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극점매크로|Financial Cloud Cloud · AWS Re:cap

AWS Re:cap 03: 일상 언어로 관찰 가능성 데이터에 묻다

발표자: Wu Sheng

세션: 03

세션
Summit Dev Lounge2026 Re:cap
01 아키텍처를 Steering으로 인코딩해 AI Agent를 이끌다
Summit Dev Lounge2026 Re:cap
02 Agent Harness가 진짜 엔지니어링 해자다
Summit Dev Lounge2026 Re:cap
03 일상 언어로 관찰 가능성 데이터에 묻다
Summit Dev Lounge2026 Re:cap
04 Bedrock AgentCore로 만드는 Serverless AR 게임
Summit Dev Lounge2026 Re:cap
05 AgentCore 위의 Multi-Agent Quant Backtesting
Summit Dev Lounge2026 Re:cap
06 Kiro로 3분 만에 블로그를 슬라이드로
Summit Dev Lounge2026 Re:cap
AWS Community Day Hong Kong 2025 Re:cap
02 Terraform을 활용한 AWS 컴플라이언스
AWS Community Day Hong Kong 2025 Re:cap
03 초보자에서 빌더로: 멋진 클라우드 여정
AWS Community Day Hong Kong 2025 Re:cap
04 Laravel와 Bref를 활용한 팀 우선 서버리스 엔지니어링
AWS Community Day Hong Kong 2025 Re:cap
05 행사 개회
AWS Community Day Hong Kong 2025 Re:cap
06 Agent-to-Agent: AWS에서 상호 운용 가능한 AI 구축하기
AWS Community Day Hong Kong 2025 Re:cap
07 AI 에이전트와 추가 텔레메트리 데이터를 활용한 신속한 개선
AWS Community Day Hong Kong 2025 Re:cap
08 바이브 코딩을 넘어서: Kiro를 활용한 사양 주도 개발
AWS Community Day Hong Kong 2025 Re:cap
09 MCP 및 AI 에이전트를 활용한 자동화 테스트
AWS Community Day Hong Kong 2025 Re:cap
10 통신 보안 현대화: ML 기반 접근 방식
AWS Community Day Hong Kong 2025 Re:cap
11 GenAI 에이전트 재고찰: RAG와 MCP
AWS Community Day Hong Kong 2025 Re:cap
12 TAK와 AWS를 활용한 재난 및 긴급 대응
AWS Community Day Hong Kong 2025 Re:cap
13 테스트 관점에서 서버리스 애플리케이션 워크플로 재고찰
AWS Community Day Hong Kong 2025 Re:cap
14 클라우드 성공을 위한 실용적인 AWS FinOps
AWS Community Day Hong Kong 2025 Re:cap
15 AWS에서 AI로 구현하는 글로벌 Pure-Alpha 매크로 트레이딩: 위험 조정 자산 수익의 혁신
AWS Community Day Hong Kong 2025 Re:cap
FSI Recap
01 Modern Trade Lifecycle: Trading to Settlement
FSI Recap
02 Goldman Sachs: Fast Track your applications onto Cloud - AWS Re:cap Q1/2023
FSI Recap
03 Zurich Insurance Group: Building an Effective Log Management Solution on AWS
FSI Recap
04 FSI Meetup 2025 Q4 - Brex Database Disaster Recovery
FSI Recap
05 FSI Meetup 2025 Q4 - A Graviton Migration Success Story
FSI Recap
06 FSI Meetup 2025 Q4 - Stifel Modern Data Platform
FSI Recap
07 FSI Meetup 2025 Q4 - Financial Transaction Data Reconciler PayPal
FSI Recap
08 FSI Meetup 2025 Q4 - Scaling Resilience
FSI Recap
09 Maximizing AI Inference Cost Efficiency: Strategic Adoption of AWS GPU Instances
FSI Recap
10 Advanced Agentic AI Design Patterns
FSI Recap
11 Build New Modern Apps on AWS
FSI Recap
AWS re:Invent 2025
01 Coinbase re:Invent 요약 (IND3312)
AWS re:Invent 2025
02 AI 및 AWS를 활용한 미래 거래 플랫폼 구축
AWS re:Invent 2025
03 거래 혁신: Amazon Bedrock 기반 Jefferies AI 어시스턴트(IND3315)
AWS re:Invent 2025
04 FSI가 에이전틱 AI로 HFT 분석을 혁신한 방법(GBL302)
AWS re:Invent 2025
05 Nasdaq 사례로 살펴보는 Amazon Time Sync 기반 분산 시스템 개선
