초록 ▼

V . 연구개발결과
□ 경남지역 한우농가 2곳에서 발정우 50두，비발정우 100두에 대해 캠코더로 촬영하여 특성을 분석 수행하여 발정우 50두 중 35두에서 발정음이 나오는 것으로 확인되었으나 비발정우 100두 모두에서는 확인되지 않았음
□ 보행수 증가는 비발정우에서도 보행이 이루어지고，또한 대부분의 소가 사료 섭취 기간 이외에는 누워있거나 보행 없이 서있는 경우가 많았기 때문에，정확한 보행수에 대한 기준설정이 어려웠음. 이에 따라 주관적 판단에 의하면 발정우의 보행수가 비발정우의 보행수에 비해 많다고 보기 어려웠고，승가

V . 연구개발결과
□ 경남지역 한우농가 2곳에서 발정우 50두，비발정우 100두에 대해 캠코더로 촬영하여 특성을 분석 수행하여 발정우 50두 중 35두에서 발정음이 나오는 것으로 확인되었으나 비발정우 100두 모두에서는 확인되지 않았음
□ 보행수 증가는 비발정우에서도 보행이 이루어지고，또한 대부분의 소가 사료 섭취 기간 이외에는 누워있거나 보행 없이 서있는 경우가 많았기 때문에，정확한 보행수에 대한 기준설정이 어려웠음. 이에 따라 주관적 판단에 의하면 발정우의 보행수가 비발정우의 보행수에 비해 많다고 보기 어려웠고，승가허용 및 승가 행동의 경우 발정우 50두 모두가 승가허용 또는 승가 행동을 나타내었으나 비발정우는 100두 중에서 5두만이 승가 행동을 나타내었음
□ 발정우에 대한 임신여부 (재귀발정 및 수의사 소견)를 확인해본 결과 두농장 모두에서 총50두 중 24두만이 임신에 성공한 것으로 판단되어 약 48%의 수정률을 보였는데，이는 발정 시작시각을 정확히 예측하지 못함으로 인하여 수정적기를 부정확하게 판단함으로써 나타난 것으로 판단되어, 결론적으로，수정적기 판단에 있어，발정우의 승가허용이 가장 정확한 판단기준이 될 것으로 확인되었으며，이를 토대로 한 수정적기의 판단은 수정률 제고에 기여를 할 것으로 판단됨
□ 경남지역 한우농가 3곳에서 발정우 70두에 대해 캠코더로 촬영하여 특성을 분석 수행 하여， 발정우 70두 중 51두에서 발정음이 나오는 것으로 확인되어 약 73%의 발정우가 발정음을 내는 것으로 확인 되었고, 보행수 증가는 비발정우에서도 보행이 이루어지고, 또한 대부분의 소가 사료 섭취 기간 이외에는 누워있거나 보행 없이 서있는 경우가 많았기 때문에，정확한 보행수에 대한 기준설정이 어려웠음. 이에 따라 주관적 판단에 의하면 발정우의 보행수가 비발정우의 보행수에 비해 많지 않은 것으로 확인됨
□ 승가허용 및 승가 행동의 경우 발정우 70두 모두가 승가허용 또는 승가 행동을 나타내었음 고, 본 시험에 공시된 발정우 70두 중 38두가 임신한 것으로 판명되어，이들 개체에 대한 발정음 발생 시점을 기준으로 인공수정 시간별 수정적기 분석을 수행해 본 결과， 최초의 발정음 발생 후 약 16시간 지난 시점에서 인공수정을 수행했을 때 가장 높은 62%의 수태율을 보여 최초 발정음 이후 16시간 전후가 최적의 수정 적기인 것으로 판단 됨. 또한 승가행위에 기초한 인공수정 시간별 수정적기 분석을 수행 해 본 결과, 발성음과 유사하게 최초 승가 후 16시간 지난 시점에서 약 65%의 수태율을 보여, 최초 승가 후 약 16시간 전후가 최적의 수정 적기인 것으로 확인됨
