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인간형 조종사 로봇 ‘파이봇’, 세계 최고 권위 로봇 학술지 최우수논문상 수상
우리 대학은 전기및전자공학부 심현철 교수 연구팀의 인간형 조종사 로봇 ‘파이봇(PIBOT)’ 기반 항공기 자율조종 프레임워크를 제안한 논문이 2026년 IEEE 로보틱스 및 자동화 매거진(IEEE RAM)에 2025년 게재된 논문 가운데 최우수 논문(Best Paper Award)으로 선정됐다고 5일 밝혔다.
이번 수상은 국내 독자 기반의 풀뿌리 연구가 세계 최고 수준의 로봇 연구 성과로 인정받았다는 점에서 의미가 크다. 시상식은 오스트리아 비엔나에서 2026년 6월 4일(현지시간) 국제로봇자동화학회(ICRA, International Conference on Robotics and Automation) 기간 중 진행되었다.
IEEE 로보틱스 및 자동화 매거진(IEEE RAM)은 세계 최대 기술 학회인 IEEE 산하 로보틱스 및 자동화 학회(RAS)가 발행하는 권위 있는 학술 매거진이다. 로봇공학 및 자동화 분야의 최신 연구 성과와 산업 동향, 튜토리얼 등을 다루며, 실제 산업 현장에서 활용 가능한 로봇 기술을 업계와 학계 연구자들에게 널리 전달하는 것으로 잘 알려져 있다.
IEEE RAM은 2025년 기준 Impact Factor(IF) 7.1을 기록하며 IEEE 로봇 분야 간행물 가운데 두 번째로 높은 영향력을 보유하고 있다. 특히 엄격한 동료심사(peer review)를 거쳐 게재된 논문 가운데 학문적·산업적 파급력이 큰 연구에 대해 최우수 논문상(Best Paper Award)을 수여한다.
이번 연구는 2021년 국방과학연구소(ADD) 미래도전국방기술 연구개발과제로 선정돼 약 57억 원 규모(5년)의 지원을 받아 수행된 순수 국내 기술 기반 연구다. 연구팀은 인간형 로봇이 단순 보행이나 물품 운반을 넘어, 항공기 조종과 같은 복잡한 작업을 인공지능 기반으로 체계적이고 적응적으로 수행 가능한 피지컬 AI기술을 매우 높은 수준으로 구현했다는 점에서 높은 평가를 받았다.
최근 인간형 로봇 기술은 덤블링이나 복잡한 동작 구현 등 운동 성능 측면에서 빠르게 발전하고 있다. 그러나 산업계에서는 실제 산업 현장에서의 활용 가능성이 더욱 중요한 요소로 주목받고 있다.
심현철 교수 연구팀이 개발 중인 조종사 로봇 ‘파이봇(PIBOT)’은 단순 반복 작업이나 물류 처리 수준을 넘어, 항공기 조작에 필요한 전문 지식을 습득하고 실제 비행 상황을 실시간으로 인식하고 대응할 수있도록 설계됐다. 이에 따라 전문가 피지컬 AI(Expert Physical AI)라는 인간형 로봇 기술의 새로운 활용 방향을 제시했다는 평가를 받고 있다.
연구팀은 2021년 과제 착수 이후 1단계 연구를 성공적으로 마쳤으며, 2024년부터는 실제 항공기 조종에 적합하도록 인간과 유사한 체격 및 관절 구조를 갖춘 2단계 조종사 로봇 개발을 진행하고 있다. 또한 해당 기술을 항공기뿐 아니라 지상 차량과 선박 등 다양한 이동체 조종 분야로 확대 적용하기 위해 관련 기관들과 협력 연구를 추진 중이다.
심현철 교수는 “국내 연구진이 세계 최초로 제안한 조종사 로봇 기술이 국내 대형과제의 지원에 힘입어 세계 최고 수준의 연구성과로 인정받게 되어 매우 뜻깊다”며 “인간형 로봇이 실제 환경에서 사람을 돕고 복잡한 시스템을 안전하게 운용할 수 있는 방향으로 연구를 더욱 발전시켜 나가겠다”고 말했다.
이번 연구에는 민성재·강규리·김형주 박사과정생이 공동 제1저자로 참여했으며, 심현철 교수가 교신저자를 맡았다. 논문은 IEEE Xplore를 통해 확인할 수 있다.
