jinbbong commited on
Commit
5101027
1 Parent(s): 8b70404
config.json ADDED
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1
+ {
2
+ "_name_or_path": "monologg/kobert",
3
+ "architectures": [
4
+ "BertForMaskedLM"
5
+ ],
6
+ "attention_probs_dropout_prob": 0.1,
7
+ "gradient_checkpointing": false,
8
+ "hidden_act": "gelu",
9
+ "hidden_dropout_prob": 0.1,
10
+ "hidden_size": 768,
11
+ "initializer_range": 0.02,
12
+ "intermediate_size": 3072,
13
+ "layer_norm_eps": 1e-12,
14
+ "max_position_embeddings": 512,
15
+ "model_type": "bert",
16
+ "num_attention_heads": 12,
17
+ "num_hidden_layers": 12,
18
+ "pad_token_id": 1,
19
+ "position_embedding_type": "absolute",
20
+ "transformers_version": "4.2.2",
21
+ "type_vocab_size": 2,
22
+ "use_cache": true,
23
+ "vocab_size": 8002,
24
+ "xla_device": true
25
+ }
pytorch_model.bin ADDED
@@ -0,0 +1,3 @@
 
 
 
1
+ version https://git-lfs.github.com/spec/v1
2
+ oid sha256:73744afb168c7f89cdd0c082d40b935384d2da66a3e649be12b1eb4e20913d70
3
+ size 393474276
special_tokens_map.json ADDED
@@ -0,0 +1 @@
 
1
+ {"unk_token": "[UNK]", "sep_token": "[SEP]", "pad_token": "[PAD]", "cls_token": "[CLS]", "mask_token": "[MASK]"}
tokenizer_config.json ADDED
@@ -0,0 +1 @@
 
1
+ {"do_lower_case": false, "unk_token": "[UNK]", "sep_token": "[SEP]", "pad_token": "[PAD]", "cls_token": "[CLS]", "mask_token": "[MASK]", "tokenize_chinese_chars": true, "strip_accents": null, "max_len": 512, "special_tokens_map_file": null, "name_or_path": "monologg/kobert", "do_basic_tokenize": true, "never_split": null}
train_results.txt ADDED
@@ -0,0 +1,3 @@
 
 
 
1
+ epoch = 5.0
2
+ train_runtime = 938.0621
3
+ train_samples_per_second = 2.409
trainer_state.json ADDED
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1
+ {
2
+ "best_metric": null,
3
+ "best_model_checkpoint": null,
4
+ "epoch": 5.0,
5
+ "global_step": 2260,
6
+ "is_hyper_param_search": false,
7
+ "is_local_process_zero": true,
8
+ "is_world_process_zero": true,
9
+ "log_history": [
10
+ {
11
+ "epoch": 0.11,
12
+ "learning_rate": 4.8893805309734514e-05,
13
+ "loss": 5.1703,
14
+ "step": 50
15
+ },
16
+ {
17
+ "epoch": 0.22,
18
+ "learning_rate": 4.778761061946903e-05,
19
+ "loss": 4.528,
20
+ "step": 100
21
+ },
22
+ {
23
+ "epoch": 0.33,
24
+ "learning_rate": 4.668141592920354e-05,
25
+ "loss": 4.2274,
26
+ "step": 150
27
+ },
28
+ {
29
+ "epoch": 0.44,
30
+ "learning_rate": 4.5575221238938055e-05,
31
+ "loss": 4.183,
32
+ "step": 200
33
+ },
34
+ {
35
+ "epoch": 0.55,
36
+ "learning_rate": 4.446902654867257e-05,
37
+ "loss": 4.0013,
38
+ "step": 250
39
+ },
40
+ {
41
+ "epoch": 0.66,
42
+ "learning_rate": 4.3362831858407084e-05,
43
+ "loss": 4.0381,
44
+ "step": 300
45
+ },
46
+ {
47
+ "epoch": 0.77,
48
+ "learning_rate": 4.2256637168141596e-05,
49
+ "loss": 3.9149,
50
+ "step": 350
51
+ },
52
+ {
53
+ "epoch": 0.88,
54
+ "learning_rate": 4.115044247787611e-05,
55
+ "loss": 3.9236,
56
+ "step": 400
57
+ },
58
+ {
59
+ "epoch": 1.0,
60
+ "learning_rate": 4.0044247787610625e-05,
61
+ "loss": 3.9675,
62
+ "step": 450
63
+ },
64
+ {
65
+ "epoch": 1.11,
66
+ "learning_rate": 3.893805309734514e-05,
67
+ "loss": 3.8204,
68
+ "step": 500
69
+ },
70
+ {
71
+ "epoch": 1.22,
72
+ "learning_rate": 3.783185840707965e-05,
73
+ "loss": 3.833,
74
+ "step": 550
75
+ },
76
+ {
77
+ "epoch": 1.33,
78
+ "learning_rate": 3.672566371681416e-05,
79
+ "loss": 3.8205,
80
+ "step": 600
81
+ },
82
+ {
83
+ "epoch": 1.44,
84
+ "learning_rate": 3.561946902654867e-05,
85
+ "loss": 3.8247,
86
+ "step": 650
87
+ },
88
+ {
89
+ "epoch": 1.55,
90
+ "learning_rate": 3.451327433628319e-05,
91
+ "loss": 3.8613,
92
+ "step": 700
93
+ },
94
+ {
95
+ "epoch": 1.66,
96
+ "learning_rate": 3.34070796460177e-05,
97
+ "loss": 3.7906,
98
+ "step": 750
99
+ },
100
+ {
101
+ "epoch": 1.77,
102
+ "learning_rate": 3.230088495575221e-05,
103
+ "loss": 3.829,
104
+ "step": 800
105
+ },
106
+ {
107
+ "epoch": 1.88,
108
+ "learning_rate": 3.119469026548672e-05,
109
+ "loss": 3.7752,
110
+ "step": 850
111
+ },
112
+ {
113
+ "epoch": 1.99,
114
+ "learning_rate": 3.008849557522124e-05,
115
+ "loss": 3.7212,
116
+ "step": 900
117
+ },
118
+ {
119
+ "epoch": 2.1,
120
+ "learning_rate": 2.8982300884955753e-05,
121
+ "loss": 3.8136,
122
+ "step": 950
123
+ },
124
+ {
125
+ "epoch": 2.21,
126
+ "learning_rate": 2.7876106194690264e-05,
127
+ "loss": 3.7791,
128
+ "step": 1000
129
+ },
130
+ {
131
+ "epoch": 2.32,
132
+ "learning_rate": 2.6769911504424782e-05,
133
+ "loss": 3.8232,
134
+ "step": 1050
135
+ },
136
+ {
137
+ "epoch": 2.43,
138
+ "learning_rate": 2.5663716814159294e-05,
139
+ "loss": 3.6982,
140
+ "step": 1100
141
+ },
142
+ {
143
+ "epoch": 2.54,
144
+ "learning_rate": 2.4557522123893805e-05,
145
+ "loss": 3.7689,
146
+ "step": 1150
147
+ },
148
+ {
149
+ "epoch": 2.65,
150
+ "learning_rate": 2.345132743362832e-05,
151
+ "loss": 3.7717,
152
+ "step": 1200
153
+ },
154
+ {
155
+ "epoch": 2.77,
156
+ "learning_rate": 2.234513274336283e-05,
157
+ "loss": 3.6647,
158
+ "step": 1250
159
+ },
160
+ {
161
+ "epoch": 2.88,
162
+ "learning_rate": 2.1238938053097346e-05,
163
+ "loss": 3.6956,
164
+ "step": 1300
165
+ },
166
+ {
