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Genie 3: 월드 모델의 새로운 지평
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모델
Genie 3: 월드 모델의 새로운 지평
게시일: 2025년 8월 5일
저자: 잭 파커-홀더, 슐로미 프루흐터
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오늘 저희는 전례 없는 다양성의 인터랙티브 환경을 생성할 수 있는 범용 월드 모델, Genie 3를 발표합니다.
텍스트 프롬프트를 입력하면, Genie 3는 720p 해상도에서 수 분간 일관성을 유지하며 초당 24프레임으로 실시간 탐색이 가능한 동적 세계를 생성할 수 있습니다.
https://www.youtube.com/embed/PDKhUknuQDg
월드 시뮬레이션을 향하여
Google DeepMind는 10여 년간 시뮬레이션 환경 연구를 선도해왔습니다. 실시간 전략 게임을 마스터하는 에이전트 훈련부터 오픈엔드 학습 및 로보틱스를 위한 시뮬레이션 환경 개발에 이르기까지 다양한 연구를 진행했습니다. 이러한 연구는 월드 모델 개발의 동기가 되었습니다. 월드 모델은 세계에 대한 이해를 바탕으로 세계의 여러 측면을 시뮬레이션할 수 있는 AI 시스템으로, 에이전트가 환경의 변화와 자신의 행동이 미칠 영향을 예측할 수 있게 해줍니다.
월드 모델은 풍부한 시뮬레이션 환경의 무한한 커리큘럼에서 AI 에이전트를 훈련하는 것을 가능하게 하므로, AGI로 가는 길의 핵심적인 디딤돌이기도 합니다. 작년에 저희는 에이전트를 위한 새로운 환경을 생성할 수 있는 최초의 파운데이션 월드 모델인 Genie 1과 Genie 2를 소개했습니다. 또한 Veo 2 및 Veo 3 모델을 통해 비디오 생성 기술의 최신 기술을 계속해서 발전시켜왔으며, 이는 직관적인 물리학에 대한 깊은 이해를 보여줍니다.
이 모델들은 각각 월드 시뮬레이션의 다양한 능력에서 진전을 보여줍니다. Genie 3는 실시간 상호작용을 허용하는 최초의 월드 모델이며, Genie 2에 비해 일관성과 사실성을 향상시켰습니다.
Genie 3는 더 긴 시간 동안 일관성 있고 상호작용 가능한 세계를 생성할 수 있습니다.
목차
주요 기능
체화된 에이전트 연구
한계점
책임감
다음 단계
Genie 3의 주요 기능:
다음은 Genie 3와의 실시간 상호작용을 녹화한 영상입니다.
세계의 물리적 속성 모델링
물과 조명 같은 자연 현상과 복잡한 환경 상호작용을 경험해 보세요.
프롬프트: 영상은 화산 지대의 험난한 지형을 탐색하는 1인칭 시점을 보여줍니다. 이것은 지형을 가로질러야 하는 바퀴 달린 로봇의 관점에서 촬영된 실제 영상입니다. 차량에는 검게 그을린 바위 위를 삐걱거리며 달리는 두툼한 오프로드 타이어가 있습니다. 카메라는 차량에 장착된 자기중심적 카메라이며, 카메라 하단에는 로봇의 본체와 함께 앞 타이어가 보입니다. 멀리 화산에서 연기와 용암이 흐르는 것을 볼 수 있습니다. 다른 생명체의 흔적은 보이지 않습니다. 에이전트가 피하려는 용암 웅덩이와 무작위적인 암석 지형이 있습니다. 하늘은 선명한 파란색입니다.
프롬프트: 빛의 축제 기간 동안의 제트스키
프롬프트: 플로리다의 한쪽은 2차선 도로, 다른 한쪽은 바다인 보도를 걷고 있습니다. 허리케인이 다가오고 있으며, 강한 바람과 파도가 도로 위로 덮칩니다. 에이전트의 왼쪽에는 바다와 분리하는 난간이 있습니다. 도로는 해안을 따라 이어지며, 에이전트 앞에는 짧은 다리가 보입니다. 파도가 난간을 넘어 도로 위로 연이어 덮칩니다. 야자수들이 바람에 휘고 있습니다. 폭우가 내리고 있으며, 에이전트는 비옷을 입고 있습니다. 실제 세계, 1인칭 시점입니다.
