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본 문서는 생성형 AI의 기본 개념부터 작동 원리, 실제 응용 사례, 윤리적 고려사항, 한계와 도전 과제, 그리고 미래 전망까지 종합적으로 다룹니다. 인공지능 기술의 창조적 혁명을 이해하기 위한 완벽한 안내서로, AI에 대한 기본 지식이 없는 독자도 쉽게 이해할 수 있도록 구성되었습니다.

AI의 기본 개념 이해하기

인공지능의 정의와 기본 원리

인공지능(AI)은 인간의 학습 능력, 추론 능력, 지각 능력, 그리고 의사 결정 능력을 모방하도록 설계된 컴퓨터 시스템을 의미합니다. 인공지능의 핵심 원리는 데이터를 기반으로 패턴을 인식하고, 이를 통해 새로운 상황에서도 합리적인 결정을 내릴 수 있는 알고리즘을 구축하는 것입니다.

인공지능 시스템은 대량의 데이터를 처리하고 분석하여 패턴을 찾아내고, 이 패턴을 기반으로 예측이나 결정을 내립니다. 이러한 과정은 인간의 뇌가 정보를 처리하고 학습하는 방식을 모방했지만, 컴퓨터의 연산 능력을 활용하여 더 빠르고 대량의 데이터를 처리할 수 있습니다.

머신러닝과 딥러닝의 차이점

머신러닝은 AI의 한 분야로, 컴퓨터가 명시적인 프로그래밍 없이도 데이터로부터 학습하여 성능을 향상시키는 능력을 갖추는 기술입니다. 머신러닝 알고리즘은 데이터에서 패턴을 찾고, 이를 통해 예측 모델을 만들어 새로운 데이터에 대한 예측이나 결정을 수행합니다.

반면, 딥러닝은 머신러닝의 한 분야로, 인간 뇌의 신경 네트워크에서 영감을 받아 설계된 인공 신경망(ANN)을 사용합니다. 딥러닝은 여러 층(레이어)의 인공 뉴런을 통해 데이터를 처리하며, 각 층은 이전 층의 출력을 입력으로 받아 점점 더 복잡한 특징을 학습합니다. 이러한 다층 구조를 통해 딥러닝은 복잡한 패턴을 인식하고 처리할 수 있어, 이미지 인식, 자연어 처리, 음성 인식 등의 분야에서 뛰어난 성능을 보입니다.

신경망의 작동 메커니즘 간단 설명

인공 신경망은 인간 뇌의 구조에서 영감을 받아 설계되었습니다. 기본 구성 요소는 '뉴런'이라 불리는 노드와 이들을 연결하는 '가중치'입니다. 각 뉴런은 여러 입력을 받아 가중치를 적용하고, 이를 합산한 후 활성화 함수를 통과시켜 출력값을 생성합니다.

신경망은 보통 입력층, 하나 이상의 은닉층, 그리고 출력층으로 구성됩니다. 학습 과정에서 신경망은 실제 출력과 예측 출력 간의 오차를 최소화하기 위해 가중치를 조정합니다. 이 과정을 '역전파(backpropagation)'라고 하며, 이를 통해 신경망은 점진적으로 성능을 향상시킵니다. 딥러닝은 이러한 신경망이 여러 은닉층을 가지고 있어 복잡한 특징과 패턴을 학습할 수 있다는 특징이 있습니다.

생성형 AI의 진화 과정

1950년대 - 1980년대: AI의 태동

인공지능이라는 개념이 처음 등장한 것은 1956년 다트머스 회의에서였습니다. 이 시기 초기 AI 연구는 논리적 추론과 문제 해결에 초점을 맞추었으며, 체스 프로그램이나 전문가 시스템과 같은 초기 AI 시스템이 개발되었습니다. 그러나 이 시기의 AI는 매우 제한적인 문제만 해결할 수 있었고, 컴퓨팅 파워의 한계로 복잡한 작업을 수행하는 데 어려움이 있었습니다.

1990년대 - 2000년대 초반: 머신러닝의 발전

이 시기에는 머신러닝 알고리즘의 발전과 더불어 컴퓨팅 능력의 향상으로 AI 연구가 활발해졌습니다. 특히 지도 학습, 비지도 학습, 강화 학습과 같은 다양한 학습 방법론이 발전하였고, 이를 통해 AI 시스템은 데이터로부터 패턴을 학습하고 예측할 수 있게 되었습니다. 이 시기의 대표적인 성과로는 IBM의 딥블루가 체스 세계 챔피언을 이기는 사건이 있었습니다.

