월드 모델이란? AI 연구소들이 현실 시뮬레이션에 뛰어드는 이유

월드 모델은 환경이 어떻게 변할지, 그 안에서 무언가 행동하면 어떻게 달라질지를 예측하는 AI 시스템입니다. 챗봇은 다음 단어를 예측합니다. 영상 생성기는 클립의 다음 프레임을 예측합니다. 월드 모델은 어떤 공간의 다음 상태를 예측하기 때문에, 사람이나 로봇이 그 안에서 행동하고 결과를 확인할 수 있습니다.

이 아이디어의 몸값이 올해 크게 뛰었습니다. AMD는 Fei-Fei Li가 2024년에 세운 스타트업 World Labs를 약 82억 달러 규모의 전액 주식 거래로 인수하기로 합의했습니다(AMD). Yann LeCun의 AMI Labs는 제품을 내놓기도 전에 10억 3천만 달러를 조달했습니다(TechCrunch). Google DeepMind, NVIDIA, Meta, Runway도 모두 어떤 형태로든 월드 모델을 내놓았습니다.

다만 제품은 투자 규모에 비해 훨씬 작습니다. 지금은 3D 장면 생성기를 구매하거나, Google 구독으로 짧은 연구용 프로토타입을 이용하거나, 로봇이나 자율주행 소프트웨어를 만든다면 오픈 모델을 내려받아 쓸 수 있는 정도입니다. 저희 판단으로는 3D 장면 생성과 로봇 소프트웨어 활용은 지금도 실용적이고, 현실을 시뮬레이션하겠다는 약속은 아직 대부분 데모 영상 수준입니다. 아래에서 둘을 구분하는 법과 직접 써볼 수 있는 제품의 가격을 정리했습니다.

월드 모델이 예측하는 것은 다음 단어가 아니라 다음 상태입니다

연구소들의 정의는 대체로 비슷합니다. Google DeepMind는 월드 모델이 물리적 환경에 대한 이해를 바탕으로 그 환경을 시뮬레이션하며, 에이전트가 세계의 변화와 자신의 행동이 미치는 영향을 예측할 수 있게 한다고 설명합니다(Google DeepMind). Runway의 정의는 더 짧습니다. 환경의 내부 표현을 만들고, 그 안에서 앞으로 일어날 일을 시뮬레이션하는 시스템이라는 것입니다.

핵심은 행동입니다. 언어 모델에 공이 탁자에서 굴러떨어지면 어떻게 되는지 물으면 문장을 써 줍니다. 영상 생성기에 물으면 보기만 하는 클립을 렌더링합니다. 월드 모델은 현재 상태와 입력(한 걸음 앞으로, 카메라 회전, 로봇 그리퍼 닫기 등)을 받아 다음 상태를 돌려주고, 다음 입력이 들어오면 이를 반복합니다.

맨 아래 줄이 이 개념의 전부입니다. 출력이 다시 다음 입력으로 들어가기 때문에 월드 모델은 시간이 지나도 일관성을 유지하는지로 평가해야 합니다. 멋진 프레임 한 장만으로는 증명되는 것이 거의 없습니다.

이 개념은 유행보다 훨씬 오래되었습니다. 2018년 David Ha와 Jürgen Schmidhuber는 World Models를 발표했습니다. 이 논문에서 에이전트는 게임의 압축된 모델을 학습하고, 실제 환경에서 행동하기 전에 스스로 만든 "환각 꿈" 안에서만 훈련했습니다. 달라진 것은 규모입니다. 방대한 영상으로 학습한 모델이 사진처럼 보이는 세계를 만들어 내면서, 이 아이디어는 강화학습 논문에서 벗어나 실적 발표 자리에까지 올랐습니다.

아래 이정표를 보면 영상 모델이 좋아진 뒤 얼마나 빠르게 흘러갔는지 알 수 있습니다.

꿈 논문부터 인터넷 영상에서 학습한 플레이 가능한 세계까지 6년이 걸렸습니다. 오픈 로봇 모델부터 칩 제조사의 82억 달러짜리 수표까지, 나머지는 거의 다 약 2년 안에 벌어졌습니다.

