엔비디아가 찾아왔다 한국식으로 로봇 가르친다
📺 원본 영상: 엔비디아가 찾아왔다 한국식으로 로봇 가르친다 스카이인텔리전스 이재철 대표
🎙️ 채널: 언더스탠딩 : 세상의 모든 지식
📅 정리 일자: 2026-07-26
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개요
이 영상의 핵심 주제는 피지컬 AI(Physical AI)가 단순히 로봇 몸체에 인공지능 모델을 넣는 문제가 아니라, 물리 세계를 이해하도록 로봇을 학습시키는 데이터 인프라의 문제라는 점이다. 스카이인텔리전스 이재철 대표는 로봇이 사람처럼 맥락을 이해하고 공장 현장에서 안정적으로 일하려면 디지털 트윈, 합성 데이터, 물리 기반 데이터, 현실-가상 루프가 결합되어야 한다고 설명한다.
특히 영상은 NVIDIA Omniverse와 Isaac Sim 같은 플랫폼이 왜 피지컬 AI 생태계에서 중요해지는지, 그리고 한국 제조업이 이 분야에서 어떤 기회를 가질 수 있는지를 함께 다룬다. 강연자의 관점에서 피지컬 AI의 병목은 로봇 하드웨어 자체보다 “가르칠 교재와 오답노트”를 얼마나 정교하게 만들 수 있느냐에 있다.
피지컬 AI의 본질은 로봇이 아니라 경험의 학습이다
진행자는 피지컬 AI를 “로봇에 인공지능을 넣으면 되는 것”처럼 단순화해 질문하지만, 이재철 대표는 곧바로 그 관점을 수정한다. 로봇이 설거지를 하거나 계란 프라이를 하려면 단순히 사람이 하는 영상을 많이 보는 것만으로는 부족하다는 것이다. 사람은 접시가 미끄러운지, 계란 노른자가 얼마나 쉽게 터지는지, 불이 뜨겁다는 것이 어떤 위험을 뜻하는지 몸으로 축적한 경험을 바탕으로 행동하지만, 로봇은 그런 물리적 경험이 없다.
이 지점에서 대표는 로봇을 “덩치만 성인이고 뇌는 신생아인 존재”에 가깝게 설명한다. 로봇은 카메라로 객체를 보고 팔을 움직일 수는 있지만, 같은 접시라도 재질과 두께, 물기, 빛 반사, 가림, 온도에 따라 완전히 다른 문제를 마주한다. 특히 섬세한 작업에서는 물체를 얼마나 세게 잡아야 하는지, 어떤 각도로 접근해야 하는지, 어느 정도 힘을 주면 파손되는지 같은 물리 데이터가 핵심이 된다.
따라서 피지컬 AI의 교육은 텍스트 AI의 학습과 다르게 작동한다. ChatGPT류의 모델이 텍스트와 이미지에서 패턴을 학습했다면, 로봇은 깊이(Depth), 3D Point Cloud, 6DOF Pose, 파지점, 마찰계수, 충돌 가능성 같은 물리적 조건을 함께 배워야 한다. 이 데이터가 없으면 로봇은 겉보기에는 같은 부품을 보고도 다른 물체로 인식하거나, 작은 스크래치와 조명 변화만으로 동작을 멈출 수 있다.
디지털 트윈은 모의고사장이고, 현실 공장은 수능이다
영상에서 가장 중요한 비유는 디지털 트윈을 “모의고사장”으로 보는 관점이다. 현실 공장에서 고가의 로봇을 반복적으로 시행착오에 노출시키면 장비가 망가지거나 생산 라인이 멈출 수 있다. 그래서 로봇을 실제 환경에 투입하기 전에, 공장과 유사한 가상 환경을 만들고 그 안에서 수많은 상황을 반복 학습시키는 방식이 필요하다.
그러나 디지털 트윈을 잘 만들었다고 해서 현실 배포가 자동으로 성공하는 것은 아니다. 대표는 시뮬레이션에서 90%에서 99%까지는 비교적 빠르게 검증될 수 있지만, 공장에서는 나머지 1%의 엣지 케이스가 치명적이라고 강조한다. 제조 라인은 99.9%가 아니라 사실상 100%에 가까운 안정성을 요구하기 때문에, 아주 작은 오차도 생산 중단이나 위험 상황으로 이어질 수 있다.
