들어가며: "밥 좀 더 주고 덜 주면 어때?" 라는 생각, 왜 위험할까?

안녕! 오늘은 농업공학, 그중에서도 아주 핵심적인 주제인 '자동급이기 급이정확도'에 대해 제대로 한번 털어보려고 해.
"자동급이기? 그냥 시간 맞춰서 사료 주는 기계 아냐?" 라고 생각했다면, 오늘 이 글을 통해 생각이 180도 바뀔 거라고 장담해.

축산업을 하는 농가에서 가장 큰 비용을 차지하는 게 뭔지 알아? 바로 사료비야. 전체 생산비의 60~70%를 차지할 정도니까, 이건 뭐 농장 경영의 알파이자 오메가라고 할 수 있지. 그런데 만약 매일같이 사료를 주는 자동급이기가 설정한 양보다 5%씩만 더 주거나 덜 준다고 상상해봐.

"에이, 5% 정도야 뭐..." 라고?
천만에. 그 작은 오차가 하루, 한 달, 일 년이 쌓이면 어마어마한 손실로 이어지거나, 애지중지 키우는 가축들의 건강을 심각하게 위협할 수 있어. 이건 그냥 '편하자고 쓰는 기계'의 문제가 아니라, 농장의 수익성, 동물의 복지, 나아가 환경 문제까지 연결되는 아주 중요한 과학이란 말씀!

오늘 우리는 이 자동급이기의 '정확도'라는 것이 왜 그렇게 중요한지, 어떤 기술로 그 정확도를 만들어내는지, 그리고 오차를 발생시키는 주범들은 누구이며 어떻게 해결할 수 있는지 아주 탈탈 털어볼 거야. 농업의 미래를 꿈꾸는 친구들이나, 이미 현장에서 스마트팜을 운영 중인 분들에게는 피가 되고 살이 되는 지식이 될 테니, 눈 크게 뜨고 따라와 봐!

1장: 급이 정확도, 대체 왜 이렇게 중요할까?

단순히 돈 문제만은 아니야. 정확한 급이는 가축의 생애주기 전반에 걸쳐 엄청난 영향을 미치거든. 크게 세 가지 측면에서 그 중요성을 씹고 뜯고 맛보고 즐겨보자.

1. 동물의 건강과 생산성: 밥이 보약, 그러나 과유불급!

사람도 매일같이 과식하거나 굶으면 병이 나잖아? 동물도 똑같아. 특히 경제 동물은 각 성장 단계나 상태(임신, 비유 등)에 따라 필요한 영양소 요구량이 칼같이 정해져 있어.

**과잉 급이의 문제점:**
사료를 필요 이상으로 많이 주면, 일단 아까운 사료가 낭비되는 건 기본이고 동물에게도 독이 될 수 있어.
예를 들어, 젖소(Dairy Cow)에게 에너지가 과잉 공급되면 대사성 질병인 케토시스(Ketosis)나 지방간의 위험이 커져. 이건 우유 생산량을 떨어뜨리고 심하면 폐사로 이어질 수도 있는 무서운 병이야. 돼지의 경우, 비육 후기에 과도한 사료는 지방만 늘려서 육질 등급을 떨어뜨리는 원인이 되기도 해. 한마디로 돈은 돈대로 쓰고, 생산성은 오히려 악화되는 최악의 상황이 발생하는 거지.

**과소 급이의 문제점:****
반대로 사료를 덜 주면 어떨까? 이건 더 심각해.
성장기 동물에게 영양이 부족하면 발육이 제대로 이뤄지지 않아 출하 시기가 늦어지고, 이는 곧 사육 기간 증가와 추가적인 비용 발생으로 이어져. 특히 갓 태어난 어린 동물(자돈, 송아지 등) 시기의 영양 부족은 평생의 성장 잠재력을 깎아 먹는 치명타가 될 수 있어.
또한, 영양 결핍은 면역력 저하로 이어져 질병에 쉽게 노출되게 만들어. 농장 전체에 전염병이 돌기라도 하면? 상상만 해도 끔찍하지. 젖소나 어미돼지(모돈)의 경우, 영양 부족은 번식 성공률(수태율)을 떨어뜨리고, 유유 생산량을 감소시키는 직접적인 원인이 돼.

