인공지능과 데이터 과학을 활용한 산업 스마트화 전략 국회 정책토론회 개최

[사무국]

  한국시니어과학기술인협회 KASSE 포럼(회장 이충희)과 국회 4차산업혁명 포럼(공동 대표: 더불어민주당 이상민 의원, 국민의힘 서병수 의원)이 공동 주최하는 ‘인공지능과 데이터 과학을 활용한 산업 스마트화 전략’포럼이 지난 11월 10일 국회의원회관 제2 소회의실에서 개최되었다. 본 협회에서 조완규, 박성현, 이명철 고문을 비롯한 많은 회원과 국회에서 이원욱 의원(국회 과학기술정보통신 위원회 위원장)과 일반 청중들이 참석한 가운데, 본 협회 강신성 부회장의 사회로 진행된 이 날 토론회는 개회 선언에 이어 이충희 회장의 개회사, 이상민 의원의 환영사(회장 대독) 및 이원욱 위원의 축사가 있었다. 이어서 KASSE 조석팔 부회장과 박성현 고문 그리고 서울대 박진우 명예교수(산업공학과)의 주제 발표가 있었고, 본 협회 박성현 고문이 좌장을 맡아 패널토론이 실시되었는데, 토론자로는 KAIST 산업 및 시스템공학과 문일철 교수, 중소벤처기업부 스마트제조 혁신기획단 박종찬 단장, 성균관대 스마트팩토리 융합학과 박정수 교수, ETRI 산업·IoT지능화연구단 박준희 단장, 대덕넷 이석봉 대표의 지정토론이 이어졌다. 패널토론 후 참석한 청중들과 열띤 일반토론 시간을 가졌다. 이 포럼은 4차 산업혁명 시대에 한국이 기술 강국으로 First Mover가 되기 위하여 인공지능과 데이터 과학의 활용 전략을 제시하는 토론회로서 아래에 주제발표와 지정토론 요약을 소개한다.

<주제발표 1-1>
제조업 스마트화 전략 쟁력 강화 전략
부회장 · 조 석 팔

  본 발표는 시니어과협에서 과총의 정책연구과제로 연구한 결과 중에서 제조산업의 스마트화를 중심으로 발표한다. 제4차 산업혁명 시대에 AI와 데이터 과학(빅데이터 중심)을 활용한 산업 스마트화는 국가 경쟁력의 핵심과제이며 제조업의 스마트화는 스마트공장 구축이다. 스마트공장은 산업현장의 다양한 센서와 기기들이 스스로 정보를 취합하고 취합된 정보를 바탕으로 생산성을 최대로 높일 수있는 인공지능이 결합된 생산시스템으로 제품의 기획, 설계, 생산, 유통·판매 등 전 과정이 사물인터넷(IoT), 인공지능(AI), 빅데이터 등의 기술을 기반으로 실시간 연동·통합되어 생산성과 제품의 품질을 높이는 지능형 공장으로 진화하고 있다.
Markets&Markets의 조사에 의하면 세계 스마트공장 시장 규모는 연평균 성장률이 9.8%(2019∼2024)로 전망하고 있으며 2018년 기준 약1,410.8억 달러에서 2024년에는 2448.9억 달러 규모에 이를 것으로 예측한다. 국내 스마트공장 산업시장 규모도약 80.6억 달러에서 2024년경에는 152.8억 달러로 빠른 속도로 성장할 것으로 내다보고 있다. 선진국대비 기술 수준 및 격차 현황은 장비 및 디바이스 분야에서 제어시스템 부분은 독일이 최고 수준이며 내장형 IoT, 통신, 생산 현장의 기술 수준 부분은 미국이 최고의 수준을 나타내는 반면 한국은 통신 부분은 93.8%로 미국 다음으로 선도그룹에 해당하나 그 나머지 부분 제어시스템, 내장형 IoT, 생산 현장 부분은 추격그룹에 해당하고 스마트공장의 지능에 해당하는 부분은 67.2%로서 매우 낮은 수준을 나타내고 있다. 이에 국가경쟁력 확보를 위한 제조업 스마트화의 핵심 전략을 제시하고자 한다.
1. 스마트공장 고도화
① 제조혁신고도화, ② AI제조플랫폼 구축, ③ 5G와 AI가 융합된 초지능망 기반의 공장 구축, ④ 스마트 제조 공급기업 육성 2. 스마트공장 요소기술 R&D추진
① 플랫폼 분야 R& D 추진, ② 디바이스 분야 R&D 추진 3. 스마트공장 보급확산을 위한 협력 강화 4. 스마트공장 표준화 추진
① 우리 사회에서 생산되는 모든 데이터(공공, 민간, 개인 등)의 수집·관리·서비스 등을 종합적으로 기획하고 진흥하는 ‘데이터 컨트롤 타워’ 설립, ② 대학에서 AI·데이터 과학 분야 석학 초빙을 위해 대학과 산업체 간에, 대학과 대학 간에 겸임을 허용, ③ AI·데이터 과학 국제협력 허브 국내 구축, ④ 데이터 산업의 적극적인 육성, ⑤ 효율적인 AI·데이터 과학 R&D 전략 수행, ⑥ AI·데이터 과학의 창의적인 교육 환경 조성, ⑦ 한국형 AI·데이터 과학 발전 전략 구사, ⑧ 미국, 독일 등과의 글로벌 협력 강화

