팔란티어 동적 온톨로지의 진실, 정적 데이터 플랫폼은 끝났다

Flat illustration of dynamic AI ontology as a living feedback system

AI 에이전트 시대, 팔란티어를 모르면 진짜 큰일 난다

Kim Jongwook · 2026-04-06

핵심 요약

Balancing security and privacy as a dynamic system

팔란티어 핵심은 동적 온톨로지 기술이다.
보안과 프라이버시를 동시에 풀려는 집착이 출발점이다.
조직을 피드백 루프가 순환하는 생명체로 모델링한다.
정적 데이터 플랫폼을 대체할 1조 달러 후보로 평가된다.
전쟁·전염병에서 검증된 실전 경험이 해자를 만든다.

Table of Contents

AI 에이전트 시대, 팔란티어를 모르면 진짜 큰일 난다

서론: 왜 지금 팔란티어를 다시 봐야 하는가

Dynamic ontology graph showing entities, decisions, and causality

팔란티어 하면 “정부·군대용 데이터 분석 회사” 정도로 아는 사람이 많다. 솔직히 나도 처음엔 그랬다.

그런데 직접 관련 자료들을 파고들면서 생각이 완전히 바뀌었다. 이 회사는 데이터 분석 도구를 만드는 곳이 아니라, 조직 전체를 살아있는 시스템으로 모델링하는 기술 인프라를 만드는 회사에 훨씬 가깝다.

요즘 AI 업계에서 “새로 나온 개념”처럼 회자되는 것들 상당수가 사실은 팔란티어가 오래전부터 실전에서 다듬어 온 것이라는 점도 놀라웠다. AI 에이전트가 화두가 된 지금, 팔란티어가 20년 동안 파고든 동적 온톨로지(Dynamic Ontology)와 피드백 루프(Feedback Loop) 개념은 기존 엔터프라이즈 소프트웨어와는 패러다임 자체가 다르다.

이 글에서는 팔란티어의 탄생 배경부터 동적 온톨로지, 피드백 루프, AIP와 RAG·MCP 트렌드, 전쟁·전염병 속 실전 검증까지 팔란티어의 기술 철학 전체를 정리한다. 팔란티어가 왜 AI 에이전트 시대의 핵심 플레이어로 주목받는지, 맥락부터 이해하고 싶은 분들께 도움이 됐으면 한다.

팔란티어란 무엇인가: 9/11이 만든 ‘불가능한 목표’

Static data tables contrasted with dynamic feedback graph

팔란티어(Palantir)란 2001년 9/11 테러를 직접적인 계기로, 2003년에 설립된 데이터 분석 및 소프트웨어 기업이다. 출발부터 업계가 “불가능하다”고 본 두 가지 목표를 동시에 내걸었다.

테러 등 안보 위협에 대한 강력한 대응
개개인의 프라이버시(Privacy) 보호

상식적으로 보면, 안보 대응을 강화하려면 개인 정보를 더 많이 수집해 분석해야 한다. 프라이버시를 철저히 보호하려면 반대로 정보 수집 자체를 제한해야 한다. 그래서 많은 전문가들은 팔란티어의 선언을 “멋있지만 현실성 없는 슬로건” 정도로 여겼다.

“국가 안보를 강화하되 독재는 절대 하지 않겠다”는 말처럼 들렸기 때문이다.

그런데 팔란티어 창업자들의 시각은 달랐다. 이 모순은 기술의 한계에서 오는 게 아니라, 문제를 보는 관점의 협소함에서 비롯된다고 본 것이다. 보안과 프라이버시를 제로섬이 아닌 상위 시스템의 균형 문제로 다시 정의하는 순간, 전혀 다른 기술 비전이 열린다.

처음부터 “데이터 분석 도구”가 아니라 사회적 딜레마를 해결하기 위한 시스템적 기술 회사로 설계된 셈이다.

상호 배타적 문제를 푸는 열쇠: 항상성과 전체 시스템 관점

AI agents navigating a dynamic ontology decision graph

항상성(Homeostasis)이란 생명체가 내부 환경을 일정 범위 안에서 안정적으로 유지하려는 성질이다. 팔란티어는 이 개념을 사회와 조직의 설계에 그대로 적용했다.

