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영생의 꿈 본문
다 왔나? 인간의 안드로이드 화가 가까울까? 나노테크를 활용한 노화 방지가 더 빠를까? 아니면 DNA 조작?
AI, 노화 정복의 꿈을 현실로 만들까?
목차
- 도입: 인류의 오랜 꿈, 그리고 AI라는 새로운 변수
- AI, 노화 연구의 패러다임을 바꾸다
- 현실로 다가온 차세대 안티에이징 기술
- 인간은 노화를 정복할 수 있는가?
- 장밋빛 미래의 그림자: 윤리적, 사회적 과제
- 결론: 노화 정복을 향한 여정, 그 끝은 어디인가?
도입: 인류의 오랜 꿈, 그리고 AI라는 새로운 변수
인류는 역사 이래로 불로장생의 꿈을 꿔왔다. 진시황의 불로초부터 현대의 수많은 건강 보조 식품에 이르기까지, 노화를 늦추고 생명을 연장하려는 노력은 끊임없이 이어져 왔다. 오늘날 이 오랜 염원은 전례 없는 현실적 가능성을 마주하고 있다. 전 세계가 급격한 고령화 시대로 접어들면서, 단순히 오래 사는 것(lifespan)을 넘어 건강하게 사는 것(healthspan)에 대한 관심이 폭발적으로 증가했기 때문이다. 세계보건기구(WHO)에 따르면, 2030년에는 전 세계 인구 6명 중 1명이 60세 이상이 될 것이며, 2050년에는 그 수가 21억 명으로 두 배가 될 전망이다. WHO는 이러한 인구 구조 변화가 사회 모든 분야의 적응을 요구하는 역사적 전환이라고 평가한다.
이러한 시대적 배경 속에서 과학계는 노화를 바라보는 관점 자체를 바꾸고 있다. 과거 노화는 피할 수 없는 자연 현상으로 여겨졌지만, 이제는 암, 심혈관 질환, 신경퇴행성 질환 등 수많은 만성 질환의 가장 근본적인 위험 인자(risk factor)로 간주된다. '노화 과학(Geroscience)' 가설은 노화 과정을 직접 표적으로 삼아 치료함으로써 여러 노화 관련 질병의 발병을 한 번에 늦출 수 있다고 주장한다. 미국 국립보건원(NIH) 역시 개별 질병을 각각 치료하는 대신, 그 공통된 뿌리인 노화 과정을 공략하는 것이 더 효과적일 수 있다고 강조한다.
과거 공상과학의 영역으로 치부되던 '노화 정복'이 이처럼 진지한 과학적 탐구의 중심으로 들어온 데에는 인공지능(AI)이라는 새로운 변수의 등장이 결정적이었다. AI, 특히 딥러닝과 생성형 AI 기술은 생명 현상의 복잡성을 해독하고, 새로운 치료법을 개발하는 데 있어 기존의 한계를 뛰어넘는 혁신을 이끌고 있다. 본 보고서는 AI 기술이 노화 연구의 패러다임을 어떻게 바꾸고 있으며, 이를 통해 인류가 과연 노화를 정복할 수 있을지에 대한 다각적인 분석과 전망을 제시하고자 한다.
AI, 노화 연구의 패러다임을 바꾸다
AI는 단순히 계산 속도를 높이는 도구를 넘어, 인간 연구자가 파악하기 어려운 생명 데이터의 복잡한 패턴을 분석하고 새로운 가설을 생성함으로써 노화 연구의 근본적인 방법론을 바꾸고 있다. AI의 역할은 크게 노화의 원인을 '이해'하고, 개인의 노화 속도를 '예측'하며, 새로운 항노화 치료법을 '개발'하는 세 가지 측면에서 두드러진다.
복잡한 노화 메커니즘의 해독
노화는 단일 원인이 아닌, 유전체 불안정성, 텔로미어 마모, 후성유전학적 변형, 단백질 항상성 상실 등 여러 핵심 원인(Hallmarks of Aging)이 복잡하게 얽혀 발생하는 과정이다. 한 연구(Frontiers in Aging, 2023)는 AI와 머신러닝(ML)이 이러한 핵심 원인들 간의 인과관계를 밝히는 데 핵심적인 역할을 할 수 있다고 강조한다. AI는 유전체(Genomics), 단백질체(Proteomics) 등 방대한 '오믹스(Omics)' 데이터를 통합 분석하여, 특정 유전자 변이나 단백질의 변화가 다른 노화 지표에 어떤 연쇄 반응을 일으키는지 시뮬레이션할 수 있다. UN 과학자문위원회의 보고서 역시 텔로미어 단축, 단백질 접힘 오류(loss of proteostasis) 등이 노화의 주요 분자 및 세포 수준 원인임을 지적하며, AI가 이러한 복잡한 과정을 이해하는 데 기여하고 있음을 시사한다.
