By 나탈리아 모제스카, MBA, PhD조직이 AI / ML을 이해하도록 돕는다.

최근에 취임식에 참석할 기회가있었습니다 감성 AI 컨퍼런스~에 의해 조직 됨 세스 mes 스, NLP (Natural Language Processing), 텍스트 분석, 감정 분석 및 비즈니스 응용 분야의 주요 분석가 및 비즈니스 컨설턴트입니다. (Seth는 15 년 전 첫 번째 Text Analytics Summit을 주최했으며 이번 회의에 참석할 수있는 특권이있었습니다. CX 감정이 회의에는 미국, 캐나다 및 유럽의 업계 및 학계에서 약 22 명이 참석했습니다 (발표자 및 토론자 포함).

회의 주제가 주어지면 is 감정 AI, 왜 관련이 있으며, 그것에 대해 무엇을 알아야합니까? (경고 :이 기사는 길고 기사입니다.) 먼저 배경을 찾으십시오.

감정은 인간 지능과 의사 결정의 초석입니다

우리 인간은 매우 감정적 인 존재이며, 우리가 모르는 경우에도 감정은 우리가하는 모든 일에 영향을 미칩니다. 그들은 우리의주의를 이끌고, 우리가 배우고 기억하는 것과 무엇을, 어떻게 영향을 미치는지, 우리 자신과 타인을 인식하는 방법, 궁극적으로 우리가 어떻게 개인과 사람이되는지 성장합니다. Yann LeCun으로서 AI와 딥 러닝의 대부 중 하나"감정없이 지능을 갖는 것은 불가능하다"(Daniel McDuff 프레젠테이션에서 인용).

감정은 매우 개인적이지만 사회적이기도합니다. 일반적으로 다른 사람들의 정서적 반응과 우리 자신의 행동에 대한 반응은 우리가 유아로서 가장 먼저 배우는 것 중 일부입니다. 그들은 또한 우리가 스토리 텔링을 좋아하는 이유이기도합니다. 그리고 왜 이야기가 학습, 다른 사람들에게 영향을 미치고 영감을주고 행동과 변화를 유발하는 데 매우 효과적인 이유는 무엇입니까? 잘 구성된 이야기에서 줄거리 (내러티브 호)는 등장 인물의 정서적 진화 (감정 아크)와 밀접하게 얽혀서 이야기 + 감정의 이중 나선을 형성합니다. 또한, 이야기의 모음이 아니라면 역사, 정치 및 뉴스는 무엇입니까?

우리는 평생 동안 미묘하고 미묘한 방식으로 감정의 지배를 받고 있습니다. 컨퍼런스 발표자 중 한 명인 Diana Lucaci는 진정한 영향 "사람들은 자신의 생각을 말하고 자신의 느낌에 따라 행동합니다."

신경 과학 연구와 정서적 디자인이 수년 동안 마케팅과 광고, 제품, 서비스 및 웹 사이트 디자인의 필수 요소였던 것은 놀라운 일이 아닙니다. 감정은 사용자가 사용자가 링크를 클릭하고 디자이너가 의도 한 것처럼 웹 사이트를 통해 제품을 구매하거나 감정적 인 빵 부스러기를 따르도록 자극합니다.

감성 인공 지능은 인간의 감정을 이해, 복제 및 시뮬레이션하려고합니다.

인공 지능 (AI) 분야에서, 연구원들과 실무자들도 마찬가지로 수년간 인간의 감정을 모방하고 탐구하는 방법을 모색 해왔다. 필드 1995 년에 출발 MIT 미디어 연구소 교수 Rosalind Picard가“효과적인 컴퓨팅” 그것은 감정적 인 인공 지능이 분리 된 같은 이름으로 새로운 훈련을 일으켰습니다. 감정 AI의 목표? 기계 내에서 그리고 기계로 인간의 감정을 이해, 복제 및 시뮬레이션합니다.

