EP 100. Claude Mythos, Fable 5, 그리고 다음 국면은?
📺 원본 영상: EP 100. Claude Mythos, Fable 5, 그리고 다음 국면은? 🎙️ 채널: 노정석 📅 정리 일자: 2026-06-16 ⚠️ Note: 본 리포트는 영상의 음성을 텍스트로 변환(STT)하여 정리한 것입니다. 화면에 표시된 자료(차트, 슬라이드 등)는 포함되지 않을 수 있습니다.
개요
AI Frontier 팟캐스트가 100회를 맞이한 이 에피소드는 단순한 기념 방송이 아니다. 호스트 정석(노정석)이 샌프란시스코 현지 출장 중에 녹화한 이 회차는, Anthropic의 Claude Mythos가 Fable 5라는 이름으로 전격 공개된 직후—그리고 미국 정부의 수출 통제라는 사상 초유의 조치가 내려진 지 불과 사흘 만에—녹음된 것이다. AI 프론티어의 내밀한 경쟁 구도, 포스트 트레이닝(Post-Training)이라는 새로운 전장, Anthropic의 IPO 전략이 맞물려 돌아가는 구조를 샌프란시스코 인사이더 정보와 함께 풀어낸다.
100회, 3년이라는 시간이 의미하는 것
2026년 6월 14일 일요일 아침(한국 기준), 샌프란시스코 토요일 오후 4시. 두 호스트가 3년 전 처음 만났을 때 AI 업계는 GPT-4가 막 발표된 직후였다. 그 시절 화제가 됐던 것은 마이크로소프트 연구팀이 GPT-4를 해부한 논문—“이것은 AGI의 여명(Dawn of AGI)“이라는 선언—과, 그 안에서 유니콘 그림을 그리던 모델이었다. 지금은 펠리칸이 자전거를 타는 장면을 자연스럽게 생성하는 시대가 됐다.
강연자에 따르면 이 3년 동안 “불가능하다”고 했던 모든 것들이 하나씩 깨졌다. 리즈닝(Reasoning) 모델, 포스트 트레이닝, 그리고 어느새 AGI라는 단어가 심심치 않게 오르내리는 2026년 봄까지. 강연자는 작년 가을을 기점으로 “그래프의 기울기가 확실히 달라진다”는 감각을 느꼈다고 말하며, 올해 겨울에서 봄으로 넘어오는 시점부터는 AGI라는 이야기가 본격적으로 공론화됐다고 짚는다.
샌프란시스코 현지에서 들은 것들
강연자는 이번 출장에서 스타트업 창업자, 데이터셋 제작사, 에이전트 개발사, 새로운 월드 모델(World Model)을 연구하는 팀은 물론, xAI·Thinking Machines·Meta 등 프론티어 랩에 재직 중인 인물들을 두루 만났다. 그들로부터 직접 “어디로 향하는가, 무엇이 가장 큰 쟁점인가”를 들을 수 있었다고 한다.
결론부터 말하면, 경쟁의 가장 큰 축은 두 곳에 있다. 첫째는 스케일 증가이며, 이에 대한 믿음은 프론티어 전반에서 흔들리지 않는다. 모델 크기를 키우고, 그에 맞는 인프라를 구축하면 다음 단계로 갈 수 있다는 원칙은 여전히 살아있다. 둘째는 **포스트 트레이닝(Post-Training)**이다. 프리트레인(Pre-training) 쪽도 데이터셋 품질 향상을 위한 연구가 계속되고 있지만, 프론티어 랩들의 주요 전쟁터는 포스트 트레이닝으로 이동했다. 포스트 트레이닝에 필요한 데이터셋의 양과 형태, 그리고 그 데이터를 공급하는 회사들이 얼마나 호황인지에 대한 이야기가 쏟아진다고 한다.
포스트 트레이닝의 엔지니어링 난이도도 만만치 않다. 이 과정은 단순 학습이 아니라 학습의 매 단계마다 추론(Inference)을 돌리고, 그 결과를 평가해 손실(Loss)을 재산정해야 한다. 끝나지 않은 배치(Batch)들을 모아서 재학습시키고, 다시 늦게 끝난 것들을 또 처리하는 식의 복잡한 파이프라인이 요구된다. 이 인프라의 발전이 바로 지금 가장 뜨거운 엔지니어링 챌린지라고 강연자는 전한다.