그래서 스카이인텔리전스가 말하는 핵심은 “루프”다. 시뮬레이션에서 학습한 로봇을 현실에 배포하고, 현실에서 실패한 지점을 다시 가상 환경으로 가져와 그 부분만 집중적으로 학습시킨 뒤 재배포한다. 이 과정은 진행자의 표현처럼 한국식 교육의 오답노트와 닮아 있다. 틀린 문제를 다시 모아 풀게 하고, 될 때까지 반복하는 방식이 피지컬 AI 학습의 핵심 구조가 되는 셈이다.
12:27 - 실제 작업 스테이션과 가상 시뮬레이션 스테이션을 비교하며, 같은 제품도 조명과 자세에 따라 로봇에게 다르게 보이는 사례를 설명하는 구간
합성 데이터는 가짜 사진이 아니라 수학적으로 추적 가능한 교재다
이 영상에서 “합성 데이터”는 단순히 생성형 AI가 만든 그럴듯한 이미지와 구분된다. 대표는 이미지가 비슷해 보이더라도 로봇이 학습 가능한 데이터와 그렇지 않은 데이터는 전혀 다르다고 설명한다. 로봇이 사용할 수 있는 합성 데이터에는 정답 라벨, 깊이 정보, 메타데이터, 위치와 자세, 재질, 표면 상태, 조명 조건 등이 수학적으로 포함되어야 한다.
21:30 - 일반 이미지와 로봇 학습 가능한 물리 기반 데이터의 차이를 비교하며 메타데이터와 깊이 정보의 필요성을 설명하는 구간
예를 들어 공장에 들어오는 톱니바퀴 하나도 로봇의 눈에는 수많은 모습으로 보일 수 있다. 빛의 반사, 가림, 스크래치, 각도 변화, 위치 변화가 조금만 생겨도 로봇은 그것을 학습한 물체와 다른 대상으로 판단할 수 있다. 사람은 약간 긁히거나 비스듬히 놓인 부품도 같은 부품으로 이해하지만, 로봇은 그 맥락을 따로 배워야 한다.
현실에서 이런 데이터를 수집하려면 신제품 부품을 수십만 개, 수백만 개 만들어 다양한 조명과 각도에서 촬영해야 한다. 이는 비용이 너무 크고, 실제 라인을 돌려봐야만 드러나는 엣지 케이스도 많다. 반면 합성 데이터는 가상 환경에서 스크래치, 조명, 재질, 자세 등을 파라미터로 조절하면서 만들어낼 수 있고, 로봇이 틀렸을 때 어느 조건에서 실패했는지도 추적할 수 있다. 따라서 합성 데이터의 가치는 “많은 이미지를 만든다”가 아니라 “실패 원인을 계산 가능하게 만든다”에 있다.
13:19 - 스크래치, 온도, 재질 등 파라미터를 조절해 수학적으로 추적 가능한 합성 데이터를 만드는 방식을 설명하는 구간
NVIDIA Omniverse가 중요한 이유는 생태계와 언어 번역에 있다
대표는 스카이인텔리전스가 NVIDIA Omniverse 기반으로 디지털 트윈과 합성 데이터 환경을 구현한다고 설명한다. 여기서 어려운 점은 단순히 그래픽을 잘 만드는 것이 아니라, CG(Computer Graphics)의 언어와 산업용 계측 데이터의 언어를 통합하는 데 있다. 게임이나 광고 콘텐츠에서 현실처럼 보이는 이미지를 만드는 능력도 중요하지만, 공장용 로봇 학습에서는 그 이미지 뒤의 물리 값이 산업 현장의 기준과 맞아야 한다.
25:30 - NVIDIA Omniverse 기반에서 CG 언어와 산업용 계측 데이터 언어를 통합해야 한다는 기술적 설명이 이어지는 구간
대표는 CG에서 쓰는 거칠기 값과 산업용 계측 데이터에서 쓰는 표면 거칠기, 예컨대 Roughness나 Ra 같은 표현 체계가 서로 다르다고 설명한다. 겉으로는 모두 0에서 1 사이의 수치처럼 보여도, 실제 의미 범위와 측정 기준이 다를 수 있기 때문에 이를 그대로 연결하면 학습 데이터의 품질이 깨진다. 결국 필요한 역량은 그래픽, 산업 계측, 로봇 시뮬레이션, NVIDIA 플랫폼 이해를 동시에 묶는 것이다.
