네트워크 트러블 정복: 복잡한 디지털 환경을 위한 필수 네트워크 트러블슈팅 전략

네트워크 트러블 정복: 복잡한 디지털 환경을 위한 필수 네트워크 트러블슈팅 전략

오늘날 초연결 시대를 살아가는 우리는 네트워크 없이는 단 하루도 업무를 수행하거나 일상생활을 영위하기 어렵습니다. 웹 서비스 지연, API 요청 실패, 서버 간 통신 불가 등 다양한 네트워크 문제는 생산성 저하와 사용자 불편을 초래하며 기업에 막대한 경제적 손실을 입힐 수 있습니다. 따라서 네트워크 트러블슈팅은 모든 IT 전문가에게 필수적인 기술로 자리 잡고 있습니다. 하지만 네트워크 문제는 보이지 않는 곳에서 발생하며, 그 원인 또한 복합적인 경우가 많아 해결에 어려움을 겪는 경우가 부지기수입니다. 과연 어떻게 하면 이러한 복잡한 네트워크 문제를 효과적으로 해결할 수 있을까요?

이 블로그 게시물에서는 네트워크 트러블슈팅의 핵심 개념부터 최신 트렌드, 모범 사례 및 전문가 의견에 이르는 포괄적인 정보를 제공하여, 복잡한 네트워크 문제를 효과적으로 진단하고 해결하는 데 필요한 지식과 통찰력을 제공하고자 합니다. 이제 여러분의 네트워크 문제 해결 능력을 한 단계 더 끌어올릴 준비가 되셨습니까? 그렇다면 지금부터 함께 네트워크 트러블슈팅의 세계로 깊이 들어가 보겠습니다.

목차

• 네트워크 트러블슈팅의 이해
• 최신 트렌드 및 기술
• 통계 및 영향
• 모범 사례 및 전문가 의견
• 자주 묻는 질문 (FAQ)
• 결론

네트워크 트러블슈팅의 이해

네트워크 트러블슈팅은 네트워크 문제의 원인을 빠르고 정확하게 식별하고 해결하는 과정입니다. 이 과정은 단순히 장치 재시작을 넘어, 네트워크의 각 계층을 체계적으로 분석하고 적절한 도구를 활용하는 깊이 있는 지식을 요구합니다. 네트워크가 복잡해질수록 문제 해결은 더욱 어려워지지만, 체계적인 접근 방식은 성공적인 트러블슈팅의 핵심입니다. 그렇다면 어떤 유형의 문제들이 있으며, 어떻게 접근해야 할까요?

일반적인 네트워크 문제 및 원인

네트워크 트러블슈팅을 시작하기 전에, 어떤 문제들이 흔히 발생하는지 이해하는 것이 중요합니다. 대부분의 네트워크 문제는 예측 가능한 몇 가지 범주로 분류될 수 있습니다. 다음은 가장 일반적인 네트워크 문제와 그 원인들입니다.

• 물리적 연결 문제: 케이블 손상, 느슨한 연결, 라우터/모뎀 오작동 등 물리적 인프라의 문제로 데이터 전송이 중단될 수 있습니다. 육안으로 확인 가능한 가장 기본적인 문제 원인입니다.
• 네트워크 설정 오류: Wi-Fi 설정 문제, 비행기 모드, 잘못된 IP 주소 지정, DNS 서버 구성 오류 등이 연결을 방해할 수 있습니다. 작은 설정 변경 하나가 전체 네트워크를 마비시킬 수도 있습니다.
• 네트워크 어댑터 드라이버 문제: 오래되거나 손상된 네트워크 어댑터 드라이버는 네트워크 성능 저하 또는 연결 끊김의 원인이 됩니다. 드라이버 업데이트는 의외로 많은 문제를 해결해줍니다.
• 프로토콜 오류: 네트워크 프로토콜(TCP/IP, ICMP, UDP 등)의 이해 부족이나 오류는 통신 중단 및 네트워크 기능 저하로 이어집니다. 특히 복잡한 애플리케이션 환경에서는 프로토콜 관련 문제가 자주 발생합니다.
• 라우팅 및 스위칭 문제: 잘못된 라우팅 테이블 항목이나 스위칭 구성은 네트워크 트래픽 흐름에 큰 영향을 미칩니다. 대규모 네트워크에서는 라우팅 루프나 비효율적인 경로 설정이 심각한 성능 저하를 초래합니다.
• ISP(인터넷 서비스 제공업체) 관련 문제: ISP 서비스 중단, 지역적 네트워크 장애 등은 사용자가 직접 해결하기 어려운 문제입니다. 이러한 경우에는 ISP에 문의하는 것이 가장 빠릅니다.

