개요
인공지능(AI)과 머신 러닝 (ML) 기업이 시장에서 경쟁자보다 우위를 점할 수 있도록 최선의 스윙을 하고 있습니다. 기계 학습 산업의 가치는 미국으로 추정됩니다. $209.91 2029년까지. 이 떠오르는 기술을 시스템에 도입하려는 데에는 여러 가지 이유가 있을 수 있지만 이 구현의 성공을 결정하는 것은 '방법'입니다.
그곳에서 기계 학습 컨설팅 회사가 도움이 될 수 있습니다. 기계 학습 상담은 비즈니스 요구 사항에 맞는 강력한 ML 아키텍처를 구축하는 데 도움이 됩니다. 현장의 다양한 측면에 대한 전문 지식, 다양한 유형의 프로젝트에 대한 경험 및 명석한 마음으로 구성된 팀은 귀하의 계획을 ROI가 풍부한 현실로 만들 수 있습니다. 그러나 올바른 ML 컨설팅 파트너를 선택할 때 생각하고 고려하고 해야 할 일이 많습니다. 이 섹션에서 이에 대한 모든 내용을 읽을 것입니다.
차례
머신러닝 컨설팅 회사란 무엇이며 어떤 일을 하나요?
기계 학습 컨설팅은 정교한 인공 지능 전략을 구현하여 기업의 운영 능력과 생산성을 향상시키는 데 도움이 되는 서비스입니다. 이 서비스는 AI 기술을 최적화하여 비즈니스의 전반적인 성과를 향상시킵니다. ML 컨설팅에서 제공하는 다양한 서비스는 다음과 같습니다.
- 회사의 비즈니스 프로세스 이해
- 조직 목표 분석
- 데이터 분석 수행 및 유용한 인사이트 가져오기
- 적합한 기술 결정
- 비즈니스 요구에 맞는 전략을 조정하고 제공합니다.
기계 학습 컨설팅 서비스의 주요 목표는 ML 환경을 활용하여 회사의 가치를 극대화하고 극적인 시장 변화와 치열한 경쟁에 더 잘 대처하는 것입니다. ML 컨설팅 회사는 가장 적합한 솔루션을 사용하여 ML이 풍부한 제품 및 솔루션을 설계하고 개발하는 회사에 도움을 줍니다. 기계 학습 알고리즘 및 도구.
그러나 가면 뒤에 누가 있습니까? 다양한 작업 영역에서 전문가 팀과 기술의 보물 상자.
기계 학습 컨설팅은 기계 학습 전략과 관련된 다양한 목적을 수행하는 기술 포터와 함께 제공됩니다. 기계 학습 엔지니어가 ML 모델을 설계하고 동원하는 동안 데이터 과학자는 데이터 수집 및 사용과 같은 작업을 수행합니다. 데이터 분석 다음 방향을 보여줍니다. 기계 학습 컨설팅 회사에는 개발 여정 전반에 걸쳐 모든 움직임을 모니터링하고 원하는 결과를 달성하는 제품 관리자도 있습니다.
출처: 니어런
퀘스트를 시작하기 전에 기계 학습 회사에서 제공하는 가장 중요한 서비스를 살펴보겠습니다.
1. 프로세스 설정
귀하의 비즈니스가 다음에 대한 필요성을 예상하는 경우 기계 학습, ML 컨설팅 회사에 문의하실 수 있습니다. 올바른 것을 결정하고 이를 비즈니스 환경에 도입하려면 접근 방식과 프로세스 목록이 필요합니다. 그리고 그것은 기계 학습 컨설턴트가 훌륭하게 수행한 작업입니다. 다양한 비즈니스 영역에 대한 그들의 전문 지식은 로드맵을 작성하고 새로운 기술에 필요한 공간을 제공하는 프로세스를 도입하는 데 도움이 될 수 있습니다.
2. 데이터를 수집하고 해석합니다.
기계 학습 컨설턴트가 제공하는 뛰어난 서비스 중 하나는 다양한 분위기의 데이터를 포괄합니다. 귀사의 데이터 가용성보다 더 좋은 것은 없지만 컨설팅 파트너가 최종 의사 결정을 내리기 전에 데이터 분석을 수행할 수 있도록 요구 사항을 컨설팅 파트너에게 전달할 수 있습니다. 전문 컨설턴트 데이터를 가져오고, 정의하고, 최종적으로 이를 유용한 통찰력으로 변환하는 데 능숙하며 이를 통해 기계 학습 구현을 위한 마스터 플랜을 마련할 수 있습니다.
