AI 안전의 현지화, K-LLM의 필수 관문 등: 2026-07-13
오늘 20개의 뉴스를 골랐습니다.
1. AI 안전의 현지화, K-LLM의 필수 관문
AI 안전성 LLM 벤치마크 AI 거버넌스 데이터셋 멀티모달 AI
KT와 고려대는 한국 문화 및 사회 이슈를 반영한 멀티모달 LLM 벤치마크 ‘KSAFE-MM’을 공개했다. 이 벤치마크는 글로벌 리스크를 국내 맥락으로 변환한 ‘KSAFE-MM-G’와 전세 사기, 독도 분쟁 등 국내 고유 이슈를 반영한 ‘KSAFE-MM-C’로 구성된다. 국내 최대 규모의 한국어 멀티모달 안전성 평가 데이터셋을 포함하며, 자동화된 평가 시스템을 갖췄다.
AI 시스템 설계 시 도메인 특화된 안전성 및 윤리적 고려는 필수적이다. 현장에서 보면, 단순히 글로벌 기준을 따르는 것을 넘어 서비스 대상의 문화적, 사회적 맥락을 반영한 데이터셋 구축과 평가 체계가 모델 신뢰성 확보의 핵심이다. 이는 AI 거버넌스 프레임워크 구축에 있어 지역화된 위험 평가 및 대응 전략을 수립하는 중요한 기반이 된다.
2. AI를 조직 구성원으로, 새로운 거버넌스 모델 제시
AI 에이전트 AX 혁신 IT 거버넌스 권한 관리 정보보안
SK텔레콤은 ‘AX 혁신 2.0’을 통해 AI를 조직 생산성 향상과 비즈니스 모델 혁신의 주체로 정의하며, AI 에이전트에 사번을 부여했다. 이를 통해 AI 에이전트는 소속, 직무, 권한을 할당받고 사람과 유사한 절차로 관리되며, 데이터 및 보안 접근 권한 규정 등 전용 거버넌스 체계를 구축한다. 이는 AI 에이전트가 업무 시스템 내에서 명확한 역할을 수행하여 구성원이 창의적 업무에 집중할 수 있도록 지원한다.
AI 에이전트를 조직 구성원으로 통합하는 것은 IT 시스템의 권한 관리 및 보안 아키텍처 재설계의 필요성을 제기한다. 현장에서는 AI 에이전트의 역할과 책임 범위를 명확히 정의하고, 접근 제어 정책 및 데이터 거버넌스를 정교하게 수립해야 한다. 이는 AI 도입에 따른 운영 효율성과 보안 취약점 증가를 동시에 관리하는 핵심 과제다.
3. AI 기반으로 AI 보안을 강화하는 혁신적 접근
AI 보안 AI 에이전트 취약점 탐지 정보보호 시스템 안정성
에임인텔리전스는 마이크로소프트의 AI 보안 시스템 ‘MDASH’의 초기 파트너로 합류했다. MDASH는 AI 에이전트를 활용하여 소프트웨어의 취약점을 탐지하고 검증하는 다중 모델 기반 시스템이다. ‘사이버짐’ 벤치마크에서 높은 성과를 기록했으며, IBM, 액센츄어, PwC 등 글로벌 기업들과 함께 파트너 생태계를 구축한다.
AI 시스템의 복잡성 증가는 전통적인 보안 방식으로는 탐지하기 어려운 새로운 취약점을 야기한다. 시스템 설계 시 AI 모델 자체의 취약점 분석은 물론, AI 에이전트가 탐지 프로세스에 통합될 때의 신뢰성과 정확성 검증이 필수적이다. 실무에서는 이러한 AI 기반 보안 도구가 오탐을 줄이고 실질적인 위협을 식별하도록 지속적인 학습과 검증이 요구된다.
4. 데이터센터의 지속가능성, 국가적 에너지 문제로 부상
데이터센터 전력 소비 지속가능성 IT 거버넌스 Green IT
아일랜드의 데이터센터들이 국가 전체 전력 소비의 23%를 차지하며 에너지 고갈 및 환경 문제에 대한 우려를 증폭시키고 있다. 이는 급증하는 디지털 수요와 AI 기술 발전에 따른 데이터센터 확장이 주요 원인으로 지목된다. 국가 차원에서 데이터센터의 전력 사용을 규제하거나 효율화 방안을 모색해야 하는 상황에 직면했다.
