게시일: 2025년 2월 15일 / 업데이트일: 2025년 2월 15일 – 저자: Konrad Wolfenstein
유럽에서 만들어진 AI, 유럽 LLM 공개 과정: 유럽의 AI 주권 및 언어 다양성 확보를 위한 길 – Xpert.Digital
오픈 유로 LLM: 유럽의 디지털 주권으로 가는 한 걸음
다국어 AI 혁명: 오픈 유로 LLM이 유럽의 디지털 주권을 강화하는 방법 - 오픈 소스를 통한 디지털 주권 확보
오픈 유로 LLM(Large Language Model) 프로젝트는 인공지능(AI) 분야에서 유럽의 전환점을 의미합니다. 2025년 2월 1일 출범한 이 야심찬 프로젝트는 유럽 대륙이 글로벌 AI 경쟁에서 선도적인 역할을 수행할 수 있도록 오픈 소스 다국어 대규모 언어 모델(LLM)을 개발하는 것을 목표로 합니다. 오픈 유로 LLM은 단순한 기술 프로젝트를 넘어 유럽의 디지털 주권을 강화하고 유럽의 가치와 고유한 문화 및 언어적 환경을 반영하는 AI 개발을 촉진하는 전략적 필수 과제입니다.
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유럽 인공지능 독립을 위한 비전
인공지능(AI)이 경제, 사회, 정치의 필수적인 부분으로 점점 더 자리 잡는 세상에서 이 핵심 기술에 대한 통제는 매우 중요합니다. 현재까지 비유럽권 기업들이 첨단 AI 분야, 특히 학습 관리 시스템(LMS) 분야를 주도해 왔습니다. 챗봇, 언어 번역, 텍스트 생성 등 수많은 애플리케이션의 기반이 되는 이 모델들은 디지털 세계의 핵심 인프라 구성 요소가 되었습니다. 그러나 비유럽권 LLM에 대한 의존은 다음과 같은 상당한 위험을 수반합니다
데이터 개인정보 보호 문제
많은 LLM(로지스틱 회귀 모델)은 개인 정보 및 민감한 정보가 포함된 대규모 데이터 세트를 사용하여 학습됩니다. 이러한 데이터가 유럽 이외 지역에서 처리 및 저장될 경우, GDPR과 같은 유럽 데이터 보호법 준수와 관련하여 우려가 제기됩니다.
알고리즘 편향과 문화적 관련성
다른 문화권에서 개발된 언어 학습 모델(LLM)은 유럽의 가치관과 부합하지 않는 편견을 의도치 않게 반영할 수 있습니다. 더욱이, 이러한 모델은 유럽의 언어적, 문화적 다양성을 충분히 반영하지 못할 수도 있습니다.
기술 의존과 혁신 상실
다른 지역의 LLM(Limited Leadership Machine)만을 독점적으로 사용하는 것은 유럽의 AI 연구 개발을 약화시키고 자체적인 혁신 솔루션 개발을 저해할 수 있습니다.
경제적 불이익
독점 LLM에 대한 라이선스 비용 및 사용료는 상당한 비용을 초래하고 유럽 기업의 경쟁력을 저해할 수 있습니다.
Open Euro LLM은 이러한 과제들을 명확하고 대담한 접근 방식으로 해결합니다
유럽에서 자체적인 오픈소스 LLM(Learning Leadership Model)을 개발하는 프로젝트입니다. 이 프로젝트는 AI 시대에 유럽이 추구하는 기술 주권과 독립성을 반영합니다. 유럽의 가치를 기반으로 하고 유럽 대륙의 특수한 요구와 강점을 중심으로 하는 국내 AI 인프라를 구축하는 것을 목표로 합니다.
컨소시엄: 유럽 최고의 인재들의 연합체
오픈 유로 LLM(Open Euro LLM) 프로젝트는 유럽 협력의 훌륭한 사례입니다. 연구, 산업, 고성능 컴퓨팅 분야의 20개 선도 기관이 컨소시엄을 구성하여 이 야심찬 프로젝트를 실현하고 있습니다. 컨소시엄은 프라하의 명문 카렐대학교 소속으로 계산언어학 및 언어 기술 전문가인 얀 하지치(Jan Hajič) 교수가 이끌고 있으며, 핀란드 AMD 실로 AI의 피터 사를린(Peter Sarlin) 교수가 인공지능 및 기업용 애플리케이션 분야에서 풍부한 경험을 바탕으로 공동 리더를 맡고 있습니다. 이러한 공동 리더십은 학문적 우수성과 산업 혁신을 결합하여 과학적 돌파구와 실용적인 응용 솔루션 모두를 달성하고자 하는 프로젝트의 야심찬 목표를 강조합니다.
