diff --git a/README.md b/README.md
index 020c60c..c9e3cd9 100644
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@@ -3,71 +3,71 @@
 # 환경 설정 방법
 
 ## 전체 실습 환경 설정
-1. Anaconda를 설치합니다.
+1. Anaconda를 설치합니다. <br/>
 https://www.anaconda.com/distribution/#download-section
 
-2. Anaconda Prompt(Command Line Interface 도구)를 열어 실습 파일이 있는 폴더(예: mlwpy_kor)로 이동합니다.
+2. Anaconda Prompt(Command Line Interface 도구)를 열어 실습 파일이 있는 폴더(예: mlwpy_kor)로 이동합니다. <br/>
 $ cd mlwpy_kor
 
-3. book_base라는 이름으로 가상 환경을 설정하고 파이썬 3.7을 쓰도록 설정합니다.
+3. book_base라는 이름으로 가상 환경을 설정하고 파이썬 3.7을 쓰도록 설정합니다. <br/>
 $ conda create -n book_base python=3.7
 
-4. 생성한 가상 환경 book_base로 들어갑니다.
+4. 생성한 가상 환경 book_base로 들어갑니다.<br/>
 $ conda activate book_base
 
-5. 다음과 같이 필요한 라이브러리를 설치합니다. 한 줄씩 실행해주세요. 실행하면 설치하겠느냐는 y/n이 나옵니다. y를 입력하고 엔터키를 누르세요.
-$ conda install matplotlib=3.1.0
-$ conda install pandas=0.25.0
-$ conda install numpy==1.16.4
-$ conda install patsy=0.5.1
-$ conda install scikit-learn=0.21.2
-$ conda install scipy=1.3.1
-$ conda install seaborn=0.9.0
-$ conda install statsmodels=0.10.1
-$ conda install tensorflow=1.14.0
-$ conda install opencv=3.4.2
-$ conda install scikit-image=0.16.2
-$ conda install pydotplus=2.0.2
-$ conda install graphviz
-$ conda install jupyter
-$ conda install memory_profiler
-$ conda install py-xgboost=0.90
-
-6. 앞에서 만든 가상 환경을 ipython kernel로 등록합니다.
-$ python -m ipykernel install --user --name book_base
-
-7. 주피터 노트북을 실행하면 인터넷 브라우저에서 노트북을 이용할 수 있습니다.
+5. 다음과 같이 필요한 라이브러리를 설치합니다. 한 줄씩 실행해주세요. 실행하면 설치하겠느냐는 y/n이 나옵니다. y를 입력하고 엔터키를 누르세요.<br/>
+$ conda install matplotlib=3.1.0 <br/>
+$ conda install pandas=0.25.0 <br/>
+$ conda install numpy==1.16.4 <br/>
+$ conda install patsy=0.5.1 <br/>
+$ conda install scikit-learn=0.21.2 <br/>
+$ conda install scipy=1.3.1 <br/>
+$ conda install seaborn=0.9.0 <br/>
+$ conda install statsmodels=0.10.1 <br/>
+$ conda install tensorflow=1.14.0 <br/>
+$ conda install opencv=3.4.2 <br/>
+$ conda install scikit-image=0.16.2 <br/>
+$ conda install pydotplus=2.0.2 <br/>
+$ conda install graphviz <br/>
+$ conda install jupyter <br/>
+$ conda install memory_profiler <br/>
+$ conda install py-xgboost=0.90 <br/>
+
+6. 앞에서 만든 가상 환경을 ipython kernel로 등록합니다. <br/>
+$ python -m ipykernel install --user --name book_base 
+
+7. 주피터 노트북을 실행하면 인터넷 브라우저에서 노트북을 이용할 수 있습니다.  <br/>
 $ jupyter notebook
 
 ## 15장 실습 환경 설정
 15장에서는 pymc3와 keras를 추가로 설치한 후 실습을 진행해야 합니다. 이 책의 저자는 실습 오류를 방지하기 위해 15장부터는 별도의 가상 환경을 추가로 만들어 실습하길 권장합니다. 앞의 실습에 이어서 필요한 두 라이브러리만 추가로 설치한 후 실습해도 되고, 별도의 가상 환경을 추가로 만들어 실습해도 됩니다.
 
 ### 앞의 실습에 이어 실습
-1. 다음처럼 두 라이브러리를 추가로 설치합니다.
-$ conda install pymc3
-$ conda install keras=2.3.1
+1. 다음처럼 두 라이브러리를 추가로 설치합니다.  <br/>
+$ conda install pymc3   <br/>
+$ conda install keras=2.3.1   <br/>
 
-2. 15장의 주피터 노트북 파일을 실행하면 커널 경고 화면이 뜹니다. 'book_base'로 선택한 후 'Set Kernel'을 클릭합니다.
+2. 15장의 주피터 노트북 파일을 실행하면 커널 경고 화면이 뜹니다. 'book_base'로 선택한 후 'Set Kernel'을 클릭합니다.  
 
 3. 이어서 실습을 진행합니다.
 
 ### 별도의 가상 환경을 추가해 실습 
 1~3단계는 '전체 실습 환경 설정'과 동일하게 진행합니다. 
 
-4. book_base_pymc3라는 이름으로 가상 환경을 설정하고 파이썬 3.7을 쓰도록 설정합니다.
+4. book_base_pymc3라는 이름으로 가상 환경을 설정하고 파이썬 3.7을 쓰도록 설정합니다.  <br/>
 $ conda create -n book_base_pymc3 python=3.7
 
-5. 생성한 가상 환경 book_base_pymc3로 들어갑니다.
+5. 생성한 가상 환경 book_base_pymc3로 들어갑니다.  <br/>
 $ conda activate book_base_pymc3
 
-6. '전체 실습 환경 설정'의 6단계에서 소개한 모든 라이브러리를 설치합니다. 마지막으로 pymc3와 keras를 추가로 설치합니다.
-$ conda install pymc3
+6. '전체 실습 환경 설정'의 6단계에서 소개한 모든 라이브러리를 설치합니다. 마지막으로 pymc3와 keras를 추가로 설치합니다.  <br/>
+$ conda install pymc3     <br/>
 $ conda install keras=2.3.1
 
-7. 앞에서 만든 가상 환경을 ipython kernel로 등록합니다.
+7. 앞에서 만든 가상 환경을 ipython kernel로 등록합니다.  <br/>
 $ python -m ipykernel install --user --name book_base_pymc3
 
-8. 주피터 노트북을 실행하면 인터넷 브라우저에서 노트북을 이용할 수 있습니다.
+8. 주피터 노트북을 실행하면 인터넷 브라우저에서 노트북을 이용할 수 있습니다.  <br/>
 $ jupyter notebook
 
 실습에 필요한 101_ObjectCategories 파일은 '여기'를 클릭해도 내려받을 수 있습니다.
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