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PoC(Proof of Concept)란?

양한마리 — Fri, 13 Sep 2024 11:10:24 +0900

PoC(Proof of Concept)란 무엇인가요?

데이터 분석가로서 경로를 계획하는 여러분에게, PoC(Proof of Concept, 개념 증명)는 꼭 알아야 할 중요한 개념입니다. PoC는 새로운 아이디어나 기술이 실제로 잘 작동하는지 확인하는 과정입니다. 이 글에서는 PoC가 무엇인지, 왜 중요한지, 그리고 데이터 분석에 어떻게 활용할 수 있는지를 쉽게 설명해 드릴게요.

1. PoC란 무엇인가요?

PoC는 아이디어나 기술이 실제로 가능한지를 작은 실험을 통해 확인하는 단계입니다. 예를 들어, 새로운 데이터 분석 도구나 기법이 실제로 유용한지 테스트해보는 것입니다. PoC는 작은 모델이나 시제품을 만들어 아이디어가 잘 작동하는지를 평가하는 과정입니다.

2. PoC의 중요성

아이디어 확인: PoC를 통해 아이디어가 실제로 유용한지 확인할 수 있습니다. 데이터 분석에서는 새로운 기법이나 도구가 문제를 해결하는지 알아보는 데 도움이 됩니다.
리스크 줄이기: 큰 프로젝트를 시작하기 전에 PoC를 통해 문제를 미리 발견하고 해결할 수 있어 실패의 리스크를 줄일 수 있습니다.
신뢰 얻기: PoC 결과를 통해 아이디어나 기술의 효과를 입증하면, 투자자나 팀원들에게 신뢰를 줄 수 있습니다.

3. PoC를 데이터 분석에 어떻게 활용할 수 있을까요?

도구 검증: 새로운 데이터 분석 도구를 도입하기 전에 PoC를 통해 이 도구가 실제 데이터에서 잘 작동하는지 확인합니다.
기법 평가: 새로운 분석 기법이 실제 데이터에서 유용한 결과를 낼 수 있는지 PoC를 통해 테스트합니다.
프로젝트 제안: 고객이나 팀에게 새로운 분석 프로젝트를 제안할 때, PoC를 통해 이 프로젝트의 가능성을 보여줄 수 있습니다.

4. PoC 구현하기

PoC를 만드는 과정은 다음과 같습니다:

목표 설정: PoC로 무엇을 확인할지 목표를 정합니다. 예를 들어, 어떤 분석 도구가 유용한지 알아보는 것입니다.
데이터 준비: PoC에 사용할 데이터를 수집하고 정리합니다.
모델 개발: 작은 규모의 모델이나 분석을 개발하고, 데이터를 적용해 결과를 봅니다.
결과 분석: PoC 결과를 분석하여 아이디어나 기술이 잘 작동하는지 평가합니다.
피드백 받기: 결과에 대한 피드백을 받아 필요하면 개선합니다.

결론

PoC는 데이터 분석가로서 새로운 아이디어나 기술의 가능성을 검토하는 중요한 도구입니다. PoC를 통해 도구와 기법이 실제로 효과적인지 확인하고, 프로젝트의 리스크를 줄이며, 성공적인 데이터 분석 경로를 설정할 수 있습니다. PoC를 잘 활용하면 데이터 분석가로서 더 나은 결과를 얻을 수 있습니다.

머신러닝 분석 Top 15

양한마리 — Mon, 3 Jun 2024 12:07:05 +0900

인공지능 ( 머신러닝 ( 딥러닝 ) )

머신러닝 분석 Top 15

회귀 분석 (Regression Analysis)

선형 회귀 (Linear Regression)
종속 변수와 하나 이상의 독립 변수 간의 선형 관계를 모델링합니다. 예측과 회귀 분석에 사용됩니다.
로지스틱 회귀 (Logistic Regression)
종속 변수가 범주형일 때 사용되며, 이진 분류 문제에 널리 활용됩니다.

분류 분석 (Classification Analysis)

서포트 벡터 머신 (Support Vector Machine, SVM)
고차원 공간에서 데이터 분리를 위한 초평면을 찾습니다. 비선형 문제 해결이 가능합니다.
K-최근접 이웃 (K-Nearest Neighbors, K-NN)
새로운 데이터 포인트의 클래스를 K개의 이웃 데이터 포인트의 클래스에 따라 예측합니다.
나이브 베이즈 (Naive Bayes)
확률 기반 분류 기법으로, 텍스트 분류에 널리 사용됩니다.
인공 신경망 (Artificial Neural Networks, ANN)
입력 데이터와 출력 데이터 간의 복잡한 비선형 관계를 학습하며, 이미지 인식 등에서 사용됩니다.

군집화 분석 (Clustering Analysis)

K-평균 군집화 (K-Means Clustering)
데이터 포인트를 K개의 클러스터로 그룹화합니다.
계층적 군집화 (Hierarchical Clustering)
데이터 포인트를 계층 구조로 군집화합니다. 덴드로그램을 사용해 시각화합니다.

앙상블 학습 (Ensemble Learning)

랜덤 포레스트 (Random Forest)
여러 개의 의사결정나무를 사용해 앙상블 예측을 수행합니다.
그래디언트 부스팅 머신 (Gradient Boosting Machine, GBM)
여러 개의 약한 예측 모델을 순차적으로 학습해 강력한 예측 모델을 만듭니다.

기타 분석 (Other Analysis)

주성분 분석 (Principal Component Analysis, PCA)
데이터의 차원을 축소하여 데이터의 중요한 구조를 파악합니다.
연관 규칙 학습 (Association Rule Learning)
데이터 항목 간의 흥미로운 관계를 찾아내며, 장바구니 분석에 사용됩니다.
확률적 그래픽 모델 (Probabilistic Graphical Models, PGM)
확률 변수 간의 조건부 종속성을 그래프로 표현하며, 복잡한 확률 관계를 모델링합니다.
강화 학습 (Reinforcement Learning, RL)
에이전트가 환경과 상호작용하며 보상을 최대화하는 행동을 학습합니다.

다양한 데이터 저장소 요약 (DB, DW, DM)

양한마리 — Fri, 31 May 2024 12:28:07 +0900

1. 관계형 데이터베이스 시스템 (RDBMS)

특성: 데이터는 테이블 형식으로 저장되고, 각 테이블은 고유한 스키마를 가집니다. SQL을 사용하여 데이터를 관리하고 쿼리합니다.
장점: 강력한 트랜잭션 처리, ACID 속성(Atomicity, Consistency, Isolation, Durability) 보장, 데이터 무결성 유지.
활용 예시: 전통적인 비즈니스 애플리케이션, 금융 시스템, ERP 시스템.
대표적인 예: MySQL, PostgreSQL, Oracle Database, Microsoft SQL Server.