우리 몸의 면역 체계를 보면 이 논리가 직관적으로 이해된다. “면역력이 높을수록 무조건 좋다”는 말은 사실이 아니다. 과잉 면역 반응은 두드러기, 아나필락시스처럼 치명적인 결과를 낳는다. 그래서 코르티솔(Cortisol) 같은 스테로이드 호르몬이 분비되어 면역 반응을 낮추고, 몸은 안정 상태로 돌아간다.

운동과 혈압도 마찬가지다. 운동하면 혈압이 일시적으로 오르고, 쉬면 내려간다. 겉으로는 반대 방향이지만, 결국 혈액 순환의 균형을 향해 협력하는 메커니즘이다.

개별 요소만 보면 충돌처럼 보이는 현상이, 상위 시스템 관점에서는 항상성을 위한 유기적 작동이다.

팔란티어는 테러 대응과 프라이버시 문제를 이런 식으로 재정의했다. 두 개의 충돌하는 점이 아니라, 사회라는 유기체가 건강하게 유지되기 위해 조정해야 할 두 축으로 본 것이다.

이 관점을 데이터 시스템에 대입해 보면, “한쪽을 강화·포기하는 설계” 대신 “두 요소가 끊임없이 피드백을 주고받는 동적 시스템 설계”가 필요해진다는 걸 체감하게 된다.

온톨로지란 무엇인가: 정적 모델에서 동적 모델로

온톨로지(Ontology)란 특정 영역의 개념들과 그 관계를 체계적으로 정의·표현하는 지식 구조 모델이다. 전통적인 온톨로지는 이 개념과 관계를 정적인 스냅샷으로 표현하는 데 머문다.

예를 들어 고객 – 계약 – 체결한다 같은 정적 관계를 정의하는 식이다. “무엇이 무엇과 연결되어 있는가”까지는 표현하지만, 거기서 끝난다.

문제는 조직 현실이 끊임없이 변하는 동적(Dynamic) 시스템이라는 점이다. 일반 CRM 시스템을 떠올려 보면, 최종 계약 금액은 저장되지만 그 금액이 어떤 협상 과정을 거쳐 결정되었는지는 남지 않는다. 의료 기록도 비슷하다. 환자 치료제가 A에서 B로 바뀐 사실은 기록되지만, 왜 바뀌었는지, 어떤 진단·검사·토론을 거쳤는지는 대부분 소실된다.

팔란티어가 추구하는 동적 온톨로지(Dynamic Ontology)는 여기에 맥락과 흐름을 붙인다.

어떤 행위가 어떤 결과를 낳고, 그 결과가 다시 어떤 행위로 이어지는지 피드백 루프 전체를 모델링하는 것이 핵심이다.

팔란티어의 전직 엔지니어에 따르면 팔란티어의 첫 번째 특허가 바로 이 동적 온톨로지에 관한 것이었다. 약 20년 전부터 “정적 데이터 저장”이 아닌 “동적 프로세스 모델링”이라는 완전히 다른 문제를 붙잡고 있었다는 의미다.

피드백 루프란 무엇인가: 팔란티어 엔진의 작동 원리

피드백 루프(Feedback Loop)란 어떤 행위의 결과가 다시 행위자에게 돌아와 다음 의사 결정에 영향을 주는 순환 구조다. 팔란티어 전직 엔지니어는 이것을 팔란티어의 핵심 기술 중 하나라고 명확히 밝힌다.

일반 엔지니어링에서는 기능 하나의 입력과 출력만 설계하는 경우가 많다. 그런데 실제 조직에 개입해 보면, 정책 하나는 언제나 다른 곳으로 파급된다.

보안을 강화하면 인권만 영향 받는 것이 아니라, 경제·에너지·난민·교육 등 사회 전 영역에서 연쇄 반응이 발생한다.

팔란티어는 이 전체 파급 효과와 피드백을 하나의 모델 안에 담으려 한다. 조직을 “정적인 구조물”이 아니라 동적인 프로세스들의 유기적 집합체로 본다.

실무적으로 이 접근은 강력한 시뮬레이션 능력으로 이어진다. 정책 하나를 변수로 두고 조직 전체에 일어날 연쇄 반응을 예측하는 것, 그게 단순 데이터 조회·보고서와 팔란티어를 가르는 선이다. 실제 전쟁·전염병 대응에서는 이런 시뮬레이션이 사람 목숨과 직결되었다.

