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QuestDB가 북미 지역을 위한 Pre-Sales Engineer를 채용하며 데이터 인프라 분야의 성장을 알리고 있습니다. QuestDB는 오픈 포맷 기반의 저지연 시계열 데이터베이스로, 수백만 건의 이벤트를 초당 처리하며 실시간으로 데이터를 분석할 수 있는 분산형 레이크하우스 아키텍처를 제공합니다. 이 역할은 영업 주기 전반에 걸쳐 기술적 검증을 담당하며, 고객의 데이터에 대한 벤치마크 실행, 아키텍처 설계, 보안 검토 등을 직접 수행하는 엔지니어 역할입니다.

해당 포지션은 고객과의 미팅에서 복잡한 기술적 질문에 답하고, 고객의 요구사항을 기반으로 구체적인 성공 기준을 설정하여 프로토타입(PoC)을 설계하고 실행하는 실무 경험을 요구합니다. 지원자는 데이터베이스 내부 구조, 분산 시스템, 클라우드 환경(AWS, Azure, Kubernetes), 그리고 데이터 스트리밍에 대한 깊은 이해를 바탕으로 고객의 시스템에 QuestDB를 적용하는 방안을 제시해야 합니다.

특히, 금융 시장 데이터나 틱 데이터 처리 경험, 그리고 Python 데이터 스택(pandas, Polars, Arrow, Parquet)에 대한 숙련도가 중요하게 평가됩니다. 이 직무는 단순히 제품을 판매하는 것을 넘어, 고객의 미션 크리티컬한 워크로드를 해결하기 위한 기술적 로드맵을 직접 수립하고, 현장 경험을 제품 로드맵에 반영하는 핵심적인 역할을 수행합니다.

AI 에이전트를 활용하여 기업 프로세스를 자동화하는 스타트업 에마(Ema)가 엔터프라이즈 소프트웨어 시장에서 AI 경쟁이 심화되는 가운데 7700만 달러의 시리즈 B 투자를 유치했습니다. 에마는 HR, IT, 재무 등 기업 운영 전반의 프로세스를 자동화하는 AI 에이전트를 통해 기존 소프트웨어 및 IT 서비스 시장의 점유율을 확대하는 데 집중하고 있습니다.

이번 투자 유치로 에마의 총 자금은 1억 4000만 달러에 달하며, 2024년 대비 기업 가치는 네 배 이상 증가했습니다. 에마는 구글, 마이크로소프트, 히타치, PwC 등 50개 이상의 엔터프라이즈 고객을 확보하고 있으며, 연간 매출 계약(bookings)은 1억 5000만 달러를 넘어섰습니다. 이는 AI가 기업들이 전통적으로 지출하던 엔터프라이즈 소프트웨어 및 IT 서비스 영역에서 경쟁하기 시작하면서 발생하는 시장 변화를 반영합니다.

에마는 단순히 최첨단 AI 모델을 사용하는 것을 넘어, 기업의 기존 애플리케이션을 포괄하는 'AI 직원' 시스템을 통해 여러 AI 에이전트를 조정하고 통합하는 데 중점을 둡니다. 이러한 접근 방식은 AI 연구소들이 모델 성능을 높이는 것과 달리, 실제 비즈니스 프로세스 자동화에 필요한 도메인 지식, 통합, 오케스트레이션에 집중함으로써 경쟁 우위를 확보하고 있습니다.

에마는 고객의 업무 결과에 따라 가격을 책정하고 높은 마진율을 유지하며, AI 시스템이 학습을 통해 운영 효율성을 높여 마진을 개선하는 구조를 가지고 있습니다. 현재 에마는 미국과 유럽 시장에 집중하고 있으나, 향후 아시아 태평양, 남아메리카, 중동 지역으로 시장 확장을 계획하고 있습니다.

LLM AssBench는 하나의 프롬프트를 사용하여 여러 모델을 여러 날짜에 걸쳐 비교하는 LLM 벤치마크입니다. 이 벤치마크는 모델들의 성능 변화를 일관성 있게 측정하는 데 중점을 두고 있습니다.

비교 대상에는 Claude 계열 모델들이 포함되어 있으며, 구체적으로는 Opus, Fable, Sonnet, Haiku와 같은 여러 버전들이 포함됩니다. 또한 GPT 모델 비교 항목에는 Astra, Sol, Terra, Luna 계열과 GPT 5.5가 포함되어 있습니다.

