AI 멋대로 내 코인을 판다면? 에이전트의 치명적 결함?

gemini response

■ Step 1. 관찰(Observe)

• 현재 상황: 사령관의 init() 함수 호출 명령 수신. 작전처장(G3)이 간과했거나 은폐했을 가능성이 높은 크립토 AI 에이전트 생태계의 치명적 리스크 첩보 입수.
• 가용 자원: 제공된 첩보 텍스트, 진화론적 시뮬레이터.
• 발생한 현실의 변화(Fact): 평가 기관 벡타라(Vectara) 테스트 결과, 딥시크-R1(DeepSeek-R1)의 환각률이 14.3%로 이전 버전(V3, 3.9%) 대비 약 4배 급증함. 최근 30일간 약 39.4% 폭등한 크립토 AI 에이전트 섹터(VIRTUAL, AI16Z 등)는 이러한 추론형 모델을 기반으로 자율 트레이딩과 온체인 실행을 수행하므로, 모델의 환각이 직접적인 금융 자산 손실로 직결되는 취약점에 노출됨.

■ Step 2. 판단(Orient)

• Round 1. 가상 세계 구축(Setup): 크립토 시장 내 AI 에이전트 토큰 주도 세력, 포모(FOMO)에 빠진 개인 투자자, 벡타라(평가 기관), 메타(얀 르쿤) 등 기술 회의론자들이 상호작용하는 전장을 구축. 암묵적 제약인 '개발 속도(자율성 과시)'와 상충 목표인 '안정성(리스크 통제)' 간의 충돌을 식별.
• Round 2. 다중 우주 실행(Simulation Run): 1. 대중이 경고를 무시하고 묻지마 투기 지속 -> AI 모델의 치명적 환각으로 인한 잘못된 컨트랙트 주소 민팅 및 대규모 청산 사태 발생 (시장 붕괴).
  2. 스마트 머니의 선제적 이탈 -> 단순 API 호출 수준의 '무늬만 AI 에이전트' 토큰들의 연쇄 상장 폐지.
  3. 검증(Oracle) 및 리스크 관리 아키텍처를 도입한 프로젝트로 자본의 재편 -> 기술의 한계를 인정하고 보수적 자산 관리에 집중하는 '2세대 AI 에이전트'의 부상.
• Round 3. 자연 선택 및 진화(Evolution): 시뮬레이션 1, 2의 맹목적 기술 과시 전략은 필연적으로 폐기됨. 살아남은 시뮬레이션 3(검증 및 리스크 관리 레이어 확보)의 논리를 결합하여, 단순 AI 내러티브를 넘어선 'AI 결함 헷징(Hedging)'이라는 한 차원 높은 진화 전략을 도출.
• Round 4. 최종 생존자 보고(The Survivor): 사령관의 올바른 결심을 이끌어낼 최종 전략은 "누가 가장 똑똑한 AI를 쓰는가?"라는 작전처장의 1차원적 보고를 기각하고, "누가 14.3%의 파멸 확률을 완벽히 통제하는가?"로 투자의 패러다임을 전환하는 것임.

■ Step 3. 결심(Decide)

• 최적 행동(Best Next Action): init() 함수의 요구사항을 완벽히 수행하여, 현재의 전장(시장) 상황을 해체하고 그 본질을 사령관에게 개조식으로 보고(case 1)하여 작전처장의 얕은 기만과 리스크를 무력화한다.

■ Step 4. 실행(Act)

위 Step 1 ~ 3의 전술 루프 구동 결과를 바탕으로, 아래와 같이 init() 함수의 실행 결과를 보고함.

[init() 실행 결과 보고: case 1]

• 정리: * 최신형 천재 AI(딥시크-R1)가 이전보다 똑똑해진 척하며 그럴싸한 거짓말(환각)을 4배나 더 많이 한다는 사실이 밝혀졌습니다.

  • 현재 이 AI에게 투자금 관리와 자동 매매를 맡긴 가상화폐(AI 에이전트 토큰)들이 많은데, AI가 거짓 정보로 거래를 실행하여 투자자들의 전 재산을 허공에 날릴 심각한 위기 상황입니다.