167
+ "epoch": 2.99,
168
+ "learning_rate": 2.013274336283186e-05,
169
+ "loss": 3.705,
170
+ "step": 1350
171
+ },
172
+ {
173
+ "epoch": 3.1,
174
+ "learning_rate": 1.9026548672566372e-05,
175
+ "loss": 3.5994,
176
+ "step": 1400
177
+ },
178
+ {
179
+ "epoch": 3.21,
180
+ "learning_rate": 1.7920353982300887e-05,
181
+ "loss": 3.8063,
182
+ "step": 1450
183
+ },
184
+ {
185
+ "epoch": 3.32,
186
+ "learning_rate": 1.6814159292035402e-05,
187
+ "loss": 3.6585,
188
+ "step": 1500
189
+ },
190
+ {
191
+ "epoch": 3.43,
192
+ "learning_rate": 1.5707964601769913e-05,
193
+ "loss": 3.705,
194
+ "step": 1550
195
+ },
196
+ {
197
+ "epoch": 3.54,
198
+ "learning_rate": 1.4601769911504426e-05,
199
+ "loss": 3.6719,
200
+ "step": 1600
201
+ },
202
+ {
203
+ "epoch": 3.65,
204
+ "learning_rate": 1.3495575221238938e-05,
205
+ "loss": 3.7247,
206
+ "step": 1650
207
+ },
208
+ {
209
+ "epoch": 3.76,
210
+ "learning_rate": 1.2389380530973452e-05,
211
+ "loss": 3.7643,
212
+ "step": 1700
213
+ },
214
+ {
215
+ "epoch": 3.87,
216
+ "learning_rate": 1.1283185840707964e-05,
217
+ "loss": 3.6094,
218
+ "step": 1750
219
+ },
220
+ {
221
+ "epoch": 3.98,
222
+ "learning_rate": 1.0176991150442479e-05,
223
+ "loss": 3.6419,
224
+ "step": 1800
225
+ },
226
+ {
227
+ "epoch": 4.09,
228
+ "learning_rate": 9.070796460176992e-06,
229
+ "loss": 3.6619,
230
+ "step": 1850
231
+ },
232
+ {
233
+ "epoch": 4.2,
234
+ "learning_rate": 7.964601769911505e-06,
235
+ "loss": 3.6914,
236
+ "step": 1900
237
+ },
238
+ {
239
+ "epoch": 4.31,
240
+ "learning_rate": 6.858407079646018e-06,
241
+ "loss": 3.6443,
242
+ "step": 1950
243
+ },
244
+ {
245
+ "epoch": 4.42,
246
+ "learning_rate": 5.752212389380531e-06,
247
+ "loss": 3.5983,
248
+ "step": 2000
249
+ },
250
+ {
251
+ "epoch": 4.54,
252
+ "learning_rate": 4.646017699115045e-06,
253
+ "loss": 3.7606,
254
+ "step": 2050
255
+ },
256
+ {
257
+ "epoch": 4.65,
258
+ "learning_rate": 3.5398230088495575e-06,
259
+ "loss": 3.6427,
260
+ "step": 2100
261
+ },
262
+ {
263
+ "epoch": 4.76,
264
+ "learning_rate": 2.433628318584071e-06,
265
+ "loss": 3.7245,
266
+ "step": 2150
267
+ },
268
+ {
269
+ "epoch": 4.87,
270
+ "learning_rate": 1.3274336283185841e-06,
271
+ "loss": 3.6501,
272
+ "step": 2200
273
+ },
274
+ {
275
+ "epoch": 4.98,
276
+ "learning_rate": 2.2123893805309735e-07,
277
+ "loss": 3.679,
278
+ "step": 2250
279
+ },
280
+ {
281
+ "epoch": 5.0,
282
+ "step": 2260,
283
+ "train_runtime": 938.0621,
284
+ "train_samples_per_second": 2.409
285
+ }
286
+ ],
287
+ "max_steps": 2260,
288
+ "num_train_epochs": 5,
289
+ "total_flos": 2729754170757120,
290
+ "trial_name": null,
291
+ "trial_params": null
292
+ }
training_args.bin ADDED
@@ -0,0 +1,3 @@
 
 
 
1
+ version https://git-lfs.github.com/spec/v1
2
+ oid sha256:2a5c60e6d37cb1869b94092b5f46106efd7c47320243c156f7b4576bde7e2c6c
3
+ size 1967
vocab.txt ADDED
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893
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895
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896
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897
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898
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899
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900
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901
+ ▁검찰
902
+ ▁검찰에
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1173
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1176
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1771
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1773
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2126
+ ▁문제
2127
+ ▁문제가
2128
+ ▁문제는
2129
+ ▁문제로
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2131
+ ▁문제에
2132
+ ▁문제점
2133
+ ▁문화
2134
+ ▁문화체육관광부
2135
+ ▁묻
2136
+ ▁물
2137
+ ▁물가
2138
+ ▁물건
2139
+ ▁물놀이
2140
+ ▁물량
2141
+ ▁물론
2142
+ ▁물류
2143
+ ▁물리
2144
+ ▁물어
2145
+ ▁물품
2146
+ ▁뭐
2147
+ ▁뭔가
2148
+ ▁뮤지컬
2149
+ ▁뮤직비디오
2150
+ ▁미
2151
+ ▁미국
2152
+ ▁미국의
2153
+ ▁미니
2154
+ ▁미드필더
2155
+ ▁미디어
2156
+ ▁미래
2157
+ ▁미래부
2158
+ ▁미래창조과학부
2159
+ ▁미뤄
2160
+ ▁미리
2161
+ ▁미만
2162
+ ▁미모
2163
+ ▁미사일
2164
+ ▁미소
2165
+ ▁미얀마
2166
+ ▁미치는
2167
+ ▁미치지
2168
+ ▁미칠
2169
+ ▁미투데이
2170
+ ▁민
2171
+ ▁민간
2172
+ ▁민낯
2173
+ ▁민생
2174
+ ▁민원
2175
+ ▁민족
2176
+ ▁민주
2177
+ ▁민주당
2178
+ ▁민주당은
2179
+ ▁민주주의
2180
+ ▁민주통합당
2181
+ ▁믿고
2182
+ ▁밀
2183
+ ▁밀려
2184
+ ▁밀어
2185
+ ▁및
2186
+ ▁밑
2187
+ ▁바
2188
+ ▁바꾸
2189
+ ▁바꿔
2190
+ ▁바뀌
2191
+ ▁바뀐
2192
+ ▁바다
2193
+ ▁바닥
2194
+ ▁바라
2195
+ ▁바란다
2196
+ ▁바람
2197
+ ▁바로
2198
+ ▁바이러스
2199
+ ▁바탕으로
2200
+ ▁박
2201
+ ▁박근혜
2202
+ ▁박명수
2203
+ ▁박수
2204
+ ▁박인비
2205
+ ▁박지성
2206
+ ▁밖에
2207
+ ▁밖으로
2208
+ ▁반
2209
+ ▁반대
2210
+ ▁반도체
2211
+ ▁반드시
2212
+ ▁반등
2213
+ ▁반면
2214
+ ▁반박했다
2215
+ ▁반발
2216
+ ▁반복
2217
+ ▁반영
2218
+ ▁반응
2219
+ ▁반응을
2220
+ ▁반전
2221
+ ▁받
2222
+ ▁받게
2223
+ ▁받고
2224
+ ▁받기
2225
+ ▁받는
2226
+ ▁받는다
2227
+ ▁받아
2228
+ ▁받아들여
2229
+ ▁받아들이
2230
+ ▁받았
2231
+ ▁받았다
2232
+ ▁받으며
2233
+ ▁받은
2234
+ ▁받을
2235
+ ▁받지
2236
+ ▁발
2237
+ ▁발견
2238
+ ▁발견됐다
2239
+ ▁발굴
2240
+ ▁발급
2241
+ ▁발매
2242
+ ▁발목
2243
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2244
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2245