한편, LLM 이외의 도메인—바이오, 신소재 과학, 신약개발—에서도 비슷한 패턴이 관찰된다. 기존 업계(예: 제넨텍 같은 대형 제약사 출신들)는 여전히 “AI로 이것은 안 된다”고 말하지만, AI 사이드에서 접근하는 젊은 연구자들은 “지금이 GPT-2 모멘트 정도 됩니다”라는 시각으로 완전히 반대의 관점에서 문제를 풀고 있다고 한다. DNA, 단백질(Protein), 세포(Cell), 장기(Organ) 수준의 데이터를 마치 텍스트·이미지·비디오처럼 서로 다른 모달리티(Modality)로 간주하고 하나의 모델에 한꺼번에 집어넣어 학습시키는 방식이, “실제로 되는구나”라는 것을 강연자가 이번 방문에서 직접 확인했다는 점이 인상적이다.
Mythos에서 Fable로 - 이름이 담고 있는 함의
4월에 Anthropic은 Claude Mythos를 살짝 공개했다. Mythos는 그리스어에서 유래한 단어로, 문자 이전의 신화적 서사를 의미한다. 그리고 두 달 후인 6월 9일, 이 모델은 “Fable(우화)“이라는 이름으로 탈바꿈해 공개됐다.
강연자는 이 작명 변화에 주목한다. 기존의 Claude 모델 이름 체계—Haiku, Sonnet, Opus—는 하이쿠에서 소네트, 오퍼스로 나아가는, 즉 단시에서 대작으로 확장되는 시적 단위를 따랐다. 그런데 Mythos와 Fable이라는 새 이름은 전혀 다른 축을 가리킨다. Mythos는 신들의 이야기이고, Fable은 그것을 대중에게 전달하기 위해 인간화된 우화다. 강연자는 이 구도를 “신성한 존재(Mythos)를 봉인해 두고, 그것을 인간에게 내려주는 형태로 포장한 게 Fable”이라고 해석한다. 즉, 내부적으로 구동되는 원본 Mythos는 여전히 제한된 이들만 접근 가능한 상태이고, 안전하게 깎아낸 버전이 Fable이라는 이름으로 배포됐다는 것이다.
실제로 Fable 5는 공개 직후부터 생물학·보안 관련 쿼리에 대해 기계적으로 차단하는 거동이 확인됐다. 강연자도 “바이오 관련 질문을 넣으면 바로 차단되고, 모델이 Claude 4.8로 강제 전환된다”는 경험을 공유했다. Fable은 안전 장치를 탑재한 채로 배포될 수 있도록 설계된 버전이며, 그 이름 자체가 그 구도를 상징하고 있다.
전략적 타임라인으로 읽는 Anthropic
강연자는 Claude Fable 5 공개를 둘러싼 일련의 사건들을 타임라인 형태로 분석한다. 5월 28일 Claude Opus 4.8이 출시됐고, 같은 날 Anthropic은 Series H 라운드에서 밸류에이션 $9,650억(한화 약 1,350조 원)을 발표했다. 6월 1일에는 Anthropic이 SEC(미국 증권거래위원회)에 S-1 문서를 비공개(Confidential) 초안 형식으로 제출했다. S-1은 상장(IPO)을 위한 최초 신고 문서로, 경쟁사에 내부 정보가 노출될 수 있기에 일정 기간 비공개로 운영된다. 그리고 6월 9일, Fable 5가 공개됐다. 그러나 3일 후, 미국 정부는 미국 국적자가 아닌 사람들의 Fable 접근을 차단하는 수출 통제 조치를 전격적으로 발표했다.
19:22 - Anthropic의 전략적 타임라인(Series H 밸류에이션 $9,650억 발표 → S-1 제출 → Fable 5 공개)
이 타임라인이 흥미로운 것은 각 이벤트가 서로 맞물려 있기 때문이다. 강연자는 Anthropic이 IPO를 앞두고 능력을 보여줘야 했고, 동시에 “안전을 최우선으로 내세워온 회사”라는 정체성을 지키기 위해 Fable이라는 형태—즉, 안전 장치를 달아 배포한 모델—가 필요했다고 분석한다. 이는 Dario Amodei의 블로그 글 시리즈와도 맥락이 닿아있다. Machines of Loving Grace(2024년 말)부터 최근의 Polish on the AI Exponential까지, Amodei는 꾸준히 AI의 지수적 성장 궤도와 정책적 함의를 논해왔다. 강연자는 이 블로그 시리즈가 사실상 Anthropic의 전략적 내러티브 구축이기도 하다는 점을 짚는다.