※ 논문명: “Toward Fully Autonomous Aviation: PIBOT, a Humanoid Robot Pilot for Human-Centric Aircraft Cockpits”,
논문 링크: https://doi.org/10.1109/MRA.2024.3505774, https://ieeexplore.ieee.org/document/10798973/
한편, 이번 연구는 국방과학연구소 미래도전국방기술 연구개발사업 지원을 받아 수행됐다.
2026.06.05 조회수 553 -
거대한 AI서버 구축 전 성능 검증 가능한 ‘가상 AI 실험장’ 개발
챗GPT와 같은 거대언어모델(LLM·Large Language Model) 서비스를 운영하려면 수만 대 규모의 서버 인프라가 필요하다. 하지만 새로운 AI 반도체나 시스템 구조를 검증할 때마다 실제 장비를 구축하는 데에는 막대한 비용과 시간이 소요된다. 우리 대학 연구진은 실제 대규모 AI 서버를 구축하기 전에 컴퓨터 안에서 성능과 효율을 미리 검증할 수 있는 ‘가상 실험장’을 개발했다.
우리 대학은 전산학부 박종세 교수 연구팀이 개발한 거대언어모델(LLM) 서비스 인프라 시뮬레이터(simulator·가상 실험 소프트웨어) 연구가 컴퓨터 시스템 성능 분석 분야의 세계적 권위 학회인 ‘ISPASS 2026(IEEE International Symposium on Performance Analysis of Systems and Software)’에서 최우수 논문상을 수상했다고 29일 밝혔다.
연구팀이 개발한 ‘LLMServingSim 2.0’은 복잡한 AI 서비스 환경에서 다양한 하드웨어와 소프트웨어 조합을 가상으로 분석할 수 있는 시뮬레이션 플랫폼이다. 연구자와 개발자들은 값비싼 대규모 서버 인프라를 직접 구축하지 않고도 다양한 설계안을 자유롭게 실험하고 성능을 검증할 수 있다.
특히 이번 기술은 기존 그래픽처리장치(GPU·Graphics Processing Unit) 중심 환경을 넘어 차세대 AI 반도체로 주목받는 신경망처리장치(NPU·Neural Processing Unit)와 프로세싱 인 메모리(PIM·Processing-In-Memory, 메모리 내부에서 연산을 수행하는 반도체 기술) 등 다양한 하드웨어 환경을 지원한다는 점에서 주목된다.
즉 아직 상용화되지 않은 미래형 AI 반도체를 가상의 데이터센터 환경에서 미리 시험해볼 수 있는 기술이다. 이를 통해 특정 반도체를 적용했을 때 서비스 속도가 얼마나 향상되는지, 전력 소모는 얼마나 줄어드는지, 수만 대 규모의 서버 환경에서도 안정적으로 동작하는지 등을 컴퓨터 안에서 재현하고 분석할 수 있다.
또한 실제 AI 서비스 운영 과정에서 발생하는 데이터 처리, 요청 분배, 메모리 활용 등 복잡한 동작을 시스템 수준에서 재현해 현실에 가까운 성능 평가가 가능하다. 특히 여러 서버 자원을 분리·연결해 사용하는 분산형(disaggregated) 인프라 환경까지 분석할 수 있어 차세대 AI 데이터센터 연구에도 활용 가능성이 크다.
이번 시뮬레이터는 연구자뿐 아니라 LLM 서비스 기업과 AI 반도체 스타트업 등이 차세대 AI 인프라를 설계하고 최적화하는 데 폭넓게 활용될 것으로 기대된다. 새로운 AI 반도체나 서비스 구조를 실제 구축 전에 빠르게 검증할 수 있어 AI 인프라 개발 비용과 시간을 크게 줄일 수 있기 때문이다.
박종세 교수는 “AI 서비스 경쟁력은 모델 자체뿐 아니라 이를 안정적이고 효율적으로 운영하는 인프라 기술에서 결정된다”며 “이번 시뮬레이터가 연구자와 산업계가 차세대 AI 인프라를 더욱 빠르고 효율적으로 개발하는 데 중요한 기반이 되길 기대한다”고 말했다.