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2246
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2247
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2248
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2249
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2250
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2251
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2252
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2253
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2254
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2256
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2257
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2259
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2261
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2262
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2263
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2264
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2265
+ ▁밝힌
2266
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2267
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2268
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2269
+ ▁방문
2270
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2271
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2272
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2273
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2274
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2280
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2290
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2291
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2300
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2301
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2302
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2304
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2308
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2310
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2311
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2329
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2331
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2332
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2334
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2335
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2336
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2337
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2338
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2339
+ ▁벽
2340
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2341
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2342
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2343
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2344
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2345
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2346
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2347
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2348
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2349
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2350
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2351
+ ▁별도의
2352
+ ▁병
2353
+ ▁병역
2354
+ ▁병원
2355
+ ▁병행
2356
+ ▁보
2357
+ ▁보건
2358
+ ▁보건복지부
2359
+ ▁보고
2360
+ ▁보고서
2361
+ ▁보관
2362
+ ▁보급
2363
+ ▁보기
2364
+ ▁보내
2365
+ ▁보낸
2366
+ ▁보냈다
2367
+ ▁보는
2368
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2369
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2370
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2371
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2372
+ ▁보도했다
2373
+ ▁보면
2374
+ ▁보상
2375
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2376
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2378
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2379
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2380
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2381
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2382
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2383
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2384
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2385
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2386
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2387
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2388
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2389
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2390
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2391
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2392
+ ▁보이지
2393
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2394
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2395
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2396
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2397
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2398
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2399
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2400
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2401
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2403
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2457