2. 경제적 영향: 티끌 모아 태산, 아니면 티끌 모아 파산

앞서 말했듯, 사료비는 축산 경영의 핵심이야. 여기서 발생하는 작은 누수가 농장 전체의 수익 구조를 흔들 수 있어.
말로만 하면 감이 잘 안 오니까, 간단하게 계산 한번 해볼까?

    [가상 시나리오: 돼지 1,000마리를 키우는 농장]

    - 돼지 한 마리당 하루 평균 사료 섭취량: 2.5kg
    - 농장 전체 하루 사료 소비량: 2.5kg/마리 * 1,000마리 = 2,500kg
    - 사료 1kg당 가격: 600원이라고 가정
    - 정상적인 하루 사료비: 2,500kg * 600원/kg = 1,500,000원

    자, 이제 자동급이기에 딱 5%의 오차가 발생한다고 가정해보자.
    (5%는 구형 부피식 급이기에서 충분히 발생할 수 있는 오차 범위야)

    - 5% 과잉 급이 시 하루 추가 비용: 1,500,000원 * 5% = 75,000원
    - 한 달(30일) 추가 비용: 75,000원 * 30일 = 2,250,000원
    - 일 년(365일) 추가 비용: 75,000원 * 365일 = 27,375,000원
  

어때? 고작 5%의 오차가 1년이면 거의 3천만 원에 가까운 생돈이 공중으로 사라지는 셈이야. 이건 순이익에서 그대로 깎여나가는 비용이지. 반대로 5%를 덜 준다면? 당장 사료비는 아끼는 것처럼 보이겠지만, 앞서 말한 생산성 저하(출하 지연, 질병 증가 등)로 인해 결국 더 큰 손해를 보게 될 거야.
이래도 급이 정확도가 사소한 문제로 보여?

3. 환경 문제: 내가 버린 사료, 땅과 물을 오염시킨다

"먹다 남은 사료가 뭐 그리 대수라고?" 생각할 수도 있지만, 이건 환경적인 측면에서 아주 중요한 문제야.
가축이 필요 이상으로 섭취한 영양소, 특히 질소(N)와 인(P)은 전부 흡수되지 않고 분뇨로 배출돼. 이렇게 과영양 상태의 분뇨가 퇴비로 만들어져 토양에 뿌려지면, 땅이 흡수할 수 있는 양을 초과해서 토양과 지하수를 오염시킬 수 있어.

이 오염된 물이 강으로, 바다로 흘러가면? 우리가 잘 아는 녹조나 적조 현상의 원인이 되는 '부영양화'를 일으키지. 결국 정확한 급이는 가축을 건강하게 키우고 농장주의 지갑을 지키는 것을 넘어, 우리가 발 딛고 사는 환경을 지키는 지속가능한 축산의 첫걸음인 셈이야.

2장: 정확도를 만드는 기술, 그 속을 들여다보자

그렇다면 현대 농업에서는 어떤 기술을 사용해서 이토록 중요한 급이 정확도를 구현하고 있을까? 자동급이기의 심장이라고 할 수 있는 급이 방식의 양대 산맥, '부피 기반'과 '무게 기반'에 대해 알아보자.

1. 부피 기반 급이기 (Volumetric Feeder): 간단하지만 허점이...

가장 고전적이고 구조가 간단한 방식이야. 말 그대로 '부피'를 기준으로 사료 양을 조절해.

**작동 원리:**
주로 오거(Auger)라고 불리는 스크류나 회전하는 디스크를 이용해. 컨트롤러에서 "오거를 10바퀴 돌려라"라고 명령하면, 정해진 만큼 회전하면서 그 회전량에 해당하는 부피의 사료를 아래로 떨어뜨리는 거지. 마치 아이스크림 가게에서 소프트 아이스크림을 레버를 당겨 뽑는 것과 비슷하다고 생각하면 쉬워.

