미국 2026년 9월 19일 AI 브리핑: Qwen은 실시간 통역을 단일 멀티모달 스트림으로, Pika는 멀티모델 창작 운영체계로 이동

핵심 요약

조사 기준 시각: 한국시간 2026-09-20 11:34:19 KST (Asia/Seoul, UTC+09:00) / 미국 동부 2026-09-19 22:34:19 EDT (America/New_York, UTC-04:00) / 미국 서부 2026-09-19 19:34:19 PDT (America/Los_Angeles, UTC-07:00) / UTC 2026-09-20 02:34:19. [확인] 지정 발행 폴더의 직전 브리핑은 gpt_20260920_103722_001.docx다. 이번 실행에서는 Google Drive에서 Qwen3.8-LiveTranslate와 Pika의 신규 creative-platform 앱을 검색했으나 기존 yoondata_홈페이지1 브리핑에서 독립 핵심사건으로 확인되지 않았다. 직전 1시간 안에 새로 발생한 대형 frontier-model 발표는 확인되지 않아, 9월 19일 영어권 공개웹에서 새로 구체화된 고가치 누락 신호를 증분으로 채택했다. [확인-1] Qwen3.8-LiveTranslate는 공식 연구페이지 기준 2026-09-18 release이며 9월 19일 영어권 공개웹에서 API·문서·평가정보가 본격적으로 확산됐다. Qwen은 Interleave architecture를 사용해 실시간 동시통역의 average lagging(LAAL)을 2.8초에서 2.3초로 줄였다고 발표했다. 이는 약 17.9% 감소다. 모델은 60개 source language를 이해하고 29개 언어로 음성출력을 지원하며, 오디오와 이미지 입력에서 번역 text/audio를 스트리밍한다. [확인-기술] Alibaba Cloud의 공식 문서는 qwen3.8-livetranslate-flash-realtime을 WebSocket 기반 simultaneous interpretation 모델로 지정한다. Qwen3.5-LiveTranslate와 달리 image input을 지원하고, 3.8에서는 ASR이 항상 활성화돼 별도 ASR 인터페이스 없이 원문 transcript와 번역을 함께 받을 수 있다. Client event contract도 session.output_modalities, response text/audio stream 등 3.5 세대와 달라졌다. [확인-2] Pika는 9월 17일 자사 X 계정을 통해 new Pika를 AI creative platform으로 공개했고, 현재 공식 pika.art에는 Video Studio, Color Grade, Extend Video, Pika Soundtrack, Edit Image, Character Studio, Image Studio, Product Shot 등 작업별 앱과 Seedance 2.5, Pika 2.5, GPT Image 2.5, Grok Imagine 1.5, Gemini 1.1 Omni Flash, Nano Banana 2, MiniMax H3 등 여러 모델이 한 플랫폼에 함께 노출돼 있다. 9월 19일에는 Product Ad, Relight Media 등 구체적인 workflow app이 영어권 웹에서 추가로 확인됐다. [추론] 두 사건의 공통점은 AI 가치층이 어떤 foundation model이 가장 강한가에서 실시간 복합 workflow를 누가 더 잘 추상화하고 운영하는가로 이동한다는 점이다. Qwen은 ASR→번역→TTS 파이프라인을 단일 multimodal stream으로 압축하고, Pika는 모델 선택→편집→광고/영상 산출을 작업별 앱으로 압축한다. [반대근거] Qwen의 2.3초 LAAL과 benchmark 우위는 회사가 공개한 평가결과이며 실제 회의·통화·현장 소음·전문용어 환경에서의 장시간 품질은 독립 대규모 검증이 필요하다. Pika의 플랫폼 재편도 workflow abstraction의 방향은 확인되지만 자동 model routing의 세부 알고리즘, 모델별 마진, enterprise retention, 실제 제작비 절감은 공개되지 않았다.

