2026년, AI 시대 학습의 판도를 바꿀 온라인 플랫폼 TOP 5 비교 분석

솔직히… 요즘 “뭘 배워야 할지”보다 “어디서 배우는 게 더 빠른지”가 승부를 가르지 않나요?

안녕하세요! 저는 요 며칠 밤마다 노트북 켜놓고, 커피 한 잔 옆에 두고(진짜로요), 온라인 강의 플랫폼을 여기저기 눌러보는 중이었어요. AI가 일하는 방식 자체를 바꿔버리니까, 공부도 예전처럼 “강의 듣고 끝”이 아니더라구요. 그래서 2026년에 특히 체감이 커질 만한 TOP 5 플랫폼을 딱 비교해보고, 어떤 타입의 사람이 어디로 가면 덜 헤매는지 정리해보려 합니다.

2026년 AI 학습 판이 “진짜” 달라진 이유

2026년 학습 시장이 달라진다고 할 때, 저는 사실 “강의가 더 많아진다” 같은 얘기는 별로 안 믿어요. 이미 강의는 넘치거든요. 문제는 ‘내가 지금 무엇을, 어떤 순서로, 어느 깊이까지’를 스스로 설계하는 비용이 너무 커졌다는 거예요. 예전엔 강의 하나 골라서 끝까지 들으면 “공부했다”가 됐는데, 요즘은 강의가 아니라 학습 설계 자체가 경쟁력입니다. 그니까요… 이제는 “수강”이 아니라 “코칭”을 사는 느낌이 점점 강해졌어요.

① AI 코치가 ‘검색’보다 앞에 온다

2025년 말 기준으로도 큰 플랫폼들은 “강의 추천”을 넘어, 대화형 학습 도우미(코치)를 전면에 두고 있어요. 질문하면 바로 설명해주고, 내 목표(예: 데이터 분석가 전환)와 현재 수준을 반영해서 “오늘 할 일”을 쪼개 주는 방식이죠. 실제로 Coursera는 ‘Coach’ 같은 생성형 AI 기반 기능을 학습 경험 중심에 두고 확장 중이고, 기업/교육기관이 코치 기반의 상호작용 학습을 운영할 수 있게도 발표했어요. 이 흐름이 2026년엔 더 ‘기본값’이 됩니다.

② ‘역할 기반’ 학습이 표준이 된다

“파이썬 기초 → 판다스 → 머신러닝” 같은 과목 나열은 이제 너무 느려요. 2026년엔 직무(역할) 기반 트랙이 더 힘을 얻습니다. 왜냐면 회사가 묻는 건 “이 사람이 파이썬을 아나?”가 아니라 “이 사람이 업무를 해결할 수 있나?”거든요. Coursera도 역할 기반 솔루션과 함께, 생성형 AI로 학습 설계를 돕는 기능(예: Role Play, Course Builder 등)을 플랫폼 혁신으로 언급했어요. 그리고 ‘생성형 AI 학습 수요가 폭발적으로 늘었다’는 식의 데이터도 2024년/2025년 트렌드 글에서 강조하고 있구요. 이런 건 2026년에도 쉽게 꺾이기 어려운 흐름입니다.

③ 시장은 ‘통합’으로 간다 (이게 꽤 큽니다)

2026년의 가장 현실적인 변수는 플랫폼 판 자체가 합쳐질 수 있다는 것이에요. 2025년 12월, Coursera가 Udemy를 인수하겠다고 발표했고(규제/주주 승인 등 조건 하에) 2026년 하반기 마무리를 목표로 한다는 보도가 나왔습니다. 만약 이 흐름이 실제로 진행되면, “대학·기업 파트너십 강점(Coursera)”과 “실전 강의 롱테일(Udemy)”이 한 회사 아래로 묶이는 셈이라, 학습자 입장에선 선택지가 오히려 더 ‘묘하게’ 바뀔 수 있어요. 솔직히 말하면, 저는 이게 좀 불편하면서도… 한편으론 기대되기도 해요. 통합이 잘 되면 개인화는 더 좋아질 수 있거든요. 하지만 반대로, 가격/구독 구조가 복잡해질 수도 있죠.