3. 기계 학습 모델 개발
순조롭지 않은 모든 작업! 기계 학습 컨설턴트와 협력하면 ML 모델 개발에 큰 도움이 될 수 있습니다. 비전과 완벽하게 균형을 이루는 하나의 아키텍처를 해결하려면 여러 번의 검거, 실험, 장애물, 실패가 필요합니다. 이러한 프로세스에 대해 작업한 컨설턴트는 보다 효율적으로 솔루션을 찾을 수 있습니다.
상위 10개 기계 학습 컨설팅 회사
예측 분석에서 컴퓨터 비전 및 챗봇, 실시간 추적에 이르기까지 기계 학습 인공 지능이 풍부합니다. 이 혁신적인 기술을 최대한 활용하는 데 도움을 줄 회사를 찾는 동안 그들이 제공하는 다양한 서비스, 선택한 사용 사례 및 수행한 프로젝트를 살펴보는 것이 중요합니다.
다음은 귀하의 요구 사항을 충족하는 포괄적인 전문 지식과 서비스를 제공하는 10개의 기계 학습 컨설팅 회사 목록입니다.
1. 트리그마
Triigma는 10년 이상의 경험을 가진 최고의 기계 학습 서비스 제공 업체 중 하나입니다. 그들의 궤적은 다양한 산업과 세계 최고의 기업에서 다양한 ML 및 AI 프로젝트를 포괄합니다. 이 회사는 고급 기술과 뛰어난 지식을 사용하여 전 세계의 많은 고객을 수용합니다.
2. 탈렌티카 소프트웨어
Talentica Software는 기계 학습 프로젝트에 대해 고려해야 할 최고의 기계 학습 전문가 중 하나입니다. 이 회사는 최고의 아키텍처, 도구 및 기술을 활용하여 포괄적인 기계 학습 서비스를 제공합니다. 해당 분야의 전문가 및 전문가 팀과 함께 기업이 가장 성공적인 전략을 만들고 구현하고 전반적인 성장을 촉진하도록 돕습니다.
3. 큐버스트
QBurst는 고객에게 광범위한 서비스를 제공한 다년간의 경험을 가진 또 다른 ML 및 AI 컨설팅 및 소프트웨어 개발 회사입니다. 2000개 이상의 프로젝트를 포괄하는 포트폴리오를 통해 이 회사는 모든 규모의 기업이 최고 수준의 기술 솔루션을 구현하도록 지원했습니다.
4. 프롤리투스
Prolitus는 오랫동안 뛰어난 기술 사용으로 고객을 만족시켜 왔습니다. 이들은 뛰어난 엔터프라이즈 솔루션을 제공하고 전 세계 많은 기업의 전반적인 비즈니스 운영을 향상함으로써 새로운 길을 개척했습니다. 200명의 명석한 인재로 구성된 이 회사는 함께하는 모든 비즈니스에 효과적이고 혁신적인 솔루션을 제공하는 것을 목표로 합니다.
5. 밸류코더
ValueCoders는 기계 학습 컨설팅 회사로서 수년간의 전문 지식으로 광범위한 프로젝트를 포괄했습니다. 이 회사는 첨단 기술을 활용하고 신생 기업과 기업이 원하는 유연성을 달성할 수 있도록 서비스 통합을 제공합니다.
6. 인앱
광범위한 성공적인 프로젝트를 통해 InApp 팀은 기업이 기계 학습을 통해 다양한 운영을 강화할 수 있도록 지원했습니다. 이 회사는 현장에서 300년 이상 근무한 20명 이상의 엔지니어로 구성된 우수한 팀과 함께 일했으며 조직 또는 신생 기업을 위한 최고의 웹 및 모바일 앱 서비스가 귀하가 찾고 있는 것인지 고려해 볼 가치가 있습니다.
7. 픽셀크레용
다음으로 최고의 기계 학습 컨설팅 회사 목록에 PixelCrayons가 있습니다. 이 회사는 상당히 합리적인 가격으로 수년간의 경험, 모범 사례 및 수많은 서비스를 테이블에 제공합니다. 교육에서 운송에 이르기까지 그들은 1000개 이상의 프로젝트에 참여했으며 전 세계적으로 강력한 고객 기반을 제공했습니다.