피드백 루프를 조직 전반에 이렇게 확장해 모델링한 사례는 생각보다 드물다. 그래서 팔란티어의 접근이 독특하다고 느끼는 것이다.

동적 온톨로지란 무엇인가: 프로세스와 인과관계를 캡처하는 기술

동적 온톨로지(Dynamic Ontology)란 상태(State)뿐 아니라 상태 변화의 과정(Process)과 그 인과 관계(Causality)까지 시스템 안에 모델링하는 기술이다. 기존의 정적 온톨로지를 시간과 행위의 차원으로 확장한 개념이다.

정적 온톨로지는 “무엇이 연결되어 있는가”를 표현한다. 동적 온톨로지는 “어떻게, 왜, 어떤 순서로 변하는가”를 함께 담는다. 피드백 루프를 핵심 구조로 삼아, 연속된 의사 결정 과정을 기록하는 방식이다. 팔란티어 첫 특허가 이 구조에 관한 것이었을 만큼, 회사 정체성을 규정하는 기술이기도 하다.

정적 vs 동적 온톨로지 비교

항목	정적 온톨로지	동적 온톨로지
초점	개념·관계 정의	개념·관계 + 변화 과정
시간 차원	거의 없음	시간·순서를 핵심으로 포함
표현하는 것	조직 구조, 엔티티 관계	의사 결정 흐름, 맥락, 인과관계
활용 사례	보고·검색, 규칙 정의	시뮬레이션, 에이전트, 실시간 의사 결정
한계	“왜·어떻게”가 빠진다	구축이 복잡하지만 경쟁력은 압도적

정적 온톨로지 기반 시스템에서는 “이 고객과 이 계약은 이렇게 연결되어 있다”는 정도만 알 수 있다. 동적 온톨로지 기반 시스템에서는 전혀 다른 질문에 답할 수 있다.

이 계약 금액은 어떤 협상 과정을 거쳐 결정되었는가?
중간에 누가, 어떤 정보에 근거해, 어떤 결정을 바꾸었는가?
그 결정이 조직 전체에 어떤 후속 행위를 촉발했는가?

동적 온톨로지는 한 번 내린 결정의 “이유와 파급 효과”를 나중에 다시 추적할 수 있게 만드는 메모리 구조에 가깝다.

AI 에이전트 시대에는 에이전트가 무엇을 했는지뿐 아니라 왜 그렇게 했는지를 추적하고 검증해야 한다. 그 관점에서 보면 동적 온톨로지는 사실상 에이전트용 운영체제(OS)에 해당하는 역할을 한다.

AI 시대의 선제적 우위: GPT 이전에 이미 준비된 기업

팔란티어의 AIP(Artificial Intelligence Platform)란 2023년 GPT 공개 직후 빠르게 출시된 AI 플랫폼이다. 이렇게 빠른 출시가 가능했던 건 이미 20년간 온톨로지 오케스트레이션(Ontology Orchestration)에 투자해 왔기 때문이다. 팔란티어 스스로도 이 점을 인정한다.

대표적인 예가 RAG(Retrieval-Augmented Generation)다. LLM에 외부 지식 검색을 결합하는 방식인데, 논문과 블로그에서는 혁신처럼 다뤄졌다. 팔란티어는 이미 온톨로지 프레임워크 안에서 유사한 구조로 LLM을 운용하고 있다고 밝힌다.

2025년에 주목받은 MCP(Model Context Protocol)도 그렇다. LLM과 외부 애플리케이션을 연결하는 표준 프로토콜로, 업계에서는 “에이전트 시대의 핵심 인프라”로 본다. 팔란티어 입장에서 보면, MCP가 목표로 하는 그림이 자신들이 구축한 온톨로지 기반 구조와 결국 비슷한 모습이다.

여러 에이전트 프레임워크를 직접 비교해 보면서 느낀 건, 도구 연결보다 중요한 것이 “무엇을 시스템으로 보고, 어디까지를 피드백 루프로 잡을 것인가”에 대한 철학이라는 점이다. 팔란티어는 그 출발점에 20년 먼저 도달해 있던 회사다.