이 지점에서 Omniverse와 Isaac Sim은 단순한 소프트웨어 도구가 아니라 피지컬 AI 생태계의 운영 기반으로 등장한다. NVIDIA가 CUDA 생태계를 통해 생성형 AI와 고성능 컴퓨팅 영역에서 강한 지위를 구축했듯이, 피지컬 AI에서도 Omniverse, Isaac Sim, 산업별 파트너십을 통해 생태계를 만들고 있다는 분석이 나온다. 강연자는 ABB Robotics, 현대차 등 산업 리더와 NVIDIA의 협력이 이미 진행되고 있다고 말하며, 스카이인텔리전스도 그 생태계 안에서 합성 데이터와 디지털 트윈 역할을 맡고 있다고 설명한다.
42:25 - ABB Robotics, NVIDIA, Deloitte 등과 함께 작성한 피지컬 AI 백서의 역할과 밸류체인 관점을 설명하는 구간
공장의 AI 전환은 로봇 구매가 아니라 지능 공장 구축이다
영상 중반부에서 중요한 전환은 “로봇을 100대 사면 되는가”라는 질문이다. 대표는 공장에 피지컬 AI를 도입한다는 것은 로봇만 구매하는 일이 아니라, 공장 자체를 디지털 트윈으로 만들고 로봇을 계속 교육할 수 있는 시스템을 갖추는 일이라고 본다. 로봇이 왜 버벅이는지 빠르게 알아내고, 그 실패 데이터를 다시 학습으로 연결하지 못하면 로봇은 생산 라인에서 안정적으로 쓸 수 없다.
이 관점에서 공장은 AI가 들어간 지능형 제조 시스템이 된다. 생산 라인, 로봇, 엔지니어링 시스템, 합성 데이터 생성 환경, 검증 루프가 하나의 패키지로 묶여야 한다. 대표는 국가 차원에서도 로봇 운영 시스템과 AI 기반 제조 환경을 통째로 수출하는 것이 경쟁력이 될 수 있다고 설명한다.
이 변화가 중요한 이유는 생산성에 있다. 대표는 AI의 본질이 생산성 혁신이라고 반복해서 강조한다. 피지컬 AI가 비싸고 느리고 부정확하다면 공장은 도입하지 않겠지만, 하나의 라인으로 다품종 소량 생산까지 빠르게 처리할 수 있다면 경제성은 크게 달라진다. 결국 피지컬 AI의 상용화 여부는 로봇이 멋진 동작을 보여주는지가 아니라, 공장의 비용 절감과 생산성 향상을 정량적으로 증명할 수 있는지에 달려 있다.
PaaS 모델과 데이터 거버넌스가 사업화의 열쇠가 된다
대표는 고객사가 자기 공장 데이터를 외부로 유출하고 싶어 하지 않는다는 점을 분명히 짚는다. 제조 데이터는 각 공장의 설비, 공정, 소재, 품질 노하우가 담긴 핵심 자산이기 때문에 클라우드 SaaS처럼 외부에 올리는 방식은 저항이 클 수밖에 없다. 그래서 스카이인텔리전스는 PaaS(Platform as a Service) 형태로 공장 내부에 솔루션을 설치하고, 현장 엔지니어가 자기 공장에 맞게 튜닝할 수 있는 구조를 지향한다고 설명한다.
이 모델에서는 스카이인텔리전스가 기본 세팅과 교육을 제공하고, 공장 내부 엔지니어가 데이터를 넣어 합성 데이터를 생성한다. 이렇게 하면 데이터는 내부에 머물고, 공장은 자기 환경에 맞는 학습 데이터를 빠르게 만들 수 있다. 대표는 향후 비즈니스 모델로 프로젝트 기반 매출뿐 아니라, 생성한 합성 데이터 양에 따른 과금이나 토큰 차감 방식도 가능하다고 언급한다.
이 접근은 피지컬 AI 시장에서 데이터 거버넌스가 기술만큼 중요하다는 점을 보여준다. 아무리 좋은 합성 데이터 생성 기술이 있어도, 고객사가 데이터를 맡길 수 없거나 현장 엔지니어가 활용하기 어렵다면 확산은 제한된다. 따라서 공장 내부에서 돌아가고, 공장별로 조정 가능하며, 실제 ROI를 증명하는 구조가 상용화의 핵심 조건이 된다.
