"Gemini 2.5 Pro : 100만 토큰 능력자, 2023년 이후 데이터 부재의 맹점"
밤새 코딩하며 새로운 AI 모델을 테스트하던 중, 제미나이 2.5 프로의 놀라운 성능에 완전히 매료되었습니다. 제가 10년 동안 AI 분야를 지켜봐 왔지만, 이번 발표는 정말 게임 체인저라고 말할 수 있겠네요. 집에서 커피 한 잔을 마시며 다양한 테스트를 진행해 봤는데, 그 결과가 너무 인상적이어서 여러분과 함께 나누고 싶었습니다. 혁신적인 "사고하는 AI"의 세계로 함께 빠져보시겠어요?
제미나이 2.5 프로 혁명: AI의 새 시대
2025년 3월, 구글 딥마인드(Google DeepMind)가 마침내 그들의 최신 다중모드 AI 모델인 '제미나이 2.5 프로(Gemini 2.5 Pro)'를 공개했습니다. 이 발표는 AI 커뮤니티에 큰 파장을 일으켰습니다. 왜냐하면 이 모델은 단순한 업그레이드가 아닌, AI 사고 방식의 근본적인 변화를 표현하기 때문입니다. 제미나이 2.5 프로는 '사고하는 모델(thinking model)'이라는 새로운 범주의 AI를 대표합니다.
이전의 AI 모델들이 주로 패턴 기반의 텍스트 예측에 초점을 맞췄다면, 제미나이 2.5 프로는 응답하기 전에 실제로 '생각'합니다. 내부적으로 문제를 분석하고, 논리적 추론을 수행하며, 미묘한 맥락적 세부 사항을 통합하는 과정을 거치는 것이죠. 이러한 접근 방식은 단순한 패턴 인식을 넘어서는 복잡한 작업에서 특히 효과적입니다.
주목할 점은 구글이 원래 트랜스포머(Transformer) 모델 아키텍처를 만든 회사라는 것입니다. 이 아키텍처는 현재 OpenAI의 ChatGPT, xAI의 Grok, Anthropic의 Claude 등 대부분의 현대적 AI 모델의 기반이 되고 있습니다. 이제 구글은 자신들이 개척한 분야에서 다시 한번 혁신을 이끌고 있습니다.
기술적 특징: 백만 토큰과 멀티모달 능력
제미나이 2.5 프로의 가장 두드러진 기술적 특징 중 하나는 놀라운 컨텍스트 윈도우 크기입니다. 최대 100만 토큰을 처리할 수 있으며, 곧 200만 토큰까지 확장될 예정입니다. 이는 전체 책이나 대규모 코드베이스를 한 번에 처리할 수 있다는 의미입니다. 이런 광범위한 컨텍스트 이해 능력은 복잡한 문서 분석, 코드 디버깅, 장기적인 대화에서 큰 장점을 제공합니다.
| 모델 기능 | 제미나이 2.5 프로 | 경쟁 모델 |
|---|---|---|
| 컨텍스트 윈도우 | 100만 토큰 (200만으로 확장 예정) | 대부분 12만 토큰 이하 |
| 멀티모달 이해 | 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오 | 텍스트와 이미지 중심 |
| 추론 능력 | 내장된 단계별 사고 과정 | 프롬프트 기반 사고 체인 |
| 코딩 능력 | 향상된 코드 생성 및 디버깅 | 특화된 모델에 의존 |
| 처리 속도 | 향상된 효율성으로 빠른 응답 | 대규모 컨텍스트에서 지연 발생 |
멀티모달 능력 또한 제미나이 2.5 프로의 핵심 강점입니다. 텍스트뿐만 아니라 이미지, 오디오, 비디오까지 이해하고 처리할 수 있습니다. 이는 복합적인 입력을 처리해야 하는 현실 세계의 많은 사용 사례에서 큰 이점을 제공합니다.
사고하는 모델: 인간적 추론의 비밀
제미나이 2.5 프로의 가장 혁신적인 측면은 '사고하는 모델'로서의 설계입니다. 구글은 이를 "멀티 스텝 씽킹(multi-step thinking)"이라고 부릅니다. 이 접근 방식은 모델이 복잡한 문제를 여러 단계로 분해하고, 각 부분을 체계적으로 생각한 다음, 종합적인 답변을 제공할 수 있게 합니다.
