• 만화애니메이션 연구
• /
• 통권43호
• /
• pp.151-184
• /
• 2016

애니메이션 산업의 발전은 산업 분야 자체뿐만 아니라 이를 둘러싼 여러 분야에서 같이 이루어져야 한다. 애니메이션을 다루는 잡지 또한 이러한 애니메이션 산업의 발전에 있어서 중요한 부분 중의 하나이다. 그러나 이러한 애니메이션 담당 잡지에 대한 연구가 부족하기 때문에 1995년부터 현재까지 20년 넘게 발행을 유지해온 "애니메이툰"을 창간호부터 115호까지를 대상으로 전수조사를 수행했다. "애니메이툰"은 애니메이션에 관한 정보 제공을 목적으로 1995년에 창간된 애니메이션 대상 잡지로서 1985년부터 애니메이션 제작을 담당하는 기업으로서 활동을 시작한 애이콤 프로덕션이 창간하면서 대표이사인 넬슨 신씨를 편집장으로서 지금까지 운영을 맡아오고 있다. 이 연구를 통해 밝혀진 것은 다음과 같다. 첫째, 기사의 방향을 보여주는 항목화를 시행하고 있다는 점과 둘째, 다른 잡지와는 달리 해외 통신원 등을 활용한 영문기사를 원문과 함께 제시함으로서 해외 정보를 다양하고 자세하게 제시하고 있다는 점, 셋째로 비기사 항목을 통해 일반기사로 분류되기에 적합하지 않은 것들을 별도로 제시하되 애니메이션 관련 용어 및 제작에 관한 기술적, 산업적 지식을 제공하고 있다는 점, 그리고 마지막으로 잡지로서는 광고에 대한 비중이 낮다는 점을 도출해냈다. 이러한 점들은 다양한 기사를 매호당 약 35개에 가까운 기사를 제공하면서 기사의 성격을 드러낼 수 있게 해주면서, 국내뿐만이 아닌 해외의 흐름과 동향을 제공하려는 범위의 확장을 보여주면서, 현황과 흐름뿐만이 아닌 기본 지식을 제공하려는 목적을 보여준 것이다. 결국 이러한 점들은 "애니메이툰"이 전문지로서 가져야 하는 특성을 갖추고 있다는 점을 보여준다. 즉, "애니메이툰"도 자신의 전문분야만을 대상으로 하고 있고, 둘째로 제작자, 기획자, 정책관련자들과 같은 전문분야관계자들이 관심을 가질 정보를 제공하면서 그들을 독자로 하려고 하고 있다는 것이 보이고 있으며, 셋째로 애니메이션의 발전을 위해 정보의 범위를 국내뿐만 아니라 국외까지 넓혀놓고 있다. 비록 애니메이션 분야의 상품 혹은 서비스 관련 광고가 부족한 편이지만, 게재된 광고 모두 관련 업계의 광고라는 점은 전문지로서의 역할을 수행하려는 모습으로 고려할 수 있다.

