생성형 AI 시대, 개발자 역할 변화와 새로운 기회 분석

생성형 AI 시대, 개발자에게 요구되는 역량 변화와 새로운 커리어 기회를 심층 분석합니다. 문제 해결 중심의 실용적인 관점에서 개발자의 미래 전략을 제시합니다.

개발자로서 우리는 끊임없이 변화하는 기술 환경에 적응해야 합니다. 특히 생성형 AI의 등장은 단순한 기술 발전의 한계를 넘어, 개발자의 역할과 업무 방식 전반에 걸쳐 근본적인 변화를 요구하고 있습니다. 이전에는 상상하기 어려웠던 방식으로 코드를 생성하고, 아이디어를 구체화하며, 복잡한 문제를 해결하는 AI의 능력은 많은 개발자에게 기대감과 동시에 불안감을 안겨주고 있습니다. 과연 개발자의 역할은 AI에 의해 대체될 것인가, 아니면 새로운 기회를 맞이할 것인가? 이 글에서는 생성형 AI가 개발 생태계에 미치는 영향을 분석하고, 개발자가 이러한 변화 속에서 어떻게 새로운 가치를 창출하고 커리어를 발전시킬 수 있을지에 대한 실질적인 통찰을 제공하고자 합니다.

많은 개발자가 겪는 현실적인 고민은 바로 '내가 하던 일을 AI가 대신하면 어떻게 될까?' 하는 점일 것입니다. 반복적인 코딩 작업이나 간단한 기능 구현은 이미 AI 도구로 상당 부분 자동화되고 있습니다. 이러한 변화는 위기이자 동시에 새로운 역량을 요구하는 신호입니다. 우리는 이제 단순히 코드를 잘 짜는 것을 넘어, AI를 효과적으로 활용하고, AI가 해결할 수 없는 더 복잡하고 추상적인 문제를 정의하며, 시스템 전체를 설계하는 능력을 키워야 합니다. 즉, AI와 협력하는 개발자로의 전환이 필수적인 시점입니다.

📑 목차

• 생성형 AI가 개발 환경에 미치는 영향
• 코딩 생산성 향상과 자동화
• 개발 프로세스 전반의 변화
• 전통적 개발자 역할의 변화와 위기
• 단순 코딩 작업의 가치 하락
• 문제 해결 능력의 중요성 증대
• 새롭게 부상하는 핵심 개발 역량
• 프롬프트 엔지니어링 및 AI 모델 이해
• 시스템 설계 및 아키텍처 전문성 강화
• 데이터 이해 및 관리 능력
• 생성형 AI 시대의 새로운 개발자 역할
• AI 솔루션 아키텍트 및 엔지니어
• AI 윤리 및 거버넌스 전문가
• 도메인 특화 AI 개발자
• 실질적인 기회 탐색 및 커리어 전략
• 오픈소스 프로젝트 참여 및 커뮤니티 활동
• 기존 서비스에 AI 통합하기
• 스타트업 또는 R&D 부서 도전
• 생성형 AI 도구 활용 극대화 방안
• 다양한 도구 경험 및 숙련
• 자동화와 협업에 AI 적용
• 지속적인 학습과 적응의 중요성
• 학습 로드맵 구축
• 마인드셋 변화

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생성형 AI가 개발 환경에 미치는 영향

생성형 AI는 이미 개발 환경의 여러 측면에서 혁신을 가져오고 있습니다. 단순히 코드를 생성하는 것을 넘어, 개발 프로세스 전반에 걸쳐 생산성을 향상시키고, 새로운 가능성을 열어주고 있습니다.

코딩 생산성 향상과 자동화

가장 직접적인 변화는 코딩 생산성의 극적인 향상입니다. AI 기반 코드 자동 완성 도구(예: GitHub Copilot)는 개발자가 코드를 입력하는 속도와 정확성을 크게 높여줍니다. 특정 함수나 클래스의 주석을 달면 AI가 해당 로직의 코드를 제안하거나, 기존 코드베이스를 분석하여 패턴에 맞는 코드를 자동으로 생성하기도 합니다. 예를 들어, 웹 개발에서 흔히 사용되는 CRUD(Create, Read, Update, Delete) API의 기본적인 골격을 몇 초 만에 생성하거나, 특정 라이브러리의 사용법에 맞춰 간단한 예제 코드를 작성하는 것은 이제 AI의 기본 기능이 되었습니다.

