AI 글쓰기는 왜 실패하는가 #2: AI는 독자를 모른다

1. 복습: 맥락 실명이란 무엇인가

1편에서 우리는 시카고 선타임즈가 AI로 생성된 책 리스트를 부록으로 제공했다가 24시간 만에 브랜드 신뢰를 잃은 사건을 살펴봤다[1]. 부록에서 추천한 15권 중 10권이 존재하지 않는 책이었다. 문법은 완벽했지만, 맥락은 완전히 실명 상태였다. 심지어 이를 쓴 작가부터 편집자까지 아무도 팩트를 확인하지 않았다는 게 더 충격이었다.

AI는 이런 질문을 하지 않았다. 이 책들이 실존하는가? 독자가 서점에서 찾을 것인가? 유료 구독자의 신뢰를 지킬 것인가? 이 모든 물음이 AI에게는 관심 없는 일이었다. 맥락을 무시한 결과(Context Blindness) AI 글쓰기는 완전히 실패했다.

하지만 맥락 실명은 단일한 증상이 아니다. 그 안에는 세 가지 구조적 오류가 숨어 있다. 이번 편에서는 첫 번째 오류를 파헤친다. 바로 독자 해독 실패다. AI는 독자를 모른다. 정확히는, 독자를 '평균'으로 가정한다. 하지만 평균 독자는 존재하지 않는다. 독자는 우호적이거나, 중립적이거나, 적대적이거나, 무관심하다. 그리고 같은 문장도 독자에 따라 완전히 다르게 읽힌다.

2. 오류 1: 독자를 '평균'으로 가정하는 오류

AI의 전제: "일반 독자"는 존재한다

챗지피티에게 물어보자. "기후변화 대응 정책에 대한 칼럼을 써줘. 독자는 일반 대중이야." AI는 망설임 없이 답한다. "기후변화는 우리 시대의 가장 시급한 과제입니다. 과학적 증거는 명확합니다. 지구 평균 기온은 산업혁명 이후 약 1.1도 상승했으며, 이는 극심한 기상 이변을 초래하고 있습니다. 각국 정부는 탄소 배출 감축을 위한 정책을 시행하고 있으나, 충분하지 않다는 비판이 제기됩니다..."

문법적으로 완벽하다. 논리 구조도 탄탄하다. 하지만 이 글은 누구를 위한 글인가? 환경 운동가가 읽으면 "너무 온건하다. 정부를 더 강하게 비판해야 한다"고 느낀다. 보수적 경제학자가 읽으면 "일방적이다. 경제적 비용을 고려하지 않았다"고 생각한다. 기후변화 회의론자가 읽으면 "과학적 증거가 명확하다고? 편향된 주장이다"라고 반발한다. 일반 시민이 읽으면 "그래서 나한테 뭘 하라는 거지?"라고 되묻는다.

같은 글, 네 가지 정반대 반응. 왜? "일반 독자"는 존재하지 않기 때문이다.

현실의 진실: 독자는 네 가지로 분리된다

경력 여부를 떠나서 제대로 글을 쓰고 싶은 저널리스트라면 원고를 쓰기 전에 먼저 이 질문을 던진다. "이 글의 독자는 누구인가?" 물론 글의 종류, 목적에 따라 다 다르겠지만 독자는 크게 네 가지로 나뉜다는 걸 경험으로 안다.

우호적 독자는 이미 당신에게 동의한다. 이들에게는 정보를 제공하고 행동을 촉구하면 된다. 과도한 설득은 오히려 신뢰를 떨어뜨린다. "당연한 걸 왜 이렇게 길게 설명해?" 중립적 독자는 판단을 보류한 채 당신의 글을 읽는다. 이들에게는 논리의 뼈대와 감정의 살이 함께 필요하다. 데이터만 던지면 지루해하고, 스토리만 늘어놓으면 신뢰하지 않는다. 적대적 독자는 이미 반대 입장을 정했다. 논리를 아무리 쌓아도 소용없다. 프레임 전환이 먼저다. "이건 A 대 B가 아니라 우리 모두의 문제"라는 서사로 감정의 방향을 바꿔야 한다. 무관심한 독자는 관심 자체가 없다. 훅이 필요하다. 첫 문장에서 실패하면 끝이다.

