기존 질문이 삭제되어 헷갈리실 다른 분들을 위해 자문자답 형태로 남겨둡니다.Python의 경우 어느 곳에서 다운로드 받느냐에 따라 다양한 경로에 다양한 버전이 생길 수 있습니다. 첨부해주신 사진을 봤을 때,/usr/bin/python3를 통해 boto3를 import 하시려면, /usr/bin/pip3를 통해 boto3를 다운로드 해주셔야 될 것 같습니다.( /usr/bin/python3 를 입력해서 실행했을 때와 python3를 입력했을 때 버전을 비교해보시면 좋습니다.)간단한 해결 방법으로는 /usr/bin/python3가 아닌 그냥 python3로 실행해주시면 될 것 같습니다. 만약 해결되지 않는다면, 현재 boto3가 설치된 경로에 있는 Python 실행 파일을 통해 파일을 실행해주시면 됩니다. 이런 번거로운 절차가 귀찮으시면, 1.3. Python 실행 단축키 설정을 참고하셔서 실행 설정을 해주시고,vscode에서 cmd + shift + p 입력 후, Python: Select Interpreter를 입력해주신 후에실행하고 싶은 Python3 경로를 선택해주시면 됩니다.또는, 우측 하단에 아래 그림과 같이 나오는 부분에서 버전을 클릭하시면 위 그림이 나오게 됩니다. 이후에는 cmd + enter를 통해 쉽게 실행 가능합니다!해보시고 안되시면 다시 말씀 부탁드리겠습니다.

pip를 통해서 face-recognition 모듈을 설치하려는데 아래 사진과 같은 오류가 계속 발생합니다.pip 버전은 제일 최신 버전파이썬 버전은 3.11.4 인터넷 보니 CMake를 설치하래서 일단 CMake 버전은 3.28.1입니다 아 dlib도 pip말고 직접 설치하래서 했더니 밑에 빨간 글자를 제외하고 위에'subprocess.CalledProcessError' 부분과 똑같은 오류가 발생하더군요 이걸로 계속 고통받다 마지막으로 질문해봅니다 ㅠ

