코틀린 코딩테스트 강좌, 최솟값을 만드는 괄호 배치 찾기

코딩테스트나 알고리즘 문제는 다양한 유형과 난이도로 등장합니다. 이번 강좌에서는 괄호의 배치를 통해 수식을 어떻게 최솟값으로 만들 수 있는지를 다루어 보겠습니다. 이 문제는 괄호 배치를 통해 수식을 얼마나 효율적으로 계산하는지를 묻는 문제입니다.

문제 설명

주어진 숫자와 연산자로 이루어진 수식을 최솟값으로 만드는 괄호 배치를 찾는 문제입니다.
예를 들어, 수식 “2 – 3 + 5″가 주어졌을 때, 괄호를 적절히 배치하여 최솟값을 계산해야 합니다.
괄호는 각 연산자의 앞뒤에 자유롭게 넣을 수 있으며, 그 결과로 도출되는 값을 최소화해야 합니다.

입력

수식은 문자열로 입력되며, 연산자는 +, – 두 가지 뿐입니다. 수식에는 공백이 포함되지 않습니다.
수식의 길이는 1 이상 50 이하입니다.

출력

괄호를 적절히 배치하여 계산한 최솟값을 출력합니다.

문제 해결 과정

문제를 해결하기 위해서는 동적 프로그래밍(Dynamic Programming) 또는 분할 정복(Divide and Conquer) 기법을 사용할 수 있습니다.
여기서는 분할 정복 방식을 사용하여 문제를 해결해보겠습니다.

1단계: 입력을 파싱하기

문제를 해결하기 위해서는 먼저 입력된 수식을 숫자와 연산자로 분리해야 합니다.
수식에서 숫자는 정수일 것이고, 연산자는 ‘+’ 또는 ‘-‘입니다.
따라서 문자열을 순회하면서 숫자가 나오면 숫자 배열에 추가하고, 연산자가 나오면 연산자 배열에 추가합니다.

2단계: 모든 경우의 수를 고려하기

이후에는 모든 가능한 괄호의 배치를 고려하여 수식의 최솟값을 계산해야 합니다.
이를 위해서, 모든 연산자에 대해 왼쪽 부분과 오른쪽 부분을 나누어 각각의 최솟값을 구합니다.
나누어진 양쪽의 최솟값에 연산자를 적용하여 새로운 값을 만들고, 이 중 최솟값을 찾으면 됩니다.

3단계: 재귀적 접근

위 과정을 재귀적으로 구현함으로써 각 부분 문제로 나누고 이를 해결해 나갈 수 있습니다.
각 단계에서 최솟값을 찾기 위해 연산자를 기준으로 수식을 자르고, 왼쪽 부분과 오른쪽 부분에서 최솟값을 계산하는 방식으로 진행합니다.

예제 코드

        
            fun findMinimumValue(expression: String): Int {
                val numbers = mutableListOf()
                val operators = mutableListOf()
                var num = StringBuilder()

                // 수식 파싱
                for (char in expression) {
                    when {
                        char.isDigit() -> num.append(char)
                        char == '+' || char == '-' -> {
                            numbers.add(num.toString().toInt())
                            operators.add(char)
                            num = StringBuilder()
                        }
                    }
                }
                // 마지막 숫자 추가
                if (num.isNotEmpty()) {
                    numbers.add(num.toString().toInt())
                }

                return calculateMinimum(numbers, operators, 0, numbers.size - 1)
            }

            fun calculateMinimum(numbers: List, operators: List, start: Int, end: Int): Int {
                if (start == end) return numbers[start]

                var minValue = Int.MAX_VALUE

                for (i in start until end) {
                    val leftMin = calculateMinimum(numbers, operators, start, i)
                    val rightMin = calculateMinimum(numbers, operators, i + 1, end)

                    val result = when (operators[i]) {
                        '+' -> leftMin + rightMin
                        '-' -> leftMin - rightMin
                        else -> throw IllegalArgumentException("Unsupported operator: ${operators[i]}")
                    }

                    minValue = minOf(minValue, result)
                }

                return minValue
            }

            fun main() {
                val expression = "2-3+5"
                val result = findMinimumValue(expression)
                println("최솟값: $result")
            }
        
    

결론

이번 강좌에서는 괄호의 배치를 통해 수식을 최솟값으로 만드는 문제를 다뤘습니다.
다양한 접근 방법을 통해 문제를 해결할 수 있지만, 여기서는 재귀적 접근과 분할 정복 방식을 사용했습니다.
실제 코딩 테스트에서 이러한 문제를 만난다면 철저히 문제를 분석하고,
효율적이고 명확한 알고리즘을 통해 접근하는 것이 중요합니다.
앞으로도 다양한 문제에 대한 해결책을 찾아보시길 바랍니다.