- 강화 학습 기반 추론: 제미나이 2.5 프로는 강화 학습을 통해 논리적이고 단계적인 해결책을 도출하도록 훈련되었습니다.
- 사고 체인 프롬프팅: 모델이 자체적으로 사고 체인을 구축하여 결론에 도달합니다.
- 내부 반복: 최종 답변을 제공하기 전에 자체 "생각"을 재검토하고 개선합니다.
- 맥락적 이해: 넓은 맥락 속에서 미묘한 세부사항을 파악하고 통합합니다.
- 복잡한 추론 작업: 수학 문제, 코드 디버깅, 논리 퍼즐 등 고급 추론이 필요한 작업에서 뛰어난 성능을 보입니다.
이러한 사고 프로세스는 단순히 더 많은 컴퓨팅 파워나 더 큰 모델 크기의 결과가 아닙니다. 향상된 기반 모델, 신경망 아키텍처 개선, 광범위한 훈련 데이터셋, 그리고 세밀한 후처리 전략의 조합에서 비롯됩니다. 특히 강화 학습을 포함한 후처리 방법은 모델의 출력을 세밀하게 조정하는 데 중요한 역할을 합니다.
공식 마케팅과 현실 사용자 경험 비교
구글은 제미나이 2.5 프로를 "가장 지능적인 AI 모델"이라고 설명합니다. 하지만 실제 사용자들의 경험은 어떨까요? 마케팅 문구를 넘어서 실제 사용자들이 발견한 장단점을 살펴보겠습니다.
| 구글의 공식 주장 | 실제 사용자 경험 |
|---|---|
| 사고하는 모델: 응답하기 전에 내부적으로 문제를 분석하고 추론함 |
"코딩 문제에 대한 사고 품질에 정말 놀랐습니다. 단계별 접근이 일관되고 잘 고려되었습니다. 무작위한 제안이 아닌 논리적 흐름이 있었습니다." |
| 100만 토큰 컨텍스트 윈도우: 곧 200만 토큰으로 확장 예정 |
"400,000 토큰의 D&D 책을 로드했는데 퀘스트와 설정에 대한 모든 응답이 정확했습니다." 다른 사용자는 "약 750,000 토큰을 제한 없이 성공적으로 사용했다"고 보고했습니다. |
| 향상된 코딩 능력: 웹 앱 개발 및 코드 변환 |
"o-mini, o1, 소넷 3.5, 3.7 등 다양한 모델로 코딩 프로젝트를 조금씩 진행하다가 오늘 제미나이 2.5 프로로 이전 모든 날보다 더 많은 진전을 이루었습니다." |
| 생산성 향상: 복잡한 작업을 더 빠르게 해결 |
"완료하는 데 수개월 또는 1년이 걸릴 수 있는 새로운 작업을 시작했는데, 반나절 만에 이미 4일치 작업을 완료한 것 같습니다." |
| 무료 접근성: Google AI Studio 무료 이용 |
"100만 컨텍스트 윈도우와 65,000 아웃풋 능력을 갖춘 소넷 3.7 수준의 경험을 무료로 이용할 수 있다니 정말 놀랍습니다." |
흥미로운 점은 많은 사용자들이 제미나이 2.5 프로의 코딩 성능에 특히 감명받았다는 것입니다. 공식 벤치마크에서는 코딩 분야에서 OpenAI의 o3-mini high보다 다소 낮은 점수를 기록했지만, 실제 사용 사례에서는 뛰어난 성능을 보여주고 있습니다. 이는 벤치마크 점수가 항상 실제 사용 경험을 완벽하게 반영하지는 않는다는 것을 시사합니다.
또한 사용자들은 이미지 생성과 같은 다른 AI 발전에 더 많은 관심이 집중되는 동안 제미나이 2.5 프로의 혁신이 상대적으로 과소평가되고 있다고 지적합니다. 한 사용자는 "이것은 진정한 개발 분야의 혁명이며, 백만 컨텍스트 윈도우와 고품질 출력이 결합된 것은 정말 놀랍습니다"라고 언급했습니다.
벤치마크 성능: 경쟁 모델과의 상세 비교
제미나이 2.5 프로가 실제로 어떤 측면에서 뛰어나고 어떤 부분에서는 개선이 필요한지 이해하기 위해 주요 AI 모델들과의 상세한 벤치마크 비교를 살펴보겠습니다.