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컨소시엄의 구성은 유럽 AI 생태계의 다양성과 역량을 반영합니다
학술 파트너
컨소시엄에는 인공지능 및 계산언어학 분야에서 유럽에서 가장 권위 있는 연구 기관들이 참여하고 있습니다. 여기에는 머신러닝 분야의 최첨단 연구를 위한 유럽 네트워크의 중심인 튀빙겐 ELLIS 연구소와 응용 중심의 인공지능 연구로 유명한 프라운호퍼 지능형 분석 및 정보 시스템 연구소(IAIS)가 포함됩니다. 튀빙겐, 헬싱키, 오슬로, 투르쿠 대학교와 같은 주요 대학들도 언어 모델링, 딥러닝, 다국어 처리 분야의 전문성을 제공하며 참여하고 있습니다. 이러한 학술적 참여는 언어 석사(LLM) 프로그램의 과학적으로 탄탄한 개발을 보장하고 연구와 산업 간의 지식 및 기술 이전을 촉진합니다.
AI 중심 기업
학계 파트너 외에도 인공지능 기술을 전문으로 하는 혁신적인 기업들이 컨소시엄에 참여하고 있습니다. 생성형 인공지능 모델 개발에 주력하는 독일 기업 알레프 알파(Aleph Alpha)는 학습 관리 시스템(LLM) 분야의 전문성을 제공합니다. 실로 젠아이(Silo GenAI), 엘라마인드(ellamind), 라이트온(LightOn), 프롬프트 랭귀지 엔지니어링(Prompsit Language Engineering)은 인공지능 애플리케이션, 자연어 처리, 맞춤형 인공지능 솔루션 분야에서 각자의 역량을 제공하는 주요 기업 파트너입니다. 이러한 기업들의 참여는 개발된 LLM의 시장 관련성을 보장하고 연구 결과의 상용화를 촉진합니다.
EuroHPC 센터
고성능 LLM 개발에 있어 핵심적인 요소는 고성능 컴퓨팅에 대한 접근성입니다. 바로 이 부분에서 EuroHPC 센터들이 중요한 역할을 합니다. 바르셀로나 슈퍼컴퓨팅 센터(BSC), 이탈리아의 시네카 대학 간 컨소시엄, 핀란드의 CSC – IT 과학 센터, 그리고 네덜란드의 SURF는 LLM 학습에 필요한 컴퓨팅 인프라를 제공합니다. 이 센터들은 유럽에서 가장 강력한 슈퍼컴퓨터들을 보유하고 있으며, 컨소시엄이 세계적 수준의 모델을 개발할 수 있도록 지원합니다. EuroHPC 센터들의 참여는 유럽 첨단 기술 인프라 구축에 있어 이 프로젝트의 전략적 중요성을 강조합니다.
오픈 유로 LLM의 주요 특징: 다국어 지원, 개방성 및 규정 준수
Open Euro LLM은 유럽 및 전 세계의 다른 AI 프로젝트와 차별화되는 몇 가지 핵심 특징을 가지고 있습니다
포괄적 다중언어주의
Open Euro LLM의 핵심적인 차별점은 다국어 지원에 대한 일관된 집중입니다. 이 모델은 독일어, 영어, 프랑스어, 스페인어, 이탈리아어와 같은 주요 유럽 언어는 물론 유럽 연합의 24개 공식 언어와 유럽 및 세계의 다른 중요한 언어까지 지원하도록 설계되었습니다. 이러한 포괄적인 다국어 지원은 다양성이 존중되는 유럽에 필수적이며, 모국어에 관계없이 모든 시민과 기업이 AI 기술에 접근할 수 있도록 합니다. 다국어 학습 모델(LLM) 개발에는 막대한 어려움이 따릅니다. 다양한 언어의 방대한 학습 데이터뿐만 아니라 언어적 뉘앙스와 문화적 차이를 고려하는 정교한 기술이 필요합니다. Open Euro LLM은 이러한 어려움을 극복하고 유럽의 언어적 다양성을 진정으로 반영하고 존중하는 LLM을 개발하기 위해 혁신적인 방법을 사용합니다. 여기에는 많은 유럽 언어의 특징인 방언과 지역적 변형을 고려하는 것이 포함됩니다. 다양한 언어로 소통하고 콘텐츠를 이해하는 능력은 국경을 초월한 협력, 문화 교류, 그리고 모든 유럽인을 위한 정보 접근성을 위한 새로운 기회를 열어줍니다.