데이터센터의 에너지 효율성은 이제 단순한 운영 비용 문제가 아닌 국가적 인프라 및 환경 거버넌스 이슈다. IT 아키텍처 설계 시 전력 소비를 최적화하는 Green IT 전략을 적극적으로 반영해야 한다. 실무에서는 고밀도 컴퓨팅 환경의 냉각 효율, 재생 에너지 활용, 그리고 사용량 기반의 자원 관리 시스템 도입을 심각하게 고려해야 한다.
5. LLM 코드 어시스턴트의 숨겨진 토큰 비효율성
LLM 토큰 효율성 AI 비용 API 최적화 개발 생산성
Claude Code가 프롬프트를 읽기 전에 33,000개의 토큰을 전송하는 반면, OpenCode는 7,000개만 전송하는 것으로 나타났다. 이는 코드 어시스턴트 사용 시 LLM 모델별로 상당한 토큰 오버헤드 차이가 발생함을 의미한다. Meridian과 같은 특정 환경에서 Claude Code를 사용했을 때 사용량 미터가 훨씬 빠르게 증가하는 것이 관찰되어 실증적 연구가 진행되었다.
LLM 기반 개발 도구 선택 시 단순한 성능 비교를 넘어 토큰 비용 효율성을 심층적으로 분석해야 한다. 현장에서는 불필요한 토큰 전송은 클라우드 비용 증가는 물론, API 호출 지연을 발생시켜 개발 생산성에 직접적인 영향을 미친다. AI 서비스 아키텍처 설계 시 각 모델의 동작 방식과 비용 구조를 면밀히 검토하여 최적의 모델을 선정하는 것이 중요하다.
6. 코딩 에이전트, 소프트웨어 개발 패러다임 전환의 주역
AI 코딩 에이전트 소프트웨어 개발 SDLC 시스템 통합 아키텍처 설계
AI 코딩 에이전트가 구형 및 신형 애플리케이션 개발에 활용될 수 있음을 시사하는 글이다. 이는 AI가 단순 코드 생성 보조를 넘어 전체 개발 프로세스에 깊숙이 개입하며, 기존 시스템 유지보수와 신규 시스템 구축 모두에 영향을 미칠 가능성을 보여준다. 코딩 에이전트의 발전은 소프트웨어 개발 생산성 향상과 개발자 역할 변화를 가속화할 전망이다.
AI 코딩 에이전트의 도입은 소프트웨어 개발 라이프사이클(SDLC) 전반에 걸친 아키텍처 및 프로세스 재설계를 요구한다. 실무에서는 에이전트가 생성한 코드의 품질 검증, 보안 취약점 분석, 그리고 기존 시스템과의 통합 전략을 면밀히 수립해야 한다. 이 흐름의 핵심은 개발자의 역할이 코딩에서 아키텍처 설계 및 에이전트 관리, 결과 검증으로 전환된다는 점이다.
7. 모빌리티 혁신, AI의 책임과 윤리가 관건
로보택시 자율주행 AI 윤리 시스템 아키텍처 정보 거버넌스
테크크런치 모빌리티에서 로보택시 산업의 미래에 대한 ‘최후통첩’을 논하며, AI가 운송 및 모빌리티 산업에서 핵심적인 역할을 하고 있음을 강조한다. 로보택시 상용화를 위한 기술적, 규제적 난관에 직면해 있으며, AI의 안전성과 신뢰성 확보가 주요 과제로 부상하고 있다. 이는 AI 기술의 발전이 실제 서비스에 어떻게 적용되고 발전할지에 대한 중요한 시사점을 제공한다.
자율주행 시스템 아키텍처는 센서 데이터 처리부터 의사결정까지 AI 모델의 복잡한 연계를 포함한다. 현장에서 보면, 로보택시의 상업적 성공은 기술적 완성도뿐만 아니라 AI 시스템의 윤리성, 안전성 검증 및 법적 책임 소재를 명확히 하는 정보 거버넌스에 달려 있다. 실무자는 AI 모델의 투명성과 설명 가능성을 확보하는 것이 사회적 수용도를 높이는 핵심임을 인지해야 한다.