2. NoSQL 데이터베이스

특성: 스키마가 없거나 느슨한 스키마를 가지며, 다양한 데이터 모델(키-값, 문서, 열 가족, 그래프)을 지원합니다.
장점: 높은 확장성, 유연한 데이터 모델링, 대규모 데이터 처리에 적합.
활용 예시: 실시간 웹 애플리케이션, 빅데이터 분석, 소셜 네트워크, IoT.
대표적인 예: MongoDB(문서), Cassandra(열 가족), Redis(키-값), Neo4j(그래프).

3. 클라우드 데이터 웨어하우스

특성: 대규모 데이터 분석 및 비즈니스 인텔리전스를 위해 최적화된 데이터 저장소로, 클라우드 환경에서 제공됩니다.
장점: 확장성, 관리의 용이성, 고속 쿼리 처리, 비용 효율성.
활용 예시: 데이터 분석, 리포팅, 비즈니스 인사이트 도출.
대표적인 예: Amazon Redshift, Google BigQuery, Snowflake.

4. 온프레미스 데이터 웨어하우스

특성: 조직의 내부 인프라에서 운영되는 데이터 웨어하우스로, 데이터 분석을 위해 최적화됨.
장점: 데이터 보안 및 통제, 커스터마이제이션 가능.
활용 예시: 데이터 분석, 리포팅, 비즈니스 인사이트 도출.
대표적인 예: Teradata, IBM Netezza, Oracle Exadata.

5. 데이터 레이크

특성: 정형, 비정형 데이터를 대규모로 저장하는 시스템으로, 원시 형식으로 데이터를 유지함.
장점: 다양한 데이터 소스와 형식을 저장 가능, 대규모 데이터 처리 및 분석에 유리.
활용 예시: 빅데이터 분석, 머신러닝, 데이터 아카이빙.
대표적인 예: AWS S3 기반 데이터 레이크, Azure Data Lake, Google Cloud Storage.

6. 데이터 레이크하우스

특성: 데이터 레이크의 유연성과 데이터 웨어하우스의 성능을 결합한 하이브리드 아키텍처.
장점: 유연한 데이터 저장과 고성능 쿼리 처리, 일관된 데이터 관리.
활용 예시: 데이터 분석, 머신러닝, 실시간 데이터 처리.
대표적인 예: Databricks Lakehouse, Snowflake.

내가 선택한 내일배움캠프, 실제 경험 후기 + 좋았던 점

양한마리 — Sun, 18 Jun 2023 23:08:27 +0900

1) 캠프를 참여하기 전...

그렇다 나는 현실은 자각하지 못한 채 일단 회사를 그만두고 내가 잘 할 수 있는 무언가를 찾아보기 시작..!
그러다 보니 회사에서도 많이 사용하고 재밌어하던 엑셀 등등 데이터 분석을 더 공부해보기로 한다.

하지만 단순히 엑셀이나 데이터 분석을 하는건 기존의 회사에서 하던 일이랑 별반 다를게 없는... 그래서..!
나는 단순하게 생각하지 않고 나만의 기술을 배울 수 있는 무언가를 찾아 보기로 한다..

그러다보니 요새 핫한 개발자 직무가 떠오르고 개발자를 알아보았다, 그러다보니 자연스레 여러 개발자 양성 학원(?)들이 눈에 들어온다.
다만, 많아도 너무 많고 뭐가 내가 원하는건지 전혀 모르겠었다. (처음에는 프론트, 백 둘다 뭐가 뭔지..)

한참을 찾아보고 여러 오프라인 학원이나 온라인 사전 설명회를 들어보기 시작하면서 가닥이 잡혀가기 시작했고,
그 중 내가 원했던 몇가지 키워드들을 가지고 선택을 하였는데 키워드는 '빠른 취업', '비전공자', '온라인 수업' 딱 3가지를 중점으로 봤다.

2) 여러 부트캠프 중 내일배움캠프를 선택한 이유는?

빠른 취업, 비전공자, 온라인 수업

빠른취업 : 취업 지원 프로그램
나이도 나이이고 5년이나 잘다니고 있던 회사를 그만둔 만큼 취업이 가장 큰 걸림돌인 만큼 빠르게 취업하는게 1순위 목표였던거 같다.
그러다보니 나를 빠르게 취업 해줄 취업에 장점이있는 곳이 였으면 했고 내일배움캠프는 커리어 전담 매니저도 있고 캠프를 수료하고나면 전문적인 취업 지원 프로그램을 추가로 받을 수 있었고 이력서 부터 면접코칭까지 준비가 되어있다는 점이 최고의 장점?이 아닐까 생각한다.
비전공자 : 수료생 기준 비전공자 약 80%
우선 나는 개발이라고는 전혀 배워 본 적 없는 비전공자여서 기초부터 학습이 가능한 캠프가 필요했다. 그래서 비전공자도 부담없이 배울 수 있는 국비 지원 가능한 곳을 선택했다, 그렇다고 교육의 수준이 낮은 곳이 아닌 커리큘럼이 탄탄한 곳을 선택해야만 했다.
그래서 비전공자이면서 면접을 통해서 합격/불합격이 나눠지는 곳을 선택하였고 그게 딱 알맞는 내일배움캠프를 선택했다.
온라인 수업 : 100% 온라인 수업 환경
오프라인 학원이나 부트캠프를 알아보니 강남이나 신촌 등등 생각보다 위치상으로 나쁘지는 않지만.. 매일 1-2시간을 오고가며 허비하기에는 한시가 아까웠다. 그래서 나는 100% 온라인으로 수업을 들을 수 있는 곳을 원했고, 추가로 온라인 이면서 내가 100% 몰입 가능한 환경이였으면 좋겠다고 생각했다. 내일배움캠프는 100% 온라인 수업에 게더라는 메타버스 환경에서 출석하면서 온라인 이면서 오프라인처럼 공부를 할 수 있어서 매우 좋다(백문이 불여일견이라고 아래 사진 참고!)

내일배움캠프 AI 웹개발자 3회차 게더

3) 경험해보니 확실히 좋았던 부분은?

