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올여름 냉방비에 대처하는 자세
올여름 역대급 폭염이 예상되는 가운데 기상청은 지난 6월 18일 전국적으로 올해 첫 폭염주의보를 발효했다. 지난해에 비해 일주일 이상 빨라진 것이다. 이에 더해 러시아·우크라이나 전쟁이 불러온 국제 에너지 가격의 급등으로 국민들의 냉방비 부담이 더 커질 것으로 보인다. 『나라경제』 는 올여름 냉방비 전망, 현명한 에너지 소비 방법 등 냉방비를 걱정하는 독자들을 위한 정보를 모아봤다.
전기요금에 얽힌 고차 방정식의 해법은?
전기요금이 올랐다는데… 올여름 내 청구서는?
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어디에 살아도 행복한 우리 ⑦ 지속 가능한 삶터를 꾸리다
건강한 먹거리와 생태를 위해 터전을 가꾸고 나와 이웃, 지역사회의 미래를 위한 새 동력을 찾는 사람들이 있다. 지역(local)에서도 다양한 삶을 실현할 수 있다는 것을 보여주고자 모두를 위한 정착·자립 기반을 만들며 지역 생태계를 개선해 나가려는 사람들도 있다. 이들의 공통점은 무엇일까? 바로 ‘지속 가능한’ 삶터를 꾸리기 위해 노력하고 있다는 것이다. 자신의 터전을 더 나은 길로 가꾸고 있는 이들의 실천적 삶을 따라가다 보면 지역 ‘소멸’보다는 지역의 가능성을 발견하게 될 것이다.
기후위기, 공동체 붕괴 등 대안으로 떠오르는 로컬, 30년 내다본 상생 전략 필요
27년 쌓아온 생태적 가치 이으며 공동체의 비전 만드는 길을 찾다
경제정책해설
550조 원 이상의 첨단산업 민간투자, 규제혁신 등으로 총력 지원
제1차 국가첨단전략산업 육성 기본계획(2023~2027년) 국가첨단전략기술 RD에 10년간 4.6조 원 이상 투입하고 기술료 감면 등 유연한 제도 적용 기술공급망그린 중심의 통상 지원체계 구축하고 기술 강국과 신기술 확보 위한 협력 추진 최근 반도체, 이차전지 등 첨단산업을 둘러싼 글로벌 경쟁이 총성 없는 전쟁으로 격화하고 있다. 과거에는 WTO 체제를 존중하며 직접적인 산업 지원을 자제했던 미국, 일본, EU 등 주요국들이 앞다퉈 파격적인 지원 정책을 추진 중이다. 반도체 분야에서 시작된 첨단산업 경쟁은 이차전지, 바이오 등으로 전선을 넓혀나가고 있다. 우리 정부는 첨단산업 경쟁에 신속히 대응하기 위해 지난해 8월부터 「국가첨단전략산업 경쟁력 강화 및 보호에 관한 특별조치법」(이하 「국가첨단전략산업법」)을 운영 중이다. 이 법에 따라 지난 5월 26일 개최된 제2차 국가첨단전략산업위원회에서 본격적인 국가첨단전략산업 육성 방안을 논의했다. 그 결과로 반도체, 디스플레이, 이차전지, 바이오 등 4개 분야의 17개 기술을 국가첨단전략기술로 지정했고, 제1차 국가첨단전략산업 육성 기본계획(2023~2027년)을 확정했다. 국가첨단전략산업은 국가경제 안보, 수출고용 등 국민경제, 연관산업 등에 미치는 효과가 현저한 분야의 산업으로, 다음과 같은 세 가지 특징을 갖는다. 첫째, 기술혁신이 빠르게 일어나며 기술 선도기업이 시장을 지배한다. 만일 혁신의 속도를 따라가지 못한다면 도태될 수밖에 없다. 둘째, 대규모의 신속과감한 투자가 관건이다. 공급망 재편과 수익 확보까지의 시차로 인한 높은 투자 리스크를 완화하는 것이 중요하다. 셋째, 기술 수준이 우수인재 확보에 의해 좌우된다. 국내 인재양성과 함께 해외 우수인재 유치에도 적극 나설 필요가 있다. 