차량에서 수집, 처리, 저장되는 데이터의 양이 폭발적으로 증가하고 있으며 해당 데이터의 가치도 폭발적으로 증가하고 있습니다. 이는 해당 데이터가 어떻게 사용될 것인지, 누구에 의해, 어떻게 보호될 것인지에 대해 아직 완전히 답변되지 않은 질문을 제기합니다.

자동차 제조사들은 ADAS, 5G, V2X 등 첨단 기술의 최신 버전을 기반으로 경쟁하고 있지만, ECU, 소프트웨어 정의 차량, 실내 모니터링 역시 점점 더 많은 데이터를 요구하고 있으며, 그 데이터를 다음과 같은 목적으로 활용하고 있습니다. 차량을 A 지점에서 B 지점으로 안전하게 이동하는 것 이상으로 확장하십시오. 이제 보험회사를 비롯한 다양한 기관이 운전자 습관에 대한 정보에 대해 비용을 지불할 의향을 나타냄에 따라 그들은 고객의 관심에 따라 추가 가입 기반 서비스를 제공하기 위해 경쟁하고 있습니다.

이 데이터를 수집하면 OEM이 통찰력을 얻고 잠재적으로 추가 수익을 창출하는 데 도움이 될 수 있습니다. 그러나 데이터를 수집하면 이 엄청난 양의 데이터를 누가 소유하고 어떻게 관리하고 사용해야 하는지에 대한 개인 정보 보호 및 보안 문제가 발생합니다. 자동차 데이터 사용이 증가함에 따라 미래의 자동차 디자인에 어떤 영향을 미칠까요?

그림 1: 연결된 차량은 소프트웨어를 사용하여 차량과 클라우드 간의 통신을 수행합니다. 출처: 맥킨지 앤 컴퍼니

자율주행차 부문 관리자인 스벤 코파츠(Sven Kopacz)는 “차량에서 생성된 대부분의 데이터는 OEM과 그 파트너가 운전자 행동과 차량 성능을 분석하고 새로운 기능이나 향상된 기능을 개발하는 데 엄청난 가치를 갖게 될 것입니다.”라고 말했습니다. Keysight Technologies. “반면에 데이터 사용의 개인 정보 보호는 일부 사람들에게는 위험으로 간주될 수 있습니다. 그러나 Tesla와 다른 업체에서 이미 구현하고 사용하고 있는 실제 가치는 ADAS 알고리즘을 개선하고, CI/CD DevOps 소프트웨어 개발 모델을 활성화하고, 업데이트를 빠르게 다운로드할 수 있도록 하는 지속적인 피드백입니다. 법 집행 기관과 법원이 이 데이터를 요구할지, 국회의원들이 어떻게 대응할지는 시간만이 알 수 있을 것입니다.”

생성된 데이터 유형
Precedence Research에 따르면 전 세계 자동차 데이터 시장 규모는 2.19년 2022억 14.29천만 달러에서 2032년까지 XNUMX억 XNUMX천만 달러로 성장할 것이며 다음과 같은 다양한 유형의 데이터가 수집될 것입니다.

• 자율주행: 차량에 설치된 여러 센서에서 수집된 데이터를 포함하여 L1부터 L5까지 모든 수준의 데이터입니다.
• 인프라 : 관제센터, V2X, 트래픽 패턴별 원격 관제에 사용되는 원격 모니터링, OTA 업데이트, 데이터입니다.
• 인포테인먼트: 음성 제어, 제스처, 지도, 주차 등 고객이 애플리케이션을 어떻게 사용하고 있는지에 대한 정보입니다.
• 연결된 정보: 타사 주차 앱 결제 정보, 사고 정보, 대시보드 카메라 데이터, 휴대용 기기, 모바일 애플리케이션, 운전자 행동 모니터링 등을 제공합니다.
• 차량 상태: 수리 및 유지 관리 기록, 보험 인수, 연료 소비, 텔레매틱스.

이러한 정보는 향후 자동차 설계, 예측정비, 안전향상 등에 유용하게 활용될 수 있으며, 보험사는 사고에 대한 보다 종합적인 정보를 제공함으로써 인수비용을 절감할 수 있을 것으로 기대된다. 수집된 정보를 바탕으로 OEM은 더욱 안정적이고 안전한 자동차를 설계하고 고객이 원하는 것과 긴밀하게 소통할 수 있어야 합니다. 예를 들어, 자동 주차, 보다 정교한 음성 입력 및 명령과 같은 구독 기반 서비스에 대한 고객 수요를 측정하기 위한 실험을 수행할 수 있습니다.

