개발 프리랜서 vs 개발 에이전시 vs AI 개발 스튜디오 — 어떤 선택이 맞을까

성공적인 비즈니스를 위한 디지털 전환과 서비스 개발은 이제 선택이 아닌 필수가 되었습니다. 하지만 아이디어를 현실로 구현하는 과정, 특히 개발 역량이 부족한 기업이나 스타트업에게는 어떻게 개발할 것인가?라는 질문이 가장 큰 허들로 다가옵니다. 내부 개발팀을 구축하는 것은 막대한 비용과 시간이 소요되기에, 많은 기업이 외부 전문가에게 개발을 의뢰하는 외주 개발을 선택합니다.

하지만 외주 개발에도 다양한 형태가 존재합니다. 빠르게 변화하는 기술 환경 속에서 어떤 파트너를 선택해야 할지 고민하는 사업자분들이 많으실 겁니다. 비용 절감과 빠른 착수를 위해 프리랜서를 고려할 수도 있고, 안정성과 전문성을 위해 개발 에이전시를 찾을 수도 있습니다. 최근에는 AI 기술의 중요성이 커지면서 AI 개발 스튜디오라는 새로운 선택지도 부상하고 있습니다.

이 글에서는 개발 프리랜서, 개발 에이전시, 그리고 AI 개발 스튜디오의 특징을 심층적으로 비교 분석하고, 각 옵션의 장단점, 발생 가능한 실패 사례, 그리고 성공적인 프로젝트를 위한 전략을 사업자 관점에서 실용적으로 제시하고자 합니다. 여러분의 비즈니스 목표와 예산, 프로젝트의 특성에 가장 적합한 개발외주선택을 할 수 있도록 CodePick이 상세한 가이드를 제공해 드리겠습니다.

1. 개발 프리랜서: 비용 효율성과 유연성, 그러나 높은 리스크

개발 프리랜서는 개인 사업자로서 특정 기술 스택이나 경험을 바탕으로 개발 프로젝트를 수행하는 전문가입니다. 비교적 적은 예산으로 빠르게 개발을 시작해야 하는 소규모 프로젝트나 특정 기능 개발에 적합한 옵션으로 인식됩니다.

1.1. 프리랜서의 장점

• 비용 효율성: 에이전시나 스튜디오에 비해 운영 비용이 낮기 때문에, 동일한 작업 범위에서 상대적으로 저렴한 비용으로 개발을 의뢰할 수 있습니다.
• 직접적인 소통: 중간 관리자 없이 개발자와 직접 소통하므로, 의사결정 과정이 빠르고 피드백 반영이 신속하게 이루어질 수 있습니다.
• 유연한 계약: 단기 프로젝트, 특정 기능 개발 등 유연한 계약 형태가 가능하며, 필요한 시점에만 전문가를 활용할 수 있습니다.
• 전문성 집중: 특정 기술 스택에 대한 깊은 전문성을 가진 프리랜서를 찾을 경우, 해당 분야에서는 높은 품질의 결과물을 기대할 수 있습니다.

1.2. 프리랜서의 단점 및 실패 사례

프리랜서와의 협업은 매력적인 선택지처럼 보이지만, 동시에 가장 높은 리스크를 내포하고 있습니다.

