소프트웨어 정의 차량이란 무엇인가요?

소프트웨어 정의 차량은 자동차 산업의 차세대 혁신입니다. 기존에는 차량 기능이 물리적 구성 요소 및 임베디드 시스템과 연계되어 유연성이 제한적이었으나, SDV는 중앙 집중식 컴퓨팅 플랫폼과 모듈식 소프트웨어 아키텍처를 사용합니다. 이러한 시스템을 사용하면 자동차 제조업체가 소프트웨어를 통해 종종 원격으로 새로운 기능, 업데이트, 성능 및 안전 향상을 제공할 수 있는 무선(OTA) 업데이트를 적용할 수 있습니다.

이러한 현대화를 통해 SDV는 구매 후에도 스마트폰처럼 발전할 수 있습니다. 차량은 대리점을 방문하지 않고도 차량 소프트웨어 업데이트만으로 더 나은 내비게이션, 향상된 에너지 효율, 강화된 주행 모드 등을 얻을 수 있습니다. 이러한 기능은 운전자가 차량을 개인화하고, 첨단 운전자 보조 시스템부터 차량 내 엔터테인먼트 업그레이드까지 원하는 기능을 온디맨드 방식으로 구독할 수 있도록 해줍니다.

IBM 연구에 따르면 2030년에는 전체 차량 관련 혁신의 90%가 소프트웨어로 구성될 것으로 예상됩니다.¹ 그리고 자동차 업계 경영진의 75%는 소프트웨어 정의 경험이 2035년까지 브랜드 가치의 핵심이 될 것으로 예상합니다.²

이러한 변화의 핵심은 많은 독립적인 전자 제어 장치(ECU)를 줄이거나 없애는 것입니다. ECU는 전통적으로 제동, 엔진 타이밍, 실내 온도 제어와 같은 개별 차량 기능을 제어하는 소형 컴퓨터입니다. 수십 년 동안 자동차 제조업체는 새로운 기능을 지원하기 위해 더 많은 ECU를 추가해 왔습니다. 일부 차량에는 이러한 ECU가 100대 이상 장착되어 있었습니다.

오늘날에는 여러 시스템을 한 번에 관리하는 더 적은 수의 더 강력한 중앙 컴퓨터로 대체되는 경우가 많습니다. 이를 통해 복잡성을 줄이고 차량 시스템이 더욱 원활하게 작동할 수 있으며, 자율 주행, 예측 유지 보수, 클라우드 서비스와의 실시간 데이터 통합과 같은 혁신까지도 지원합니다.

SDV, 커넥티드 차량, 자율주행 차량은 밀접한 관련이 있지만 동일하지는 않습니다.

커넥티드 차량은 인터넷 접속 및 차량-사물 통신(V2X) 기능을 갖춘 자동차를 말합니다. V2X를 통해 다른 차량, 도로 인프라, 외부 시스템(예: 통행료 결제 시스템 또는 모바일 앱) 및 클라우드와 데이터를 공유할 수 있습니다. 2027년까지 3억 2,700만 대 이상의 커넥티드 차량이 운행될 것으로 예상됩니다.³

이러한 연결성은 사고를 줄이고 교통 흐름을 개선하는 데 도움이 될 수 있습니다. SDV와 커넥티드 차량 모두 소프트웨어 기반 기능, 실시간 데이터, 클라우드 통합에 의존합니다.

대부분의 최신 SDV도 V2X를 사용하기 때문에, 커넥티드 차량과의 차이는 크지 않습니다. 커넥티드 차량은 외부 통신을 우선시하는 반면, SDV는 OTA 업데이트를 통해 핵심 기능을 업그레이드하는 내부 소프트웨어 아키텍처에 의존합니다. 즉, 모든 SDV는 커넥티드 기능을 갖추고 있지만, 모든 커넥티드 차량이 SDV인 것은 아닙니다.

자율주행 차량은 센서, 카메라, 고급 소프트웨어를 사용해 주변 환경을 감지하고 사람의 개입 없이 스스로 운전합니다. 이 기능은 중앙 집중식 컴퓨팅을 사용하여 차량 시스템을 관리하는 SDV 프레임워크 내에서만 가능합니다. 따라서 모든 SDV가 자율주행하는 것은 아니지만, SDV는 자율주행에 필요한 소프트웨어 기반을 제공하므로 모든 자율주행차는 SDV입니다.

