Tuesday, January 21, 2025

2025년 2월 석사 졸업을 앞두고

안녕하세요 선생님들, 졸업을 앞둔 석사과정 한예원입니다!

2년간의 대학원 생활을 마무리하며 소감문을 작성하게 되었네요. 아직도 프로젝트에 처음 참여했던 날이 엊그제처럼 생생한데, 벌써 졸업이라니 감회가 새롭습니다.

가장 먼저, 이 과정은 모든 대학원생이 겪는 공통된 경험이지만, 2023년 전기에 석사로 입학하여 지금의 TELD 연구실의 선생님들과 조영환 교수님과 함께 할 수 있어 너무 감사했고 영광이었다는 인사 드립니다.

저는 '온라인 동영상 학습에서 자기설명을 촉진하기 위한 ChatGPT와 상호작용이 학습 참여도와 성취도에 미치는 영향'이라는 주제로 실험 연구를 진행하고 학위논문을 작성했는데요, 논문 주제 선정부터 논문 작성 후 인준지를 받는 날까지..절대 오지 않을 것 같던 날이 드디어 왔네요.

학위논문은 프로젝트가 아닌 혼자하는 연구이기에 고독하다는 이야기를 주변에서 많이 들었었는데, 오히려 그렇기 때문에 정말 선후배 동기들의 격려와 조언이 크게 느껴지고 이것으로 끌고가는, 참 어렵지만 따뜻한 경험이라는 생각이 듭니다.

혼자였다면 절대 해내지 못했을 것들을 동기와 선후배 선생님들의 지원과 교수님의 지도가 있었기에 해낼 수 있었습니다. 이미 이 과정을 경험해본 박사 선생님들 그리고 같이 경험하고 있는 동기들이 정말 본인들의 일로도 충분히 힘들고 바쁠텐데도 너무나 큰 도움을 주고 정서적으로 지원해주어서 모든 단계를 다행히 잘 완수 할 수 있었던 것 같아요.

특히 실험 데이터를 분석할 때 막히는 부분이 있으면 늦은 밤까지도 본인의 연구처럼 함께 고민해주시고 조언해주시던 여러 박사 선배님, 저의 투덜거림과 칭얼거림을 들어준 동기들 덕분에 끝나지 않을 것 같았던 실험도 즐겁게 진행하며 마무리할 수 있었습니다. 정말 진심으로 서로를 위해주고 응원해주는 그 마음이 드러나는 TELD 연구실 분위기 덕분에 23년과 24년은 제 인생에서 잊지 못할 추억으로 남을 것 같습니다.

석사 논문 별거 아니다! 라고 결론적으로 이야기들 많이 해주시고 격려해주시만 귀에 전혀 들어오지 않던 시간이 많았던 것 같아요 ㅎㅎ 데이터를 분석할 때 느낀 그 불안함.. 결과가 예상과 다르게 나왔을 때의 당혹감 등 정말 이대로는 졸업이 어렵겠다 싶을 정도로, 디펜스 일주일 전까지 실험을 진행하고 마지막 주말에 데이터를 분석하던 시간은 정말 기억에 오래 남을 것 같습니다.  그 모든 과정이 연구자로서 성장하는 데 필요한 단계..였을 수도 있을 거라고 생각합니다. 

감히 저는 쉽다고, 별거 아니라고 하지는 못하겠습니다. 다만 저도 해냈으니, 그리고 앞으로도 TELD는 계속 따듯할테니, 지금 계시는 석사 선생님들도 주변의 선배님들과 교수님과 함께라면 모든 것을 할 수 있을 것이라 믿어 의심치 않습니다.

대학원생으로서 여러 조언들은 아래 다른 동기 선생님들께서 그보다 더 잘 쓸 수 없을 만큼 열심히 세세하게 적어주셨더라구요 ㅎㅎ 제가 강조하고 싶은 건 혼자 힘들어하고 해내려고 하지 마세요! 제발 주변 사람들과 함께 해나가세요. 그거면 되는 것 같습니다 : ) 그 외의 이야기는 생략하도록 하겠습니다.