2010년대: 딥러닝의 혁명

2012년, 알렉스넷(AlexNet)이 이미지넷 챌린지에서 압도적인 성능을 보이면서 딥러닝 시대가 본격적으로 열렸습니다. GPU의 발전으로 인한 컴퓨팅 파워의 증가와 대량의 데이터 가용성이 딥러닝의 발전을 가속화했습니다. 이 시기에 CNN(Convolutional Neural Network), RNN(Recurrent Neural Network) 등의 신경망 구조가 발전하면서 이미지 인식, 자연어 처리 분야에서 획기적인 발전이 이루어졌습니다.

2017년 이후: 트랜스포머와 생성형 AI의 등장

2017년 구글에서 발표한 트랜스포머(Transformer) 아키텍처는 자연어 처리 분야에 혁명을 가져왔습니다. 이를 기반으로 BERT, GPT 시리즈와 같은 대규모 언어 모델이 개발되었고, 이들은 텍스트 생성, 번역, 요약 등 다양한 작업에서 인간과 비슷한 수준의 능력을 보여주기 시작했습니다. 또한 GAN(Generative Adversarial Network), VAE(Variational AutoEncoder) 등의 기술 발전으로 이미지, 음악, 비디오 등을 생성하는 생성형 AI도 크게 발전했습니다.

최근 5년간의 혁신적 발전

최근 5년간 생성형 AI 분야에서는 GPT-3, GPT-4, DALL-E, Midjourney, Stable Diffusion 등의 모델이 등장하며 텍스트, 이미지, 오디오 생성 능력이 비약적으로 향상되었습니다. 특히 이러한 모델들은 프롬프트 엔지니어링을 통해 사용자가 원하는 결과물을 더욱 정교하게 생성할 수 있게 되었습니다. 또한 다중 모달리티(Multi-modality) 모델의 발전으로 텍스트, 이미지, 오디오 등 다양한 형태의 데이터를 동시에 처리하고 생성할 수 있는 능력도 향상되었습니다.

이러한 기술적 발전과 함께 AI 모델의 규모도 기하급수적으로 커졌습니다. GPT-3는 1750억 개의 파라미터를 가지고 있으며, 후속 모델들은 더 많은 파라미터와 데이터를 사용하여 학습되고 있습니다. 이러한 대규모 모델은 소수의 예시만으로도 새로운 작업을 수행할 수 있는 '퓨샷 학습(few-shot learning)' 능력을 보여주며, AI 기술의 활용 범위를 크게 확장시켰습니다.

생성형 AI의 작동 원리

대규모 언어 모델의 학습 방식

생성형 AI, 특히 대규모 언어 모델(LLM)은 자기지도학습(self-supervised learning)이라는 방식으로 학습합니다. 이 방식에서 모델은 인터넷의 방대한 텍스트 데이터를 사용하여 다음 단어나 문장을 예측하는 훈련을 받습니다. 예를 들어, "나는 학교에"라는 텍스트가 주어지면, 모델은 "갔다", "다닌다" 등 다음에 올 가능성이 높은 단어를 예측하도록 학습합니다.

학습 과정은 크게 사전 훈련(pre-training)과 미세 조정(fine-tuning)으로 나눌 수 있습니다. 사전 훈련 단계에서는 모델이 대량의 텍스트 데이터를 이용해 언어의 일반적인 패턴과 규칙을 학습합니다. 이후 미세 조정 단계에서는 특정 작업이나 도메인에 맞게 모델을 더 조정합니다. 최근에는 인간 피드백을 통한 강화학습(RLHF: Reinforcement Learning from Human Feedback)을 적용하여 모델의 응답 품질을 향상시키는 방법도、널리 사용되고 있습니다.

