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문제 정의
- 이에 본 연구에서는 주관적 인식을 객관화된 방법으로 알아보는 Q 방법론(김흥규 2008)을 적용하여, 기업용 AI 비서의 대표적 이해 관계자인 직무 종사자(비서)와 관리자(상사)의 인식을 유형화하고 두 집단 간 인식의 비교 연구를 수행하고자 한다. 따라서 본 연구의 목적은 AI 비서에 대해 직무 종사자와 관리자가 가진 가치, 태도 등의 주관적 구조를 이해하고, 인식의 차이를 밝히는 데 있다. 본 연구를 통해 AI 개발자는 사용자의 심층적 니즈를 구체적으로 파악하여 기술 개발에 반영할 수 있고, 직무 종사자 입장에서는 AI 시대에 생존을 위해 필요한 역량 개발에 집중하게 할 수 있는 동기부여가 되고, 관리자 입장에서는 채용 및 교육훈련 등의 인적자원개발 계획을 수립하는 데 유용한 시사점을 제공할 수 있을 것으로 기대한다.
- 첫째, 신기술의 등장으로 인한 직무불안정성에 관한 연구는 지금까지 많이 수행되어 왔지만, AI 비서는 단순한 기술이 아니라 직업이나 직무 자체를 대체할 수 있는 새로운 융합서비스이다. 따라서 향후 지식 경영분야의 중요한 연구과제이며, 본 연구는 AI 비서의 인식에 대한 초기 연구로 그 가치가 있다. 둘째, 주로 직무 종사자의 관점만을 살펴 본 선행 연구들과 달리 본 연구에서는 중요한 이해관계자인 직무 종사자와 관리자의 인식 유형을 알아보고 이를 비교해 보았다는 점에서 학문적 공헌이 있다.
- 본 연구는 4차 산업혁명 시대에 인공지능 기술의 확산으로 인해 직접적인 영향을 받고 있는 직업 중 하나인 비서직의 역할과 변화 방향을 파악하고, AI 비서와의 효과적인 양립가능성을 탐색하는 데에 그 연구 목적이 있다. 이를 위해 인간의 주관적 인식 구조를 파악하는 데 효과적인 Q 방법론을 적용하여, 직무 종사자와 관리자의 AI 비서에 대한 인식의 유형과 특징을 설명하고 두 그룹 간 인식 유형 차이를 설명하고자 했다.
- 이에 본 연구에서는 주관적 인식을 객관화된 방법으로 알아보는 Q 방법론(김흥규 2008)을 적용하여, 기업용 AI 비서의 대표적 이해 관계자인 직무 종사자(비서)와 관리자(상사)의 인식을 유형화하고 두 집단 간 인식의 비교 연구를 수행하고자 한다. 따라서 본 연구의 목적은 AI 비서에 대해 직무 종사자와 관리자가 가진 가치, 태도 등의 주관적 구조를 이해하고, 인식의 차이를 밝히는 데 있다.
제안 방법
- 본 연구에서는 언어적 진술만을 통해 Q 모집단을 수집하고 비언어적인 자료 수집은 생략했다. AI 비서에 대한 전문서적(단행본), 학술논문(학위/학술지), 신문기사, 인터넷 자료 등 다양한 문헌연구를 통해 AI 비서와 관련된 1차 Q 모집단을 추출하였다. 또한 경력 2년 이상의 전•현직 비서 4명을 대상으로 주요기능, 활용도, 특성, 전망 등에 관한 브레인스토밍 방식의 인터뷰를 통해 AI 비서에 대한 인식을 수집하고, 더 이상 새로운 진술문을 추출할 수 없다고 판단할 때 인터뷰를 중단하였다.
- 대상자가 Q 표본을 자신의 의견에 따라 동의(+), 중립(0), 비동의(-)하는 집단으로 나눈 후, 분류된 진술문에서 가장 동의한다고 생각하는 것부터 바깥에서부터 차례대로 안쪽으로 분류하고, 중립부분은 멈추고, 비동의하는 의견은 다시 바깥에서부터(-4) 안쪽으로 분류하도록 하였다. Q 분류가 끝나면 최종 조정할 것이 없는지 확인한 후, 양 끝에 가장 동의하거나 가장 비동의 하는 각 2개의 진술문을 선택한 이유를 인터뷰하였다.