코틀린 코딩테스트 강좌, 최장 공통 부분 수열 찾기

1. 서론

알고리즘 문제 해결의 핵심은 다양한 문제를 이해하고 해결하는 능력을 기르는 것입니다. 그 중에서도 최장 공통 부분 수열(Longest Common Subsequence, LCS) 문제는 여러 알고리즘 시험에서 자주 등장하는 기본적인 문제입니다. 이 글에서는 코틀린을 이용하여 LCS 문제를 해결하는 과정을 자세히 살펴보겠습니다.

2. 문제 설명

주어진 두 문자열이 있을 때, 이들 문자열에서 각각의 문자를 삭제하지 않고 공통으로 나타나는 가장 긴 부분 수열의 길이를 구하는 문제입니다. 다시 말해, 두 문자열에서 문자의 순서를 유지하면서 공통으로 찾아낼 수 있는 가장 긴 서브 시퀀스를 찾는 것이죠.

예제

  • 문자열1: “ABCBDAB”
  • 문자열2: “BDCAB”
  • 최장 공통 부분 수열: “BCAB” (길이: 4)

3. 문제 해결의 접근법

LCS 문제를 해결하기 위한 일반적인 접근법은 동적 프로그래밍(Dynamic Programming)입니다. 동적 프로그래밍은 복잡한 문제를 더 간단한 하위 문제로 나누어 해결하는 방법론입니다. 여기에선 두 문자열의 각 문자를 비교하며, 최대 길이를 계산해 나갑니다.

3.1. 동적 프로그래밍 테이블 정의

먼저, 두 문자열의 길이를 각각 m, n이라고 할 때, dp[i][j]를 문자열1의 처음 i글자와 문자열2의 처음 j글자까지의 LCS의 길이로 정의합니다. 이 테이블의 크기는 (m+1) x (n+1)입니다. 테이블의 첫 번째 행과 열은 0으로 초기화합니다.

3.2. 점화식 설정

두 문자열의 마지막 문자까지 비교하며 다음의 규칙으로 테이블을 채워 나갑니다:

  • 문자가 같을 경우: dp[i][j] = dp[i-1][j-1] + 1
  • 문자가 다를 경우: dp[i][j] = max(dp[i-1][j], dp[i][j-1])

3.3. 결과 추출

이 과정을 통해 완성된 dp 테이블의 마지막 셀 dp[m][n]에는 두 문자열의 LCS 길이가 저장됩니다.

4. 코틀린 구현

이제 이론적인 설명을 바탕으로 코틀린을 이용해 실제로 LCS를 계산해보겠습니다.


fun longestCommonSubsequence(s1: String, s2: String): Int {
    val m = s1.length
    val n = s2.length
    val dp = Array(m + 1) { IntArray(n + 1) }

    for (i in 1..m) {
        for (j in 1..n) {
            if (s1[i - 1] == s2[j - 1]) {
                dp[i][j] = dp[i - 1][j - 1] + 1
            } else {
                dp[i][j] = maxOf(dp[i - 1][j], dp[i][j - 1])
            }
        }
    }

    return dp[m][n]
}

fun main() {
    val s1 = "ABCBDAB"
    val s2 = "BDCAB"
    println("최장 공통 부분 수열의 길이: ${longestCommonSubsequence(s1, s2)}")
}
            

5. 분석

위의 코드는 O(m * n)의 시간 복잡도와 O(m * n)의 공간 복잡도를 가집니다. 따라서 문자열의 길이가 길어질수록 성능이 감소할 수 있습니다. 그러나 LCS 문제는 다양한 최적화 기법을 통해 개선될 수 있습니다.