실력, 성장, 소통, 몰입

실력 : 수준별 학습(토끼반, 거북이반)
비전공자가 80%라고 했지만 역시 20% 전공자가 있다보니 프로젝트를 하다보면 팀원이랑 수준이 안맞는 경우가 있는데 이런 경우에는 수준별 학습으로 눈높이 맞춤 수업을 진행하여 내가 챕터별로 부족한 시점에는 거북이반 수업을 들으면서 못 따라가는 수업을 찐한 관리로 학습 가능하다. 필자는 거북이반 2챕터 정도 거북이반을 들었던거 같다.
성장 : 맞춤 특강, 튜터 상시 상주
캠프를 진행하다 보면 내가 추가로 필요한 학습이 있거나 온라인 강의만으로는 부족한 학습이 있다면 말하기도 전에 적재적소에 맞춤 특강이 준비되어있다 가령 git 사용이라거나 배포 관련 혹은 javascript 그리고 개발뿐만 아니라 프로젝트 매니지먼트 혹은 협력사 특강도 준비되어있고 끝에 가면 취업 관련 세션도 준비되어 성장하는데 가장 큰 초점이 맞춰져있어 듣기만하면 성장이될거같은 커리큘럼이다.
소통 : 동료 평가(다면 평가)
매 챕터 다면평가라는 동료 평가를 진행하면서 소통의 중요성을 강조하다보니 처음 보는 사람들이랑도 소통시 자연스레 신경써서 소통하게 되었던거같다. 그러다보니 캠프하면서 팀원이랑 혹은 캠프 인원들이랑 소통이 안되서 프로젝트가 진행이 안되거나 불화라는 이슈가 없었던거 같다. (가지각색 다양한 사람들을 만나면서 가장 걱정되었던 부분)
몰입 : 9 to 9, 매 챕터 프로젝트
처음에는 내가 9시부터 9시까지 12시간을 정말 몰입 할 수 있을까? 라는 걱정이있었고, 하면 되겠지 라는 근거 없는 자신감? 으로 시작 했던거 같다. 근데 아니나 다를까 생각 했던거 보다 빡세다.. 비전공자에서 개발자로 취업까지 당연히 쉽지 않은 길이라고 생각은 했지만 이정도까지 힘들다니... 결국은 전부 다한다는 부담을 떨쳐내고 챕터마다 목표를 가지고 진행을 했고, 그렇게 학습을 하고 매 챕터 팀 프로젝트를 진행하면서 한가지 역할을 맡아서 회원가입, 로그인, 글쓰기 등등 역할들을 완수하면서 최종적으로 다 가능하게 만들었다.
팀프로젝트가 나를 알게 모르게 몰입시키며 성장하게 만들어 준다.

4) 내일배움캠프를 고민하시는 분께 한마디

가만히 앉아서는 개발자가 될 수 없다.
내일배움캠프를 하기전까지는...

고민보다는 GO, 다만 가벼운 마음으로는 NO.

[TIL] #DAY - 070 - none, null ('', "")

양한마리 — Tue, 13 Dec 2022 06:19:46 +0900

오늘은 정말 TIL 쓸게 없다 16시간이라는 시간동안 프로젝트를 준비하고 했지만 정말 쓸게 없다..

차고 넘치는 프로젝트 코드중에 쓰고싶은 코드가 생각 안난다.

그렇다고 맘에드는 코드가 없는건 아니다.(아껴두는 중이랄까나...?)

그래서 그냥 none, null 이라는 제목을 넣어봤다.

none 이나, null 은 가끔 개발을 하는데있어서 정말 유용한 단어? 코드라고 생각한다.

저게 없으면 우리의 코드는 얼마나 길어졌을지 상상하고 싶지 않다.

그래서 이렇게 none, null 이라는 내용을가지고 잠시 생각하는 시간을 가져보았다.

[WIL] #Weekly - 15주차 - 최종 프로젝트(2) (내일배움캠프AI3기)

양한마리 — Mon, 12 Dec 2022 06:18:06 +0900

Weekly I Learned [WIL]

1. TIL

2. KPT

1. TIL

[TIL] #DAY - 065 - 날짜를 구하기 (Python, datetime)

프로젝트를 하다보니 날짜를 구하는 작업이 필요해서 관련해서 알아보자! 아래 코드만 가볍게 봐도 날짜를 가지고 원하는 코드를 만들 수 있다. from datetime import date # 일자 설정하기 today = date.tod

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[TIL] #DAY - 066 - pandas로 csv 불러오기 (Python, pandas, csv)

pandas를 이용하여 csv 파일을 관리해보자! import pandas as pd user_temperature = 5 # pandas로 csv 읽기 temps_data = pd.read_csv('temperature.csv') # .loc 를 이용하여 ['temperature']열에 '5'에 해당하는 행/열 가져오기 find_te

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[TIL] #DAY - 067 - 더미 생성하기 (Django, django-seed)

추천 시스템 프로젝트를 하다보니 추천해줄 유저나 상품등등 데이터가 풍부해야하는데... 하나하나 다만들자니 너무 힘들어서 찾아보다보니 랜덤한 더미 유저를 만들수있는 django-seed를 발견하

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[TIL] #DAY - 068 - CSS 정리하기 (HTML, CSS)

프로젝트 정리하면서 템플릿을 만들다보니 자연스레 CSS를 정리한걸 적어보려고한다. css 파일! @charset "utf-8"; /* ________________________________________________________________ project : off_the_outfit website for last te

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[TIL] #DAY - 069 - startWith, endsWith 메소드 (JavaScript)

자바스크립트에서 문자열이 특정 문자열로 시작하는지(끝나는지) 확인할 수 있는 방법이 있는데요. startsWith()과 endsWith() 메소드를 사용하면 됩니다. brand_name_en = "NIKE" alphabet = "N" if(brand_name_en.star

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3. KPT

2-1 Keep

JavaScript
Deep learning
웹 스크래핑
Django
마지막까지 화이팅 x222222

2-2 Problem

없음.

2-3 Try

영어 공부하기. (진행중)

SNS 제작하기. (진행중)

무신사 웹 스크래핑. (진행중)

최종 프로젝트 프론트엔드 템플릿 제작 (진행중)

[TIL] #DAY - 069 - startWith, endsWith 메소드 (JavaScript)

양한마리 — Mon, 12 Dec 2022 06:15:01 +0900

자바스크립트에서 문자열이 특정 문자열로 시작하는지(끝나는지) 확인할 수 있는 방법이 있는데요.

startsWith()과 endsWith() 메소드를 사용하면 됩니다.

brand_name_en = "NIKE"
alphabet = "N"

if(brand_name_en.startsWith(alphabet, 1)){
	console.log("True 입니다.")
    } else {
    console.log("False 입니다.")
    }

위 코드 처럼 True, False 를 확인해서 코드를 실행 시킬 수 있습니다.

[TIL] #DAY - 068 - CSS 정리하기 (HTML, CSS)

양한마리 — Fri, 9 Dec 2022 05:51:20 +0900

프로젝트 정리하면서 템플릿을 만들다보니 자연스레 CSS를 정리한걸 적어보려고한다.

css 파일!

