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AI 빅데이터 시대의 역설, '스몰 데이터'가 가진 디테일의 힘
요즘 우리는 '빅데이터'라는 말을 매일 듣는다. 수천만 명의 구매 기록이나 검색어 순위 같은 방대한 데이터가 세상을 바꾼다고 한다. 하지만 거대한 데이터의 파도 속에서 정작 중요한 단서를 놓치는 경우가 있다. 이때 필요한 것이 바로 '스몰 데이터'이다. 빅데이터가 '거대한 숲'을 보여준다면, 스몰 데이터는 '나무 한 그루'의 상태를 자세히 보여주는 돋보기와 같다. 빅데이터는 우리에게 '무엇'이 일어났는지 알려준다. 예를 들어 특정 운동화의 판매량이 갑자기 줄었다는 사실을 알려주는 식이다. 하지만 '왜' 줄었는지는 명확히 말해주지 않는다. 이때 데이터 분석가는 고객의 일상을 직접 관찰하는 스몰 데이터를 수집한다. 관찰 결과, 운동화 끈이 너무 잘 풀려서 불편해하는 고객의 사소한 행동을 발견할 수 있다. 이 작은 단서 하나가 디자인을 수정하고 다시 판매량을 올리는 핵심 열쇠가 된다. 실제로 유명한 레고(LEGO) 사도 한때 위기를 겪었으나, 아이들이 낡은 운동화를 자랑스러워하는 모습이라는 스몰 데이터에서 힌트를 얻었다. 아이들은 어려운 도전을 극복하고 성취감을 느끼길 원한다는 사실을 깨닫고, 더 복잡하고 정교한 블록을 만들어 재기에 성공했다. 이처럼 숫자의 양이
- 주택규 기자
- 2026-02-06 09:00
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AI 데이터의 요약 정리: 상관관계와 인과관계의 숨바꼭질
데이터를 다루다 보면 두 개의 숫자가 마치 친구처럼 함께 움직이는 것을 자주 보게 된다. 하나가 늘면 다른 하나도 늘고, 하나가 줄면 다른 하나도 줄어드는 현상이다. 우리는 이것을 '상관관계'가 있다고 말한다. 예를 들어, 여름철 아이스크림 판매량이 늘어나면 수영장에서의 익사 사고도 늘어나는 경향을 보인다. 그렇다면 아이스크림이 익사 사고의 원인일까? 물론 아니다. 여기서 우리가 주의해야 할 중요한 개념이 바로 '인과관계'이다. 인과관계는 한 사건이 다른 사건의 직접적인 원인이 될 때 성립한다. 아이스크림 판매량과 익사 사고의 상관관계는 '더위'라는 제3의 요인 때문에 발생한다. 날씨가 더워지면 사람들이 아이스크림을 더 많이 먹고, 동시에 물놀이도 더 많이 하게 되므로 익사 사고의 위험도 자연스레 증가하는 것이다. 아이스크림이 직접적으로 익사 사고를 유발하는 것이 아니며, 이 둘은 단지 '상관'만 있을 뿐 '인과' 관계는 없는 것이다. 데이터 분석에서 이러한 상관관계와 인과관계를 명확히 구분하는 것은 매우 중요하다. 만약 상관관계만을 보고 인과관계로 오해한다면, 잘못된 정책이나 사업 결정을 내릴 수 있다. 기업이 아이스크림 판매를 줄여 익사 사고를 막으려 한
- 주택규 기자
- 2026-02-05 09:04
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생산관리 병목 현상, 생산 라인의 숨통을 틔워라
친구들과 한 줄로 서서 물동이를 나르는 게임을 한다고 상상해 보자. 맨 앞사람이 아무리 물을 빨리 퍼내도, 중간에 있는 사람이 물을 늦게 전달하면 뒷사람은 물을 받을 수 없다. 결국 전체 팀이 나를 수 있는 물의 양은 가장 느리게 움직이는 사람의 속도에 맞춰진다. 이것이 바로 생산 현장에서 말하는 '병목(Bottleneck)' 현상이다. 병목이란 병의 목 부분이 좁아지면서 액체의 흐름이 느려지는 것에서 유래한 말로, 전체 공정 중 가장 처리 능력이 떨어지는 구간을 의미한다. 공장은 여러 단계의 작업이 사슬처럼 연결되어 있다. 원재료가 투입되어 가공, 조립, 검사, 포장 단계를 거쳐 완제품으로 탄생한다. 이때 특정 기계의 성능이 부족하거나 작업 시간이 오래 걸리면 그 공정 앞에는 처리되지 못한 재고가 산더미처럼 쌓이게 된다. 반면 그 뒤의 공정들은 작업 물량이 넘어오지 않아 기계를 놀리게 된다. 아무리 다른 공정들이 최첨단 고속 설비를 갖추고 있어도, 병목 공정이 막혀 있다면 전체 공장의 생산성은 병목 공정의 수준을 넘을 수 없다. 따라서 생산 효율을 높이기 위해서는 무작정 모든 기계를 업그레이드하는 것이 아니라, 숨어 있는 병목을 찾아내는 것이 최우선이다.