테스트 코드 작성 역시 AI의 도움으로 효율성이 증대됩니다. 이전에는 개발자가 직접 시간을 들여 작성해야 했던 유닛 테스트나 통합 테스트 코드를 AI가 기존 코드를 분석하여 자동으로 제안하거나 생성할 수 있습니다. 이는 버그를 조기에 발견하고 소프트웨어의 품질을 향상시키는 데 크게 기여합니다.

개발 프로세스 전반의 변화

생성형 AI는 코딩 단계를 넘어 개발 프로세스의 다른 영역에도 영향을 미칩니다. 요구사항 분석 단계에서는 사용자 스토리나 기능 명세를 AI가 초안으로 작성해 주거나, 모호한 부분을 명확히 하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 설계 단계에서는 아키텍처 패턴이나 특정 모듈의 디자인을 제안하고, 데이터베이스 스키마를 생성하는 데 활용될 수 있습니다.

문서화 작업 또한 AI의 도움을 받아 자동화되거나 효율화될 수 있습니다. 복잡한 코드에 대한 설명을 자동으로 생성하거나, 개발 가이드를 작성하는 데 AI를 활용하면 개발자의 문서화 부담을 크게 줄일 수 있습니다. 배포 및 운영 단계에서는 AI가 로그를 분석하여 잠재적 문제를 예측하고, 시스템 장애 발생 시 원인을 파악하는 데 도움을 주어 운영 효율성을 높일 수 있습니다. 이처럼 생성형 AI는 개발의 전 과정을 더욱 민첩하고 효율적으로 만들고 있습니다.

전통적 개발자 역할의 변화와 위기

생성형 AI의 발전은 전통적인 개발자 역할에 대한 재정의를 요구하며, 일부 영역에서는 위기감을 조성하기도 합니다.

단순 코딩 작업의 가치 하락

과거에는 '코드를 얼마나 빠르고 정확하게 작성하는가'가 개발자의 핵심 역량 중 하나였습니다. 하지만 AI 기반 코드 생성 도구가 발전하면서, 단순하고 반복적인 코딩 작업의 가치는 점차 하락하고 있습니다. 예를 들어, 특정 프레임워크의 boilerplate 코드 작성, 기본적인 데이터베이스 연동 로직, 흔히 사용되는 UI 컴포넌트 구현 등은 AI가 개발자보다 훨씬 빠르고 오류 없이 처리할 수 있게 되었습니다. 이는 특히 신입 개발자나 주니어 개발자에게 큰 도전으로 다가올 수 있습니다. AI가 할 수 있는 작업에만 집중한다면, 개발자로서의 경쟁력을 잃을 수 있다는 우려가 커지고 있습니다.

하지만 이는 단순히 개발자의 일자리가 사라진다는 의미보다는, 개발자가 더 고차원적인 문제 해결에 집중할 수 있는 기회를 제공한다는 관점으로 이해해야 합니다. AI가 반복적인 작업을 처리하는 동안, 개발자는 복잡한 비즈니스 로직 구현, 시스템 아키텍처 설계, 사용자 경험 개선 등 인간의 창의적 사고가 필요한 영역에 더 많은 시간을 할애할 수 있게 됩니다.

문제 해결 능력의 중요성 증대

AI가 코드를 생성하고 자동화하는 능력이 아무리 뛰어나도, AI는 스스로 문제를 정의하거나 비즈니스 목표를 설정할 수 없습니다. 즉, '무엇을 만들어야 하는가'에 대한 해답은 여전히 개발자의 몫입니다. 복잡한 요구사항을 분석하고, 다양한 이해관계자의 의견을 조율하며, 기술적 제약 조건 내에서 최적의 해결책을 찾아내는 능력은 생성형 AI 시대에 더욱 중요해졌습니다.

이제 개발자는 단순히 주어진 요구사항을 코드로 구현하는 사람을 넘어, 비즈니스 문제를 이해하고, 기술적 관점에서 해결책을 제시하며, 시스템 전체의 가치를 극대화하는 역할을 수행해야 합니다. 이는 추상적인 사고, 논리적 분석, 커뮤니케이션 능력 등 AI가 대체하기 어려운 인간 고유의 역량을 요구합니다.