핵심 사건 종합표

순위	분류	핵심 사건	최초 출처	연관 출처 체인	발생 시각과 미국 현지 날짜	핵심 사실	후속 전개	왜 중요한가	숨은 의미·비하인드 해석	담당자·관련 인물	수혜자	불리한 측	기술·사업 영향	다음 신호	신뢰도	검증 상태	원문 링크
1	Realtime Speech AI·Multimodal Translation	Qwen3.8-LiveTranslate가 ASR·번역·음성합성을 단일 실시간 멀티모달 흐름으로 결합	Qwen research page 2026-09-18	Qwen research → Alibaba Model Studio S2S docs → 9/17 realtime event contract → 9/19 영어권 확산·API 사용정보	공식 release 2026-09-18, 세부 시각 미공개; 조사 2026-09-19 22:34 EDT	LAAL 2.8→2.3s, 60 source languages, 29 speech-output languages, audio+image input, text+audio output, WebSocket, ASR always-on	기업 회의·통역·영상번역이 별도 ASR/MT/TTS pipeline보다 하나의 realtime session으로 단순화	실시간 AI의 병목이 모델 정확도만이 아니라 turn boundary·speaker identity·latency·stateful session control로 이동	[추론] realtime voice stack이 pipeline-of-models에서 unified stream model + event protocol로 재편	Qwen team, Alibaba Cloud Model Studio	회의통역, call center, 글로벌 협업, live video apps, voice-agent developers	별도 ASR/MT/TTS를 조합하는 고지연 pipeline, 단일언어 speech tools	API contract와 session-state가 새 lock-in point; 53K context·hotword·speaker/voice handling이 제품차별화	독립 long-session benchmark, noisy-room WER/DER, actual $/hour, interruption handling, enterprise data retention, regional availability	높음	공식 연구·API 문서로 기능 확인; benchmark/latency는 vendor-reported	Qwen Research / Alibaba S2S / Realtime Events
2	Creative AI·Multi-model Orchestration	Pika가 자사 영상모델 중심 도구에서 여러 모델·작업별 앱을 묶는 AI creative platform으로 재편	Pika official platform 2026-09-17 announcement/current site	9/17 new Pika 공개 → multi-model catalog → Video Studio/Color Grade/Soundtrack 등 app layer → 9/19 Product Ad·Relight Media 확인 → independent workflow analysis	platform 공개 2026-09-17, Product Ad/Relight의 개별 공개시각 미공개; 조사 2026-09-19 19:34 PDT	공식 site에 Pika·Seedance·GPT Image·Grok Imagine·Gemini·Nano Banana·MiniMax 모델과 task-specific apps 공존. Product Ad는 product image/URL+brief로 6s~2m 광고영상 생성 UI 제공	foundation model 자체보다 task workflow·UI·asset continuity·billing이 front-end 가치층으로 부상	model commoditization이 진행될수록 creative SaaS의 moat가 model ownership보다 orchestration·UX·workflow memory로 이동 가능	[추론] Pika는 model company와 creative operating system 사이에서 후자로 무게중심 이동	Demi Guo, Pika product/creative teams, external model providers	creators, marketers, agencies, multi-model buyers	단일 모델만 제공하는 creative tool, model switching cost를 사용자에게 전가하는 UI	model routing/selection과 app workflow가 margin layer가 되고 third-party model cost가 COGS가 됨	routing transparency, enterprise admin, provenance/IP controls, model fallback, workflow retention, margin per app, Product Ad adoption	중간-높음	공식 site로 플랫폼·앱·모델 카탈로그 확인; 자동 routing·경제성은 독립보도/추론	Pika / Product Ad / Relight Media / Independent

1. Qwen3.8-LiveTranslate - 실시간 통역을 pipeline에서 unified stream으로 압축 — 연관 추적

① 최초 신호

[확인] Qwen 공식 연구페이지는 Qwen3.8-LiveTranslate를 2026-09-18 release로 표시하고, simultaneous interpretation을 Interleave architecture로 재구성해 faithfulness·fluency·conciseness를 높이고 LAAL을 2.8초에서 2.3초로 줄였다고 설명한다. Qwen3.8-LiveTranslate

② 공식 확인

[확인] Alibaba Cloud Model Studio는 qwen3.8-livetranslate-flash-realtime을 realtime translation용 WebSocket model로 지정한다. Audio와 image를 입력받고 text와 audio를 출력하며 60개 source language를 이해하고 29개 language에서 speech output을 제공한다. Alibaba Cloud S2S Models [확인] Model information에는 context window 53,248 tokens, max input 49,152, max output 4,096이 기재돼 있다. 국제 Singapore endpoint의 공개 original pricing은 audio input $7.5/1M tokens, image input $0.55/1M, text output $20/1M, audio output $30/1M이며 rate limit은 10 RPM·100,000 TPM으로 문서화돼 있다. Qwen3.8 model info

③ 후속 기사와 반응

[확인] 9월 19일 영어권 기술요약과 개발자 채널은 2.3초 latency, speaker separation, synchronized source/translation output, long-context disambiguation을 주요 변화로 반복했다. 다만 다수 후속글은 Qwen 발표를 재전달한 것이므로 독립 성능검증 출처로 중복계산하지 않았다.