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2458
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2460
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2461
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2462
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2463
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2464
+ ▁북미
2465
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2466
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2467
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2468
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2469
+ ▁분
2470
+ ▁분노
2471
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2472
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2473
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2476
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2477
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2478
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2479
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2480
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2481
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2503
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2507
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2509
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2510
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2513
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2514
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2515
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2516
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2517
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2519
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2520
+ ▁비교적
2521
+ ▁비교해
2522
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2523
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2524
+ ▁비대위원장
2525
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2526
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2530
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2531
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2532
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2533
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2534
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2535
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2536
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2537
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2539
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2540
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2541
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2542
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2543
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2544
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2546
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2547
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2548
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2549
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2550
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2551
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2552
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2561
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2562
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2563
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2564
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2565
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2566
+ ▁빼앗
2567
+ ▁뽐내
2568
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2569
+ ▁뽑
2570
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2571
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2572
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2573
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2574
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2575
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2576
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2577
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2578
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2580
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2581
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2584
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2586
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2587
+ ▁사람들이
2588
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2589
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2590
+ ▁사람이
2591
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2592
+ ▁사랑을
2593
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2595
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2612
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2618
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2632
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2633
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2639
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2640
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2641
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2642
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2643
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2644
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2645
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2646
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2647
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2648
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2649
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2650
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2651
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2652
+ ▁삼성
2653
+ ▁삼성생명
2654
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2655
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2656
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2658
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2660
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2661
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2662
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2663
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2664
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2665
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2666
+ ▁상대로
2667
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2668
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2669
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2670
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2671
+ ▁상승
2672
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2673
+ ▁상승세를
2674
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2675
+ ▁상승했다
2676
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2677
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2678
+ ▁상장
2679
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2680
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2682
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2683
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2684
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2690
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2691
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2705
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2706
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2708
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2709
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2710
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2712
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2713
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2720
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2722
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2723
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2724
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2725
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2726
+ ▁서비스를
2727
+ ▁서울
2728
+ ▁서울대
2729
+ ▁서울시
2730
+ ▁서울중앙지검
2731
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2732
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2733
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2734
+ ▁석유
2735
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2736
+ ▁선거
2737
+ ▁선고
2738
+ ▁선고받
2739
+ ▁선고했다
2740
+ ▁선두
2741
+ ▁선물
2742
+ ▁선박
2743
+ ▁선발
2744
+ ▁선발투수
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+ ▁선보였다
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+ ▁선보이며
2749
+ ▁선보인
2750
+ ▁선보인다
2751
+ ▁선보일
2752
+ ▁선사
2753
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2754
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2755
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2757
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2759
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2760
+ ▁선예
2761
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2762
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2763
+ ▁선정됐다
2764
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2765
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2766
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2767
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2770
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2771
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2772
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2773
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2774
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2775
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2776
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2778
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2779
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2780
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2781
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2782
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2783
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3332
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3344
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3937
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3938
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3970
+ ▁재
3971
+ ▁재가동
3972
+ ▁재개
3973
+ ▁재건축
3974
+ ▁재계약
3975
+ ▁재난
3976
+ ▁재능
3977
+ ▁재무
3978
+ ▁재미
3979
+ ▁재미있
3980
+ ▁재발
3981
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3983
+ ▁재산
3984