이런 특징을 고려해 정부는 이번 기본계획에서 향후 5년간의 국가첨단전략산업 지원육성 청사진을 제시했다. 국가첨단전략산업 초강대국, 강건한 경제안보라는 비전을 설정하고, 압도적 제조역량 확보, 기술인재 강국 도약, 안정적 소부장 공급망 구축이라는 3대 전략을 추진한다는 방침이다. 국가첨단전략산업 특화단지 지정해 RD 등 혁신생태계 조성 및 생산기반 구축 지원 첫 번째 전략으로 압도적 제조역량 확보를 위해 2027년까지 총 550조 원 이상의 민간투자를 적극 지원한다. 첨단산업 주요 거점을 국가첨단전략산업 특화단지로 지정하고 RD, 테스트베드 등 혁신생태계 조성과 생산기반 구축을 지원한다. 올해는 전력용수 등 인프라 구축을 위해 총 1천억 원을 지원할 계획이다. 첫 번째 특화단지는 7월 중 지정한다. 또한 한국형 섹터딜(sector deal, 민관협약)로 국가첨단전략산업 선도사업을 신설해 산업계가 제안하는 핵심 투자 프로젝트는 특화단지에 버금가는 수준으로 지원한다. 선도사업 신설을 통해 국가적으로 중요한 투자 프로젝트는 투자 규모와 상관없이 신속과감하게 지원할 수 있을 것으로 기대된다. 현재 선도사업이 포함된 「국가첨단전략산업법」 개정안이 국회 통과를 앞두고 있다. 첨단산업 투자의 제도적 걸림돌을 해소하기 위해 규제혁신 3종 세트 도입도 추진한다. 60일 내 인허가를 처리하는 인허가 타임아웃제, 여러 지자체가 기업투자 수익을 공유하는 대신 신속한 인허가 처리를 위해 협력하는 상생벨트, 지속적인 규제혁신을 위한 기업 규제지수 및 첨단산업영향평가를 도입할 계획이다. 두 번째 전략으로 기술인재 강국 도약을 위해 RD 및 인력양성 마중물을 제공한다. 국가첨단전략기술에 대해서는 향후 10년간 4조6천억 원 이상의 RD 지원을 추진하고, 신속한 예비타당성조사, 기술료 감면 등 유연한 제도 적용을 검토할 계획이다. 또한 국가첨단전략기술을 활용하는 국내 공장은 혁신을 선도하는 마더 팩토리(mother factory)로 구축한다. 이를 통해 세계 최고의 기술력은 국내에서 먼저 확보하고, 해외공장은 현지 시장을 공략하는 생산기지로 활용할 것이다. 우수인재 확보를 위해서는 정부, 대학, 기업의 역량을 결집할 계획이다. 업종별 아카데미, 사내 대학 등을 통해 산업계의 혁신 역량을 활용한 인력양성을 확대한다. 아울러 국가첨단전략산업 특성화대학 및 특성화대학원 지정을 통해 기업의 수요를 반영한 맞춤형 교육과정을 운영한다. 현재 성균관대, 카이스트, 유니스트가 특성화대학원으로 선정됐으며, 7월에는 특성화대학도 선정할 예정이다. 해외 우수인력 유치를 위한 코트라 내 전담조직 강화, 정주 애로사항 해소 등도 추진한다. 그리고 지속적인 우수인재 확보를 위해 첨단산업 인재혁신 특별법을 제정할 계획이다. 이 법에는 산업계 주도의 인력양성, 정부지원 확대, 인재혁신 기반조성 등이 주요 내용으로 포함될 것이다. 소부장에 올해 1조 원 이상의 펀드보증 제공하고 공급망 3법 입법개정도 완료할 계획 세 번째로 흔들림 없는 첨단산업 성장을 위해 안정적인 소재부품장비(이하 소부장) 공급망을 구축한다. 먼저 국내 기업의 소부장 핵심기술 확보를 지원하기 위해 소부장 알키미스트 프로젝트(실패를 두려워하지 않고 과감하고 혁신적인 기술개발에 도전할 수 있게 지원하는 사업)를 추진하고, 올해 1조 원 이상의 정책펀드보증을 제공한다. 글로벌 소부장 일류기업 육성을 위해 중장기적인 지원도 검토할 계획이다. 아울러 국내의 반도체, 이차전지 등 선도기업을 활용해 세계 최고의 기술력을 보유한 글로벌 기업을 국내에 유치할 것이다. 