5.1. 공간 효율성 개선

현재는 2D 배열을 사용했지만, 실제로는 이전 행의 값만 필요하므로 1D 배열로도 해결 가능합니다. 이를 통해 공간 복잡도를 O(n)으로 줄일 수 있습니다.


fun longestCommonSubsequenceOptimized(s1: String, s2: String): Int {
    val m = s1.length
    val n = s2.length
    val dp = IntArray(n + 1)

    for (i in 1..m) {
        val prev = IntArray(n + 1)
        for (j in 1..n) {
            if (s1[i - 1] == s2[j - 1]) {
                dp[j] = prev[j - 1] + 1
            } else {
                dp[j] = maxOf(dp[j - 1], prev[j])
            }
            prev[j] = dp[j]
        }
    }
    return dp[n]
}
            

6. 결론

최장 공통 부분 수열 문제는 알고리즘 공부와 코드 테스트에서 매우 중요한 문제입니다. 동적 프로그래밍을 활용하여 문제를 효율적으로 해결할 수 있으며, 여러 최적화 기법이 있음을 알게 되었습니다. 이 문제를 통해 알고리즘적 사고를 발전시키고 코틀린 프로그래밍을 연습할 수 있는 기회가 되길 바랍니다.

코드 개선 방법 및 추가 알고리즘 관련 정보는 추가적인 자료를 통해 확인하시길 바랍니다.

코틀린 코딩테스트 강좌, 최솟값 찾기 2

안녕하세요! 이번 포스트에서는 코틀린 코딩테스트 강좌의 일환으로 ‘최솟값 찾기 2’라는 주제를 다뤄보겠습니다. 여러 알고리즘 문제 중에서도 최솟값을 찾는 문제는 흔히 접할 수 있는 문제로, 다양한 변형이 존재합니다. 이번 글에서는 문제를 정의하고, 이를 해결하기 위한 코틀린 알고리즘을 단계별로 설명하겠습니다.

문제 정의

다음과 같은 문제를 해결해보겠습니다:

문제: 정수 배열 nums가 주어졌을 때, 배열 내에서 가장 작은 요소를 찾는 프로그램을 작성하시오. 단, 배열의 크기는 1 이상이며, 정수 값은 -109에서 109까지의 범위를 가진다고 가정합니다. 배열이 비어있거나, 명세와 다른 값을 포함할 경우에는 IllegalArgumentException를 발생시켜야 합니다.

문제 분석

문제를 해결하기 위해, 배열 내에서 가장 작은 수를 찾는 알고리즘을 고려해야 합니다. 최솟값을 찾기 위해 기본적인 아이디어는 배열을 한 번 순회하면서 각 원소를 비교하여 최소값을 갱신하는 것입니다. 배열을 한 번 순회하는 방식은 시간 복잡도 O(n)을 가지며, 이는 매우 효율적인 방법입니다. 이 방법 외에도 다양한 알고리즘이 있지만, 여기에서는 가장 기본적인 접근 방식을 사용할 것입니다.

알고리즘 설계

알고리즘은 다음과 같은 단계로 이루어집니다:

  1. 예외 처리: 배열이 비어있는 경우에는 IllegalArgumentException을 발생시킵니다.
  2. 최솟값 초기화: 배열의 첫 번째 요소를 최솟값으로 초기화합니다.
  3. 배열 순회: 배열의 각 요소를 확인하여 현재 최솟값보다 작은 값이 발견되면 최솟값을 업데이트합니다.
  4. 최솟값 반환: 최종적으로 찾은 최솟값을 반환합니다.

코틀린 코드 구현

이제 위의 알고리즘을 구현한 코드를 살펴보겠습니다:

fun findMinimum(nums: IntArray): Int {
    // 1. 배열이 비어있는지 확인
    if (nums.isEmpty()) {
        throw IllegalArgumentException("배열이 비어있습니다.")
    }

    // 2. 최솟값 초기화
    var minValue = nums[0]

    // 3. 배열 순회
    for (num in nums) {
        if (num < minValue) {
            minValue = num
        }
    }

    // 4. 최솟값 반환
    return minValue
}

코드 설명

위 코드를 살펴보면:

  • fun findMinimum(nums: IntArray): Int: 이 함수는 정수 배열을 매개변수로 받아 최솟값을 반환합니다.
  • if (nums.isEmpty()): 배열이 비어 있는 경우, 예외를 발생시킵니다.
  • var minValue = nums[0]: 배열의 첫 번째 요소로 최솟값을 초기화합니다.
  • for (num in nums): 배열의 모든 요소를 순회하면서
  • if (num < minValue): 현재 요소가 최솟값보다 작으면, 최솟값을 갱신합니다.
  • 마지막으로 최솟값을 반환합니다.