- 먼저 문헌연구, 인터뷰와 토의 과정을 통해 AI 비서의 인식에 관한 진술문(Q 표본)을 추출 및 확정한다. 다음 단계로 직무 종사자와 관리자로 구성된 P 표본(Q 표본을 분류할 대상자)을 선정한 후, 진술문 카드 배열 및 심층 면담의 과정을 통해 Q 분류를 실시한다. 마지막으로 수집된 자료를 점수화하고 요인분석을 실시하는 자료처리 및 분석 과정을 거친다.
- 연구자 중 한 명이 모든 면담에 동석하여 추가 설명이 필요한 문항에 대한 보충 설명을 진행하였다. 대상자가 Q 표본을 자신의 의견에 따라 동의(+), 중립(0), 비동의(-)하는 집단으로 나눈 후, 분류된 진술문에서 가장 동의한다고 생각하는 것부터 바깥에서부터 차례대로 안쪽으로 분류하고, 중립부분은 멈추고, 비동의하는 의견은 다시 바깥에서부터(-4) 안쪽으로 분류하도록 하였다. Q 분류가 끝나면 최종 조정할 것이 없는지 확인한 후, 양 끝에 가장 동의하거나 가장 비동의 하는 각 2개의 진술문을 선택한 이유를 인터뷰하였다.
- 또한 경력 2년 이상의 전•현직 비서 4명을 대상으로 주요기능, 활용도, 특성, 전망 등에 관한 브레인스토밍 방식의 인터뷰를 통해 AI 비서에 대한 인식을 수집하고, 더 이상 새로운 진술문을 추출할 수 없다고 판단할 때 인터뷰를 중단하였다.
- 이렇게 수집된 71개의 Q 모집단을 대상으로 Q 표본을 선정하기 위한 유형화와 전문가 인터뷰를 실시하였다. 먼저 도출된 Q 모집단을 반복적으로 읽으며 71개의 진술문을 6가지 주제로 유형화하였다. 이는 Q 방법론을 적용한 연구에서 반드시 필요한 과정은 아니지만, 전문가 인터뷰를 시행할 때 Q 표본 선정의 효율성 확보를 위해 필요하다고 판단하여, 고용, 업무(긍정적 또는 부정적 인식), 사용성, 비서교육, 비서이미지, 정보보안등으로 유형화하였다.
- 본 연구의 단계별 과정을 요약하면 다음과 같다. 먼저 문헌연구, 인터뷰와 토의 과정을 통해 AI 비서의 인식에 관한 진술문(Q 표본)을 추출 및 확정한다. 다음 단계로 직무 종사자와 관리자로 구성된 P 표본(Q 표본을 분류할 대상자)을 선정한 후, 진술문 카드 배열 및 심층 면담의 과정을 통해 Q 분류를 실시한다.
- Q 표본 선정과 P 표본의 선정을 마치면 응답자들이 일정한 방법에 따라 Q 표본을 분류시키게 되며, 이 과정을 Q 분류(Q sorting)라고 부른다(김흥규 2008). 문장이나 그림 등으로 구성된 카드 형태의 Q 표본을 제작하여, 이를 정규분포도에서 가장 동의하는 내용을 오른쪽 끝에, 가장 동의하지 않는 내용을 왼쪽 끝에 배열하고, 중립의 의견을 가지는 내용을 가운데에 분류하도록 한다. 즉 Q 분류는 응답자가 강제 분포하는 과정에 따라, 복잡한 주제나 이슈에 관하여 자신의 태도를 스스로 모형화하고 각 항목에 점수를 부여하는 과정이다.
- 본 연구에서 Q 표본은 응답자가 보기 편한 카드 형태로 제작하였고, 인구통계학적 질문지, 34개의 Q 카드, Q 분류 분포도( 참조), 참여자의 익명성과 자료의 보안을 확약하는 서면동의서를 포함한 안내문을 한 세트로 하여 면담을 준비하였다.
- 본 연구에서는 P 표본 선정 시 비교대상인 직무 종사자와 관리자를 연령, 성별, 학력, 분야, AI 비서의 사용 경험 등을 고려하여 편의표본 방식으로 추출하였다. 현직 비서 20명과 현재 비서를 두고 있는 관리자 15명, 총 35명을 P 표본으로 선정하였다.
