생성형 AI 연구는 새로운 가능성을 열어가고 있습니다. 텍스트, 이미지, 비디오, 음악 등 다양한 콘텐츠를 생성하며, 우리 삶에 혁신적인 변화를 가져올 준비를 하고 있습니다.
최근 연구에서는 대규모 언어 모델의 발전이 눈에 띕니다. 이들은 방대한 데이터를 학습하여 인간과 유사한 텍스트를 생성하고, 번역, 요약, 질의응답 등 다양한 작업을 수행합니다.
또한 멀티모달 생성 분야도 주목할 만합니다. 텍스트와 이미지, 오디오 등 다양한 형태의 데이터를 결합하여 더욱 풍부하고 창의적인 콘텐츠를 생성합니다.
생성형 AI 연구는 예술, 디자인, 교육, 엔터테인먼트 등 다양한 분야에 긍정적인 영향을 미칠 것으로 예상됩니다. 하지만 윤리적 문제와 책임감에 대한 논의 또한 중요합니다. 이러한 문제들을 해결하며 생성형 AI를 올바르게 활용하는 것이 중요합니다.
생성형 AI 연구의 최신 동향과 통찰력
생성형 AI, 새로운 창조의 시대를 열다
생성형 AI는 텍스트, 이미지, 음악, 코드 등 다양한 형태의 콘텐츠를 새롭게 만들어내는 인공지능 기술입니다. 최근 몇 년 동안 생성형 AI는 괄목할 만한 발전을 이루었으며, 이제는 단순히 모방하는 수준을 넘어 창의적인 결과물을 생성하는 단계에 이르렀습니다. 이러한 발전은 다양한 분야에서 혁신을 일으키고 있으며, 우리는 생성형 AI가 가져올 새로운 창조의 시대를 목격하고 있습니다.
생성형 AI의 핵심은 딥러닝 기술입니다. 딥러닝 알고리즘은 방대한 데이터를 학습하여 패턴을 인식하고, 이를 바탕으로 새로운 콘텐츠를 생성합니다. 특히 생성적 적대 신경망(GAN) 과 변환기(Transformer) 모델은 텍스트, 이미지, 음악 등 다양한 분야에서 뛰어난 성능을 보여주며 생성형 AI 발전에 크게 기여하고 있습니다.
생성형 AI는 예술, 디자인, 교육, 엔터테인먼트, 과학 등 다양한 분야에서 혁신을 이끌고 있습니다. 예술 분야에서는 새로운 예술 스타일을 창조 하고, 독창적인 작품을 생성 하는 데 활용될 수 있습니다. 디자인 분야에서는 가상 제품 디자인 및 3D 모델링 을 자동화 하여 디자인 프로세스를 혁신하고 있습니다.
교육 분야에서는 개인 맞춤형 학습 콘텐츠 를 생성하고, 학생들의 창의성과 문제 해결 능력 을 향상시키는 데 활용될 수 있습니다. 엔터테인먼트 분야에서는 새로운 게임 캐릭터 와 스토리 를 생성하고, 몰입형 엔터테인먼트 경험 을 제공합니다.
과학 분야에서는 새로운 촉매제 디자인 과 신약 개발 을 가속화하고, 복잡한 과학적 현상 을 시뮬레이션하여 연구를 발전시키는 데 활용될 수 있습니다.
생성형 AI는 우리 사회에 긍정적인 영향을 미치는 동시에 윤리적 문제, 저작권 문제, 일자리 변화 등 다양한 과제를 안고 있습니다. 이러한 과제들을 해결하기 위해서는 책임감 있는 AI 개발 과 사회적 합의 가 중요합니다.
생성형 AI는 혁신의 가능성을 열어주는 동시에 인간의 창의성을 더욱 발휘할 수 있는 기회를 제공합니다. 앞으로 생성형 AI 기술은 더욱 발전할 것이며, 우리는 이러한 기술을 통해 더 나은 미래를 만들어 나갈 수 있을 것입니다.
- 생성형 AI는 예술, 디자인, 교육, 엔터테인먼트, 과학 등 다양한 분야에서 혁신을 이끌고 있습니다.
- 생성형 AI는 텍스트, 이미지, 음악, 코드 등 다양한 형태의 콘텐츠를 새롭게 만들어 낼 수 있습니다.