8. 웹투닉스
Webtunix는 다음과 같은 다양한 서비스를 제공하는 것으로 알려져 있습니다. 기계 학습, 인공 지능, 딥 러닝 및 데이터 과학을 다양한 산업에 적용합니다. 개인으로 구성된 팀은 이러한 분야의 실무 경험을 활용하여 기업이 기대하는 맞춤형 솔루션을 제공하고 신생 기업과 글로벌 기업이 자동화로 우위를 달성할 수 있도록 지원합니다.
9. 워봇
Wobot은 미래형 감시 솔루션을 혁신하는 최고의 AI 및 ML 회사 중 하나입니다. 이 회사는 기업이 기계 학습 알고리즘을 사용하여 감시 시스템을 개선하고 수작업을 제거하도록 지원합니다. 창의적이고 논리적인 사상가로 구성된 팀은 정부 기업을 포함한 광범위한 고객에게 적시에 고급 솔루션을 제공했습니다.
10. 아뎁토
Addepto는 기계 학습(ML) 및 인공 지능입니다. (일체 포함) 컨설팅 회사. 이 회사는 금융, 의료, 소매 및 전자 상거래를 포함한 다양한 분야의 기업에 서비스를 제공합니다.
Addepto의 팀은 고객의 요구에 맞는 맞춤형 ML 솔루션을 만들기 위해 협력하는 숙련된 데이터 과학자, 소프트웨어 엔지니어 및 AI 컨설턴트로 구성됩니다. 서비스에는 데이터 분석 및 모델링, 기계 학습 알고리즘 개발 및 AI 솔루션 배포가 포함됩니다.
최고의 ML 컨설팅 회사를 선택하기 위한 7가지 기준
세계 각지의 기업들이 이 수영장의 선구자에 발을 담그고 있으며 유럽은 44.87% 글로벌 ML 시장 점유율. 기계 학습 컨설턴트의 도움을 받아 비즈니스 시스템에 이러한 변화를 도입할 계획이라면 편리한 기준이 있어야 합니다.
출처: 지피아
먼저 필요한 것을 파악하십시오.
- 기계 학습을 어떻게 구현할 계획입니까?
- ML을 사용하여 고객 참여와 만족도를 높이고 싶습니까?
- 비즈니스 운영에서 효율성을 달성하고 싶습니까?
모든 요구 사항, 요구 사항, 프레임워크 및 목표를 나열하십시오. 그것은 당신의 검색을 엄청나게 쉽게 할 것입니다.
그런 다음 최고의 ML 회사를 선택할 때 다음 사항을 고려하십시오.
1. 관련 경험 및 전문성
가장 먼저 고려해야 할 요소는 회사의 전문성과 경험입니다. 경험이 풍부하고 숙련된 기계 학습 전문가로 구성된 팀이 있는 회사와 함께 일하기를 원합니다. 회사는 성공적인 맞춤형 기계 학습 소프트웨어 프로젝트를 제공한 강력한 실적이 있어야 합니다. 회사의 포트폴리오와 사례 연구를 살펴보고 해당 업계에서 경험이 있고 유사한 프로젝트에 이전에 일한 적이 있는지 확인하는 것이 중요합니다. 또한 비즈니스가 성장함에 따라 대규모 데이터 세트를 처리하고 솔루션을 확장할 수 있는 회사와 협력하기를 고대하고 있음을 기억하십시오. 따라서 대량의 데이터를 처리할 수 있는 능력과 향후 솔루션 확장 계획에 대해 회사에 문의하는 것이 가장 좋습니다.
2. 소통과 협업
투명한 커뮤니케이션과 지속적인 지원은 모든 프로젝트의 필수 역량입니다. 이해하기 쉬운 방식으로 프로세스와 방법론을 명확하게 설명할 수 있는 회사를 찾으십시오. 또한 회사가 협력적인 접근 방식을 취하고 프로젝트 전반에 걸쳐 피드백에 열려 있는지 확인하십시오. 회사는 훌륭한 커뮤니케이션과 지속적인 지원을 제공할 수 있어야 합니다. 프로젝트 관리 팀에 대해 자세히 알아보고 프로젝트 진행 상황 및 발생할 수 있는 문제에 대해 어떻게 연락을 유지할 것인지 논의하십시오. 또한 기계 학습 솔루션의 지속적인 성공을 보장하기 위해 지속적인 지원을 제공해야 합니다.