월드 모델을 만드는 네 가지 접근

월드 모델이 무엇을 출력해야 하는지에 대해 연구소마다 생각이 다르고, 대부분의 제품은 이 차이로 설명됩니다. 분류하기에는 World Labs의 자체 분류법이 가장 명확합니다. 월드 모델을 세 종류로 나눕니다. 렌더러는 "사람의 눈을 위한 픽셀"을 출력합니다. 시뮬레이터는 "기하학적, 물리적 또는 동역학적으로 충실한 세계 표현"을 출력합니다. 플래너는 행동을 출력합니다(World Labs).

렌더러에 대한 경고는 모든 출시 영상을 볼 때 기억해 둘 만합니다. 드론 샷 속 건물은 "위에서 보면 흠잡을 데 없어 보이지만, 아래 도시를 직접 주행해 보면 무너져 버린다"는 것입니다. 이 관점으로 보면 업계는 네 갈래로 나뉩니다.

실시간으로 조작하는 인터랙티브 월드

Google DeepMind의 Genie 3는 텍스트 프롬프트를 720p, 초당 20~24프레임으로 돌아다닐 수 있는 세계로 바꿉니다. Google은 이 세계가 몇 분 동안 대체로 일관성을 유지하고, 특정 상호작용으로 생긴 변화를 최대 1분까지 기억한다고 밝혔습니다(Google DeepMind). 연구 프리뷰인 Runway의 GWM Worlds 2도 영상과 오디오로 비슷한 일을 하며, 조작하는 동안 계속 생성합니다. World Labs의 분류법은 Genie 3를 렌더러로 꼽는데, GWM Worlds 2도 같은 유형으로 보입니다. 픽셀 스트림은 얻지만 다른 도구에서 열 수 있는 결과물은 없습니다.

파일을 건네주는 3D 월드 빌더

World Labs의 첫 제품인 Marble은 텍스트, 사진, 영상, 거친 3D 블록을 편집할 수 있는 지속형 세계로 바꾸고, Gaussian splat이나 메시로 내보낼 수 있게 해 줍니다(World Labs docs). Genie 월드처럼 사용자에게 반응하지는 않습니다. 대신 게임 엔진과 디자인 툴에서 열 수 있는 파일로 존재합니다. World Labs는 일부 파트너에게 얼리 액세스로 제공 중인 새 Atlas 모델이 앞으로 Marble 버전을 구동할 것이라고 밝혔습니다.

로봇과 자동차를 위한 피지컬 AI 모델

NVIDIA는 이를 월드 파운데이션 모델이라고 부릅니다. NVIDIA Cosmos 3는 영상을 이해하고 추론하며, 텍스트·이미지·영상·소리·행동 입력으로 합성 영상을 생성하고, 로봇 제어 정책의 백본으로도 쓸 수 있습니다. 가중치는 OpenMDW 1.1 라이선스로 공개되어 있습니다(NVIDIA). Decart의 Oasis 3는 용도가 더 좁습니다. 자율주행 팀이 API로 이용하는 실시간 멀티 카메라 주행 월드입니다.

픽셀을 건너뛰는 잠재 예측기

Meta의 V-JEPA 계열은 미래를 그려 내려 하지 않습니다. V-JEPA 2는 영상을 압축된 표현으로 인코딩하고 그 표현이 어떻게 변하는지 예측합니다. 모든 픽셀을 렌더링하는 것보다 저렴하면서도 계획을 세우기에는 충분합니다. Meta는 공개 DROID 로봇 데이터셋으로 학습한 뒤 해당 로봇에서 수집한 데이터 없이 곧바로 실험실 로봇에 배포했을 때, 낯선 환경에서 낯선 물체를 집어서 옮기는 작업의 성공률이 65%에서 80%라고 보고했습니다(Meta AI).

LeCun이 오랫동안 지지해 온 진영입니다. 그는 이후 Meta를 떠났고, AMI Labs는 그가 2022년에 제안한 Joint Embedding Predictive Architecture를 기반으로 합니다.

용어가 어렵게 느껴진다면, 홍보 자료에 자주 나오는 용어를 정리했습니다.

벤더에게 따져 물어야 할 용어는 action-conditioned입니다. 제품이 스트리밍 도중 사용자의 입력을 받지 못하고 작업에 쓸 3D 상태도 주지 않는다면, 이름만 바꾼 영상 생성기입니다.

