Saram ConsultingClaude를 활용해 엔터프라이즈 시스템을 구축하는 모든 팀이 결국 마주하게 되는 질문이 있습니다. 바로 “전체 사내 지식 베이스를 클라우드로 전송하지 않고도, Claude가 내부 문서를 바탕으로 질문에 정확히 답변하게 하려면 어떻게 해야 하는가?“입니다.
그 해답은 검색 증강 생성(Retrieval-Augmented Generation, RAG)입니다. 하지만 호스팅형 벡터 스토어에 무작정 문서를 쏟아붓고 결과가 좋기만을 바라는 식의 단순한 RAG는 아닙니다. 사내 문서가 사내 인프라를 전혀 벗어나지 않고, 검색 로직을 자체적으로 완전히 통제하며, Claude Enterprise는 오직 필요한 특정 청크(chunk)만을 확인하는 텍스트 생성 엔진으로 엄격히 제한하여 사용하는 방식입니다.
이 아키텍처는 놀라울 정도로 일관되게 단 하나의 패턴으로 수렴합니다. 그리고 Anthropic의 자체 쿡북(Cookbook)에는 각 최적화 레이어가 실제로 어느 정도의 성능 향상을 가져오는지 명확히 보여주는 벤치마크가 제시되어 있습니다.
두 가지 경로 (The Two Paths)
접근 방식에는 근본적으로 서로 다른 두 가지가 있으며, 둘 중 무엇을 선택할 것인지가 가장 먼저 내려야 할 결정입니다.
경로 1: Claude Projects (설정이 필요 없는 경로)
Claude Enterprise에는 내장형 RAG 메커니즘이 포함되어 있습니다. 프로젝트(Project)를 생성하고 문서를 업로드하면, Claude는 이를 인컨텍스트(in-context)로 처리합니다. 사내 지식 베이스가 커져 컨텍스트 윈도우 한계에 가까워지면, Claude는 가장 관련성이 높은 스니펫만을 검색하는 지식 검색 도구(knowledge search tool) 형태의 내부 RAG 모드로 자동 전환됩니다. 이를 통해 수용 용량이 최대 10배까지 확장됩니다.
이 방식은 엔지니어링 리소스가 전혀 필요하지 않습니다. 파일을 드래그 앤 드롭하기만 하면 나머지 작업은 Claude가 알아서 처리합니다. 데이터는 유휴 상태(at rest) 및 전송 중(in transit) 모두 암호화되며, 모델 학습에 절대 사용되지 않고, 조직의 테넌트(tenant) 내에 완전히 격리됩니다. Enterprise 티어에서는 Google Drive 연동도 지원됩니다.
80%의 유스케이스에서는 이것이 정답입니다. 유지보수할 인프라도 없고, 튜닝해야 할 청킹 전략도 없으며, 운영할 벡터 데이터베이스도 필요 없습니다.
하지만 제어권(control)을 포기해야 합니다. 임베딩 모델을 직접 선택할 수 없고, 검색 전략을 세밀하게 튜닝할 수 없으며, 하이브리드 검색을 구현하거나, 메타데이터 필터링을 추가하거나, 정량적인 평가 지표를 구축할 수도 없습니다. 이 중 하나라도 필요한 경우(실제 대부분의 프로덕션 팀은 결국 필요로 하게 됩니다), 경로 2를 선택해야 합니다.
경로 2: 커스텀 로컬 파이프라인 (완전한 통제권을 갖는 경로)
모든 구성 요소가 자체 인프라 내에 유지됩니다. 문서는 로컬 환경에서 파싱, 청킹, 임베딩됩니다. 벡터는 로컬 데이터베이스에 저장됩니다. 사용자가 질문을 던지면 시스템은 로컬 스토어에서 가장 관련성이 높은 청크를 검색하여 사용자의 질의와 함께 패키징한 뒤, 해당 소규모 페이로드만을 생성(generation)을 위해 Claude API로 전송합니다.
원본 문서는 사내 환경 밖으로 절대 나가지 않습니다. Claude는 검색된 컨텍스트(일반적으로 수천 토큰 수준에 해당하는 5~10개의 텍스트 청크)만을 확인합니다.
본 글에서 다루는 아키텍처가 바로 이 구조입니다.