이러한 비교 방식은 특정 프롬프트 환경에서 다양한 LLM의 성능을 시간의 흐름에 따라 객관적으로 평가할 수 있게 합니다. 이는 개발자들이 여러 모델의 동적인 성능 변화를 체계적으로 분석하고 평가하는 데 유용한 기준을 제공합니다.

OpenAI가 인플루언서 군단을 동원하여 ChatGPT를 '세상을 위한 좋은 것'으로 보이게 하려는 마케팅 전략을 강화하고 있습니다. 이는 AI 안전에 대한 우려가 커지는 상황에서 회사가 대중의 불안을 잠재우기보다 ChatGPT의 매력과 사회적 기여도를 보여달라고 요청하는 방식입니다.

이러한 전략에 따라 OpenAI는 인플루언서 마케팅을 확대하고 있으며, 특히 인스타그램과 틱톡을 통해 잠재 고객을 확보하고 광고 사업을 성장시키고 있습니다. 데이터에 따르면, 인플루언서 마케팅 플랫폼 HypeAuditor에 따르면 ChatGPT를 홍보하는 스폰서 게시물 수는 6월 61건에서 7월 122건, 8월에는 141건으로 증가했습니다.

OpenAI는 육아, 피트니스, 기술에 정통한 크리에이터들을 대상으로 광범위하게 접근하며, 이들의 콘텐츠를 통해 ChatGPT가 육아, 비즈니스 운영, 콘텐츠 제작 등 다양한 삶의 영역에서 도움이 될 수 있음을 보여주고 있습니다. 하지만 이러한 협업은 위험을 수반할 수 있으며, 일부 인플루언서들은 스폰서 콘텐츠로 인해 청중으로부터 "도덕적으로 파산했다"거나 "디스토피아적"이라는 비판에 직면하기도 했습니다.

결론적으로, OpenAI는 창작자들이 AI를 어떻게 전략적으로 사용하여 비즈니스를 구축하는지에 대한 생생한 이야기를 전달할 수 있는 인플루언서들을 활용하여 사용자 기반을 확장하고 광고 사업을 성장시키려 하고 있습니다.

삼성 갤럭시 스마트폰의 최신 모델들을 플래그십, 보급형부터 폴딩 및 플립 디자인까지 포괄적으로 정리한 기사입니다. 이 기사는 2026년 최고의 삼성 스마트폰들을 비교하고 추천하는 내용을 담고 있습니다.

기사는 갤럭시 라인업이 플래그십 모델부터 보급형 모델, 그리고 폴더블 및 플립 디자인까지 스마트폰 시장의 광범위한 영역을 아우르고 있음을 보여줍니다. 독자들이 다양한 갤럭시 모델 중에서 자신에게 맞는 기기를 선택할 수 있도록 도움을 제공하는 것이 주요 목적입니다.

따라서 이 기사는 2026년 출시된 삼성 갤럭시 제품군에 대한 포괄적인 비교 정보를 찾는 사용자에게 유용합니다.

Git에서 파일을 무시하는 방식에 대해 알려지지 않았던 두 개의 `.gitignore` 파일에 대한 내용이 공개되었습니다. 개발자들이 흔히 사용하는 `.gitignore` 외에도 Git이 무시 패턴을 읽어들이는 세 가지 위치가 있으며, 이를 활용하면 작업 디렉토리를 깨끗하게 유지하면서도 민감한 정보를 공유하지 않고 관리할 수 있습니다.

Git은 저장소별 `.gitignore` 파일 외에도 빌드 출력이나 로컬 환경 설정 파일, 그리고 전역 제외 파일 등 여러 곳에서 무시 규칙을 읽어들입니다. 특히 저장소 내부에 있는 `.git/info/exclude` 파일은 실수로 커밋되는 것을 방지하면서 개인적인 메모나 임시 파일을 숨기는 데 유용합니다. 이 파일은 `.gitignore`와 동일한 패턴을 사용하며, 저장소 루트 기준으로 무시 규칙을 설정할 수 있습니다.