from typing import List from fastapi import FastAPI, Body, HTTPException, Depends from pydantic import BaseModel from sqlalchemy.orm import Session from database.orm import ToDo from database.connection import get_db from database.repository import get_todos from schema.response import ListToDoResponse, ToDoSchema app = FastAPI() @app.get("/") def heath_check_handler(): return {"ping": "pong"} todo_data = { 1: { "id": 1, "contents": "실전! FastAPI 섹션 0 수강", "is_done": True, }, 2: { "id": 2, "contents": "실전! FastAPI 섹션 1 수강", "is_done": False, }, 3: { "id": 3, "contents": "실전! FastAPI 섹션 2 수강", "is_done": False, }, } @app.get("/todos", status_code=200) def get_todos_handler( order: str | None = None, session: Session = Depends(get_db), ) -> ListToDoResponse: todos: List[ToDo] = get_todos(session=session) if order and order == "DESC": return ListToDoResponse( todos=[ToDoSchema.from_orm(todo) for todo in todos[::-1]] ) return ListToDoResponse( todos=[ToDoSchema.from_orm(todo) for todo in todos] ) @app.get("/todos/{todo_id}", status_code=200) def get_todo_handler(todo_id: int): todo = todo_data.get(todo_id) if todo: return todo raise HTTPException(status_code=404, detail="ToDo Not Found") class CreateToDoRequest(BaseModel): id: int contents: str is_done: bool @app.post("/todos", status_code=201) def create_todo_handler(request: CreateToDoRequest): todo_data[request.id] = request.dict() return todo_data[request.id] @app.patch("/todos/{todo_id}", status_code=200) def update_todo_handler( todo_id: int, is_done: bool = Body(..., embed=True) ): todo = todo_data.get(todo_id) if todo: todo["is_done"] = is_done return todo raise HTTPException(status_code=404, detail="ToDo Not Found") @app.delete("/todos/{todo_id}") def delete_todo_handler(todo_id: int): todo = todo_data.pop(todo_id, None) if todo: return raise HTTPException(status_code=404, detail="ToDo Not Found")  from typing import List from pydantic import BaseModel class ToDoSchema(BaseModel): id: int contents: str is_done: bool class Config: orm_mode = True class ListToDoResponse(BaseModel): todos: List[ToDoSchema] from typing import List from sqlalchemy import select from sqlalchemy.orm import Session from database.orm import ToDo def get_todos(session: Session) -> List[ToDo]: return list(session.scalars(select(ToDo)))  from sqlalchemy import create_engine from sqlalchemy.orm import sessionmaker DATABASE_URL = "mysql+pymysql://root:todos@127.0.0.1:3306/todos" engine = create_engine(DATABASE_URL, echo=True) SessionFactory = sessionmaker(autocommit=False, autoflush=False, bind=engine) def get_db(): session = SessionFactory() try: yield session finally: session.close()  from sqlalchemy import Boolean, Column, Integer, String from sqlalchemy.orm import declarative_base Base = declarative_base() class ToDo(Base): __tablename__ = 'todo' id = Column(Integer, primary_key=True, index=True) contents = Column(String(256), nullable=False) is_done = Column(Boolean, nullable=False) def __repr__(self): return f"ToDo(id={self.id}, contents={self.contents}, is_done={self.is_done})"  에러가 납니다.     파이썬 콘솔 <input>:1: PydanticDeprecatedSince20: The from_orm method is deprecated;  from schema.response import ToDoSchemafrom datagbase.orm import ToDoTraceback (most recent call last):File "C:\Program Files\JetBrains\PyCharm 2023.3.2\plugins\python\helpers\pydev\pydevconsole.py", line 364, in runcodecoro = func()^^^^^^File "<input>", line 1, in <module>File "C:\Program Files\JetBrains\PyCharm 2023.3.2\plugins\python\helpers\pydev\_pydev_bundle\pydev_import_hook.py", line 21, in do_importmodule = self._system_import(name, args, *kwargs)^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ModuleNotFoundError: No module named 'datagbase'from database.orm import ToDotodo = ToDo(id=100, contents="test", is_done=True)ToDoSchema.from_orm(todo)<input>:1: PydanticDeprecatedSince20: The from_orm method is deprecated; set model_config['from_attributes']=True and use model_validate instead. Deprecated in Pydantic V2.0 to be removed in V3.0. See Pydantic V2 Migration Guide at https://errors.pydantic.dev/2.5/migration/Traceback (most recent call last):File "C:\Program Files\JetBrains\PyCharm 2023.3.2\plugins\python\helpers\pydev\pydevconsole.py", line 364, in runcodecoro = func()^^^^^^File "<input>", line 1, in <module>File "C:\Users\manag\pyProject\todos\Lib\site-packages\typing_extensions.py", line 2499, in wrapperreturn arg(*args, **kwargs)^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^File "C:\Users\manag\pyProject\todos\Lib\site-packages\pydantic\main.py", line 1126, in from_ormraise PydanticUserError(pydantic.errors.PydanticUserError: You must set the config attribute from_attributes=True to use from_orm  http://localhost:8000/docs#/default/get_todos_handler_todos_get접속시 터미널INFO: 127.0.0.1:56312 - "GET /docs HTTP/1.1" 200 OKINFO: 127.0.0.1:56312 - "GET /openapi.json HTTP/1.1" 200 OK2024-01-23 16:06:15,108 INFO sqlalchemy.engine.Engine BEGIN (implicit)2024-01-23 16:06:15,109 INFO sqlalchemy.engine.Engine SELECT todo.id, todo.contents, todo.is_doneFROM todo2024-01-23 16:06:15,109 INFO sqlalchemy.engine.Engine [cached since 826.5s ago] {}2024-01-23 16:06:15,113 INFO sqlalchemy.engine.Engine ROLLBACKINFO: 127.0.0.1:56312 - "GET /todos HTTP/1.1" 500 Internal Server ErrorERROR: Exception in ASGI applicationTraceback (most recent call last):File "C:\Users\manag\pyProject\todos\Lib\site-packages\uvicorn\protocols\http\h11_impl.py", line 404, in run_asgiresult = await app( # type: ignore[func-returns-value]^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^File "C:\Users\manag\pyProject\todos\Lib\site-packages\uvicorn\middleware\proxy_headers.py", line 84, in callreturn await self.app(scope, receive, send)^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^File "C:\Users\manag\pyProject\todos\Lib\site-packages\fastapi\applications.py", line 1054, in callawait super().__call__(scope, receive, send)File "C:\Users\manag\pyProject\todos\Lib\site-packages\starlette\applications.py", line 123, in callawait self.middleware_stack(scope, receive, send)File "C:\Users\manag\pyProject\todos\Lib\site-packages\starlette\middleware\errors.py", line 186, in callraise excFile "C:\Users\manag\pyProject\todos\Lib\site-packages\starlette\middleware\errors.py", line 164, in callawait self.app(scope, receive, _send)File "C:\Users\manag\pyProject\todos\Lib\site-packages\starlette\middleware\exceptions.py", line 62, in callawait wrap_app_handling_exceptions(self.app, conn)(scope, receive, send)File "C:\Users\manag\pyProject\todos\Lib\site-packages\starlette\_exception_handler.py", line 64, in wrapped_appraise excFile "C:\Users\manag\pyProject\todos\Lib\site-packages\starlette\_exception_handler.py", line 53, in wrapped_appawait app(scope, receive, sender)File "C:\Users\manag\pyProject\todos\Lib\site-packages\starlette\routing.py", line 762, in callawait self.middleware_stack(scope, receive, send)File "C:\Users\manag\pyProject\todos\Lib\site-packages\starlette\routing.py", line 782, in appawait route.handle(scope, receive, send)File "C:\Users\manag\pyProject\todos\Lib\site-packages\starlette\routing.py", line 297, in handleawait self.app(scope, receive, send)File "C:\Users\manag\pyProject\todos\Lib\site-packages\starlette\routing.py", line 77, in appawait wrap_app_handling_exceptions(app, request)(scope, receive, send)File "C:\Users\manag\pyProject\todos\Lib\site-packages\starlette\_exception_handler.py", line 64, in wrapped_appraise excFile "C:\Users\manag\pyProject\todos\Lib\site-packages\starlette\_exception_handler.py", line 53, in wrapped_appawait app(scope, receive, sender)File "C:\Users\manag\pyProject\todos\Lib\site-packages\starlette\routing.py", line 72, in appresponse = await func(request)^^^^^^^^^^^^^^^^^^^File "C:\Users\manag\pyProject\todos\Lib\site-packages\fastapi\routing.py", line 299, in appraise eFile "C:\Users\manag\pyProject\todos\Lib\site-packages\fastapi\routing.py", line 294, in appraw_response = await run_endpoint_function(^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^File "C:\Users\manag\pyProject\todos\Lib\site-packages\fastapi\routing.py", line 193, in run_endpoint_functionreturn await run_in_threadpool(dependant.call, **values)^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^File "C:\Users\manag\pyProject\todos\Lib\site-packages\starlette\concurrency.py", line 40, in run_in_threadpoolreturn await anyio.to_thread.run_sync(func, *args)^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^File "C:\Users\manag\pyProject\todos\Lib\site-packages\anyio\to_thread.py", line 56, in run_syncreturn await get_async_backend().run_sync_in_worker_thread(^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^File "C:\Users\manag\pyProject\todos\Lib\site-packages\anyio\_backends\_asyncio.py", line 2134, in run_sync_in_worker_threadreturn await future^^^^^^^^^^^^File "C:\Users\manag\pyProject\todos\Lib\site-packages\anyio\_backends\_asyncio.py", line 851, in runresult = context.run(func, *args)^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^File "C:\Users\manag\pyProject\todos\src\main.py", line 48, in get_todos_handlertodos=[ToDoSchema.from_orm(todo) for todo in todos]^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^File "C:\Users\manag\pyProject\todos\Lib\site-packages\typing_extensions.py", line 2499, in wrapperreturn arg(*args, **kwargs)^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^File "C:\Users\manag\pyProject\todos\Lib\site-packages\pydantic\main.py", line 1126, in from_ormraise PydanticUserError(pydantic.errors.PydanticUserError: You must set the config attribute from_attributes=True to use from_orm 