<주제발표 1-2>
데이터 산업 스마트화 전략
고문 · 박 성 현

  업은 농업, 광업, 제조업, 금융 및 보험업, 부동산업, 데이터 산업 등 매우 다양하나, 시니어과협에서 ‘인공지능과 데이터 과학을 활용한 산업 스마트화 전략’을 연구하면서 대표적으 로제조업(눈에 보이는 제품을 생산)과 데이터 산업(눈에 보이지 않는 제품을 생산)을 선택하였다. 본 발표는 데이터 산업에 관한 것이다.
우리는 지금 4차 산업혁명 시대에 살고 있으며, 이 혁명의 핵심 기술은 데이터 기반의 빅데이터와 인공지능(AI)이다. 이들 기술의 가장 중요한 인프라는 데이터 산업이다. 우리나라의 데이터 산업은 아직 취약하며, 데이터 산업의 세계적 경쟁력 확보는 디지털경쟁력과 국가경쟁력에 직결된다.
본 발표에서는 데이터 산업의 스마트화를 위해 우선 다음과 같은 7가지 전략을 제시한다.
① ‘데이터 댐’과 ‘데이터 컨트롤 타워’ 구축으로 데이터 산업 스마트화 인프라 조성, ② 개인정보와 빅데이터 활용률 제고로 데이터 가치 극대화, ③ 데이터 산업 인력 정예화로 생산성 제고, ④ 다양한 플랫폼 간 표준화 및 연계 가능하도록 통합 데이터 지도 작성, ⑤ 데이터 품질관리와 수요자 중심의 서비스 혁신, ⑥ 데이터 산업 국제 경쟁력 강화 , ⑦ 국내 기업 클라우드 시장 점유율 확대로 ‘데이터 주권’ 강화 다음으로 데이터 산업을 포함한 전체적인 산업 스마트화를 위한 국가혁신체계(national innovation system)의 간단한 모형을 소개하고, 이를 실현해 나가기 위한 기본적인 철학을 제시한다. 마지막으로 산업 스마트화를 추진하면서 우리나라의 미래 발전 청사진을 제시한다.
우리나라가 스마트공장 확대, 데이터 산업 진흥 등을 통하여 2030년까지 과학기술 강국으로 부상하고, 다음으로 통일된 대한민국으로 산업 강국으로 발전하면서 2040년까지 동북아의 리더 국가로 올라서고, 2050년까지 데이터·AI 경제 시대 리더로 부상하고 글로벌화에 성공하면서 세계 4강 국가로 발전하는 청사진을 제시하고 있다.