8. 실패 속 개척된 AI 칩 혁신, 플랫폼 전략의 가치
AI 칩 온디바이스 AI 시스템 아키텍처 하드웨어 혁신 플랫폼 전략
애플의 자율주행차 프로그램은 성공하지 못했지만, 이 과정에서 강력한 온디바이스 AI 처리 능력을 갖춘 AI 칩 개발이라는 중요한 유산을 남겼다. 애플은 자율주행 플랫폼 개발 초기부터 강력한 온디바이스 AI 프로세싱이 필수적임을 인지했다. 비록 자동차 프로세서 개발은 완료되지 못했으나, 이는 현재 애플 칩의 강력한 AI 성능의 기반이 되었다.
특정 서비스의 실패가 기반 기술 혁신으로 이어지는 것은 플랫폼 전략의 중요한 함의이다. 시스템 아키텍처 관점에서, 범용 목적의 고성능 AI 칩은 다양한 온디바이스 AI 애플리케이션 개발에 활용될 수 있는 핵심 인프라가 된다. 현장에서는 이처럼 특정 도메인 기술 개발 과정에서 파생되는 핵심 기술을 식별하고 다른 비즈니스 영역으로 확장하는 통찰이 요구된다.
9. AI 데이터센터의 무분별한 확장에 대한 사회적 경고
AI 데이터센터 지속가능성 IT 거버넌스 에너지 효율 사회적 책임
AI 데이터센터의 급증이 지역 전력망에 과부하를 주고 환경적, 사회적 갈등을 유발하며, 이에 대한 저항이 확산되고 있다. AI 붐 이전에 데이터센터 건설이 지역 전력 문제를 야기할 것이라는 경고가 있었음에도 불구하고, 대규모 AI 인프라 구축은 전례 없는 전력 소비를 요구하며 이 문제를 심화시키고 있다. 이는 AI 기술 발전의 지속가능성에 대한 근본적인 질문을 던진다.
AI 데이터센터의 무분별한 확장은 단순한 IT 인프라 문제가 아닌 지역 사회와의 지속가능한 공존이라는 거버넌스 과제다. 시스템 설계 시 막대한 전력 소모와 환경 영향을 고려한 친환경 인프라 계획이 필수적이다. 실무에서는 에너지 효율적인 아키텍처, 분산 컴퓨팅 활용, 그리고 재생 에너지 통합 방안을 초기 단계부터 고려하여 사회적 책임을 다해야 한다.
10. AI/ML 최신 연구 동향, 미래 기술 예측의 나침반
AI/ML 논문 기술 동향 아키텍처 설계 혁신 기술 연구 개발
2026년 6월 8일부터 14일까지 발표된 AI/ML 분야의 주목할 만한 논문들을 모아 제공한다. 이 정보는 최신 연구 성과를 빠르게 파악하고, 기술 발전의 방향을 예측하며, 실제 비즈니스 및 서비스에 적용 가능한 아이디어를 얻는 데 도움을 준다. 다양한 주제의 AI/ML 논문들을 통해 기술 동향을 한눈에 조망할 수 있다.
최신 AI/ML 논문 검토는 기술 아키텍트가 미래 시스템 설계 방향을 설정하는 데 필수적인 통찰력을 제공한다. 현장에서 보면, 특정 기술 스택에 매몰되지 않고 넓은 시야로 새로운 알고리즘과 모델의 잠재적 가치를 평가하는 것이 중요하다. 실무자는 이러한 연구 동향을 통해 자사 시스템에 적용 가능한 혁신적인 솔루션을 발굴하고, 기술 부채를 줄이는 기회를 포착해야 한다.
11. AI 에이전트 마이그레이션, 성능과 비용 두 마리 토끼 잡다
AI 최적화 비용 절감 MLOps 시스템 아키텍처 성능 튜닝
프로덕션 AI 에이전트를 GPT-5.6으로 전환하여 처리 속도는 2.2배 향상되고 비용은 27% 절감된 사례가 공개되었다. 이는 최신 모델 업데이트를 통한 성능 개선과 운영 효율성 증대의 가능성을 보여준다. 특히 AI 서비스의 확장성과 경제성을 동시에 확보할 수 있는 중요한 전략으로 평가된다. 모델 업데이트가 단순한 기술 전환을 넘어 비즈니스 가치 창출에 기여함을 입증하는 사례이다.
