🎲 랜덤성과 엔트로피: 암호학에서의 응용 🔐

안녕하세요, 여러분! 오늘은 정말 흥미진진한 주제로 여러분과 함께 이야기를 나눠볼 거예요. 바로 "랜덤성과 엔트로피: 암호학에서의 응용"이라는 주제인데요. 어머, 너무 어려워 보이나요? 걱정 마세요! 제가 쉽고 재미있게 설명해드릴게요. 마치 카톡으로 수다 떠는 것처럼요. ㅋㅋㅋ

우리가 살아가는 세상은 정말 복잡하고 예측하기 어려운 일들로 가득 차 있죠. 그런데 이런 예측 불가능성이 때로는 우리에게 큰 도움이 될 수 있다는 사실, 알고 계셨나요? 특히 암호학 분야에서는 이런 무질서함과 예측 불가능성이 정말 중요한 역할을 한답니다. 😮

여러분, 혹시 재능넷(https://www.jaenung.net)이라는 사이트를 아시나요? 이곳은 다양한 재능을 거래하는 플랫폼인데요. 만약 여러분이 암호학이나 보안 관련 재능이 있다면, 이런 지식을 재능넷에서 공유할 수 있을 거예요. 그런데 말이죠, 암호학에서 가장 중요한 게 뭘까요? 바로 '안전성'이에요! 그리고 이 안전성을 확보하는 데 큰 역할을 하는 게 바로 오늘 우리가 이야기할 '랜덤성'과 '엔트로피'랍니다.

자, 이제 본격적으로 랜덤성과 엔트로피가 암호학에서 어떻게 응용되는지 알아볼까요? 준비되셨나요? 그럼 고고씽! 🚀

🎭 랜덤성: 암호학의 숨은 주인공

여러분, 혹시 비밀번호 만들 때 어떻게 하시나요? "qwerty123" 이런 거 쓰시는 분 없죠? ㅋㅋㅋ 그렇다면 축하드려요! 여러분은 이미 랜덤성의 중요성을 알고 계신 거예요. 😎

랜덤성은 암호학에서 정말 중요한 역할을 해요. 왜 그럴까요? 바로 예측 불가능성 때문이에요. 누군가가 여러분의 비밀번호를 추측하려고 할 때, 그 비밀번호가 완전히 랜덤하다면 추측하기가 엄청나게 어려워지겠죠?

그런데 말이죠, 진짜 랜덤한 건 만들기가 엄청 어려워요. 우리 인간은 무의식중에 패턴을 만들어내는 경향이 있거든요. 그래서 암호학에서는 '의사 랜덤 생성기'라는 걸 사용해요. 이게 뭐냐고요? 쉽게 말해서 '거의 랜덤한' 수열을 만들어내는 프로그램이에요.

예를 들어볼까요? 여러분이 재능넷에서 암호화 서비스를 제공한다고 해봐요. 클라이언트의 데이터를 안전하게 보호하기 위해 암호화 키를 생성해야 해요. 이때 의사 랜덤 생성기를 사용하면 예측하기 어려운 키를 만들 수 있어요. 이렇게 하면 해커들이 쩔쩔매겠죠? ㅋㅋㅋ

위 그림을 보세요. 왼쪽은 랜덤한 패턴, 오른쪽은 규칙적인 패턴이에요. 어떤 게 더 예측하기 어려워 보이나요? 당연히 왼쪽이죠! 이렇게 랜덤한 패턴을 사용하면 암호를 훨씬 더 안전하게 만들 수 있어요.

그런데 여기서 재미있는 점! 완벽한 랜덤은 사실 존재하지 않아요. 우리가 '랜덤'이라고 부르는 것들도 사실은 어떤 규칙이나 패턴이 있을 수 있거든요. 그래서 암호학자들은 항상 더 나은 랜덤 생성 방법을 연구하고 있답니다. 멋지지 않나요? 🤓

자, 이제 랜덤성에 대해 조금은 이해가 되셨나요? 그럼 다음으로 넘어가볼까요? 이번엔 더 재미있는 '엔트로피'에 대해 알아볼 거예요. 준비되셨죠? Let's go! 🏃‍♀️💨

🌪️ 엔트로피: 무질서의 매력

자, 이제 '엔트로피'라는 멋진 개념에 대해 알아볼 차례예요. 엔트로피라고 하면 뭔가 어려워 보이죠? 하지만 걱정 마세요. 제가 쉽게 설명해드릴게요. ㅎㅎ

엔트로피는 간단히 말해서 '무질서도'예요. 즉, 얼마나 뒤죽박죽인지를 나타내는 척도라고 할 수 있죠. 암호학에서는 이 엔트로피가 정보의 불확실성을 측정하는 데 사용돼요. 엔트로피가 높을수록 정보를 예측하기가 더 어려워진다는 거죠.