정적 데이터 시스템 vs 동적 의사 결정 플랫폼: 1조 달러 패러다임 전환

정적 데이터 플랫폼(Static Data Platform)이란 Salesforce, SAP 등으로 대표되는 지난 세대의 엔터프라이즈 소프트웨어를 말한다. 수조 달러 시장을 만들었지만, 어디까지나 정적인 데이터 스냅샷을 저장·조회하는 데 특화된 시스템이다.

계약 금액, 환자 기록, 재고 수량 같은 숫자는 잘 저장한다. 그런데 그 숫자들이 왜·어떻게 만들어졌는지의 맥락은 담지 못한다.

신입 직원과 10년 차 선배를 비교하면 이 차이가 바로 보인다. IQ도 같고 도메인 지식도 같다고 가정해도, 선배의 생산성을 문서만으로 복제할 수 없다. 문서에 담긴 건 “부서·규칙·절차” 같은 정적 정보다. 진짜 차이는 “어디에 어떻게 요청하면 어떤 반응이 오는지”라는 동적 맥락의 누적에 있다.

이 동적 맥락이 쌓여야 조직을 입체적으로 이해하고, 예측 가능한 시스템으로 다룰 수 있다. 벤처 캐피탈 측에서는 다음 세대 1조 달러 플랫폼이 바로 이 동적 맥락과 프로세스를 캡처하는 플랫폼일 것이라고 예측한다.

팔란티어는 조직을 “데이터 저장소”가 아니라 현실과 동기화되는 디지털 트윈으로 모델링한다. 수많은 동적 프로세스의 피드백 루프를 실시간으로 담아내고, 여기에 AI를 탑재하면 단순한 챗봇·문서 요약이 아닌 엔터프라이즈 AI 에이전트가 된다.

실제로 여러 기업용 AI 프로젝트를 살펴보면, 대부분이 아직 “문서 검색/요약 도구” 수준에 머무르는 경우가 많다. 팔란티어식 동적 모델링 없이는 의사 결정에 직접 영향을 주는 수준의 AI까지 가기가 생각보다 훨씬 어렵다.

정적 데이터 플랫폼 vs 팔란티어: 무엇이 더 적합할까?

정적 데이터 플랫폼 vs 팔란티어형 동적 의사 결정 플랫폼은 완전히 다른 문제 정의에서 출발한다.

항목	정적 데이터 플랫폼 (Salesforce·SAP 등)	팔란티어형 동적 의사 결정 플랫폼
기본 단위	정적 데이터(스냅샷)	프로세스·피드백 루프
주요 질문	“무엇이 있었나?”	“왜·어떻게·무슨 결과로 이어졌나?”
활용 초점	보고, 리포팅, 규정 준수	시뮬레이션, 정책 설계, 운영 최적화
데이터 구조	테이블·필드 중심	온톨로지·그래프·타임라인 중심
AI 접목 수준	챗봇·요약·검색 보조	의사 결정 자동화·에이전트 실행
도입 난이도	비교적 낮음, 익숙한 패턴	초기 설계 난이도 높지만 장기 레버리지 큼

정적 플랫폼이 쓸모없다는 얘기가 아니다. 재무, 인사, 영업 기록처럼 과거 사실을 정확히 남기고 관리해야 하는 영역에서는 여전히 중요하다.

그런데 “이 정책을 바꾸면, 앞으로 6개월간 공급망·가격·인력·위험이 어떻게 변할까?” 같은 질문에는 정적 플랫폼으로는 답하기 어렵다. 동적 의사 결정 플랫폼은 바로 이런 질문을 위해 설계된 인프라다.

현장에서 CTO들과 얘기해 보면, 기존 ERP/CRM 위에 LLM만 얹어서 얻을 수 있는 생산성 향상은 한계가 있다는 의견이 많다. 그러다 자연스럽게 “우리 조직의 프로세스를 시간 축과 인과관계로 재정의해야 한다“는 니즈가 올라오는데, 이 지점에서 팔란티어식 접근이 현실적 대안으로 거론되기 시작한다.

위기에서 단련된 기술: 전쟁·전염병이 만든 해자(Moat)

팔란티어의 기술력이 다른 기업들과 본질적으로 다른 이유는, 실패가 허용되지 않는 극한의 위기 상황에서 검증되어 왔다는 점이다.

