본문으로 건너뛰기
AI NEWS.ccAI正在发生 未来正在更新
뉴스 북마크
THE JOURNAL
AI NEWS JOURNAL
AI, IN PERSPECTIVE

AI 뉴스 검색

제목, 요약, 본문을 검색해 흩어진 정보를 연결하세요.

발행 시간순

arXiv cs.CV

ProtoEEG: EEG 시각적 해독을 위한 구조화된 프로토타입 정렬

arXiv:2610.33065v1 발표 유형: 신규 초록: 두피 기록은 잡음이 많고 공간적 해상도가 낮으며 실험 조건과 피실험자 간에 변동성이 크기 때문에 EEG를 통한 시각적 해독은 여전히 어려운 과제로 남아 있습니다. 대부분의 시스템은 각 실험을 고밀도 이미지 임베딩과 정렬하지만, 이러한 임베딩은 의미적 내용과 개별 사례에 특화된 질감, 자세, 배경 등을 혼합하고 있습니다. 이는 EEG에서 제공되지 않는 세부 정보를 요구할 뿐만 아니라, 예측을 뒷받침하는 시각적 요인들에 대한 명시적인 설명도 제공하지 않습니다. 우리는 \textbf{ProtoEEG}라는 프로토타입 기반 프레임워크를 제안합니다. 이 프레임워크는 EEG와 이미지 간의 정렬 문제를 공유 가능한 학습 가능한 시각 코드북 위에서 이루어지는 소프트한 합성으로 재구성합니다. 학습 가능한 EEG 인코더와 고정된 시각 교사가 동일한 $K=64$개의 프로토타입에 대한 할당 분포를 생성하며, 이들의 가중치를 적용한 재구성 결과는 구조화된 표현을 형성합니다

진행 상황 및 관련 보도
arXiv cs.DC

MANTA: 비동기식 BFT에서 DAG의 유연성 해제

arXiv:2610.34419v1 발표 유형: 신규 초록: DAG 기반 BFT 프로토콜은 단일 리더 중심의 제안 경로를 공유 그래프로 연결된 동시적 블록 제안으로 대체함으로써 합의 설계에 있어 전환점을 마련했습니다. 여기서 참조는 합의 증거를 포함합니다. 그러나 이질적인 광역 네트워크(WAN) 환경에서는, 기존 설계들이 지연 노드 효과로 인해 라운드가 장기화되고 성능이 저하되는 문제를 겪고 있습니다. 그 근본 원인은 경직된 라운드 진행 방식에 있으며, 복제본들은 동기화된 라운드 단위로 이동하면서 이전 라운드에서 충분한 참조를 받을 때까지 다음 라운드로 진행하지 못합니다. 우리는 비동기적 BFT 합의를 위한 유연한 DAG 성장 프레임워크를 제안합니다. 우리의 핵심 관찰은, 안전성과 활성화를 위해 참조 쿼럼이 필요하긴 하지만, 모든 라운드 진행을 막을 필요는 없다는 점입니다. 대신, 연결성 r

진행 상황 및 관련 보도
arXiv cs.CL

지혜로운 속삭임: ASR 미세조정을 위한 스마트 서브셋 선택

arXiv:2610.32997v1 발표 유형: 신규 초록: OpenAI의 Whisper와 같은 자동 음성 인식(ASR) 모델은 음성 인식 품질을 크게 향상시켰지만, 특히 대량의 문자화된 오디오 데이터가 존재하는 경우에도 미세조정 비용이 여전히 높습니다. 이로 인해 많은 실무자들이 이러한 모델을 새로운 언어나 도메인에 맞게 적용하는 데 어려움을 겪고 있습니다. 본 연구에서는 ASR 미세조정을 위한 더 작은 교육 세트를 선택하기 위해 임베딩 기반 서브셋 선택 방법을 제안합니다. Whisper의 사전훈련된 인코더를 사용하여 각 오디오 샘플을 고정 차원의 임베딩 공간으로 매핑하고, 탐욕적 k-센터 알고리즘을 적용하여 교육 데이터에서 다양하고 대표적인 서브셋을 선별합니다. 우리는 이 접근법을 히브리어와 덴마크어 두 언어에 대해 평가한 결과, k-센터 선택 방식이 종종 …