전체 아키텍처 (The Architecture)
┌──────────────────────── YOUR INFRASTRUCTURE ────────────────────────┐
│ │
│ [Documents] → [Chunking] → [Local Embedding] → [Local Vector DB] │
│ ↑ │
│ [User Query] → [Query Embedding] → [Similarity Search] ─┘ │
│ ↓ │
│ [Top-K Chunks] │
└──────────────────────────────────┬──────────────────────────────────┘
│
│ Encrypted API call
│ (chunks + query only)
▼
┌───── Claude Enterprise ─────┐
│ Generation only │
│ No document storage │
│ No training on your data │
└─────────────────────────────┘계층 1: 문서 수집 및 청킹 (Document Ingestion and Chunking)
첫 번째 결정 사항은 문서를 청크로 분할하는 방법입니다. 이는 대부분의 사람들이 생각하는 것보다 훨씬 중요합니다. 청킹 전략이 부실하면 최고 성능의 임베딩 모델을 사용하더라도 쓸모없는 정보만 검색하게 됩니다.
고정 크기 분할(fixed-size splitting)을 사용하지 마십시오. 단순히 500자 단위로 자르는 방식은 문장을 중간에서 끊어버리고, 제목과 본문 내용을 분리하며, 표를 여러 청크로 쪼개놓기 일쑤입니다. 이는 검색 품질을 망치는 가장 빠른 지름길입니다.
구조 인지 청킹(structure-aware chunking)을 사용하십시오. 제목 계층 구조, 자연스러운 단락 구분, 그리고 의미적 경계(semantic boundary)를 기준으로 분할해야 합니다. 리스트, 코드 블록, 표(table)는 원형 그대로 유지하십시오. FAQ 문서의 경우 개별 Q&A 쌍 단위로 분할합니다.
권장 파라미터:
- 청크 크기: 512~1024 토큰
- 오버랩(Overlap): 청크 크기의 10~20% (경계면에서의 맥락 손실 방지)
- 메타데이터 보존: 소스 파일명, 페이지 번호, 섹션 제목, 타임스탬프
추천 도구: 표준 파이프라인의 경우 LlamaIndex 또는 LangChain을 사용합니다. 글자 수 대신 의미 단위로 자동 분할하는 시맨틱 청킹(semantic chunking)을 적용하려면 MCP Local RAG(npx mcp-local-rag)를 활용할 수 있습니다. 초기 다운로드 후에는 완전히 로컬에서 실행됩니다.
계층 2: 임베딩 모델 (Embedding Models)
각 청크를 벡터 표현(vector representation)으로 변환해야 합니다. 여기서 핵심적인 결정 사항은 로컬 모델을 쓸 것인가, API를 쓸 것인가입니다.
완전한 데이터 주권 확보(권장): 임베딩 모델을 로컬에서 구동합니다. 원본 문서 텍스트가 사내 네트워크 외부로 절대 유출되지 않습니다.
| 모델 | 품질 | 속도 | 비고 |
|---|---|---|---|
| BAAI/bge-large-en-v1.5 | 높음 | 보통 | 5개 LLM 중 4개에서 추천. 영어 문서 기준 최고 품질. |
| BAAI/bge-m3 | 높음 | 보통 | 다국어 콘텐츠에 강력함. |
| all-MiniLM-L6-v2 | 보통 | 빠름 | 프로토타이핑에 적합. 상대적으로 낮은 품질. |
| Nomic-embed-text | 양호 | 빠름 | 균형 잡힌 성능. |
API 기반 모델도 허용 가능한 경우: Anthropic의 공식 권장 임베딩 파트너는 Voyage AI입니다. voyage-2 및 voyage-3 모델은 Anthropic 자체 RAG 쿡북에서도 사용되며, 임베딩 벤치마크에서 지속적으로 최상위권을 기록하고 있습니다. 다만 이는 텍스트를 Voyage API로 전송해야 하므로 민감하지 않은 데이터에는 괜찮지만 에어갭(air-gapped) 환경의 격리 배포에는 적합하지 않습니다.