'생체 시계' 개발과 노화의 정량화
사람마다 노화 속도가 다르다는 것은 잘 알려진 사실이다. AI는 이러한 '생물학적 나이'를 객관적으로 측정하는 '노화 시계(Aging Clocks)' 개발을 주도하고 있다. 특히 DNA 메틸레이션 패턴과 같은 후성유전학적 데이터를 학습한 AI 모델은 개인의 실제 나이보다 더 정확하게 건강 상태와 사망 위험을 예측한다. Forbes는 이러한 노화 시계가 항노화 치료법의 효과를 검증하는 데 필수적이라고 분석했다. 과거에는 특정 약물의 수명 연장 효과를 보려면 수십 년을 기다려야 했지만, 이제는 노화 시계를 통해 단기간에 생물학적 나이가 젊어지는지를 확인함으로써 임상시험의 효율성을 획기적으로 높일 수 있게 된 것이다. 학술지 Aging-US에 실린 연구는 AI와 바이오마커 연구의 융합이 노화 분야에서 바이오마커를 식별하고 검증하는 방식을 혁신했다고 평가했다.
항노화 약물 개발의 혁신
AI는 신약 개발의 시간과 비용을 극적으로 단축하며 항노화 치료제 연구에 새로운 지평을 열고 있다. 가장 주목할 만한 변화는 '다중약리학(Polypharmacology)' 접근법의 부상이다.
"인공지능은 우리가 전통적인 '하나의 약물, 하나의 타겟'이라는 사고방식을 넘어서도록 도와준다는 것을 이 연구는 보여줍니다."
- 마이클 페트라첵(Michael Petrascheck), 스크립스 연구소 교수
스크립스 연구소(Scripps Research)와 생명공학 기업 제로(Gero)의 2025년 공동 연구는 이러한 변화를 명확히 보여준다. 연구팀은 AI를 이용해 여러 노화 관련 경로를 동시에 공략할 수 있는 기존 약물들을 식별했다. 그 결과, AI가 제안한 약물 중 70% 이상이 예쁜꼬마선충(C. elegans)의 수명을 실제로 연장시키는 놀라운 성공률을 보였다. 이는 노화라는 복잡한 문제를 해결하기 위해 여러 타겟을 동시에 공략하는 AI 기반 접근법의 유효성을 입증한 것이다.
더 나아가 생성형 AI(Generative AI)는 완전히 새로운 분자 구조를 설계하거나 기존 약물의 새로운 용도를 찾아내는 '약물 재창출(Drug Repurposing)'에도 활용된다. 예를 들어, 홍콩의 인실리코 메디슨(Insilico Medicine)은 자체 AI 플랫폼 'Pharma.AI'를 통해 노화 관련 질병인 특발성 폐섬유증 치료제 후보물질을 발굴하여 임상 2상까지 진입시켰다. 이러한 성공은 AI가 신약 개발의 초기 탐색 단계를 획기적으로 가속할 수 있음을 보여준다. 또한 Fortune 지가 보도한 바와 같이, 당뇨병 치료제인 메트포르민(Metformin)이나 비만 치료제인 GLP-1 작용제 등이 항노화 효과가 있을 수 있다는 가능성도 AI를 통한 대규모 데이터 분석을 통해 제기되고 있다.
핵심 요약
- AI는 방대한 생명 데이터를 분석하여 텔로미어 단축, 후성유전학적 변형 등 복잡한 노화 원인 간의 상호작용을 규명한다.
- AI 기반 '노화 시계'는 개인의 생물학적 나이를 정량적으로 측정하여 항노화 치료법의 효과 검증을 가속화한다.
- AI는 여러 노화 경로를 동시에 공략하는 '다중약리학' 접근을 통해 기존 방식보다 효과적인 항노화 약물 후보를 발굴하고 있다.