新闻源配图 · arXiv cs.CL
진행 상황 및 관련 보도
arXiv cs.CL

OpenESM: 에너지 기반 모델은 확장 가능하며, 파운데이션 학습자들입니다

arXiv:2610.33005v1 발표 유형: 신규 초록: 에너지 기반 모델은 도메인 특화 작업에서 유망한 성능을 보여왔지만, 범용 시나리오를 모델링하는 데는 여전히 어려움이 있습니다. 이러한 격차를 해소하기 위해 우리는 기초 언어 모델링을 위한 에너지 주도형 모델(ESM)을 설계합니다. ESM은 단일 아키텍처 내에서 에너지 주도와 토큰 생성을 통합하여, 에너지 기반 탐색을 활용해 토큰 생성을 정교화합니다. 구체적으로, ESM은 먼저 에너지 지형 위에서 잠재 상태를 최적화한 다음, 이 정제된 잠재 상태를 토큰 생성에 활용합니다. 대규모 말뭉치를 대상으로 이러한 에너지 기반 사전훈련을 수행함으로써, ESM은 유리한 토큰이 낮은 에너지 값을 갖는 일반적으로 효과적인 에너지 지형을 학습합니다. ESM의 스케일링 특성을 탐구하기 위해, 우리는 ESM을 사전훈련합니다

新闻源配图 · arXiv cs.CL
진행 상황 및 관련 보도
arXiv cs.CV

신경망 광산 속 카나리아: 이미지 분류기의 조용하고 자신감 넘치는 오류 포착

arXiv:2610.33063v1 발표 유형: 신규 초록: 배포된 비전 모델들은 확신이 높은 예측을 자동으로 수용하므로, 고확신 오류가 조용히 확산된다. 표준 실패 예측기인 최대 소프트맥스 확률(MSP)에는 구조적 맹점이 있다: 분류기 헤드에서 읽어오는 스칼라 값으로서, 그 확신 경사와 직교하는 특징 변동에 대해 1차적으로 무방비 상태이다. 특징 공간 탐지기들의 인자 분석을 통해, 이들이 MSP를 보완하지 못하는 이유를 설명하는 조건부 중복성 원리를 규명한다: 이들이 측정하는 클래스 분리 기하학은 이미 MSP에 내장되어 있으며, 융합 과정에서 소멸된다. 그 결과로 남는 신호는 매니폴드 외부 잔여물 위의 클래스 조건부 전형성이며, 이러한 잔여물의 분포는 백본에 따라 가우시안에 가까운 형태에서 무거운 t-분포까지 다양하게 나타난다.

진행 상황 및 관련 보도
arXiv cs.CL

증류, 토론, 발견: 그래프 기반 증류된 인사이트로 다중 에이전트 연구 아이디어 발상의 기초를 마련하다

arXiv:2610.33366v1 발표 유형: 신규 초록: 대규모 언어 모델(LLMs)은 연구 아이디어 생성과 과학적 발견을 지원하는 데 점점 더 널리 활용되고 있습니다. 다중 에이전트 토론은 다양한 관점을 하나로 모아 연구 아이디어를 개발하는 협업 방식을 제공합니다. 그러나 주요 과제는 각 에이전트에게 서로 다르고 의미 있는 전문성을 부여하여 그들의 기여를 효과적으로 이끌어내는 방법입니다. 연구자들이 협업 과정에서 축적된 연구 경험을 활용하는 방식에서 영감을 받아, 우리는 관련 논문들의 그래프로부터 인사이트를 추출해 문헌 기반의 에이전트 전문성을 구축하는 프레임워크인 InsightAgents를 제안합니다. 한 연구 분야 내에서 진화하는 연구 접근법을 추적하고, 근본적인 가정을 드러내며, 아직 해결되지 않은 과제를 식별하는 인사이트에 따라,