- 생성형 AI는 딥러닝 기술을 기반으로 하고 있으며, 특히 생성적 적대 신경망(GAN) 과 변환기(Transformer) 모델이 뛰어난 성능을 보여주고 있습니다.
- 생성형 AI는 새로운 예술 스타일 창조, 가상 제품 디자인, 개인 맞춤형 학습 콘텐츠 생성, 새로운 게임 캐릭터 및 스토리 생성, 새로운 촉매제 디자인 등 다양한 분야에서 활용되고 있습니다.
- 생성형 AI는 윤리적 문제, 저작권 문제, 일자리 변화 등 다양한 과제를 안고 있습니다. 이러한 과제들을 해결하기 위해서는 책임감 있는 AI 개발 과 사회적 합의 가 중요합니다.
생성형 AI 연구의 최신 동향과 통찰력
텍스트, 이미지, 음악, 생성형 AI가 만들어내는 놀라운 결과들
생성형 AI는 텍스트, 이미지, 음악, 비디오 등 다양한 형태의 콘텐츠를 생성하는 데 사용되고 있으며, 그 결과는 놀랍도록 진화하고 있습니다. 이러한 기술은 예술, 디자인, 엔터테인먼트, 교육, 비즈니스 등 다양한 분야에서 혁신을 일으키고 있으며, 우리 삶의 방식을 변화시키고 있습니다.
| 분야 | 기술 | 예시 | 결과 | 영향 |
|---|---|---|---|---|
| 텍스트 생성 | GPT-3, BERT | 소설, 시, 뉴스 기사 작성, 챗봇 대화 | 인간 수준의 창의적인 텍스트 생성, 자연스러운 대화 가능 | 콘텐츠 제작 자동화, 개인 맞춤형 콘텐츠 제공, 새로운 문학 및 예술 형태 창출 |
| 이미지 생성 | DALL-E 2, Stable Diffusion | 사진, 그림, 디자인, 3D 모델 생성 | 현실적이고 창의적인 이미지 생성, 개인의 스타일 반영 가능 | 디자인 산업 혁신, 사진 및 영상 제작 방식 변화, 예술 표현의 새로운 가능성 열림 |
| 음악 생성 | Jukebox, MuseNet | 새로운 멜로디, 악기 연주, 음악 스타일 생성 | 다양한 장르와 스타일의 음악 창조, 개인 맞춤형 음악 제공 | 음악 산업 변화, 음악 교육 방식 개선, 음악적 창의성 증진 |
| 비디오 생성 | Make-A-Video, Phenaki | 짧은 비디오, 애니메이션, 영화 제작 | 생생하고 감성적인 비디오 생성, 다양한 스토리텔링 가능 | 영화 제작 방식 변화, 교육 및 엔터테인먼트 분야 혁신, 새로운 미디어 형식 등장 |
이러한 놀라운 결과는 생성형 AI가 인간의 창의성과 생산성을 향상시키는 데 큰 가능성을 가지고 있음을 보여줍니다. 하지만 동시에 생성형 AI의 윤리적 문제와 사회적 영향에 대한 논의도 활발하게 진행되고 있습니다. 생성형 AI의 미래는 우리가 어떻게 이 기술을 사용하고 관리할지에 대한 선택에 달려 있습니다.
생성형 AI 연구의 최신 동향과 통찰력
생성형 AI, 윤리적 딜레마와 미래 전망
“기술은 삶을 더 나은 방향으로 이끌 수 있는 도구이며 동시에 우리가 신중하게 고려해야 할 윤리적 의미를 지니고 있습니다.”
– 스티븐 호킹, 물리학자
1, 생성형 AI의 급격한 발전: 현황과 영향
“창의성은 지능의 가장 높은 형태입니다.”
– 아서 슈펜하우어, 철학자
- 텍스트 생성: 챗봇, 번역, 콘텐츠 제작
- 이미지 생성: 예술 작품, 디자인, 광고
- 오디오 생성: 음악 작곡, 음성 합성, 녹음 편집
생성형 AI는 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오 등 다양한 형태의 콘텐츠를 생성하는 데 활용되고 있습니다. 특히, 챗봇, 번역, 콘텐츠 제작, 예술 작품, 디자인, 광고 등 여러 분야에서 눈부신 발전을 이루며 우리 삶에 큰 영향을 미치고 있습니다. 생성형 AI의 등장은 창의적인 콘텐츠 제작을 촉진하고 새로운 표현 방식을 가능하게 하지만, 동시에 일자리 감소, 저작권 침해, 정보의 신뢰성 문제 등 윤리적 딜레마를 야기합니다.