@charset "utf-8";
/*
________________________________________________________________
project : off_the_outfit website for last team sparta

Edited by gicheol. (hanmari.code@gmail.com)
[Last Edited 2022-12-08]
________________________________________________________________

= table of Css

1. header.html
2. nav.html
3. footer.html

= color code

1. main color : 
2. based color :
3. light gray :
4. point color :

= font

1. 
2. 
3. 
4. 

*/

/* _______________________________________________________________  */
/* 0. Public use */
/* _______________________________________________________________  */

body {
    margin: 0;
}

.horizontal_alignment {
    display: flex;
    flex-direction: row;
}

.vertical_alignment {
    display: flex;
    flex-direction: column;
}


/* _______________________________________________________________  */
/* 1. header.html */
/* _______________________________________________________________  */

...

/* _______________________________________________________________  */
/* 2. nav.html */
/* _______________________________________________________________  */

...

/* _______________________________________________________________  */
/* 3. footer.html */
/* _______________________________________________________________  */

...

[TIL] #DAY - 067 - 더미 생성하기 (Django, django-seed)

양한마리 — Thu, 8 Dec 2022 04:14:03 +0900

추천 시스템 프로젝트를 하다보니 추천해줄 유저나 상품등등 데이터가 풍부해야하는데...

하나하나 다만들자니 너무 힘들어서 찾아보다보니 랜덤한 더미 유저를 만들수있는 django-seed를 발견하여 이렇게 남겨본다!

from django.core.management.base import BaseCommand
from users.models import User
from django_seed import Seed
import random

class Command(BaseCommand):
    
    # --number 추가 기입하면 해당 숫자만큼 더미유저를 생성
    def add_arguments(self, parser):
        parser.add_argument(
            "--number", default=1, help= "How many do you want Create User"
        )
    
    def handle(self, *args, **options):
        number = int(options.get("number"))
        seeder = Seed.seeder()
        cities = ['서울특별시',
            '인천광역시',
            '부산광역시',
            '대구광역시',
            '인천광역시',
            '광주광역시',
            '대전광역시',
            '울산광역시',
            '세종특별자치시',
            '경기도',
            '강원도',
            '충청북도',
            '충청남도',
            '전라북도',
            '전라남도',
            '경상북도',
            '경상남도',
            '제주특별자치도']
        r_city = random.choice(cities)
        r_height = random.choice(list(range(140,210)))
        r_weight = random.choice(list(range(35,150)))
        
        # 더미 유저를 만들어주는 코드 {} 안에 들어가는 값은 랜덤하지 않은 내용을 넣고싶을때 넣어주는 부분
        seeder.add_entity(User, number, {
            "address":r_city,
            "gender": random.choice(['M','W']),
            "height":r_height,
            "weight":r_weight,
            "term_agree":True,
            "click_time":None,
            "is_admin":"0",
            "password":"password"
        })
        seeder.execute()
        
        self.stdout.write(self.style.SUCCESS(f"{number} 명의 더미 유저 생성 완료!"))

실행해보니 1만명 이상 유저를 만들면 조금 오래걸리는거같다.

그 이하로는 문제없이 돌아가는듯!

[TIL] #DAY - 066 - pandas로 csv 불러오기 (Python, pandas, csv)

양한마리 — Thu, 8 Dec 2022 04:06:40 +0900

pandas를 이용하여 csv 파일을 관리해보자!

import pandas as pd

user_temperature = 5

# pandas로 csv 읽기
temps_data = pd.read_csv('temperature.csv')

# .loc 를 이용하여 ['temperature']열에 '5'에 해당하는 행/열 가져오기
find_temps = temps_data.loc[(temps_data['temperature'] == user_temperature)]

# 출력된 카테고리 랜덤으로 아우터, 상의, 하의 각 1개씩 랜덤으로 출력
r_outer = random.choice(find_temps['outer'].values[0].split(','))
r_top = random.choice(find_temps['top'].values[0].split(','))
r_bottom = random.choice(find_temps['bottom'].values[0].split(','))

print(f"아우터 : {r_outer}")
print(f"상의 : {r_top}")
print(f"하의 : {r_bottom}")

"""
아우터 : 스타디움 재킷
상의 : 후드 티셔츠
하의 : 트레이닝/조거 팬츠
"""

