Nano Banana Pro로 제작하는 4가지 유형의 과학 연구 방법론 도표: 아키텍처 다이어그램부터 시스템 파이프라인까지의 완전 실습 가이드

저자 주: Nano Banana Pro를 사용하여 모델 아키텍처 다이어그램, 알고리즘 순서도, 인코더-디코더 프레임워크 다이어그램, 시스템 파이프라인 다이어그램 등 4가지 유형의 연구 방법론 다이어그램을 제작하는 방법을 단계별로 친절하게 알려드립니다. 프롬프트 템플릿과 베스트 프랙티스도 함께 제공합니다.

연구 논문의 방법론 다이어그램(Methodology Diagrams)은 심사위원과 독자가 여러분의 연구 방법을 이해하는 첫 번째 관문입니다. 명확한 아키텍처 다이어그램 한 장은 때로 텍스트 한 페이지보다 훨씬 더 강력한 설득력을 발휘하죠. 하지만 논문 게재 수준의 방법론 다이어그램을 직접 제작하려면 보통 4~8시간의 디자인 작업이 필요합니다. Nano Banana Pro의 연구용 다이어그램 제작 기능이 이러한 상황을 바꾸고 있습니다. PaperBanana 프레임워크의 핵심 렌더링 엔진인 Nano Banana Pro는 텍스트 설명을 도형, 커넥터, 연구용 아이콘이 포함된 전문적인 방법론 다이어그램으로 정밀하게 변환해 줍니다.

핵심 가치: 이 글을 읽고 나면 Nano Banana Pro를 활용해 4가지 유형의 방법론 다이어그램을 제작하기 위한 전체 프롬프트 템플릿, 3단계 워크플로우, 그리고 7가지 핵심 실무 팁을 마스터하게 됩니다. 이를 통해 논문 시각화 작업의 효율을 획기적으로 높여보세요.

Nano Banana Pro 科研制图核心要点

Nano Banana Pro 科研制图为何适合方法论图

方法论图是 PaperBanana 框架的核心优势场景。与统计图表不同，方法论图不涉及精确数值，而是需要表达组件之间的逻辑关系、数据流向和空间层次——这恰好是 Nano Banana Pro 科研制图的强项。在 PaperBanana 的评测中，其 Visualizer 智能体基于 Nano Banana Pro 渲染的方法论图，在 292 个 NeurIPS 2025 测试用例中取得了 72.7% 的盲评胜率。

具体而言，Nano Banana Pro 科研制图在以下方面表现突出：生成精确的几何形状和圆角矩形、渲染清晰的箭头和连接线、正确拼写和放置组件标签、使用和谐的学术配色方案。这些能力使其能够生成符合顶级会议标准的模型架构、算法流程、编码-解码器框架和系统管线图。

Nano Banana Pro 과학 논문 시각화: 4가지 방법론 도식 상세 가이드

유형 1: 모델 아키텍처 다이어그램 (Model Architecture)

모델 아키텍처 다이어그램은 딥러닝 논문에서 가장 흔히 볼 수 있는 방법론 도식 유형이에요. 네트워크 레이어의 적층 방식, 특징 변환 과정, 그리고 핵심 모듈을 보여주어야 하죠. Nano Banana Pro는 Transformer, CNN, GAN 등 클래식한 아키텍처를 시각적으로 훌륭하게 렌더링해 줍니다.

프롬프트 템플릿:

Generate a clean academic methodology diagram showing a Vision Transformer
(ViT) architecture. Layout: left-to-right flow.

Components:
- Input image (224×224) split into 16×16 patches
- Linear embedding layer (flat rectangles)
- Positional encoding (small + symbol)
- 12× Transformer encoder blocks (stacked rounded rectangles)
  - Each block: Multi-Head Self-Attention → Layer Norm → MLP → Layer Norm
- Classification head (single rectangle)
- Output: class prediction

Style: flat vector, academic, clean lines, minimal colors (blue primary,
gray secondary), white background, labeled components with short identifiers.
Aspect ratio: 3:2. No decorative elements.