추론 및 지식 분야
| 벤치마크 | Gemini 2.5 Pro | o3-mini(high) | Claude 3.7 | Grok 3 Beta |
|---|---|---|---|---|
| Humanity's Last Exam (도구 미사용) | 18.8% | 14.0% | 8.9% | - |
| GPQA Diamond (pass@1) | 84.0% | 79.7% | 78.2% | 80.2% |
특히 주목할 만한 것은 GPQA Diamond 벤치마크에서의 84% 점수입니다. 이 벤치마크는 생물학, 물리학, 화학 분야의 198개 대학원 수준 질문을 포함하며, "구글 검색으로 해결할 수 없는" 심층적인 도메인 지식이 요구됩니다. 최고 수준의 박사 전문가들조차 이러한 질문을 매우 어렵게 느끼는데, OpenAI의 o1과 Claude 3.5 Sonnet과 같은 모델들은 이 시험에서 60% 정확도를 넘기 어려웠습니다.
수학 및 논리 분야
| 벤치마크 | Gemini 2.5 Pro | o3-mini(high) | Claude 3.7 | Grok 3 Beta |
|---|---|---|---|---|
| AIME 2024 (pass@1) | 92.0% | 87.3% | - | 83.9% |
| AIME 2025 (pass@1) | 86.7% | 86.5% | - | 77.3% |
수학 분야에서 제미나이 2.5 프로는 특히 강점을 보입니다. AIME(American Invitational Mathematics Examination)는 미국에서 가장 어려운 고등학교 수학 대회 중 하나로, 복잡한 다단계 수학적 추론이 필요합니다. 이 모델의 '사고하는' 아키텍처가 특히 잘 작동하는 영역입니다. 2024년 AIME에서 92%의 높은 점수를 달성했으며, 2025년 문제에서도 o3-mini와 거의 비슷한 성능을 유지합니다.
코딩 분야
| 벤치마크 | Gemini 2.5 Pro | o3-mini(high) | Claude 3.7 | Grok 3 Beta |
|---|---|---|---|---|
| LiveCodeBench v5 | 70.4% | 74.1% | - | 70.6% |
| Aider Polyglot (전체 파일 편집) | 74.0% | - | - | - |
| SWE-bench Verified | 63.8% | - | 70.3% | - |
코딩 분야에서는 제미나이 2.5 프로가 전반적으로 강한 성능을 보이지만, 일부 벤치마크에서는 경쟁 모델에 뒤처집니다. LiveCodeBench v5에서는 o3-mini에 다소 뒤쳐지며, SWE-bench Verified에서는 Claude 3.7 Sonnet에 비해 낮은 점수를 기록했습니다. 그러나 흥미로운 점은 벤치마크 점수와 실제 사용자 경험 사이에 불일치가 있다는 것입니다. 많은 실제 사용자들은 코딩 작업에서 제미나이 2.5 프로의 성능이 탁월하다고 보고하고 있습니다.
장문 컨텍스트 및 멀티모달 작업
| 벤치마크 | Gemini 2.5 Pro | o3-mini(high) | GPT-4.5 | Claude 3.7 |
|---|---|---|---|---|
| MRCR (128K 컨텍스트) | 91.5% | 36.3% | 48.8% | - |
| MMMU (멀티모달 이해, pass@1) | 81.7% | - | - | 75.0% |
장문 컨텍스트 이해와 멀티모달 능력은 제미나이 2.5 프로가 가장 두드러지게 앞서는 영역입니다. MRCR 벤치마크에서 128K 컨텍스트에 대해 91.5%의 점수를 기록했는데, 이는 GPT-4.5(48.8%)와 o3-mini(36.3%)를 크게 앞서는 결과입니다. 이는 제미나이 2.5 프로의 광범위한 컨텍스트 윈도우가 단순한 마케팅 수치가 아닌 실제 성능 향상으로 이어진다는 것을 보여줍니다.
멀티모달 이해 측면에서도 제미나이 2.5 프로는 81.7%로 MMMU 벤치마크를 선도하며, Claude 3.7 Sonnet(75%)과 Grok 3 Beta(76%)보다 높은 점수를 기록했습니다. 이는 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오를 포함한 다양한 입력 유형을 처리하는 데 있어 제미나이 2.5 프로의 통합적 접근 방식이 효과적임을 보여줍니다.