temperature.csv

id	temperature	season	outer	top	bottom
1	-30	winter	무스탕/퍼,플리스/뽀글이,숏패딩/숏헤비 아우터,겨울 싱글 코트,겨울 더블 코트,겨울 기타 코트,롱패딩/롱헤비 아우터	맨투맨/스웨트셔츠,후드 티셔츠,니트/스웨터,셔츠/블라우스	데님 팬츠,트레이닝/조거 팬츠,슈트 팬츠/슬랙스
2	-29	winter	무스탕/퍼,플리스/뽀글이,숏패딩/숏헤비 아우터,겨울 싱글 코트,겨울 더블 코트,겨울 기타 코트,롱패딩/롱헤비 아우터	맨투맨/스웨트셔츠,후드 티셔츠,니트/스웨터,셔츠/블라우스	데님 팬츠,트레이닝/조거 팬츠,슈트 팬츠/슬랙스
3	-28	winter	무스탕/퍼,플리스/뽀글이,숏패딩/숏헤비 아우터,겨울 싱글 코트,겨울 더블 코트,겨울 기타 코트,롱패딩/롱헤비 아우터	맨투맨/스웨트셔츠,후드 티셔츠,니트/스웨터,셔츠/블라우스	데님 팬츠,트레이닝/조거 팬츠,슈트 팬츠/슬랙스
4	-27	winter	무스탕/퍼,플리스/뽀글이,숏패딩/숏헤비 아우터,겨울 싱글 코트,겨울 더블 코트,겨울 기타 코트,롱패딩/롱헤비 아우터	맨투맨/스웨트셔츠,후드 티셔츠,니트/스웨터,셔츠/블라우스	데님 팬츠,트레이닝/조거 팬츠,슈트 팬츠/슬랙스
5	-26	winter	무스탕/퍼,플리스/뽀글이,숏패딩/숏헤비 아우터,겨울 싱글 코트,겨울 더블 코트,겨울 기타 코트,롱패딩/롱헤비 아우터	맨투맨/스웨트셔츠,후드 티셔츠,니트/스웨터,셔츠/블라우스	데님 팬츠,트레이닝/조거 팬츠,슈트 팬츠/슬랙스
6	-25	winter	무스탕/퍼,플리스/뽀글이,숏패딩/숏헤비 아우터,겨울 싱글 코트,겨울 더블 코트,겨울 기타 코트,롱패딩/롱헤비 아우터	맨투맨/스웨트셔츠,후드 티셔츠,니트/스웨터,셔츠/블라우스	데님 팬츠,트레이닝/조거 팬츠,슈트 팬츠/슬랙스
7	-24	winter	무스탕/퍼,플리스/뽀글이,숏패딩/숏헤비 아우터,겨울 싱글 코트,겨울 더블 코트,겨울 기타 코트,롱패딩/롱헤비 아우터	맨투맨/스웨트셔츠,후드 티셔츠,니트/스웨터,셔츠/블라우스	데님 팬츠,트레이닝/조거 팬츠,슈트 팬츠/슬랙스
8	-23	winter	무스탕/퍼,플리스/뽀글이,숏패딩/숏헤비 아우터,겨울 싱글 코트,겨울 더블 코트,겨울 기타 코트,롱패딩/롱헤비 아우터	맨투맨/스웨트셔츠,후드 티셔츠,니트/스웨터,셔츠/블라우스	데님 팬츠,트레이닝/조거 팬츠,슈트 팬츠/슬랙스
9	-22	winter	무스탕/퍼,플리스/뽀글이,숏패딩/숏헤비 아우터,겨울 싱글 코트,겨울 더블 코트,겨울 기타 코트,롱패딩/롱헤비 아우터	맨투맨/스웨트셔츠,후드 티셔츠,니트/스웨터,셔츠/블라우스	데님 팬츠,트레이닝/조거 팬츠,슈트 팬츠/슬랙스
10	-21	winter	무스탕/퍼,플리스/뽀글이,숏패딩/숏헤비 아우터,겨울 싱글 코트,겨울 더블 코트,겨울 기타 코트,롱패딩/롱헤비 아우터	맨투맨/스웨트셔츠,후드 티셔츠,니트/스웨터,셔츠/블라우스	데님 팬츠,트레이닝/조거 팬츠,슈트 팬츠/슬랙스
11	-20	winter	무스탕/퍼,플리스/뽀글이,숏패딩/숏헤비 아우터,겨울 싱글 코트,겨울 더블 코트,겨울 기타 코트,롱패딩/롱헤비 아우터	맨투맨/스웨트셔츠,후드 티셔츠,니트/스웨터,셔츠/블라우스	데님 팬츠,트레이닝/조거 팬츠,슈트 팬츠/슬랙스
12	-19	winter	무스탕/퍼,플리스/뽀글이,숏패딩/숏헤비 아우터,겨울 싱글 코트,겨울 더블 코트,겨울 기타 코트,롱패딩/롱헤비 아우터	맨투맨/스웨트셔츠,후드 티셔츠,니트/스웨터,셔츠/블라우스	데님 팬츠,트레이닝/조거 팬츠,슈트 팬츠/슬랙스
13	-18	winter	무스탕/퍼,플리스/뽀글이,숏패딩/숏헤비 아우터,겨울 싱글 코트,겨울 더블 코트,겨울 기타 코트,롱패딩/롱헤비 아우터	맨투맨/스웨트셔츠,후드 티셔츠,니트/스웨터,셔츠/블라우스	데님 팬츠,트레이닝/조거 팬츠,슈트 팬츠/슬랙스
14	-17	winter	무스탕/퍼,플리스/뽀글이,숏패딩/숏헤비 아우터,겨울 싱글 코트,겨울 더블 코트,겨울 기타 코트,롱패딩/롱헤비 아우터	맨투맨/스웨트셔츠,후드 티셔츠,니트/스웨터,셔츠/블라우스	데님 팬츠,트레이닝/조거 팬츠,슈트 팬츠/슬랙스
15	-16	winter	무스탕/퍼,플리스/뽀글이,숏패딩/숏헤비 아우터,겨울 싱글 코트,겨울 더블 코트,겨울 기타 코트,롱패딩/롱헤비 아우터	맨투맨/스웨트셔츠,후드 티셔츠,니트/스웨터,셔츠/블라우스	데님 팬츠,트레이닝/조거 팬츠,슈트 팬츠/슬랙스
16	-15	winter	무스탕/퍼,플리스/뽀글이,숏패딩/숏헤비 아우터,겨울 싱글 코트,겨울 더블 코트,겨울 기타 코트,롱패딩/롱헤비 아우터	맨투맨/스웨트셔츠,후드 티셔츠,니트/스웨터,셔츠/블라우스	데님 팬츠,트레이닝/조거 팬츠,슈트 팬츠/슬랙스
17	-14	winter	무스탕/퍼,플리스/뽀글이,숏패딩/숏헤비 아우터,겨울 싱글 코트,겨울 더블 코트,겨울 기타 코트,롱패딩/롱헤비 아우터	맨투맨/스웨트셔츠,후드 티셔츠,니트/스웨터,셔츠/블라우스	데님 팬츠,트레이닝/조거 팬츠,슈트 팬츠/슬랙스
