안녕하세요.
오늘은 부동산 투자를 위해 확인해야 할 여러가지 지수 등을 정리하고자 합니다.
여러 통계데이터를 종합하여 투자 시점을 잡는다면 그래도 조금 더 나은 투자를 할 수 있을 것이라 생각하고 있어요.
그래서 제가 책(잭파시 톱다운 투자법 등)을 읽고 강의를 들으면서 정리하기 시작한 데이터를 블로그에도 올려보고자 합니다.
요즘은 프롭테크(부동산서비스산업)가 워낙 잘 되어있어서 사실 클릭 몇 번만 해도 주요 지표들을 볼 수 있습니다. 더 양질의 정보를 보려면 보통은 유료서비스를 이용해야해서 우선은 블로그에 정리하면서 저도 공부를 해보려고 합니다.
그럼 하나씩 정리해볼게요.
KB아파트담보대출 PIR (KB APT Price to income ratio)
KB부동산-KB통계-월간시계열자료-13.KB아파트담보대출PIR
PIR 은 소득대비주택가격 지수로 소득을 모두 저축했을 때 몇 년을 모아야 주택을 구매할 수 있는지를 나타내는 지표 입니다. 지역별로 주택가격이 다르니 지역별로 지수를 확인해봐야 합니다. 그리고 시 단위가 아닌 구 단위, 더 들어가서는 관심 아파트 단지의 PIR 을 트래킹 할 필요가 있습니다.
여기서는 KB부동산 에서 바로 조회가 가능한 부분만 정리하려고 합니다.
| 지역 | 서울특별시 Seoul | 경기도 Gyeonggi | 인천광역시 Incheon | ||||||
| 년도 | 가구소득(Income) | 주택가격 (Price) |
KB아파트 PIR | 가구소득(Income) | 주택가격 (Price) |
KB아파트 PIR | 가구소득(Income) | 주택가격 (Price) |
KB아파트 PIR |
| '08 1Q | 4,007 | 29,500 | 7.4 | 3,246 | 19,825 | 6.1 | 2,943 | 16,750 | 5.7 |
| 2Q | 4,308 | 32,500 | 7.5 | 3,221 | 19,675 | 6.1 | 2,927 | 17,250 | 5.9 |
| 3Q | 4,820 | 36,325 | 7.5 | 3,265 | 21,250 | 6.5 | 3,045 | 19,113 | 6.3 |
| 4Q | 5,052 | 42,000 | 8.3 | 3,571 | 24,800 | 6.9 | 2,950 | 20,500 | 6.9 |
| '09 1Q | 5,464 | 45,500 | 8.3 | 4,107 | 28,000 | 6.8 | 3,497 | 23,000 | 6.6 |
| 2Q | 5,424 | 45,800 | 8.4 | 3,997 | 27,500 | 6.9 | 3,377 | 22,500 | 6.7 |
| 3Q | 4,977 | 43,500 | 8.7 | 3,545 | 24,900 | 7.0 | 2,919 | 20,825 | 7.1 |
| 4Q | 4,645 | 39,500 | 8.5 | 3,437 | 23,750 | 6.9 | 2,999 | 20,000 | 6.7 |
| '10 1Q | 5,082 | 40,450 | 8.0 | 3,672 | 23,500 | 6.4 | 3,263 | 20,100 | 6.2 |
| 2Q | 4,860 | 38,500 | 7.9 | 3,653 | 23,000 | 6.3 | 3,298 | 20,000 | 6.1 |
| 3Q | 4,789 | 39,063 | 8.2 | 3,535 | 24,310 | 6.9 | 3,169 | 21,000 | 6.6 |
| 4Q | 4,531 | 39,500 | 8.7 | 3,227 | 22,550 | 7.0 | 2,810 | 19,750 | 7.0 |
| '11 1Q | 4,658 | 40,000 | 8.6 | 3,360 | 23,500 | 7.0 | 3,000 | 20,725 | 6.9 |
| 2Q | 4,429 | 36,700 | 8.3 | 3,303 | 22,300 | 6.8 | 3,015 | 19,700 | 6.5 |
| 3Q | 4,505 | 37,500 | 8.3 | 3,453 | 22,250 | 6.4 | 3,089 | 20,650 | 6.7 |
| 4Q | 4,720 | 39,000 | 8.3 | 3,469 | 23,500 | 6.8 | 3,302 | 21,100 | 6.4 |
| '12 1Q | 5,105 | 42,100 | 8.2 | 3,764 | 26,000 | 6.9 | 3,696 | 22,500 | 6.1 |