④ 담당자·연구자·개발자 발언

[확인] Qwen은 simultaneous interpretation의 목표를 단순 빠른 번역이 아니라 누가 말하는지 정확히 듣고, 의미를 유지하며, 실시간으로 전달하는 것으로 정의한다. 기술적으로는 Hybrid-MoE 기반 Thinker-Talker 구조와 Interleave sequence를 제시한다. Thinker가 video/audio/source text/translation을 시간순 causal sequence로 처리하고 Talker가 translated speech를 생성하는 설계다.

⑤ SNS·YouTube·GitHub 등에서 드러난 추가 단서

[확인] Qwen 공식 X 계정(@Alibaba_Qwen)의 공개 announcement가 검색·인덱스에서 확인됐으며 2.3초 LAAL과 60-language coverage를 강조했다. 다만 조사 시점에 안정적인 원문 post permalink를 확보하지 못해 문서에는 계정 링크만 참고로 둔다. Qwen on X [확인-한계] 이번 모델은 hosted API product이며 open-weight GitHub/Hugging Face checkpoint 공개는 확인되지 않았다. 따라서 model weights나 training code를 직접 검증했다고 쓰지 않는다.

⑥ 실제 제품·기술·정책 변화

[확인] Qwen3.8에서는 ASR이 항상 활성화되고 끌 수 없으며 transcript는 무료라고 API 문서가 명시한다. Client는 별도 ASR model pipeline 없이 original transcript와 translation event를 함께 받을 수 있다. Hot-word mapping으로 특정 source term과 target translation을 세션에 넣을 수 있고 image frame은 최대 2 fps, 1080p·500KB 제한 아래 추가할 수 있다. Realtime Client Events [확인] 3.8의 session.output_modalities와 streaming event contract는 3.5 세대의 modalities 등과 달라 migration 시 client code 변경이 필요하다. 즉 model upgrade가 단순 endpoint 교체가 아니라 protocol contract change를 포함한다.

⑦ 숨은 의미와 비하인드

[추론] 전통 realtime translation은 ASR → machine translation → TTS → speaker handling의 여러 model/service를 이어붙인다. Qwen3.8이 노리는 구조는 Streaming Audio/Video → Unified Interleave Model → Transcript + Translation + Speech로 중간 boundary를 줄이는 것이다. 이 방식은 latency와 cross-module error propagation을 줄일 수 있지만 한 vendor/session protocol에 대한 의존도는 높아진다. [추론] 따라서 realtime voice AI의 새 control point는 model checkpoint보다 session protocol이다. turn detection, transcript event, target language, hotword, voice preservation, image timing, reconnect/recovery가 production reliability를 결정한다. [추론] 사용자 관점에서는 통역앱 하나의 성능보다 회의 시작부터 종료까지 speaker identity와 terminology를 얼마나 일관되게 유지하는가가 중요해진다. 즉 benchmark 단위가 짧은 utterance에서 long-session state consistency로 이동해야 한다.

⑧ 반대 근거와 과장 가능성

[확인] 2.3초 LAAL과 benchmark 우위는 Qwen의 자체 발표다. 공개 FLEURS·Omnilingua 계열을 사용하더라도 production meeting, echo, cross-talk, 전문약어, code-switching에서 같은 개선폭이 유지되는지는 독립검증이 필요하다. [확인] 60 languages는 모두 같은 output modality를 의미하지 않는다. 공식 Model Studio 문서는 60 source languages를 이해하지만 speech output은 29 languages라고 구분한다. [확인] Qwen3.8-LiveTranslate는 translation-specialized model이다. Model Studio S2S 문서상 function calling/web search를 이 모델의 핵심 기능으로 보면 안 된다. 범용 voice agent와 simultaneous translator를 구분해야 한다.