새롭게 부상하는 핵심 개발 역량

생성형 AI 시대에는 기존의 개발 역량에 더해 새로운 기술과 사고방식이 요구됩니다. 이러한 역량들은 개발자가 변화하는 환경에 성공적으로 적응하고 새로운 기회를 포착하는 데 필수적입니다.

프롬프트 엔지니어링 및 AI 모델 이해

생성형 AI 도구를 효과적으로 활용하기 위해서는 프롬프트 엔지니어링 역량이 필수적입니다. 이는 AI 모델에게 원하는 결과물을 얻기 위해 정확하고 명확한 지시(프롬프트)를 작성하는 기술입니다. 단순히 질문을 던지는 것을 넘어, AI 모델의 특성과 한계를 이해하고, 특정 맥락과 제약 조건을 포함하여 최적의 결과물을 도출하는 방법을 알아야 합니다. 예를 들어, "웹 페이지 코드 만들어줘" 보다는 "사용자 로그인 기능을 포함하는 반응형 웹 페이지의 HTML, CSS, JavaScript 코드를 생성해 줘. 로그인 폼은 이메일과 비밀번호를 입력받고, 제출 버튼은 파란색으로 해줘."와 같이 구체적으로 지시할 때 훨씬 더 유용한 결과를 얻을 수 있습니다.

더 나아가, 개발자는 다양한 생성형 AI 모델(예: GPT, LaMDA, Claude 등)의 작동 방식, 학습 데이터, 성능 특성, 그리고 Fine-tuning(미세 조정) 가능성 등을 이해해야 합니다. 어떤 모델이 특정 작업에 더 적합한지, 어떤 데이터로 학습해야 더 나은 성능을 낼 수 있는지 판단하는 능력은 AI 기반 솔루션을 설계하고 구축하는 데 핵심적인 역할을 합니다.

시스템 설계 및 아키텍처 전문성 강화

생성형 AI가 개별 모듈이나 기능을 효율적으로 개발한다 해도, 이들을 하나로 묶어 안정적이고 확장 가능한 시스템을 만드는 것은 여전히 개발자의 몫입니다. 오히려 AI의 도입으로 시스템의 복잡성은 더욱 증가할 수 있습니다. AI 모델과의 연동 방식, 데이터 흐름 관리, 분산 시스템 아키텍처, 그리고 AI가 생성한 코드와 기존 코드베이스의 통합 등 복잡한 문제들을 해결해야 합니다.

따라서 고급 시스템 설계 능력과 아키텍처 전문성은 그 어느 때보다 중요해졌습니다. 개발자는 단순히 코드를 잘 짜는 것을 넘어, 전체 시스템의 큰 그림을 그리고, 기술 스택을 결정하며, 성능과 보안, 확장성을 고려한 설계를 주도할 수 있어야 합니다. 이는 AI가 할 수 없는, 인간의 통찰력과 경험이 필요한 영역입니다.

데이터 이해 및 관리 능력

생성형 AI의 성능은 학습 데이터의 품질에 크게 좌우됩니다. 개발자는 이제 단순히 데이터를 소비하는 것을 넘어, AI 모델 학습에 필요한 데이터를 수집, 전처리, 정제하고 관리하는 능력까지 요구받고 있습니다. 특정 도메인에 특화된 AI 모델을 구축하기 위해서는 해당 도메인의 특성을 반영한 고품질 데이터셋을 구축하는 것이 필수적입니다.

또한, AI 모델의 결과물을 평가하고 개선하기 위한 데이터 분석 능력도 중요합니다. AI가 생성한 코드가 비효율적이거나 오류가 있을 경우, 이를 식별하고 개선하기 위한 데이터를 분석하고, 모델에 피드백을 제공하여 성능을 지속적으로 향상시킬 수 있어야 합니다. 이는 데이터 과학과 엔지니어링의 경계가 모호해지는 현상을 더욱 가속화하고 있습니다.

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생성형 AI 시대의 새로운 개발자 역할

생성형 AI의 등장은 기존 개발자의 역할을 변화시키는 동시에, 완전히 새로운 형태의 개발자 역할과 직무를 창출하고 있습니다. 이러한 새로운 역할들은 개발자가 AI 기술을 깊이 이해하고 비즈니스에 적용하는 능력을 요구합니다.