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TOP 5 플랫폼 한눈에 비교표 (가격/난이도/AI기능)

아래 표는 “누가 최고냐”가 아니라, “내가 덜 헤매는 선택이 뭐냐”에 초점을 맞췄어요. 가격은 지역/프로모션/기업 플랜에 따라 변동이 큰 편이라, 숫자 딱 박기보다는 결제 구조(구독형 vs 강의별 vs 프로그램형) 중심으로 봐주세요. 그리고 AI 기능은 “있다/없다”보다도, 학습 흐름에 얼마나 깊게 들어오느냐가 차이를 만듭니다.

플랫폼	핵심 강점	AI/개인화 포인트	난이도/학습 방식	비용 구조(대략)	추천 대상
Coursera	대학·기업 파트너십 기반, 인증/프로그램 강세	Coach, Role Play 등 생성형 AI 학습 지원 기능 확장	초중급~전문가(프로그램별 편차), 구조화된 코스	구독형/과정별 결제/학위형 혼재	이력서에 “증명”을 남기고 싶은 사람
Udemy	실무 강의의 폭(롱테일), 빠른 트렌드 반영	AI Assistant, 스킬 매핑/러닝 패스(특히 기업용) 강화	입문~고급(강사별 편차 큼), ‘필요한 것만’ 가능	강의별 결제 + 기업/구독 옵션	당장 실전 문제를 해결하고 싶은 사람
edX	대학 수준 코스/프로 자격·학위 루트	기업용 AI Academy처럼 ‘경로형’ 큐레이션이 강점	중급 이상 비중 높음, 이론+과제 중심	감사(Audit) 무료+유료 인증/프로그램형	기초를 ‘제대로’ 쌓고 싶은 사람
LinkedIn Learning	커리어/업무 스킬, 직장인 친화적 UX	AI 코칭/개인화 플랜/스마트 검색 등 업데이트	입문~중급 중심, 짧게 쪼갠 러닝	구독형 중심(개인/기업)	승진/전직 준비하는 직장인, 관리자
Udacity	프로젝트·피드백 중심 ‘나노디그리’ 강세	학습 보조보다 ‘실습+피드백+커리어 코칭’ 패키지	중급~고급 비중, 과제/프로젝트 몰입형	구독형(월) + 일부 일시결제 옵션	포트폴리오로 실력을 증명해야 하는 사람

표를 보고도 고민되면, 이렇게만 정리해도 선택이 빨라져요. “증명(자격·학위)”이 필요하면 Coursera/edX 쪽이 유리하고, “바로 써먹기”가 급하면 Udemy가 편합니다. 그리고 회사 생활 최적화가 목표면 LinkedIn Learning이 강하고, “프로젝트로 나를 증명해야 한다”면 Udacity가 생각보다 잘 맞아요. 결국 2026년엔 플랫폼이 아니라, 학습 방식(코칭/실습/인증)이 승부를 가릅니다.

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Coursera: 인증·파트너십·AI 코칭의 3박자

Coursera를 한 문장으로 말하면, 저는 이렇게 표현하고 싶어요. “공부를 ‘이력서 언어’로 바꿔주는 플랫폼”. 물론 강의만 듣고 끝낼 수도 있어요. 근데 Coursera는 구조 자체가 “과정 → 스페셜라이제이션/프로 자격 → 직무형 트랙”처럼 쌓이는 학습에 강합니다. 솔직히 말하면, 재미만 놓고 보면 Udemy 스타일이 더 끌릴 때도 있어요. 하지만 “나 지금 이거 배워서 어디에 쓰는데?”가 또렷해야 하는 순간엔 Coursera 쪽이 마음이 편해지더라구요.