아울러 SDV는 효율성, 연결성, 환경 영향 감소를 강조하기 때문에 전기 자동차의 부상과 함께 시너지 효과를 냅니다.

소프트웨어 정의 차량(SDV) 모델은 자동차가 설계, 제작, 경험되는 방식에 큰 변화를 가져왔습니다. 자동차 제조업체는 이제 차량이 역동적이고 업데이트 가능한 플랫폼으로 작동하는 소프트웨어 회사처럼 운영되고 있습니다. Tesla는 이 모델을 개척하여 소프트웨어 기반 업그레이드가 어떻게 새로운 수익원을 창출하고 브랜드 충성도를 구축할 수 있는지 보여주었습니다.

OEM(원천 장비 제조업체)은 기계 공학서 디지털 혁신으로 초점을 전환하고 있습니다. 이 새로운 접근 방식은 하드웨어뿐 아니라 소프트웨어에 기반한 비즈니스 모델에 대한 기대치를 재정립하고 새로운 가능성을 열어줍니다.

SDV에서는 차량의 핵심 가치가 기계 부품에서 시간이 지남에 따라 개선 가능한 소프트웨어로 이동합니다. 기능, 성능, 새로운 자동차 규정 준수까지도 물리적 부품을 변경하지 않고도 원격으로 추가하거나 업그레이드할 수 있습니다. 이러한 역량 덕분에 차량의 수명을 연장하고 최신 상태를 더 오래 유지할 수 있습니다.

SDV는 또한 안전, 자동화, 연결성을 발전시키는 데 중심적인 역할을 합니다. 소프트웨어 기반 차량 아키텍처는 첨단 운전자 보조 시스템(ADAS), 자율 주행 능력, V2X 통신과 같은 기능을 가능하게 합니다.

SDV 개발 프로세스도 더 빠르고 유연합니다. 엔지니어는 하드웨어를 구축하기 전에 가상화(가상 환경을 생성할 수 있는 기술) 및 시뮬레이션을 사용해 디지털 환경에서 소프트웨어를 테스트할 수 있습니다. 이는 기술 산업에서 소프트웨어 개발이 작동하는 방식과 유사하게 시간, 비용, 위험을 줄여줍니다.

궁극적으로 SDV는 단순한 최신 자동차가 아닙니다. 이는 성장하고 적응할 수 있는 지능형 플랫폼으로, 보다 안전하고 스마트하며 지속 가능한 이동 시스템을 지원합니다.

SDV의 주요 특징은 차량의 기능과 설계, 운영 및 수익 창출 방식을 새롭게 정의합니다. 여기에는 다음이 포함됩니다.

SDV는 차량 기능을 강력한 중앙 또는 영역 기반 컴퓨터로 통합하여 수십 개의 분산된 ECU를 대체합니다. 이 아키텍처를 통해 시스템 전반에 걸쳐 데이터 처리와 조정이 보다 효율적으로 이루어집니다.

서비스 센터를 방문할 필요 없이 원격으로 소프트웨어를 업데이트하여 차량 성능 개선, 버그 수정, 기능 추가, 보안 강화 등이 가능합니다.

SDV는 하드웨어와 분리된 모듈식 소프트웨어 플랫폼을 사용하여, 더 쉬운 업그레이드, 더 긴 차량 수명, 유연한 기능 배포를 가능하게 합니다.

SDV는 일반적으로 내장형 운영 체제(QNX 또는 Linux 등), 미들웨어, 애플리케이션 프레임워크, 사용자 중심 앱이 포함된 스택을 사용합니다. 이러한 시스템과 도구는 모두 업데이트 가능하도록 설계되었습니다.

SDV는 가상화를 사용해 중요한 기능(예: 안전 기능)을 비중요한 기능(예: 인포테인먼트 시스템)과 분리합니다. 이러한 분리는 보안을 강화하고 한 시스템의 문제가 다른 시스템에 영향을 미치지 않도록 하는 데 도움이 됩니다.

SDV는 클라우드 기반 서비스, 차량-인프라(V2I), 차량-차량(V2V), 모바일 장치와 실시간으로 통신하도록 구축되었습니다. 이러한 연결성을 통해 실시간 내비게이션, 원격 진단, 지능형 라우팅과 같은 서비스를 이용할 수 있습니다.