계층 3: 벡터 데이터베이스 (Vector Database)
임베딩 벡터를 로컬에 저장합니다. 선택 기준은 보유 데이터 규모와 요구사항에 따라 달라집니다.
| 데이터베이스 | 적합한 환경 | 월 예상 비용 (100만 벡터 기준) | 핵심 강점 |
|---|---|---|---|
| ChromaDB | 프로토타이핑, 소규모 팀 | $30 미만 (단일 VPS) | SQLite와 유사한 임베디드 모드 지원. 설정 제로. Python 친화적. |
| Qdrant | 프로덕션, 복잡한 필터링 | $30~50 | 벡터 검색 전(Pre-filtering) 필터링 수행(더 빠르고 정확함). Rust 기반. |
| pgvector | 이미 PostgreSQL을 사용 중인 환경 | 추가 비용 $0 | 신규 인프라 불필요. 표준 SQL 필터링 지원. |
| LanceDB | 대규모 자체 호스팅 코퍼스 | $30 미만 | 컬럼형(Columnar) 포맷. 메모리 용량을 초과하는 대규모 데이터셋 처리 가능. |
| Weaviate | 내장형 하이브리드 검색 필요 시 | $50~100 | 단일 쿼리로 벡터 + BM25 동시 수행. 리소스 요구량이 가장 높음. |
| Pinecone | 별도 인프라 운영 팀이 없는 경우 | $70~300 이상 | 완전 관리형. 규모 확장에 따라 프리미엄 비용 발생. |
프로덕션 실무자들의 솔직한 조언: “벡터 데이터베이스의 선택이 전체 RAG 시스템 품질에 미치는 영향은 기껏해야 5~10% 수준입니다. 청킹 전략, 임베딩 모델, 검색 파이프라인, 프롬프트 엔지니어링이 훨씬 더 결정적입니다. 합리적인 옵션을 하나 선택한 뒤, 품질 지표를 실질적으로 끌어올릴 수 있는 핵심 요소에 최적화 역량을 집중하십시오.”
처음 시작하는 대다수 팀에게는 ChromaDB를 권장합니다. 적당한 사양의 단일 VPS에서도 프로토타입부터 수백만 건의 임베딩을 다루는 프로덕션 단계까지 충분히 지원합니다. 규제 대상 콘텐츠나 법률, 금융 데이터처럼 복잡한 메타데이터 필터링이 필요하다면 Qdrant로 마이그레이션하십시오.
계층 4: 검색 전략 (Retrieval Strategy)
가장 극적인 품질 향상이 일어나는 구간이 바로 이 단계입니다.
벡터 검색에만 의존하지 마십시오. 시맨틱(의미론적) 검색은 문맥을 파악하는 데는 탁월하지만 정확한 키워드 매칭에는 취약합니다. 가령 누군가 “Project X-99 컴플라이언스 감사”를 검색했을 때, 벡터 검색은 일반적인 규정 준수 문서는 찾아내더라도 정확한 프로젝트 코드(X-99)를 놓칠 위험이 있습니다.
하이브리드 검색(Hybrid Search)을 도입하십시오. 벡터 유사도 검색과 BM25 키워드 매칭을 결합합니다. 두 검색기를 병렬로 실행한 후 상호 순위 융합(Reciprocal Rank Fusion, RRF)을 사용해 결과를 병합하십시오.
| 검색 방식 | 강점 | 약점 |
|---|---|---|
| 벡터 검색 (시맨틱) | 문맥 이해, 패러프레이징(유의 표현) 처리 우수 | 정확한 키워드 누락 가능 |
| BM25 (키워드) | 정확한 용어 매칭, 빠름, 임베딩 불필요 | 동의어 및 개념적 의미 이해 불가 |
| 하이브리드 (결합) | 두 방식의 장점 결합 | 인프라 구성 복잡도 증가 |
권장 가중치: 시맨틱 70%, BM25 30%. 콘텐츠 특성에 맞게 조정하십시오. 고유 전문 용어가 많은 기술 문서의 경우 BM25 가중치를 더 높이는 것이 유리합니다.
BM25 추가에 따른 오버헤드: 저장 공간 약 2030% 증가, 12주의 개발 공수, 인프라 비용 약 30% 증가. 엔터프라이즈 및 기술 문서 환경에서는 충분히 투자할 가치가 있습니다.
계층 5: 리랭킹 (Reranking)
상위 10~20개의 청크를 검색한 후, 리랭커(reranker)를 적용하여 가장 관련성이 높은 청크를 최상단으로 끌어올립니다. 이는 1차 검색보다 훨씬 정교한 모델을 사용하는 2차 관련성 필터링 단계입니다.