수출 통제 조치가 IPO에 유리한가 불리한가에 대한 강연자의 분석도 흥미롭다. 단기적으로는 TAM(Total Addressable Market)을 좁힌다는 점에서 불리하다. 그러나 동시에 “국가 권력이 이 기술을 통제해야 할 만큼 강력하다”는 것을 방증한다는 점에서, 해당 기술이 전략 자산급임을 공인받은 셈이 된다고 본다. 해프닝으로 끝나고 접근이 회복된다면, 결과적으로 Fable 5의 위상이 오히려 높아질 수도 있다는 논리다.
한편 Andrej Karpathy가 약 한 달 전 Anthropic의 프리트레이닝 팀에 합류했다는 사실이 언급된다. 오토리서치(Auto-research)를 연구하던 인물이 Anthropic에 들어간 것은 RSI(Recursive Self Improvement, 재귀적 자기증강) 방향성과 맞아떨어진다. 작년 10월 말 Jakub Pachocki가 제시했던 “AI 연구자 인턴(2026년 8월 타임라인)→완전 자율 AI 연구자 기여(2028년)“라는 로드맵이 지금 현실의 타임라인과 묘하게 맞아 돌아가고 있다는 것도 강연자가 지적하는 대목이다.
포스트 트레이닝 패러다임: 지금 진짜 경쟁이 벌어지는 곳
강연자가 이번 샌프란시스코 방문에서 가장 강하게 확인한 것은, AI 프론티어의 진짜 경쟁이 포스트 트레이닝과 그것을 지원하는 데이터셋에 있다는 사실이다.
데이터셋은 단순히 양(量)의 문제가 아니다. 예를 들어 금융(Finance) 도메인 하나만 보더라도, 투자은행 업무·세무 처리·개인 자산 관리까지 수십 개의 세분화된 태스크가 존재한다. 각 태스크마다 별도의 데이터셋을 구축하는 작업이 현재 진행 중이며, 모델의 스케일이 커질수록 더 많은 데이터가 필요해지기 때문에 이 작업은 사실상 “세상에 존재하는 모든 도메인과 직업군에 대한 케이스-바이-케이스 데이터셋 생성”으로 확장되고 있다고 한다.
프리트레이닝 데이터도 마찬가지다. 과거에는 3~5조 토큰(Trillion Tokens)이 기준이었다면, 지금은 30조 토큰이 기본값이 됐다. 이는 친칠라 옵티멀(Chinchilla Optimal, 모델 크기와 데이터셋 크기의 최적 비율) 기준으로 약 100배 이상 오버트레이닝(Over-training)된 상태다. Dwarkesh Patel의 팟캐스트에서 논의됐던 것처럼, 스케일을 더 키우고 더 오버트레이닝을 해도 추가적인 성능 게인(Gain)이 계속 존재한다는 것이 지금 관찰되는 현실이다. 이 방향으로 달려나가는 것이 프론티어 랩들의 전략이고, 그 과정에서 인프라(반도체, 전력, 데이터센터)에 대한 수요는 멈추지 않는다. NVIDIA가 계속 좋을 수밖에 없는 구조적 이유다.
Meta의 경우 Anthropic·OpenAI에 비해 살짝 뒤처져 있다고 평가되며, 그 격차를 뛰어넘기 위한 추가적인 노력이 진행 중이라고 강연자는 전한다. 반면 OpenAI는 컴퓨테이션(Computation) 인프라에 대한 선투자를 많이 해왔기 때문에, 포스트 트레이닝 인프라에서 여전히 우위를 유지하고 있다는 이야기가 실리콘밸리 내부에서 돌고 있다.
토큰 가격과 비용 구조: 숫자를 겁내지 않기 위해
강연자는 가격 구조를 이해하는 것이 과대해 보이는 모델들을 “겁내지 않게” 해준다고 말한다. Claude Fable 5의 API 가격은 입력 100만 토큰당 50이다. 이는 Claude Opus 4.8(25)의 정확히 2배다.