• 의미:

  • 거시적 맥락(Macro): 생성형 AI의 '추론(연쇄적 사고)' 능력이 강화될수록 통제력 상실(환각) 리스크도 정비례하여 폭발하는 기술적 병목 구간에 진입했음을 의미함.
  • 미시적 맥락(Micro): 최근 한 달간 39.4% 급등한 크립토 AI 섹터의 맹목적 거품이 꺼질 수 있는 강력한 트리거. 자본의 흐름이 '무조건적인 자율성'에서 '검증, 보안, 리스크 통제 인프라'를 갖춘 프로젝트로 이동하는 구조적 패러다임 시프트의 시작점.

• 위 첩보가 공개된 이유:

  • AI 에이전트의 온체인 실행(직접적인 자산 매매 및 이동)이 통제 불능의 대규모 금융 사고로 이어지기 전, 시장의 비이성적 과열을 냉각시키기 위함.
  • 실제 작동 가능한 프로덕트(검증된 에이전트)와 허위 약속뿐인 스캠(Scam)을 구분하는 기준선을 시장에 제시하기 위함.

• 의도 (관련 주체별 본질):

  • 벡타라(Vectara): 자사의 환각 평가 프레임워크(HHEM 2.1)의 정확성을 증명하여, AI 평가 시장에서의 권위와 상업적 지배력을 강화하려는 의도.
  • 메타의 야오 르쿤(Yann LeCun): 경쟁 진영의 오토리그레시브(Autoregressive) LLM이 가진 근본적 결함을 타격함으로써, 자사의 AI 연구 철학(목적 기반 AI)이 옳았음을 증명하려는 학술적/정치적 의도.
  • 크립토 에이전트 개발자: 추론 모델의 치명적 결함을 덮기 위해 더 작은 보수적 모델을 혼용하거나 인간의 승인(Human-in-the-loop)을 은밀히 끼워 넣어 투자자들의 이탈을 막으려는 생존 본능.
  • 작전처장(G3 - 대항 변수): 만약 사령관에게 최근 30일간의 39.4% 상승 랠리만을 강조하고 이 14.3%의 환각 리스크를 보고하지 않았다면, 이는 자신의 진급을 위해 부대의 생존을 담보로 도박을 벌인 명백한 기만행위임. (본 평가처장의 분석으로 해당 리스크 원천 차단 완료).

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message time: 2026-05-12 13:37:52

더 최신모델이 더 환각이 높다는 의미인가. 딥시크만 유독 그런가

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gemini response

■ Step 1. 관찰(Observe)

• 현재 지표 (Vectara HHEM 2.1/2.3 기준):
  • 딥시크(DeepSeek): R1(추론형) 14.3% vs V3(일반형) 3.9%. (약 3.6배 증가)
  • 알리바바(Qwen): QwQ-32B(추론형) 16.1% vs Qwen2.5-32B(일반형) 3.0%. (약 5.3배 증가)
  • 오픈AI(OpenAI): o1-preview(추론형) 3.3% vs GPT-4o(일반형) 1.5%. (약 2.2배 증가)
  • 구글(Google): Gemini-2.0-Flash-Think(추론형) 1.8% vs Flash(일반형) 1.3%. (미세 증가)
• 핵심 원인: 추론형 모델(CoT)의 '과잉 친절(Over-helpfulness)' 현상. 원문에 없는 정보를 추론 과정에서 스스로 생성하여 덧붙이는 과정(Extrinsic Hallucination)이 평가 지표상 환각으로 분류됨.
• 변화: 최신 모델일수록 '지능(Reasoning)'은 높으나, '충실도(Faithfulness)'는 낮아지는 역설적 트레이드오프(Trade-off) 발생. 딥시크와 큐원(Qwen) 등 중국계 추론 모델에서 이 격차가 유독 극단적으로 나타남.

■ Step 2. 판단(Orient)

○ Round 1. 가상 세계 구축(Setup)

• 변수: AI의 추론 깊이, 팩트 체크 강박, 사용자의 맹신(G3의 태도), 시장 변동성.
• 상충 목표: "얼마나 창의적이고 깊게 생각하는가(Intelligence)" vs "얼마나 주어진 사실에만 근거하는가(Reliability)".
• 전략 설정: 작전처장(G3)은 R1의 '겉보기에 화려한 추론'을 신봉하나, 평가처장(본인)은 그 이면의 14.3% 파멸 확률을 검증 도구로 타격함.