진정한 개방성과 투명성
Open Euro LLM은 프로젝트의 모든 측면에서 진정한 개방성을 추구합니다. 이는 단순히 학습된 모델을 오픈 소스로 공개하는 것 이상의 의미를 지닙니다. 여기서 개방성이란 다음과 같은 것을 의미합니다
오픈 웨이트
모델의 핵심을 이루는 LLM의 학습된 가중치는 공개적으로 제공됩니다. 이를 통해 연구자, 개발자 및 기업은 모델을 자유롭게 사용하고, 수정하고, 더욱 발전시킬 수 있습니다.
공개 데이터 세트
모델 학습에 사용된 데이터 세트는 가능한 한 공개적으로 접근 가능해야 합니다. 이는 연구의 재현성을 높이고 연구 커뮤니티가 데이터를 검토하고 개선할 수 있도록 합니다. 법적 또는 윤리적 이유로 데이터 세트 전체를 공개할 수 없는 경우에는 데이터의 유형과 출처에 대한 투명성을 제공할 것입니다.
개방형 교육 방법
LLM 개발에 사용된 훈련 방법과 알고리즘은 상세하게 문서화되어 공개됩니다. 이를 통해 과학계는 해당 방법을 검토하고 개선하며 새로운 훈련 접근 방식을 개발할 수 있습니다.
공개 평가 지표
LLM(로지스틱 회귀 모델)의 성능 평가 방법은 투명하고 표준화되어 있습니다. 이를 통해 모델에 대한 객관적이고 비교 가능한 평가가 보장되고 최적의 솔루션을 위한 경쟁이 촉진됩니다.
이처럼 포괄적인 개방성은 독점 기술과 폐쇄적인 개발 방식에 의존하는 다른 많은 LLM 프로젝트와 차별화되는 핵심 요소입니다. Open Euro LLM은 오픈 소스 커뮤니티의 힘을 믿으며, 개방성이 혁신, 협력, 그리고 신뢰를 증진시킨다고 생각합니다. 프로젝트의 모든 핵심 구성 요소를 오픈 소스로 공개함으로써, 폭넓은 참여와 LLM의 지속적인 개발이 가능해지고, 장기적으로 유럽 사회에 기술 발전을 가져올 수 있도록 보장합니다. 이는 투명성, 참여, 그리고 공동선이라는 유럽의 가치와 일맥상통합니다.
일관된 규정 준수
Open Euro LLM은 처음부터 유럽 규정, 특히 향후 몇 년 안에 발효될 것으로 예상되는 EU AI법에 따라 개발되고 있습니다. AI법은 혁신을 촉진하는 동시에 위험을 최소화하고 윤리적 원칙을 준수하는 AI 시스템을 위한 법적 틀을 마련하는 것을 목표로 합니다. Open Euro LLM은 이러한 원칙을 중요하게 여기고 전체 개발 과정에 통합합니다. 이는 다음과 같은 사항을 의미합니다
데이터 보호 및 개인정보 보호
LLM 개발은 GDPR 및 기타 관련 데이터 보호법을 엄격히 준수하여 진행됩니다. 사용자 개인정보 보호 및 무단 접근 방지를 위한 기술이 사용됩니다.
알고리즘의 공정성과 편향 방지
컨소시엄은 LLM(Long-Term Model, 생명주기 모델)에서 알고리즘 편향을 최소화하고 공정하고 형평성 있는 결과를 보장하는 데 중점을 두고 있습니다. 이를 위해서는 신중한 데이터 관리, 편향 탐지 및 감소 알고리즘의 활용, 그리고 모델에 대한 지속적인 모니터링 및 평가가 필요합니다.