- Q 모집단의 수집방법은 문헌연구나 인터뷰 등이 있다(김흥규 2008). 본 연구에서는 언어적 진술만을 통해 Q 모집단을 수집하고 비언어적인 자료 수집은 생략했다. AI 비서에 대한 전문서적(단행본), 학술논문(학위/학술지), 신문기사, 인터넷 자료 등 다양한 문헌연구를 통해 AI 비서와 관련된 1차 Q 모집단을 추출하였다.
- 분석 결과가 나오면, 유형별로 분류된 진술문을 반복적으로 읽고 상세히 분석한다. 이 과정에서 가장 동의 및 비동의하는 이유에 관한 인터뷰 자료도 참고하여 각 유형별 성격과 특징을 요약해 적정한 이름을 부여하는 유형화 과정을 실시하였다.
- 이렇게 수집된 71개의 Q 모집단을 대상으로 Q 표본을 선정하기 위한 유형화와 전문가 인터뷰를 실시하였다. 먼저 도출된 Q 모집단을 반복적으로 읽으며 71개의 진술문을 6가지 주제로 유형화하였다.
- 본 연구는 4차 산업혁명 시대에 인공지능 기술의 확산으로 인해 직접적인 영향을 받고 있는 직업 중 하나인 비서직의 역할과 변화 방향을 파악하고, AI 비서와의 효과적인 양립가능성을 탐색하는 데에 그 연구 목적이 있다. 이를 위해 인간의 주관적 인식 구조를 파악하는 데 효과적인 Q 방법론을 적용하여, 직무 종사자와 관리자의 AI 비서에 대한 인식의 유형과 특징을 설명하고 두 그룹 간 인식 유형 차이를 설명하고자 했다. 직무종사자인 현직 비서가 가진 AI 비서에 대한 인식은 5개 유형으로 나뉘어졌고, 관리자가 가진 인식은 3개로 유형화되었다.
- 이에 본 유형을 ‘탁월한 직무 수행자로 인식’하는 유형으로 유형화하였다.
대상 데이터
- 따라서 본 연구에서는 Q 방법론 전문가 2 인, 관련 전공 대학교수 2인, 현직 비서 1인에게 Q 모집 단의 내용타당성을 검증한 후, 5인이 공통으로 대표성이 크다고 판단한 34개의 진술문을 최종 Q 표본으로 확정하였다( 참조).
- 본 연구에서는 P 표본 선정 시 비교대상인 직무 종사자와 관리자를 연령, 성별, 학력, 분야, AI 비서의 사용 경험 등을 고려하여 편의표본 방식으로 추출하였다. 현직 비서 20명과 현재 비서를 두고 있는 관리자 15명, 총 35명을 P 표본으로 선정하였다. 응답자 특성은 <표 5>와 <표 8>에 에 유형 별 인자가중치와 함께 제시되어 있다.
데이터처리
- Q 분류를 완료한 후에 직무 종사자 그룹과 관리자 그룹별로 각 P 표본이 부여한 점수를 PQ method(version 2.35) 프로그램에 코딩하여 상관계수, 주요 요인 등을 분석하였다. 유형 별 분류 분석을 위해서는 요인의 수를 지정해야 하는데, 아이겐 값 1.
성능/효과
- AI 비서에 대한 직무 종사자(비서)의 인식 유형을 알아보기 위해서 34개의 Q 표본으로 20명의 P 표본, 즉 비서직 종사자를 대상으로 Q 분류를 시행한 결과, 총 5개의 인식 유형이 와 같이 나타났다.
- Q 분류를 통해 도출된 유형을 분석한 결과, AI 비서에 대한 직무 종사자와 관리자의 인식 유형을 구분함에 있어서 가장 결정적인 요인은 ‘업무수행능력’과 ‘일자리대체가능성’ 정도에 의해서 좌우됨을 파악할 수 있었다.
- 11). 결과적으로 AI 비서로 인해 비서의 업무에 대한 정의가 달라질 수 있고(#10, z=1.39), 일자리가 줄어들 수 있으며(#3, z=1.85), 비서의 연봉에도 부정적으로 영향을 미칠 수 있다고 인식하지만(#1, z=1.49), 직무불안정성을 야기할 정도는 아니다(#4, z=-1.39). 사람의 정신적인 노동력을 대체할 수 없고(#2, z=1.