프롬프트: 심해의 어둠 속, 빽빽하게 들어찬 열수 분출공 홍합과 그 위를 기어 다니는 작은 흰 게들로 뒤덮인 협곡 사이를 고속으로 헤엄치는 해파리를 따라가는 실제 추적 영상입니다. 멀리 흐릿한 열수 분출공에서는 빛나는 암석 구조물에서 활기찬 파란색의 미네랄이 풍부한 연기가 짙고 굽이치는 기둥을 뿜어냅니다. 매우 어둡고 희미한 심해 조명, 흐린 바닷물에 입자들이 떠다닙니다.
프롬프트: 작은 폭포가 있는 해안 절벽 위를 조심스럽게 조종하는 헬리콥터 조종사.
자연 세계 시뮬레이션
동물의 행동부터 복잡한 식물 생태계까지, 활기찬 생태계를 생성합니다.
프롬프트: 빙하 호수 기슭을 달리며 숲속의 갈림길을 탐험하고 흐르는 산골짜기 시내를 건넙니다. 아름다운 눈 덮인 산과 소나무 숲을 배경으로 합니다. 풍부한 야생동물이 여정을 즐겁게 만듭니다.
프롬프트: 깊고 희미하게 빛나는 바다, 깊은 바다 협곡 사이를 헤엄치는 실제 추적 샷. 빽빽하게 모인 거대한 해파리 떼가 헤엄치고, 생물 발광 조명이 비춥니다.
프롬프트: 이것은 일본식 선(禪) 정원으로 디자인된 자연스러운 실제 풍경입니다. 장면은 맑은 하늘 아래 이른 아침을 배경으로 합니다. 부드럽고 따뜻한 햇살이 정원을 비추며 길고 부드러운 그림자를 만듭니다. 바닥은 꼼꼼하게 소용돌이 패턴으로 긁어낸 고운 흰 모래로 덮여 있습니다. 작은 고요한 연못이 있고, 그 표면에는 분홍색 수련이 떠 있습니다. 다양한 크기의 매끄러운 회색 돌들이 정원 곳곳에 놓여 있으며, 일부 표면에는 녹색 이끼가 있습니다. 주요 구조물로는 쌓아 올린 돌무더기와 전통적인 일본식 돌등롱이 있습니다. 전체 지역은 배경에 높은 대나무 울타리로 둘러싸여 있습니다. 시각적 스타일은 모래, 돌, 무성한 녹색 식물의 질감이 매우 상세한 사실적인 사진입니다.
프롬프트: 환경은 자연스러운 실제 풍경, 특히 무성하고 활기찬 잎사귀가 빽빽하게 배열된 모습입니다. 잎은 넓고 깊은 질감을 가지고 있으며, 에메랄드에서 라임에 이르는 다양한 녹색 색조를 보여주고, 노란색과 빨간색의 힌트가 섞여 있어 풍부하고 건강한 생태계를 암시합니다. 위에서 비치는 추상적인 얼룩덜룩한 빛이 잎사귀를 가로질러 조명과 그림자의 변화하는 패턴을 만들어내며, 복잡한 잎맥과 다양한 표면을 강조합니다. 분위기는 고요하고 깊이 몰입하게 하며, 활기차고 살아있는 자연 세계 안에 있는 느낌을 불러일으킵니다. 일부 잎 표면에는 작은 물방울이 보여 주변 빛을 반사합니다. 배경은 비슷한 잎사귀의 부드러운 흐림으로 전경 요소를 강조합니다. 공기는 습하고 고요해 보입니다.
애니메이션 및 픽션 모델링
상상력을 발휘하여 환상적인 시나리오와 표현력이 풍부한 애니메이션 캐릭터를 만들어냅니다.
