법은 완성됐지만 현실은 혼란 중: 한국 AI 규제 1년의 역설 작성일 02-12 39 목록 <div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="qu1fAjhDCF"> <div contents-hash="f78049dc0756a722517a0661189a5bb2d9647902918fddd30f3a32fba61ded97" dmcf-pid="B7t4cAlwTt" dmcf-ptype="general"> <ul> <li>세계 첫 전면 시행, 하지만 워터마크는 지워지고 자율차 책임은 미정</li> <li>규제 시스템은 작동하는데 실효성은 어디에? 현장의 5가지 딜레마</li> </ul> </div> <p contents-hash="14988c7a2354589e59831e5b7d31997e83935d68ca9f2b78720cfb3c9218a294" dmcf-pid="bzF8kcSrS1" dmcf-ptype="general"><em>우리는 이미 '친 AI' 속에 살고 있지만, 규칙은 여전히 불완전하다</em>. </p> <div contents-hash="1cc3d0330b45f490adc01f8c429e404db3fd1ba6af482c849417b72862d55b5f" dmcf-pid="Kq36Ekvmv5" dmcf-ptype="general"> <em>아침마다 스마트폰을 켜는 순간부터 우리는 AI와 함께한다. 뉴스 피드에 뜬 영상이 실제 촬영인지 생성형 기술로 만든 것인지 구분할 수 없고, AI 스피커에 던진 질문이 어디까지 기록되는지도 알 수 없다. 더 극단적인 상황도 있다. 완전 자율주행 택시가 피할 수 없는 충돌 앞에 섰을 때, 탑승자와 보행자 중 누구를 우선할지 미리 정해진 기준은 없다. 2026년 지금, 우리는 이런 애매한 질문들 속에서 AI 시대를 살아가고 있다.</em> </div> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="673444e8403c32d256f94229509e6bb36a22334094c8acc9508c073e6888aea3" dmcf-pid="9B0PDETsTZ" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="우리가 전달 받는 수 많은 정보는 진실일까? 허위일까? 그리고 그에 따른 판단의 기준은 무엇인가? (사진=Verdict 홈페이지 캡처)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202602/12/552816-OGTrtXj/20260212081813823fmms.png" data-org-width="807" dmcf-mid="pXR8kcSrCr" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202602/12/552816-OGTrtXj/20260212081813823fmms.png" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 우리가 전달 받는 수 많은 정보는 진실일까? 허위일까? 그리고 그에 따른 판단의 기준은 무엇인가? (사진=Verdict 홈페이지 캡처) </figcaption> </figure> <p contents-hash="cc3fdd390ff2400098ccb7c7dc8920c74bdfd7a0a10e99184a31e38d37f0bacd" dmcf-pid="2KUxrwWIyX" dmcf-ptype="general">흥미로운 점은, 한국이 이 혼란 속에서도 세계에서 가장 먼저 법을 만들었다는 사실이다. 2026년 1월 22일, 'AI 기본법'이라는 이름으로 포괄적 규제 체계가 출범했다. 유럽연합(EU)조차 고위험 분야 적용을 2027년 12월까지 미뤘는데, 한국은 그보다 6개월 앞서 규제를 시작했다. 하지만 법 시행 2주 만에 워터마크 우회 기술이 SNS에서 퍼지고, 자율차 사고는 매년 가파르게 늘었으며, AI 채용 알고리즘의 성차별 논란은 계속되고 있다. 