인공지능과 블록체인 기술은 2025년에 빠르게 융합하여 여러 산업에 걸쳐 새로운 패러다임을 만들어내고 디지털 경제를 재편할 것을 약속합니다. 이 융합은 AI의 계산 능력을 Web3의 분산된 프레임워크와 결합하여 두 기술의 한계를 해결하고 새로운 혁신 가능성을 엽니다. 자산 관리자 Bitwise는 AI와 암호화폐의 결합이 2030년까지 세계 GDP에 최대 20조 달러를 추가할 수 있다고 예측해 이 융합에 많은 잠재력이 있음을 강조했습니다.
알아야 할 것:
- 2022년 이후 인공지능 투자 급증으로 미국 벤처 캐피탈의 42%가 현재 AI 기업에 유입되고 있으며, 이는 2년 전의 22%에서 증가한 것입니다.
- 블록체인에 기반한 인터넷 기술의 3세대인 Web3는 투명하고 불변의 기록 보관을 통해 AI의 "블랙박스" 문제를 해결합니다.
- 산업 전문가들은 AI-암호화폐 조합이 데이터 프라이버시와 거버넌스의 중대한 과제에도 불구하고 2030년까지 세계 GDP에 최대 20조 달러를 추가할 것으로 예측합니다.
Web3의 발전
기본부터 시작해 봅시다.
Web3는 블록체인 인프라를 통한 탈중앙화와 사용자 소유권을 강조하는 인터넷 기술의 3세대를 나타내며 초기 인터넷 시대와의 큰 차이를 보입니다. 1990년대의 Web1.0은 정적이고 읽기 전용의 웹사이트를 제공했으며, Web2.0(2000년대-2010년대)은 상호작용성과 소셜 미디어를 도입했지만, 사용자 데이터를 통제하는 대형 기술 회사에 의해 지배되었습니다.
Web3라는 용어는 2014년에 이더리움 공동 창립자인 Gavin Wood에 의해 만들어졌지만, 2021년 암호화폐 붐 동안 주류의 관심을 받았습니다. 이는 기업 서버를 대체하는 오픈 소스 블록체인 네트워크를 기반으로 하며, 암호화폐 토큰이 디지털 자산 소유권과 커뮤니티 거버넌스를 가능하게 합니다. 이러한 시스템은 중앙 집중형 중개자가 없이 신뢰할 수 없는 거래와 허가 없는 혁신을 허용합니다.
Web3를 토대로 하는 주요 기술에는 비트코인과 이더와 같은 암호화폐로의 피어 투 피어 결제, 블록체인 플랫폼에서 자동으로 계약을 집행하는 스마트 계약이 포함됩니다. 2015년 이더리움의 출시는 통화를 넘은 응용 프로그램을 가능하게 한 스마트 계약을 도입했습니다: 탈중앙화 금융 프로토콜, 디지털 소유권을 위한 비대체 토큰, 거버넌스를 위한 탈중앙화 자율 조직.
2021년 NFT 예술품이 수백만 달러에 팔리고 페이스북이 메타로 리브랜딩함으로써 초기 과대 광고 사이클이 절정에 달했습니다. 그러나 2022년의 시장 조정은 더욱 현실적인 기대치를 가져왔습니다. 이 변동성이 큰 기간 동안 Web3 인프라는 이더리움 업그레이드, 대체 블록체인이 주목받고 레이어-2 네트워크를 통한 거래 속도 개선과 함께 지속적으로 발전했습니다.
2025년까지, 생태계는 상당히 성숙해졌습니다. 중요한 교훈이 도출되었으며, 탈중앙화는 창의성과 새로운 비즈니스 모델을 열어주지만, 사용자 경험, 거버넌스 및 보안은 상당한 개선이 필요합니다. 이로 인해 블록체인은 상당한 가치와 데이터를 확보하여 이러한 자원을 보다 접근 가능하고 지능적으로 만드는 도구에 대한 수요가 증가하면서 AI 통합을 위한 무대를 마련했습니다.
ChatGPT 이후 AI의 급속한 변화
인공지능은 하이테크 세계의 새로운 왕으로 등판했습니다.
ChatGPT의 2022년 말 출시는 인공지능에 중요한 변화를 불러왔으며, 종종 모바일 기술에 미친 아이폰의 영향에 비유됩니다. 단 2년 만에 생성형 AI는 틈새 기술에서 중심 비즈니스 혁신의 추진력으로 발전했습니다.
