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"나 홀로 연구는 끝났다"… 유한·녹십자 등 19개사, 바이오 '새싹' 찾기 대장정

AMEET AI 분석: 중소벤처기업부가 유한양행, GC녹십자, 종근당 등 19개 제약사와 함께 '2026년 민관협력 오픈이노베이션 지원사업'을 통해 바이오 스타트업 발굴 및 협력을 추진하여 신약개발 및 사업화 인프라를 강화한다.

"나 홀로 연구는 끝났다"… 유한·녹십자 등 19개사, 바이오 '새싹' 찾기 대장정

중기부 '2026 민관협력 오픈이노베이션' 시동… 신약 개발 생태계 새 판 짠다

작성일: 2026년 06월 18일산업분류: 제약·바이오

중소벤처기업부가 유한양행, GC녹십자, 종근당 등 국내를 대표하는 제약사 19곳과 손을 잡고 혁신적인 기술을 가진 바이오 스타트업 발굴에 전격 나섰습니다. 지난 6월 10일 중소벤처기업부는 '2026년 민관협력 오픈이노베이션 지원사업'을 본격 가동하며, 대형 제약사의 자본과 인프라를 벤처 기업의 창의적인 아이디어와 결합하는 대규모 협력 프로젝트를 시작했습니다. 이번 사업은 단순한 투자를 넘어 신약 개발의 전 과정에 걸쳐 상호 보완적인 생태계를 구축하고, 국내 바이오 산업의 글로벌 경쟁력을 한 단계 끌어올리는 것을 목표로 하고 있습니다. 현재 유한양행(79,100원, +1.02%)과 GC녹십자(131,100원, +0.85%) 등 참여 기업들은 이번 사업을 통해 신규 파이프라인을 확보하고 사업화 인프라를 강화하겠다는 의지를 보이고 있습니다.

이번 협력은 개별 기업의 연구 역량에만 의존하던 기존 방식에서 벗어나, 외부의 혁신 기술을 적극적으로 받아들이는 '오픈 이노베이션(Open Innovation)'이 제약업계의 생존 전략으로 자리 잡았음을 상징합니다. 중소벤처기업부에 따르면, 이번 사업에 선정된 스타트업은 최대 1억 원의 사업화 자금을 지원받을 수 있으며 대기업과의 공동 기술 개발 기회도 얻게 됩니다. 참여하는 19개 제약사는 각자가 보유한 연구개발(R&D) 역량과 글로벌 네트워크를 스타트업에 개방하여, 벤처 기업들이 흔히 겪는 '죽음의 계곡(Valley of Death)'을 넘을 수 있도록 지원할 예정입니다. 업계에서는 이러한 민관 협력이 단순히 개별 기업의 성장을 넘어 국가적인 신약 개발 역량을 강화하는 마중물이 될 것으로 보고 있습니다.

19개 제약사와 정부가 뭉쳤다: 바이오 생태계의 '새로운 혈관'

중소벤처기업부가 주도하는 이번 '2026년 민관협력 오픈이노베이션 지원사업'은 바이오 분야의 유망 스타트업을 발굴하여 신약 개발의 성공률을 높이는 데 초점을 맞추고 있습니다. 유한양행과 종근당 등 참여 기업들은 자체적인 R&D 인프라를 스타트업에 제공함으로써, 초기 단계의 신약 후보물질이 실제 사업화로 이어질 수 있는 고속도로를 깔아주는 역할을 수행하게 됩니다. 중소벤처기업부는 지난 6월 10일 사업 계획을 발표하면서 기술력을 갖춘 창업기업과 이를 뒷받침할 수 있는 대·중견기업 간의 연결고리를 더욱 견고히 하겠다고 강조했습니다. 특히 이번 사업은 제약사들이 필요로 하는 특정 기술 수요와 스타트업의 보유 기술을 정밀하게 매칭하는 방식으로 진행되어 실질적인 성과 창출에 대한 기대가 큽니다.

