9 0.92 24 0.038

2*7 62.9 0.73 28 0.026

2*8 51.9 0.60 32 0.019

2*9 46.9 0.54 36 0.015

3*5 122.9 1.42 30 0.047

3*6 91.9 1.06 36 0.029

3*7 76.9 0.89 42 0.021

3*8 65.9 0.76 48 0.016

(5)

적 차이의 비가 감소하다가 3인 경우 다시 증가하여 하향곡선 을 보인다. 행을 2로 분할한 구간과 3으로 분할한 구간 모두 열이 8이상인 구간에서 면적 차이의 비가 0.3% 미만으로 효율 적임을 알 수 있다. 이는 TUF2 블럭의 형상이 행의 수보다 열의 수의 영향을 받음을 나타내며 2*8, 2*9, 3*8, 3*9, 3*10 에서 최적 구간을 나타내었다. 여기서 2*9와 3*6은 모두 18개 의 삼각형이지만 2*9가 3*6보다 더 좋은 것으로 나타났다. 이 는 행의 수치보다 열의 수의 증가의 영향을 받음을 알 수 있 다(Fig. 8).

TUF3 블럭에서도 TUF1 블럭과 마찬가지로 매트릭스의 세 분화에 따라 2*4에서부터 3*6까지는 면적 차이의 비가 불안정 한 경향을 보이다가, 3*6 매트릭스를 기점으로 매트릭스 세분

화에 따른 효과를 거의 보이지 않는 안정적인 경향을 보인다.

3*6, 3*7, 4*5, 4*6, 4*7, 4*8 구간 내에서 최적 매트릭스를 정할 수 있다(Fig. 9).

TUF4 블럭에서는 행을 2로 분할한 구간과, 3으로 분할한 구 간으로 구별된다. 행이 2인 경우에는 점차 면적 차이의 비가 감소하다가 3인 경우 다시 증가하여 하향곡선을 보인다. 행을 2로 분할한 구간에서는 열이 6이상인 구간과, 3으로 분할한 구 간에서는 열이 7이상인 구간에서면적 차이의 비가 1% 미만으 로 효율적임을 알 수 있다. 이는 TUF4 블럭의 형상이 행의 수보다 열의 수의 영향을 받음을 나타내며 2*6, 2*7, 2*8, 2*9, 3*7, 3*8에서 최적 구간을 나타내었다(Fig. 10).

3.3. 최적 매트릭스 결정

위의 과정에서 각 블럭의 최적 매트릭스를 설정하였으나, 전 체 쉘 또는 모델의 평면화 과정의 커브 생성은 각 블럭에서 개별적으로 커브를 생성하기보다는 하나의 쉘에 포함되는 블럭 들이 같은 매트릭스를 기준으로 커브를 생성하여야 한다. 이는 본 연구에서 각각의 블럭의 최적 매트릭스를 설정하는 목적이 전체 인체형상을 2차원 평면패턴으로 전개하는 평면화 과정에 서 요구되는 매트릭스의 표준화에 있기 때문이다. 따라서 최적 매트릭스는 하나의 블럭에 있어 가장 효율적인 매트릭스의 조 Fig. 7. Diff.ratio of TUF1 block.

Fig. 8. Diff.ratio of TUF2 block.

Table 4. Result by optimal matrix Block Matrix Difference(mm²) Diff. Ratio

(%) Number

of tri. Ratio by tri.(%)

TUF1 4*10 227.10 0.97 73 0.01

TUF2 3*8 4.83 0.04 48 0.00

TUF3 3*6 211.83 1.11 36 0.03

TUF4 2*6 15.69 0.18 24 0.01

Total 459.45 0.72 181 0.004

(6)

합이 아니라 다른 블럭과의 연계성을 고려하여 전체 쉘에 있어 최상의 조합이 되며 최소한의 계산을 요구하는 매트릭스를 선 정하였다(Fig. 11).

본 연구에서는 20대 남성의 Torso Upper Front shell에 있 어 블럭별 최적 매트릭스를 TUF1 블럭 4*10, TUF2 블럭 3*8, TUF3 블럭 3*6, TUF4 블럭 2*6으로 설정하였다(Fig. 12, 13).