**장점:**
- 구조가 단순해서 제작 비용이 저렴하다.
- 기계적인 고장이 적고 유지보수가 비교적 쉽다.

**치명적인 단점: 정확도 문제**
문제는 '부피'와 '무게'가 항상 일치하지 않는다는 점이야. 같은 1리터짜리 컵에 솜을 담을 때와 쇠구슬을 담을 때 무게가 다른 것처럼, 사료도 마찬가지거든.
사료의 **벌크 밀도(Bulk Density)**, 즉 단위 부피당 무게는 여러 요인에 따라 계속 변해.
- **습도:** 장마철처럼 습도가 높으면 사료가 눅눅해지면서 부피는 커지고 밀도는 낮아져. 같은 10바퀴를 돌려도 실제 무게는 덜 나가게 되는 거지. - **입자 크기:** 가루 사료와 펠렛 사료는 밀도가 달라. 심지어 같은 펠렛 사료라도 생산 로트에 따라, 혹은 부서진 가루가 얼마나 섞였느냐에 따라 밀도가 미세하게 변해. - **다짐(Compaction):** 사료통에 사료가 가득 차 있을 때와 거의 비어있을 때, 아래쪽 사료가 받는 압력이 달라. 압력이 높으면 사료가 다져져서 밀도가 높아지지.

이런 이유 때문에 부피 기반 급이기는 아무리 정교하게 만들어도 근본적인 오차의 한계를 가질 수밖에 없어. 보통 5~10% 정도의 오차는 감수해야 한다고 알려져 있지.

2. 무게 기반 급이기 (Gravimetric Feeder): 정확도의 끝판왕

부피식의 한계를 극복하기 위해 등장한 것이 바로 '무게'를 직접 측정하는 무게 기반, 즉 중량식 급이기야.

**작동 원리:**
이 방식의 핵심 부품은 바로 **로드셀(Load Cell)**이야. 로드셀은 쉽게 말해 아주 정밀한 전자저울 센서야. 사료가 담긴 작은 통(호퍼)을 이 로드셀 위에 올려놓고, 사료를 조금씩 투출하면서 실시간으로 무게 변화를 측정해. 그리고 목표한 무게(예: 500g)에 도달하면 투출을 멈추는 거지.

**장점:**
- **매우 높은 정확도:** 사료의 밀도, 습도, 입자 크기에 전혀 영향을 받지 않아. 오직 '무게'라는 절대적인 값으로만 제어하기 때문에 오차율이 1% 미만, 심지어 0.1% 수준까지 가능한 고정밀 시스템이야. - **데이터 신뢰성:** 실제 급이된 양을 정확하게 기록하고 관리할 수 있어 데이터 기반의 정밀 사양 관리에 필수적이야.

**단점:**
- 로드셀과 정밀 제어 컨트롤러 등 고가의 부품이 필요해 초기 설치 비용이 비싸다. - 구조가 복잡하고 민감한 센서를 사용하기 때문에 외부 충격이나 진동에 취약할 수 있으며, 전문적인 유지보수가 필요하다.

3. 정확도를 결정하는 핵심 부품과 기술

단순히 부피식이냐 무게식이냐로만 나뉘는 건 아니야. 같은 무게식이라도 어떤 부품과 제어 기술을 쓰느냐에 따라 성능은 천차만별이거든.

- **로드셀(Load Cell)의 성능:** 로드셀의 정밀도(Resolution)와 민감도(Sensitivity)가 곧 급이기의 성능이야. 미세한 무게 변화까지 감지할 수 있어야 정확한 제어가 가능하지. 또한 축사 환경의 분진, 습기, 온도 변화를 견딜 수 있는 내구성(IP 등급 등)도 매우 중요해.

- **컨트롤러와 소프트웨어:** 급이기의 '두뇌'에 해당해. 단순히 ON/OFF만 하는 게 아니라, 목표 중량에 가까워지면 투출 속도를 줄이는 '대량-미량(Bulk-Dribble) 제어' 알고리즘 같은 기술이 탑재되어야 오버슈팅(목표량을 초과하는 현상) 없이 정확하게 멈출 수 있어. 최근에는 IoT 기술과 결합해 스마트폰으로 원격 제어하고, 급이 데이터를 클라우드에 저장/분석하는 기능까지 갖추고 있지.

- **투출 메커니즘(Dispensing Mechanism):** 사료를 실제로 내보내는 '손'의 역할이야. 오거의 날개 디자인, 게이트의 열림 속도 등이 사료의 흐름을 얼마나 균일하게 만드느냐를 결정해. 가루가 많거나 끈적한 사료가 뭉쳐서 안 나오는 '브릿징(Bridging)' 현상이나, 반대로 와르르 쏟아져 버리는 '플러싱(Flushing)' 현상을 막는 설계가 매우 중요해.