| 2Q | 5,130 | 40,000 | 7.8 | 3,761 | 25,875 | 6.9 | 3,513 | 23,000 | 6.5 |
| 3Q | 4,811 | 38,675 | 8.0 | 3,758 | 25,250 | 6.7 | 5,161 | 27,500 | 5.3 |
| 4Q | 4,648 | 38,000 | 8.2 | 3,534 | 24,400 | 6.9 | 3,330 | 22,000 | 6.6 |
| '13 1Q | 5,099 | 40,000 | 7.8 | 3,771 | 24,750 | 6.6 | 3,433 | 21,400 | 6.2 |
| 2Q | 5,192 | 39,000 | 7.5 | 3,950 | 25,500 | 6.5 | 3,482 | 22,050 | 6.3 |
| 3Q | 4,781 | 36,500 | 7.6 | 4,000 | 24,000 | 6.0 | 3,366 | 20,000 | 5.9 |
| 4Q | 4,280 | 36,300 | 8.5 | 3,600 | 23,250 | 6.5 | 3,360 | 20,500 | 6.1 |
| '14 1Q | 5,574 | 42,000 | 7.5 | 4,440 | 28,000 | 6.3 | 3,841 | 27,250 | 7.1 |
| 2Q | 4,975 | 38,900 | 7.8 | 4,107 | 26,550 | 6.5 | 3,643 | 23,000 | 6.3 |
| 3Q | 4,687 | 39,500 | 8.4 | 3,771 | 24,850 | 6.6 | 3,545 | 23,900 | 6.7 |
| 4Q | 4,710 | 38,000 | 8.1 | 3,914 | 25,500 | 6.5 | 3,811 | 23,750 | 6.2 |
| '15 1Q | 5,263 | 40,000 | 7.6 | 4,424 | 29,000 | 6.6 | 4,558 | 30,000 | 6.6 |
| 2Q | 5,131 | 40,500 | 7.9 | 4,324 | 29,000 | 6.7 | 4,028 | 26,250 | 6.5 |
| 3Q | 5,282 | 43,000 | 8.1 | 4,200 | 28,225 | 6.7 | 3,623 | 24,500 | 6.8 |
| 4Q | 5,159 | 44,000 | 8.5 | 4,150 | 29,500 | 7.1 | 3,753 | 27,000 | 7.2 |
| '16 1Q | 5,173 | 46,450 | 9.0 | 4,051 | 28,700 | 7.1 | 3,663 | 24,750 | 6.8 |
| 2Q | 5,000 | 43,500 | 8.7 | 3,785 | 25,500 | 6.7 | 3,285 | 23,450 | 7.1 |
| 3Q | 5,000 | 44,900 | 9.0 | 4,026 | 28,100 | 7.0 | 3,615 | 24,250 | 6.7 |
| 4Q | 4,960 | 46,500 | 9.4 | 3,970 | 29,000 | 7.3 | 3,653 | 25,425 | 7.0 |
| '17 1Q | 4,744 | 44,500 | 9.4 | 3,867 | 27,000 | 7.0 | 3,732 | 25,750 | 6.9 |
| 2Q | 5,213 | 46,000 | 8.8 | 3,739 | 26,500 | 7.1 | 3,443 | 22,750 | 6.6 |
| 3Q | 5,395 | 47,000 | 8.8 | 3,975 | 28,250 | 7.1 | 3,441 | 24,500 | 7.1 |
| 4Q | 5,095 | 48,000 | 9.4 | 3,858 | 28,500 | 7.4 | 3,348 | 25,100 | 7.5 |
| '18 1Q | 5,454 | 48,675 | 8.9 | 4,042 | 30,500 | 7.5 | 3,472 | 26,000 | 7.5 |
| 2Q | 4,624 | 45,584 | 9.9 | 3,880 | 30,300 | 7.8 | 3,367 | 25,000 | 7.4 |
| 3Q | 4,684 | 47,500 | 10.1 | 3,848 | 30,500 | 7.9 | 3,262 | 25,500 | 7.8 |