□ 승가를 허용하는 소의 꼬리뼈와 승가를 하는 소의 가슴이 접촉하고 있는 시간이 3.15초 이상 (승가를 하는 소의 머리가 등보다 높게 있는 시간이 3.22초 이상) 지속되고 이들의 연속 출현 횟수가 3회 이상이면 발정우로 판단할 수 있으며，또한 3회 연속성 측정 시 발정우의 한방 내 승가허용간격 기준 백분위수 95%인 876.4초 이상인 경우에는 처음부터 다시 3회 연속성을 측정하면 될 것으로 판단됨
□ 3초 동안의 3축(X, y, z) 가속도 절대값 합계가 4.4613(=4.7962 - 0.3349) G 이상이고 이러한 값이 876초 간격 이내에 3회 연속 출현하면 발정으로 간주하였다. 한우 미발정우 50두 및 발정우 50두를 대상으로 가속도 센서 이용 한우 발정 감지 시스템의 성능을 평가한 결과에 의하면，94%의 발정 감지 성능을 나타내었으며, 최초 발정 감지 시각을 발정 시작 시각으로 간주하고 이를 기준으로 16시간 정도 후 인공수정을 한 결과 수태율이 75%로 나타났음
□ 승가행동이 3초 이상 감지되면 카운팅 하도록 하고 3회 이상 감지되면 승가로 판단하여 관리자에게 신호를 전송하도록 하였다. 이때 감지와 다음 감지까지의 시간이 876초 이내에 다시 감지되어야 하며，그 이상 시간이 지연되면 카운팅을 다시 처음부터 하도록 하였다. 한우 미발정우 50두와 발정우 50두를 대상으로 IR 센서 이용 한우 발정 감지 시스템의 성능을 평가한 결과，100% 의 발정 감지 성능을 나타내었으며，최초 발정 감지 시각을 발정 시작 시각으로 간주하고 이를 기준으로 16시간 정도 후 인공수정을 한 결과 수태율이 96%로 나타났음
□ 벨 버튼 벨트를 착용시킬 때 소가 스트레스를 많이 받고 착용 후에도 적응이 되지 않아 다른 소들에게 공격성을 보이고, 특히 소가 발정시기가 다가올 때 예민해져 벨트를 착용 시 위험성이 높고, 현실적으로 농가 입장에서 번거롭고 위험하면 잘 사용하지 않을 것이라 판단되었다. 이에 따라 연구 도중에 연구를 중단하였음
□ IR 센서 이용 한우 발정감지 시스템은 크게 IR 센서，control box 내 CPU, 영상통화 기능 휴대폰 등으로 구성되었다. 시간당 총 COUNT 횟수가 1 이상으로 7시간 이상 지속되면 발정이 시작된 것으로 판단하였고 이때 7시간 이상 지속되기 시작한 시각을 발정시작시각으로 여겨 이 발정시작시각 후 16시간을 수정적기로 판단하고 인공수정을 실시하였다. 그 결과， 총 57두 중 55두에 대하여 발정감지를 하여 전체 발정 감지율은 96.5%이었으며, 그중 강발정이 온 암소는 52두로 발정 감지율이 100%이었는데 반하여 미약 발정이 온 암소는 5두로 발정 감지율이 40.0%이었다. 또한 가능한 한 발정시작시각을 기준으로 16시간 뒤에 인공수정을 시켰는데 전체 수태율은 85.7%로 나타났다. 그리고 대당 판매가격이 300만원 정도로 예상되었음
□ 발정음 등을 이용한 한우 번식우 발정 감지 및 수정적기 판단 알고리즘 개발에서는 다음의 3가지 방안을 연구하였다. 첫 번째, 제안된 시스템은 한우 축사에서 발생되는 소리 정보를 MFCC (Mel Frequency Cepstrum Coefficient) 특징 벡터로 변환하여 미리 학습된 SVM (Support Vector Machine) 기 반의 발정기 탐지 기로 한우 암소의 발정기를 실시간으로 탐지한다. 즉, 이진 분류기인 SVM이 암소의 평상시 발성 음과 특이 발정기 발성음을 이진 분류함으로써 암소의 발정기 여부를 조기 탐지한다. 