Coursera가 2026년에 더 강해질 포인트

2026년을 바라볼 때 Coursera의 키워드는 두 개예요. (1) 검증 가능한 학습, (2) AI로 학습 과정 자체를 가속. Coursera는 ‘Coach’ 같은 대화형 학습 도우미를 공식 지원 문서로도 안내하고 있고, 플랫폼 혁신으로 Role Play, Course Builder 같은 생성형 AI 기능을 언급하면서 “개인화된 학습”을 더 깊게 밀고 있습니다. 또 2024년 말 트렌드 글에서는 생성형 AI 관련 학습 수요가 매우 크게 증가했고, 학습자들이 직무 중심 콘텐츠를 더 찾는다고 말했죠. 이건 2026년에도 그대로 이어질 가능성이 큽니다.

현실 조언 하나: “코스 선택”이 반 이상이다

Coursera는 좋은 의미로든 나쁜 의미로든 “정석” 느낌이 있어요. 그래서 대충 고르면 대충한 만큼 돌아옵니다. 저는 이걸 몇 번 겪었어요. (네, 저도 시행착오 많이 했습니다…) 같은 주제라도 파트너(대학/기업)와 프로그램 형태(단일 코스 vs 자격증 트랙)에 따라 난이도와 밀도가 확 달라져요. 그러니 2026년형 Coursera 활용법은 간단합니다. “내 목표 직무의 결과물”을 먼저 정하고, 그 결과물에 직결되는 프로그램을 고르는 거예요. 이 순서를 거꾸로 하면… 진짜로 시간 많이 날립니다. (저만 그런 거 아니죠?)

• 자격/인증이 필요한 사람: 수료 자체가 아니라, “보여줄 수 있는 증명”이 필요할 때 강합니다.
• 로드맵이 필요한 사람: “뭘 먼저 해야 하지?”에서 자주 멈추는 타입이면, 구조화된 트랙이 큰 도움이 돼요.
• AI 코칭을 ‘학습 흐름’에서 쓰고 싶은 사람: 질문-정리-복습을 끊김 없이 이어가고 싶다면 잘 맞습니다.
• 직무 전환을 ‘서류/면접’까지 염두에 둔 사람: 역할 기반 콘텐츠/기업 연계가 있는 과정은 특히 강점이 나옵니다.
• 반대로 “오늘 당장 2시간만 써서 기능 하나 해결”이 목적이면, Coursera는 답답하게 느껴질 수도 있어요. 그땐 다른 플랫폼이 더 시원합니다.

Udemy: 실전형 ‘롱테일’ 강의의 폭발력

Udemy는 제가 “현실적으로 지금 당장 써먹고 싶은 기술”을 찾을 때 가장 먼저 떠올리는 플랫폼이에요. 이유는 단순합니다. Udemy는 강사가 ‘개별 창작자’로 참여하는 마켓플레이스 구조라서, 트렌드가 바뀌는 속도를 잘 따라가거든요. 2026년에도 AI 도구(코딩 보조, 문서 자동화, 에이전트 워크플로)가 계속 바뀌는데, 이런 영역은 대학 강의처럼 커리큘럼 승인 기다리면 이미 늦는 경우가 많아요. 그래서 Udemy의 장점은 “정답 커리큘럼”이 아니라 현장의 시행착오가 강의로 빨리 번역되는 속도에 있습니다.

Udemy의 ‘진짜 강점’은 선택권, 그리고 선택의 책임

다만 Udemy는 장점이 곧 단점이 됩니다. 강의가 많다는 건, 좋은 강의도 있고 애매한 강의도 있다는 뜻이거든요. 그래서 Udemy에서 성과를 내는 사람은 “강의를 듣는 사람”이 아니라, 강의를 ‘고르는 능력’이 있는 사람이에요. 2026년형 학습에서 제일 무서운 건 “공부는 했는데 결과물이 없는 상태”인데, Udemy에서는 이 함정에 빠지기 쉬워요. 강의는 많이 보이는데, 내가 원하는 결과물(예: 실무 자동화 스크립트, RAG 기반 검색, 분석 대시보드)이 정확히 무엇인지 흐릿하면 어느새 ‘강의 수집’만 하게 되거든요.

