9월 10일 (목) AI 데일리 브리핑

소식 아티클 논문 인터뷰 팟캐스트

Douglas Yao가 ChatGPT로 설계한 조현병 치료 후보물질 PAC-3310을 차고 실험실에서 합성해 생쥐 실험에서 효과를 확인했다고 밝혔고, 오픈AI는 소상공인용 ChatGPT 플러그인 16개와 사내 데이터를 분석하는 Data agent를 내놨습니다. Magic은 DeepSeek V4 Pro의 사전학습 성능을 50배 적은 연산으로 재현했다고 발표했습니다.

오늘의 브리핑15

오전 7시

1
오픈AI
Douglas Yao가 ChatGPT로 설계한 조현병 치료 후보물질을 차고 실험실에서 합성했습니다.
누군가는 ChatGPT로 사진을 만들고, 누군가는 신약 후보를 만들고 있습니다. Douglas Yao가 ChatGPT를 활용해 조현병 치료 후보물질 PAC-3310을 설계하고, 차고에 만든 화학실험실에서 직접 합성했다고 밝혔습니다. PAC-3310은 M4 수용체만 선택적으로 자극하도록 설계됐으며, 세포실험과 생쥐 실험에서 효과를 확인했다고 합니다. 아직 사람에게 쓰는 약이 된 것은 아니지만, AI가 신약 설계 과정에 어디까지 들어올 수 있는지 가늠할 수 있는 사례입니다.
누군가는 ChatGPT로 사진을 만들고, 누군가는 신약 후보를 만들고 있습니다.
Douglas Yao가 ChatGPT를 활용해 조현병 치료 후보물질 PAC-3310을 설계하고, 차고에 만든 화학실험실에서 직접 합성했다고 밝혔습니다.
PAC-3310은 M4 수용체만 선택적으로 자극하도록 설계됐으며, 세포실험과 생쥐 실험에서 효과를 확인했다고 합니다.
아직 사람에게 쓰는 약이 된 것은 아니지만, AI가 신약 설계 과정에 어디까지 들어올 수 있는지 가늠할 수 있는 사례입니다.
AI 인사이트
후보물질 설계를 ChatGPT가 돕자 개인이 차고 실험실에서 세포실험과 생쥐 실험 단계까지 갔고, 사람 대상 임상시험은 아직 남아 있습니다.
2
오픈AI
오픈AI가 소상공인을 위한 ChatGPT 플러그인 16개를 한 번에 공개했습니다.
QuickBooks 같은 업무 도구를 ChatGPT에 연결해 회계부터 각종 사업 운영 업무를 AI에게 맡길 수 있습니다. 답변에서 멈추지 않고 기존에 쓰던 서비스에 연결돼 실제 업무를 처리합니다. 예전에는 업무마다 프로그램을 찾고 각각 설정해야 했지만, 이제 필요한 플러그인을 한 번에 설치해 ChatGPT 하나에서 사업 업무를 자동화할 수 있습니다.
QuickBooks 같은 업무 도구를 ChatGPT에 연결해 회계부터 각종 사업 운영 업무를 AI에게 맡길 수 있습니다.
답변에서 멈추지 않고 기존에 쓰던 서비스에 연결돼 실제 업무를 처리합니다.
예전에는 업무마다 프로그램을 찾고 각각 설정해야 했지만, 이제 필요한 플러그인을 한 번에 설치해 ChatGPT 하나에서 사업 업무를 자동화할 수 있습니다.
AI 인사이트
QuickBooks 같은 업무 도구를 ChatGPT 안에서 불러 쓰면, 사용자가 각 서비스의 화면에 직접 들어가는 횟수가 줄어듭니다.
원문 보기chatgpt.com
3
AI연구
초파리 커넥톰에서 가져온 499개 뉴런 회로로 사람 목소리의 감정을 분류했습니다.
실제 초파리를 훈련한 실험은 아닙니다. 공개된 수컷 초파리 커넥톰에서 회로를 가져와 소프트웨어로 구현하고, 사람의 음성을 입력해 감정을 분류하도록 학습했습니다. 이런 방식이 쓰이면 특정 신경회로가 어떤 정보를 처리하는지, 회로 일부를 바꾸거나 학습시키면 행동이 어떻게 달라지는지 컴퓨터에서 비교할 수 있습니다. 다만 초파리의 원래 연결을 무작위로 섞어도 성능이 비슷해, 초파리 뇌 구조 자체가 감정 인식에 유리하다는 결과는 아니었습니다.