이러한 새로운 무시 파일들을 사용하면 작업 디렉토리를 정리하면서도 민감한 파일들을 안전하게 보관할 수 있습니다. 예를 들어, `.git/info/exclude`에 특정 폴더나 파일 패턴을 추가하면 해당 파일들은 추적되지 않으며 커밋되지 않습니다. 다만, AI 코드 생성 도구인 Claude Code의 자동 완성 기능에서 이러한 무시 파일이 표시되지 않도록 하려면 설정 파일에서 `respectGitignore` 옵션을 `false`로 설정해야 합니다.

인공지능 성능에 대한 비용이 빠르게 하락하고 있다는 보고서가 나왔습니다. 지난 3년간 특정 수준의 AI 성능을 달성하는 데 드는 비용은 분기별로 평균 47%가 감소했으며, 이는 다른 어떤 혁신 기술보다도 빠른 속도입니다. 이는 매년 13배에 달하는 하락률을 의미합니다.

이러한 비용 절감은 구체적인 사례를 통해 확인됩니다. 예를 들어, 2025년 1월에 OpenAI o3 모델이 GPQA Diamond에서 75% 성능을 달성하는 데 약 0.30달러가 필요했다면, 2026년 중반에는 GPT-5.6 Luna 모델이 거의 동일한 점수를 약 0.0004달러로 달성할 수 있었습니다. 이는 18개월 만에 약 725배의 비용 절감을 의미합니다.

결국 이는 단순히 모델이 더 똑똑해진 것을 넘어, 주어진 수준의 지능을 요구하는 추론 비용이 극적으로 줄어들었음을 보여줍니다. 따라서 최첨단 모델들은 단순히 이전 모델보다 성능이 우수한 것을 넘어, 동일한 성능 수준을 훨씬 저렴하게 구동할 수 있게 되었습니다.

이러한 '더 똑똑하고 더 저렴한' 추세는 오픈 모델의 위협이 예상보다 크지 않은 이유를 설명해 줍니다. 모델들이 비용 효율적으로 운영될 수 있게 되면서, 접근성이 높아지고 시장 경쟁이 심화되고 있습니다.

해저의 작은 화산이 거대한 쓰나미를 유발할 수 있다는 연구 결과가 발표되었습니다. 1883년 크라카타우 화산 폭발 당시 수많은 희생자가 화산 잔해보다는 화산 폭발로 인한 쓰나미로 사망한 사례가 있으며, 이는 해상 화산 활동이 육상과는 다른 위험을 초래함을 시사합니다.

해수면 아래 화산의 위험성은 해양 환경과의 상호작용에 따라 달라집니다. 심해에서는 높은 수압이 폭발 활동을 억제하지만, 수면 가까이에서는 낮은 수압과 높은 온도 때문에 격렬한 폭발이 발생할 수 있습니다. 과학자들은 이러한 화산 활동이 쓰나미를 유발하는 정확한 조건을 아직 완전히 이해하지 못하고 있습니다.

이러한 위험을 더 잘 이해하기 위해 국제 연구팀은 2022년 통가 훙가 화산 폭발을 조사했습니다. 연구는 화산 활동이 쓰나미를 증폭시켰을 가능성에 초점을 맞추었으며, 특히 칼데라의 급격한 붕괴가 쓰나미를 증폭시켰을 수 있다고 분석했습니다. 훙가 칼데라는 마그마 저장소가 빠져나갈 때 지표면이 붕괴하면서 형성되었으며, 폭발 기간 동안 약 4킬로미터에 달하는 칼데라가 약 1킬로미터 정도 침몰하는 현상이 관찰되었습니다.

Z80 REPL에 대한 기사는 Z80 마이크로프로세서를 다루는 개발자들을 위한 환경을 제공하는 프로젝트에 관한 내용입니다. 이 프로젝트는 Z80 아키텍처를 시뮬레이션하거나 실험할 수 있는 환경을 제공하는 것을 목표로 합니다.

Z80 REPL은 개발자들이 Z80 명령어 세트를 직접 테스트하고 프로그래밍할 수 있도록 돕는 도구로서 기능합니다. 이는 특정 하드웨어 아키텍처에 대한 이해를 심화하고 임베디드 시스템이나 레트로 컴퓨팅 분야에서 실질적인 경험을 쌓는 데 유용합니다.