| 4Q | 4,962 | 49,000 | 9.9 | 3,800 | 30,155 | 7.9 | 3,360 | 26,500 | 7.9 |
| '19 1Q | 4,845 | 51,000 | 10.5 | 4,042 | 31,000 | 7.7 | 3,744 | 27,800 | 7.4 |
| 2Q | 4,690 | 50,500 | 10.8 | 3,810 | 29,500 | 7.7 | 3,327 | 24,250 | 7.3 |
| 3Q | 5,726 | 62,250 | 10.9 | 3,999 | 31,500 | 7.9 | 3,608 | 27,400 | 7.6 |
| 4Q | 5,713 | 65,000 | 11.4 | 3,490 | 24,000 | 6.9 | 3,000 | 20,850 | 6.9 |
| '20 1Q | 6,181 | 72,500 | 11.7 | 4,190 | 28,634 | 6.8 | 3,694 | 25,750 | 7.0 |
| 2Q | 5,443 | 62,000 | 11.4 | 4,264 | 34,000 | 8.0 | 3,849 | 29,000 | 7.5 |
| 3Q | 5,397 | 66,000 | 12.2 | 4,228 | 36,300 | 8.6 | 3,845 | 29,400 | 7.6 |
| 4Q | 5,589 | 71,500 | 12.8 | 4,314 | 39,700 | 9.2 | 3,772 | 32,500 | 8.6 |
| '21 1Q | 5,142 | 65,500 | 12.7 | 4,140 | 40,500 | 9.8 | 3,772 | 32,500 | 8.6 |
| 2Q | 5,519 | 73,750 | 13.4 | 4,441 | 46,000 | 10.4 | 3,876 | 34,250 | 8.8 |
| 3Q | 5,652 | 77,000 | 13.6 | 4,656 | 49,800 | 10.7 | 3,971 | 37,500 | 9.4 |
| 4Q | 6,002 | 80,625 | 13.4 | 4,680 | 53,450 | 11.4 | 4,207 | 43,000 | 10.2 |
| '22 1Q | 5,588 | 81,000 | 14.5 | 4,436 | 49,750 | 11.2 | 4,054 | 41,750 | 10.3 |
| 2Q | 5,910 | 87,500 | 14.8 | 4,344 | 47,000 | 10.8 | 3,873 | 42,000 | 10.8 |
| 3Q | 5,701 | 82,875 | 14.5 | 4,562 | 47,000 | 10.3 | 4,116 | 37,500 | 9.1 |
| 4Q | 4,289 | 57,500 | 13.4 | 3,893 | 42,750 | 11.0 | 3,717 | 37,500 | 10.1 |
| '23 1Q | 5,309 | 77,250 | 14.5 | 4,876 | 54,000 | 11.1 | 4,769 | 43,625 | 9.1 |
| 2Q | 6,471 | 82,500 | 12.7 | 4,950 | 51,000 | 10.3 | 4,500 | 41,500 | 9.2 |
| 3Q | 6,593 | 84,500 | 12.8 | 4,877 | 49,000 | 10.0 | 4,462 | 39,500 | 8.9 |
| 4Q | 7,813 | 92,000 | 11.8 | 5,298 | 50,000 | 9.4 | 4,705 | 40,000 | 8.5 |
| '24 1Q | 2024년 5월 등재 예정 | ||||||||
| 2Q | 2024년 8월 등재 예정 | ||||||||
투자를 하기 가장 좋았던 13년도 기준으로 서울을 보면 7~8 정도의 수치로 보입니다. 19년도 수치는 10 정도로 보이네요.
그리고 지금 수치는 11.8 로 많이 내려왔습니다. 저는 10 정도에 수렴한다면 투자를 할 의향이 있습니다.
아파트 공급물량
부동산지인 및 KB통계 월간시계열 매매가격지수
기본적으로 시장경제에서 중요한 요소에는 공급과 수요가 있습니다. 그 중에서 공급물량을 한번 확인해보죠.
먼저 부동산지인 에서 확인해볼게요.
서울 및 수도권 공급물량 입니다. 서울/경기/인천 합계 공급량이 17만, 서울/경기 공급량 이 13만 이하라면 괜찮다고 보고 있습니다.
24년 기준으로는 수도권 전체가 약 16만, 서울/경기 는 약 13만이고, 뒤로 갈수록 공급이 없어집니다. 괜찮다고 보여집니다.