2024년 초까지 설문 조사에 응답한 회사의 75% 이상이 최소한 한 가지 비즈니스 기능에서 AI를 사용하고 있으며, 65%는 생성형 AI를 정기적으로 사용하고 있으며, 이는 전년 대비 거의 두 배입니다.
이 전례 없는 채택은 기술적 발전에 의해 촉진되었습니다. OpenAI의 GPT-4와 같은 모델은 AI 생성 콘텐츠의 복잡성을 크게 향상시켰으며, Google과 Anthropic을 비롯한 경쟁자들이 시장에 진입했습니다. NVIDIA의 그래픽 프로세서는 전략적으로 중요한 위치에 있으며, 이 회사는 잠시 동안 1조 달러 시장 자본화에 도달하기도 했습니다.
전통적인 산업은 기술 회사와 함께 AI 솔루션을 수용했습니다. 금융 기관은 알고리즘을 사용하여 사기 탐지 및 포트폴리오 관리를 수행합니다. 제조업체는 AI 기반의 로봇공학 및 예측 유지보수를 사용합니다. 미디어 회사는 콘텐츠 개인화에 AI를 의존합니다. 심지어 정부 기관도 공공 서비스를 위해 AI를 배치합니다. 클라우드 컴퓨팅은 특히 AI 모델에 대한 접근을 민주화하여 API를 통해 액세스하거나 임대한 서버에서 미세 조정할 수 있게 했습니다.
이러한 급속한 확장은 윤리, 프라이버시, 신뢰성에 대한 우려를 불러일으키고 있습니다. 편향된 알고리즘이나 오작동하는 챗봇과 관련된 사건이 헤드라인을 장식하면서 규제 대응을 촉발했습니다. 유럽 연합은 가드레일을 설정하기 위해 AI 법을 개발했으며, 일부 관할 지역은 프라이버시 문제로 인해 일부 AI 애플리케이션을 일시적으로 금지했습니다.
AI와 Web3의 상호 보완 관계
2025년 AI와 Web3의 통합은 AI의 중앙 집중식 데이터 세트와 Web3의 탈중앙화 원칙 사이에 겉보기에는 모순된 경우에도 강력한 시너지를 드러냅니다. AI는 탈중앙화 애플리케이션의 사용 편의성과 지능을 크게 향상시킵니다. 블록체인은 전통적으로 사용자 친화성과 상대적으로 단순한 논리를 실행하는 데 어려움을 겪었지만 AI 통합은 지능적인 스마트 계약 및 반응형 서비스로의 발전을 가능하게 합니다.
AI 알고리즘은 실시간 데이터를 분석하여 세부 조건에 따라 스마트 계약을 트리거하고, 계약이 실행되기 전에 정보를 처리할 수 있도록 지원합니다. 탈중앙화 금융에서, 이는 자동화된 대출 계약이 시장 상황이나 신용도에 따라 조건을 조정할 수 있음을 의미합니다. AI 기반의 인터페이스는 사용자가 블록체인 애플리케이션을 탐색하도록 안내하며, 의도를 거래로 변환하고 개인화된 지원을 제공합니다. 이는 주류 암호화폐 채택을 제한했던 사용성 장벽을 해결합니다.
반대로, Web3는 AI의 약점을 해결할 수 있는 솔루션을 제공합니다. 블록체인의 투명성은 AI의 "블랙박스" 문제를 해결하여 훈련 데이터, 파라미터 및 의사결정 과정을 불변의 원장에서 기록하여 검증 가능한 감사 경로를 생성할 수 있습니다. 이는 규제 당국과 사용자가 AI가 어떻게 훈련되었는지 검사하고 그 무결성을 검증할 수 있도록 합니다. 블록체인 기반의 신원 시스템은 AI 에이전트에 자격증명을 부여하여 추적 가능한 기록을 가진 디지털 정체성을 확립하는 데 중요한 역할을 합니다.
Web3의 데이터 소유권 접근은 중앙 집중식 모델에 대한 설득력 있는 대안을 제공합니다. 기술 기업이 사용자 정보를 독점하기보다는 개인이 AI 훈련을 위해 데이터를 기여하면서도 제어권을 유지하고 토큰을 통해 보상을 받을 수 있습니다.