여러분, 혹시 방 정리하는 거 좋아하시나요? 아마 대부분 "아니요!"라고 대답하실 것 같아요. ㅋㅋㅋ 하지만 암호학에서는 오히려 '엉망진창'인 상태를 좋아한답니다. 왜 그럴까요?

imagine 해보세요. 여러분의 방이 완벽하게 정리되어 있다고 해봐요. 누군가가 들어와서 뭔가를 찾으려고 한다면, 아주 쉽게 찾을 수 있겠죠? 하지만 방이 엉망진창이라면? 찾기가 훨씬 어려울 거예요. 암호학에서의 엔트로피도 이와 비슷해요. 엔트로피가 높을수록 (즉, 더 뒤죽박죽일수록) 정보를 해독하기가 더 어려워지는 거죠.

재능넷에서 암호화 서비스를 제공한다고 다시 한 번 상상해볼까요? 여러분이 만든 암호화 시스템의 엔트로피가 높다면, 클라이언트들의 데이터는 훨씬 더 안전하게 보호될 거예요. 해커들이 아무리 노력해도 '뒤죽박죽'인 데이터에서 의미 있는 정보를 찾아내기가 어려울 테니까요. 👨‍💻

위 그림을 보세요. 위쪽은 낮은 엔트로피, 아래쪽은 높은 엔트로피를 나타내요. 어떤 게 더 예측하기 어려워 보이나요? 당연히 아래쪽이죠! 이렇게 엔트로피가 높은 시스템일수록 암호학적으로 더 안전하답니다.

그런데 여기서 재미있는 점! 엔트로피가 너무 높아도 문제가 될 수 있어요. 왜냐고요? 완전한 무질서 상태에서는 오히려 패턴이 생길 수 있거든요. 그래서 암호학자들은 '적당한' 엔트로피 레벨을 찾는 데 많은 노력을 기울이고 있답니다. 어렵지만 정말 중요한 일이죠!

자, 이제 엔트로피에 대해서도 조금은 이해가 되셨나요? 뭔가 복잡하지만 재미있지 않나요? ㅎㅎ 다음으로는 이 랜덤성과 엔트로피가 실제 암호 시스템에서 어떻게 사용되는지 자세히 알아볼 거예요. 준비되셨나요? 고고씽! 🚀

🔐 암호 시스템에서의 랜덤성과 엔트로피

자, 이제 우리가 배운 랜덤성과 엔트로피가 실제 암호 시스템에서 어떻게 사용되는지 알아볼 차례예요. 흥미진진하죠? 😃

암호 시스템에서 랜덤성과 엔트로피는 마치 쌍둥이 자매 같아요. 둘 다 정보를 안전하게 보호하는 데 꼭 필요한 요소거든요. 어떻게 사용되는지 하나씩 살펴볼까요?

1. 키 생성 🗝️

암호화에 사용되는 키를 생성할 때 랜덤성과 엔트로피가 매우 중요해요. 키가 예측 가능하다면? 음... 그건 마치 집 열쇠를 현관문 앞에 두는 것과 같겠죠? ㅋㅋㅋ

예를 들어, AES(Advanced Encryption Standard) 암호화를 사용한다고 해봐요. 128비트 키를 생성해야 한다면, 이 키는 정말 랜덤해야 해요. 그리고 엔트로피도 충분히 높아야 하고요. 왜 그럴까요?

키의 랜덤성이 낮으면 패턴이 생길 수 있어요. 그리고 이 패턴은 공격자들에게 힌트가 될 수 있죠. 또, 엔트로피가 낮으면 키 공간(가능한 모든 키의 집합)이 작아져서 무차별 대입 공격에 취약해질 수 있어요. 그래서 암호학자들은 항상 "제발 키는 정말 랜덤하고 엔트로피 높게 만들어주세요!"라고 외치고 있답니다. ㅎㅎ

2. 초기화 벡터(IV) 생성 🎲

초기화 벡터... 뭔가 어려워 보이는 이름이죠? 하지만 걱정 마세요. 쉽게 설명해드릴게요!