다시 한번 부족한 저를 이끌어주신 교수님, 든든한 버팀목이 되어준 연구실 선생님들께 진심으로 감사드립니다. 연구실에서 함께 보낸 시간들, 서로를 응원하며 성장했던 순간들은 제 인생에서 잊지 못할 빛나는 추억으로 남을 것 같습니다. 앞으로도 TELD 연구실이 더욱 발전하고 번창하기를, 교수님과 모든 선생님들이 건강하고 행복하기를 진심으로 기원합니다. 감사합니다!

2025년 2월 졸업 소감

안녕하세요, 선생님들...!

2월에 졸업(!!)을 하게 된 석사과정 신부경입니다.

분명 인준지를 받았음에도 아직까지는 졸업한다는 것이 실감이 나지 않네요...! 그래도 지난 2년을 반추하며 교육공학을 공부하고, 석사학위논문을 작성하면서 느꼈던 점을 짧게나마 끄적끄적해보겠습니다.🙂

1. 시간관리는 늘 어려운 것...
분명 계획을 짰는데... 저도 모르는 사이에 시간이 훅 가 있는 경험을 너무나도 자주 한 것 같습니다😂 꽤나 일찍 준비하기 시작했는데 어느 순간 프로포절이나 디펜스가 코앞에 와버리는 기적... 바쁜 연구실 생활 속 시간관리는 꼭 필요하면서도 너무 어려운 것 같습니다. 사실 아직도 그 요령을 완전히 익히지는 못한 것 같아요.(ㅠㅠ) 그래도 우선순위를 (최대한) 정해보고, '연구'와 '공부' 각각을 위한 시간을 매일 할애했을 때 가장 삶의 질(?)이 높았던 것 같습니다!

2. 논문과의 싸움(?)
저는 "Effects of AI-generated annotations on digital academic reading: Extended mind and cognitive offloading"라는 제목의 학위논문을 작성하였습니다. 그런데 디지털 학술적 읽기(전자기기로 논문을 읽는 것)에 대해 논문을 쓰면서 자꾸 제가 글이 안 읽히더라고요...?^^;; 관련된 학술적 자료를 찾아서 읽는 것과 글을 쓰는 것 모두 정말 필요하지만 고된 싸움인 것 같았습니다. 그래도 스스로 잡은 주제에 대해 끝까지 가보는 과정을 거치는 것이 정말 값진 경험이었습니다. 분산인지 이론에 대해서도 조금 더 깊이 공부해볼 수 있었고, 새롭게 연구되고 있는 인공지능 읽기 툴들도 찾아볼 수 있었고, 로그 데이터를 비롯한 여러 데이터를 종합하여 활용하는 멀티모달 학습분석에 대한 관심을 다시 상기해볼 수 있는 시간이었습니다. 한 순간도 쉽지 않았지만, 그만큼 배우고 얻어간 것이 많았던 것 같습니다.

3. 따수운 피드백 문화
2년동안 버틸 수 있었던 것은 TELD의 따수운 피드백 문화 덕분이었던 것 같습니다. 막막했던 부분에 대한 명쾌한 해답을 생각할 수 있게 되었던 논문지도 시간이나 밤 늦은 시간까지도 함께 머리를 쥐어뜯으며(?) 서로의 연구에 대해 피드백을 주고받았던 시간들은 평생 잊을 수 없을 것 같아요...! 서로의 분산인지가 되어 주며(?!) 혼자서는 도달하지 못했을 시너지를 이루어내도록 도와주신 선생님들, 늘 세심하게 조언을 주신 교수님께 진심으로 감사드립니다!!🥹 덕분에 2년이 정말 소중한 시간이었습니다.💗

숨가쁘게 달려오며 정말 수많은 소중한 기회들과 배움과 성장 가득한 순간들로 가득한 경험을 한 것 같습니다...! 그동안 느낀 점을 모두 적기에는 너무 글이 길어질 것 같아서, 힐링용(?) 사진으로 마무리하겠습니다. 제 책상에 2년의 시간동안 점차 귀여운 친구들이 하나둘씩 모이기 시작했는데요...! 덕분에 정말 많은 마음의 안정을 받았습니다😆 정말 취향저격이었던 작은 친구들을 선물해주신 선생님들께 감사 인사 드리며, 이 친구들의 사진이 선생님들께 조금이나마 행복감을 드릴 수 있길 바라겠습니다!
2년동안 너무너무 감사했습니다!! 앞으로도 TELD 화이팅!!🌟

Thursday, January 16, 2025

2025년 석사를 졸업하며

 안녕하세요 선생님들 :)

곧 석사 졸업 예정인 김혜준입니다.