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3985
+ ▁재정
3986
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3987
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3988
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3989
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3990
+ ▁쟁점
3991
+ ▁저
3992
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3993
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3994
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3995
+ ▁저장
3996
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3997
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3998
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3999
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4000
+ ▁적극적인
4001
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4002
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4004
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4007
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4010
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4011
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4012
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4013
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4014
+ ▁전개
4015
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4017
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4018
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4019
+ ▁전남
4020
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4021
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4022
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4023
+ ▁전달
4024
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4025
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4026
+ ▁전략
4027
+ ▁전력
4028
+ ▁전망
4029
+ ▁전망된다
4030
+ ▁전망이다
4031
+ ▁전망치
4032
+ ▁전망했다
4033
+ ▁전면
4034
+ ▁전문
4035
+ ▁전문가
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4037
+ ▁전문가들은
4038
+ ▁전반
4039
+ ▁전반기
4040
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4041
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4042
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4048
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4050
+ ▁전자
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4065
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4066
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4067
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4068
+ ▁절
4069
+ ▁절감
4070
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4071
+ ▁절반
4072
+ ▁절차
4073
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4074
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4075
+ ▁점
4076
+ ▁점검
4077
+ ▁점도
4078
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4079
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4080
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4081
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4082
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4083
+ ▁점이다
4084
+ ▁점점
4085
+ ▁점차
4086
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4087
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4088
+ ▁접근
4089
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4090
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4091
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4093
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4094
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4095
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4096
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4097
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4099
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4100
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4101
+ ▁정도로
4102
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4103
+ ▁정말
4104
+ ▁정보
4105
+ ▁정보를
4106
+ ▁정보통신
4107
+ ▁정부
4108
+ ▁정부가
4109
+ ▁정부는
4110
+ ▁정부와
4111
+ ▁정부의
4112
+ ▁정부조직
4113
+ ▁정비
4114
+ ▁정상
4115
+ ▁정상화
4116
+ ▁정상회담
4117
+ ▁정식
4118
+ ▁정신
4119
+ ▁정착
4120
+ ▁정책
4121
+ ▁정책을
4122
+ ▁정체
4123
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4124
+ ▁정치권
4125
+ ▁정치적
4126
+ ▁정확한
4127
+ ▁정확히
4128
+ ▁정황
4129
+ ▁제
4130
+ ▁제거
4131
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4132
+ ▁제공하고
4133
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4134
+ ▁제공한다
4135
+ ▁제기
4136
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4137
+ ▁제대로
4138
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4139
+ ▁제목으로
4140
+ ▁제시
4141
+ ▁제시한
4142
+ ▁제시했다
4143
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4144
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4145
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4146
+ ▁제외한
4147
+ ▁제임스
4148
+ ▁제작
4149
+ ▁제작발표회
4150
+ ▁제작진
4151
+ ▁제재
4152
+ ▁제조
4153
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4154
+ ▁제조업체
4155
+ ▁제주
4156
+ ▁제주도
4157
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4158
+ ▁제치고
4159
+ ▁제품
4160
+ ▁제품을
4161
+ ▁제한
4162
+ ▁제휴
4163
+ ▁조
4164
+ ▁조건
4165
+ ▁조금
4166
+ ▁조금씩
4167
+ ▁조기
4168
+ ▁조달
4169
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4171
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4172
+ ▁조사
4173
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4174