선생님 안녕하세요! 5장 회귀 실습 2:캐글경연 주택가격 예측-Advanced Regression Techniques - 01 을 듣다가 타겟 값인 Price를 로그 변환하여 정규 분포 형태로 변환하고, 피처들 중 숫자형 컬럼의 Null 값 데이터 처리 부분 코드를 다음과 같이 썼습니다. 그런데 결과가 사진과 같이 float64가 포함된 형태로 나왔습니다. 제가 어떤 부분에서 잘못한 건지, 그리고 어떻게 해야 선생님과 같은 결과가 나올 수 있나요?ㅎㅎ# SalePrice 로그 변환original_SalePrice = house_df['SalePrice']house_df['SalePrice'] = np.log1p(house_df['SalePrice'])# Null이 너무 많은 컬럼들과 불필요한 컬럼 삭제house_df.drop(['Id', 'PoolQC', 'MiscFeature', 'Alley', 'Fence', 'FireplaceQu'], axis=1, inplace=True)# Drop하지 않는 숫자형 Null 컬럼들은 평균 값으로 대체num_columns = house_df.dtypes[house_df.dtypes !='object'].index.to_list()house_df[num_columns].fillna(house_df[num_columns].mean(), inplace=True)# Null 값이 있는 피처명과 타입을 추출null_column_count = house_df.isnull().sum()[house_df.isnull().sum() > 0]print('## Null 피처의 Type :\n', house_df.dtypes[null_column_count.index]) 

