Web3 분석가처럼 생각하는 법: 온체인 데이터 수명 주기와 실제로 중요한 KPI

오늘날에는 어떤 대규모 언어 모델이라도 깔끔한 SQL 쿼리를 작성할 수 있습니다.

특정 프로토콜의 일일 활성 지갑 수를 조회해달라고 요청하면 몇 초 만에 정확한 답변을 제공합니다.

몇 년 전만 해도 그것이 차별화 요소였습니다.

더 이상 그렇지 않으며, 그것을 직업으로 여기는 것은 많은 사람들이 자신이 사용법을 배우고 있다고 생각했던 바로 그 도구로 대체되는 결과를 초래할 것입니다.

모델은 그 숫자를 보고 그것이 진짜인지 아닌지 판단할 수 없습니다. ☞ 대시보드에서는 프로토콜의 TVL이 건전해 보이지만 실제로는 텅 비어 있는 이유를 설명할 수 없습니다. ☞ 실제 사용자와 동일인이 에어드롭을 노리는 여러 지갑을 관리하는 경우를 구분할 수 없습니다. ☞ “유동성이 유출되고 있습니다”라고 말하는 창업자를 마주 보고 그 말을 바탕으로 정확한 진단을 내릴 수 없습니다.

숫자가 무엇을 의미하는지, 그리고 그에 대해 어떻게 해야 하는지를 결정하는 것이 지금 해야 할 일입니다. 나머지 모든 것은 당신의 판단을 누군가가 실제로 돈을 지불할 만한 가치 있는 것으로 바꿔주는 과정입니다.

실제 업무의 형태는 이를 뒷받침하며, 채용 공고에 나와 있는 도구 목록과는 전혀 다릅니다. 업무의 약 5분의 1은 쿼리를 작성하고 대시보드를 구축하는 것입니다.

나머지 대부분은 문제에 가장 가까운 사람들과 대화하여 그들이 실제로 필요로 하는 것이 무엇인지 파악하는 것인데, 이는 대개 그들이 처음에 요구했던 것과는 다릅니다. 또한 애초에 깨끗하게 만들어지지 않은 데이터를 정리하고, 차트에서 괜찮아 보이는 숫자가 프로토콜 내부에서 실제로 발생하는 상황과 일치하는지 확인하고, 발견한 내용을 정리하여 누군가가 조치를 취할 수 있도록 하는 작업도 포함됩니다.

그리고 암호화폐 산업은 이러한 능력을 특히 중요하게 만듭니다.

거의 모든 다른 산업은 내부 수치를 공개하지 않기 때문에, 기업이 공개하기로 선택한 수치를 믿을 수밖에 없습니다.

온체인에서 원시 데이터는 공개되어 있습니다. 하지만 공개되어 있다고 해서 정직한 것은 아닙니다. 숫자가 기술적으로 정확하더라도 의미가 없거나, 더 나쁘게는 의도적으로 오해를 불러일으킬 수 있습니다. 이러한 차이를 구분하는 유일한 방법은 해당 숫자가 실제로 어디에서 나왔는지, 그리고 그 숫자가 그 뒤에 있는 프로토콜에서 실제로 무슨 일이 일어나고 있는지와 일치하는지 이해하는 것입니다.

웹3 분석가처럼 생각한다는 것은 이런 의미입니다. 다른 사람들보다 쿼리를 더 빨리 실행하는 것이 아니라, 모델이 이미 충분히 잘 작성할 수 있는 SQL을 직접 작성하는 것이 아니라, 데이터가 대시보드에 도달하기까지 거치는 생명주기를 이해하고 각 단계에서 실제로 중요한 지표가 무엇인지, 어떤 지표를 신뢰할 가치가 있는지 아는 것입니다.

이 글에서는 원시 거래부터 의사 결정에 이르기까지 온체인 데이터의 전체 수명 주기와 실제 신호와 조작된 노이즈를 구분하는 구체적인 KPI를 다룹니다.

제1부: 사고방식의 변화

스스로를 암호화폐 분석가라고 부르는 사람들 대부분은 대시보드만 읽는 사람들입니다.

그들은 프로토콜의 TVL, 일일 활성 사용자 수, 거래량을 알려줄 수 있습니다. 하지만 그들이 보통 알려줄 수 없는 것은 그러한 수치들이 면밀한 검토를 견뎌낼 수 있을지 여부입니다.