계속 연구실에 나가야할 것 같은데 곧 졸업이라니 사실 믿기지가 않습니다.

 

2년을 돌아보니 정말 많은 일들이 있었던 것 같습니다. 수업, 프로젝트, 국내외 학술대회 등 이 있었네요... 그만큼 많은 성장과 경험이 있었습니다 ^^

특히 학위논문을 써보면서 한 편의 논문을 작성하기까지 엄청난 과정들이 있다는 것을 절실히 깨닫게 되었습니다. 그래도 무탈히 잘 졸업하게 도와주신 교수님, 연구실 선생님들께 감사의 인사를 전합니다.

 앞으로 학위 논문을 작성하시는 선생님들께 혹은 입학하신 선생님들께 도움이 될 수 있는 작은 조언을 남기고 가보도록 하겠습니다.

 

1. 2년은 생각보다 짧습니다. 계획을 세우세요.

대학원의 하루는 지금껏 살았던 생활보다 훨씬 바쁘게 돌아갑니다. 그러다 보면 하루하루 살아가기 바쁜데요. 그래도 장기계획을 세우고 주기적으로 확인하는 과정이 필요합니다. 사실 저도 이렇다 할 계획은 없었습니다만 돌아보니 앞으로의 진로에 도움이 되는 활동들에는 무엇이 있고 언제 실행할지 정리해두면 보다 삶의 방향이 확실해져서 좀 더 적극적으로 살아갈 수 있을 것 같습니다. 

2. 학위논문은 더 체계적인 계획과 실행이 필요합니다.

학위 논문을 읽는데는 몇 시간 밖에 걸리지 않지만, 작성하는 데는 1년이 걸립니다. 학위 논문의 과정에 들어가면 왜 그런지 이해하실 수 있을 겁니다. 나와 비슷한 주제로 연구한 선배들의 연구 2~3편을 반복적으로 확인하세요. 그러면 길이 보일겁니다. 그리고 가장 중요한 점은 논문 정리 제대로 하세요... 안그러면 후회합니다(그게 바로 저). 많은 양의 논문보다 하나의 논문을 꼼꼼히 정리하는 것이 오히려 빨리 끝나게 되는 지름길일겁니다.

 3. 운동하세요.

건강 훅 갑니다. 대학원생의 특성상 노트북, 컴퓨터와 절친이 됩니다. 장시간 앉아있는 것은 서서히 우리의 몸을 망가뜨립니다. 왜 알았냐고요? 저도 알고싶지 않았어요. , 어깨, 허리... 우리의 관절은 소리소문없이 무너집니다. 그래서 전 의사선생님도 인정한 거북이가 되었어요. 그리고 건강한 신체에 건강한 정신이 깃든다. 기억하십시오.

4. 동료가 짱입니다.

우리 연구실은 대대로 사이가 좋기로 유명합니다. 혼자 끙끙대고 있으면 도와줄까 먼저 손 내밀어주시는 우리 연구실 선생님들. 이분들이 없었다면 저 졸업 못했습니다. 이때까지 살면서 이런 무조건적인 도움은 경험해보지 못했는데 대학원에 와서야 진정한 협력을 배웠다고 생각합니다. 누군가를 도와주며 행복해하는 사람. 그 사람에게 도움을 받으며 고마움을 느끼고, 그리고 또 다른 이에게 기꺼이 도움을 주는 사람으로 변해가면서 선한 협력의 릴레이를 경험할 수 있었습니다.

 

그리고 마지막으로 꼼꼼히 지도해주시고 많은 경험을 할 수 있도록 도와주신 교수님, 함께라 행복했던 연구실 선생님들께 감사의 인사를 전합니다. 다들 행복하고 건강하세요 ❤

(2024년을 함께 했던 토끼🐰, 인형은 마음의 안정을 가져다줍니다)


Monday, January 13, 2025

TELD 석사를 졸업하며! 🎓

 안녕하세요, 이번 2025년 2월에 석사 졸업을 하는 최지원입니다.

연구실 행사를 정리해서 블로그에 올리던게 엊그제 같은데 어느덧 벌써 졸업 후기글을 남기고 있다니 감개가 무량하네요. 시간도 정말 빠르구요!!