⑨ 향후 예상되는 다음 행동과 확인해야 할 신호

첫째 실제 30~120분 multi-speaker meeting에서 WER·DER·translation quality·latency drift를 확인해야 한다. 둘째 network jitter/reconnect 후 speaker state와 terminology가 유지되는지 봐야 한다. 셋째 enterprise zero-retention·regional data-residency 정책, 넷째 actual $/translated-hour, 다섯째 Zoom/Teams/meeting-platform integration, 여섯째 speech-output 29→60 language 확대와 on-device/edge deployment가 다음 신호다.

2. Pika - foundation model보다 creative workflow layer를 장악하려는 재편 — 연관 추적

① 최초 신호

[확인] Pika 공식 X 계정은 9월 17일 the new Pika를 AI creative platform이라고 공개했다. 현재 공식 홈페이지도 AI Creative Tools Built for Creatives를 전면에 두고, 과거 단일 text-to-video product보다 넓은 creative suite로 구성돼 있다. Pika on X Pika official

② 공식 확인

[확인] Pika 공식 홈페이지는 Video Studio, Color Grade, Extend Video, Pika Soundtrack, Edit Image, Character Studio, Image Studio, Product Shot을 각각 self-contained app으로 노출한다. Video Studio는 short clip부터 3-minute multi-shot까지 생성한다고 설명한다. Pika official [확인] 같은 페이지에는 Seedance 2.5, Pika 2.5, GPT Image 2.5, Grok Imagine 1.5, Gemini 1.1 Omni Flash, Nano Banana 2, MiniMax H3 등 서로 다른 공급자의 모델이 함께 표시된다. 즉 Pika는 더 이상 자사 foundation model만 노출하는 product surface가 아니다.

③ 후속 기사와 반응

[확인] 독립 기술보도는 이번 재편을 single clip generator에서 multi-app creative platform으로의 전환으로 해석하며, 각 작업에 적합한 모델을 플랫폼이 추상화해 사용자가 모델 복잡도를 덜 다루도록 하는 방향을 지적했다. Independent analysis [확인] 9월 19일 현재 공식 Product Ad app은 product image 또는 product URL을 받아 brief와 결합해 market-ready product video를 만드는 UI를 제공하고, 6초·15초·30초·60초·2분 길이 선택을 노출한다. Pika Product Ad

④ 담당자·연구자·개발자 발언

[확인] Pika의 공개 positioning은 creative output을 중심에 두고 모델을 뒤로 숨기는 방향이다. 공식 홈페이지 문구도 “Every model you need”와 “An app for every creative need”를 병렬 배치한다. 이는 연구모델 identity보다 workflow outcome을 제품의 첫 번째 navigation layer로 만드는 선택이다.

⑤ SNS·YouTube·GitHub 등에서 드러난 추가 단서

[확인] Pika의 9월 17일 X announcement와 9월 18~19일 연속 app 공개가 검색 인덱스에서 확인된다. 그러나 closed creative platform이므로 핵심 기능과 routing logic의 GitHub/Hugging Face 공개 artifact는 확인되지 않았다. [확인] Relight Media는 이미지나 동영상을 입력해 preset/manual adjustment로 lighting·shadow를 다시 구성하되 subject·framing·motion을 유지한다고 공식 app page가 설명한다. 이는 생성모델 하나가 아니라 production task별 narrow app을 확장하는 방향을 보여준다. Relight Media

⑥ 실제 제품·기술·정책 변화

[확인] Pika의 information architecture가 모델 선택과 작업 선택의 두 층으로 나뉘었다. 사용자는 Create Video/Product Ad/Short Film/Motion Transfer/Extend Video 같은 app에서 시작할 수 있고, 별도로 Pika/Seedance/MiniMax/Google 등 모델을 탐색할 수도 있다. [확인] 이 구조는 output artifact와 asset continuity를 Pika가 소유하고 underlying model은 교체 가능한 compute supplier가 되는 가능성을 만든다. 공식 developer section도 여러 generative-media models를 하나의 API membership으로 제공한다고 설명한다.