초기화 벡터는 블록 암호화 모드에서 사용되는 랜덤한 값이에요. 이게 왜 필요하냐고요? 음... 상상해보세요. 여러분이 매일 같은 비밀번호로 일기를 쓴다고 해봐요. 누군가 한 번 그 비밀번호를 알아내면? 모든 일기를 다 읽을 수 있겠죠? 😱

초기화 벡터는 이런 문제를 해결해줘요. 매번 암호화할 때마다 다른 초기값을 사용하게 해주는 거죠. 그래서 같은 평문이라도 매번 다른 암호문이 나오게 되는 거예요. 멋지지 않나요?

그런데 여기서 중요한 점! 초기화 벡터는 랜덤해야 하지만, 꼭 비밀일 필요는 없어요. 오히려 암호문과 함께 전송되는 경우가 많답니다. 하지만 매번 새로운 값을 사용해야 해요. 그래야 패턴 분석 공격을 막을 수 있거든요.

3. 솔트(Salt) 생성 🧂

솔트라... 음식에 뿌리는 그 소금 말고요! ㅋㅋㅋ 암호학에서 솔트는 비밀번호 해싱에 사용되는 랜덤한 데이터를 말해요.

왜 필요할까요? 예를 들어볼게요. 여러분이 재능넷에서 계정을 만들었다고 해봐요. 비밀번호는 "ilovecrypto123"(음... 별로 안전하지 않네요 ㅠㅠ)이라고 해볼까요? 이 비밀번호를 그대로 저장하면 위험하겠죠? 그래서 보통 해시 함수를 사용해 저장해요.

그런데 문제가 있어요. 만약 다른 사용자도 같은 비밀번호를 사용한다면? 해시값도 같아지겠죠. 이걸 방지하기 위해 솔트를 사용해요. 솔트는 비밀번호에 더해지는 랜덤한 값이에요. 그래서 같은 비밀번호라도 다른 해시값이 나오게 되는 거죠.

예를 들면 이렇게요:

비밀번호: ilovecrypto123
솔트: x7q2Z
해시함수(비밀번호 + 솔트) = 최종 해시값

이렇게 하면 같은 비밀번호를 사용하는 사용자가 있더라도, 저장된 해시값은 다르게 돼요. 솔트가 다르니까요! 멋지죠? 😎

4. 난수 생성기(RNG) 🎰

자, 이제 마지막으로 난수 생성기에 대해 알아볼까요? 난수 생성기는 랜덤한 숫자를 만들어내는 장치 또는 알고리즘이에요. 근데 말이죠, 컴퓨터가 진짜 랜덤한 숫자를 만들어내는 건 정말 어려운 일이에요. (컴퓨터는 결국 프로그램대로 움직이니까요!)

그래서 보통은 의사 난수 생성기(PRNG: Pseudo-Random Number Generator)를 사용해요. 이건 진짜 랜덤은 아니지만, 통계적으로 랜덤한 것처럼 보이는 수열을 만들어내는 알고리즘이에요.

암호학에서는 더 강력한 암호학적 의사 난수 생성기(CSPRNG: Cryptographically Secure Pseudo-Random Number Generator)를 사용해요. 이건 뭐가 다르냐고요? 음... 일반 PRNG보다 훨씬 더 예측하기 어렵고, 패턴을 찾기가 거의 불가능해요.

CSPRNG는 키 생성, 초기화 벡터 생성, 솔트 생성 등 암호 시스템의 거의 모든 부분에서 사용돼요. 정말 중요하죠!

위 그림을 보세요. 암호 시스템의 모든 구성요소가 랜덤성과 엔트로피에 의존하고 있죠? 이게 바로 암호학에서 랜덤성과 엔트로피가 얼마나 중요한지를 보여주는 거예요!

자, 이제 우리가 배운 내용을 정리해볼까요? 랜덤성과 엔트로피는 암호 시스템의 거의 모든 부분에서 중요한 역할을 해요. 키 생성, 초기화 벡터 생성, 솔트 생성, 그리고 난수 생성까지... 이 모든 과정에서 충분한 랜덤성과 높은 엔트로피가 필요하답니다.

