AI에게 망설임을 가르치는 법: 추론 시점 컴퓨팅과 신중한 번역의 기술
AI 더빙, 영상 번역, 음성 번역, 립싱크
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인공지능에게 주저하는 법을 가르치는 방법
며칠 전, 유튜브 영상을 하나 보게 되었습니다. 손석희 앵커가 소설가 김애란을 인터뷰하고 있었습니다. 질문은 "인공지능에게는 없고 인간에게는 있는 것이 무엇인가?"였고, 그녀의 대답은 "망설임(주저함)"이었습니다.
소설가는 해당 앵커의 과거 방송 중 한 장면을 언급했습니다. 노동운동가 출신 정치인 고(故) 노회찬 의원의 사망 소식을 전하던 중, 그는 20초 동안 말을 잇지 못했습니다. 말을 삼키고, 흔들리고, 분별하는 순간인 '망설임'. AI는 이를 할 수 없습니다. 그러나 인간의 망설임은 위로와 예의가 됩니다.
그것은 제가 슈팅 게임 개발에 집중하고 있던 약 20년 전의 일이었습니다. 3D 캐릭터 모델링을 하던 팀원이 저에게 책 한 권을 건네며 "내 고등학교 친구가 소설가인데, 이거 한 번 읽어봐"라고 말했습니다. 위트 속에 뼈가 있는 깊은 관찰력. 저는 완전히 매료되었습니다. 그 책은 김애란 소설가의 단편집 달려라 아비였습니다. 저는 그때부터 그녀의 팬이 되었습니다.
망설임에는 시간과 낮은 확실성이 필요하다
김애란 소설가는 한 줄 한 줄 벼리고 자문하는 고통스러운 과정을 통해 글쓰기 근육이 강해졌다고 말했습니다. 문장과 문장 사이의 시간이 타인에 대한 배려가 된다고 했습니다. 그녀는 또한 문학의 진정한 가치는 내용이 아니라 형식에 있을지도 모른다고 제안했습니다. 그렇다면 형식도 중요하다면, 어쩌면 AI도 최소한 겉모양은 흉내 낼 수 있지 않을까요?
물리학적 관점에서 시간은 물리적 상태의 변화입니다. 물리학에서는 상태가 변하지 않았다면 시간이 흐르지 않은 것입니다. 따라서 상태 변화가 적을수록 시간이 느리게 가고, 변화가 많을수록 시간이 길어집니다. 인간에게 찰나의 1초는 AI에게 수천억, 아니 수조 번의 부동소수점 연산(FLOPs)이 펼쳐지는 영원과도 같습니다. 과거의 소프트웨어와 비교할 때, 최근 AI의 답변은 길고 고통스러운 노력의 산물입니다. 이것이 바로 AI 산업이 매출은 성장하면서도 수익 면에서 고전하는 이유이기도 합니다. 레거시 소프트웨어의 관점에서 볼 때, AI는 기계치고는 너무 느립니다. JSON 형식 검증처럼 매우 간단한 작업조차 대규모 언어 모델 추론을 거치면 레거시 소프트웨어에 비해 수억 배의 계산 비용이 듭니다.
최근 AI 발전의 원동력인 대규모 언어 모델(LLM)은 문장에서 다음 단어를 예측하는 프로그램입니다. AI는 다음 단어를 찾기 위해 전류를 흘려보냅니다. 거대한 행렬을 반복해서 곱하고 더합니다. AI의 연산은 하드웨어의 물리적 소모를 필요로 합니다. 인간이 고뇌하는 시간인 망설임의 형식이라도 AI에 이식하려면 엄청난 연산을 거치게 해야 합니다. 단 하나의 다음 단어를 만들어내기 위해 수천억 번의 연산이 수행됩니다. 그다음 단어를 만들기 위해 또다시 수천억 번의 연산이 이어집니다.
현대 딥러닝 연산의 대부분은 가중합을 포함하며, 이러한 합에 사용되는 미리 계산된 값들을 매개변수(파라미터)라고 합니다.