이를 위해 지난 4월 국가첨단전략산업 분야의 외국인투자는 최대 50%까지 현금을 지원할 수 있도록 지원을 강화했다. 향후 국내외 기업 또는 클러스터 간 협력, 교류 활성화를 통해 우리의 소부장 영토를 확장하고 안정적인 공급망을 확보해 나갈 것이다. 또한 공급망 위기에 선제적으로 대응하기 위해 조기경보시스템(EWS)을 고도화하고, 공급망 3법의 입법개정을 완료할 계획이다. 공급망 3법은 「소재부품장비산업 경쟁력 강화 및 공급망 안정화를 위한 특별조치법」, 국가자원안보에 관한 특별법안, 경제안보를 위한 공급망 안정화 지원 기본법안을 의미한다. 공급망 3법을 통해 공급망 핵심품목에 대한 자립화다변화 지원뿐만 아니라 위기 시 관세통관수입비용 지원 및 국내 민관의 소부장 비축분 활용 등을 추진할 것이다. 최근의 첨단산업 경쟁은 민관의 공동대응이 중요하다. 미국, 중국, 일본, EU 등 주요국은 자국 내 핵심 기업과 연대해 첨단산업 경쟁력 선점에 박차를 가하고 있다. 이에 대응해 우리 정부도 기업과 원팀 협력을 강화하고 통상 역량을 최대한 활용해 국익 증진을 도모할 계획이다. 특히 기술, 공급망, 그린 중심의 3대 통상 지원체계를 구축해 신기술 확보 및 기술유출 공동대응을 추진하고 원자재 부국과 연대를 강화하는 한편, 기후위기 대응을 새로운 성장의 기회로 활용할 계획이다. 아울러 국가첨단전략산업의 지정지원과 관련한 내용을 신속하게 논의하기 위해 첨단전략산업조정위원회를 신설한다. 현행 「국가첨단전략산업법」상 분절돼 있는 국가첨단전략기술 지정과 국가첨단전략산업 지원 논의를 하나의 위원회로 통합해 짜임새 있는 첨단산업 육성정책을 추진해 나갈 것이다. 경제안보는 첨단산업 경쟁력 없이는 확보할 수 없다. 다행히 우리는 반도체, 디스플레이, 이차전지, 바이오 등 첨단산업 분야에서 세계 최고의 기업과 기술력을 보유하고 있다. 그러나 자칫 방심하다가는 후발주자의 혁신으로 언제든 뒤처질 수 있는 분야가 첨단산업이다. 정부는 우리 첨단산업이 앞으로도 압도적 경쟁력을 확보할 수 있도록 총력을 다해 지원해 나갈 것이다.남경모 산업통상자원부 산업정책과장
소상공인의 새로운 미래, 생활 속 혁신기업가 키운다 기업가형 소상공인 육성방안‘ESG 평가기관 가이던스’ 제정… 내실 있는 운영 위한 보완방안도 함께 추진 ESG 평가시장의 투명성·신뢰성 제고방안더보기세계는 지금
사회에 많은 기회와 도전 제기하는 AI, 중요한 것은 신뢰할 수 있는 시스템 OECD AI 거버넌스 작업반(WPAIGO) 논의 동향
OECD, 컴퓨팅 공급 및 수요에 대한 데이터 수집 강화 포함해 국내 AI 컴퓨팅 용량 계획을 국가 AI 전략에 통합할 것을 제안 신뢰할 수 있는 AI 위한 각국 AI 정책, 선언적 원칙 수준에서 벗어나 책임 있는 개발사용 위한 규범 마련의 영역으로 이동 중 OECD는 2019년 인공지능 원칙(OECD AI Principles)을 채택한 이후로 인공지능(AI)이 사회경제에 가져다주는 다양한 기회 및 도전과제들과, 이에 대응해 신뢰할 수 있는 AI를 구현하는 방안에 대한 논의를 활발히 진행하고 있다. 지난해부터 디지털경제정책위원회(CDEP) 산하에 AI 거버넌스 작업반(WPAIGO)을 신설해 국가 AI 정책, AI 컴퓨팅 측정, AI 시스템 책임성, AI와 환경 이슈 등을 논의하고 있다. 이 글에서는 작업반 정례회의에서 이뤄지고 있는 최근 논의를 중심으로 소개하고자 한다. 