인공지능 역사 연대표 상세 정리

챗GPT 출시 시기 포함 스터디

1. 1948년 - 정보 이론의 탄생: 클로드 섀넌과 "통신의 수학적 이론"

글머리: 디지털 정보 처리의 혁명적 시작을 알린 클로드 섀넌의 정보 이론 발표

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1948년은 디지털 정보 처리의 역사에서 기념비적인 해입니다. 미국의 수학자이자 전기공학자인 클로드 섀넌(Claude Shannon)은 "통신의 수학적 이론(A Mathematical Theory of Communication)"이라는 논문을 발표하며 정보 이론(Information Theory)이라는 새로운 학문 분야를 개척했습니다. 이 논문은 정보를 수학적으로 정의하고 측정하는 방법을 제시했으며, 디지털 통신과 정보 처리의 근본적인 원리를 확립했습니다.

섀넌의 정보 이론은 다음과 같은 핵심 개념들을 포함합니다.

* 정보량의 정량화: 정보를 비트(bit)라는 단위로 측정하고, 정보의 불확실성을 엔트로피(entropy)라는 개념으로 정의했습니다. 이는 정보를 객관적이고 수학적으로 다룰 수 있는 기반을 마련했습니다.

* 통신 시스템의 모델링: 정보를 생성하는 정보원(source), 정보를 전달하는 채널(channel), 정보를 수신하는 수신기(receiver)로 구성된 통신 시스템 모델을 제시했습니다. 이 모델은 모든 디지털 통신 시스템의 기본 구조가 되었습니다.

* 채널 용량의 개념: 잡음이 있는 통신 채널에서도 오류 없이 정보를 전달할 수 있는 최대 전송 속도인 채널 용량(channel capacity)을 정의했습니다. 이는 효율적인 통신 시스템 설계의 핵심 원리가 되었습니다.

섀넌의 정보 이론은 단순히 통신 분야에만 영향을 준 것이 아니라, 컴퓨터 과학, 암호학, 자연어 처리 등 다양한 분야의 발전에 지대한 영향을 미쳤습니다. 특히, 디지털 컴퓨터와 인터넷의 발전을 가능하게 한 핵심 이론적 토대를 제공했다는 점에서 그 의미가 매우 큽니다. 인공지능 역시 디지털 정보 처리를 기반으로 하므로, 섀넌의 정보 이론은 인공지능 발전의 뿌리라고 할 수 있습니다.

2. 1949년 - 헵 규칙: 신경망 학습의 기본 원리 제시

글머리: "함께 발화하는 뉴런은 연결된다" - 도널드 햅의 학습 규칙 제안

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1949년, 캐나다의 심리학자 도널드 헵(Donald Hebb)은 그의 저서 "행동의 조직(The Organization of Behavior)"에서 헤비 규칙(Hebbian learning rule)이라는 학습 원리를 제시했습니다. 헵 규칙은 신경과학과 인공 신경망 연구에 지대한 영향을 미친 중요한 개념입니다.

헵 규칙의 핵심 아이디어는 다음과 같습니다. "두 뉴런이 동시에 활성화되면, 그 둘 사이의 연결 강도는 강화된다." 이 규칙은 뇌의 신경세포들이 경험을 통해 연결을 강화하고 학습하는 방식을 설명합니다. 간단히 말해, 자주 함께 활성화되는 뉴런들은 서로 더 강하게 연결된다는 것입니다. 이는 '사용하면 연결된다(use it or connect it)'는 원칙으로도 표현할 수 있습니다.

헵 규칙은 인공 신경망 학습의 기본적인 원리로 적용되었습니다. 인공 신경망에서 뉴런 간의 연결 강도는 가중치(weight)로 표현됩니다. 헵 규칙에 따라, 입력과 출력이 동시에 활성화되는 경우 연결 가중치를 강화함으로써 신경망이 학습하도록 할 수 있습니다. 이는 후에 다양한 형태의 신경망 학습 알고리즘 개발에 영감을 주었습니다.

