팟캐스트: 왕복 여행

작성 및 편집: 율리야, PANews

암호화된 데이터, AI 에이전트, 그리고 미래의 업무 패러다임에 대한 심도 있는 대화가 이어졌습니다. PANews와 Web3.com Ventures가 공동 제작하는 "The Round Trip"의 새로운 시리즈, "Founder's Talk"에서 진행자 존 시아나는 난센 AI의 CEO인 알렉스 스바네빅을 초청하여 난센이 어떻게 순수 온체인 데이터 분석 플랫폼에서 AI 에이전트 기반의 풀스택 지능형 제품으로 발전했는지에 대해 이야기를 나눴습니다. 알렉스는 난센이라는 이름에 담긴 북극 탐험가 정신뿐만 아니라 "스마트 머니"라는 용어의 진화, 에이전트 거래의 "신뢰 사다리", 그리고 AI가 기업 내 엔지니어링 문화와 조직 구조를 전례 없는 속도로 어떻게 변화시키고 있는지에 대해서도 자세히 설명했습니다.

Nansen AI의 원래 의도와 변화

존: 지금이 바로 당신을 인터뷰하기에 아주 좋은 시기입니다. 인공지능이 정말 빠른 속도로 발전하고 있기 때문이죠. 난센 AI가 정확히 무엇인지 설명해 주시겠습니까? 인공지능 레이어인가요? 아니면 데이터 회사인가요? 아니면 궁극적으로 에이전트가 될까요?

알렉스: 먼저 난센의 설립 취지에 대해 이야기해 보겠습니다. 저희의 목표는 효과적인 신호를 발굴하고 성공 사례를 만드는 것입니다. 처음 6년 동안은 효과적인 정보를 찾아내고 다듬는 데 많은 시간을 투자했고, 이제는 "성공 사례 창출"에 더욱 집중하고 있습니다. 제품 측면에서 저희의 가장 중요한 목표는 투자자들이 포트폴리오를 더욱 효과적으로 성장시킬 수 있도록 돕는 것입니다. 성공의 척도는 제품이 실제로 투자자들의 수익 증대에 도움이 되는지 여부입니다.

이러한 전반적인 방향 아래, 우리는 사실상 변혁을 완료했습니다. 원래 Nansen은 순수 온체인 분석 제품에 가까웠지만, 이제는 더욱 완벽한 온체인 풀스택 제품으로 발전했습니다. 이전에는 Nansen의 강력한 온체인 인텔리전스 및 분석 기능 때문에 사람들이 Nansen을 사용했지만, 이제는 에이전트를 통해 Nansen에서 스테이킹하거나 온체인에서 직접 거래할 수 있습니다 . 저는 제품을 하나의 범주로 억지로 분류하는 것을 좋아하지 않습니다. 최고의 제품은 종종 하나의 범주로 정의될 수 없지만, 본질적으로 모든 제품은 온체인 투자자들이 각기 다른 방식으로 포트폴리오를 성장시키는 데 도움을 줍니다.

존: 당신은 난센 AI 도메인을 사용해 오셨지만, 오늘날의 AI는 6년 전과는 완전히 다릅니다. 데이터 분야에서 확고한 입지를 다지셨고, 계속해서 확장해 나가고 계십니다. 지난 6년간 AI 분야에서 어떤 변화를 보셨나요?

알렉스: 사실 저는 거의 20년 동안 AI 분야에서 일해 왔습니다. 2009년부터 2010년까지 석사 과정에서 AI를 전공했고, 2010년에 AI 컨설팅 회사에 첫 직장을 얻었습니다. 당시에는 AI 분야가 그다지 활발하지 않았고, 모두가 공상 과학 소설 속 이야기라고 생각했습니다. 하지만 그 이후로 상황은 엄청나게 변했습니다. 지난 16년 동안, 최근 몇 년 동안, 심지어 불과 몇 달 사이에도 변화가 있었습니다.

저희에게 있어 AI는 항상 백엔드에 존재해 왔습니다 . 아시다시피, 난센은 주소 라벨링 분야에서 세계 최고 수준의 팀 중 하나이며, 바로 이러한 성과를 AI를 통해 달성했습니다. 저희는 5억 개 이상의 주소에 라벨을 붙였으며, 거의 모든 라벨링 작업은 알고리즘을 통해 이루어졌고 , 그중 상당 부분은 휴리스틱을 활용했습니다.