신뢰할 수 있는 AI 시스템에 데이터 선택과 큐레이션 필수 AI의 등장은 1950년대 초 기계가 생각할 수 있을까?라는 영국 수학자 앨런 튜링의 질문, 즉 기계적 사고와 문제해결 능력을 갖춘 컴퓨터에 대한 아이디어에서 시작된 것으로 알려져 있다. AI라는 용어는 1956년 존 매카시 교수가 주최한 다트머스 회의에서 처음 사용됐다. AI는 사람이 정한 목표에 따라 예측, 권장, 결정을 수행하는 기계 기반 시스템으로 정의되며, 알고리즘, 데이터, 컴퓨팅이라는 세 가지 조력자(enablers)가 AI 생산기능을 지원한다. AI 기술의 현재와 미래를 이해하기 위해선 먼저 딥 러닝 알고리즘의 발전을 살펴봐야 한다. 딥 러닝은 여러 층의 신경망을 쌓아 학습하는 방식으로, 합성곱신경망(CNN; Convolution Neural Networks), 순환신경망(RNN; Recurrent Neural Networks), 생성적 대립 신경망(GAN; Generative Adversarial Networks) 등의 모델이 있다. 특히 트랜스포머(transformer) 모델은 인간의 언어 처리와 관련해 큰 발전을 이끌었으며, 현재는 다양한 작업에 적용할 수 있는 범용 AI 모델의 연구가 진행 중이다. AI의 발전은 빅데이터의 가용성과 밀접한 관련이 있다. 인터넷 기술의 발전으로 다양한 형태의 데이터를 대규모로 수집분석할 수 있게 됐으며, 데이터의 양이 증가하면서 AI 모델의 성능도 향상되고 있다. 이에 데이터 선택과 큐레이션은 신뢰할 수 있는 AI 시스템 개발에 필수적인 요소로 인식되고 있다. 또한 AI 컴퓨팅의 발전도 AI 기술의 중요한 요소다. 그래픽처리장치(GPU), 텐서처리장치(TPU), 신경망처리장치(NPU) 등의 특수 프로세서의 등장으로 AI 성능과 응용 분야가 확대되고 있으며, 고성능 저전력 컴퓨팅 인프라 구축의 전략적 중요성이 강조되고 있다. 최근 생성형 AI의 등장은 주목할 만하다. 생성형 AI 시스템은 생성적 대립 신경망(GAN) 모델을 이용해 실제와 구별하기 어려운 합성 콘텐츠를 생성할 수 있다. 최근의 자연어처리(NLP) 및 생성형 AI 시스템은 텍스트, 이미지, 영상, 음성 등 다양한 형태의 작업을 수행할 수 있으며, 이는 게임, 엔터테인먼트, 헬스케어, 금융, 제조업 등 거의 모든 산업 분야에서 효율성 및 생산성 제고, 업무 자동화 등 파괴적 혁신을 가져올 것으로 예상된다. 이러한 AI의 기술 혁신은 기존의 작업별(task-specific) 모델에서 범용 AI 모델 또는 기반 모델이라고 불리는, 산업 및 작업 전반에 걸쳐 일반적으로 적용할 수 있는 보다 유연한 모델로 발전하고 있다. GPT-3(오픈AI), 버트(구글), 달리(오픈AI) 등이 대표적 사례다. 범용 AI 모델은 모델을 정의하는 수치의 가중치인 파라미터를 수십억 개 포함하는 등 모델의 규모가 매우 크고, 전산 훈련 과정이 복잡해 결과물을 설명하기 어렵다. 이러한 모델을 훈련하기 위해서는 엄청난 양의 AI 컴퓨팅, 데이터 및 전문 AI 인재가 필요하므로 개발 비용이 매우 높다. 지난해 AI 기업에 대한 VC 투자 가치 1,220억 달러, 10년 만에 300% 이상 증가 정부와 민간 부문이 생산성 향상과 경제성장을위해 AI 활용 노력을 배가함에 따라 국가 AI 전략에서 RD 투자가 두드러지게 나타나고 있다. OECD에 따르면 특히 중국, EU, 미국이 AI 연구에서 선두를 달리고 있으며 인도가 그 뒤를 쫓고 있다. AI 기업에 대한 글로벌 벤처캐피털(VC) 투자의 연간 가치는 2012년 300억 달러에서 2022년 1,220억 달러 이상으로 10년간 300% 이상의 극적인 증가를 보인 것으로 OECD는 집계했다. AI에 대한 VC 투자는 지난 10년간 다양한 부문에서 이뤄졌는데, 2012~2013년에는 미디어 및 마케팅, IT 인프라에, 그 이후론 자율주행 차량에, 팬데믹 기간에는 헬스케어, 신약 및 바이오기술에 투자가 많이 이뤄진 것으로 분석됐다. 