대규모 데이터 수집

인터넷의 방대한 텍스트, 이미지, 오디오 데이터

사전 훈련

패턴 인식과 언어 규칙 학습

미세 조정

특정 작업에 맞게 모델 최적화

인간 피드백

응답 품질 향상을 위한 조정

데이터 학습과 패턴 인식 과정

생성형 AI의 핵심은 패턴 인식에 있습니다. 신경망은 입력 데이터에서 복잡한 패턴을 찾아내고, 이를 통해 새로운 콘텐츠를 생성할 수 있습니다. 이 과정은 수십억 개의 파라미터(가중치)를 조정하면서 이루어지며, 각 파라미터는 특정 패턴이나 특징을 인식하는 역할을 합니다.

학습 중에 모델은 실제 출력과 예측 출력 사이의 오차를 최소화하기 위해 지속적으로 파라미터를 업데이트합니다. 이 과정에서 '경사 하강법(gradient descent)'이라는 최적화 알고리즘이 사용되며, 이를 통해 모델은 점진적으로 더 정확한 예측을 할 수 있게 됩니다. 학습이 완료된 모델은 새로운 입력에 대해 학습된 패턴을 기반으로 출력을 생성할 수 있습니다.

텍스트, 이미지, 음성 생성 메커니즘

생성형 AI는 다양한 유형의 콘텐츠를 생성할 수 있습니다. 텍스트 생성의 경우, 언어 모델은 이전 단어들의 문맥을 바탕으로 다음 단어를 예측하는 방식으로 텍스트를 순차적으로 생성합니다. 이때 '토큰화(tokenization)'라는 과정을 통해 텍스트를 작은 단위(토큰)로 나누어 처리합니다.

이미지 생성 모델인 DALL-E, Midjourney, Stable Diffusion 등은 '확산 모델(diffusion model)'이라는 기술을 주로 사용합니다. 이 모델들은 노이즈가 있는 이미지에서 점진적으로 노이즈를 제거하면서 원하는 이미지를 생성하는 방식으로 작동합니다. 음성 생성은 텍스트를 음성으로 변환하는 TTS(Text-to-Speech) 모델이나, 음악을 생성하는 MusicLM 같은 모델을 통해 이루어집니다. 이러한 모델들은 모두 대량의 데이터에서 학습한 패턴을 기반으로 새로운 콘텐츠를 생성합니다.

생성형 AI의 실제 응용 사례

콘텐츠 제작 및 창의적 산업

광고 카피 및 마케팅 문구 생성
음악 작곡 및 편곡 지원
영화 스토리보드 및 아이디어 발전
제품 디자인 컨셉 제안
게임 캐릭터 및 환경 디자인

비즈니스 및 전문 서비스

고객 서비스 챗봇 구현
법률 문서 요약 및 분석
재무 보고서 자동 생성
마케팅 분석 및 전략 제안
인사 채용 프로세스 효율화

교육 및 연구

개인화된 학습 콘텐츠 제작
연구 논문 초안 작성 및 편집
교육용 시뮬레이션 개발
학생 질의응답 지원
학습 진도 분석 및 피드백

다양한 산업 분야의 AI 활용 예시

의료 분야에서는 생성형 AI가 의료 영상의 해석과 진단 보조, 환자 데이터 분석, 맞춤형 치료 계획 수립 등에 활용되고 있습니다. 특히 희귀 질환의 진단이나 신약 개발 과정에서 AI가 중요한 역할을 담당하며, 의료 접근성 향상에도 기여하고 있습니다. 금융 분야에서는 금융 데이터 분석, 사기 탐지, 개인화된 금융 조언, 자동 거래 시스템 등에 AI가 적용되어 운영 효율성을 높이고 있습니다.

소매업에서는 고객 행동 분석, 수요 예측, 가격 최적화, 개인화된 추천 시스템이 AI를 통해 구현되고 있으며, 제조업에서는 품질 관리, 예측 유지보수, 공급망 최적화, 로봇 공정 자동화가 AI 기술로 발전하고 있습니다. 또한 교통 및 물류 분야에서는 경로 최적화, 자율주행 기술, 배송 시간 예측 등이 AI를 통해 혁신되고 있습니다.

창의적 콘텐츠 생성 사례

예술 분야에서 생성형 AI는 새로운 표현 방식을 확장하고 있습니다. OpenAI의 DALL-E, Midjourney, Stable Diffusion과 같은 이미지 생성 모델들은 텍스트 설명만으로 다양한 스타일의 이미지를 생성할 수 있어, 디자이너와 아티스트들에게 영감의 원천이 되고 있습니다. 영화 산업에서는 스크립트 작성, 캐릭터 디자인, 특수 효과 생성 등에 생성형 AI가 활용되고 있으며, 게임 개발에서는 캐릭터 모델링, 환경 디자인, 대화 시스템 구현 등에 AI 기술이 적용되고 있습니다.