이번 연구는 전산학부 조재홍 석사과정, 최현민 석사과정 학생이 공동 1저자로 연구를 주도했으며, 연구팀은 지난 2024년 IISWC(IEEE International Symposium on Workload Characterization)에 이어 이번 ISPASS 2026에서도 최우수 논문상을 수상하며 AI 인프라 분야 연구 경쟁력을 다시 한번 입증했다.
※ 논문 제목: LLMServingSim 2.0: A Unified Simulator for Heterogeneous and Disaggregated LLM Serving Infrastructure, DOI: 10.1109/ISPASS69572.2026.00012
※ 오픈소스 링크: https://llmservingsim.ai/
한편 이번 연구는 과학기술정보통신부(MSIT), 정보통신기획평가원(IITP, No. RS-2024-00396013), 한국전자통신연구원(ETRI, No. RS-2025-02305453), SK하이닉스의 지원을 받아 수행됐다.
2026.05.29 조회수 707 -
AI로 인간 집단행동 예측! 세계 최고 학회에서 1위.. 23년 만의 쾌거
우리 대학은 김재철AI대학원 신기정 교수 연구팀이 개인의 나이, 역할 등 특성이 집단 관계에 미치는 영향을 분석해 복잡한 사회 집단행동을 예측하는 획기적인 AI 기술을 개발했다고 9일 밝혔다.
연구팀은 이 기술로 미국전기전자학회(IEEE) 주관 세계적 데이터마이닝 학술대회 'IEEE ICDM'에서 최우수 논문상(Best Paper Award)을 수상하는 쾌거를 이루었다. 이는 전 세계 785편 중 단 1편에게만 주어지는 최고 권위의 상으로, 한국 대학 연구팀으로서는 23년 만의 수상으로 KAIST가 다시 한 번 세계 연구 무대에서 기술 리더십을 입증했다.
오늘날 온라인 커뮤니티·연구 협업·단체 채팅 등 다수가 동시에 참여하는 집단 상호작용은 사회 곳곳에서 폭발적으로 늘고 있다. 그러나 이러한 집단 행동이 어떤 구조로 형성되고, 개인의 특성이 어떻게 영향을 미치는지를 동시에 정밀하게 설명해 내는 기술은 부족했다.
신기정 교수 연구팀은 이 한계를 뛰어넘기 위해 개인 특성과 집단 구조를 실제처럼 맞물리게 재현하는 AI 모델 ‘NoAH(Node Attribute-based Hypergraph Generator)’를 개발했다.
NoAH는 사람들의 특징이 모이면 어떤 그룹 행동이 만들어지는지를 설명하고 흉내내는 인공지능이다. 예를 들어, 어떤 사람이 어떤 관심사를 갖고 있는지, 어떤 역할을 하는지 등의 정보들이 실제로 어떻게 모여서 그룹 행동을 만들어 내는지를 분석해 그대로 재현할 수 있다.
그래서 NoAH는 사람의 성향과 관계를 동시에 반영해 ‘현실 같은 집단 행동’을 만들어 내는 AI로, 전자상거래에서의 구매 조합, 온라인 토론의 확산 과정, 연구자들의 논문 공저 네트워크 등 다양한 실제 집단 행동을 기존 모델보다 훨씬 더 사실적으로 재현하는 것으로 나타났다.
신기정 교수는 “이번 연구는 집단의 구조뿐 아니라 개인의 특성까지 함께 고려해, 복잡한 상호작용을 입체적으로 이해할 수 있는 새로운 AI 패러다임을 열었다”며 “온라인 커뮤니티, 메신저, 소셜 네트워크 분석 등이 한층 정밀해질 것”이라고 말했다.
이번 연구는 신기정 교수와 KAIST 김재철AI대학원 소속 전재완·윤석범 석사과정, 최민영·이건 박사과정으로 구성된 연구팀이 수행하였으며, IEEE ICDM에서 11월 18일 자 발표하였다.
※논문명: Attributed Hypergraph Generation with Realistic Interplay Between Structure and Attributes
논문원본: https://arxiv.org/abs/2509.21838
한편, 신 교수 연구팀은 이번 수상 논문을 포함해 올해 IEEE ICDM에서 총 네 편의 논문을 발표했다. 또한 2023년에도 같은 학술대회에서 상위 4등인 Best Student Paper Runner-up을 수상한 바 있다.