<주제발표 2>
스마트공장에서의 인공지능 응용
서울대학교 공학전문대학원 스마트제조 트랙 주임교수 · 박 진 우

  발표자료는 현재 중소중견기업의 경쟁력 향상에 큰 성과를 보여주고 있는 스마트공장 사업의 연장 선상에서 동 사업에서의 인공지능의 응용 가능성에 관한 자료를 정리한 것이다.
스마트공장 추진단 사업은 2015년부터 시작되어 당시 중국이나 인도 등 여타 개발도상국에 경쟁력을 잃어버리고 있는 것으로 관측되었는데 대한민국 중소중견 기업의 경쟁력 향상에 많은 도움을 줄 수 있었던 것으로 보인다. 본 발표는 이러한 스마트공장 사업이 앞으로 도래할 초지능, 초연결 시대에도 국내 제조업의 경쟁력 강화에 도움을 주기 위해서는 ‘전략적으로 어떠한 목표를 세우고 국가적으로 어떠한 노력을 기울이는 것이 좋을 것인가?’라는 명제에 대해 분석한 내용을 포함하고 있다.
2016년경 ‘알파고’라는 바둑전문 인공지능 프로그램의 우수성이 세계적으로 알려지면서 이제는 ‘디지털 시대, 디지털 사회, 디지털 경제’와 함께 4차 산업혁명 시대의 핵심단어로서 ‘초연결’, ‘초지능’도 함께 논의되고 있다.
인공지능의 발전은 인공지능 분야만의 힘으로 현재와 같은 수준에 오른 것은 아니다. 예를 들어 모든 것이 연결되고 공유되는 디지털 문화, 그리고 그동안의 전자공학 기술의 발전에 따른 프로세서, 데이터베이스 기술 등의 발전에 힘입은 바 크다. 또한 최근의 인공지능 기술의 핵심기술이 많은 양의 축적된 데이터에 근거하는 이미지 프로세싱이나 자연어 처리, 바둑 같은 특정 게임 분야에서는 괄목할 만한 성과를 보여주고 있으나 아직은 그 외의 분야에서도 좋은 성과를 보여주고 있는 것은 아니다.
앞으로 인공지능의 산업응용 분야를 예측하여 보면 전반적으로 스마트 홈, 스마트 제조, 스마트 운송, 스마트 에너지, 스마트 헬스케어, 스마트 안전 등 여러 분야에서의 인공지능 응용이 가능할 것으로 보인다. 제조 분야에서는 특히 설비의 예방보전, 협력형 로봇 제어, 품질관리 분야에서의 성과가 기대되고 있다.
그러나 아직 국내기업 대부분이 정작 인공지능의 활용에 필요한 데이터를 제대로 축적하고 있지 못한 것으로 보인다. 이러한 문제의 해결을 위해서는 고급 인공지능 인력의 양성과 함께 현장에서 인공지능을 활용할 수 있는 현장 인력의 육성이 절실하게 요구되고 있다. 현장에서는 소프트웨어 분야에 대한 지식과 함께 제조 현장에서의 전문지식을 모두 갖춘 인재가 필요하다. 그러한 인재가 국내 제조업의 미래 경쟁력을 책임질 수 있을 것이다.
이러한 당위성에도 불구하고 대한민국의 교육 프로그램에서 초등학교, 중등학교에서의 소프트웨어 교육이 매우 부실하다.
또한 대한민국의 고등교육 이수자 비율이 매우 높은 편이지만 러시아나 여타 OECD 선진국들과 비교할 때 석 박사급 고등교육 이수자의 비율이 매우 취약하다는 점도 심각하게 인식되어야 한다. 러시아의 경우 석 박사급 고등교육이수자의 비율이 고등교육 이수자의 33%, 독일/영국의 경우 15%인데 반해 대한민국은 3%에 불과하다.
국회에서는 이러한 점을 참작하여 미래의 제조업 경쟁력 강화를 위한 입법 활동에 착수하여 주실 것을 기대한다.