안녕하세요. 강의 소스코드는 어디서 찾을 수 있을까요? 말씀하신 사이트에 로그인했는데, 그다음이 없네요. 확인 부탁드립니다.

가상환경 활성화 코드를 입력해도 앞에 (ch02_env)가 안나오는데 이래도 괜찮은건가요?

Jupyter command jupyter-contrib not found.지금 이 오류가 떠서 설치가 안되고 있는데요. 어떻게 해결해야 할까요??제가 봤을땐, pip install jupyter_contrib_nbextensions 이 부분은 실행이 되는데jupyter contrib nbextension 이 부분에서 오류가 생기는 것 같습니다. ㅠㅠ

구글로 먼저 배포 해보고 잘 되서 IIS로 배포해보려고 하는데다음과 같이 나옵니다handler도 Allow로 바꿨고web.config는 그대로 복사하고 경로도 확인했는데 뭐가 문제일까요...ㅠㅜㅠ

 안녕하세요, 강의자료 부탁 드려도 될까요?fbyksong@gmail.com입니다.

안녕하세요~~ 루비네 코딩 입니다 ^^최근 앱을 런칭할 때 다음과 같은 오류가 발생하고 있습니다.ModuleNotFoundError: No module named 'altair.vegalite.v4'이런경우, 다음과 같이 altair 패키지의 버전을 바꾸어 설치해 주세요 ^^감사합니다~pip uninstall altairpip install altair==4.2.2 