효과적인 컴퓨팅 및 감성 AI에는 많은 기술과 응용 분야가 통합되어 있습니다. 그만큼 영향을주는 컴퓨팅 그룹 예를 들어 MIT에서“인간의 감정과 계산 기술 사이의 격차를 해소하려는 목표”. 이 프로젝트는“외형 징후가 분명해지기 전에 우울증을 예측하고 예방하는 새로운 방법을 찾는 것; 의사 소통, 동기 부여 및 감정 조절 문제에 직면 한 특별한 도움이 필요한 사람들을 도울 수있는 방법을 고안합니다. 로봇과 컴퓨터가 자연스러운 감정적 피드백을 받고 인간의 경험을 향상시킬 수있게 해줍니다.” 그리고 이것은 단지 표면을 긁는 것입니다. 더 많은 프로젝트, 응용 프로그램 및 사용 사례가 있습니다. 연구소 웹 사이트.

감정 분석은 멀티 모달로 진행

감정 AI의 영역 중 하나는 감정 분석으로, 적어도 2000 년대 초반부터 존재했던 분야입니다. 감정 분석은 일반적으로 텍스트 데이터, 이메일, 채팅, 소셜 미디어 게시물 또는 설문 조사 응답에 대해 수행됩니다. NLP, 전산 언어학 및 텍스트 분석을 사용하여 텍스트 작성자의 긍정적 또는 부정적 태도 (일명 ​​"방향")를 유추합니다.

감정 분석의 명백한 적용은 브랜드 / 평판 관리 (특히 소셜 미디어), 추천 시스템, 컨텐츠 기반 필터링, 시맨틱 검색 및 사용자 / 소비자 의견 과시, 제품 설계 정보 제공, 고객 불만 심사 등이었습니다. .

NLP 및 관련 분야의 모든 최근의 진보에도 불구하고 여전히이 주제에 관한 여러 회의 발표 가이 주제에 전념했습니다. 최소한 기본적인 인간의 감정을 구성하는 요소와 그 감정이 몇 개인 지에 대해서는 연구자들 사이에 거의 합의가 없기 때문에 빙 리우시카고 일리노이 대학 컴퓨터 공학과 교수.

감정은 또한 모호하고, 변화하고, 겹치고, 인접하기 때문에 식별하고 코딩 (라벨)하기 어려운 것으로 악명 높다. 예를 들어, 동시에 분노, 슬픔 및 혐오감을 느낄 수 있습니다. 또한 감정이 항상 쉽게 파악되는 것은 아닙니다. 그리고 명확하고 분명한 레이블이 중요합니다. AI – 또는지도 학습이라고 알려진 AI의 70 % 이상은 사람이 태그를 붙인 ( "주석"또는 "라벨이 붙은") 데이터에 따라 다릅니다. 그것이 기계가 배우는 방식입니다. (따라서“감독 된”)

Liu 교수는 감정이 전달되는 방식에는 복잡성이 있다고 설명했다. 말할 때 감정은 억양, 얼굴 표정, 신체 움직임, 몸짓 및 자세, 생체 신호 (땀, 피부 홍조 등)와 같은 광범위한 언어 및 언어 언어 적 신호를 통해 전달됩니다. 서면으로 구두점, 대문자, 이모티콘 및 기타 창의적 표현 (예 : 단어 확장) (예 : "soooo slow"또는 "so sloooow")으로 표시됩니다. 그리고 그것은 단어 선택과 문법에 추가됩니다!

사람들이 감정을 전달하는 방식에는 문화적 차이도 있습니다. 더 복잡하게하기 위해 "인지 간격"으로 알려진 현상이 있습니다. 사람들이 말하는 것과 그들이 실제로 느끼는 느낌이 여러 가지 이유로 항상 일치하는 것은 아닙니다. 아니면 그들은 자신의 감정을 유지하려고 노력하고 있습니다.

Liu 교수는 상황과 다중 모달 데이터가 이러한 모호성을 해결하는 데 도움이 될 수 있다고 말했다. 실제로 생체 인식 및 웨어러블이 발전함에 따라 심박수, 온도, 뇌파, 혈류 및 근육 생체 신호, 음성, 얼굴 표정 등 센서 데이터의 감정 분석으로 영역이 확장되었습니다. , 이미지 및 비디오.

센서 활용의 이러한 추세는 계속되고 예측 된 전략가이자 "기술 감정가" 파멜라 파 블릭 삭 얼굴 인식 기술 (FRT) 및 햅틱 / 터치 데이터를 제외하고는 (프랫 인스티튜트에서 강의). FRT는 최근 개인 정보 보호 문제로 인해 해고되었습니다. (이 주제에 대한 나의 이전 노트 중 일부는 찾을 수 있습니다. 여기에서 지금 확인해 보세요..) 그리고 터치 데이터는 명백한 이유 : COVID-19 전염병과 같은“불필요”합니다.