이제 Nansen에서 AI의 역할은 바뀌었습니다. AI는 최전선으로 이동했습니다 . 제품과의 상호작용 방식은 에이전트 기반으로 바뀌었습니다. 현재 모바일 앱을 사용하고 있다면, Grok이나 ChatGPT와 채팅하듯이 AI에게 직접 질문할 수 있습니다. "오늘 스마트 머니는 어떻게 움직이고 있나요?", "어떤 토큰에 집중해야 할까요?", "제 거래 스타일은 어떤가요? 잘한 점, 손실이 있었던 점, 개선할 수 있는 방법 등 피드백을 주세요." 이 AI 에이전트는 매우 유연하며, 심지어 사용자를 대신해 거래를 체결할 수도 있습니다.

탐험가의 정신과 "스마트 머니" 2.0: AI를 활용하여 미래의 승자를 예측하기

존: 난센이라는 이름이 어디에서 유래되었는지, 그리고 당신이 생각하는 "그"의 의미는 무엇인지 말씀해 주시겠어요? 어쨌든 당신이 하고 있는 일은 본질적으로 온체인 데이터를 탐구하는 것이니까요.

알렉스: 문제없습니다! 저희 회사는 프리드티오프 난센이라는 극지 탐험가의 이름을 따서 지었습니다. 그는 과학자이자 탐험가였을 뿐만 아니라 외교관, 정치가, 그리고 다작 작가이기도 했습니다.

저는 암호화폐 세계의 사람들을 항상 미지의 영역으로 모험을 떠나는 개척자라고 생각해 왔습니다. 저 자신의 온체인 "탐험"은 특히 흥미로웠는데, 특정 주소, 패턴 또는 투자 기회 와 같이 아무도 본 적 없는 것들을 발견하기도 했습니다. 저는 우리 사용자들을 (프리초프 난센처럼) 탐험가로, 우리는 그들의 나침반, 또는 도구 모음이자 배라고 생각합니다. 우리가 여러분이 북극에 안전하게 도달할 수 있도록 도와주는 존재 말입니다.

존: 저는 지금 시장이 "차가운" 국면에 있다고 생각하는데, 아주 적절한 비유인 것 같습니다. 온체인 데이터와 분석이 많이 바뀌었고, 사람들이 새로운 지갑을 사용하기 시작했죠. 이런 패턴을 더 잘 파악하기 위해 AI를 어떻게 활용할 수 있을까요?

알렉스: 암호화폐 산업은 끊임없이 진화하고 있으며, 그에 맞춰 지속적으로 적응해야 합니다. 에이전트 기반 사용자 경험의 장점은 바로 이러한 유동성과 변화에 대한 적응력에 있습니다. 만약 전통적인 UI를 만들고 NFT, 밈코인, 데시(Desci)나 소셜 코인과 같은 개념들을 하드코딩한다면, 제품은 금세 여러 부품을 짜깁기한 "프랑켄슈타인의 괴물"처럼 되어버릴 것입니다. (*참고: 프랑켄슈타인은 메리 셸리의 공상 과학 소설에 나오는 괴물로, 여러 신체 부위를 조합하여 만들어졌습니다. 기술 및 제품 분야에서 "프랑켄슈타인의 괴물"은 통일된 아키텍처 없이 트렌드를 맹목적으로 쫓거나 기능을 억지로 추가하다가 결국 파편화된 사용자 경험을 초래하는 제품을 가리키는 말입니다.) 하지만 에이전트 기반 UX는 이론적으로 무한히 확장될 수 있으며, 진정으로 중요한 것만 강조합니다.

데이터도 마찬가지입니다. 제품은 충분히 유연해야 합니다. "스마트 머니"를 예로 들어보겠습니다. 일반적으로 수천 개의 주소가 이 영예로운 칭호를 받으며, 싱가포르에서 실제로 이 칭호를 가진 사람들을 만난 적도 있습니다. 하지만 우리는 항상 모호한 정의를 유지해 왔습니다. 5~6년 전의 정의가 지금은 더 이상 유효하지 않을 수 있기 때문입니다. 예를 들어, Three Arrows와 Alameda는 과거에 "스마트 머니"라는 칭호를 받았지만, 나중에 둘 다 실패했기 때문에 지금 이들을 "스마트 머니"라고 부르는 것은 적절하지 않습니다.