• 한국전자거래학회지
• /
• 제25권4호
• /
• pp.33-60
• /
• 2020

스마트폰의 등장으로 우리는 언제 어디서나 쇼핑이 가능하고, 소셜미디어로 연결된 광범위한 인적 네트워크와 웹사이트를 통해 손쉽게 다양한 정보와 전문가들의 의견을 살펴볼 수 있게 되었다. 제한된 정보 창구로 인해 브랜드 인지도에 의존하였던 과거와는 다르게, 다양한 창구를 통해 제품과 서비스에 대한 정보를 손쉽게 얻을 수 있는 시대가 도래한 것이다. 그 결과, 디지털 시대의 소비자들은 과거와는 다르게 기업의 일방적인 의도대로 브랜드 이미지를 수용하는 것에서 벗어나, 소비자들 간의 소통을 통해 브랜드 이미지의 형성에 영향을 미칠 정도로 그 영향력이 증대되었다. 소비자들은 더 이상은 그 브랜드를 안다고 해서 혹은 그 브랜드가 유명하다고 해서 바로 구매를 하지 않는다. 따라서, 이렇게 변화한 시대에 전통적인 브랜드 측정 방법의 유효성에 대해 의문을 제시하게 되었다. 그러나 아직까지 변화한 사회환경을 반영한 측정 방법은 논의된 바가 없으며, 실무자들은 현재까지 전통적인 측정 방법을 이용해 오고 있는 것이 현실이다. 따라서 본 연구에서는 기존 브랜드의 정의와 측정방법에 대해 한번 살펴보고, 디지털 시대에 보다 적합하면서 직접적인 측정 방법을 제안하고자 한다. 본 연구에서 제안하는 측정 방법은 "친구를 보면 그 사람을 알 수 있다"는 속담처럼, 함께 구매되는 상품의 브랜드를 통해 해당 브랜드의 진정한 위치와 이미지를 파악하는 방법이다. 이를 위해 온라인 커머스 사이트인 아마존에서 함께 구매되는 화장품 데이터를 브랜드 단위의 네트워크로 구축하고, 이를 토대로 브랜드 이미지를 평가하는 방법을 제시하였다. 기존에는 소비자의 인식 혹은 인지적인 측면을 설문조사로 파악하거나 기업의 재무상태를 통해 브랜드를 측정했던 과거와는 달리, 본 연구에서 제시하는 방법은 실질적인 구매 데이터를 통해 구축된 제품의 네트워크를 분석함으로써 관련 브랜드 지표와 실질적인 구매 행동 간의 간극을 좁히고자 한 데에 의의가 있다. 또한 연결된 세상의 네트워크 관점을 바탕으로 전통적인 브랜드 개념을 보다 확장하였으며, 이를 통해 보다 현실에 적합한 측정도구를 제시하였다는 것에 의의가 있다.

• 지능정보연구
• /
• 제16권4호
• /
• pp.195-211
• /
• 2010

전시회는 전시업체가 새로운 상품이나 서비스를 관람객에게 알리기 위해 개최되는 것으로 효과적인 마케팅 수단으로 중요한 역할을 수행한다. 전시회를 방문하는 다양한 관람객의 니즈를 충족시키기 위하여 다양한 유비쿼터스 기술이 전시회에 응용되고 있지만 관람객이 사전에 요청한 정보만을 제공함으로 개별 관람객의 선호가 반영되지 않아 관람객의 니즈를 충족시키기에는 한계가 있다. 이러한 한계를 해결하기 위한 방법으로 개인의 선호에 부합하는 부스를 추천하는 추천 시스템의 이용이 가능하다. 추천시스템은 전시 환경에서 관람객의 선호를 추론하여 선호에 부합하는 방문 부스를 추천하여 관람객의 니즈를 충족시킬 수 있다. 그러나 추천 시스템 중 가장 성공적으로 평가 받는 기존의 협업 필터링은 관람객의 부스 방문 순서에 나타나는 선호를 반영하지 않아 동적으로 변화하는 선호를 가지는 관람객으로 구성된 전시 환경의 추천 시스템으로는 적합하지 않다. 따라서 본 연구에서는 관람객의 방문 순서를 고려하는 기법 중 순차 연관 규칙을 이용하여 관람객의 선호에 부합하는 부스를 추천하는 방법론을 제안하였다. 본 연구에서 제안한 방법론의 성과 측정을 위해 실제 전시회에서 획득한 데이터를 사용하여 기존의 협업 필터링과 비교한 결과 전체적으로 추천의 성과가 향상되어 향후 전시 환경에서의 부스 추천시스템에 적용하여 관람객의 니즈를 충족시킬 것으로 기대된다.