웨어러블을 사용하여 감정을 식별 할 수 있습니까?

에 의한 메타 분석 Przemysław Kazienko 교수 Wroclaw University of Science and Technology는 웨어러블에 중점을두고 다음과 같은 질문에 대답하려고했습니다. 그렇게 할 수 있다면, 예를 들어 기분 변화 효과가있는 질병으로 고통받는 환자의 건강과 복지 및 임상 결과를 개선 할 수 있습니다. (그가 사용한 예는 신장 기능 장애입니다.)

또한 스트레스 제어, 정신 건강 및 자폐증에 웨어러블을 사용할 수도 있습니다. 그러한 앱 중 하나 MIT Media Lab에서 개발 한 사람은 사람의 심장 박동을 모니터링하여 스트레스, 통증 또는 좌절과 같은 부정적인 감정을 겪고 있는지 감지하고 착용자가 대처할 수 있도록 향기를 방출합니다.

물론 온라인 콘텐츠 및 제품 추천에서 가상 도우미 및 게임 경험에 이르기까지 웨어러블에서 감지 된 감정을 "좋은"개인화 및 제품 / 서비스 개선에 사용할 수 있습니다. (나는 Kazienko 교수가 언급 한 여러 유스 케이스의 개인 정보 영향에 대해 우려하고 있지만)

웨어러블 기기의 감성 데이터는 자동차 사고 (예 : 운전자가 졸음 등)를 예방하고 학생의 관심과 학업 성공을 추적하며 사회적 상호 작용을 개선하는 데 사용될 수 있다고 여러 가지 요소가 있다고 말했다.

Pavliscak 씨는 후자를 설명했다. US + 프로젝트 Lauren Lee McCarthy와 Kyle McDonald는 "오디오, 얼굴 표정 및 언어 분석을 사용하여 대화를 최적화하는 Google 행 아웃 화상 채팅 앱"입니다. 이 앱은 사용자가하는 말과 일반적인 어휘와 문장 구조를 사용하는지 여부를 분석합니다. ( "언어 적 스타일 일치"라고합니다.) 각 채팅 참여자에 대해 앱은 빠른 시각화 및 팝업 알림을 표시합니다 (예 : "자신에 대해 너무 많이 말하지 마십시오"또는 "무엇을 숨기고 있습니까?"). Clare는 훨씬 더 정직하게 말하고 있습니다.” "대화의 균형이 맞지 않을 때"참가자를 자동화 할 수도 있습니다.

이미지 : US + 프로젝트, 12 년 2020 월 XNUMX 일 액세스.

Pavliscak의 기조 연설,“감성 지능형 미래를위한 디자인”에는 감정 데이터 및 감정 분석에 대한 훨씬 더 흥미로운 응용이있었습니다. 모든 회의 세션의 비디오 녹화가 가능합니다 컨퍼런스 사이트에서 $ 200 할인 된 가격으로 조직의 추가 시청자에게 $ 100 할인 된 가격으로 시청하는 것이 좋습니다.

질문으로 돌아가서, "웨어러블을 사용하여 일상 생활에서 감정을 식별 할 수 있습니까?" Kazienko 교수의 결론은“웨어러블을 통한 감정 인식은 개인화 된 정서 컴퓨팅의 미래입니다.” 그러나 그는 계속해서 더 많은 현장 연구, 더 나은 데이터, 연구원 간의 활발한 협력, 감정 분류, 데이터 및 코드 공유 방법에 대한 공통 모델 및 인식 품질 및 재현성을 향상시키는 몇 가지 다른 것들이 필요하다고 계속했습니다.

감정을 사용하여 AI를 인간처럼 들리게하고

인공 지능이 더 많은 경험과 일상을 중재함에 따라, 인공 지능이 인간처럼 보이고, 느끼고, 소리를 내고, (재) 인간처럼 행동하기를 원합니다. 인간은 일반적으로 기계보다 덜 무섭기 때문입니다. 아니면 상상력이 우리 자신의 생리 학적 특성에 의해 제한되기 때문일 수도 있습니다. Sapir-Whorf 가설언어의 구조가 화자가 세상을 인식하는 방식에 영향을 준다고 가정합니다. (믹스에 감정을 추가하면 매우 빠르게 복잡해집니다.)