자동차 OEM 경영진의 79%는 향후 3년 내에 SDV 활동이 진전을 이룰 것으로 예상합니다. 76%는 인공지능(AI)이 이러한 발전에 기여할 것이라고 생각합니다.⁴ 머신 러닝과 AI는 실시간 센서 융합(여러 센서의 데이터를 결합하여 빠르고 정확한 의사 결정을 내리는 것)을 위해 통합됩니다. AI는 또한 예측 유지 보수, 개인화, 자율주행 기능을 지원하며, 이는 최신 차량 플랫폼에서 AI의 역할이 확대되고 있음을 보여주는 대표적인 사용 사례입니다.

많은 SDV에서는 사용자가 차량 구매 후에도 고급 크루즈 컨트롤, 열선 시트, 성능 모드와 같은 기능을 추가 구매하거나 구독할 수 있습니다. 오늘날 디지털 및 소프트웨어 관련 수익은 전체 자동차 산업 매출의 15%를 차지하며, 이 비율은 2035년까지 51%로 급격히 증가할 것으로 예상됩니다.⁴

SDV는 중앙 집중식 아키텍처와 소프트웨어 기반 제어를 갖추고 있어 ADAS, 자율주행 기능, 진화하는 안전 표준을 보다 효과적으로 지원할 수 있습니다.

SDV는 연결성을 고려하여 위협으로부터 보호할 수 있도록 보안 기능을 내장하여 설계됩니다. 이러한 기능에는 보안 부팅(신뢰할 수 있는 소프트웨어만 부팅하는 기능), 암호화된 통신, 실시간 모니터링, 침입 탐지 시스템이 포함됩니다. 86%의 자동차 업계 경영진은 보안, 보증, 신뢰가 조직을 차별화하는 브랜드 특성이라는 데 동의합니다.³

자동차 제조업체는 소프트웨어를 통해 차량을 지속적으로 발전시켜, 폐기물을 줄이고 지속가능성 목표를 지원함으로써 차량의 유효 수명을 연장할 수 있습니다.

SDV 플랫폼은 자동차 산업에서 가상화, 시뮬레이션 도구, 생성형 AI를 사용해 설계 대안을 탐색하고, 엣지 케이스(Edge case)를 시뮬레이션하며, 실제 프로토타입을 제작하기 전에 시스템 검증을 지원합니다.

현대의 자동차는 더 이상 단순한 기계가 아니라 달리는 컴퓨터입니다. 하지만 이러한 컴퓨터를 구성하는 방식은 크게 바뀌었습니다.

기존 차량에서는 모든 주요 기능에 자체 소형 컴퓨터인 ECU가 있었습니다. 한 ECU는 브레이크를, 다른 ECU는 에어백을, 또 다른 ECU는 라디오 등을 처리했습니다. 일부 자동차에는 이러한 ECU가 100개 이상 탑재되기도 했습니다. 이런 구조 덕분에 제조업체는 시간이 지나면서 기능을 추가할 수 있었지만, 모든 장치 사이를 연결하는 긴 배선 때문에 차량은 복잡하고 무거워지기도 했습니다.

복잡성을 줄이기 위해 업계에서는 도메인 컨트롤러를 도입했습니다. 이러한 컨트롤러는 담당 영역별로 관련 ECU를 구성하는 중간 관리자와 같습니다. 따라서 한 도메인 컨트롤러는 운전 지원과 관련된 모든 것을 관리하고 다른 도메인 컨트롤러는 인포테인먼트를 처리할 수 있습니다. 이러한 접근 방식으로 ECU 개수는 줄였지만 복잡성 문제를 완전히 해결하지는 못했습니다.

다음으로 중요한 도약은 현재 진행형입니다. 자동차 제조업체가 고성능 컴퓨터(HPC)와 영역 기반 아키텍처로 전환하고 있기 때문입니다. 수십 개의 흩어져 있는 ECU 대신, 자동차의 두뇌와 같은 몇 개의 강력한 중앙 컴퓨터(HPC)를 사용하여 많은 기능을 동시에 실행합니다. HPC를 지원하는 것은 차량의 다양한 물리적 영역에 배치된 영역 기반 컨트롤러로, 로컬 센서와 장치를 관리하고 그 정보를 중앙 HPC에 전달합니다. 이러한 로컬 시스템에는 레이더, 카메라, LIDAR 센서가 포함되는 경우가 많으며, 이는 차량의 중앙 컴퓨팅 장치에 상세한 환경 데이터를 제공합니다.