다양한 기간에 걸쳐 수익성 있는 전략을 일관되게 적용하는 것은 어렵습니다 . 하지만 저희는 데이터에 동전 던지기보다 훨씬 높은 정확도로 예측할 수 있는 충분한 신호가 있다고 믿습니다. 머신러닝과 인공지능을 활용하여 다음 주에 수익을 낼 가능성이 더 높은 주소를 예측합니다. 이를 기반으로 올해 하반기(몇 주 내)에 새로운 제품을 출시할 예정입니다. 이는 과거에 수익을 낸 지갑을 알려주는 것을 넘어, 미래에 수익을 낼 지갑을 예측하는 일종의 "스마트 머니 2.0"입니다.

이 분석에는 해당 거래자가 에이전트 트레이더인지, 순수 트레이더인지, 아니면 어떤 종류의 이점을 보유하고 있는지 여부를 판단하는 것도 포함됩니다. 보유 기간, 단위 시간당 거래 횟수, 승률, ROI, BTC/ETH 또는 지수 대비 성과, 특정 지수 상품 대비 성과 등 수십 가지 특징을 살펴봅니다.

우리는 인공지능이 스스로 문제를 해결할 수 있도록 모델에 더 많은 특징을 입력하는 것을 선호합니다. 이렇게 하면 인간의 개입을 최소화하고 예측 정확도를 평가할 수 있습니다.

에이전트 거래의 미래 변곡점과 "신뢰 사다리"

존: 네, 몇 주 전에 Nansen의 CLI를 출시하신 걸 봤습니다. 그리고 에이전트 트레이더가 결국 인간 트레이더를 능가할 것이라는 예측을 하셨는데, 그 변곡점이 언제쯤 올 거라고 생각하시나요?

알렉스: 현재 대부분의 사람들은 여전히 수동으로 토큰을 선택합니다. 물론 난센 같은 도구를 사용하거나 직관에 의존하기도 하지만, 장기적인 관점에서 볼 때 2030년에는 에이전트가 처리하는 거래량이 사람이 수동으로 처리하는 거래량을 확실히 넘어설 것이라고 생각합니다. 어쩌면 더 빨리, 2028년에도 그럴 수 있을 것 같고, 2027년이 큰 변화가 일어나는 해가 될 수도 있겠습니다.

이는 프로그래밍이 손으로 작성하는 코드에서 바이브 코딩으로, 그리고 에이전트 기반 엔지니어링으로 발전해 온 과정과 유사합니다. 현재 우리는 수동 거래 단계에 있으며, 올해 바이브 트레이딩이 더욱 인기를 얻을 것으로 예상합니다. 또한 내년에는 진정한 에이전트 기반 트레이딩(에이전트가 사용자를 대신하여 완전히 자율적으로 거래하는 방식)이 크게 증가할 것입니다. 2028년에는 에이전트를 통한 거래량이 더욱 늘어날 것으로 전망합니다.

존: 지금으로서는 안전장치가 그다지 많지 않은 것 같습니다. 수만 달러 규모의 거래를 할 때 중개인을 이용하는 사람은 극소수에 불과할 겁니다.

알렉스: 네, 일리가 있네요. 특히 사용자에게는 '신뢰의 사다리'가 있어서 단계적으로 올라가야 하거든요. 조금씩 신뢰를 쌓아가야 하고, 먼저 결과를 확인한 다음 서서히 (거래) 과정에서 손을 떼야 하는 거죠.

제품 제공업체로서 우리도 사용자가 처음부터 돈을 투자하고 운에 맡기도록 내버려두는 대신, 유사한 단계별 투자 과정을 제공해야 한다고 생각합니다. 사용자에게 "이 방법을 시도해 볼 수 있습니다. 저희 에이전트를 '도우미'로 활용하여 거래에 참여할 수 있지만, 최종적으로 모든 거래를 실행하는 것은 사용자 본인입니다 ."라고 알려줘야 합니다.

그러다 보면 점차 "사실, 내가 직접 그 버튼을 누를 필요가 없을 것 같으니, 그냥 자동으로 처리하게 놔두는 게 낫겠다"라고 생각하게 될 겁니다.