2, 윤리적 딜레마: 생성형 AI의 그림자
“우리는 기술이 인간성을 향상시키는 방향으로 사용될 수 있도록 노력해야 합니다.”
– 앨런 튜링, 컴퓨터 과학자
- 저작권 침해: 생성된 콘텐츠의 저작권 문제
- 정보의 신뢰성: 가짜 뉴스, 허위 정보 생성 가능성
- 일자리 감소: 자동화로 인한 일자리 대체 가능성
생성형 AI는 뛰어난 능력으로 인해 많은 윤리적 문제를 야기합니다. 저작권 침해, 정보의 신뢰성 문제, 일자리 감소 등은 생성형 AI의 발전과 함께 더욱 심각해질 수 있는 문제입니다. 특히, 가짜 뉴스나 허위 정보 생성은 사회적 혼란을 야기할 수 있으며, 이러한 문제를 해결하기 위해서는 생성형 AI의 개발과 활용에 대한 윤리적 규범과 관리 시스템이 필요합니다.
3, 생성형 AI의 미래 전망: 기회와 과제
“미래는 우리가 만들어낼 것입니다.”
– 존 F. 케네디, 미국 대통령
- 개인 맞춤형 콘텐츠: 사용자의 취향에 맞는 콘텐츠 제공
- 새로운 산업 창출: AI 기반 서비스 및 제품 개발
- 인간 능력 증강: 창의성, 생산성 향상
생성형 AI는 개인 맞춤형 콘텐츠 제공, 새로운 산업 창출, 인간의 창의성과 생산성 증강 등 여러 분야에서 긍정적인 영향을 줄 수 있습니다. 하지만, 윤리적 딜레마 해결, 기술 발전에 대한 사회적 합의, 관련 법적 규제 마련 등 과제 또한 존재합니다.
4, 생성형 AI, 인간과의 공존을 위한 방향
“우리는 인공 지능을 인간 지능의 연장선으로 생각해야 합니다.”
– 제프리 힌턴, 인공 지능 연구자
- 윤리적 가이드라인: 개발 및 활용에 대한 윤리적 기준 확립
- 투명성 및 설명 가능성: AI 의사 결정 과정의 투명성 확보
- 인간 중심 설계: 인간의 가치와 윤리를 고려한 설계
생성형 AI는 인간의 삶을 풍요롭게 할 잠재력을 가지고 있지만, 동시에 윤리적 책임과 사회적 영향을 고려해야 합니다. 윤리적 가이드라인 확립, 투명성 및 설명 가능성 제고, 인간 중심 설계 등을 통해 생성형 AI는 인간과 공존하며 더 나은 미래를 만들어갈 수 있습니다.
5, 결론: 생성형 AI와 함께하는 미래
“진정한 혁신은 인간의 창의성과 기술의 조화에서 나옵니다.”
– 스티브 잡스, 애플 창업자
생성형 AI는 현재 빠르게 발전하고 있으며, 우리 삶에 깊숙이 영향을 미치고 있습니다. 윤리적 딜레마를 극복하고 기술 발전을 위한 사회적 합의를 이루어 낼 수 있다면, 생성형 AI는 인간의 창의성과 능력을 증강하고 새로운 가능성을 열어줄 것입니다.
생성형 AI 연구의 최신 동향과 통찰력
생성형 AI 기술, 우리 삶을 어떻게 변화시킬까?
- 생성형 AI는 텍스트, 이미지, 음악, 코드 등 다양한 형태의 콘텐츠를 새롭게 생성하는 인공지능 기술입니다. 최근 몇 년 동안 딥러닝 기술의 발전과 함께 생성형 AI는 놀라운 속도로 발전하고 있으며, 우리 삶의 다양한 분야에 큰 영향을 미칠 것으로 예상됩니다.
- 생성형 AI는 창의적인 콘텐츠 제작을 돕고, 개인 맞춤형 서비스를 제공하며, 새로운 비즈니스 모델을 창출하는 등 다양한 가능성을 열어줍니다.