- 결과적으로 직무 종사자와 관리자 간에는 AI 비서에 대한 상당한 인식 차이가 존재함을 확인할 수 있었다. 관리자는 AI 비서가 혁신적인 기술이고 업무수행능력을 상대적으로 높게 인정하면서, 가까운 미래에 사람 비서의 일자리를 위협할 수 있다고 인식하고 있었다.
- 관리자의 AI 비서에 대한 인식은 유형 1은 ‘기술적 보조재로 인식’, 유형 2는 ‘탁월한 직무수행자로 인식’, 유형 3은 ‘제한적 대체재로 인식’하는 3개 유형으로 유형화되었다.
- 관리자의 인식유형에서 공통적으로 나타난 진술문은 “AI 비서는 비서(사람)의 정신적인 노동력을 대체할 수 없다(#2)”였는데, 유형 1은 AI 비서가 사람의 정신적인 노동력 대체할 수 없다고 보는 반면, 유형 2와 유형 3은 대체가 가능하다고 보았다.
- 따라서 향후 지식 경영분야의 중요한 연구과제이며, 본 연구는 AI 비서의 인식에 대한 초기 연구로 그 가치가 있다. 둘째, 주로 직무 종사자의 관점만을 살펴 본 선행 연구들과 달리 본 연구에서는 중요한 이해관계자인 직무 종사자와 관리자의 인식 유형을 알아보고 이를 비교해 보았다는 점에서 학문적 공헌이 있다. 마지막으로는 아직 활성화되지 않아서 실증적 연구를 수행하기에는 어려운 기업용 AI 비서에 대한 탐색적 연구를 시도하여 향후 이에 대한 다양한 후속연구의 기초 자료로 활용될 수 있다.
- 30 이하의 낮은 상관계수를 보이고 있었다. 따라서 AI 비서에 대한관리자의 인식 유형간의 독립성이 확보되어 있음을 알 수 있었다.
- 반면에 직무 종사자는 AI 비서에 대해서 몇 가지 기능적인 능력은 인정하지만, 비서라는 직무나 직업의 안정성을 위협하기에는 부족한 부분이 많다고 인식하고 있다. 따라서 직무 종자사군에서는 AI 비서가 본인들의 일자리를 대체하지는 못할 것이라고 인식하는 유형과 향후 업무수행능력이 고도화되면 일자리 위협이 가능하다고 생각하는 유형이 공존하고 있었다.
- 업무수행능력과 일자리대체가능성을 중심으로 직무종사자의 5개 유형과 관리자의 3개 유형을 정리해 보면, 모든 관리자는 AI 비서가 일자리를 위협하고 있다고 인식하고 있지만, 직무 종사자는 유형 2, 유형 4, 유형 5에서만 AI 비서가 일자리를 위협한다고 보고 있음을 알 수 있다. 업무처리 능력 면에는 두 그룹 모두에서 다양하게 인식하는 것으로 나타난 것을 볼 때, AI 비서가 혁신적인 기술이기는 하지만 아직은 도입 및 개발 초기단계로 기술적으로 보완해야 할 부분이 많다는 시사점을 주기도 한다.
- 즉 이 두 가지 요인이 AI 비서에 대한 태도를 구별하는 일종의 독립변수 역할을 하고, 이 독립변수들이 상호작용하여 각 유형을 구분함을 확인할 수 있었다. 업무수행능력이라는 측면에서는 대체적으로 관리자가 직무 종사자에 비해 더 긍정적으로 평가하고 있었고, 일자리대체가능성에 있어서도 모든 관리자 유형에서 높게 인식하고 있음을 알 수 있었다.
- 35) 프로그램에 코딩하여 상관계수, 주요 요인 등을 분석하였다. 유형 별 분류 분석을 위해서는 요인의 수를 지정해야 하는데, 아이겐 값 1.00 이상, 유형 간 상관계수, 각 유형에 적재된 인자가중치, 설명 변량 등 여러 가지 요소들을 종합적으로 고려하여 직무 종사자는 5개의 요인, 관리자는 3개의 요인이 가장 적합함을 알 수 있었다. 분석 결과가 나오면, 유형별로 분류된 진술문을 반복적으로 읽고 상세히 분석한다.