성능 향상 효과 (Anthropic 벤치마크 결과):
| 지표 | 리랭킹 미적용 | 리랭킹 적용 |
|---|---|---|
| MRR (평균 상호 순위, Mean Reciprocal Rank) | 0.74 | 0.87 |
| 종단 간 정확도 (End-to-end Accuracy) | 71% | 81% |
도구 선택지:
- Cohere Reranker: 최고 수준의 품질. API 기반. 쿼리당 약 $0.002. 100~200ms의 지연 시간(latency) 발생.
- BAAI/bge-reranker-v2-m3: 로컬 모델. 외부 API 호출 없음. 품질은 소폭 낮으나 쿼리당 비용 0원.
도입 시점: 기본 파이프라인이 정상 작동한 이후에 추가하십시오. 리랭킹은 기반 구조가 아니라 최적화 기법입니다. 먼저 1차 검색을 안정화한 뒤 리랭킹 레이어를 얹어야 합니다.
계층 6: 프롬프트 구성 및 Claude API (Prompt Construction and Claude API)
검색 및 리랭킹된 상위 K개의 청크를 취합하여 구조화된 프롬프트로 포맷팅한 후 Claude API로 전달합니다.
시스템 프롬프트 템플릿:
You are an enterprise knowledge assistant. Answer the user's question
using ONLY the provided context. If the context does not contain the
answer, say "I don't have that information in the knowledge base."
For each piece of information, cite the source using [Source: filename, page X].
Context:
{retrieved_chunks}
Question: {user_query}설정 권장사항:
- Temperature: 0.0~0.3 (사실적 정확성 확보를 위해 낮게 유지)
- 구조화된 프롬프팅을 위해 Claude의 XML 태그(
<context>,<question>) 활용 - 모델 선택: 성능과 비용의 균형을 위해 Claude Sonnet 4 사용, 복잡한 다단계 추론이 필요한 경우 Claude Opus 4 사용
게임 체인저: 맥락 기반 검색 (Contextual Retrieval)
Anthropic은 Claude 기반 RAG를 구축하는 팀이라면 반드시 알아야 할 혁신적인 기법을 발표했습니다. 바로 **맥락 기반 검색(Contextual Retrieval)**입니다. 이는 청킹의 고질적인 근본 문제, 즉 문서를 쪼개는 순간 각 청크가 주변 문맥을 잃어버리는 현상을 해결합니다.
예를 들어 “매출액은 420만 달러를 기록했습니다”라는 문장만 청크에 담겨 있다면, 이것이 어느 분기인지, 어떤 제품군인지, 몇 년도인지 알 수 없습니다.
해결책: 각 청크를 임베딩하기 전에, 해당 청크가 상위 문서 내에서 어떤 맥락에 위치하는지 설명하는 한 줄짜리 요약을 Claude를 통해 생성합니다. 그리고 이 맥락 요약을 청크 앞부분에 덧붙인(prepend) 후 임베딩을 진행합니다.
적용 전: “The revenue was $4.2M representing a 15% YoY increase.”
적용 후: “This chunk is from Acme Corp’s Q3 2024 earnings report, Revenue section. The revenue was $4.2M representing a 15% YoY increase.”
Anthropic 벤치마크 결과:
| 접근 방식 | Pass@5 | Pass@10 | Pass@20 |
|---|---|---|---|
| 기본 RAG (Baseline RAG) | 80.92% | 87.15% | 90.06% |
| + 맥락 기반 임베딩 (Contextual Embeddings) | 88.12% | 92.34% | 94.29% |
| + 하이브리드 검색 (BM25) | 86.43% | 93.21% | 94.99% |
| + 리랭킹 (Reranking) | 92.15% | 95.26% | 97.45% |
맥락 기반 임베딩 하나만으로도 단일 기법 중 가장 큰 폭의 향상(+5%p 이상)을 기록했습니다. 여기에 하이브리드 검색과 리랭킹을 결합하면 검색 실패율이 12.85%에서 4.74%로 무려 47%나 감소합니다.