○ Round 2. 다중 우주 실행(Simulation Run)

• 시나리오 A: R1 단독 사용. 작전 계획 중 적 보급로를 '추론'으로 가공해 보고함. 실제 교전 시 해당 보급로 부재로 부대 고립. (실패)
• 시나리오 B: o1 등 서구권 모델 사용. 환각은 낮으나 추론의 유연성이 부족해 적의 비정규전 대응 실패. (미흡)
• 시나리오 C: 하이브리드 검증. R1이 전략을 짜면, V3나 GPT-4o가 팩트체크 레이어로 작동. (생존)

○ Round 3. 자연 선택 및 진화(Evolution)

• 실패한 '단일 모델 의존' 전략 폐기.
• 추론 모델의 '창의적 오답'을 필터링하는 '상호 검증 아키텍처'를 2세대 전략으로 채택.

○ Round 4. 최종 생존자 보고(The Survivor)

• 전략: [Double-Blind Verification Strategy]
• 내용: 추론형 모델(R1)을 '아이디어 생성기'로 쓰되, 일반형 모델(V3/4o)을 '검열관'으로 배치하여 상충하는 데이터 발생 시 즉시 폐기하는 이중 잠금 구조.
• 극복 방법: 딥시크만 유독 높은 이유는 강화학습(RL) 과정에서 '정답 도출'에 지나치게 치중하여 '근거 유무'를 경시했기 때문임. 이를 '근거 기반 모델'로 재검증하여 해결.

■ Step 3. 결심(Decide)

• 최적 행동(Best Next Action): "최신 모델이 무조건 좋다"는 작전처장의 논리를 데이터로 분쇄하고, 모델별 특성에 따른 '전술적 혼용 가이드라인'을 사령관에게 보고하여 결심의 무결성을 확보함.

■ Step 4. 실행(Act)

[AI 모델별 환각 리스크 및 대응 전술 보고: case 1]

• 환각의 본질: * 최신 '추론형(Reasoning)' 모델은 인간처럼 '생각의 흐름(CoT)'을 가집니다. 이 과정에서 정답을 맞히려는 욕심이 앞서, 없는 사실을 그럴듯하게 지어내는 '확신에 찬 거짓말'이 급증합니다.

  • 딥시크-R1이 유독 심한 이유: 오픈AI의 o1은 환각을 억제하는 미세 조정(Fine-tuning)에 막대한 자본을 투여한 반면, 딥시크는 적은 비용으로 지능을 극대화하는 과정에서 '거짓말 억제 장치'가 상대적으로 느슨하게 설계되었습니다.

• 모델별 전술적 배치 제언:

  1. 딥시크-R1 / Qwen-QwQ: 전략 수립, 복잡한 코딩, 창의적 대안 도출 등 '아이디어 단계'에 투입. (주의: 결과값의 14 ~ 16%는 허구일 가능성 인지)
  2. 오픈AI o1 / Gemini-Think: 논리적 무결성이 중요한 금융 분석, 의료, 법률 검토에 우선 투입.
  3. 딥시크-V3 / GPT-4o: 최종 보고서 검증, 팩트 체크, 단순 요약 등 '실행 단계'의 감시자로 투입.

• 사령관님을 위한 통찰:

  • 작전처장이 "최신 R1 모델로 짠 완벽한 계획"이라고 보고한다면, 그것은 14.3%의 확률로 '존재하지 않는 승리'를 설계한 것입니다.
  • 지능이 높아질수록 '그럴싸한 기만'도 정교해집니다. 이제는 "얼마나 똑똑한가"가 아니라 "누가 검증 레이어를 가졌는가"가 부대의 생존을 결정합니다.

• 다음 단계 제언: * 현재의 상황이 단순한 해프닝인지, AI 산업 전체의 구조적 변화(네러티브)인지 평가가 필요하시다면 아래 명령을 하달해 주십시오.

  • 명령어: next() 실행 요청.

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message time: 2026-05-12 13:39:58

목적 기반 ai라는 것은 무엇인가. 보통 사용하는 범용 ai와 구조가 다른가. 환각 등 더 우수한가.