우리가 'Qwen 3.6 27B' 모델을 말할 때, 이는 가중치 합산을 위해 270억 개의 파라미터가 준비되어 있음을 의미하며, 단 하나의 다음 토큰을 예측하는 데에만 약 270억 번의 곱셈이 필요합니다. 그리고 그것은 시작에 불과합니다. 게다가 단 하나의 정수 곱셈에는 수십 개의 논리 연산이 필요하고 부동소수점 연산에는 수천 개가 필요합니다. 이러한 복잡함을 감안할 때, 이는 정말 입이 떡 벌어지는 일이라 할 수 있습니다.
온도를 낮추면 편향이 날카로워진다
LLM이 작동하는 방식을 더 깊이 살펴보겠습니다. LLM의 기반이 되는 딥러닝이 학습 과정에서 암기한 패턴을 실제 적용에 활용하는 패턴 매칭 머신이라는 것은 상식이 되었습니다. 이러한 재생 과정을 지배하는 두 가지 요소가 있는데, 바로 토큰 샘플링과 온도(temperature)입니다.
단 하나의 다음 단어를 예측하기 위해, 모델은 수만 개의 후보 단어 각각에 점수(logit)를 부여합니다. 그런 다음 이 점수들을 확률로 변환하고, 각 확률에 비례하여 단어를 선택합니다. 이 과정을 샘플링이라고 합니다.
샘플링에 다양성을 더하기 위해 '온도'라는 수학적 매개변수가 도입되었습니다. 온도를 낮추면 후보 점수 간의 격차가 극단적으로 벌어집니다. 확률이 높은 단어는 기준선보다 더 자주 선택됩니다. 확률이 낮은 단어는 훨씬 더 적게 선택됩니다. 빈익빈 부익부 현상과 비슷합니다. 반대로 온도가 올라가면 격차가 줄어듭니다. 격차가 평평해지고 균등해집니다. 온도 상승 시 원래대로라면 그냥 넘어갔을 확률이 낮은 단어들이 더 높은 비율로 선택될 수 있습니다.
인간의 언어도 이와 유사합니다. 내가 속한 집단과 문화가 내 언어의 확률 분포에 반영됩니다. 더 차갑고 날카로운 언어는 더 합리적이고, 더 최적화되어 있으며, 다수의 의견에 부합하는 말을 만들어냅니다. 더 따뜻하고 둥근 언어는 덜 합리적이고 덜 최적화되어 있지만 소수를 고려합니다.
배려란 자신의 생각의 확률 분포에서 벗어나기 위해 추가적인 에너지를 소비하는 행위입니다. 이는 다수가 가리는 것을 알아채고, 평소에 사용하지 않는 문장을 찾아내는 것을 의미합니다. 작가가 뼈를 깎는 집필 과정이라고 묘사한 것은, AI에게 있어서는 단순히 편향된 학습 데이터에만 기반한 답변을 거부하고 그 너머로 여행하기 위해 노력하는 행위가 되어야 합니다.
기계적 안달
AI에게 배려심을 갖도록 어떻게 가르칠 수 있을까요? 가장 확률이 높은 단어를 즉시 뱉어내게 해서는 안 됩니다. 그것은 단지 학습 데이터에 내재된 편향을 그대로 수출하는 것에 불과합니다.
오늘날의 AI 모델이 이처럼 놀라운 성과를 거두는 이유는 업계가 '추론 시간 연산(Inference-Time Compute)'에 초점을 맞춘 고급 기술을 보유하고 있기 때문입니다. 이는 AI가 답변을 하기 전에 더 많은 연산 시간을 부여하는 기술입니다. 과거의 AI 모델은 단순히 먼저 계산된 첫 번째 답변, 즉 가장 먼저 떠오르는 답변을 출력했습니다. 반면, 오늘날의 생각하는 모델들은 여러 개의 추론 경로를 생성합니다.
이 모델들은 다양한 후보 답변을 생성하고 자체 보상 모델을 통해 점수를 매깁니다. 단어들이 맥락에 맞는지, 자신에게 너무 단정적으로 다가오지는 않는지 확인하는 과정을 거친 후, 필요에 따라 내부적으로 폐기합니다.
이는 인간이 말하기 전에 머릿속으로 문장을 수정하는 것과 비슷합니다. AI에게 확률 분포에 따라 가능한 한 정확한 답변을 내놓으라고 요구하는 대신, 수정할 시간을 주기 위해 컴퓨팅 리소스가 소모됩니다. 우리는 AI가 확률 질량의 중심에서 벗어나 가장자리로 방황하도록 놔둡니다. 일종의 기계적인 안달인 셈입니다.