"서비스 및 수리를 위한 진단 데이터는 수십 년 동안 자동차 데이터 분석의 핵심이었습니다."라고 SLM 현장 분석 부문 선임 직원 제품 관리 관리자인 Lorin Kennedy는 말했습니다. Synopsys. “더 많은 양의 데이터를 일상적으로 처리할 수 있게 해주는 연결된 차량과 고급 기계 학습(ML) 분석의 출현으로 이 데이터의 가치가 기하급수적으로 증가했습니다. 데이터 드라이브가 모바일과 같은 경험 및 고급 운전자 지원 기능과 같은 향상된 기능을 제공함에 따라 OEM은 이러한 새로운 기능을 지원하는 반도체 시스템의 의존성과 신뢰성을 더 잘 이해해야 합니다. 전자 부품과 반도체 자체에서 모니터링 및 센서 데이터를 수집하는 것은 ADAS, IVI, ECU 등과 같은 모든 유형의 자동차 기술 전반에 걸쳐 이러한 고급 노드의 품질과 신뢰성을 보장하기 위한 진단 데이터 요구 사항이 증가할 것입니다.”

예상되는 업데이트 ISO 26262 하드웨어에 대한 예측 유지 관리 적용, 실리콘 노화로 인한 성능 저하 간헐적 결함 식별, 현장의 과도한 스트레스 조건에 관한 규정도 해결해야 할 영역입니다. 여기에는 실리콘 수명주기 관리(SLM) 기술이 포함될 수 있으며, 이는 실리콘의 수명과 수명에 따른 실리콘의 상태에 대한 보다 포괄적인 지식을 제공할 수 있습니다.

케네디는 “이러한 지식을 통해 추가적인 반도체 컴퓨팅 성능을 활용하는 서비스 업데이트와 향후 OTA 릴리스가 가능해질 것입니다.”라고 말했습니다. “새로운 통찰력이 더 큰 효율성을 달성하는 데 도움이 되므로 전반적인 차량 성능이 향상되고 반도체 및 시스템 설계 프로세스도 혜택을 받을 것입니다. 실리콘에서 소프트웨어 시스템 성능에 이르기까지 데이터를 통해 밝혀진 내용에 대한 OEM, Tier One 및 반도체 공급업체의 협력을 통해 차량은 첨단 전자 장치에서 점점 더 중요해지고 있는 기능 안전 설계 매개변수를 충족할 수 있습니다.”

하지만 차량에서 생성된 데이터의 경우 OEM은 어떤 데이터가 운전자에게 즉시 가치를 제공할 수 있는지, 어떤 데이터가 5G 연결을 통해 클라우드로 전송되어야 하는지 우선순위를 정해야 합니다.

키사이트의 Kopacz는 “데이터 볼륨을 줄이기 위한 온보드 처리와 데이터 전송 네트워크 비용 사이의 균형이 우선순위를 결정하게 될 것입니다.”라고 말했습니다. “예를 들어 ADAS 애플리케이션을 위한 카메라, LiDAR 및 레이더 센서 데이터는 ADAS 알고리즘을 교육하는 데 가치가 있을 수 있지만 원시 데이터의 양은 전송하고 저장하는 데 매우 많은 비용이 듭니다. 마찬가지로 운전자 주의 데이터는 UI 디자인에서 높은 가치를 가질 수 있으며 메타데이터 형식으로 수집하는 것이 가장 좋습니다. V2X 데이터는 상대적으로 데이터 양이 적으며 궁극적으로 ADAS의 핵심 데이터 소스가 되어 다른 차량, 도로 인프라 및 도로 상태에 대한 차량 내 비가시선 가시성을 제공해야 합니다. 이를 V2N 링크를 통해 공유하면 효과적인 안전 적용이 가능하지만 ARW(Angle Random Walk) 센서 데이터는 그 복잡한 특성으로 인해 더욱 신중하게 고려해야 합니다. 차량으로의 인포테인먼트 스트리밍 콘텐츠는 OEM, 콘텐츠 제공업체, 네트워크 사업자 모두에게 귀중한 수익원이 될 수 있습니다.”

