ChatGPT 워터마크 검출기

지난 주 프로젝트를 작업하면서 일부 텍스트가 ChatGPT에서 왔는지 확인해야 했습니다. 읽을 때는 정상적으로 보였지만, 뭔가 숨겨져 있을 수 있다고 의심했습니다——텍스트의 출처를 밝힐 수 있는 보이지 않는 문자입니다.

알고 보니 일부 AI 생성 텍스트에는 검출 가능한 보이지 않는 문자가 포함되어 있습니다. 이것들은 워터마크라고 불리며, 볼 수는 없지만 적절한 도구로 확실히 찾을 수 있는 특수 Unicode 문자입니다. AI 워터마킹 기술에 대한 연구가 진행 중이지만(Kirchenbauer et al., 2023 및 Zhao et al., 2023 참조), ChatGPT와 같은 상용 AI 서비스가 제로 너비 문자를 사용하는 구체적인 방법은 공개 사양에 공식적으로 문서화되어 있지 않습니다.

이 워터마크들이 무엇인가요?

좋아요, 이 워터마크들은 기본적으로 보이지 않는 문자입니다. 제로 너비 조이너(ZWJ) 같은 것들——네, 저도 구글에서 찾아봐야 했습니다. 이것들이 "제로 너비"라고 불리는 이유는 시각적 공간을 차지하지 않기 때문입니다. 읽을 때는 보이지 않지만, 거기에 있습니다.

이러한 문자는 Unicode 컨소시엄에서 유지 관리하는 Unicode 표준의 일부입니다. Unicode 표준은 이모지 시퀀스를 결합하거나 아랍어 및 페르시아어와 같은 복잡한 스크립트를 처리하는 것과 같은 합법적인 타이포그래피 및 언어 목적을 위해 이러한 문자를 정의합니다. Unicode 표준 문서에서 공식 사양을 찾을 수 있고, Unicode 문자 데이터베이스에서 자세한 문자 정보를 찾을 수 있습니다.

문제는 다음과 같은 상황에서 중요한 정보를 밝힐 수 있다는 것입니다：

• 텍스트가 AI 생성인지 확인하고 싶을 때
• 콘텐츠의 진위를 확인해야 할 때
• 잠재적인 표절이나 콘텐츠 출처를 조사할 때
• 텍스트에서 숨겨진 마커를 분석할 때
• 텍스트가 예상치 못한 동작을 하는 이유를 이해할 때

적절한 접근 방법을 찾기 전에 이것들을 검출하는 방법을 이해하려고 너무 오래 걸렸습니다.

AI 도구가 워터마크를 추가하는 이유

AI 회사가 워터마킹을 구현하는 이유에 대해 궁금해할 수 있습니다. 이것은 실제로 AI 커뮤니티에서 활발한 연구 주제입니다.

워터마킹에 대한 학술 연구：연구자들은 AI 생성 콘텐츠에 대한 워터마킹 기술을 탐구해 왔습니다. Kirchenbauer 등의 "대규모 언어 모델용 워터마크" 및 Christ 등의 "대규모 언어 모델의 증명 가능한 워터마킹 가능성"과 같은 연구는 AI 생성 텍스트를 표시하는 다양한 접근 방식을 논의합니다. 그러나 이러한 연구 논문은 제로 너비 문자 삽입이 아닌 통계적 워터마킹 방법에 초점을 맞추고 있습니다.

콘텐츠 추적 및 귀속：일부 AI 회사는 워터마크를 사용하여 생성한 콘텐츠가 최종적으로 어디로 가는지 추적할 수 있습니다. 이를 통해 도구가 어떻게 사용되는지 이해하고, 실제 환경에서 AI 생성 콘텐츠를 식별할 수 있습니다.

오용 방지：보이지 않는 마커를 삽입함으로써, 누군가 AI 생성 콘텐츠를 자신의 작품으로 전달하려고 하거나, 서비스 약관을 위반하는 방식으로 사용되는지 감지할 수 있습니다.

연구 및 개선：워터마킹 데이터는 AI 회사가 콘텐츠 배포 패턴을 연구하고 실제 사용에 기반하여 모델을 개선하는 데 도움이 됩니다.

법적 및 규정 준수：경우에 따라 워터마크는 저작권 및 콘텐츠 소유권 추적에 도움이 되며, AI 생성 콘텐츠가 더 일반적이 됨에 따라 점점 더 중요해지고 있습니다.