아니면 우리 인간이 세상을 우리의 이미지와 취향에 맞게 리모델링하고 싶어하기 때문일 수도 있습니다. 봤어? Boston Robotics의 로봇 아틀라스 체조 수행? 그의 모든 기계적인 영광에서 그는 괜찮습니다. 그러나 회사의 헤드리스 기계 개반면에, 다소 불안하다…

이제 Atlas가 대화 할 수 있다면 어떻게 소리를 내는지 생각해보십시오. 분명히 그는 (아직) 할 수는 없지만 챗봇 및 가상 조수와 점점 더 상호 작용합니다. 그리고 기계에 공감을 부여 할 수 있다면 더 나은 소비자와 브랜드 경험을 제공 할 수 있으며,이 빌드 친숙 함, 더 강한 유대 및 더 깊은 신뢰를 통해 더 많은 소비자와 브랜드 경험을 제공 할 수 있습니다. 비컨설팅. 그의 회사는 Nike, Starbucks, Tiffany, Tide 및 Sesame Street와 같은 브랜드를 위해“감성적으로 지능적인 음성 경험”을 만듭니다.

챗봇에서“감성적 인 채팅 머신”까지?

감정적으로 인식 할 수있는 AI를 통해 잠재적으로 상당한 비즈니스 혜택을 얻을 수 있기 때문에 "감성 지능"챗봇이 뜨거운 연구 분야라는 것은 놀라운 일이 아닙니다. 위에서 언급 한 Liu 교수는“대화 중에 감정을 인식하고 표현하며 지속적으로 배울 수있는 챗봇을 만들기 위해 노력하고 있습니다. 그는 그들을 "감성 채팅 기계"라고 부릅니다.

"감성 지능은 인간 지능의 중요한 측면입니다."또한 연구 결과에 따르면 대화 시스템의 감정이 사용자 만족도를 향상시킬 수 있다고합니다. 공감을 표현하는 챗봇은 사용자의 불만과 스트레스를 줄입니다. 대화에서 고장이 줄어 듭니다. 또한 그들은 "멍청한 기계들"에 대한 분노보다는 사람들이 협조하도록 영감을주었습니다.

Microsoft의 수석 연구원 인 Daniel McDuff는“인간 스타일을 모방 한 시스템은보다 자연스럽게 상호 작용할 수 있습니다. 그의 팀은 무엇보다도 구현 된 에이전트를 구축하고 있습니다. (그의 다른 작업에 대한 자세한 내용은 마지막 섹션을 참조하십시오.) 우리 인간은 끊임없이 서로에게 적응하며, 이러한 적응은 사회적 응집력을 만듭니다. 사람들이 시간이 지남에 따라 가상 현실 에이전트와 상호 작용할 때도 마찬가지로 스타일에 적응하려고 시도한다고 그는 말했다. 따라서 가상 에이전트와 챗봇은 사람에게 적응해야합니다.

비즈니스에서 정서적 챗봇은 고객과 시민의 만족도를 높이고 비용을 절감 할 수 있습니다. 챗봇은 특히 위기 상황에서 덜 일반적이거나 복잡한 상호 작용을 위해 대부분의 문의와 무료 작업자를 돌볼 수 있기 때문입니다. 세계 보건기구 (WHO)가 새로운 코로나 바이러스 질병을 선언 한 지 XNUMX 개월 이상이 지났으며 전 세계적으로 유행하는 전염병, 은행, 전화 회사, 주요 소매점 및 관공서의 전화선이 여전히 감염되어 있습니다. 챗봇을 정부에 배포 할 수 있도록 Watson Assistant를 제공 한 IBM은 트래픽 40 % 증가 챗봇 플랫폼으로 구글은 신속하게 자체 출시 빠른 응답 가상 에이전트 "[q] 채팅, 음성 및 소셜 채널을 통한 COVID-19로 인한 고객의 질문에 답변하기 위해 맞춤형 Contact Center AI 가상 에이전트를 신속하게 구축하고 구현합니다."

아직…

그러나 공급 업체의 약속을주의하십시오. 챗봇은 일반적으로 광범위한 교육 및 / 또는 스크립팅이 필요하므로 조직 규모 및 수, 사용 사례의 유형 및 복잡성 및 기타 매개 변수에 따라 비용이 크게 줄어들지 않을 수 있습니다.