- 주택규 기자
- 2026-02-05 08:59
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AI 숫자에 가려진 진실을 찾아내는 데이터 시각화의 힘
우리는 흔히 평균이나 표준편차 같은 통계 수치만 확인하면 데이터를 완벽하게 이해했다고 착각하기 쉽다. 하지만 숫자가 보여주는 요약 정보 뒤에는 전혀 예상하지 못한 반전이 숨어 있기도 한다. 이를 가장 명확하게 보여주는 사례가 바로 앤스컴의 4인조 데이터이다. 통계학자 프랜시스 앤스컴이 고안한 이 자료는 네 가지의 서로 다른 데이터 집합으로 구성되어 있다. 놀라운 점은 네 집합의 평균, 분산, 상관계수 등 모든 통계 수치가 소수점 아래 자리까지 거의 일치한다는 사실이다. 만약 우리가 그래프를 그려보지 않고 숫자만 보고 받았다면, 이 네 가지 데이터가 모두 비슷한 성질을 가졌을 것이라고 판단했을 것이다. 그러나 막상 이 데이터들을 평면 위에 점으로 찍어 시각화해보면 완전히 다른 모습이 나타난다. 첫 번째 집합은 평범한 선형 관계를 보이지만, 다른 집합들은 곡선 형태를 띠거나 특정 지점에만 데이터가 몰려 있는 등 전혀 다른 패턴을 가진다. 심지어 한두 개의 튀는 데이터 때문에 전체 통계치가 왜곡된 경우도 발견된다. 이는 시각화 과정 없이 숫자만으로 의사결정을 내리는 것이 얼마나 위험한지를 단적으로 보여주는 예시이다. 데이터 시각화는 단순히 정보를 예쁘게 꾸미는 작
- 주택규 기자
- 2026-02-03 09:00
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생산관리 창고에 쌓인 물건이 기업의 발목을 잡는 이유
생산 현장에서 흔히 볼 수 있는 광경 중 하나는 창고 가득 쌓인 원재료와 완제품이다. 겉으로 보기에는 물건이 많아 든든해 보일 수 있지만 생산관리의 관점에서 보면 이는 해결해야 할 숙제와 같다. 재고는 기업의 돈이 물건의 형태로 묶여 있는 상태를 의미한다. 즉 창고에 물건이 오래 머물수록 기업이 실제로 사용할 수 있는 현금은 줄어들게 된다. 재고가 많아지면 여러 가지 문제가 발생한다. 우선 물건을 보관하기 위한 넓은 공간이 필요하며 이를 관리할 인력과 전기료 같은 유지 비용이 계속해서 들어간다. 더 큰 문제는 시간이 흐르면서 제품의 가치가 떨어진다는 점이다. 유행이 지나거나 더 성능이 좋은 신제품이 나오면 창고에 있는 옛날 모델은 팔리지 않는 애물단지가 된다. 결국 기업은 제값을 받지 못하고 헐값에 팔거나 아예 폐기해야 하는 손실을 입는다. 반대로 재고가 너무 없어도 문제가 된다. 손님이 물건을 원할 때 바로 줄 수 없으면 신뢰를 잃고 판매 기회를 놓치기 때문이다. 그래서 생산관리자는 물건이 모자라지도 않고 넘치지도 않는 적정한 수준을 찾는 노력을 멈추지 않는다. 필요한 시기에 필요한 양만큼만 생산하여 재고를 최소화하는 것은 기업이 건강하게 성장하기 위한 필
- 주택규 기자
- 2026-02-03 08:57
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AI 눈을 속이는 그래프의 마법과 데이터 시각화의 윤리
