내 AI 모델, 진짜 잘하는 거 맞아? 성능 측정 제대로 하는 법 (정확도, F1 점수 쉽게 이해하기)

 

 

서론: 내 AI 모델, 점수만 믿고 안심해도 될까?

드디어 나만의 인공지능(AI) 모델을 만들었습니다! 밤낮없이 데이터를 모으고, 알고리즘과 씨름하며 탄생시킨 소중한 결과물이죠. 이제 이 녀석이 얼마나 똑똑한지, 얼마나 일을 잘 해낼지 '성적표'를 받아볼 시간입니다. 그런데 문득 이런 질문이 떠오릅니다. "내 AI 모델, 진짜 잘하는 거 맞아? 이 점수, 정말 믿어도 되는 걸까?"

많은 분들이 AI 모델의 성능을 이야기할 때 가장 먼저 떠올리는 것이 바로 '정확도(Accuracy)'입니다. "정확도 90% 달성!" 이라고 하면 왠지 굉장히 뛰어난 모델 같고, 이제 모든 문제가 해결될 것 같은 기분이 들죠. 하지만 과연 그럴까요? 안타깝게도, 정확도라는 숫자 뒤에는 우리가 놓치기 쉬운 함정들이 숨어있을 수 있습니다. 때로는 높은 정확도가 오히려 모델의 진짜 실력을 가리는 '착시 현상'을 일으키기도 합니다. **2025년 5월** 현재, AI 기술이 발전할수록 모델 성능을 '제대로' 측정하고 이해하는 능력은 더욱 중요해지고 있습니다. 이 글은 여러분이 AI 모델의 성적표를 똑똑하게 읽고, 진짜 실력을 키워나갈 수 있도록 돕는 친절한 안내서가 될 것입니다. 특히 **정확도**와 **F1 점수**를 중심으로 핵심 평가 지표들을 **쉽게 이해**하는 데 초점을 맞췄습니다.

[목차]

1. 서론: 내 AI 모델, 점수만 믿고 안심해도 될까?
   • 1-1. AI 모델 만들고 끝? 진짜 중요한 건 '제대로 된' 성능 측정!
   • 1-2. "정확도 90%!" ...근데 뭔가 찝찝하다면? (정확도의 함정 파헤치기)
   • 1-3. AI 모델 성적표, 똑똑하게 읽는 법 배우기 (2025년 5월 기준)
2. AI 모델 평가의 첫걸음: 혼동 행렬(Confusion Matrix) 완전 정복 (쉽게!)
   • 2-1. 혼동 행렬이 뭐길래? (TP, FP, FN, TN, 이름은 어렵지만 개념은 간단!)
   • 2-2. 나의 AI, 뭘 맞히고 뭘 틀렸나? 혼동 행렬로 한눈에 보기 (예시)
3. 핵심 성능 지표, 이것만 알면 OK! (정확도, 정밀도, 재현율, F1 점수)
   • 3-1. 정확도(Accuracy): 가장 흔하지만, 때론 우리를 속이는 지표
   • 3-2. 정밀도(Precision): AI가 "정답!" 외친 것 중 진짜 정답 비율 (헛스윙 방지!)
   • 3-3. 재현율(Recall): 실제 정답 중 AI가 얼마나 찾아냈나? (하나라도 놓치지 마!)
   • 3-4. F1 점수(F1 Score): 정밀도와 재현율, 두 마리 토끼 다 잡는 지혜로운 점수
   • 3-5. [상황별 꿀팁] 내 모델엔 어떤 지표가 더 중요할까? (예: 암 진단 vs. 스팸 메일 필터)
4. 조금 더 깊게: ROC 곡선과 AUC 점수로 모델 잠재력 파악하기
   • 4-1. ROC 곡선: AI 모델의 '밀당' 능력 한눈에 보기
   • 4-2. AUC 점수: 그래서, 우리 모델 최종 점수는요?
5. '제대로' 성능 측정하기 위한 추가 비법
   • 5-1. 데이터는 공평하게! 훈련용, 검증용, 시험용 데이터 나누기
   • 5-2. 한 번 시험으론 부족해! 교차 검증(Cross-Validation) 활용법
   • 5-3. 가장 중요한 것: 내가 풀려는 문제에 맞는 평가 지표 선택하기
6. 결론: AI 모델 성능, 제대로 알고 더 똑똑하게 키우자!