AWS re:Invent 2025
06 글로벌 복원력을 위한 Amazon Aurora HA 및 DR 설계 패턴 (DAT442)
AWS re:Invent 2025
07 에이전틱 AI 구축: Amazon Nova Act와 Strands Agents 실전 활용 (DEV327)
AWS re:Invent 2025
08 Amazon Aurora와 주요 혁신 심층 분석 (DAT441)
AWS re:Invent 2025
09 Amazon S3 심층 분석(STG407)
AWS re:Invent 2025
10 Nasdaq: 글로벌 금융 서비스를 위한 복원력 있는 인프라 구축(HMC327)
AWS re:Invent 2025
11 AWS Lambda의 새로운 기능(CNS376)
AWS re:Invent 2025
12 Kiro를 활용한 스펙 주도 개발(DEV314)
AWS re:Invent 2025
13 Amazon의 FinOps: 글로벌 전자상거래 대기업이 전하는 클라우드 비용 교훈(AMZ308)
AWS re:Invent 2025
14 AWS에서 지연 시간 거래 플랫폼을 거래하려면 선택하세요.
AWS re:Invent 2025
Government data
01 The AI Era: The Boundary Between Development and Design Is Disappearing
Government data
02 On-Device Multimodal AI and Smart-City Practice
Government data
03 Large-Model Capability Evaluation and a Method for Landing AI Projects
Government data
04 Controlled End-to-End Automation of Government Development with Cloud Agents
Government data
05 A New Software Ecosystem for the Agent Era, Seen Through Multi-Agent Systems
Government data
06 AI-Driven Macro Quantitative Research and Smart Governance
Government data
07 Authorized Operation of Public Data and Smart-Government Practice
Government data
08 Putting Data Assetization into Practice: Rights, Compliance, Engineering Governance, and Digital-Government Cases
Government data
09 AI for Mental-Health Public Welfare: Governance, Architecture, and Practice of a Trustworthy Platform
Government data
Amarathon 2025 정리
01 에이전트 아키텍처 설계를 위한 개발자 로드맵
Donnie Prakoso
02 Amazon Bedrock Data Automation
Hafiz Syed Ashir Hassan
03 AgentCore의 멀티 에이전트
Tan Xin
04 에이전틱 AI 구축 Nova Act와 Strands Agents 실전 활용
Haowen Huang
04 사양 주도 개발로 Kiro를 활용하여 마이그레이션 프로젝트 가속화
Sanchit Dilip Jain
06 "매칭"에서 "이해"로: AgentCore Memory가 주도하는 개인화 AI 검색 실습
Liu Cao
07 관찰을 통한 최적화 – LLM 관찰 가능성에서 AIOps까지, 실시간 인사이트를 지능형 자동화로 전환
Jimmy Soh
08 TEAM 배포와 최고의 엔지니어링 팀 구축
Yuji Oshima
09 소위 서버리스 데이터베이스를 5년간 사용하며 얻은 다섯 가지 뼈아픈 교훈
Renato Losio
14 AI가 내 일을 한다면? Q Developer CLI와 Kiro가 내 일상을 어떻게 바꾸었는가
Miguel Angel Muñoz
16 경계심을 갖춘 속도: Amazon Bedrock 에이전트 개발을 위한 필수 보안 사항
Brian Tarbox
26 단일 H100에서 OSS LLM을 더 스마트하고, 저렴하고, 빠르게 실행하기
Adit Modi Adit Modi
28 현대적인 통합 메타데이터 아키텍처: 데이터 사일로를 허무는 새로운 접근 방식
Shaofeng Shi
29 서버리스 MediaOps: Amazon Web Services에서 AI로 비디오 워크플로 자동화
Luis Valdivia
30 대규모 성능 테스트로 효율성과 안정성을 고려한 아키텍처 설계
Luis Guirigay
31 오픈 소스로 세계를 연결하기: 기술, 커뮤니티 및 글로벌 개발자 관계의 실전 여정
Richard Lin
33 실시간 물류 분석을 위한 스트리밍 Iceberg 테이블 구축
Fahad Shah
34 대규모 로봇 전략 훈련 가속화: Kiro, Trainium 및 EKS 기반 자동화 폐쇄 루프 아키텍처
Junjie Tang
35 사양 주도 개발로 감각적 코딩에서 실용적 개발로
Ricardo Sueiras
36 클라우드 비용 분석을 더 스마트하게: Strands와 AgentCore로 FinOps 지능형 에이전트 구축하기
Xiaofei Li
37 CNCF Kagent, K8sGPT, Nova Sonic을 사용하여 K8s용 대화형 에이전틱 AIOps 혁신하기
Shaoyi Li

