소프트웨어 개발 기술을 공유하는 플랫폼과 더불어 개발을 돕는 AI 기술까지 합세해 정말 많은 소프트웨어가 출시되고 또 잊히고 있습니다. 그만큼 좋은 소프트웨어를 만나는 과정이 어려워졌습니다.
얼마 전 노트 앱이 필요해 프로덕트헌트에서 Note and writing apps 카테고리에 들어가 보니 900개가 넘는 소프트웨어들이 자신들의 장점을 뽐내고 있었습니다. 이미 상향평준화 된 기능들 사이에서 좋은 소프트웨어를 찾기란 쉽지 않았습니다. 나름의 기준을 세우다가 최근 들어 가장 중요하게 보는 기준은 "퀄리티"입니다.
새 티셔츠에서 실오라기 하나가 빠져있는 것처럼, 소프트웨어의 작은 결함도 사용자의 만족도에 큰 영향을 줄 수 있습니다. 요즘의 QA는 단순한 문제를 수정하는 것을 넘어서 서비스의 퀄리티를 높이고 사용자의 요구와 기대를 만족시키는 데 필수적인 역할을 하고 있습니다.
Reliv는 QA에 AI를 접목했습니다. 이러한 혁신은 기존의 QA 프로세스를 자동화하고, AI가 빠르고 정확하게 처리하도록 해서 사람은 더욱 전략적인 업무에 집중할 수 있게 만들어 줍니다. 세상에 더 큰 임팩트를 만들어내는 일을 하고 싶다는 욕심을 가지고 국내를 넘어 글로벌로, 그리고 더 넓은 영역으로의 확장을 목표하는 서희수 대표님을 만나 자세한 이야기를 들어보겠습니다.
자기 소개를 부탁드립니다.
안녕하세요. Reliv의 대표 서희수입니다.
저는 고등학생 때부터 창업을 꿈꾸고 서울대학교 컴퓨터공학부에 진학해서, 대학교 3학년 때 과 동기들이랑 소셜 QA 플랫폼이라는 아이템으로 첫 창업을 해본 적이 있는데요. 그때는 어떻게 사용자를 모으고 어떻게 돈을 벌어야 하는지에 대해 아무것도 몰랐던 것 같아요. 그래서 잘하고 있는 스타트업에 가서 배워야겠다는 생각으로 스타트업에서 개발자로 일을 3년 정도 했습니다.
그러다 회사를 나와서 두 명이서 니치한 영역의 SaaS를 만들어서 크진 않지만 돈을 벌어본 경험이 있습니다. 근데 개인의 관점에서는 나쁘지 않은 사업이었지만, 좀 더 큰 시장에 도전해보고 싶다는 생각이 들더라고요. 적당히 잘 벌어서 잘 먹고 사는 것보다는 세상에 더 큰 임팩트를 만들어내는 일을 하고 싶다는 욕심이 있었던 것 같아요.
그런 와중에 AI 기술이 제 생각보다 훨씬 빠르게 발전하는 것을 보면서 이 영역에서 제가 해볼 일이 충분히 많겠다 싶었고, 여러 시장을 탐색하다가 제가 개발자로서 일하면서 익숙하기도 했던 QA 시장을 살펴보게 되었습니다. 점점 더 깊이 살펴볼수록 아직도 해결 안 된 문제가 정말 많고, 그 문제들이 근시일 내에 충분히 AI로 해결 가능하겠다는 생각이 들었습니다. 또 제가 그동안 쌓아온 제품 개발 역량을 발휘하기에 충분히 좋은 시장이라는 생각이 들어서, AI 기반 소프트웨어 QA 자동화 SaaS, Reliv를 창업하게 되었습니다.
QA 자동화에 AI를 활용하는 방식에 대해 설명해주실 수 있나요?
기존에도 많은 스타트업들이 QA 자동화에 AI를 활용해서 다양한 시도를 하고 있는데요. 대부분 텍스트로 프롬프트를 입력하면(“장바구니에 상품이 제대로 담기는지 테스트한다”와 같이) 그것을 기반으로 소프트웨어 테스팅을 자동으로 해주는 식으로 접근하는 경우가 많습니다.