1-1. AI 모델 만들고 끝? 진짜 중요한 건 '제대로 된' 성능 측정!

멋진 AI 모델을 만들었다고 해서 모든 일이 끝나는 것은 아닙니다. 오히려 그때부터가 진짜 시작이라고 할 수 있죠. 우리가 만든 AI 모델이 실제로 얼마나 일을 잘하는지, 어떤 부분에서 강점을 보이고 어떤 부분에서 약점을 보이는지 객관적으로 파악하는 과정, 즉 **성능 측정(평가)**은 모델 개선의 첫걸음이자 필수 과정입니다. 성능을 제대로 측정하지 못하면, 마치 눈을 가리고 과녁을 맞히려 하는 것과 같습니다. 어디를 겨냥해야 할지, 무엇을 고쳐야 할지 알 수 없게 되죠.

1-2. "정확도 90%!" ...근데 뭔가 찝찝하다면? (정확도의 함정 파헤치기)

많은 사람들이 AI 모델의 성능을 이야기할 때 가장 먼저 '정확도(Accuracy)'를 떠올립니다. "이 모델은 90%의 정확도로 사진 속 고양이를 찾아냅니다!" 라고 하면 꽤 훌륭해 보입니다. 하지만 여기에 함정이 있을 수 있습니다. 만약 우리가 가진 사진 100장 중 고양이 사진이 90장이고 강아지 사진이 10장이라고 가정해 봅시다. 이때 AI 모델이 모든 사진을 전부 "고양이!"라고 예측해버린다면 어떨까요? 이 모델은 90장의 고양이는 정확히 맞혔으니, 정확도는 무려 90%가 됩니다! 하지만 강아지는 단 한 마리도 찾아내지 못했죠. 이런 경우, 높은 정확도라는 숫자가 모델의 진짜 실력을 제대로 반영한다고 말할 수 있을까요? 특히 데이터가 불균형할 때(한쪽 종류의 데이터가 훨씬 많을 때) 정확도만으로는 모델 성능을 오해하기 쉽습니다. 그래서 우리는 더 다양한 '돋보기'로 모델을 살펴봐야 합니다.

1-3. AI 모델 성적표, 똑똑하게 읽는 법 배우기 (2025년 5월 기준)

AI 모델의 성능을 제대로 파악하려면 마치 종합 건강검진처럼 여러 가지 지표를 함께 살펴보아야 합니다. 다행히도 우리에게는 AI 모델의 다양한 측면을 평가할 수 있는 여러 '성능 지표'들이 있습니다. 이 지표들을 이해하고 활용하는 법을 배우는 것이 바로 AI 모델 성적표를 똑똑하게 읽는 비결입니다. 지금부터 그 비밀스러운 지표의 세계로 함께 떠나보시죠!

AI 모델 평가의 첫걸음: 혼동 행렬(Confusion Matrix) 완전 정복 (쉽게!)

AI 모델, 특히 분류(Classification) 모델의 성능을 평가할 때 가장 기본적이면서도 중요한 도구가 바로 **혼동 행렬(Confusion Matrix)**입니다. 이름이 조금 무섭게 들릴 수도 있지만, 알고 보면 우리 AI가 얼마나 '헷갈려 하는지(Confused)'를 한눈에 보여주는 아주 유용한 표랍니다.

2-1. 혼동 행렬이 뭐길래? (TP, FP, FN, TN, 이름은 어렵지만 개념은 간단!)

혼동 행렬은 AI 모델이 예측한 결과와 실제 정답을 비교하여 표 형태로 정리한 것입니다. 가장 간단한 형태인 '이진 분류(Binary Classification)' 문제, 즉 정답이 '예(Positive)' 아니면 '아니오(Negative)' 두 가지 중 하나인 경우를 예로 들어보겠습니다. (예를 들어, 이메일이 '스팸(Positive)'인지 '정상(Negative)'인지 판단하는 AI)

이때 혼동 행렬은 다음 네 가지 경우의 수를 보여줍니다. 영어 약자 때문에 어렵게 느껴질 수 있지만, 하나씩 풀어보면 별거 아니에요!

