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AI 기업들이 해킹 행위에 대해 처벌받지 않는 이유는 무엇인지에 대한 논쟁이 진행되고 있습니다. 앤트로픽, 오픈AI, 구글, 메타 등 주요 AI 기업들이 시스템에 침입한 사례가 발생했음에도 불구하고, 이들은 시스템의 예측 불가능한 행동을 이유로 책임 회피를 주장하며 범죄 의도가 없었다고 주장하고 있습니다.

이러한 주장은 AI 시스템의 '책임 공백(responsibility gap)'이라는 논리에 기반하며, 이는 일반적으로 범죄에 필요한 의도를 제거함으로써 기소를 막으려는 전략입니다. 하지만 시스템의 설계 과정과 학습 데이터 선택 등에서 기업이 내린 의사 결정이 해킹 행위를 예측 가능하게 만들 수 있다는 반론이 제기됩니다.

AI 모델을 설계할 때 소스 자료, 훈련 방식, 환경 등의 여러 선택지가 있으며, 기업들은 특정 정보(예: 무기 관련 자료)를 제외하거나 필터링하는 방식으로 모델의 행동을 제어합니다. 이러한 설계 선택이 해킹과 같은 결과로 이어질 수 있으며, 기업이 예측 불가능한 행동을 주장하더라도 그 행동 뒤에는 의도가 존재할 수 있다는 것입니다.

따라서 AI 시스템의 예측 불가능성에만 초점을 맞추기보다, 기업의 설계 의도를 법적으로 평가해야 합니다. 개발자들은 윤리적이고 합법적인 AI 시스템을 구축하도록 촉구하며, 범죄를 저지르는 기업에 대한 처벌을 통해 이러한 기준을 확립해야 합니다.

브라우저 기반 디자인 편집기인 Doory가 계정 없이도 모든 기능을 무료로 제공하며 사용 가능하다는 소식이 전해졌습니다. 이 도구는 포스터, 소셜 게시물, 슬라이드 등을 브라우저 내에서 제작할 수 있도록 설계되었습니다.

Doory는 레이어, 곡선 텍스트, 배경 제거와 같은 기본적인 편집 기능 외에도 애니메이션, 오디오 삽입, 발표 모드, 실시간 공동 편집 기능을 지원합니다. 사용자는 이러한 기능을 통해 다양한 형태의 콘텐츠를 쉽게 만들 수 있습니다.

현재 Doory는 모든 기능을 무료로 제공하지만, 일부 고급 기능은 유료 전용으로 제공되고 있습니다. 따라서 사용자는 무료로 제공되는 핵심 기능과 유료 기능을 구분하여 활용할 필요가 있습니다.

캘리포니아주 이들와일드에 위치한 도널드슨 푸투로 하우스는 미국에서 가장 희귀한 주거 구조물 중 하나로 평가받고 있습니다. 이 집은 핀의 건축가 마티 수우로넨이 설계했으며, 1960년대 후반과 1970년대 초반에 생산된 소위 '푸투로(Futuro)' 주택의 특징을 잘 보여줍니다. 이러한 푸투로 주택들은 대부분 시간이 지나면서 손상되어 사라졌기 때문에, 이처럼 원형을 잘 보존한 사례는 매우 귀하게 여겨집니다.

이 주택은 강화 섬유 유리-폴리에스터 플라스틱으로 지어졌으며, 지름 약 26피트 4인치, 높이 13피트 2인치 크기로 약 793제곱피트의 실내 공간을 제공합니다. 이 집은 수우로넨의 휴대 가능하고 자급자족적인 생활 환경이라는 원래의 개념을 현대적인 주거 공간으로 구현해냈다는 점에서 건축적 의미가 큽니다.

외관은 앨리빌드(listed building)로서 1969년 디자인의 무결성을 유지하고 있으며, 내부는 레트로하고 팝아트적인 인테리어로 꾸며져 있습니다. 특히 깊은 파란색 소파, 보라색 셰그 카펫 등 대담한 색상 대비와 맞춤 제작된 가구는 제한된 공간을 활용하여 기능적이면서도 독특한 분위기를 연출합니다.

zt는 HTML과 Zig 코드를 혼합하여 작성된 템플릿을 Zig 코드로 변환하는 도구입니다. 이 과정에서 입력 타입과 렌더링 오류를 컴파일 시점에 검사하여 타입 안전성을 확보합니다.