테스트 케이스

이제 구현된 함수를 테스트하기 위한 몇 가지 테스트 케이스를 살펴보겠습니다:

fun main() {
    val testCases = arrayOf(
        intArrayOf(3, 5, 1, 8, 2),
        intArrayOf(-1, -3, -5, -2),
        intArrayOf(10),
        intArrayOf(0, 1, 0, -1, -2, 2, 1),
        intArrayOf()
    )

    for (testCase in testCases) {
        try {
            println("테스트 케이스: ${testCase.joinToString(", ")} -> 최솟값: ${findMinimum(testCase)}")
        } catch (e: IllegalArgumentException) {
            println("테스트 케이스: ${testCase.joinToString(", ")} -> 예외 발생: ${e.message}")
        }
    }
}

테스트 결과

위의 테스트 케이스를 실행해본 결과는 다음과 같습니다:

  • 테스트 케이스: 3, 5, 1, 8, 2 -> 최솟값: 1
  • 테스트 케이스: -1, -3, -5, -2 -> 최솟값: -5
  • 테스트 케이스: 10 -> 최솟값: 10
  • 테스트 케이스: 0, 1, 0, -1, -2, 2, 1 -> 최솟값: -2
  • 테스트 케이스: (빈 배열) -> 예외 발생: 배열이 비어있습니다.

결론

이번 강좌에서는 코틀린을 사용해 최솟값 찾기 문제를 해결하는 과정을 살펴보았습니다. 배열의 가장 작은 값을 찾는 기본적인 알고리즘이지만, 배열을 순회하면서 조건을 체크하는 방식으로 효율적이고 간단하게 문제를 해결할 수 있었습니다. 이와 같은 문제는 코딩 테스트에서 자주 출제되므로, 기본적인 알고리즘 연습에 매우 유용합니다.

이 강좌가 도움이 되셨기를 바라며, 알고리즘 실력을 키우는 데 많은 도움이 되길 바랍니다! 추가 질문이나 피드백이 있다면 언제든지 댓글로 남겨주세요.

참고 자료

앞으로도 다양한 문제와 알고리즘에 대해 지속적으로 배워 나가시길 바랍니다. 감사합니다!

코틀린 코딩테스트 강좌, 최솟값 찾기 1

문제 설명

주어진 정수 배열에서 최솟값을 찾아 반환하는 함수를 작성하시오. 이 문제는 코딩테스트에서 자주 마주치는 기본적인 문제 중 하나로, 배열의 모든 요소를 비교하여 최솟값을 찾는 과정을 통해 알고리즘을 이해하고 구현하는 데 도움을 줄 것입니다. 효율적인 알고리즘을 구현하는 것은 이 문제의 핵심이며, 다양한 방식으로 접근할 수 있습니다.

문제 정의

입력: 정수 배열 nums (1 ≤ nums.length ≤ 1000, -10^9 ≤ nums[i] ≤ 10^9)
출력: 배열에서 최솟값을 반환하는 정수 값
예시:

    입력: [3, 5, 1, 9, 7]
    출력: 1
  

문제 접근 방식

이 문제를 해결하기 위해 여러 가지 접근 방식을 사용할 수 있습니다. 가장 간단한 방법은 반복문을 사용하여 각 요소를 비교하고 최솟값을 찾는 것입니다. 또한 Kotlin의 컬렉션 함수를 활용하여 간결하게 구현할 수도 있습니다.

1. 반복문을 사용한 접근

배열의 첫 번째 요소를 최솟값으로 초기화하고, 나머지 요소들과 비교하여 더 작은 값을 찾아가는 방식입니다. 이 방법은 O(n)의 시간복잡도를 가지며, 배열의 길이에 비례하여 성능은 향상됩니다.

코드 예시

    fun findMinimum(nums: IntArray): Int {
        var min = nums[0] // 첫 번째 요소로 초기화
        for (num in nums) { // 모든 요소를 반복
            if (num < min) { // 현재 숫자가 최솟값보다 작으면
                min = num // 최솟값 업데이트
            }
        }
        return min // 최솟값 반환
    }
  

2. Kotlin의 컬렉션 함수 사용

Kotlin에서는 컬렉션에 대해 다양한 함수가 제공되며, 이를 통해 코드를 더 간결하고 읽기 쉽게 만들 수 있습니다. 간단한 원리로 최솟값을 탐색할 수 있는 방법을 제공합니다.