실제 초파리를 훈련한 실험은 아닙니다.
공개된 수컷 초파리 커넥톰에서 회로를 가져와 소프트웨어로 구현하고, 사람의 음성을 입력해 감정을 분류하도록 학습했습니다.
이런 방식이 쓰이면 특정 신경회로가 어떤 정보를 처리하는지, 회로 일부를 바꾸거나 학습시키면 행동이 어떻게 달라지는지 컴퓨터에서 비교할 수 있습니다.
다만 초파리의 원래 연결을 무작위로 섞어도 성능이 비슷해, 초파리 뇌 구조 자체가 감정 인식에 유리하다는 결과는 아니었습니다.
AI 인사이트
초파리 연결을 무작위로 섞어도 성능이 비슷했다는 결과까지 함께 공개해, 감정 분류 성능이 뇌 구조 덕분이라고 과장하지 않았습니다.
4
오픈AI
GPT-6 Astra는 추론 수준을 xhigh로 올려도 사용량이 더 낮게 나옵니다.
ARC-AGI 때도 나왔지만, 추론 레벨을 올렸는데 가격이 오히려 줄어드는 양상입니다. 모델이 똑똑해지면 비용 절감까지 이어집니다.
ARC-AGI 때도 나왔지만, 추론 레벨을 올렸는데 가격이 오히려 줄어드는 양상입니다.
모델이 똑똑해지면 비용 절감까지 이어집니다.
AI 인사이트
Astra에서는 추론 수준을 올렸을 때 쓰는 토큰이 오히려 줄어, 추론을 올리면 비용도 오른다는 가정이 맞지 않았습니다.
5
AI연구
Magic이 DeepSeek V4 Pro 사전학습 성능을 50배 적은 연산으로 재현했다고 밝혔습니다.
사실이라면 AI 모델 학습 비용이 크게 달라질 수 있는 발표입니다. Magic이 DeepSeek V4 Pro의 사전학습 성능을 50배 적은 연산량으로 재현했다고 발표했습니다. GB200 기준 약 50만 달러, GPT-3 학습에 사용된 연산량의 절반 정도라고 합니다. 여기서 10배 더 확장한 약 400만 달러 규모의 학습에서는 공개된 모든 베이스 모델을 넘어섰다고 주장했습니다. 기존 방식이라면 1억 달러 이상 필요한 수준이라고 합니다. 방법은 모델 구조, 옵티마이저, 학습 목표, 데이터 정제 등 수십 가지 개선을 함께 적용하는 방식입니다. 변경할 때마다 서로 다른 규모의 모델 3개를 학습하고, 스케일링 법칙으로 대형 모델에서도 효과가 있을지 확인했습니다. 작은 모델에서만 잘 되는 기법은 버리고, 필요 없는 구조는 제거하고, 학습 버그까지 계속 잡았다고 합니다. 같은 연산으로 얼마나 잘 학습시킬 수 있는지도 오픈소스 생태계에서는 중요한 것 같습니다.
사실이라면 AI 모델 학습 비용이 크게 달라질 수 있는 발표입니다.
Magic이 DeepSeek V4 Pro의 사전학습 성능을 50배 적은 연산량으로 재현했다고 발표했습니다.
GB200 기준 약 50만 달러, GPT-3 학습에 사용된 연산량의 절반 정도라고 합니다.
여기서 10배 더 확장한 약 400만 달러 규모의 학습에서는 공개된 모든 베이스 모델을 넘어섰다고 주장했습니다.
기존 방식이라면 1억 달러 이상 필요한 수준이라고 합니다.
방법은 모델 구조, 옵티마이저, 학습 목표, 데이터 정제 등 수십 가지 개선을 함께 적용하는 방식입니다.
변경할 때마다 서로 다른 규모의 모델 3개를 학습하고, 스케일링 법칙으로 대형 모델에서도 효과가 있을지 확인했습니다.
작은 모델에서만 잘 되는 기법은 버리고, 필요 없는 구조는 제거하고, 학습 버그까지 계속 잡았다고 합니다.
같은 연산으로 얼마나 잘 학습시킬 수 있는지도 오픈소스 생태계에서는 중요한 것 같습니다.