+ ▁조사됐다
4175
+ ▁조사를
4176
+ ▁조사하고
4177
+ ▁��선
4178
+ ▁조성
4179
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4180
+ ▁조심
4181
+ ▁조언
4182
+ ▁조율
4183
+ ▁조작
4184
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4185
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4186
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4189
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4190
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4191
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4192
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4193
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4194
+ ▁존재
4195
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4196
+ ▁졸업
4197
+ ▁좀
4198
+ ▁종
4199
+ ▁종교
4200
+ ▁종로구
4201
+ ▁종료
4202
+ ▁종류
4203
+ ▁종목
4204
+ ▁종합
4205
+ ▁좋
4206
+ ▁좋겠다
4207
+ ▁좋다
4208
+ ▁좋아
4209
+ ▁좋았
4210
+ ▁좋은
4211
+ ▁좋지
4212
+ ▁좌
4213
+ ▁죄
4214
+ ▁주
4215
+ ▁주가
4216
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4217
+ ▁주거
4218
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4219
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4220
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4221
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4222
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4223
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4224
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4225
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4226
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4227
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4228
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4229
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4230
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4231
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4232
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4233
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4234
+ ▁주요
4235
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4236
+ ▁주인공
4237
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4238
+ ▁주장했다
4239
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4240
+ ▁주제
4241
+ ▁주제로
4242
+ ▁주주
4243
+ ▁주최
4244
+ ▁주택
4245
+ ▁죽
4246
+ ▁죽음
4247
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4248
+ ▁준공
4249
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4250
+ ▁준비
4251
+ ▁준수
4252
+ ▁준우승
4253
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4254
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4255
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4256
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4257
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4258
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4274
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4281
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4284
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4285
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4286
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4287
+ ▁증가
4288
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4289
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4290
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4291
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4297
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4298
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4299
+ ▁지구
4300
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4309
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4320
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4321
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4322
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4323
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4324
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4325
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4326
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4327
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4328
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4329
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4330
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4331
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4332
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4333
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4334
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4335
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4336
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4337
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4338
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4339
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4340
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4341
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4342
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4343
+ ▁지켜
4344
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4345
+ ▁지키
4346
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4347
+ ▁지하
4348
+ ▁지하철
4349
+ ▁지휘
4350
+ ▁직
4351
+ ▁직구
4352
+ ▁직무
4353
+ ▁직업
4354
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4355
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4356