코드 예시

    fun findMinimum(nums: IntArray): Int {
        return nums.minOrNull() ?: Int.MAX_VALUE // 최솟값을 반환, 비어있다면 Int.MAX_VALUE 반환
    }
  

성능 분석

두 가지 접근 방식 모두 O(n)의 시간복잡도를 가지고 있지만, 반복문을 사용하는 방법은 더 많은 제어를 할 수 있으며, 각 단계에서 어떤 값이 최소값인지 명확히 알 수 있습니다. 반면, Kotlin의 built-in 함수를 사용할 경우 더 간결한 코드를 작성할 수 있지만, 내부적으로 반복문을 사용할 가능성이 높습니다.

테스트 케이스

아래는 다양한 입력값에 대한 테스트 케이스입니다.

    // 테스트 데이터
    val testCases = arrayOf(
        intArrayOf(3, 5, 1, 9, 7),
        intArrayOf(-1, -5, 0, 2, 6),
        intArrayOf(10, 20, 30, 40),
        intArrayOf(1000, -1000, 500, 0),
        intArrayOf(-100, -200, -300, -50)
    )
    
    // 테스트 실행
    for (testCase in testCases) {
        println("최솟값: ${findMinimum(testCase)}")
    }
  

결론

최솟값 찾기 문제는 데이터 구조와 알고리즘의 기본적인 이해를 돕는 중요한 문제입니다. 다양한 방법으로 접근할 수 있는 이 문제는 코딩테스트에서의 중요한 평가 요소이기도 합니다. 배열을 다룰 줄 안다면, 이 문제는 어렵지 않게 해결할 수 있으며, 효율적인 알고리즘을 구현하는 연습 또한 가능합니다.

추가 학습 자료

– Kotlin 공식 문서: Kotlin Documentation
– 알고리즘과 데이터 구조 책: “Introduction to Algorithms” by Cormen et al.
– 온라인 코딩테스트 연습 플랫폼: LeetCode, HackerRank, CodeSignal

코틀린 코딩테스트 강좌, 최소 신장 트리 구하기

작성일: 2023년 10월 21일

소개

프로그래밍 시험에서 자주 등장하는 최소 신장 트리(Minimum Spanning Tree, MST) 문제는 주로 그래프 이론의 중요한 개념 중 하나입니다. 최소 신장 트리는 그래프의 모든 정점을 포함하면서 가중치의 합을 최소화하는 트리 구조를 의미합니다.
이 글에서는 Kotlin 언어를 사용하여 최소 신장 트리를 구하는 알고리즘을 자세히 살펴보고, 관련 문제 풀이 예제를 통해 이론을 적용하는 방법을 배워보겠습니다.

기본 개념

그래프

그래프는 정점(vertices)과 간선(edges)으로 구성된 데이터 구조입니다. 정점은 노드, 간선은 노드 사이의 연결을 나타냅니다.
그래프는 방향 그래프와 무방향 그래프로 구분할 수 있으며, 간선에 가중치가 존재하면 가중치 그래프로 불립니다.

최소 신장 트리(MST)

최소 신장 트리는 가중치 그래프에서 모든 정점을 연결하는 서브그래프 중에서 가중치의 합이 최소인 트리입니다.
MST를 찾는 알고리즘으로는 Prim의 알고리즘과 Kruskal의 알고리즘이 널리 사용됩니다.

문제 설명

문제 정의

당신은 무방향 그래프와 그 간선의 가중치가 주어졌습니다. 이 그래프의 모든 정점을 포함하는 최소 신장 트리를 찾아 그 가중치의 합을 출력하는 프로그램을 작성하세요.

입력 형식

  • 첫 번째 줄에는 정점의 수 V와 간선의 수 E가 주어집니다. (1 ≤ V ≤ 1000, 1 ≤ E ≤ 10000)
  • 다음 E줄에는 간선의 두 정점과 가중치가 주어집니다.

출력 형식

최소 신장 트리의 가중치의 합을 출력합니다.