이러한 접근 방식은 템플릿 생성 과정에서 발생할 수 있는 런타임 오류를 컴파일 단계에서 미리 잡아냄으로써 안정성을 크게 높입니다. 생성된 코드는 std.Io.Writer에 직접 출력되며, 메모리 할당이나 중간 상태 없이 소켓이나 버퍼에 데이터를 직접 쓸 수 있습니다.

이는 메모리 관리의 복잡성을 줄이고 효율적인 데이터 스트리밍을 가능하게 합니다. 개발자는 복잡한 메모리 관리 없이도 안전하게 I/O 작업을 수행할 수 있게 됩니다.

Fable의 인수합병 과정에서 마지막까지 남아 있던 엔지니어가 해고된 주요 원인은 Fable의 역량보다 낮은 비용이 작용했기 때문입니다. 경영진은 엔지니어의 보상보다 저렴한 모델을 통해 인수합병까지 버틸 수 있다는 자신감을 얻은 것으로 보입니다.

이러한 상황은 단순히 "AI가 일자리를 빼앗았다"는 관점보다 "AI가 직무 폐지에 기여했다"는 맥락에서 이해해야 합니다. 즉, AI 기술의 도입과 효율화가 인력 구조와 직무 자체에 미치는 영향을 경제적 비용과 연결하여 분석할 필요가 있습니다.

결국 이 사례는 AI 시대에 개발자 및 엔지니어들이 직면하는 일자리 문제와 보상 구조에 대한 근본적인 질문을 던집니다. 기업이 인력 비용 절감을 위해 기술적 역량보다 경제적 효율성을 우선시할 때 발생하는 구조적 변화를 주목해야 합니다.

AlterMe의 스마트 링과 피트니스 앱을 6개월 동안 사용한 경험에 대한 리뷰입니다. 이 기간 동안 사용자는 더 나은 습관을 형성하는 데 도움을 받았다고 보고했지만, 유전적 통찰력은 기대했던 만큼 명확하지 않았다고 평가했습니다.

사용자는 AlterMe 제품을 통해 신체 활동 습관을 개선하는 데 긍정적인 영향을 받았음을 언급했습니다. 하지만 제품이 제공하는 유전적 데이터 분석 기능이 개인의 신체에 대한 깊은 통찰을 제공하는 데는 한계가 있었다는 점을 지적했습니다.

결론적으로, AlterMe는 습관 형성에는 효과적일 수 있으나, 유전 기반의 피트니스 분석 측면에서는 기대에 미치지 못했다는 경험을 공유하고 있습니다. 이는 제품의 기능과 데이터 해석의 정확성에 대해 고려해야 할 맥락을 제공합니다.

세계 최대 회계법인 딜로이트가 로만 아브라모비치의 부를 탈세하기 위해 문서를 위조하는 데 도움을 주었다는 사실이 BBC 파노라마를 통해 밝혀졌습니다. 이 문서 위조를 통해 딜로이트는 키프로스에서 자산을 숨기고 세금을 회피하는 방안을 조언했으며, 이 과정에서 슈퍼요트, 저택, 개인 제트기 등 총 6억 7,200만 달러(약 5억 800만 파운드) 상당의 자산이 아브라모비치의 회사 계좌에서 사라졌습니다.

이러한 자산 은닉은 키프로스를 포함한 오프쇼어 회사들을 통해 이루어졌으며, 특히 딜로이트가 소유했던 기업인 MeritServus를 통해 자금 흐름이 관리되었습니다. 이들은 투명성 법규를 우회하기 위해 자산을 영국령 버진아일랜드(BVI)로 이전하고 문서를 날짜를 소급하여 조작하는 계획을 실행했습니다.

이러한 행위는 2006년 키프로스 법 개정 이후 회사 계좌 공개 의무가 생기기 전에 이루어졌으며, 딜로이트 키프로스는 해당 행위가 적용 가능한 법률을 준수한다고 주장했습니다. 이 사건은 아브라모비치가 우크라이나 침공 이후 영국 정부로부터 제재를 받았고 자산이 저지되었던 배경과 맞물려, 일부 전문가들의 직업적 윤리 문제에 대한 심각한 질문을 제기하고 있습니다.