18	-13	winter	무스탕/퍼,플리스/뽀글이,숏패딩/숏헤비 아우터,겨울 싱글 코트,겨울 더블 코트,겨울 기타 코트,롱패딩/롱헤비 아우터	맨투맨/스웨트셔츠,후드 티셔츠,니트/스웨터,셔츠/블라우스	데님 팬츠,트레이닝/조거 팬츠,슈트 팬츠/슬랙스
19	-12	winter	무스탕/퍼,플리스/뽀글이,숏패딩/숏헤비 아우터,겨울 싱글 코트,겨울 더블 코트,겨울 기타 코트,롱패딩/롱헤비 아우터	맨투맨/스웨트셔츠,후드 티셔츠,니트/스웨터,셔츠/블라우스	데님 팬츠,트레이닝/조거 팬츠,슈트 팬츠/슬랙스
20	-11	winter	무스탕/퍼,플리스/뽀글이,숏패딩/숏헤비 아우터,겨울 싱글 코트,겨울 더블 코트,겨울 기타 코트,롱패딩/롱헤비 아우터	맨투맨/스웨트셔츠,후드 티셔츠,니트/스웨터,셔츠/블라우스	데님 팬츠,트레이닝/조거 팬츠,슈트 팬츠/슬랙스
21	-10	winter	무스탕/퍼,플리스/뽀글이,숏패딩/숏헤비 아우터,겨울 싱글 코트,겨울 더블 코트,겨울 기타 코트,롱패딩/롱헤비 아우터	맨투맨/스웨트셔츠,후드 티셔츠,니트/스웨터,셔츠/블라우스	데님 팬츠,트레이닝/조거 팬츠,슈트 팬츠/슬랙스
22	-9	winter	무스탕/퍼,플리스/뽀글이,숏패딩/숏헤비 아우터,겨울 싱글 코트,겨울 더블 코트,겨울 기타 코트,롱패딩/롱헤비 아우터	맨투맨/스웨트셔츠,후드 티셔츠,니트/스웨터,셔츠/블라우스	데님 팬츠,트레이닝/조거 팬츠,슈트 팬츠/슬랙스
23	-8	winter	무스탕/퍼,플리스/뽀글이,숏패딩/숏헤비 아우터,겨울 싱글 코트,겨울 더블 코트,겨울 기타 코트,롱패딩/롱헤비 아우터	맨투맨/스웨트셔츠,후드 티셔츠,니트/스웨터,셔츠/블라우스	데님 팬츠,트레이닝/조거 팬츠,슈트 팬츠/슬랙스
24	-7	winter	무스탕/퍼,플리스/뽀글이,숏패딩/숏헤비 아우터,겨울 싱글 코트,겨울 더블 코트,겨울 기타 코트,롱패딩/롱헤비 아우터	맨투맨/스웨트셔츠,후드 티셔츠,니트/스웨터,셔츠/블라우스	데님 팬츠,트레이닝/조거 팬츠,슈트 팬츠/슬랙스
25	-6	winter	무스탕/퍼,플리스/뽀글이,숏패딩/숏헤비 아우터,겨울 싱글 코트,겨울 더블 코트,겨울 기타 코트,롱패딩/롱헤비 아우터	맨투맨/스웨트셔츠,후드 티셔츠,니트/스웨터,셔츠/블라우스	데님 팬츠,트레이닝/조거 팬츠,슈트 팬츠/슬랙스
26	-5	winter	무스탕/퍼,플리스/뽀글이,숏패딩/숏헤비 아우터,겨울 싱글 코트,겨울 더블 코트,겨울 기타 코트,롱패딩/롱헤비 아우터	맨투맨/스웨트셔츠,후드 티셔츠,니트/스웨터,셔츠/블라우스	데님 팬츠,트레이닝/조거 팬츠,슈트 팬츠/슬랙스
27	-4	winter	무스탕/퍼,플리스/뽀글이,숏패딩/숏헤비 아우터,겨울 싱글 코트,겨울 더블 코트,겨울 기타 코트,롱패딩/롱헤비 아우터	맨투맨/스웨트셔츠,후드 티셔츠,니트/스웨터,셔츠/블라우스	데님 팬츠,트레이닝/조거 팬츠,슈트 팬츠/슬랙스
28	-3	winter	무스탕/퍼,플리스/뽀글이,숏패딩/숏헤비 아우터,겨울 싱글 코트,겨울 더블 코트,겨울 기타 코트,롱패딩/롱헤비 아우터	맨투맨/스웨트셔츠,후드 티셔츠,니트/스웨터,셔츠/블라우스	데님 팬츠,트레이닝/조거 팬츠,슈트 팬츠/슬랙스
29	-2	winter	무스탕/퍼,플리스/뽀글이,숏패딩/숏헤비 아우터,겨울 싱글 코트,겨울 더블 코트,겨울 기타 코트,롱패딩/롱헤비 아우터	맨투맨/스웨트셔츠,후드 티셔츠,니트/스웨터,셔츠/블라우스	데님 팬츠,트레이닝/조거 팬츠,슈트 팬츠/슬랙스
30	-1	winter	무스탕/퍼,플리스/뽀글이,숏패딩/숏헤비 아우터,겨울 싱글 코트,겨울 더블 코트,겨울 기타 코트,롱패딩/롱헤비 아우터	맨투맨/스웨트셔츠,후드 티셔츠,니트/스웨터,셔츠/블라우스	데님 팬츠,트레이닝/조거 팬츠,슈트 팬츠/슬랙스
31	0	winter	무스탕/퍼,플리스/뽀글이,숏패딩/숏헤비 아우터,겨울 싱글 코트,겨울 더블 코트,겨울 기타 코트,롱패딩/롱헤비 아우터	맨투맨/스웨트셔츠,후드 티셔츠,니트/스웨터,셔츠/블라우스	데님 팬츠,트레이닝/조거 팬츠,슈트 팬츠/슬랙스
32	1	autumn	패딩 베스트,후드 집업,블루종/MA-1,레더/라이더스 재킷,트러커 재킷,슈트/블레이저 재킷,카디건,아노락 재킷,트레이닝 재킷,스타디움 재킷,환절기 코트,베스트,사파리/헌팅 재킷,나일론/코치 재킷	맨투맨/스웨트셔츠,후드 티셔츠,니트/스웨터,긴소매 티셔츠,셔츠/블라우스,피케/카라 티셔츠	데님 팬츠,트레이닝/조거 팬츠,슈트 팬츠/슬랙스
33	2	autumn	패딩 베스트,후드 집업,블루종/MA-1,레더/라이더스 재킷,트러커 재킷,슈트/블레이저 재킷,카디건,아노락 재킷,트레이닝 재킷,스타디움 재킷,환절기 코트,베스트,사파리/헌팅 재킷,나일론/코치 재킷	맨투맨/스웨트셔츠,후드 티셔츠,니트/스웨터,긴소매 티셔츠,셔츠/블라우스,피케/카라 티셔츠	데님 팬츠,트레이닝/조거 팬츠,슈트 팬츠/슬랙스
34	3	autumn	패딩 베스트,후드 집업,블루종/MA-1,레더/라이더스 재킷,트러커 재킷,슈트/블레이저 재킷,카디건,아노락 재킷,트레이닝 재킷,스타디움 재킷,환절기 코트,베스트,사파리/헌팅 재킷,나일론/코치 재킷	맨투맨/스웨트셔츠,후드 티셔츠,니트/스웨터,긴소매 티셔츠,셔츠/블라우스,피케/카라 티셔츠	데님 팬츠,트레이닝/조거 팬츠,슈트 팬츠/슬랙스