AI 솔루션 아키텍트 및 엔지니어

이 역할은 특정 비즈니스 문제를 해결하기 위해 AI 기술을 활용한 전체 솔루션을 설계하고 구축하는 데 집중합니다. 단순히 AI 모델을 가져다 쓰는 것을 넘어, 최적의 AI 모델을 선택하고, 이를 기존 시스템과 통합하며, 데이터 파이프라인을 구축하고, 배포 및 운영 전략을 수립하는 포괄적인 역할을 수행합니다. 이들은 클라우드 컴퓨팅, 분산 시스템, 데이터 엔지니어링에 대한 깊은 이해를 바탕으로, AI 모델이 실제 환경에서 안정적으로 작동하도록 만듭니다. 예를 들어, 고객 서비스 챗봇 시스템을 구축할 때, 어떤 거대 언어 모델(LLM)을 사용할지, 챗봇과 기존 CRM 시스템을 어떻게 연동할지, 사용자의 질문 데이터를 어떻게 수집하고 모델을 개선할지에 대한 전체 그림을 그리는 역할을 합니다.

AI 윤리 및 거버넌스 전문가

생성형 AI의 강력한 능력은 동시에 윤리적 문제와 사회적 책임에 대한 논의를 불러일으킵니다. AI의 편향성, 투명성, 개인 정보 보호, 보안 등의 문제를 해결하는 전문가는 생성형 AI 시대에 매우 중요한 역할을 합니다. 이들은 개발 단계부터 AI 시스템의 잠재적 위험을 식별하고, 이를 완화하기 위한 정책과 기술적 장치를 마련합니다. 예를 들어, 특정 그룹에 대한 차별적 결과를 생성하는 AI 모델을 방지하기 위한 공정성 감사를 수행하거나, AI가 생성한 콘텐츠의 저작권 문제를 해결하기 위한 가이드라인을 제시할 수 있습니다. 법률, 사회학, 컴퓨터 과학 지식을 융합하여 안전하고 책임감 있는 AI 시스템을 구축하는 데 기여합니다.

도메인 특화 AI 개발자

이 역할은 특정 산업이나 도메인(예: 의료, 금융, 법률, 교육, 제조)에 대한 깊은 지식과 생성형 AI 기술을 결합하여 해당 도메인에 특화된 솔루션을 개발합니다. 이들은 해당 도메인의 고유한 문제와 데이터를 이해하고, 이를 AI 모델에 적용하여 혁신적인 가치를 창출합니다. 예를 들어, 의료 분야에서는 환자의 진료 기록을 분석하여 질병 진단을 돕는 AI 보조 진단 시스템을 개발하거나, 신약 개발 과정에서 새로운 화합물 구조를 제안하는 AI 모델을 구축할 수 있습니다. 금융 분야에서는 사기 탐지, 시장 예측, 맞춤형 금융 상품 추천 등에 AI를 활용할 수 있습니다. 도메인 지식이 AI 기술만큼이나 중요한 핵심 역량이 됩니다.

다음 표는 전통적인 개발자와 생성형 AI 시대 개발자의 역할을 비교하여 보여줍니다.

구분	전통적 개발자	생성형 AI 시대 개발자
주요 업무	요구사항 기반 코드 구현, 기능 개발, 버그 수정	비즈니스 문제 정의, AI 솔루션 설계 및 통합, 프롬프트 엔지니어링, AI 모델 관리
핵심 역량	코딩 능력, 알고리즘 이해, 특정 프레임워크 숙련	문제 정의 능력, 시스템 아키텍처 설계, AI 모델 이해, 프롬프트 엔지니어링, 데이터 관리, 도메인 지식
가치 창출 방식	정확하고 효율적인 코드 작성으로 소프트웨어 기능 구현	AI 활용을 통한 비즈니스 혁신, 복잡한 문제 해결, 새로운 가치 창출

실질적인 기회 탐색 및 커리어 전략

생성형 AI 시대의 도래는 개발자에게 새로운 도전과 함께 다양한 커리어 기회를 제공합니다. 이러한 기회를 성공적으로 포착하기 위한 실질적인 전략은 다음과 같습니다.