• 지능정보연구
• /
• 제22권4호
• /
• pp.45-67
• /
• 2016

최근 정보 유통의 주요 매체인 인터넷 뉴스와 SNS의 매체 간 특성 차이를 주목한 많은 연구가 있었음에도 불구하고, 양 매체의 차이를 정보의 수요 및 공급 관점에서 파악한 연구는 상대적으로 매우 부족하다. 일반적으로 새로운 정보는 언론사의 뉴스 기사를 통해 대중에게 노출되고, 대중은 이러한 기사에 대한 의견 또는 추가정보를 SNS를 통해 공유함으로써 해당 정보를 수용함과 동시에 확산시킨다. 이러한 측면에서 언론사가 뉴스를 제공하는 행위를 정보의 공급으로 파악할 수 있으며, 대중은 SNS를 통해 이에 대한 관심을 능동적으로 나타냄으로써 해당 정보에 대한 소비 수요를 표출하는 것으로 이해할 수 있다. 이는 상품 및 서비스의 가격이 수요와 공급의 관계에 의해 결정되는 것과 유사한 원리로, 정보의 가치를 정보 수요와 정보 공급의 관계에 기반을 두어 측정할 수 있음을 시사한다. 본 연구에서는 정보 공급의 대표 매체로 인터넷 뉴스 기사를, 정보 수요를 나타내는 대표 매체로 트위터를 선정하고, 특정 이슈에 대한 뉴스의 정보로서의 가치를 이와 관련된 트위터의 양으로 평가하는 뉴스가치지수(NVI, News Value Index)를 고안하여 제시한다. 구체적으로 제안 방법론은 각 이슈별로 NVI를 도출하고 이를 통해 시간의 흐름에 따른 정보 가치의 변화를 시각화하여 나타낸다. 또한 본 연구에서는 제안 방법론의 실무 적용 가능성을 평가하기 위해 인터넷 뉴스 387,018건과 트윗 31,674,795건에 대한 실험을 수행하였다. 그 결과 대부분의 이슈가 전체 정보 시장의 평균 가치에 수렴하는 형태로 변화함을 알 수 있었으며, 꾸준히 평균 이상의 가치를 가지며 정보 시장을 장악하는 등 특이한 양상을 보이는 흥미로운 이슈도 존재함을 파악할 수 있었다.

• 지능정보연구
• /
• 제22권4호
• /
• pp.177-192
• /
• 2016

기계학습(Machine Learning)은 인공 지능의 한 분야로, 데이터를 이용하여 기계를 학습시켜 기계 스스로가 데이터 분석 및 예측을 하게 만드는 것과 관련한 컴퓨터 과학의 한 영역을 일컫는다. 그중에서 SVM(Support Vector Machines)은 주로 분류와 회귀 분석을 목적으로 사용되는 모델이다. 어느 두 집단에 속한 데이터들에 대한 정보를 얻었을 때, SVM 모델은 주어진 데이터 집합을 바탕으로 하여 새로운 데이터가 어느 집단에 속할지를 판단해준다. 최근 들어서 많은 금융전문가는 기계학습과 막대한 데이터가 존재하는 금융 분야와의 접목 가능성을 보며 기계학습에 집중하고 있다. 그러면서 각 금융사는 고도화된 알고리즘과 빅데이터를 통해 여러 금융업무 수행이 가능한 로봇(Robot)과 투자전문가(Advisor)의 합성어인 로보어드바이저(Robo-Advisor) 서비스를 발 빠르게 제공하기 시작했다. 따라서 현재의 금융 동향을 고려하여 본 연구에서는 기계학습 방법의 하나인 SVM을 활용하여 매매성과를 올리는 방법에 대해 제안하고자 한다. SVM을 통한 예측대상은 한국형 변동성지수인 VKOSPI이다. VKOSPI는 금융파생상품의 한 종류인 옵션의 가격에 영향을 미친다. VKOSPI는 흔히 말하는 변동성과 같고 VKOSPI 값은 옵션의 종류와 관계없이 옵션 가격과 정비례하는 특성이 있다. 그러므로 VKOSPI의 정확한 예측은 옵션 매매에서의 수익을 낼 수 있는 중요한 요소 중 하나이다. 지금까지 기계학습을 기반으로 한 VKOSPI의 예측을 다룬 연구는 없었다. 본 연구에서는 SVM을 통해 일 중의 VKOSPI를 예측하였고, 예측 내용을 바탕으로 옵션 매매에 대한 적용 가능 여부를 실험하였으며 실제로 향상된 매매 성과가 나타남을 증명하였다.