영상 생성기는 월드 모델처럼 보이지만 밀어붙이면 한계가 드러납니다

OpenAI는 2024년 Sora 연구를 물리 세계의 범용 시뮬레이터로 가는 길이라고 소개하면서도, 유리가 깨지는 것 같은 기본적인 상호작용을 제대로 구현하지 못한다고 인정했습니다. Sora 2에서는 진전을 내세웠습니다. 농구 선수가 슛을 놓치면 공이 골대로 순간이동하지 않고 백보드에 맞고 튕겨 나옵니다. OpenAI는 이 모델이 "완벽과는 거리가 멀다"고도 했습니다(OpenAI).

그런데 제품이 사라졌습니다. OpenAI에 따르면 Sora 웹과 앱은 올해 초 서비스를 종료했고, 도움말 센터에는 Sora API도 2026년 후반에 종료된다고 나와 있습니다. 사업상의 결정이지만, "월드 시뮬레이터"가 소비자용 영상 앱에 붙은 연구용 프레임이었다는 점을 상기시켜 줍니다.

독립 연구는 더 직설적입니다. Physics-IQ 벤치마크는 Sora, Runway, Pika, Lumiere, Stable Video Diffusion, VideoPoet을 유체역학, 광학, 고체역학, 자기학, 열역학으로 시험했습니다. 결론은 물리적 이해가 "매우 제한적이며 시각적 사실성과 무관하다"는 것입니다(arXiv). 또 다른 연구는 단순한 물리 시뮬레이션으로 영상 모델을 학습시켰더니 규칙을 배우는 대신 가장 가까운 학습 예시를 베낀다는 점을 발견했고, 규모만 키워서는 물리 법칙을 알아낼 수 없다고 결론지었습니다.

따라서 Veo 3.1이나 Runway Gen-4.5 같은 영상 모델은 훌륭한 렌더러이지만 약한 시뮬레이터로 보시기 바랍니다. 광고나 스토리보드에는 충분합니다. 하지만 젖은 바닥에서 어떤 일이 생기는지를 로봇에게 가르치는 데 그 영상을 믿고 쓰는 것은 위험한 선택입니다. 영상이 필요하다면 AI 영상 스택 비교와 AI 영상 생성기 보드부터 보시기 바랍니다.

칩 제조사와 투자자가 큰돈을 쓰는 이유

AMD의 인수는 이 흐름이 어디로 가는지 보여 주는 가장 분명한 신호입니다. AMD는 이 전액 주식 거래의 가치를 약 82억 달러로 평가하고, 규제 당국의 승인을 전제로 2026년 말까지 완료될 것으로 예상하며, Fei-Fei Li를 CEO Lisa Su 직속의 수석 부사장 겸 최고 과학자로 임명할 예정입니다(AMD). TechCrunch는 AMD가 World Labs의 "프런티어 워크로드"가 자사 칩 로드맵을 좌우하기를 기대한다고 전하며, 이미 Cosmos로 오픈 월드 모델을 제공하는 NVIDIA와 경쟁하기 위한 인수로 해석합니다(TechCrunch).

벤처 자금도 같은 방향으로 움직이고 있습니다. 아래 투자는 모두 올해 발표되었습니다.

AMI Labs는 프리머니 기업가치 35억 달러로 10억 3천만 달러를 조달했으며, NVIDIA, Samsung, Temasek, Toyota Ventures 등이 참여했습니다(TechCrunch). TechCrunch는 World Labs도 매각에 합의하기 몇 달 전에 10억 달러를 조달했고, 그중 2억 달러는 Autodesk가 투자했다고 보도했습니다. Runway는 차세대 월드 모델을 사전 학습하기 위해 기업가치 53억 달러로 3억 1,500만 달러를 조달했고, Odyssey는 Amazon과 AMD Ventures가 참여한 가운데 기업가치 14억 5천만 달러로 3억 1,000만 달러를 조달했습니다.

동기는 네 가지로 반복해서 나타납니다. 첫째, 칩 제조사는 워크로드를 원합니다. DeepMind의 한 리서치 디렉터는 TechCrunch에 Project Genie 세션이 진행되는 동안 "어딘가에 오직 당신만을 위한 칩이 있다"고 말했습니다(TechCrunch).