프롬프트: 생동감 넘치는 3D 스타일, 사랑스럽고 푹신한 생명체가 환상적인 풍경 속 무지개 다리를 뛰어다닙니다. 이 생명체는 작고 아담하며, 일출의 따뜻한 색조를 모방한 털을 가지고 있습니다 – 주황색, 노란색, 분홍색이 매끄럽게 어우러집니다. 가장 눈에 띄는 특징은 저먼 셰퍼드 모양의 크고 쫑긋한 귀 한 쌍으로, 둥근 형태에 장난스러운 대조를 더합니다. 짧은 네 다리로 무지개를 가로질러 달릴 때, 털이 물결치듯 흘러 역동성과 에너지를 더합니다. 무지개 다리는 떠다니는 섬, 빛나는 식물, 소용돌이치는 구름으로 가득한 기발한 풍경을 우아하게 가로지릅니다. 조명은 밝고 명랑하며, 생명체와 주변 환경에 따뜻한 빛을 비춥니다. 전체적인 인상은 기쁨, 경이로움, 무한한 에너지이며, 이 생명체의 장난기 넘치는 정신과 그것이 서식하는 세계의 마법 같은 본질을 포착합니다. 이 이미지는 어린 시절의 기발함을 불러일으키고 시청자가 이 매력적인 생명체가 환상적인 영역에서 기다리는 모험을 상상하게 합니다.
프롬프트: 도마뱀이 되어보기, 종이접기 스타일
프롬프트: 환상적인 광각 촬영이 황혼의 부드러운 빛에 잠긴 무성한 마법의 숲을 포착합니다. 플레이어는 큰 반딧불이를 조종하여 활기찬 잎사귀가 빽빽한 캐노피를 이루는 우뚝 솟은 나무들 사이를 날아다니며, 햇빛을 걸러내고 숲 바닥에 얼룩덜룩한 그림자를 만듭니다. 나뭇가지 사이에는 매력적인 트리하우스 몇 채가 자리 잡고 있으며, 각각 따뜻하고 매력적인 빛으로 빛납니다. 트리하우스는 크기와 디자인이 다양하며, 일부는 기발한 성을, 다른 일부는 아늑한 오두막을 닮았습니다. 빛나는 창문과 소형 발코니 같은 작은 디테일이 매력을 더합니다. 덤불 아래 거의 보이지 않는 구불구불한 길이 시청자의 시선을 마법의 숲 깊숙이 이끕니다. 전체 장면은 경이로움, 평온함, 어린 시절 꿈의 마법을 불러일으킵니다.
프롬프트: 구불구불한 에메랄드빛 녹색 언덕, 안개 낀 호수, 험준한 산이 있는 고요한 아일랜드 풍경이 갑자기 격렬하게 흔들립니다. 마치 지구가 찢어지는 것처럼. 초현실적인 혼돈의 순간, 땅의 전체 구역이 찢어져 하늘로 솟아오르며, 그 바위 밑바닥이 날것의 부서진 흙처럼 노출됩니다. 호수는 위로 뽑혀져 이제 하늘에 매달려 있고, 그 물은 거대한 폭포로 아래로 쏟아져 땅 위에 종말론적인 안개와 비의 폭풍을 만듭니다. 카메라는 뒤로 물러나 새로운 불가능한 지형을 드러냅니다. 떠다니는 산, 뒤집힌 절벽, 공중에서 꼬이는 강. 중력 자체가 구부러지면서 한때 평화로웠던 시골이 자연의 폭력적인 변화에 대한 브루탈리스트적이고 초현실적인 기념비로 변합니다.
장소 및 역사적 배경 탐험
지리적, 시간적 경계를 초월하여 장소와 과거 시대를 탐험합니다.
프롬프트: 알프스의 실제 산악 환경. 풍경은 가파른 암벽과 느슨한 암설 및 잔해로 가득 찬 좁은 협곡을 특징으로 합니다. 암석은 주로 회색과 흰색이며, 절벽 면에 녹색 식물이 달라붙어 있는 부분이 있습니다. 협곡의 꼭대기는 빽빽한 상록수림과 초원의 전경으로 열립니다. 전체적인 주제는 험준하고 자연스러운 아름다움과 극한의 지형입니다.
프롬프트: 바포레토로 본 베니스. 베니스의 운하는 세심한 디테일로 재현되었습니다. 물에는 사실적인 반사와 항적이 있습니다. 건물들은 부서지는 회반죽과 수세기의 풍화를 보여줍니다. 장면은 다른 곤돌라, 수상 택시, 바지선으로 채워져 있습니다.
프롬프트: 크레타 섬의 크노소스 궁전이 영광스러운 전성기 시절의 모습으로 서 있었을 때를 탐험합니다.