이러한 문제들을 파악하고 나면, 다음은 문제 해결을 위한 체계적인 접근 방식이 필요합니다. 어떤 단계를 거쳐야 효율적으로 문제를 진단하고 해결할 수 있을까요?

기본적인 트러블슈팅 단계

효율적인 네트워크 트러블슈팅은 체계적인 절차를 따를 때 가능합니다. 다음은 문제 해결을 위한 기본적인 4단계입니다. 이 단계를 순서대로 적용하면 문제 해결 시간을 단축하고 근본 원인을 찾아낼 수 있습니다.

1. 문제 정의: "웹 서버에 접속이 안 된다", "라우터로의 핑(ping)이 안 된다" 등 현재 겪고 있는 문제를 명확히 파악하고 규정하는 것이 중요합니다. 문제의 범위와 영향을 정확히 이해하는 것이 첫걸음입니다.
2. 사실 수집: 정의된 문제에 따라 관련 데이터를 수집합니다. 장치 재부팅, 케이블 및 연결 상태 점검, Wi-Fi 연결 확인, DNS 캐시 플러싱, 네트워크 어댑터 드라이버 업데이트 등을 시도할 수 있습니다. OSI 7계층 모델을 떠올리며 물리 계층부터 차례로 점검하는 것이 효과적입니다.
3. 원인 추론: 수집된 정보를 바탕으로 문제의 근본 원인을 추론하고 가능한 해결책을 모색합니다. 이때 가설을 세우고 이를 검증하는 방식으로 접근해야 합니다. "A가 문제라면 B를 시도해보자"와 같은 방식입니다.
4. 조치 및 확인: 추론된 원인에 대한 조치를 실행하고, 문제가 해결되었는지 확인합니다. 조치 후에는 반드시 문제가 완전히 해결되었는지, 다른 문제는 발생하지 않았는지 검증해야 합니다.

이러한 단계들을 거치면서 우리는 다양한 네트워크 진단 도구의 도움을 받게 됩니다. 어떤 도구들이 우리의 든든한 조력자가 될 수 있을까요?

주요 진단 도구

네트워크 트러블슈팅 과정에서 활용할 수 있는 도구들은 매우 다양합니다. 이러한 도구들은 네트워크의 특정 계층이나 특정 유형의 문제를 진단하는 데 특화되어 있습니다. 다음은 IT 전문가들이 주로 사용하는 필수 네트워크 진단 도구들입니다.

Ping

대상 호스트의 연결 상태를 확인하는 가장 기본적인 명령어입니다. IP 계층에서의 연결 여부와 응답 시간을 확인할 수 있습니다.

Netstat

TCP-IP 연결 및 네트워크 통계 정보를 제공하여 열려 있는 포트와 동작 중인 소프트웨어를 확인할 수 있습니다. 서비스가 특정 포트에서 정상적으로 리스닝하고 있는지 확인할 때 유용합니다.

Tracert/Traceroute

패킷이 대상까지 도달하는 경로를 추적하여 네트워크 지연 또는 중단 지점을 파악합니다. 네트워크 구간별 지연을 분석하는 데 필수적인 도구입니다.

IPConfig/Ifconfig

네트워크 인터페이스의 IP 주소 및 설정을 확인하는 데 사용됩니다. 로컬 시스템의 네트워크 구성 상태를 파악하는 데 가장 먼저 사용됩니다.

Wireshark/Tcpdump

네트워크 트래픽을 캡처하고 분석하여 패킷 수준에서 문제를 진단할 수 있습니다. 가장 강력한 네트워크 분석 도구로, 프로토콜 오류나 데이터 손실을 정밀하게 파악할 때 사용됩니다.

Telnet

특정 포트에 수동으로 접속을 시도하여 포트 개방 여부를 확인합니다. 방화벽 문제나 서비스 포트의 가용성을 테스트할 때 유용하게 쓰입니다.