음악 분야에서는 Google의 MusicLM이나 OpenAI의 Jukebox와 같은 모델이 새로운 멜로디, 편곡, 심지어 특정 아티스트 스타일의 음악을 생성할 수 있습니다. 이러한 도구들은 작곡가들에게 새로운 아이디어를 제공하고, 음악 제작 과정을 효율화하는 데 도움을 주고 있습니다. 문학 분야에서도 AI가 소설, 시, 스토리 구조를 생성하는 데 활용되고 있으며, 작가들은 이를 창작의 시작점이나 작품을 발전시키는 도구로 사용하고 있습니다.

생성형 AI의 윤리적 고려사항

AI 기술의 사회적 영향

생성형 AI 기술은 우리 사회 전반에 광범위한 영향을 미치고 있습니다. 일자리 측면에서는 루틴한 작업의 자동화로 인한 일자리 대체 우려가 있는 반면, 새로운 형태의 직업과 직무가 창출되는 기회도 있습니다. 특히 창의적인 분야에서는 AI가 보조 도구로 활용되어 인간의 생산성과 창의성을 향상시키는 역할을 할 수 있습니다.

교육 시스템에도 AI는 큰 변화를 가져오고 있습니다. 개인화된 학습 경험 제공, 교사의 행정 업무 경감, 접근성 향상 등 긍정적인 측면이 있는 반면, 표절 문제, 비판적 사고 능력 저하 우려, 기술 접근성의 격차로 인한 교육 불평등 심화 가능성도 존재합니다. 이에 따라 AI 리터러시 교육과 윤리적 활용 지침이 중요해지고 있습니다.

개인정보 보호와 데이터 윤리

생성형 AI 모델은 대량의 데이터로 학습되기 때문에, 개인정보 보호 문제가 중요한 이슈로 떠오르고 있습니다. 개인 식별 정보(PII)가 포함된 데이터로 AI를 학습시킬 경우, 이 정보가 모델의 출력에 의도치 않게 노출될 수 있는 '데이터 누출(data leakage)' 위험이 있습니다. 또한 AI 생성 콘텐츠를 통한 딥페이크(deepfake)처럼 개인의 동의 없이 얼굴이나 목소리를 도용하는 문제도 심각한 우려 사항입니다.

데이터 수집 및 사용에 대한 투명성과 동의 확보도 중요한 요소입니다. 많은 AI 모델들이 웹에서 크롤링한 데이터를 사용하는데, 이 과정에서 저작권 침해나 무단 수집 문제가 발생할 수 있습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 명확한 데이터 수집 정책, 옵트아웃(opt-out) 메커니즘, 데이터 최소화 원칙 등의 방안이 논의되고 있으며, 각국 정부는 AI 데이터 사용에 관한 규제를 강화하고 있습니다.

AI 편향성과 공정성 문제

생성형 AI 모델은 학습 데이터에 존재하는 편향성을 그대로 학습하고 증폭시킬 가능성이 있습니다. 예를 들어, 특정 인종이나 성별에 대한 편향된 표현이 학습 데이터에 포함되어 있다면, AI의 출력물에도 이러한 편향이 반영될 수 있습니다. 이미지 생성 모델의 경우, 특정 직업이나 역할을 묘사할 때 성별이나 인종적 고정관념을 재생산하는 사례가 관찰되었습니다.

공정성 문제를 해결하기 위해 다양한 접근 방법이 시도되고 있습니다. 먼저, 학습 데이터의 다양성과 대표성을 확보하는 것이 중요합니다. 또한 모델 학습 과정에서 편향을 감지하고 완화하는 알고리즘을 적용하거나, 모델 출력을 지속적으로 모니터링하고 평가하는 시스템을 구축하는 방안이 있습니다. 일부 AI 개발 조직에서는 다양한 배경을 가진 전문가로 구성된 윤리 위원회를 운영하여 제품 개발 전 과정에서 공정성 문제를 검토하고 있습니다.