AI는 독자를 구분하지 못한다. 모든 독자를 중립적 정보 수용자로 가정한다. 그래서 실패한다.

사례: 동일 칼럼, 정반대 반응

2023년 10월, 한 환경 정책 칼럼이 온라인에서 논란이 됐다[2]. 제목은 "탄소중립, 이제는 행동할 때". 내용은 과학적 근거와 정책 제안, 그리고 시민 행동 촉구로 이루어졌다. AI가 쓴 것처럼 균형 잡힌 문장들이었다.

<한겨레> 독자들은 비판적이었다. "너무 온건하다. 대기업 규제를 더 강하게 요구해야 한다." "개인 행동 촉구는 책임 전가다. 구조적 변화가 먼저다." 댓글 톤은 "이 정도로는 부족하다"였다. <조선일보> 독자들은 반발했다. "일방적 환경 운동 논리다. 경제 성장 저해를 고려하지 않았다." "과학적 증거가 명확하다는 주장 자체가 편향됐다." 댓글 톤은 "균형을 잃었다"였다.

같은 글이 정반대 반응을 얻었다. 왜? 독자가 달랐기 때문이다. <한겨레> 독자는 우호적 독자였다. 이미 기후변화 대응을 지지하는 사람들. 이들에게 중립적 톤은 "너무 약하게" 읽혔다. <조선일보> 독자는 회의적에서 적대적 사이의 독자였다. 경제를 우선시하는 사람들. 이들에게 같은 중립적 톤은 "너무 일방적으로" 읽혔다.

AI는 이 차이를 읽지 못한다. 일반 독자라는 환상 속에서 중립적 톤만 고집한다. 그리고 양쪽에서 비난받는다.

3. 오류 2: 상황을 '단일 맥락'으로 읽는 오류

독자 구분만으로는 부족하다. 상황도 읽어야 한다. 같은 독자라도 상황에 따라 필요한 글이 다르다. AI는 상황을 구분하지 못한다. 모든 상황을 "정보 전달 상황"으로 가정한다. 하지만 현실에는 최소 세 가지 다른 상황이 있다.

상황 1. 논쟁 상황: 양극화된 진영 앞에서

논쟁 상황의 특징은 명확하다. 독자가 이미 진영으로 나뉘어 있고 중립은 양쪽의 적이 되며 프레임 싸움이 핵심이다. 이런 상황에서 AI는 어떻게 할까? 양쪽 입장을 균형 있게 제시한다. "A의 입장도 일리가 있고, B의 입장도 타당하다"는 식이다.

결과는? 진보 진영에서는 "우파 논리를 실어주네"라고 비난하고, 보수 진영에서는 "좌파 논리를 퍼뜨리네"라고 공격한다. 양쪽에서 공격받는다. 반면 인간 작가는 선택한다. 한쪽 진영에 명확히 서거나, 아예 프레임을 벗어난 제3의 관점을 제시한다. 인간이라면 이래야 한다.

2024년 여름, 의대 증원 논쟁이 그랬다[3]. AI가 쓴 칼럼들은 대부분 이런 톤이었다. "의료계 입장도 이해되지만, 국민 건강도 중요하다." 균형 잡힌 것처럼 보인다. 하지만 결과는? 의료계에선 "정부 편"으로, 시민단체에선 "의사 편"으로 읽혔다. 양쪽에서 비난받았다.

반면 숙련된 칼럼니스트는 다른 선택을 했다. "이건 의사 대 정부가 아니라, 의료 시스템 붕괴 대 국민 건강권의 문제다"라는 프레임 전환. 논쟁 구도 자체를 바꿨다. A 대 B라는 구도를 거부하고, C라는 새로운 관점을 제시한 것이다.

상황 2. 설득 상황: 중도 독자를 끌어당기기

설득 상황은 다르다. 독자가 판단을 보류한 채 당신의 글을 읽고 있다. 논리와 감정의 조합이 필요하다. 너무 많은 정보는 피로를 주고 너무 적은 정보는 신뢰를 떨어뜨린다. 이 균형을 잡는 게 관건이다.

AI는 어떻게 할까? 데이터와 근거를 10개 나열한다. 첫 번째 근거, 두 번째 근거, 세 번째 근거... 논리적으로 완벽하다. 하지만 독자는? "너무 많아. 지루해." 세 번째 근거쯤에서 이탈한다.

