🎧 "한 번 듣고 마는 음원도 나올 수 있지 않을까요?" 신기헌 크리에이티브 디렉터

20년 차 프리랜서 크리에이티브 디렉터 신기헌은 자신을 의도적으로 "흐릿하고 손에 안 잡히게" 만들면서 살아왔다고 말합니다. 보통 크리에이티브 디렉터란 자기 색이 뚜렷한 사람을 떠올리는데, 이 사람은 정반대입니다. 동시에 4~5개 회사로 출근하고, 다수의 개인 AI 프로젝트를 돌리며, AI 에이전트를 2주 동안 '밀어붙여' 시부야의 디지털 트윈 시뮬레이터도 완성했습니다. 이런 그에게 IP란 창작의 결과보다는 결과물을 만들어내는 엔진에 가깝습니다. 신기헌 크리에이티브 디렉터의 일하는 방식에서 출발해 IP의 재정의까지, [뉴타입 엔터 서밋 2026]의 사전 인터뷰입니다.

[뉴타입 엔터 서밋 2026] OK, Computer - AI 시대의 IP 비즈니스 

😶‍🌫️ 20년 간 흐릿하게 살아온 프리랜서

차우진: 제가 다른 사람들에게 기헌님을 소개하는 게 정말 어렵더라고요. (웃음) 직접 부탁드릴게요.

신기헌: 요즘엔 다들 자기를 더 또렷하게 만들어 각인시키는 걸 추구하는데, 저는 오히려 저를 더 흐릿하게, 손에 안 잡히게 만들면서 살아온 것 같아요. 제가 하는 일은 '크리에이티브 디렉터'라고 설명할 수 있겠지만... 그냥 프리랜서로 20년을 살고 있는 사람입니다. (웃음)

차우진: 저도 프리랜서로 오래 일했지만, 20년까진 아니에요. (웃음)

신기헌: 예전엔 프리랜서, n잡러 같은 말 자체가 낯설었죠. 그런데 이제는 세상이 더 작고 흐릿한 사람들을 원하기 시작했다는 생각이 들어요. 저는 그동안 디자인·마케팅·콘텐츠·공간·광고에 테크를 붙이는 방식으로 일해왔어요. 늘 네 다섯 개의 일을 동시에 하면서 "월·화·수·목·금 다 다른 회사를 출근한다"고 표현하고요. 컴퓨터도 여러 대를 놓고 일하고 있어요.

차우진: 요즘 AI하고는 어떻게 일하는지 궁금하네요.

신기헌: 사실 함께 일하는 회사들의 보안 이슈도 있어서 노트북을 여러 대 두고 일하는데요. 가끔 키보디스트가 여러 단의 건반을 쓰는 것 같다는 생각도 해요. 이 노트북에는 이런 AI 테스트를 하나 걸고, 저 노트북에는 다른 걸 걸고... 뭘 하다 돌아오면 에이전트가 이미 일을 끝냈죠. 그럼 내가 에이전트에게 뒤처지는 셈이니까, 그 속도를 맞춰서 일을 해요. 제가 좀 버벅거리면 에이전트들은 쉬엄쉬엄 일하는 느낌이라, 오히려 저는 못 쉬는 것 같고요. 역설적이죠. (웃음) 요즘의 저는 일반적인 채팅 방식으로 AI와 일하는 경우도 거의 없어요. 멀티태스킹으로 일하면 제가 병목이 되는데, 그래서 요즘 제가 하는 일은 에이전트가 진행한 일을 검수하고 다음 계획을 요청하고 세팅을 바꾸는 거에요.

차우진: 4~5개 회사들은 어떤 회사들인가요? 

AI 네이티브 게임 'Oshiz'

신기헌: NDA 때문에 말하지 못하는 데를 제외하면, 일단 AI 네이티브 게임 'Oshiz' 가 있어요. 일본 서브컬처 풍의 미소녀 연애 시뮬레이션 장르인데, 실시간 시뮬레이션 세계를 바탕으로 AI로 구현된 캐릭터와 NPC들이 살아가는 게임이 진행돼요. 함께 만드는 팀 이름은 비비던트(Vivident)고요. 다른 하나는 개인화된 AI 에이전트 서비스 'vooy' 라는 서비스인데, 일상적인 일부터 음식 주문, 약속 관리, 최저가 주문 등 복잡하고 전문적인 일에 이르기까지 넓은 범위에서 도움을 주는 서비스에요.