핵심 팁:

• 「left-to-right flow」 또는 「top-to-bottom flow」를 사용하여 데이터 흐름 방향을 명확히 지정하세요.
• 「rounded rectangles」와 「flat rectangles」를 사용하여 서로 다른 유형의 네트워크 레이어를 구분해 보세요.
• 레이블은 "MHA", "FFN", "LN"과 같은 짧은 식별자를 사용해야 텍스트가 너무 길어져 레이아웃이 흐트러지는 것을 방지할 수 있습니다.
• 「no decorative elements」를 지정하여 AI가 불필요한 장식을 추가하지 않도록 하세요.

유형 2: 알고리즘 플로우차트 (Algorithm Flow)

알고리즘 플로우차트는 여러 단계의 실행 순서, 조건 분기, 반복 구조를 표현해야 합니다. PaperBanana의 Planner 에이전트는 알고리즘 설명을 요소 유형, 공간 관계, 연결 방식이 포함된 구조화된 시각적 레이아웃 설계안으로 해체한 뒤, Nano Banana Pro를 통해 정밀하게 렌더링합니다.

프롬프트 템플릿:

Generate an academic algorithm flowchart for a self-supervised learning
training pipeline. Layout: top-to-bottom with branching.

Steps:
1. Input: Unlabeled dataset (cylinder shape)
2. Data augmentation: two augmented views (branching into two paths)
3. Left path: Online encoder → Projector → Predictor
4. Right path: Target encoder → Projector (with stop-gradient symbol)
5. Cosine similarity loss (diamond shape, merge point)
6. EMA update (dashed arrow from online to target encoder)

Use standard flowchart conventions: rectangles for processes, diamonds
for decisions, cylinders for data stores. Arrows with labels where needed.
Style: clean academic, 3-4 colors max, white background.

유형 3: 인코더-디코더 프레임워크 도식 (Encoder-Decoder)

인코더-디코더는 시퀀스-투-시퀀스(sequence-to-sequence) 모델의 핵심 패러다임입니다. Nano Banana Pro는 인코더와 디코더 사이의 정보 전달, 어텐션 연결, 스킵 커넥션(skip connection)과 같은 복잡한 관계를 정확하게 그려낼 수 있습니다.

프롬프트 템플릿:

Generate an academic diagram of a U-Net encoder-decoder architecture for
medical image segmentation. Layout: symmetric U-shape.

Left side (Encoder):
- 4 levels of downsampling blocks
- Each block: Conv3×3 → BN → ReLU → Conv3×3 → BN → ReLU → MaxPool
- Feature maps: 64 → 128 → 256 → 512

Bottom (Bottleneck):
- 1024 channels, no pooling

Right side (Decoder):
- 4 levels of upsampling blocks with transposed convolution
- Skip connections: horizontal arrows from encoder to decoder at each level
- Feature maps: 512 → 256 → 128 → 64

Output: 1×1 Conv → Sigmoid → Segmentation mask

Show channel numbers at each level. Use blue for encoder, green for decoder,
gray arrows for skip connections. Clean academic style, labeled components.

유형 4: 시스템 파이프라인 다이어그램 (System Pipeline)

시스템 파이프라인 다이어그램은 멀티 모듈 시스템의 데이터 처리 흐름과 모듈 간의 협업 관계를 보여줍니다. 이는 여러 단계로 구성된 시스템을 다루는 논문에서 없어서는 안 될 중요한 도식 유형이죠.

프롬프트 템플릿:

Generate a system pipeline diagram for a multimodal RAG system.
Layout: left-to-right, three-stage pipeline.

Stage 1 - Ingestion:
- Document loader (PDF, HTML, images)
- Text extraction + OCR
- Chunking with overlap

Stage 2 - Indexing:
- Text embedding (dense vectors)
- Image embedding (CLIP)
- Vector database (Pinecone/Milvus)

Stage 3 - Retrieval & Generation:
- Query encoder
- Hybrid search (dense + sparse)
- Re-ranker
- LLM generation with retrieved context

Use distinct colored blocks for each stage. Arrows show data flow direction.
Include small icons for document types. Academic style, clean layout.

🎯 기술 제안: 위의 4가지 프롬프트 템플릿은 **APIYI(apiyi.com)**를 통해 Nano Banana Pro API를 호출하여 바로 사용할 수 있습니다. 이 플랫폼은 OpenAI 호환 형식을 지원하며, 과학 논문 방법론 도식 한 장당 비용은 단 $0.05로, Google 공식 가격의 20% 수준에 불과합니다. 온라인 도구인 Image.apiyi.com을 사용하면 코드 없이도 빠르게 테스트해 볼 수 있습니다.