두 번째，손실 정보 없는 소리 정보의 표현을 위하여 기존의 제한된 영역의 포먼트만을 이용하던 연구에서 벗어나 스펙트로그램 전체에서 나타나는 포먼트 정보들을 적극적으로 이용하였다. 또한，특징 선택 기법 중 하나인 CFS (Correalation Feature Selection)를 이용하여 낮은 차원의 분별력 있는 포먼트 특징을 선택한다. 실제 축사에서 녹취한 한우 발정기 발성음을 대상으로 제안한 방법의 유효성을 검증하는 실험을 수행하였다. 세 번째，발정기 발성음의 특징 벡터 생성에 초점을 맞춰 연구를 진행하였다. 특징은 크게 분별력과 차원이라는 두 가지 기준에 대해 우수해야 한다. 즉，좋은 특징이란 서로 다른 부류를 잘 분별해 주어야 할 뿐만 아니라, 특징 벡터의 차원이 낮을수록 계산 효율이 좋고 차원의 저주에서 멀어 진다. 본 연구에서는 통계학에 기초한 체계적인 특징 벡터 생성에 관한 알고리즘을 제안하고，실제 축사에서 녹취한 한우 발정기 발성음을 대상으로 낮은 차원의 특징 벡터 생성 과정을 보인다. 또한 이상상황 탐지기로 잘알려진 단일 클래스 SVM 의 대표 모델인 SVDD (Support Vector Data Description)를 탐지기로 설정하여 생성된 특징 벡터의 암소 발정기 탐지 분별력을 실험적으로 검증하였다. 음성인식 기술을 이용한 한우 번식우 발정 감지 및 수정적기판단시스템 개발에서는 다음의 3가지에 관하여 연구를 수행하였다. 첫째, 소음이 있는 축사 내에서의 소 소리 획득 및 발정기 탐지 프로세스: 소리 획득 프로세스(sound acquisition process)란 실시간으로 입력되는 오디오 신호로부터 잡음을 제외한 실제 소리가 발생한 소리 구간만을 검출하는 소리 처리 과정이다. 둘째，음성인식기슬을 이용한 한우 번식우 발정 감지를 위한 중요한 소리 특징 선택 및 탐지 시스템 개발: 한우의 발정기를 탐지하기 위하여，먼저, 소리 특징정보(Formant F1~F19)를 추출 하였다. 이러한 특징들 중 한우 발정기 탐지에 알맞은 특징을 선택하기 위하여, 본 연구에서 제안한 Formant-based feature subset selection 알고리즘을 이용하여 {F1, F2, F4, F7, F14, F19}가 중요한 특징임을 확인 하였다. 실제 Adaboost.M1 탐지기를 이용하여 한우 발정기 탐지 가능 여부를 확인한 결과 97.5%의 높은 탐지 성능을 기록 하였다. 셋째，효과적인 소 소리 취득용 센서로써 MASS CM660P (제조원:MASS대한민국)를 사용하였다. u-IT 기반 한우 번식우 발정 감지 시스템 개발 및 현장 성능평가에서는 소리 주파수 정보를 기반으로 한우 번식우 발정을 감지하는 프로토타입 시스템을 구현 및 현장에서 성능을 평가하였다. 첫째, 축사 현장은 실험환경과는 다르게 다양한 환경 잡음등이 발생한다. 이와 같은 환경을 고려하여 잡음을 제거하고 한우가 실제로 내는 소리를 취득한 후，해당 소리의 주파수 정보를 분석하여 발정기 여부를 탐지하는 시스템을 구축하였다. 사용자가 손쉽게 이용할 수 있도록 GUI (Graphic User Interface)를 제공한다. 둘째，구죽한 프로그램이 실제 축사 환경에서 수행이 되는지 여부를 확인하기 위하여, 2015년 5월 경남사천의 한 축사에 시스템을 구축하였다. 구축한 시스템을 시험 가동한 결과 효과적으로 한우의 소리를 취득 및 발정기를 탐지함을 확인하였다.