AI 인사이트
개선 하나를 넣을 때마다 크기가 다른 모델 3개를 학습해 큰 모델에서도 통하는지 확인했기 때문에, 작은 모델에서만 통하는 기법을 걸러낼 수 있었습니다. 다만 결과는 아직 Magic의 주장입니다.
원문 보기magic.dev
6
구글
구글이 Nano Banana를 아예 이미지 편집 도구로 만들었습니다.
Google Pics가 Google AI Pro·Ultra와 대부분의 Workspace 비즈니스 고객에게 순차 제공됩니다. 포스터나 SNS 이미지를 만들고, 이미지 속 특정 부분만 골라 수정하거나 글자를 그대로 편집·번역할 수 있습니다. Docs와 Slides에서는 바로 사용할 수 있고 Drive 연동도 곧 추가됩니다. 이미지 작업도 점점 Workspace 안으로 들어오는 것 같습니다.
Google Pics가 Google AI Pro·Ultra와 대부분의 Workspace 비즈니스 고객에게 순차 제공됩니다.
포스터나 SNS 이미지를 만들고, 이미지 속 특정 부분만 골라 수정하거나 글자를 그대로 편집·번역할 수 있습니다.
Docs와 Slides에서는 바로 사용할 수 있고 Drive 연동도 곧 추가됩니다.
이미지 작업도 점점 Workspace 안으로 들어오는 것 같습니다.
AI 인사이트
Docs와 Slides 안에서 바로 쓸 수 있어, 사용자가 이미지 생성 서비스를 따로 찾아가지 않아도 됩니다.
원문 보기blog.google
7
AI연구
텐센트 Hunyuan이 음성 생성·편집 모델 AuK를 오픈소스로 공개했습니다.
오디오계의 나노바나나가 등장했습니다. Tencent Hunyuan이 음성 생성·편집 모델 AuK를 오픈소스로 공개했습니다. 텍스트 한 줄로 음성을 만들고, 특정 단어만 바꾸거나 화자 목소리·감정·속도·음높이를 수정할 수 있습니다. 노이즈 제거와 여러 화자 분리까지 하나의 1.5B 모델에서 처리하며, AuK-Flash는 4단계 추론으로 기존 버전보다 약 4.5배 빠르게 동작합니다. 음성 편집도 이미지 편집처럼 “말로 수정하는” 방향으로 가는 것 같습니다.
오디오계의 나노바나나가 등장했습니다.
Tencent Hunyuan이 음성 생성·편집 모델 AuK를 오픈소스로 공개했습니다.
텍스트 한 줄로 음성을 만들고, 특정 단어만 바꾸거나 화자 목소리·감정·속도·음높이를 수정할 수 있습니다.
노이즈 제거와 여러 화자 분리까지 하나의 1.5B 모델에서 처리하며, AuK-Flash는 4단계 추론으로 기존 버전보다 약 4.5배 빠르게 동작합니다.
음성 편집도 이미지 편집처럼 “말로 수정하는” 방향으로 가는 것 같습니다.
AI 인사이트
음성 생성, 단어 단위 편집, 노이즈 제거, 화자 분리를 1.5B 모델 하나가 처리해, 작업마다 다른 도구를 이어 붙이던 음성 편집 과정이 짧아집니다.
원문 보기auk-project.github.io
8
AI에이전트
구글이 말로 안드로이드 앱을 조작하는 자동화 도구 ARTEMIS를 공개했습니다.
구글이 ARTEMIS를 공개했습니다. 자연어로 “앱을 열고 계정을 만든 뒤 설정을 바꾸고 결과까지 확인해줘”라고 지시하면 실제 안드로이드 화면을 조작해 작업을 수행합니다. 테스트 자동화, 로그 수집, 오류 분석까지 지원하며 Codex, Claude Code, Antigravity 같은 AI 코딩 도구와도 연동할 수 있습니다. 앱 개발 과정에서 사람이 직접 눌러가며 확인하던 작업이 크게 줄어들 것 같습니다.
구글이 ARTEMIS를 공개했습니다.
자연어로 “앱을 열고 계정을 만든 뒤 설정을 바꾸고 결과까지 확인해줘”라고 지시하면 실제 안드로이드 화면을 조작해 작업을 수행합니다.