• 지능정보연구
• /
• 제25권4호
• /
• pp.67-88
• /
• 2019

웹툰은 인터넷의 특징적 요소들을 활용하여 제작되는 만화 콘텐츠를 온라인 환경에서 소비 가능한 형태로 유통하는 한국형 디지털 만화 플랫폼이다. 최근 웹툰 산업의 급격한 성장과 함께 웹툰 콘텐츠의 공급량이 기하급수적으로 증가함에 따라, 효과적인 웹툰 콘텐츠 추천 방안의 필요성이 커지고 있다. 웹툰은 회화적 요소와 문학적 요소, 디지털 요소의 복합적 산물로서, 독자로 하여금 재미를 느끼게 하고 웹툰이 연출하는 상황에 이입·공감하게 하는 등 소비자의 감성을 자극하는 디지털 콘텐츠 상품이다. 따라서 웹툰이 소비자에게 전달하는 감성이 소비자가 웹툰을 선택함에 있어 중요한 기준으로 작용할 것이라 기대할 수 있다. 본 연구는 기존에 충분히 논의되지 않았던 소비자 감성을 중심으로, 웹툰 콘텐츠의 효과적인 추천을 지원할 수 있는 소비자 감성 패턴맵의 개발을 목적으로 한다. 본 연구의 수행을 위해 '네이버 웹툰' 플랫폼에서 서비스되는 200개 작품에 대한 메타데이터와 소비자 감성어휘 정보를 수집하였다. 분석 목적에 부합하지 않는 작품을 제외한 127개 작품에 대해 488개의 감성어휘가 수집되었다. 이후 수집된 감성어휘들 간 유사감성 통합, 중복감성 배제 과정을 Bottom-up 접근으로 수행하여 총 63개 감성유형으로 축소된 웹툰 특화 감성지표를 구축하였다. 구축한 감성지표에 대한 탐색적 요인분석을 수행하여 웹툰 유형을 분류할 수 있는 3개의 중요 차원을 도출하고, 이를 기준으로 K-Means 클러스터링을 수행하여 전체 웹툰을 4개 유형으로 분류하였다. 각각의 유형에 대해 웹툰-감성 2-Mode 네트워크를 구축하여 웹툰 유형별로 나타나는 감성 패턴의 특징을 살펴보았으며, 프로파일링 분석을 통해 웹툰 유형별 인사이트와 실무적으로 의미 있는 전략적 시사점을 도출할 수 있었다. 본 연구의 결과를 통해 웹툰의 추천 및 분류의 영역에서 소비자 감성의 활용 가능성을 확인하고, 웹툰 생태계 내 구성원들이 소비자를 보다 잘 이해하고 전략을 수립할 수 있도록 돕는 가이드라인을 제시하였다는 점에서 의의가 있다.

• 지능정보연구
• /
• 제26권4호
• /
• pp.67-86
• /
• 2020

추천시스템은 시간이 흐를수록 사용자와 기업에게 점점 더 큰 영향을 주고 있다. 최근 코로나(COVID-19) 팬데믹 현상이 전 세계적으로 일어나면서 세대를 뛰어넘어 E-Commerce의 중요성이 증대되었고 추천시스템은 E-Commerce 활성화의 최중심에 있다. 추천시스템이 개발된 이래로 다수의 알고리즘이 추천시스템의 정확도를 올리는 것에 집중되어 있었고, 추천시스템의 희귀성, 다양성, 우연성 등과 같은 다른 가치들이 간과되고 있다. 본 논문에서는 사용자의 만족도는 추천시스템의 정확도에만 달려있지 않고 다양한 성능을 겸비했을 때 고객에게 만족스러운 추천서비스 경험을 제공할 것이라 생각하여 다양성을 위한 그래프 기반의 추천시스템을 개발하였다. 사용자 네트워크를 구성한 뒤 카테고리를 활용한 무게중심변화를 통해 유사도가 낮은 이질적인 사용자를 찾아 추천상품의 유사성을 낮추는 방식으로 다양성을 도모하였다. 또한, 추천의 다양성은 사용자의 다양성 선호 수준에 따라 상이할 것이라는 가정에 따라 사용자의 다양성 선호 수준을 구별하였고 다양성 모델 성능이 사용자 특성별로 다름을 확인할 수 있었다. 전체 연구 결과, 추천시스템의 정확성과 다양성이 트레이드 오프 관계에 놓여있다는 것을 확인할 수 있었지만 본 연구모델을 통해 근소한 정확도 손실 대비 높은 다양성을 얻을 수 있었다. 본 연구는 그래프 기반의 추천시스템을 통해 사용자의 만족도를 향상시키는 다양성을 실현하였다는 연구적 의의와 사용자 수준을 고려한 추천의 다양성을 적용 결과를 통해 기업의 장기적 이윤을 상승시킬 수 있는 모델 개발이라는 실무적 의의를 꼽을 수 있다.