최근 제약업계의 재무 지표를 살펴보면 이러한 협업의 필요성이 더욱 명확해집니다. 2025년 기준 바이오 업종 5개사의 평균 영업이익률과 순이익률은 약 0.1% 수준에 머물러 있어, 막대한 비용이 투입되는 신약 개발을 독자적으로 완수하기에는 수익성 측면에서 상당한 부담이 따르는 상황입니다. 또한 부채비율은 평균 0.9%로 낮은 편이나, 자기자본이익률(ROE)과 자산수익률(ROA) 역시 0.1% 내외를 기록하며 자본 효율성을 높여야 하는 과제를 안고 있습니다. 이러한 배경 속에서 대형 제약사들은 리스크를 분산하고 혁신 속도를 높이기 위해 벤처 기업과의 협력을 선택한 것으로 풀이됩니다. 6월 18일 현재 유한양행과 GC녹십자는 각각 유형자산 양수 결정에 대한 기재정정 공시를 내놓으며 자산 운용의 효율성을 꾀하는 등 내실 다지기에도 집중하고 있습니다.

AI 신약 시대의 도래와 임상 인프라의 무게감

최근 제약·바이오 시장의 가장 큰 화두 중 하나는 인공지능(AI)을 활용한 신약 개발입니다. 지난 6월 16일 한국경제는 AI 신약 개발 시대일수록 이를 검증할 수 있는 임상 인프라의 중요성이 더욱 커지고 있다는 분석을 내놓았습니다. AI가 수많은 데이터 속에서 신약 후보물질을 빠르게 찾아내더라도, 결국 이것이 인체에 안전하고 효과적인지는 실제 실험과 임상을 통해 증명되어야 하기 때문입니다. 이번 오픈이노베이션 지원사업은 바로 이러한 지점에서 강점을 가질 것으로 보입니다. 스타트업이 AI로 발굴한 창의적인 후보물질을, 대형 제약사가 보유한 고도화된 임상 데이터와 실험 인프라에 결합함으로써 신약 개발의 전체 주기를 단축할 수 있는 체계가 마련되는 셈입니다.

학계에서도 이러한 협력 모델의 가치를 높게 평가하고 있습니다. 2020년에 발표된 '오픈 이노베이션의 과거, 현재, 그리고 미래' 논문에 따르면, 조직 간 협업을 통한 혁신 생태계는 기업이 외부의 지식을 활용하여 내부의 기술적 한계를 극복하는 핵심 기제로 작동합니다. 특히 제약 산업처럼 연구개발 기간이 길고 막대한 자본이 투입되는 분야에서는 협력을 통한 혁신 생태계 조성이 생존을 위한 필수 조건이라는 분석입니다. 2025년 2월에 발표된 최신 연구에서는 대규모 언어 모델(LLM) 기반의 AI 에이전트들이 신약 개발을 가속화할 잠재력을 보여주고 있다고 언급하며, 이러한 디지털 기술과 전통적인 실험 인프라 간의 유기적인 연결이 미래 바이오 산업의 성패를 가를 것이라고 내다봤습니다. 이번 사업에 참여한 19개 제약사 역시 이러한 흐름에 발맞춰 스타트업과의 공동 R&D를 통해 기술적 시너지를 노리고 있습니다.

사진: Pexels · Gustavo Fring

시장의 시선과 숫자로 읽는 현재의 지표들

2026년 6월 18일 현재, 국내 증시는 전반적으로 상승 흐름을 타며 바이오 업종에 대한 기대감을 반영하고 있습니다. 코스피 지수는 전일 대비 1.58% 상승한 8,864.24를 기록하며 견조한 흐름을 유지하고 있으며, 코스닥 지수 역시 1.30% 오른 1,031.96으로 장을 이어가고 있습니다. 개별 종목별로는 유한양행이 전일보다 800원 오른 79,100원에 거래되며 6조 3,001억 원의 시가총액을 형성하고 있습니다. GC녹십자는 1,100원 상승한 131,100원을 기록 중인 반면, 종근당은 전일 대비 1.22% 하락한 73,000원에 거래되고 있습니다. 최근 20일간 코스피 지수가 34.8%나 급등하는 등 전반적인 시장 분위기가 우호적으로 조성된 가운데, 대형 제약사들의 적극적인 투자 소식은 투자자들에게 긍정적인 신호로 받아들여지고 있습니다.