우리는 매일 뉴스나 인터넷 기사를 통해 수많은 그래프를 접한다. 복잡한 숫자 더미보다 한 장의 그래프가 정보를 훨씬 빠르고 명확하게 전달하기 때문이다. 하지만 시각화된 자료가 언제나 진실만을 말하는 것은 아니다. 때로는 제작자의 의도에 따라 데이터가 실제보다 과장되거나 축소되어 전달되기도 한다. 이것을 이른바 나쁜 시각화라고 부른다. 가장 대표적인 왜곡 수법은 그래프의 세로축을 조작하는 것이다. 보통 막대그래프는 수치의 바닥인 0에서부터 시작해야 한다. 그러나 특정 수치를 강조하고 싶은 제작자가 축의 시작점을 0이 아닌 높은 숫자로 설정하면, 아주 작은 차이도 마치 엄청난 격차가 벌어진 것처럼 보이게 된다. 반대로 수치의 변화를 숨기고 싶을 때는 축의 간격을 매우 넓게 설정하여 완만한 직선처럼 보이게 만들기도 한다. 또한 3차원 입체 그래프를 사용하는 경우에도 착시 현상이 발생한다. 원형 그래프를 비스듬하게 눕히면 앞쪽에 위치한 조각이 실제 비율보다 훨씬 크게 느껴지는 효과가 나타난다. 이는 독자가 데이터의 실제 크기를 비교하는 데 혼란을 준다. 단순히 멋을 내기 위해 선택한 디자인 요소가 정보의 본질을 가리는 셈이다. 착한 시각화란 단순히 화려한 그림을 그
- 주택규 기자
- 2026-02-02 09:28
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생산관리 현실과 가상의 완벽한 쌍둥이, 디지털 트윈이 바꾸는 공장의 미래
우리가 즐겨 하는 시뮬레이션 게임을 생각해보자. 도시를 짓거나 건물을 올릴 때 마우스 클릭 한 번으로 미리 결과를 확인하고, 마음에 들지 않으면 다시 시작할 수 있다. 실제 공장에서도 이런 일이 가능하다면 어떨까. 이것을 현실로 만들어주는 기술이 바로 디지털 트윈이다. 디지털 트윈은 말 그대로 현실 세계의 기계나 장비, 사물 등을 컴퓨터 속 가상 세계에 쌍둥이처럼 똑같이 구현하는 것을 말한다. 단순히 겉모양만 흉내 내는 것이 아니다. 현실 공장에 설치된 수많은 센서가 보내오는 데이터를 바탕으로, 가상의 공장도 현실과 똑같이 움직인다. 기계의 온도, 진동, 부품의 마모 상태까지 실시간으로 동기화되어 움직이는 것이다. 이 기술이 생산관리에서 중요한 이유는 실패 비용을 획기적으로 줄여주기 때문이다. 예를 들어 새로운 제품을 만들기 위해 생산 라인을 변경해야 한다고 가정해보자. 실제로 무거운 기계를 옮기고 설정을 바꾸는 데는 막대한 비용과 시간이 든다. 만약 실수가 발생하면 공장을 멈춰야 하는 위험도 있다. 하지만 디지털 트윈을 활용하면 가상 공간에서 미리 설비를 배치해 보고, 생산 속도가 얼마나 나올지, 어떤 문제가 생길지 미리 테스트할 수 있다. 비용 한 푼 들
- 주택규 기자
- 2026-02-02 08:56
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생산관리 병목 중심 성과관리로 전환할 때 발생하는 조직 저항과 대응 전략
병목 중심 성과관리는 전체 생산성을 높이기 위한 매우 합리적인 접근이다. 그러나 실제 현장에서는 이 전환 과정에서 상당한 조직 저항이 발생한다. 이는 병목 관리가 틀려서가 아니라, 성과를 바라보는 기준 자체를 바꾸기 때문이다. 생산관리 관점에서 중요한 것은 저항을 없애는 것이 아니라, 저항이 발생하는 구조를 이해하고 대응하는 것이다. 첫 번째 저항은 비병목 공정의 성과 상실감이다. 기존에는 가동률이나 생산량으로 성과를 인정받던 공정이 병목 기준으로 전환되면 상대적으로 중요도가 낮아진다. 이때 비병목 공정은 “열심히 해도 평가받지 못한다”는 인식을 갖게 된다. 이에 대한 대응은 비병목 공정의 역할을 명확히 정의하는 것이다. 병목을 보호하고 흐름을 안정시키는 기여도를 성과로 인정해야 저항은 줄어든다. 두 번째는 지표 변화에 대한 불안이다. KPI가 바뀌면 개인과 부서의 평가 기준도 바뀐다. 익숙한 지표가 사라질수록 조직은 방어적으로 행동한다. 이때 병목 중심 KPI를 기존 지표와 일정 기간 병행 운영하고, 왜 전환이 필요한지 반복적으로 설명하는 과정이 필요하다. 전환은 선언이 아니라 적응의 과정이다. 세 번째는 관리자의 통제력 약화에 대한 우려이다. 병목 중심