<지정토론 1>

KAIST 산업 및 시스템공학과 부교수 · 문 일 철

  대기업 부문의 스마트화 전략은 이미 정부 혹은 학계 상상의 수준을 많이 벗어날 정도로 최첨단화되고 있으며, 세계 수준의 산업 스마트화 기술을 자체 개발하며 현장에 적용하고 있다. 삼성, 현대, SK, LG 등의 글로벌 대기업들은 자체 AI 역량을 키우는 데집중하고 있으며, 핵심 학계 파트너와 산업인 공지능 산학협력을 다수 수행하고 있다. 이런 대기업 산업 스마트 영역에서 정부의 지원은 해외 핵심 기술의 서플라이 체인 혹은 장비 공급을 유지하는 것에 집중되어야 한다. (예, 일본의 수출규제, 네덜란드 ASML의 EUV 노광장비 공급 등) 중소기업 부문의 스마트화 전략은 많은 정부 지원이 필요하다. 현장 인력의 고령화는 지속해서 진행되고 있으며, 제조업 근로자의 50대 이상 비율이 2010년에는 15.7%였으나, 2020년에는 30.1%가 되었다. 이런 고령 근로자의 은퇴 시점이 다가옴에 따라 현장의 “노하우” 전달 및 생산량 감소의 해결은 오로지 산업 스마트화에 달려있다.
산업 현장의 스마트화는 분석 관리 차원의 인공지능, 센서기술에 현장의 관리 능력을 합치시키는 “산업 인공지능”에 대한 연구 및 적용을 통해 접근해야 한다. 중소기업 산업 현장에서 관리자들 및 근로자들의 잦은 이직과 역할 변경으로 중소기업 자체의 생산역량 강화가 어려운 수준이 많다. 이를 위해, 많은 ERP, MES 시스템들이 중소기업에 스마트공장사업으로 전파되고 있는데, 이런 사업들이 지속해서 쓰이는 서비스가 될 수 있도록 관리되어야 한다.
산업 현장의 스마트화의 두 번째는 로봇기술을 활용한 생산 자동화 기술이다. 현재 많은 중소기업이 금융비용을 내기에도 허덕대는 경우가 많기 때문에, 현장에 생산 로봇을 구입하는 자본지출(Capex투자)이 어렵다. 특히 대기업의 하청 형태로 사업을 영위하는 경우는 끊임없는 단가 경쟁을 통하기 때문에, 더욱 자본지출을 할 수 있는 여력이 없다. 중소기업의 생산능력은 대기업의 원가절감 노력으로 이어질 수 있기 때문에, 대기업도 중소기업과 이익 배분 차원의 상생 노력이 필요하다. 또한 정부도 유망 중소기업의 생산 자동화 투자를 보조해주는 정책적 지원을 제시해야 한다.

<지정토론 2>
중소벤처기업부 스마트제조혁신단 단장 · 박 종 찬

  정부는 주요 국정과제로 스마트공장 보급 및 고도화를 추진 중이며, AI·데이터기반 스마트공장 고도화를 위해 관련 대책('20)을 발표 • 특히, AI·인공지능 활용이 곤란한 중소기업을 종합 지원하는 공용 제조데이터 인프라로서 인공지능 제조 플랫폼(KAMP) 구축하고, • KAMP를 활용한 제조 현장의 문제해결을 위해 인공지능 표준모델 12종을 구축·개방하였으며, 이를 통해 실제 공장 현장의 문제를 해결하는 등 관련 전문가와 기업현장의 반응도 우수 • 정부는 주요 국정과제로 스마트공장 보급 및 고도화를 추진 중이며, AI·데이터기반 스마트공장 고도화를 위해 관련 대책('20)을 발표

<지정토론 3>

성균관대학교 스마트팩토리융합학과 교수 · 박 정 수

  조 산업의 가치 창출은 지난 2세기 동안 1차, 2차, 3차 산업혁명을 거치면서 급진적인 진화의 대상이자 제조 산업의 목적 함수였다. 또한 4차 산업혁명에 의한 스마트 팩토리는 제조 현장의 아날로그와 디지털이 사람 중심 사이버 물리 시스템(human Cyber Physical System)에 의해서 실시간으로 피드백(feed-back)되고 융합하여 새로운 기능을 창의(創意)하는 뉴노멀(new normal) 산업 혁명이며 기존 제조 패러다임을 파괴하고 글로벌 제조의 새로운 효율성, 생산성, 안전성, 수익성, 그리고 시장 대응 역량을 과거와 다르게 변화시키고 있다.
이러한 맥락에서 CPPS(Cyber Physical Production System, 사이버-물리적 생산 시스템 HCPS)의 개념에 초점을 맞추고 이전환의 세 가지 핵심적이고 필수적인 동인(動因)인 1. “데이터 기반 제조”, 2. “분산 제조 및 통합”에서 CPPS의 역할에 대한 전반적인 관점에서 관찰력(insight)을 발휘하여야 하고, 특히 3. 데이터 보안을 위한 블록체인 기술을 활용하여 데이터 기반 모델링(datadriven modeling)의 적용을 통해, CPPS는 제조를 보다 직관적이고 자동화(intuitive and automated)되도록 혁신하는 데도움이 될 것이다.
CPPS를 통한 스마트 팩토리에서 실시간 기반 피드백을 실현하여야 시장과 고객의 요구에 대응할 수 있을 것이다.
즉 실시간으로 고객의 요구에 대응하기 위해서는 데이터 관리 기술이 내재화되어 활성화되어야 한다. 특히 스마트 팩토리의 세 가지 핵심 관점(view point)은 ① 데이터 기반 모델링, ② 탈중앙화 (decentralization) 시스템, ③ 데이터 보안을 위한 통합 블록체인 기술을 활용하는 것이 제조 데이터 기반(基盤) 스마트 팩토리 구축의 추세(趨勢)이다. 따라서 동적인 MaaS(Mobility as a Services)를 실현하기 위해서는 모든 솔루션(solution)과 산업 기술에 대한 정보 보안 관리, 즉 동적인 제조 환경에서의 산업 기술 유출과 정보 보호 및보안 관리가 중요해지고 있으며 그 대안으로 블록체인 기술을 활용하는 방안이 모색되어야 한다. 즉 MaaSS(Mobility as a Security Services)의 동적인 경제활동에 따른 지속 가능한 보안 관리를 구현하여 모든 솔루션(solution) 영역에서 내재화 기술이 요구되고 있다. 왜냐하면 실시간 데이터 기반으로 상호작용하고 피드백(feed-back) 되어 사이버 공간과 물리적인 제조 현장이 메타버스(metaverse) 세계에서 공진화(共進化, coevolution)되어야 하기 때문이다.

