Python의 용도는 무엇입니까? Python 프로그래밍 언어에 대한 10 개 이상의 코딩 사용.
실제 시나리오에서 Python은 어떻게 적용됩니까?
Python을 배우고 있고 답을 알고 싶다면 이 기사가 적합합니다.
응용 프로그램에 대한 명확한 아이디어와 이 프로그래밍 언어의 광대 한 잠재력은 여정 내내 필요한 동기를 부여합니다.
실제 시나리오의 Python
Python은 다음을 포함하여 상상할 수 있는 거의 모든 산업 및 과학 분야에서 사용됩니다.
이 기사에서는 예제, 사용 사례 및 Python 라이브러리를 통해 이러한 산업에서 이 프로그래밍 언어의 광범위한 응용 프로그램을 다룹니다. 데이터 과학에서 Python을 응용 한 것부터 시작하겠습니다.
? 데이터 과학 : 분석 및 시각화
Matplotlib 및 Seaborn 갤러리의 샘플 데이터 시각화
아마도 가장 널리 사용되는 Python 응용 프로그램 중 하나는 데이터 과학입니다. 데이터 분석 및 시각화를 위해 개발 된 Python 라이브러리의 힘은 놀랍습니다. 이유를 봅시다.
데이터 과학 애플리케이션
Python 데이터 시각화 라이브러리를 사용하면 다음과 같은 다양한 플롯과 시각적 표현을 만들 수 있습니다.
작업 할 패키지 또는 라이브러리에 따라 텍스트, 레이블, 주석, 색상, 모양, 컬렉션, 애니메이션 및 상호 작용을 플롯에 추가 할 수 있습니다.
? 팁 : 위 이미지에서 Python으로 생성 된 데이터 시각화의 몇 가지 예를 볼 수 있습니다.
라이브러리 및 패키지
데이터 과학에서 Python과 함께 작동하는 가장 인기 있는 패키지 및 라이브러리를 살펴 보겠습니다.
데이터 분석을 위한 Python
데이터 시각화를 위한 Python
학습 자료
Python, Jupyter Notebook, Numpy, Pandas, CSV 파일, 데이터 프레임 등을 사용하여 데이터 분석 및 시각화를 배우고 싶다면 freeCodeCamp의 무료 데이터 분석 with Python Certification으로 여정을 시작할 수 있습니다.
인증하는 동안 다음 프로젝트를 수행하고 완료합니다.
freeCodeCamp의 YouTube 채널에는 시작하는 데 도움이 되는 다음과 같은 훌륭한 무료 자습서도 있습니다.
또한 이러한 라이브러리를 사용하는 방법을 배우려는 경우 유용한 리소스입니다.
? 기계 학습
Python은 기계 학습의 매혹적인 영역에 들어가기를 원하는 모든 개발자에게 필수적인 도구입니다. 기계 학습에 대한 간략한 소개를 살펴 보겠습니다.
머신 러닝이란?
머신 러닝은 스스로 학습 할 수 있는 시스템을 만드는 컴퓨터 과학 분야입니다.
이 유형의 시스템은 시스템이 "학습"하는 데 도움이 되는 입력 데이터를 기반으로 지속적으로 개선되는 알고리즘을 사용합니다. 이전 지식을 바탕으로 새로운 시나리오에서 적절한 출력을 생성하여 새로운 시나리오에 자율적으로 대응하는 방법을 배웁니다.
이러한 시스템의 가장 놀라운 점 중 하나는 지속적으로 개선된다는 것입니다.
프로그램이 취할 수 있는 모든 가능한 작업을 지정하는 Python 스크립트에서 일반적으로 작성하는 프로그램과는 다릅니다. 기계 학습에서 시스템은 이전 지식을 기반으로 "생각"하고 결정을 내리도록 훈련됩니다.
이것이 우리가 기계가 데이터에서 "학습"한다고 말하는 이유입니다.
? 팁 : 이것은 Google의 흥미로운 강연입니다 : Machine Learning Zero to Hero (Google I / O'19).
신경망 : 기계 학습의 구성 요소
신경망은 시스템의 처리 단위입니다. 그들은 뇌의 실제 뉴런 네트워크를 시뮬레이션하려고합니다. 가상 "뉴런"은 입력을 받고 해당 입력을 처리하는 방법을 배우며 이전 지식을 기반으로 출력을 생성합니다.