글로벌 경제 상황을 보면 한국의 2024년 기준 1인당 GDP는 36,238달러로, 일본(32,487달러)을 근소하게 앞서며 경제 체력을 입증하고 있습니다. 미국은 84,534달러의 압도적인 수치를 기록 중이며, 독일(56,103달러)과 중국(13,303달러) 등 주요 국가들도 각기 다른 성장 궤적을 그리고 있습니다. 인플레이션 측면에서는 한국이 2.32%로 비교적 안정적인 수준을 유지하고 있는 가운데, 미국은 2.95%의 물가 상승률을 기록 중입니다. 이러한 거시 경제 환경 속에서 국내 바이오 산업이 지속 가능한 성장 동력을 확보하기 위해서는 이번 오픈이노베이션 사업과 같은 체질 개선 노력이 필수적이라는 것이 전문가들의 공통된 시각입니다. 신약 개발이라는 '고위험 고수익' 사업의 특성상, 민간의 자율적인 혁신과 정부의 정책적 지원이 맞물리는 이번 시도는 K-바이오의 글로벌 영토 확장을 위한 중요한 발판이 될 전망입니다.

참여 주체주요 역할 및 지원 내용기대 효과
중소벤처기업부최대 1억 원의 사업화 자금 지원 및 사업 총괄민관 협력 생태계 조성 및 벤처 성장 촉진
19개 제약사R&D 인프라 공유 및 공동 기술 개발·사업화 지원신규 파이프라인 확보 및 연구 효율성 증대
바이오 스타트업혁신 기술 제공 및 대기업 인프라 활용기술 검증 및 '죽음의 계곡' 극복, 성장 가속화

다음 관전 포인트

  • 중소벤처기업부가 공고한 사업 참가 기업 모집의 최종 경쟁률과 선정될 스타트업의 기술적 면면.
  • 유한양행, GC녹십자, 종근당 등 19개 사가 실제로 어떤 분야의 벤처와 구체적인 공동 연구에 돌입할지 여부.
  • 최근의 시장 상승세 속에서 제약사들의 오픈이노베이션 성과가 실제 기업 가치(주가)에 미칠 영향.

"나 홀로 연구는 끝났다"… 유한·녹십자 등 19개사, 바이오 '새싹' 찾기 대장정

중기부 '2026 민관협력 오픈이노베이션' 시동… 신약 개발 생태계 새 판 짠다

작성일: 2026년 06월 18일산업분류: 제약·바이오

중소벤처기업부가 유한양행, GC녹십자, 종근당 등 국내를 대표하는 제약사 19곳과 손을 잡고 혁신적인 기술을 가진 바이오 스타트업 발굴에 전격 나섰습니다. 지난 6월 10일 중소벤처기업부는 '2026년 민관협력 오픈이노베이션 지원사업'을 본격 가동하며, 대형 제약사의 자본과 인프라를 벤처 기업의 창의적인 아이디어와 결합하는 대규모 협력 프로젝트를 시작했습니다. 이번 사업은 단순한 투자를 넘어 신약 개발의 전 과정에 걸쳐 상호 보완적인 생태계를 구축하고, 국내 바이오 산업의 글로벌 경쟁력을 한 단계 끌어올리는 것을 목표로 하고 있습니다. 현재 유한양행(79,100원, +1.02%)과 GC녹십자(131,100원, +0.85%) 등 참여 기업들은 이번 사업을 통해 신규 파이프라인을 확보하고 사업화 인프라를 강화하겠다는 의지를 보이고 있습니다.

이번 협력은 개별 기업의 연구 역량에만 의존하던 기존 방식에서 벗어나, 외부의 혁신 기술을 적극적으로 받아들이는 '오픈 이노베이션(Open Innovation)'이 제약업계의 생존 전략으로 자리 잡았음을 상징합니다. 중소벤처기업부에 따르면, 이번 사업에 선정된 스타트업은 최대 1억 원의 사업화 자금을 지원받을 수 있으며 대기업과의 공동 기술 개발 기회도 얻게 됩니다. 참여하는 19개 제약사는 각자가 보유한 연구개발(R&D) 역량과 글로벌 네트워크를 스타트업에 개방하여, 벤처 기업들이 흔히 겪는 '죽음의 계곡(Valley of Death)'을 넘을 수 있도록 지원할 예정입니다. 업계에서는 이러한 민관 협력이 단순히 개별 기업의 성장을 넘어 국가적인 신약 개발 역량을 강화하는 마중물이 될 것으로 보고 있습니다.