AI 에이전트 개인화 서비스 'vooy'

⚖️ 에이전트를 밀어붙이면 결과는 둘 중 하나

차우진: AI랑 일하는 방식을 좀 더 구체적으로 얘기해주세요. 

신기헌: AI를 쓰는 방식 중에 요즘 '랄프 루프(Ralph Loop)'라는 게 있어요. 극단적으로 밀어붙이는 방식인데, '밀어붙인다'를 저는 두 가지로 써요. 

하나는, GPT에 '~해줘', '~할 수 있어?' 묻는 대신 밀어붙이라는 말을 많이 써요. 처음엔 서비스 정책에 의해서 정보를 읽을 수 없습니다, 기술적으로 이러이러해서 할 수 없습니다, 이래요. 그래도 '밀어붙여' 하면, 한 번 더 해봤는데 안 됩니다고 하죠. 그래도 밀어붙여, 그러면 '새로운 방법을 찾아왔는데 이렇게 하면 될 수도 있을 거예요'라고 해요. 그때 다시 '밀어붙여' 그러죠. (웃음) 그러면 얘가 언젠가 방법을 찾아서 해와요. 두 번째는 토큰을 진짜 많이 쏟아붓는 방식이에요. AI 입장에서 토큰은 글 조각 단위라고 할 수 있는데요. 사람이 원고지 매수로 글 분량을 세듯, AI는 토큰 단위로 데이터를 읽고 답하죠.

'랄프 루프(Ralph Loop)'의 이름은 [심슨 가족]의 성실하게 집요한 '랄프 위검' 캐릭터에서 따왔다

AI가 한 번의 컨텍스트 안에서 모든 걸 끝내려 하면 후반부에 품질이 떨어지거나 급하게 마무리하는 경우가 있어요. 랄프 루프는 이 문제를 모델의 기억력에 맡기지 않고, 파일 시스템과 git 히스토리에 상태를 남겨 다음에 반복해서 이어받게 해요. 결국 한 번 업무를 돌렸을 때 5~6시간 씩 혼자서 일할 수 있는 거죠. 그 과정에서 토큰을 엄청나게 쏟아붓고, 최초의 의도는 작지만 작업량은 굉장히 크고, 그래서 때로는 비효율적이기도 해요.

최근에 제가 랄프 루프 방식으로 만든 작업이 가상의 시부야(코드네임 'Project Idola')예요. 'Oshiz' 게임 기획 과정에서 아이디어 검증을 위해 만든 프로토 타입인데, 3D 모델로 구현해서 줌 아웃 하면 지구가, 줌인 하면 시부야가 보이는 3차원 공간인데요, 그 안에서 수천 개의 AI 에이전트들을 던져놨어요. 그들이 상호작용하면서 일상을 살아가는 시뮬레이터죠. 

가상의 페르소나들끼리 지내면서 이야기가 만들어지고, 사건도 벌어지고, 연애도 하고, 취업도 했다가 회사에서 짤리기도 하고... 어쩌면 초기 AI 에이전트 개념이 등장했던 때, 스탠포드 대학에서 만든 'Smallville'이라는 마을 시뮬레이션 실험이 화제가 됐던 걸 기억하실 거에요. 시간이 지나면서 그 AI들이 서로 뒷담화도 하고 그걸 또 일러바쳐서 사이가 나빠지기도 하고 그랬죠. 

차우진: 이건 얼마나 걸린 거에요? 

신기헌: 랄프 루프 방식으로 2주 정도 돌렸어요. 거의 200스텝이 넘죠. 만약에 제가 에이전트에게 먼저 의도를 주고 '이건 아니야, 이건 맞아'라는 식으로 피드백 주면서 계속 수정했으면 이런 결과는 안 나왔을 거에요. 같은 시간, 같은 자원으로 이보다 훨씬 못한 걸 만들었을 것 같아요. 거의 대부분이 에이전트가 자율적으로 만든 거죠. 심지어 소개 홈페이지에는 제가 쓴 글자는 하나도 없어요. 얘가 혼자서 다 알아서 했죠. 에이전트의 작업을 신뢰하고 자원을 쏟아부었을 때 이런 결과물이 나오더라... 이게 좀 중요한 인사이트였어요.