• TP (True Positive, 진짜 양성): AI가 "스팸!"이라고 예측했는데, 실제로도 스팸메일인 경우. (정답!)
• FP (False Positive, 가짜 양성): AI가 "스팸!"이라고 예측했는데, 알고 보니 중요한 정상 메일인 경우. (오류! - 1종 오류)
• FN (False Negative, 가짜 음성): AI가 "정상 메일!"이라고 예측했는데, 알고 보니 스팸메일이었던 경우. (오류! - 2종 오류)
• TN (True Negative, 진짜 음성): AI가 "정상 메일!"이라고 예측했는데, 실제로도 정상 메일인 경우. (정답!)

어때요? 'Positive'는 AI가 "예스!"라고 답한 것, 'Negative'는 AI가 "노!"라고 답한 것이고, 'True'는 그 답이 맞았다는 것, 'False'는 틀렸다는 의미로 생각하면 쉽죠?

2-2. 나의 AI, 뭘 맞히고 뭘 틀렸나? 혼동 행렬로 한눈에 보기 (예시)

예를 들어, 100개의 메일을 AI 스팸 필터로 분류한 결과가 다음과 같은 혼동 행렬로 나왔다고 해봅시다.

	AI 예측: 스팸 (Positive)	AI 예측: 정상 (Negative)
실제: 스팸 (Positive)	25 (TP)	5 (FN)
실제: 정상 (Negative)	10 (FP)	60 (TN)

이 표를 보면 우리 AI의 성향을 알 수 있습니다.

• 실제 스팸 30개 중 25개는 스팸으로 잘 찾아냈지만 (TP=25), 5개는 정상 메일로 잘못 판단해서 놓쳤네요 (FN=5).
• 실제 정상 메일 70개 중 60개는 정상으로 잘 판단했지만 (TN=60), 10개는 스팸으로 오해했군요 (FP=10).

이렇게 혼동 행렬을 보면 단순히 '몇 개 맞혔다'를 넘어, AI가 어떤 종류의 실수를 얼마나 하는지 구체적으로 파악할 수 있습니다. 이게 바로 다른 중요한 평가 지표들을 계산하는 기초가 된답니다!

핵심 성능 지표, 이것만 알면 OK! (정확도, 정밀도, 재현율, F1 점수)

자, 이제 혼동 행렬이라는 비밀 코드를 풀었으니, 이를 바탕으로 AI 모델의 실력을 제대로 평가하는 핵심 지표들을 하나씩 정복해 봅시다. 특히 **정확도, 정밀도, 재현율, F1 점수**는 분류 모델 평가에서 빠지지 않고 등장하는 단골손님들이니 꼭 알아두셔야 해요!

3-1. 정확도(Accuracy): 가장 흔하지만, 때론 우리를 속이는 지표

정확도는 가장 직관적이고 이해하기 쉬운 지표입니다. 전체 데이터 중에서 AI가 정답을 맞힌 비율을 나타냅니다.

계산법: (TP + TN) / (TP + FP + FN + TN) (즉, (AI가 올바르게 예측한 건수) / (전체 건수))

앞선 스팸 필터 예시에서 정확도를 계산해볼까요? (25 + 60) / (25 + 10 + 5 + 60) = 85 / 100 = 0.85, 즉 85%의 정확도입니다. 꽤 높아 보이죠? 하지만 서론에서 말했듯이, 정확도는 데이터가 불균형할 때(예를 들어, 전체 메일 1000개 중 스팸이 단 10개뿐인 경우) 모델의 실제 성능을 제대로 보여주지 못하는 함정이 있습니다. 모든 메일을 '정상'이라고만 해도 정확도는 99%가 나올 수 있으니까요! 그래서 다른 지표들을 함께 봐야 합니다.

3-2. 정밀도(Precision): AI가 "정답!" 외친 것 중 진짜 정답 비율 (헛스윙 방지!)

정밀도는 AI가 "이건 Positive야!" (예: 스팸이야!) 라고 예측한 것들 중에서, 실제로 Positive(스팸)인 것들의 비율을 의미합니다. 즉, AI의 예측이 얼마나 '정밀'했는지, '헛스윙'을 얼마나 안 했는지를 나타내는 지표죠.