근데 이러한 방식에는 몇 가지 문제가 있습니다. 일단, 아직 AI가 텍스트만 가지고 소프트웨어에서 어떤 일을 수행해야 하는지 정확하게 알아내는 것이 쉽지 않습니다. 타사 제품들을 다 테스트해 봐도 정확도가 70%도 안 됐습니다. 잘못된 요소를 클릭하는 경우가 많고, 그래서 원하는 테스트 시나리오를 제대로 테스트하지 못하는 경우가 많이 생겼습니다. 또한, AI의 특성상 매번 결과가 달라지는 문제가 있습니다. 언제는 정확하게 요소를 클릭했었다가, 며칠 뒤에 다시 돌려보면 제대로 클릭하지 못하는 것입니다. 그러면 결국 테스트 결과를 믿을 수 없게 되고, 매번 테스트가 원하는 대로 되었는지 일일이 확인해야 합니다. 테스트 자동화를 한 의미가 사라지는 것이죠.
그래서 저희는 실제로 테스트가 돌아가는 환경에서는 AI를 최소한으로 쓰고, 최대한 정해진 규칙에 따라 돌아가도록 만들었습니다. (여기서 정해진 규칙이란 코드와 비슷하지만, 개발자가 아닌 분들도 읽기 쉽게 저희가 직접 정의한 형태입니다) 대신 AI는 이러한 테스트 규칙을 자동으로 작성해 주거나, 수정을 제안하기만 해주고요. 그것을 읽고 사용자는 자신의 의도에 맞게 작성되었는지 검증하고, 잘못된 게 있으면 직접 수정할 수 있습니다. 덕분에 사용자는 테스트 결과를 믿을 수 있게 되고요.
물론 미래에 언젠가는 AI 기술이 더욱 발전해서 단순한 텍스트 프롬프트만으로도 테스트를 정확하게 돌릴 수 있는 때가 오겠지만, 저희는 지금 당장 제대로 돌아가고 가치를 제공하는 제품을 만드는 것이 중요하다고 생각해서 그것에 집중하고 있습니다. 그렇게 가치를 제공하는 제품을 만들고 나서, AI 기술에 대한 연구도 점진적으로 계속해 나갈 예정입니다.
QA 영역에서의 기존 플레이어도 많을텐데요, 그들과 경쟁해서 우위에 서기 위한 전략이 궁금합니다.
글로벌하게 QA 영역의 문제를 해결하기 위해 뛰어드는 회사들은 정말 많습니다. 기존 플레이어들도 많고요. 하지만 아직까지 문제를 제대로 해결한 회사는 없다고 생각하는데요. 문제를 제대로 해결하기만 한다면 비즈니스적으로 굉장히 큰 임팩트를 낼 수 있다고 보고 있습니다.
다만, 문제를 제대로 해결하는 데 있어 기술적인 난이도가 다소 높은 것 같습니다. AI로 QA 문제를 해결하고자 뛰어드는 수많은 회사를 보면 다 서로 조금씩 다른 접근 방식을 취하고 있는데요. 아직은 다 각자 다른 한계점이 있지만, 머지않은 시일 내에 성공하는 시도가 나올 것으로 생각합니다.
그러한 상황에서 저희가 할 수 있는 건 최대한 빠르게 많은 시도를 해보고, 실제로 고객에게 유의미한 가치를 제공할 수 있는 수준(충분한 돈을 지불할 수 있을 만한 수준)에 도달하기까지 고객들의 피드백을 들으면서 열심히 개선하는 것으로 생각합니다. 제품의 방향성에 대해 최대한 좋은 결정을 하는 것도 매우 중요하다고 보고 있고요.
제품에 대한 많은 시도와 도전을 하고 계실 것 같습니다. 그 가운데서 주목할 만한 기능을 소개해주실 수 있을까요?
아직 제품을 만들기 시작한지 얼마 되지 않아서, 지금은 초기 버전을 개발해서 몇 개 고객사와 함께 PoC를 진행하고 있는 단계입니다.
저희가 제품을 만들 때 가장 핵심으로 생각한 것은 모두가 쉽게 자동화된 테스트를 작성할 수 있도록 하는 것이었습니다. 이를 위해 기존에 테스트 자동화를 위해 사용되던 솔루션들을 열심히 리서치해보기도 하고, 무엇이 가장 좋은 접근일지 처음부터 다시 생각해보면서 제품의 방향을 하나씩 결정해나갔습니다.