19개 제약사와 정부가 뭉쳤다: 바이오 생태계의 '새로운 혈관'

중소벤처기업부가 주도하는 이번 '2026년 민관협력 오픈이노베이션 지원사업'은 바이오 분야의 유망 스타트업을 발굴하여 신약 개발의 성공률을 높이는 데 초점을 맞추고 있습니다. 유한양행과 종근당 등 참여 기업들은 자체적인 R&D 인프라를 스타트업에 제공함으로써, 초기 단계의 신약 후보물질이 실제 사업화로 이어질 수 있는 고속도로를 깔아주는 역할을 수행하게 됩니다. 중소벤처기업부는 지난 6월 10일 사업 계획을 발표하면서 기술력을 갖춘 창업기업과 이를 뒷받침할 수 있는 대·중견기업 간의 연결고리를 더욱 견고히 하겠다고 강조했습니다. 특히 이번 사업은 제약사들이 필요로 하는 특정 기술 수요와 스타트업의 보유 기술을 정밀하게 매칭하는 방식으로 진행되어 실질적인 성과 창출에 대한 기대가 큽니다.

최근 제약업계의 재무 지표를 살펴보면 이러한 협업의 필요성이 더욱 명확해집니다. 2025년 기준 바이오 업종 5개사의 평균 영업이익률과 순이익률은 약 0.1% 수준에 머물러 있어, 막대한 비용이 투입되는 신약 개발을 독자적으로 완수하기에는 수익성 측면에서 상당한 부담이 따르는 상황입니다. 또한 부채비율은 평균 0.9%로 낮은 편이나, 자기자본이익률(ROE)과 자산수익률(ROA) 역시 0.1% 내외를 기록하며 자본 효율성을 높여야 하는 과제를 안고 있습니다. 이러한 배경 속에서 대형 제약사들은 리스크를 분산하고 혁신 속도를 높이기 위해 벤처 기업과의 협력을 선택한 것으로 풀이됩니다. 6월 18일 현재 유한양행과 GC녹십자는 각각 유형자산 양수 결정에 대한 기재정정 공시를 내놓으며 자산 운용의 효율성을 꾀하는 등 내실 다지기에도 집중하고 있습니다.

AI 신약 시대의 도래와 임상 인프라의 무게감

최근 제약·바이오 시장의 가장 큰 화두 중 하나는 인공지능(AI)을 활용한 신약 개발입니다. 지난 6월 16일 한국경제는 AI 신약 개발 시대일수록 이를 검증할 수 있는 임상 인프라의 중요성이 더욱 커지고 있다는 분석을 내놓았습니다. AI가 수많은 데이터 속에서 신약 후보물질을 빠르게 찾아내더라도, 결국 이것이 인체에 안전하고 효과적인지는 실제 실험과 임상을 통해 증명되어야 하기 때문입니다. 이번 오픈이노베이션 지원사업은 바로 이러한 지점에서 강점을 가질 것으로 보입니다. 스타트업이 AI로 발굴한 창의적인 후보물질을, 대형 제약사가 보유한 고도화된 임상 데이터와 실험 인프라에 결합함으로써 신약 개발의 전체 주기를 단축할 수 있는 체계가 마련되는 셈입니다.