그렇더라도 실행 추이를 확인하거나 알림을 받고 싶을 수 있습니다. 나중에는 다음 단계로 넘어가서 비교적 광범위한 전략 방향을 설정하고, 해당 전략을 백테스팅할 수 있는 방법을 모색할 수도 있습니다. 실제로 이는 저희가 올해 말 출시 예정인 기능 중 하나입니다(자체 AI 백테스팅 프레임워크). 이러한 기능을 모두 갖춘 후에야 비로소 자동 거래 모드로 전환할 수 있을 것입니다.

하지만 이러한 과정은 층층이 쌓아 올린 신뢰라는 토대 위에 구축되어야 합니다. 저는 곧바로 "자동" 거래에 뛰어드는 것은 바람직하지 않다고 생각합니다. 많은 회사들이 이러한 도구를 제공하지만, 이러한 도구들이 아직 미성숙하기 때문에 많은 사람들이 큰 손실을 보는 경우가 많습니다. 솔직히 말해서, 그렇게 하는 것은 다소 무책임한 행동이라고 생각합니다. 저희는 그런 방식을 원하지 않습니다. 저희는 장기적인 관점에서 접근하고자 하며, 따라서 "신뢰의 사다리"와 같은 방식을 택할 것입니다.

존: 최근 많은 사람들이 OpenClaw를 사용해 보고는 "이제 아주 원활하게 사용하고 있는데, 이메일 권한이나 다른 권한도 부여할 수 있을까요?"라고 묻습니다. 네, 그게 바로 신뢰도 단계 시스템입니다.

알렉스: 자율주행차와 아주 비슷하다고 생각해요. 원리는 똑같죠. 처음부터 뒷좌석에 앉아서 차가 알아서 운전하게 두는 게 아니잖아요. 차선 변경을 먼저 하거나, 한 차선만 주행하게 하거나, 아니면 여전히 운전석에 앉아 있게 하는 거죠. 속도를 조금 낮추더라도 어느 정도 제어권을 차에 넘겨주는 거예요.

난센은 인공지능을 완전히 받아들였다.

존: 그렇다면 오픈클로가 에이전트 트레이딩 전략 개발을 어느 정도 가속화시킨 셈이군요?

알렉스 : 우선, OpenClaw는 소프트웨어 역사에 한 획을 그은 프로그램이며, 저희 회사에서도 광범위하게 사용하고 있습니다. 실제로 현재 OpenClaw 사용자가 직원 수보다 더 많을 정도로 OpenClaw를 적극적으로 활용하고 있습니다.

거래 에이전트로는 아직 공식 출시하지 않은 Pi Agent를 사용하고 있습니다. 초기 내부 실험 버전에서는 OpenClaw 스택 전체가 필요하지 않아 휴대성이 뛰어난 Pi Agent로 간소화했습니다. 물론 다른 솔루션도 검토 중입니다.

전반적으로 볼 때, 거래 에이전트를 생성하는 것은 이전보다 훨씬 쉬워졌습니다. 예를 들어, OpenClaw를 직접 사용할 수 있습니다. 물론 거래 목적으로만 사용한다면 과할 수도 있습니다. 하지만 일반적으로 저는 Nansen CLI와 통합된 여러 OpenClaw 인스턴스를 사용하고 있습니다. 덕분에 이러한 인스턴스들은 지갑을 생성하고 거래를 실행할 수 있으며, 가치 있다고 판단되는 거래 기회를 포착한 후 직접 조치를 취할 수도 있습니다.

존: 인공지능 기반 기업으로서 어떻게 운영하시나요? 귀사는 OpenClaw를 대규모로 실제로 구현한 최초의 기업 중 하나였고, 신뢰도를 매우 빠르게 쌓아 올렸습니다.

알렉스: 저희는 2023년 초에 이미 매우 명확한 AI 전략을 수립했습니다. 당시 저희는 AI가 매우 빠른 속도로 발전할 것이라는 점을 인지하고 있었습니다. 따라서 기존 업무 방식에서 오픈클로로 단번에 전환한 것이 아니라, 3년 이상에 걸쳐 단계적으로 성숙도를 높여온 과정입니다.