이 성과는 정보통신기획평가원의 지원을 받은 AI 연구거점 프로젝트, 인공지능 대학원 지원(KAIST), 인공지능 에이전트 협업기반 신경망 변이 및 지능 강화 기술 개발 과제의 지원을 받았다.
2025.12.09 조회수 4237 -
유지환 교수, 세계적인 IEEE 로봇저널 최우수 논문상 수상
우리 대학 건설및환경공학과 유지환 교수가 5월 22일 미국 애틀랜타에서 열린 세계적인 로봇 학회인 ‘2025 IEEE 국제 로봇 및 자동화 학회(ICRA)’에서, 미국전기전자학회(IEEE) 산하 로봇 프리미어 저널 ‘로봇 및 자동화 레터(Robotics and Automation Letters, RA-L)’의 2024 최우수 논문상(Best Paper Award)을 수상했다.
이번 최우수 논문상은 2024년도에 출판된 약 1,500편의 논문 중 상위 5편에만 수여되는 영예로운 상으로, 국제적으로도 높은 경쟁률과 권위를 자랑한다.
유 교수가 수상한 논문은, 식물의 뿌리처럼 자라나는 동작(growing motion)을 통해 이동하거나 작업을 수행하는 연성재료(soft material) 기반의 ‘소프트 그로잉 로봇(Soft Growing Robot)’의 실용성과 응용 가능성을 획기적으로 확장할 수 있는 새로운 작업 채널 확보 기술을 제안했다.
기존 소프트 그로잉 로봇은 내부 압력을 높이거나 낮추어 몸체를 부풀리거나 수축시키는 방식으로 움직이기 때문에 내부통로가 압력에 의해 막히는 현상이 발생한다. 반면, 이번에 개발된 소프트 그로잉 로봇은 내부통로의 압력을 외부 대기압과 동일하게 유지한 채로 자라나는 기능을 구현함으로써, 로봇의 유연하고 부드러운 특성을 그대로 유지한채 내부통로를 확보하는 데 성공했다.
이러한 구조는 로봇 내부에 위치한 통로(작업 채널)를 통해 다양한 재료나 도구를 자유롭게 전달할 수 있게 하며, 작업 환경에 따라 장비를 유연하게 교체함으로써 다목적 작업 수행이 가능하다는 장점을 가진다.
연구팀은 본 기술의 효과를 입증하기 위해 프로토타입을 제작하고, 다양한 실험을 통해 성능을 검증했다. 특히, 슬라이드 플레이트 실험에서는 로봇 내부 채널에 재료나 장비가 방해 없이 통과할 수 있는지, 파이프 당기기 실험에서는 긴 파이프 형태의 도구를 내부 채널을 통해 끌어낼 수 있는지 확인했다.
실험 결과, 로봇이 자라나는 도중에도 내부 채널이 안정적으로 유지되는 것이 입증되었으며, 이는 기술의 실용성과 확장성을 뒷받침하는 핵심 근거로 작용한다.
유지환 교수는 “이번 수상은 국내 로봇공학 기술력과 학문적 성과가 세계적으로 인정받았다는 점에서 매우 뜻깊다”며, “특히, 소프트 그로잉 로봇의 실용성과 응용 분야를 크게 확장할 수 있는 기술적 진전을 이뤘다는 데 큰 의의가 있다. 연구팀의 헌신과 협력이 있었기에 가능했던 성과이며, 앞으로도 혁신적인 연구를 통해 로봇 기술의 발전에 기여하겠다”고 소감을 밝혔다.
본 연구는 건설및환경공학과 서동오 박사과정 학생과 로봇학제전공 김남균 박사과정 학생이 공동저자로 참여했고 로봇 및 자동화 레터저널에 2024년 9월 1일자로 게재했다.
(논문 제목: Inflatable-Structure-Based Working-Channel Securing Mechanism for Soft Growing Robots, DOI: 10.1109/LRA.2024.3426322)
한편 이번 과제는 한국연구재단의 미래유망융합기술파이오니어 연구과제및 중견연구과제를 동시에 지원받았다.