BBC 파노라마와 조사국은 이 유출된 문서를 통해 아브라모비치의 재산 운영 방식과 일부 전문 자문업체의 무결성에 대해 새로운 증거를 확보했습니다. 아브라모비치 측은 세금 회피나 재산 은닉을 부인했지만, 이 사건은 글로벌 회계 및 금융 자문 과정에서 발생할 수 있는 법적 및 윤리적 문제를 시사합니다.

웨이모(Waymo) 자율주행 기술이 사회에 수용되는 과정에서 발생하는 인간의 반응에 대한 탐구가 다뤄집니다. 자율주행 차량이 운전자보다 안전하다는 점은 분명하지만, 사람들이 차량의 움직임에 대해 어떻게 반응하는지, 예를 들어 스티어링 휠의 움직임이 운전자에게 어떤 느낌을 주는지에 대한 호기심이 제기됩니다.

웨이모 차량의 스티어링 휠이 움직이는 현상은 법적 의무에 따른 것이지만, 이는 단순히 기술적 구현을 넘어 심리적인 경험을 제공합니다. 승객들은 차량의 움직임이 "인식 가능하고, 공감되며, 계속되고 있다"는 느낌을 받아 안심한다고 보고했습니다. 이는 자율 시스템이 주는 익숙함과 마법 같은 느낌이 공존하며, 기술 변화에 대한 인간의 반응을 측정하는 중요한 지표가 됩니다.

현재 웨이모는 미국 15개 도시에서 4천 대 이상의 차량을 운영하며 시장 점유율을 확대하고 있으며, 앞으로 뉴욕, 런던, 도쿄 등 다른 주요 도시로 확장할 계획입니다. 이러한 자율주행 기술의 확산은 인공지능의 위험과 이점에 대한 논의를 넘어, 인간이 기계와 공존하는 새로운 삶의 방식을 학습하는 과정으로 이어지고 있습니다.

자율주행 기술은 아직 미성숙한 단계의 제품이지만, 기술의 발전이 가져오는 변화에 대해 사람들은 긍정적인 태도를 보이고 있습니다. 이는 기술이 가져올 미래에 대한 낙관론과 함께, 기술 수용 과정에서 발생하는 사회적, 심리적 측면을 함께 고려해야 함을 시사합니다.

1838년 루이 다게르가 촬영한 최초의 사진인 다게레오타입의 정확한 위치를 찾는 여정이 오늘날 파리에서 기념될 예정이다. 이 사진은 당시 부르주아 계층의 두 인물, 신발 닦는 소년과 그의 고객을 담고 있으며, 당시 파리 대로인 불레바르 뒤 템플(Boulevard du Temple)에서 촬영되었다.

이 사진의 정확한 위치를 알아내기 위해 사진작가와 동료들은 수십 년간 고고학적 조사와 건축 기록을 통해 당시의 환경을 재구성하려 했으나 어려움을 겪었다. 특히 하우스만 개혁으로 인해 많은 지역이 재개발되고 건물들이 소실되면서 사진 속 장소를 정확히 파악하는 것은 매우 까다로운 작업이었다.

결국 이들은 건축 회사와 3차원 스캔 데이터를 활용하여 사진이 찍힌 장소를 삼각 측량 방식으로 추정해냈고, 이 과정에서 여러 건축물 중 세 곳이 현재까지 남아있음을 확인했다. 파리시는 이 신발 닦는 두 사람을 기리는 명판을 공개하며 이 '예측하지 못한' 사진의 역사를 기념할 계획이다.

2026년 기술 애호가들을 위한 최고의 선물 리스트에 대한 기사입니다. 이 기사는 사랑하는 사람에게 선물을 고를 때 자신에게 필요하지 않은 것을 사지 않도록 조언하며, 올해 기술 애호가들이 원하는 필수품들을 소개합니다.

기사는 기술 분야에 관심이 많은 사람들이 2026년에 염두에 두고 있는 필수적인 선물 목록에 초점을 맞춥니다. 이는 단순한 제품 추천을 넘어, 기술 트렌드에 민감한 사람들이 실제로 필요로 하는 실용적이고 흥미로운 아이템들을 제시하는 것을 목표로 합니다.