Nano Banana Pro 과학 논문 시각화 3단계 워크플로우

단일 프롬프트만으로 방법론 도식을 생성하는 것은 간편하지만, 만족스러운 결과를 얻으려면 여러 번 시도해야 하는 경우가 많아요. 업계의 베스트 프랙티스는 3단계 워크플로우를 채택하는 것인데, 이는 PaperBanana 프레임워크의 Planner → Visualizer → Critic 협업 로직을 단순화한 버전입니다.

1단계: Architect (구조 설계)

이미지를 생성하기 전에 먼저 텍스트로 도식의 구조를 명확히 정의하세요.

• 컴포넌트 리스트: 나타나야 할 모든 모듈과 요소를 나열합니다.
• 공간 관계: 컴포넌트 간의 상대적 위치(상하, 좌우, 중첩)를 정의합니다.
• 연결 관계: 화살표 방향, 실선/점선 여부, 스킵 커넥션을 명확히 합니다.
• 시각적 계층: 주요 컴포넌트(큰 사이즈, 진한 색상)와 보조 요소(작은 사이즈, 연한 색상)를 구분합니다.

이 단계는 PaperBanana의 Planner 에이전트 역할에 해당하며, 논문의 방법론 텍스트를 공간 관계와 시각적 계층이 포함된 구조화된 설명으로 변환합니다.

2단계: Render (이미지 렌더링)

구조화된 설명을 Nano Banana Pro용 프롬프트로 변환합니다. 이때 다음과 같은 핵심 제약 조건을 포함하세요.

• 레이아웃 제약: 가로세로 비율(2단 구성 논문에는 3:2 권장), 배치 방향을 지정합니다.
• 스타일 제약: 「flat vector, academic, clean lines」 등을 명시합니다.
• 텍스트 제약: 짧은 레이블을 사용하고 긴 문장은 피합니다.
• 색상 제약: 주색상을 3~4가지로 제한합니다. (예: 「blue: primary, orange: accent, gray: secondary」)

3단계: Edit (디테일 수정)

Nano Banana Pro가 생성한 결과물은 래스터(비트맵) 이미지이므로, 최종 출판을 위해서는 정밀한 수정이 필요할 수 있습니다.

• 벡터 그래픽 소프트웨어에서 모든 텍스트 레이블을 교체합니다. (학술지 요구 사항에 맞는 폰트와 크기 적용)
• 화살표 방향과 연결선이 정확한지 확인합니다.
• 흑백 출력 시에도 가독성이 확보되는지(Grayscale readability) 검증합니다.
• 선 두께를 통일합니다. (전체 패널에서 일관성 유지 권장)
• 300 dpi 이상의 PDF/EPS/TIFF 형식으로 내보냅니다.

Nano Banana Pro 과학 연구 도식 제작 퀵 스타트

초간단 예시: Transformer 아키텍처 방법론 도식 생성하기

다음은 API를 통해 모델 아키텍처 방법론 도식을 생성하는 가장 간단한 호출 방식입니다.

import openai

client = openai.OpenAI(
    api_key="YOUR_API_KEY",
    base_url="https://vip.apiyi.com/v1"  # APIYI 통합 인터페이스 사용
)

# Nano Banana Pro를 사용하여 Transformer 아키텍처 도식 생성
response = client.chat.completions.create(
    model="nano-banana-pro",
    messages=[{
        "role": "user",
        "content": (
            "Generate a clean academic methodology diagram: "
            "Transformer encoder-decoder architecture. "
            "Left: 6× encoder blocks (self-attention + FFN). "
            "Right: 6× decoder blocks (masked self-attention + "
            "cross-attention + FFN). "
            "Arrows: encoder output → decoder cross-attention. "
            "Style: flat vector, academic, blue/gray palette, "
            "labeled components, 3:2 aspect ratio."
        )
    }]
)
print(response.choices[0].message.content)

import openai
from typing import Optional, List

def generate_methodology_diagram(
    description: str,
    diagram_type: str = "architecture",
    layout: str = "left-to-right",
    palette: str = "blue primary, gray secondary",
    aspect_ratio: str = "3:2"
) -> str:
    """
    Nano Banana Pro를 사용하여 과학 연구 방법론 도식 생성