둘째, 로봇 팀에는 현실에서 모으기 느리고 위험한 학습 데이터가 필요합니다. 셋째, 3D 콘텐츠는 손으로 만들면 비쌉니다. 넷째, 일부 연구소는 언어만으로는 AI가 물리 세계에 들어갈 수 없다고 주장합니다. Luma는 지난해 9억 달러를 조달하면서 이렇게 분명히 말했습니다. "우주를 시뮬레이션하려면 LLM과 텍스트만으로는 부족하다." 이런 투자자 명단에 NVIDIA와 AMD의 벤처 부문이 얼마나 자주 등장하는지 눈여겨볼 만합니다. 컴퓨팅을 파는 회사가 그 컴퓨팅을 쏟아부을 회사에 투자하고 있는 것입니다.

지금 실제로 쓸 수 있는 것

연구 프리뷰와 대기자 명단을 빼면 목록이 짧아집니다. 올해 일반 사용자나 신용카드가 있는 개발자라면 누구나 쓸 수 있는 제품은 다음과 같습니다.

가격은 각 벤더의 공식 페이지를 기준으로 했습니다(Marble 요금, Google AI 플랜). 눈에 띄는 점이 두 가지 있습니다. Marble은 개발자가 아니어도 돈을 내고 파일을 가져갈 수 있는 유일한 제품입니다. 그리고 가장 인상적인 데모인 Project Genie는 다른 이유로 이미 Ultra를 쓰고 있지 않다면 가격을 정당화하기 어렵습니다. Google은 처음에 18세 이상 미국 구독자에게만 열고 생성을 60초로 제한했지만, 지금은 140개국 이상으로 늘렸습니다.

아래 매트릭스는 직접 써볼 가능성이 가장 높은 네 가지를 벤더 페이지에서 확인할 수 있었던 항목으로 비교한 것입니다.

Marble이 로보틱스에서 부분 점수를 받은 이유는 World Labs가 World API를 로보틱스 팀에 홍보하며 NVIDIA Isaac 같은 시뮬레이터와 연동하는 반면, 소비자용 앱은 그런 작업을 위해 만들어지지 않았기 때문입니다.

월드 모델을 일주일 동안 체험하는 계획

1. 1Marble 무료 플랜을 열고 실제 방 사진으로 월드를 만들어 보세요. World Labs에 따르면 완성된 월드는 약 5분, 초안은 약 20초가 걸립니다(World Labs docs).
2. 2같은 방을 텍스트 프롬프트로도 만들어 보세요. 두 버전을 모두 돌아다니며 번지거나 녹아내린 듯한 영역을 찾아보세요. 모델이 추측한 부분입니다.
3. 3Google AI Ultra를 쓰고 있다면 Project Genie에서 같은 방을 다시 만들어 보세요. 출입구에서 멀어졌다가 돌아와서 무엇이 달라졌는지 기록해 보세요.
4. 4코드를 쓴다면 GPU를 투입하기 전에 Hugging Face에서 Cosmos 3 체크포인트를 받거나 NVIDIA 카탈로그의 호스팅 모델을 써보세요.
5. 5월드 모델에 맡기고 싶은 작업 하나와 필요한 출력(영상, splat, 메시, 행동)을 적어 보세요. 어떤 도구를 쓸지는 데모보다 출력 형식이 결정합니다.

어디서 시작할지 모르겠다면, 이 의사결정 트리가 질문 두 개 이내로 목적에 맞는 도구를 안내해 드립니다.

로봇이 아니라 사람이 결과물을 쓰는 경로는 대부분 Marble로 이어집니다. 간직할 수 있는 월드를 얻는 가장 저렴한 방법입니다.

월드 모델 데모를 판단하는 법

월드 모델 출시 영상은 소셜 영상용으로 편집되고, 짧게 편집된 클립은 어떤 모델이든 좋아 보이게 합니다. 몇 가지만 확인해도 거품을 걷어낼 수 있습니다.

먼저 지속 시간을 보세요. Google의 Genie 3 페이지에는 이 모델이 "몇 시간이 아니라 몇 분간의 연속 상호작용"을 지원한다고 적혀 있습니다(Google DeepMind). 전작 Genie 2의 예시는 대부분 10~20초였습니다. 15초짜리 클립은 어느 쪽이든 거의 아무것도 알려 주지 않습니다.