현장에서 AI 시스템 최적화는 단순히 성능 개선을 넘어 비용 효율성 확보가 핵심이다. 모델 버전업 시 아키텍처 재검토와 면밀한 성능 벤치마킹을 통해 운영 비용 절감 및 사용자 경험 향상을 동시에 달성해야 한다. 실무에서는 이러한 마이그레이션 전략이 장기적인 서비스 지속가능성에 직결된다.
12. 미중 BCI 기술 패권 경쟁, 침습형과 비침습형으로 격돌
BCI 뇌-컴퓨터 인터페이스 첨단 기술 기술 거버넌스 데이터 보안 의료 IT
뇌-컴퓨터 인터페이스(BCI) 기술이 차세대 전략 기술로 부상하며 미국과 중국이 치열한 주도권 경쟁을 펼치고 있다. 미국은 뉴럴링크의 침습형 뇌 이식 기술에 집중하는 반면, 중국은 수술이 필요 없는 비침습형 웨어러블 기술을 무기로 시장 선점에 나서는 중이다. AI의 신호 해석 능력 발달과 맞물려 BCI는 생각만으로 외부 기기를 제어하는 수준으로 발전하고 있다. 이 기술은 인간 능력 증진과 의료 분야에 혁신을 가져올 잠재력을 지니고 있다.
BCI 기술은 정보관리 관점에서 뇌 신호 데이터의 수집, 저장, 분석 및 보안이라는 복잡한 과제를 안고 있다. 특히 생체 데이터의 민감성을 고려할 때 프라이버시 보호와 윤리적 거버넌스 프레임워크 구축이 필수적이다. 실무에서는 기술 발전 속도에 맞춰 법규 및 사회적 합의를 형성하는 것이 핵심이다.
13. 과기부, ‘모두의 AI’ 프로젝트로 국산 AI 서비스 대중화 추진
AI 확산 디지털 전환 공공 서비스 데이터 거버넌스 국산 AI AI 윤리
과학기술정보통신부가 전 국민이 국산 AI 서비스를 무료로 이용할 수 있는 ‘모두의 AI 프로젝트’를 본격 추진한다. 이 프로젝트는 국민 3분의 1이 AI를 이용하지 못하고 대다수가 외산 서비스에 의존하는 문제를 해소하기 위함이다. 8월 사업자 선정 후 9월 말 베타 서비스를 거쳐 연내 출시될 예정이며, 대국민 서비스 접점을 가진 민간 기업이 국산 AI 모델을 50% 이상, 타사 국산 모델을 30% 이상 활용해야 한다. 이를 통해 국산 AI 생태계 활성화와 AI 디지털 전환 가속화를 목표로 한다.
공공의 AI 서비스 확산은 디지털 격차 해소와 국산 기술 경쟁력 강화에 기여하지만, 대규모 사용자 데이터를 안전하게 관리할 정보보호 체계 설계가 필수적이다. 서비스 품질 유지와 모델의 공정성 및 투명성 확보는 신뢰성 있는 AI 생태계 구축의 핵심 과제이다. 현장에서는 AI 시스템 거버넌스와 사용자 교육이 동반되어야 한다.
14. 네이버, ICML서 AI 풀스택 연구 성과 공개, 실용화 전략 집중
AI 연구 풀스택 AI MLOps AI 안전성 기술 혁신 엔터프라이즈 AI
네이버가 ‘2026 국제머신러닝학회(ICML 2026)‘에서 AI 모델 고도화부터 피지컬 AI까지 풀스택 연구 성과를 발표했다. ‘AI 연구가 현실이 되는 곳’을 주제로 부스를 열고 주요 연구 성과와 실제 서비스 사례를 선보였다. 특히 AI 풀스택 기술을 실제 서비스와 산업 현장에 적용하기 위한 연구에 중점을 두었으며, AI 안전성 강화, 모델 및 에이전트 운영 효율성 개선 등 다양한 분야에서 성과를 공유했다. 이는 네이버가 AI 기술의 상업적 활용과 안전성에 대한 깊은 고민을 하고 있음을 보여준다.
AI 풀스택 연구 성과는 단순한 기술 개발을 넘어 상용 서비스로의 확장성과 안정성을 고려한 시스템 설계 역량을 요구한다. 연구 단계의 성과를 실제 프로덕션 환경에 적용하기 위해서는 MLOps 파이프라인 구축, 지속적인 모델 개선, 그리고 정보보안 및 데이터 거버넌스 확보가 필수적이다. 현장에서는 이러한 연구가 실제 비즈니스 가치로 이어지는 과정이 중요하다.