제미나이 2.5 프로의 장단점과 한계점
제미나이 2.5 프로는 의미 있는 발전을 보여주고 있지만, 다른 모든 AI 모델과 마찬가지로 장점과 함께 단점과 한계점도 존재합니다. 이러한 측면들을 명확하게 이해하는 것이 실제 사용 상황에서 모델을 최적으로 활용하는 데 도움이 됩니다.
주요 장점
- 대규모 컨텍스트 처리: 100만 토큰(곧 200만 토큰)의 컨텍스트 윈도우로 대규모 문서, 코드베이스, 대화 기록을 한 번에 처리할 수 있습니다. 이는 경쟁 모델들(대부분 12만 토큰 이하)보다 훨씬 넓은 범위입니다.
- 향상된 추론 능력: '사고하는 모델' 아키텍처로 복잡한 문제를 단계별로 분석하고 해결합니다. 이는 특히 수학 문제, 과학적 추론에서 두드러집니다.
- 멀티모달 이해: 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오 등 다양한 데이터 형식을 통합적으로 처리할 수 있습니다. 특히 MMMU 벤치마크에서 81.7%의 높은 점수를 기록했습니다.
- 접근성: Google AI Studio를 통해 무료로 이용 가능하며, 일일 무제한 요청(분당 5회 제한)을 제공합니다. 이는 비용 장벽이 높은 경쟁 모델들과 비교하여 큰 장점입니다.
- 처리 속도: 출력 토큰 생성 속도가 빠르며, 전반적인 처리 시간이 효율적입니다. ArtificialAnalysis.ai에 따르면 출력 토큰 속도 기준 2위를 기록했습니다.
주요 단점 및 한계점
- 코딩 벤치마크 약점: LiveCodeBench v5(70.4%)와 SWE-bench Verified(63.8%)에서 각각 o3-mini(74.1%)와 Claude 3.7(70.3%)에 뒤처지는 성능을 보입니다. 벤치마크와 실제 사용자 경험 사이에 차이가 있지만, 공식적인 측정 기준에서는 개선이 필요합니다.
- 일관성 문제: 일부 사용자들은 모델이 때때로 컨텍스트를 잃거나, 이전 대화 내용을 정확히 기억하지 못하는 경우를 보고했습니다. 특히 복잡한 대화가 길어질수록 이러한 현상이 나타날 수 있습니다.
- 출력 제한: 비-사고(non-thinking) 모델 버전에서는 출력 토큰이 약 8,100개로 제한되어 있어, 길고 상세한 응답이 필요한 사용 사례에서는 제약이 될 수 있습니다. 이는 OpenAI의 최대 100,000 토큰과 비교하면 상당히 적은 수치입니다.
- 프롬프트 해석 불일치: 일부 사용자들은 모델이 때로는 프롬프트를 너무 문자 그대로 해석하거나, 반대로 완전히 무시하는 경우가 있다고 보고했습니다. 특히 기본 동작 방식과 충돌하는 요청을 받았을 때 이런 경향이 더 두드러집니다.
- 임상 응용 제한: 의료 분야 벤치마크에서는 OpenAI의 모델보다 낮은 성능을 보였습니다. 특히 복잡한 부인과 종양학 사례와 같은 전문 영역에서는 개선이 필요합니다.
- 지식 한계: 모든 대형 언어 모델과 마찬가지로 2023년 이후의 데이터에 제한된 접근성을 가지고 있어, 최신 정보를 요구하는 질문에 완전히 정확한 답변을 제공하지 못할 수 있습니다.
제미나이 2.5 프로는 특히 광범위한 컨텍스트 이해, 멀티모달 처리, 과학적/수학적 추론 영역에서 뛰어난 성능을 보이며, 무료 접근성이라는 큰 장점을 가지고 있습니다. 그러나 코딩 벤치마크, 일관성, 출력 제한, 최신 데이터 접근성 등에서 개선의 여지가 있습니다. 이러한 장단점과 한계점을 이해하는 것이 모델을 적절한 사용 사례에 맞게 효과적으로 활용하는 데 도움이 됩니다.