인간 작가는 다르게 접근한다. 핵심 데이터 세 개와 구체적 스토리 하나. "머리로 이해하고, 가슴으로 움직이게" 만든다. 한 스타트업이 투자 유치 피치덱을 AI로 작성한 적이 있다[4]. 32페이지, 23개 차트, 모든 지표가 완벽했다. VC들의 반응은? "지루하다. 핵심이 뭔지 모르겠다."

재작성 후는 달랐다. 10페이지, 핵심 지표 세 개, 창업자 스토리 하나. 결과? 시리즈 A 30억 유치 성공. 차이는? 인간은 "무엇을 빼야 하는지" 안다. AI는 "무엇을 더 넣을까"만 고민한다.

상황 3. 위기 상황: 분노한 독자 앞에서

위기 상황은 가장 까다롭다. 독자가 이미 분노한 상태다. "사실 관계 정리"는 회피로 읽힌다. 태도가 내용보다 중요하다. AI는 어떻게 할까? 중립적 톤으로 조사 중임을 공지한다. "관련 사안을 인지했으며, 철저히 조사하고 있습니다. 결과가 나오는 대로 알려드리겠습니다."

독자는 이렇게 읽는다. "또 시간 끌기네. 책임 회피다." 신뢰 추락이 가속화된다. 인간 작가는 다르게 쓴다. 감정 먼저, 사실은 나중. "우리도 분노합니다" 다음에 "이렇게 바꾸겠습니다"가 온다.

2024년 르노코리아 사건이 이를 보여준다[5]. 6월 말, 르노코리아는 남혐 논란에 휩싸였다. 6월 30일, 온라인 커뮤니티에 한 네티즌이 글을 올렸다. "르노코리아 사과문 AI가 써준 거였네." AI 디텍터 프로그램으로 검사했더니 "AI 100%"라는 결과가 나왔다는 것이었다[6].

여기서 중요한 건, 실제로 AI가 썼는지는 확인되지 않았다는 점이다. 르노코리아는 "AI로 작성한 게 아니다"라고 공식 부인했다[7]. 뉴시스 기자가 다른 AI 디텍터로 검사했더니 "사람이 썼다"는 결과도 나왔다[8]. 하지만 의혹만으로도 논란은 증폭됐다.

온라인 반응을 보자. "어쩐지 성의가 전혀 없다고 느껴졌다." "마치 AI가 작성한 듯한 사과문을 '썼다 지웠다' 반복하면서 한국 소비자들을 농락했다."[9] "AI로 썼든 안 썼든 앞으로 대처가 중요하다." 핵심은 이것이다. 사과문이 실제로 AI가 썼는지는 중요하지 않았다. AI가 쓴 것 같다는 느낌 자체가 신뢰를 무너뜨렸다.

왜 AI가 쓴 것 같다고 느꼈을까? 사과문의 특징을 보면 알 수 있다. 중립적이고 형식적인 톤. 깊은 우려와 책임감 같은 관용구. 구체적 책임 인정 없이 조사 중만 반복. 사내 홍보용이라는 변명의 반복[10]. 이건 전형적으로 위기 상황에서 AI가 선택하는 전략이다. 중립적 톤, 사실 관계 정리, 조사 중 공지.

하지만 독자는 어땠나? 적대적 독자였다. 이미 분노한 상태. 필요한 건 중립적 톤이 아니라 "우리도 분노한다. 그래서 이렇게 바꾼다"는 태도였다. 결과는? 신차 그랑 콜레오스 사전예약이 11일간 7,135대에 그쳤다[11]. 같은 시기 출시된 KGM 액티언은 4일 만에 2만 5천 대를 기록했다[12]. 3.5배 차이. 상품성 문제였을까? 아니다. 맥락을 잘못 읽은 대가였다.

4. 오류 3: 전략을 문장 완성도로 착각하는 오류

AI의 마지막 오류는 가장 근본적이다. AI는 "어떻게 쓸까"만 고민한다. 인간 작가는 "무엇을 숨기고, 무엇을 강조할까"를 먼저 고민한다. 이 차이가 결정적이다.