35	4	autumn	패딩 베스트,후드 집업,블루종/MA-1,레더/라이더스 재킷,트러커 재킷,슈트/블레이저 재킷,카디건,아노락 재킷,트레이닝 재킷,스타디움 재킷,환절기 코트,베스트,사파리/헌팅 재킷,나일론/코치 재킷	맨투맨/스웨트셔츠,후드 티셔츠,니트/스웨터,긴소매 티셔츠,셔츠/블라우스,피케/카라 티셔츠	데님 팬츠,트레이닝/조거 팬츠,슈트 팬츠/슬랙스
36	5	autumn	패딩 베스트,후드 집업,블루종/MA-1,레더/라이더스 재킷,트러커 재킷,슈트/블레이저 재킷,카디건,아노락 재킷,트레이닝 재킷,스타디움 재킷,환절기 코트,베스트,사파리/헌팅 재킷,나일론/코치 재킷	맨투맨/스웨트셔츠,후드 티셔츠,니트/스웨터,긴소매 티셔츠,셔츠/블라우스,피케/카라 티셔츠	데님 팬츠,트레이닝/조거 팬츠,슈트 팬츠/슬랙스
37	6	autumn	패딩 베스트,후드 집업,블루종/MA-1,레더/라이더스 재킷,트러커 재킷,슈트/블레이저 재킷,카디건,아노락 재킷,트레이닝 재킷,스타디움 재킷,환절기 코트,베스트,사파리/헌팅 재킷,나일론/코치 재킷	맨투맨/스웨트셔츠,후드 티셔츠,니트/스웨터,긴소매 티셔츠,셔츠/블라우스,피케/카라 티셔츠	데님 팬츠,트레이닝/조거 팬츠,슈트 팬츠/슬랙스
38	7	autumn	패딩 베스트,후드 집업,블루종/MA-1,레더/라이더스 재킷,트러커 재킷,슈트/블레이저 재킷,카디건,아노락 재킷,트레이닝 재킷,스타디움 재킷,환절기 코트,베스트,사파리/헌팅 재킷,나일론/코치 재킷	맨투맨/스웨트셔츠,후드 티셔츠,니트/스웨터,긴소매 티셔츠,셔츠/블라우스,피케/카라 티셔츠	데님 팬츠,트레이닝/조거 팬츠,슈트 팬츠/슬랙스
39	8	autumn	패딩 베스트,후드 집업,블루종/MA-1,레더/라이더스 재킷,트러커 재킷,슈트/블레이저 재킷,카디건,아노락 재킷,트레이닝 재킷,스타디움 재킷,환절기 코트,베스트,사파리/헌팅 재킷,나일론/코치 재킷	맨투맨/스웨트셔츠,후드 티셔츠,니트/스웨터,긴소매 티셔츠,셔츠/블라우스,피케/카라 티셔츠	데님 팬츠,트레이닝/조거 팬츠,슈트 팬츠/슬랙스
40	9	autumn	패딩 베스트,후드 집업,블루종/MA-1,레더/라이더스 재킷,트러커 재킷,슈트/블레이저 재킷,카디건,아노락 재킷,트레이닝 재킷,스타디움 재킷,환절기 코트,베스트,사파리/헌팅 재킷,나일론/코치 재킷	맨투맨/스웨트셔츠,후드 티셔츠,니트/스웨터,긴소매 티셔츠,셔츠/블라우스,피케/카라 티셔츠	데님 팬츠,트레이닝/조거 팬츠,슈트 팬츠/슬랙스
41	10	spring	후드 집업,블루종/MA-1,트러커 재킷,슈트/블레이저 재킷,카디건,아노락 재킷,트레이닝 재킷,스타디움 재킷,환절기 코트,베스트,사파리/헌팅 재킷,나일론/코치 재킷	맨투맨/스웨트셔츠,후드 티셔츠,니트/스웨터,긴소매 티셔츠,셔츠/블라우스,피케/카라 티셔츠	데님 팬츠,트레이닝/조거 팬츠,코튼 팬츠,슈트 팬츠/슬랙스
42	11	spring	후드 집업,블루종/MA-1,트러커 재킷,슈트/블레이저 재킷,카디건,아노락 재킷,트레이닝 재킷,스타디움 재킷,환절기 코트,베스트,사파리/헌팅 재킷,나일론/코치 재킷	맨투맨/스웨트셔츠,후드 티셔츠,니트/스웨터,긴소매 티셔츠,셔츠/블라우스,피케/카라 티셔츠	데님 팬츠,트레이닝/조거 팬츠,코튼 팬츠,슈트 팬츠/슬랙스
43	12	spring	후드 집업,블루종/MA-1,트러커 재킷,슈트/블레이저 재킷,카디건,아노락 재킷,트레이닝 재킷,스타디움 재킷,환절기 코트,베스트,사파리/헌팅 재킷,나일론/코치 재킷	맨투맨/스웨트셔츠,후드 티셔츠,니트/스웨터,긴소매 티셔츠,셔츠/블라우스,피케/카라 티셔츠	데님 팬츠,트레이닝/조거 팬츠,코튼 팬츠,슈트 팬츠/슬랙스
44	13	spring	후드 집업,블루종/MA-1,트러커 재킷,슈트/블레이저 재킷,카디건,아노락 재킷,트레이닝 재킷,스타디움 재킷,환절기 코트,베스트,사파리/헌팅 재킷,나일론/코치 재킷	맨투맨/스웨트셔츠,후드 티셔츠,니트/스웨터,긴소매 티셔츠,셔츠/블라우스,피케/카라 티셔츠	데님 팬츠,트레이닝/조거 팬츠,코튼 팬츠,슈트 팬츠/슬랙스
45	14	spring	후드 집업,블루종/MA-1,트러커 재킷,슈트/블레이저 재킷,카디건,아노락 재킷,트레이닝 재킷,스타디움 재킷,환절기 코트,베스트,사파리/헌팅 재킷,나일론/코치 재킷	맨투맨/스웨트셔츠,후드 티셔츠,니트/스웨터,긴소매 티셔츠,셔츠/블라우스,피케/카라 티셔츠	데님 팬츠,트레이닝/조거 팬츠,코튼 팬츠,슈트 팬츠/슬랙스
46	15	spring	후드 집업,블루종/MA-1,트러커 재킷,슈트/블레이저 재킷,카디건,아노락 재킷,트레이닝 재킷,스타디움 재킷,환절기 코트,베스트,사파리/헌팅 재킷,나일론/코치 재킷	맨투맨/스웨트셔츠,후드 티셔츠,니트/스웨터,긴소매 티셔츠,셔츠/블라우스,피케/카라 티셔츠	데님 팬츠,트레이닝/조거 팬츠,코튼 팬츠,슈트 팬츠/슬랙스
47	16	spring	후드 집업,블루종/MA-1,트러커 재킷,슈트/블레이저 재킷,카디건,아노락 재킷,트레이닝 재킷,스타디움 재킷,환절기 코트,베스트,사파리/헌팅 재킷,나일론/코치 재킷	맨투맨/스웨트셔츠,후드 티셔츠,니트/스웨터,긴소매 티셔츠,셔츠/블라우스,피케/카라 티셔츠, 반소매 티셔츠	데님 팬츠,트레이닝/조거 팬츠,코튼 팬츠,슈트 팬츠/슬랙스,숏 팬츠