"감성 인식"챗봇은 챗봇 기술에 복잡성과 도전의 또 다른 계층을 추가합니다. Liu 교수가 언급 한 내용은 다음과 같습니다.

• 감정적으로 인식되는 챗봇과 VA가 의존하는 감정 표시 데이터는 기계를 훈련시키는 데 필요한 규모로 얻기가 어렵습니다.
• 가능한 경우 주석 (예 : 레이블)은 주관적이며 분류가 정확하지 않을 수 있습니다. AI를 사용하면 다른 데이터 종속 응용 프로그램과 마찬가지로 "쓰레기 수거, 쓰레기 수거"
• 정서적으로 활성화 된 봇은 자신의 정서 및 언어 응답을 대신하여 대화하는 화자의 감정을 이해하는 데 균형을 맞출 수 있어야합니다. 두 프로세스간에 명확한 종속성이 있기 때문에 실제로 수행하기가 어렵습니다. 그리고 그들은 거의 동시에 일어나야하기 때문입니다.
• 봇 사용 사례, 응용 분야, 산업 등에 제약이없는 "오픈 도메인"으로 알려진 것은이 모든 것이 더욱 어려워집니다.

Liu가 정서적으로 인식하는 챗봇의 상태에 대한 테이크 아웃 :“정서와의 대화는 대화 시스템에 매우 중요합니다.”그러나 엄청난 품질 문제가 있기 때문에 기술은 아직 준비가되지 않았습니다.

그는 감정이 담긴 배치 된 챗봇의 예가 있지만, 그러한 봇은 주로 규칙을 기반으로합니다. 이 봇은 또한 도메인 제약이 있습니다. 일반적으로 고객 서비스 나 감정적 인 동반자와 같은 좁은 경우에 사용됩니다. 더 인간적인 "감성 채팅 기기"를 만들려면 멀티 모달 감정 감지 및 생성 (앞서 언급 한 센서 데이터 사용)을 향상시켜야합니다.

감정에서 영감을 얻은 머신 러닝

이 회의에서 가장 흥미로운 세션은 Microsoft의 주요 연구원 인 Daniel McDuff의 기조 연설인데, "기계 학습은 어떻게 감정을 배우고 탐구하기 위해 감정을 활용할 수 있습니까?"라는 질문을했습니다. 그는 머신 러닝 / AI 시스템이 인간과 유사한 감정적 메커니즘을 가져야한다는 아이디어 인“비장 기계”에 대해 이야기했습니다. 또는 적어도 위에서 언급 한 이유로 감정을 모델링 할 수 있어야합니다. 우리는 기술이 인간처럼 인간과 상호 작용하기를 원합니다.

그러나 또 다른 이유가 있습니다. 맥더프 회장은 감정을 통해 세상을 이해하고 탐험 할 수 있다고 말했다. 위험을 감수하고 긍정적 인 결과를 얻는 등의 의미를 이해하는 데 기본이됩니다. 우리가 세상과 대화하면서 그는 계속해서 우리의 추가 행동을 안내하는 긍정적 또는 부정적 반응을받습니다. 감정을 머신 러닝 시스템에 통합하여이를 알릴 수 있다면 어떨까요? (그리고 성능을 향상시키기 위해.)

그가 보여준 사례 중 하나는 기계 학습을 안내하기 위해 운전자의 심장 박동을 사용하는 것과 관련이 있습니다. (심박수는 우리가 감정을 표현하고 경험하는 방법 중 하나입니다. 생물학적 수준에는 체온 변화, 동공 및 혈관 확장 / 수축 및 혈류, 호흡 및 뇌파의 변화, 증가 / 감소 된 생물학적 감소가 포함됩니다. 타액, 호르몬 및 소화 효소 등) McDuff의 팀은 자동차를 운전하기 위해 신경망 모델을 훈련시키는 데있어 심장 박동을 통해 표현 된 운전자의 정서적 반응을 사용했습니다. (다른 데이터 이외에도 추정합니다.) 결과는? 이 모델은 최신 모델보다 감정없이 차량을 더 오래 운전할 수있었습니다.