그다음은 돌아오는 장면이 있는지 확인하세요. 기억이 가장 어려운 부분입니다. Genie 3는 변화를 약 1분 동안 기억하고, Runway는 GWM Worlds 2의 장기 기억이 불완전하다고 밝혔습니다. 카메라가 이미 보여 준 장소로 한 번도 돌아가지 않는다면 이유를 따져 보세요.

누가 조작하는지도 확인하세요. 매끄러운 시네마틱 경로는 미리 계획할 수 있지만, 사람이 직접 키를 누르면 지연이 드러납니다. TechCrunch가 Project Genie를 직접 써보니 점토 애니메이션이나 수채화 같은 스타일화된 세계는 근사했지만, 조작이 먹통이 되거나 캐릭터가 벽을 통과하기도 했습니다(TechCrunch).

마지막으로 겉모습과 물리를 구분하세요. Physics-IQ는 영상 모델에서 두 가지가 무관하다는 것을 확인했으므로, 광활한 풍경만 가득하고 충돌이 없는 데모는 렌더링 데모입니다. 다음에 출시 영상을 볼 때 이 채점기를 써보세요.

편집된 일반적인 출시 영상은 여기서 낮은 점수를 받습니다. 마케팅으로 받아들이고, 이 모델을 전제로 작업을 계획하기 전에 직접 테스트해 보시기 바랍니다.

아직 아무도 풀지 못한 한계

첫 번째 벽은 일관성입니다. 이 모델들은 이미 생성한 내용을 바탕으로 매 순간을 만들기 때문에 작은 오류가 누적됩니다. TechCrunch가 Decart의 Oasis 3를 살펴보니, 주행 월드가 긴 세션에서 일관성을 잃고, 자동차가 장애물을 통과하며, 이미 지나간 곳으로 돌아가면 장면 기억이 무너졌습니다(TechCrunch).

두 번째는 비용입니다. Oasis 3는 초당 $0.02로, 1분에 $1.20, 시뮬레이션 주행 1시간에 $72입니다. Google이 Project Genie를 60초로 제한한 것도 세션마다 전용 하드웨어를 점유하기 때문입니다. 반면 완성된 게임 레벨은 누군가 플레이할 때마다 추가 비용이 거의 들지 않습니다.

세 번째는 평가이고, 가장 덜 논의되는 문제입니다. 벤치마크는 아직 초창기이고, 여럿은 모델을 공개하는 바로 그 연구소가 만든 것입니다. Meta의 물리 추론 테스트에서 사람은 85%에서 95%를 기록해 최고 수준 모델과 뚜렷한 격차를 보였습니다(Meta AI). NVIDIA는 Cosmos 3가 여러 월드 생성 리더보드에서 1위를 차지했다고 주장합니다. 벤더가 내놓은 순위는 벤더의 주장으로 받아들이시기 바랍니다.

기업들도 말을 아끼고 있습니다. TechCrunch는 올해 월드 모델 스타트업들이 제품 계획을 공개하지 않고 있다고 보도했고, AMI Labs의 CEO는 자사가 석 달 만에 제품을 내놓는 종류의 스타트업이 아니라고 말했습니다.

누가 기다려야 할까요? 올해 안에 게임, 영화, 건축을 위한 안정적인 프로덕션 파이프라인이 필요한 분들입니다. 월드 모델은 초안과 레퍼런스 자료로는 훌륭합니다. 하지만 팀이 검증해 둔 게임 엔진이나 물리 시뮬레이터를 아직은 대체하지 못합니다.

크리에이터, 게임 개발자, 건축가, 로보틱스 팀에게 달라지는 것

가장 즉각적인 가치를 얻는 쪽은 크리에이터입니다. Marble 월드는 Gaussian splatting 플러그인을 통해 Unreal Engine, Unity, Blender, Houdini로 내보낼 수 있고, 카메라 플라이스루를 영상으로 녹화할 수도 있습니다. 프리비즈나 가상 세트에는 실질적인 지름길입니다. 라이선스는 꼭 확인하세요. 상업적 권리는 $35 Pro 플랜부터 제공되고, $20 Standard 플랜에는 포함되지 않습니다(Marble 요금). 장면 전체가 아니라 개별 오브젝트가 필요하다면 3D 모델 생성기 보드가 더 적합합니다.