현실로 다가온 차세대 안티에이징 기술
AI 기반 연구는 이론에만 머무르지 않고, 실제 인간의 건강수명을 연장할 수 있는 구체적인 기술과 치료법으로 구현되고 있다. 수십억 달러의 투자가 몰리는 '장수 산업(Longevity Industry)'을 중심으로, 과거에는 상상하기 어려웠던 차세대 안티에이징 기술들이 속속 현실화되고 있다.
세포 역노화 기술: 세포 리프로그래밍(Cellular Reprogramming)
가장 혁신적인 기술 중 하나는 늙은 세포를 젊은 상태로 되돌리는 '세포 리프로그래밍'이다. 이 개념은 2012년 노벨상 수상자인 야마나카 신야 교수가 4개의 특정 유전자(야마나카 인자)를 이용해 성체 세포를 배아줄기세포와 유사한 유도만능줄기세포(iPSC)로 만드는 데 성공하면서 시작되었다. 최근 연구는 세포를 완전히 초기화하는 대신, '부분적 후성유전학 리프로그래밍(Partial Epigenetic Reprogramming)'을 통해 세포의 나이만 되돌리는 방향으로 발전하고 있다.
이 분야의 대표적인 주자는 아마존 창업자 제프 베이조스 등이 30억 달러를 투자해 설립한 알토스 랩스(Altos Labs)다. Labiotech.eu에 따르면, 알토스 랩스는 최근 부분적 리프로그래밍을 통해 늙은 생쥐의 수명을 성공적으로 연장했다고 발표하며, 이 기술의 임상 적용 가능성을 한 단계 끌어올렸다. 또 다른 기업인 라이프 바이오사이언스(Life Biosciences)는 유전자 치료를 통해 노화된 영장류의 시각 기능을 회복시키는 데 성공했으며, 2025년 하반기에는 인간을 대상으로 한 임상시험을 시작할 계획이라고 밝혔다. 이는 세포 리프로그래밍 기술이 동물 실험 단계를 넘어 인간에게 적용될 날이 머지않았음을 시사한다.
최근에는 유전자 치료의 한계를 극복하기 위한 대안도 모색되고 있다. 하버드 의대 연구팀은 2023년, 유전자 조작 없이 특정 화학 물질 칵테일만으로 노화된 인간 세포를 젊은 상태로 되돌리는 데 성공했다고 발표하며, '먹는 역노화 약'의 가능성을 열었다.
'좀비 세포' 제거 기술: 세놀리틱스(Senolytics)
나이가 들면 우리 몸에는 분열을 멈췄지만 죽지는 않고 주변 조직에 염증을 유발하는 '노화 세포(Senescent cells)', 일명 '좀비 세포'가 축적된다. 이 세포들은 암, 관절염 등 다양한 노화 관련 질병의 원인으로 지목된다. 세놀리틱스는 바로 이 노화 세포만을 선택적으로 찾아내 제거하는 치료법이다.
루베도 라이프 사이언스(Rubedo Life Sciences)는 AI 신약 개발 플랫폼 '알렘빅(ALEMBIC™)'을 활용하여 이 분야를 선도하고 있다. 루베도는 AI를 통해 노화 세포의 특정 약물 표적을 발굴하고, 이를 기반으로 개발한 신약 후보물질 'RLS-1496'의 임상 1상 시험을 2025년 5월 시작했다. 이는 AI가 발굴한 세놀리틱스 약물이 실제 인간에게 투여된 중요한 사례로, 상용화에 대한 기대감을 높이고 있다.
그 외 유망 기술들
세포 리프로그래밍과 세놀리틱스 외에도 다양한 항노화 기술들이 개발되고 있다. 100세 이상 장수하는 사람들에게서 공통적으로 발견되는 특정 유전자 변이(예: SIRT6)를 체내에 전달하는 유전자 치료, 세포의 에너지 대사와 성장을 조절하는 mTOR 경로를 억제하는 약물(라파마이신 등), 그리고 손상된 조직을 재생하는 줄기세포 치료 등이 대표적이다. 이 기술들은 각각 다른 노화 경로를 표적으로 삼으며, 미래에는 여러 기술을 병용하는 복합적인 항노화 치료가 가능해질 것으로 기대된다.