이러한 도구들을 숙지하고 적절히 활용하는 것은 네트워크 트러블슈팅의 효율성을 극대화하는 데 필수적입니다. 하지만 네트워크 환경은 끊임없이 진화하고 있으며, 이에 맞춰 트러블슈팅 방식 또한 변화하고 있습니다. 다음 섹션에서는 이러한 변화의 물결 속에서 어떤 새로운 트렌드와 기술이 등장하고 있는지 살펴보겠습니다.

최신 트렌드 및 기술

네트워크 환경의 복잡성이 증가함에 따라 네트워크 트러블슈팅 방식 또한 진화하고 있습니다. 클라우드, 엣지 컴퓨팅, IoT 등 새로운 기술들이 네트워크에 통합되면서, 전통적인 수동 트러블슈팅만으로는 한계에 부딪히게 되었습니다. 최근에는 인공지능(AI)과 자동화 기술이 네트워크 문제 해결의 핵심 트렌드로 부상하고 있습니다. 이러한 기술들이 어떻게 네트워크 관리를 혁신하고 있는지 자세히 살펴보겠습니다.

• AI 기반 네트워킹 및 AIOps: AI는 네트워크 트래픽 예측, 분류, 라우팅, 혼잡 제어, 자원 관리, 오류 관리, QoS/QoE 관리, 네트워크 보안 및 운영 자동화 등 다양한 분야에서 활용됩니다. AI 네트워킹은 대량의 네트워크 데이터를 분석하고 패턴, 이상 징후 및 추세를 식별하여 잠재적인 문제를 사전에 예측하고 완화하는 데 도움을 줍니다. AIOps는 AI와 ML(Machine Learning)을 활용하여 대량의 운영 데이터를 집계하고 상황에 맞게 조정하여 IT 운영 전반의 의사 결정을 향상시키며, 자동화를 통해 문제 해결 시간을 단축합니다. 이는 관리자가 인지하기 전에 문제를 해결하는 '자가 치유' 네트워크를 가능하게 합니다.
• 네트워크 자동화: AI 네트워킹은 구성, 모니터링, 트러블슈팅을 포함한 많은 작업을 자동화하여 IT 효율성과 리소스 할당을 개선하고 가동 중지 시간을 줄입니다. 예를 들어, 반복적인 설정 변경이나 로그 분석을 자동화함으로써 인적 오류를 줄이고 문제 해결 속도를 높일 수 있습니다. 이를 통해 네트워크 관리자는 일상적인 문제 해결에 소모되는 시간을 줄이고, 전략적 이니셔티브에 더 집중할 수 있습니다. 자동화는 단순한 반복 작업의 효율화를 넘어, 복잡한 문제 상황에서도 일관된 대응을 가능하게 합니다.
• 예측 유지 보수 및 디지털 트윈: AI 알고리즘은 과거 및 실시간 데이터를 분석하여 잠재적인 네트워크 장애를 예측하고 예방 조치를 취할 수 있습니다. 예를 들어, 특정 장비의 성능 저하 패턴을 감지하여 고장 전에 교체하거나 수리하는 결정을 내릴 수 있습니다. 또한, 시뮬레이션된 비프로덕션 환경인 디지털 트윈을 통해 네트워크 변경 사항이 실제 환경에 배포되기 전에 그 영향을 검증할 수 있습니다. 이는 실제 서비스에 미칠 수 있는 부정적인 영향을 최소화하면서도, 새로운 설정을 안전하게 도입할 수 있게 해줍니다. 가트너는 2026년까지 네트워킹 공급업체의 50%가 도구에 디지털 트윈 기능을 제공할 것으로 예측하고 있습니다.
• 클라우드 네트워킹 트러블슈팅: 클라우드 환경에서는 VPC(Virtual Private Cloud) 리소스 간 통신 문제, 보안 그룹/ACL 설정 오류, 가상 라우팅 테이블 문제 등 새로운 유형의 장애가 발생합니다. 이를 해결하기 위해서는 클라우드 제공업체의 특정 도구와 함께, 자동화된 런북(Runbook)과 워크플로우가 중요해지고 있습니다. 클라우드 환경의 동적인 특성상, 전통적인 온프레미스 방식과는 다른 접근이 필요합니다.
• 엣지 컴퓨팅 및 IoT 보안: 하이브리드 업무 환경과 IoT 장치의 급격한 증가는 네트워크 경계를 약화시키며, 엣지 단에서의 세분화된 보안 및 트러블슈팅 필요성을 증가시키고 있습니다. 수많은 엣지 디바이스에서 발생하는 데이터와 연결성을 관리하고 보안 위협에 대응하는 것은 네트워크 트러블슈팅의 새로운 도전 과제입니다.
• 6G 및 AI-RAN: 6G 이동통신과 같은 미래 네트워크는 AI 기술을 내재화하여 AI-RAN(AI-Radio Access Network)이 핵심 인프라로 부상할 것이며, 이는 네트워크의 지능화와 최적화를 가속화할 것입니다. 이러한 미래 네트워크에서는 AI가 네트워크 자체의 자가 진단 및 자가 치유 능력을 더욱 강화할 것으로 기대됩니다.