헵 규칙은 생물학적 학습 메커니즘에 대한 중요한 통찰력을 제공했을 뿐만 아니라, 인공 신경망 학습의 초기 모델을 제시했다는 점에서 인공지능 연구의 중요한 초석이 되었습니다. 특히, 비지도 학습(unsupervised learning) 방식의 신경망 모델 연구에 큰 영향을 미쳤습니다.

3. 1956년 - 다트머스 AI 여름 연구 프로젝트 인공지능(AI) 용어의 탄생과 낙관적 시작

글머리: "인공지능(AI)"이라는 용어의 공식 탄생과 AI 연구의 역사적인 시작을 알린 다트머스 워크숍

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1956년 여름, 미국의 다트머스 대학교에서 역사적인 "다트머스 인공지능 여름 연구 프로젝트(Dartmouth Summer Research Project on Artificial Intelligence)" 워크숍이 개최되었습니다. 이 워크숍은 인공지능(Artificial Intelligence, AI)이라는 용어가 공식적으로 처음 사용된 자리이며, AI 연구 분야가 학문적으로 시작된 중요한 시점으로 평가받습니다.

존 매카시(John McCarthy), 마빈 민스키(Marvin Minsky), 클로드 섀넌(Claude Shannon), 앨런 튜링(Alan Turing) 등 당대 최고의 학자들이 참여한 이 워크숍에서는 "기계를 만들어서 인간만이 할 수 있다고 생각하는 일을 할 수 있게 한다"는 목표 아래 다양한 아이디어와 연구 방향이 논의되었습니다. 참가자들은 인공지능이 인간의 지능을 모방하거나 능가하는 기계를 만드는 것이 가능하며, 비교적 짧은 시간 안에 달성할 수 있을 것이라는 낙관적인 전망을 공유했습니다.

다트머스 워크숍은 AI 연구 분야의 정체성을 확립하고, 연구자들의 커뮤니티를 형성하는 데 결정적인 역할을 했습니다. 또한, AI 연구에 대한 초기 자금 지원을 이끌어내는 데 기여했습니다. 워크숍 이후, AI 연구는 본격적으로 학문 분야로 자리매김하며, 다양한 연구 프로젝트와 연구 기관들이 설립되기 시작했습니다.

하지만, 초기 AI 연구는 예상보다 훨씬 더 어려운 문제들에 직면하게 되었고, 곧 이어지는 AI 침체기의 원인이 되기도 했습니다. 그럼에도 불구하고, 다트머스 워크숍은 인공지능이라는 꿈을 처음으로 공식화하고, 그 가능성을 탐색하기 시작한 역사적인 순간으로 기억됩니다.

4. 1962년 - 퍼셉트론: 인공 뉴런 모델의 초기 성공과 가능성 제시

글머리: 프랭크 로젠블렛의 퍼셉트론, 초기 인공 신경망 모델의 등장과 학습 능력 입증

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1962년, 미국의 심리학자 프랭크 로젠블렛(Frank Rosenblatt)은 퍼셉트론(Perceptron)이라는 초기 인공 신경망 모델을 개발했습니다. 퍼셉트론은 생물학적 뉴런을 모방하여 만들어진 단순한 형태의 인공 뉴런 모델로, 입력층, 은닉층(없을 수도 있음), 출력층으로 구성됩니다.

퍼셉트론은 다음과 같은 특징을 가집니다.

* 단층 또는 다층 구조: 초기 퍼셉트론은 주로 단층 구조였으나, 다층 퍼셉트론으로 확장되었습니다.

* 선형 분리: 퍼셉트론은 선형적으로 분리 가능한 패턴을 학습하고 분류하는 데 뛰어난 성능을 보였습니다. 예를 들어, 간단한 이미지 패턴이나 텍스트 분류 작업에서 성공적인 결과를 얻었습니다.

* 학습 알고리즘: 퍼셉트론은 가중치를 조정하여 학습하는 알고리즘을 포함하고 있습니다. 이는 데이터를 통해 스스로 학습하고 성능을 향상할 수 있다는 것을 보여주었습니다.