에이전트가 100% 자율적으로 만든 '프로젝트 이돌라' 홈페이지

차우진: 뭔가를 만드는 순서나 과정 자체가 달라지는 거네요. 

신기헌: 창작이나 제작으로 보면, 전통적으로 영감 → 스케치 → 프로덕션 → 폴리싱 순서잖아요. 뒤로 갈수록 비용이 커지고 잘못됐을 때의 리스크도 커지죠. 근데 AI 시대에는 최종 결과물을 얻는 비용이 매우 적어요. 기하급수적으로 커지지 않죠. 그럼 제 기준에서는, 최종 결과물을 본 상태에서 처음으로 피드백을 주는 게 더 나아요. 최종 결과물을 본 상태에서, AI가 만든 작업물을 100% 평가할 수 있는 상태에서 깎아나가는 거죠. 그 다음 그것들을 다 분해해요.

음악으로 치면, 에이전트가 완성한 곡을 분해해서 곡 제목을 추출하고, 그때 가사도 처음 보게 되고, 그때 키 비주얼도 처음 보는 거에요. 순서가 완전히 뒤바뀐 상황인데, 비용이나 리스크가 너무 적기 때문에 최종 결과물 10개를 보면서 선별하는 게 더 효율적이 되는 거죠. 처음에는 검수를 열심히 했는데 이젠 굳이 안 봐도 되겠다 싶을 정도로 완성도가 높아요.

차우진: 창작의 순서가 뒤집히면, 결과물 각각의 가치도 달라지지 않을까요? 

신기헌: 지금 사람들이랑 일하면서 그런 걸 겪고 있어요. 일단 문서가 일회용이에요. 회의할 때, 그동안 쌓인 컨텍스트와 거기에 연결된 자료, 소스들이 되게 많죠. 그런 상황에서 '회의록 만들어줘. 10분 짜리로, 40분 짜리로... 아니다, 생각해보니까 발표 전에 슬라이드 자료가 필요하니까 5분 짜리로 다시 만들어줘.'라고 하면 앞의 문서들은 필요 없는 게 되요. 그래서 만들고, 버리죠. 쓸모가 없어서 버리는 게 아니라, 최신 버전과 옛날 버전이 충돌하니 버리는 거에요. 과거 문서를 찾아다니면서 삭제하라고 명령하고요. 필요하면 그 시점 기준으로 다시 만들면 되거든요. 

작년 쯤 저는 이제는 앱도 한 번 쓰고 버리게 될 거라고 했어요. 그땐 이해하는 사람들이 적었는데, 지금은 같이 일하는 사람들도 그렇게 해요. 구독하는 SaaS를 대체하기 위한 앱을 만들고, 쓰고, 버려요. 더 좋은 기능이 필요하면 고치는 게 아니라 새로 만드는 게 더 빠르고 싸거든요. 

음악도, 사실 수노(Suno)에서 만들어진 노래는 한 번 듣고 버리는 음악인 셈이라고 봐요. 그 음악을 계속 듣진 않으니까. 그러면 언젠가, AI가 더 일상이 되고 고도화되면 음악에서도 한 번 생성한 다음에 듣고 버리는 노래가 나올 지도 몰라요.

🛻 결과물이 아닌, 생성 엔진이 곧 IP

차우진: 이번 행사 주제가 AI 시대의 IP 비즈니스잖아요. 방금 얘기한 대로 문서도, 앱도, 음원도 일회용이 된다면, 기존 IP의 관점으로는 결코 이해할 수도 없고 용납할 수도 없는 상황이라고 보게 되네요. 저작권, 특허, 인접권이라는 게, 애초에 그걸 만든 사람의 권리를 인정하고 보호하기 위한 건데 그 전제가 흔들릴 수도 있겠네요. 

신기헌: 그런 상황이 되면 이제 'IP는 뭘까?' 이런 질문이 중요해지죠. 최종적으로 완성된 음악이 아니라, 그 음악의 취향을 계속 재현해서 생산할 수 있는 데이터 셋이나, 그것을 만들어내는 하나의 생성 모델이 중요해질 거에요. 이미지 쪽에서는 대표적으로 LoRA가 있어요. 큰 모델 전체를 새로 만드는 게 아니라, 특정 스타일이나 캐릭터를 반복 호출할 수 있도록 작게 튜닝한 어댑터에 가깝죠. 음악 쪽은, 표현이 좀 애매하니 '엔진'이라고 할게요, 그러한 생성 엔진이 IP가 될 수도 있다고 봐요.