이런 요소들이 잘 갖춰져 있어야 암호 시스템이 안전하게 작동할 수 있어요. 만약 이 중 하나라도 제대로 작동하지 않는다면? 음... 그건 마치 튼튼해 보이는 집을 지었는데 창문을 열어두고 나가는 것과 같겠죠? 아무리 벽이 두꺼워도 소용없겠어요. ㅠㅠ

그래서 암호학자들은 항상 더 좋은 랜덤 소스를 찾고, 엔트로피를 높이는 방법을 연구하고 있어요. 예를 들어, 일부 시스템에서는 마우스 움직임이나 키보드 입력 타이밍 같은 물리적 현상을 랜덤 소스로 사용하기도 한답니다. 재미있지 않나요? 😊

자, 이제 랜덤성과 엔트로피가 암호 시스템에서 어떻게 사용되는지 잘 이해하셨나요? 정말 복잡하지만 동시에 흥미진진한 주제죠? 🤓

여러분이 재능넷에서 암호화 서비스를 제공한다면, 이런 개념들을 잘 이해하고 적용하는 게 정말 중요해요. 클라이언트의 데이터를 안전하게 지키려면 충분한 랜덤성과 높은 엔트로피를 가진 시스템을 구축해야 하니까요!

그런데 말이죠, 이렇게 중요한 랜덤성과 엔트로피도 과하면 문제가 될 수 있어요. 왜 그럴까요? 다음 섹션에서 자세히 알아보도록 해요. 준비되셨나요? 고고씽! 🚀

⚖️ 랜덤성과 엔트로피의 균형 잡기

자, 이제 우리는 랜덤성과 엔트로피가 얼마나 중요한지 알게 되었어요. 그런데 말이죠, 세상 모든 일이 그렇듯 이것도 '적당히'가 중요해요. 왜 그럴까요? 🤔

랜덤성과 엔트로피가 너무 높으면 오히려 문제가 될 수 있어요. 이게 무슨 말일까요? 함께 알아볼까요?

1. 성능 문제 🐌

높은 랜덤성과 엔트로피를 얻으려면 많은 컴퓨팅 파워가 필요해요. 예를 들어, 진짜 랜덤한 숫자를 얻기 위해 양자 현상을 이용한다고 해봐요. 엄청 멋지겠지만... 음, 좀 느리겠죠? ㅋㅋㅋ

암호화나 복호화 과정이 너무 오래 걸리면 사용자 경험이 나빠질 수 있어요. 특히 실시간 통신이 필요한 경우엔 더더욱요. 재능넷에서 화상 통화로 재능을 거래한다고 생각해보세요. 암호화 때문에 통화가 자꾸 끊긴다면? 아... 답답하겠죠? 😫

2. 호환성 문제 🔗

너무 복잡한 랜덤성과 높은 엔트로피를 사용하면 다른 시스템과의 호환성 문제가 생길 수 있어요. 모든 기기나 소프트웨어가 최신 암호화 기술을 지원하는 건 아니니까요.

예를 들어, 여러분이 개발한 초강력 암호화 앱이 최신 스마트폰에서만 작동한다면? 음... 구형 폰을 사용하는 사람들은 어떡하죠? 😅

3. 사용성 문제 🤯

랜덤성과 엔트로피를 극단적으로 높이면 사용자가 시스템을 이용하기 어려워질 수 있어요. 예를 들어, 비밀번호를 너무 복잡하게 만들어야 한다면? 사용자들이 기억하기 힘들어서 오히려 안전하지 않은 방법(예: 메모장에 적어두기)을 사용할 수도 있죠.

보안과 사용성은 항상 trade-off 관계에 있어요. 너무 안전하면 사용하기 어렵고, 너무 사용하기 쉬우면 안전하지 않을 수 있죠. 이 둘 사이의 균형을 잡는 게 정말 중요해요!

4. 예측 가능성의 필요성 🔮

가끔은 약간의 예측 가능성이 필요한 경우도 있어요. 예를 들어, 블록체인 기술에서 사용되는 작업 증명(Proof of Work) 알고리즘은 어느 정도 예측 가능해야 해요. 완전히 랜덤하다면 채굴이 불가능해지겠죠?