제 연구 주제는 <수학 교과의 내재적 동기 향상을 위한 게임 기반 학습에 대한 설계기반연구>입니다.  지난 여름에 정말 많은 고민을 하고 고생해가며 게임을 만들고, 또 학교에 적용하면서 데이터를 수집했던 기억이 생생한데요.  연구를 다 끝마치고 돌아보니 조금더 능숙하게 잘 할 수 있었을텐데! 하는 아쉬움이 남으면서도 후련하기도 합니다. ㅎㅎ

귀여운 게임을 만들었어요

조영환 교수님과 주변 선생님들의 도움이 없었다면 여기까지 오기에 더 힘들었을 것이라는 생각이 듭니다. 교수님, 그리고 선생님들 모두 감사드립니다! 

Monday, December 16, 2024

TELD 연구실 2025 동계 스터디 참여자 모집

안녕하세요, TELD 연구실입니다! 👋

2025년 새해를 맞아 '인공지능 기반 정서 조절'을 주제로 동계 스터디를 진행하고자 합니다.

최근 교육 현장에서 학습자의 정서적 경험과 웰빙에 대한 관심이 높아지고 있으며, 

이를 AI 기술로 지원하려는 시도들이 활발히 이루어지고 있습니다. 

본 스터디를 통해 관련 연구 동향을 함께 살펴보고 의미 있는 논의를 나누고자 합니다. 


📚 주제: 인공지능 기반 정서 조절

📅 일시: 2025년 1월 14일 ~ 2월 25일

- 매주 화요일 10:00 ~ 12:00

- 1월 28일(화): 설 연휴로 휴회

📍 장소: 사범대 10동 110호

📌 스터디 목적

- 정서에 대한 이해 증진

- 인공지능 기반 정서 조절 주제 탐색

- 관련 최신 연구 동향 파악


📋 주요 내용

1. 정서의 이해와 학습에의 영향

2. 멀티모달 데이터 기반 정서 측정 방법

   - 영상, 뇌파, 생리데이터 분석

3. AI 기반 정서 지원 방법

   - 챗봇, 로봇 등 활용 사례


💡 진행 방식

- 주차별 2인 공동 발표(박사 1명, 석사 1명)

- 발표 40분 + 토론 40분

- 참여자들의 사전 토론 질문 준비


📢 참여 유형

1. 발제 및 참여

2. 참여만 가능


관심 있는 분들의 많은 참여 바랍니다!

문의: 김혜은, kim5039@snu.ac.kr

Saturday, November 30, 2024

디지털 학습과정에서의 심리 상태 이해를 위한 빅데이터 활용

 



강원대학교 AI융합학과 임정욱 교수님께서 디지털 학습 과정에서의 심리 상태 이해를 위한 빅데이터 활용을 주제로 세미나 특강을 해주시러 춘천에서 서울까지 와주셨습니다! 임정욱 교수님도 서울대에서 대학원을 다니면서 공부를 하셔서 그런지 굉장히 기쁜 마음으로 이번 강연을 하러 왔다고 말씀해주셨습니다. 

교수님께서 설명해주신 심리 상태에 대한 연구는 최근 학습과학에서도 핫한 키워드입니다. 정서와 같은 심리 상태는 맥락에 따라 변화하며 학생들의 학업에 큰 영향을 미치기 때문입니다. 학생들이 학습 상황에서 느끼는 심리 상태를 정확하게 파악하고 적절한 처방을 제공할 수 있다면 학습에 어려움을 느끼는 학생들을 더 잘 도울 수 있겠죠? 


심리 상태 분석을 위해 '궤적 데이터'를 활용한 연구를 소개해주셨는데 새롭게 접해본 데이터 형식이어서 흥미롭게 들을 수 있었습니다. 궤적데이터란 아래 사진처럼 사용자가 터치스크린 장치에서 터치 제스처를 사용하거나 컴퓨터에서 마우스를 사용하여 인터페이스를 조작할 때 생성되는 이동 경로를 뜻합니다. 심리학, 경영학 등 다양한 분야에서는 이 궤적데이터를 통해 의사결정 상황에서 느끼는 심리적 어려움 정도를 이해할 수 있다고 합니다. 