투명성과 설명 가능성
Open Euro LLM은 LLM의 결정과 결과에 대한 투명성과 설명 가능성을 추구합니다. 이는 특히 AI 시스템이 특정 결론에 도달한 과정을 이해하는 것이 중요한 민감한 응용 분야에서 매우 중요합니다. 딥러닝 모델의 "블랙박스"를 열고 작동 방식을 더 잘 이해할 수 있도록 하는 기술들이 연구되고 있습니다.
견고성과 신뢰성
개발된 LLM은 까다로운 조건이나 예상치 못한 입력이 있더라도 정확하게 작동하도록 견고하고 신뢰할 수 있게 설계되었습니다. 이를 위해서는 모델의 품질과 안정성을 보장하기 위한 광범위한 테스트 및 검증 절차가 필요합니다.
오픈 유로 LLM의 유럽 중심적 접근 방식은 유럽의 가치와 규정에 대한 일관된 집중을 핵심 요소로 삼고 있습니다. 목표는 강력하고 혁신적일 뿐만 아니라 윤리적으로 건전하고 사회적으로 책임감 있으며 유럽 원칙에 부합하는 AI 기술을 개발하는 것입니다. 이는 기술에 대한 신뢰를 구축하고 사회적 수용을 촉진합니다.
성과 및 경쟁력
개방성, 다국어 지원, 규정 준수에 중점을 두는 동시에, Open Euro LLM은 다양한 벤치마크에서 세계 최고 수준의 모델과 경쟁할 수 있는 고성능 LLM(언어 학습 모델)을 개발한다는 분명한 목표를 가지고 있습니다. 이 컨소시엄은 최첨단 딥러닝 기술, 혁신적인 학습 방법, 그리고 강력한 EuroHPC 인프라를 활용하여 이러한 목표를 달성하고자 합니다. LLM 분야의 경쟁이 치열한 만큼 목표치는 매우 높습니다. 하지만 Open Euro LLM은 유럽의 전문 지식과 자원을 결집함으로써 순수 성능뿐 아니라 다국어 지원, 문화적 적합성, 윤리적 고려 사항 측면에서도 업계 표준을 제시하는 모델을 개발할 수 있을 것이라고 확신합니다. Open Euro LLM의 경쟁력은 벤치마크뿐만 아니라 유럽 기업, 공공 기관, 그리고 시민들의 구체적인 요구를 충족하는 능력으로 평가될 것입니다. 궁극적인 목표는 유럽에 진정으로 유용하고 관련성 있는 AI 솔루션을 개발하여 유럽의 비즈니스와 사회 발전을 이끌어내는 것입니다.
목표 및 영향: 민주화, 경쟁력 강화 및 사회적 이익
Open Euro LLM의 목표는 야심차고 광범위합니다. 이러한 목표는 네 가지 핵심 영역으로 요약할 수 있습니다
고품질 AI 기술에 대한 접근성을 민주화합니다
오픈 유로 LLM은 LLM을 오픈 소스로 공개하고 기술의 개방적 활용과 추가 개발을 촉진함으로써 고품질 AI 기술에 대한 접근성을 민주화하는 것을 목표로 합니다. 이를 통해 대기업뿐만 아니라 중소기업, 스타트업, 연구기관, 공공기관, 나아가 일반 시민까지 최첨단 AI 기술에 접근할 수 있도록 지원합니다. 이러한 민주적 접근성은 혁신을 촉진하고 새로운 비즈니스 모델을 구축하며 디지털 격차를 해소하는 데 기여할 수 있습니다. 특히 독점 LLM을 구매할 여력이 없거나 원하지 않는 소규모 기업 및 조직에게 오픈 유로 LLM은 AI 기술을 제품과 서비스에 통합할 수 있는 매력적인 대안을 제공합니다. 또한 LLM의 개방성은 교육 및 연구 분야에서 AI 역량을 강화하고 AI 기반 연구를 발전시킬 수 있는 새로운 기회를 창출합니다.