진행 상황 및 관련 보도
arXiv cs.LG

ReMedI: 제어 가능한 분자 최적화를 위한 추론 시 정제 및 자기 디스틸레이션

arXiv:2610.32103v1 발표 유형: 신규 초록: 약물 개발에서 리드 최적화는 투과성을 높이고 독성을 낮추는 등 상충되는 특성을 개선하는 동시에, 리드의 효능을 저해할 수 있는 골격 변화를 제한해야 한다. C-MORAL과 같은 RL 기반 사후 학습은 분자 언어 모델을 미세 조정하여 관심 있는 목표에 대해 분자 리드를 직접 최적화함으로써 이러한 문제를 해결하지만, 이는 비용이 많이 드는 특정 작업용 데이터셋에 의존하며 다목적 최적화(MOO) 달성에도 어려움을 겪는다. 우리는 사전 학습된 모델이 이미 제로샷 생성으로는 효율적으로 도달하기 어려운 유용한 분자 수정 정보를 포함하고 있을 수 있다고 주장한다. 제로샷 생성의 제한된 탐색 능력에 착안하여, 우리는 효율적인 메트로폴리스-허스팅스 탐색 전략을 개발하여 베팅…

진행 상황 및 관련 보도
arXiv cs.AI

Async-RBench: LLM 에이전트에서 비동기 작업 실행 성능 벤치마킹

arXiv:2610.32429v1 발표 유형: 신규 초록: 대규모 언어 모델(LLM) 에이전트는 점점 더 비동기적으로 작업을 수행합니다. 주 에이전트는 하위 에이전트들이 실행되는 동안에도 계속 작업을 진행하며, 그 결과가 도착하기 전에 작업 상태가 변경될 수 있습니다. 이때 주 에이전트는 어떤 작업을 업데이트하거나 보존하고, 어떤 검사를 다시 수행할지 결정해야 하며, 동시에 금지된 변경 사항을 피해야 합니다. 최종 작업 성공 여부만으로는 이러한 결과가 올바르게 처리되었는지 여부를 확인하기 어렵고, 자연스러운 비동기적 도착 현상은 재현하기도 어렵습니다. 우리는 LLM 에이전트의 비동기적 작업 실행을 평가하는 벤치마크인 Async-RBench를 제안하며, 8가지 시나리오를 포괄하는 200개의 실행 가능한 작업을 제공합니다. 각 시나리오 컨트롤러는 미리 정의된 작업 상태 조건을 활용해 결과 전달을 관리하고, 이벤트 응답 계약(ERC)은 각 응답이 무엇을 의미하는지를 명시합니다.

진행 상황 및 관련 보도
arXiv cs.LG

EVOLVE: 적응형 프로토타입 메모리를 활용한 불확실성 인식 다변량 시계열 이상 탐지

arXiv:2610.32189v1 발표 유형: 신규 초록: 비지도형 다변량 시계열 이상 탐지(AP)는 현재 관측값을 바탕으로 향후 이상 위험을 추정하여, 복잡한 시스템에서 선제적 개입과 유지보수를 위한 조기 경고 신호를 제공하는 것을 목표로 합니다. 기존의 비지도형 AP 방법들은 정해진 또는 무작위적인 섭동을 과거 창에 주입하여 비정상적인 미래 진화를 시뮬레이션하는 방식의 섭동 기반 패러다임을 따릅니다. 그러나 이러한 방법들은 서로 다른 변수와 맥락 간에 동일한 섭동을 공유하며, 결정론적 방식으로 과거에서 미래로의 진화를 학습합니다. 실제로 이상 현상의 진화는 변수와 상황에 따라 달라지며, 동일한 섭동이 한 변수나 맥락에서는 비정상적인 미래 동역학으로 증폭될 수 있는 반면, 다른 경우에는 정상적인 변동으로 흡수되기도 합니다.

진행 상황 및 관련 보도
arXiv cs.CL

LLM 에이전트의 일관성을 위한 재귀적 의미 차이

arXiv:2610.33012v1 발표 유형: 신규 초록: 도구 사용 기능을 갖춘 대규모 언어 모델(LLM) 에이전트는 동일한 초기 상태에서 독립적인 실행 간에 일관되지 않은 행동을 보이며, 서로 다른 도구를 호출하거나 상충되는 출력을 생성하거나 서로 다른 전략을 추구합니다. 이러한 변동성은 시간이 지나면서 누적되어 배포의 신뢰성을 저해합니다. 기존 평가 지표들은 주로 완료 기반 점수를 통해 작업 정확도를 측정할 뿐, 여러 실행에 걸친 에이전트 행동의 일관성을 포착하지 못합니다. 또한, 에이전트의 행동은 확률 분포를 이용한 토큰 수준 또는 의미 클러스터링을 활용한 단일 응답 수준에서 각각 분석되지만, 어느 방법도 궤적의 향후 단계들로 일관성 부족이 어떻게 전파되는지를 파악하지 못합니다. 우리는 재귀적 의미 발산(RSD)이라는 비정식