안녕하세요연구실에서 자체적으로 실험기기와 컴퓨터랑 통신을 진행하는 중인데, 하나가 해결이 안 되어서 너무 답답해서 고수님들께 자문을 구하려고 합니다.  Rs232 rtu 모드를 지원한다고 한 OS-20 overhead stirrer과 통신을 진행 중 입니다. 이 친구의 통신 규격과 방식은 아래 그림 3개와 같습니다. 이중 stirrer control 부분을 제가 참조해서 저 command를 hex 방식으로 입력하였는데 도무지 안되는 겁니다. 그런데 웃긴게 이 회사에서 지원하는 공식 통신프로그램을 사용하면 작동이 잘 되더군요. Instruction overview에서 나온 규칙은 다음과 같습니다.Command 구조는 Prefix Instruction_code Data_frame Checksum로 되어 있고입력의 prefix는 0xfe로 시작하며 responce는 0xfd로 시작합니다.모든 바이트 사이에는 50ms delay가 존재해야하며 Dataframe은 큰 수 자리부터 전송합니다.ex) 1000rpm을 data frame에 입력하려고 할 시 Hex값이 03E8이니까 앞에 두 자리를 0x03에 해당하고 뒤에 두 자리를 0xE8로 해당시킵니다.Null은 0x00입니다.Checksum 방식은 0xfe,0xfd인 prefix를 제외하고 나머지를 전부 더한 값으로 0xnn 이런식으로 표현됩니다. 신기하게도 16진수의 2자리를 넘어가도 뒤에 2 자리만 붙이면 된다고 하더군요. ex) 0xfe 0xb1 0x03 0xe8 0x00 checksum인데 0xfe를 제외하고 다 더하면 019c이지만 0x9c만 입력하면 되는 형식입니다. 그래서 이 규칙대로 코드를 짜서 통신을 해 보았는데, 아무리 해도 안되어서 너무 답답합니다. 심지어 제가 잘못했는지 확인하려고 시리얼 통신 sniffer을 사용하여서 공식 프로그램에서는 어떻게 통신이 되나 뜯어보았습니다. 결과는 아래 사진과 같습니다.제가 python으로 작성한 코드는 아래와 같습니다. import serial import time ser = serial.Serial( port='COM7', # Update with your actual port baudrate=9600, parity=serial.PARITY_NONE, # No parity stopbits=serial.STOPBITS_ONE, # 1 stop bit bytesize=serial.EIGHTBITS # 8 data bits ) def send_hex_string(hex_string): # Convert the hex string to bytes byte_data = bytes.fromhex(hex_string) # Send the bytes over the serial port ser.write(byte_data) def send_hex_string_with_delay(hex_string, delay_ms=50): for i in range(0, len(hex_string), 2): # Extract each pair of characters and convert to bytes hex_pair = hex_string[i:i + 2] byte_data = bytes.fromhex(hex_pair) # Send the bytes over the serial port ser.write(byte_data) # Wait for the specified delay time.sleep(delay_ms / 1000.0) command = 'feb103e8009c' send_hex_string_with_delay(command) ser.close() 또한 파이썬에서의 결과를 시리얼 전송으로 보면 다음과 같습니다.입력은 제대로 되는데 기기에는 반응이 제대로 나오지 않네요... 제가 잘못하고 빠뜨린 점이 있을까요? 읽어주셔서 정말 감사드립니다.

이전 단일 표본 검정에서 정규성 검증을 진행할 때 willcoxon 코드를 알려주실 때stats.wilcoxon(df[’무게‘]-120, alternative=’less’)와 같이 알려주셨는데 이번 대응표본 검정에서 정규성 검증을 진행할 때 willcoxon는 stats.wilcoxon(df[‘after’] ,df[‘before’], alternative = ‘greater’)와 같이 알려주셨습니다.또한 강의에서도 after와 before의 값을 빼서 넣은 값인 df['diff']를 그대로 사용해도 된다고 말씀하셨습니다.그래서 아래 사진과 같이 임의로 df[‘after’] - df[‘before’]를 넣어서 실행해봤는데 결과값이 똑같이 나왔습니다. 그럼 단일 표본 검정에서 알려주신대로 df[’무게‘]-120와 같이 df[‘after’] - df[‘before’]로 생각하고 넣어줘도 무방한 것인가요?

형별로 합하기 위해 df = df.T 를 쓰셨는데 print(sum(df.sum(axis=1) > 3000)) 를 쓰면 안 될까요 ?해보니 답은 동일 했습니다.  

ANOVA를 배울때는 ols 사용할때 독립변수 앞에 C()를 붙이는것이 분산분석은 범주형 분석이기에 앞에 C를 붙인다고 생각했는데요~로지스틱 회귀분석은 독립변수가 수치형, 종속변수가 이산/명목형으로 알고있는데.. Gender 앞에 C를 붙이는 이유가 있을가요? 오히려 Gender은 수치로 바꿔줘야할것 같은데.. 혹시 C 의 의미가 수치형->범주형, 범주형->수치형으로 양쪽 모두 바꿔주는 역할인건지 궁금합니다.