48	17	spring	후드 집업,블루종/MA-1,트러커 재킷,슈트/블레이저 재킷,카디건,아노락 재킷,트레이닝 재킷,스타디움 재킷,환절기 코트,베스트,사파리/헌팅 재킷,나일론/코치 재킷	맨투맨/스웨트셔츠,후드 티셔츠,니트/스웨터,긴소매 티셔츠,셔츠/블라우스,피케/카라 티셔츠, 반소매 티셔츠	데님 팬츠,트레이닝/조거 팬츠,코튼 팬츠,슈트 팬츠/슬랙스,숏 팬츠
49	18	spring	후드 집업,블루종/MA-1,트러커 재킷,슈트/블레이저 재킷,카디건,아노락 재킷,트레이닝 재킷,스타디움 재킷,환절기 코트,베스트,사파리/헌팅 재킷,나일론/코치 재킷	맨투맨/스웨트셔츠,후드 티셔츠,니트/스웨터,긴소매 티셔츠,셔츠/블라우스,피케/카라 티셔츠, 반소매 티셔츠	데님 팬츠,트레이닝/조거 팬츠,코튼 팬츠,슈트 팬츠/슬랙스,숏 팬츠
50	19	spring	후드 집업,블루종/MA-1,트러커 재킷,슈트/블레이저 재킷,카디건,아노락 재킷,트레이닝 재킷,스타디움 재킷,환절기 코트,베스트,사파리/헌팅 재킷,나일론/코치 재킷	맨투맨/스웨트셔츠,후드 티셔츠,니트/스웨터,긴소매 티셔츠,셔츠/블라우스,피케/카라 티셔츠, 반소매 티셔츠	데님 팬츠,트레이닝/조거 팬츠,코튼 팬츠,슈트 팬츠/슬랙스,숏 팬츠
51	20	spring	후드 집업,블루종/MA-1,트러커 재킷,카디건,아노락 재킷,트레이닝 재킷,베스트,나일론/코치 재킷	맨투맨/스웨트셔츠,후드 티셔츠,니트/스웨터,긴소매 티셔츠,셔츠/블라우스,피케/카라 티셔츠, 반소매 티셔츠	데님 팬츠,트레이닝/조거 팬츠,코튼 팬츠,슈트 팬츠/슬랙스,숏 팬츠
52	21	summer	후드 집업,블루종/MA-1,트러커 재킷,카디건,아노락 재킷,트레이닝 재킷,베스트,나일론/코치 재킷	긴소매 티셔츠,반소매 티셔츠, 민소매 티셔츠, 셔츠/블라우스	데님 팬츠,트레이닝/조거 팬츠,숏 팬츠
53	22	summer	후드 집업,블루종/MA-1,트러커 재킷,카디건,아노락 재킷,트레이닝 재킷,베스트,나일론/코치 재킷	긴소매 티셔츠,반소매 티셔츠, 민소매 티셔츠, 셔츠/블라우스	데님 팬츠,트레이닝/조거 팬츠,숏 팬츠
54	23	summer	후드 집업,블루종/MA-1,트러커 재킷,카디건,아노락 재킷,트레이닝 재킷,베스트,나일론/코치 재킷	긴소매 티셔츠,반소매 티셔츠, 민소매 티셔츠, 셔츠/블라우스	데님 팬츠,트레이닝/조거 팬츠,숏 팬츠
55	24	summer	후드 집업,블루종/MA-1,트러커 재킷,카디건,아노락 재킷,트레이닝 재킷,베스트,나일론/코치 재킷	긴소매 티셔츠,반소매 티셔츠, 민소매 티셔츠, 셔츠/블라우스	데님 팬츠,트레이닝/조거 팬츠,숏 팬츠
56	25	summer	후드 집업,블루종/MA-1,트러커 재킷,카디건,아노락 재킷,트레이닝 재킷,베스트,나일론/코치 재킷	긴소매 티셔츠,반소매 티셔츠, 민소매 티셔츠, 셔츠/블라우스	데님 팬츠,트레이닝/조거 팬츠,숏 팬츠
57	26	summer	None	반소매 티셔츠, 민소매 티셔츠, 셔츠/블라우스	데님 팬츠,트레이닝/조거 팬츠,숏 팬츠
58	27	summer	None	반소매 티셔츠, 민소매 티셔츠, 셔츠/블라우스	데님 팬츠,트레이닝/조거 팬츠,숏 팬츠
59	28	summer	None	반소매 티셔츠, 민소매 티셔츠, 셔츠/블라우스	데님 팬츠,트레이닝/조거 팬츠,숏 팬츠
60	29	summer	None	반소매 티셔츠, 민소매 티셔츠, 셔츠/블라우스	데님 팬츠,트레이닝/조거 팬츠,숏 팬츠
61	30	summer	None	반소매 티셔츠, 민소매 티셔츠, 셔츠/블라우스	데님 팬츠,트레이닝/조거 팬츠,숏 팬츠
62	31	summer	None	반소매 티셔츠, 민소매 티셔츠, 셔츠/블라우스	데님 팬츠,트레이닝/조거 팬츠,숏 팬츠
63	32	summer	None	반소매 티셔츠, 민소매 티셔츠, 셔츠/블라우스	데님 팬츠,트레이닝/조거 팬츠,숏 팬츠
64	33	summer	None	반소매 티셔츠, 민소매 티셔츠, 셔츠/블라우스	데님 팬츠,트레이닝/조거 팬츠,숏 팬츠
65	34	summer	None	반소매 티셔츠, 민소매 티셔츠, 셔츠/블라우스	데님 팬츠,트레이닝/조거 팬츠,숏 팬츠
66	35	summer	None	반소매 티셔츠, 민소매 티셔츠, 셔츠/블라우스	데님 팬츠,트레이닝/조거 팬츠,숏 팬츠
67	36	summer	None	반소매 티셔츠, 민소매 티셔츠, 셔츠/블라우스	데님 팬츠,트레이닝/조거 팬츠,숏 팬츠
68	37	summer	None	반소매 티셔츠, 민소매 티셔츠, 셔츠/블라우스	데님 팬츠,트레이닝/조거 팬츠,숏 팬츠
69	38	summer	None	반소매 티셔츠, 민소매 티셔츠, 셔츠/블라우스	데님 팬츠,트레이닝/조거 팬츠,숏 팬츠
70	39	summer	None	반소매 티셔츠, 민소매 티셔츠, 셔츠/블라우스	데님 팬츠,트레이닝/조거 팬츠,숏 팬츠
71	40	summer	None	반소매 티셔츠, 민소매 티셔츠, 셔츠/블라우스	데님 팬츠,트레이닝/조거 팬츠,숏 팬츠