- 그러나 생성형 AI는 데이터 편향, 저작권 침해, 딥페이크 등 윤리적, 법적 문제를 야기할 수도 있습니다. 따라서 생성형 AI 기술의 발전과 함께 이러한 문제에 대한 해결책을 모색하는 노력이 중요합니다.
생성형 AI 기술의 핵심 개념
- 생성형 AI는 딥러닝 모델, 특히 생성적 적대 신경망(GAN), 변형 오토인코더(VAE), 확산 모델 등을 기반으로 합니다.
- 이러한 모델들은 대량의 데이터를 학습하여 데이터의 분포를 이해하고, 이를 기반으로 새로운 데이터를 생성합니다.
- 생성형 AI는 문제 해결, 데이터 증강, 새로운 콘텐츠 제작 등 다양한 목적으로 활용될 수 있습니다.
생성형 AI의 잠재력과 미래 전망
- 생성형 AI는 콘텐츠 제작, 게임 개발, 의료 진단, 교육, 금융 등 다양한 분야에서 혁신을 가져올 잠재력을 가지고 있습니다.
- 생성형 AI는 개인 맞춤형 서비스를 제공하고, 새로운 비즈니스 모델을 창출하며, 생산성을 향상시킬 수 있습니다.
- 앞으로 생성형 AI 기술은 더욱 발전하고, 우리 삶에 더 큰 영향을 미칠 것으로 예상됩니다.
생성형 AI의 장점
생성형 AI는 창의적인 콘텐츠 제작을 가능하게 합니다. 예를 들어, 텍스트 생성 모델은 새로운 소설, 시, 곡 등을 만들어낼 수 있으며, 이미지 생성 모델은 예술 작품, 사진, 영상 등을 만들어낼 수 있습니다. 또한, 생성형 AI는 개인 맞춤형 서비스를 제공할 수 있습니다. 예를 들어, 생성형 AI는 사용자의 취향에 맞는 음악, 영화, 뉴스, 제품 등을 추천해 줄 수 있으며, 사용자의 요구에 따라 맞춤형 콘텐츠를 생성해 줄 수 있습니다.
생성형 AI는 새로운 비즈니스 모델을 창출할 수 있습니다. 예를 들어, 생성형 AI를 활용하여 새로운 제품이나 서비스를 개발하거나, 기존 제품이나 서비스를 개선할 수 있습니다. 또한, 생성형 AI를 활용하여 새로운 콘텐츠를 만들어 판매하거나, 기존 콘텐츠를 더욱 매력적으로 만들어 판매할 수 있습니다.
생성형 AI의 단점
생성형 AI는 데이터 편향 문제를 야기할 수 있습니다. 데이터 편향은 학습 데이터에 특정한 편향이 존재할 경우, 생성된 콘텐츠에도 그러한 편향이 나타나는 현상입니다. 예를 들어, 특정 성별, 인종, 문화에 대한 편향된 데이터를 학습한 생성형 AI는 그러한 편향을 반영하는 콘텐츠를 생성할 수 있습니다.
생성형 AI는 저작권 침해 문제를 야기할 수 있습니다. 저작권 침해는 학습 데이터에 포함된 저작권이 있는 콘텐츠를 무단으로 사용하여 생성된 콘텐츠가 저작권 침해에 해당하는 경우입니다. 예를 들어, 다른 사람의 그림을 학습하여 새로운 그림을 생성하는 경우, 저작권 침해에 해당할 수 있습니다.
생성형 AI 연구, 앞으로 어떤 방향으로 나아갈까?
생성형 AI, 새로운 창조의 시대를 열다
생성형 AI는 기존의 데이터를 기반으로 새로운 텍스트, 이미지, 음악, 코드, 3D 모델 등을 생성하는 혁신적인 기술입니다.
이는 예술, 디자인, 엔터테인먼트, 교육, 과학 등 다양한 분야에서 창의성을 촉진하고 새로운 가능성을 열어줍니다.
생성형 AI는 인간의 창의력을 증폭시키는 도구로서, 새로운 창조적 표현 방식을 가능하게 하고, 전례 없는 혁신을 이끌어낼 것으로 기대됩니다.
“생성형 AI는 인간의 창의성을 증폭시키는 새로운 도구이며, 인간과 상호작용하며 창의성을 발휘하는 새로운 방식을 제시합니다.”