자동차 사이버 보안에 미치는 영향
차량이 더욱 자율화되고 연결됨에 따라 데이터 사용이 증가하고 해당 데이터의 가치도 높아질 것입니다. 이로 인해 사이버 보안 및 데이터 개인 정보 보호 문제가 발생합니다. 해커는 차량에서 수집한 개인 데이터를 훔치고 싶어하며 이를 위해 랜섬웨어 및 기타 공격을 사용할 수 있습니다. 차량을 통제하거나 더 나쁘게는 차량을 훔치려는 아이디어도 해커의 관심을 끌고 있습니다. 사용되는 기술에는 차량 앱 해킹 및 차량 무선 연결(진단, 열쇠 고리 공격 및 열쇠 없는 전파 방해)이 포함됩니다. 공격으로부터 데이터 액세스, 차량, 인프라를 보호하는 것이 점점 더 중요해지고 어려워지고 있습니다.

소프트웨어 정의 차량으로 인해 사이버 보안 위험이 증가합니다. 특히 기억은 보호되어야 합니다.

"EV에 첨단 기술을 통합하면 즉각적인 주의와 정교한 솔루션이 필요한 심각한 사이버 보안 문제가 발생합니다."라고 보안 메모리 솔루션 센터 책임자인 Ilia Stolov는 말했습니다. 윈본드. “현대 전자 플랫폼 내의 디지털 요새의 중심에는 코드, 개인 데이터, 회사 자격 증명과 같은 귀중한 자산을 보관하는 플래시 비휘발성 메모리가 있습니다. 불행하게도 이들의 편재성으로 인해 중요한 정보에 대한 무단 액세스를 원하는 해커들의 매력적인 표적이 되었습니다.”

Stolov는 Winbond가 해킹으로부터 플래시 메모리를 보호하기 위해 적극적으로 노력해 왔다고 언급했습니다.

또한 메모리 설계 보안에는 다음과 같은 중요한 고려 사항이 있습니다.

• DICE 신뢰 루트: 하드웨어 보안을 위한 안전한 플래시 신뢰 루트를 생성하려면 DICE(장치 식별자 구성 엔진)를 사용해야 합니다. 이 보안 ID는 하드웨어에 대한 신뢰 구축의 기반을 형성합니다. 따라서 다른 보안 조치는 부팅 코드의 신뢰성과 무결성에 의존하여 펌웨어 및 소프트웨어 공격으로부터 보호할 수 있습니다. 초기 부팅 프로세스와 후속 소프트웨어 실행은 신뢰할 수 있고 검증된 측정을 기반으로 하여 시스템에 악성 코드가 주입되는 것을 방지합니다.
• 코드 및 데이터 보호: 코드와 데이터를 보호하는 것은 시스템 전체의 무결성을 유지하는 데 중요합니다. 코드나 데이터를 무단으로 수정하면 오작동, 시스템 불안정 또는 악성 코드 유입이 발생하여 하드웨어의 의도된 기능이 손상되거나 시스템 취약점이 악용될 수 있습니다.
• 인증 프로토콜: 인증은 사이버 보안의 기본적이고 중요한 구성 요소로, 무단 액세스 및 잠재적인 보안 침해에 대한 최전선 방어 역할을 합니다. 암호화 자격 증명을 사용하여 승인된 행위자 및 승인된 소프트웨어 계층에 대한 액세스를 제한하는 인증 프로토콜을 사용하는 것이 중요합니다.
• 롤백 보호를 통한 보안 소프트웨어 업데이트: 정기 업데이트는 원격 OTA(무선 펌웨어) 업데이트를 포함한 버그 수정을 넘어 롤백 공격을 방지하고 합법적인 업데이트만 실행되도록 보장합니다.
• 포스트퀀텀 암호화: NIST 800-208 LMS(Leighton-Micali Signature) 암호화가 포함될 포스트 양자 컴퓨팅 시대를 예상하면 미래의 양자 컴퓨터로 인한 잠재적인 위협으로부터 EV를 보호할 수 있습니다.
• 플랫폼 탄력성: 무단 코드 변경을 자동으로 감지하면 안전한 상태로 신속하게 복구하여 잠재적인 사이버 위협을 효과적으로 차단할 수 있습니다. 플랫폼 탄력성에 대한 NIST 800-193 권장 사항을 준수하면 강력한 방어 메커니즘이 보장됩니다.
• 안전한 공급망: 공급망 전반에 걸쳐 플래시 컨텐츠의 출처와 무결성을 보장하는 이러한 보안 플래시 장치는 플랫폼 조립, 운송 및 구성 중에 컨텐츠 변조 및 구성 오류를 방지합니다. 이는 결국 사이버 공격으로부터 보호합니다.