실제 분석가는 모든 지표를 신뢰하기 전에 세 가지 질문을 던집니다.

이 수치가 좋아 보이면 누가 이득을 볼까요?  암호화폐 업계의 모든 지표는 이해관계가 얽힌 누군가에 의해 발표됩니다. 프로토콜의 대시보드, 토큰 재단, 생태계의 지원 프로그램 등 모두 자신들의 수치가 실제보다 더 크고 건전해 보이길 바라는 이유가 있습니다. 그렇다고 해서 그 수치가 거짓이라는 뜻은 아닙니다. 다만, 그 수치를 제대로 검토하지 않음으로써 이득을 보는 사람이 얼마나 되는지에 비례하여 그 수치를 면밀히 살펴볼 필요가 있다는 의미입니다.

이 수치를 저렴하게 조작할 수 있을까요?  어떤 지표는 조작하는 데 비용이 많이 들지만, 어떤 지표는 거의 비용이 들지 않습니다. 지갑 주소 생성은 무료입니다. 몇 센트의 가스비만 드는 거래도 “사용자”로 등록될 수 있습니다. 만약 어떤 지표를 부풀릴 이유가 있는 사람이 거의 비용 없이 생성할 수 있다면, 그 지표의 일부는 조작되었을 가능성이 높습니다.

그 수치가 말해주지 않는 것은 무엇일까요?  단일 집계 수치는 거의 항상 그 이면에 숨겨진 분포를 감추고 있습니다. “TVL 5천만 달러”라는 수치는 그 금액이 10명의 고래 투자자 때문인지, 아니면 5만 명의 실제 사용자 때문인지 알 수 없게 합니다. “일일 활성 지갑 1만 개”라는 수치도 그 500개의 지갑이 각각 여러 주소를 순환하며 사용하는 것인지 알 수 없게 합니다. 집계 수치는 질문의 시작일 뿐, 질문에 대한 답이 아닙니다.

이 세 가지 질문을 기억하세요. 이 질문들에 꾸준히 잘 답하는 것이 바로 숫자가 현실과 일치하지 않는 순간을 알아차리는 것, 즉 온체인이든 다른 곳이든 모든 업무에 적용되는 핵심입니다. 이 글의 나머지 부분은 이러한 직관을 여섯 가지 특정 지표에 적용하는 더 자세한 방법입니다.

제2부: 온체인 데이터 수명 주기

KPI를 평가하기 전에 먼저 해당 KPI를 생성한 파이프라인을 이해해야 합니다.

암호화폐 지표에 나타나는 왜곡의 대부분은 최종 수치에서 발생하는 것이 아닙니다. 오히려 두세 단계 전, 데이터 팀 외부에서는 아무도 살펴보지 않는 단계에서 발생합니다.

1단계: 원시 데이터. 모든 블록체인은 본질적으로 거래, 블록 및 이벤트 로그의 순차적 원장입니다. 이 계층은 변경 불가능하고 완전하지만, 그 자체로는 거의 쓸모가 없습니다. 원시 거래는 발신자, 수신자, 금액 및 계약 호출로 구성됩니다. 레이블도, 맥락도, 의미도 부여되지 않습니다.

2단계: 인덱싱. 원시 블록체인 데이터는 대규모로 쿼리하기에 실질적으로 적합하지 않습니다. 인덱서는 이 데이터를 구조화된 테이블로 디코딩하여, 16진수 형식의 호출 데이터를 지갑 주소, 토큰 수량, 풀, 타임스탬프와 같은 열을 가진 형태로 변환합니다. 

Dune , Flipside , The Graph 와 같은 도구들이 바로 이 단계에서 작동합니다.

배관 작업 같지만, 매우 기본적인 작업입니다. 디코딩 로직이 예외적인 경우, 프록시 계약, 새로운 풀 유형, 비표준 이벤트 등을 놓치면 그 위에 구축되는 모든 것이 조용히 잘못된 결과를 초래할 것입니다.