문제 풀이 과정

Kruskal의 알고리즘을 이용한 접근

Kruskal의 알고리즘은 간선을 가중치 기준으로 정렬한 후, 사이클을 형성하지 않는 간선을 선택하여 최소 신장 트리를 구성하는 방식입니다.
이 알고리즘은 주어진 그래프의 간선을 정렬하고, 유니온-파인드 데이터 구조를 이용하여 사이클 여부를 확인합니다.
이 과정은 다음과 같은 단계로 진행됩니다.

  1. 간선 정렬: 모든 간선을 가중치 기준으로 오름차순 정렬합니다.
  2. 유니온-파인드 초기화: 각 정점이 독립된 집합으로 초기화합니다.
  3. 최소 신장 트리 구축: 정렬된 간선을 순회하며 사이클이 없으면 해당 간선을 MST에 추가합니다.

코틀린 구현

코드 예제

class Edge(val u: Int, val v: Int, val weight: Int): Comparable {
    override fun compareTo(other: Edge) = this.weight - other.weight
}

class DisjointSet(val size: Int) {
    private val parent = IntArray(size) { it }
    private val rank = IntArray(size) { 0 }

    fun find(x: Int): Int {
        if (parent[x] != x) {
            parent[x] = find(parent[x])
        }
        return parent[x]
    }

    fun union(x: Int, y: Int): Boolean {
        val rootX = find(x)
        val rootY = find(y)

        if (rootX == rootY) return false

        if (rank[rootX] > rank[rootY]) {
            parent[rootY] = rootX
        } else if (rank[rootX] < rank[rootY]) {
            parent[rootX] = rootY
        } else {
            parent[rootY] = rootX
            rank[rootX]++
        }
        return true
    }
}

fun kruskal(vertices: Int, edges: List): Int {
    val disjointSet = DisjointSet(vertices)
    val sortedEdges = edges.sorted()
    
    var totalWeight = 0
    
    for (edge in sortedEdges) {
        if (disjointSet.union(edge.u, edge.v)) {
            totalWeight += edge.weight
        }
    }

    return totalWeight
}

fun main() {
    val reader = System.`in`.bufferedReader()
    val (V, E) = reader.readLine().split(" ").map { it.toInt() }
    val edges = mutableListOf()

    for (i in 0 until E) {
        val (u, v, weight) = reader.readLine().split(" ").map { it.toInt() }
        edges.add(Edge(u - 1, v - 1, weight))
    }

    val result = kruskal(V, edges)
    println(result)
}

코드 설명

위 코드는 Kruskal의 알고리즘을 기반으로 최소 신장 트리를 찾는 과정입니다.
Edge 클래스는 간선 정보를 저장하며, DisjointSet 클래스는 유니온-파인드 알고리즘에 기반하여 집합의 대표자를 찾고, 두 집합을 합치는 기능을 제공 합니다.

kruskal 함수에서는 입력 받은 정점 수와 간선 목록을 사용하여 모든 간선을 가중치 기준으로 정렬합니다.
그런 다음, 정렬된 간선을 순회하며 사이클이 발생하지 않는 경우에만 해당 간선을 MST에 추가합니다.
마지막으로 MST의 총 가중치를 반환합니다.

테스트 케이스

예제 입력

5 6
1 2 3
1 3 4
2 3 1
2 4 6
3 4 5
4 5 2

예제 출력

10

설명

주어진 그래프는 5개의 정점과 6개의 간선으로 구성되어 있으며, 이때 최소 신장 트리는 가중치 1, 2, 3, 4의 간선으로 이루어져 총 가중치 10을 갖습니다.

결론

이번 글에서는 코틀린을 사용하여 최소 신장 트리를 찾는 알고리즘을 구현하고, 그 과정에 대한 이해를 높이기 위해 문제를 풀어보았습니다.
최소 신장 트리는 다양한 실제 문제에 적용될 수 있는 중요한 개념이며, Kruskal의 알고리즘 외에도 Prim의 알고리즘과 같은 다른 접근법도 존재합니다.
이러한 알고리즘을 활용하면 효율적으로 그래프 문제를 해결할 수 있습니다.
앞으로도 여러 가지 알고리즘을 소개하여 코딩 테스트에서의 성공적인 결과를 거둘 수 있도록 도와드리겠습니다.