진행 상황 및 관련 보도
arXiv cs.CL

EviGround-CT: LLM이 생성한 흉부 CT 보고서의 검증을 위한 문장-볼륨 기반 근거화

arXiv:2610.33038v1 발표 유형: 신규 요약: 대규모 언어 모델(LLM)이 생성한 흉부 컴퓨터단층촬영(CT) 보고서에는 스캔에서 국소적 근거가 부족한 양성 소견이 포함될 수 있습니다. 우리는 보고서 생성 후 이러한 소견을 검증하기 위해 EviGround-CT를 제안합니다. 결정론적 추출기가 양성 소견 문장을 식별하고, 3D 근거화 모델이 각 문장에 대한 근거 마스크를 예측합니다. 전체 문장을 활용하면 근거화 쿼리에 해부학적 위치, 측면 및 서술적 수식어까지 유지할 수 있습니다. 우리는 CT-RATE에서 보고서 생성을 평가하고, 별도로 선정된 ReXGroundingCT 하위 집합 100건을 대상으로 근거화와 검증을 수행합니다. 이용 가능한 주석을 바탕으로, 문장 기반 검증을 통해 근거 지원 정밀도(ESP)가 137개의 추출된 관련 소견에서 0.263에서 0.365로 상승했습니다.

진행 상황 및 관련 보도
arXiv cs.CV

증거를 통한 직관: 다중 모달 에이전트를 위한 적응형 이중 메모리

arXiv:2610.33019v1 발표 유형: 신규 초록: 다중 모달 에이전트가 지속적인 상호작용을 수행할 때, 장기 기억은 세부적 증거 회수와 전반적 이해를 위한 내재화된 해석이라는 두 가지 서로 다르지만 상호 보완적인 기능을 수행한다. 비록 일화 기억과 잠재 기억이 각각 명시적 역사 기록과 내재화된 경험을 통해 이러한 요구를 충족하긴 하지만, 일화 기억의 증거 범위와 통합에 대한 한계, 그리고 잠재 기억의 사실적 근거 마련에 대한 한계로 인해, 어느 한 패러다임만으로는 과제 간의 다양한 기억 특성들을 모두 포괄하기 어렵다. 이러한 격차를 해소하기 위해 우리는 모델 고유의 잠재 기억을 직관적인 사전으로 활용하고, 검색 조건에 따라 공동 정렬을 통해 정확한 증거 재구성을 가능하게 하는 다중 인덱스 기반 일화 기억을 결합한 이중 기억 프레임워크를 제안한다. At i

新闻源配图 · arXiv cs.CV
진행 상황 및 관련 보도
arXiv cs.CL

사후 학습은 LLM의 가치 선호를 어떻게 형성하는가?

arXiv:2610.33371v1 발표 유형: 신규 초록: 사후 학습 과정에서 대규모 언어 모델(LLM)은 다양한 인구통계학적 집단과 관련된 의견이 불균형적으로 분포된 코퍼스로부터 가치 선호를 학습하게 된다. 이러한 불균형을 증폭시키면 일부 집단의 의견은 더욱더 과소대표될 수 있다. 그러나 의견 혼합이 사후 학습 경로에 따라 가치 선호를 어떻게 형성하는지는 아직 명확히 밝혀지지 않았다. 이 질문에 답하기 위해, 우리는 서로 다른 의견 혼합을 가진 사후 학습 코퍼스와 SFT, DPO, GRPO 기반의 다섯 가지 사후 학습 경로를 활용한 통제된 실험을 수행하였다. 그 결과, 사후 학습이 각각의 경로에서 의견 불균형을 서로 다르게 증폭시킨다는 사실을 확인했다. 일단 가치 선호가 증폭된 후에는, 추가적인 사후 학습으로 이를 제거할 수 있는지 여부는 사후 학습의