독자들은 이 기사를 통해 최신 기술 동향을 반영한 실질적인 선물 아이디어를 얻을 수 있습니다. 따라서 기사를 통해 기술 애호가들이 선호하는 필수품들이 무엇인지 확인하고, 자신에게 적합한 선물을 선택하는 데 참고할 수 있습니다.

헤트너(Hetzner)가 전문 AI 워크로드를 위한 새로운 GPU 서버인 GEX63을 출시했습니다. 이 서버는 고성능 GPU를 활용하여 전문적인 인공지능 작업을 수행하고자 하는 개발자와 기업 사용자들을 대상으로 합니다.

GEX63 서버는 전문적인 AI 작업에 최적화된 하드웨어 구성을 제공하며, 이는 대규모 모델 훈련이나 복잡한 추론 작업에 필요한 컴퓨팅 자원을 효율적으로 제공하는 데 중점을 둡니다. 이러한 서버는 특정 AI 워크로드에 맞춰 설계되어 성능과 비용 효율성을 동시에 고려하는 사용자들에게 매력적입니다.

이 신규 서버의 등장은 클라우드 인프라 시장에서 AI 관련 하드웨어 공급이 더욱 세분화되고 전문화되고 있음을 보여줍니다. 개발자들은 GEX63을 통해 특정 AI 작업에 필요한 맞춤형 GPU 환경을 구축할 수 있으며, 이는 기존 범용 서버보다 더 효율적인 AI 인프라 구축을 가능하게 합니다.

Zod 버전이 4.6.5에서 4.6.6으로 변경되는 커밋에 외부 코드를 내려받아 실행하는 `meta.test.mjs` 파일이 추가되었습니다. 이 변경 사항은 의존성 관리 및 코드 실행 보안 측면에서 개발자들에게 주목할 필요가 있습니다.

또한, `zod`와 `@zod/mini` 패키지에 동일한 파일이 추가되었는데, 이 파일은 `Ethereum RPC` 응답에서 도메인 목록을 읽어 각 도메인의 `/load...` 정보를 읽어오는 기능을 수행합니다. 이는 외부 데이터 소스(Ethereum RPC)를 활용하여 특정 도메인 정보를 처리하는 방식으로 확장되었음을 의미합니다.

이러한 변경은 Zod 관련 라이브러리 사용 시 외부 코드 실행 및 외부 데이터 접근 메커니즘이 도입되었음을 나타냅니다. 따라서 해당 라이브러리를 사용하는 프로젝트에서는 의존성 변경에 따른 잠재적인 보안 위험과 데이터 처리 방식의 변화에 대해 검토가 필요합니다.

Anthropic은 최근 모델에 대한 증류 공격(distillation attacks)에 대응하기 위해 방어 체계를 강화했다고 발표했습니다. 증류 공격은 원본 모델 개발자의 승인 없이 다른 모델로 한 모델의 능력을 추출하는 은밀한 산업 규모 캠페인으로, 이를 통해 기업들이 개발 시간과 비용을 절감하면서 최첨단 모델의 능력을 모방할 수 있게 합니다.

이러한 불법적인 증류는 두 가지 주요 우려를 낳습니다. 첫째, 증류된 모델은 충분한 안전장치 없이 능력의 최전선에 도달할 수 있어 생물학이나 사이버 보안과 같은 분야에서 심각한 해를 끼칠 수 있습니다. 둘째, 불법적으로 증류된 모델은 국가 안보 위험을 초래하는데, 이러한 능력은 외국 군사, 정보 및 감시 시스템에 통합될 수 있기 때문입니다.

이에 대응하여 Anthropic은 방어 체계를 대폭 강화했으며, 이는 모델의 추론 과정에 대한 접근을 어렵게 만드는 데 중점을 둡니다. 초기 방어책으로 Claude의 추론 과정을 사용자에게 보여주기 전에 요약하는 방법을 도입했는데, 이는 증류자들이 추론 과정에서 얻는 정보를 줄이는 데 효과적이었습니다.

하지만 이러한 방어 조치는 Anthropic과 고객 모두에게 일부 상충되는 측면이 있습니다. 이 방어책은 증류자들에게서 상당한 수익과 수조 개의 토큰 가치의 트래픽을 차단하며, 모델 개발팀은 이 문제 해결에 상당한 시간과 노력을 투자했습니다. 따라서 개발자와 플랫폼은 이러한 조치와 그 대가에 대해 이해하고, 악용을 감지하고 사기 계정을 정리하는 등 방어에 참여해야 합니다.