인간은 노화를 정복할 수 있는가?
AI와 첨단 생명공학 기술의 눈부신 발전은 '노화 정복'이라는 인류의 오랜 꿈에 그 어느 때보다 가까이 다가서게 했다. 동물 실험에서는 이미 괄목할 만한 성과들이 나오고 있으며, 막대한 자본이 장수 산업으로 몰리고 있다. 하지만 과연 인간은 노화를 완전히 정복할 수 있을까? 이 질문에 답하기 위해서는 기술적 가능성과 생물학적 한계를 모두 냉정하게 살펴볼 필요가 있다.
긍정론: 노화 정복은 시간문제인가?
노화 정복을 긍정적으로 보는 시각의 핵심 근거는 '패러다임의 전환'에 있다. 과거 의학이 개별 질병을 치료하는 데 집중했다면, 이제는 그 모든 질병의 공통분모인 '노화 자체'를 치료 대상으로 삼는 '노화 과학(Geroscience)' 접근법이 주류로 부상했다. 세계 최초의 노화 전문 연구기관인 버크 연구소(Buck Institute)는 "늙는 것이 아픈 것을 의미하지는 않는다"고 말하며, 노화가 만성 질환의 가장 큰 위험 인자임을 강조한다. 이 관점은 노화 과정을 늦추거나 되돌릴 수 있다면, 수많은 질병을 한 번에 예방할 수 있다는 혁신적인 가능성을 제시한다.
이러한 가능성은 이미 동물 모델에서 '개념 증명(proof-of-concept)'이 이루어지고 있다. 예쁜꼬마선충, 생쥐 등 실험 동물에서 특정 약물이나 유전자 조작을 통해 수명이 수십 퍼센트씩 연장되는 결과가 꾸준히 보고되고 있다. 세포 단위에서는 늙은 세포를 젊은 세포로 되돌리는 '역노화'가 성공했다. 이는 노화가 운명처럼 정해진, 통제 불가능한 과정이 아님을 명백히 보여주는 증거다.
여기에 AI 기술의 기하급수적인 발전 속도가 더해지면서 기대감은 더욱 커지고 있다. 노화라는 지극히 복잡한 시스템을 인간의 두뇌만으로 완전히 이해하기는 어렵지만, 방대한 데이터를 학습하고 숨겨진 패턴을 찾아내는 AI는 이 복잡계를 풀어낼 가장 강력한 도구로 여겨진다. 딜로이트(Deloitte) 보고서에 따르면, 장수 산업에 이미 수십억 달러 규모의 투자가 이루어지고 있으며, 이는 앞으로 연구 개발을 더욱 가속화하는 선순환 구조를 만들 것이다.
회의론: 넘어야 할 거대한 산들
장밋빛 전망에도 불구하고, 노화 정복으로 가는 길에는 거대한 산들이 놓여 있다. 첫째, 노화의 본질적인 복잡성이다. 노화는 수십억 년의 진화 과정에서 형성된, 생존과 번식에 최적화된 프로그램의 부산물일 수 있다. 따라서 하나의 기술로 모든 노화 과정을 되돌리는 것은 사실상 불가능에 가깝다.
둘째, 동물 실험과 인간 사이의 거대한 간극이다. 생쥐의 수명을 20% 늘리는 약물이 인간에게도 동일한 효과를 낼 것이라는 보장은 없다. 인간은 수명이 훨씬 길고 유전적, 환경적 배경이 매우 다양하기 때문에, 임상 적용까지는 수많은 예측 불가능한 변수와 안전성 문제를 해결해야 한다.
셋째, 인간 수명에 '생물학적 한계'가 존재할 수 있다는 주장이다. 일부 과학자들은 인체의 복잡성과 엔트로피 법칙 등을 근거로 인간의 최대 수명이 약 120~140세 사이의 '자연적 상한선'에 부딪힐 것이라고 예측한다. Science 지에 언급된 한 연구는 인간의 생물학적 한계를 약 138세로 추정하기도 했다. 이 주장이 사실이라면, 기술 발전은 수명을 무한히 늘리는 것이 아니라 이 상한선에 건강하게 도달하도록 돕는 역할을 하게 될 것이다.