26:05 - Claude Fable 5(입력 50 / 1M 토큰) vs Opus 4.8(입력 25 / 1M 토큰) API 가격 비교
출력이 입력보다 5배 비싼 이유는 디코딩(Decoding) 방식 때문이다. 입력(Prefill)은 한 번에 배치(Batch)로 처리할 수 있지만, 출력은 토큰 하나하나를 순차적으로 생성해야 한다. 이론적으로는 5배보다 훨씬 큰 비용 차이가 정당화될 수 있으나, 경쟁 구도 속에서 가격 체계를 서로 맞춰가는 양상이라고 강연자는 해석한다.
Dwarkesh Patel의 분석에 따르면, 지금 프론티어 모델들의 가격은 사실상 원가(Cost) 근처다. 치열한 경쟁 상황에서 큰 마진을 남기기 어렵다는 것이 그의 추론이었는데, 강연자도 이 해석에 공감한다. 만약 Fable 5가 Opus 4.8에 비해 약 5~10조 파라미터 수준이 더 큰 모델(Mythos가 10조 파라미터 수준이라는 추정 기준)이라면, 2배라는 가격 차이는 어떤 의미에서 “합리적인 범위 내의 원가 근접 가격”일 수 있다.
Claude 3.5 Flash와 비교하면 Fable 5의 입력 가격은 약 5배 수준이다. 강연자는 이 가격 차이가 거꾸로 모델의 규모를 역산하는 근거가 된다는 관점을 Dwarkesh 편에서 소개한 바 있다고 언급한다.
루프 엔지니어링이라는 새로운 개념
강연자가 주목하는 새로운 마케팅·기술 수사(Rhetoric)가 하나 등장했다. “루프 엔지니어링(Loop Engineering)“이다. Claude Code를 만든 Boris Cherny와 OpenClaude를 개발한 Peter Steinberger가 비슷한 시기에 관련 내용을 트위터에 올렸다. 핵심 메시지는 “우리는 이제 루프(Loop)를 설계하고 그것을 위임하는 방향으로 사고를 전환해야 한다”는 것이다.
강연자는 이것이 기존의 “바이브 코딩(Vibe Coding)“이나 “에이전트 루프(Agentic Loop)“와 어떻게 다른지를 캐치 포인트로 짚는다. 기존 에이전트 루프가 비교적 단순한 구조였다면, 루프 엔지니어링은 Anthropic이 최근 발표한 Dynamic Workflow, Ultra Code 같은 오케스트레이션(Orchestration) 강화 키워드들과 맞물려 있다. Dynamic Workflow는 최대 1,000개의 에이전트를 동시에 운용할 수 있으며, 이를 Claude Sonnet 4.6으로 돌릴 경우 약 1,500에 달하는 비용이 발생한다고 강연자는 계산했다.
비판적 시각도 존재한다. Mitchell Hashimoto는 “훨씬 적은 비용으로 사람이 직접 노력을 기울이면 더 빠르게 결과를 낼 수 있는데, 비싼 비용을 들여 모델이 긴 시간 일하게 하는 방향이 맞는가?”라는 문제를 제기했다. 그러나 강연자가 최근 만난 정영원 박사는 “테스트 타임 컴퓨팅(Test-Time Compute)에서 아직 꺼낼 수 있는 과실이 많이 남아있다”고 말했다고 전한다. 더 큰 스케일에서 테스트 타임 컴퓨팅을 운용하면 할 수 있는 일이 훨씬 많아질 것이라는 것이다. 가격과 성능의 트레이드오프는 결국 각자의 유즈케이스에 따라 다를 수밖에 없으며, 사이버보안이나 바이오 연구처럼 성능의 천장이 높은 영역일수록 Fable 5의 가치를 체감할 가능성이 크다.
RSI와 프랙탈: 이미 선언된 다음 국면
33:29 - Anthropic RSI 블로그 포스트에 포함된 프랙탈 이미지—Claude가 Claude를 만들고 재귀적으로 반복되는 구조
강연자는 Anthropic이 6월 초에 공개한 RSI(Recursive Self Improvement, 재귀적 자기증강) 관련 블로그 포스트를 분석한다. “Claude가 Claude를 만들고, 그것이 재귀적으로 반복된다”는 구조를 담은 프랙탈 이미지가 이 포스트에 포함돼 있으며, 강연자는 “내용이 이 그림 하나로 다 설명됐다”고 말한다.