이것은 매일의 매 순간마다 뇌가 하는 것과 매우 유사합니다.
신경망 덕분에 기계 학습 알고리즘은 이전 지식을 기반으로 주어진 입력에서 예상되는 출력을 예측하는 방법을 학습 할 수 있습니다.
예를 들어 YouTube에서 추천 동영상을 볼 때 이러한 추천은 이전 패턴을 기반으로 보고 싶은 동영상을 예측하는 신경망에 의해 생성되었습니다. 놀랍죠?
? 팁 :이 YouTube 예제에 대해 더 많이 읽고 싶다면 Google의 흥미로운 기사입니다.
Python 및 기계 학습
이 분야에서 파이썬의 역할은 무엇입니까? 이러한 유형의 시스템을 프로그래밍 하는 데 사용되는 가장 인기 있고 강력한 도구 중 하나입니다.
기계 학습에 적용된 Python과 함께 작업하기 위해 전 세계 개발자가 사용하는 가장 인기 있는 라이브러리 중 하나는 TensorFlow입니다. Google Brain Team에서 개발 한 무료 오픈 소스 라이브러리입니다. 이 라이브러리는 Google에서 연구 및 제작에 사용됩니다.
Google 인공 지능 사업부의 책임자 인 Jeff Dean은 다음과 같이 말합니다.
오늘날에는 음성 인식 시스템, 새로운 Google 포토 제품, Gmail 및 Google 검색에서 많이 사용됩니다. (출처)
가장 좋은 점은 전 세계의 개발자가 이 라이브러리를 사용하여 실제 문제를 해결할 수 있다는 것입니다.
? 팁 : 이것은 Google에서 만든 TensorFlow에 대한 훌륭한 동영상입니다.
다음은 기계 학습에 사용되는 두 가지 인기 있는 Python 라이브러리입니다.
Python의 기계 학습 프로젝트
기계 학습의 잠재력은 정말 무한합니다. 생각할 수 있는 거의 모든 영역과 맥락에 적용 할 수 있습니다. 작업이 패턴에서 학습하고 출력을 예측해야 하는 경우 기계 학습 모델이 확실히 도움이 될 수 있습니다.
예를 들어, 만들 수 있는 프로젝트 유형에 대한 아이디어를 제공하기 위해 freeCodeCamp의 커리큘럼에는 Python 인증을 통한 무료 기계 학습이 포함되어 있습니다.
인증하는 동안 다음 프로젝트를 수행하고 완료합니다.
실제 응용 프로그램의 더 많은 예
Google 소유의 '데이터 과학자 및 머신 러닝 실무자 온라인 커뮤니티'인 Kaggle에서 머신 러닝 애플리케이션의 더 많은 예를 찾을 수 있습니다.
이 플랫폼에서는 프로젝트를 진행하고 대회에 참여하여 Python 및 기계 학습 기술을 연습 할 수 있습니다.
기계 학습으로 다룰 수 있는 프로젝트 유형에 대한 아이디어를 제공하기 위해 Kaggle의 이전 대회에는 다음이 포함됩니다.
보시다시피 이 짧은 프로젝트 목록에서 응용 프로그램은 의학에서 비즈니스, 생물학에서 위험 감지, 사기 감지에서 이미지 처리에 이르기까지 다양합니다. 기계 학습을 사용하여 실제 문제를 해결할 때 가능성은 무한합니다.
학습 자료
freeCodeCamp의 YouTube 채널에는 Python으로 기계 학습을 시작하는 데 도움이 되는 다음과 같은 유용한 자습서가 있습니다.
? 웹 개발
Python은 웹 개발 분야에서 웹 애플리케이션의 백엔드를 구축하는 데 사용됩니다. 백엔드가 무엇이며 웹 애플리케이션을 만드는 데 어떻게 도움이 되는지에 대해 조금 이야기하면서 이 섹션을 시작하겠습니다.
백엔드 웹 개발을 위한 Python
웹 응용 프로그램에서 사용자와 상호 작용하고 사용자가 보는 것을 만드는 데 사용되는 모든 코드를 응용 프로그램의 프런트 엔드 부분이라고 합니다.
Python은 애플리케이션의 모든 기능을 지원하지만 화면에서 직접 볼 수 없는 부분 인 애플리케이션의 비하인드 기능을 코딩하는 데 사용됩니다.