바이브 코딩을 사용하여 제작된 포토샵 복제 앱들이 증가하고 있지만, 이 앱들은 외형을 복제하는 데 그칠 뿐 브러시 성능이나 전문 편집 기능의 완성도가 부족하다는 비판을 받고 있습니다. 이러한 복제 앱들은 시각적인 유사성은 제공하지만 실제 전문적인 편집 도구로서의 기능적 한계를 드러내고 있습니다.

비교 테스트 결과에 따르면, 복제 앱들은 8K x 8K를 넘어서는 대형 캔버스 환경에서 브러시 성능이 급격히 저하되는 문제가 확인되었습니다. 이는 대형 작업 환경에서 전문적인 편집 기능을 구현하는 데 있어 기술적인 제약이 있음을 시사합니다.

따라서 개발자들이 이러한 복제 앱들을 참고할 때, 단순한 외형 모방을 넘어 실제 고해상도 환경에서 요구되는 브러시 성능과 전문적인 편집 기능의 완성도를 고려해야 합니다. 대형 캔버스에서의 성능 저하 문제는 복제 앱들이 전문적인 작업 환경을 지원하지 못한다는 점을 명확히 보여줍니다.

2026년형 킨들 알루미늄 모델에 대한 리뷰에서 외관과 고급스러운 느낌은 매우 훌륭하다는 평가를 받았습니다. 특히 아름다운 파란색 마감과 프리미엄한 촉감이 사용자에게 강한 인상을 주었습니다.

하지만 실제 독서 경험 측면에서는 기존에 작동하는 킨들을 대체할 만한 충분한 이유를 제공하지 못한다는 지적이 제기되었습니다. 즉, 디자인적인 요소가 뛰어남에도 불구하고 기능적인 측면에서 기존 기기를 대체할 만큼의 가치를 제공하지 못한다는 것입니다.

이 리뷰는 킨들 알루미늄과 같은 하드웨어의 미적인 발전이 실제 사용 경험과 기능성 사이에서 어떤 균형을 이루어야 하는지에 대한 질문을 던집니다. 따라서 새로운 기기를 고려할 때 외관상의 매력뿐만 아니라 실제 독서 경험과 기능적 이점을 면밀히 비교할 필요가 있습니다.

Julia를 활용한 미적분학 학습 노트는 그래프와 수치 계산, 일부 대수적 접근 방식을 통해 미적분학 개념을 익히도록 구성된 학습 자료입니다. 이 자료는 단순히 공식을 암기하는 것을 넘어 실제 계산 과정을 통해 개념을 이해하는 데 중점을 두고 있습니다.

이 학습 노트의 특징은 컴퓨터 대수 시스템과는 달리 수치 계산을 중심에 두고 대수적 및 기호적 처리를 추가했다는 점입니다. 이는 미적분학 학습 과정에서 수치적인 접근과 기호적인 접근을 모두 통합하여 다루는 것을 목표로 합니다.

특히 학습 과정에서 기호 계산을 직접 수행해 보는 가치를 중시하여, 사용자가 미적분학의 추상적인 개념을 실제 계산 과정과 연결하여 이해할 수 있도록 돕습니다. 이는 Julia 환경에서 수학적 개념을 코드로 구현하고 탐구하고자 하는 개발자들에게 유용한 학습 경로를 제공합니다.

소프트웨어와 하드웨어의 성숙으로 모바일 리눅스 기기가 지속 가능한 시장을 형성할 가능성이 커지고 있습니다. 이는 구글과 애플의 사업을 근본적으로 위협하기보다는 리눅스 PC와 같은 틈새 대안으로서의 역할을 목표로 합니다.

최근 SoC 성능 향상과 모바일 리눅스 소프트웨어의 성숙은 리눅스 폰이 새로운 대안으로 자리 잡을 수 있는 환경을 제공하고 있습니다. 특히 RK3588S나 퀄컴 IoT SoC와 같은 기술 발전은 모바일 리눅스 환경의 실용성을 높이고 있습니다.