생명의 세포 분열과 동형(Isomorphic)인 이 구조는, 프론티어 랩이 RSI의 궤도로 나아가고 있음을 선언한 것이다. 아직 “우리가 그 궤도에 정확히 있다”고 확정짓지는 않지만, 그 방향으로 가고 있다는 것은 분명히 공표했다. S-1 제출과 이 블로그 포스트가 같은 달(6월)에 나왔다는 것은, 강연자의 시각에서 “의도가 있는 비즈니스 전략”과 “기술적 진정성”이 함께 맞물려 있음을 시사한다.
스케일의 한계와 다음 패러다임
강연자는 현재의 스케일 경쟁이 물리적 한계에 가까워지고 있다는 점도 직시한다. Mythos가 10조 파라미터(10 Trillion Parameter) 수준의 모델이라는 추정 하에, 다음 단계로 성능을 두 배 올리려면 100배의 컴퓨팅이 필요하다. 100배의 컴퓨팅이란 곧 “현재 지구상에 존재하는 컴퓨팅 자원 전부를 하나의 모델 학습에 투입하는 수준”이라고 강연자는 계산한다.
이 시점에서 강연자는 두 가지 가능성을 열어놓는다. 하나는, 10조 파라미터 수준에서 충분한 상업적 기대치가 달성되어 당분간 그 선에서 머물 수 있다는 것이다. 다른 하나는, 다음 도약을 위해 NVIDIA GPU가 아닌 양자 컴퓨팅(Quantum Computing) 수준의 패러다임 전환이 필요할 수도 있다는 것이다. 이것은 현재 계산 가능한 영역이 아니라, 강연자의 표현처럼 “공상과학 영역”으로 들어간다.
한편 Dario Amodei는 이미 2024년 말 Machines of Loving Grace 블로그에서 특정 영역에서의 “한계효용 체감”을 전망한 바 있다. 강연자는 그 전망이 실제로 벌어지고 있는 것 같다고 말한다—충분히 잘 하는 영역에서는 이미 좋고, 그 위로 올라가는 것에 대한 추가적인 체감 효용이 줄어드는 구간이 생기고 있다는 의미다. 그러나 사이버보안이나 바이오처럼 성능의 요구치가 높은 영역에서는 여전히 Fable 5가 기존에 불가능했던 일을 해내는 경험이 보고되고 있다.
지정학과 AI: 원자폭탄 레이스의 데자뷔
강연자는 현재 AI 프론티어 경쟁을 “누가 먼저 원자폭탄을 개발하고, 그것으로 뒤따라오는 상대의 사다리를 걷어차느냐”의 게임에 비유한다. 10조 파라미터 모델이 이미 “통제해야 할 핵무기급 전략 자산”으로 공인됐다는 것이 이번 수출 통제 조치가 의미하는 바다.
중국의 반응도 예상 가능하다. 강연자는 “미국이 전략 자산으로 묶으면, 중국은 그것을 풀어서 미국 이외의 나머지 국가들을 껴안는 전략을 취할 것”이라고 분석한다. 실제로 Kimi 2.7 Code가 조용히 공개됐으며, 중국 측 AI 개발의 속도는 여전히 무시할 수 없다. 미국과 중국이 각자의 AI를 전략 자산화하면, 한국을 포함한 제3국들에게는 오히려 기회의 공간이 열릴 수 있다는 것이 강연자의 전망이다.
Sovereign AI(주권 AI)에 대한 관심이 전 세계적으로 높아지는 맥락도 이와 맞물린다. 한국에서는 Upstage가 1,000억 파라미터 모델, SK Telecom이 5,000억 파라미터 모델을 공개했고, 정부 차원의 자원 투입 준비도 진행 중이다. 강연자에 따르면 한국 개발자들의 수준이 실리콘밸리와 비교해 전혀 떨어지지 않으므로, 서울과 실리콘밸리 사이의 연결을 더 강화하고 한국에서 일어나는 일들을 미국에 더 적극적으로 알려야 한다는 과제를 이번 출장에서 확인했다.