많은 기업은 “고객이 다음에 좋아할 상품 예측” 같은 문제를 푼다. 팔란티어는 “어떻게 하면 우리 군인이 전장에서 죽지 않을까”, “어떻게 하면 이 전쟁에서 이길까” 같은 문제를 푼다. 추천 알고리즘이 틀리면 매출이 줄지만, 전장 분석·전염병 모델링이 틀리면 인명 피해로 이어진다.

전쟁과 전염병은 조직 전체가 연결된 복잡계(Complex System)라는 사실을 가장 극단적으로 드러낸다. 전쟁 하나가 경제·외교·에너지·난민·보건 등 전 분야에 파급 효과를 만들고, 전염병은 물류, 생산, 교육, 정치 등 사회 모든 층위를 흔든다. 팔란티어는 이런 복잡계를 20년에 걸쳐 다뤄 온 경험을 쌓았다.

전직 팔란티어 엔지니어가 “업계가 팔란티어보다 몇 년 뒤처져 있다”고 말한 것은 단순한 자부심이 아니다. 실전에서 검증된 복잡계 모델링 경험의 격차를 가리키는 말이다.

복잡한 실세계 시스템을 다루는 프로젝트—물류 네트워크, 금융 리스크—를 할수록 “이걸 단순 대시보드 수준으로는 절대 못 풀겠다”는 생각이 든다. 팔란티어가 다뤄 온 전쟁·전염병 규모의 문제라면, 동적 온톨로지 같은 접근이 거의 필수에 가깝다.

팔란티어 경쟁력의 근본: 기술보다 먼저 온 사명감과 애국심

팔란티어가 처음부터 “보안과 프라이버시를 동시에 달성하겠다”는 목표를 고집한 이유는 단순 기술·전략만으로는 설명이 되지 않는다.

가장 쉬운 길은 개인 정보를 무차별적으로 수집하고 감시 체계를 극대화하는 것이다. 기술적으로는 이 방식이 훨씬 단순하고 구현·운영도 쉽다. 그런데 팔란티어는 그 길이 민주주의 붕괴와 독재로 이어질 수 있다는 점을 인지했다. 그래서 “국가 안보도, 개인 자유도 포기할 수 없다”는 가치관을 먼저 세웠다.

팔란티어의 모든 기술적 비전은 “이 나라를 제대로 지켜야 한다”는 사명감(Mission)과 애국심(Patriotism)에서 출발한다.

보안과 프라이버시를 동시에 달성해야 한다는 가치관은, 곧 “둘 다를 충족시키는 새로운 공학적 해법을 찾아야 한다”는 압박으로 이어졌다. 이 압박이 결국 동적 온톨로지라는 철학을 낳았다.

팔란티어의 경쟁력을 하나하나 거슬러 올라가면 마지막에는 항상 사명감이 남는다. 기술이 먼저가 아니라, 문제 의식과 가치관이 먼저였고, 그 가치관이 기술 비전을 규정했다.

기술 기업들을 비교해 보면, 단기 수익이 아닌 존재 이유에서 출발한 회사들이 어려운 선택 앞에서 쉽게 흔들리지 않는 경향이 있다. 팔란티어의 동적 온톨로지도, 결국 “타협을 거부한 선택”의 결과로 봐야 이해가 된다.

자주 묻는 질문 (FAQ)

Q: 팔란티어의 동적 온톨로지는 기존 BI·데이터 웨어하우스와 무엇이 다른가요?

A: 기존 BI·데이터 웨어하우스는 주로 과거 데이터를 정리·조회·시각화하는 정적 시스템이다. 동적 온톨로지는 여기에 더해 의사 결정의 과정·맥락·인과관계까지 모델링해, 정책 변경 시 조직 전체에 일어날 연쇄 반응을 시뮬레이션할 수 있게 한다.

Q: 보안과 프라이버시를 동시에 지킨다는 목표가 실제로 가능한가요?

A: 팔란티어는 이 두 요소를 제로섬이 아닌 사회 항상성의 두 축으로 보고, 필요한 데이터 접근을 세밀하게 통제·기록하는 방식으로 균형을 설계한다. “무조건 다 모으거나, 아예 안 모으는” 극단이 아니라, 누가 어떤 목적으로 어떤 데이터에 접근하는지를 정교하게 관리하는 방향이다.

Q: 팔란티어 기술은 군사·정부 외의 산업에서도 의미가 있나요?