퍼셉트론의 등장은 인공 신경망 연구에 큰 활력을 불어넣었습니다. 기계가 스스로 학습하고 문제를 해결할 수 있다는 가능성을 제시했으며, 많은 연구자들이 신경망 기반의 인공지능 모델 개발에 매진하게 되는 계기가 되었습니다. 퍼셉트론은 이미지 인식, 패턴 분류 등 다양한 분야에서 응용 가능성을 보여주며 초기 인공지능 연구의 낙관론을 뒷받침했습니다.

하지만, 퍼셉트론은 곧 한계에 부딪히게 됩니다. 복잡한 비선형 패턴을 학습하는 데 어려움을 겪었고, XOR 문제와 같은 간단한 문제조차 해결하지 못하는 경우가 발생했습니다. 이러한 퍼셉트론의 한계는 다음 시기인 AI 침체기의 주요 원인이 됩니다.

5. 1969년 - 민스키와 페퍼트의 "퍼셉트론": 퍼셉트론의 한계 지적과 AI 겨울의 시작

글머리: 퍼셉트론의 한계점을 비판적으로 분석한 민스키와 페퍼트의 저서, AI 연구 침체기의 도래

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1969년, 마빈 민스키(Marvin Minsky)와 시모어 페퍼트(Seymour Papert)는 "퍼셉트론(Perceptrons)"이라는 책을 출판하여 퍼셉트론 모델의 한계를 지적했습니다. 이 책은 퍼셉트론이 선형 분리 불가능한 문제를 해결할 수 없으며, 다층 퍼셉트론의 학습 알고리즘이 존재하지 않는다는 점을 수학적으로 증명했습니다.

민스키와 페퍼트의 "퍼셉트론"은 당시 인공 신경망 연구에 대한 비판적인 시각을 제시하며 큰 논쟁을 불러일으켰습니다. 특히, 퍼셉트론의 한계점을 명확히 지적하면서, 신경망 기반의 접근 방식에 대한 회의론이 확산되었습니다. 이 책의 영향으로, 인공 신경망 연구에 대한 정부 및 기업의 연구 자금 지원이 대폭 축소되었고, AI 연구 분야는 긴 침체기, 즉 "AI 겨울(AI winter)"을 맞이하게 됩니다.

"퍼셉트론"은 퍼셉트론 모델 자체의 한계를 지적한 것이었지만, 당시 연구자들은 이를 신경망 기반의 모든 인공지능 연구의 한계로 과도하게 일반화하는 경향을 보였습니다. 이로 인해, 1970년대부터 1980년대 초반까지 인공 신경망 연구는 사실상 정체 상태에 놓이게 되었고, 전문가 시스템(expert system)과 같은 규칙 기반의 접근 방식이 AI 연구의 주류를 이루게 되었습니다.

하지만, 민스키와 페퍼트의 비판은 오히려 향후 인공 신경망 연구의 방향을 재정립하고, 더욱 강력한 딥러닝 기술의 발전을 위한 토대를 마련하는 계기가 되었습니다. 퍼셉트론의 한계를 극복하기 위한 연구들이 지속적으로 이루어졌고, 이는 역전파 알고리즘과 같은 획기적인 기술 개발로 이어지게 됩니다.

6. 1982년 - 홉필드 망: 신경망 연구의 재점화, 연상 기억 모델 제시

글머리: 존 홉필드의 홉필드 망 제안, 신경망 연구에 대한 새로운 관심과 연구 활성화

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1982년, 미국의 물리학자 존 홉필드(John Hopfield)는 홉필드 망(Hopfield Network)이라는 새로운 형태의 신경망 모델을 제안했습니다. 홉필드 망은 순환 신경망(recurrent neural network)의 일종으로, 모든 뉴런이 서로 연결되어 있고, 시간이 지남에 따라 네트워크의 상태가 안정적인 상태로 수렴하는 특징을 가집니다.

홉필드 망은 다음과 같은 특징과 의의를 가집니다.

* 연상 기억 모델: 홉필드 망은 패턴 연상 기억(associative memory) 기능을 구현하는 데 효과적인 모델입니다. 부분적으로 손상된 패턴이나 잡음이 섞인 패턴이 입력되었을 때, 원래의 완전한 패턴을 복원해 내는 능력을 보여주었습니다. 이는 인간의 기억 메커니즘과 유사한 방식으로 작동하는 연상 기억 시스템을 인공적으로 구현할 수 있다는 가능성을 제시했습니다.