유럽 기업의 글로벌 경쟁력 강화
Open Euro LLM은 유럽 기업의 글로벌 경쟁력 강화를 목표로 합니다. 고성능, 다국어 지원, 규정 준수 기능을 갖춘 "유럽산" LLM을 제공함으로써 유럽 기업은 자체 AI 솔루션을 개발하고 국제 경쟁에서 유리한 위치를 확보할 수 있습니다. 이는 관광, 미디어, 교육, 문화, 공공 서비스와 같이 다국어 사용 능력과 문화적 감수성이 중요한 분야에서 특히 중요합니다. Open Euro LLM은 유럽 기업이 유럽의 가치와 규정을 준수하면서 유럽 시장의 특정 요구에 맞춘 맞춤형 AI 솔루션을 개발할 수 있도록 지원하여 결정적인 경쟁 우위를 제공합니다. 이는 새로운 일자리 창출, 생산성 향상, 그리고 유럽 경제 전반의 강화에 기여할 수 있습니다.
첨단 AI 기능을 활용하여 공공 서비스 개선
오픈 유로 LLM은 유럽의 공공 서비스를 근본적으로 개선할 잠재력을 가지고 있습니다. LLM은 다양한 응용 분야에서 활용되어 공공 행정을 더욱 효율적이고 시민 친화적이며 접근성 있게 만들 수 있습니다. 이러한 응용 분야에는 다음이 포함됩니다
시민 소통 및 서비스
인공지능 기반 챗봇과 가상 비서는 다양한 언어로 시민들의 문의에 답변하고, 정보를 제공하며, 복잡한 정부 절차를 안내하는 데 도움을 줄 수 있습니다.
번역 및 다국어 커뮤니케이션
다국어 학습 지원(LLM)은 당국과 시민 간의 다국어 소통을 촉진하고 모든 언어 집단의 공공 서비스 접근성을 향상시킬 수 있습니다.
관리 업무 자동화
LLM은 신청서 처리, 문서 작성, 데이터 분석과 같은 반복적이고 시간이 많이 소요되는 관리 작업을 자동화할 수 있습니다.
맞춤형 서비스
인공지능 기반 시스템은 시민 개개인의 필요에 맞춰 공공 서비스를 더욱 효과적으로 제공하고 개인 맞춤형 서비스를 제공할 수 있습니다.
Open Euro LLM을 활용하면 공공 행정 기관은 효율성을 높이고 비용을 절감하며 서비스 품질을 개선하고 시민 만족도를 향상시킬 수 있습니다. 나아가 이 기술은 언어나 배경에 관계없이 모든 시민의 포용과 참여를 증진하는 데 도움이 될 수 있습니다.
AI 분야의 오픈소스 혁신 촉진: 오픈 유로 LLM은 AI 분야의 오픈소스 혁신에 대한 확고한 의지를 보여줍니다. LLM과 관련 리소스를 모두 오픈소스로 공개함으로써, 유럽 AI 기술을 중심으로 활발하고 역동적인 오픈소스 커뮤니티를 구축하는 것을 목표로 합니다. 이 커뮤니티는 LLM의 추가 개발, 새로운 응용 프로그램 개발, 피드백 제공, 그리고 기술 전반의 개선에 기여할 수 있습니다. 오픈소스 혁신은 AI 기술 개발을 가속화하고, 솔루션의 다양성을 높이며, AI 개발에 대한 폭넓은 참여를 가능하게 할 잠재력을 가지고 있습니다. 오픈 유로 LLM은 유럽의 오픈소스 운동을 위한 촉매제 역할을 하며, 유럽 AI를 위한 강력하고 지속 가능한 생태계를 구축하는 데 기여하고자 합니다.
도전 과제 및 전망: 잠재력을 지닌 과감한 행보
오픈 유로 LLM은 유럽을 위한 야심차고 중요한 프로젝트임은 분명합니다. 하지만 해결해야 할 과제들도 안고 있습니다. 이러한 과제들은 다음과 같습니다
예산 문제
5,600만 유로의 예산을 가진 오픈 유로 LLM은 전 세계 주요 AI 프로젝트들에 비해 상대적으로 적은 자금으로 운영되고 있습니다. 이러한 예산이 미국이나 중국과 같은 거대 기술 기업들의 모델과 경쟁할 수 있는 진정한 경쟁력을 갖춘 LLM을 개발하기에 충분한지에 대한 논쟁이 있습니다. 따라서 컨소시엄은 가용 자금을 효율적이고 전략적으로 관리하고, 높은 품질을 유지하면서 비용을 최적화할 수 있는 혁신적인 접근 방식을 찾아야 합니다. 잠재적인 전략으로는 기존 오픈 소스 자원 활용, 학습 프로세스 자동화, 컨소시엄 내 긴밀한 협력을 통한 시너지 효과 창출 및 중복 방지 등이 있습니다. 프로젝트의 장기적인 지속 가능성을 확보하기 위해서는 공공 및 민간 부문의 추가 자금 지원 또한 필요할 수 있습니다.