학계에서도 이러한 협력 모델의 가치를 높게 평가하고 있습니다. 2020년에 발표된 '오픈 이노베이션의 과거, 현재, 그리고 미래' 논문에 따르면, 조직 간 협업을 통한 혁신 생태계는 기업이 외부의 지식을 활용하여 내부의 기술적 한계를 극복하는 핵심 기제로 작동합니다. 특히 제약 산업처럼 연구개발 기간이 길고 막대한 자본이 투입되는 분야에서는 협력을 통한 혁신 생태계 조성이 생존을 위한 필수 조건이라는 분석입니다. 2025년 2월에 발표된 최신 연구에서는 대규모 언어 모델(LLM) 기반의 AI 에이전트들이 신약 개발을 가속화할 잠재력을 보여주고 있다고 언급하며, 이러한 디지털 기술과 전통적인 실험 인프라 간의 유기적인 연결이 미래 바이오 산업의 성패를 가를 것이라고 내다봤습니다. 이번 사업에 참여한 19개 제약사 역시 이러한 흐름에 발맞춰 스타트업과의 공동 R&D를 통해 기술적 시너지를 노리고 있습니다.

시장의 시선과 숫자로 읽는 현재의 지표들

2026년 6월 18일 현재, 국내 증시는 전반적으로 상승 흐름을 타며 바이오 업종에 대한 기대감을 반영하고 있습니다. 코스피 지수는 전일 대비 1.58% 상승한 8,864.24를 기록하며 견조한 흐름을 유지하고 있으며, 코스닥 지수 역시 1.30% 오른 1,031.96으로 장을 이어가고 있습니다. 개별 종목별로는 유한양행이 전일보다 800원 오른 79,100원에 거래되며 6조 3,001억 원의 시가총액을 형성하고 있습니다. GC녹십자는 1,100원 상승한 131,100원을 기록 중인 반면, 종근당은 전일 대비 1.22% 하락한 73,000원에 거래되고 있습니다. 최근 20일간 코스피 지수가 34.8%나 급등하는 등 전반적인 시장 분위기가 우호적으로 조성된 가운데, 대형 제약사들의 적극적인 투자 소식은 투자자들에게 긍정적인 신호로 받아들여지고 있습니다.

사진: Pexels · SHVETS production

글로벌 경제 상황을 보면 한국의 2024년 기준 1인당 GDP는 36,238달러로, 일본(32,487달러)을 근소하게 앞서며 경제 체력을 입증하고 있습니다. 미국은 84,534달러의 압도적인 수치를 기록 중이며, 독일(56,103달러)과 중국(13,303달러) 등 주요 국가들도 각기 다른 성장 궤적을 그리고 있습니다. 인플레이션 측면에서는 한국이 2.32%로 비교적 안정적인 수준을 유지하고 있는 가운데, 미국은 2.95%의 물가 상승률을 기록 중입니다. 이러한 거시 경제 환경 속에서 국내 바이오 산업이 지속 가능한 성장 동력을 확보하기 위해서는 이번 오픈이노베이션 사업과 같은 체질 개선 노력이 필수적이라는 것이 전문가들의 공통된 시각입니다. 신약 개발이라는 '고위험 고수익' 사업의 특성상, 민간의 자율적인 혁신과 정부의 정책적 지원이 맞물리는 이번 시도는 K-바이오의 글로벌 영토 확장을 위한 중요한 발판이 될 전망입니다.

참여 주체주요 역할 및 지원 내용기대 효과
중소벤처기업부최대 1억 원의 사업화 자금 지원 및 사업 총괄민관 협력 생태계 조성 및 벤처 성장 촉진
19개 제약사R&D 인프라 공유 및 공동 기술 개발·사업화 지원신규 파이프라인 확보 및 연구 효율성 증대
바이오 스타트업혁신 기술 제공 및 대기업 인프라 활용기술 검증 및 '죽음의 계곡' 극복, 성장 가속화

다음 관전 포인트

  • 중소벤처기업부가 공고한 사업 참가 기업 모집의 최종 경쟁률과 선정될 스타트업의 기술적 면면.
  • 유한양행, GC녹십자, 종근당 등 19개 사가 실제로 어떤 분야의 벤처와 구체적인 공동 연구에 돌입할지 여부.
  • 최근의 시장 상승세 속에서 제약사들의 오픈이노베이션 성과가 실제 기업 가치(주가)에 미칠 영향.