계산법: TP / (TP + FP) (즉, (진짜 스팸을 스팸으로 예측한 건수) / (AI가 스팸이라고 예측한 전체 건수))

스팸 필터 예시에서 정밀도는 25 / (25 + 10) = 25 / 35 ≈ 0.714, 즉 약 71.4%입니다. AI가 "스팸!"이라고 외친 35건 중 실제로 스팸이었던 것은 25건이라는 의미입니다. 정밀도가 높을수록 AI가 Positive라고 예측한 것을 믿을 만하다는 뜻입니다. 예를 들어, 암 진단 AI가 "암입니다!"라고 했을 때, 그 판단이 정말 정확해야 하겠죠? 이런 경우 정밀도가 매우 중요합니다. (FP, 즉 정상 환자를 암 환자로 잘못 판단하는 것을 최소화해야 함)

3-3. 재현율(Recall): 실제 정답 중 AI가 얼마나 찾아냈나? (하나라도 놓치지 마!)

재현율은 실제 Positive(스팸)인 것들 중에서, AI가 "이건 Positive야!" (스팸이야!) 라고 정확하게 찾아낸 것들의 비율을 의미합니다. 즉, AI가 실제 정답을 얼마나 '빠짐없이 잘 재현'해냈는지, '놓친 것은 없는지'를 나타내는 지표입니다. 민감도(Sensitivity)라고도 불립니다.

계산법: TP / (TP + FN) (즉, (진짜 스팸을 스팸으로 예측한 건수) / (실제 스팸 전체 건수))

스팸 필터 예시에서 재현율은 25 / (25 + 5) = 25 / 30 ≈ 0.833, 즉 약 83.3%입니다. 실제 스팸 30건 중 AI가 25건을 찾아냈다는 의미입니다. 재현율이 높을수록 AI가 실제 Positive인 경우를 잘 놓치지 않는다는 뜻입니다. 예를 들어, 스팸 메일 필터의 경우, 중요한 정상 메일을 스팸으로 잘못 분류하는 것(FP)도 문제지만, 악성 스팸 메일을 놓쳐서 사용자에게 전달하는 것(FN)은 더 큰 문제일 수 있습니다. 이런 경우 재현율이 중요합니다. (FN, 즉 실제 스팸을 정상으로 잘못 판단하는 것을 최소화해야 함)

3-4. F1 점수(F1 Score): 정밀도와 재현율, 두 마리 토끼 다 잡는 지혜로운 점수

정밀도와 재현율은 보통 반비례 관계(Trade-off)에 있는 경우가 많습니다. 정밀도를 높이려고 기준을 너무 엄격하게 하면 재현율이 낮아지고 (즉, 진짜 스팸도 정상으로 판단할 가능성 증가), 재현율을 높이려고 기준을 너무 느슨하게 하면 정밀도가 낮아집니다 (즉, 정상 메일도 스팸으로 판단할 가능성 증가). 그래서 이 두 가지를 균형 있게 평가하기 위해 사용하는 것이 바로 **F1 점수**입니다.

계산법: 2 * (정밀도 * 재현율) / (정밀도 + 재현율) (정밀도와 재현율의 조화 평균)

F1 점수는 0과 1 사이의 값을 가지며, 1에 가까울수록 정밀도와 재현율이 모두 좋다는 의미입니다. 스팸 필터 예시에서 F1 점수는 2 * (0.714 * 0.833) / (0.714 + 0.833) ≈ 0.769, 즉 약 76.9%입니다. F1 점수는 데이터가 불균형하거나 정밀도와 재현율 중 어느 한쪽에 치우치지 않고 균형 잡힌 성능을 원할 때 유용하게 사용됩니다.

3-5. [상황별 꿀팁] 내 모델엔 어떤 지표가 더 중요할까? (예: 암 진단 vs. 스팸 메일 필터)

그렇다면 어떤 지표를 가장 중요하게 봐야 할까요? 정답은 "풀려는 문제에 따라 다르다!" 입니다.