3단계: 보강 및 라벨링. 이 단계는 거의 아무도 확인하지 않는 단계이기 때문에 실제 왜곡이 가장 많이 발생하는 단계입니다. 가공되지 않은 인덱싱된 데이터는 모든 지갑 주소를 동일하게 취급합니다. 시장 조성자의 지갑 주소는 실제 개인 사용자의 지갑 주소와 똑같아 보입니다. 하지만 누군가가 라벨링 작업을 거치면 상황이 달라집니다. Nansen이나 Arkham 같은 문제 해결 플랫폼은 바로 이러한 라벨링 작업을 통해 실제 신원과 행동 패턴을 주소에 연결하여 단순한 문자열로만 존재하는 주소를 식별합니다.  

시빌 클러스터, 브리지 계약, 알려진 거래소 핫월렛, MEV 봇 등은 자동으로 걸러지지 않습니다. 의도적이든 아니든 이 단계를 건너뛰면, 결과적으로 상당한 양의 비정상적인 활동이 실제 사용량으로 잘못 집계됩니다.

4단계: 지표로 집계. 이 단계에서는 거래 수준의 레이블이 지정된 데이터가 실제로 모든 사람이 볼 수 있는 수치(일일 활성 지갑 수, TVL, 거래량, 수익)로 집계됩니다. 

DefiLlama 나 Token Terminal 과 같은 데이터 집계 도구가 이 단계에서 작동하며 , 대부분의 사람들이 “데이터를 확인했다”라고 말할 때 떠올리는 것이 바로 이러한 도구들입니다. 또한 대부분의 사람들, 심지어 스스로를 분석가라고 칭하는 사람들조차도 이 단계까지만 접합니다. 대시보드를 열고 집계된 데이터를 확인한 후 작업을 멈춥니다.

5단계: 해석 및 결정. 이 단계는 실제 분석가의 작업이 이루어지는 단계이며, 이 글 전체의 핵심 내용입니다. 종합적인 수치를 살펴보고, 1단계부터 4단계까지의 과정을 이해하여 그 수치가 나타내는 의미를 해석하고 결정하는 단계입니다.

실질적인 의미는 다음과 같습니다. 숫자가 이상해 보이면 그 숫자에 대해 논쟁하지 마십시오. 왜곡이 발생한 단계를 찾을 때까지 생명주기를 역순으로 따라가 보십시오. 대개 3단계입니다. 거의 항상 아무도 확인하지 않았던 단계입니다.

제3부: 실제로 중요한 KPI

아래 여섯 가지 지표는 모두 임의적인 것이 아닙니다.

각각의 지표는 자본, 관심, 또는 일자리 제안을 프로토콜에 투자하는 모든 사람이 실제로 알고 싶어하는 질문, 즉 얼마나 많은 자본을 유치하는지, 얼마나 지속 가능한 수익을 창출하는지, 조작에 얼마나 취약한지, 그리고 참여하는 사람들을 유지하는지 등에 대한 답을 제시합니다. 암호화폐 관련 트위터에서 떠도는 거의 모든 지표는 이 네 가지 질문 중 하나에 대한 변형이라고 할 수 있습니다.

다음은 일반적으로 확인해야 할 순서대로 나열된 항목들입니다. 각 항목은 다음에 나오는 항목을 읽는 방식에 영향을 미치기 때문입니다.

1. 단순한 사용자가 아닌, 충성도 높은 사용자

유지율 문제.

실제로 측정하는 것은 참석한 사람들이 다시 오는지 여부이지, 한 번 참석한 사람 수가 아닙니다.

일일 및 월간 활성 사용자 수는 암호화폐 업계에서 가장 흔히 인용되지만 가장 신뢰도가 낮은 지표입니다. 지갑 주소를 생성하는 데 비용이 들지 않고, 적격 거래 한 건당 수수료가 몇 센트에 불과하기 때문입니다. 특히 인센티브 프로그램이나 에어드롭 루머가 있는 기간에는 인센티브가 종료되면 다시 돌아오지 않을 지갑들이 “사용자” 수를 장악하는 경우가 많습니다.

해결책은 활동량 측정을 중단하고 유지율을 측정하는 것입니다. 특정 주에 프로토콜과 처음으로 상호 작용한 모든 지갑을 코호트로 정의하고, 해당 코호트 중 2주차, 4주차, 8주차에 여전히 활동적인 사용자의 비율을 추적합니다. 코호트 표는 개념적으로 대략 다음과 같습니다.