교수님께서 진행하신 연구는 교육용 앱에서 수집한 터치 인터렉션의 궤적 데이터를 활용하여 학습 과정 중 학생들의 문제 풀이 상황에서 느끼는 심리적 어려움을 이해하는 것이었습니다. 더 자세히는, 의사결정 상황을 이해하기 위해 학생이 교육용 앱에서 정답 입력 시 발생하는 궤적 데이터를 분석한 것입니다. 또한 궤적 데이터를 여러 유형으로 나누고 선행 연구를 바탕으로 각각이 어떤 심리 상태를 나타내는지 구분하고자 하였습니다. 예를 들어 PSD1 유형의 궤적데이터는 학생이 문제풀이 결과에 대해 걱정할 때 발생하는 의사결정 어려움을 나타내고, PSD2 유형은 정답이 무엇인지 혼동할 때 발생하는 의사결정의 어려움을 나타냄을 연구 결과로 밝혀내셨습니다. 

이 연구는 여기서 더 나아가 PSD를 이용하여 학습 과정과 관련된 추측 행동(guessing behavior) 및 학습 결과와 관련된 학업 성취와의 관련성을 살펴보았습니다. 상관 분석 결과, 두 가지 PSD는 모두 추측 행동과 부정적인 상관관계를 보인 반면,학업 성취와는 긍정적인 상관관계를 보였습니다. 

PSD를 예측에 사용한 기계학습 모델 분석의 경우, baseline 모델에 비해 통계적으로 유의한 예측 성능 향상이 나타남을 확인하였습니다. 이는 궤적 데이터를 분석하여 PSD를 파악하는 것은 학생의 의사결정 어려움에 대한 이해를 도울 수 있다는 점에서 맞춤형 진단 및 개입이 가능해졌다는 것을 의미합니다. 

새로운 데이터로부터 PSD를 계산하는 것이 디지털 환경에서의 학습을 이해하는 데 도움이 된다는 것을 통해 학습과학 연구에서 접목할 점이 많다는 것을 느꼈습니다. 특히 내년에 단계적으로 도입될 인공지능 디지털 교과서(AIDT)에서 이러한 궤적데이터를 사용한 연구가 가능해진다면 집중력 분산, 정서 고려 미흡 등 AIDT 사용에서 우려되는 점들을 효과적으로 완화시킬 수 있을 것으로 기대됩니다. 

세미나를 듣고 연구실에 와보니 연구실 선생님께서 귤 한 박스를 가져다 주셨더라구요! 맛도 맛이지만 챙겨주시려는 마음에 추운 연말 날씨가 훈훈해지는 느낌이었습니다 :)

Wednesday, November 20, 2024

2024년 제4회 학습과학연구소 세미나 - 이진경 연구교수님 디지털페노타이핑 강연

안녕하세요 선생님들!

날씨가 갑자기 훅 추워져네요🥶🥶

오늘 포스팅은 학습과학연구소에서 개최한 제4회 세미나 현장에 대해 나눠보고자 합니다! 
10월 30일 오후 12시에 진행된 제4회 세미나는 '스마트 기기와 디지털 페노타이핑'이라는 주제
이번 9월에 저희 연구소에 새롭게 오신 '이진경 연구교수님'께서 직접 강연을 해주셨답니다~



# 스마트 기기와 디지털 페노타이핑

여러분은 자동차 핸들만으로도 운전자의 건강 상태를 진단할 수 있다는 사실을 알고 계셨나요? 
 자동차 시트에서 호흡과 체온을, 핸들에서는 스트레스와 심박수를 측정할 수 있다고 합니다. 이러한 센서 기술의 발전은 '디지털 페노타이핑'이라는 새로운 연구 분야를 탄생시켰습니다.

예를 들면 애플워치, 갤럭시 워치도 우리의 심박수를 측정해주죠. 
이외에도 다양항 일상 스마트 웨어러블 기기들을 통해 심박수와 같은 전통적인 바이오마커들을 일상생활 속에서 지속적으로 수집하고 모니터링할 수 있게 되었습니다. 이것이 바로 디지털 바이오마커의 시작입니다. 예를 들어, 계속 성장 추세를 보이고 있는 '디지털 헬스' 분야가 대표적입니다.

## 디지털 페노타이핑의 개념과 등장 배경

디지털 페노타이핑이란 디지털 기술을 활용하여 일상에서 실시간으로 수집되는 인간 행동에 대한 데이터를 분석하는 것을 말합니다.