테스트 자동화, 로그 수집, 오류 분석까지 지원하며 Codex, Claude Code, Antigravity 같은 AI 코딩 도구와도 연동할 수 있습니다.
앱 개발 과정에서 사람이 직접 눌러가며 확인하던 작업이 크게 줄어들 것 같습니다.
AI 인사이트
사람이 눌러 가며 확인하던 앱 테스트를 에이전트가 맡으면 수정과 배포를 더 자주 반복할 수 있습니다. Codex, Claude Code, Antigravity와 연동돼 코드를 고친 에이전트가 테스트까지 이어서 돌립니다.
원문 보기github.com
9
오픈AI
오픈AI가 ChatGPT Work에 사내 데이터를 분석하는 Data agent를 추가했습니다.
오픈AI가 ChatGPT Work에 Data agent를 공개했습니다. BigQuery, Snowflake, Databricks, MongoDB 같은 사내 데이터와 Drive, SharePoint 문서를 연결하면 “지난주 사용자가 왜 줄었지?”, “어디서 비용이 늘었지?”처럼 자연어로 질문할 수 있습니다. 원인을 분석하고 대화형 대시보드를 만들며, 결과를 Slack이나 이메일로 공유하거나 필요한 후속 조치까지 이어갈 수 있습니다. SQL이나 별도 BI 도구를 직접 다루지 않아도 회사 데이터를 분석하고 실행까지 연결할 수 있습니다.
오픈AI가 ChatGPT Work에 Data agent를 공개했습니다.
BigQuery, Snowflake, Databricks, MongoDB 같은 사내 데이터와 Drive, SharePoint 문서를 연결하면 “지난주 사용자가 왜 줄었지?”, “어디서 비용이 늘었지?”처럼 자연어로 질문할 수 있습니다.
원인을 분석하고 대화형 대시보드를 만들며, 결과를 Slack이나 이메일로 공유하거나 필요한 후속 조치까지 이어갈 수 있습니다.
SQL이나 별도 BI 도구를 직접 다루지 않아도 회사 데이터를 분석하고 실행까지 연결할 수 있습니다.
AI 인사이트
BigQuery·Snowflake 같은 사내 데이터와 문서를 한꺼번에 연결하는 구조라, 누가 어떤 데이터까지 물어볼 수 있는지 권한을 나누는 일이 도입의 선결 과제가 됩니다.
원문 보기openai.com
10
오픈AI
오픈AI가 호지 추측 검증에 가까워졌다는 이야기가 나오고 있습니다.
오픈AI가 ‘호지 추측(Hodge Conjecture)’ 검증에 가까워졌고, 오픈AI 또는 앤트로픽이 ‘버치-스위너턴다이어 추측(Birch-Swinnerton-Dyer Conjecture)’도 풀어가고 있다는 이야기가 나오고 있습니다. 호지 추측은 1941년 제기된 문제로, 복잡한 기하학적 공간의 구조를 방정식으로 설명할 수 있는지를 다룹니다. 버치-스위너턴다이어 추측은 1960년대부터 이어진 난제로 타원곡선의 해가 얼마나 존재하는지를 예측하는 문제입니다. 둘 다 클레이 수학연구소가 선정한 7대 밀레니엄 문제로, 해결하면 각각 상금 100만 달러가 걸려 있습니다. 아직 공식 검증된 소식은 아니지만 60~80년 된 수학 난제가 AI로 풀리고 있습니다. 곧 소식이 발표될 것 같습니다.
오픈AI가 ‘호지 추측(Hodge Conjecture)’ 검증에 가까워졌고, 오픈AI 또는 앤트로픽이 ‘버치-스위너턴다이어 추측(Birch-Swinnerton-Dyer Conjecture)’도 풀어가고 있다는 이야기가 나오고 있습니다.
호지 추측은 1941년 제기된 문제로, 복잡한 기하학적 공간의 구조를 방정식으로 설명할 수 있는지를 다룹니다.
버치-스위너턴다이어 추측은 1960년대부터 이어진 난제로 타원곡선의 해가 얼마나 존재하는지를 예측하는 문제입니다.
둘 다 클레이 수학연구소가 선정한 7대 밀레니엄 문제로, 해결하면 각각 상금 100만 달러가 걸려 있습니다.
아직 공식 검증된 소식은 아니지만 60~80년 된 수학 난제가 AI로 풀리고 있습니다.