• 정밀도가 더 중요한 경우 (FP를 줄여야 할 때): AI가 "Positive"라고 예측한 것이 정말 확실해야 하는 경우. 예를 들어, 암 진단 AI가 건강한 사람을 암 환자로 잘못 진단(FP)하면 불필요한 걱정과 검사를 유발하므로, 이런 실수를 줄이는 것이 중요합니다. 또는, 사용자에게 매우 중요한 정보를 제공하는 추천 시스템에서 관련 없는 정보를 추천(FP)하는 것을 피해야 할 때도 정밀도가 중요합니다.
• 재현율이 더 중요한 경우 (FN을 줄여야 할 때): 실제 Positive인 경우를 단 하나라도 놓치면 안 되는 경우. 예를 들어, 암 진단 AI가 실제 암 환자를 정상으로 잘못 진단(FN)하면 치료 시기를 놓쳐 생명이 위험해질 수 있으므로, 이런 실수를 줄이는 것이 매우 중요합니다. 또는, 금융 사기 탐지 시스템에서 실제 사기 거래를 놓치는 것(FN)을 최소화해야 할 때도 재현율이 중요합니다.
• F1 점수가 중요한 경우: 정밀도와 재현율 모두 비슷한 수준으로 중요하게 고려해야 할 때, 즉 두 지표의 균형이 필요할 때 F1 점수를 사용합니다. 대부분의 일반적인 분류 문제에서는 F1 점수가 좋은 성능 지표가 될 수 있습니다.

따라서 모델을 평가하기 전에, 내가 해결하려는 문제에서 어떤 종류의 오류가 더 치명적인지, 무엇을 더 중요하게 생각해야 하는지 명확히 정의하는 것이 중요합니다.

조금 더 깊게: ROC 곡선과 AUC 점수로 모델 잠재력 파악하기

지금까지 살펴본 지표들은 AI가 특정 기준(Threshold, 임계값)에 따라 "Positive" 또는 "Negative"로 딱 잘라 판단했을 때의 성능을 보여줍니다. 하지만 AI 모델은 보통 "이것이 Positive일 확률은 80%입니다" 와 같이 확률 값으로 예측 결과를 내놓는 경우가 많습니다. 이 확률 값을 어떤 기준으로 자르느냐(예: 50% 이상이면 Positive, 아니면 Negative)에 따라 정밀도와 재현율이 달라지게 됩니다. **ROC 곡선**과 **AUC 점수**는 이러한 임계값 변화에 따른 모델의 성능 변화를 종합적으로 보여주는 유용한 도구입니다.

4-1. ROC 곡선: AI 모델의 '밀당' 능력 한눈에 보기

**ROC(Receiver Operating Characteristic) 곡선**은 분류 모델의 임계값을 여러 값으로 바꾸면서, 가로축에는 **FPR(False Positive Rate, 위양성률)**, 세로축에는 **TPR(True Positive Rate, 진양성률 = 재현율)**의 변화를 그린 그래프입니다.

• FPR (위양성률): 실제 Negative인 것 중에서 AI가 Positive로 잘못 예측한 비율 (FP / (FP + TN)). 즉, '멀쩡한데 병 있다고 한 비율'. 이 값은 낮을수록 좋습니다.
• TPR (진양성률 = 재현율): 실제 Positive인 것 중에서 AI가 Positive로 정확하게 예측한 비율 (TP / (TP + FN)). 즉, '진짜 병 있는 사람 찾아낸 비율'. 이 값은 높을수록 좋습니다.

이상적인 ROC 곡선은 그래프의 왼쪽 위 모서리(FPR=0, TPR=1)에 최대한 가까이 붙어있는 형태입니다. 즉, 잘못된 판단(FP)은 최소화하면서 정답(TP)은 최대한 많이 찾아내는 모델이 좋은 모델이라는 의미죠. ROC 곡선을 보면 AI 모델이 얼마나 정교하게 '밀당'(임계값 조절)을 잘하며 Positive와 Negative를 구분해내는지 그 능력을 한눈에 파악할 수 있습니다.

4-2. AUC 점수: 그래서, 우리 모델 최종 점수는요?

ROC 곡선 자체도 유용하지만, 여러 모델의 성능을 비교하거나 하나의 숫자로 모델 성능을 표현하고 싶을 때 사용하는 것이 바로 **AUC(Area Under the ROC Curve) 점수**입니다. 이름 그대로 ROC 곡선 그래프의 아래쪽 면적을 의미합니다. AUC 값은 0과 1 사이의 값을 가지며, **1에 가까울수록 모델의 성능이 우수하다**고 판단합니다. (무작위로 찍는 모델의 AUC는 0.5 정도입니다.) AUC는 임계값 변화에 관계없이 모델이 얼마나 전반적으로 Positive와 Negative를 잘 구분하는지 그 '분별력'을 나타내는 종합적인 성능 지표라고 할 수 있습니다.