중요한 참고사항：제로 너비 문자가 때때로 AI 생성 텍스트에서 발견되지만, 주목할 점은 다음과 같습니다：

• 이러한 문자는 복사-붙여넣기 작업, 브라우저 렌더링 또는 텍스트 처리 파이프라인으로 인해 나타날 수도 있습니다
• 텍스트의 모든 제로 너비 문자 인스턴스가 반드시 의도적인 워터마크는 아닙니다
• 이러한 문자의 존재가 AI 서비스에 의해 삽입되었다는 것을 명확히 증명하지는 않습니다

문제는 그 출처에 관계없이 이러한 보이지 않는 문자를 검출하는 것이 콘텐츠의 진위와 출처를 이해하는 데 중요할 수 있다는 것입니다.

워터마크 문자 유형

실제로 AI 도구가 사용하는 보이지 않는 문자에는 여러 유형이 있습니다. 다음은 분석입니다：

참고 자료：이러한 모든 문자는 Unicode 표준에서 공식적으로 정의되어 있습니다. 자세한 기술 사양은 Unicode 문자 데이터베이스 및 Unicode 기술 보고서를 참조하세요.

대부분의 경우, AI 생성 텍스트에서 제로 너비 문자를 만나면 ZWJ（제로 너비 조이너）또는 ZWSP（제로 너비 공백）일 가능성이 높지만, 검출 도구는 이러한 모든 유형을 식별할 수 있습니다. 좋은 소식은 무엇을 찾아야 하는지 알면 검출이 간단하다는 것입니다.

제로 너비 문자를 수동으로 검출하는 방법

이러한 문자의 존재를 직접 확인하려면 다음 방법이 있습니다：

방법 1：브라우저 콘솔에서 JavaScript 사용

// 제로 너비 문자 확인
const text = "여기에 텍스트";
const hasZWJ = /\u200D/.test(text);
const hasZWSP = /\u200B/.test(text);
const hasZWNJ = /\u200C/.test(text);
const hasWJ = /\u2060/.test(text);

console.log('제로 너비 조이너:', hasZWJ);
console.log('제로 너비 공백:', hasZWSP);
console.log('제로 너비 비조이너:', hasZWNJ);
console.log('단어 조이너:', hasWJ);

방법 2：Python 사용

# 제로 너비 문자 확인
text = "여기에 텍스트"
zero_width_chars = {
    'ZWJ': '\u200D',
    'ZWSP': '\u200B',
    'ZWNJ': '\u200C',
    'WJ': '\u2060'
}

for name, char in zero_width_chars.items():
    if char in text:
        print(f'{name} 발견: {text.count(char)} 개')

방법 3：온라인 Unicode 분석기 사용

• Unicode Inspector - 텍스트를 붙여넣어 모든 Unicode 문자 보기
• Unicode Character Detector - 텍스트를 Unicode 코드 포인트로 변환

방법 4：텍스트 에디터 사용 많은 코드 에디터는 이러한 문자를 표시할 수 있습니다：

• VS Code：「Zero Width Characters」확장 프로그램 설치
• Sublime Text：「Unicode Character Highlighter」플러그인 사용
• Vim：:set list를 사용하여 보이지 않는 문자 표시

텍스트에서 워터마크를 검출하는 방법

좋아요, 텍스트가 있고 그것에 이러한 보이지 않는 워터마크가 포함되어 있는지 확인하고 싶습니다. 좋은 소식은？이를 놀랍도록 쉽게 만드는 도구가 있습니다。지금 워터마크 검출 시작 → 전체 프로세스가 브라우저에서 바로 실행됩니다——다운로드나 설치 없이, 텍스트를 붙여넣기만 하면 상세한 검출 결과를 얻을 수 있습니다.

도구는 앞서 논의한 모든 제로 너비 문자를 텍스트에서 스캔한 다음, 정확히 어디에 있는지, 어떤 유형인지 보여줍니다. 텍스트용 디지털 현미경과 같습니다.