* 에너지 함수와 안정성: 홉필드 망은 에너지 함수(energy function)라는 개념을 도입하여 네트워크의 안정성을 분석했습니다. 네트워크의 상태 변화는 에너지 함수를 감소시키는 방향으로 진행되며, 결국 최소 에너지 상태에 도달하게 됩니다. 이는 네트워크의 동작을 수학적으로 분석하고 예측하는 데 도움을 주었습니다.

* 신경망 연구 재활성화: 홉필드 망의 등장은 1970년대 이후 침체되었던 신경망 연구 분야에 새로운 활력을 불어넣었습니다. 홉필드 망의 성공적인 연상 기억 기능 구현은 신경망 모델의 잠재력을 다시 한번 확인시켜 주었고, 많은 연구자들이 신경망 연구에 다시 관심을 갖게 되는 계기가 되었습니다.

홉필드 망은 딥러닝과 같은 현대적인 신경망 모델과는 구조와 학습 방식에서 차이가 있지만, 신경망 연구의 흐름을 다시 이어가고, 순환 신경망과 연상 기억 모델 연구의 중요한 기반을 마련했다는 점에서 의미가 큽니다.

7. 1986년 - 역전파 알고리즘: 딥러닝 핵심 기술의 완성, 다층 신경망 학습의 돌파구 마련

글머리: 러멜하트와 힌튼의 역전파 알고리즘 발표, 다층 신경망 학습 가능성 제시 및 딥러닝 시대 개막 준비

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1986년, 데이비드 러멜하트(David Rumelhart), 제프리 힌튼(Geoffrey Hinton), 로날드 윌리엄스(Ronald Williams)는 역전파 알고리즘(Backpropagation algorithm)을 발표했습니다. 역전파 알고리즘은 다층 퍼셉트론(Multilayer Perceptron, MLP)과 같은 다층 신경망을 효율적으로 학습시킬 수 있는 획기적인 알고리즘입니다. 역전파 알고리즘의 개발은 딥러닝(Deep Learning) 기술 발전의 핵심적인 전환점이 되었으며, 현대 인공지능의 눈부신 발전을 가능하게 한 근본적인 기술적 토대가 되었습니다.

역전파 알고리즘의 핵심 아이디어는 다음과 같습니다.

* 오차 역전파: 신경망의 출력층에서 계산된 오차(실제 값과 예측 값의 차이)를 네트워크의 역방향으로 전파시켜 각 층의 가중치를 조정합니다. 오차를 역전 파함으로써 네트워크 전체의 가중치를 효율적으로 업데이트할 수 있습니다.

* 경사 하강법 기반 학습: 역전파 알고리즘은 경사 하강법(gradient descent)을 사용하여 오차를 최소화하는 방향으로 가중치를 점진적으로 조정합니다. 이를 통해 신경망은 복잡한 비선형 패턴을 학습하고, 높은 성능을 달성할 수 있게 됩니다.

* 다층 신경망 학습 가능성: 역전파 알고리즘은 다층 신경망을 효과적으로 학습시킬 수 있음을 보여주었습니다. 다층 신경망은 단층 신경망에 비해 훨씬 더 복잡하고 추상적인 특징을 학습할 수 있으며, 다양한 인공지능 문제 해결에 적용될 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다.

역전파 알고리즘의 등장은 이론적으로는 다층 신경망 학습의 가능성을 열었지만, 당시 컴퓨터 성능의 한계와 데이터 부족 문제로 인해 실제적인 성공을 거두기까지는 시간이 더 필요했습니다. 하지만, 역전파 알고리즘은 딥러닝 연구의 핵심 기술로 자리매김했으며, 이후 컴퓨팅 파워의 발전과 대규모 데이터의 등장과 함께 딥러닝 기술은 폭발적인 발전을 이루게 됩니다.