오픈소스 프로젝트 참여 및 커뮤니티 활동

새로운 기술 트렌드를 익히고, 실질적인 경험을 쌓는 가장 좋은 방법 중 하나는 오픈소스 프로젝트에 참여하는 것입니다. 생성형 AI 관련 오픈소스 프로젝트는 AI 모델 개발, 프레임워크 구축, 응용 서비스 구현 등 다양한 분야에서 활발하게 진행되고 있습니다. 이러한 프로젝트에 기여하면서 최신 AI 기술을 직접 다뤄보고, 다른 개발자들과 협력하며 지식을 공유할 수 있습니다. AI 커뮤니티 활동은 최신 정보를 습득하고, 네트워크를 확장하며, 잠재적인 멘토나 협력자를 만나는 데 큰 도움이 됩니다.

기존 서비스에 AI 통합하기

새로운 AI 기반 서비스를 처음부터 구축하는 것 외에도, 이미 운영 중인 서비스에 생성형 AI 기능을 추가하여 새로운 가치를 창출하는 기회를 모색할 수 있습니다. 예를 들어, 기존 웹사이트에 AI 기반 챗봇을 도입하여 고객 지원을 자동화하거나, 콘텐츠 관리 시스템(CMS)에 AI를 활용하여 블로그 게시물 초안을 생성하거나, 개인화된 추천 시스템을 강화할 수 있습니다. 이 과정에서 개발자는 기존 시스템의 구조를 이해하고, AI 기술을 효과적으로 통합하는 방법을 배우며, 실제 비즈니스 가치로 연결하는 경험을 쌓을 수 있습니다.

스타트업 또는 R&D 부서 도전

생성형 AI 기술을 최전선에서 적용하고 실험할 수 있는 환경은 주로 AI 스타트업이나 대기업의 R&D(연구 개발) 부서입니다. 이러한 조직들은 혁신적인 아이디어를 자유롭게 시도하고, 최신 AI 모델과 도구를 직접 개발하거나 활용하는 데 적극적입니다. 이러한 환경에서 일하는 것은 AI 기술 전문성을 빠르게 심화하고, 미래 지향적인 프로젝트에 참여하여 커리어 성장을 가속화할 수 있는 좋은 기회가 됩니다.

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생성형 AI 도구 활용 극대화 방안

생성형 AI는 우리를 대체하는 것이 아니라, 우리의 역량을 확장하고 생산성을 극대화하는 강력한 도구입니다. 이 도구를 얼마나 잘 활용하느냐가 생성형 AI 시대 개발자의 경쟁력을 좌우할 것입니다.

다양한 도구 경험 및 숙련

하나의 생성형 AI 도구에만 의존하는 것은 바람직하지 않습니다. GitHub Copilot, ChatGPT, Bard, Claude 등 다양한 AI 코딩 도구와 거대 언어 모델(LLM) 서비스들은 각각의 특장점을 가지고 있습니다. 예를 들어, 특정 작업에는 ChatGPT가 더 효과적일 수 있고, 다른 작업에는 Claude가 더 나은 결과를 제공할 수 있습니다. 여러 도구를 직접 경험하고, 각 도구의 장단점과 사용법을 숙련하여 특정 상황에 가장 적합한 도구를 선택하고 활용하는 능력을 키워야 합니다. 이를 통해 문제 해결의 폭을 넓히고, 개발 효율성을 극대화할 수 있습니다.

# 예시: 파이썬에서 간단한 웹 서버 코드 생성 요청 (ChatGPT 또는 Bard)
# 프롬프트: "파이썬 Flask를 사용하여 'Hello, World!'를 반환하는 간단한 웹 서버 코드를 작성해 줘.
#           서버는 5000번 포트에서 실행되어야 해."

from flask import Flask

app = Flask(__name__)

@app.route('/')
def hello_world():
    return 'Hello, World!'

if __name__ == '__main__':
    app.run(debug=True, port=5000)

# 이 코드는 AI가 생성할 수 있는 기본적인 예시입니다.
# 개발자는 이를 바탕으로 비즈니스 로직을 추가하고 확장합니다.

자동화와 협업에 AI 적용

생성형 AI는 단순히 코드를 생성하는 것을 넘어, 개발 프로세스 전반의 자동화를 돕는 강력한 협업 도구로 활용될 수 있습니다. CI/CD(지속적 통합/지속적 배포) 파이프라인에 AI를 통합하여 코드 리뷰를 자동화하거나, 테스트 케이스를 생성하고, 배포 스크립트를 개선하는 데 사용할 수 있습니다. 또한, 기술 문서 초안 작성, 회의록 요약, 버그 리포트 분석 등 반복적이고 시간 소모적인 작업에 AI를 적용하여 개발팀의 전반적인 생산성을 높일 수 있습니다.