SDV와 커넥티드 카로의 전환을 고려할 때 데이터 취약성은 더욱 중요해집니다.

Keysight의 Kopacz는 “데이터가 있는 위치에 따라 다양한 보호 조치가 적용됩니다.”라고 말했습니다. “침입 감지 시스템(IDS), 암호화 서비스 및 키 관리는 차량의 표준 솔루션이 되고 있습니다. 특히 안전 기능과 관련된 민감한 데이터는 보호하고 검증해야 합니다. 따라서 중복성이 더욱 중요해집니다. SDV를 사용하면 차량 소프트웨어가 전체 차량 수명 주기 동안 지속적으로 업데이트되거나 변경됩니다. 끊임없이 진화하는 사이버 위협은 특히 어렵습니다. 따라서 전체 차량 소프트웨어에 새로운 보안 허점이 있는지 지속적으로 점검해야 합니다. OEM에는 보안 위협을 최소화하기 위한 포괄적인 테스트 솔루션이 필요합니다. 여기에는 CAN 또는 자동차 이더넷과 같은 유선 차량 통신 네트워크나 Wi-Fi, Bluetooth 또는 셀룰러 통신을 통한 무선 연결 등 모든 차량 인터페이스를 포괄하는 전체 공격 표면에 대한 사이버 보안 테스트가 포함되어야 합니다. OEM은 또한 OTA(무선) 소프트웨어 업데이트를 제공하는 백엔드를 테스트해야 합니다. 이러한 솔루션은 사이버 범죄자에 의한 손상이나 데이터 도난의 위험을 줄일 수 있습니다.”

데이터 관리 및 개인 정보 보호 문제
또 해결해야 할 문제는 수집된 막대한 양의 데이터를 어떻게 관리하고 활용할 것인가이다. 이상적으로는 개인 정보 보호 문제를 일으키지 않고 상업적 가치를 창출하도록 데이터를 분석합니다. 예를 들어, 인포테인먼트 플랫폼 데이터는 어떤 유형의 음악이 가장 인기 있는지를 밝혀 음악 산업이 마케팅 전략을 개선하는 데 도움이 될 수 있습니다. 그러면 그러한 데이터 전송을 누가 모니터링합니까? 고객은 데이터 수집에 대해 어떻게 알 수 있나요? 그리고 그들은 자신의 데이터 판매를 거부할 기회를 갖게 됩니까?

차량에도 비행기와 마찬가지로 사고 발생 후 데이터 분석을 위한 정보를 기록하는 블랙박스가 설치된다. 기록되는 정보에는 차량 속도, 제동 상황, 에어백 활성화 등이 포함됩니다. 사고가 발생하여 사망에 이르고 ADAS 및 ECU의 데이터를 통해 설계의 취약성이 밝혀지면 해당 데이터를 제조업체 또는 공급망에 대한 법정 증거로 사용할 수 있습니까? 이 정보를 바탕으로 보험 업계에서는 청구를 거부할 수도 있습니다. 당국의 명령이 있을 때 하나 이상의 ADAS/ECU 제조업체가 데이터를 넘겨야 합니까?