TUF1과 TUF2 블럭, TUF3과 TUF4 블럭은 횡으로 인접하 여 있으므로 이를 고려하여 열의 수를 결정하였다. TUF1과 TUF3, TUF2와 TUF4는 종으로 인접하여 있으나 가로 영역에 차이가 있으므로 이를 고려하였고 TUF1과 TUF2 블럭은 각각 TUF3과 TUF4 블럭의 최적 매트릭스를 참고로 가로영역의 차 이를 고려하여 위에 있는 블럭에서 각각 1열씩 추가하였다.

최적 매트릭스로 분할되어 평면전개된 블럭별 면적 차이의 비와 삼각형의 수에 의한 차이의 비는 Table 4, 5와 같으며 모든 블럭에서 면적 차이의 비가 0.01~0.03%로 나타나 면적에 있어 왜곡현상이 거의 없음을 보여준다. 최적 매트릭스에 의한 면적 차이의 비는 전체 구간에 있어서의 최대, 최소치와 비교 하면 거의 모든 블럭에서 최소치에 근사하였다(Fig. 14). 최적 구간 설정을 위한 전체 매트릭스 구간의 실험결과와 최적 매트

릭스의 평면전개 결과는 차이를 보이는데 이는 전자는 각각의 블럭에서 최대영역을 등분하였고 후자는 다른 블럭과의 연계성 을 고려하여 분할하였으므로 같은 수의 행과 열로 분할된 경우 에도 그 기준이 다르기 때문에 차이를 보였다.

4. 결 론

본 연구는 20대 남성의 3차원 형상데이터를 2차원적인 평면 으로 전개하는 과정에서 면적을 가장 효율적으로 전환시키기 위하여 그리드법을 이용하였다. 기준선을 설정하여 각 블럭별 로 최적의 매트릭스를 설정하고, 3차원 형상데이터 전개과정의 매트릭스 표준화를 위한 기초연구결과는 다음과 같다.

1. 각 블럭별 최적 매트릭스는 TUF1 블럭은 4*10, TUF2는 블럭 3*8, TUF3은 블럭 3*6, TUF4는 블럭 2*6으로, 모든 블럭에서 면적 차이의 비가 0.01~0.03%로 나타나 면적에 있어 왜곡현상이 거의 없는 것으로 나타났다.

2. 각 블럭은 부위별로 서로 다른 형상특성을 지니고 있으므 로 평면화를 위한 최적 매트릭스는 전체 삼각형수의 영향을 받 는 블럭(TUF1, TUF3)과 행보다는 열 수의 영향을 더 많이 받는 블럭(TUF2, TUF4)으로 특징화할 수 있다.

3. 3D인체형상데이터의 2D패턴전개와 2D패턴의 3D변환이 가능하도록 하는 리모델링과 패턴전개라는 양 방향 데이터 변 환이 가능하므로 그것의 표준화작업 또한 가능하다.

그러나 본 연구의 대상이 20대의 Y175-94-73구간의 남성을 대상으로 하였기 때문에 표준화의 한계가 있으므로 다양한 사 이즈와 연령을 대상으로, 형상의 곡률에 대한 추가연구를 진행

Fig. 11. Diagram of row and column

among blocks. ^{Fig. 12.} grid of optimal matrix.

Fig. 13. Flattening by optimal matrix.

Table 5. Range of diff. ratio in optimal interval

Block Optimal interval diff. ratio(%)

Max. Min.

TUF1 1.73 0.27

TUF2 0.28 0.19

TUF3 1.22 1.09

TUF4 0.92 0.54

Fig. 14. Position of diff. ratio using optimal matrix among total matrix.

(7)

하여 표준화 방안을 마련하여야 할 것이다.

감사의 글: 이 논문은 2006년 대한민국 정부의 재원으로 산 업자원부의 지원을 받아 수행된 연구임(산업기술기반구축사업, 과제번호 2006-나-01호).

본 연구는 서울대학교 생활과학연구소의 일부지원으로 수행 되었습니다.

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1)

2)