법은 만들어졌지만, 진짜 문제는 이제부터다. </p> <p contents-hash="0448e945ea73badd0d1fba35d93c764172b03e67da061c23b3a103aec58b775d" dmcf-pid="V9uMmrYCSH" dmcf-ptype="general"><strong>■ 글로벌 규제 경쟁에서 한국이 앞서간 이유와 그 차이점</strong> </p> <p contents-hash="a6727a0631183739fa269431e3cac1b23f2ffac62d18c62d3e8467492cf66028" dmcf-pid="f27RsmGhSG" dmcf-ptype="general">한국은 2026년 1월 22일부터 AI 기본법의 전면 가동에 들어갔다. EU가 2024년에 'AI Act'를 세계 최초로 입법했지만, 고위험 영역 적용은 2027년 말로 늦춰졌다. 빅테크 기업들의 반발과 산업 경쟁력 보호 압력이 반영된 결과다. </p> <p contents-hash="d9af5d34c1edd065cb5fd5b70f47e6b0cf17629f7cc7c53e201b1df135f54d31" dmcf-pid="4VzeOsHlTY" dmcf-ptype="general">한국은 EU보다 반년 일찍 시행 경로를 택했다. 이 법의 근간은 '사전 허용, 사후 규제' 원칙이다. EU는 위험도가 극히 높은 AI를 원천 금지하는 조항을 두었지만, 한국은 고영향 AI라 해도 안전장치를 갖추면 활용을 인정한다. 산업 육성에 무게를 둔 접근이다. </p> <p contents-hash="7bf5882d14c69f04d0f00295b727613e831906f822e8ff93097d89b44a953ea6" dmcf-pid="8fqdIOXSyW" dmcf-ptype="general">미국은 연방 차원의 통합 입법 대신 지역별 규제가 먼저 등장했다. 뉴욕시는 2023년부터 AI 채용 도구에 규제를 적용했고, 캘리포니아는 생체정보 보호법으로 AI 데이터 수집을 제한 중이다. 중국은 개인정보보호법을 통해 GDPR과 비슷한 구조를 갖췄다. 각국이 제각기 규제를 설계하고 있지만, 포괄 시행에 나선 나라는 한국이 처음이다. </p> <p contents-hash="7106cde49d6cdac4ff66786f3f661e96c1eca6edb7235ca20849068bd593429a" dmcf-pid="64BJCIZvCy" dmcf-ptype="general"><strong>■ 워터마크 의무는 시작됐지만, 제거 기술도 함께 확산 중이다</strong> </p> <p contents-hash="ff87b47c6d6572790ed6bc319b8eceb883afa9b70d637c5170ccc1bcd9a756da" dmcf-pid="P8bihC5ThT" dmcf-ptype="general">2026년 1월 22일 발효된 한국의 AI 기본법은 생성형 AI 산출물에 워터마크 부착을 의무화했다. 특히 딥페이크처럼 진위 판별이 어려운 콘텐츠는 누구나 알아볼 수 있도록 표시해야 하며, 이를 어기면 최고 3,000만 원의 과태료가 부과된다. </p> <p contents-hash="90df9cb6f526ee4929dcbebda8bb7e34435f34fd8e7e82107be9fddf43624157" dmcf-pid="Q6Knlh1yvv" dmcf-ptype="general">그런데 법 시행 2주 뒤인 2월 초, 워터마크를 지우는 프로그램 링크가 SNS에서 급속히 퍼졌다. 기술적으로 워터마크는 제거 가능하며, 이를 차단할 추가 장치는 아직 준비되지 않았다. 과기정통부는 투명성 가이드라인을 마련해 영상·음성·이미지별 세부 표시 기준을 제시할 계획이지만, 실효성 논란은 계속된다. </p> <p contents-hash="7a46a30b57064dcc7330ce8404ffe631a776ad278e72ee0a1be9d964e06a6f2d" dmcf-pid="xP9LSltWhS" dmcf-ptype="general">더 심각한 건 딥페이크 범죄의 폭증이다. 한국의 딥페이크 성범죄 피해자는 2022년부터 2025년까지 227% 급증했으며, 피해자 중 92.4%가 10·20대로 집계됐다. 2026년 1월 기준, 10대 피해자는 7년 전 대비 약 30배 증가했다. </p> <div contents-hash="0280342646cf15c6edac5b950bfa98bf7949e6c8a981bfbd509ca333c518416a" dmcf-pid="yWC3xQNdvl" dmcf-ptype="general"> 2025년 11월 경찰청의 사이버성폭력 집중단속 결과, 3,411명이 적발됐고 그중 가장 많은 유형이 딥페이크 범죄였다. 