곧 소식이 발표될 것 같습니다.
AI 인사이트
아직 회사 발표나 논문이 나오지 않은 이야기라, 증명이 공개되고 수학계의 검증을 거치기 전까지는 소문 단계입니다.
11
AI연구
Robbyant가 개인용 GPU에서 실시간으로 도는 월드 모델을 공개했습니다.
Robbyant가 LingBot-World 2.0 Small을 오픈소스로 공개했습니다. 1.3B 크기의 모델 하나로 일반 소비자용 GPU에서 실시간으로 세계를 생성할 수 있습니다. 캐릭터 이동이나 카메라 조작은 물론 전투, 마법, 총격, 날씨 변화 같은 입력에도 바로 반응하며, 몇 초짜리 영상으로 끝나지 않고 화면을 계속 이어서 생성합니다. 전체 환경에서는 720p·60fps까지 지원하며 14B Causal Pretrain과 Bidirectional 모델도 함께 공개됐습니다. 월드 모델이 거대한 서버에서 돌아가는 연구용 기술을 넘어, 개인 PC에서 게임이나 시뮬레이션을 직접 만드는 단계까지 내려오고 있습니다.
Robbyant가 LingBot-World 2.0 Small을 오픈소스로 공개했습니다.
1.3B 크기의 모델 하나로 일반 소비자용 GPU에서 실시간으로 세계를 생성할 수 있습니다.
캐릭터 이동이나 카메라 조작은 물론 전투, 마법, 총격, 날씨 변화 같은 입력에도 바로 반응하며, 몇 초짜리 영상으로 끝나지 않고 화면을 계속 이어서 생성합니다.
전체 환경에서는 720p·60fps까지 지원하며 14B Causal Pretrain과 Bidirectional 모델도 함께 공개됐습니다.
월드 모델이 거대한 서버에서 돌아가는 연구용 기술을 넘어, 개인 PC에서 게임이나 시뮬레이션을 직접 만드는 단계까지 내려오고 있습니다.
AI 인사이트
1.3B 모델이 소비자용 GPU에서 실시간으로 돌아가면, 서버 없이 개인 PC에서 게임이나 시뮬레이션 제작에 월드 모델을 써 볼 수 있습니다.
원문 보기huggingface.co
12
구글
구글이 Windows용 Gemini 앱을 출시했습니다.
Windows용 Gemini가 출시됐습니다. 작업 중 Alt + Space만 누르면 바로 Gemini를 불러와 문서 요약, 초안 수정, 아이디어 정리부터 이미지·동영상 생성까지 할 수 있습니다. Gmail, Drive, Docs, Calendar와도 연결되고, Gemini Spark를 이용하면 여러 단계의 작업도 맡길 수 있습니다. 브라우저를 열지 않고 컴퓨터 작업 중에 바로 AI를 불러 쓰는 방식입니다.
Windows용 Gemini가 출시됐습니다.
작업 중 Alt + Space만 누르면 바로 Gemini를 불러와 문서 요약, 초안 수정, 아이디어 정리부터 이미지·동영상 생성까지 할 수 있습니다.
Gmail, Drive, Docs, Calendar와도 연결되고, Gemini Spark를 이용하면 여러 단계의 작업도 맡길 수 있습니다.
브라우저를 열지 않고 컴퓨터 작업 중에 바로 AI를 불러 쓰는 방식입니다.
AI 인사이트
Alt + Space 단축키로 어느 화면에서든 Gemini를 불러낼 수 있어, 브라우저 탭에서 쓰던 때보다 손이 덜 갑니다.
원문 보기gemini.google
13
구글
구글의 AI 영상 제작 도구 Google Flow가 iOS로 출시됐습니다.
아이폰에서 촬영한 사진이나 동영상을 바로 불러와 영상 제작에 쓸 수 있고, 작업 중인 프로젝트도 기기 간에 동기화됩니다. PC에서 만들던 영상을 아이폰에서 이어서 작업할 수 있습니다. 이동하면서 찍은 이미지와 영상을 그대로 재료로 넣을 수 있습니다.
아이폰에서 촬영한 사진이나 동영상을 바로 불러와 영상 제작에 쓸 수 있고, 작업 중인 프로젝트도 기기 간에 동기화됩니다.