3. 데이터 프라이버시 및 보안
이 요소는 기계 학습 회사를 인터뷰하는 동안 놓치고 싶지 않은 요소가 아닙니다. 하시겠습니까? 데이터 개인 정보 보호 및 보안은 기계 학습 회사와 협력할 때 중요한 고려 사항입니다. 회사가 귀하의 데이터의 안전과 개인 정보를 가장 중요하게 생각하는지 확인하십시오. 회사는 강력한 데이터 보호 정책을 가지고 있어야 하며 필요한 모든 데이터 개인 정보 보호 규정을 따라야 합니다. 또한 데이터 보안에 대한 접근 방식과 민감한 데이터 처리 경험에 대해 서비스 제공업체에 문의하십시오.
4. 사용자 정의
출처: 7wdata
모든 비즈니스는 고유한 역학과 ML 및 AI 솔루션의 정의에 따라 다르게 작동합니다. 다음을 구현하고 싶을 수 있습니다. 자연스러운 학습 과정 (NLP), 챗봇을 도입하고 자동화로 고객 지원을 강화하십시오. 또는 이러한 ML 알고리즘에서 다른 것을 원할 수도 있습니다. 간단히 말해서 특정 요구 사항에 맞는 맞춤형 솔루션을 제공하는 기계 학습 회사를 선택하십시오. 회사는 귀사의 비즈니스 요구 사항을 이해하고, 데이터 인프라를 평가하고, 귀사의 비즈니스 요구 사항을 충족할 수 있는 개인화된 솔루션을 개발할 수 있어야 합니다.
1. 비용(및 얻는 가치)
비용은 올바른 기계 학습 회사를 선택하는 과정에서 중요한 결정 요인입니다. 경쟁력있는 가격을 제공하는 회사와 협력하고 싶습니다. 하지만 최상의 머신 러닝 모델을 식별하거나 일관된 지원을 제공하는 등 귀하가 받는 서비스를 타협해서는 안 됩니다. 작업 품질과 솔루션의 이점에 따라 비용이 정당화되는 비용 대비 가치를 제공하는 회사를 찾으십시오.
2. 기술 및 도구
궁극적으로 일련의 기술과 도구가 계획의 궁극적인 결과를 정의합니다. 컨설턴트와 논의하는 동안 기술을 탐색할 수 있는 옵션에 대해 고민하고 이야기해야 합니다. 또한 그들이 이전에 사용한 도구에 대해 기꺼이 질문하십시오.
3. 일정 및 작업 흐름
그들은 시간이 본질이라고 말합니다! 그리고 다음으로 고려해야 할 중요한 요소인 타임라인과 완전히 동기화됩니다. 프로젝트 일정을 전달해야 합니다. 수년간의 경험, 우수한 실적, 수많은 사례 연구 및 전문 지식을 갖춘 기계 학습 컨설팅 회사는 마감일을 효과적으로 전달해야 합니다. 더 중요한 것은 그들이 타임라인을 설명할 때 그들의 말을 들어야 한다는 것입니다. 문화와 작동 방식 간의 시너지 효과를 감지할 수 있는 요소입니다.
비용이 많이 들거나 ML 프로젝트 실패를 유발하는 실수를 방지하기 위한 5가지 팁
기계 학습 기술을 최대한 활용하고 싶기 때문에 최고의 기계 학습 컨설팅 회사를 찾을 때 최고를 기대하는 것은 당연합니다. 하지만 천천히! 최고의 ML 컨설턴트 목록과 이들이 합리적인 비용으로 제공하는 더 나은 서비스 목록을 보유하고 있지만 여전히 해야 할 일이 있습니다.
이 길에서 성공적인 여정을 위한 경험 법칙은 모든 단계에서 주의를 기울이는 것입니다. 나머지는 기계 학습을 위한 최고의 컨설팅을 찾기 위한 최고의 팁을 정리한 것입니다.
1. 후보 목록 옵션 및 검색에 인내심을 가지십시오.