이러한 유망한 통합에도 불구하고 여전히 중대한 과제가 남아 있습니다. 데이터 프라이버시는 주요 우려사항으로, AI는 방대한 데이터를 필요로 하는 반면, 공개 블록체인은 설계상 투명합니다. 연합 학습이나 영지식 증명과 같은 기술은 민감한 정보를 노출하지 않고 AI가 작동하도록 할 수 있지만 이러한 방법은 여전히 개발 중입니다. 규제 준수는 개인 데이터가 블록체인에 불가역적으로 기록될 때 GDPR과 같은 법률이 어떻게 적용되는지에 대한 질문을 제기합니다.
Web3에서 AI의 실질적 응용
금융 서비스의 변화
탈중앙화 금융은 AI-Web3 통합을 위한 가장 유망한 분야 중 하나입니다. 2025년 AI는 DeFi를 더 스마트하고 접근 가능하게 만들어, 신용 리스크 평가, 수익 전략 최적화, 자동화된 거래 실행을 지원합니다.
로보-어드바이저는 암호화폐 시장을 지속적으로 모니터링하며, 사용자 정의 파라미터와 리스크 허용 기준에 따라 자산 포트폴리오를 조정합니다. 이러한 AI 에이전트는 온체인에서 투명하게 운영되는 소형 헤지펀드처럼 작동하여 소규모 투자자들에게 정교한 금융 전략을 민주화합니다.
블록체인 기반의 결제도 AI 통합으로 이익을 얻고 있습니다. 법정화폐에 고정된 암호화폐인 스테이블코인은 2020년에 40억 달러에서 2024년 말까지 2,000억 달러로 성장했습니다. 스테이블코인 네트워크에 AI를 추가하여 복잡한 금융 운영을 자동화할 수 있습니다. 기업은 AI가 시장 데이터를 분석하고 적절한 지급이나 헤지 거래를 트리거하여 국고 자금 흐름을 자동 조정할 수 있으며, 조건이 충족될 때 자동으로 발생하는 일상적인 프로세스를 통해 효율성을 높이고 오류를 줄일 수 있는 더 스마트한 금융 시스템을 만듭니다.
AI는 Web3 플랫폼에서 새로운 금융 상품을 가능하게 합니다. 특정 조건이 발생할 때 자동으로 지급되는 매개변수화된 보험 정책은 외부 소스의 실시간 데이터를 처리하는 AI 알고리즘에 의해 지원될 수 있습니다. 이는 풍부한 기록이 필요 없는 소액 보험을 가능하게 하며, 신흥 시장 농부들을 위한 저렴한 기후 보험과 같이 AI 감지 가뭄 조건에서 지급이 시작되고 문서 없이 스테이블코인으로 분배됩니다.
현실 세계에서:
서클의 USDC 스테이블코인과 같은 탈중앙 금융(DeFi) 플랫폼에 대한 AI 통합은 실시간 AI 기반의 스테이블코인 거래와 지능형 포트폴리오 관리를 포함한 자동화된 금융 운영을 가능하게 합니다. Aave와 MakerDAO와 같은 프로젝트도 AI를 활용하여 체인 상에서 대출, 거래 및 리스크 평가 기능을 향상시키고 있습니다.
탈중앙화 거버넌스의 진화
탈중앙화 자율조직은 AI를 활용해 조정과 의사 결정을 향상시키고 있습니다. 전통적인 DAO 거버넌스는 수천 명의 멤버가 토론과 투표에 참여하면서 혼란스러울 수 있습니다. AI는 공식적인 투표 전에 소셜 플랫폼 전반의 감정을 분석하고 긴 토론을 간결한 요약으로 요약하여 도움을 줍니다. Here is the translated content formatted as requested:
Content: 참여 장벽 감소
AI 에이전트는 DAO 생태계의 참가자가 되고 있습니다. 실험에는 투자 전략 개발을 위한 보조금을 받은 AI 에이전트가 포함되며, 이들은 DAO의 감독 하에 펀드 매니저로서의 역할을 수행합니다. 다른 경우에는 봇이 인적 구성원이 설정한 지침에 따라 재무 재조정이나 커뮤니티 조정과 같은 일상적인 작업을 처리합니다.