이전에도 말씀드렸듯이, 저희 팀 전체를 어떻게 AI에 더욱 익숙해지게 만들었는지에 대해 이야기해 보겠습니다. OpenClaw의 잠재력을 확인하고 나서, 내부적으로 OpenClaw를 도입해야 한다는 것을 깨달았습니다. 당시에는 일종의 '죄수의 딜레마'와 같았습니다. 많은 팀원들이 저희의 동의 여부와 상관없이 OpenClaw를 사용하려 했기 때문입니다. 최선의 방법은 저희가 자체적으로 호스팅하고 보안을 강화한 OpenClaw 버전을 기본적으로 제공하는 것이었습니다. 그리고 이 버전은 팀원들이 허술하고 안전하지 않은 OpenClaw 버전을 직접 구축할 필요성을 느끼지 않도록 충분히 안전해야 했습니다.

보안 책임자와 선임 엔지니어들이 협력하여 온프레미스 배포 플랫폼을 구축했습니다. 최고 수준의 보안을 확보하기 위해 격리된 가상 머신을 사용하고, 구성 관리를 위해 Kubernetes와 Helm을 활용했으며, 인스턴스의 자동 업데이트를 방지했습니다.

존: 가장 똑똑한 엔지니어들이 그 기술을 제일 먼저 사용하는 걸 눈치챘어?

알렉스: 현실은 훨씬 더 복잡합니다. 원래 중간 관리자급이었던 엔지니어들 중 일부는 에이전트 기반 엔지니어링 방식을 더 빨리 받아들였기 때문에 최고위급까지 승진했습니다. 클로드 코드와 코덱스의 작업 방식은 사람들에게 끊임없이 "도파민으로 자극받는" 느낌을 주고, 모든 피드백이 자극이 됩니다.

흥미로운 역설이 하나 있습니다. 오히려 자신이 가장 익숙한 분야에서 AI를 활용할 가능성이 낮다는 것입니다. 엔지니어는 디자인이나 제품 관리 분야에서 AI를 더 많이 사용하는 경향이 있고, 디자이너는 코딩 분야에서 AI를 더 많이 사용하는 경향이 있습니다. 따라서 때로는 엔지니어링 직무가 아닌 분야에서 AI를 아직 도입하지 않은 많은 엔지니어보다 더 빠르게 발전하고 생산성이 높아질 수 있습니다.

존: 작년과 비교했을 때 지금 배송 속도가 얼마나 빨라졌나요?

알렉스: (프로덕션 환경에 병합된 유효한 PR을 기준으로 한) 1인당 배포율이 2년 만에 4배 증가했습니다. 반면, 변경 실패율은 악화되지 않았고, 오히려 약간 개선되었습니다. 티켓 생성부터 배포까지의 평균 변경 소요 시간은 이제 1시간 미만입니다.

존: 현재 프로세스는 상담원이 먼저 티켓을 확인하고, 코드를 작성한 다음, 담당자가 검토하는 방식인가요?

알렉스: 네, 자동화된 분류 프로세스입니다. 버그가 발견되면 담당자 한 명이 자동으로 지원 티켓을 생성하고, 다른 담당자가 이를 확인하고 자동으로 풀 리퀘스트를 생성하며, 더 많은 담당자가 자동으로 검토합니다. 난센 팀에서는 이제 사람이 직접 작성하고 검토하는 풀 리퀘스트는 거의 없습니다.

폐쇄 루프를 구축하고 품질 기준을 충족할 수 있게 되면, 인간의 판단력은 가장 희소한 자원이 됩니다. 일상적이고 기본적인 검사는 에이전트에 위임하고, 엔지니어, 제품 관리자 또는 디자이너는 기능 자체가 유용한지, 부정적인 영향을 미칠지 등 전반적인 판단을 내리는 역할을 계속 수행해야 합니다.

존 : 그럼 너희들도 팀을 재편성해야 하는 거야?

알렉스 : 네, 소규모 팀이 미래입니다 . 저는 팀 규모가 두세 명(엔지니어 두 명, 또는 연구원/디자이너 한 명과 엔지니어 한 명)에 불과했던 여러 특별 프로젝트를 진행해 봤습니다. 우리는 "더 적지만 더 큰 팀"에서 "더 많지만 더 작은 팀"으로 나아가고 있습니다.