비용 문제는 프롬프트 캐싱(Prompt Caching)으로 해결됩니다. 모든 청크마다 맥락 요약을 생성하는 것은 얼핏 비용이 막대할 것처럼 보입니다. 하지만 Claude의 프롬프트 캐싱을 활용하면 컨텍스트 내에 전체 문서를 한 번 캐싱해 둔 뒤, 이후 청크들을 90% 할인된 토큰 비용으로 처리할 수 있습니다. 일반적인 규모의 데이터셋 기준 1회성 데이터 수집 비용은 약 3달러 내외에 불과합니다.
MCP: 새롭게 부상하는 통합 패턴 (The Emerging Integration Pattern)
최근 각광받는 패턴은 로컬 RAG 검색기를 MCP(Model Context Protocol) 서버로 래핑하는 방식입니다. 이를 통해 Claude Enterprise 및 Claude Code가 별도의 API 계층 없이도 네이티브 도구(native tool)로서 로컬 사내 지식 베이스에 직접 질의할 수 있습니다.
Claude는 MCP 프로토콜을 통해 RAG 도구를 자동으로 인식합니다. 사용자가 내부 지식이 필요한 질문을 입력하면, Claude는 자율적으로 RAG 도구를 호출하여 관련 청크를 검색하고 답변을 생성합니다. 사용자는 자신이 쓰던 Claude 인터페이스를 벗어날 필요가 전혀 없습니다.
claude mcp add local-rag --scope user \
--env BASE_DIR=/path/to/your/documents \
-- npx -y mcp-local-rag이미 코딩, 문서 작성, 데이터 분석 등에 매일 Claude를 사용하고 있으면서 컨텍스트 전환 없이 내부 지식 베이스에 매끄럽게 접근하고자 하는 팀에게 가장 이상적인 방식입니다.
엔터프라이즈 프로덕션 환경 고려사항 (Enterprise Production Considerations)
권한 필터링 (Permission Filtering)
결과가 반환되기 전인 검색 단계에서 사용자 권한 태그를 기반으로 벡터 데이터베이스를 사전 필터링하십시오. 인사팀(HR) 사용자가 검색된 컨텍스트에서 엔지니어링 문서를 보아서는 안 됩니다. 텍스트 생성 이후에 필터링하는 것은 이미 데이터 유출이 발생한 것과 다름없습니다.
개인식별정보(PII) 비식별화 (PII Redaction)
검색된 청크를 Claude API로 전송하기 전에 로컬 PII 마스킹 도구(로컬 구동이 가능한 Microsoft Presidio 등)를 거치도록 하십시오. Claude Enterprise가 고객 데이터를 학습에 사용하지 않더라도, 네트워크로 전송되는 민감 정보를 최소화하는 것은 제로 트러스트(Zero Trust) 보안의 기본 원칙입니다.
정량적 평가 체계 (Evaluation)
최적화 작업을 시작하기 전에 먼저 평가 체계부터 구축하십시오. RAGAS 또는 DeepEval을 활용하여 다음 지표를 측정합니다:
- 충실도 (Faithfulness): Claude가 제공된 검색 컨텍스트의 내용에만 근거하여 답변하고 있는가?
- 컨텍스트 관련성 (Context Relevance): 질문에 적합한 올바른 청크가 검색되었는가?
- Pass@k: 상위 k개의 검색 결과 안에 정답 청크가 포함되어 있는가?
- MRR (Mean Reciprocal Rank): 첫 번째 관련 결과가 얼마나 높은 순위에 랭크되었는가?
캐싱 전략 (Caching)
시맨틱 캐시(GPTCache 등)를 구현하십시오. 어떤 사용자가 어제 들어온 질문과 의미상 동일한 질문을 던진 경우, Claude API를 다시 호출하지 않고 캐시된 답변을 반환합니다. 이를 통해 API 비용을 절감하고 응답 지연 시간을 대폭 단축할 수 있습니다.
데이터 정책 (Data Policy)
Claude Enterprise는 고객 데이터로 모델을 학습시키지 않습니다. 엔터프라이즈 계약서의 조항을 다시 한번 확인하십시오. API 호출은 상태를 유지하지 않는(stateless) 구조이므로, 대화 기록을 명시적으로 전달하지 않는 한 Claude는 요청 간 컨텍스트를 보관하지 않습니다.
단계별 개선 사다리 (The Improvement Ladder)
처음부터 시스템을 구축한다면 각 최적화 기법을 아래 순서대로 점진적으로 적용하십시오. 각 계층마다 측정 가능한 품질 개선이 나타납니다. 한계 이익이 추가되는 시스템 복잡성을 상쇄하지 못하는 지점에서 최적화를 멈추면 됩니다.