정상적인 패턴은 첫 주 이후 사용자 수가 감소하는 것인데, 이는 대부분의 제품이 처음 접하는 일반 사용자를 잃기 쉬운 현상이며, 이후에는 안정적인 유지 사용자 기반으로 이어집니다. 반면, 비정상적인 패턴은 사용자 수가 급격히 감소하여 거의 0에 가까워지는 것인데, 이는 일반적으로 해당 사용자층이 인센티브에 크게 의존했던 사용자들이었고, 보상이 중단되자 다시 돌아올 이유가 없었음을 의미합니다.

2. 실제 TVL과 부풀려진 TVL

자원 문제.

실제로 측정하는 것은 프로토콜에 투입된 진정하고 뚜렷한 경제 자본이지, 누군가가 확인하기 전에 대시보드에 보고되는 수치가 아닙니다.

총 예치 자산(TVL)은 예치된 자산의 단순한 합계처럼 들리지만, 원칙적으로는 그렇습니다. 실제로는 DeFi의 구성 가능성 때문에 TVL은 암호화폐 업계에서 가장 쉽게 부풀려지는 지표 중 하나입니다.

가장 흔한 인플레이션 메커니즘은 재귀적 루프입니다. ☞ 사용자가 자산을 예치하고, ☞ 해당 자산을 담보로 대출을 받고, ☞ 빌린 금액을 다시 예치하는 과정이 반복됩니다. 이러한 과정이 여러 번 발생할 수도 있습니다. 각 루프는 동일한 기초 자본이 반복적으로 계산됨에도 불구하고 보고된 TVL 수치를 증가시킵니다.

두 번째 일반적인 메커니즘은 자기 참조 유동성입니다. 이는 프로토콜 자체 토큰이 유동성 풀에서 자기 자신과 또는 자기 자신을 래핑한 버전과 쌍을 이루어 외부 자본 유입을 전혀 반영하지 않고 명목상의 수치를 부풀리는 방식입니다.

TVL 수치가 실제인지 확인하려면 다음 세 가지를 살펴보세요. ✔ 프로토콜 자체의 거버넌스 토큰으로 표시된 비율이 몇 퍼센트인지 (높은 비율은 위험 신호입니다), ✔ 보상 기간 동안 급증했다가 바로 급락하는 것이 아니라 전체 인센티브 주기 동안 수치가 안정적으로 유지되는지, ✔ 동일한 지갑이 동일한 자산의 예치자와 차입자로 반복적으로, 짧은 간격으로 나타나는 루프 현상이 발생하는지 여부.

DefiLlama 와 같은 집계 사이트는 프로토콜의 계약 수를 보고하지만, 그 수치가 실제 자본금을 나타내는지 여부를 검증하는 것은 그들의 역할이 아닙니다. 그것은 여전히 ​​분석가의 몫입니다.

3. 수익의 질

수익 문제.

실제로 측정하는 것은 프로토콜을 통해 흐르는 자금이 지속 가능한 경제 활동을 나타내는지, 아니면 단지 비용이 지불되기 때문에 존재하는 활동을 나타내는지 여부입니다.

암호화폐 업계에서 “수익”이라는 용어는 모호하게 사용됩니다. 사용자가 지불하는 총 수수료는 프로토콜이 보유하는 수익과 다르며, 프로토콜이 해당 활동을 유도하기 위해 지급하는 토큰 인센티브를 뺀 순수익과도 다릅니다.

프로토콜이 의미 있는 주간 수수료 수익을 보고하는 동시에, 실제로 모은 금액보다 더 많은 토큰 보상을 지급하는 경우가 있는데, 이는 해당 활동이 자연스럽게 발생하는 것이 아니라 정부 보조금에 의해 유지되고 있음을 의미합니다.

품질에는 별도로 점검해야 할 두 가지 차원이 있습니다.

첫째, 집중도입니다. 수익이 진정으로 광범위한 사용자 기반과 다양한 활동에 분산되어 있는지, 아니면 언제든 행동을 중단할 수 있는 한두 개의 대형 업체에서 주로 발생하는지 살펴봐야 합니다.

둘째, 인센티브와의 상관관계 : 토큰 발행량이 감소할 때 수익이 안정적으로 유지되는지, 아니면 함께 감소하는지 여부입니다.

활성 토큰 보조금과 함께 발생하는 수익은 어떤 의미에서도 지속 가능한 수익이 아닙니다. 이는 인센티브 예산에서 일시적으로 이전된 자금을 자연스러운 사용량으로 위장한 것에 불과합니다.