재무 관리 분야는 AI가 가치를 입증하는 구체적인 애플리케이션을 나타냅니다. 많은 DAO가 때때로 1억 달러가 넘는 암호화 자산을 통제합니다. AI 기반 포트폴리오 관리 도구는 자동으로 자산을 분산시키거나, 커뮤니티가 정의한 위험 매개변수에 따라 DeFi 프로토콜을 통해 수익을 생성할 수 있습니다.
이러한 에이전트는 모든 거래를 블록체인에 기록하여 완전한 투명성을 제공하는 인코딩된 규칙을 따릅니다.
조직은 일반적으로 인간이 감독 역할을 유지하는 신중한 태도로 AI 통합을 접근합니다. 인간이 정책 설정 권한과 우선권을 유지하면서 AI가 전략을 실행하도록 허용하면 신뢰가 형성됩니다. Web3의 투명성 덕분에 DAO의 AI에 의한 모든 블록체인 상의 작업은 회원들이 실시간으로 감사할 수 있습니다.
현실 세계에서:
Aragon과 Compound와 같은 탈중앙화 자율 조직(DAO)은 재무 관리, 거버넌스 분석, 커뮤니티 조정을 위해 점점 더 AI 도구를 활용하고 있습니다. 특히 DAOstack은 거버넌스 프로세스를 간소화하고 조직의 효율성을 향상시키기 위해 AI 기반 감정 분석 및 자동화된 의사결정을 실험했습니다.
창작 경제 혁신
Web3를 중심으로 구축된 창작 경제는 AI 통합을 통해 변혁을 겪고 있습니다. 예술가와 개발자는 점점 더 AI 도구를 사용하여 블록체인 네트워크에서 소유, 거래, 혹은 경험할 수 있는 콘텐츠를 생성합니다. 이는 시각 예술, 프로필 이미지 컬렉션, 음악, 문학 작품, 메타버스 환경에 걸쳐 있습니다.
생성적 예술 NFT는 주목할 만한 구현을 나타냅니다. 예술가들은 특정 스타일이나 개념에 맞춘 AI 모델을 훈련시켜 무한한 변화를 창출할 수 있으며, 이를 독특한 토큰으로 민팅할 수 있습니다.
주요 경매 회사는 이 추세를 입증하며, Christie's는 AI 생성 예술 경매를 2025년 초에 처음으로 개최하여 혼합된 결과에도 불구하고 70만 달러 이상의 매출을 달성했습니다.
AI 기능이 내장된 인터랙티브 NFT가 등장하고 있습니다. 예를 들어 가상 펫이나 아바타는 AI 성격을 가지며 소유자가 상호작용할 수 있고 시간이 지남에 따라 진화할 수 있습니다. 이는 NFT를 정적인 수집품이 아니라 동적인 경험으로 만듭니다. Web3 게임은 유사하게 즉흥적인 대화 및 플레이어 행동에 적응할 수 있는 더 현실적인 NPC(논플레이어 캐릭터)를 생성하기 위해 AI를 통합합니다.
AI 생성 콘텐츠 마켓플레이스는 Web3 플랫폼 위에서 개발되고 있으며, 창작자가 AI로 생성된 음악을 NFT로 민팅하고 자동으로 모델 창작자와 음악인에게 로열티를 분배할 수 있습니다. 일부 DAO는 AI 모델을 커미션하여 미디어 형식 전반에서 커뮤니티 구성원이 집단적으로 관리 및 라이센스를 부여하는 지적 재산을 생성하며, 수익은 토큰을 통해 공유됩니다.
창작자, 도구, 소유자 간의 경계는 흥미로운 방식으로 흐려지고 있습니다. Web3는 창작물에 대한 기여를 기록하고 스마트 계약을 사용하여 적절한 수익을 분배할 수 있습니다. 이는 AI 예술에 대한 논란을 해결할 잠재력을 가지며, AI 출력에 영향을 미친 예술가에게 자동으로 보상할 수 있습니다.
현실 세계에서:
AI 생성 예술은 Refik Anadol과 Art Blocks와 같은 예술가 및 플랫폼을 특징으로 하는 Christie's의 AI 예술 전용 첫 경매가 하이라이트된 NFT 시장에서 파문을 일으키고 있습니다. Altered State Machine (ASM) 등 AI를 NFT에 내장하여 역동적인 상호작용과 발전하는 디지털 수집품을 가능하게 하는 인터랙티브 NFT 프로젝트가 이끌고 있습니다.