□ Tilted-downward view로 획득된 영상 정보에서 optical flow에 의해 계산된 움직임 벡터의 크기와 방향 정보를 이용하여 승가 탐지가 가능함을 확인하였다. 그러나 optical flow 자체가 가지고 있는 에러에 의한 승가 탐지 오류 가능성을 확인하였다. 또한, Tilted-downward view로 획득된 영상정보에서 움직임 벡터와 SVDD를 이용하여 승가 탐지가 가능함을 확인하였다. 그러나 보다 정확한 판단을 위해서는 학습에 필요한 다수의 승가 영상이 필요하지만 fflted-downward view로 획득된 승가 영상이 충분치 않아 더 이상의 정확도 개선을 확인하지는 못하였다. 특히 tilted-downward view로 획득된 영상 정보를 이용하면 축사의 바닥면과 소의 색깔이 유사하여 발생하는 어려움과 카메라 축을 향하여 걸어오는 경우와 카메라를 바라보며 승가하는 경우를 구분하기 어려운 한계가 있음을 확인하였다. 이러한 한계를 극복하기 위해서 side view로 획득된 영상 정보를 이용하는 방법을 검증하였다. Side view로 획득된 영상 정보에서 축사내 복잡한 구조물의 영향을 최소화하기 위하여 카메라의 높이 및 위치를 도줄하였고, 획득된 즉면 영상에서 upward/downward 모션 벡터의 크기를 활용하면 승가 탐지가 가능함을 확인하였다. Side view로 획득된 영상 정보에서 GMM(Gaussian Mixture Model) 기법을 적용하면 전경과 배경을 구분할 수 있고 이 정보를 추가로 사용하면 승가 탐지의 정확도가 개선됨을 확인하였다. 또한, side view로 획득된 영상 정보에서 소의 승가 행위 움직임과 카메라 앞을 걸어가는 사람의 움직임이 유사함을 확인하였고，이에 대한 구분을 하기 위해 컬러 히스토그램 기법을 통해 얻은 소의 털 색상 모델을 이용하면 승가 탐지의 정확도가 개선됨을 확인하였다. 마지막으로, side view로 획득된 영상 정보에서 Motion History Image(MHI) 기법을 적용하면 움직임의 과거 정보를 축적하여 활용함으로써 축사 내 울타리와 같은 구조물에 의한 객체 가림 현상이 있을 때의 승가 탐지 정확도가 획기적으로 개선됨을 확인하였다. 복수의 카메라를 측면에 설치하고 MHI 기법을 적용하면 승가 행위가 축사 시설물이나 다른 승가 행위에 가려진 경우(occlusion)도 탐지할 수 있음을 확인하였다. 만약 승가 행위를 한 소를 추적해야 하는 필요성이 있는 경우에 side view로 획득된 영상 정보를 이용하면 ooclusion의 문제 때문에 많은 어려움이 존재한다. 이러한 어려움을 해결하기 위하여 tilted-downward view로 획득된 깊이 정보(키넥트 등 깊이 카메라 이용)를 이용한 실험을 수행하였다. 추가 실험 결과，tilted-downward view로 획득된 깊이 정보를 이용하면 통상의 영상 카메라를 이용할 경우 발생하는 여러 어려움이 일시에 제거되고 매우 정확한 승가 탐지가 가능함을 확인하였다.

Abstract ▼

O Early detection of cow’s oestrus is an important issue in the management of group-housed livestock. In particular, failure to detect oestrus in a timely and accurate way can become a lim iting factor in achieving efficient reproductive performance. Although a rich variety of methods has been intro

O Early detection of cow’s oestrus is an important issue in the management of group-housed livestock. In particular, failure to detect oestrus in a timely and accurate way can become a lim iting factor in achieving efficient reproductive performance. Although a rich variety of methods has been introduced for the detection of oestrus, a more accurate and practical method is still required.
〇 There are numerous controlled breeding protocols for beef and dairy cattle, with hormone-based protocols considered to be the most commonly used in the world. To be able to breed w ith the highest reproductive efficiency, estrus cattle should be properly detected and inseminated at an exact period of tim e. However, recently there is an increasing estrous detection failure due to incomplete manifestation of signs of estrus leading to inability to recognize estrus and also some management factors. This often results to wrong tim ing of artificial insemination and thus low reproductive efficiency. Thus there is an increasing need to develop a detection system that will be more efficient in the detection of estrus for optimal utilization of artificial insemination and thus greater profits economically. In the current study, we preferentially chose distinct estrus behavioral patterns as bawling and bellowing shortly before standing estrus, walking activity secondary to restlessness and mounting attempts among estrus or non-estrus cattle. In addition, we made a decision parameter for cattle estrus and proper time point of artificial insemination. From this study, we documented the cattle behavior of 50 estrus and 100 non estrus cattle in 2 Korean native cattle farm using video. A ll estrus cattle showed audible estrus signals but all non - estrus cattle did not. It was found that w alking counts between estrus and non-estrus cattle were considered not significant. In the mounting behavior analysis, all 50 estrus cattle (100%) showed the mounting or mounted behavior, but only 5 of 100 non estrus cattle (5%) showed the mounting or mounted behavior. To evaluate the success rate of artificial insemination using the following behavioral parameters, we determine the pregnancy rate in the tested farm . Pregnancy rate reached up to (48%) of which 24 out of 50 estrus cattle got pregnant. From this result, we collected the behavioral information of 70 cattle in 3 Korean native cattle farms using video, and 51 of 70 cattle showed estrus bawling and bellow ing. In addition, we were able to pinpoint the ideal artificial insemination time using behavioral analysis of estrus cattle. From this behavioral analysis, we determined that 16 h past the time from the first estrus bellowing or first mounting or mounted behavior would be the best time for artificial insemination that resulted to a higher reproductive efficiency.