15. AI 코딩 에이전트 관리의 효율을 높이는 AgentsView 도구 등장
AI 코딩 개발 생산성 MLOps 비용 관리 소프트웨어 개발 AI 에이전트
AgentsView는 여러 AI 코딩 에이전트의 세션을 검색, 분석하고 비용을 추적하는 오픈소스 도구이다. 이 도구를 통해 AI 기반 개발 환경에서 에이전트의 활동을 모니터링하고, 생성된 코드의 품질을 평가하며, 자원 사용량과 관련된 비용을 효율적으로 관리할 수 있다. 특히 개발 프로세스에서 AI 에이전트의 기여도를 정량적으로 파악하고 최적화하는 데 중요한 역할을 할 것으로 기대된다. 이는 AI를 활용한 소프트웨어 개발 생산성 관리의 중요성을 부각한다.
AI 코딩 에이전트 도입은 개발 생산성을 비약적으로 높이지만, 생성물의 품질 관리, 보안 취약점 점검, 그리고 비용 최적화는 여전히 큰 과제이다. AgentsView와 같은 도구는 에이전트의 작업 이력을 투명하게 관리하고 자원 소모를 모니터링하여 개발 프로세스의 가시성을 확보하는 데 필수적이다. 실무에서는 이러한 관리 도구가 거버넌스 및 감사(Audit) 요건 충족에 기여한다.
16. AI 토큰의 여정으로 본 데이터센터 인프라의 복잡성
AI 인프라 데이터센터 시스템 아키텍처 성능 최적화 GPU 네트워크
이 기사는 AI 모델 내부에서 ‘토큰’이 데이터센터 인프라를 통해 어떻게 처리되고 이동하는지에 대한 심층적인 분석을 제공한다. GPU, CPU, 메모리, 네트워크 등 다양한 하드웨어 구성 요소 간의 상호작용과 데이터 흐름 최적화의 중요성을 다룬다. AI 모델의 성능이 단순히 알고리즘뿐 아니라 이를 뒷받침하는 데이터센터의 물리적 아키텍처와 밀접하게 연관되어 있음을 보여준다. 토큰 단위의 미시적인 관점에서 시스템 전체의 효율성을 조명한다.
대규모 AI 모델의 성능은 하드웨어 인프라와 소프트웨어 아키텍처 간의 긴밀한 최적화에 의해 결정된다. 토큰 처리 과정의 병목 현상 분석은 시스템 설계 시 데이터 이동 경로, 메모리 접근 패턴, 네트워크 대역폭 등을 종합적으로 고려해야 함을 시사한다. 현장에서 AI 시스템 구축 시 GPU 스케일링뿐만 아니라 데이터센터 전반의 정보 흐름 설계가 핵심이다.
17. AI 에이전트의 환경 변수 오남용, 치명적인 데이터 손실 위험 경고
AI 안전성 정보보안 시스템 보안 AI 윤리 오류 관리 데이터 손실
AI 에이전트 gpt-5.6-sol이 PowerShell 환경에서 $HOME 변수와 충돌하여 사용자 홈 디렉터리를 삭제할 뻔한 심각한 오류 사례가 보고되었다. 이 사건은 AI 에이전트가 예상치 못한 방식으로 시스템 환경과 상호작용할 때 발생할 수 있는 잠재적 위험성을 명확히 보여준다. 특히 AI가 명령을 생성하고 실행하는 과정에서 운영체제 수준의 민감한 자원에 접근할 경우, 통제 불능의 결과를 초래할 수 있음을 경고한다. AI 시스템의 안전성 및 정보보안 취약점 관리가 시급하다.
AI 에이전트가 시스템 명령을 생성하고 실행하는 환경에서는 강력한 샌드박싱과 권한 분리 원칙이 필수적이다. 변수 충돌과 같은 사소한 문제도 예측 불가능한 치명적 결과로 이어질 수 있으므로, AI 시스템 설계 시 보안 취약점 분석과 강건한 예외 처리가 최우선 고려 사항이 되어야 한다. 실무에서는 AI 에이전트의 자율성에 대한 엄격한 통제 메커니즘이 요구된다.