개인이 SNS에 올린 사진이나 영상을 AI 앱으로 변조하는 일이 '놀이문화'처럼 번지고 있다는 전문가 분석이 나온다. </div> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="6525c3551b0994fd2ed99e967b23205f8185212bd295886db1005d80c78cf3ef" dmcf-pid="WYh0MxjJCh" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="딥 페이크 범죄의 최대 피해자는 우리 자신이 될 수 있다. (사진=digwatch 홈페이지 캡처)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202602/12/552816-OGTrtXj/20260212081815461grco.png" data-org-width="868" dmcf-mid="4qqIp0fzCn" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202602/12/552816-OGTrtXj/20260212081815461grco.png" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 딥 페이크 범죄의 최대 피해자는 우리 자신이 될 수 있다. (사진=digwatch 홈페이지 캡처) </figcaption> </figure> <p contents-hash="df378b497f848e54433f2e08c825cfe1eb5de5ecadd5844530dfc7b8e1463543" dmcf-pid="YGlpRMAiSC" dmcf-ptype="general">법은 만들어졌지만, 기술적 허점과 집행 가능성 사이의 간극은 여전히 크다. 워터마크 표시 의무화는 시작일 뿐, 진위성을 완벽히 보장하는 시스템은 아직 멀다. </p> <p contents-hash="2ee3b785d22738166dfb9e9feeec56d6d4bab5d5986cbb74a8eff33cebc5345a" dmcf-pid="GHSUeRcnlI" dmcf-ptype="general"><strong>■ 자율차 사고는 늘고 있는데, 누가 책임질지는 여전히 애매하다</strong> </p> <p contents-hash="c1ba07a6540025dab7477f2076c766d5d741fe3616ca32cb132a5820fd6b6365" dmcf-pid="HXvudekLyO" dmcf-ptype="general">곰곰이 생각해 보자. 자율주행차가 피할 수 없는 사고 상황에서 누구를 먼저 보호해야 할까? 이른바 '트롤리 딜레마'는 자율주행 기술의 핵심 윤리 논쟁이다. 현행법은 사고 원인을 제공한 주체가 책임을 지도록 하지만, 레벨 4 이상(완전 자율) 단계에서는 제조사·소프트웨어 개발사·차량 소유자 간 책임 규명이 복잡해진다. </p> <p contents-hash="77f9f6b7aff26220d906f5aba913ba62b62354753e8563e34cee12b3f5e1e530" dmcf-pid="XZT7JdEohs" dmcf-ptype="general">한국의 자율주행차 사고는 2022년 7건에서 2025년 47건(9월 기준)으로 급증했다. 2023년 27건, 2024년 31건을 기록하며 매년 늘고 있다. 특히 신호체계가 특수한 경우 학습 부족으로 인한 사고가 전체의 약 35%를 차지했다. 자율주행 모드 운행 중 사고 비율도 2022년 3.5%에서 2025년 35.1%로 10배 이상 증가했다. </p> <p contents-hash="b96343b1287f6a3082e305673829509058859fc963b2b67d260de0369ce87d0e" dmcf-pid="Z5yziJDgvm" dmcf-ptype="general">그러나 자율차 책임 문제는 여전히 법적 공백 상태다. 현재 레벨 2~3 수준에서는 운전자가 최종 책임을 지지만, 완전 자율주행이 상용화될 경우 알고리즘 설계자·제조사·데이터 제공자 중 누가 책임을 져야 할지 명확하지 않다. </p> <p contents-hash="bc5df714fd339d69f52d213950bd9508843d9f328171b4050e8ba887589ae26e" dmcf-pid="51WqniwaCr" dmcf-ptype="general">미국 차량 사고 통계를 보면 자율차에서도 사고가 많이 발생하며, 대부분이 일반 차량에 의한 추돌이라는 분석이 나온다. 