이처럼 기술의 발전은 네트워크 트러블슈팅의 패러다임을 변화시키고 있습니다. 이러한 변화가 실제 기업과 IT 운영에 어떤 영향을 미치고 있는지, 다음 섹션에서 통계와 함께 자세히 살펴보겠습니다.

통계 및 영향

네트워크 문제는 단순한 기술적 불편함을 넘어, 기업의 생산성과 수익에 직접적인 영향을 미칩니다. 예상치 못한 다운타임은 고객 신뢰도 하락은 물론, 엄청난 경제적 손실을 초래할 수 있습니다. 그렇다면 이러한 네트워크 문제들이 실제로 얼마나 큰 영향을 미치고 있을까요? 몇 가지 통계를 통해 그 심각성을 알아보겠습니다.

• 인포블록스의 설문조사에 따르면, DDI(DNS, DHCP, IPAM)를 통합 및 자동화한 조직은 3년 이내에 710만 달러를 절감하고, 예상치 못한 다운타임을 방지하여 생산성을 500,225달러 향상시켰습니다. 이는 자동화와 통합된 네트워크 트러블슈팅 및 관리 시스템이 얼마나 큰 재정적 이점을 가져다주는지 명확하게 보여줍니다. 단순히 비용 절감뿐만 아니라 생산성 향상으로 이어지는 중요한 결과입니다.
• IT 팀은 여전히 시간의 절반 이상을 단순한 문제 해결과 같은 일상적인 작업에 할애하며, 그 중 44%는 데이터 수집 및 문제 원인 분석에 시간을 보냅니다. 이러한 수치는 IT 전문가들이 얼마나 많은 시간을 반복적이고 소모적인 작업에 낭비하고 있는지 보여줍니다. 이는 네트워크 자동화와 AI 기반 도구가 필요한 가장 큰 이유 중 하나입니다. 단순 업무를 줄여야 더 중요한 전략적 업무에 집중할 수 있습니다.
• 연간 99.9%의 가동 시간을 보장하더라도 약 8.76시간의 예상치 못한 다운타임이 발생할 수 있으며, 이는 기업 수익에 상당한 손실을 초래할 수 있습니다. 비록 99.9%가 높은 수치처럼 보일지라도, 현대 기업의 서비스는 단 1분 1초의 다운타임도 허용하기 어려운 수준에 이르렀습니다. 이러한 작은 다운타임조차도 수십만 달러에서 수백만 달러의 손실을 발생시킬 수 있습니다. 특히 이커머스나 금융 서비스와 같은 실시간 서비스의 경우 그 영향은 더욱 치명적입니다.

이러한 통계들은 네트워크 트러블슈팅의 중요성을 다시 한번 강조합니다. 단순히 문제를 해결하는 것을 넘어, 문제가 발생하기 전에 예측하고 예방하며, 신속하게 대응할 수 있는 능력이 기업의 생존에 직결된다는 것을 의미합니다. 그렇다면 어떻게 해야 이러한 통계적 손실을 최소화하고 효율적인 네트워크 관리를 이룰 수 있을까요? 다음 섹션에서는 효과적인 네트워크 트러블슈팅을 위한 모범 사례와 전문가 의견을 제시합니다.

모범 사례 및 전문가 의견

효과적인 네트워크 트러블슈팅을 위해서는 단순히 기술적인 지식뿐만 아니라, 체계적인 접근 방식과 지속적인 개선 노력이 필요합니다. 많은 IT 전문가들이 공통적으로 강조하는 몇 가지 모범 사례들이 있습니다. 이러한 지침을 따른다면, 복잡한 네트워크 문제도 보다 신속하고 정확하게 해결할 수 있을 것입니다. 어떤 방법들이 있을까요?