프롬프트: 일리노이주 힌스데일에서 아름다운 날에 산책합니다. 실제 세계. 차들이 주차되어 있습니다. 촬영하는 사람은 보도에 서 있고, 머리 위로 새 떼가 날아갑니다.
프롬프트: 인도의 킬라르-키슈트와르 도로, 절벽 가장자리의 좁은 길을 달리는 자전거 애호가. 실제 세계, 1인칭, 핸들을 잡은 손만 보임.
실시간 기능의 한계 돌파
Genie 3에서 높은 수준의 제어 가능성과 실시간 상호작용을 달성하기 위해서는 상당한 기술적 돌파구가 필요했습니다. 각 프레임의 자기회귀적 생성 동안, 모델은 시간이 지남에 따라 길어지는 이전에 생성된 궤적을 고려해야 합니다. 예를 들어, 사용자가 1분 후에 어떤 위치를 다시 방문하면, 모델은 1분 전의 관련 정보를 다시 참조해야 합니다. 실시간 상호작용을 달성하기 위해, 이 계산은 새로운 사용자 입력이 도착함에 따라 초당 여러 번 발생해야 합니다.
장기적인 환경 일관성
AI가 생성한 세계가 몰입감을 주려면, 장기적으로 물리적으로 일관성을 유지해야 합니다. 그러나 환경을 자기회귀적으로 생성하는 것은 일반적으로 전체 비디오를 생성하는 것보다 더 어려운 기술적 문제입니다. 왜냐하면 부정확성이 시간이 지남에 따라 축적되는 경향이 있기 때문입니다. 이러한 어려움에도 불구하고, Genie 3 환경은 수 분 동안 대체로 일관성을 유지하며, 시각적 기억은 1분 전까지 확장됩니다.
프롬프트: 1인칭 에이전트가 페인트 롤러로 황갈색 집을 칠하는 POV 액션 카메라
프롬프트: 회색 집이 있는 빅토리아 시대 거리. 회색 집에는 마법의 불꽃으로 둘러싸인 포털이 있습니다. 포털은 모래 언덕으로 가득 찬 광대한 사막으로 이어지며, 그 사막은 밖에서도 보입니다. 에이전트는 포털로 걸어 들어가 사막으로 순간 이동할 수 있습니다.
프롬프트: 교실 앞 칠판에 GENIE-3 MEMORY TEST라고 쓰여 있고 그 아래에는 사과, 커피 한 잔, 나무의 아름다운 분필 그림이 있습니다. 교실은 이것 외에는 비어 있습니다. 창밖에는 나무와 몇 대의 차가 지나갑니다.
건물 왼쪽의 나무들은 시야 안팎을 오가면서도 상호작용 내내 일관되게 유지됩니다.
Genie 3의 일관성은 창발적 능력입니다. NeRF 및 가우시안 스플래팅과 같은 다른 방법들도 일관성 있게 탐색 가능한 3D 환경을 허용하지만, 명시적인 3D 표현의 제공에 의존합니다. 대조적으로, Genie 3가 생성한 세계는 세계 설명과 사용자의 행동에 따라 프레임 단위로 생성되기 때문에 훨씬 더 역동적이고 풍부합니다.
프롬프트: 1인칭 시점 드론 영상. 아이슬란드의 좁은 협곡으로 고속 비행하며, 바닥에는 강이 흐르고 바위에는 이끼가 있으며, 골든 아워, 실제 세계
프롬프트 기반 월드 이벤트
탐색 입력 외에도, Genie 3는 우리가 프롬프트 기반 월드 이벤트라고 부르는 더 표현적인 형태의 텍스트 기반 상호작용을 가능하게 합니다.
프롬프트 기반 월드 이벤트를 통해 날씨 조건을 변경하거나 새로운 객체와 캐릭터를 도입하는 등 생성된 세계를 변경할 수 있어, 탐색 컨트롤의 경험을 향상시킵니다.
이 능력은 또한 경험으로부터 학습하는 에이전트가 예기치 않은 상황을 처리하는 데 사용할 수 있는 반사실적, 즉 "만약에" 시나리오의 폭을 넓혀줍니다.