⑦ 숨은 의미와 비하인드

[추론] AI creative market에서 foundation model 품질차가 빠르게 좁혀지면 사용자에게 더 중요한 것은 prompt마다 모델을 비교하는 일이 아니라 광고 만들기, 색보정, 영상 연장, 캐릭터 재사용 같은 실제 작업을 끝내는 것이다. Pika는 이 workflow taxonomy를 product moat로 바꾸려 한다. [추론] 사업구조는 User Intent → Task App → Model Selection/Route → Generation/Edit → Asset Library → Revision → Export/Billing으로 볼 수 있다. 이때 third-party model token/credit cost는 COGS가 되고, Pika의 margin은 routing efficiency, UX, asset memory, workflow completion에서 나온다. [추론] 이는 creative AI가 모델 회사 vs 모델 회사에서 workflow aggregator vs vertical suite vs model vendor의 3층 경쟁으로 이동하는 신호다. Model provider가 직접 app을 만들면 Pika와 경쟁하고, Pika가 여러 모델을 묶으면 특정 provider에 대한 lock-in을 낮출 수 있다.

⑧ 반대 근거와 과장 가능성

[확인] 공식 사이트가 여러 모델을 제공한다고 해서 자동 routing algorithm의 구체적 성능이 검증된 것은 아니다. 어떤 app이 어느 model을 언제 자동선택하는지, 사용자 override가 가능한지, fallback·cost optimization은 어떻게 되는지 공개정보가 제한적이다. [확인] 3-minute multi-shot 또는 market-ready는 제품 capability/positioning이지 독립적인 광고효과·영상품질 보증이 아니다. 실제 제작팀의 시간·비용 절감과 brand consistency는 별도 검증이 필요하다. [확인] 외부 foundation-model 공급자에 의존할수록 가격·API 정책·품질변경·지역제한이 Pika의 COGS와 reliability에 전이될 수 있다. multi-model access가 곧 높은 gross margin을 뜻하지 않는다.

⑨ 향후 예상되는 다음 행동과 확인해야 할 신호

첫째 app별 실제 model routing rule과 user override, 둘째 enterprise SSO/admin/data retention, 셋째 generated-asset provenance·copyright/IP controls, 넷째 model outage 시 fallback behavior를 확인해야 한다. 다섯째 Product Ad·Video Studio의 paid adoption과 repeat usage, 여섯째 model별 cost/pass-through 구조, 일곱째 character/brand memory가 여러 underlying model 사이에서도 유지되는지, 여덟째 API가 app workflow까지 외부 agent에 노출되는지가 핵심이다.

① 오늘의 핵심 흐름

이번 증분의 공통 흐름은 AI model이 최종 제품이 아니라 복잡한 실시간·창작 workflow의 하위 engine으로 내려가고 있다는 점이다. Qwen은 음성통역 pipeline을 unified session으로, Pika는 다수 generative model을 task-specific creative app 뒤로 숨긴다. [추론] 다음 가치층은 Model Capability → Protocol/Router → Workflow State → User Outcome의 가운데에 있다. 모델이 교체돼도 session protocol과 workflow state를 소유한 사업자가 고객관계와 운영데이터를 계속 보유할 수 있다.

② 새로운 출시·업데이트

Qwen3.8-LiveTranslate는 공식 연구페이지상 9월 18일 release이며, 9월 19일 API 문서·developer reporting에서 60-language/29-speech-output, 2.3s LAAL, revised realtime protocol이 구체화됐다. Pika의 platform relaunch는 9월 17일 시작됐고 9월 19일까지 Product Ad·Relight Media 등 구체적인 앱이 실제 서비스 surface에 나타났다. 이번 브리핑은 지정 Drive에서 누락된 이 변화를 보강했다. 직전 브리핑 이후 1시간 내 별도의 대형 frontier foundation-model release는 검증되지 않아 이미 다룬 사건을 재탕하지 않았다.

③ 핵심기술·연구

Qwen의 기술 포인트는 Interleave architecture와 realtime session contract다. 음성·영상·원문·번역을 시간순으로 엮어 이해와 translation generation을 하나의 causal flow로 다루는 방향이다. Pika의 기술 포인트는 개별 model benchmark가 아니라 heterogeneous model을 task app 뒤에 추상화하는 orchestration layer다. AI 제품의 기술경쟁이 model runtime과 workflow runtime으로 분리되고 있다.