서두를 필요 없다! 로드맵을 만들고 달성해야 할 목표가 있지만 ML 컨설턴트를 찾을 때 서두르지 않는 것이 중요합니다. 마침내 가장 적합한 거래를 손에 넣기 전에 해야 할 일이 많습니다. 다음을 수행해야 합니다.
- 질문 준비
- 귀하의 기대와 요구 사항을 나열하십시오.
- 최종 목표 논의
- 인용문 토론
따라서 최상의 옵션을 살펴보고 장단점에 따라 각각을 고려하는 것이 좋습니다. 이 검색에 필요한 시간을 제공하면 결국 올바른 구현으로 보상받을 것입니다.
2. 투명한 의사소통
그것은 말할 것도 없다. 그렇지 않습니까? 올바른 기계 학습 컨설팅 파트너를 찾으려면 대화를 계속 열어 두어야 합니다. 대화는 프로젝트 요구 사항, 기계 학습 기술, 기대치, 비용 및 향후 원활한 연결을 보장하는 데 필요한 모든 것을 말합니다. 벤더가 올바른 솔루션을 제시할 수 있다면 과거에 있었던 허점을 공유하는 것을 자제하지 마십시오. 문제점을 숨기면 오해의 여지가 생길 수 있으며 완벽한 계획을 세우는 데 방해가 될 수 있습니다. 종종 약점을 통해 컨설턴트는 가장 관련성이 높은 솔루션 흐름을 파악할 수 있습니다. 따라서 비즈니스 목표, 고객 공간, 기술 환경의 최고점 및 최저점, 기대치에 대해 더 많이 이야기할수록 새로운 기술로 성공할 가능성이 높아집니다.
3. 실험의 문을 열어두기
여기서 가장 중요한 체크포인트가 나옵니다. 시스템에 새로운 기술 계층을 도입하고 있으므로 실수가 표면화되거나 오류가 발생하는 것은 놀라운 일이 아닙니다. 기계 학습은 빠르게 진화하는 기술이라는 점을 기억하는 것이 중요합니다. 시장 상황을 감안할 때 언제 완전히 새로운 장애물이나 작업해야 할 새로운 각도를 발견하게 될지 알 수 없습니다. 따라서 가능성의 문을 열고 기회가 있을 때마다 계속 실험하십시오. 최선의 선택이 될 수도 있고 학습에 실패할 수도 있습니다. 실험이 잘못되었다고 낙심하지 않는 것이 좋지만 비즈니스 및 기술 전문가와 모든 것을 상담하여 안전하게 플레이하십시오.
4. 모든 것을 추적
출처: 테크노피엠
모든 프로젝트에서 추적 및 메트릭이 유용합니다. 메트릭은 머신 러닝 솔루션의 진행 상황과 속도를 예측할 뿐만 아니라 작업해야 할 문제 영역을 식별할 수 있게 해줍니다. 윈윈입니다. 필요할 때 바로 도전 과제를 해결하고 동시에 시간이 지남에 따라 달성한 이정표를 축하할 수 있습니다. 그러나 먼저 이러한 메트릭에 대해 작업해야 합니다. 명확하게 정의되고 목표에 충실한 일련의 KPI를 제시하십시오. 이러한 메트릭은 팀의 모든 구성원과 기계 학습 컨설팅 팀이 이해할 수 있도록 세부 사항을 고려하여 설계되어야 합니다.
5. 지식을 찾고 사물이 어떻게 작동하는지 이해합니다.
기계 학습 회사에서 재직하는 동안 할 수 있는 가장 좋은 일 중 하나는 배우는 것입니다. 사실 전문가로부터 가능한 한 많은 지식을 수집하는 것이 중요합니다. 컨설팅 팀은 정기적으로 귀하의 팀과 긴밀히 협력할 것입니다. 그렇다면 새로운 시스템에 대해 그들로부터 가장 좋은 점을 배우지 않겠습니까? 기계 학습 전문가가 프로젝트 완료를 통해 모든 지침을 제공하지만 팀 구성원이 ML 솔루션 개발 프로세스에 참여하는 것이 가장 좋습니다. 프로 팁? 때때로 개발 프로세스에 대한 세션을 자유롭게 시작하십시오. 이러한 세션은 팀이 질문을 하고 기술의 다양한 측면에 대한 새로운 관점을 얻을 수 있는 교육 역할을 합니다.