- 직무종사자인 현직 비서가 가진 AI 비서에 대한 인식은 5개 유형으로 나뉘어졌고, 관리자가 가진 인식은 3개로 유형화되었다. 유형이 구별된 기준은 AI 비서의 업무수행능력과 일자리대체가능성으로 볼 수 있었다.
- 직무 종사자의 유형 1에서부터 유형 5까지 공통적으로 쟁점이 되고 있는 Q 표본은 “AI 비서의 사용으로 사람 비서의 일자리가 줄어들 것이다(#3)”였다. 이 진술문에 대해서 일자리대체가능성에 대한 입장을 확인해 볼 수 있는데, 유형 1과 유형 3은 AI 비서의 사용으로 비서의 일자리가 줄어들지 않을 것으로 보는 반면,유형 2, 유형 4, 유형 5는 일자리가 줄어들 것으로 예상하였다. 관리자의 인식유형에서 공통적으로 나타난 진술문은 “AI 비서는 비서(사람)의 정신적인 노동력을 대체할 수 없다(#2)”였는데, 유형 1은 AI 비서가 사람의 정신적인 노동력 대체할 수 없다고 보는 반면, 유형 2와 유형 3은 대체가 가능하다고 보았다.
- 먼저 도출된 Q 모집단을 반복적으로 읽으며 71개의 진술문을 6가지 주제로 유형화하였다. 이는 Q 방법론을 적용한 연구에서 반드시 필요한 과정은 아니지만, 전문가 인터뷰를 시행할 때 Q 표본 선정의 효율성 확보를 위해 필요하다고 판단하여, 고용, 업무(긍정적 또는 부정적 인식), 사용성, 비서교육, 비서이미지, 정보보안등으로 유형화하였다. 보편적으로 Q표본의 수는 30∼40개 이내이며 연구의 특성에 따라 달라질 수 있다(김흥규 2008).
- 정보통신기술진흥센터(IITP) 산업분석팀에서 ICT 지식포털 가입자 180명을 대상으로 2017년에 실시한 AI 비서 사용에 관한 설문조사 결과, 서울 및 수도권에서 거주 중인 석·박사 위주의 고학력 40대 남성이 AI 비서 사용자의 가장 큰 비중을 차지하였고, 절반 이상의 응답자가 평소에 AI 비서를 거의 사용하지 않고 있었다.
- Q 분류를 통해 도출된 유형을 분석한 결과, AI 비서에 대한 직무 종사자와 관리자의 인식 유형을 구분함에 있어서 가장 결정적인 요인은 ‘업무수행능력’과 ‘일자리대체가능성’ 정도에 의해서 좌우됨을 파악할 수 있었다. 즉 이 두 가지 요인이 AI 비서에 대한 태도를 구별하는 일종의 독립변수 역할을 하고, 이 독립변수들이 상호작용하여 각 유형을 구분함을 확인할 수 있었다. 업무수행능력이라는 측면에서는 대체적으로 관리자가 직무 종사자에 비해 더 긍정적으로 평가하고 있었고, 일자리대체가능성에 있어서도 모든 관리자 유형에서 높게 인식하고 있음을 알 수 있었다.
- 직무 종사자의 인식은 유형 1은 ‘동반자로 인식’, 유형2는 ‘부족한 경쟁자로 인식’, 유형 3은 ‘열등한 존재로 인식’, 유형 4는 ‘모순된 존재로 인식’, 유형 5는 ‘적대적 경쟁자로 인식’하는 5개 유형으로 도출되었다.
- 이를 위해 인간의 주관적 인식 구조를 파악하는 데 효과적인 Q 방법론을 적용하여, 직무 종사자와 관리자의 AI 비서에 대한 인식의 유형과 특징을 설명하고 두 그룹 간 인식 유형 차이를 설명하고자 했다. 직무종사자인 현직 비서가 가진 AI 비서에 대한 인식은 5개 유형으로 나뉘어졌고, 관리자가 가진 인식은 3개로 유형화되었다. 유형이 구별된 기준은 AI 비서의 업무수행능력과 일자리대체가능성으로 볼 수 있었다.
후속연구
- 또한 본 연구의 결과는 실무적으로도 활용될 수 있다. 본 연구에서 논의된 결과를 기반으로 4차 산업혁명 시대에 부합하는 인재를 양성할 수 있도록 하는 교육 프로그램을 설계하는 데 기초자료를 제공할 수 있을 것이다.