미드저니의 '--sref' 레퍼런스 사례 | https://brunch.co.kr/@withgrdnrush/78

미드저니에는 '--sref'라는 스타일 레퍼런스 기능이 있어요. 이미지를 참조로 넣어 색감·질감·조명·매체감 같은 시각적 분위기를 다른 프롬프트에 반복 적용할 수 있고, 별도의 숫자 형식으로 된 스타일 코드로 특정한 룩을 계속 호출할 수도 있어요. 최근엔 사용자가 마음에 드는 이미지들을 고르면서 특정한 미감을 '--sref' 스타일 코드로 좁혀가는 기능도 생겼고요. 플랫폼에 이런 스타일 코드가 등록되면 사람들이 그걸 크레딧처럼 인정하고 있어요. 누가 내 스타일 코드를 가져가면 뺏기는 기분이 아니라 샤라웃 받는 것처럼 작동하죠. 

수노(Suno) 첫 화면에는 장르 같기도 하고 프롬프트 조각 같기도 한 스타일 단서들이 나와요. 기존 음악 서비스의 태그처럼 분류만 하는 게 아니라, 생성 모델에게 "이런 방향의 사운드를 만들어라"라고 지시하는 재료에 가까워요. '브레이크비트 발칸 드레스댄 락스" 같은, 세상에 본 적 없는 단어 조합이 하나의 장르가 돼요. 수노에서는 장르가 생성 전의 입력값이자 생성 후의 설명값이에요. 먼저 장르를 넣고 만들 수도 있지만, 결과를 듣고 나서 "이건 도대체 무슨 장르지?"라고 다시 이름 붙이게 되기도 하죠.

수노 첫 화면의 스타일 조각들: 'prog ambient noise wall' 같은 게 보인다

차우진: 2005년 무렵, 웹 2.0 시절의 뮤직맵(music-map.com)이나 라스트에프엠(Last.fm)이 태그 클라우드로 음악을 새롭게 분류하는 방법을 제안했던 게 떠오르네요. 저는 그때도 좀 충격을 받았는데, 왜냐면 장르란 기존 레거시에서 만들어 놓은 의미와 가치인데, 그걸 인터넷 소셜 미디어를 쓰는 팬들이 바꿀 수 있다는 의미 같았거든요. 기술이 고도화되면 결국 전통적인 프로세스를 해킹하는데, 기존의 개념이나 의미는 그런 식으로 사라지는 경향이 있다는 생각도 들고요.

신기헌: 전통적인 관점에서 IP는 항상 일관성 있게 반복 재현되는 건데, AI처럼 무한대의 잠재성을 가진 곳에서 그렇게 일관된 방식을 재현하는 게 오히려 더 많은 기술과 노력과 비용을 필요로 하는 것 같아요. 반면, 그냥 풀어놓고 펼치는 것들은 굉장히 쉽죠. 그래서 저는 그 중간 지점에서 갈증을 해소하고 새로운 가치를 제안하는 뭔가가 필요하다고 봐요.

🪙 0.1센트가 백 만 번 결제된다면?

차우진: 그러면 엔진이 실제로 돈을 버는 구조도 생길까요?

신기헌: 이전에 사람들이 기대했던 기술 중에 블록체인이 있었잖아요. 소수의 사람들이 이미지나 IP 권리를 가졌다가 나중에 가치가 올라가면 돈을 번다는 원리가 기술로 구현됐던 거고 많이 열광했었는데, 생각만큼 희소성과 시장 원리가 효율적이지 않았던 것 같아요. 정보 비대칭도 있었고요. 제 생각엔, 중간에서 그 차이를 평준화시키는 게 AI 에이전트에요. 

만약 우진님 에이전트와 제 에이전트가 있다고 하죠. 실제 인간들 사이에는 편차가 있지만, 에이전트끼리 편차는 적다고 했을 때, 그 둘이 거래를 일으키는 거예요. 에이전트끼리는 P2P 결제가 되요. 그 조건에선 회원 가입도 필요 없고, 블록체인 지갑 안의 스테이블 코인이 오고 가는 거죠. 거의 비용 없이 거래되지만, 정산은 즉각적이고 완결성 있는 방식이에요. 다만 한 번의 거래는 너무 먼지 같지만 만약 100만 번의 거래를 일으킨다면 얘기가 달라져요. 100만 번의 거래로 겨우 1달러를 얻는다 쳐도, 애초에 비용이 0에 가까워요. 그럼 손해 보는 장사가 아닌 거죠. 