2025.06.09 조회수 5030 -
산업디자인학과, 인간-컴퓨터 분야 세계최고 학술대회 최우수·우수논문상 4편 수상
산업디자인학과가 인간-컴퓨터 상호작용(HCI) 분야 최고 권위의 국제학술대회인 ACM CHI 2024에서 최우수 논문상(Best Paper) 1편과 우수 논문상(Honorable Mention) 3편을 수상했다. 최우수 논문상은 전체 게재 논문 중 상위 1%, 우수 논문상은 상위 5%에 해당되는 논문에 수여되는 명예로운 성과로, 기술과 디자인 융합 연구의 우수성을 세계적으로 입증한 결과다.
올해 CHI(ACM Conference on Human Factors in Computing Systems) 2025에는 5,014편의 논문이 접수되어 1,249편이 채택되었다. KAIST 산업디자인학과는 이 중 15편의 논문을 게재하는 성과를 거뒀고 그 중 4편이 수상작으로 선정되었다. 특히 ‘인간과 AI 간 상호작용(Human-AI Interaction)’에 대한 관심이 높아진 가운데, 5,000명 이상의 연구자가 참석해 역대 최대 규모로 대회가 개최되었다.
최우수 논문상- AI기반 자폐 아동 소통 도구 ‘AAcessTalk’
홍화정 교수팀은 네이버, 도닥임 아동발달센터와의 공동 연구를 통해 AI 기반 도구 액세스톡(AACessTalk)을 개발했다. 이 시스템은 발화를 하지 않는 자폐 아동에게는 개인화된 어휘를, 부모에게는 문맥 기반 대화 가이드를 제공한다. 연구 결과, 아동은 자신의 의사를 보다 분명히 표현할 수 있었고, 부모는 기능적 언어 교육보다 본질적인 소통에 집중할 수 있게 되면서 양육 효능감이 높아지는 효과가 관찰되었다. 해당 연구를 주도한 최다솜 박사과정은 신경다양인을 포용하는 AI 기술을 꾸준히 탐구해 왔으며, 이번 논문은 네이버 인턴십에서 수행한 연구 결과를 바탕으로 출판한 것이다.
우수 논문상- 인간과 AI 상호작용 탐색
남택진 교수팀(주저자 조형준 박사)의 ‘ShamAIn’은 한국 무속 신앙에서 영감을 받은 AI 신당으로, 인간보다 더 뛰어난 초지능 존재로 기능하는 AI와 인간의 상호작용을 탐구했다. 다수의 사용자들은 처음엔 호기심에서 시작했지만, 점차 개인적인 고민을 털어놓으며 심리적 위안을 얻는 경험을 보고했다. AI가 단순한 정보 제공자를 넘어 감정적 지지와 권위적 판단까지 수행할 수 있는 존재로 인식될 수 있음을 보여주는 연구다.
임윤경 교수팀(주저자 박수빈 박사과정)은 걸음 수, 감정 기록 등 다양한 개인 데이터를 생성형 AI를 활용해 시각 이미지로 변환하는 프로토타입을 개발하여 21일간 사용자 경험을 탐색했다. 참가자들은 자신의 개인 데이터를 이미지 생성 모델 DALL-E 3로 만든 시각 자료로 다시 돌아보며 새로운 자기 인식을 경험했다. 이는 AI가 자기 성찰의 도구로 활용될 수 있음을 제시하는 연구다.
안드레아 비앙키 교수팀은 시드니대학과 협력하여 가상현실(VR) 환경에서의 '가상 팔' 제어 실험을 진행했다. 사용자들은 반복적이고 중요도가 낮은 작업은 가상의 팔에 맡기고, 중요한 작업은 직접 제어하는 방식을 선호했다. 본 연구는 가상 신체 제어가 필요한 로봇, 게임, 재활, 보조공학 디자인에 실질적 시사점을 제공한다.
이번 수상 논문들은 디자인이 기술을 사람 중심으로 연결하고, AI의 사회적·심리적 영향을 설계하는 역할로 확장될 수 있음을 실증적으로 보여주었다는 점에서 의의가 크다.
석현정 산업디자인학과 학과장은 “이번 수상은 기술 중심의 AI 연구를 인간 중심의 디자인 관점에서 새롭게 해석하고, 이를 실생활 문제 해결로 연결 시킨 우리 학과 연구진들의 역량을 세계적으로 인정받은 결과”라며, “디자인이 기술 혁신의 파트너로서 어떤 역할을 할 수 있는지를 보여준 좋은 사례”라고 전했다.