지방은 어떤지 몇 지역만 확인해볼게요. 광역시를 제외한 지방7도는 특히 공급물량에 영향을 많이 받습니다.
대구광역시는 24년까지 적정물량 초과공급이 이루어지다가 수도권과 마찬가지로 25년부터는 공급이 많이 줄어듭니다.
지방 7도 중 제가 관심을 가지고 있는 곳을 확인해볼게요.
먼저 충북 청주시입니다. 청주시는 23~24년은 적정물량 초과공급, 그리고 25년부터 27년까지는 적정물량의 공급이 되는 것으로 확인됩니다.
지방 7도의 경우 입주물량을 2년 앞당겨서 매매가격지수와 비교하면 어느정도 상관관계가 있다고 합니다.
청주시 매매가격지수 와 입주물량(-2년) 을 비교해봤습니다. 어느정도 일치해 보이네요.
다음은 창원시 입니다. 공급물량에 대한 리스크는 없어 보입니다.
창원시 입주물량과 매매가격지수도 그래프로 만들어 보았습니다.
마지막으로 천안시 입니다. 24년 공급예정물량이 많이 있습니다. 마찬가지로 그 이후로는 공급물량이 급감하네요.
천안시 매매가격지수와 입주량(-2년) 그래프 입니다.
아파트매매거래량
국가통계포털(https://kosis.kr/) 행정구역별 아파트매매거래
매매거래량은 매매 수요를 확인할 수 있는 중요한 데이터 입니다.
지역별로 매매거래량 추이를 확인하여 일정 매매거래량 이상을 계속 유지한다면 가격이 올라간다고 보시면 됩니다.
먼저 서울 아파트 매매거래량 입니다. 서울은 1만 건 이상의 거래가 지속된다면 가격이 상승한다고 볼 수 있습니다. 아직 한참 못미치는 수준으로 보입니다.
다음은 경기도 아파트 매매거래량 입니다. 주황색 실선은 평균 거래량 입니다. 아직 평균거래량에 못 미치는 거래량이네요.
밑으로 관심이 있는 지역 아파트매매거래량을 추가해봤습니다. 수도권 지역은 서울과 큰 차이가 없네요.
지방 아파트매매거래량 도 확인해보죠.
천안시 아파트매매거래량 입니다. 수도권 지역의 아파트 보다는 평균선에 가까운 거래량을 보여주고 있습니다.
청주시는 평균 거래량 근처까지 와있네요. 지켜 볼 필요가 있겠습니다.
M2유동성(M2 Yoy : Year on year)
한국은행 경제통계시스템(ecos)
M2 통화량이란 광의통화 로 하단의 식으로 구해집니다.
M2= M1 + 정기 예.적금 및 부금 + 거주자외화예금 + 시장형 금융상품 + 실적배당형 금융상품 + 금융채 + 발행어음 + 신탁형 증권저축
자산증식 등의 목적으로 저축되는 현금이지만 약간의 이자소득을 포기하면 언제든지 인출이 가능한 통화까지 더한 통화향으로 생각하시면 됩니다.
이 M2 통화량을 전년 대비 증감률로 표시한 것이 Yoy(Year on year) 이고, 과거 아파트매매가격지수 와 비교해보면 M2 Yoy 가 먼저 올라가기 시작하고 뒤따라서 아파트매매가격지수가 올라가는 것을 볼 수 있습니다. M2 Yoy 가 증가하기 시작할 때를 지켜보면 좋겠죠.
실질GDP Yoy
한국은행
국내총생산(GDP)가 총 생산량 × 개별단가 로 계산된다면 실질GDP 는 가격의 변동은 제거하여 생산량의 변동만을 확인할 수 있는 지표입니다.
실질GDP가 0% 이상으로 유지가 되어야 아파트매매가격지수도 상승할 수 있습니다.
아파트매매가격지수 비교
KB통계 월간 시계열 아파트매매가격지수
지역별 아파트 매매가격지수를 상관계수 가 높은(함께 가격이 움직이는) 지역별로 그루핑하여 관리를 한다면 그루핑된 지역 중 한 지역이 유독 낮은 매매가격지수 를 보이고 있다면 나머지 지역을 따라 가격이 올라가거나 또는 그 지역을 따라 나머지 지역의 가격이 하락할 수 있습니다. 상승 또는 하락여부는 다른 지표를 함께 보면서 확인할 수 있겠죠.