AI의 세계: 모든 정보는 동등하다

챗지피티에게 투자자 보고서를 요청해 보자. AI는 이렇게 쓴다. "Q2 실적 요약: 매출 120억, 전년 대비 15% 증가. 영업이익 25억, 전년 대비 8% 감소. 주요 원인은 마케팅 비용 증가. 시장 점유율은 12%에서 14%로 상승. 고객 만족도는 87%에서 89%로 개선. 향후 전망..."

모든 정보가 균등하게 나열된다. 좋은 소식도, 나쁜 소식도, 같은 비중으로. 논리적으로 완벽하다. 하지만 투자자는 이렇게 읽지 않는다.

인간의 세계: 정보는 전략적으로 배치된다

숙련된 CFO라면 이렇게 쓴다. "Q2 핵심 성과: 시장 점유율 14% 돌파, 업계 3위에서 2위로 상승했습니다. 고객 만족도는 2분기 연속 상승해 89%를 기록했습니다. 이는 공격적 마케팅 투자의 결과입니다. 단기 영업이익률은 소폭 감소했으나, 전년 대비 마이너스 8%에 그쳤습니다. 고객 기반 확대로 인한 장기 가치는 크게 증가했습니다. Q3부터 마케팅 효율화로 수익성 개선이 예상됩니다."

차이가 보이는가? 첫째, 프레이밍이다. 나쁜 소식인 영업이익 감소를 좋은 소식인 시장 점유율 상승 사이에 배치했다. 둘째, 인과 관계를 구축했다. 영업이익 감소가 "마케팅 투자"의 결과임을 강조했다. 셋째, 미래 전망을 제시했다. 단기 손실이 장기 이득으로 전환될 것임을 시사했다. 넷째, 선택적으로 강조했다. 제목에는 좋은 소식만 담았다.

이건 전략이다. 거짓말이 아니다. 모든 정보는 사실이다. 하지만 배치와 강조가 다르다. AI는 이 전략을 이해하지 못한다. 모든 정보를 동등하게 나열하는 것이 "객관적"이라고 믿는다. 하지만 현실에서 완전한 객관성은 존재하지 않는다. 선택 자체가 전략이다.

반대 극단: 감성 과잉의 함정

반대 극단도 있다. AI에게 "감동적인 투자 스토리"를 요청하면 이렇게 쓴다. "우리는 작은 차고에서 시작했습니다. 세 명의 창업자가 꿈을 키웠습니다. 밤을 새워 코딩했습니다. 고객의 미소가 우리의 보상이었습니다. 이제 우리는 세상을 바꾸려 합니다..."

감성적이다. 스토리가 있다. 하지만 투자자는 이렇게 반응한다. "감동적이네요. 그래서 매출 모델은 뭔가요?" 스토리만으로는 부족하다. 숫자가 필요하다.

숙련된 작가는 균형을 안다. "2022년 차고에서 시작한 우리는, 지금 월 5억 매출을 기록합니다. 비결? 고객의 목소리를 듣는 것입니다. 초기 50명 베타 사용자와 매주 통화하며 제품을 개선했습니다. 결과? 고객 이탈률 3%. 업계 평균이 25%인 걸 감안하면 놀라운 수치입니다. 이 충성도가 바로 우리의 해자입니다."

스토리(차고, 고객)와 데이터(5억, 3%)가 있고, 전략적 의미(해자)가 있다. AI는 이 균형을 잡지 못한다. 논리만 나열하거나, 감성만 호소한다. 상황과 독자에 맞는 배합비를 모른다.

5. 자가진단: 당신의 글은 어느 오류에 걸리는가

지금까지 세 가지 오류를 봤다. 독자를 "평균"으로 가정하고, 상황을 "단일 맥락"으로 읽으며, 전략을 "문장 완성도"로 착각한다. 당신의 글은 괜찮은가? 세 가지 질문으로 점검해 보자.

첫 번째, 독자를 구분했는가? 이 글의 독자가 우호적인지, 중립적인지, 적대적인지, 무관심한지 명확히 했는가? 일반 독자라는 표현을 쓰지 않았는가? 독자 태도에 따라 톤을 조정했는가? 만약 모든 사람이 이해할 수 있도록 썼거나 균형 잡힌 중립적 톤을 유지했거나 반대 입장도 공정하게 다뤘다면 당신은 첫 번째 오류에 빠진 것이다.