지금 저희가 가장 자부할 수 있는 기능으로는 Record and Playback 기능이 있는데요. 사용자가 웹 브라우저를 띄우고 테스트하고 싶은 시나리오를 직접 따라하기만 하면, 그것을 기반으로 테스트를 자동으로 작성해줍니다. 그 다음에는 테스트가 언제든지 자동으로 돌아가면서 해당 시나리오가 제대로 동작하는지 검증해줄 수 있고요. 단순하게 따라하기만 하면 되는 것 아니냐고 생각하실 수도 있겠지만, 계속 변화하는 소프트웨어의 특성상 언제든지 견고하게 잘 돌아가게 하기 위해서는 생각보다 많은 기술이 들어갔습니다.
또한, 그 외에도 QA 자동화의 효율을 높여주기 위해 AI 기술을 활용해 다양한 시도를 하고 있는 중입니다. 이러한 기능들을 통해 고객들이 기존보다 훨씬 빠르고 효율적으로 QA 자동화를 하고, 소프트웨어의 품질을 높이는 동시에 배포 주기를 빠르게 가져갈 수 있도록 도와주는 것이 저희의 목표입니다.
미국 시장을 목표로 하신다고 들었습니다. 국내와는 다소 접근방식이 다를텐데요, 어떤 전략을 구상하고 계신지 궁금합니다.
지금은 한국에서 제품을 만들고 한국 고객사들과 PoC를 진행하고 있기는 하지만, 최대한 빨리 미국 시장에 진출하려고 계획하고 있습니다. 한국에서 제품을 만들고 매출도 내고 나서 나중에 미국 시장에 진출하려 하면 늦을 것 같다는 생각입니다.
나라에 따라 회사들이 일하는 방식도 조금씩 다르기 때문에 한국에서 한국 고객사들의 세분화된 니즈에 맞춰 제품을 계속 만들어 나가다 보면 미국이나 글로벌 시장에서 먹히는 형태와는 거리가 멀어질 수도 있다고 생각합니다. 그래서 한국에서 최소한의 PMF를 찾고 나서는 거의 바로 미국 시장으로 도전하고자 합니다.
아무래도 미국 진출에 있어서 주요한 도전과제가 있다면 당연히 세일즈일 텐데요. 개발 툴의 특성상 보통 실제로 써보고 구매를 결정하기 때문에, 일단 제품을 잘 만드는 것이 매우 중요하다고 보고 있고요. 그다음으로는 YC 등의 미국 AC 프로그램에도 지원해 보고자 합니다. 꼭 AC 프로그램이 아니더라도 미국 진출을 위해 활용할 수 있는 것들은 모두 활용해 볼 계획이고, 회사가 커나가면서 계속 스테이지에 맞게 필요한 분들을 모실 수도 있다고 생각합니다.
Reliv의 장기적인 목표와 비전에 대해 말씀해주실 수 있나요?
저희의 목표는 시간이 오래 걸리고 비효율적인 기존의 QA 자동화 프로세스를 AI 기술을 통해 훨씬 더 빠르고 쉽게 할 수 있도록 도와주는 것입니다. 지금 당장은 고객에게 유의미한 가치를 제공할 수 있는 제품의 첫 번째 버전을 만드는 데 집중하고 있지만, PMF를 찾고 나서도 지속적인 연구 및 개발을 통해 끊임없이 QA 프로세스를 개선하고자 합니다.
또한, QA 문제를 정말 제대로 해결하고 나면 그것을 통해 쌓은 기술과 역량을 바탕으로 RPA 툴이나 노코드 개발 툴 등의 영역으로 확장할 수도 있다고 보고 있습니다.
오디오방 고정 질문입니다. 개인의 꿈과 비전에 대해서 얘기해주실 수 있을까요?
저는 어릴 때부터 항상 새로운 것을 만드는 것을 좋아했던 것 같아요. 그래서 고등학생 때는 영화감독을 꿈꾼 적도 있고 건축가를 꿈꾼 적도 있는데요. 창업가도 기존에 없던 것을 밑바닥부터 만들어낸다는 점에서 비슷하다고 생각했어요. 지금은 Reliv를 성공시키는 것이 제 개인에게도 가장 큰 목표지만, 미래에 무엇을 하더라도 뭔가를 계속 만드는 일을 하고 있을 것은 변함없을 것 같습니다.