Fable 5를 직접 쓰며 느낀 것
강연자는 짧은 Fable 5 경험을 공유한다. 교육에 관한 글들을 입력하고 Fable과 대화를 나눈 세션, 그리고 그 대화를 다시 돌아보는 메타 세션을 진행했다. 그 과정에서 강연자가 인상적으로 느낀 것은 두 가지다.
첫째, Fable은 아첨(Flattery)과 진정한 성찰 능력을 구분하는 것을 기존 Claude 계열보다 더 잘 해낸다. 이전 세션에서 모델이 사용자를 지나치게 추켜세우는 부분이 있었는데, Fable이 이를 별도의 세션에서 직접 짚어냈다는 점이 인상적이었다고 한다.
둘째, 사이버네틱스(Cybernetics)에서 통용되는 개념인 “The purpose of a system is what it does(POSIWID)“를 이번 대화에서 처음 접했다. 시스템의 진짜 목적은 의도나 선언이 아니라 실제로 하는 일에 의해 드러난다는 이 원칙을, 강연자는 자신이 모델과 나누는 대화 패턴에 적용해봤다. 그 결과 “나는 실용적인 코드 생산보다는 꽂힌 주제를 파고드는 것을 즐기는 사람이구나”를 재확인하는 계기가 됐다고 한다. 모델과의 대화를 돌아보는 것이 자기 자신의 탐구 방향성을 드러내는 거울이 된다는 이 통찰은, 생성형 AI 시대에 “인간의 인간적 활용(Norbert Wiener, The Human Use of Human Beings, 1950)“이 무엇인지를 묻는 더 큰 질문으로 이어진다.
다만 Fable 5가 모든 면에서 Opus 4.8을 압도하지는 않았다. 글쓰기 프롬프트에서는 오히려 Opus 4.6 시절보다 다소 밋밋하다는 체감이 있었다. 반면 3D나 게임 관련 태스크에서는 타임라인 상에서 압도적인 결과물들이 쏟아졌다. 강연자는 “모델의 우위는 어떤 유즈케이스를 택하느냐에 따라 다르게 느껴질 수밖에 없다”며, 다각도 실험의 필요성을 강조한다.
마무리 / 핵심 정리
100회라는 숫자는 단순한 마일스톤이 아니다. 그것은 GPT-4의 유니콘 그림에서 Fable 5의 수출 통제까지, 불가능하다고 했던 것들이 하나씩 현실이 된 3년의 기록이다. 강연자가 이번 에피소드에서 전하는 메시지는 크게 세 가지로 요약된다.
첫째, 경쟁의 핵심은 포스트 트레이닝과 데이터셋이다. 알고리즘적 발전보다, 얼마나 더 많은 도메인별 데이터셋을 구축하고 더 큰 컴퓨팅 스케일로 포스트 트레이닝을 돌릴 수 있느냐가 지금 프론티어의 진짜 경쟁이다.
둘째, Fable 5의 공개·수출 통제·S-1 제출은 개별 사건이 아니라 Anthropic의 전략적 IPO 서사 안에서 유기적으로 연결된 흐름이다. 이 기술은 이제 전략 자산으로 공인됐으며, 그것이 기회이자 제약으로 작용할 것이다.
셋째, 스케일의 물리적 한계가 다가오고 있지만, 테스트 타임 컴퓨팅과 포스트 트레이닝에서 아직 꺼내지 않은 과실이 남아있다. 다음 패러다임 전환—양자 컴퓨팅이든 다른 무엇이든—이 오기 전까지 이 경쟁은 계속될 것이며, 그 수혜는 여전히 반도체·전력·데이터센터에 집중될 것이다.
강연자는 에피소드 말미에 AI Frontier 팟캐스트 자체의 방향 전환 필요성도 내비쳤다. 사람의 속도로 따라가기가 불가능해지는 시대에, 더 많은 연결·시스템화·글로벌 네트워크가 필요하다는 것이다. 다음 100회가 어떤 세상을 기록하게 될지, 오늘의 이 순간도 나중에 “결정적인 시기”로 기억될 것이라는 예감과 함께 에피소드는 마무리된다.
📚 출처 및 참고
| 구분 | 내용 |
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| 원본 영상 | EP 100. Claude Mythos, Fable 5, 그리고 다음 국면은? |
| 채널 | 노정석 |
| 리포트 작성 | 2026-06-16 |
| 작성 방식 | YouTube 영상 STT 변환 후 에디팅 |
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