영상 번역에서의 안달
일반적인 번역은 의미만 맞으면 끝나지만, 영상 번역은 정확한 의미뿐만 아니라 입술 움직임의 길이와 타이밍도 일치해야 합니다.
화면 속 배우가 1.8초 동안 입을 움직이며 영어 11음절을 내뱉는다면, 번역가는 그 1.8초 안에 맞는 한국어 대사를 만들어야 합니다. 의미를 보존하면 길이가 깨집니다. 길이를 맞추면 의미가 흐려집니다. 닫는 자음과 열린 모음이 원본과 다를 때, 시청자는 보는 순간 이질감을 느낍니다. 자막은 초당 12~15자의 읽기 속도라는 또 다른 제약을 가져옵니다. 그래서 더빙 작업을 하는 번역가는 동등한 의미를 가진 다섯 줄을 나열하고, 음절을 세고, 강세를 맞추며, 가장 정확한 번역이 아니라 제약 조건 내에서 손실이 가장 적은 번역을 선택합니다.
Perso Dubbing 팀이 바로 이 문제를 해결하기 위해 노력해 왔습니다. 이 팀은 영상 번역에서 동시성(길이 준수)과 의미론적 일치 사이의 트레이드오프를 정량화한 논문을 EMNLP(https://aclanthology.org/2025.emnlp-demos.37)에 발표했습니다.
EMNLP(자연어 처리의 경험적 방법론)는 자연어 처리 분야 최고의 학술대회입니다. 그 이름에 걸맞게, 순수 이론적 가설보다는 데이터와 실험을 통해 기술의 실제 세계에서의 효과를 증명하는 경험적 연구를 가치 있게 여깁니다. 그러한 성격에 맞게, ESTsoft 연구 팀의 논문은 영상 번역의 어려운 문제를 정량화된 데이터로 풀고 알고리즘으로 해결합니다. 실용적이고 실제적인 기여입니다.
Perso Dubbing 더빙 파이프라인이 고려하는 핵심 질문이 여기에 있습니다. 글자나 음절이 아니라, 말소리의 가장 작은 단위인 음소입니다. 글자와 음절은 화면 위의 단위이고, 음소는 실제로 입안에서 소모되는 시간에 대응합니다. 논문에서 제안한 알고리즘인 CountPhonemes는 번역된 문장의 음소 수를 세고, 이를 목표 음소 수와 비교한 다음, 두 개가 일치하도록 문장을 수정합니다.
기존의 기계 번역 모델은 BLEU 및 COMET과 같은 의미 보존 메트릭에 최적화되어 있습니다. 이 모델들은 가장 그럴듯한 번역을 가능한 한 빨리 전달하도록 훈련되었습니다. 하지만 영상 번역에서는 때때로 가장 그럴듯한 번역을 거부해야 합니다. 음소가 부족할 때는 일부 의미를 포기하고 다른 표현을 찾아야 합니다. 우리는 AI에게 "가장 확률이 높은 대답"이 아니라 "모든 제약 조건을 통과하는 대답"을 요구하는 것입니다.
이것이 바로 Perso Dubbing 더빙 파이프라인이 해결하는 문제입니다. 번역 단계에서 시스템은 길이와 음소 제약을 만족하는 많은 후보를 생성한 다음, 의미론적 손실이 가장 적은 후보를 선택합니다. 이는 이전 섹션의 추론 시간 연산 아이디어를 더빙 영역에 적용한 것입니다. 모델이 가장 먼저 떠오르는 답변을 뱉어내지 못하게 하십시오. 다시 쓰게 만드십시오. 검증하게 만드십시오. 이 반복적 번역은 기계에 인위적으로 부과된 망설임입니다. 반복적 피드백 루프 내에서 모델은 길이 준수(동시성)와 의미 일치(의미론적 일치) 사이의 최적점을 쫓습니다. 영상 번역가의 고뇌를 모델 자체에 이식하는 작업입니다.
마치며
망설임은 단순한 불완전함이나 지체됨이 아닙니다. 타인을 배려하며 보낸 시간의 축적입니다. 만약 AI가 언젠가 배려를 위해 멈추는 법을 배운다면, 그것은 모델이 더 똑똑해졌기 때문이 아닐 것입니다. 우리가 기계를 덜 확신하고, 더 오래 머물고, 더 주저하도록 설계했기 때문일 것입니다.