〇 The major lim iting factor of the reproductive performance on many farms is the iailure to detect estrus in a timely and accurate m anner The estrus detection for Hanwoo cows (Bos taurus coreanea) is generally performed by the visual observation which is estimated at about 40 % detection rate only. This recurring problem among farmers has motivated the development of various estrus detection aids. The mounting event duration threshold, standing heat event frequency threshold, estrus detection algorithm and so on, are necessarily needed in order to detect the estrus of Hanwoo cows accurately when using some automatic devices. However, they are not yet investigated for Hanwoo cows. Therefore, the objective of this study was to establish a mounting event duration threshold and standing heat event frequency threshold more specifically for Hanwoo breed by discriminating the duration of standing heat mounting from shorter duration spurious mountings which routinely occur in cattle herds. One hundred and fifty Hanwoo cows w ith an age between 2 to 5 years were used in this study. Cows that were expected to come into estrus w ithin 3 days were randomly assigned to each compartment for the estrus group (EG). The heated cows were video recorded for about 24 hours until after post estrus. The results showed that Hanwoo cows can be considered on estrus when it stand immobile during mounted by any other cow in more than or equal to 3.15 s and 3.22 s in chest-tail head mount (CTM) and head-above back mount (HBM) and that occurs consecutively at least three times w ithin 876.4 s interval. The algorithm was also developed using the thresholds of the mount duration, mount interval and consecutive occurrence number.
〇 The subject of experiment was 50 anestrus cows and 50 estrus cows. The wireless acceleration sensor is attached on body of Hanwoo to detect the mounting activity. When the acceleration sensor detects the mounting action, it transmits a signal to the main device. W hen the acceleration value is considered as stating value by m ain device, the timer start measuring sustainment tim e d signal : > 3 sec sustainment time). When the signal is continuously detected three times (only interval between signals is within 876 seconds), it is considered as estrus. And main device sends the message about estrus information in real time to the administrator. As a result of experiment, the estrus detection rate was almost 94%. As a result of the artificial insemination after 16 hours from the first estrus detection time, the conception rate was about 75%.
O The cow’s estrus detection system using IR sensor (CEDSIRS) was composed of IR sensors, a controller, a CPU, a mobile, and so on. If total COUNT numbers per hour was above 1 and it was maintained more than 7 hours, we determined that a cow was in estrus and 16 h past the time from the first estrus detection was regarded as optimum AI time. The 55 of 57 estrus cows (96.5 % ) were detected to estrus. Only 5 of 57 cows detected to estrus (8.8%) were decided to weak estrus and 2 of them were not detected. The total conception rate was 85.7%. The estimated price of CED SIRS is 3,000,000 Won. Therefore, CED SIRS w ill improve largely the average conception rate and economic benefits of Hanwoo cow farms in South Korea.
〇 W e propose two efficient cow’s oestrus detection systems using sound information. We extracted the mel frequency cepstrum coefficients from sound data w ith a feature dimension reduction, and use the support vector data description as an early anomaly detector. Our experimental results show that this method can be used to detect oestrus both economically (even a cheap microphone) and accurately (over 94% accuracy), either as a standalone solution or to complement known methods. Primarily, we found that there exist the differences between non-sound and cow vocalization in a frequency of Korean native cow vocalization, and this important finding initiated us to introduce a frequency based cow sound acquisition algorithm. W e obtained the real cow vocalization area from audio sound for the detection of Korean native cow’s oestrus. Finally, performance evaluation was conducted using real sound data in an audio surveillance system，in which the average detection accuracy is very stable performance, when our oestrus detector based on frequency analysis was used as a detector. In addition, we have implemented a fully automatic and real-time cow oestrus detection prototype system using sound information.