두 번째, 상황을 판단했는가? 지금이 논쟁 상황인지, 설득 상황인지, 위기 상황인지 구분했는가? 상황에 맞는 전략을 선택했는가? 시간 압박과 독자 감정 상태를 고려했는가? 만약 위기 상황에서 조사 중이라고만 썼거나 논쟁 상황에서 양쪽 입장을 균형 있게 제시했거나 설득 상황에서 데이터를 10개 이상 나열했다면 당신은 두 번째 오류에 빠진 것이다.

세 번째, 전략을 선택했는가? 무엇을 강조하고 무엇을 약화할지 의도적으로 선택했는가? 정보 배치 순서를 전략적으로 결정했는가? 논리와 감정의 배합비를 독자에 맞춰 조정했는가? 만약 모든 정보를 균등하게 나열했거나, 객관성을 위해 좋은 소식과 나쁜 소식을 같은 비중으로 다뤘거나 감성 또는 논리 중 한쪽만 사용했다면 당신은 세 번째 오류에 빠진 것이다.

6. 다음 편 예고

이 글에서 우리는 AI 글쓰기의 세 가지 구조적 오류를 해부했다. 독자를 평균으로 가정하고 상황을 단일 맥락으로 읽으며 전략을 문장 완성도로 착각한다. 르노코리아 사건은 극단적 사례였다. "AI가 쓴 것 같다"는 느낌 자체가 신뢰를 무너뜨렸다. 실제로 AI가 썼는지는 중요하지 않았다. 중요한 건 맥락을 잘못 읽은 증거처럼 보였다는 것이다.

하지만 여전히 질문이 남는다. "그렇다면 인간 작가는 어떻게 다른가?" 다음 편 "거리의 촉이 실내에서 통하는 이유"에서는 맥락을 읽는 인간 고유의 능력을 탐구한다. Street Smart, 거리에서 생존하는 법. Contextual Intelligence, 실내에서 생존하는 법. 그리고 맥락 지능의 세 가지 요소인 독자 해독, 상황 판단, 전략 선택을 살펴보자.

팩트와 균형만이 살아남는다. 하지만 그 전에, 독자를 읽어야 한다.

📚 참고 자료 및 주석

주석

[1] 1편 참조: Nidhi Hebbar, "Lessons (and an apology) from the Sun-Times CEO on that AI-generated book list," Chicago Sun-Times, 2025년 5월 29일 (https://chicago.suntimes.com/opinion/2025/05/29/lessons-apology-from-sun-times-ceo-ai-generated-book-list); Jason Koebler, "Chicago Sun-Times Prints AI-Generated Summer Reading List With Books That Don't Exist," 404 Media, 2025년 5월 20일 (https://www.404media.co/chicago-sun-times-prints-ai-generated-summer-reading-list-with-books-that-dont-exist/)

[2] 복합 사례. 실제로 환경 정책 칼럼이 진보/보수 매체에서 정반대 반응을 얻는 현상은 빈번하게 관찰됨. 예시: 한겨레 환경 섹션 (https://www.hani.co.kr/arti/society/environment/)에서 기후변화 관련 칼럼 독자 반응 비교 가능

[3] 2024년 대한민국 의대 정원 증원 논란. 의료계 집단행동과 정부 대응이 수개월간 지속. 주요 보도: 연합뉴스, "의대 증원 놓고 정부-의료계 팽팽...국민 건강 '인질' 우려," 2024년 (https://www.yna.co.kr/); 나무위키, "2024년 대한민국 의료 대란" (https://namu.wiki/w/2024년 대한민국 의료 대란)

[4] 복합 사례. 실제 VC 업계에서 "AI로 작성한 피치덱"에 대한 피로감 표출 사례 증가 중. 참고: TechCrunch (https://techcrunch.com/), Platum (https://platum.kr/)에서 2024년 스타트업 생태계 내 관련 논의 확인 가능

[5] 나무위키, "르노코리아 남성혐오 표현 사용 논란" (https://namu.wiki/w/르노코리아 남성혐오 표현 사용 논란); 중앙일보, "신차 홍보 영상에 집게손가락…르노코리아 '남혐 논란' 발칵," 2024년 6월 28일

[6] 뉴시스, "남혐 논란 르노코리아, 사과문 'AI 작성 의혹' 시끌," 2024년 7월 1일 (https://www.newsis.com/view/NISX20240701_0002794156). 원문: "30일 한 온라인 커뮤니티에 작성자 A씨는 '르노(코리아) 사과문 AI가 써준 거였네'라는 제목의 글을 올렸다. A씨는 AI 디텍터 프로그램을 이용해 사과문을 검사했다. A씨가 프로그램을 통해 사과문을 검증했더니 'AI 100%'라는 결괏값을 내놨다."