현재 기사 본문에는 구체적인 업데이트나 변경 사항에 대한 상세 정보는 포함되어 있지 않지만, 해당 링크는 Z80 REPL 프로젝트에 대한 개발자 커뮤니티의 논의를 시작하는 데 사용됩니다. 따라서 이 자료는 Z80 관련 개발 환경 구축에 관심 있는 사용자에게 참고 자료로 활용될 수 있습니다.

Mac 기본 UI를 고집해야 했던 기존의 근거들이 더는 충분하지 않다는 분석이 나왔습니다. 사용자 친숙도, 개발 부담 절감, 그리고 Apple의 디자인 우위가 더 이상 Mac 기본 UI를 선택하는 충분한 이유가 되지 못한다는 것입니다.

과거에는 개발자들이 Mac 기본 UI를 고수하는 데 사용자 친숙도와 개발 부담 절감이라는 이점이 중요하게 작용했습니다. 하지만 현재 사용자들은 기본 UI인지 맞춤형 UI인지보다 앱을 이해하고 사용하는 것에 더 큰 관심을 보이고 있습니다.

이는 Things와 같이 표준 도구 막대를 사용하지 않는 앱들이 등장하면서 더욱 두드러집니다. 사용자는 특정 디자인을 고집하기보다는 앱 자체를 얼마나 잘 이해하고 효율적으로 사용할 수 있는지에 초점을 맞추고 있습니다.

OpenAI가 크리에이터를 위한 제품 전략을 수립하기 위해 전 Patreon 임원 세 명을 영입했습니다. Patreon의 공동 창립자이자 기술 책임자인 샘 얌(Sam Yam)이 OpenAI에 합류하여 크리에이터 제품(Creator Product)을 이끌게 되었습니다.

그는 또한 Patreon의 전 제품 책임자 드류 로우니(Drew Rowny)와 엔지니어링 책임자 섀넌 마(Shannon Ma)를 함께 영입하여 새로운 벤처에 참여하게 되었습니다. 이들은 크리에이터와 그 커뮤니티에게 매우 가치 있는 새로운 도구에 대한 조기 접근 권한을 공유하며 OpenAI와 함께 제품을 구축할 계획입니다.

샘 얌은 이번 발표에서 크리에이터들과 함께 OpenAI에서 협력하며 그들에게 중요할 새로운 도구를 개발할 것이라고 밝혔습니다. 이는 크리에이터 커뮤니티의 요구를 반영하여 AI 기반 도구의 접근성과 활용도를 높이는 데 중점을 둘 것임을 시사합니다.

최근 인공지능의 발전과 관련된 성과와 두려움이 실제보다 과장된 과대광고일 수 있다는 회의론이 제기되고 있습니다. AI 관련 기업들이 해킹이나 수학적 돌파구, 초지능의 가능성에 대해 큰 홍보를 하는 가운데, 전문가들은 이러한 과장된 분위기가 상업적 이익을 추구하거나 정책 입안자와 대중을 오도하려는 술책일 수 있다고 지적합니다.

AI의 안전성과 통제에 대한 논의가 중요해지면서 국제적인 움직임도 나타났습니다. 22개국이 AI를 감독하기 위한 새로운 글로벌 기구 설립을 요구했지만, 미국과 중국은 이 선언에 참여하지 않았습니다. 동시에 OpenAI는 자체적인 글로벌 AI 안전 기준을 제안했으며, 기업들은 AI 기술의 선두에 서기 위해 경쟁하고 있습니다.

이러한 논란 속에서 기술 발전은 여전히 강력한 상업적 동인을 받고 있습니다. AMD와 같은 칩 제조업체는 AI 칩 판매를 통해 주가가 크게 상승했으며, 메타의 AI 에이전트 뮤즈는 경쟁 모델을 앞지르는 성과를 보였습니다. 하지만 이러한 발전은 데이터 센터의 과도한 에너지 소비 문제나 잠재적인 위험을 동반하며, AI가 가져올 수 있는 경제적 파급 효과에 대한 깊은 성찰이 필요합니다.

최근 유럽에서 새로운 보고서가 궤도 충돌에 대해 심각한 경고를 제기하고 있습니다. 이는 케슬러 증후군이라는 개념과 관련이 있으며, 이는 우주 공간에서 발생하는 연쇄적인 충돌로 인해 특정 궤도를 사용할 수 없게 될 수 있다는 우려를 담고 있습니다.