텍스트, 이미지, 음악, 생성형 AI가 만들어내는 놀라운 결과들
생성형 AI는 텍스트를 생성하여 소설, 시, 뉴스 기사 등을 작성하고, 이미지 생성으로 사진, 그림, 영상을 만들어냅니다.
음악 분야에서는 새로운 멜로디와 음악 스타일을 창조하며, 코드 생성을 통해 새로운 소프트웨어 개발을 가능하게 합니다.
생성형 AI는 다양한 분야에서 혁신적인 결과물을 만들어내며, 창의적인 표현의 가능성을 확장시키고 있습니다.
“생성형 AI는 인간의 상상력을 뛰어넘는 결과물을 만들어낼 수 있으며, 새로운 창조적 표현 방식의 가능성을 열어줍니다.”
생성형 AI, 윤리적 딜레마와 미래 전망
생성형 AI는 저작권 및 지적 재산권 문제, 데이터 편향 가능성, 가짜 정보 생성 등 윤리적 딜레마를 야기합니다.
하지만 생성형 AI는 개인 맞춤형 콘텐츠 제공, 효율성 증대, 새로운 산업 창출 등 긍정적인 미래 전망을 제시합니다.
앞으로 사회적 합의와 규제를 통해 윤리적 문제를 해결하고, 생성형 AI의 긍정적인 활용 방안을 모색해야 합니다.
“생성형 AI는 인간에게 새로운 도전과 기회를 동시에 제공합니다.”
생성형 AI 기술, 우리 삶을 어떻게 변화시킬까?
생성형 AI는 개인 맞춤형 교육 콘텐츠 제공, 의료 분야 진단 및 치료법 개발, 새로운 디자인 및 건축물 설계 등 다양한 분야에서 혁신을 가져올 수 있습니다.
또한 예술 분야에서 창의적인 영감을 제공하고, 개인의 삶의 질 향상에 기여할 것으로 예상됩니다.
생성형 AI는 앞으로 우리 삶의 여러 측면에서 혁신적인 변화를 가져올 것으로 예상됩니다.
“생성형 AI는 인간의 삶의 질을 높이고 더 나은 미래를 만들어가는 데 기여할 수 있습니다.”
생성형 AI 연구, 앞으로 어떤 방향으로 나아갈까?
생성형 AI 연구는 더욱 정교하고 창의적인 결과물을 만들어내기 위한 노력을 계속할 것입니다.
또한 데이터 편향 문제 해결, 윤리적 규제 마련, 인간과의 협력 방식 연구 등 다양한 과제를 해결해야 합니다.
생성형 AI 연구는 인간의 창의성과 지능을 탐구하고, 새로운 가능성을 열어주는 흥미로운 과제입니다.
“생성형 AI는 끊임없는 연구와 발전을 통해 인류에게 더 많은 가치와 기회를 제공할 것입니다.”
생성형 AI 연구의 최신 동향과 통찰력 에 대해 자주 묻는 질문 TOP 5
질문. 생성형 AI 연구는 어떤 분야에서 가장 활발하게 진행되고 있나요?
답변. 생성형 AI 연구는 다양한 분야에서 활발하게 진행되고 있지만, 현재 가장 주목받는 분야는 자연어 처리(NLP)와 컴퓨터 비전입니다.
NLP 분야에서는 챗봇, 번역, 요약, 질의응답 등 다양한 생성형 AI 모델이 개발되고 있으며, 대규모 언어 모델(LLM)의 발전으로 더욱 정교하고 자연스러운 텍스트 생성이 가능해지고 있습니다.
컴퓨터 비전 분야에서는 이미지 생성, 이미지 편집, 영상 생성 등 다양한 생성형 AI 모델이 개발되고 있으며, 특히 GAN(Generative Adversarial Network)과 Diffusion Model 등의 기술이 주목받고 있습니다.
뿐만 아니라, 음악, 게임, 디자인, 의학 등 다양한 분야에서도 생성형 AI 연구가 활발히 진행되고 있으며, 앞으로 더욱 다양한 분야에서 생성형 AI가 활용될 것으로 예상됩니다.
질문. 생성형 AI 연구의 핵심 기술은 무엇인가요?