사용자가 데이터를 요청할 때 필요한 모든 데이터베이스와 상호 작용하여 응용 프로그램의 서버 측을 처리합니다. 요청 된 데이터를 사용자에게 반환하여 응용 프로그램이 예상대로 실행되도록 합니다.
? 팁 : Full-Stack 웹 개발은 웹 애플리케이션의 프런트 엔드와 백 엔드를 모두 포함하여 데이터베이스로 작업하는 동안 사용자에게 표시 할 수 있도록 합니다.
웹 프레임 워크
다음은 인기 있는 Python 웹 프레임 워크입니다.
학습 자료
freeCodeCamp의 YouTube 채널에는 Python으로 웹 개발을 배울 수 있는 훌륭한 무료 튜토리얼이 있습니다.
또한 이러한 프레임 워크를 사용하는 방법을 배울 수 있는 훌륭한 무료 리소스입니다.
? 컴퓨터 과학 교육
Python은 현재 전 세계 컴퓨터 과학 교육에서 핵심적인 역할을 합니다. 이유를 봅시다.
왜 파이썬인가?
Python은 다음과 같은 이유로 교육 도구로 널리 사용됩니다.
Python 언어를 만든 Guido van Rossum은 다음과 같이 말했습니다.
이제 파이썬이 학생들에게 프로그래밍을 가르치고 동시에 C 나 C ++ 또는 Java를 가르치는 것보다 훨씬 쉽다고 생각합니다. 언어의 모든 세부 사항이 훨씬 더 어렵기 때문입니다.
Python의 구문은 간단하고 직관적이므로 학생들은 일반적으로 컴퓨터 과학 입문 과정의 주요 목표 인 계산적 사고와 문제 해결 기술을 훨씬 더 빨리 배울 수 있습니다.
강의실 및 온라인 학습에서의 Python
전 세계의 많은 대학과 학교에서 Python을 사용하여 입문 프로그래밍 및 컴퓨터 과학 과정을 가르치기로 결정했습니다.
예를 들어, 기술 분야에서 세계 최고의 대학 중 하나 인 MIT는 Python을 사용하여 입문 컴퓨터 과학 및 프로그래밍을 가르칩니다 (교내 및 edX 과정의 온라인 버전 모두).
온라인 버전이 120 만 명에 도달했을 때 발표 한 MIT 뉴스의 기사에 따르면 이 과정은 "MIT 역사상 가장 인기 있는 MOOC가 되었습니다".
이것은 Python의 인기가 계속 상승하고 있음을 분명히 보여줍니다. 이 기사에서 파이썬을 배운 학생들의 간증과 이 새로운 지식이 어떻게 그들의 삶을 향상 시켰는지 찾을 수 있습니다.
이 기사에서 MIT의 EECS 부서 강사 인 Ana Bell 교수는 다음과 같이 말합니다.
"핵심에서 6.00 시리즈는 컴퓨팅 사고력을 가르칩니다 ...이 과정은 Python 프로그래밍 언어를 사용하여 수행하지만 다른 프로그래밍 언어에 적용 할 수 있는 프로그래밍 개념도 가르칩니다."
이것은 교육 도구로서의 파이썬의 잠재력을 분명히 보여줍니다. 다른 프로그래밍 언어에 적용 할 수 있는 더 높은 수준의 개념을 가르치는 데 사용할 수 있습니다.
또한 Java 또는 C와 같은 다른 프로그래밍 언어의 구문이 학습 프로세스에 추가 할 수 있는 복잡성의 추가 계층없이 이를 수행합니다.
지난 몇 년 동안 온라인 과정은 전 세계 모든 연령대의 학습자의 일상 생활에서 중요한 부분이 되었습니다. 다양한 무료 온라인 코스와 리소스가 지난 몇 년 동안 엄청나게 확장되었습니다.
예를 들어, freeCodeCamp의 커리큘럼에는 전 세계적으로 수요가 많은 주요 영역에서 Python 기술을 확장하는 데 도움이 되는 프로젝트가 포함 된 3 개의 무료 인증서가 포함되어 있습니다.
Harvard University는 무료로 감사 할 수 있는 다음 온라인 과정도 제공합니다.
Python은 전 세계적으로 컴퓨터 과학 교육을 향상 시킨 핵심 도구가 되었습니다. 그리고 앞으로도 계속 그렇게 될 것입니다.