협력 문제
20개 기관으로 구성된 컨소시엄을 조율하고 효과적인 협력을 촉진하는 것은 복잡한 과제입니다. 일각에서는 이처럼 대규모의 공공 자금 지원 컨소시엄이 신속하고 효율적인 결과를 달성하는 데 필요한 민첩성, 책임감, 그리고 리더십이 부족할 수 있다고 주장합니다. 컨소시엄이 명확한 거버넌스 구조를 확립하고, 효과적인 소통 채널을 구축하며, 갈등 해결 및 의사결정 메커니즘을 구현하는 것이 매우 중요합니다. 그러나 얀 하지치와 페테르 사를린의 리더십과 참여 기관들의 전문성은 컨소시엄이 이러한 어려움을 극복할 수 있을 것이라는 희망을 제시합니다. 프로젝트의 성공은 파트너들이 각자의 다양한 강점과 역량을 결합하여 설정된 목표를 향해 협력하는 능력에 크게 달려 있습니다.
데이터 가용성
다국어 모델(LLM) 개발에는 방대한 양의 훈련 데이터가 필요합니다. 문제는 상용 모델과 성능 및 다국어 지원 측면에서 경쟁할 수 있는 LLM을 훈련시키기에 충분한 양의 진정한 의미의 개방형 고품질 데이터 세트가 존재하는지 여부입니다. 많은 대규모 데이터 세트가 저작권으로 보호되거나 접근이 불가능한 상황에서, 진정한 의미의 개방형 모델을 오직 개방형 데이터만을 기반으로 구축할 수 있을지에 대한 의문이 제기되고 있습니다. 컨소시엄은 이러한 문제를 해결하기 위한 창의적인 방안을 모색해야 합니다. 가능한 접근 방식으로는 위키피디아, 오픈스트리트맵, 저작권이 만료된 도서와 같은 공개 데이터 소스를 활용하는 것, 데이터 증강 및 합성 기술을 개발하는 것, 그리고 데이터 제공자와 협력하여 관련 데이터 세트에 접근하는 것 등이 있습니다. 데이터 수집 및 처리 과정에서 데이터 보호 규정과 윤리 원칙을 준수하는 것 또한 매우 중요합니다.
기술 주권: 유럽을 위한 오픈 유로 LLM의 잠재력
이러한 어려움에도 불구하고, 오픈 유로 LLM은 유럽이 AI 독립과 기술 주권을 향해 나아가는 대담하고 중요한 발걸음입니다. 개방성, 다국어 지원, 그리고 규정 준수에 대한 일관된 집중을 통해, 이 프로젝트는 다른 지역의 모델과는 차별화된 독창적인 유럽식 AI 개발 방식을 구축하고자 합니다. 오픈 유로 LLM의 성공은 전 세계 AI 환경에 지속적인 영향을 미치고, 이 중요한 기술 분야에서 유럽의 입지를 강화할 수 있습니다. 이 프로젝트는 기술 발전뿐 아니라 사회적 이익과 유럽적 가치를 우선시하는 큰 잠재력을 지니고 있습니다. 앞으로 몇 년 동안 오픈 유로 LLM이 야심찬 목표를 달성할 수 있을지, 그리고 유럽 AI의 미래를 어떻게 만들어갈지가 드러날 것입니다. 하지만 한 가지는 분명합니다. 이 프로젝트는 이미 유럽 AI 전략의 필요성과 잠재력을 강조하는 중요한 신호를 보냈습니다.
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귀사의 글로벌 마케팅 및 사업 개발 파트너
☑️ 저희 업무 언어는 영어 또는 독일어입니다
☑️ 신규 기능: 모국어로 소통하세요!
Konrad Wolfenstein
저와 저희 팀은 여러분의 개인 자문가로서 기꺼이 도움을 드릴 준비가 되어 있습니다.
여기 있는 문의 양식을 작성하시거나 +49 89 89 674 804 ( 뮌헨) 으로 전화 주시면 연락 [email protected] 입니다.
저는 우리의 공동 프로젝트를 기대하고 있습니다.