- 둘째, 주로 직무 종사자의 관점만을 살펴 본 선행 연구들과 달리 본 연구에서는 중요한 이해관계자인 직무 종사자와 관리자의 인식 유형을 알아보고 이를 비교해 보았다는 점에서 학문적 공헌이 있다. 마지막으로는 아직 활성화되지 않아서 실증적 연구를 수행하기에는 어려운 기업용 AI 비서에 대한 탐색적 연구를 시도하여 향후 이에 대한 다양한 후속연구의 기초 자료로 활용될 수 있다.
- 따라서 본 연구의 목적은 AI 비서에 대해 직무 종사자와 관리자가 가진 가치, 태도 등의 주관적 구조를 이해하고, 인식의 차이를 밝히는 데 있다. 본 연구를 통해 AI 개발자는 사용자의 심층적 니즈를 구체적으로 파악하여 기술 개발에 반영할 수 있고, 직무 종사자 입장에서는 AI 시대에 생존을 위해 필요한 역량 개발에 집중하게 할 수 있는 동기부여가 되고, 관리자 입장에서는 채용 및 교육훈련 등의 인적자원개발 계획을 수립하는 데 유용한 시사점을 제공할 수 있을 것으로 기대한다.
- 또한 본 연구의 결과는 실무적으로도 활용될 수 있다. 본 연구에서 논의된 결과를 기반으로 4차 산업혁명 시대에 부합하는 인재를 양성할 수 있도록 하는 교육 프로그램을 설계하는 데 기초자료를 제공할 수 있을 것이다. 특히 본 연구에서 나타난 것처럼 고용과 관련한 의사결정자인 관리자는 모두 AI 비서의 일자리대체 가능성을 높게 인식하고 있는 것을 볼 때, 직무종사자와 관리자가 기업용 AI 비서의 기능과 역할에 대한 정확한 인식을 공유해야만 향후 직무불안정성을 낮출 수 있을 것으로 본다.
- 향후 연구에서는 AI 비서의 활용능력에 따라 상•중•하로 나눠서 인식의 차이를 확인해 보거나, 비서직 취업 준비생 또는 관련 전공 학생들과 실제 직무 종사자의 인식을 비교하는 연구도 가능할 것이다. 본 연구에서 편의표집방식에 의해 선정된 연구대상자가 공기업 근무자로 치우쳐 있다는 점도 연구의 한계점으로 남는다.
- 즉 AI 비서로 인해 대체될 수 있는 업무와 사람만이 할 수 있는 비서업무를 재정의하고 이에 따라 교육, 채용, 훈련을 진행할 필요가 있다. 본 연구의 결과가 향후 직무 이해관계자를 포함하여 AI 비서 개발자에게도 유용한 시사점을 줄 수 있기를 기대한다.
- 본 연구는 주관적 인식 연구이기 때문에 연구 결과를 일반화시키기에는 어려움이 있다. 탐색적 연구이다 보니, 연구대상에 대한 세부적인 인식조사보다는 다소 피상적인 인식조사에 그쳤다는 점이 한계점으로 남는다. 향후 연구에서는 AI 비서의 활용능력에 따라 상•중•하로 나눠서 인식의 차이를 확인해 보거나, 비서직 취업 준비생 또는 관련 전공 학생들과 실제 직무 종사자의 인식을 비교하는 연구도 가능할 것이다.
- 본 연구에서 논의된 결과를 기반으로 4차 산업혁명 시대에 부합하는 인재를 양성할 수 있도록 하는 교육 프로그램을 설계하는 데 기초자료를 제공할 수 있을 것이다. 특히 본 연구에서 나타난 것처럼 고용과 관련한 의사결정자인 관리자는 모두 AI 비서의 일자리대체 가능성을 높게 인식하고 있는 것을 볼 때, 직무종사자와 관리자가 기업용 AI 비서의 기능과 역할에 대한 정확한 인식을 공유해야만 향후 직무불안정성을 낮출 수 있을 것으로 본다.
- 향후 연구에서는 AI 비서의 활용능력에 따라 상•중•하로 나눠서 인식의 차이를 확인해 보거나, 비서직 취업 준비생 또는 관련 전공 학생들과 실제 직무 종사자의 인식을 비교하는 연구도 가능할 것이다.
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