기술적 작동 방식：도구는 JavaScript 정규 표현식을 사용하여 제로 너비 문자를 검출합니다. 구체적으로 다음을 스캔합니다：

• \u200B（제로 너비 공백）
• \u200D（제로 너비 조이너）
• \u200C（제로 너비 비조이너）
• \u2060（단어 조이너）

모든 처리는 클라이언트 측 JavaScript를 사용하여 브라우저에서 완전히 수행됩니다——데이터가 서버로 전송되지 않습니다. 다음 방법으로 확인할 수 있습니다：

1. 브라우저 개발자 도구 열기（F12）
2. 네트워크 탭으로 이동
3. 검출 도구 실행
4. 네트워크 요청이 생성되지 않았는지 확인

이렇게 하면 콘텐츠의 완전한 프라이버시와 보안이 보장됩니다. 작동 방식을 안내하겠습니다.

1단계：텍스트 붙여넣기

먼저——확인하고 싶은 텍스트를 가져옵니다. ChatGPT, Claude 또는 다른 소스에서 온 것이든, 평소처럼 복사합니다. 그런 다음 **워터마크 검출 도구로 이동**하여 상단에 보이는 큰 텍스트 입력 상자에 붙여넣습니다.

인터페이스는 매우 간단합니다. 텍스트가 들어갈 큰 텍스트 영역이 있고, 시작하는 데 필요한 것은 그것뿐입니다. 하지만 검출 버튼을 누르기 전에 알아두면 좋은 몇 가지 옵션이 있습니다.

입력 상자 아래에 세 개의 토글 스위치가 표시됩니다：

• 공백을 점으로 표시：텍스트에서 공백이 실제로 어디에 있는지 시각적으로 보고 싶을 때 유용합니다. 때로는 포맷팅에서 무슨 일이 일어나고 있는지 이해하는 데 도움이 됩니다.
• 탭을 화살표로 표시：이상한 포맷팅 문제를 디버깅할 때 유용합니다. 텍스트에 탭 문자가 있으면 이것이 표시됩니다.
• 대시 처리：이 옵션은 다양한 유형의 대시 문자를 정규화합니다. 텍스트에 전각 대시, 반각 대시 및 일반 하이픈이 혼합되어 있으면 모두 표준화합니다.

보통 텍스트를 붙여넣고 바로 검출로 진행하지만, 특히 복잡한 포맷팅을 다룰 때 이러한 옵션이 몇 번 도움이 되었습니다.

2단계：검출 프로세스 시작

텍스트가 입력 상자에 들어가면 "워터마크 검출" 버튼을 찾습니다. 보통 매우 눈에 띄므로 놓칠 수 없습니다. 클릭하면 도구가 모든 보이지 않는 워터마크 문자를 텍스트에서 스캔하기 시작합니다.

스캔은 거의 즉시 발생합니다. 도구는 앞서 논의한 모든 워터마크 유형——ZWJ, ZWSP, ZWNJ 등을 확인합니다. 처리하는 동안 결과가 아래의 새 섹션에 나타나는 것을 볼 수 있습니다.

다음을 볼 수 있습니다：

1. 워터마크 통계：검출된 워터마크 수와 유형을 보여주는 요약. 텍스트에 숨어 있던 것을 빠르게 파악할 수 있습니다.
2. 상세 검출 결과：워터마크가 정확히 어디에 있었는지 보여주는 마커가 있는 텍스트. [ZWJ] 또는 유사한 마커로 표시되므로 정확히 어디에 있는지 볼 수 있습니다.

이러한 보이지 않는 문자가 정확히 어디에 숨어 있었는지 보는 것은 실제로 매우 만족스럽습니다. 때로는 특히 긴 텍스트에서 그 수에 놀랄 수 있습니다.

3단계：결과 분석

검출이 완료되면 상세한 보고서가 표시됩니다. 모든 것이 완벽하게 작동했다는 신호입니다. 텍스트가 분석되었고 이제 숨겨진 워터마크 문자에 대한 완전한 가시성을 갖게 되었습니다.

이 정보로 무엇을 할지에 대한 몇 가지 옵션이 있습니다：

• 통계 검토：발견된 워터마크 수와 유형을 정확히 확인
• 마커 검사：텍스트에서 워터마크가 나타나는 위치 확인
• 결과 내보내기：일부 도구는 추가 분석을 위해 검출 보고서를 내보낼 수 있습니다

이것으로 끝입니다. 세 단계로 텍스트의 모든 보이지 않는 워터마크 문자에 대한 완전한 가시성을 갖게 됩니다. 전체 프로세스는 약 10초가 걸리며 완료됩니다.