AI는 우리의 도구이며, 그 영향력은 우리가 어떻게 설계하고 사용하느냐에 달려 있습니다. 기술 자체는 중립적이지만, 사회적 책임을 고려한 개발과 활용이 필수적입니다.

결국 생성형 AI의 윤리적 활용을 위해서는 기술 개발자, 사용자, 정책 입안자 등 모든 이해관계자의 협력이 필요합니다. 투명성 있는 개발 과정, 사용자를 위한 명확한 가이드라인, 그리고 적절한 규제 체계가 균형을 이루어 발전해 나갈 때, AI 기술은 사회 전체에 긍정적인 영향을 미칠 수 있을 것입니다.

생성형 AI의 한계와 도전 과제

현재 기술의 제한점

생성형 AI는 놀라운 발전을 이루었지만, 여전히 많은 한계점을 가지고 있습니다. 가장 중요한 한계 중 하나는 '환각(hallucination)' 현상입니다. AI 모델은 때때로 사실이 아닌 정보를 자신감 있게 제시하거나, 존재하지 않는 정보를 만들어내기도 합니다. 이는 특히 사실 확인이 중요한 뉴스, 법률, 의료 등의 분야에서 심각한 문제가 될 수 있습니다.

또한 현재의 생성형 AI는 진정한 이해나 의식이 없이 패턴 인식과 통계적 관계에 기반하여 작동합니다. 이로 인해 복잡한 추론이나 인과 관계 파악, 상식적 판단이 필요한 문제에서 한계를 보입니다. 예를 들어, 간단한 물리 법칙이나 사회적 규범에 대한 이해가 부족할 수 있으며, 맥락 이해나 의도 파악에도 어려움을 겪을 수 있습니다.

대규모 언어 모델(LLM)은 학습 데이터 이후의 정보를 알지 못하는 '지식 단절(knowledge cutoff)' 문제도 있습니다. 이는 시간에 따라 변하는 최신 정보나 시사 이슈에 대한 응답에서 특히 문제가 됩니다. 또한 계산 비용과 에너지 소비가 많아 환경적 영향에 대한 우려도 존재하며, 모델 크기가 커질수록 이해하기 어려운 '블랙박스' 문제도 심화됩니다.

정확성 문제

사실이 아닌 정보 생성 (환각 현상)

이해력 한계

진정한 이해 없는 패턴 매칭

정보 최신성

학습 데이터 이후 정보 부재

투명성 부족

의사결정 과정의 블랙박스 문제

해결해야 할 기술적 과제

생성형 AI의 발전을 위해 연구자들은 여러 기술적 과제를 해결하기 위해 노력하고 있습니다. 우선 모델의 정확성과 사실성을 높이기 위한 연구가 진행 중입니다. 외부 지식 소스와의 연결(retrieval-augmented generation), 인간 피드백을 통한 학습 강화, 자체 일관성 검증 등의 방법이 시도되고 있습니다. 또한 모델이 정보의 출처를 명확히 제시하고, 자신의 불확실성을 표현할 수 있도록 하는 연구도 활발히 진행되고 있습니다.

계산 효율성 개선도 중요한 과제입니다. 모델 경량화, 추론 최적화, 모델 양자화 등을 통해 연산 요구량을 줄이고 에너지 효율성을 높이려는 노력이 이어지고 있습니다. 이는 AI 시스템의 접근성을 높이고 환경 영향을 줄이는 데 중요합니다. 멀티모달 능력도 향상되어야 할 영역입니다. 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오 등 다양한 데이터 유형을 통합적으로 이해하고 생성할 수 있는 모델 개발이 진행 중입니다.

미래 발전 방향

생성형 AI의 미래 발전 방향은 여러 측면에서 예상할 수 있습니다. 기술적으로는 멀티모달 AI의 발전이 가속화될 것으로 보입니다. 텍스트, 이미지, 음성, 비디오 등 다양한 형태의 데이터를 함께 처리하고 생성할 수 있는 모델이 더욱 정교해질 것입니다. 또한 AI 시스템이 실시간으로 정보를 업데이트하고, 지속적으로 학습할 수 있는 '평생 학습(lifelong learning)' 능력도 향상될 것으로 예상됩니다.