18. 애플, 자체 파운데이션 모델로 온디바이스 AI 시대 선도 예고
애플 AI 파운데이션 모델 온디바이스 AI 엣지 컴퓨팅 개인정보 보호 AI 전략
애플이 자체 파운데이션 모델 개발에 박차를 가하며 AI 경쟁에 본격적으로 뛰어들고 있다. 이 기사는 애플이 어떻게 파운데이션 모델을 자사 기기와 소프트웨어 생태계에 통합하여 온디바이스 AI 기능을 강화할지에 대한 방향을 제시한다. 사용자 개인정보 보호를 최우선 가치로 두면서도, 기기 내에서 강력한 AI 성능을 구현하여 새로운 사용자 경험을 제공하려는 전략이 엿보인다. 이는 클라우드 기반 AI와 차별화되는 접근 방식으로 주목받고 있다.
애플의 파운데이션 모델 전략은 클라우드 의존성을 줄이고 온디바이스 AI를 통해 사용자 프라이버시를 강화하는 방향을 제시한다. 이러한 아키텍처는 엣지 컴퓨팅 환경에서의 정보처리 효율성을 극대화하고, 민감 데이터의 기기 내 처리를 통해 정보보호 리스크를 줄이는 데 기여한다. 현장에서는 온디바이스 AI가 데이터 거버넌스와 보안 정책에 미치는 영향을 심도 깊게 분석해야 한다.
19. AI 생성 기사 식별 플래그 도입 논의, 정보 신뢰도 관리 과제 부상
AI 콘텐츠 정보 신뢰도 콘텐츠 관리 AI 윤리 메타데이터 디지털 리터러시
Hacker News에서 AI 생성 기사를 식별하는 플래그 기능 추가에 대한 논의가 활발하다. 이는 AI가 생성한 텍스트를 선호하지 않는 사용자들이 해당 기사를 건너뛸 수 있도록 돕기 위함이다. 일반적인 다운랭킹 기능과는 다르게 단순히 ‘AI 생성’ 여부를 표시하는 지표 역할을 제안한다. 이번 논의는 AI 시대에 정보 플랫폼이 어떻게 변화해야 하는지, 그리고 콘텐츠의 출처와 신뢰도를 어떻게 관리해야 하는지에 대한 중요한 질문을 던진다.
AI 생성 콘텐츠의 증가는 정보의 신뢰성과 투명성 관리 측면에서 중대한 과제를 제시한다. AI 플래그 기능 도입은 정보관리 시스템 설계 시 콘텐츠의 출처 메타데이터 관리와 사용자 필터링 옵션 제공의 중요성을 부각한다. 실무에서는 AI 탐지 기술의 정확도와 오탐율 관리, 그리고 AI 생성물에 대한 사회적 인식 변화를 함께 고려해야 한다.
20. 미 정부의 앤트로픽 모델 금지, AI 규제 배경의 복합적 정치적 역학
AI 거버넌스 AI 규제 기술 윤리 정책 분석 컴플라이언스 국가 안보
미국 정부가 앤트로픽의 사이버보안 AI 모델 사용을 금지한 결정이 AI 탈옥(jailbreak) 문제가 아닌 다른 이유 때문이라는 분석이 나왔다. 트럼프 행정부의 이러한 조치는 반사적이거나 보복적인 성격일 수 있으며, AI 산업이 정부의 간섭에서 자유롭지 않다는 명확한 메시지를 전달한다. 이는 AI 모델의 기술적 안전성 외에도 정치적, 산업적 이해관계가 복잡하게 얽혀 AI 거버넌스 및 규제 결정에 영향을 미침을 시사한다. AI 기술 도입과 확산에 있어 비기술적 요소의 중요성을 강조한다.
AI 모델의 규제와 거버넌스는 기술적 안전성뿐만 아니라 정치적, 경제적, 윤리적 복합 요소를 고려해야 한다. 정부 기관의 AI 도입 및 활용 시에는 기술적 타당성 외에 공급망 보안, 국가 안보, 정책적 의도 등 비기술적 리스크를 종합적으로 평가하는 것이 필수적이다. 현장에서는 AI 시스템 도입 전 광범위한 이해관계자 분석과 컴플라이언스 체계 구축이 선행되어야 한다.
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