제가 배운 몇 가지

이것을 사용한 지 얼마 후, 다음은 제가 배운 것입니다：

긴 텍스트의 경우：모든 것을 한 번에 붙여넣거나 청크로 처리할 수 있습니다. 둘 다 잘 작동합니다. 도구는 수 메가바이트까지의 텍스트를 처리할 수 있지만, 매우 큰 텍스트（10MB 이상）의 경우 브라우저 성능 문제를 피하기 위해 섹션별로 처리하는 것을 고려하세요.

여전히 뭔가 이상해 보이는 경우：「공백을 점으로 표시」를 활성화하여 다른 이상한 문자가 숨어 있는지 확인하세요. 이 도구에서 다루지 않는 다른 Unicode 제어 문자도 확인하고 싶을 수 있습니다.

기록 유지：나중에 참조해야 할 경우를 대비해 항상 검출 결과의 복사본을 저장합니다. 안전한 것이 후회하는 것보다 낫습니다.

대시는 까다로울 수 있습니다：텍스트에 많은 대시가 있는 경우 "대시 처리" 옵션을 활성화하세요. 다양한 대시 유형을 정규화하여 검출 정확도 향상에 도움이 될 수 있습니다.

엣지 케이스 및 제한 사항：

• 도구는 나열된 특정 제로 너비 문자만 검출합니다. 다른 보이지 않는 Unicode 문자（다양한 제어 문자 등）는 검출되지 않습니다.
• 텍스트에 제로 너비 문자의 합법적 사용（ZWJ가 필요한 이모지 시퀀스 등）이 포함되어 있으면 도구는 여전히 플래그를 지정합니다.
• 매우 큰 텍스트（50MB 이상）는 브라우저 속도 저하를 일으킬 수 있습니다——더 작은 청크로 처리하는 것을 고려하세요.
• 도구는 다른 모든 포맷팅을 보존하지만, 복잡한 포맷팅 문제가 있으면 검출 정확도에 영향을 줄 수 있습니다.
• 일부 텍스트 에디터나 애플리케이션은 복사-붙여넣기 작업 중에 이러한 문자를 제거하거나 수정할 수 있습니다.

오류 처리：도구가 응답하지 않거나 멈춘 것처럼 보이는 경우：

1. 텍스트가 너무 크지 않은지 확인（먼저 더 작은 샘플 시도）
2. 브라우저에서 JavaScript가 활성화되어 있는지 확인
3. 페이지를 새로고침하고 다시 붙여넣기 시도
4. 브라우저 콘솔（F12）에서 오류 메시지 확인

왜 워터마크를 검출하나요?

솔직히 말하면, 처음에는 같은 것을 궁금해했습니다. 볼 수 없다면 왜 중요할까요?

글쎄요, 그것들을 검출하는 것이 정말 중요할 수 있다는 것을 배웠습니다. 다음은 워터마크 검출이 중요한 실제 시나리오입니다：

사례 1：콘텐츠 진위 검증 사람들이 워터마크를 검출하고 싶어하는 가장 일반적인 이유 중 하나는 콘텐츠가 AI 생성인지 확인하는 것입니다. 플랫폼, 학술 기관 또는 클라이언트로부터 콘텐츠를 받을 때, 이러한 보이지 않는 워터마크 문자는 텍스트가 AI 서비스에 의해 생성되었음을 밝힐 수 있습니다.

예를 들어, 제출물을 검토하는 콘텐츠 편집자인 경우, 워터마크 문자를 검출하면 추가적인 인간 검토나 편집이 필요할 수 있는 AI 생성 콘텐츠를 식별하는 데 도움이 됩니다. 이는 다음에 특히 중요합니다：

• 제출된 작업의 진위를 확인해야 하는 콘텐츠 편집자
• AI 생성 제출물을 확인하는 학술 기관
• 콘텐츠의 독창성을 보장하는 출판사
• 받은 콘텐츠의 출처를 확인하는 기업

그러나 워터마크가 없다고 해서 콘텐츠가 인간이 작성한 것을 보장하지 않으며, 제로 너비 문자의 존재가 AI 생성을 명확히 증명하는 것은 아니라는 점에 주목하는 것이 중요합니다——다른 소스에서 나타날 수 있습니다.