이는 자율차의 기술적 완성도뿐 아니라, 일반 차량과의 공존 문제도 중요한 윤리적 과제임을 보여준다. </p> <p contents-hash="7fa7300895b5d75097e21b4440455757c41a4087f7a710cbae21fdf090922d97" dmcf-pid="1tYBLnrNhw" dmcf-ptype="general">한국교통안전공단과 국토교통부는 2025년 11월 28일 처음으로 자율차 사고 통계를 공개하며 안전 신뢰 확보를 위한 노력을 시작했지만, 법적 책임 체계 마련은 여전히 숙제로 남아 있다. </p> <p contents-hash="98ec9135c8d0d035323901b2d1df31809dca8ac3304a0c46625cc88a5b019bf8" dmcf-pid="tJPcHG71CD" dmcf-ptype="general">■<strong> AI가 내린 판단은 과연 공정한가: 알고리즘에 숨은 편견들</strong> </p> <p contents-hash="929dd3012790a29ad38867a9643298601ab423cddc94c405e5149c8493194928" dmcf-pid="FiQkXHztCE" dmcf-ptype="general">2018년으로 돌아가보자. 아마존은 AI 채용 시스템을 폐기했다. 10년간 채용된 엔지니어의 절대다수가 남성이었기에, AI는 남성 중심 이력서 데이터를 학습해 여성 지원자를 부정적으로 평가했다. 이력서에 '여성'이라는 단어가 들어가면 감점 처리했고, 여자 대학 졸업생을 자동 탈락시켰다. </p> <p contents-hash="a606de9d2ac8abe82344be36dfbbf3ba341933ccc2165707df7a40fc8065627a" dmcf-pid="3nxEZXqFyk" dmcf-ptype="general">이러한 AI 알고리즘의 편향성은 데이터에서 시작된다. AI는 과거 데이터를 학습하는데, 그 데이터 자체가 사회적 차별과 편견을 담고 있으면 AI도 동일한 편견을 재생산한다. 미국 뉴욕시는 2023년부터 AI 채용 도구를 쓰는 기업에 성별·인종 편향 가능성을 공개하도록 의무화했다. </p> <p contents-hash="18556fa1dc706e3e8e5693c997786b8e996cf9ffda0a7e16c02825f4885c50cf" dmcf-pid="0LMD5ZB3vc" dmcf-ptype="general">한국에서도 AI 의사결정의 공정성 문제가 주요 이슈로 떠올랐다. AI 기본법은 고영향 AI(생명·안전·권리에 중대한 영향을 미치는 AI)에 대해 안전성 평가를 의무화했지만, 구체적인 공정성 기준은 아직 마련 중이다. 과기정통부는 최소 1년 이상 규제를 유예하며 기업들에게 준비 시간을 제공하고 있다. </p> <p contents-hash="22dce4a1462b71ec7f61bd8d1ee8dace18d0d88c51714217ce2f4e3fa7bf6708" dmcf-pid="poRw15b0hA" dmcf-ptype="general">AI의 편향성은 채용뿐 아니라 금융(신용평가), 사법(범죄 예측), 의료(진단 시스템) 등 다양한 분야에서 나타난다. IBM의 분석에 따르면, AI 의사결정 편향 리스크는 모델의 결정으로 인해 한 그룹이 다른 그룹보다 부당하게 유리할 때 발생하며, 이는 데이터의 편향으로 인해 발생할 수 있다. </p> <p contents-hash="51795bf1fab1ef0332636b723f27d8108b8c2e70ca317f29af38d6115b63f153" dmcf-pid="Ugert1Kpyj" dmcf-ptype="general">공정한 AI를 만들기 위해서는 다양성 있는 데이터 구축, 알고리즘 투명성 확보, 지속적인 모니터링이 필요하다. 하지만 AI 개발사들이 알고리즘을 영업 비밀로 간주하는 한, 공정성 검증은 쉽지 않다. </p> <p contents-hash="01d4d90361096f79a8e09b46b93df3db600fd20b332bf549a4331bd175763072" dmcf-pid="uadmFt9UlN" dmcf-ptype="general"><strong>■ 당신의 대화는 어디로 가는가: 개인정보 보호와 AI 활용 사이의 긴장</strong> </p> <div contents-hash="334702178678b89ca8c0ee961c1bcd4c8de08d51a6646a6aa7cdec38311c18fa" dmcf-pid="7NJs3F2uCa" dmcf-ptype="general"> 2025년 11월, 챗GPT 개발사 오픈AI의 협력사인 웹 분석 플랫폼 '믹스패널'이 해킹당했다. 