이미지 : Daniel McDuff,“Emotion Inspired (Machine) Leaning”, 기조 ​​연설 감성 AI 컨퍼런스, 5 월 5, 2020.

그의 팀은 또한 감정 (또는 인간의 생리 학적 반응 데이터)을 적용하여 기계 운전자에게 자동차 운전자의 얼굴 표정을 사용하여 자동차 사고를 피하도록 가르쳤다. 그것도 효과가있는 것 같습니다. 다음 프로젝트는 다양한 감정 반응 신호, 위험 회피 및 호기심을 결합하여 기계를 더 많이 탐색하고 안전하게 수행하도록 호기심을 자극하는 것입니다.

우리의 테이크

러시아어에는 느슨하게 번역 된 잠언이 있는데, 사람을 만나면 복장으로 판단하고 떠날 때 지능으로 판단한다는 속담이 있습니다. (영어로“첫 번째 인상을받을 수있는 기회는 한 번뿐입니다”및“표지로 책을 판단 할 수 없습니다.”와 거의 동일합니다.) 흥미롭게도 – 이것은 아마도 고대 사람들이 드문 경우입니다. 지혜가 울리지 않습니다 – 사람들은 지원 일반적으로 입거나 말하거나 행한 것을 기억하지만 기억합니다 어떻게 느끼게했는지 다시 말해서, 당신이 감정을 자극했습니다.

감정은 개인과 그룹 차원에서 인텔리전스와 행동의 모든 측면에 영향을 미칩니다. 총체적으로 시장 행동, 사회적 응집력, 지역 및 세계 경제의 건강, 진행 국가의. 예를 들어 북유럽 인은 세계에서 가장 행복한 나라 중 일부입니다그리고 그들은 또한 가장 부유하다.

그렇다면 인간을 만드는 기본 품질 인 감정을 해독하고 기계에 다시 코딩 할 수 있습니까? 언어 및 음성 기술이나 컴퓨터 비전을보십시오. 지난 XNUMX 년 동안 빅 데이터, 저렴한 컴퓨팅 성능, 강력한 하드웨어, 빠른 알고리즘 개선 및 협업 / 오픈 소스 소프트웨어의 결과로 큰 성공을 거두었습니다.

그러나 AI의 분야가 어떤 징후라면 정서적으로 인식하는 기계를 만들 수 없을 수도 있습니다. 우리는 감정과 지능을 충분히 이해하지 못합니다. 인간 지능을 시뮬레이션하려는 야심 찬 목표와 필드 제작자가 생각한 위치로 60 년 전에 시작된 것 "엄선 된 과학자 그룹이 여름 동안 함께 연구하면 이러한 문제 중 하나 이상에서 상당한 발전을 이룰 수 있습니다." 필드가 이제 알려진 것처럼 적용되는 AI (또는 좁은 AI)와 같이보다 좁고 부서지기 쉬운 것으로 진화했습니다.

이것은 감정 AI가 너무 어려워서 포기해야한다는 것을 의미합니까? 제한된 범위에도 불구하고 많은 좁은 AI 응용 프로그램은 상당한 비즈니스 이점과 인간의 가치를 창출합니다. Emotion AI 컨퍼런스가 보여 주듯이 Emotion AI는 또한 그 분야가 직면하고있는 도전과 합리적 기대를 알고있는 한 그렇게 할 가능성이 있습니다. 그러나 그것은 우리와는 달리 인간과 합리적 일 것입니다.

다음 단계

감정 AI에 대해 자세히 알아 보려면 확인하십시오. 회의 웹 사이트, 녹음을 본다조직의 맥락에서 (감성) AI를 시작하는 방법에 대해 이야기하고 회의에 참석할 계획을 세우고, CX 감정, 22 월 XNUMX 일에 온라인으로 개최됩니다.

실물. 허가를 받아 다시 게시했습니다.

바이오 : 나탈리아 모드 제 스카 조직이 AI / ML을 이해하고 이러한 기술이 가치를 추가하거나 비즈니스를 완전히 혁신 할 수있는 위치를 결정하는 데 도움이됩니다. AI 및 분석을 구축하고 배포하는 데 15 년 이상을 보낸 Natalia는 R & D 및 제품 관리에서 판매, 컨설팅 및 글로벌 프로그램 관리에 이르기까지 공급 업체와 고객 측 모두에서 일했습니다.

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