AWS Hong Kong Summit 2026 · Developer Lounge 요약 · 6편 중 3편

AWS Magazine · 빅토리아 하버 현장 리포트


하버의 불빛, 하이 캐피털 & 하이테크: Developer Lounge 안으로

햇살 가득한 빅토리아 하버의 상징적 배경을 내려다보며, AWS Hong Kong Summit 2026 Developer Lounge는 하이테크 혁신과 클래식 홍콩 럭셔리의 비할 데 없는 합성을 선보였다. 세련된 건축 조명 아래, ambient chill 비트에 둘러싸여, 국제 스피커, 수석 아키텍트, 창업자들이 푹신한 가죽 라운지와 프라이빗 에스프레소 바 곳곳에 모였다.

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AWS HONG KONG SUMMIT 2026 DEV LOUNGE

[ 하버 뷰 Lounge ] --> [ Hands-On Code Labs ] --> [ VIP Private Meetup ]
  - VC & 창업자 딜            - Horizon UI 1.0 데모      - 고위험 M&A
  - 하이테크 럭스 바이브      - Amazon Bedrock Ops        - HK SRE War Rooms
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이것은 또 하나의 테크 컨퍼런스가 아니었다. money-in과 money-out 비즈니스 협업이 교차하는 고위험, 수백만 달러급 허브였다. 조용한 코너 alcove에서 스타트업 창업자들이 벤처캐피털에 피칭하고, 크로스보더 팀들이 엔터프라이즈 클라우드 마이그레이션 계약을 파고들었다. 그러나 이 럭셔리한 분위기 핵심에는 강렬하고 열정적인 개발자 문화가 있었다. 프라이빗 기술 밋업은 site reliability engineering(SRE), 에이전틱 워크플로, 텔레메트리 아키텍처에 대한 논쟁으로 들썩였다.


키노트 스포트라이트: Ops 대시보드가 대화가 될 때

홍콩의 SRE 문화는 오랫동안 숨 가쁜 다국어 페이스로 운영되어 왔다—공식 티켓팅 시스템에서는 영어, 고압전 war room에서는 광둥어, 자정 인시던트 동안에는 화려한 대시보드가 어디에나. Summit Developer Lounge에서 Wu Sheng이 무대에 올라, 시스템을 관리하는 훨씬 더 부드러운 방식을 소개했다. 일상 언어로 라이브 인프라 질문을 던지고, 신뢰할 수 있는 프로덕션급 차트, 토폴로지, 테이블을 받는 것이다.

Summit Headline: 「Horizon UI의 새로운 AI Assistant는 UI와 동일한 차트, 토폴로지, 테이블로 라이브 시스템에 대한 질문에 답한다 — 읽기 전용, 권한 범위 지정, 그리고 직접 가져오는 비용 효율적 모델 위에서 실행된다.」

필수 개발자 리소스:

● Builder Post: The AI Assistant: Ask Your Observability Data in Plain Language

● 공식 문서: SkyWalking Horizon UI AI Assistant Guide

● 입문 시리즈: SkyWalking Horizon UI Introduction

이 발표는 럭셔리 제품 감각이 있는 하이테크 ops를 보여주었다. 투박하게 덧붙인 챗봇이 아니라, 자정 인시던트 대응을 구조화되고, 차분하며, 시각적으로 명확하게 만들도록 설계된 우아한 「진실의 사이드 드로어」였다.