실제 사용 사례: 제미나이 2.5 프로의 활용
벤치마크 점수를 넘어 제미나이 2.5 프로가 실제 작업에서 어떻게 활용되고 있는지 살펴보겠습니다. 다양한 분야에서의 구체적인 적용 사례를 통해 이 모델의 실용적 가치를 더 잘 이해할 수 있습니다.
소프트웨어 개발
- 대규모 코드베이스 이해: 개발자들은 제미나이 2.5 프로를 사용하여 수십만 줄의 코드를 한 번에 분석하고, 기존 코드베이스에 대한 통찰력을 얻을 수 있습니다.
- 다중 언어 프로젝트: 사용자들은 Python, HTML, CSS, PHP 등 여러 언어가 혼합된 복잡한 프로젝트에서 제미나이 2.5 프로가 뛰어난 성능을 보인다고 보고합니다.
- 디버깅 및 문제 해결: 개발자들은 복잡한 버그를 해결하는 데 제미나이 2.5 프로의 단계별 분석 기능이 특히 유용하다고 말합니다.
콘텐츠 관리 및 분석
- 대형 문서 처리: 사용자들은 전체 책이나 대규모 텍스트 자료를 로드하여 분석하고 요약하는 데 제미나이 2.5 프로를 활용합니다.
- 게임 및 창작 콘텐츠: D&D 책(40만 토큰)을 로드하여 퀘스트와 설정에 대한 질문에 정확한 답변을 받는 등 창의적 프로젝트에 활용됩니다.
- 멀티미디어 콘텐츠 생성: 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오를 통합적으로 이해하고 분석하는 능력은 복합적인 콘텐츠 프로젝트에 큰 도움이 됩니다.
과학 및 연구
- 문헌 검토 및 분석: 연구자들은 광범위한 과학 문헌을 분석하고 가설을 생성하는 데 제미나이 2.5 프로를 사용합니다.
- 의료 진단 보조: 의료 영상과 환자 데이터를 함께 분석하여 의료 전문가의 진단 과정을 지원합니다.
- 복잡한 데이터 해석: GPQA 벤치마크에서 보여준 강력한 과학적 추론 능력은 실제 연구 분야에서도 큰 가치를 제공합니다.
자주 묻는 질문 (FAQ)
제미나이 2.5 프로의 '사고하는 모델' 아키텍처는 단순한 패턴 매칭을 넘어서 실제 추론 과정을 모델링합니다. 이 모델은 강화 학습과 사고 체인 프롬프팅(chain-of-thought prompting)을 결합하여 복잡한 문제를 여러 단계로 분해하고 순차적으로 분석합니다. 내부적으로는 문제를 분석하고, 관련 지식을 검색하고, 논리적 추론을 적용하며, 자체적으로 생성한 결론을 검증하는 프로세스를 거칩니다. 특별히 후처리(post-training) 기술이 강화되어 있어 모델이 기계적 응답보다는 깊이 있는 분석 후 답변을 생성하도록 합니다. 이 접근법은 특히 수학 문제, 코드 디버깅, 과학적 추론과 같이 단계별 사고가 필요한 작업에서 큰 성능 향상을 가져옵니다.
100만 토큰 컨텍스트 윈도우의 가장 큰 이점은 방대한 양의 정보를 단일 프롬프트에서 처리할 수 있다는 것입니다. 실제 사용 사례로는 1) 전체 코드베이스를 한 번에 분석하여 복잡한 소프트웨어 아키텍처를 이해하고 디버깅하는 것, 2) 수백 페이지의 책이나 문서를 로드하여 세밀한 질문에 답하는 것, 3) 장시간의 대화 이력을 유지하면서 일관된 맥락을 유지하는 것, 4) 여러 파일과 문서를 포함하는 복잡한 프로젝트 전체를 분석하는 것이 있습니다. 사용자들은 40만 토큰 크기의 D&D 책, 75만 토큰에 달하는 코드 프로젝트 등을 성공적으로 처리했다고 보고했습니다. 이런 기능은 특히 대규모 데이터 분석, 법률 문서 검토, 연구 문헌 통합 같은 작업에서 혁신적인 가능성을 제공합니다.