사례 2：코드 및 프로그래밍 코드 주석에서 AI 생성 텍스트를 사용하려고 했을 때, 이러한 보이지 않는 문자로 인해 파서가 깨졌습니다. 먼저 그것들을 검출하면 문제를 일으키기 전에 잠재적인 문제를 식별하는 데 도움이 됩니다. JavaScript의 String.length는 이러한 문자를 계산하여 문자열 길이 불일치를 일으킵니다. 예를 들어：

const text = "Hello\u200BWorld"; // 제로 너비 공백 포함
console.log(text.length); // 10이 아닌 11을 반환
console.log(text === "HelloWorld"); // false를 반환！

사례 3：데이터베이스 저장 데이터베이스에 AI 생성 텍스트를 저장할 때, 먼저 워터마크를 검출하면 저장하기 전에 정리할지 여부를 결정하는 데 도움이 됩니다. 일부 시스템（특히 오래된 SQL 데이터베이스 또는 특정 인코딩 요구 사항이 있는 NoSQL 데이터베이스）은 이러한 특수 문자를 잘 처리하지 못합니다. 이로 인해 다음이 발생할 수 있습니다：

• 삽입 중 인코딩 오류
• 검색 실패（쿼리가 숨겨진 문자가 있는 텍스트와 일치하지 않음）
• 일부 데이터베이스 시스템에서 인덱스 손상

사례 4：텍스트 처리 및 정규 표현식 정규 표현식이나 유사한 도구로 텍스트 처리를 수행하는 경우, 먼저 이러한 문자를 검출하면 매칭이 실패하는 이유를 이해하는 데 도움이 됩니다. 예를 들어：

// 제로 너비 문자가 있으면 이 정규 표현식은 일치하지 않습니다
const pattern = /^HelloWorld$/;
const text = "Hello\u200BWorld";
console.log(pattern.test(text)); // false를 반환！

사례 5：API 통합 많은 API는 특수 Unicode 문자가 없는 깨끗한 텍스트를 기대합니다. 워터마크를 검출하면 API로 보내기 전에 문제를 일으킬 수 있는 텍스트를 식별하는 데 도움이 됩니다. 제로 너비 문자는 다음을 일으킬 수 있습니다：

• JSON 구문 분석 오류
• API 검증 실패
• REST API 호출에서 예상치 못한 동작

사례 6：콘텐츠 관리 시스템 일부 CMS 플랫폼은 이러한 문자를 제거하거나 잘못 처리하여 다음을 일으킵니다：

• 텍스트 잘림
• 포맷팅 손실
• 프론트엔드에서 표시 문제

먼저 워터마크를 검출하면 작업 중인 콘텐츠를 이해하고 콘텐츠 처리 방법에 대해 정보에 기반한 결정을 내리는 데 도움이 됩니다.

자주 묻는 질문（FAQ）

다음은 AI 워터마크 검출에 대한 일반적인 질문입니다. 이러한 질문을 많이 들었으므로 명확히 하겠습니다！

Q：워터마크를 검출하면 텍스트에 영향을 미치나요？

아니요, 전혀 영향을 미치지 않습니다. 검출은 읽기 전용 작업입니다——텍스트를 스캔하고 찾은 것을 보고할 뿐입니다. 텍스트는 완전히 변경되지 않습니다. 검출 프로세스는 아무것도 수정하지 않습니다——이미 존재하는 것을 밝힐 뿐입니다.

Q：검출 도구를 사용할 때 텍스트가 서버로 전송되나요？

아니요. 모든 것이 브라우저에서 로컬로 실행됩니다. 텍스트는 컴퓨터를 떠나지 않으므로 프라이버시가 완전히 보호됩니다. 민감하거나 기밀 콘텐츠를 작업하는 경우 특히 중요합니다.

기술적 검증：다음과 같이 직접 확인할 수 있습니다：

1. 브라우저 개발자 도구 열기（F12 누르기）
2. 네트워크 탭으로 이동
3. 검출 도구 사용
4. 네트워크 요청이 생성되지 않았음을 확인——모든 처리가 클라이언트 측에서 발생

도구는 브라우저의 JavaScript 엔진에서 완전히 실행되는 순수 JavaScript 정규 표현식（Unicode 이스케이프 시퀀스를 사용한 String.match() 및 String.test()）을 사용합니다. 외부 API, 서버 호출, 데이터 전송 없음. 확인하고 싶다면 소스 코드는 브라우저의 개발자 도구에서 사용할 수 있습니다.