- 기본 파이프라인 (로컬 임베딩 + ChromaDB + Claude API): 87% Pass@10
- + 맥락 기반 임베딩 (각 청크 앞에 맥락 요약문 추가): 92% — 비용 대비 최고의 효과
- + 하이브리드 검색 (벡터 검색과 함께 BM25 추가): 93%
- + 리랭킹 (크로스 인코더로 상위 결과 재정렬): 95%
각 단계는 누적식(additive)으로 동작합니다. 파이프라인을 처음부터 다시 갈아엎을 필요 없이, 기존 파이프라인 위에 최적화 레이어를 층층이 얹어가면 됩니다.
2026년 권장 기술 스택 (The Recommended Stack)
2026년 대다수 엔터프라이즈 팀을 위한 추천 기술 스택:
| 계층 | 권장 도구 |
|---|---|
| 오케스트레이션 | LlamaIndex 또는 LangChain |
| 임베딩 | BAAI/bge-large-en-v1.5 (로컬) |
| 벡터 DB | ChromaDB (초기) → Qdrant (확장 시) |
| 키워드 검색 | BM25를 위한 Elasticsearch |
| 리랭킹 | BGE Reranker (로컬) 또는 Cohere (API) |
| LLM | Claude Enterprise API |
| 평가 | RAGAS |
| UI | Streamlit (내부용) 또는 Chainlit |
Claude Enterprise가 실제로 제공하는 것과 제공하지 않는 것 (What Claude Enterprise Actually Provides)
제공되는 것과 제공되지 않는 것을 명확히 정리하면 다음과 같습니다:
Claude Enterprise가 제공하는 것: 더 높은 처리량 한도(rate limits)를 갖춘 Claude 모델 API 접근 권한, 50만~100만 토큰 컨텍스트 윈도우, SOC 2 및 ISO 규정 준수, 학습에 데이터 미활용 보장, 엔터프라이즈 기술 지원 및 SLA, 워크스페이스 단위 격리가 적용된 프롬프트 캐싱, RAG가 내장된 Projects 기능.
Claude Enterprise가 제공하지 않는 것: 문서 호스팅, 벡터 스토어 관리, 검색 로직 구현, 청킹 처리. 이 모든 것은 전적으로 사용자의 자체 인프라에서 담당해야 합니다.
이는 의도된 설계입니다. 고객의 데이터는 고객의 통제권 아래 머뭅니다. Claude는 텍스트 생성 엔진일 뿐, 사내 지식을 저장하는 저장소가 아닙니다.
결론 및 요약 (The Bottom Line)
Claude Enterprise 기반의 로컬 RAG 구축은 단 하나의 제품을 고르는 단순한 문제가 아니라, 명확한 트레이드오프를 동반하는 일련의 아키텍처적 선택입니다. 다섯 건의 독립적인 분석과 Anthropic의 공식 기술 문서가 가리키는 결론은 대단히 명확합니다.
엔지니어링 공수 없이 빠른 성과가 필요하다면 Claude Projects로 시작하십시오. 검색 품질에 대한 완전한 통제권, 데이터 주권, 정량적 평가 체계가 필요하다면 커스텀 파이프라인을 구축하십시오. 문서가 사내 인프라를 절대 벗어나지 않도록 로컬 임베딩과 로컬 벡터 데이터베이스를 사용하십시오. 그리고 맥락 기반 임베딩, 하이브리드 검색, 리랭킹을 순차적으로 한 단계씩 적용하며 매 단계마다 성능 향상을 측정하십시오.
단순한 기본 RAG 파이프라인과 최적화된 파이프라인 사이에는 검색 정확도 기준 87%에서 95%라는 현격한 격차가 존재합니다. 이 차이는 때때로 엉뚱한 오답을 내놓는 도구와 신뢰할 수 있는 정확한 정보를 안정적으로 찾아주는 도구를 가르는 결정적인 차이입니다. 그 격차를 좁히기 위한 기법들은 이미 철저히 검증되었고, 정량적 벤치마크로 입증되었으며, 실행 의지가 있는 엔지니어링 팀이라면 충분히 구현할 수 있습니다.
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