그럼 상관계수가 높은 지역별로 아파트매매가격지수를 그루핑하여 그래프로 그려 보겠습니다.
1. 서울 및 수도권, 6개 광역시로 흐름이 어떻게 움직이는지 확인
거의 같은 흐름을 보이고 있습니다. 상관계수가 높은 것이 확인되었습니다.
2. 서울 및 대전광역시, 세종특별자치시 비교
서울 및 대전광역시, 세종시는 매매가격지수가 함께 가는 것을 확인할 수 있습니다. 만약 서울의 매매가격지수가 먼저 올라가는 흐름을 보이는 반면 대전과 세종의 흐름이 아직 보합을 유지하고 있다면 투자 타이밍을 잡을 수 있겠습니다.
3. 부산 및 대구, 광주, 울산, 경남 비교
부산광역시 와 대구광역시, 광주광역시, 울산광역시, 경상남도 는 매매가격지수가 함께 가는 것을 확인할 수 있습니다. 대구광역시가 유독 떨어져 있으며 이는 공급물량으로 인한 가격지수 하락입니다. 다른 지역이 보합을 유지하면서 대구광역시 입주가 마무리 된다면 다시 다른 지역과 비슷한 수준으로 올라갈 수 있겠네요.
4. 충남 및 충북, 강원, 경북 비교
강원도가 올라가 있네요. 위에서 다룬 지수 및 하단에서 추가할 지수를 지역별로 확인 후 다른 지역도 따라 상승할지 확인해봐야 합니다.
하나만 확인해볼까요? 매매거래량을 볼게요. 강원도 아파트매매거래량이 평균선에 근접하여 이루어지고 있습니다. 반면에 충남시 아파트매매거래량 은 평균선 근처까지 갔다가 다시 떨어지고 있죠. 그래서 강원도 매매가격지수가 조금 올라간 것으로 보입니다.
5. 전남, 전북, 경남 비교
전라도 및 경남은 매매가격지수가 함께 가는 것을 볼 수 있습니다. 전남은 상대적으로 상승/하락폭은 완만하네요.
매수우위지수
KB통계 주간시계열 7.매수매도
매수우위지수는 '매수우위지수 = 100 + "매수자 많음" 비중 - "매도자 많음" 비중(조사항목 : 매수자많음, 비슷함, 매도자많음)' 으로 계산하는 항목으로 0~200 범위 이내이며 지수가 100을 초과할수록 '매수자가 많다'를, 100 미만일 경우 '매도자가 많다'를 의미합니다. 매수우위지수가 높으면 매수자가 많고, 그렇다면 매매가격지수도 상승할 여력이 더 많겠죠.
위에서는 월간 시계열 데이터를 이용했다면 매수우위지수는 주간시계열 지표를 이용합니다. 매수우위지수가 60 이상이 되면 매매가격지수가 상승할 수 있습니다.
아래의 그래프는 24/03/11 기준 매수우위지수와 매매가격지수 를 비교한 그래프 입니다. 매수우위지수가 선행적으로 올라가고 매매가격지수가 따라 올라가는 것을 볼 수 있습니다. 하락도 마찬가지입니다. 지금은 아직 매수우위지수가 낮으니 추세를 보는 것이 중요하겠네요.
아래는 경기도 및 충북, 충남, 경남 의 매수우위지수를 그래프로 가져왔습니다. 24/03/11일 기준입니다.
전세수급지수
KB통계 주간시계열 9.전세수급
전세수급지수 역시 매수우위지수와 마찬가지로 계산됩니다.
전세수급지수 = 100 + "공급부족"비중 - "공급충분"비중 (조사항목 : 공급부족, 적절, 공급충분) 전세수급지수는 0~200 범위 이내이며 지수가 100을 초과할수록 '공급부족' 비중이 높음
전세수급지수가 높아질수록 전세 공급이 부족하게 되며 전세는 공급량에 따라 정직하게 가격이 변동됩니다. 전세 공급이 부족하여 수급지수가 높아지면 전세 가격은 상승하게 됩니다.
전세가격 상승은 매매가격 상승에너지를 쌓는데 아주 중요한 요소입니다.