• 지능정보연구
• /
• 제28권2호
• /
• pp.191-206
• /
• 2022

대량의 말뭉치를 비지도 방식으로 학습하여 자연어 지식을 획득할 수 있는 사전학습 언어모델(Pre-trained Language Model)은 최근 자연어 처리 모델 개발에 있어 매우 일반적인 요소이다. 하지만, 여타 기계학습 방식의 성격과 동일하게 사전학습 언어모델 또한 학습 단계에 사용된 자연어 말뭉치의 특성으로부터 영향을 받으며, 이후 사전학습 언어모델이 실제 활용되는 응용단계 태스크(Downstream task)가 적용되는 도메인에 따라 최종 모델 성능에서 큰 차이를 보인다. 이와 같은 이유로, 법률, 의료 등 다양한 분야에서 사전학습 언어모델을 최적화된 방식으로 활용하기 위해 각 도메인에 특화된 사전학습 언어모델을 학습시킬 수 있는 방법론에 관한 연구가 매우 중요한 방향으로 대두되고 있다. 본 연구에서는 금융(Finance) 도메인에서 다양한 자연어 처리 기반 서비스 개발에 활용될 수 있는 금융 특화 사전학습 언어모델의 학습 과정 및 그 응용 방식에 대해 논한다. 금융 도메인 지식을 보유한 언어모델의 사전학습을 위해 경제 뉴스, 금융 상품 설명서 등으로 구성된 금융 특화 말뭉치가 사용되었으며, 학습된 언어 모델의 금융 지식을 정량적으로 평가하기 위해 토픽 분류, 감성 분류, 질의 응답의 세 종류 자연어 처리 데이터셋에서의 모델 성능을 측정하였다. 금융 도메인 말뭉치를 기반으로 사전 학습된 KB-BERT는 KoELECTRA, KLUE-RoBERTa 등 State-of-the-art 한국어 사전학습 언어 모델과 비교하여 일반적인 언어 지식을 요구하는 범용 벤치마크 데이터셋에서 견줄 만한 성능을 보였으며, 문제 해결에 있어 금융 관련 지식을 요구하는 금융 특화 데이터셋에서는 비교대상 모델을 뛰어넘는 성능을 보였다.

• 벤처혁신연구
• /
• 제3권2호
• /
• pp.147-175
• /
• 2020

4 차 산업 혁명과 Covid 19 바이러스는 패션 산업을 오프라인에서 온라인으로 이동시키고 있습니다. 본 연구는 디지털 경험 요인이 구매의도 및 구매에 미치는 영향에 대해 분석한 것이다. 디지털 경험 가치가 강한 온라인 쇼핑몰을 연구 대상으로 삼았다. 연구 모형은 기존의 마케팅 믹스의 확장된 디지털 마케팅 믹스를 기반으로 하였다. 이를 기반으로 이론적 배경과 선행 연구를 바탕으로 독립 변수, 매개 변수에 온라인 쇼핑몰 산업의 맥락에 맞게 변수를 추가해서 모형을 도출 하였다. 독립 변수는 디지털 마케팅 믹스의 다양성 추구(Product variety), 가격 효율성(Price efficiency), 편의성 추구(Convenience), 소통과 공유(Conversation)를 사용하였다. 온라인 쇼핑몰에 있어서 개인화(Personalization)는 매우 중요한 요소이므로 이를 추가하였다. 또한 온라인 쇼핑몰에서 중요한 요소인 매개 변수로 플로우(Flow)를 추가하였다. 종속 변수는 구매 의도(Purchase intention)뿐만 아니라 구매(Purchase)를 변수로 활용하였다. 설정된 연구 모형의 실증적인 검정과 연구 결과의 일반화를 위해서 디지털이 경험 속성이 중요한 온라인 쇼핑몰(Online Shopping Mall)을 대상으로 연구를 진행 하였다. 이를 위해 온라인 쇼핑몰 기존 사용자를 대상으로 설문 조사를 실시하였다. 수취된 350부 중 총 307부의 유효한 응답을 분석의 대상으로 삼았다. 통계 분석은 SPSS 24, Process 3.4 등의 통계 패키지를 활용하였으며, 이를 통해 연구 가설을 검정하였다. 인과 관계 검정에서 다양성 추구, 편의성 추구, 소통과 공유 모두 구매 의도에 영향을 미쳤으나, 가격 효율성, 개인화의 경우 통계적인 유효한 영향을 미치지 않았다. 특히 다양성 추구 및 소통과 공유 변인이 구매 의도에 가장 큰 영향에 미치는 요인으로 검정되었다. 온라인 쇼핑몰에서 플로우가 다양성 추구(Product variety)는 구매 의도(Purchase intention) 간 부분 매개 역할을 하는 것으로 나타났다. 반면에 개인화(Personalization)는 구매 의도(Purchase intention) 간 완전 매개 역할을 하는 것으로 나타났다. 개인화 경우는 즐거움과 몰입이라고 하는 플로우 경험이 있을 경우만 구매 의도에 유의한 여향을 미치는 것으로 검정되었다. 즉 플로우 경험 상태에서는 기업이 제공하는 개인화에 대하여 개인정보 보호 등의 부정적인 반응을 하지 않고 구매 의도에 긍정적으로 느끼고 있음이 검정되었다. 이것은 온라인 특성상 오프라인과 상이하게 영업사원, 점원 등의 인적인 도움 없이 소비자 스스로가 전반적인 구매여정을 수행해야하기 때문에 플로우 경험이 매개변수로 구매 의도에 유의한 영향을 주는 것으로 검정되었다. 이를 토대로 학술적 및 실무적 시사점을 제시하였다.