인공지능에게 주저하는 법을 가르치는 방법
며칠 전, 유튜브 영상을 하나 보게 되었습니다. 손석희 앵커가 소설가 김애란을 인터뷰하고 있었습니다. 질문은 "인공지능에게는 없고 인간에게는 있는 것이 무엇인가?"였고, 그녀의 대답은 "망설임(주저함)"이었습니다.
소설가는 해당 앵커의 과거 방송 중 한 장면을 언급했습니다. 노동운동가 출신 정치인 고(故) 노회찬 의원의 사망 소식을 전하던 중, 그는 20초 동안 말을 잇지 못했습니다. 말을 삼키고, 흔들리고, 분별하는 순간인 '망설임'. AI는 이를 할 수 없습니다. 그러나 인간의 망설임은 위로와 예의가 됩니다.
그것은 제가 슈팅 게임 개발에 집중하고 있던 약 20년 전의 일이었습니다. 3D 캐릭터 모델링을 하던 팀원이 저에게 책 한 권을 건네며 "내 고등학교 친구가 소설가인데, 이거 한 번 읽어봐"라고 말했습니다. 위트 속에 뼈가 있는 깊은 관찰력. 저는 완전히 매료되었습니다. 그 책은 김애란 소설가의 단편집 달려라 아비였습니다. 저는 그때부터 그녀의 팬이 되었습니다.
망설임에는 시간과 낮은 확실성이 필요하다
김애란 소설가는 한 줄 한 줄 벼리고 자문하는 고통스러운 과정을 통해 글쓰기 근육이 강해졌다고 말했습니다. 문장과 문장 사이의 시간이 타인에 대한 배려가 된다고 했습니다. 그녀는 또한 문학의 진정한 가치는 내용이 아니라 형식에 있을지도 모른다고 제안했습니다. 그렇다면 형식도 중요하다면, 어쩌면 AI도 최소한 겉모양은 흉내 낼 수 있지 않을까요?
물리학적 관점에서 시간은 물리적 상태의 변화입니다. 물리학에서는 상태가 변하지 않았다면 시간이 흐르지 않은 것입니다. 따라서 상태 변화가 적을수록 시간이 느리게 가고, 변화가 많을수록 시간이 길어집니다. 인간에게 찰나의 1초는 AI에게 수천억, 아니 수조 번의 부동소수점 연산(FLOPs)이 펼쳐지는 영원과도 같습니다. 과거의 소프트웨어와 비교할 때, 최근 AI의 답변은 길고 고통스러운 노력의 산물입니다. 이것이 바로 AI 산업이 매출은 성장하면서도 수익 면에서 고전하는 이유이기도 합니다. 레거시 소프트웨어의 관점에서 볼 때, AI는 기계치고는 너무 느립니다. JSON 형식 검증처럼 매우 간단한 작업조차 대규모 언어 모델 추론을 거치면 레거시 소프트웨어에 비해 수억 배의 계산 비용이 듭니다.
최근 AI 발전의 원동력인 대규모 언어 모델(LLM)은 문장에서 다음 단어를 예측하는 프로그램입니다. AI는 다음 단어를 찾기 위해 전류를 흘려보냅니다. 거대한 행렬을 반복해서 곱하고 더합니다. AI의 연산은 하드웨어의 물리적 소모를 필요로 합니다. 인간이 고뇌하는 시간인 망설임의 형식이라도 AI에 이식하려면 엄청난 연산을 거치게 해야 합니다. 단 하나의 다음 단어를 만들어내기 위해 수천억 번의 연산이 수행됩니다. 그다음 단어를 만들기 위해 또다시 수천억 번의 연산이 이어집니다.
현대 딥러닝 연산의 대부분은 가중합을 포함하며, 이러한 합에 사용되는 미리 계산된 값들을 매개변수(파라미터)라고 합니다.
우리가 'Qwen 3.6 27B' 모델을 말할 때, 이는 가중치 합산을 위해 270억 개의 파라미터가 준비되어 있음을 의미하며, 단 하나의 다음 토큰을 예측하는 데에만 약 270억 번의 곱셈이 필요합니다. 그리고 그것은 시작에 불과합니다. 게다가 단 하나의 정수 곱셈에는 수십 개의 논리 연산이 필요하고 부동소수점 연산에는 수천 개가 필요합니다. 이러한 복잡함을 감안할 때, 이는 정말 입이 떡 벌어지는 일이라 할 수 있습니다.