마지막으로 '생물학적 불멸'에 대한 오해를 바로잡을 필요가 있다. 종종 노화 정복의 근거로 제시되는 '불멸의 해파리(Turritopsis dohrnii)'는 죽지 않는 것이 아니라, 위기 상황에서 유생 단계로 되돌아가는 '생애 주기 회귀' 능력을 가졌을 뿐이다. 호주 과학 아카데미의 설명처럼, 이 해파리도 포식자에게 잡아먹히거나 질병에 걸리면 죽는다. 이는 자연계에 '완벽한 불멸'은 존재하지 않으며, 노화 극복이 곧 죽음의 극복을 의미하지는 않음을 시사한다.
종합: '노화 정복'의 재정의 - 수명(Lifespan)에서 건강수명(Healthspan)으로
결론적으로, 현재 과학 기술 발전의 진정한 목표는 '영생'이나 '죽음의 정복'이 아니다. 그보다는 '건강하게 오래 사는 것', 즉 건강수명(Healthspan)을 최대한 연장하는 데 있다. 이런 관점에서 '노화 정복'의 의미를 재정의할 필요가 있다. 노화를 정복한다는 것은 죽음을 없애는 것이 아니라, 노화로 인해 발생하는 각종 만성 질환, 기능 저하, 쇠약 없이 삶의 마지막 순간까지 높은 삶의 질을 유지하는 기간을 극대화하는 것이다.
이러한 재정의된 목표 아래에서 본다면, 인류는 '노화 정복'을 향해 착실히 나아가고 있다고 평가할 수 있다. AI와 생명공학은 노화 관련 질병으로 고통받는 시간을 줄이고, 활력 넘치는 노년을 보낼 수 있는 현실적인 수단을 제공하기 시작했다. 따라서 '노화 정복'은 더 이상 공상과학이 아닌, 점진적으로 실현되고 있는 과학적 과제인 셈이다.
장밋빛 미래의 그림자: 윤리적, 사회적 과제
노화 정복 기술이 현실화될수록, 그 이면에 드리운 윤리적, 사회적 그림자 또한 짙어진다. 기술 발전의 혜택이 인류 전체에 고르게 돌아가지 못하고, 예측하지 못한 부작용을 낳을 수 있다는 우려가 커지고 있다. 기술 개발과 함께 이러한 문제들에 대한 깊이 있는 성찰과 사회적 합의가 반드시 병행되어야 한다.
접근성의 불평등
가장 즉각적으로 우려되는 문제는 '불평등'이다. 개발 초기 단계의 첨단 항노화 치료는 엄청난 비용을 수반할 가능성이 높다. 이는 부유층만이 그 혜택을 누리고, 대다수는 소외되는 '장수 격차(longevity divide)'를 낳을 수 있다. 한 연구(Age Reprogramming: Innovations and ethical..., 2025)는 이러한 기술이 부유한 사람들의 특권이 되어 기존의 사회 계층화를 더욱 공고히 할 수 있다고 경고한다. 건강과 장수가 부와 권력에 따라 결정된다면, 이는 인류의 보편적 가치에 정면으로 위배되는 새로운 사회적 갈등의 불씨가 될 것이다.
사회적/경제적 영향
평균 수명이 급격히 늘어날 경우, 우리 사회는 거대한 도전에 직면하게 된다. 인구 증가는 식량, 에너지, 물 등 한정된 지구 자원의 고갈을 가속화하고 환경 문제를 심화시킬 수 있다. 또한, 은퇴 연령이 불분명해지고 노년층 인구가 급증하면서 연금, 의료보험 등 기존의 사회 보장 시스템은 붕괴 위기에 처할 수 있다. 한 연구(The Economic Promise of Delayed Aging)는 노화 지연이 장기적으로 7.1조 달러의 경제적 가치를 창출할 수 있다고 분석했지만, 이는 사회 시스템의 성공적인 개혁을 전제로 한다. 일자리와 사회적 지위를 오랫동안 유지하는 기성세대와 새로운 기회를 찾지 못하는 젊은 세대 간의 갈등, 그리고 변화를 거부하고 현상 유지를 선호하는 '사회적 정체(stasis)' 현상도 심각한 부작용으로 거론된다.