[7] 앞서 언급한 뉴시스 기사에서 르노코리아 관계자 공식 입장. 원문: "르노코리아 측은 해당 논란에 관해 AI가 작성한 게 아니라는 입장이다. 르노코리아 관계자는 뉴시스와 통화에서 'AI로 쓴 게 아니라 르노코리아가 직접 작성한 것'이라고 밝혔다."

[8] 같은 뉴시스 기사(2024년 7월 1일)에서 기자의 자체 검증 결과. 원문: "기자가 직접 AI 디텍터로 알려진 유명 프로그램으로 사과문을 검사한 결과 B 프로그램은 사과문이 '사람에 의해 쓰였다'고 판단했고, C 프로그램은 'AI에 의해 쓰였다'고 판단했다."

[9] 아주경제, "7000억 투자해 신차 내놨는데 '남혐?'...르노코리아, 공식 사과에도 논란 확산," 2024년 7월 1일 (https://www.ajunews.com/view/20240701113214563). 원문: "다수의 차량 커뮤니티에는 '애초에 올렸다 내린 사과문을 보면 (르노가) 해당 직원을 감싸는 등 상황 파악을 전혀 하지 못하고 있다'면서 '마치 AI가 작성한 듯한 사과문을 '썼다 지웠다' 반복하면서 한국 소비자들을 농락한 것도 부정 여론에 불을 지폈다'는 글이 올라오고 있다."

[10] 나무위키, "르노코리아 남성혐오 표현 사용 논란" (https://namu.wiki/w/르노코리아 남성혐오 표현 사용 논란), 사과문 분석 섹션. 원문: "사과문 곳곳에 '사내 홍보용'이라는 문구를 집어넣어 외부인을 대상으로 한 영상이 아니라는 점을 강조하고 있는데, 추후 있을 책임소재와 피해보상에서 유리한 위치를 점하기 위한 수사로 보인다."

[11] 위 나무위키 문서, 그랑 콜레오스 사전예약 실적 부분. 원문: "이 사건의 여파로 2024년 6월 28일부터 사전 계약을 개시한 그랑 콜레오스의 3일간 계약 건수가 고작 5,000여 대에, 11일간 고작 7,135대에 그쳤다."

[12] 같은 나무위키 문서에서 KGM 액티언과의 비교 부분. 원문: "2024년 7월 15일, KGM의 신차인 액티언이 공개되고 하루 만에 사전계약량이 1만 6천 대, 4일 만에 2만 5천대 가량으로 접수됨으로, 11일간 사전예약량이 7천 대를 겨우 넘긴 그랑 콜레오스와 더욱 비교되며, 해당 사건으로 인해 르노코리아의 이미지가 얼마나 실추되었는지 다시 한 번 증명되었다."

주요 참고 링크

Chicago Sun-Times 사건 (1편 관련):

• CEO 사과문 원문: https://chicago.suntimes.com/opinion/2025/05/29/lessons-apology-from-sun-times-ceo-ai-generated-book-list
• 404 Media 보도: https://www.404media.co/chicago-sun-times-prints-ai-generated-summer-reading-list-with-books-that-dont-exist/

르노코리아 사건:

• 뉴시스 보도 (AI 의혹): https://www.newsis.com/view/NISX20240701_0002794156
• 아주경제 보도 (논란 확산): https://www.ajunews.com/view/20240701113214563
• 나무위키 상세 정리: https://namu.wiki/w/르노코리아 남성혐오 표현 사용 논란

의대 증원 논란:

• 연합뉴스: https://www.yna.co.kr/
• 나무위키 정리: https://namu.wiki/w/2024년 대한민국 의료 대란

환경 정책 칼럼 (독자 반응 비교 참고):

• 한겨레 환경 섹션: https://www.hani.co.kr/arti/society/environment/
• 조선일보 오피니언: https://www.chosun.com/opinion/

스타트업/VC 관련:

• TechCrunch: https://techcrunch.com/
• Platum (한국 스타트업 뉴스): https://platum.kr/