정밀 제조와 데이터센터가 먼저 열리는 시장이다
대표가 특히 강조한 적용 분야는 정밀 제조와 데이터센터다. 정밀 제조에서는 부품이 3.3mm, 5mm 수준으로 작아지고 있기 때문에, 로봇이 비전 기반으로 작은 부품을 정확히 인식하고 조립하는 능력이 중요해진다. 사람에게는 단순한 반복 작업처럼 보여도, 로봇에게는 조명, 가림, 자세, 파지력, 충돌 가능성까지 모두 계산해야 하는 고난도 작업이다.
데이터센터 사례도 흥미롭다. 서버 뒤에는 수많은 케이블이 복잡하게 얽혀 있고, 케이블은 딱딱한 부품이 아니라 말랑말랑한 연성 물체다. 로봇이 특정 선을 잡아 꽂으려면, 다른 선에 가려진 상태에서 목표 케이블을 찾고, 적절한 압력으로 잡고, 너무 깊거나 얕게 꽂지 않도록 힘을 제어해야 한다. 대표는 서울대 AI 연구원과 함께 로봇이 선형 연성 물체를 파지하고 연결하는 프로젝트를 진행하고 있다고 설명한다.
32:29 - 데이터센터 케이블을 로봇이 파지하고 연결하는 적용 사례를 설명하며, 가림과 연성 물체 조작의 어려움을 다루는 구간
이 사례는 피지컬 AI가 왜 “맥락 이해”를 필요로 하는지 잘 보여준다. 사람이면 가려진 선을 살짝 젖히고, 다른 선이 빠지면 다시 꽂는 식으로 즉석에서 대응하지만, 로봇에게는 그런 행동 하나하나가 학습 대상이다. 다만 대표는 선을 꽂는 행위 자체를 제대로 학습하면 다른 데이터센터 환경에도 더 빠르게 적응할 수 있다고 본다. 환경은 달라도 행위의 핵심 물리 로직은 재사용될 수 있기 때문이다.
피지컬 AI의 경쟁력은 데이터 품질에서 갈린다
스카이인텔리전스의 차별점에 대해 대표는 “데이터 퀄리티”를 핵심으로 제시한다. 디지털 트윈에서 모의고사를 봤을 때 100점에 가까운 성능을 만들 수 있느냐가 곧 합성 데이터의 품질을 드러낸다는 것이다. 겉으로 보이는 이미지는 비슷하더라도, 그 뒤에 있는 수치가 현실과 다르면 로봇은 실제 환경에서 실패한다.
대표는 ABB Robotics 프로젝트에 들어가기 전 여러 업체가 시도했지만 결과가 좋지 않았다고 언급한다. 이후 NVIDIA Omniverse 팀이 스카이인텔리전스의 디지털 트윈 구현 역량을 보고 협업을 제안했다는 설명도 나온다. 스카이인텔리전스는 원래 명품 브랜드의 보석과 고가 제품을 실제 촬영보다 정교하게 디지털로 구현하는 콘텐츠 기술을 보유하고 있었고, 이 기술이 산업용 로봇 학습 데이터 영역으로 피벗되었다.
이 배경은 피지컬 AI 시장의 흥미로운 특징을 보여준다. 로봇 학습 데이터의 품질은 전통적인 로봇공학만으로 해결되지 않고, 고품질 CG, 물리 기반 렌더링, 산업 계측, 데이터 플랫폼 경험이 결합될 때 높아진다. 즉 이 시장의 진입장벽은 로봇 팔을 만드는 데만 있는 것이 아니라, 현실을 수학적으로 그럴듯하게 복제하고 실패를 추적할 수 있는 데이터 체계를 만드는 데 있다.
한국 제조업이 가질 수 있는 기회
대표는 피지컬 AI 분야에서 한국 기업이 세계적으로 중요한 위치를 차지할 가능성이 있다고 본다. 그 이유는 제조 현장, 정밀 부품, 로봇, 밸류체인, 산업 데이터가 한국·중국·일본에 집중되어 있기 때문이다. 강연자는 한중일이 전 세계 제조 GDP의 절반가량을 차지한다고 언급하며, 피지컬 AI는 현장 없는 모델 개발과 달리 실제 산업 현장과의 연동이 필수라고 설명한다.