• 프로젝트 관리 부재: 프리랜서는 개발 자체에 집중하는 경향이 있어, 전체 프로젝트 관리, 기획, 디자인, QA(품질 보증) 등 개발 외적인 영역에 대한 지원이 부족합니다. 이 모든 것을 의뢰 기업이 직접 관리해야 합니다.
  • 실패 사례: MVP 개발을 의뢰했으나, 기획 단계에서부터 UI/UX 디자인, 서버 구축, 배포, 테스트까지 모든 과정을 기업 대표가 직접 조율해야 했습니다. 결국 개발자는 코딩에만 집중하고 나머지 업무는 방치되어, 프로젝트 기간이 예상보다 두 배 이상 길어지고 완성도도 떨어졌습니다.
• 안정성 및 신뢰도 문제: 프리랜서는 개인의 역량과 책임감에 전적으로 의존합니다. 갑작스러운 개인 사정, 건강 문제, 혹은 다른 프로젝트와의 동시 진행으로 인해 프로젝트가 지연되거나, 심지어 연락 두절되는 최악의 상황도 발생할 수 있습니다.
  • 실패 사례: 촉박한 출시 일정에 맞춰 핵심 기능을 개발해 줄 프리랜서를 고용했으나, 개발자가 갑자기 연락 두절되어 프로젝트가 전면 중단되었습니다. 심지어 개발 중이던 코드도 제대로 인수인계받지 못해 처음부터 다시 시작해야 하는 막대한 손실을 입었습니다.
• 제한된 전문성 및 확장성: 한 명의 프리랜서가 모든 기술 스택(프론트엔드, 백엔드, 데이터베이스, 인프라 등)에 능통하기는 어렵습니다. 프로젝트 규모가 커지거나 새로운 기술 스택이 필요할 경우, 추가적인 프리랜서를 찾아야 하며 이는 관리의 복잡성을 증가시킵니다.
  • 실패 사례: 초기 웹사이트 개발을 위해 백엔드 전문 프리랜서를 고용했으나, 서비스가 성장하면서 복잡한 프론트엔드 기능과 모바일 앱 개발이 필요해졌습니다. 기존 프리랜서는 해당 분야에 약해 새로운 개발자를 찾아야 했고, 이 과정에서 코드 호환성 문제, 중복 개발 등으로 인해 비용과 시간이 낭비되었습니다.
• 법적 책임 및 사후 관리의 어려움: 프리랜서와의 계약은 에이전시에 비해 법적 책임 범위가 모호할 수 있습니다. 개발 완료 후 발생하는 버그 수정, 유지보수, 기능 개선 등에 대한 책임 소재가 불분명해 분쟁이 발생하기 쉽습니다.
  • 실패 사례: 개발 완료 후 치명적인 버그가 발견되었으나, 프리랜서는 이미 다른 프로젝트를 진행 중이라 즉각적인 대응이 어려웠습니다. 계약서에 명확한 하자 보수 기간이나 조건이 없었기 때문에, 추가 비용을 지불하고 다른 개발자를 찾아야 했습니다.

1.3. 프리랜서와 성공적으로 협업하는 전략

• 명확한 요구사항 정의 (SOW): 프로젝트 시작 전, 개발할 기능, 기술 스택, 디자인 가이드라인, 납기, 마일스톤 등 모든 요구사항을 문서화하여 작업 범위(Statement of Work, SOW)를 명확히 정의해야 합니다.
• 단계별 계약 및 결제: 전체 대금을 한 번에 지급하기보다는, 기능별 마일스톤을 설정하고 각 단계 완료 시마다 검수를 거쳐 분할 결제하는 방식을 택하세요. 에스크로 서비스 활용도 좋은 방법입니다.
• 정기적인 소통 및 진척 상황 공유: 주간 미팅, 메신저 등을 통해 개발 진척 상황을 주기적으로 확인하고 피드백을 주고받으세요.
• 포트폴리오 및 레퍼런스 확인: 지원자의 과거 프로젝트 경험, 포트폴리오, 이전 클라이언트의 평판을 꼼꼼히 확인하여 역량과 신뢰성을 검증해야 합니다.
• 계약서 작성의 중요성: 작업 범위, 납기, 비용, 지불 조건, 하자 보수, 지식 재산권 귀속, 비밀 유지 등 모든 중요한 사항을 명확히 명시한 계약서를 반드시 작성해야 합니다.

2. 개발 에이전시: 안정성과 전문성, 그리고 종합적인 솔루션

개발 에이전시는 기획부터 디자인, 개발, 테스트, 배포, 유지보수까지 개발 프로젝트의 전 과정을 전문적으로 수행하는 기업입니다. 다양한 분야의 전문가들(기획자, 디자이너, 프론트엔드/백엔드 개발자, QA 엔지니어, 프로젝트 매니저 등)로 구성된 팀이 체계적인 프로세스에 따라 프로젝트를 진행합니다.