3장: 오차의 주범들, 너희들 다 잡았어!

최첨단 무게 기반 급이기를 설치했다고 해서 모든 게 끝나는 건 아니야. 여전히 정확도를 위협하는 복병들은 곳곳에 숨어있어. 오차를 만드는 원인을 알아야 제대로 된 관리도 가능하겠지?

1. 사료의 물리적 특성: 변화무쌍한 주인공

가장 근본적인 변수. 이건 부피식 급이기에 특히 치명적이지만, 무게식 급이기의 투출 안정성에도 영향을 미쳐.

- **유동성(Flowability):** 사료가 얼마나 잘 흐르는지를 나타내는 성질이야. 당밀(molasses)처럼 끈적한 성분이 많이 포함된 사료는 유동성이 나빠서 급이기 내부에 들러붙거나 뭉치기 쉬워. 이는 브릿징 현상의 주원인이 되지.

- **안식각(Angle of Repose):** 사료를 평평한 바닥에 쌓았을 때, 무너지지 않고 유지되는 경사면의 최대 각도를 말해. 안식각이 크면 사료 입자 간의 마찰이 크다는 뜻이고, 잘 흐르지 않는다는 의미야. 호퍼의 경사각이 이 안식각보다 작으면 사료가 매끄럽게 내려오지 못하고 중간에 터널처럼 구멍만 뚫리는 '래트홀링(Rat-holing)' 현상이 발생할 수 있어.

- **입자 분리(Segregation):** 운송이나 취급 과정에서 진동으로 인해 크고 작은 입자들이 분리되는 현상이야. 보통 크고 무거운 입자는 아래로, 작고 가벼운 입자는 위로 몰리게 돼. 이 때문에 급이기에서 나오는 사료의 영양 성분이 일정하지 않게 될 수 있어.

2. 기계 및 설치 관련 요인: 악마는 디테일에 있다

- **진동(Vibration):** 무게식 급이기의 최대의 적! 주변의 다른 기계(사료 이송 라인, 환기 팬 등)에서 발생하는 진동이 로드셀에 전달되면, 무게 값이 계속 흔들리면서 정확한 측정을 방해해. 그래서 고정밀 급이기는 진동을 흡수할 수 있는 방진 패드 위에 설치하거나 구조적으로 분리하는 것이 중요해.

- **캘리브레이션 드리프트(Calibration Drift):** 캘리브레이션(영점 조정 및 교정)은 저울의 기준점을 잡아주는 작업이야. 시간이 지나거나 온도 변화, 충격 등으로 이 기준점이 조금씩 틀어지는 현상을 '드리프트'라고 해. 주기적으로 기준 분동(정확한 무게를 아는 추)을 이용해 캘리브레이션을 다시 해주지 않으면, 측정값 전체가 틀어지는 심각한 오류가 발생해.

- **설치 불량:** 급이기가 수평으로 제대로 설치되지 않거나, 사료가 들어오고 나가는 파이프가 로드셀이 달린 측정 호퍼에 힘을 가하는 식으로 연결되면, 무게 측정에 계속해서 간섭이 생겨. 이건 전문가가 아니면 찾아내기 힘든 오류의 원인이 되기도 해.

3. 환경적 요인: 보이지 않는 손

- **온도와 습도:** 앞서 말했듯 사료 자체의 물성에도 영향을 주지만, 로드셀 같은 전자 부품의 성능에도 영향을 미쳐. 급격한 온도 변화는 센서의 측정값을 미세하게 변화시킬 수 있어. 그래서 최신 고정밀 로드셀에는 온도 변화를 스스로 보상하는 기능이 포함되기도 해.

- **바람과 기압:** 개방형 축사나 외부 사료빈의 경우, 강한 바람이 불면 측정부에 압력을 가해 무게 값을 흔들 수 있어. 아주 민감한 시스템에서는 기압의 변화도 미세한 영향을 줄 수 있지만, 일반적인 축산 환경에서는 바람이 더 큰 변수야.

4. 실전! 내 급이기 정확도, 직접 테스트하고 개선하기

자, 이제 이론은 충분히 배웠으니 실전으로 넘어가 보자. 우리 농장의 급이기가 얼마나 정확한지, 그리고 어떻게 하면 더 정확하게 만들 수 있는지 구체적인 방법을 알려줄게.