이러한 접근 방식으로 배선을 줄여 비용과 무게를 줄이고, 차량의 시스템을 더 쉽게 관리할 수 있습니다. 또한 OTA 업데이트를 지원하기 때문에 차량이 대리점에 가지 않고도 새로운 기능이나 수정 사항을 받을 수 있습니다. 이 새로운 아키텍처는 중앙 집중식 고속 컴퓨팅이 필요한 자율주행 시스템과 같은 미래 기술을 지원합니다. 또한 차량이 사물 인터넷(IoT)에 보다 완전히 참여하여 환경의 연결된 장치, 인프라, 서비스와 데이터를 교환할 수 있습니다. 이 모든 기능은 AI와 최근 자동차 프로세싱 기술의 발전 덕분에 가능해졌습니다.¹

자동차의 하드웨어가 발전한 것처럼 소프트웨어도 발전했습니다. 기존 차량에서는 각 ECU를 제어하는 소프트웨어가 특정 하드웨어에 긴밀하게 연결되어 있었습니다. 이를 변경하거나 업데이트하는 것은 어렵고 시간이 많이 걸릴 뿐더러, 차량에 직접 접근해야 하는 경우가 많았습니다.

이러한 변화를 관리하기 위해 업계에서는 AUTOSAR(AUTomotive Open System ARchitecture, 개방형 자동차 표준 소프트웨어 구조)라는 표준을 도입했습니다. 이 표준은 다양한 브랜드와 공급업체에서 자동차 소프트웨어를 보다 재사용 가능하고 일관되게 만들도록 설계되었습니다. AUTOSAR는 안정성과 안전이 중요하며 변경이 드물게 발생하는 엔진 제어 또는 에어백 시스템과 같은 기존 기능에 적합했습니다.

하지만 최신 차량은 더 많은 유연성을 요구합니다. 고급 운전자 지원, 차량 내 음성 비서, 클라우드 연결과 같은 기능은 스마트폰이나 서버의 경우처럼 잦은 업데이트와 더 복잡한 소프트웨어가 필요합니다. 따라서 최신 AUTOSAR Adaptive는 Linux 및 이더넷과 같은 친숙한 기술을 기반으로 구축된 고성능 컴퓨팅 플랫폼에서 작동하도록 설계되어, 보다 역동적인 실시간 서비스를 지원합니다. 또한 클라우드 기반 접근 방식도 지원하는데, 이는 소프트웨어가 연결된 시스템에서 쉽게 실행되도록 설계되었으며 보다 효율적으로 업데이트하거나 확장할 수 있다는 것을 의미합니다.

한발 더 나아가 자동차 제조업체들은 컨테이너화와 같은 기술 산업의 기술을 도입하기 시작했습니다. 컨테이너는 앱을 실행하는 데 필요한 모든 것을 포함하는 경량 소프트웨어 패키지로, 쉽게 테스트, 업데이트, 배포할 수 있습니다. 스마트폰 앱과 마찬가지로 모듈식이며 격리되어 있으며, 나머지 시스템에 영향을 주지 않고 업데이트할 수 있습니다. 강력한 API(소프트웨어 구성 요소가 서로 통신할 수 있도록 하는 인터페이스)와 결합된 이 접근 방식을 통해 차량은 엄격한 모놀리식 코드베이스에서 유연한 마이크로서비스 기반 시스템으로 전환할 수 있습니다.

차량 소프트웨어는 정적이고 느린 상태에서 벗어나, 민첩하며 스마트하고 항상 개선되는 형태로 진화하고 있습니다. 이는 자동차 대시보드에 앱 스토어 환경과 같은 경험을 제공합니다.¹

SDV는 안전과 성능을 향상하고 전반적인 주행 경험을 변화시키는 다양한 이점을 제공합니다.

지속적인 연결성: 차량은 클라우드 서비스, 내비게이션 업데이트, 교통 데이터와 항상 연결되어 있습니다. 이러한 연결성은 운전 경험을 향상시키고 실시간 반응을 가능하게 합니다.