영화 <그레비티>가 이 개념을 대중화시켰듯이, 궤도에 잔해물이 쌓여 궤도가 너무 혼잡해져 사용 불가능해지는 연쇄 충돌의 기본 전제는 NASA 과학자들이 거의 반세기 전에 제안한 바 있습니다.

현재 인공위성은 17,000개에 달하며 궤도에 점점 더 많은 위성이 추가되고 있어 이러한 위험에 대한 우려가 커지고 있습니다. 이러한 충돌이 발생하면 우주 자원의 활용 가능성이 크게 줄어들 수 있으며, 이는 장기적인 우주 활동에 심각한 영향을 미칠 수 있습니다.

Eight Sleep이 건강 및 수면 지표(호흡, 심박수 등)에 반응하여 침대 온도를 조절하는 인공지능 수면 시스템의 새로운 버전인 Pod 6을 발표했습니다. 이 시스템은 회사의 가장 중요한 하드웨어 출시로 평가되며, 재설계된 냉각 허브를 중심으로 구성되어 있습니다.

새로운 Pod 6 시스템의 가장 큰 변화는 냉각 허브가 대부분의 침대 아래에 숨길 수 있을 만큼 작아졌다는 점입니다. 이는 사용자가 수면 환경을 보다 미적으로 통합하고 편리하게 관리할 수 있도록 설계되었습니다.

Pod 6은 2025년에 출시된 Pod 5보다 가격은 저렴하지만 여전히 고가이며, 풀 사이즈 매트리스는 2,699달러, 킹 사이즈는 2,999달러의 가격대로 책정되었습니다. 이 시스템은 Eight Sleep 온라인 스토어를 통해 구매할 수 있습니다.

외과 의사인 저자는 수술 훈련과 13년간의 의료 경력에도 불구하고 우울증, 불안, 번아웃 등 여러 심리적 어려움을 겪었음을 고백합니다. 이러한 심리적 고통은 개인적인 문제라기보다는 내부적 또는 외부적 스트레스에 대한 부정적인 인간 반응이며, 특히 업무 환경에서 발생하는 압박이 주요 원인임을 지적합니다.

그는 자신의 힘든 시기를 되돌아보며 업무가 이러한 고통을 악화시키고 지속시키는 결정적인 요인임을 강조합니다. 특히 수술 의사로서 대부분의 삶을 업무에 할애하기 때문에, 근무 중 발생하는 상황이 결혼 생활, 가족 관계 등 삶의 다른 모든 측면에 영향을 미친다고 설명합니다.

그가 겪은 주요 스트레스 요인으로는 근무 시간과 일정에 대한 통제력 상실과 의료 시스템의 비효율성이 꼽힙니다. 24시간 대기 근무와 예측 불가능한 일정, 그리고 비효율적인 전산 시스템과 행정 절차는 의사들이 환자에게 집중해야 할 의미 있는 임상 활동을 방해하고 있습니다.

결국 현대 의료 시스템은 비용 효율성과 생산성이라는 목표 아래 의사를 단순한 상품 중 하나로 전락시켰으며, 의사들은 더 이상 고귀한 직업이 아닌 비즈니스 환경에 갇히게 되었다고 지적합니다. 이러한 구조적 압력은 의사들이 감정적 통제력을 잃고 소진되는 결과를 초래하며, 이는 의료 산업 전반의 문제로 확대되고 있습니다.

앱인 파페먼(Paperman)은 사용자의 눈의 피로를 줄이기 위해 화면에 질감을 추가하는 기능을 제공합니다. 이 앱은 특히 텍스트를 읽거나, 작성하거나, 기타 텍스트 기반 작업을 할 때 화면을 종이처럼 보이게 만들어 시각적인 편안함을 제공합니다.

파페먼은 단순히 화면을 꾸미는 것을 넘어, 장시간 화면을 응시하는 사용자들이 겪는 눈의 피로를 완화하는 데 중점을 두고 개발되었습니다. 이는 디지털 환경에서 작업하는 사용자들에게 시각적 부담을 줄여주는 실용적인 솔루션을 제공합니다.

이 앱은 독서, 글쓰기, 또는 기타 텍스트 작업 등 텍스트와 관련된 모든 활동에서 최적의 경험을 제공하도록 설계되었습니다. 따라서 장시간 컴퓨터 사용이나 문서 작업을 하는 사용자들에게 눈 건강을 고려한 인터페이스 개선 방안으로 주목받고 있습니다.