1. 가장 확실한 방법: 수동 검량 테스트 (Catch Test)

가장 기본적이면서도 확실하게 정확도를 확인하는 방법이야. 준비물도 간단해. 정확한 전자저울과 빈 통만 있으면 돼.

**[Step-by-Step 가이드]**

1. **준비:** 먼저 급이기가 설치된 곳으로 가서 수동 작동 모드로 전환해. 그리고 사료가 나오는 배출구 아래에 빈 통을 받쳐.

2. **설정:** 컨트롤러에서 특정 양의 사료를 투출하도록 설정해. 예를 들어, 딱 1,000g (1kg)을 투출하라고 명령하는 거야.

3. **실행 및 측정:** 급이기를 작동시켜 설정된 양의 사료를 통에 받아. 그 다음, 미리 준비한 정밀 전자저울로 받은 사료의 무게를 정확하게 측정해. (이때 사용하는 저울은 미리 영점 조정을 해두는 센스!)

4. **반복:** 이 과정을 최소 5번에서 10번 정도 반복해. 한 번의 결과만으로는 우연일 수 있으니, 여러 번 반복해서 측정값의 일관성(정밀도)과 평균적인 오차(정확도)를 함께 확인해야 해.

5. **결과 분석:** 측정된 값들을 기록하고, 설정값(1,000g)과 얼마나 차이가 나는지 오차율을 계산해.
*오차율(%) = ( |측정값 - 설정값| / 설정값 ) * 100*

    [측정 예시]
    - 설정값: 1,000g
    - 1차 측정: 1,045g (오차 +4.5%)
    - 2차 측정: 1,052g (오차 +5.2%)
    - 3차 측정: 1,048g (오차 +4.8%)
    - 4차 측정: 1,055g (오차 +5.5%)
    - 5차 측정: 1,050g (오차 +5.0%)

    => 평균 오차: 약 +5.0%
    => 이 급이기는 꾸준히 5% 정도 사료를 더 주고 있구나! 라고 판단할 수 있지.
  

2. 정확도(Accuracy) vs 정밀도(Precision): 뭐가 다른데?

테스트 결과를 분석할 때 이 두 개념을 구분하는 게 중요해.

- **정확도(Accuracy):** 측정값이 실제 목표값에 얼마나 가까운가. (과녁의 정중앙에 얼마나 가깝게 맞췄나) - **정밀도(Precision) 또는 반복성(Repeatability):** 반복된 측정이 서로 얼마나 일관되게 나타나는가. (여러 발을 쐈을 때 화살들이 얼마나 한 곳에 뭉쳐있나)

가장 이상적인 건 당연히 정확하고 정밀한 것(과녁 정중앙에 화살이 옹기종기 모여있는 상태)이겠지. 하지만 최악의 상황은 정확하지도 않고 정밀하지도 않은 것(화살이 과녁판 여기저기에 흩어져 맞는 상태)이야.

만약 내 급이기가 '부정확하지만 정밀하다면'(위 그림의 2번), 즉 매번 1,000g을 주라고 했는데 1,050g 근처에서 일관되게 나온다면? 이건 캘리브레이션만 다시 해주면 쉽게 해결될 문제일 가능성이 커. 반면 '부정밀하다면'(3번, 4번처럼), 이건 기계 자체의 메커니즘이나 진동, 사료 흐름의 불규칙성 등 더 복잡한 문제일 수 있어.

3. 정확도 개선을 위한 실질적인 조치들

- **정기적인 캘리브레이션:** 이건 그냥 선택이 아니라 필수야. 최소한 분기에 한 번, 사용하는 사료 종류가 바뀔 때는 무조건! 캘리브레이션을 다시 해서 기준점을 잡아줘야 해.

- **청소 및 유지보수:** 사료가 닿는 모든 곳, 특히 오거나 게이트 주변을 주기적으로 청소해서 굳은 사료 찌꺼기나 이물질을 제거해야 해. 이게 사료 흐름을 방해하는 주범이거든. 마모된 부품은 없는지 육안으로 확인하고 필요하면 교체해야지.

- **사료빈 관리:** 메인 사료빈의 사료 잔량을 너무 낮게(예: 1/4 이하) 유지하지 않는 게 좋아. 사료의 양이 너무 적으면 압력이 낮아져 투출 흐름이 불규칙해질 수 있거든.