이는 생성형 AI 파운데이션 모델 경쟁과는 다른 구도다. 대규모 언어모델은 막대한 자본, 연구 인력, GPU 인프라가 필요한 영역이어서 미국과 중국의 선도 기업이 압도적 우위를 갖고 있다. 그러나 피지컬 AI는 모델만으로 끝나지 않고 제조 현장의 데이터, 공정 경험, 장비 운영 노하우가 결합되어야 하기 때문에 제조 강국에게 다른 종류의 기회가 생긴다.
대표는 앞으로 10년 뒤 피지컬 AI 분야의 상위 기업군에 한국계 기업들이 들어갈 수 있다고 전망한다. 물론 이는 확정된 미래가 아니라 가능성에 가깝다. 다만 정부의 GPU 인프라 투자, 제조 현장 기반, 정밀 산업 생태계가 결합된다면 한국이 단순 사용자나 하청 생산자가 아니라 피지컬 AI 교육 데이터와 제조 AI 시스템의 공급자가 될 수 있다는 점이 영상의 중요한 메시지다.
피지컬 AI 산업은 아직 시작 단계다
영상 후반부에서 진행자는 피지컬 AI를 너무 낙관적으로 보고 있는 것은 아닌지 묻는다. 이에 대표는 분명히 “이제 시작”이라고 답한다. 로봇이 쿵푸를 하거나 공을 차는 영상은 시장의 기대감을 키우지만, 실제 산업과 생활 현장에서 안정적으로 쓰이려면 아직 학습해야 할 경험이 매우 많다는 것이다.
대표는 물류 작업을 하는 로봇이 다른 작업을 바로 잘하지 못하는 이유도 경험 부족으로 설명한다. 물컵을 드는 경험, 유리와 플라스틱을 구분하는 경험, 케이블을 꽂는 경험, 사람을 들어 옮기는 경험은 모두 다른 물리적 조건을 포함한다. 따라서 피지컬 AI의 병목은 모델의 존재 여부가 아니라, 그 모델을 얼마나 빠르고 안전하게 학습시킬 수 있는가에 있다.
그럼에도 대표는 피지컬 AI가 예상보다 빠르게 현실화될 수 있다고 본다. 정부와 글로벌 자본이 이 분야에 투자하고 있고, 제조업의 생산성 개선이라는 명확한 경제적 동인이 있기 때문이다. 다만 텍스트 기반 생성형 AI처럼 1~2년 만에 보편화되는 속도와는 다를 수 있으며, 공장 현장의 의사결정과 기존 장인 중심 운영 방식이 바뀌어야 확산이 가능하다고 분석한다.
56:23 - NVIDIA가 Omniverse와 Isaac Sim 생태계를 바탕으로 산업별 리더들과 피지컬 AI 파이프라인을 구축하고 있다는 설명 구간
언급된 주요 수치와 맥락
| 항목 | 영상에서 언급된 내용 | 맥락 |
|---|---|---|
| 공장 검증 수준 | 90%에서 99%까지는 빠르게 검증 가능하지만 마지막 1%가 문제 | 양산 환경에서는 작은 실패도 라인 중단으로 이어질 수 있다는 설명 |
| 제조 GDP 비중 | 제조업이 전 세계 GDP의 약 17% | 피지컬 AI가 겨냥하는 시장 규모가 크다는 근거 |
| 이커머스 GDP 비중 | 5% 미만으로 언급 | 과거 이커머스의 파급력과 제조업 시장 규모를 비교 |
| 한중일 제조 비중 | 전 세계 제조 GDP의 약 50%로 언급 | 피지컬 AI에서 동아시아 제조 생태계가 중요하다는 주장 |
| AI 경제 효과 | 2040년까지 AI가 전 세계 GDP의 약 20%, 약 46조 달러 규모로 언급 | 손정의 회장의 전망을 인용한 대목 |
| 가정용 로봇 가격 감각 | 2천만~3천만 원이면 구매 의향이 있을 수 있다고 언급 | 돌봄, 빨래 정리 등 B2C 피지컬 AI 수요를 설명하는 예시 |
이 수치들은 모두 영상 발언에 기반한 것으로, 화면에만 표시된 별도 자료는 반영하지 않았다. 특히 시장 규모와 GDP 비중은 강연자의 설명 맥락을 전달하기 위한 값이며, 독립적인 통계 검증이 필요한 경우 원본 자료를 별도로 확인해야 한다.