소프트웨어 개발 기술을 공유하는 플랫폼과 더불어 개발을 돕는 AI 기술까지 합세해 정말 많은 소프트웨어가 출시되고 또 잊히고 있습니다. 그만큼 좋은 소프트웨어를 만나는 과정이 어려워졌습니다.
얼마 전 노트 앱이 필요해 프로덕트헌트에서 Note and writing apps 카테고리에 들어가 보니 900개가 넘는 소프트웨어들이 자신들의 장점을 뽐내고 있었습니다. 이미 상향평준화 된 기능들 사이에서 좋은 소프트웨어를 찾기란 쉽지 않았습니다. 나름의 기준을 세우다가 최근 들어 가장 중요하게 보는 기준은 "퀄리티"입니다.
새 티셔츠에서 실오라기 하나가 빠져있는 것처럼, 소프트웨어의 작은 결함도 사용자의 만족도에 큰 영향을 줄 수 있습니다. 요즘의 QA는 단순한 문제를 수정하는 것을 넘어서 서비스의 퀄리티를 높이고 사용자의 요구와 기대를 만족시키는 데 필수적인 역할을 하고 있습니다.
Reliv는 QA에 AI를 접목했습니다. 이러한 혁신은 기존의 QA 프로세스를 자동화하고, AI가 빠르고 정확하게 처리하도록 해서 사람은 더욱 전략적인 업무에 집중할 수 있게 만들어 줍니다. 세상에 더 큰 임팩트를 만들어내는 일을 하고 싶다는 욕심을 가지고 국내를 넘어 글로벌로, 그리고 더 넓은 영역으로의 확장을 목표하는 서희수 대표님을 만나 자세한 이야기를 들어보겠습니다.
자기 소개를 부탁드립니다.
안녕하세요. Reliv의 대표 서희수입니다.
저는 고등학생 때부터 창업을 꿈꾸고 서울대학교 컴퓨터공학부에 진학해서, 대학교 3학년 때 과 동기들이랑 소셜 QA 플랫폼이라는 아이템으로 첫 창업을 해본 적이 있는데요. 그때는 어떻게 사용자를 모으고 어떻게 돈을 벌어야 하는지에 대해 아무것도 몰랐던 것 같아요. 그래서 잘하고 있는 스타트업에 가서 배워야겠다는 생각으로 스타트업에서 개발자로 일을 3년 정도 했습니다.
그러다 회사를 나와서 두 명이서 니치한 영역의 SaaS를 만들어서 크진 않지만 돈을 벌어본 경험이 있습니다. 근데 개인의 관점에서는 나쁘지 않은 사업이었지만, 좀 더 큰 시장에 도전해보고 싶다는 생각이 들더라고요. 적당히 잘 벌어서 잘 먹고 사는 것보다는 세상에 더 큰 임팩트를 만들어내는 일을 하고 싶다는 욕심이 있었던 것 같아요.
그런 와중에 AI 기술이 제 생각보다 훨씬 빠르게 발전하는 것을 보면서 이 영역에서 제가 해볼 일이 충분히 많겠다 싶었고, 여러 시장을 탐색하다가 제가 개발자로서 일하면서 익숙하기도 했던 QA 시장을 살펴보게 되었습니다. 점점 더 깊이 살펴볼수록 아직도 해결 안 된 문제가 정말 많고, 그 문제들이 근시일 내에 충분히 AI로 해결 가능하겠다는 생각이 들었습니다. 또 제가 그동안 쌓아온 제품 개발 역량을 발휘하기에 충분히 좋은 시장이라는 생각이 들어서, AI 기반 소프트웨어 QA 자동화 SaaS, Reliv를 창업하게 되었습니다.
QA 자동화에 AI를 활용하는 방식에 대해 설명해주실 수 있나요?
기존에도 많은 스타트업들이 QA 자동화에 AI를 활용해서 다양한 시도를 하고 있는데요. 대부분 텍스트로 프롬프트를 입력하면(“장바구니에 상품이 제대로 담기는지 테스트한다”와 같이) 그것을 기반으로 소프트웨어 테스팅을 자동으로 해주는 식으로 접근하는 경우가 많습니다.