응용 측면에서는 특정 산업이나 과제에 특화된 AI 모델이 증가할 것입니다. 법률, 의료, 교육 등 전문 분야에서 도메인 지식을 깊게 학습한 특화 모델이 개발되어, 해당 분야의 전문가들을 보다 효과적으로 지원할 수 있을 것입니다. 또한 사용자와 AI 사이의 상호작용 방식도 자연스럽고 직관적으로 발전하여, 기술에 익숙하지 않은 사용자도 쉽게 AI를 활용할 수 있게 될 것입니다.

생성형 AI와 우리의 미래

창의적 잠재력 발현

인간-AI 협업을 통한 새로운 가능성

업무와 생활방식 혁신

생산성 향상과 일상의 변화

교육과 지식 접근성

개인화된 학습과 정보 민주화

기술과 윤리의 균형

책임 있는 개발과 사용

AI 기술의 잠재적 영향

생성형 AI는 앞으로 우리 사회 전반에 광범위한 영향을 미칠 것으로 예상됩니다. 경제적 측면에서는 생산성 향상, 새로운 비즈니스 모델 창출, 일자리 변화 등이 예상됩니다. 특히 루틴한 작업이 자동화되면서 인간은 더 창의적이고 복잡한 문제 해결에 집중할 수 있게 될 것입니다. 이는 일부 직업의 소멸을 가져올 수 있지만, 동시에 AI와 관련된 새로운 직업군이 등장할 것입니다.

사회문화적 측면에서는 지식과 정보의 접근성이 크게 향상될 것입니다. 언어 장벽이 낮아지고, 개인화된 교육이 가능해지며, 창작 활동의 민주화가 이루어질 것입니다. 이는 문화적 다양성을 촉진하고 새로운 예술 형태의 등장을 이끌 수 있습니다. 반면, 디지털 리터러시의 격차, 정보의 신뢰성 문제, 사회적 상호작용의 변화 등은 우리 사회가 함께 고민해야 할 과제입니다.

개인과 사회의 대응 방안

생성형 AI 시대에 개인은 지속적인 학습과 적응을 통해 변화에 대응해야 합니다. 기술적 리터러시를 높이고, AI 도구를 효과적으로 활용하는 방법을 습득하는 것이 중요합니다. 또한 비판적 사고력과 창의성, 협업 능력, 감성 지능과 같은 인간 고유의 강점을 개발하는 데 더 많은 노력을 기울일 필요가 있습니다.

사회적 차원에서는 포용적이고 책임감 있는 AI 개발과 사용을 위한 규제와 가이드라인이 마련되어야 합니다. 기술 발전의 혜택이 사회 전체에 고르게 분배되도록 하는 정책, 기술 접근성 격차를 줄이기 위한 노력, 그리고 윤리적 AI 개발을 위한 국제적 협력이 필요합니다. 또한 교육 시스템도 미래 사회의 요구에 맞게 변화해야 하며, 평생 학습 체계가 강화될 필요가 있습니다.

지속적인 학습과 적응의 중요성

생성형 AI로 인한 변화는 이미 시작되었으며, 그 속도는 점점 빨라질 것입니다. 이러한 환경에서 지속적인 학습과 적응 능력은 가장 중요한 생존 전략이 될 것입니다. 평생 학습은 단순히 새로운 기술을 익히는 것을 넘어, 빠르게 변화하는 환경에서 유연하게 사고하고 새로운 기회를 포착하는 능력을 키우는 것을 의미합니다.

기관과 조직은 구성원들의 재교육과 직무 전환을 지원하는 시스템을 구축해야 하며, 사회는 이러한 변화에 대응할 수 있는 안전망을 제공해야 합니다. 궁극적으로 생성형 AI는 우리의 도구이며, 그것이 가져올 미래는 우리의 선택과 준비에 달려 있습니다. 기술의 혜택을 극대화하고 위험을 최소화하는 방향으로 사회적 합의를 이루어나가는 것이 중요합니다. 지속적인 대화와 협력을 통해, 우리는 더 포용적이고 지속 가능한 AI 미래를 만들어 나갈 수 있을 것입니다.

AI는 우리의 경쟁자가 아니라 협력자입니다. 인간의 창의성과 AI의 효율성이 결합할 때, 우리는 지금까지 상상하지 못했던 혁신을 이룰 수 있을 것입니다.