    Args:
        description: 방법론 도식 내용 설명
        diagram_type: 도식 유형 - architecture/flowchart/encoder-decoder/pipeline
        layout: 레이아웃 방향 - left-to-right/top-to-bottom/u-shape
        palette: 색상 구성
        aspect_ratio: 가로세로 비율

    Returns:
        생성 결과
    """
    client = openai.OpenAI(
        api_key="YOUR_API_KEY",
        base_url="https://vip.apiyi.com/v1"  # APIYI 통합 인터페이스
    )

    layout_hints = {
        "architecture": "Show layer stacking and feature transformations",
        "flowchart": "Use standard flowchart shapes with clear branching",
        "encoder-decoder": "Symmetric layout with skip connections",
        "pipeline": "Multi-stage blocks with data flow arrows"
    }

    prompt = f"""Generate a clean academic methodology diagram.
Type: {diagram_type}
Layout: {layout}
{layout_hints.get(diagram_type, '')}

Description:
{description}

Style constraints:
- Flat vector, academic, clean lines
- Color palette: {palette}
- Aspect ratio: {aspect_ratio}
- Labeled components with short identifiers
- No decorative elements
- White or light background"""

    try:
        response = client.chat.completions.create(
            model="nano-banana-pro",
            messages=[{"role": "user", "content": prompt}],
            max_tokens=4096
        )
        return response.choices[0].message.content
    except Exception as e:
        return f"Error: {str(e)}"

# 예시: 논문에 들어갈 3개의 방법론 도식 배치 생성
diagrams = [
    {
        "description": "Vision Transformer: image patches → linear embedding → 12× transformer blocks → classification head",
        "diagram_type": "architecture",
        "layout": "left-to-right"
    },
    {
        "description": "Self-supervised contrastive learning: augmented views → online/target encoders → cosine similarity loss → EMA update",
        "diagram_type": "flowchart",
        "layout": "top-to-bottom"
    },
    {
        "description": "U-Net: 4-level encoder (conv+pool) → bottleneck → 4-level decoder (upconv+concat) with skip connections",
        "diagram_type": "encoder-decoder",
        "layout": "u-shape"
    }
]

for i, d in enumerate(diagrams):
    print(f"--- Generating diagram {i+1}: {d['diagram_type']} ---")
    result = generate_methodology_diagram(**d)
    print(result[:200])

💰 비용 최적화: APIYI(apiyi.com)를 통해 Nano Banana Pro 과학 연구 제도를 호출하면, 도식 한 장당 비용이 약 $0.05에 불과해요. 이는 Google 공식 가격인 $0.234 대비 약 80% 저렴한 수준이죠. 논문 한 편에 보통 35장의 도식이 들어가는데, 3단계 워크플로우를 통해 각 도식당 35개의 후보 버전을 생성하더라도 총비용은 $1가 채 되지 않아요. 온라인 도구인 Image.apiyi.com을 이용하면 코드 없이도 이미지를 생성할 수 있어 프롬프트 효과를 빠르게 확인하기에 좋습니다.

Nano Banana Pro 과학 연구 도식 제작 7가지 핵심 실전 팁

PaperBanana 평가 데이터와 커뮤니티의 베스트 프랙티스를 바탕으로, Nano Banana Pro를 활용한 과학 연구 방법론 도식의 품질을 획기적으로 높여줄 7가지 팁을 소개합니다.

팁 1: 서술형 설명 대신 스키마 프롬프트(Schema Prompt) 사용하기

Nano Banana Pro는 자연어 서술보다 구조화된 입력에 훨씬 더 잘 반응해요. 프롬프트를 긴 문장으로 쓰기보다는 「컴포넌트 리스트 + 공간적 관계 + 스타일 제약」의 스키마 형식으로 구성해 보세요.

팁 2: 색상은 3~4가지 이내로 제한하기

학술 도식의 전문성은 절제된 색상에서 나옵니다. ColorBrewer 색상 체계를 사용하는 것을 추천하며, 색맹인 독자를 배려해 빨강-초록 조합은 피하는 것이 좋아요. 추천 조합은 파란색(주색) + 주황색(강조) + 회색(배경/보조)입니다.