근데 이러한 방식에는 몇 가지 문제가 있습니다. 일단, 아직 AI가 텍스트만 가지고 소프트웨어에서 어떤 일을 수행해야 하는지 정확하게 알아내는 것이 쉽지 않습니다. 타사 제품들을 다 테스트해 봐도 정확도가 70%도 안 됐습니다. 잘못된 요소를 클릭하는 경우가 많고, 그래서 원하는 테스트 시나리오를 제대로 테스트하지 못하는 경우가 많이 생겼습니다. 또한, AI의 특성상 매번 결과가 달라지는 문제가 있습니다. 언제는 정확하게 요소를 클릭했었다가, 며칠 뒤에 다시 돌려보면 제대로 클릭하지 못하는 것입니다. 그러면 결국 테스트 결과를 믿을 수 없게 되고, 매번 테스트가 원하는 대로 되었는지 일일이 확인해야 합니다. 테스트 자동화를 한 의미가 사라지는 것이죠.
그래서 저희는 실제로 테스트가 돌아가는 환경에서는 AI를 최소한으로 쓰고, 최대한 정해진 규칙에 따라 돌아가도록 만들었습니다. (여기서 정해진 규칙이란 코드와 비슷하지만, 개발자가 아닌 분들도 읽기 쉽게 저희가 직접 정의한 형태입니다) 대신 AI는 이러한 테스트 규칙을 자동으로 작성해 주거나, 수정을 제안하기만 해주고요. 그것을 읽고 사용자는 자신의 의도에 맞게 작성되었는지 검증하고, 잘못된 게 있으면 직접 수정할 수 있습니다. 덕분에 사용자는 테스트 결과를 믿을 수 있게 되고요.
물론 미래에 언젠가는 AI 기술이 더욱 발전해서 단순한 텍스트 프롬프트만으로도 테스트를 정확하게 돌릴 수 있는 때가 오겠지만, 저희는 지금 당장 제대로 돌아가고 가치를 제공하는 제품을 만드는 것이 중요하다고 생각해서 그것에 집중하고 있습니다. 그렇게 가치를 제공하는 제품을 만들고 나서, AI 기술에 대한 연구도 점진적으로 계속해 나갈 예정입니다.
QA 영역에서의 기존 플레이어도 많을텐데요, 그들과 경쟁해서 우위에 서기 위한 전략이 궁금합니다.
글로벌하게 QA 영역의 문제를 해결하기 위해 뛰어드는 회사들은 정말 많습니다. 기존 플레이어들도 많고요. 하지만 아직까지 문제를 제대로 해결한 회사는 없다고 생각하는데요. 문제를 제대로 해결하기만 한다면 비즈니스적으로 굉장히 큰 임팩트를 낼 수 있다고 보고 있습니다.
다만, 문제를 제대로 해결하는 데 있어 기술적인 난이도가 다소 높은 것 같습니다. AI로 QA 문제를 해결하고자 뛰어드는 수많은 회사를 보면 다 서로 조금씩 다른 접근 방식을 취하고 있는데요. 아직은 다 각자 다른 한계점이 있지만, 머지않은 시일 내에 성공하는 시도가 나올 것으로 생각합니다.
그러한 상황에서 저희가 할 수 있는 건 최대한 빠르게 많은 시도를 해보고, 실제로 고객에게 유의미한 가치를 제공할 수 있는 수준(충분한 돈을 지불할 수 있을 만한 수준)에 도달하기까지 고객들의 피드백을 들으면서 열심히 개선하는 것으로 생각합니다. 제품의 방향성에 대해 최대한 좋은 결정을 하는 것도 매우 중요하다고 보고 있고요.
제품에 대한 많은 시도와 도전을 하고 계실 것 같습니다. 그 가운데서 주목할 만한 기능을 소개해주실 수 있을까요?
아직 제품을 만들기 시작한지 얼마 되지 않아서, 지금은 초기 버전을 개발해서 몇 개 고객사와 함께 PoC를 진행하고 있는 단계입니다.
저희가 제품을 만들 때 가장 핵심으로 생각한 것은 모두가 쉽게 자동화된 테스트를 작성할 수 있도록 하는 것이었습니다. 이를 위해 기존에 테스트 자동화를 위해 사용되던 솔루션들을 열심히 리서치해보기도 하고, 무엇이 가장 좋은 접근일지 처음부터 다시 생각해보면서 제품의 방향을 하나씩 결정해나갔습니다.