2.1. 개발 에이전시의 장점

• 종합적인 프로젝트 관리: 전문 프로젝트 매니저(PM)가 프로젝트의 기획부터 완료까지 전 과정을 총괄하여 관리합니다. 의뢰 기업은 개발 외적인 부분에 대한 부담을 덜고 핵심 비즈니스에 집중할 수 있습니다.
• 다양한 전문성: 기획, 디자인, 개발(프론트엔드, 백엔드), 데이터베이스, 서버 인프라, QA 등 각 분야의 전문 인력들이 유기적으로 협력하여 프로젝트를 진행합니다.
• 높은 안정성 및 신뢰도: 기업 형태로 운영되므로, 프리랜서와 달리 갑작스러운 이탈이나 연락 두절의 리스크가 현저히 낮습니다. 법적 책임과 사후 관리도 명확합니다.
• 체계적인 개발 프로세스: 요구사항 분석, 설계, 개발, 테스트, 배포, 유지보수로 이어지는 표준화된 개발 프로세스를 통해 예측 가능하고 안정적인 결과물을 제공합니다.
• 확장성 및 유지보수 용이: 프로젝트 규모가 커지거나 추가 기능 개발이 필요할 경우, 내부 인력을 유연하게 투입하여 대응할 수 있으며, 장기적인 유지보수 계약도 가능합니다.

2.2. 개발 에이전시의 단점 및 실패 사례

에이전시는 안정적이지만, 모든 프로젝트에 완벽하게 들어맞는 것은 아닙니다.

• 높은 개발 비용: 프리랜서에 비해 인건비, 운영비, 관리비 등이 포함되므로 전체 개발 비용이 상대적으로 높습니다.
  • 실패 사례: 예산이 빠듯한 스타트업이 대규모 에이전시에 MVP 개발을 의뢰했습니다. 초기 견적은 예상 범위 내였으나, 개발 과정에서 작은 기능 변경이나 추가 요청에도 견적 외 비용이 발생하여 최종 비용이 예산을 훨씬 초과했습니다.
• 간접적인 소통 및 의사결정 지연: 프로젝트 매니저를 통한 간접적인 소통 방식은 의사결정 과정이 프리랜서보다 길어질 수 있습니다. 개발자와 직접 소통하기 어렵다는 점이 답답하게 느껴질 수도 있습니다.
  • 실패 사례: 에이전시와 주간 미팅을 통해 피드백을 전달했지만, PM을 거쳐 개발팀에 전달되는 과정에서 내용이 왜곡되거나 누락되어 불필요한 재작업이 반복되었습니다. 결국 프로젝트 일정이 지연되고 만족도도 떨어졌습니다.
• 표준화된 솔루션의 한계: 특정 에이전시가 가진 개발 방법론이나 기술 스택에 갇혀, 프로젝트의 특수성을 충분히 반영하지 못하고 일반적인 솔루션을 제시할 수도 있습니다.
  • 실패 사례: 특정 산업 분야에 특화된 혁신적인 서비스를 개발하고자 했으나, 에이전시는 자신들이 주로 사용하는 범용적인 프레임워크와 디자인 템플릿을 고집했습니다. 결과적으로 경쟁사와 차별화되지 않는 평범한 서비스가 되어 버렸습니다.

2.3. 개발 에이전시와 성공적으로 협업하는 전략

• 명확한 요구사항 정의 및 제안 요청서(RFP) 작성: 프로젝트의 목표, 주요 기능, 사용자 시나리오, 예산, 기간 등을 상세하게 기술한 RFP를 작성하여 여러 에이전시에 공유하고 제안을 받으세요.
• 포트폴리오 및 레퍼런스 확인: 의뢰하려는 서비스와 유사한 분야의 개발 경험이 있는지, 실제 출시된 서비스의 퀄리티는 어떤지 꼼꼼히 확인하세요. 기존 클라이언트의 평가도 중요합니다.
• 개발팀과의 직접 미팅: 계약 전, 프로젝트를 실제로 진행할 개발팀의 핵심 인력들과 직접 만나 기술 역량, 소통 방식, 프로젝트 이해도를 확인하는 것이 좋습니다.
• 계약의 투명성 및 범위 명확화: 계약서에 개발 범위(SOW), 개발 기간, 비용 및 지불 조건, 유지보수 조건, 지식 재산권 귀속, 변경 관리 프로세스 등을 상세하고 투명하게 명시해야 합니다.
• 정기적인 소통 및 마일스톤 검수: 주간 또는 격주 단위로 정기적인 미팅을 통해 진행 상황을 공유하고, 각 마일스톤 완료 시마다 철저한 검수를 진행하여 피드백을 즉시 반영하도록 합니다.
• 커뮤니케이션 채널 확립: PM 외에도 필요시 개발팀과 직접 소통할 수 있는 채널을 미리 협의해두는 것이 좋습니다.