향상된 성능 및 효율성: 스마트 소프트웨어는 주행 역학, 배터리 사용량, 엔진 성능을 실시간으로 세밀하게 조정할 수 있습니다. 설정에 따라 이러한 적응 기능은 연비나 배터리 수명을 개선하거나 보다 민첩한 주행 경험을 제공할 수 있습니다.

더욱 빠른 혁신과 개발: 자동차 제조업체는 가상화 및 모듈식 개발을 통해 소프트웨어를 더욱 빠르게 설계, 테스트, 출시할 수 있습니다. 이러한 가속화는 아이디어에서 실제 기능으로 구현되는 시간을 단축합니다.

향상된 안전성: SDV는 비상 제동, 차선 유지, 충돌 회피와 같은 첨단 안전 시스템을 구동합니다. 이러한 기능은 실시간 데이터와 빠른 의사 결정에 의존하여 모든 사람에게 더 안전한 도로를 만들어 줍니다.

새로운 수익 기회: 제조업체는 구독, 온디맨드 업그레이드, 앱 기반 서비스를 제공하여 지속적인 수익을 창출할 수 있습니다. 이러한 서비스는 자동차를 단순한 일회성 판매 모델이 아닌, 장기적인 플랫폼으로 만들어 주며, 자동차 제조업체에게는 인기가 있지만 자동차 소유주에게는 그렇지 않은 경우도 있습니다.

예측 유지 관리: SDV는 자체 시스템을 모니터링하고 문제가 심각해지기 전에 감지할 수 있습니다. 이러한 이점은 고장이 줄어들고, 값비싼 수리 비용이 발생하지 않으며, 자동차가 원활하게 작동하는 데 도움이 됩니다.

맞춤형 사용자 경험: 운전자는 대시보드 레이아웃, 차량 내 엔터테인먼트 옵션 등 취향에 맞게 차량 설정을 조정할 수 있습니다. 또한 차량은 운전자별로 서로 다른 프로필을 기억할 수 있습니다.

원격 기능 업데이트: 스마트폰과 마찬가지로 SDV도 무선으로 소프트웨어 업데이트를 받을 수 있습니다. 즉, 차량이 공장에서 출고된 후에도 새로운 기능, 업데이트, 개선 사항을 꾸준히 제공받을 수 있습니다.

SDV는 수많은 이점을 제공하지만, 동시에 상당한 과제도 안고 있습니다. 가장 큰 장애물 중 하나는 기존 기계 시스템에서 디지털 아키텍처로의 전환입니다. 실제로 경영진의 79%가 하드웨어 및 소프트웨어 계층을 분리하는 기술적 복잡성을 도전 과제로 꼽았습니다.² 보다 구체적인 다른 단점들도 SDV의 가능성을 부정하지는 않으며, 업계가 발전함에 따라 신중한 설계와 강력한 거버넌스의 필요성을 강조합니다. 이러한 과제는 다음과 같습니다.

수익화 모델에 대한 소비자의 반발: 한때 표준 옵션으로 제공되던 기능(예: 열선 시트, 어댑티브 크루즈 컨트롤)에 대한 구독 기반 액세스는 고객을 실망시키고 브랜드 인지도를 떨어뜨릴 수 있습니다.

사이버 보안 위험: 연결성이 높아질수록 취약점도 커집니다. SDV는 차량 제어, 데이터 개인정보 보호 또는 클라우드 기반 서비스를 표적으로 삼는 잠재적인 사이버 공격에 노출되므로, 지속적인 경계와 고급 보안 프레임워크가 필요합니다.

데이터 개인정보 보호 및 소유권 문제: SDV가 지속적으로 데이터를 수집함에 따라, 특히 명시적인 동의 없이 해당 데이터가 저장, 사용, 공유되는 방식에 대한 우려로 인해 윤리적 및 규제적 문제가 제기됩니다.

높은 개발 및 유지 관리 비용: SDV 플랫폼을 개발, 테스트, 검증하는 데 비용과 시간이 많이 소요됩니다. 안전에 중요한 기능과 무선(OTA) 인프라 업데이트는 특히 복잡합니다.

소프트웨어 복잡성 증가: SDV로 기계적 복잡성에서 소프트웨어 복잡성으로 부담이 옮겨져 갔습니다. 여러 시스템, 계층, 공급업체에서 수백만 줄의 코드를 관리하면 통합 문제가 발생하고 버그나 장애가 발생할 가능성이 높아집니다.