또 다른 예로, 게임에서 사용되는 난수 생성기를 생각해볼까요? 완전히 랜덤하면 게임 밸런스가 깨질 수 있어요. 약간의 제어된 랜덤성이 필요한 거죠.

5. 디버깅의 어려움 🐛

시스템이 너무 랜덤하고 엔트로피가 높으면 문제가 생겼을 때 디버깅하기가 정말 어려워져요. 매번 다른 결과가 나오니까 어디서 문제가 발생했는지 찾기가 힘들어지는 거죠.

개발자 여러분, 공감하시죠? 버그 잡는 게 얼마나 힘든 일인데, 거기에 초고수준의 랜덤성까지 더해진다면? 아... 머리 아파요! 🤕

위 그래프를 보세요. 랜덤성과 엔트로피가 증가할수록 처음에는 효율성(보안성)이 올라가지만, 어느 순간부터는 오히려 떨어지기 시작해요. 우리의 목표는 바로 그 '최적 지점'을 찾는 거예요!

그래서 암호학자들은 항상 이 균형을 잡으려고 노력해요. 충분히 안전하면서도, 사용하기 쉽고, 효율적인 시스템을 만드는 게 목표죠. 쉽지 않은 일이지만, 정말 중요한 일이에요!

여러분이 재능넷에서 암호화 관련 서비스를 제공한다면, 이런 점들을 잘 고려해야 해요. 클라이언트의 요구사항, 시스템의 특성, 사용 환경 등을 종합적으로 판단해서 적절한 수준의 랜덤성과 엔트로피를 적용해야 한답니다.

자, 이제 랜덤성과 엔트로피의 중요성뿐만 아니라 그 한계점까지 알게 되었어요. 어때요? 암호학이 정말 깊고 재미있는 분야라는 걸 느끼셨나요? 😊

마지막으로, 우리가 배운 내용을 실제로 어떻게 적용할 수 있을지 생각해볼까요? 다음 섹션에서 몇 가지 실용적인 팁을 알려드릴게요. 준비되셨나요? Let's go! 🚀

🛠️ 실용적인 팁: 랜덤성과 엔트로피 적용하기

자, 이제 우리가 배운 내용을 실제로 어떻게 적용할 수 있을지 알아볼까요? 여러분이 재능넷에서 암호화 관련 서비스를 제공하거나, 개인적으로 보안 시스템을 구축할 때 활용할 수 있는 팁들을 소개해드릴게요. 😎

1. 강력한 난수 생성기 사용하기 🎲

암호학적으로 안전한 난수 생성기(CSPRNG)를 사용하세요. 대부분의 프로그래밍 언어와 운영 체제에서 이런 기능을 제공해요.

// Python 예시
import secrets

random_number = secrets.randbits(64)  // 64비트 난수 생성
random_string = secrets.token_hex(16)  // 16바이트 랜덤 문자열 생성

주의: 일반적인 random 모듈 대신 secrets 모듈을 사용하세요. random은 암호학적으로 안전하지 않아요!

2. 솔트 사용하기 🧂

비밀번호를 해시할 때는 반드시 솔트를 사용하세요. 솔트는 충분히 길고(최소 16바이트) 랜덤해야 해요.

// Python 예시 (bcrypt 사용)
import bcrypt

password = "mySecurePassword123"
salt = bcrypt.gensalt()
hashed = bcrypt.hashpw(password.encode('utf-8'), salt)

3. 키 스트레칭 사용하기 🔑

키 스트레칭은 비밀번호 기반 키 생성 함수(PBKDF)를 여러 번 반복해서 키를 생성하는 방법이에요. 이렇게 하면 무차별 대입 공격을 어렵게 만들 수 있어요.

// Python 예시 (PBKDF2 사용)
from cryptography.hazmat.primitives.kdf.pbkdf2 import PBKDF2HMAC
from cryptography.hazmat.primitives import hashes
from cryptography.hazmat.backends import default_backend
import os

password = b"mySecurePassword123"
salt = os.urandom(16)
kdf = PBKDF2HMAC(
    algorithm=hashes.SHA256(),
    length=32,
    salt=salt,
    iterations=100000,
    backend=default_backend()
)
key = kdf.derive(password)

4. 초기화 벡터(IV) 사용하기 🔢

블록 암호를 사용할 때는 항상 초기화 벡터를 사용하세요. IV는 매번 새롭게 생성해야 해요.