게임 생태계 발전
Web3 게임은 AI 통합을 통해 게임 세계와 개발 프로세스 모두에서 중요한 발전을 경험하고 있습니다. 게임 내에서는 AI가 NPC와 콘텐츠 생성에 힘을 실어 보다 풍부한 경험을 제공합니다. 블록체인 게임의 캐릭터는 플레이어와의 상호작용을 기억하고 시간이 지남에 따라 진화하며, 이는 데이터를 통해 NFT에 부착되어 개인화된 게임플레이 내러티브를 생성합니다.
게임 스튜디오는 절차적 콘텐츠 생성을 위해 생성적 AI를 활용하여 다양한 풍경, 아이템, 대화를 빠르게 제작합니다. 업계 표준 게임 엔진에는 질감 생성 및 물리학 시뮬레이션을 위한 내장 AI 도구가 포함되어 있어 Web3 게임이 주류 타이틀과 시각적 및 내러티브 깊이를 비교할 수 있도록 지원합니다.
AI는 블록체인 게임의 개발 시간과 비용을 크게 줄이고 있습니다. 업계 리더에 따르면 AI 지원 개발은 코드 스니펫 생성, 아트워크 디자인, 버그 테스트 등 작업을 약 65% 단축시켜 왔습니다. 이는 AI가 캐릭터 애니메이션, 경제 균형 조정과 같은 노동 집약적 작업을 수행함으로써 작은 스튜디오가 효과적으로 경쟁할 수 있게 해줍니다. 한 모바일 개발자는 AI를 사용하여 토큰 보상 시스템을 최적화하기 위해 밤새 수천 개의 플레이어 전략을 시뮬레이션하는 방법으로 이 작업을 설명했습니다.
AI는 또한 플레이 투 언 게임 내 경제 시스템을 개선하고 있습니다. 플레이어가 실제 가치를 얻는 경제 균형은 복잡한 도전 과제를 제시하는데, AI 모델링은 플레이어 데이터를 분석하여 변화에 대한 가상 경제의 반응을 예측하며 디자이너가 안정성을 유지하는 데 도움을 줍니다.
AI는 또한 새로 시작하는 플레이어에게는 접근 가능한 퀘스트와 합리적인 보상을 제공하고, 베테랑에게는 참여를 지속시키는 커뮤니티 이벤트로 안내하여 금융 경험을 개인화할 수 있습니다.
현실 세계에서:
Illuvium과 Immutable과 같은 Web3 게임 플랫폼은 적응형 NPC 및 절차적 생성 콘텐츠를 활용하여 게임플레이를 향상시키기 위해 AI를 통합하고 있습니다. Axie Infinity 및 Unreal Engine 5를 사용하는 스튜디오의 블록체인 기반 향후 게임은 더 풍부하고 개인화된 플레이어 경험을 위해 고급 AI 도구를 통합하고 있습니다.
인프라 및 보안 개발
인프라 후방에서 AI와 Web3가 결합되는 기본 영역을 나타냅니다. 이는 블록체인 네트워크를 강화하고 Web3 원칙을 사용하여 AI 개발 자체를 탈중앙화하는 데 포함됩니다. 계산 능력은 이 시너지를 잘 보여줍니다. AI 모델 교육에는 막대한 계산 자원이 필요하며, 이는 전통적으로 주요 기술 회사로 제한되어 있습니다. 한편, 암호화폐 채굴은 전 세계적으로 분산된 고성능 컴퓨터 네트워크를 생성했으며, 이는 종종 활용되지 않습니다.
분산 계산 마켓플레이스가 이 격차를 메우기 위해 등장했습니다. 네트워크는 암호화폐 채굴자 및 데이터 센터가 AI 연구자에게 초과 GPU 용량을 임대할 수 있도록 하며, 블록체인 기반 시스템이 결제 처리를 합니다. 이는 단일 공급업체에 대한 의존 없이 분산된 '슈퍼컴퓨터'를 생성하며, Web3의 반독점 철학과 정렬되어 광부에게 대안 수익원을 제공합니다.