답변. 생성형 AI 연구의 핵심 기술은 크게 딥러닝과 데이터로 나눌 수 있습니다.
딥러닝은 인공 신경망을 기반으로 데이터에서 패턴을 학습하여 새로운 데이터를 생성하는 기술입니다. RNN(Recurrent Neural Network), CNN(Convolutional Neural Network), Transformer 등 다양한 딥러닝 모델이 생성형 AI 개발에 활용되고 있습니다.
또한, 방대한 양의 데이터는 생성형 AI 모델의 성능을 좌우하는 중요한 요소입니다. 풍부하고 다양한 데이터를 학습해야 더욱 정확하고 창의적인 결과물을 생성할 수 있습니다.
최근에는 대규모 언어 모델(LLM)이 등장하면서 더욱 방대한 데이터를 학습하고, 더욱 자연스러운 텍스트를 생성할 수 있게 되었습니다.
질문. 생성형 AI는 어떻게 활용될 수 있나요?
답변. 생성형 AI는 다양한 분야에서 유용하게 활용될 수 있습니다. 콘텐츠 제작 분야에서는 챗봇, 번역, 작곡, 그림 그리기 등 다양한 작업에 활용되어 콘텐츠 제작 과정을 자동화하고 새로운 콘텐츠를 창출할 수 있습니다.
비즈니스 분야에서는 마케팅, 고객 서비스, 데이터 분석 등에 활용되어 효율성을 높이고 고객 만족도를 향상시킬 수 있습니다.
교육 분야에서는 맞춤형 학습 자료 생성, 교육 콘텐츠 제작, 학습 효과 분석 등에 활용되어 학습 경험을 개선하고 교육 효과를 극대화할 수 있습니다.
의료 분야에서는 의료 영상 분석, 신약 개발, 진단 및 치료 계획 수립 등에 활용되어 의료 서비스의 질을 향상시키고 환자의 생명을 구할 수 있습니다.
질문. 생성형 AI의 윤리적 문제는 무엇인가요?
답변. 생성형 AI 기술의 발전은 편리함과 함께 여러 윤리적 문제를 야기할 수 있습니다.
첫째, 저작권 침해 문제가 발생할 수 있습니다. 생성형 AI 모델이 학습한 데이터 중에는 저작권이 보호되는 콘텐츠가 포함되어 있을 수 있으며, 이를 기반으로 생성된 콘텐츠가 원 저작권자의 권리를 침해할 가능성이 있습니다.
둘째, 가짜 뉴스, 허위 정보 생성 및 확산 문제가 발생할 수 있습니다. 생성형 AI 모델은 현실과 매우 유사한 가짜 뉴스나 허위 정보를 만들어낼 수 있으며, 이는 사회적 혼란을 야기할 수 있습니다.
셋째, 편견 및 차별 문제가 발생할 수 있습니다. 생성형 AI 모델은 학습 데이터에 내재된 편견을 그대로 반영할 수 있으며, 이는 차별적인 결과물을 생성하고 사회적 불평등을 심화시킬 수 있습니다.
따라서, 생성형 AI 기술의 윤리적 문제를 해결하기 위한 노력이 필요합니다.
질문. 생성형 AI의 미래는 어떻게 전망되나요?
답변. 생성형 AI는 앞으로 더욱 발전하여 우리 삶의 다양한 영역에서 핵심적인 역할을 담당할 것으로 예상됩니다.
대규모 언어 모델(LLM)의 발전으로 인해 더욱 정교하고 자연스러운 텍스트, 이미지, 영상 등을 생성하는 것이 가능해질 것입니다.
또한, Multimodal AI 기술의 발전으로 텍스트, 이미지, 영상 등 다양한 형태의 데이터를 동시에 처리하고 생성하는 것이 가능해지면서 생성형 AI의 활용 범위가 더욱 확대될 것입니다.
더 나아가, 생성형 AI는 개인 맞춤형 서비스를 제공하는 데 중요한 역할을 할 것으로 예상됩니다. 사용자의 취향, 관심사, 상황 등을 고려하여 개인 맞춤형 콘텐츠, 상품, 서비스 등을 제공하는 데 활용될 수 있습니다.
생성형 AI는 인간의 창의성과 생산성을 증진시키고, 더욱 풍요롭고 편리한 삶을 가능하게 하는 핵심 기술로 자리매김할 것입니다.