<지정토론 4>
한국전자통신연구원 산업·IoT지능화연구단 단장 · 박 준 희

  1980년대 이후 40여 년간 제조업은 우리나라 GDP의 25%~30%를 차지하는 국가의 기간 산업이었고, 현재 글로벌 제조 경쟁력 5위권을 유지할 정도로 세계적으로 인정받고 있는 제조 강국의 반열에 올라있다. 그런데, 2010년대 이후 몇 가지 지표에서 이상 신호가 감지되고 있다. 우리 제품의 세계시장 점유율, 제조업 생산량 증가율, 제조업 평균가동률이 모두 하락하고 있고, 공장에서 생산할 수 있는 능력보다 생산하고 있는 양이 더적아지는 데드크로스가 발생하였다. 그 원인에 대해서는 많은 의견이 있겠지만, 때마침 2011년이 독일이 인더스트리 4.0 정책을 발표한 시점이라는 점은 시사하는 바가 있다고 생각한다.
그런 면에서 제조업의 스마트화는 선택이 아닌 필수다.
우리나라도 이미 스마트공장의 필요성을 느끼고, 앞의 발표에서 거론된 바와 같은 많은 관련 정책을 추진 중이고, 적지 않은 성과를 내고 있다고 생각한다. 다만, 본인은 그 관점을 명확히 전환할 필요가 있다고 생각한다.
스마트공장은 제조업인가? 스마트공장을 말하면서 우리는 4차산업, 5G, 데이터, AI라는 말부터 꺼내 든다. 스마트공장은 제조업 자체의 글로벌 경쟁력 제고라는 목적을 가지고 있지만, ICT 산업에 새로운 기회를 제공하고 있다는 점에 주목해야 하고, 본인은 이런 점에서 ‘스마트공장은 ICT 산업’이라고 생각한다.
스마트공장을 위한 정책의 결과로 유니콘 기업이 나온다면 그것은 제조사가 아니라 ICT 기업이 될 것이다.
그러므로, 스마트제조를 위한 국가 정책은 공급기업 육성을 중요한 축으로 해야 한다. 산업연구원 자료에 따르면, 우리나라 공급기업은 해외솔루션에 비해 경쟁력이 낮아 내수 시장 중심으로 사업이 수행되고 있고, 영세한 기업들이 단위 부품, 단순 솔루션을 공급하고 있어 구축 후의 업그레이드와 사후관리에 어려움이 많다. 스마트공장 구축 지원이 확대되고 있음에도, 진입장벽이 낮은 솔루션과 서비스에서만 경쟁이 발생하고 있고, 로봇, CPS, AI 등과 같은 첨단기술 부분에서는 공장 수요에 비해 공급역량의 확대가 못 미치는 것으로 나타나는 것으로 분석된다.
그렇다면, 공급기업 역량 강화는 어떻게 이루어져야 하는가?
크게 두 가지 측면에서 노력이 필요하다고 생각한다. 하나는 기술적인 접근이고, 다른 하나는 비즈니스 구조의 개편이다. 먼저 기술적으로 보면, 4차 산업 시대의 유망 공급기업을 위해서는, 우선 쓸만한 데이터 확보가 선결되어야 하고, 그 데이터를 기반으로 많은 성공사례가 만들어져야 한다. 그 과정에서 CPS, AI와 같은 제조 현장에서 사용할 수 있는 첨단 ICT 기술 개발은 필수적이며, 향후 스마트공장의 ICT 공급기업 경쟁력에 매우 중요한 역할을 할 것이다. 다음은 비즈니스 구조의 전환이다.
현재 대부분의 스마트공장 ICT 공급기업은 공장 하나하나에 솔루션을 맞춤형으로 공급하는 형태의 비즈니스를 하고 있으며, 매번 커스터마이징을 위한 자원투입에 급급한 실정이다. 이를 극복하기 위해서는 첨단기술의 무장과 더불어 표준화된 플랫폼 비즈니스로의 전환이 필요하다. 플랫폼 비즈니스의 하나의 예로 공급기업 및 수요기업의 제조 가치사슬을 유연하게 재구성할 수있는 가치사슬 재구성 플랫폼을 제언한다.
첨단 ICT 기술에 기반한 제조 가치사슬 재구성 플랫폼을 통해서 우리나라 제조 산업의 위기 극복 솔루션과 ICT 공급기업의 글로벌화를 꿈꿔 본다.