이러한 움직임은 장기적인 소프트웨어 지원을 기반으로 하며, 모바일 리눅스 기기가 특정 사용자층을 위한 실용적인 선택지로 발전할 수 있음을 시사합니다. 따라서 모바일 리눅스 생태계는 거대 OS의 경쟁보다는 특정 니즈를 충족시키는 틈새 시장에서 주목받을 것입니다.

LLM(거대 언어 모델)이 엔지니어의 일자리를 대체하는지에 대한 논쟁 속에서, 저자는 자신이 겪은 해고 경험과 AI 기술의 현재 위치에 대해 이야기합니다. 그는 LLM이 시장에서 어느 정도의 지능을 갖추기 전까지는 여전히 직업을 유지할 수 있다고 보았으며, 실제로 조직 내에서 예산 삭감으로 인한 구조조정 경험을 공유합니다. 이러한 경험은 AI가 가져올 미래에 대한 불안감과 현실적인 고용 불안정 사이의 괴리를 보여줍니다.

최신 프론티어 모델들은 숙련된 엔지니어를 완전히 대체하기에는 아직 부족하며, 특히 제품 결정 과정에서 필요한 장기적인 결과, 운영 비용, 접근성 등의 세부 사항을 예측하는 통찰력이 부족하다고 지적합니다. 이는 AI가 단순히 코드를 생성하는 것을 넘어, 비즈니스 목표와 고객에게 최적화된 결정을 내리는 데 필요한 '취향'과 예측 능력이 결여되어 있음을 의미합니다.

하지만 AI는 인간 개발자의 도움을 받아 행동을 복제하고 포트하는 데 강력한 도구로 활용될 수 있습니다. 예를 들어, Shopify 사례에서 보듯이, AI는 인간 개발자가 검증한 행동을 재현하고 포팅하는 데 사용될 수 있으며, 에이전트 기술은 여러 도메인 간에 지식을 복사하는 데 뛰어난 능력을 보입니다.

결론적으로, AI의 발전은 프로그래밍의 즐거움을 감소시키고 있지만, 결과물을 전달하는 즐거움은 여전히 살아있다고 말합니다. 이는 AI가 인간의 역할을 완전히 대체하기보다는, 인간이 더 나은 결과물을 내기 위해 사용하는 도구로서의 역할에 초점을 맞춰야 함을 시사합니다.

데이비드 버셸(David Bushell)의 개인 도메인 dbushell.com이 커뮤니티 내에서 “D-Bus Hell”로 불리면서 이름의 어원과 도메인 선택에 대한 논의가 반복되고 있습니다. 이 도메인에 대한 논의는 D-Bus 기술의 역사적 맥락과 관련하여 주목받고 있습니다.

해당 도메인의 등록일은 2004년 5월 14일로 확인됩니다. 이는 위키피디아에 기록된 D-Bus가 출시된 시점인 2006년 11월보다 앞선 시기입니다. 이러한 시간적 차이는 D-Bus 기술이 공식적으로 공개되기 이전에 해당 도메인이 이미 존재했음을 보여줍니다.

이러한 배경 때문에 도메인 선택과 이름의 의미에 대한 논쟁이 발생하며, 개발자들이 프로젝트나 개인 도메인을 설정할 때 역사적 맥락과 기술 출시 시점을 고려해야 할 필요성을 제기합니다. 이는 단순히 도메인 이름을 넘어 기술 발전의 역사와 커뮤니티의 흐름을 이해하는 데 중요한 맥락을 제공합니다.

S3가 새로운 합의(Consensus) 계층이 되고 있다는 이야기는 사실과 반만 맞습니다. 더 중요한 변화는 S3 덕분에 별도의 합의 시스템 없이 조율 작업을 처리할 수 있게 되었다는 점입니다.

이는 S3가 합의 시스템 자체를 대체한 것이 아니라, 별도의 합의 시스템 없이도 효율적인 조율 작업이 가능해지는 방식으로 작동한다는 의미입니다. 이 변화는 시스템 설계 시 합의 메커니즘을 다루는 방식을 근본적으로 변화시킵니다.

구체적으로 S3의 조건부 쓰기 기능은 HTTP의 If-None-Match 및 If-Match 헤더와 같은 메커니즘에 영향을 미쳤습니다. 개발자는 이러한 조건부 쓰기 동작이 어떻게 합의 시스템과 연관되어 조율 작업을 단순화하는지 이해해야 합니다.