일부 API 사용자의 ID, 이름, 이메일, 대략적 위치, 운영체제 및 브라우저 정보가 유출됐다. 오픈AI는 "일반 챗GPT 사용자는 피해가 없다"고 밝혔지만, 공급망 보안 취약성이 다시 한번 드러났다. </div> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="9704a2a8a1fb705b93c6e028e9ba80dad2e24cbcf04300955d2a73704eb6e4a4" dmcf-pid="zjiO03V7yg" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="믹스패널의 해킹은 사용자 행동 기반(Product Analytics) 데이터 분석 생태계의 구조적 취약성이 드러났다는 우려가 확산하는 계기가 되었다. (사진=믹스채널 홈페이지 캡처)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202602/12/552816-OGTrtXj/20260212081817015wrrc.png" data-org-width="677" dmcf-mid="x08Y9Ke4WR" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202602/12/552816-OGTrtXj/20260212081817015wrrc.png" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 믹스패널의 해킹은 사용자 행동 기반(Product Analytics) 데이터 분석 생태계의 구조적 취약성이 드러났다는 우려가 확산하는 계기가 되었다. (사진=믹스채널 홈페이지 캡처) </figcaption> </figure> <p contents-hash="0ac4847036b7e9677e865381d5f6c680ba0f8a3d999beb6aba73cf16527583bc" dmcf-pid="qkohuU8Bho" dmcf-ptype="general">더 충격적인 건 2025년 8월에 발생한 챗GPT 공유 링크 사건이다. 챗GPT의 공유 기능을 통해 생성된 링크가 의도치 않게 제3자에게 노출되면서 개인정보 유출 논란이 일었다. </p> <p contents-hash="706ed980f5b3707182a4c3929f889cb7495f929fa9791c930c05152fe66e3f02" dmcf-pid="BEgl7u6bhL" dmcf-ptype="general">2025년 11월에는 챗GPT에서 민감 정보를 유출시킬 수 있는 7가지 공격 기법이 공개되기도 했다. GPT-4o와 GPT-5 모델을 대상으로 발견된 이 기법들은 공격자가 사용자의 메모리와 대화 데이터를 빼낼 수 있게 만든다. </p> <p contents-hash="676dcb82003066bc80ace84229e9f64a7110a758d5ae06025b43ccb443fcc748" dmcf-pid="bDaSz7PKSn" dmcf-ptype="general">한국 개인정보보호위원회는 2026년을 '개인정보 보호 체계 전환의 해'로 지정하고, 신뢰 기반 AI 데이터 활용 환경을 조성하겠다고 밝혔다. 그러나 EU가 AI 관련 고위험 분야 규제를 2026년 8월에서 2027년 12월로 16개월 연기한 것과 달리, 한국은 이미 규제를 시행 중이다. </p> <p contents-hash="ac3318aaaa0cdd85e9bf4f2e5fe10f5bfd0f885577b341601b651abdea3a3a6d" dmcf-pid="KwNvqzQ9vi" dmcf-ptype="general">AI 서비스 이용 시 개인정보 보호와 기술 발전 사이의 균형점을 찾는 일은 여전히 진행형이다. 특히 웨어러블 건강 기기와 AI의 결합으로 민감한 의료 데이터까지 수집되는 상황에서, 데이터 보호 규제는 더욱 중요해졌다. </p> <p contents-hash="6f3cbe6c4288fbe82585b3afec7b750dcf096ef883afc45f201ba681e9a63a1e" dmcf-pid="9rjTBqx2yJ" dmcf-ptype="general"><strong>■ 정부는 어떻게 규제와 혁신의 균형을 맞추려 하는가</strong> </p> <p contents-hash="d1f48ca546687e94ed11fcce1778fceab5fcf0b42c543fbf042a9e2fce8fdc7c" dmcf-pid="2mAybBMVyd" dmcf-ptype="general">과기정통부는 