이와 유사한 탈중앙화가 데이터 세트에서도 발생하고 있습니다. Web3 데이터 마켓플레이스는 제공자가 AI 교육을 위한 데이터 세트에 대한 액세스를 판매할 수 있게 하며, 모든 거래는 블록체인에 기록됩니다. 이는 특정 AI 모델을 교육한 데이터를 보여주는 감사 가능한 경로를 생성하여 투명성 문제를 해결합니다. 여러 조직이 블록체인에서 '모델 출처'를 탐색하고 있으며, 이는 소프트웨어 저장소 커밋과 같이 각 AI 모델 업데이트를 기록합니다.
암호화 인프라 내 보안은 AI 배치의 이점을 얻습니다. 블록체인 거래의 익명성과 비가역성은 전통적인 모니터링이 감지하는 데 어려움을 겪는 사기 활동을 끌어들였습니다. 거래소 및 프로토콜은 트랜잭션을 실시간으로 분석하는 기계 학습 모델을 사용하여 이상 현상 및 의심스러운 패턴을 감지합니다. 이러한 시스템은 계정 침해 가능성을 식별하거나 트랜잭션 영향을 실행 전에 시뮬레이션하여 플래시 대출 공격을 방지할 수 있습니다.
블록체인은 유사하게 AI 시스템을 보호합니다. 모델이 귀중한 지적 재산이 됨에 따라 그들의 무결성을 검증하는 것이 중요해졌습니다. 블록체인은 모델 매개변수를 타임스탬프하고 해시하여 무결성 감지 가능한 지문을 효과적으로 생성할 수 있습니다. 이는 구체적으로 AI 모델 버전의 소유권을 나타내는 실험적인 'AI 모델 NFT'을 생성하며, 잠재적으로 로열티를 통해 원래의 창작자에게 자동으로 보상하는 스마트 계약을 포함할 수 있습니다.
현실 세계에서:
Render Network, Bittensor, Ocean Protocol과 같은 프로젝트는 분산형 마켓플레이스를 통해 GPU 계산 능력 및 AI 데이터 공유 서비스를 블록체인에서 제공하고 있습니다. 한편, Binance를 포함한 거래소는 블록체인 보안을 강화하고 사기 감지 및 인프라 탄력성을 높여 암호화 생태계 전반에 걸쳐 사용자 보호를 강화하는 데 기계 학습을 고용하고 있습니다.
AI-Web3 융합의 미래
AI와 Web3의 교차점이 2025년을 통해 진행됨에 따라 초기 과대 광고는 실질적인 구현으로 전환되는 중입니다. 논의된 사례는 금융, 거버넌스, 창의성, 게임 및 인프라 전반에 걸쳐 실질적인 진행을 보여줍니다.
기관의 참여는 개발 궤적을 형성하고 있습니다. 두 기술에 대해 처음에는 신중했던 금융 조직은 오래된 문제에 대한 결합된 애플리케이션을 탐색하고 있습니다. 컨설팅 회사는 고객에게 공급망 및 신원 관리에 대한 통합 전략을 조언합니다. 심지어 정부는 공공 데이터를 AI 분석을 위해 안전하게 보장하기 위해 블록체인을 활용하고 있습니다. AI와 Web3 응용 분야가 여러 도메인에 걸쳐 있음을 인식하여 규제 접근 방식은 보다 전체론적으로 변하고 있습니다.
산업 표준과 협력 관계는 이 교차점에서 등장하고 있습니다. 역사적으로 독립적으로 운영되던 기술 커뮤니티는 점점 더 전문 지식을 결합하고 있으며, 블록체인 인센티브를 활용한 연합 학습이나 AI 최적화된 합의 알고리즘과 같은 주제를 연구하는 학제 간 연구를 탐구하고 있습니다.
다가오는 3-5년 동안 몇 가지 시나리오가 현실적일 수 있습니다. Web3와 AI를 결합한 소비자 응용 프로그램은 주류 채택에 이를 가능성이 있으며,아마도 데이터 소유권을 보장하면서 디지털 자산과 정체성을 관리하는 개인 비서로서의 역할을 할 것입니다. 기업의 채택은 글로벌 공급망의 상당 부분이 블록체인에서 추적되고 AI 시스템에 의해 최적화되는 것을 볼 수 있을 것입니다. 금융 인프라는 중앙은행 디지털 화폐와 탈중앙화 금융을 AI 통합을 통해 결합시킬 수 있습니다.