지금 저희가 가장 자부할 수 있는 기능으로는 Record and Playback 기능이 있는데요. 사용자가 웹 브라우저를 띄우고 테스트하고 싶은 시나리오를 직접 따라하기만 하면, 그것을 기반으로 테스트를 자동으로 작성해줍니다. 그 다음에는 테스트가 언제든지 자동으로 돌아가면서 해당 시나리오가 제대로 동작하는지 검증해줄 수 있고요. 단순하게 따라하기만 하면 되는 것 아니냐고 생각하실 수도 있겠지만, 계속 변화하는 소프트웨어의 특성상 언제든지 견고하게 잘 돌아가게 하기 위해서는 생각보다 많은 기술이 들어갔습니다.
또한, 그 외에도 QA 자동화의 효율을 높여주기 위해 AI 기술을 활용해 다양한 시도를 하고 있는 중입니다. 이러한 기능들을 통해 고객들이 기존보다 훨씬 빠르고 효율적으로 QA 자동화를 하고, 소프트웨어의 품질을 높이는 동시에 배포 주기를 빠르게 가져갈 수 있도록 도와주는 것이 저희의 목표입니다.
미국 시장을 목표로 하신다고 들었습니다. 국내와는 다소 접근방식이 다를텐데요, 어떤 전략을 구상하고 계신지 궁금합니다.
지금은 한국에서 제품을 만들고 한국 고객사들과 PoC를 진행하고 있기는 하지만, 최대한 빨리 미국 시장에 진출하려고 계획하고 있습니다. 한국에서 제품을 만들고 매출도 내고 나서 나중에 미국 시장에 진출하려 하면 늦을 것 같다는 생각입니다.
나라에 따라 회사들이 일하는 방식도 조금씩 다르기 때문에 한국에서 한국 고객사들의 세분화된 니즈에 맞춰 제품을 계속 만들어 나가다 보면 미국이나 글로벌 시장에서 먹히는 형태와는 거리가 멀어질 수도 있다고 생각합니다. 그래서 한국에서 최소한의 PMF를 찾고 나서는 거의 바로 미국 시장으로 도전하고자 합니다.
아무래도 미국 진출에 있어서 주요한 도전과제가 있다면 당연히 세일즈일 텐데요. 개발 툴의 특성상 보통 실제로 써보고 구매를 결정하기 때문에, 일단 제품을 잘 만드는 것이 매우 중요하다고 보고 있고요. 그다음으로는 YC 등의 미국 AC 프로그램에도 지원해 보고자 합니다. 꼭 AC 프로그램이 아니더라도 미국 진출을 위해 활용할 수 있는 것들은 모두 활용해 볼 계획이고, 회사가 커나가면서 계속 스테이지에 맞게 필요한 분들을 모실 수도 있다고 생각합니다.
Reliv의 장기적인 목표와 비전에 대해 말씀해주실 수 있나요?
저희의 목표는 시간이 오래 걸리고 비효율적인 기존의 QA 자동화 프로세스를 AI 기술을 통해 훨씬 더 빠르고 쉽게 할 수 있도록 도와주는 것입니다. 지금 당장은 고객에게 유의미한 가치를 제공할 수 있는 제품의 첫 번째 버전을 만드는 데 집중하고 있지만, PMF를 찾고 나서도 지속적인 연구 및 개발을 통해 끊임없이 QA 프로세스를 개선하고자 합니다.
또한, QA 문제를 정말 제대로 해결하고 나면 그것을 통해 쌓은 기술과 역량을 바탕으로 RPA 툴이나 노코드 개발 툴 등의 영역으로 확장할 수도 있다고 보고 있습니다.
오디오방 고정 질문입니다. 개인의 꿈과 비전에 대해서 얘기해주실 수 있을까요?
저는 어릴 때부터 항상 새로운 것을 만드는 것을 좋아했던 것 같아요. 그래서 고등학생 때는 영화감독을 꿈꾼 적도 있고 건축가를 꿈꾼 적도 있는데요. 창업가도 기존에 없던 것을 밑바닥부터 만들어낸다는 점에서 비슷하다고 생각했어요. 지금은 Reliv를 성공시키는 것이 제 개인에게도 가장 큰 목표지만, 미래에 무엇을 하더라도 뭔가를 계속 만드는 일을 하고 있을 것은 변함없을 것 같습니다.