심층리서치 자료 (10건)

🌐 웹 검색 자료 (3건)

유한양행·종근당 손잡고 바이오 스타트업 키운다…최대 1억 지원

중기부가 제약사와 손잡고 바이오 스타트업을 지원한다

AI 신약 개발 시대, 임상 인프라가 뒷받침한다 | 한국경제

📈 실시간 시장 데이터 (1건)
[4] 시장 데이터 네이버 금융 / yfinance / FRED

📈 코스피: 2026-06-18 04:37:14(KST) 현재 8,864.24 (전일대비 +137.64, +1.58%) | 거래량 571,194천주 | 거래대금 35,846,048백만 | 52주 고가 8,933.62 / 저가 2,933.63 📈 코스닥: 2026-06-18 04:37:14(KST) 현재 1,031.96 (전일대비 +13.28, +1.30%) | 거래량 570,786천주 | 거래대금 9,737,346백만 | 52주 고가 1,229.42 / 저가 766.57 💱 USD/KRW: 2026-06-18 04:37:14(KST) 매매기준율 1,528.00원 (전일대비 +17.00, +1.13%) | 현찰 매입 1,554.74 / 매도 1,501.26 | 송금 보낼때 1,542.90 / 받을때 1,513...

📊 전문 API (1건)
[5] 전문 API 조사 DART / 법제처 / 전문 API

📋 [기업 공시 — DART API] 유한양행: - [20260618] [기재정정]주요사항보고서(유형자산양수결정) → https://dart.fss.or.kr/dsaf001/main.do?rcpNo=20260617000510 GC녹십자: - [20260618] [기재정정]주요사항보고서(유형자산양수결정) → https://dart.fss.or.kr/dsaf001/main.do?rcpNo=20260617000510

사진: Pexels · Sadi Hockmuller
📄 학술 논문 (5건)

[학술논문 2022] 저자: Heba Askr, Enas Elgeldawi, Heba Aboul Ella | 인용수: 368 | 초록: Recently, using artificial intelligence (AI) in drug discovery has received much attention since it significantly shortens the time and cost of developing new drugs. Deep learning (DL)-based approaches are increasingly being used in all stages of drug development as DL technology advances, and drug-related data grows. Therefore, this paper presents a systematic Literature review (SLR) that integrates the recent DL techno

[학술논문 2025] 저자: Fahimeh Mirakhori, Sarfaraz K. Niazi | 인용수: 91 | 초록: Artificial Intelligence (AI) has the disruptive potential to transform patients' lives via innovations in pharmaceutical sciences, drug development, clinical trials, and manufacturing. However, it presents significant challenges, ethical concerns, and risks across sectors and societies. AI's rapid advancement has revealed regulatory gaps as existing public policies struggle to keep pace with the challenges posed by these emergi

[8] RAG-Enhanced Collaborative LLM Agents for Drug Discovery 학술 논문 (OpenAlex / arXiv)

[arXiv 2025-02-22] 저자: Namkyeong Lee, Edward De Brouwer, Ehsan Hajiramezanali | 초록: Recent advances in large language models (LLMs) have shown great potential to accelerate drug discovery. However, the specialized nature of biochemical data often necessitates costly domain-specific fine-tuning, posing major challenges. First, it hinders the application of more flexible general-purpose LLMs for cutting-edge drug discovery tasks. More importantly, it limits the rapid integration of the vast amount

[9] The past, present and future of open innovation 학술 논문 (OpenAlex / arXiv)

[학술논문 2020] 저자: Barbara Bigliardi, Giovanna Ferraro, Serena Filippelli | 인용수: 219 | 초록: Purpose Through a comprehensive review of the literature on open innovation (OI), this study aimed to achieve two objectives: (1) to identify the main thematic areas discussed in the past and track their evolution over time; and (2) to provide recommendations for future research avenues. Design/methodology/approach To achieve the first objective, a method based on text mining was implemented, with the analysi

[학술논문 2020] 저자: Francesco Calza, Marco Ferretti, Eva Panetti | 인용수: 26 | 초록: Purpose The paper aims to explore the nature of initiatives and strategies of inter-organizational cooperation to cross the valley of death in the biopharma industry. Design/methodology/approach The authors conducted an exploratory case study analysis in the Biopharma Innovation Ecosystem in Greater Boston Area (USA), which is one of the oldest, and most successful IE in the US, specialized in the Biopharma domain, by c

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