2026년을 "AI와 과학기술로 국민의 일상을 더 편리하고 안전하게 만드는 해"로 설정했다. AI 기본법 시행 이후 최소 1년간 규제를 유예하며 기업들이 충분히 준비할 시간을 제공하고, 사실조사와 과태료 부과 기준을 구체화할 계획이다. </p> <p contents-hash="e3db060ab7458bf3e8162692151e9aad4b57ae2aead70c951c4f2a23a740d053" dmcf-pid="VscWKbRfve" dmcf-ptype="general">개인정보보호위원회는 강력한 책임 부과와 인센티브를 병행하고, 사전 점검 중심의 예방 체계를 구축하며, 신뢰 기반 AI 데이터 활용 환경을 조성하겠다고 밝혔다. </p> <p contents-hash="494160f94f38810bb470c012855fc4e0657e402a00b1cdcc62a642eaba3db408" dmcf-pid="fOkY9Ke4TR" dmcf-ptype="general">EU는 2026년 8월까지 각 회원국이 AI 규제 샌드박스를 구축하도록 의무화했다. 규제 샌드박스는 AI 기업들이 새로운 기술을 시험하고 규제 적합성을 검증할 수 있는 실험 공간이다. </p> <p contents-hash="ad1f6a2692272660c9b129cecb99b087d1cb42c491b774a5ff2eed2cf7da810f" dmcf-pid="4IEG29d8CM" dmcf-ptype="general">한국도 AI 규제 샌드박스를 운영 중이며, 중소기업과 스타트업이 우선 참여할 수 있도록 지원하고 있다. 그러나 규제와 혁신 사이의 균형을 맞추는 일은 여전히 어렵다. 지나친 규제는 산업 경쟁력을 떨어뜨리고, 규제가 없으면 윤리적 위험이 커진다. </p> <p contents-hash="c583b88e854a7070fe9241b4e64bef7c1a088422d7409fdc5d7d2261e04c90be" dmcf-pid="8tYBLnrNSx" dmcf-ptype="general"><strong>■ 법은 만들어졌지만, 답은 아직 찾지 못했다</strong> </p> <p contents-hash="633a457da53aa17bede390edfc19f58d6201d226772bcf38c38e8e7a60a5dcd8" dmcf-pid="6FGboLmjhQ" dmcf-ptype="general">한국은 세계 최초로 AI 전면 규제 체계를 갖췄다. 워터마크 의무화, 고영향 AI 안전성 평가, 개인정보 보호 강화 등 구체적인 규제가 시행되고 있다. 하지만 워터마크는 제거될 수 있고, 자율차 사고 책임은 여전히 불명확하며, AI 알고리즘의 편향은 계속 논란이 되고 있다. </p> <p contents-hash="adcc3df13fbbee8840ad1dbc4620a3e0abff870845c423fe76fcbcee96b319d1" dmcf-pid="P3HKgosAWP" dmcf-ptype="general">규제는 출발선이다. 진짜 도전은 규제를 실효성 있게 만들고, 기술 발전과 윤리적 책임 사이의 균형을 유지하는 것이다. 딥페이크 피해는 227% 증가했고, 자율차 사고는 7건에서 47건으로 늘었으며, AI 채용 차별은 여전히 발생하고 있다. </p> <p contents-hash="6a2514f64e344bea42889fe63975623a5ea57c17af07694cc96d681d1d19b0e9" dmcf-pid="Q0X9agOcW6" dmcf-ptype="general">우리는 법을 만들었지만, 아직 답을 찾지 못했다. AI 시대의 윤리와 규제는 진행 중이며, 그 끝은 아직 보이지 않는다. </p> <p contents-hash="db6a8fb8ac0a61154d9ed03748126400a228b71a1d7caf0bb08963b4af09d817" dmcf-pid="xpZ2NaIkW8" dmcf-ptype="general">저작권자 © Tech42 - Tech Journalism by AI 테크42 무단전재 및 재배포 금지</p> </section> </div> 관련자료 이전 ‘미혼남녀’ 한지민, 낮엔 박성훈 밤엔 이기택? 상반된 데이트 장면 공개 02-12 다음 ‘올해의 KAIST인상’에 이경진 교수…“스핀 전달이론 재정립” 02-12 댓글 0 등록된 댓글이 없습니다. 로그인한 회원만 댓글 등록이 가능합니다.