인재 부족: 자동차 산업에는 이제 소프트웨어 엔지니어, AI 전문가, 사이버 보안 전문가 등 전통적으로 기술 회사에서 흔히 볼 수 있는 인재를 필요로 합니다. 많은 자동차 제조업체에서는 여전히 이러한 내부 역량을 구축하는 중입니다. 경영진의 74%는 자사의 기계 중심 문화가 강하고 쉽게 변하지 않는다고 답했습니다. 소프트웨어 개발과 기존 차량 엔지니어링 모두에 숙련된 직원이 필요하지만, 소프트웨어 정의 제품 목표를 달성하는 데 필요한 인력을 확보할 수 있을 것으로 예상하는 시점은 2034년입니다.²

규제 및 법적 장애물: 소프트웨어를 통해 차량 동작을 업데이트하면 새로운 법적 및 규제 문제가 발생합니다. 특히 사고 책임, 데이터 소유권, 변화하는 안전 표준 준수와 관련된 문제가 제기됩니다.

AI 및 자동화의 신뢰성 문제: SDV에 AI 기반 의사 결정(예: ADAS 또는 자율 주행)이 통합됨에 따라 설명 가능성, 예측 가능성, 시스템 오버라이드와 같은 문제를 관리하는 방법에 대한 의문이 남아 있습니다.

시스템 호환성 분산: 광범위한 에코시스템 내 플랫폼, 운영 체제, 클라우드 환경 간 표준화가 부족하면 다양한 차량 모델과 지역에 걸쳐 호환성과 확장성을 지원하기 어려울 수 있습니다.

업데이트 관리 위험: 무선 업데이트는 편리하지만, 업데이트가 제대로 관리되지 않는다면 시스템 오류와 사용자 불만을 초래할 수 있습니다.

SDV의 미래는 자동차가 단순한 기계가 아닌 연결된 지능형 플랫폼이 된다는 전망을 안고 있습니다. 소프트웨어는 하드웨어보다 운전 경험에 미치는 영향이 더 큽니다. 자동차는 스마트폰처럼 소프트웨어를 통해 업데이트되고 개인화되며 개선됩니다. 자동차를 구입한다는 것은 서비스에 가입하는 경험과 비슷하게 느껴질 수 있으며, OTA 업데이트를 통해 시간이 지남에 따라 새로운 기능과 업그레이드가 제공됩니다.

이러한 변화가 계속됨에 따라 자동차와 기술 산업 간의 경계가 더욱 모호해질 것입니다. 클라우드 컴퓨팅, AI, 5G, 엣지 컴퓨팅과 같은 기술은 SDV를 지원할 준비가 되어 있습니다. 자동차 제조업체는 데이터 관리, 업데이트 지원, 새로운 서비스 제공 등을 위해 퍼블릭 및 프라이빗 클라우드 시스템을 혼합한 하이브리드 클라우드 방식을 활용할 것으로 예상됩니다.이에 발맞추기 위해 OEM은 더 빠른 개발 주기, 강력한 사이버 보안, 유연한 모듈식 시스템을 도입하여 기술 기업처럼 운영해야 합니다.

이러한 진화는 고객 경험을 혁신할 것으로 기대됩니다. 운전자는 정기적인 업데이트, 원격 지원, 개인 맞춤형 기능을 기대할 수 있습니다. 실시간 데이터를 통해 예측 유지 관리, 더 스마트한 탐색, 사용자 지정 설정이 가능해질 것으로 예상됩니다. 자율주행 기술이 발전함에 따라 SDV는 이 기능들을 도입하고 세부 조정할 수 있는 플랫폼으로 부상할 가능성이 높습니다. 그러한 경향은 특히 도시 지역과 공유 모빌리티 차량에서 뚜렷해질 것입니다.

SDV는 스마트 모빌리티의 핵심 부분입니다. 교통 시스템, 에너지 그리드, 디지털 서비스와 연결하여 보다 안전하고 효율적이며 지속 가능한 이동을 지원합니다. 이러한 변화는 운전 방식뿐만 아니라 우리가 이동하고 소유하는 방식과 차량과 상호 작용하는 방식에도 변화를 가져올 것으로 예상됩니다.