온도를 낮추면 편향이 날카로워진다
LLM이 작동하는 방식을 더 깊이 살펴보겠습니다. LLM의 기반이 되는 딥러닝이 학습 과정에서 암기한 패턴을 실제 적용에 활용하는 패턴 매칭 머신이라는 것은 상식이 되었습니다. 이러한 재생 과정을 지배하는 두 가지 요소가 있는데, 바로 토큰 샘플링과 온도(temperature)입니다.
단 하나의 다음 단어를 예측하기 위해, 모델은 수만 개의 후보 단어 각각에 점수(logit)를 부여합니다. 그런 다음 이 점수들을 확률로 변환하고, 각 확률에 비례하여 단어를 선택합니다. 이 과정을 샘플링이라고 합니다.
샘플링에 다양성을 더하기 위해 '온도'라는 수학적 매개변수가 도입되었습니다. 온도를 낮추면 후보 점수 간의 격차가 극단적으로 벌어집니다. 확률이 높은 단어는 기준선보다 더 자주 선택됩니다. 확률이 낮은 단어는 훨씬 더 적게 선택됩니다. 빈익빈 부익부 현상과 비슷합니다. 반대로 온도가 올라가면 격차가 줄어듭니다. 격차가 평평해지고 균등해집니다. 온도 상승 시 원래대로라면 그냥 넘어갔을 확률이 낮은 단어들이 더 높은 비율로 선택될 수 있습니다.
인간의 언어도 이와 유사합니다. 내가 속한 집단과 문화가 내 언어의 확률 분포에 반영됩니다. 더 차갑고 날카로운 언어는 더 합리적이고, 더 최적화되어 있으며, 다수의 의견에 부합하는 말을 만들어냅니다. 더 따뜻하고 둥근 언어는 덜 합리적이고 덜 최적화되어 있지만 소수를 고려합니다.
배려란 자신의 생각의 확률 분포에서 벗어나기 위해 추가적인 에너지를 소비하는 행위입니다. 이는 다수가 가리는 것을 알아채고, 평소에 사용하지 않는 문장을 찾아내는 것을 의미합니다. 작가가 뼈를 깎는 집필 과정이라고 묘사한 것은, AI에게 있어서는 단순히 편향된 학습 데이터에만 기반한 답변을 거부하고 그 너머로 여행하기 위해 노력하는 행위가 되어야 합니다.
기계적 안달
AI에게 배려심을 갖도록 어떻게 가르칠 수 있을까요? 가장 확률이 높은 단어를 즉시 뱉어내게 해서는 안 됩니다. 그것은 단지 학습 데이터에 내재된 편향을 그대로 수출하는 것에 불과합니다.
오늘날의 AI 모델이 이처럼 놀라운 성과를 거두는 이유는 업계가 '추론 시간 연산(Inference-Time Compute)'에 초점을 맞춘 고급 기술을 보유하고 있기 때문입니다. 이는 AI가 답변을 하기 전에 더 많은 연산 시간을 부여하는 기술입니다. 과거의 AI 모델은 단순히 먼저 계산된 첫 번째 답변, 즉 가장 먼저 떠오르는 답변을 출력했습니다. 반면, 오늘날의 생각하는 모델들은 여러 개의 추론 경로를 생성합니다.
이 모델들은 다양한 후보 답변을 생성하고 자체 보상 모델을 통해 점수를 매깁니다. 단어들이 맥락에 맞는지, 자신에게 너무 단정적으로 다가오지는 않는지 확인하는 과정을 거친 후, 필요에 따라 내부적으로 폐기합니다.
이는 인간이 말하기 전에 머릿속으로 문장을 수정하는 것과 비슷합니다. AI에게 확률 분포에 따라 가능한 한 정확한 답변을 내놓으라고 요구하는 대신, 수정할 시간을 주기 위해 컴퓨팅 리소스가 소모됩니다. 우리는 AI가 확률 질량의 중심에서 벗어나 가장자리로 방황하도록 놔둡니다. 일종의 기계적인 안달인 셈입니다.