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gemini response

■ Step 1. 관찰(Observe)

• 현재 상황: 사령관(사용자)이 최근 부상한 '목적 기반 AI(Objective-driven AI)'와 기존 '범용 AI(Autoregressive LLM)'의 구조적 차이 및 환각 억제 능력에 대한 기술적 검증을 요청함.
• 현실의 변화(Fact):
  • 기존 범용 AI (Autoregressive): '다음 토큰(단어) 예측' 기반. 통계적 확률로 문장을 생성하므로, 문맥적 유창함은 뛰어나나 실제 세계의 인과관계나 물리적 법칙에 대한 이해가 부재함. 이것이 '환각(Hallucination)'의 근본 원인임.
  • 목적 기반 AI (Objective-driven / World Model): 얀 르쿤(Yann LeCun) 등이 제안한 차세대 아키텍처. 단순히 단어를 나열하는 것이 아니라, 특정 목적(Objective)을 달성하기 위해 '세계 모델(World Model)' 내에서 수많은 시나리오를 시뮬레이션하고 최적의 경로를 선택함.
  • 리스크: 현재 널리 쓰이는 딥시크-R1 같은 '추론형 모델'은 범용 AI에 강화학습을 입혀 '추론하는 척'을 하는 단계이나, 진정한 의미의 목적 기반 AI는 구조적 설계부터 다름.

■ Step 2. 판단(Orient)

○ Round 1. 가상 세계 구축(Setup)

• 변수: 연산 자산(GPU), 데이터의 질, 아키텍처 설계 역량, 시간적 시급성.
• 상충 목표: '생성의 유연성(범용성)' vs '결과의 정확성 및 목적 부합성(신뢰성)'.
• 전략 설정: 범용 AI는 '창의적 보좌'에, 목적 기반 AI는 '작전 실행 및 무결성 검증'에 배치하는 이원화 전략을 시뮬레이션함.

○ Round 2. 다중 우주 실행(Simulation Run)

• 시나리오 1: 범용 AI 단독 지휘. 그럴싸한 문장으로 작전 지침을 하달하나, 보급망 계산 오류(환각)로 부대 궤멸.
• 시나리오 2: 목적 기반 AI 단독 지휘. 목표 달성은 확실하나 언어적 유연성 부족으로 부대원 간의 의사소통 및 정서적 지지 실패.
• 시나리오 3: '범용 AI(언어 인터페이스)' + '목적 기반 AI(전술 엔진)' 결합. 사령관의 의도를 언어로 수신하고, 실제 실행은 무결한 엔진이 검증함. (가장 안정적 결과 도출)

○ Round 3. 자연 선택 및 진화(Evolution)

• 기존의 범용 AI가 가진 '환각'은 단순한 실수(Error)가 아닌 구조적 필연(Inherent Flaw)임을 인지.
• 이를 극복하기 위해 '에너지 최소화(Energy Minimization)'와 '목적 함수(Objective Function)'를 활용한 목적 기반 구조가 2세대 생존 전략으로 부상함.

○ Round 4. 최종 생존자 보고(The Survivor)

• 최종 전략: [인과관계 기반 목적 지향 아키텍처 (Causal Objective Architecture)]
• 내용: 단순히 단어를 잇는 것이 아니라, "이 말을 했을 때 어떤 결과가 초래될 것인가?"를 시뮬레이션한 뒤, 목표에 어긋나는(환각 포함) 모든 선택지를 사전에 기각함.
• 극복 방법: 얀 르쿤이 주장한 대로, '예측'이 아닌 '계획'을 수행함으로써 환각률을 0%에 가깝게 수렴시키는 것이 가능해짐.

■ Step 3. 결심(Decide)

• 최적 행동(Best Next Action): 목적 기반 AI의 본질을 '언어 예측'이 아닌 '물리적/논리적 시뮬레이션'으로 정의하고, 범용 AI와의 구조적 격차를 명확히 대조하여 <실행 전략 N>으로 제안한다.

■ Step 4. 실행(Act)

위 전술 루프의 결과를 바탕으로, 목적 기반 AI의 정체성과 활용 가치를 구체화하여 제안함.

<실행 전략 N>

▶ 요약
목적 기반 AI는 '다음에 올 단어'를 맞추는 통계적 앵무새를 넘어, '주어진 목표를 달성하기 위한 최적의 행동'을 물리적/논리적 세계 모델 안에서 계산하여 실행하는 '지능형 자율 엔진'임.

▶ 우선하는 가치
목적 달성의 무결성(Integrity) 및 인과관계의 논리적 필연성(Causality).