Guy Cortez는 "정교한 전자 부품에 대한 품질 요구 사항은 계속해서 더욱 엄격해지고 엄격해질 것입니다. 결함이 있는 부품이 인간 생명의 안전과 복지에 미칠 수 있는 영향으로 인해 소수의 DPPB(결함 부품 수)만 허용될 것입니다."라고 말했습니다. , Synopsys의 SLM 분석 담당 선임 직원 제품 관리 관리자입니다. “SLM 데이터 분석은 차량 내 수명 전반에 걸쳐 이러한 장치의 상태, 유지 관리성 및 지속 가능성에 있어 계속해서 중요한 역할을 할 것입니다. 분석 기능을 통해 고장난 장치에 대한 적절한 근본 원인 분석(예: 반품 상품 승인 또는 RMA)을 수행할 수 있습니다. 또한 시간이 지남에 따라 궁극적으로 유사한 오류 동작을 나타낼 수 있는 '유사한' 장치를 찾을 수도 있습니다. 따라서 권한을 부여받으면 현장에서 작동하는 동안 이러한 장치가 고장나기 전에 사전에 장치를 회수할 수 있습니다. 추가 분석 시, 문제의 장치는 확인된 문제를 수정하기 위해 장치 개발자가 설계를 다시 스핀해야 할 수도 있습니다. 자동차 생태계 전체에 적절한 SLM 솔루션을 배포하면 더 높은 수준의 예측 가능성을 달성할 수 있으므로 자동차 제조업체와 소비자를 위한 더 높은 품질과 안전성을 얻을 수 있습니다.”

OEM 영향
현대 자동차는 바퀴 달린 컴퓨터로 묘사되었지만 이제는 바퀴 달린 휴대폰에 더 가깝습니다. OEM은 기능을 인색하지 않은 자동차를 설계하고 있습니다. 반자율 주행, 음성 제어 인포테인먼트 시스템, 운전자 행동을 포함한 다양한 기능 모니터링을 통해 많은 양의 데이터가 생성됩니다. 해당 데이터는 향후 설계를 개선하는 데 사용될 수 있습니다. 보안 및 개인 정보 보호에 대한 OEM의 접근 방식은 다양하며 일부는 다른 것보다 더 강력한 보안 및 개인 정보 보호를 제공합니다.

메르세데스-벤츠는 데이터 보안과 개인 정보 보호에 주의를 기울이고 있으며 사이버 보안 및 소프트웨어 업데이트 관리 시스템에 대한 유럽 표준인 UN ECE R155/R156을 준수한다고 회사에 따르면. 디지털 차량 서비스와 관련하여 어떤 데이터가 처리되는지는 고객이 어떤 서비스를 선택하는지에 따라 다릅니다. 해당 서비스에 필요한 데이터만 처리됩니다. 또한 "Mercedes me connect" 앱의 이용 약관 및 개인 정보 보호 정보를 통해 고객은 어떤 데이터가 필요하고 어떻게 처리되는지 투명하게 확인할 수 있습니다. 고객은 자신이 원하는 서비스를 결정할 수 있습니다.

현대자동차는 사이버 보안을 강화하기 위해 내결함성 소프트웨어 아키텍처를 통해 안전, 정보 보안 및 데이터 개인 정보 보호를 우선시하는 사용자 중심 초점을 따를 것이라고 밝혔습니다. 현대자동차그룹의 글로벌 소프트웨어 센터인 42dot은 빅데이터와 AI 알고리즘을 활용해 데이터 변조, 해킹, 외부 사이버 위협은 물론 이상 통신을 탐지하고 차단하는 하드웨어/소프트웨어 통합 보안 솔루션을 개발하고 있습니다.

그리고 BMW 그룹에 따르면, 이 회사는 전 세계적으로 20천만 대 이상의 연결된 차량을 관리하고 있습니다. 6만 대 이상의 차량이 정기적으로 무선 업데이트됩니다. 다른 서비스와 함께 연결된 차량과 클라우드 백엔드 간에 하루 110테라바이트 이상의 데이터 트래픽이 처리됩니다. 모든 BMW 차량 인터페이스를 통해 소비자는 차량에서 발생할 수 있는 다양한 유형의 데이터 수집 및 처리를 선택하거나 선택 해제할 수 있습니다. 원하는 경우, BMW 고객은 언제든지 차량의 BMW iDrive 화면을 방문하여 차량과 관련된 모든 선택적 데이터 수집을 거부할 수 있습니다. 또한, BMW 차량에서 BMW 서비스로의 데이터 전송을 완전히 중단하려면 고객이 회사에 연락하여 차량에 내장된 SIM을 비활성화하도록 요청할 수 있습니다.

모든 OEM이 개인 정보 보호에 대해 동일한 철학을 갖고 있는 것은 아닙니다. 비영리 단체인 Mozilla Foundation에서 실시한 25개 브랜드에 대한 연구에 따르면, 56%는 비공식적 요청에 응답하여 법 집행 기관과 데이터를 공유하고, 84%는 개인 데이터를 공유하거나 판매하며, 100%가 재단의 "개인 정보는 포함되지 않음"을 얻었습니다. " 경고 라벨.