최첨단 AI 시스템은 고성능 컴퓨팅에 대한 접근이 중요하며, 이에 따라 AI 혁신은 AI 모델을 대규모로 훈련 및 사용할 수 있는 인프라와 소프트웨어의 가용성에 달려 있다. OECD는 국가 컴퓨팅 용량에 대한 하나의 지표로서 상위 500대의 슈퍼컴퓨터 목록을 파악한 결과, 2022년 기준 슈퍼컴퓨터 수는 중국(32%), 미국(25%), 독일(7%), 일본(6%), 프랑스(5%), 영국(3%) 순이며 EU 17개국이 21%를 차지하는 것으로 나타났다. 최대 달성 가능한 성능의 합계를 기준으로 상위 500대 슈퍼컴퓨터 목록을 분석한 결과에선 미국(44%)이 가장 높은 점유율을 보였고, 일본(13%)과 중국(11%)이 뒤를 잇고 있었다. OECD는 컴퓨팅 공급 및 수요에 대한 데이터 수집 강화를 포함해 국내 AI 컴퓨팅 용량 계획을 국가 AI 전략에 통합할 것을 제안하고 있다. 올해 발간한 「AI에 필요한 국가 컴퓨팅 역량 구축을 위한 청사진」을 통해 용량(가용성 및 사용), 효율성(사람, 정책, 혁신, 액세스) 및 복원력(보안, 주권, 지속가능성)의 세 가지 차원에 따라 국가 AI 컴퓨팅 계획을 개발하는 방법을 제안했다. 아울러 OECD는 대형 언어모델(LLM) 훈련구축에는 막대한 전기에너지 및 컴퓨팅 비용이 필요하다는 점에서 AI 컴퓨팅과 응용프로그램이 환경에 미치는 영향 측정 등 AI가 환경에 미치는 영향 분석도 병행해 추진하고 있다. 한편 각국은 신뢰할 수 있는 AI를 위한 미래 보장 정책을 마련하기 위해 노력하고 있다. 이러한 추세는 2019년 OECD에서 AI 원칙을 채택한 이후로 더욱 두드러지게 나타나고 있으며, 현재 OECD AI 정책저장소에는 총 69개국에서 수립된 800개가 넘는 AI 관련 정책 이니셔티브가 게재돼 있다. AI 정책은 단순히 선언적인 원칙 수준에서 벗어나 실질적인 규제와 논의의 영역으로 이동 중이며, 특히 AI 시스템의 책임 있는 개발과 사용을 위한 규범을 마련하려는 논의가 활발하다. OECD는 AI 규제에 대한 각국의 접근 방식을 크게 2가지로 구분하고 있다. 수평적인 접근 방식은 교차 부문 간의 접근으로, EU와 캐나다가 대표적이다. 수직적인 접근 방식은 부문별로 접근하는 방식으로, 미국과 영국이 이에 해당한다고 볼 수 있다. 예를 들어 EU는 「AI법(AI Act)」, 캐나다는 「AI 및 데이터법(AIDA)」을 통해 AI 규제를 추진하고 있다. 반면에 미국은 AI 권리장전 청사진과 AI 위험관리 프레임워크를 제시하고, 영국은 혁신친화적 접근 방식을 강조한 「AI 규제 정책 보고서」를 발표한 바 있다. AI 정책은 기술표준의 개발과 채택을 통해 구체화될 수 있다. 특히 AI의 신뢰성과 안전성을 보장하기 위해서는 기술표준 개발이 필수적이다. 미국 국립표준기술연구소(NIST)의 AI 위험관리 프레임워크, 유럽전기기술 표준화위원회(CENELEC)의 AI법 관련 기술표준 개발, 국제표준화기구(ISO)의 기계학습을 위한 AI 시스템 프레임워크 등 AI 시스템의 신뢰성과 안전성을 평가하기 위한 기술표준 개발이 진행되고 있다. AI 인력의 개발과 유치도 AI 정책의 중요한 목표 중 하나다. 