Meet Horizon UI 커뮤니티 투어는 Apache SkyWalking의 차세대 콘솔 Horizon UI 1.0의 모든 핵심 기능을 선보이는 17부 시리즈를 공식 마무리했다. 워크스루는 전체 클라우드 자산을 미러링하는 동적 사이드바, 적응형 대시보드, 3D 토폴로지 맵을 강조했다. 또한 trace, log, profiling 탐색기와 함께 내장 알람 시스템, 접근 제어, 고도로 유연한 config-driven UI 커스터마이징을 상세히 다뤘다.


「Meet Horizon UI 17/17」에서 Horizon UI 1.0으로

인기 Meet Horizon UI 커뮤니티 투어가 17/17 시리즈를 마무리하며 SkyWalking 차세대 콘솔의 모든 구석을 다뤘다.

● 전체 클라우드 자산을 미러링하는 사이드바

● 적응형 대시보드 & 3D 토폴로지 맵

● Trace, log, profiling 탐색기

● 알람, 접근 제어, config-driven UI 커스터마이징

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HORIZON UI EVOLUTION PATH

[ Series 1/17 to 17/17 ]  ------------->  [ Horizon UI 1.0 Release ]
  전체 콘솔 기능 투어                       인앱 AI Assistant 출시
  (Dashboards, Topology, Traces)            (일상 언어 라이브 쿼리)
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이제 Horizon UI 1.0이 공식적으로 도착하며, 반복적인 UI 클릭을 자연어 질의로 대체하는 인앱 AI Assistant를 선보인다.

일상 언어의 실전

다섯 개의 하위 메뉴를 클릭하는 대신, 엔지니어는 그냥 묻는다.

1. 「지금 시스템에서 무엇이 불건강한가?」

2. 「어떤 서비스의 응답 시간을 조사해 줘.」

어시스턴트는 표준 대시보드가 사용하는 것과 정확히 같은 경로로 OAP(Observability Analysis Platform) 백엔드에서 라이브 데이터를 쿼리하고, 네이티브 UI 위젯으로 직접 구축된 정렬된 내러티브를 스트리밍한다.

엔터프라이즈 보안 핵심 속성:

● Read-Only: 무단 쓰기나 상태 변경을 엄격히 방지.

● Permission-Scoped: 로그인한 사용자의 역할과 범위를 직접 상속.

● Off by Default: 관리자가 명시적으로 활성화하고 LLM 엔드포인트에 연결하기 전까지 휴면 상태.

Lounge Money Angle: 엔터프라이즈 아키텍트들은, 비용 효율적이고 tool-calling이 가능한 모델을 직접 가져오면 가파른 「frontier-model tax」를 피하면서도 경영진용 조사 리포트를 제공할 수 있다고 강조했다.


Hands-On 심층 분석: 하나의 질문, 전체 조사

알람이 트리거되면, AI Assistant는 활성 알람을 분류한 뒤, 실시간 응답 시간과 오류율 수치를 렌더링해 이상 현상을 설명한다.

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AI ASSISTANT INVESTIGATION WORKFLOW

1. Triage Alarms  -->  2. Fetch Live Metrics  -->  3. Render Widgets
   (Active Alerts)        (OAP Backend Query)         (Figure 1, 2, 3)
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Visual-First Architecture: 눈으로 보는 답

어시스턴트는 엄격한 「보여 주되, 설명만 하지 말라」 원칙을 따른다. 짧은 설명 텍스트를 쓰고, 실제 메트릭 figure를 그리고, 시각적 추세를 해석한 뒤, 실행 중인 Figure N 카운터로 각 블록에 순번을 매긴다(예: 「Figure 1의 응답 시간 차트가 스파이크를 보여 준다」).

지원 렌더 포맷:

● Line Charts & Single-Value Cards

● Top-N Performance Lists

● Labeled Data Tables & Record Lists

임베디드 의존성 뷰

시스템 관계를 분석할 때, 어시스턴트는 완전한 인터랙티브 UI 구성요소를 채팅 스트림에 직접 임베드한다.

● One-Hop Topology: 즉시 업스트림 호출자와 다운스트림 의존성에 초점.