진행 상황 및 관련 보도
arXiv cs.CL

소셜 월드 모델 평가 격차

arXiv:2610.33014v1 발표 유형: 신규 초록: 협상 어시스턴트는 상대방의 반응을 정확히 예측하지 않더라도 좋은 거래를 성사시킬 수 있다. 우리는 사회적 세계 모델에 대한 평가들이 이러한 예측을 직접적으로 검증하는지 여부를 묻는다. 1999년부터 2026년까지 발표된 113편의 연구를 검토한 결과, 9편의 주요 평가는 시스템이나 실험자가 선택한 행동에 대한 실제 사람의 반응을 측정한다. 이 중 단 2편만이 명시적인 반응 예측과 실제 반응을 비교하고 있다. 해당 연구들의 예측 모델은 행동이 선택될 때 이용 가능한 정보를 사용하며, 평가 대상 반응은 모델 학습 과정에서 제외되었다; 또한 두 연구 모두 개입 조건을 무작위화하였다. 언어 모델 관련 25편의 논문에 대한 별도의 전문 텍스트 검토에서는 이러한 조건을 충족하는 실험이 발견되지 않았다. 나머지 평가들은 현재 상태 추론, 과제 성공 또는 예측 f

진행 상황 및 관련 보도
arXiv cs.CL

각각의 모델은 저마다 부족함이 있다: 다양한 증거 상태에 걸쳐 언어 모델을 보정하기

arXiv:2610.33237v1 발표 유형: 신규 초록: 언어 모델은 충분한 근거가 있는지 어떻게 판단할 수 있을까요? 언어 모델들은 제공된 근거가 불충분하더라도 대답하는 경향이 있습니다. 답변을 할지 추가로 근거를 수집할지를 결정하려면, 주어진 근거로 답변이 올바를 가능성을 정확히 추정해야 합니다. 그러나 대부분의 보정 연구에서는 입력을 고정된 것으로 간주하고, 이러한 추정치가 근거 변화에 따라 어떻게 조정되어야 하는지는 다루지 않습니다. 우리는 \emph{증거 상태 보정}을 제안하며, 이는 답변 전 모델의 신뢰도가 올바른 답변을 내릴 확률과 일치하도록 하고, 근거가 그 확률을 변경할 때마다 이에 맞춰 조정되도록 요구합니다. 우리는 \ours{}(\textbf{Suffi}ciency \textbf{C}onfidence \textbf{E}stimation)을 제안하며, 이를 통해 미세조정을 수행합니다.

진행 상황 및 관련 보도
arXiv cs.CL

의료 질문 응답을 위한 섭동 기반 데이터 선택

arXiv:2610.33440v1 발표 유형: 신규 초록: 기존 질문-답변 데이터베이스에서 의료 언어 모델을 적응시키는 과정에서, 간결한 학습 서브셋을 선별하는 것은 중요한 단계입니다. 우리는 최종 블록 표현에 대한 가우시안 섭동으로부터 도출된 두 가지 신호, 즉 예측 변화 빈도와 비전환 마진 수축을 활용한 섭동 기반 데이터 선택 방식을 연구합니다. 공유 엔트로피 사전 필터를 거친 후, 표현 감도 우선순위화(RSP)는 자동 제곱평균 스케일링을 통해 이들 신호를 결합하며, RSP-드롭은 수축 값만을 기준으로 후보를 순위 매깁니다. 두 선택기 모두 선택 과정에서 질문과 답변 옵션만을 사용합니다. 우리는 MedGemma-4B를 이용해 64개, 128개, 256개의 예제를 유지하는 설정 하에서 다섯 개의 의료 QA 데이터셋을 대상으로 이들을 평가합니다. 주요 예산인 128개의 경우,

진행 상황 및 관련 보도
arXiv cs.AI

이익을 넘어서: 에이전트 스킬 은퇴를 위한 스킬 내재화 측정

arXiv:2610.32322v1 발표 유형: 신규 초록: LLM 에이전트는 약 10만 개의 항목을 보유하고 다수의 모델에 서비스를 제공하는 공공 허브에서 기술을 검색합니다. 모델이 발전함에 따라, 특정 모델이 내부화한 기술—즉, 해당 모델이 더 이상 필요로 하지 않는 기술—을 식별하여 그 모델에 대해 폐기해야 하지만, 현재까지 내부화 여부는 알려진 신뢰성으로 측정된 바 없습니다. 기존의 규칙들은 기술이 적용된 경우와 적용되지 않은 경우의 실행 결과를 비교하여, 오직 성과 차이만을 근거로 기술을 폐기해 왔습니다. 그러나 이러한 성과 차이는 내부화된 기술일 때도, 또는 모델과 기술 모두가 해당 능력을 제공하지 않을 때—우리가 ‘미개척 상태’라고 부르는 상황—에도 거의 제로에 가깝습니다. 따라서 우리는 대신 해당 기술을 보류하고, 그 기술을 기반으로 합성된 과제에서 모델을 평가하며, 다른 모델이 해당 기술로부터 이익을 얻는 경우에만 높은 무보조 점수를 신뢰합니다. 이는 높은 점수의 거의 절반이 아무런 과제에서도 나오지 않기 때문입니다.