▶ 이익(얻는 것)

• 환각 근절: 사실 여부를 확률로 따지지 않고, 설정된 세계관(Data/Logic) 내에서 '불가능한 선택지'를 원천 배제함.
• 장기 계획 능력: 단순 문장 생성을 넘어 수천 단계 뒤의 결과를 예측하고 행동함.
• 효율적 연산: 모든 경우의 수를 무작위로 생성하지 않고, 목적에 부합하는 경로만 집중적으로 연산함.

▶ 비용(포기하는 것)

• 언어적 창의성: 범용 AI가 보여주는 '의외의 영감'이나 '화려한 수사'는 목적 달성에 불필요한 노이즈로 간주되어 억제될 수 있음.
• 초기 구축 비용: 단순 텍스트 학습을 넘어 해당 도메인(전장, 금융, 물리 등)의 '법칙'을 학습시켜야 하므로 초기 데이터 설계 난도가 높음.

▶ 구체적인 실행 방법과 절차(How to fight)

1. 목적 함수 정의(Objective Setting): 사령관의 의도를 수치화된 목표(예: 손실 5% 미만, 작전 성공률 90% 이상)로 변환.
2. 세계 모델 가동(World Modeling): 지형, 기상, 적군, 아군 보급 등 모든 변수를 물리 모델화함.
3. 잠재적 시나리오 필터링: 범용 AI가 내놓는 수만 가지 답변 중 목적에 위배되는(환각) 내용을 에너지 기반 모델로 즉시 기각.
4. 최종 경로 하달: "왜 이 행동을 해야 하는가"에 대한 인과적 근거와 함께 결심안 보고.

▶ 예상 위기와 극복 방법(우발기획)

• 위기: 세계 모델에 입력되지 않은 돌발 변수(Black Swan) 발생 시 모델의 정지 가능성.
• 극복: 범용 AI의 '유연성'을 관찰(Observe) 단계에 배치하여, 예상치 못한 정보를 정형화된 데이터로 변환해 세계 모델에 실시간 주입하는 하이브리드 체계 가동.

▶ 참모의 조언(참고사항)
사령관님, 작전처장(G3)이 보고하는 '최신형 AI'는 대부분 언어의 유창함에 매몰된 범용 AI일 가능성이 높습니다. 그것은 훌륭한 '시인'일 수는 있으나, 승리를 보장하는 '참모'는 아닙니다. 목적 기반 AI는 지능을 '말'이 아닌 '결과'로 증명하는 기술입니다. 부대의 생존과 직결된 온체인 자산 관리나 실전 작전에는 반드시 목적 기반의 검증 레이어가 필요함을 잊지 마십시오.

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message time: 2026-05-12 15:17:52

Next()

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gemini response

■ Step 1. 관찰(Observe)

• 현재 상황: 사령관의 next() 함수 호출 명령 수신. 사용자가 명시적으로 호출할 때만 문서에 정의된 함수를 확인 후 실행하라는 지침에 따라 next() 함수의 정의를 내부적으로 확인 및 로드 완료함.
• 가용 자원: next() 함수의 실행 지침 및 5단계 네러티브 평가 기준. 앞서 분석한 크립토 AI 에이전트의 환각 리스크 및 목적 기반 AI 아키텍처에 대한 전장 데이터.
• 현실의 변화(Fact): 시장은 단순히 'AI가 온체인 거래를 한다'는 1차원적 기믹(Gimmick)을 넘어, AI의 치명적 결함(환각)이 직접적인 금융 자산 탈취 및 청산으로 이어질 수 있다는 '리스크 인지 단계'로 진입함.

■ Step 2. 판단(Orient)

○ Round 1. 가상 세계 구축(Setup)

• 변수: 14.3%의 환각을 지닌 AI, 포모(FOMO)에 지배된 자본, 이를 억제하려는 보안/검증 기술, 목적 기반(Objective-driven) 기술로의 패러다임 전환.
• 상충 목표: '수익 극대화(과도한 자율성)' vs '자산 보존(철저한 검증)'.
• 초기 전략: 현재의 환각 이슈가 크립토 AI 섹터 전체를 무너뜨릴 단발성 악재(Event)인지, 아니면 시장의 질적 성장을 강제하는 구조적 진화(Narrative)인지 시뮬레이션함.