영상 번역에서의 안달
일반적인 번역은 의미만 맞으면 끝나지만, 영상 번역은 정확한 의미뿐만 아니라 입술 움직임의 길이와 타이밍도 일치해야 합니다.
화면 속 배우가 1.8초 동안 입을 움직이며 영어 11음절을 내뱉는다면, 번역가는 그 1.8초 안에 맞는 한국어 대사를 만들어야 합니다. 의미를 보존하면 길이가 깨집니다. 길이를 맞추면 의미가 흐려집니다. 닫는 자음과 열린 모음이 원본과 다를 때, 시청자는 보는 순간 이질감을 느낍니다. 자막은 초당 12~15자의 읽기 속도라는 또 다른 제약을 가져옵니다. 그래서 더빙 작업을 하는 번역가는 동등한 의미를 가진 다섯 줄을 나열하고, 음절을 세고, 강세를 맞추며, 가장 정확한 번역이 아니라 제약 조건 내에서 손실이 가장 적은 번역을 선택합니다.
Perso Dubbing 팀이 바로 이 문제를 해결하기 위해 노력해 왔습니다. 이 팀은 영상 번역에서 동시성(길이 준수)과 의미론적 일치 사이의 트레이드오프를 정량화한 논문을 EMNLP(https://aclanthology.org/2025.emnlp-demos.37)에 발표했습니다.
EMNLP(자연어 처리의 경험적 방법론)는 자연어 처리 분야 최고의 학술대회입니다. 그 이름에 걸맞게, 순수 이론적 가설보다는 데이터와 실험을 통해 기술의 실제 세계에서의 효과를 증명하는 경험적 연구를 가치 있게 여깁니다. 그러한 성격에 맞게, ESTsoft 연구 팀의 논문은 영상 번역의 어려운 문제를 정량화된 데이터로 풀고 알고리즘으로 해결합니다. 실용적이고 실제적인 기여입니다.
Perso Dubbing 더빙 파이프라인이 고려하는 핵심 질문이 여기에 있습니다. 글자나 음절이 아니라, 말소리의 가장 작은 단위인 음소입니다. 글자와 음절은 화면 위의 단위이고, 음소는 실제로 입안에서 소모되는 시간에 대응합니다. 논문에서 제안한 알고리즘인 CountPhonemes는 번역된 문장의 음소 수를 세고, 이를 목표 음소 수와 비교한 다음, 두 개가 일치하도록 문장을 수정합니다.
기존의 기계 번역 모델은 BLEU 및 COMET과 같은 의미 보존 메트릭에 최적화되어 있습니다. 이 모델들은 가장 그럴듯한 번역을 가능한 한 빨리 전달하도록 훈련되었습니다. 하지만 영상 번역에서는 때때로 가장 그럴듯한 번역을 거부해야 합니다. 음소가 부족할 때는 일부 의미를 포기하고 다른 표현을 찾아야 합니다. 우리는 AI에게 "가장 확률이 높은 대답"이 아니라 "모든 제약 조건을 통과하는 대답"을 요구하는 것입니다.
이것이 바로 Perso Dubbing 더빙 파이프라인이 해결하는 문제입니다. 번역 단계에서 시스템은 길이와 음소 제약을 만족하는 많은 후보를 생성한 다음, 의미론적 손실이 가장 적은 후보를 선택합니다. 이는 이전 섹션의 추론 시간 연산 아이디어를 더빙 영역에 적용한 것입니다. 모델이 가장 먼저 떠오르는 답변을 뱉어내지 못하게 하십시오. 다시 쓰게 만드십시오. 검증하게 만드십시오. 이 반복적 번역은 기계에 인위적으로 부과된 망설임입니다. 반복적 피드백 루프 내에서 모델은 길이 준수(동시성)와 의미 일치(의미론적 일치) 사이의 최적점을 쫓습니다. 영상 번역가의 고뇌를 모델 자체에 이식하는 작업입니다.
마치며
망설임은 단순한 불완전함이나 지체됨이 아닙니다. 타인을 배려하며 보낸 시간의 축적입니다. 만약 AI가 언젠가 배려를 위해 멈추는 법을 배운다면, 그것은 모델이 더 똑똑해졌기 때문이 아닐 것입니다. 우리가 기계를 덜 확신하고, 더 오래 머물고, 더 주저하도록 설계했기 때문일 것입니다.
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