참고할 만한 기술적 배경
피지컬 AI를 이해하려면 합성 데이터와 디지털 트윈을 단순한 3D 시각화로 보면 안 된다. 로봇 학습에서 디지털 트윈은 현실 공장을 보기 좋게 복제한 장면이 아니라, 물리 조건을 바꿔가며 실험하고 실패 원인을 추적할 수 있는 계산 가능한 환경이다. 이 환경이 제대로 작동하려면 CAD나 3D 모델, 재질 정보, 조명 조건, 센서 모델, 충돌 및 접촉 물리, 로봇 제어 인터페이스가 함께 연결되어야 한다.
NVIDIA Omniverse는 이런 산업용 3D 시뮬레이션과 협업 환경을 제공하는 플랫폼으로 이해할 수 있고, Isaac Sim은 로봇 시뮬레이션과 합성 데이터 생성에 활용되는 도구로 볼 수 있다. 다만 도구가 있다고 해서 곧바로 고품질 학습 데이터가 만들어지는 것은 아니다. 각 공장의 물리 조건과 산업 계측 데이터를 플랫폼의 표현 체계로 정확히 번역하는 능력이 필요하며, 바로 이 번역과 검증의 품질이 피지컬 AI 기업의 실질적인 경쟁력이 된다.
또한 로봇 학습에서 RGB 이미지는 전체 데이터의 일부일 뿐이다. Depth, 3D Point Cloud, 6DOF Pose, 파지력, 마찰계수, 재질, 가림, 반사 같은 요소가 빠지면 로봇은 물체를 “본다”고 해도 실제로 다룰 수 없다. 이 때문에 대표가 말한 “학습 가능한 데이터”는 보기 좋은 이미지가 아니라, 로봇이 행동으로 연결할 수 있는 물리적 의미를 포함한 데이터라고 정리할 수 있다.
마무리 / 핵심 정리
이 영상은 피지컬 AI의 핵심 병목이 로봇 하드웨어나 거대 AI 모델만의 문제가 아니라, 현실 세계를 로봇이 배울 수 있는 데이터로 바꾸는 일에 있음을 보여준다. 사람은 물리 세계를 살아오며 자연스럽게 배운 경험을 바탕으로 행동하지만, 로봇은 그 경험을 디지털 트윈과 합성 데이터, 현실-가상 루프를 통해 인위적으로 학습해야 한다.
스카이인텔리전스가 제시하는 사업의 본질은 로봇에게 “교재와 정답지와 오답노트”를 제공하는 것이다. 공장마다 다른 환경을 디지털 트윈으로 만들고, 합성 데이터로 엣지 케이스를 사전에 학습시키며, 현실에서 실패한 지점을 다시 가상 환경으로 되돌려 반복 학습시키는 구조가 피지컬 AI의 상용화를 앞당긴다.
NVIDIA가 Omniverse와 Isaac Sim을 중심으로 피지컬 AI 생태계를 구축하려는 이유도 여기에 있다. 생성형 AI에서 CUDA 생태계가 강력한 해자가 되었듯이, 피지컬 AI에서는 시뮬레이션, 합성 데이터, 산업 파트너십이 결합된 생태계가 새로운 경쟁축이 될 수 있다. 한국 제조업은 이 흐름에서 단순한 수요자가 아니라, 제조 현장 데이터와 정밀 공정 경험을 바탕으로 중요한 공급자가 될 가능성을 갖고 있다.
📚 출처 및 참고
| 구분 | 내용 |
|---|---|
| 원본 영상 | 엔비디아가 찾아왔다 한국식으로 로봇 가르친다 스카이인텔리전스 이재철 대표 |
| 채널 | 언더스탠딩 : 세상의 모든 지식 |
| 영상 길이 | 약 58분 27초 |
| 리포트 작성 | 2026-07-26 |
| 작성 방식 | YouTube 영상 STT 변환 후 에디팅 |
💬 본 리포트는 영상 내용을 바탕으로 재구성되었습니다. 정확한 내용은 원본 영상을 참조해 주세요.