8. 2013년 - 이미지 인식 분야의 혁신: 제프리 힌튼과 CNN, 이미지 분류 오류율 대폭 감소

글머리: 제프리 힌튼 연구팀의 컨볼루션 신경망(CNN) 기반 이미지 인식 모델, 이미지 분류 오류율 획기적 감소

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2013년, 제프리 힌튼(Geoffrey Hinton) 교수 연구팀은 컨볼루션 신경망(Convolutional Neural Network, CNN)을 기반으로 한 이미지 인식 모델을 개발하여 이미지 인식 분야에 혁신적인 성과를 가져왔습니다. 이 모델은 ImageNet 이미지 인식 대회에서 기존 최고 성능 모델보다 훨씬 뛰어난 성능을 보이며, 이미지 분류 오류율을 18%나 감소시키는 놀라운 결과를 기록했습니다.

CNN은 이미지 인식에 특화된 심층 신경망 구조로, 다음과 같은 특징을 가집니다.

* 컨볼루션 연산: 이미지의 특징을 효과적으로 추출하기 위해 컨볼루션(convolution) 연산을 사용합니다. 컨볼루션 연산은 이미지의 지역적인 특징을 감지하고, 특징 맵(feature map)을 생성합니다.

* 풀링 연산: 풀링(pooling) 연산을 통해 특징 맵의 크기를 줄이고, 위치 변화에 덜 민감한 특징을 추출합니다.

* 계층적 특징 학습: CNN은 여러 층의 컨볼루션 및 풀링 연산을 거치면서 이미지의 계층적인 특징을 학습합니다. 낮은 층에서는 기본적인 특징(예: 선, 모서리)을 학습하고, 높은 층에서는 더욱 추상적이고 복잡한 특징(예: 객체의 부품, 객체 전체)을 학습합니다.

힌튼 연구팀의 CNN 기반 모델은 깊고 복잡한 CNN 구조를 효과적으로 학습시키는 데 성공했으며, 이를 통해 이미지 인식 성능을 획기적으로 향상했습니다. 이 성공은 딥러닝 기술이 이미지 인식 분야에서 매우 강력한 성능을 발휘할 수 있음을 입증했으며, 이후 이미지 인식, 객체 탐지, 영상 분석 등 다양한 컴퓨터 비전 분야에서 딥러닝 기술이 핵심적인 역할을 하게 되는 계기가 되었습니다. 또한, 이 성과는 딥러닝 기술에 대한 대중적인 관심과 투자를 급증시키는 촉매제가 되었습니다.

9. 2017년 - 알파고: 인공지능의 압도적인 능력 증명, 인간 최고수를 꺾다

글머리: 구글 딥마인드의 알파고, 바둑 세계 챔피언 이세돌과 커제 연이어 격파하며 AI의 잠재력 전 세계에 각인

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2017년, 구글 딥마인드(Google DeepMind)가 개발한 인공지능 바둑 프로그램 알파고(AlphaGo)는 세계 최강 바둑 기사 커제(柯潔)와의 대국에서 압승하며 전 세계에 인공지능의 압도적인 능력을 각인시켰습니다. 알파고는 2016년 이세돌 9단과의 대국에서 4승 1패로 승리하며 이미 큰 충격을 주었지만, 커제와의 대결에서는 더욱 발전된 기량을 선보이며 3전 전승으로 완벽하게 승리했습니다.

알파고의 성공은 다음과 같은 점에서 인공지능 역사에 중요한 의미를 가집니다.

* 복잡한 문제 해결 능력: 바둑은 경우의 수가 우주 전체의 원자 수보다 많다고 알려진 매우 복잡한 게임입니다. 알파고는 이러한 복잡한 게임에서 인간 최고수를 능가하는 성능을 보이며, 인공지능이 복잡한 문제 해결에 있어서 인간을 넘어설 수 있다는 것을 실증적으로 보여주었습니다.

* 강화 학습의 성공: 알파고는 딥러닝 기술과 강화 학습(Reinforcement Learning) 알고리즘을 결합하여 개발되었습니다. 알파고는 스스로 수많은 대국을 시뮬레이션하면서 학습하고, 인간의 기보를 분석하여 전략을 개선해 나갔습니다. 알파고의 성공은 강화 학습이 복잡한 환경에서 스스로 학습하고 능력을 향상할 수 있는 강력한 방법론임을 입증했습니다.