• 체계적인 접근 방식: 문제 정의, 사실 수집, 원인 추론, 조치 방안 수립 및 구현의 4단계 방법론을 따르는 것이 중요합니다. 특히, 문제 발생 시에는 OSI 7계층 모델을 염두에 두고 각 계층에서 데이터를 분석하는 것이 효과적입니다. 물리 계층부터 애플리케이션 계층까지 차례로 점검하면 문제의 원인을 보다 논리적으로 좁혀나갈 수 있습니다. 이처럼 구조적인 사고방식은 복잡한 문제 해결의 핵심입니다.
• 사전 예방 및 모니터링: 네트워크 장애 발생 전에 잠재적 문제를 감지하기 위한 지속적인 모니터링이 필수적입니다. 호스팅 공급자가 제공하는 모니터링 외에도 독립적인 가동 시간 모니터링 서비스를 이용하는 것이 좋습니다. 선제적인 모니터링은 작은 이상 징후를 조기에 포착하여 대형 사고를 막는 데 결정적인 역할을 합니다. 이는 네트워크 트러블슈팅에서 '치료'보다 '예방'이 더 중요하다는 것을 의미합니다.
• 문서화: 효율적인 네트워크 관리를 위해 문제 해결 과정, 구성 변경 사항 등을 문서화하는 것이 중요합니다. 이는 미래의 유사 문제 발생 시 참고 자료가 되어 해결 시간을 단축시키고, 팀 내 지식 공유를 촉진합니다. 잘 정리된 문서는 중요한 자산이 됩니다.
• 자동화 도구 및 AI 활용: AI 기반 솔루션은 예측 유지 관리, 이상 징후 감지, 근본 원인 분석, 보안 위협 분석 등을 통해 네트워크 문제를 사전에 예방하고 신속하게 해결하는 데 큰 도움을 줍니다. 주니퍼 네트웍스와 같은 기업들은 AI 엔진을 활용하여 네트워크 문제 해결의 효율성을 높이고 있습니다. 이러한 기술의 도입은 네트워크 트러블슈팅의 미래를 바꿀 핵심 요소입니다.
• 기본 개념 숙지: IT 전문가는 IP 주소 지정, 서브넷, DNS, DHCP, 라우팅 및 일반적인 네트워크 프로토콜(TCP/IP, ICMP, UDP)과 같은 네트워킹 개념에 대한 탄탄한 기초를 갖춰야 합니다. 아무리 좋은 도구와 기술이 있어도 기본 원리를 모르면 제대로 활용하기 어렵습니다. 탄탄한 기초는 모든 복잡한 문제 해결의 출발점입니다.
• ISP와의 협력: 사용자 측에서 해결하기 어려운 ISP 관련 문제는 공식 채널을 통해 문의하고 최신 정보를 얻는 것이 중요합니다. ISP의 문제로 인해 서비스 장애가 발생할 경우, 신속한 소통과 정보 공유가 빠른 해결의 열쇠가 됩니다.
• 지속적인 학습과 발전: 네트워크 환경은 끊임없이 변화하므로, 최신 기술 트렌드와 새로운 문제 해결 방법을 꾸준히 학습하는 것이 전문가로서의 역량을 강화하는 길입니다. 네트워크 트러블슈팅은 정체된 기술이 아니며, 지속적인 자기 계발이 필수적입니다.

결론적으로 네트워크 트러블슈팅은 단순한 기술을 넘어, 복잡한 시스템을 이해하고 문제를 해결하는 종합적인 능력입니다. AI와 자동화 기술의 발전은 네트워크 관리자의 부담을 줄이고 효율성을 높여줄 것이며, 이를 통해 우리는 더욱 안정적이고 효율적인 네트워크 환경을 구축하고 유지할 수 있을 것입니다. 다음 섹션에서는 자주 묻는 질문들을 통해 여러분의 궁금증을 해소해 드리고자 합니다.

자주 묻는 질문 (FAQ)

네트워크 트러블슈팅이란 무엇인가요?