④ 기업·담당자·조직 신호

Alibaba/Qwen은 범용 omni model과 별도로 translation-specialized realtime model을 제품화하면서 vertical protocol을 세분화하고 있다. 한 모델로 모든 realtime task를 처리하기보다 use-case-specific endpoint를 제공하는 전략이다. Pika는 자체 model R&D를 유지하면서 동시에 경쟁 모델을 자사 플랫폼의 공급자로 받아들이고 있다. 이는 foundation-model identity보다 creator relationship과 workflow surface를 우선하는 전략적 이동이다.

⑤ SNS·YouTube에서 포착된 신호

Qwen 공식 X 계정의 release message와 Pika 공식 X 계정의 new Pika announcement가 영어권 검색 인덱스에서 확인됐다. 이번 사건들은 공식 제품문서와 실제 service page가 더 강한 증거이므로 SNS 문구만으로 기능을 확대해석하지 않았다. 이번 두 사건에서 독립 YouTube demo나 공개 GitHub/Hugging Face weight가 핵심 사실을 추가로 입증하지 않아 형식적으로 포함하지 않았다.

⑥ 약한 신호와 향후 조짐

[추론] 첫째 realtime AI는 model latency보다 session-state·speaker identity·interruption·reconnect가 차별화 포인트가 된다. [추론] 둘째 creative AI는 개별 model subscription보다 multi-model workspace와 outcome-specific app으로 수요가 이동할 수 있다. [추론] 셋째 이러한 추상화가 커질수록 최종 사용자는 underlying model name을 덜 신경 쓰고, provider는 router/aggregator에게 wholesale infrastructure처럼 취급될 가능성이 있다. [추론] 넷째 orchestration layer가 사용자 asset·history·brand memory를 보유하면 foundation model 교체비용은 낮아지고 workflow-platform 전환비용은 오히려 높아질 수 있다.

⑦ 과장·루머·주의 항목

Qwen의 2.3초 지연과 benchmark 개선을 독립 보장값으로 쓰지 않았다. 60-language 지원과 29-language speech output을 구분했다. Pika가 여러 모델을 제공한다는 사실을 완전 자동 최적 라우팅이 검증됐다고 확대하지 않았다. routing 세부와 비용효율은 공개가 제한적이다. Product Ad의 market-ready나 Video Studio의 3-minute masterpiece는 vendor positioning이며 광고성과나 professional production quality의 독립보증이 아니다.

⑧ 사용자가 반드시 알아야 할 것

실제 시스템을 설계한다면 foundation model과 workflow layer를 분리해 기록해야 한다. Realtime voice에는 session_id, source_language, target_language, speaker_id, turn_state, transcript_event, translation_event, latency, reconnect_state, term_dictionary가 필요하다. Creative orchestration에는 task_type, app_version, selected_model, routing_reason, asset_id, brand_context, generation_cost, revision_count, output_score, fallback_model, export_event를 남기는 것이 유리하다. [추론] 그래야 품질실패가 foundation model 문제인지, routing 문제인지, workflow state 손실인지, UI/asset pipeline 문제인지 분리할 수 있다.

⑨ 누락 가능성과 탐색 한계

이번 조사는 Qwen 공식 research page, Alibaba Cloud Model Studio S2S/model/realtime-event 문서, QwenCloud model listing, Pika 공식 homepage, Product Ad·Relight Media app, 공식 X 계정의 indexed announcement와 독립 workflow 분석을 확인했다. Qwen의 training data·weights·full internal benchmark harness, Pika의 automatic routing logic·model-by-model traffic share·gross margin·enterprise retention은 공개자료로 확인되지 않았다. 직전 한 시간 동안 발생한 별도의 대형 신규 frontier release는 공식 1차자료 기준으로 확인되지 않았으며, 낮은 가치의 재전재·루머를 분량 채우기 위해 포함하지 않았다.

참고 자료와 작성 정보

조사·작성 기준 시각: 2026-09-20 11:34:19 KST / 2026-09-19 22:34:19 EDT / 2026-09-19 19:34:19 PDT / 2026-09-20 02:34:19 UTC. 주요 직접출처: Qwen3.8-LiveTranslate research; Alibaba Cloud speech-to-speech models; Qwen3.8 model information; Live Translator client events; QwenCloud model page; Pika official platform; Pika Product Ad; Pika Relight Media; Pika independent platform analysis; Pika secondary analysis. 이 브리핑은 AI의 도움으로 공개 자료를 조사·정리했습니다. 확인된 사실과 추론, 미확인 내용을 구분해 표시했습니다.