파이썬을 사용하여 강의를 가르치거나 파이썬을 배우는 것에 대해 생각하고 있다면, 여러분의 시간과 노력이 그만한 가치가 있을 것이라고 확신합니다.
? 컴퓨터 비전 및 이미지 처리
Python은 빠르게 확장되는 분야 인 컴퓨터 비전 및 이미지 처리에 사용됩니다.
이미지 처리의 목표는 이미지를 처리하고 변형을 적용한 다음 원본 이미지의 새 버전을 반환하는 것입니다.
반대로 컴퓨터 비전의 목표는 컴퓨터가 이미지와 그 내용을 이해하고 해석하도록 하기 때문에 더 복잡합니다.
이미지 처리
이미지 처리부터 시작하겠습니다. Python 라이브러리를 사용하여 다음과 같은 작업을 수행 할 수 있습니다.
컴퓨터 시각 인식
이제 컴퓨터 비전에 대해 알아 보겠습니다. 이 주제를 연구하기 시작하면 현재 응용 프로그램에 놀랄 것입니다. 그들 중 일부는 다음과 같습니다.
이 과학 분야는 매우 중요하여 Google은 개발자가 이 기능을 프로그램에 통합 할 수 있는 Python 버전이 있는 Cloud Vision이라는 도구를 개발했습니다.
Google Codelabs의 'Python과 함께 Vision API 사용'가이드에 따르면 Google Cloud Vision API는 다음과 같습니다.
개발자가 이미지 라벨링, 얼굴 및 랜드 마크 감지, OCR (광학 문자 인식), 노골적인 콘텐츠 태그 지정 등의 비전 감지 기능을 애플리케이션에 쉽게 통합 할 수 있습니다.
이 도구 세트는 얼굴 감지, 랜드 마크 감지, 로고 감지, 라벨 감지, 텍스트 감지 등을 위한 기능을 제공합니다.
? 팁 : 컴퓨터 비전의 가장 놀라운 응용 프로그램 중 하나는 자율 주행 차를 제어하는 소프트웨어를 개발하는 것입니다. 이러한 차량은 운전 중인 위치, 차선 위치 및 주변 물체 (다른 차량 포함)를 "보아야"합니다. 컴퓨터 비전은 이 기능에서 핵심적인 역할을 합니다.
Python 라이브러리
다음은 컴퓨터 비전 및 이미지 처리를 위한 멋진 라이브러리입니다.
? 게임 개발
게임은 확실히 삶을 형성하고 영원한 추억을 만듭니다. 그들은 앞으로도 우리 사회의 일부가 될 것입니다. Python은 이미 거기에 있으며 게임 제작의 불꽃을 비추고 있습니다.
Python 게임 개발 프레임 워크
공식 Python 문서에 따르면 게임 개발에 사용되는 두 가지 주요 Python 프레임 워크가 있습니다.
거북이 모듈을 사용하여 간단한 게임을 만들 수도 있습니다. Turtle은 컴퓨터에 Python을 설치할 때 자동으로 설치되는 내장 Python 모듈입니다. 간단한 그래픽과 간단한 사용자 인터페이스로 게임을 만드는 데 도움이 됩니다.
학습 자료
Python으로 게임 개발을 배우고 싶다면 freeCodeCamp의 YouTube 채널에 다음과 같은 훌륭한 무료 튜토리얼이 있습니다.
? 의학 및 약리학
Python은 또한 의료 분야에서 놀라운 응용 프로그램을 가지고 있습니다. 기술이 의료 지식과 결합되어 환자에게 정확하고 효율적인 진단 및 치료를 제공하는 방법에 놀랄 것입니다.
응용
의학 및 약리학에서 Python을 사용하는 몇 가지 예는 다음과 같습니다.
이러한 광범위한 응용 프로그램에는 전 세계적으로 수천 개의 사례가 포함됩니다. 파이썬이 이 분야를 어떻게 형성하고 있는지 설명하기 위해 몇 가지를 선택했습니다. 그들을 살펴 보자.
제약 성공 사례 : AstraZeneca
공식 Python 문서에 따르면 세계 최고의 제약 회사 중 하나 인 AstraZeneca는 Python을 사용하여 기존 계산 모델을 개선하여 "더 강력하고 확장 가능하며 유지 관리 가능"하게 만들었습니다.