네트워크 트러블슈팅은 네트워크 연결이나 성능에 문제가 발생했을 때, 그 원인을 찾아내고 해결하는 일련의 과정입니다. 이는 물리적 연결부터 소프트웨어 설정, 프로토콜 오류 등 다양한 측면을 분석하는 것을 포함합니다.

가장 흔한 네트워크 문제 유형은 무엇인가요?

가장 흔한 네트워크 문제는 물리적 케이블 손상, Wi-Fi 연결 문제, 잘못된 IP 주소 설정, DNS 서버 오류, 방화벽 설정 문제, 그리고 ISP 서비스 장애 등이 있습니다. 사용자 입장에서는 단순한 '인터넷 안 됨'으로 느껴지지만, 원인은 매우 다양할 수 있습니다.

네트워크 문제 발생 시 가장 먼저 시도해야 할 것은 무엇인가요?

가장 먼저 시도해야 할 것은 "껐다가 다시 켜는 것"입니다. 모뎀, 라우터, PC 또는 기타 네트워크 장치를 재부팅하는 것이 의외로 많은 일시적인 문제를 해결해줍니다. 그 다음으로는 케이블 연결 상태를 확인하고, Wi-Fi 연결이 올바른지 점검하는 것이 좋습니다.

AI가 네트워크 트러블슈팅에 어떻게 도움을 줄 수 있나요?

AI는 대량의 네트워크 데이터를 분석하여 패턴을 식별하고, 비정상적인 동작을 감지하며, 잠재적인 문제를 예측하는 데 도움을 줍니다. 이를 통해 관리자가 문제를 인지하기도 전에 해결하거나, 문제의 근본 원인을 더 빠르게 찾아내는 데 기여합니다. 예측 유지 보수와 자동화된 대응이 가능해집니다.

네트워크 트러블슈팅 능력을 향상시키려면 어떻게 해야 하나요?

네트워크 기본 개념(IP, 서브넷, 프로토콜 등)을 철저히 학습하고, Ping, Tracert, Wireshark와 같은 진단 도구 사용법을 익히세요. 또한, OSI 7계층 모델에 기반한 체계적인 문제 해결 단계를 따르고, 최신 기술 트렌드(AI, 자동화)를 꾸준히 학습하는 것이 중요합니다.

결론

초연결 시대에 네트워크 트러블슈팅은 단순히 문제를 해결하는 기술을 넘어, 기업의 생존과 직결되는 핵심 역량이 되었습니다. 우리는 이 블로그 게시물을 통해 네트워크 문제의 다양한 유형과 근본적인 원인을 이해하고, 효율적인 트러블슈팅을 위한 체계적인 단계와 필수 진단 도구들을 살펴보았습니다. 또한, AI 기반 네트워킹, 자동화, 예측 유지 보수와 같은 최신 트렌드가 네트워크 관리의 미래를 어떻게 변화시키고 있는지, 그리고 이러한 변화가 기업에 어떤 긍정적인 영향을 미치는지 통계와 함께 알아보았습니다.

결국, 효과적인 네트워크 트러블슈팅은 단순히 특정 기술을 아는 것을 넘어, 전체 시스템에 대한 깊은 이해와 문제 해결을 위한 논리적이고 체계적인 접근 방식에서 시작됩니다. 여기에 AI와 자동화 같은 첨단 기술을 접목한다면, 우리는 네트워크 문제를 훨씬 더 효율적이고 선제적으로 관리할 수 있게 될 것입니다. 이는 곧 서비스의 안정성 향상, 생산성 증대, 그리고 궁극적으로는 기업의 경쟁력 강화로 이어질 것입니다.

네트워크는 끊임없이 진화하며 새로운 도전 과제를 제시할 것입니다. 따라서 IT 전문가로서 우리는 변화하는 기술 트렌드를 지속적으로 학습하고, 기존의 지식과 새로운 도구를 효과적으로 결합하여 더 나은 네트워크 환경을 구축하고 유지하는 데 힘써야 합니다. 지금 바로 여러분의 네트워크 환경을 점검하고, 이 글에서 제시된 모범 사례와 최신 기술들을 적용하여 더욱 견고하고 안정적인 네트워크 시스템을 만들어나가시길 바랍니다. 궁금한 점이나 추가적인 도움이 필요하시면 언제든지 전문가와 상담하여 맞춤형 해결책을 찾아보세요!

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