3. AI 개발 스튜디오: 인공지능 전문 기술과 미래 지향적 솔루션

AI 개발 스튜디오는 인공지능(AI) 기술을 전문적으로 연구하고 개발하는 기업입니다. 머신러닝, 딥러닝, 자연어 처리(NLP), 컴퓨터 비전 등 특정 AI 기술 분야에 특화된 전문성을 바탕으로 AI 기반 서비스나 솔루션을 구축합니다. 최근 AI 기술의 발전과 함께 그 중요성이 더욱 커지고 있는 외주 개발 옵션입니다.

3.1. AI 개발 스튜디오의 장점

• 최고 수준의 AI 전문성: AI 모델 설계, 데이터 전처리, 학습, 평가, 배포 등 AI 개발 전 과정에 대한 깊이 있는 지식과 경험을 보유하고 있습니다. 최신 AI 기술 트렌드와 연구 동향에 밝아 혁신적인 솔루션을 제시할 수 있습니다.
• 고급 기술 스택 및 인프라: 대규모 데이터 처리, GPU 기반 고성능 컴퓨팅 등 AI 개발에 필수적인 고급 기술 스택과 인프라를 갖추고 있습니다.
• 연구 개발(R&D) 역량: 단순 개발을 넘어, 특정 문제 해결을 위한 AI 알고리즘 연구 및 개발 역량을 보유한 경우가 많습니다. 이는 비즈니스에 실질적인 경쟁 우위를 제공할 수 있습니다.
• 데이터 전략 수립 지원: AI 모델 학습에 필수적인 데이터 수집, 가공, 관리 전략 수립에 대한 전문적인 컨설팅을 제공합니다.
• 미래 지향적 솔루션: AI 기술을 활용하여 기존 비즈니스 모델을 혁신하거나 새로운 가치를 창출하는 데 도움을 줍니다.

3.2. AI 개발 스튜디오의 단점 및 실패 사례

AI 개발은 높은 잠재력을 가지고 있지만, 그만큼 특수성과 어려움도 따릅니다.

• 매우 높은 개발 비용: AI 개발은 고도의 전문성과 고성능 인프라, 그리고 많은 연구 개발 시간이 필요하므로, 일반적인 개발 에이전시보다 훨씬 높은 비용이 발생합니다.
  • 실패 사례: AI라는 단어에 막연히 이끌려 AI 개발 스튜디오에 서비스 개선을 의뢰했습니다. 하지만 실제 비즈니스 문제에 AI를 적용하기 위한 데이터 준비, 모델 학습, 검증 과정에서 예상보다 훨씬 많은 시간과 비용이 소요되었고, 결국 초기 예산을 3배 이상 초과했습니다.
• 긴 개발 기간 및 불확실성: AI 모델 개발은 연구 개발 성격이 강하여, 일반적인 소프트웨어 개발보다 예측 불가능한 변수가 많고 개발 기간이 길어질 수 있습니다. 기대했던 성능이 나오지 않을 수도 있습니다.
  • 실패 사례: 고객 상담 챗봇에 AI 기반 자연어 처리 기능을 도입하고자 했으나, 한국어 특유의 비정형적인 문장을 이해하고 답변하는 모델을 구축하는 데 예상보다 훨씬 오랜 시간이 걸렸습니다. 결국 출시 일정을 맞추지 못하고 경쟁사에 선수를 빼앗겼습니다.
• 데이터 준비의 어려움: AI 모델 학습을 위한 양질의 데이터 확보 및 전처리는 매우 중요하며, 이 과정에서 많은 시간과 노력이 필요합니다. 데이터가 부족하거나 정제되지 않으면 AI 모델의 성능이 크게 저하됩니다.
  • 실패 사례: 특정 이미지에서 불량품을 자동으로 검출하는 AI 솔루션을 개발하려 했으나, AI 학습에 필요한 불량품 이미지 데이터가 충분히 확보되지 않았습니다. 결국 AI 모델은 낮은 정확도를 보였고, 수작업 검수를 완전히 대체하지 못했습니다.
• 명확한 목표 설정의 중요성: AI는 만능 해결사가 아닙니다. AI를 통해 무엇을 해결하고 싶은지, 어떤 비즈니스 가치를 창출할 것인지 명확한 목표 설정이 없으면 성공하기 어렵습니다.
  • 실패 사례: "우리 서비스에도 AI를 도입하고 싶다"는 막연한 목표로 AI 스튜디오에 의뢰했습니다. 스튜디오는 여러 AI 기술을 제안했지만, 정작 기업 내부에서는 어떤 AI 기능이 가장 필요한지, 어떤 문제를 해결할 수 있을지 명확한 합의가 이루어지지 않아 프로젝트가 표류했습니다.