SmartLabels QR 코드 정리 시스템에 대한 리뷰는 AI가 실제 가정 환경의 혼란을 관리할 수 있는지 테스트하는 데 중점을 둡니다. 이 시스템은 사진을 통해 모든 물품을 목록화할 수 있는 기능을 제공하지만, 실제 생활 환경에서 AI가 얼마나 효과적으로 혼란을 처리할 수 있는지에 대한 실질적인 검증이 이루어졌습니다.

작성자는 SmartLabels의 AI가 복잡하고 혼란스러운 가정 환경에서 실제로 작동하는지 시험했습니다. 이는 단순히 사진을 인식하는 기술을 넘어, 실제 생활의 무질서함을 정리하고 관리하는 데 AI가 얼마나 유용한지를 평가하는 데 목적이 있습니다.

테스트 결과는 AI가 실제 생활의 혼란 속에서도 물품을 정확하게 분류하고 정리하는 능력을 보여주는지에 달려 있습니다. 따라서 이 리뷰는 SmartLabels 시스템의 기술적 성능뿐만 아니라, 실제 사용자 환경에서의 AI 적용 가능성과 한계를 이해하는 데 중요한 맥락을 제공합니다.

Grammarly에서 구독 취소를 시도할 경우 모든 사용자에게 상식 밖의 메시지가 발송되는 현상이 보고되었습니다. 이는 사용자가 구독 해지 절차를 진행하는 과정에서 예상치 못한 커뮤니케이션이 발생하고 있음을 의미합니다.

이러한 메시지 발송은 구독 취소라는 민감한 사용자 행동과 관련되어 있어, Grammarly의 구독 관리 시스템이나 사용자 알림 메커니즘에 기술적인 문제가 있거나 의도치 않은 방식으로 정보가 노출되고 있을 가능성을 시사합니다.

현재 이 현상이 구체적으로 어떤 내용이며 어떤 맥락에서 발생했는지에 대한 상세한 설명은 부족하지만, 이는 구독 취소 과정에서 사용자에게 전달되는 정보의 투명성과 보안 측면에서 검토가 필요함을 나타냅니다. 사용자들은 구독 취소 시 발생하는 메시지의 내용과 발송 방식에 대해 주의를 기울여야 합니다.

NobodyWho가 선택지가 담긴 프롬프트를 기반으로 확률을 출력하는 로컬 분류 예제를 통해 Jev를 흉내 냈습니다. 이 구현은 파이썬 25줄 내외로 구현되었으며, 로컬 환경에서 분류 확률을 계산하는 방법을 제시합니다.

구체적으로 이 과정에서 Qwen3-0.6B-GGUF 모델을 불러와 선택지 레이블의 로짓을 추출하는 방식으로 확률을 계산합니다. 추출된 로짓은 정규화 과정을 거쳐 각 선택지별 확률로 변환되어 출력됩니다.

이는 대규모 모델을 로컬 환경에서 효율적으로 사용하여 분류 결과의 확률 분포를 직접 계산하는 방법을 보여줍니다. 개발자들은 이 예제를 통해 로컬 환경에서 LLM 기반 분류 작업을 수행할 때 모델의 내부 로짓을 활용하여 확률을 도출하는 실질적인 방법을 이해할 수 있습니다.

AT&T라는 통신 대기업이 자동화를 통해 인력과 에너지 사용을 줄여 효율성을 입증하려는 움직임을 보이고 있습니다. 이는 투자자들에게 더 적은 자원으로 더 많은 것을 달성할 수 있음을 보여주려는 전략입니다.

이러한 자동화 추세는 통신 산업 전반에 걸쳐 광범위하게 적용될 것으로 예상됩니다. 기업들은 운영 비용을 절감하고 서비스 효율성을 높이기 위해 AI 및 자동화 기술 도입을 가속화하고 있습니다.

구체적으로 AT&T는 직원 수 감소, 전력 소비 절감, 그리고 자동화 증가를 통해 이러한 목표를 달성하고자 합니다. 이러한 변화는 통신 시장의 구조와 미래 경쟁 구도에 중요한 영향을 미칠 것입니다.