A: 있다. 전쟁·전염병처럼 복잡한 위기를 다루며 검증된 기술은, 제조·금융·물류·에너지 등 복잡계가 중요한 모든 산업에 적용 가능하다. 공급망 최적화, 리스크 관리, 규제 대응처럼 여러 부서와 외부 요인이 얽힌 문제에서 특히 강점을 보인다.

Q: RAG·MCP 같은 최신 AI 트렌드와 팔란티어의 관계는 무엇인가요?

A: RAG와 MCP는 LLM이 외부 지식과 도구에 접근하는 방법을 표준화하는 흐름이다. 팔란티어는 이미 온톨로지 기반 플랫폼 안에서 유사한 구조를 오랫동안 운영해 왔고, 많은 전문가들이 업계 트렌드가 팔란티어의 방향으로 수렴 중이라고 평가한다.

Q: 팔란티어를 단순 “데이터 분석 회사”로 보는 인식이 왜 위험한가요?

A: 그렇게 보면 팔란티어를 BI, 대시보드 툴과 같은 카테고리로만 비교하게 된다. 팔란티어의 본질은 조직 전체의 동적 의사 결정 구조를 모델링·운영하는 플랫폼이기 때문에, 같은 레벨에서 비교할 수 있는 경쟁자가 실제로 거의 없다.

지금 당장 무엇부터 할까?

현재 시스템 진단
조직 내 주요 시스템이 정적 스냅샷 중심인지, 동적 프로세스·맥락까지 캡처하는지 먼저 점검한다.
피드백 루프 맵 그리기
핵심 의사 결정 하나(예: 가격 변경, 재고 정책 수정)를 골라, 어떤 부서·지표·결과에 연쇄 영향을 주는지 간단한 다이어그램으로 그려본다.
데이터 스키마 재정의 시도
기존 테이블에 “결정 이유”, “참여자”, “참고 정보 링크” 등 맥락 필드를 추가로 설계해 본다.
온톨로지 관점에서 개념 정리
조직의 주요 엔티티(고객, 주문, 설비 등)와 관계를 도식화하고, 여기에 시간·프로세스 축을 어떻게 붙일지 논의한다.
AI 프로젝트 목표 재설정
단순 문서 검색·요약을 넘어, “어떤 의사 결정을 어느 수준까지 AI가 보조하게 할 것인가”를 명시적으로 정의한다.
파일럿 시뮬레이션 설계
한두 개 정책을 선정해, 변경 시나리오를 시뮬레이션하는 작은 파일럿 프로젝트를 기획한다.
팔란티어·유사 플랫폼 조사
팔란티어 공식 문서와 함께, 동적 온톨로지·디지털 트윈 관련 사례를 조사하며 플랫폼 수준의 접근을 검토한다.

결론: AI 에이전트 시대, 무엇이 진짜 해자인가

팔란티어 스토리를 정리하면 몇 가지가 남는다.

보안 vs 프라이버시처럼 상호 배타적으로 보이는 문제도, 항상성 관점에서 재정의하면 새로운 해법이 열린다. 팔란티어의 동적 온톨로지는 단순 데이터 모델이 아니라, 의사 결정의 과정·맥락·피드백을 통째로 담는 인프라다. Salesforce·SAP 같은 정적 데이터 플랫폼 뒤를 잇는 1조 달러급 플랫폼은, 의사 결정의 동적 맥락을 실시간으로 캡처하고 시뮬레이션하는 플랫폼일 가능성이 크다. 전쟁·전염병 같은 극한 위기에서 검증된 팔란티어의 기술은, 다른 회사가 단기간에 복제하기 어려운 실전 경험 기반의 해자(Moat)를 형성한다. 이 모든 기술의 근원에는 “국가를 제대로 지키겠다”는 사명감과 애국심이 있었고, 이 가치관이 기술적 타협을 거부하게 만들었다.

AI 에이전트 시대에 진짜 해자는 더 큰 모델이 아니라 더 깊은 시스템 모델링이다. 팔란티어는 20년 전 테러와 전쟁의 위기 속에서 시작한 이 철학을, 지금 AI 혁명의 한복판에서 가장 강력한 경쟁 우위로 전환해 내고 있다.

동적 온톨로지와 피드백 루프를 자신의 조직에 어떻게 옮길 수 있을지 고민해 보는 것만으로도, AI 전략의 방향이 훨씬 선명해질 것이다.

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