3.3. AI 개발 스튜디오와 성공적으로 협업하는 전략

• 명확한 비즈니스 문제 정의: AI로 해결하고자 하는 구체적인 비즈니스 문제와 기대 효과를 명확히 정의하세요. AI는 도구일 뿐, 문제를 명확히 이해하는 것이 선행되어야 합니다.
• 데이터 가용성 및 품질 확인: AI 모델 학습에 필요한 데이터가 충분히 확보되어 있는지, 그리고 그 데이터의 품질은 좋은지 사전에 검토해야 합니다. 데이터 전략 수립에 대한 컨설팅을 적극적으로 활용하세요.
• POC(Proof of Concept) 또는 MVP 개발: 전체 AI 솔루션을 한 번에 개발하기보다는, 핵심적인 AI 기능에 대한 POC나 MVP(Minimum Viable Product)를 먼저 개발하여 기술의 적용 가능성과 비즈니스 가치를 검증하는 것이 현명합니다.
• 전문성 검증: AI 스튜디오의 과거 프로젝트, 연구 논문, 보유 특허 등을 통해 AI 분야의 실제 전문성을 확인하세요. 특정 AI 기술 분야(예: NLP, 컴퓨터 비전)에 특화된 스튜디오인지도 중요합니다.
• 윤리적 고려 및 법적 준수: AI 개발은 데이터 프라이버시, 편향성, 책임 소재 등 윤리적, 법적 문제와 밀접하게 관련되어 있습니다. 이에 대한 스튜디오의 이해와 대응 방안을 확인해야 합니다.
• 장기적인 파트너십: AI 기술은 지속적인 최적화와 업데이트가 필요합니다. 장기적인 관점에서 AI 스튜디오와의 파트너십을 고려하는 것이 좋습니다.

4. 세 가지 옵션 비교: 한눈에 보는 장단점

세 가지 개발 외주 옵션의 특징을 비교표로 정리하여, 여러분의 프로젝트에 어떤 선택이 가장 적합할지 직관적으로 판단하는 데 도움을 드리겠습니다.

5. 나에게 맞는 선택 가이드: 프로젝트 특성에 따른 최적의 파트너

이제 세 가지 옵션의 장단점을 파악했으니, 여러분의 프로젝트에 가장 적합한 파트너를 선택하기 위한 실질적인 가이드를 제시합니다.

5.1. 프로젝트 규모 및 복잡성

• 소규모, 단일 기능, 단순 웹페이지/앱 개발: 개발 프리랜서가 비용 효율적일 수 있습니다. 단, 의뢰 기업이 프로젝트 관리 역량을 갖추고 있어야 합니다.
• 중대형 규모의 웹 플랫폼, 복잡한 모바일 앱, 기업 시스템 개발: 개발 에이전시가 안정적인 프로젝트 관리와 다양한 전문 인력으로 성공 가능성을 높입니다.
• AI 기반의 추천 시스템, 예측 모델, 챗봇, 이미지/음성 인식 서비스 등: AI 개발 스튜디오가 필수적입니다. AI 기술의 깊은 이해와 연구 개발 역량이 필요합니다.

5.2. 예산 및 기간

• 예산이 매우 제한적이고 빠르게 결과물을 보고 싶을 때: 개발 프리랜서가 초기 진입 장벽이 낮습니다. 하지만 예상치 못한 리스크에 대비해야 합니다.
• 합리적인 예산 내에서 안정적인 개발과 사후 관리를 원할 때: 개발 에이전시가 균형 잡힌 선택입니다.
• 높은 예산을 투자하여 미래 성장 동력을 확보하고 싶을 때: AI 개발 스튜디오를 고려해야 합니다. AI 개발은 고비용 고효율의 특성을 가집니다.