진행 상황 및 관련 보도
arXiv cs.DC

클라우드의 LLM: 아키텍처, 오케스트레이션 및 추론에 관한 논의

arXiv:2610.33475v1 발표 유형: 신규 초록: 클라우드 데이터센터 전반에 걸쳐 기반 대규모 언어 모델(LLM)이 광범위하게 배치됨에 따라, 무상태 딥러닝에서 분산형 메모리 집약적 생성 워크로드로의 근본적인 패러다임 전환이 이루어지고 있다. 그러나 엄격한 서비스 수준 목표(SLO) 하에서 대규모 기반 모델을 서비스하는 과정에서는 중요한 물리적 및 시스템 병목 현상이 드러난다. 이러한 과제에는 지속적인 고대역폭 메모리(HBM) 장벽, 연산 중심의 프리필링과 메모리 대역폭 중심의 디코딩 간의 운영 비대칭성, 폭발적으로 증가하는 키-값(KV) 캐시, 부담스러운 서버리스 콜드 스타트, 그리고 하드웨어 신뢰성 취약점 등이 포함된다. 기존 문헌 리뷰들은 여전히 계층별로 분리되어 있어, 저수준 가속기 가상화와 클러스터를 서로 분리하고 있다.

진행 상황 및 관련 보도
arXiv cs.CL

글쓰기 조언에서 원고 관리까지: 학술 퇴고를 위한 제약 변환 프레임워크

arXiv:2610.33001v1 발표 유형: 신규 초록: 학술적 퇴고는 정당한 글쓰기 목표 간의 충돌이 발생할 때 거버넌스상의 문제를 야기한다. 글쓰기 과정 및 사회과학 분야의 연구에 따르면, 퇴고는 재귀적이며 문장 표현에는 인식론적·학문적 차원의 맥락적 의무가 수반된다. 이러한 연구들은 중요한 제약 조건들을 규명하되, 간결성, 출판 매체 형식, 또는 스타일적 다양성이 증거와 주장의 한계와 충돌할 경우 어떤 목표가 우선해야 하는지에 대해서는 명확히 규정하지 못하고 있다. 본 논문은 퇴고를 순서화된 제약 조건 하에서의 허용 가능성 문제로 모델링한다. 작업별 불변량, 맥락적 제약 조건, 그리고 가변적인 표현 선택이 허용 가능한 범위를 규정하며, 주장 보전 계약은 증거와 판단을 권한 있는 주장의 한계와 연결한다. 네 가지 거버넌스 관련 명제가 이를 구체화한다

진행 상황 및 관련 보도
arXiv cs.CL

오디오-언어 모델에서의 제어 가능한 화법 캡션 작성에 대한 벤치마크

arXiv:2610.33036v1 발표 유형: 신규 초록: 화법 캡션 작성(SSC)은 목소리의 음색, 억양, 표현력 등과 같은 언어 외적 특성을 포착하여, 말이 전달되는 방식에 대한 자연스러운 언어 설명을 생성하는 것을 목표로 합니다. 대화형 AI 에이전트, 제어 가능한 음성 생성, 대규모 오디오 주석 작업 등 많은 하위 애플리케이션에서는 단일한 통합되지 않은 설명이 아니라, 발화자의 특성, 감정, 전달 스타일 등 특정한 측면을 구체적으로 묘사하는 차원별 스타일 캡션을 필요로 합니다. 그러나 기존 연구들은 제어 가능한 화법 캡션 작성에 대한 통일된 정식화가 부족한 실정입니다. 우리는 이 격차를 해소하기 위해 SSC를 명시적인 지침이 화법의 특정 차원을 규정하는 지침 준수형 오디오-언어 과제로 정식화합니다.

진행 상황 및 관련 보도