팁 3: 레이블은 짧은 식별자 사용하기

Nano Banana Pro의 텍스트 렌더링 능력은 뛰어나지만, 레이블이 길어지면 배치가 복잡해질 수 있어요. 「MHA」, 「FFN」, 「BN」 같은 약어 식별자를 사용하고, 전체 명칭은 논문의 캡션(Caption)에서 보충 설명하는 것이 깔끔합니다.

팁 4: 한 번에 하나의 패널만 생성하기

방법론 도식에 여러 개의 패널(예: Figure 1a, 1b, 1c)이 포함된다면, 한꺼번에 생성하려 하지 말고 각각 생성한 뒤 수동으로 합치는 것이 좋아요. 단일 패널로 생성할 때 품질과 제어 가능성이 훨씬 높기 때문입니다.

팁 5: 명확한 레이아웃 방향 지정하기

「left-to-right flow」, 「top-to-bottom」, 「symmetric U-shape」와 같이 명확한 지시어를 사용하는 것이 단순히 「깔끔한 레이아웃」이라고 말하는 것보다 훨씬 효과적이에요. 레이아웃 방향은 데이터의 흐름과 일치해야 합니다.

팁 6: 여러 버전을 생성하여 비교하기

Nano Banana Pro의 저렴한 비용을 십분 활용해 보세요. 각 도식마다 3~5개의 후보 버전을 생성하면 버전마다 레이아웃, 색상, 레이블 위치가 조금씩 다르게 나옵니다. 그중에서 가장 최적의 안을 선택하세요.

팁 7: 논문에 AI 보조 선언 기재하기

최근 많은 주요 저널에서 AI 도구 사용 여부를 공개하도록 요구하고 있어요. Figure Caption이나 방법론 섹션에 「Schematic generated with Nano-Banana-Pro and edited in [소프트웨어 이름]」과 같이 명시하는 것을 권장합니다. 제출 전 해당 저널의 AI 사용 정책을 반드시 확인하세요.

🎯 실전 제언: 위의 7가지 팁을 조합해서 사용하면 Nano Banana Pro를 통해 30분 안에 논문 게재 수준의 방법론 도식을 완성할 수 있어요. APIYI(apiyi.com) 플랫폼을 통해 API를 호출하면 후보 버전을 대량으로 생성해도 비용 부담이 매우 적습니다(장당 약 $0.05).

PaperBanana Planner-Visualizer 협업 원리

PaperBanana 프레임워크에서 Planner와 Visualizer 두 에이전트가 어떻게 협업하는지 이해하면, 더 높은 품질의 Nano Banana Pro 연구용 도식 프롬프트를 작성하는 데 도움이 돼요.

Planner 에이전트의 방법론 도식 설계 방식

PaperBanana의 Planner 에이전트는 논문 방법론 텍스트를 입력받아 3가지 핵심 차원을 포함하는 구조화된 '장면 명세서(Scene Specification)'를 생성해요.

• 컴포넌트 차원: 모든 시각적 요소와 유형(직사각형, 원형, 마름모, 화살표 등)을 나열해요.
• 공간 차원: 요소 간의 상대적 위치와 정렬 방식을 정의해요.
• 계층 차원: 시각적 가중치를 표시해요(주요 모듈은 큰 사이즈와 진한 색상으로, 보조 요소는 작은 사이즈와 연한 색상으로 설정).

Visualizer 에이전트의 렌더링 방식

Visualizer 에이전트는 Planner가 만든 장면 명세서를 Nano Banana Pro 모델에 전달하여 정밀한 렌더링을 실행해요. Nano Banana Pro 연구용 도식 제작의 핵심 장점은 다음과 같아요.

• 도형 정밀도: 직사각형, 둥근 직사각형, 마름모, 원형 등 기하학적 도형의 경계가 아주 선명해요.
• 커넥터 품질: 화살표 방향이 정확하고, 연결선 끝점이 잘 맞으며, 실선과 점선 구분이 뚜렷해요.
• 아이콘 인식: 데이터베이스 원통, 클라우드 아이콘, GPU 아이콘 등 연구 논문에서 자주 쓰이는 아이콘을 생성할 수 있어요.
• 텍스트 배치: 레이블이 중앙에 정렬되고 글꼴 크기가 적절하며, 다른 요소를 가리지 않아요.