벤치마크와 실제 사용자 경험 사이의 차이는 여러 요인에서 비롯됩니다. 첫째, 벤치마크는 제어된 환경에서 특정 작업에 대한 성능을 측정하지만, 실제 사용은 다양한 변수와 복잡한 상황을 포함합니다. 둘째, 제미나이 2.5 프로의 '사고하는 모델' 아키텍처는 더 복잡하고 실제적인 문제에서 더 큰 이점을 제공할 수 있습니다. 셋째, 100만 토큰 컨텍스트 윈도우는 대부분의 벤치마크에서 완전히 활용되지 않지만, 실제 사용에서는 중요한 차별화 요소입니다. 넷째, 사용자 경험은 주관적이며 특정 작업에 대한 인식된 효율성이나 생산성에 영향을 받습니다. 코딩 분야에서 특히 이런 차이가 두드러지는데, LiveCodeBench에서는 o3-mini보다 낮은 점수를 받았지만, 많은 개발자들은 실제 프로젝트에서 제미나이 2.5 프로가 더 유용하다고 보고합니다.
제미나이 2.5 프로는 장문 컨텍스트 이해(MRCR 91.5%)와 멀티모달 작업(MMMU 81.7%)에서 가장 뛰어난 강점을 보입니다. 또한 과학 추론(GPQA 84%)과 수학 문제(AIME 2024 92%)에서도 최고 성능을 기록했습니다. 그러나 일부 코딩 벤치마크에서는 상대적인 약점을 보입니다. LiveCodeBench v5에서는 70.4%로 o3-mini(74.1%)에 뒤쳐지며, SWE-bench Verified에서는 63.8%로 Claude 3.7 Sonnet(70.3%)보다 낮은 점수를 받았습니다. 구체적으로는 대규모 컨텍스트가 필요한 작업, 복잡한 과학적/수학적 추론, 다양한 형식(텍스트, 이미지, 오디오, 비디오)을 통합적으로 이해해야 하는 작업에서 경쟁 우위를 가집니다. 반면, 순수한 코드 생성 효율성이나 일부 특화된 전문 작업에서는 개선의 여지가 있습니다.
제미나이 2.5 프로에는 몇 가지 주요 한계점이 있습니다. 첫째, SWE-bench Verified와 같은 일부 코딩 벤치마크에서는 경쟁 모델에 비해 성능이 떨어집니다. 둘째, 대규모 컨텍스트 처리 기능에도 불구하고, 복잡한 정보를 요약하거나 종합할 때 때때로 중요한 세부 정보를 놓칠 수 있습니다. 셋째, 모든 AI 시스템과 마찬가지로 환각(hallucination) 문제에서 완전히 자유롭지 않습니다. 넷째, 현재 버전에서는 실시간 웹 검색이나 최신 데이터 액세스가 내장되어 있지 않아 최신 정보에 대한 질문에는 제한적일 수 있습니다. 다섯째, 멀티모달 기능이 향상되었지만 이미지 생성 기능은 포함되어 있지 않아 시각적 콘텐츠 제작을 위해서는 다른 도구와 함께 사용해야 합니다. 마지막으로, 특정 분야의 전문 작업에서는 특화된 모델보다 성능이 떨어질 수 있습니다.
제미나이 2.5 프로의 잠재력을 최대화하기 위한 전략으로는 다음이 있습니다. 첫째, 100만 토큰 컨텍스트 윈도우를 활용하여 전체 코드베이스나 대규모 문서를 한 번에 처리하세요. 둘째, 복잡한 작업을 단계별로 분해하여 모델의 '사고하는' 아키텍처를 최대한 활용하세요. 셋째, 다양한 형식(텍스트, 이미지, 오디오)을 포함하는 복합적 입력을 제공하여 멀티모달 기능을 활용하세요. 넷째, API를 통해 기존 워크플로우와 통합하거나, Google AI Studio를 통해 프로토타이핑을 빠르게 수행하세요. 다섯째, 문제 해결이나 창의적 작업에서 모델과 협력적 접근 방식을 취하세요. 여섯째, 강점 영역(과학적 추론, 수학 문제, 장문 컨텍스트 이해)에 집중하고, 약점이 있는 영역에서는 필요에 따라 다른 도구와 조합하세요. 마지막으로, 프롬프트 엔지니어링 기술을 향상시켜 모델로부터 최상의 결과를 이끌어내세요.