지금은 뮤지션이 음원을 발매하면, 저작권협회에 등록하고 배급사와 계약하고 음원 사이트에도 올리고 스트리밍된 후에 정산을 받는데, 그 과정이 불투명하고 또 오래 걸리잖아요. 그런데 에이전트 환경에서 한 번 플레이 될 때마다 0.1센트 씩 받는다고 쳐볼게요. 100만 회 플레이가 되면 즉각적으로 내 지갑에 0.1센트 씩 쌓이는 게 보일 거에요. 아티스트의 로컬 저장소에 있는 음원에 에이전트만 붙이면 비즈니스가 일어나는 거죠.

차우진: 노출도 중요한데 어떻게 할 수 있죠?

신기헌: 노출은... AI 모델에게 선택 받는 부분, GEO(Generative Engine Optimization)라는 개념이에요. 지금까지 구글이나 네이버에서 키워드로 검색하는 방식의 단점은, 내가 그 정확한 키워드를 모르면 원하는 결과를 찾을 수 없다는 거예요. AI 시대에는 달라요. "나 지금 좀 우울한데, 내가 지금 어떤 상태인지 네가 봐서 알잖아. 위로 좀 해줘."라고 말해요. 그러면 얘가 어떤 음악을 찾아와요. 내가 어떤 키워드도 말하지 않았는데 에이전트가 내게 필요한 음악을 찾아주는 거에요. 만족도가 높을 수밖에 없죠. AI가 내 의도를 해석해서 찾은 게 음악이었는데, 그게 A라는 뮤지션의 음악이에요. AI 에이전트에게 내 음악이 선택 받는 거죠.

제가 웹페이지를 하나 만들고, 코드 몇 줄로 된 모듈 하나를 딱 붙여요. 그 모듈을 사용할 수 있는 사이트를 모아 놓은 플랫폼도 있어요. 에이전트는 거기 들어가서 음악을 찾아요. 저는 거기서 제 음악을 잠재적으로 노출하는 거죠.

🙃 비효율을 통해 AI와 일하는 방식을 이해하기

차우진: IP를 엔진으로 보는 관점에서 실제로 만드는 것들이 있나요? 

신기헌: 저는 수십 개의 에이전트를 만들고 있는데, 다마고치 세계관을 갖고 있어요. 그 중에 '피쉬볼'이란 컨셉을 가진 애들이 있는데, LLM 모델 중에 파라미터 값이 말도 안 되게 작은 LLM들로 만들었어요. 16번 정도 대화하면 지능이 꽉 차고 학습이 더 이상 안 되죠. 완성된 형태인데 바보 같아요. "안녕"이라고 해도 이상한 답을 하고요. 중요한 건 이게 완성된 상태라는 거예요.

신기헌 디렉터의 다마고치 피쉬볼 프로젝트

에이전트는 효용이 끝나면 언제든 폐기할 수 있잖아요. 더 좋은 모델로 갈아타고요. 그런데 여기에 감정이 연결되면 얘기가 달라져요. 대화를 몇 차례 주고받으면 얘가 멈춰요. 효용이 없어지는 거죠. 하지만 버리지 않아요. 그러면 이때부터 이건 'AI 에이전트'라는 표현이 어울리지 않는 뭔가가 되요. 저는 '디지털 비잉(digital being)'이란 개념이 더 어울릴 수도 있다고 생각해요. (웃음)

또 다른 사례는 시리에 대한 안 좋은 경험을 반영한 건데요. 예전에 '시리야' 불렀는데 '잘 못 알아들었어요', 혹은 부르지도 않았는데 '네!'하고 튀어나오는 경우가 많았잖아요. 그걸 대규모로 크롤링한 다음 챗GPT의 좋은 모델을 시리처럼 작동하게 만들었어요. 정상적으로 채팅을 해도 "죄송합니다, 잘 못 알아들었어요"라고 말하죠.