프롬프트를 작성할 때 Planner 에이전트의 출력 형식을 모방해 보세요. 먼저 컴포넌트를 나열하고, 공간을 정한 뒤, 마지막으로 계층을 표시하는 식이죠. 이런 구조화된 프롬프트를 사용하면 Nano Banana Pro가 훨씬 더 정확한 방법론 도식을 만들어낼 수 있답니다.

자주 묻는 질문 (FAQ)

요약

Nano Banana Pro 연구 도식(방법론도) 제작 방법론의 핵심 요점은 다음과 같아요:

1. 4가지 유형의 방법론도 완벽 커버: 모델 아키텍처, 알고리즘 순서도, 인코더-디코더 프레임워크, 시스템 파이프라인 등 AI 논문에서 주로 쓰이는 도식 수요를 모두 충족합니다.
2. 3단계 워크플로우: Architect 구조 설계 → Render 이미지 렌더링 → Edit 세부 수정 단계를 거치며, 단일 프롬프트 방식보다 결과물의 품질이 눈에 띄게 향상됩니다.
3. Planner-Visualizer 협업: PaperBanana의 설계-렌더링 협업 로직을 이해하고, 스키마 프롬프트를 활용해 Planner의 출력 형식을 시뮬레이션합니다.
4. 7가지 핵심 실천 사항: 스키마 프롬프트, 색상 제한, 짧은 레이블, 단일 패널, 명확한 레이아웃, 다중 버전 생성, AI 사용 명시.

Nano Banana Pro 연구 도식 제작 기술 덕분에 논문 방법론도를 만드는 시간이 '시간 단위'에서 '분 단위'로 획기적으로 줄어들고 있어요. 최종 발표를 위해서는 여전히 사람이 세부 사항을 다듬어야 하지만, 가장 시간이 많이 걸리는 초기 설계 작업은 이제 AI가 대신해 줍니다.

APIYI(apiyi.com)를 통해 Nano Banana Pro의 연구 도식 제작 기능을 빠르게 체험해 보세요. 도식 한 장당 비용은 단 $0.05입니다. 코드 없이 프롬프트 효과를 확인하고 싶다면 온라인 도구인 Image.apiyi.com을 이용해 보세요. 플랫폼에서 무료 크레딧과 OpenAI 호환 인터페이스를 제공합니다.

📚 참고 자료

⚠️ 링크 형식 안내: 모든 외부 링크는 자료명: domain.com 형식을 사용합니다. 복사하기 편하도록 구성되었으며, SEO 점수 유지를 위해 클릭 이동은 지원하지 않습니다.

1. PaperBanana 프로젝트 홈페이지: 논문과 데모가 포함된 공식 발표 페이지입니다.

   • 링크: dwzhu-pku.github.io/PaperBanana/
   • 설명: PaperBanana 프레임워크의 5-에이전트 아키텍처와 평가 결과를 확인할 수 있습니다.

2. PaperBanana 논문: arXiv 프리프린트 전문입니다.

   • 링크: arxiv.org/abs/2601.23265
   • 설명: Planner-Visualizer 협업 원리와 292개 테스트 케이스의 평가 데이터를 심층적으로 이해할 수 있습니다.

3. Nano Banana Pro 학술 도식 가이드: 전문가 수준의 연구 도식 제작 실무 가이드입니다.

   • 링크: z-image.ai/blog/nano-banana-pro-guide-for-academic-figures
   • 설명: 3단계 워크플로우, 배색 방안, 해상도 설정에 대한 상세한 조언을 담고 있습니다.

4. Nano Banana Pro 공식 문서: Google DeepMind 모델 소개 페이지입니다.

   • 링크: deepmind.google/models/gemini-image/pro/
   • 설명: 모델의 기술 사양, 지원 해상도, API 파라미터 등을 확인할 수 있습니다.

5. APIYI Nano Banana Pro 온라인 이미지 생성: 코드 없는 연구 도식 제작 도구입니다.

   • 링크: Image.apiyi.com
   • 설명: 코드 작성 없이 프롬프트만 붙여넣으면 연구 방법론도를 즉시 생성할 수 있습니다.

작성자: APIYI Team
기술 교류: 댓글을 통해 여러분만의 연구 방법론도 프롬프트 템플릿을 공유해 주세요. 더 많은 AI 모델 정보는 APIYI(apiyi.com) 기술 커뮤니티에서 확인하실 수 있습니다.