예시로 서울시 매매가격지수와 전세수급지수의 상관관계를 그래프로 확인해 보시죠.
전세수급지수가 선행하여 먼저 오르거나 떨어지면 매매가격지수도 뒤따라 오르거나 떨어지는 것을 볼 수 있습니다. 서울시는 전세수급지수가 다시 상승하고 있습니다. 매주 지켜보면서 추세를 확인해야겠습니다.
그럼 현재 경기도 및 지방은 어떤지 볼까요?
서울과 마찬가지로 하락곡선(전세공급증가)을 그리다 다시금 증가하는 모습을 보이고 있습니다. 충청북도는 상승 후 살짝 하락했는데 이후 움직임을 체크하면 좋겠습니다.
매매가격증감률
KB통계 주간시계열 1.매매증감
매주 매매가격이 증가하고 있는지 감소하고 있는지를 확인하는 것도 당연히 중요하겠죠.
위의 지표들과 마찬가지의 흐름을 가지므로 함께 확인을 해야 합니다. 매매가격증감률이 계속 양수로 지속된다면 매매가격지수도 동반 상승하게 됩니다.
서울 및 경기도 매매가격증감률 입니다. 큰 폭으로 하락 후 0 지점을 살짝 넘었다가 지금은 다시 마이너스로 확인됩니다.
다음은 공급물량으로 가격이 많이 하락한 대구광역시 입니다. 0을 회복하지 못하고 다시 마이너스네요.
청주시 및 천안시, 창원시 입니다. 지금 보기로는 하락세로 보입니다. 이후 추세를 확인해 봐야겠습니다.
부동산지인(https://aptgin.com/) 지역분석 - 시장강도
부동산지인 프롭테크를 이용하여 매수/매도시점을 찾을 수 있습니다. 사실 위에 지표들을 매주 분석하며 타이밍을 잡는 것도 좋지만 요즘은 이런 지수 데이터들을 분석하여 주는 프롭테크가 많이 있습니다.
부동산지인의 시장강도에 대한 설명은 아래와 같습니다. 목적 자체에 매수, 매도 시점을 찾기 위한 지표라고 되어 있네요.
책을 통해 제가 확인하는 방법은 지인 시장강도 중 매매시장강도가 0 초과 후 지속 상승되다가 전세시장강도가 하락하기 시작하면 그때를 매수시점, 반대로 매매시장강도가 하락하면서 전세시장강도가 상승하기 시작하면 그 때를 매도시점으로 보고 있습니다.
24년 3월 기준 전체 시장강도 현황입니다.
오른쪽으로 갈수록 매매 시장강도가 높은 것이고, 위로 갈수록 전세 시장강도가 높다고 보시면 됩니다.
충북을 보면 매매 시장강도가 0 이상이지만 하락추세이고, 전세 시장강도는 50 정도로 보입니다.
지역을 클릭하면 더 자세히 볼 수 있습니다.
충북의 경우 매매시장강도가 0을 돌파했지만 다시 하락하는 모습을 보이고 있네요. 만약 뒤로 갈수록 매매가격지수가 다시 상승하는 추세이고 전세시장강도가 떨어진다면 그때를 매수시점으로 볼 수 있겠네요.
외지인 거래량(지방7도)
국가통계포털(KOSIS : https://kosis.kr/) - 매입자거주지별 아파트매매거래현황
지방7도 를 분석할 때 중요한 지표 중 하나는 외지인 거래량 입니다. 외지인 거래량이 늘기 시작하면 매매가격지수가 올라갑니다. 외지인들이 투자하기 시작하는 때가 투자하기 좋은 때라는 의미일 테니까요.
하단은 청주시, 천안시, 창원시 기준 외지인 거래량 그래프 입니다. 모두 아직 평균 거래량 미만으로 거래되고 있습니다.
미분양 물량(지방7도)
부동산지인
지방은 미분양 물량 확인도 중요합니다.
미분양이 줄기 시작하는 시점에 매수하면 2년 보유 후 미분양이 증가하기 시작하는 시점에 매도(탈출)가 가능합니다.
지금까지 아파트 매매가격지수를 선행하거나 상관계수가 높은 지표들을 정리해 봤습니다.
가능하면 매주, 안되면 분기별이라도 정리하여 흐름을 보려고 하니 여러분들도 함께 정리해 보세요.
읽어주셔서 감사합니다.