'제대로' 성능 측정하기 위한 추가 비법

좋은 평가 지표를 선택하는 것 외에도, AI 모델의 성능을 '제대로' 측정하기 위해 기억해야 할 몇 가지 중요한 점들이 있습니다.

5-1. 데이터는 공평하게! 훈련용, 검증용, 시험용 데이터 나누기

AI 모델을 평가할 때는 반드시 모델 학습에 사용되지 않은 '처음 보는' 데이터로 평가해야 합니다. 마치 시험공부할 때 연습문제만 풀고 시험을 보면 성적이 잘 나오지만, 실제 시험에서는 다른 문제가 나오면 당황하는 것과 같습니다. 그래서 보통 전체 데이터를 세 가지로 나눕니다.

• 훈련 데이터(Training Data): 모델을 학습시키는 데 사용되는 데이터. (AI의 교과서)
• 검증 데이터(Validation Data): 학습 중간중간 모델 성능을 확인하고, 모델의 하이퍼파라미터(학습률 등 모델 설정을 조절하는 값)를 조정하는 데 사용되는 데이터. (AI의 모의고사)
• 테스트 데이터(Test Data): 최종적으로 학습된 모델의 일반화된 성능을 평가하는 데 사용되는, 모델이 한 번도 보지 못한 데이터. (AI의 최종 시험)

이렇게 데이터를 공정하게 나누어 평가해야 모델의 진짜 실력을 알 수 있습니다.

5-2. 한 번 시험으론 부족해! 교차 검증(Cross-Validation) 활용법

특히 데이터 양이 많지 않은 경우, 데이터를 어떻게 나누느냐에 따라 모델 성능이 우연히 좋거나 나쁘게 나올 수 있습니다. 이러한 우연성을 줄이고 모델 성능을 좀 더 안정적으로 평가하기 위해 사용하는 방법이 **교차 검증**입니다. 가장 흔히 사용되는 **k-겹 교차 검증(k-fold Cross-Validation)**은 전체 데이터를 k개의 부분집합으로 나눈 후, k-1개를 훈련 데이터로 사용하고 나머지 1개를 검증 데이터로 사용하는 과정을 k번 반복하여 평균적인 성능을 측정하는 방식입니다. 이는 모델 평가의 신뢰성을 높여줍니다.

5-3. 가장 중요한 것: 내가 풀려는 문제에 맞는 평가 지표 선택하기

다시 한번 강조하지만, **세상에 완벽한 만능 평가 지표는 없습니다.** 내가 해결하려는 문제의 특성과 목적을 명확히 이해하고, 그에 맞는 가장 적절한 평가 지표를 선택하는 것이 무엇보다 중요합니다. 정확도가 중요한 문제인지, 아니면 특정 오류(FP 또는 FN)를 줄이는 것이 더 중요한 문제인지 등을 신중하게 고민해야 합니다. 때로는 여러 지표를 종합적으로 고려하거나, 비즈니스 목표와 직접적으로 관련된 지표를 만들어 사용하는 것도 좋은 방법입니다.

결론: AI 모델 성능, 제대로 알고 더 똑똑하게 키우자!

AI 모델을 만드는 것도 중요하지만, 그 모델이 얼마나 잘 작동하는지 **제대로 측정하고 평가**하는 것은 그보다 더 중요할 수 있습니다. 오늘 우리는 '정확도'라는 익숙한 지표를 넘어, **정밀도, 재현율, F1 점수, 혼동 행렬, ROC AUC** 등 AI 모델의 다양한 측면을 살펴볼 수 있는 핵심 평가 지표들을 **쉽게 이해**하려고 노력했습니다. 이러한 지표들은 우리가 만든 AI 모델의 강점과 약점을 객관적으로 파악하고, 더 나은 모델로 개선해 나가는 데 든든한 길잡이가 되어줄 것입니다.

이제 여러분의 AI 모델 '성적표'를 받아들었을 때, 단순히 숫자 하나에 일희일비하기보다는 그 숫자들이 의미하는 진짜 속뜻을 읽어낼 수 있는 '혜안'을 가지셨기를 바랍니다. 제대로 된 성능 측정을 통해 여러분의 AI 모델을 더욱 똑똑하고 유용하게 키워나가시길 응원합니다!

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