더 중요한 것은 고객이 개인정보 보호 문제에 대해 교육을 받았거나 정보를 받았는가입니다.

그림 2: 차량에서 데이터가 수집되면 고객이 모르는 사이에 여러 목적지로 이동할 수 있습니다. 출처: Mozilla, *개인정보는 포함되지 않습니다.

미래 자동차 디자인에 데이터 적용
OEM은 자율 주행, 인프라, 인포테인먼트, 연결된 차량, 차량 상태 및 유지 관리와 관련하여 다양한 유형의 자동차 데이터를 수집합니다. 그러나 궁극적인 목표는 단순히 대규모 원시 데이터를 수집하는 것이 아닙니다. 오히려 그것으로부터 가치를 추출하는 것입니다. OEM이 물어봐야 할 질문 중 하나는 미래의 자동차 설계에 실제로 유용한 정보를 추출하기 위해 기술을 적용하는 방법입니다.

"OEM은 차량의 다양한 기능을 테스트하고 검증하려고 노력하고 있습니다."라고 가상 및 하이브리드 시스템 부사장인 David Fritz는 말했습니다. 지멘스 EDA. “여기에는 수백만 테라바이트의 데이터가 포함될 수 있습니다. 때로는 데이터의 상당 부분이 중복되고 쓸모가 없습니다. 데이터의 실제 가치는 일단 정제되면 인간이 데이터의 의미에 공감할 수 있는 형태로 존재하며, 차량이 개발 및 테스트되는 동안 시스템에 푸시될 수도 있다는 것입니다. 심지어 땅바닥에도 있어요. 우리는 전 세계의 많은 국가와 규제 기관이 사고 데이터베이스라고 부르는 것을 수집해 왔다는 사실을 꽤 오랫동안 알고 있었습니다. 사고가 발생하면 경찰이 현장에 출동해 관련 자료를 수집한다. '여기에는 교차로가 있었고, 저기에는 정지 신호가 있었습니다. 그리고 이 차는 이 방향으로 대략 시속 이 수 마일을 이동하고 있었습니다. 기상상태는 이렇습니다. 차량이 노란불에 교차로에 진입해 사고를 낸 것 등이다.' 이것은 사고 시나리오입니다. 기술을 사용하여 이러한 시나리오를 Open Scenario라는 표준 형식으로 만들 수 있습니다. 정보를 기반으로 새로운 데이터 세트를 생성하여 사고 상황에서 센서가 무엇을 보게 될지 결정한 다음 이를 차량과 환경의 가상 버전과 미래에 모두 적용하고 해당 시나리오를 통해 푸시할 수 있습니다. 이 물리적 차량 자체의 센서입니다. 이는 실제로 해당 데이터를 인간이 마음을 감쌀 수 있는 형태로 증류한 것입니다. 그렇지 않으면 수십억 테라바이트의 원시 데이터를 수집하여 이러한 시스템에 넣을 수 있지만 누군가가 차에 앉아 수십억 마일을 끌고 다니는 것과 마찬가지로 실제로 도움이 되지 않을 것입니다.”

하지만 그 데이터도 매우 유용할 수 있습니다. Fritz는 "예를 들어 독일에서 OEM이 안전 인증을 받기를 원하는 경우 OEM은 차량이 어떻게 주행할지에 대한 일련의 시나리오 데이터를 제공할 수 있습니다."라고 말했습니다. “OEM은 차량이 다양한 조건에서 안전한 방식으로 주행할 수 있음을 증명하는 일련의 시나리오와 함께 일련의 데이터를 독일 당국에 제공할 수 있습니다. 이를 사고 데이터베이스의 데이터와 비교함으로써 독일 정부는 해당 데이터베이스에 있는 사고의 95%를 피하면 인증을 받았다고 말할 수 있습니다. 이는 인간 운전자, 보험, 엔지니어링 및 시각적 시뮬레이션의 관점에서 실행 가능합니다. 데이터는 차량이 예상대로 작동한다는 것을 증명합니다. 대안은 자율주행차처럼 운전하며 소송을 앞두고 차량으로 인한 사고가 아니라는 점을 정당화하는 것이다. 말이 안되는 것 같지만 오늘날에도 그런 일이 일어나고 있습니다.”

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