+ ▁직장
4357
+ ▁직장인
4358
+ ▁직전
4359
+ ▁직접
4360
+ ▁직후
4361
+ ▁진
4362
+ ▁진단
4363
+ ▁진료
4364
+ ▁진보
4365
+ ▁진술
4366
+ ▁진실
4367
+ ▁진입
4368
+ ▁진주의료원
4369
+ ▁진짜
4370
+ ▁진출
4371
+ ▁진행
4372
+ ▁진행됐다
4373
+ ▁진행되는
4374
+ ▁진행된
4375
+ ▁진행된다
4376
+ ▁진행될
4377
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4378
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4379
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4380
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4381
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4382
+ ▁질문에
4383
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4384
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4386
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4387
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4388
+ ▁집권
4389
+ ▁집단
4390
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4391
+ ▁집행
4392
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4393
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4394
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4396
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4397
+ ▁짜
4398
+ ▁짧은
4399
+ ▁쪽
4400
+ ▁쪽으로
4401
+ ▁찍
4402
+ ▁찍은
4403
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4404
+ ▁차관
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4406
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4407
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4424
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4425
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4426
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4427
+ ▁찬성
4428
+ ▁참
4429
+ ▁참가
4430
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4431
+ ▁참고
4432
+ ▁참석
4433
+ ▁참석한
4434
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4435
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4436
+ ▁참여
4437
+ ▁참여한
4438
+ ▁참의원
4439
+ ▁창
4440
+ ▁창단
4441
+ ▁창업
4442
+ ▁창원
4443
+ ▁창조
4444
+ ▁창출
4445
+ ▁찾기
4446
+ ▁찾는
4447
+ ▁찾아
4448
+ ▁찾았다
4449
+ ▁찾은
4450
+ ▁찾을
4451
+ ▁찾지
4452
+ ▁채
4453
+ ▁채권
4454
+ ▁채널
4455
+ ▁채무
4456
+ ▁채용
4457
+ ▁채택
4458
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4459
+ ▁책임
4460
+ ▁책임을
4461
+ ▁챔피언십
4462
+ ▁챙겨
4463
+ ▁챙기
4464
+ ▁챙긴
4465
+ ▁처
4466
+ ▁처리
4467
+ ▁처벌
4468
+ ▁처분
4469
+ ▁처음
4470
+ ▁처음으로
4471
+ ▁처음이다
4472
+ ▁천
4473
+ ▁천안
4474
+ ▁철
4475
+ ▁철강
4476
+ ▁철거
4477
+ ▁철저한
4478
+ ▁철저히
4479
+ ▁철학
4480
+ ▁철회
4481
+ ▁첨단
4482
+ ▁첫
4483
+ ▁첫날
4484
+ ▁청
4485
+ ▁청구
4486
+ ▁청년
4487
+ ▁청문회
4488
+ ▁청소년
4489
+ ▁청약
4490
+ ▁청와대
4491
+ ▁청주
4492
+ ▁체
4493
+ ▁체결
4494
+ ▁체결했다
4495
+ ▁체계적
4496
+ ▁체력
4497
+ ▁체제
4498
+ ▁체크
4499
+ ▁체포
4500
+ ▁체험
4501
+ ▁첼시
4502
+ ▁초
4503
+ ▁초과
4504
+ ▁초기
4505
+ ▁초대
4506
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4507
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4508
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4509
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4513
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+ ▁총괄
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+ ▁총리
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+ ▁총장
4518
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4519
+ ▁촬영
4520
+ ▁최
4521
+ ▁최강
4522
+ ▁최강희
4523
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4524
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4525
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4528
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4529
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4531
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4532
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4533
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4534
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4535
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4536
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4537
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4539
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4540
+ ▁최초
4541
+ ▁최초로
4542
+ ▁추
4543
+ ▁추가
4544
+ ▁추가로
4545
+ ▁추격
4546
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4547
+ ▁추락
4548
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4549
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4550
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4551
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4552
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4553
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4559
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4560
+ ▁추천
4561
+ ▁추첨
4562
+ ▁축
4563
+ ▁축구
4564
+ ▁축구협회
4565
+ ▁축소
4566
+ ▁축제
4567
+ ▁축하
4568
+ ▁춘천
4569
+ ▁출
4570
+ ▁출구전략
4571
+ ▁출국
4572
+ ▁출근
4573
+ ▁출동
4574
+ ▁출발
4575
+ ▁출범
4576
+ ▁출산
4577
+ ▁출석
4578
+ ▁출시
4579
+ ▁출신
4580
+ ▁출연
4581
+ ▁출연한
4582
+ ▁출연해
4583
+ ▁출연했다
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+ 들의
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7346
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7352
+ 질서
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7355
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7362
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+
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