토큰 터미널 과 같은 플랫폼은 프로토콜 수익 보고 방식을 업계 전반에 걸쳐 표준화하여 실제로 유용하지만, 표준화된 보고 방식만으로는 보조금 지급이 중단될 경우 해당 수익이 유지될지 여부를 알 수 없습니다. 최종 판단은 여전히 ​​여러분의 몫입니다.

4. 자본 효율성

자원 문제를 다른 관점에서 살펴보겠습니다.

실제로 측정하는 것은 프로토콜 내에 있는 자본 1달러당 얼마나 많은 실질적인 경제 활동을 창출하는가입니다.

TVL 수치가 높으면 무조건 긍정적인 신호로 여겨지지만, 유휴 자본은 토큰 보상만 받을 뿐 누구에게도 이롭지 않습니다. 중요한 것은 절대적인 수치가 아니라 비율입니다. 즉, 일정 기간 동안 발생한 수수료 또는 거래량을 같은 기간 동안 예치된 평균 자본으로 나눈 값입니다.

자본 효율성 = 기간 동안 발생한 수수료 / 기간 동안의 평균 TVL

총자산이 5억 달러에 달하는 프로토콜이 주간 수수료로 얼마 안 되는 수익을 창출한다면 자본 효율성이 떨어지는 것입니다. 자본이 실제로 사용되는 대신 수익률 극대화를 위해 묶여 있는 셈입니다.

규모가 훨씬 작은 프로토콜이 비슷한 수수료 수익을 창출하면서 훨씬 적은 자원으로 훨씬 더 많은 것을 해내고 있으며, 표면적인 TVL 수치가 순위표에서 덜 인상적으로 보일지라도 일반적으로 더 지속 가능한 사업입니다.

5. 시빌 비율

위험성 문제.

실제로 측정하는 것은 프로토콜과 상호 작용하는 “고유” 지갑 중 동일한 실제 개인 또는 법인이 관리하며, 여러 주소에 활동을 분산시켜 보상을 획득하는 지갑의 비율입니다.

이 지표는 이 목록에 있는 거의 모든 수치를 조용히 왜곡하는 요소입니다. 시빌 지갑은 사용자 수를 부풀리고, 조직적인 주소 간 자금 세탁을 통해 TVL(총 예치 자산)을 부풀리며, 채굴 활동이 종료되는 순간 사라져 버립니다. 이는 바로 위의 사용자 유지 분석에서 나타나는 급격한 유지율 하락 현상입니다.

시빌 활동 탐지는 단일 쿼리 문제가 아니라 패턴 인식 문제입니다.

분석가들이 찾는 신호에는 다음과 같은 것들이 있습니다. 짧은 시간 내에 단일 소스 주소에서 자금이 유입된 여러 지갑, 서로 관련 없는 주소들 간에 거의 동일한 거래 시점과 규모, 그리고 최소한의 노력만 기울이는 지갑, 즉 보상을 받을 자격만 충족하는 최소한의 활동만 하는 지갑 등이 있습니다. 하지만 이러한 신호 중 어느 하나만으로는 확실한 증거가 될 수 없습니다.

이러한 요소들이 함께, 그리고 대규모로 작용할 때, 대개 결정적인 역할을 합니다.

실질적인 교훈은 다음과 같습니다 . 주요 사용자 수나 TVL 수치는 확실한 시빌 트래픽 클러스터링 여부를 확인하기 전까지는 사실이 아닌 상한값으로 간주해야 합니다.

6. 지갑 연령별 고객 유지 그룹

유지율 문제를 더 자세히 살펴보겠습니다.

실제로 측정하는 것은 프로토콜이 진정한 사용자를 유지하는지 여부입니다. 일반적인 사용자 유지율 측정보다 더 세밀한 관점에서, 각 지갑이 프로토콜에 연결되기 전 온체인에서 얼마나 오래되었는지를 기준으로 사용자를 분류합니다.

이 목록에서 가장 덜 사용되는 지표이지만, 어쩌면 가장 많은 것을 드러내는 지표일 수도 있습니다. 일반적인 사용자 유지 코호트는 사용자가 처음 방문한 시점을 기준으로 그룹을 나눕니다. 반면 지갑 사용 기간 코호트는 사용자가 해당 시점에 이미 보유한 온체인 거래 내역을 기준으로 그룹을 나눕니다.