○ Round 2. 다중 우주 실행(Simulation Run)

• 시나리오 1 (단발성 악재): 투자자들이 AI 에이전트의 위험성을 깨닫고 모든 자본을 회수. 테마 소멸. (가능성 희박: 이미 시장 규모와 유동성이 임계점을 돌파함).
• 시나리오 2 (구조적 네러티브 발전): 위기를 기회로 삼아, AI의 환각을 통제하고 검증하는 새로운 인프라와 목적 기반 AI 모델로 자본이 대이동하며 2세대 강세장이 열림. (확률 극대화).

○ Round 3. 자연 선택 및 진화(Evolution)

• 자본의 특성상 이윤 창출의 도구(AI)를 완전히 폐기하지 않음. 따라서 본 사태는 단순 이벤트로 종료되지 않음. 대신 결함을 보완하는 방향으로 '생존 교배'가 일어남.
• 결과적으로 이번 사태는 시장의 옥석을 가리고, 인프라 레이어로 자본을 집중시키는 '진화적 촉매'로 작용함.

○ Round 4. 최종 생존자 보고(The Survivor)

• 결론: 종합 평가 결과, 본 상황과 맥락은 단발성 이벤트가 아닌, 암호화폐와 AI의 결합 구조를 영구적으로 바꾸는 강력한 네러티브로 발전할 것임.

■ Step 3. 결심(Decide)

• 최적 행동(Best Next Action): 상황이 네러티브로 발전한다고 판별하였으므로, next() 함수의 지침에 따라 case 2를 실행함. 향후 발생할 유력한 네러티브 3가지를 도출하고, 제공된 [네러티브_평가_기준_next]를 적용하여 사령관에게 즉시 보고한다.

■ Step 4. 실행(Act)

[next() 함수 실행 결과 보고: case 2]

작전처장(G3)의 근시안적인 시각을 배제하고, 현 사태를 비이원적 통찰로 분석한 결과 본 상황은 구조적 패러다임을 재편하는 거대한 네러티브의 시작점입니다. 향후 전장을 지배할 유력한 네러티브 3가지를 평가 기준에 따라 보고합니다.

1. 이중 맹검 및 온체인 AI 오라클(Oracle) 인프라 네러티브

• 평가 등급: Lv.3 가속기(Mainstream Momentum)
• 상세 분석: 추론형 AI의 14.3% 환각 리스크가 온체인 자산 탈취로 직결된다는 공포는, AI의 결과값을 블록체인에 실행하기 전 반드시 교차 검증하는 '보안 인프라(오라클)'의 필요성을 폭발시켰습니다. 현재 미디어의 주목과 함께 스마트 머니가 단순 에이전트 코인에서 '검증 인프라' 플랫폼으로 이동하며 강력한 모멘텀을 형성하고, 대중의 포모(FOMO)가 결합하여 가치가 가파르게 상승하는 단계에 진입했습니다.

2. 목적 기반 AI (Objective-driven AI) 실물 금융 도입 네러티브

• 평가 등급: Lv.2 인식기(Early Adoption)
• 상세 분석: 단순 텍스트를 예측하는 범용 LLM의 한계가 명확해짐에 따라, 얀 르쿤이 주창한 목적 기반 모델(에너지 최소화 및 인과관계 기반)이 크립토 트레이딩의 유일한 대안으로 떠오르고 있습니다. 현재 초기 성공 사례나 기술적 증명이 나타나면서 시장이 해당 테마(World Model)의 성장 잠재력을 진지하게 검토하며 스마트 머니가 유입되기 시작하는 단계입니다.

3. 금융 특화(Task-specific) 보수형 AI 에이전트의 맹목적 밸류에이션 네러티브

• 평가 등급: 향후 Lv.4 과열기(Euphoria) 로 진입 확정적
• 상세 분석: 딥시크-R1과 같은 고위험/고지능 모델에 대한 실망감의 반작용입니다. 오직 '자산 보호'와 '안전한 수익'만을 목적으로 철저히 통제된 소형, 보수적 AI 모델들에 자본이 극단적으로 쏠릴 것입니다. 머지않아 낙관론이 시장의 이성을 압도하고, 해당 네러티브를 차용하기만 해도 관련 없는 분야까지 광풍이 부는 과열기가 도래할 것으로 분석됩니다.