학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요!질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요문제 지문에서알려주는 제출 CSV 파일 형식은 0, 1, 1, 0 ... 이런 predict 결과값인데0.11385 와 같이 predict_proba 확률값으로 결과를 제출해도 괜찮은 이유가 궁금합니다!roc_auc가 predict_proba 로 해야한다면 predict_proba로 모형 성능테스트를 하고 제출은 predict로 해야하는 것이 아닌가... 라는 의문이 들어서 문의드립니다  

원핫 인코딩 코드에서 괄호 안에 [cols]를 쓸 때와 columns=cols를 쓸 때의 차이가 궁금합니다.3-4 Feature engineering에서와 3-6 Regression에서 작성법이 달라서요. 3-6 Regression에서는 train[cols]로 썼더니 에러가 나네요ㅠ# 3-4 Feature engineering c_train[col] = le.fit_transform(c_train[col]) c_test[col] = le.transform(c_test[col]) # 3-6 Regression train = pd.get_dummies(train, columns=cols) test = pd.get_dummies(test, columns=cols)

인코딩을 할때 선생님이 어쩔때는 원핫인코딩을 하시고 어쩔때는 레이블인코딩을 하시던데 그 인코딩을 정하시는 기준을 잘 모르겠습니다! 인코딩을 정하실때 그 경우에 대해서 자세히 알려주시면 감사하겠습니다 그리고 인코딩을 할때 컬럼도 몇개 정하셔서 하시던데 그 컬럼고르는 기준도 잘 모르겠습니다 그 기준에 대해서도 선택하는 방법을 알려주시면 감사하겠습니다 ㅠㅠ

보통 작업형2에서는 예측값을 물어보는 문제가 나오던데요.문제가 나올때 어느문제는 분류모델을, 어느문제는 회귀모델을 사용해야하는지 궁금합니다.지금까지 강의+기출문제를 보면서는 분류/회귀를 결정하는 부분이 평가 모델을 통해 진행된다는 느낌을 받았는데요. 1) roc_auc_score, accuracy_score 이 평가모델로 쓰일 경우,분류형 모델 사용(Classifier) 2) rmse, mean_squared_error 이 평가모델로 쓰일 경우,회귀모델 사용(Regressor) 이렇게 생각하면서 작업형2를 접근하는게 맞는지 궁금합니다.

학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요!질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요안녕하세요 선생님, 질문은 3가지 입니다. 1) 저는 문제를 딱 접했을때 분류모형을 써야할지, 예측모형을 써야할지 판가름을 정확하게 못하는 것 같습니다. 쉽게 판별하는 방법이 있을까요? 2) 이 문제의 경우 target인 output 컬럼을 train.head() 로 보면 0과 1로 구분되어있어서, 0 또는 1로 분류하는(분류모형) 것인가 생각했다가도 문제 맨위에서 참조해주는 예시에서 id,output 41,0.633 28,0.123 222,0.355를 보면 output이 확률값으로 되어있어서 회귀모형을 사용해야하는 것인가? 라고 헷갈리곤합니다. 어디서 개념을 잡지 못하는 것일까요 3) 최종 예측을 할때pd.DataFrame({'id':test_id, 'output':pred_proba[:,1]}).to_csv("00000.csv", index=False)output에 pred_proba 를 쓰셨는데 참조예시에서 확률값을 OUTPUT에 담았기 때문에 pred_proba를 사용한 것일까요?그렇다면 output에 pred 를 담는 경우는 어떤 경우인지요?

학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요!질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요df = df.T df.head() mean_2001 = df[2001].mean() mean_2003 = df[2003].mean() a = sum(df[2001] > mean_2001) b = sum(df[2003] < mean_2003) print(a+b)이렇게 작성하면 결과가 다르게 나오는데,, 어디서 잘못된 것일까요?