- **진동 관리:** 급이기 주변에 진동을 유발하는 모터나 펌프가 있다면, 방진 패드를 설치하거나 위치를 조정하는 것을 고려해봐.

- **소프트웨어 업데이트 및 설정 최적화:** 최신 급이기는 소프트웨어 업데이트를 통해 성능이 개선되기도 해. 제조사에 문의해서 최신 버전인지 확인하고, '대량-미량 제어' 같은 세부 설정값을 내 사료의 특성에 맞게 최적화하는 것도 중요해.

5장: 자동급이기의 미래, AI와 빅데이터를 만나다

지금까지의 이야기가 '현재'의 기술이라면, 이제 곧 우리에게 다가올 '미래'의 자동급이기는 어떤 모습일까? 단순한 사료 공급 장치를 넘어, 농장의 두뇌이자 주치의 역할을 하게 될 거야.

1. 정밀축산(Precision Livestock Farming)의 핵심으로

미래의 축산은 '농장 전체'를 관리하는 것에서 '가축 한 마리 한 마리'를 개별적으로 관리하는 **정밀축산(PLF)**으로 진화하고 있어. 그리고 그 중심에 바로 차세대 자동급이기가 있지.

- **개체별 맞춤 급이:** 모든 가축이 똑같은 사료를 먹는 시대는 끝났어. 이제는 RFID 이어태그(귀표)나 안면인식 같은 기술로 가축 개체를 식별하고, 그 녀석의 체중, 나이, 건강 상태, 유전 정보, 활동량 등을 종합적으로 분석해서 완벽한 맞춤 식단을 실시간으로 제공하게 될 거야. 예를 들어, 활동량이 많은 소에게는 에너지를 더 보충해주고, 임신한 어미돼지에게는 태아 발달에 필요한 특정 영양소를 강화한 사료를 급이하는 식이지.

- **데이터 기반의 건강 모니터링:** 자동급이기는 더 이상 사료만 주는 기계가 아니야. '데이터 수집 장치'가 되는 거지. "돼지 A가 평소보다 사료를 20% 덜 먹었네?", "젖소 B가 물을 마시는 횟수가 급격히 늘었네?" 이런 섭취량 데이터를 분석해서 질병의 초기 징후를 조기에 발견하고 농장주에게 알람을 보내줘. 수의사가 도착하기 전에 이미 AI가 의심되는 질병 리스트를 뽑아줄 수도 있겠지.

2. AI와 머신러닝의 결합: 스스로 학습하고 최적화하다

수집된 방대한 양의 급이 데이터, 환경 데이터, 생체 데이터는 AI와 머신러닝의 좋은 학습 자료가 돼.

AI는 이 데이터들을 분석해서 농장의 수익을 극대화할 수 있는 최적의 사료 배합비와 급이 프로그램을 스스로 찾아내. 예를 들어, "현재 기온과 습도, 그리고 앞으로의 날씨 예보를 고려했을 때, 사료 A와 B를 7:3 비율로 섞어 급이하는 것이 사료 효율(FCR)을 5% 개선할 수 있습니다." 와 같은 구체적인 제안을 하는 거야.

또한, 기계 스스로 오차를 학습하고 보정하는 '자가 캘리브레이션(Self-Calibration)' 기능도 고도화될 거야. 사료의 미세한 밀도 변화나 기계의 마모 상태를 스스로 감지하고 급이 알고리즘을 수정해서 항상 최상의 정확도를 유지하는 거지.

3. 농장 생태계와의 완벽한 통합

미래의 자동급이기는 독립적으로 작동하지 않아. 농장 내의 다른 모든 스마트 기기들과 유기적으로 연결된 '통합 관제 시스템'의 일부가 될 거야.

로봇 착유기가 측정한 유유 성분 데이터, 환경 센서가 측정한 축사 내부 온도/습도/암모니아 가스 농도, 가축의 목에 달린 활동량 센서가 보낸 데이터 등이 모두 중앙 서버로 전송되고, 이 모든 정보를 종합해서 자동급이기가 최적의 급이 전략을 실행하는 거지.
이건 마치 오케스트라의 지휘자처럼, 농장의 모든 요소를 조율해서 최고의 하모니, 즉 최고의 생산성을 만들어내는 것과 같아.