// Python 예시 (AES-GCM 사용)
from cryptography.hazmat.primitives.ciphers.aead import AESGCM
import os

key = AESGCM.generate_key(bit_length=128)
aesgcm = AESGCM(key)
nonce = os.urandom(12)  // 이게 IV 역할을 해요
ciphertext = aesgcm.encrypt(nonce, plaintext, associated_data)

5. 엔트로피 풀 사용하기 🌊

여러 소스에서 엔트로피를 모아 사용하세요. 시스템 이벤트, 하드웨어 노이즈, 사용자 입력 등 다양한 소스를 활용할 수 있어요.

// Linux에서 /dev/urandom 사용 예시
with open("/dev/urandom", "rb") as f:
    random_bytes = f.read(16)

6. 정기적인 키 교체 🔄

암호화 키는 정기적으로 교체해주세요. 이렇게 하면 키가 노출되더라도 피해를 최소화할 수 있어요.

// 키 교체 정책 예시
1. 모든 키는 6개월마다 교체
2. 키 유출 의심 시 즉시 교체
3. 키 교체 시 이전 키로 암호화된 데이터 재암호화

7. 안전한 난수 생성을 위한 하드웨어 활용 🖥️

가능하다면 하드웨어 난수 생성기(HRNG)를 사용하세요. 많은 현대 CPU에는 이런 기능이 내장되어 있어요.

// Linux에서 RDRAND 명령어 사용 예시 (C 언어)
#include <immintrin.h>
#include <stdint.h>

uint64_t get_hardware_random() {
    uint64_t rand;
    _rdrand64_step(&rand);
    return rand;
}
</stdint.h></immintrin.h>

8. 암호화 라이브러리 사용하기 📚

가능하면 검증된 암호화 라이브러리를 사용하세요. 직접 구현하는 것보다 훨씬 안전해요.

// Python에서 pycryptodome 라이브러리 사용 예시
from Crypto.Cipher import AES
from Crypto.Random import get_random_bytes

key = get_random_bytes(16)
cipher = AES.new(key, AES.MODE_EAX)
ciphertext, tag = cipher.encrypt_and_digest(data)

9. 엔트로피 모니터링 👀

시스템의 엔트로피 수준을 주기적으로 모니터링하세요. 엔트로피가 부족하면 시스템의 안전성이 떨어질 수 있어요.

// Linux에서 엔트로피 풀 상태 확인
cat /proc/sys/kernel/random/entropy_avail

10. 사용자 교육 🎓

마지막으로, 가장 중요한 건 사용자 교육이에요. 아무리 좋은 시스템을 만들어도 사용자가 제대로 사용하지 않으면 소용없어요.

• 강력한 비밀번호 사용 권장
• 2단계 인증 활성화 유도
• 피싱 공격 주의 교육
• 정기적인 보안 업데이트 안내

자, 어떠세요? 이런 팁들을 활용하면 훨씬 더 안전한 시스템을 만들 수 있을 거예요. 물론 이게 전부는 아니에요. 암호학은 계속 발전하는 분야니까요. 항상 최신 트렌드를 따라가면서 시스템을 개선해 나가는 게 중요해요.

기억하세요! 완벽한 보안은 없어요. 하지만 우리가 배운 랜덤성과 엔트로피를 잘 활용하면 훨씬 더 안전한 시스템을 만들 수 있답니다. 여러분의 재능넷 서비스나 개인 프로젝트에 이런 개념들을 적용해보세요. 분명 큰 도움이 될 거예요! 😊

자, 이제 정말 끝이에요! 긴 여정이었지만 재미있었죠? 랜덤성과 엔트로피, 그리고 그것들의 암호학적 응용에 대해 정말 많은 것을 배웠어요. 이제 여러분은 이 분야의 준전문가(?)가 되었다고 해도 과언이 아니에요. ㅎㅎ

암호학의 세계는 정말 깊고 넓어요. 우리가 오늘 배운 건 그중 일부에 불과해요. 더 궁금한 게 있다면 언제든 더 파고들어보세요. 새로운 발견의 즐거움을 느낄 수 있을 거예요!

자, 이제 정말 끝! 여러분의 암호학 여행에 행운이 있기를! 안녕히 계세요~ 👋