- 주택규 기자
- 2026-01-30 08:51
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생산관리 흐름 지표를 성과관리로 전환하는 LEAN KPI 설계 방법
LEAN을 도입한 많은 조직이 겪는 공통된 한계는 흐름 지표가 성과관리로 연결되지 않는다는 점이다. 리드타임, 재공품, 대기시간 같은 흐름 지표를 측정은 하지만, 실제 평가와 보상은 여전히 생산량이나 가동률 중심으로 이루어진다. 이런 구조에서는 현장이 흐름 개선보다 기존 지표 달성에 집중하게 된다. 생산관리 관점에서 LEAN KPI의 핵심은 새로운 지표를 추가하는 것이 아니라, 성과 판단의 기준을 흐름 중심으로 바꾸는 것이다. 첫 번째 설계 원칙은 부분 지표가 아닌 전체 흐름 지표를 성과의 기준으로 삼는 것이다. 공정별 생산량이나 가동률 대신, 주문부터 출하까지의 리드타임, 납기 준수율, 재공품 체류 시간을 핵심 KPI로 설정해야 한다. 이는 각 공정이 개별 성과가 아니라 전체 흐름에 기여하도록 행동을 유도한다. 두 번째는 병목 기준 KPI 전환이다. 모든 공정을 동일하게 관리하면 흐름은 개선되지 않는다. 병목 공정의 처리량, 병목 앞 재공품 수준, 병목 가동 안정성을 주요 KPI로 설정하면 개선 활동은 자연스럽게 병목 중심으로 모인다. 이는 LEAN의 흐름 사고를 성과관리 체계에 직접 반영하는 방법이다. 세 번째는 결과 지표와 원인 지표의 연결이다. 리드타
- 주택규 기자
- 2026-01-29 18:01
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생산관리 LEAN이 현장에서 ‘정리 활동’으로만 오해되는 구조적 이유
많은 현장에서 LEAN은 정리, 정돈 활동으로 인식됩니다. 통로가 깨끗해지고 표지가 붙지만, 생산성은 크게 달라지지 않습니다. 이는 LEAN의 본질이 전달되지 않았기 때문이 아니라, LEAN이 오해되도록 만드는 구조가 존재하기 때문입니다. LEAN의 핵심은 정리가 아니라 흐름 개선과 낭비 제거입니다. 첫 번째 구조적 이유는 성과 지표의 불일치입니다. 공정 흐름, 리드타임, 병목 개선을 보지 않고 정리 상태나 점검 점수만 평가하면 현장은 자연스럽게 외형 개선에 집중합니다. 지표가 행동을 만들기 때문에, 흐름을 보지 않는 지표는 정리 활동만 강화합니다. 두 번째는 문제 범위 설정의 축소입니다. LEAN 과제가 작업대 정리, 라벨 부착 같은 국소 개선으로 제한되면 공정 간 연결과 대기는 건드리지 못합니다. 흐름 전체를 대상으로 하지 않는 LEAN은 효과를 체감하기 어렵습니다. 세 번째는 현장 권한의 제약입니다. 공정 순서 변경, 인력 배치 조정, WIP 제한 같은 핵심 조치를 현장이 결정할 수 없으면, 실행 가능한 활동은 정리로 한정됩니다. 권한 없는 LEAN은 표면 개선으로 귀결됩니다. 네 번째는 기존 관리 체계와의 충돌입니다. 가동률과 생산량 중심 KPI가 유
- 주택규 기자
- 2026-01-26 08:52
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생산관리 3정5S 책임 구조를 재설계해야 하는 생산관리적 이유