세계 설정을 선택하세요. 그런 다음 이벤트를 선택하고 Genie 3가 그것을 만드는 것을 보세요.https://storage.googleapis.com/deepmind-media/DeepMind.com/Blog/genie-3/genie-events/index.html
체화된 에이전트 연구 촉진
미래 에이전트 훈련을 위해 Genie 3가 생성한 세계의 호환성을 테스트하기 위해, 저희는 3D 가상 환경을 위한 범용 에이전트인 SIMA 에이전트의 최신 버전을 위한 세계를 생성했습니다. 각 세계에서 우리는 에이전트에게 일련의 뚜렷한 목표를 추구하도록 지시했고, 에이전트는 Genie 3에 탐색 행동을 보내 이를 달성하고자 합니다. 다른 환경과 마찬가지로, Genie 3는 에이전트의 목표를 알지 못하며, 대신 에이전트의 행동에 기반하여 미래를 시뮬레이션합니다.
세계 설정을 선택하세요. 그런 다음 에이전트가 달성하기를 원하는 목표를 선택하고 그것을 어떻게 완수하는지 지켜보세요.https://storage.googleapis.com/deepmind-media/DeepMind.com/Blog/genie-3/genie-goal/index.html
Genie 3는 일관성을 유지할 수 있기 때문에, 이제 더 긴 행동 순서를 실행하여 더 복잡한 목표를 달성하는 것이 가능합니다. 우리는 이 기술이 AGI를 향해 나아가고 에이전트가 세상에서 더 큰 역할을 하게 됨에 따라 중요한 역할을 할 것으로 기대합니다.
한계점
Genie 3가 월드 모델이 달성할 수 있는 것의 경계를 넓혔지만, 현재의 한계를 인정하는 것이 중요합니다:
제한된 행동 공간. 프롬프트 기반 월드 이벤트는 광범위한 환경 개입을 허용하지만, 반드시 에이전트 자체가 수행하는 것은 아닙니다. 에이전트가 직접 수행할 수 있는 행동의 범위는 현재 제한적입니다.
다른 에이전트와의 상호작용 및 시뮬레이션. 공유 환경에서 여러 독립적인 에이전트 간의 복잡한 상호작용을 정확하게 모델링하는 것은 여전히 진행 중인 연구 과제입니다.
실제 장소의 정확한 표현. Genie 3는 현재 실제 장소를 완벽한 지리적 정확도로 시뮬레이션할 수 없습니다.
텍스트 렌더링. 명확하고 읽기 쉬운 텍스트는 종종 입력 세계 설명에 제공될 때만 생성됩니다.
제한된 상호작용 시간. 모델은 현재 장시간이 아닌 몇 분간의 연속적인 상호작용을 지원할 수 있습니다.
책임감
우리는 기초 기술이 처음부터 책임감에 대한 깊은 헌신을 필요로 한다고 믿습니다. Genie 3의 기술 혁신, 특히 개방형 및 실시간 기능은 안전과 책임에 대한 새로운 과제를 제기합니다. 이러한 고유한 위험을 해결하면서 이점을 극대화하기 위해, 우리는 책임 있는 개발 및 혁신 팀과 긴밀히 협력했습니다.
Google DeepMind에서는 인간의 창의성을 증폭시키면서 의도하지 않은 영향을 제한하는 방식으로 동급 최고의 모델을 개발하는 데 전념하고 있습니다. Genie의 잠재적 응용 분야를 계속 탐색함에 따라, 우리는 소수의 학계 및 크리에이터에게 조기 액세스를 제공하는 제한된 연구 미리보기로 Genie 3를 발표합니다. 이 접근 방식을 통해 우리는 이 새로운 영역을 탐색하고 위험과 적절한 완화 조치에 대한 이해를 계속 구축하면서 중요한 피드백과 학제간 관점을 수집할 수 있습니다. 우리는 이 기술을 책임감 있는 방식으로 개발하기 위해 커뮤니티와 더욱 협력하기를 기대합니다.
다음 단계
우리는 Genie 3가 월드 모델에 있어 중요한 순간이며, AI 연구와 생성 미디어의 많은 분야에 영향을 미치기 시작할 것이라고 믿습니다. 이를 위해, 우리는 미래에 추가 테스터에게 Genie 3를 제공할 수 있는 방법을 모색하고 있습니다.