5.3. 내부 개발 역량 및 관리 능력

• 내부에 개발팀이 없거나, PM/기획 역량이 충분하여 외주 개발자만 관리하면 될 때: 개발 프리랜서를 통해 부족한 개발 인력을 보충할 수 있습니다.
• 내부 인력이 부족하여 기획부터 개발, 디자인, 테스트, 배포까지 모든 과정을 외부에 맡기고 싶을 때: 개발 에이전시가 원스톱 솔루션을 제공합니다.
• AI에 대한 지식이 부족하고, 데이터 전략부터 AI 모델 설계까지 전문적인 지원이 필요할 때: AI 개발 스튜디오의 컨설팅 및 개발 역량을 활용해야 합니다.

5.4. 기술 스택 및 요구되는 전문성

• 특정 언어나 프레임워크에 대한 숙련된 개발자가 필요할 때: 해당 기술 스택에 특화된 개발 프리랜서를 찾을 수 있습니다.
• 다양한 기술 스택이 복합적으로 필요하고, 기술 간의 연동 및 통합이 중요할 때: 개발 에이전시가 여러 전문가의 협업을 통해 시너지를 낼 수 있습니다.
• 머신러닝, 딥러닝 등 최신 AI 기술이 핵심 역량으로 요구될 때: AI 개발 스튜디오 외에는 대안이 거의 없습니다.

6. 외주 개발 성공을 위한 공통 전략: 실패를 피하고 성공으로 이끄는 길

어떤 유형의 파트너를 선택하든, 외주 개발 프로젝트의 성공을 위해서는 몇 가지 공통적인 전략을 반드시 숙지하고 실행해야 합니다. 개발외주선택의 실패 사례들은 대부분 이러한 기본적인 원칙들을 간과했을 때 발생합니다.

6.1. 명확한 요구사항 정의 및 문서화

"말하는 대로 만들어주세요"는 외주 개발의 가장 위험한 발상입니다. 프로젝트의 목표, 핵심 기능, 사용자 시나리오, 디자인 가이드라인, 기술 스택, 예상되는 데이터 흐름 등 모든 것을 상세하게 문서화해야 합니다. 이는 개발자와의 오해를 줄이고, 개발 범위(Scope)를 명확히 하여 불필요한 추가 비용 발생을 막는 가장 중요한 단계입니다. 요구사항 정의서(SRS), 기능 명세서, 와이어프레임, 스토리보드 등을 활용하세요.

6.2. 투명하고 지속적인 소통 채널 확보

어떤 파트너와 협업하든, 소통은 프로젝트 성공의 핵심입니다.

• 정기적인 미팅: 주간 또는 격주 단위로 진행 상황을 공유하고 피드백을 주고받는 정기적인 미팅을 계획하세요.
• 효율적인 커뮤니케이션 도구: Slack, Notion, Jira, Trello 등 프로젝트 관리 및 커뮤니케이션 도구를 활용하여 모든 논의와 결정 사항을 기록하고 추적하세요.
• 피드백의 구체성: "좀 더 예쁘게 해주세요"와 같은 추상적인 피드백 대신, "버튼의 색상을 #FF0000으로 변경하고, 폰트 크기를 14px로 해주세요"와 같이 구체적인 피드백을 제공해야 합니다.

6.3. 단계별 검수 및 마일스톤 관리

전체 프로젝트를 한 번에 검수하려 하지 말고, 중요한 마일스톤마다 개발 결과물을 검수하고 피드백을 반영하는 과정을 거쳐야 합니다. 이는 문제점을 조기에 발견하고 수정하여 최종 결과물의 품질을 높이는 데 필수적입니다.

• 기능 단위 검수: 각 기능 개발이 완료될 때마다 의도대로 작동하는지 확인하세요.
• UI/UX 검수: 디자인 가이드라인에 맞춰 구현되었는지, 사용자 경험에 문제는 없는지 확인하세요.
• 테스트 케이스 작성: 어떤 상황에서 어떤 결과가 나와야 하는지 구체적인 테스트 케이스를 작성하여 전달하고, 이를 바탕으로 검수를 진행하세요.

6.4. 명확한 계약서 작성 및 법적 보호 장치 마련

외주 개발 계약은 단순한 약속이 아닌, 법적 구속력을 가지는 문서입니다. 다음 사항들을 반드시