* AI 기술의 대중화: 알파고의 놀라운 성과는 인공지능 기술에 대한 대중적인 관심을 폭발적으로 증가시켰습니다. 알파고 이후, 인공지능은 더 이상 SF 영화 속의 상상이 아닌, 현실 세계에 큰 영향을 미칠 수 있는 기술이라는 인식이 확산되었습니다. 기업과 정부는 인공지능 기술 개발에 대한 투자를 확대하기 시작했고, 인공지능 기술은 다양한 분야로 빠르게 확산되었습니다.

알파고는 인공지능 기술 발전의 중요한 이정표이며, 인공지능이 단순한 도구를 넘어 인간의 지적 능력을 보완하고 확장할 수 있는 강력한 기술임을 보여준 상징적인 사건입니다.

10. 2022년 - 챗GPT 출시: 자연어 처리 인공지능의 새로운 지평을 열다

글머리: OpenAI의 챗GPT 공개, 자연스러운 인간-기계 대화 가능성 제시 및 AI 대중화 시대 본격 개막

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2022년 11월, OpenAI는 챗GPT(ChatGPT, Chat Generative Pre-trained Transformer)를 공개했습니다. 챗GPT는 대규모 언어 모델(Large Language Model, LLM) 기반의 챗봇으로, 인간과 자연스러운 대화를 나눌 수 있는 능력을 보여주며 전 세계적으로 큰 화제를 불러일으켰습니다.

챗GPT는 다음과 같은 혁신적인 특징을 가집니다.

* 뛰어난 자연어 처리 능력: 챗GPT는 방대한 양의 텍스트 데이터를 학습하여 문맥을 이해하고, 질문에 적절하게 답변하며, 창의적인 글쓰기까지 가능한 뛰어난 자연어 처리 능력을 보여줍니다.

* 인간과 유사한 대화 능력: 챗GPT는 딱딱하고 기계적인 응답이 아닌, 인간과 자연스럽게 대화를 이어갈 수 있는 능력을 갖추고 있습니다. 농담을 이해하고, 감정을 표현하며, 사용자의 의도를 파악하여 맞춤형 응답을 제공할 수 있습니다.

* 다양한 분야에 응용 가능: 챗GPT는 챗봇, 고객 상담, 콘텐츠 생성, 교육, 번역 등 다양한 분야에 응용될 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. 프로그래밍 코드 생성, 질의응답, 텍스트 요약, 언어 번역 등 다양한 작업을 수행할 수 있습니다.

챗GPT의 등장은 인공지능 기술의 대중화를 가속화하는 중요한 계기가 되었습니다.

전문가뿐만 아니라 일반 대중도 쉽게 인공지능 기술을 접하고 활용할 수 있는 환경을 마련했으며, 인공지능이 우리 일상생활에 깊숙이 들어올 수 있음을 실감하게 했습니다. 챗GPT 이후, 대규모 언어 모델 기반의 다양한 AI 서비스들이 연이어 출시되었으며, 자연어 처리 인공지능 기술은 더욱 빠르게 발전하고 있습니다.

종합 결론

인공지능, 특히 딥러닝 기술은 기초 학문 연구와 기술 개발의 융합을 통해 탄생한 결과물입니다. 1948년 섀넌의 정보 이론부터 2022년 챗GPT의 등장까지, 각 시점의 중요한 연구와 기술 발전이 축적되어 현재의 강력한 인공지능 기술이 만들어졌습니다. 연대표와 챗GPT 출시 시점 추가를 통해 인공지능 역사를 상세하게 정리함으로써, 독자분들이 인공지능 발전 과정을 더욱 깊이 있게 이해하는 데 도움이 되기를 바랍니다.

참고: 2025년 5월 현재, 챗GPT를 포함한 인공지능 기술은 더욱 빠르게 발전하고 있으며, 사회 전반에 걸쳐 광범위한 영향을 미치고 있습니다. 앞으로 인공지능 기술이 어떤 방향으로 발전해 나갈지, 그리고 우리 삶에 어떤 변화를 가져올지 지속적으로 관심을 가지고 지켜봐야 할 것입니다.