• Journal of Public Diplomacy
• /
• 제3권1호
• /
• pp.1-19
• /
• 2023

연구목적: 본 연구의 목적은 한류의 다양화와 함께 이루어진 K-POP의 확산이 한국의 국가 명성에 어떤 영향을 미치는지 알아보는 데 있다. 해외 시장에서의 K-POP 열풍은 기대 이상의 성과와 긍정적인 평가로 대내외적인 경제적 파급효과를 가져왔고, 디지털 매체를 통한 온라인 시장의 확대로 인해 더욱 가속화되었다. 뿐만 아니라, K-POP 스타들은 그들과 관련된 다양한 상품과 서비스를 소비하고 팬 활동을 펼칠 수 있는 온라인 공간을 만드는 등 팬덤과의 상호작용이 다양해지고 있다. 이러한 점에 착안하여 본 연구에서는 팬덤이 공동체를 형성하고 미디어를 활용함으로써 이루어지는 K-POP 스타와의 준사회적 관계를 통해 국가 명성에 대한 K-POP의 관련성을 검토하고자 한다. 연구방법: 미국에 거주하고 있는 BTS 팬을 대상으로 아마존 설문조사회사인 Mechanical Turk를 이용하여, 영어로 온라인 설문조사를 진행했다. 불성실한 응답을 제외한 총 195명의 데이터를 분석에 사용했다. 연구결과: 한국의 국가 명성에 대한 BTS 팬의 소셜미디어 이용의 영향력을 상정한 <연구문제 1>의 분석결과, BTS팬의 소셜미디어 참여 활동 그 자체만으로는 한국의 국가 명성에 영향을 미치지 않았다. BTS 팬의 준사회적 상호작용의 매개효과를 전제한 <연구문제 2>의 분석결과, BTS 팬의 소셜미디어 참여 활동은 BTS와의 준사회적 관계에 긍정적인 영향을 미치고, BTS와의 준사회적 관계는 국가 명성에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 결론 및 제언: 한국의 국가 명성에 대한 BTS 팬의 소셜미디어 이용과 참여는 그 자체로는 유의한 영향이 없으나 준사회적 관계를 형성하여 국가 명성에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 연구결과를 통해 볼 때, K-POP 팬의 준사회적 관계는 국가이미지를 제고하고, 한국의 국가 명성을 높이는 전략적 기제로 활용할 수 있다. 미디어 효과 차원에서 다양한 팬덤 연구가 이루어져 왔고, 국제커뮤니케이션의 영역에서 국가이미지에 대한 다양한 논의가 이루어져 왔지만, 공공외교의 관점에서 팬덤과 국가 명성의 관련성을 실증적으로 연구한 경우는 매우 드물다. 따라서 본 연구는 인접 학문의 학제간 연구를 시도함으로써 국가 명성에 대한 전략적 방향을 제안하고자 한 점에 학문적 의미와 실용적 의미가 있다.