연구원들은 이 모델을 사용하여 분자의 화학 구조와 신체에 미치는 영향을 시뮬레이션했습니다. 이를 통해 과학자들은 신약의 잠재적 분자를 식별하고 실험실에서 더 빨리 테스트를 시작할 수 있었습니다.
그가 팀에 합류했을 때 Andrew Dalke는 "전산 화학 및 생물학 분야에서 Python에 대한 잘 알려진 옹호자"로 팀에게 Python이 정확히 필요한 것임을 확신 시켰습니다.
파이썬은 물리학자, 즉 컴퓨터 과학 배경이 없는 사람들을 위한 최고의 언어 중 하나이기 때문에 이 작업을 위해 선택되었습니다.
그는 다음과 같이 말했습니다.
Python은 전문 프로그래머가 직면 한 실제 문제를 해결하도록 설계되었습니다. 그 결과 화학자가 작성한 작은 스크립트에서 소프트웨어 개발자가 작성한 큰 패키지까지 잘 확장되는 언어가 탄생했습니다.
놀랍죠? Python은 제약 실험실이 신약 개발에 사용하는 계산 모델을 지원할 수 있습니다.
적혈구 (RBC) 식별
Python의 또 다른 흥미로운 의료 응용 프로그램은 혈액학과 관련이 있습니다. 일반적으로 전문 전문가는 수동으로 세포를 계산하고 식별하여 혈액 검사를 분석하지만 자동화를 통해 개선 할 수 있습니다.
연구원들은 Python이 작업에 적합한 도구가 될 수 있음을 발견했습니다. 흥미로운 프로젝트를 봅시다.
이 프로젝트의 목표는 광학 현미경에서 촬영 한 이미지를 기반으로 적혈구 모양을 식별하고 분류하는 것입니다. 이 기사에 따르면, "RBC 모양은 백혈병, 겸상 적혈구 빈혈 및 말라리아와 같은 질병 및 장애를 진단하는 데 도움이 될 수 있습니다."
이 프로젝트는 호주 생물 자원 처리 연구소의 연구자들에 의해 개발되었습니다. Python으로 프로그래밍되었으며 numpy, scipy, opencv-python, scikit-learn 및 matplotlib와 같은 이미지 처리 Python 패키지 및 라이브러리를 사용했습니다.
Python 의료 패키지
실제 의료 응용 프로그램 (예)
? 생물학 및 생물 정보학
Python은 또한 생물학 및 생물 정보학 세계에서 놀라운 응용 프로그램을 가지고 있습니다. 여기에는 DNA 시퀀스 처리, 인구 역학 및 유전학 시뮬레이션, 생화학 구조 모델링이 포함됩니다.
Biopython
Biopython은 "생물학적 계산을 위한 무료 도구"가있는 Python 프레임 워크입니다. 그것의 목표는 "생물 정보학에서 현재와 미래의 작업의 필요를 해결"하는 것입니다.
설명서에 따르면 이 프레임 워크에는 다음과 같은 기능이 포함됩니다.
문서에 따르면 "Biopython의 목표는 고품질의 재사용 가능한 모듈과 클래스를 만들어 생물 정보학에 Python을 가능한 한 쉽게 사용하는 것입니다."
Rosalind : 생물 정보학 문제를 해결하여 Python 연습
Rosalind는 "문제 해결을 통해 생물 정보학을 배우는 플랫폼"입니다. "무료이며 공개"입니다 (FAQ 페이지에 베타 모드로 표시됨).
Python을 사용하여 플랫폼의 문제를 해결할 수 있습니다. 이것은 플랫폼에서 매우 인기 있는 프로그래밍 언어이기 때문에 생물 정보학 알고리즘을 다루기 전에 Python의 기초를 배울 수 있는 "Python Village"섹션이 있습니다.
사용자는 컴퓨터에서 솔루션을 실행하고 주어진 데이터 세트를 처리하고 출력을 복사 / 붙여 넣기하여 답을 확인하여 문제를 해결합니다.
? 팁 :이 프로젝트의 이름은 "Raymond Gosling을 사용한 X- 선 결정학이 Watson과 Crick의 DNA 이중 나선 발견을 촉진 한"Rosalind Franklin을 기념합니다.