프로토콜과 처음 상호 작용한 당일에 생성된 지갑은 2년 동안 온체인 활동 이력이 있는 지갑과는 평균적으로 매우 다른 동작을 보입니다. 이력이 전혀 없는 완전히 새로운 지갑은 파밍 행위와 비정상적으로 높은 상관관계를 보이는데, 이는 이러한 지갑이 눈앞에 놓인 기회를 위해 특별히 생성되었기 때문입니다.

이미 온체인에 확고한 발자취를 남긴 기존 지갑들이 참여를 선택하는 것은 제품에 대한 진정한 관심이 있다는 매우 강력한 신호입니다.

이러한 관점을 구축하려면 모든 지갑을 프로토콜과의 첫 상호 작용 시점을 기준으로 온체인 내 지갑 생성 기간(7일 미만, 7~90일, 90일~1년, 1년 이상)에 따라 그룹으로 분류한 다음, 각 그룹 내에서 충성도 높은 사용자 섹션에서 사용한 것과 동일한 유지 곡선을 별도로 실행해야 합니다.

전체적으로 보면 유지율이 높아 보이지만, 전적으로 “출생 7일 미만” 고객층에만 의존하는 것은 건전한 상품이 아닙니다. 마케팅이 잘 된 인센티브 프로그램일 뿐입니다.

제4부: 모든 것을 하나로 모으기

프로토콜이 발표하는 주요 지표를 신뢰하기 전에 다음 단계를 거치십시오.

1. 활동량 그 자체가 아니라 유지율을 확인하세요. 인센티브가 종료된 후 사라지는 사용자 그룹은 개별 활성 사용자 수보다 더 많은 것을 알려줍니다.
2. TVL이 무엇으로 구성되어 있는지 확인하십시오. 자체 토큰 집중도, 순환 패턴 및 전체 인센티브 주기 전반에 걸친 안정성을 통해 해당 수치가 실제 자본인지 재활용 자본인지 알 수 있습니다.
3. 보조금 없이도 수익이 유지되는지 확인하십시오. 수수료 수익과 토큰 발행량이 함께 움직인다면, 해당 활동은 수익을 창출하는 것이 아니라 보조금을 받고 있는 것입니다.
4. 자본 규모뿐만 아니라 자본 효율성도 확인하세요. 순위표상으로는 작아 보일지라도, 적은 자본으로 더 많은 성과를 내는 소규모 프로토콜이 일반적으로 더 나은 선택입니다.
5. 사용자 또는 지갑 수를 신뢰하기 전에 시빌 클러스터링 여부를 확인하십시오. 신호가 실제로 확인될 때까지는 어느 정도의 인플레이션이 존재한다고 가정하십시오.
6. 지갑 연령별로 고객 유지율을 세분화하세요. 이는 인센티브 기반의 일시적인 투자 유치와 진정한 제품-시장 적합성을 구분하는 가장 빠른 방법입니다.

이러한 검증 과정은 내부자 접근 권한을 필요로 하지 않습니다. 모든 입력값은 공개된 온체인 데이터입니다. 분석가와 대시보드 판독자를 구분하는 것은 화면에 처음 나타나는 숫자만 보고 멈추는 것이 아니라, 이러한 검증 과정을 순차적으로 거치는 데 있습니다.

결론

온체인 분석에서 다른 모든 것의 근간을 이루는 실제 기술은 어떤 도구를 사용하는가가 아니라, 어떤 데이터가 신뢰할 만하고 어떤 데이터를 먼저 분석해야 하는지를 구분하는 능력입니다.

원시 데이터에서 레이블이 지정된 데이터, 집계 지표, 해석된 의사 결정에 이르는 전체 수명 주기는 살펴볼 가치가 있는 모든 프로토콜에서 동일합니다. 대시보드 수치를 앞으로 읽어내고 의심스러운 수치를 역추적하는 양방향 경로가 가능해지면, 온체인 데이터는 단순히 읽는 것이 아니라 분석하는 대상이 됩니다.

모델은 이 모든 것의 쿼리를 몇 초 만에 작성할 수 있습니다. 하지만 이 글에서 방금 설명한 모든 작업을 모델이 수행할 수는 없습니다.