과장 광고와 과학적 검증의 문제
장수 산업의 폭발적인 성장은 필연적으로 '과장'과 '허위'의 문제를 동반한다. 노벨상 수상자인 벤키 라마크리슈난(Venki Ramakrishnan)은 자신의 저서 "우리는 왜 죽는가"에서 상업적 이익을 위해 과학적 근거가 부족한 항노화 제품이나 시술이 난립할 위험을 경고했다. 그는 "이러한 제품들은 FDA 승인을 받지 않았고, 임상시험도 없으며, 그 근거가 무엇인지 불분명하다"고 지적했다. 소비자들이 희망에 기대어 검증되지 않은 정보에 현혹되지 않도록, 정부와 학계는 엄격한 임상시험 기준을 마련하고 정확한 정보를 제공할 책임이 있다.
AI 기술 자체의 윤리
노화 연구를 가속하는 AI 기술 자체도 윤리적 문제를 안고 있다. AI 모델을 학습시키기 위해서는 방대한 양의 개인 건강 데이터가 필요한데, 이 과정에서 민감한 정보가 유출되거나 오용될 프라이버시 침해 위험이 존재한다. 또한, AI 알고리즘이 특정 인종이나 연령대에 편향된 데이터를 학습할 경우, 그 결과물 역시 편향될 수 있다. 실제로 AI 시스템에 존재하는 연령 차별, 즉 '디지털 에이지즘(Digital Ageism)'에 대한 우려가 제기되고 있다. 노인에 대한 편견이 AI에 내재화될 경우, 노인들은 기술 발전의 혜택에서 소외될 수 있다.
핵심 요약
- 고가의 항노화 치료는 부유층의 전유물이 되어 건강 불평등과 사회적 계층화를 심화시킬 수 있다.
- 급격한 수명 연장은 자원 고갈, 사회 보장 시스템 붕괴, 세대 갈등 등 심각한 사회·경제적 충격을 유발할 수 있다.
- 과학적 검증이 부족한 항노화 제품 및 시술의 난립을 막기 위한 엄격한 규제와 정확한 정보 제공이 필요하다.
- AI 기술 활용 과정에서 개인정보 보호, 알고리즘의 공정성 및 편향성 문제(디지털 에이지즘 등)에 대한 윤리적 고려가 필수적이다.
결론: 노화 정복을 향한 여정, 그 끝은 어디인가?
AI와 생명공학의 융합은 인류의 오랜 꿈이었던 '노화 정복'을 더 이상 막연한 환상이 아닌, 구체적인 과학적 목표로 만들었다. AI는 복잡하기 그지없는 노화의 비밀을 해독하고, 새로운 치료법을 찾는 여정을 전례 없는 속도로 단축하고 있다. 세포의 시간을 되돌리는 리프로그래밍 기술과 노화 세포를 제거하는 세놀리틱스는 이미 동물 실험의 성공을 넘어 인간 임상시험의 문턱에 서 있다. 이 모든 발전은 인류가 노화로 인한 질병의 고통에서 벗어나 더 길고 건강한 삶을 누릴 수 있다는 희망을 품게 한다.
그러나 '완전한 노화 정복'이나 '영생'은 여전히 과학적, 철학적으로 먼 미래의 이야기다. 노화의 근본적인 복잡성, 동물과 인간의 생물학적 차이, 그리고 잠재적인 수명의 한계 등 넘어야 할 과학적 난관이 많다. 설령 기술적 장벽을 모두 극복한다 하더라도, 그로 인해 파생될 사회적 불평등, 경제적 충격, 윤리적 딜레마는 기술 개발 자체보다 더 어려운 과제일 수 있다.
따라서 인류가 나아가야 할 방향은 단순히 수명을 무한히 늘리는 것이 아니라, '건강수명'을 연장하여 삶의 질을 높이는 데 초점을 맞춰야 한다. '노화 정복'의 진정한 의미는 죽음을 없애는 것이 아니라, 노화가 질병과 고통의 동의어가 되지 않도록 만드는 것이다. 이를 위해서는 기술 발전과 더불어, 그 혜택을 인류 모두가 공평하게 누릴 수 있도록 지혜를 모으는 사회적 합의 과정이 필수적이다. 노화 정복을 향한 인류의 여정은 이제 막 시작되었으며, 그 끝이 어디일지는 기술의 진보뿐만 아니라 우리의 윤리적 선택에 달려 있을 것이다.
참고 자료
'넉두리, 번뇌 > 재테크-투자 잡소리' 카테고리의 다른 글
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