더 실용적인 지식을 찾는 또 다른 훌륭한 방법은 프로젝트에 참여하고 기계 학습 영역에서 관련 인증을 받는 것입니다. 분석 Vidhya 에서 다양한 프로그램을 제공합니다. 기계 학습, 필요한 교육 및 프로젝트 경험을 얻을 수 있는 인공 지능 및 데이터 과학.
결론
비즈니스에 적합한 기계 학습 컨설팅 파트너를 찾으려면 모든 필수 항목의 체크리스트를 곁에 두는 것이 중요합니다. 단순한 기준(정의 및 상세)은 검색 프로세스 전반에 걸쳐 여러 가지 방법으로 도움이 될 수 있습니다. 첫째, 최고의 ML 컨설팅 회사를 선정하는 데 도움이 됩니다. 그런 다음 가능한 한 많은 질문을 스케치하게 되며 이는 실제로 여정의 중요한 부분입니다. 무엇보다도 흐름에 직간접적으로 영향을 미치는 새로운 데이터, 통찰력 및 기타 측면을 발견할 수 있습니다. 귀하의 비즈니스를 지원하고 데이터 중심적이며 경험이 풍부한 기계 학습 팀을 찾는 과정에서 다음 기준을 고려하십시오.
- 입증 된 트랙 기록
- 커뮤니케이션 및 협업 기술
- 기술 및 접근
- 예산
또한 회사에서 제시한 사례 연구를 철저히 조사하십시오. 여기에는 이전에 고객을 위해 수행한 작업을 탐색하는 것이 포함됩니다. 그들의 팀이 귀하의 비즈니스 목표와 완벽하게 동기화된 서비스와 지원을 제공하는지 확인하십시오. 무엇보다도 시간을 주고 속도를 늦춰야 할 때를 알아야 합니다. 타임 라인의 경우 의사 결정을 빨리 내리는 것이 더 쉽습니다. 그래도 한 걸음 뒤로 물러서서 궤적을 완전히 보고 이해한 다음 모든 이정표에 현실적인 공간이 할당된 프레임을 생각해내는 데 이상적입니다.
모든 것 외에도 팀의 모든 사람이 프로세스에 참여하고 효율성이 유지되는지 확인하십시오. 이를 최대한 활용하려면 기계 학습 팀과의 지표 및 일관된 커뮤니케이션이 도움이 될 것입니다. 이렇게 하면 귀하와 귀하의 팀이 프로세스를 처음부터 끝까지 이해할 수 있습니다. 이러한 세부 정보는 시간, 비용 및 노력을 절약하는 데 도움이 됩니다.
자주하는 질문
Q1. 기계 학습 컨설팅 회사를 어떻게 선택합니까?
A1. 비즈니스 요구 사항을 파악하고 요구 사항을 정의하는 것은 올바른 기계 학습 컨설팅 회사를 찾는 데 중요합니다. 잠재적인 회사와 투명한 커뮤니케이션을 보장하고 그들의 경험과 전문성에 대한 예리한 조사를 수행하십시오.
Q2. ML 컨설턴트는 어떤 일을 하나요?
A2. 기계 학습 컨설턴트는 비즈니스 운영에 적합한 인공 지능 전략을 계획하는 데 도움을 줍니다. 데이터 수집 및 번역, 유용한 통찰력 수집, 비즈니스에 적합한 최고의 ML 알고리즘 및 도구 연구와 같은 서비스를 제공합니다.
Q3. 컨설팅 회사를 어떻게 평가합니까?
A3. 유명한 플랫폼에서 잠재적인 모든 ML 및 AI 컨설팅 회사에 대한 리뷰 및 평가를 확인할 수 있습니다. 또한 회사의 이전 프로젝트에 대한 사례 연구를 살펴보십시오. 커뮤니케이션, 기술, 일정 및 추적에 사용하는 접근 방식 유형도 기계 학습 컨설턴트를 선택할 때 고려해야 할 중요한 요소입니다.
Q4. 데이터 과학자와 ML 컨설턴트의 차이점은 무엇입니까?
A4. 데이터 과학자는 데이터에서 정보를 해석하는 작업을 합니다. 반면 머신 러닝 상수는 기업이 비즈니스를 극대화할 수 있는 적합한 AI 전략을 수립하는 데 도움이 됩니다.
관련
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