개발팀 내에서 AI 도구 활용에 대한 모범 사례를 공유하고, AI 기반 워크플로우를 구축하는 것도 중요합니다. 예를 들어, 새로운 기능 개발 시 AI를 활용하여 초기 설계 아이디어를 얻고, 코드 구현 시 AI의 제안을 적극적으로 활용하며, 코드 리뷰 시 AI의 분석 결과를 참고하는 등의 방식으로 협업할 수 있습니다. AI를 팀의 일원으로 생각하고, 인간과 AI의 시너지를 극대화하는 방법을 끊임없이 탐구해야 합니다.

지속적인 학습과 적응의 중요성

생성형 AI 시대의 가장 큰 특징 중 하나는 기술 변화의 속도가 매우 빠르다는 점입니다. 어제의 최신 기술이 오늘의 표준이 되고, 내일이면 또 다른 혁신이 등장할 수 있습니다. 이러한 환경에서 개발자가 경쟁력을 유지하고 성장하기 위한 가장 중요한 요소는 바로 지속적인 학습과 적응 능력입니다.

학습 로드맵 구축

생성형 AI 관련 기술은 매우 광범위합니다. 머신러닝 기초, 딥러닝 이론, 자연어 처리(NLP), 컴퓨터 비전, 강화 학습 등 다양한 분야가 존재합니다. 개발자는 자신의 관심 분야와 커리어 목표에 맞춰 구체적인 학습 로드맵을 구축해야 합니다. 온라인 강의, 전문 서적, 기술 블로그, 컨퍼런스 참여 등을 통해 꾸준히 지식을 습득하고, 새로운 기술 동향을 파악해야 합니다. 단순히 이론을 아는 것을 넘어, 실제 프로젝트에 AI 기술을 적용해보고 실용적인 경험을 쌓는 것이 중요합니다. 예를 들어, 개인 프로젝트로 간단한 AI 챗봇을 만들어보거나, 기존 웹 서비스에 AI 기능을 통합해보는 등의 시도를 할 수 있습니다.

마인드셋 변화

기술 변화에 대한 마인드셋 또한 중요합니다. 생성형 AI를 단순히 위협으로만 인식하기보다는, 새로운 기회와 도구로 받아들이는 긍정적이고 개방적인 태도가 필요합니다. '내가 하던 일을 AI가 대신할 수도 있다'는 불안감 대신, 'AI를 활용하여 나는 더 복잡하고 가치 있는 일을 할 수 있다'는 생각으로 전환해야 합니다. 새로운 기술을 배우고 적용하는 데 대한 두려움을 극복하고, 평생 학습자로서의 자세를 유지하는 것이 생성형 AI 시대를 성공적으로 헤쳐나가는 핵심 열쇠입니다. 개발자는 이제 단순히 코드를 작성하는 엔지니어를 넘어, 기술과 비즈니스를 융합하고, 혁신을 주도하는 역할로 진화해야 합니다.

결론적으로, 생성형 AI는 개발자의 역할을 근본적으로 변화시키고 있습니다. 단순 반복적인 코딩 작업은 AI에게 맡기고, 개발자는 비즈니스 문제 정의, 시스템 아키텍처 설계, AI 모델 활용 및 관리, 그리고 도메인 특화 솔루션 개발과 같은 고부가가치 역할에 집중해야 합니다. 프롬프트 엔지니어링, AI 모델 이해, 데이터 관리, 시스템 설계 능력 등 새로운 핵심 역량을 꾸준히 학습하고, AI 도구를 적극적으로 활용하며, 변화에 대한 유연한 마인드셋을 갖추는 것이 중요합니다. 이러한 노력을 통해 개발자는 생성형 AI 시대를 위기가 아닌, 전례 없는 성장과 혁신의 기회로 만들 수 있을 것입니다.

이러한 변화 속에서 여러분은 어떤 전략을 세우고 계신가요? 혹은 AI 시대의 개발자로서 어떤 고민과 기대를 가지고 계신지 댓글로 공유해 주세요!

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