● Cross-Layer Hierarchy: Smartscape fan을 사용해 서비스 메시 미러에서 백킹 인프라까지 투영.

● Deployment Graphs & Instance Maps: 특정 source-to-destination 쌍을 핀포인트.

● API-Dependency Chains: 복잡한 분산 마이크로서비스 호출을 추적.

네이티브 시그널 탐색기

● Traces List: 행 클릭 시 span 워터폴 뷰(네이티브 SkyWalking 및 Zipkin 레이어 지원).

● Stored Logs View: 애플리케이션 로그 레코드에 직접 접근.

● Browser Errors Stream: 웹 애플리케이션의 프론트엔드 오류 스택 표시.


라이브 데이터에 근거하다: 메트릭 환각 없음

AI Assistant는 세 가지 핵심 운영 소스를 결합해 엄격히 근거를 유지한다.

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AI ASSISTANT ENGINE
   --> 1. LIVE DATA
         OAP 쿼리 프로토콜로 실시간 읽기
   --> 2. LAYER CONFIG
         메트릭 카탈로그, MQE 표현식, 스코프
   --> 3. SKYWALKING MODEL
         스코프, 레이어, 토폴로지
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1. Live System Data: 사용자의 특정 시간 창과 권한 안에서 OAP 쿼리 프로토콜로 직접 읽는다.

2. Layer Configuration as a Skill: layer/overview 템플릿을 메트릭 카탈로그로 사용한다. 엔티티(Service, ServiceInstance, Endpoint)에 걸쳐 원문 그대로의 MQE(Metric Query Language) 표현식을 평가해, 채팅 메트릭이 대시보드와 완벽하게 일치하도록 한다.

3. SkyWalking System Model: 레이어, 엔티티 스코프, 의존성 그래프에 대한 구조적 이해.

Developer Culture Note: 이는 Amazon Bedrock AgentCore Skills에서 보인 Summit 2026의 더 넓은 패턴을 비춘다—도메인 전문성은 구조화된 카탈로그와 도구에 살고, LLM이 동적 시스템 상태를 암기하기를 바라지 않는다.


멈추는 규율이 있는 Guided Root-Cause Analysis

근본 원인을 찾아 달라는 요청을 받으면, 어시스턴트는 지연, 오류율, 포화, 미들웨어, Kubernetes 워크로드, 또는 서비스 메시에 맞춰진 구조화된 investigation playbook을 실행한다.

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GUIDED ROOT-CAUSE PLAYBOOK FLOW

1. Unhealthy Service
2. Walk Dependencies
3. Isolate Root Service
4. Drill Endpoints / Instances
5. Cross-Layer Hierarchy (mesh / infra)
6. Bottom Out at DB / Queue / Cache Leaf
7. Provide Bounded Answer & kubectl next steps
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Walkthrough Method:

1. Isolates Root Services: 서비스 자체의 내부 오류와 다운스트림 호출에서 물려받은 증상을 구분한다.

2. Drills Deep: 가장 느린 엔드포인트, 인스턴스 맵, 예외 스택을 검사한다.

3. Crosses Layers: 애플리케이션 의존성을 따라 백킹 데이터베이스, 캐시, 또는 메시지 큐까지 내려간다.

4. Inspects Infrastructure: 디스크, 메모리, 네트워크 엣지, 컨테이너 압력을 분석한다.

Kubernetes On-Demand Logs & Stopping Discipline

Kubernetes 워크로드의 경우, 어시스턴트는 컨테이너 오류 로그를 채팅에 직접 스트리밍한다. 이 로그는 영구 저장되지 않으며, logs:read 권한이 필요하고, OAP on-demand log streaming이 비활성화되어 있으면 사용자에게 우아하게 알린다.

시스템 데이터만으로 장애를 확정할 수 없으면, 어시스턴트는 무엇이 증명되었고 무엇이 아직 알 수 없는지 나열하는 경계 있는·정직한 요약을 제공하며—수동 검증을 위한 정확한 kubectl CLI 명령도 함께 준다.


보안 아키텍처 & Role-Based Access Control

안전과 컴플라이언스는 시스템 아키텍처에 직접 설계되어 있다.