패키지 및 프레임 워크
? 팁 : 생물 정보학에서 Python의 응용에 대해 자세히 알아 보려면 PyCon Australia의 Martin Schweitzer가 "Python 학습을 위한 생물 정보학을 위한 Python"강연을 참조하세요.
? 신경 과학 및 심리학
Python은 또한 신경 과학 및 실험 심리학 연구에도 적용됩니다.
신경 과학에서의 파이썬
스위스 제네바에 있는 Ecole Polytechnique Fédérale de Lausanne의 뇌 시뮬레이션 센터 연구원이 작성한 신경 과학 분야의 Python 기사에 따르면 다음과 같습니다.
모델링 및 시뮬레이션을 통한 데이터 수집 및 분석, 자동화 및 가설 테스트를 위해 계산은 모든 과학 분야에서 필수가 되고 있습니다.
Python과 관련하여 그들은 다음과 같이 말합니다.
2007 년에 우리는 신경 과학 생태계, 특히 컴퓨터 신경 과학과 신경 영상뿐만 아니라 전기 생리 학적 데이터 분석과 정신 물리학에서도 파이썬이 떠오르고 있다는 것이 분명해졌습니다.
보시다시피 Python과 계산은 모든 과학에서 확장되고 있습니다.
PsychoPy
PsychoPy는 University of Nottingham에서 지원하는 "Python에서 실험을 실행하기 위한 오픈 소스 패키지"입니다. 이 패키지의 공식 문서에 따르면 :
그것은 정신 물리학,인지 신경 과학 및 실험 심리학을 위해 전 세계의 많은 실험실에서 사용됩니다.
이 패키지의 공식 웹 사이트에는 다음과 같이 명시되어 있습니다.
? 천문학
파이썬은 천문학과 천체 물리학에도 적용됩니다. 이 과학 분야에서 사용되는 세 가지 주요 Python 패키지를 살펴 보겠습니다.
천체
Astropy 패키지는 "일반적으로 사용되는 천문학 도구를 제공하기 위한 다양한 클래스, 유틸리티 및 패키징 프레임 워크를 포함합니다."
Astropy는 "Python에서 Astronomy를 위한 공통 핵심 패키지를 개발하고 상호 운용 가능한 천문학 패키지 생태계를 육성하기 위한 커뮤니티 노력"인 The Astropy Project라는 대규모 프로젝트의 일부입니다.
About 페이지에 따르면 목표 중 하나는 "천문학 Python 패키지 간의 사용성, 상호 운용성 및 공동 작업을 개선"하는 것입니다.
? 팁 : 예제 갤러리에서 Astropy로 만든 프로젝트의 예제를 볼 수 있습니다.
SunPy
SunPy 패키지는 "커뮤니티에서 개발 한 Python 용 무료 오픈 소스 태양 데이터 분석 환경"으로 설명됩니다. NumPy, SciPy, Matplotlib 및 Pandas와 같은 Python 패키지의 기능을 기반으로 합니다.
SpacePy
SpacePy 패키지는 "기본 데이터 분석, 모델링 및 시각화를 더 쉽게 만드는 것을 목표로 하는 우주 과학을 대상으로 하는 Python 용 패키지"입니다.
공식 문서에 따르면 :
SpacePy 프로젝트는 코드 개발을 위한 개방형 환경을 제공하여 정확하고 개방적인 연구 표준을 장려합니다.
GitHub 저장소의 설명에 따르면 중첩 된 epoch 클래스, 드리프트 쉘 추적, 자기장 모델에 대한 액세스, 간소화 된 추적, 부트 스트랩 신뢰 제한, 시간 및 좌표 변환 등이 있습니다.
? 기타 응용 프로그램
Python은 다음을 포함한 많은 다른 영역에도 적용될 수 있습니다.
요약
여러분이 상상할 수 있는 모든 영역에서 파이썬의 많은 응용 프로그램이 있습니다. 이 기사가 현재 우리 세계를 형성하고 있는 산업에서 이 프로그래밍 언어의 광범위한 실제 응용 프로그램에 대한 아이디어를 제공했으면 합니다.
당신이 어떤 분야에 있든, 어떤 분야에 속해 있든, 파이썬을 배우면 확실히 많은 문이 열릴 것임을 기억하십시오. 여기에 머물러 있습니다. 그리고 그것은 우리의 현재 세계를 변화 시키고 개선 시켰으며 앞으로도 수년 동안 그렇게 될 것입니다.
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