Q：ChatGPT뿐만 아니라 다른 AI 도구로 생성된 텍스트에서도 워터마크를 검출할 수 있나요？

물론입니다. 도구는 이러한 보이지 않는 워터마크 문자를 사용하는 모든 AI 서비스의 텍스트에서 작동합니다——ChatGPT, Claude, Gemini 또는 기타 서비스. 제로 너비 문자를 사용하여 워터마킹하는 경우 도구가 검출합니다.

Q：도구가 워터마크를 검출하지 않으면 어떻게 되나요？

완전히 괜찮습니다. 이것은 텍스트에 찾고 있는 일반적인 워터마크 문자가 없다는 것을 의미합니다. 사용한 AI 도구가 출력에 워터마크를 표시하지 않거나 다른 방법을 사용하는 것입니다. 어느 쪽이든 텍스트에는 이러한 특정 마커가 없는 것으로 보입니다.

참고：제로 너비 문자가 없다고 해서 텍스트에 워터마크가 없다는 것을 반드시 의미하지는 않습니다. 일부 AI 서비스는 다음을 사용할 수 있습니다：

• 통계적 워터마킹（단어 선택 또는 문장 구조의 패턴）——Kirchenbauer et al.의 연구 참조
• 의미론적 워터마킹 기술
• 기타 스테가노그래피 방법

이 도구는 보이는 Unicode 제로 너비 문자만 검출하며, 통계적 또는 의미론적 워터마크는 검출하지 않습니다.

Q：워터마크를 검출하는 것이 서비스 약관을 위반하나요？

아니요, 검출은 수동 작업입니다——텍스트에 이미 있는 것을 읽고 있을 뿐입니다. 일반적으로 텍스트에서 보이지 않는 추적 문자를 검출하는 것은 페이지 소스 코드를 보거나 네트워크 요청을 검사하는 것과 유사합니다. 아무것도 수정하지 않고, 거기에 있는 것을 관찰하고 있을 뿐입니다.

중요한 고려 사항：

• ChatGPT를 사용하는 경우 OpenAI 이용 약관 검토
• 사용하는 다른 AI 서비스의 약관 확인（Claude, Gemini 등）
• 검출 자체는 일반적으로 제한되지 않지만, 정보를 사용하는 방법은 제한될 수 있습니다

그러나 걱정되는 경우, 사용하는 AI 도구의 특정 서비스 약관을 확인하고, 규정 준수에 대한 질문이 있으면 법률 고문과 상담하는 것이 가장 좋습니다.

추가 리소스 및 추가 읽기

기술적 측면을 더 깊이 파고들고 싶다면, 다음은 권위 있는 리소스입니다：

• Unicode 컨소시엄：Unicode 표준 및 문자 사양의 공식 소스
• Unicode 기술 보고서：Unicode 문자에 대한 상세한 기술 문서
• W3C 문자 모델：문자 처리를 위한 웹 표준
• MDN Web Docs - 정규 표현식：텍스트 처리를 위한 JavaScript에서 정규 표현식 사용 가이드
• AI 워터마킹에 대한 연구：AI 생성 콘텐츠의 워터마킹 기술에 대한 학술 논문

결론

이 도구는 매우 간단합니다——붙여넣기, 클릭, 분석. 세 단계. 모든 것이 브라우저에서 로컬로 실행되므로 텍스트는 컴퓨터를 떠나지 않습니다. 프라이버시는 중요하며, 특히 잠재적으로 민감한 콘텐츠를 다룰 때 더욱 그렇습니다.

정기적으로 AI 생성 콘텐츠를 작업하는 경우（솔직히 말하면, 요즘 누가 그렇지 않나요？）, 이 도구는 북마크할 가치가 있습니다. 이러한 보이지 않는 문자는 콘텐츠 출처에 대한 중요한 정보를 밝힐 수 있으며, 그것들을 검출하는 빠른 방법이 있다는 것은 좋은 일입니다.

워터마크를 검출할 준비가 되셨나요？지금 시작 → 시도해보고 문제가 발생하거나 공유할 팁이 있으면 알려주세요！

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