| 1 | [Editorial] | 10% | |
| 2 | Kao] | 4% | |
| 3 | [Kim | 4% | |
| 4 | [Grace | 4% | |
| 5 | Groves | 2% | |
| 6 | Times’ | 2% | |
| 7 | Beyond | 2% | |
| 8 | Yoon-Lee | 2% | |
| 9 | Joseph | 2% | |
| 10 | So-hyun] | 2% | |
| 11 | [Eric | 2% | |
| 12 | [Anya | 2% | |
| 13 | Pension | 2% | |
| 14 | Naver | 2% | |
| 15 | Compass] | 2% | |
| 16 | [Career | 2% | |
| 17 | Golden | 2% | |
| 18 | Ito] | 2% | |
| 19 | [Takatoshi | 2% | |
| 20 | W100m | 2% | |
| 21 | Japan’s | 2% | |
| 22 | Hybe | 2% | |
| 23 | Inspiration | 2% | |
| 24 | Girls | 2% | |
| 25 | Posner] | 2% | |
| 26 | Schiffrin | 2% | |
| 27 | Quality | 2% | |
| 28 | E. | 2% | |
| 29 | Seoul | 2% | |
| 30 | GDP | 2% | |
| 31 | Miami | 2% | |
| 32 | W. | 2% | |
| 33 | Japan‘s | 2% | |
| 34 | Preparing | 2% | |
| 35 | Choon-sik] | 2% | |
| 36 | Trumps | 2% | |
| 37 | Paris | 2% | |
| 38 | Ador | 2% | |
| 39 | ‘Memoirs | 2% | |
| 40 | Seong-kon] | 2% | |
| 41 | [Yoo | 2% | |
| 42 | Dylan | 2% | |
| 43 | Stiglitz] | 2% | |
|
는 분류, 데이터 기준으로 의 기사에서 의 고유명사 데이터를 통해 생성되었습니다.
|
|||