각 팀은 마치 교향악단처럼 책임 분담이 매우 명확합니다. 바이올린 파트, 타악기 파트 등이 있는 것과 같습니다. 모든 구성원은 주소 태깅, 거래 실행 경로, 인증 시스템, 내장 지갑, 에이전트 기반 프레임워크 등과 같은 기술 스택의 특정 구성 요소를 최고 수준으로 만드는 데 집중합니다. 각자 자신의 업무를 관리해야 합니다. 바이올린 연주자는 타악기 연주자가 하는 일에 신경 쓸 필요가 없습니다.

물리적 및 네트워크 병목 현상의 획기적인 해결

존: 이러한 변화는 자동차 연구와 같은 도구를 사용함으로써 얻을 수 있는 질적 데이터도 많이 가져왔습니다.

알렉스: 네, 프런트엔드 지연 시간을 최적화하기 위해 AutoResearch를 더 많이 사용하기 시작했습니다. 에이전트 시대에는 지연 시간 최소화가 가장 중요한 요소 중 하나였습니다 . 에이전트는 특히 트랜잭션 시나리오에서 지연 시간이 짧은 제품을 선호하는 경향이 있습니다. 어떤 제품이 단위 시간당 1000가지 작업을 처리할 수 있는 반면, 다른 제품은 10가지 작업만 처리할 수 있다면 에이전트는 당연히 전자를 선택할 것입니다.

저희는 이 부분에 많은 시간을 투자했습니다. 예를 들어, 특정 구성 요소를 Zig나 Rust를 사용하여 다시 작성함으로써 지연 시간을 크게 줄였습니다. AI 시대에는 제품 개발 과정에서 병목 현상을 끊임없이 파악해야 합니다. AI는 이전에는 명확한 병목 현상이 없었던 모든 것을 가속화하면서 물리적 세계, 네트워크 지연, 규제 및 내부 조정과 관련된 병목 현상을 더욱 분명하게 드러내고 있습니다.

존: 에이전트들은 서로 너무 많이 소통하고, 인간은 매일 더 많은 정보를 처리하기 때문에 주의력이 병목 현상이 되고 있습니다.

알렉스: 맞습니다. 현재 슬랙에서 활동하는 오픈클로 직원이 80명 정도 되는데, 그중에는 엄청나게 말이 많은 사람들도 있습니다. 모두가 아침에 이런 "로버" 중 한 명으로부터 장문의 메시지를 받으면 읽고 싶어 하지 않죠. 그래서 소통 방식을 50% 간소화하고, 이러한 관행을 회사 문화에 정착시켜 모든 "로버"들이 공유할 수 있도록 체계화해야 합니다. "좋은 로버 직원"이 되려면 회사의 가치를 준수하는 것도 중요합니다.

존: 인공지능의 외부 운영 체제는 미래에 어떻게 발전할 거라고 생각하세요?

알렉스: 저는 개인적으로 오픈 소스에 대해 매우 긍정적인 시각을 가지고 있습니다 . OpenClaw는 오픈 소스 에이전트 런타임 프레임워크를 대표하고, DeepSeek는 오픈 가중 모델의 획기적인 사례입니다. 이들의 영향력은 제가 상상했던 것보다 훨씬 큽니다.

오픈 소스 모델은 이미 매우 강력합니다. 지난 금요일, 저희는 Nansen AI의 Fast Mode에 오픈 소스 모델(미조정 버전)을 배포했습니다. 첫 번째 응답 토큰을 받는 데 걸리는 중간 시간이 거의 8초에서 약 4.8초로 단축되어 지연 시간이 거의 절반으로 줄고 속도가 50% 향상되었습니다. 미세 조정을 통해 얻을 수 있는 개선 효과는 더 이상 크지 않으며, 미조정 버전이 부담이 적고 여러 서비스 제공업체 간 전환이 더 쉽다는 것을 알게 되었습니다. 따라서 저희는 미조정 버전을 사용하는 것을 선호합니다.

존: 저희 방송에 와주셔서 정말 감사합니다. AI는 거래의 미래일 뿐만 아니라, 업무와 웹3의 미래이기도 합니다.

알렉스: 천만에요. 앱스토어에서 Nansen AI를 다운로드하거나 웹 버전을 사용하는 것을 추천합니다. CLI를 설치하려면 `npm install nansen-cli` 명령어를 실행하면 됩니다.

황리청은 지난주에 13건의 수익성 있는 거래를 통해 114만 달러를 벌었습니다.

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