게임 개발자는 당분간 월드 모델을 블로킹과 콘셉트 도구로 보는 것이 좋습니다. Marble의 Chisel 모드는 거친 3D 형태를 정교한 월드로 바꿔 주므로 초기 레벨 배치에 어울립니다. 생성된 월드에는 게임플레이 로직도, 튜닝된 충돌 처리도, 성능 예산도 없는데, 게임을 출시하게 만드는 것은 바로 그런 요소들입니다. 나머지 파이프라인을 다루는 어시스턴트는 게임 개발자용 AI 도구 보드에서 확인할 수 있습니다.

건축가와 인테리어 디자이너가 그다음 순서입니다. Autodesk의 최고 과학자 Daron Green은 TechCrunch에 고객이 "World Labs에서 월드 모델 기반 스케치(예를 들어 사무실 레이아웃)"로 시작해 Autodesk 도구에서 다듬는 모습을 상상할 수 있다고 말했습니다. 지금 당장 고객에게 낼 결과물이 필요하다면 AI 인테리어·건축 디자인 보드와 인테리어 디자인 도구 모음에서 더 성숙한 선택지를 볼 수 있습니다.

로보틱스 소프트웨어 팀은 가장 강력한 활용 사례를 갖고 있습니다. Cosmos 3는 자체 카메라와 로봇 데이터로 post-training하고 폐루프 시뮬레이터로 돌리도록 설계되었습니다. World Labs는 자사의 real-to-sim-to-real 시스템이 실제 작업 하나를 수천 가지 시뮬레이션 변형으로 확장하고, 정책 체크포인트마다 2,000번의 시뮬레이션 시행으로 테스트하며, 시뮬레이션 점수가 실제 하드웨어 점수와 비슷하게 움직인다고 밝혔습니다. 이점은 선별입니다. 약한 체크포인트가 실제 로봇에 닿기 전에 걸러집니다. World Labs는 World API를 Isaac Sim, MuJoCo 등의 시뮬레이터와도 연결하므로, 파일럿을 한다고 해서 팀이 신뢰하는 기존 시뮬레이터를 바꿀 필요는 없습니다.

자주 묻는 질문

ChatGPT는 월드 모델인가요?

연구소들이 말하는 의미에서는 아닙니다. ChatGPT는 텍스트를 예측합니다. 유리잔이 탁자에서 떨어지면 어떻게 되는지는 설명할 수 있지만, 단계별로 행동할 수 있는 상태를 출력하지는 않습니다. LeCun이 AMI Labs를 세운 이유도 언어 모델만으로는 거기에 도달할 수 없다는 것입니다.

월드 모델을 무료로 써볼 수 있나요?

네. Marble 무료 플랜에는 최대 4개의 월드 생성이 포함되어 있고, NVIDIA Cosmos 3와 Meta의 V-JEPA 2 가중치는 적절한 GPU가 있다면 무료로 내려받을 수 있습니다. Project Genie는 유료 Google AI Ultra 플랜이 필요합니다.

월드 모델이 게임 엔진을 대체할까요?

가까운 시일 안에는 아닙니다. 인터랙티브하게 생성된 월드는 몇 분 안에 어긋나기 시작하고, 이 도구들에는 게임 규칙이 없습니다. 그래서 초안 월드를 생성해 내보낸 뒤 Unreal, Unity, Blender에서 마무리하는 하이브리드 방식이 더 유력합니다. World Labs의 내보내기 가이드도 이미 이 워크플로를 전제로 합니다.

AMD가 World Labs를 인수하면 Marble은 어떻게 되나요?

두 회사 모두 아직 밝히지 않았습니다. 이번 거래는 규제 당국의 승인이 필요하고 2026년 말까지 완료될 것으로 예상되며, World Labs는 Justin Johnson과 Ben Mildenhall이 AMD 안에서도 계속 팀을 이끌 것이라고 밝혔습니다. 고객 작업이 Marble에 의존한다면 월드를 내보내 로컬에 사본을 보관해 두시기 바랍니다.

Sora는 아직 쓸 수 있나요?

아니요. OpenAI는 Sora 제품을 더 이상 이용할 수 없다고 밝혔습니다. 웹과 앱은 올해 초 종료되었고, API도 2026년 후반에 종료될 예정이었습니다. 영상 생성에는 최고의 AI 영상 생성기 가이드에서 아직 서비스 중인 도구를 확인하실 수 있습니다.