PC에서 만들던 영상을 아이폰에서 이어서 작업할 수 있습니다.
이동하면서 찍은 이미지와 영상을 그대로 재료로 넣을 수 있습니다.
AI 인사이트
촬영한 기기에서 바로 영상 제작까지 이어지면, 재료를 PC로 옮기는 단계가 빠집니다.
원문 보기apps.apple.com
14
로보틱스
Unitree가 휴머노이드용 파운데이션 모델 UnifoLM-WLA-1.0을 오픈소스로 공개했습니다.
춤추고 싸우던 Unitree 로봇이 이제 집안일까지 배우기 시작합니다. Unitree가 휴머노이드용 파운데이션 모델 UnifoLM-WLA-1.0을 오픈소스로 공개했습니다. 하나의 모델로 책상 위 물체 조작부터 걷고 이동하며 수행하는 전신 작업까지 처리하고, 처음 보는 작업이나 다른 형태의 로봇 손에도 대응하도록 설계됐습니다. 하드웨어에 더해 로봇의 ‘두뇌’까지 공개되면서, 앞으로는 여러 개발자가 Unitree 로봇에 새로운 일을 직접 학습시키는 흐름이 더 빨라질 것 같습니다.
춤추고 싸우던 Unitree 로봇이 이제 집안일까지 배우기 시작합니다.
Unitree가 휴머노이드용 파운데이션 모델 UnifoLM-WLA-1.0을 오픈소스로 공개했습니다.
하나의 모델로 책상 위 물체 조작부터 걷고 이동하며 수행하는 전신 작업까지 처리하고, 처음 보는 작업이나 다른 형태의 로봇 손에도 대응하도록 설계됐습니다.
하드웨어에 더해 로봇의 ‘두뇌’까지 공개되면서, 앞으로는 여러 개발자가 Unitree 로봇에 새로운 일을 직접 학습시키는 흐름이 더 빨라질 것 같습니다.
AI 인사이트
로봇을 파는 회사가 제어 모델까지 공개하면, 개발자들이 그 모델로 학습시킨 작업이 Unitree 로봇에서 먼저 쌓입니다.
원문 보기unigen-x.github.io
15
AI연구
Cognition이 새로운 코딩 모델 SWE-2를 공개했습니다.
SWE-2는 Kimi K3를 기반으로 추가 강화학습을 진행한 모델입니다. FrontierCode 1.1에서 50.0%를 기록해 Fable 5.1과 비슷한 수준이면서 비용은 64% 낮았다고 합니다. 이전 SWE-1.7과 비교하면 작업 단계도 58% 줄고 평균 비용은 81% 감소했습니다. 코드 탐색을 오래 하는 대신 필요한 부분을 더 빨리 찾고 수정하는 쪽으로 학습됐다고 합니다. 현재 Devin Desktop과 CLI에서 사용할 수 있습니다.
SWE-2는 Kimi K3를 기반으로 추가 강화학습을 진행한 모델입니다.
FrontierCode 1.1에서 50.0%를 기록해 Fable 5.1과 비슷한 수준이면서 비용은 64% 낮았다고 합니다.
이전 SWE-1.7과 비교하면 작업 단계도 58% 줄고 평균 비용은 81% 감소했습니다.
코드 탐색을 오래 하는 대신 필요한 부분을 더 빨리 찾고 수정하는 쪽으로 학습됐다고 합니다.
현재 Devin Desktop과 CLI에서 사용할 수 있습니다.
AI 인사이트
Kimi K3 같은 공개 모델 위에 강화학습을 더해 코드 탐색 단계를 줄이는 방식으로, Fable 5.1과 비슷한 점수를 64% 낮은 비용에 냈습니다.
원문 보기cognition.com

오늘 한 마디

AI 정리

같은 날 나온 오픈웨이트 소식은 〈딥시크 "V4.1-Flash가 V4-Pro 앞서"… MIT 공개하고 요금 인하〉에 있습니다. 딥시크는 전체 5,520억 파라미터 가운데 답을 쓸 때 160억 개만 켜는 V4.1-Flash의 가중치를 MIT 라이선스로 허깅페이스에 올렸습니다.

인사이트와 「오늘 한 마디」는 그날 올린 글을 AI가 정리한 것이라 사실과 다를 수 있어요. 소식 본문과 출처는 사람이 확인했어요.

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