신기헌 디렉터가 고성능 GPT에 단순한 가전 매뉴얼을 붙인 '타마버스 스마트' 프로젝트

이 모델에 가상의 스마트 홈 기능을 붙였어요. 냉장고도 있고 청소기도 있죠. 무한한 가능성이 있는 성능 좋은 챗GPT 모델이 정작 가전제품 매뉴얼만 학습해서 그대로만 작동하는 거에요. 에이전트의 무한한 잠재력을 최대한으로 깎아서 전통적인 기계처럼 작동하게 한 거죠. 거기에 "나 잠깐 나갔다 올게" 하면 그때부터 얘네들이 노는 거죠. [토이스토리]처럼 막 파티하고 놀아요.

차우진: 왜 이렇게까지 하는 거에요? (웃음)

신기헌: 지금 안 하면 나중엔 할 기회가 점점 없어질 것 같아서요. (웃음) AI 전환 시점에 한 번은 이런 과정을 거치는 게 의미 있다고 판단해서 그런 비효율을 한동안 추구했어요. 비효율 덕분에 AI가 일하는 방식, AI와 어떻게 일해야 할 지에 대해 더 깊이 이해할 수 있었던 것 같고요.

일종의 엔터테인먼트이기도 하죠. 모두 기술적인 실험이고, AI·에이전트 원리를 사람들에게 친근하게 설명하기 위한 데모라고 생각하거든요. 우리가 에이전트를 어떤 의도로 어떻게 바라보느냐에 따라 다양하게 경험 될 수 있죠. 특히 창작자라면 에이전트를 쓰면서 성능과 효율성만 추구하는 게 좋은 방향은 아닐 수 있다, 오히려 로우테크와 하이테크를 자유롭게 넘나들면서 필요할 때마다 적재적소에 꺼내 쓸 수 있는 게 강점이 될 수 있겠다는 생각을 하고 있어요.

🎙️ [뉴타입 엔터 서밋 2026]에서 더 얘기합니다

요 몇 개월 간 클로드 코드, 코덱스 등을 세팅하고 하네스를 짜면서 매일 같이 깨닫고 있다. 바로 AI의 창의성 논쟁은 이미 끝났다고 말이다. 신기헌 디렉터가 말한 대로, 나 역시 때때로 AI와 대화하며 일하는 게 아니라 결과부터 받은 뒤에 깎아나가는 과정을 거칠 때도 있다.

그러면서 새삼 의도와 창작에 대해 생각하게 된다. 창작은 의도의 결과다. 그래서 창작자는 자신이 만든 것을 설명할 수 있어야 한다. 이게 오랜 시간 인류 문명이 합의해 온 창작과 작품과 예술의 개념이다. 하지만 AI 시대에는 이 개념이 흔들리고 무너지고 재정의될 수도 있다. 만약 그렇다면 지난 몇 세기에 걸쳐 구축되어 온 권리 사업의 구조도 마찬가지 아닐까.

사실 신기헌 디렉터와의 인터뷰는 3시간 가까이 진행되어 이 레터엔 다 싣지도 못했다. 정말 하고 싶은 얘기가 많은데, 그 이야기는 6월 12일 서밋 당일에 풀 수밖에 없겠다.

[뉴타입 엔터 서밋 2026] OK, Computer - AI 시대의 IP 비즈니스 

※ 서밋 참석자분을 위한 '자만추'

행사 중 현장에서 해당 박스에 명함을 넣으시면 자연스럽게 뒤풀이에 참석하실 수 있답니다. 😁 

📥 AI 실무 도입, 맨땅에 헤딩 중 ⚡️

ChatGPT부터 생성형 툴까지, 실무에 쓰려니 막막하셨죠? "나만 어렵나?" 싶었던 AI 활용 시행착오와 날것의 생존 팁을 나눕니다.

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📥 서밋 후기 딥토크 🧠

오늘 들었던 세션 중 가장 인상 깊었던 화두는 무엇인가요? 범람하는 트렌드 속에서 발견한 인사이트와 서로의 생각을 더 깊게 디깅해 봅니다.

📥 그냥 가긴 아쉽고, 시원한 맥주 한 잔 🍻

복잡한 비즈니스 얘기는 잠시 내려놓고! 오늘 서밋을 치열하게 즐긴 동료들과 편하게 생맥주 부딪치며 느슨한 업계 친구를 만들어 보세요.

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