〇 We have verified that a mounting activity can be detected by applying the optical flow technique to input images captured with a tilted-downward view camera. Due to the restrictions of the optical flow technique, however, there were some possibilities of detection error. We also have verified that a mounting activity can be detected by using SVDD(Support Vector Data Description) technique. However, SVDD technique requires more training data for accurate detection. Especially, it is difficult to segment the body of a Korean native cow from an input scene captured w ith a “tilted- down” camera because the color of the cow’s body in the scene is similar to the color of the background (i.e., ground). For some occlusion cases, it is a challenge to identify mounting and non-mounting activities. For example, because of the occluding cow, it is difficult to distinguish the “actual” forward walking from the “possible” forward mounting of the occluded cow. Because of these difficulties, we need to check the estrus detection captured with a side view camera.
〇 To minimize the effect of the complex fence structure captured with a side view camera, we have derived the optimal position of the side view camera. Then, we have verified that a mounting activity can be detected by analyzing the magnitudes of upward/downward motion vectors. Also, a foreground captured with a side view camera can be detected and the final detection of estrus can be improved by using GMM(Gaussian Mixture Model) technique. We have found that a motion of people waliking and a motion of mounting are similar with a side view camera and the color histogram technique can distinguish these similar motions. Finally, we have applied the Motion History Image(MHI) technique to the images captured with a side view camera. Because MHI can represent the history of any motion, it can detect the mounting occluded by a fence structure.
O When we need to track each mounting cow continuously, there are many difficulties due to the possible occlusion with a side view camera. To solve these problems, we need to consider the depth information captured with a tilted-downward view camera. Recently，cheap depth cameras such as Kinect have been released, and we have verified these cameras in detecting the mounting activity. We have developed several calibration techniques for the depth camera, and verified that the depth information captured with a tilted-downward view camera can be used in detecting the mounting activity without many problems caused by both a tilted-downward view color camera and a side view color camera.

목차 Contents

• 표지 ... 1
• 제 출 문 ... 2
• 요 약 문 ... 3
• SUMMARY ... 13
• CONTENTS ... 17
• 목차 ... 18
• 제 1 장 연구개발과제의 개요 ... 19
• 1절. 연구개발의 필요성 ... 19
• 제 2 장 국내외 기술개발 현황 ... 24
• 제 3 장 연구개발 수행 내용 및 결과 ... 26
• 1절. 한우 번식우 발정 감지 알고리즘 개발 및 발정 감지 시스템의 현장 성능평가 ... 26
• 2절. IR센서와 가속도센서를 이용한 한우 번식우 발정 감지를 위한알고리즘 개발 ... 37
• 3절. 가속도센서를 이용한 한우 번식우 발정 감지 시스템 개발 ... 43
• 4절. IR 센서 이용 한우 발정 감지 시스템의 시작품 개발 ... 51
• 5절. 개체인식을 위한 벨 버튼 이용 한우 발정 감지 시스템 개발 ... 59
• 6절. IR 센서 이용 한우 발정 감지 시스템의 완제품 개발 및 현장성능 평가 ... 66
• 7절. 발정음 등을 이용한 한우 번식우 발정 감지 시스템의 개발 ... 79
• 8절. 영상처리기술을 이용한 한우 번식우 발정 감지 시스템 개발 ... 101
• 제 4 장 목표달성도 및 관련분야에의 기여도 ... 142
• 1절. 연구목표 및 평가착안점에 입각한 연구개발목표의 달성도 ... 142
• 2절. 관련분야의 기술발전에의 기여도 ... 143
• 제 5 장 연구개발 성과 및 성과활용 계획 ... 144
• 1절. 실용화·산업화 계획 ... 144
• 2절. 교육·지도·홍보 등 기술확산 계획 ... 145
• 3절. 특허 및 논문 등 지식재산권 확보계획 ... 147
• 제 6 장 연구개발과정에서 수집한 해외과학기술정보 ... 150
• 제 7 장 연구시설·장비 현황 ... 151
• 제 8 장 연구실 안전관리 이행실적 ... 152
• 제 9 장 참고문헌 ... 154
• 끝페이지 ... 156