3정5S 활동이 반복적으로 무너지는 공장에서 가장 흔히 나타나는 원인은 실행 의지 부족이 아니다. 대부분의 경우 책임 구조가 생산관리 관점에서 잘못 설계되어 있기 때문이다. 책임이 불명확하거나 현실과 맞지 않으면, 정리, 정돈은 캠페인으로 끝나고 일상 운영으로 정착되지 않는다. 첫 번째 문제는 책임의 집단화이다. 3정5S를 “모두의 책임”으로 정의하면 실제로는 아무도 책임지지 않는다. 현장은 서로를 기다리게 되고, 기준이 흐려진다. 생산관리 관점에서 책임은 반드시 구역, 공정, 자산 단위로 명확히 분리되어야 하며, 누가 유지해야 하는지가 분명해야 한다. 두 번째는 책임과 권한의 불일치이다. 정리, 정돈을 유지하라고 지시하지만, 배치 변경이나 폐기, 위치 표준 변경 권한이 없는 경우가 많다. 이 구조에서는 문제를 인식해도 조치할 수 없어 방치가 반복된다. 책임을 부여했다면, 최소한의 조정 권한이 함께 설계되어야 한다. 세 번째는 업무 흐름과 단절된 책임 배치이다. 3정5S 책임이 실제 작업 흐름과 분리되어 있으면 유지가 어렵다. 작업자가 사용하는 공구와 자재의 정리는 해당 공정을 관리하는 책임 구조 안에 포함되어야 한다. 생산관리 관점에서는 3정5S가 별도 활
- 주택규 기자
- 2026-01-23 08:54
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생산관리 3정5S가 정착되지 않는 공장, 문제는 구조에 있습니다
많은 공장에서 3정5S 활동을 반복하지만, 일정 시간이 지나면 원래 상태로 되돌아가는 현상이 나타납니다. 이는 현장의 의지 부족이나 규율 문제라기보다 정착을 방해하는 구조적 원인이 존재하기 때문입니다. 3정5S는 캠페인이 아니라 운영 체계이며, 구조가 바뀌지 않으면 지속되기 어렵습니다. 첫 번째 원인은 업무와 분리된 3정5S 운영입니다. 3정5S가 생산 목표와 연결되지 않고 별도의 활동으로 취급되면, 바쁜 시기에 가장 먼저 밀려납니다. 정리, 정돈이 작업 성과와 직접 연결되지 않으면 현장은 이를 부가 업무로 인식하게 됩니다. 두 번째는 정리 기준과 유지 기준의 불명확성입니다. 무엇을 어디에 두어야 하는지는 정해져 있어도, 언제까지 어떤 상태를 유지해야 하는지는 명확하지 않은 경우가 많습니다. 유지 기준이 없으면 점검은 형식이 되고, 원상 복귀는 자연스럽게 반복됩니다. 세 번째는 관리자의 일관성 부족입니다. 한때는 3정5S를 강조하다가 생산 압박이 커지면 이를 묵인하는 메시지가 전달되면, 현장은 무엇을 우선해야 할지 혼란스러워집니다. 관리자의 태도 변화는 곧 현장의 기준 변화로 이어집니다. 네 번째는 표준작업과의 단절입니다. 3정5S 결과가 표준작업, 작업 동
- 주택규 기자
- 2026-01-22 09:01
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생산관리 보고 정확도가 높아질수록 현장 실행력이 떨어지는 역설
많은 조직에서 보고의 정확도는 관리 수준을 판단하는 기준으로 여겨진다. 수치가 맞고, 자료가 정리되어 있으며, 오차가 없으면 관리가 잘 되고 있다고 평가된다. 그러나 현장에서는 보고 정확도가 높아질수록 실행력이 떨어지는 현상이 반복되기도 한다. 이는 구성원의 태도 문제가 아니라, 보고가 실행을 대체하는 구조에서 비롯된다. 첫 번째 원인은 보고 자체가 목적이 되는 구조이다. 보고 정확도가 과도하게 강조되면 현장은 문제를 해결하기보다 보고를 완성하는 데 에너지를 쏟는다. 실행은 보고 이후의 일로 밀리고, 문제는 다음 회의 자료로만 이동한다. 보고가 행동을 촉발하지 못하면 정확성은 오히려 정체를 만든다. 두 번째는 보고 준비에 따른 실행 시간 잠식이다. 세부 수치 검증, 자료 정합성 확인, 형식 맞추기에 시간이 소요되면 현장 관리자는 실제 조치에 쓸 시간을 잃는다. 보고 품질을 높이기 위한 추가 작업이 실행 시간을 직접적으로 줄이는 구조가 형성된다. 세 번째는 의사결정 지연 메커니즘이다. 정확한 보고를 위해 더 많은 데이터와 검증이 요구되면 결정은 상위로 미뤄진다. 현장은 판단을 보류하고 지시를 기다리게 되며, 실행 타이밍을 놓친다. 이는 책임 회피가 아니라, 보