2025.05.19 조회수 11045 -
음악 창작 돕는 작곡 AI 동료 ‘어뮤즈’ 공개
음악 창작자가 초기 아이디어를 생각하거나 창작 중간 막힐 때, 이를 같이 해결해 주고 다양한 음악적 방향 탐색에 실질적인 도움을 주는 동료가 있다면 얼마나 좋을까? KAIST 연구진이 이런 음악 창작을 돕는 동료 작가와 같은 AI 기술을 개발했다.
KAIST(총장 이광형)는 전기및전자공학부 이성주 교수 연구팀이 AI 기반 음악 창작 지원 시스템 어뮤즈(Amuse)를 개발하였다. 이 연구 결과는 4월 26일부터 5월 1일까지 일본 요코하마에서 열린 인간-컴퓨터 상호작용 분야 세계 최고 권위의 국제학술대회인 CHI(ACM Conference on Human Factors in Computing Systems)에서 전체 논문 중 상위 1%에게만 수여되는 최우수 논문상(Best Paper Award)을 수상했다고 7일 밝혔다.
이성주 교수 연구팀이 개발한 어뮤즈(Amuse) 시스템은 텍스트, 이미지, 오디오와 같은 다양한 형식의 영감을 입력하면 이를 화성 구조(코드 진행)로 변환해 작곡을 지원해 주는 AI 기반 시스템이다.
예를 들어, 사용자가 ‘따뜻한 여름 해변의 기억’과 같은 문구나 이미지, 사운드 클립을 입력하면, 어뮤즈는 해당 영감에 어울리는 코드 진행을 자동으로 생성해 제안한다.
기존의 생성 AI와 달리, 어뮤즈는 사용자의 창작 흐름을 존중하고, AI의 제안을 유연하게 통합·수정할 수 있는 상호작용 방식을 통해 창의적 탐색을 자연스럽게 유도한다는 점에서 차별성을 갖는다.
어뮤즈 시스템의 핵심 기술은 대형 언어 모델의 이용해 사용자의 영감으로 프롬프트에 입력한 글자 따라 이에 어울리는 음악 코드를 생성하고, 실제 음악 데이터를 학습한 AI 모델이 부자연스럽거나 어색한 결과는 걸러내는(리젝션 샘플링) 과정을 거쳐 결합한 두 가지 방법을 자연스럽게 이어 재현하는 하이브리드 생성 방식이다.
연구팀은 실제 뮤지션들을 대상으로 한 사용자 연구를 수행하여, 어뮤즈가 단순한 음악 생성 AI가 아닌, 사람과 AI가 협업하는 창작 동반자(Co-Creative AI)로서의 가능성이 높다는 평가를 받았다.
KAIST 전기 및 전자공학부 박사과정 김예원, 이성주 교수, 카네기 멜런 대학의 크리스 도너휴(Chris Donahue) 교수가 참여한 해당 논문은 학계 및 산업계 모두의 창의적 AI 시스템 설계의 가능성을 보여주었다.
※ 논문명 : Amuse: Human-AI Collaborative Songwriting with Multimodal Inspirations DOI : https://doi.org/10.1145/3706598.3713818
※ 연구 데모 영상: https://youtu.be/udilkRSnftI?si=FNXccC9EjxHOCrm1
※ 연구 홈페이지: https://nmsl.kaist.ac.kr/projects/amuse/
이성주 교수는 “ 최근 생성형 AI 기술은 저작권이 있는 콘텐츠를 그대로 모방하여 창작자의 저작권을 침해하거나, 창작자의 의도와는 무관하게 일방향으로 결과물을 생성한다는 점에서 우려를 낳고 있다. 이에 연구팀은 이러한 흐름에 문제 의식을 가지고, 창작자가 실제로 필요로 하는 것이 무엇인지에 주목하며 창작자 중심의 AI 시스템 설계에 주안점을 두었다.”라고 말했다.
이어 ”어뮤즈는 창작자의 주도권을 유지한 채, 인공지능과의 협업 가능성을 탐색하는 시도로, 향후 음악 창작 도구와 생성형 AI 시스템의 개발에 있어 보다 창작자 친화적인 방향을 제시하는 출발점이 될 것으로 기대된다.“라고 설명했다.
이 연구는 정부(과학기술정보통신부)의 재원으로 한국연구재단의 지원을 받아 수행되었다.(RS-2024-00337007)
2025.05.07 조회수 11065