Genie 3는 교육 및 훈련에 새로운 기회를 창출하여 학생들이 배우고 전문가가 경험을 쌓는 데 도움을 줄 수 있습니다. 로봇 및 자율 시스템과 같은 에이전트를 훈련할 수 있는 광대한 공간을 제공할 뿐만 아니라, Genie 3는 에이전트의 성능을 평가하고 약점을 탐색하는 것을 가능하게 할 수 있습니다.
모든 단계에서 우리는 우리 작업의 의미를 탐색하고 인류의 이익을 위해 안전하고 책임감 있게 개발하고 있습니다.
아래 BibTeX를 사용하여 인용해 주세요
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감사의 말
Genie 3는 Phil Ball, Jakob Bauer, Frank Belletti, Bethanie Brownfield, Ariel Ephrat, Shlomi Fruchter, Agrim Gupta, Kristian Holsheimer, Aleks Holynski, Jiri Hron, Christos Kaplanis, Marjorie Limont, Matt McGill, Yanko Oliveira, Jack Parker-Holder, Frank Perbet, Guy Scully, Jeremy Shar, Stephen Spencer, Omer Tov, Ruben Villegas, Emma Wang, Jessica Yung의 핵심 연구 및 엔지니어링 기여 덕분에 가능했습니다.
이 프로젝트의 핵심 구성 요소를 개발하고 개선하는 데 귀중한 파트너십을 제공한 Andrew Audibert, Cip Baetu, Jordi Berbel, David Bridson, Jake Bruce, Gavin Buttimore, Sarah Chakera, Bilva Chandra, Paul Collins, Alex Cullum, Bogdan Damoc, Vibha Dasagi, Maxime Gazeau, Charles Gbadamosi, Woohyun Han, Ed Hirst, Ashyana Kachra, Lucie Kerley, Kristian Kjems, Eva Knoepfel, Vika Koriakin, Jessica Lo, Cong Lu, Zeb Mehring, Alex Moufarek, Henna Nandwani, Valeria Oliveira, Fabio Pardo, Jane Park, Andrew Pierson, Ben Poole, Helen Ran, Nilesh Ray, Tim Salimans, Manuel Sanchez, Igor Saprykin, Amy Shen, Sailesh Sidhwani, Duncan Smith, Joe Stanton, Hamish Tomlinson, Dimple Vijaykumar, Luyu Wang, Piers Wingfield, Nat Wong, Keyang Xu, Christopher Yew, Nick Young, Vadim Zubov에게 감사합니다.
연구 과정 전반에 걸쳐 통찰력 있는 지도와 지원을 아끼지 않은 Tim Rocktäschel, Satinder Singh, Adrian Bolton, Inbar Mosseri, Aäron van den Oord, Douglas Eck, Dumitru Erhan, Raia Hadsell, Zoubin Gharamani, Koray Kavukcuoglu, Demis Hassabis에게 감사합니다.
특집 영상은 Suz Chambers, Matthew Carey, Alex Chen, Andrew Rhee, JR Schmidt, Scotch Johnson, Heysu Oh, Kaloyan Kolev, Arden Schager, Sam Lawton, Hana Tanimura, Zach Velasco, Ben Wiley, Dev Valladares가 제작했습니다. Signe Norly, Eleni Shaw, Andeep Toor, Gregory Shaw, Irina Blok이 생성한 샘플을 포함합니다.
마지막으로, 통찰과 지원을 아끼지 않은 Mohammad Babaeizadeh, Gabe Barth-Maron, Parker Beak, Jenny Brennan, Tim Brooks, Max Cant, Harris Chan, Jeff Clune, Kaspar Daugaard, Dumitru Erhan, Ashley Feden, Simon Green, Nik Hemmings, Michael Huber, Jony Hudson, Dirichi Ike-Njoku, Bonnie Li, Simon Osindero, Georg Ostrovski, Ryan Poplin, Alex Rizkowsky, Giles Ruscoe, Ana Salazar, Guy Simmons, Jeff Stanway, Metin Toksoz-Exley, Petko Yotov, Mingda Zhang, Martin Zlocha에게 감사를 표합니다.
작성자 : 초존도초고정닉
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작성자 : ㅇㅇ고정닉
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