이 분야의 대가인 토마스 인셀(Tom Insel)은 중요한 관찰을 했습니다. 지난 20-30년 동안 인간 수명에 큰 변화가 없었는데, 이는 정신 건강에 대한 lack of engagement(제때 케어를 받지 않는 것)가 주요 원인 중 하나라고 지적했습니다. 사람들이 정신적으로 심각한 상황일 때만 잠깐 케어를 받고, 주관적인 자기보고에 의존하는 것이 문제라고 보았죠.

이에 대한 해결책으로, 인셀은 당시 급속도로 발전하고 있던 스마트폰 기술을 활용한 "스마트폰 데이터 페노타이핑"을 제안했습니다. De Boer et al.(2023)는 이를 더 확장하여, 스마트폰뿐만 아니라 다양한 디지털 기술을 활용하고 더 보편적으로 적용할 수 있다고 주장했습니다.

## 최신 연구 동향

이진경 교수님께서는 디지털 페노타이핑을 활용한 최근 연구 동향을 설명해주셨습니다!

1. Tom Insel은 2019년 강연에서 새로운 바이오마커로 "HCI - Keyboard"를 제시했습니다. 키보드 사용 패턴을 통해 다음을 측정할 수 있다고 봅니다:
   - Reaction time
   - Attention
   - Memory
   - Executive function

2. 인지기능 관련 디지털 바이오마커 연구 사례:
   - Dagum(2018): 전통적인 방법으로 측정한 cognitive function이 디지털 바이오마커로 측정한 결과와 유사함을 보여줌
   - Choo et al.(2024): 아동의 정신건강 스크리닝을 위해 태블릿을 통한 HRV, Eye-tracking, Voice 데이터를 활용

## 데이터 수집과 분석
그렇다면 어떤 데이터를 수집해야하는 것일까요? 아직 무엇을 측정하기 위해 무엇을 수집해야 하는지 완벽한 합의가 이루어진 상태는  아니라고 하셨습니다. 
또한 데이터가 수집된 모든 일상생활에서의 맥락은 알 수 없으며, 데이터 수집 알고리즘도 확인할 수 없죠. 그래서 추정의 어려움이 여전히 존재하긴한다고 하셨습니다.

### 데이터 유형
그럼에도 현재까지의 연구의 동향을 살펴보았을 때 디지털 페노타이핑을 위해 수집되는 데이터는 다음과 같습니다.

- Passive data collection: voice, skin temperature, text message 등
- Active data collection: 설문조사 응답, 챗봇과의 상호작용 등

### 분석 방법
다음으로 어떻게 이런 데이터를 분석할 수 있을까요? 그 과정에 대해서도 세세하게 설명해주셨는데요, 
데이터는 Raw features → Digital biomarkers → Digital phenotyping의 과정을 거칩니다. 빅데이터의 특성상 머신러닝 기술(pattern identification, feature extraction)을 주로 활용하며, 데이터 전처리가 매우 중요하다고 강조하셨습니다!

## 디지털 페노타이핑의 적용
디지털 페노타이핑이 적용되는 주요 맥락은 다음과 같다고 하셨습니다.
1. Care management
   - 치료의 효과성 파악
   - 맞춤형 처방 활용

2. Mobile intervention
   - 예: 국내 보건소 모바일 헬스케어 사업

3. Diagnosis
   - 예: 일상생활 데이터를 통한 치매 위험군 조기 발견 및 지원

## 연구시 유의점
마지막으로 강연을 마무리하시면서 교수님께서는 여러 연구들을 직접 수행하시면서 깨닫게된 여러 유의점들과 사례를 설명해주시면서 강연이 마무리 되었습니다.
1. 데이터 수집의 한계. 
   - 일상생활 맥락 파악의 어려움
   - 예: 스마트폰을 두고 러닝머신에서 운동하는 경우 활동량 미측정

2. 기타 고려사항
   - Bias 발생 가능성
   - 데이터 수집 대상의 에이전시, 자기인식 보장 문제
   - 개인정보 보호 관련 이슈

점심 시간이었음에도 학부생부터 타 대학 대학원생, 교직원분들, 교수님들 등 다양한 분야에서 많은 분들이 참석하여 주셨습니다!

그리고 맛있는 샌드위치도 먹고 귀중한 강연도 들을 수 있는 일석이조의 시간이었습니다!
다음에도 스누코 샌드위치.. 해주세용...👍👍⭐