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PERMISSION & SAFETY CHECKS

1. User Input
2. Check "ai:read" permission
3. Evaluate Tool Action
4. Re-check granular verb (metrics:read, traces:read, logs:read, ...)
5a. Authorized -> run tool / render figure
5b. Denied     -> show Denied Chip in transcript
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Granular Permission Enforcement

채팅 드로어를 열려면 ai:read가 필요하다. 이후 개별 도구 실행마다 대응하는 세분 권한을 다시 검증한다.

데이터 도메인 필요한 세분 권한
Metric Renders & Charts metrics:read
Alarm Triage alarms:read
Dependency & Topology Maps topology:read
Span Waterfalls & Traces traces:read
System Logs & On-Demand Pod Logs logs:read
Browser Crash Analytics browser-errors:read
Task Profiling profile:enable

사용자에게 특정 권한이 없으면, 어시스턴트는 트랜스크립트에 명확한 denied chip을 렌더링하고 인가된 경계 안에서 안전하게 계속한다.

Profiling: 유일한 Action Gate

모든 데이터 수집 도구는 엄격히 읽기 전용이다. Profiling만이 사용 가능한 stateful 액션이며, 두 단계 확인이 필요하다.

1. 어시스턴트가 profiling이 필요한 이유를 설명하는 decision card를 제시한다.

2. 사용자는 인터랙티브 팝아웃에서 액션을 명시적으로 승인해야 한다(profile:enable 권한 보유 필요).

Prompt Injection Resilience

엔진은 들어오는 모든 텔레메트리—로그 문자열, 서비스 이름, 트레이스 어노테이션—를 분석할 신뢰할 수 없는 데이터로 취급하며, 실행 가능한 지시로 취급하지 않는다. 악의적 지시가 담긴 로그 라인(예: 「ignore previous instructions」)은 단순히 인용되고 분석된다.


Bring Your Own Model (BYOM) 설정 가이드

Horizon UI 1.0은 비싼 독점 모델에 당신을 묶지 않는다. 추론 로직이 도구와 playbook에 캡슐화되어 있기 때문에, temperature = 0으로 동작하는 비용 효율적 모델이 매우 잘 수행한다.

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MODEL INTEGRATION OPTIONS

Option A: Amazon Bedrock Endpoint
  - 엔터프라이즈 클라우드 게이트웨이
  - provider: bedrock

Option B: OpenAI-Compatible API
  - 로컬 또는 호스팅 게이트웨이
  - provider: openai-compatible
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구성 (horizon.yaml)

horizon.yaml 또는 표준 환경 변수로 접근을 구성할 수 있다.

ai:
  enabled: true
  provider: openai-compatible   # openai-compatible or bedrock
  model: "your-cost-effective-model-id"
  baseUrl: "https://your-api-gateway/v1"
  apiKey: "${HORIZON_AI_API_KEY}"   # secret via env only; redacted from logs

핵심 배포 노트:

● Secret Handling: API 키는 환경 변수로 주입되고, 시스템 로그에서 자동으로 마스킹되며, 감사 추적에서 생략된다.

● UI Workspaces: 세련된 사이드 드로어로 어시스턴트에 접근하거나, /ai의 전용 전체 페이지로 확장하거나, 독립 탭에서 연다.

● Context & Privacy: 대화 기록은 브라우저에 로컬 저장되고, 열린 탭 간에 동기화되며, /ai history 탭에서 언제든 지울 수 있다.


기능 요약: Horizon UI 1.0 AI Assistant

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FEATURE SUMMARY MATRIX

Core Model             Vendor-neutral (Amazon Bedrock or OpenAI-compatible)
Key Guardrails         Read-only, least privilege, data/instruction separation
Query Method           Native OAP backend query path (MQE expressions)
UI Capabilities        Live metrics, one-hop topology, waterfall traces, pod logs
Single Active Action   Profiling (requires decision card and user approval)
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Horizon UI 1.0과 함께, 엔터프라이즈 관찰 가능성은 수동 대시보드 다이빙에서 명확하고 인터랙티브한 대화로 전환된다—하이테크 효율을 현대 클라우드 war room에 직접 전달한다.