<지정토론 5>
대덕넷 대표 · 이 석 봉

  대한민국은 대전환을 해야만 지속가능한 처지에 놓여있다.
우리가 모르는 사이 국가 존속 절체절명의 위기 상황이 닥친 것이다. 지금까지 많은 논의가 과거의 지속 선상에서 이야기되고 있다. 과거의 성공은 분명 현재의 우리가 세계 선진국으로 자리매김하는 데 큰 역할을 했다. 그런데 과거와 같은 행로와 방식을 택할 경우 국가가 소멸할 것이란 전망이 나오며 패러다임 전환을 해야 하는 상태이다.
AI가 일상화되고 제4차 산업혁명 시대가 도래해도 인구가 큰변수인 것은 주지의 사실이다. 인구가 받쳐 주지 못할 경우 사회 인프라 유지는 물론 미래 자체가 위기에 처한다. 대한민국이 현재의 0.84란 저출생률이 지속할 경우 앞으로 불과 70년이면 인구가 현재의 절반으로 떨어질 가능성이 크다, 이 상황이 되면 지방은 물론 수도권도 소멸 위기에 놓이며 백약이 무효이고, 국가가 사라질 수 있다.
국가 소멸의 가장 큰 원인은 디지털 디바이드와 젊은 층의 수도권 집중과 그에 따른 출생률 저하 및 지방에서의 인구 급감이다. 네카라쿠배로 상징되는 디지털 경제가 수도권 집중을 가속하고 있다. 내년이면 경제개발 60주년이다. 그동안의 키워드는 중앙 집중 수도권 대기업 제조업 등 5개로 볼 수 있다.
이 결과 농업 국가가 세계 최고의 제조 및 서비스 국가가 됐다.
그러나 이 발전은 중앙 및 수도권에 국한된 것이고, 지방은 과거보다 삶의 수준은 높아졌으나 중앙과의 격차가 더 커지며 사람이 살지 않는 곳이 돼가고 있다.
지금과 같은 중앙과 지방의 격차가 더 커질 경우 지방이 무너지기 시작하며 수도권으로 연쇄작용을 일으킨다는 것이 감사원과 통계청의 분석에서 나왔다. AI와 빅데이터가 국가 전체의 효율성 제고란 방향으로 쓰여야 할 것이다. 그렇지 않고 수도권만의 경쟁력 강화로 국한되면 오히려 국가 기반 자체가 무너지는 부의 효과를 가져올 것이다. 장기적 안목에서 제대로 된 방향을 택해 국가의 존속 가능성을 높이는 방향으로 AI와 빅데이터, 4차 산업혁명이 일어나야 할 것이고, 과학계 원로들께서 중심을 잡는 데 큰 역할을 해주실 것으로 믿는다.