- 주택규 기자
- 2026-01-21 13:53
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생산관리 생산관리 KPI가 현장 행동을 왜곡하는 구조적 메커니즘
생산관리에서 KPI는 성과를 관리하기 위한 도구이다. 그러나 많은 현장에서 KPI는 성과를 높이기보다 현장 행동을 왜곡하는 원인이 되기도 한다. 이는 지표가 잘못 설계되었기 때문이며, 개인의 태도 문제가 아니다. 조직은 평가 기준에 맞춰 합리적으로 행동한다. 문제는 그 합리적 행동이 전체 성과를 해칠 때 발생한다. 첫 번째 왜곡 메커니즘은 부분 지표 중심의 최적화 유도이다. 공정별 생산량, 가동률 같은 KPI를 강조하면 현장은 해당 수치를 높이는 데 집중한다. 병목이 아닌 공정도 멈추지 않으려 하고, 필요 이상으로 생산해 재공품을 늘린다. 지표는 좋아지지만 리드타임과 납기는 오히려 악화된다. 이는 지표가 전체 흐름을 반영하지 못할 때 발생한다. 두 번째는 단기 성과 편향이다. 일일, 주간 실적 달성률만 강조되면 현장은 장기 안정성보다 즉각적인 수치 개선을 선택한다. 설비 점검을 미루거나, 품질 위험을 감수하고 출하를 서두르는 행동이 나타난다. KPI가 시간 축을 고려하지 않으면 현장은 자연스럽게 단기 대응에 치우친다. 세 번째는 지표 간 충돌 구조이다. 가동률은 높이고, 재공품은 줄이고, 납기는 지키라는 KPI가 동시에 주어지면 현장은 판단 기준을 잃는다.
- 주택규 기자
- 2026-01-20 08:54
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생산관리 부분 최적화, 전체 생산성을 무너뜨리는 가장 흔한 착각
현장에서 개선 활동을 하면 특정 공정의 속도가 빨라지거나 지표가 좋아지는 경우가 많다. 그러나 공장 전체 성과는 오히려 나빠지는 사례도 적지 않다. 이는 개선이 실패해서가 아니라 부분 최적화가 전체 최적화를 해쳤기 때문이다. 생산관리 관점에서 성과는 개별 공정의 합이 아니라, 공정 간 흐름의 결과이다. 첫 번째 원인은 병목을 무시한 개선이다. 병목이 아닌 공정을 아무리 빠르게 만들어도 전체 산출은 늘지 않는다. 오히려 병목 앞에 재공품이 쌓이고, 이동과 대기가 늘어난다. 병목을 기준으로 개선하지 않으면 부분 성과는 전체 손실로 바뀐다. 두 번째는 지표 중심의 왜곡된 행동이다. 공정별 가동률, 생산량 같은 단일 지표만 강조하면 각 공정은 자기 성과를 높이는 방향으로 움직인다. 그 결과 공정 간 균형은 깨지고, 전체 흐름은 느려진다. 지표가 잘못 설계되면 현장은 합리적으로 행동해도 결과는 나빠지게 된다. 세 번째는 공정 연결성에 대한 고려 부족이다. 한 공정의 개선이 다음 공정의 준비 상태, 인력 배치, 검사 용량을 고려하지 않으면 대기와 재작업이 발생한다. 부분 개선이 전체 흐름에 어떤 영향을 미치는지 사전에 검토하지 않으면 개선은 독이 된다. 네 번째는 우선
- 주택규 기자
- 2026-01-19 08:55
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