많은 국가는 AI 인재를 육성하고 유치하기 위한 정책을 수립하고 있는데, 교육체계 개선, AI 분야 연구자 및 기업 간의 협력, AI 인재 유치를 위한 이민 정책 등 다양한 방법을 통해 AI 인력의 수요를 충족하려고 노력하고 있다. 마지막으로, AI 정책은 국제적인 협력과 다자주의적 접근을 강조하고 있다. AI는 국경을 넘어 다양한 영향력을 행사하고 있기 때문에 국가 간의 협력은 매우 중요하다. OECD를 비롯한 국제기구와 다자협력 이니셔티브를 통해 AI에 대한 논의와 협력이 진행되고 있으며, 양자 및 지역 파트너십도 다양하게 형성돼 국제적인 표준과 규제 협력을 촉진하고 있다. 최근 AI 발달로 인간 지능 수준의 AGI 등장 앞당겨져 AI 위험 완화를 위한 정책 고려와 국제협력 중요 AI의 장기적인 영향에 대한 예측과 논의는 여전히 초기 단계에 있다. OECD는 빠르게 진화하는 AI 시스템이 가져올 수 있는 위험과 영향력을 사전에 파악하고 예방하기 위한 전략적인 예측 활동이 필요하다고 강조한다. 이런 전략적 예측은 인공 일반 지능(AGI; Artificial General Intelligence)의 등장 가능성과 관련해 복잡성과 불확실성이 증가할 수 있다는 점에서 상당히 중요하다. AGI는 인간이 할 수 있는 모든 지적인 업무를 해내는 기계의 지능을 말한다. 예상되는 위험을 사전에 방비해 관리하고 미래의 피해를 막기 위해서는 AI의 장기적인 영향을 더 잘 이해하는 것이 필요하다. AGI의 개발과 출현 가능성에 대해서는 현재 OECD 내에서 여러 의견이 존재하지만, 진화한 AI의 등장 가능성을 계획하고 위험을 완화해야 한다는 합의된 의견이 있다. AGI의 출현으로 발생할 수 있는 심각한 위험으로는 신뢰할 수 없는 AI 시스템이 중요 인프라에 배치되는 것, 고숙련 근로자의 실직, 유능한 AI 모델을 통한 대량 조작 등이 제기될 수 있다. 전문가들은 AGI의 출현 시기에 대해 다양한 의견을 제시하고 있지만, 최근의 AI 발전으로 출현 시기가 앞당겨질 수 있다는 예측도 있다. AI 예측에 관한 논의에서는 종종 AI와 인간이 서로 조화를 이룰 수 있는지, AI 시스템을 인간이 계속해서 제어할 수 있는지 등의 문제를 던지고 있다. AGI가 개발되면 경제와 사회에 큰 혜택을 가져올 수 있지만, 동시에 AI 시스템이 인간의 통제력을 초월할 수 있는 상황이 발생할 수도 있기 때문이다. AI의 미래는 불확실하고 복잡하며 사회와 경제에 많은 기회와 도전 과제를 제기한다. 따라서 중요한 것은 신뢰할 수 있는 AI의 구현이며, 이를 위해 정책적 고려가 중요하다. 미래의 AI 위험을 완화하기 위해 AI 시스템을 해석하고 신뢰를 보장하기 위한 더 나은 방법을 개발하며, 개발자들이 새로운 상황에서도 안정적으로 작동하는 시스템을 구축할 수 있도록 뒷받침하는 것도 중요하다. 아울러 AI의 장기적인 영향을 더 잘 이해하기 위해서는 OECD와 같은 다중 이해관계자 포럼에서 대화와 협력을 촉진해야 한다. 국가 및 국제적 수준에서 기술 및 정책 커뮤니티 간의 긴밀한 협력을 통한 상호 학습, AI 정책 및 사례 개발 등의 노력이 그 어느 때보다 필요해질 것이다.엄지현 주OECD대표부 1등서기관
보편적 글로벌 무역질서 확립을 위한 WTO 회원국 확대 WTO 출범 이후 가입 현황 및
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