Udemy는 거대한 “도서관”에 가깝습니다. 중요한 건 책이 많다는 사실이 아니라, 내가 찾는 책이 무엇인지, 그리고 그 책이 좋은 책인지 판단할 기준을 갖는 거예요.

Udemy 강의 고를 때, 실패 확률을 확 줄이는 5가지 체크

제가 Udemy에서 “시간이 아깝지 않았던 강의”를 보면 공통점이 있어요. 강의 설명이 화려해서가 아니라, 학습자의 결과물을 끝까지 책임지는 구조가 있더라구요. 아래 기준만 지켜도 체감 난이도가 확 낮아집니다.

1) 최근 업데이트가 있는지 확인하기
2) 실습 파일/과제/프로젝트가 있는지 보기 (그냥 듣기만 하는 강의는 남는 게 적어요)
3) 리뷰에서 “초반은 쉬운데 중반부터 막힘” 같은 패턴이 반복되는지 체크
4) 강사가 “내가 왜 이렇게 했는지” 설명하는지(원리) vs “따라해”만 하는지(복붙)
5) 목표가 도구 사용법인지(단기) / 문제 해결력인지(중장기) 먼저 구분하기

그리고 2026년 관점에서 Udemy를 더 강하게 만드는 요소는 AI 기반 학습 보조 기능이 학습 흐름에 자연스럽게 들어온다는 점입니다. 특히 조직/팀 학습(기업용) 쪽에서는 “스킬 갭을 진단하고 → 필요한 과정으로 연결 → 학습 진행을 요약/가이드”하는 방향이 계속 강화되고 있어요. 개인 학습자 입장에서는 이 흐름이 곧 “내가 헤매는 시간을 줄여주는 장치”가 됩니다. 결국 Udemy를 잘 쓰는 법은 딱 하나예요. 강의가 아니라 결과물을 목표로 잡고, 강의를 ‘부품’처럼 끼워 넣기. 이게 되면 Udemy는 정말 강력해집니다.

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edX: 대학 코스의 깊이, 커리어에 남는 증명

edX는 분위기가 확 달라요. Udemy가 “현장 도구箱”이라면, edX는 “대학 강의실을 온라인으로 옮겨둔 곳”에 가깝습니다. 그래서 2026년 AI 시대에 edX가 빛나는 순간은 의외로 단순해요. ‘도구 사용법’이 아니라 ‘개념과 프레임’을 제대로 잡아야 할 때입니다. 예를 들어 LLM을 쓰는 방법은 누구나 금방 익힐 수 있지만, 데이터가 어떻게 편향을 만들고, 평가 지표는 무엇을 의미하고, 모델이 실패하는 패턴이 어떤 구조에서 반복되는지까지 이해하려면 깊이가 필요하거든요. 이 깊이가 결국 2026년엔 “AI를 안전하게, 그리고 오래 쓰는 사람”을 갈라놓습니다.

edX 활용의 핵심: ‘감사(Audit)’와 ‘증명(Verified)’의 차이를 설계하라

edX를 제대로 쓰려면 처음부터 “나는 어디까지 남길 거냐”를 정하는 게 중요해요. 그냥 맛보기로 개념을 훑고 갈지, 아니면 이력서에 넣을 만큼의 인증/프로그램으로 갈지에 따라 비용도, 시간도, 심리적 압박도 달라집니다. 여기서 실수하면 이런 일이 생겨요. 처음엔 가볍게 시작했는데 과제가 생각보다 무거워서 포기하거나, 반대로 “인증까지 해야지” 하고 결제했는데 시간 확보가 안 돼서 손해 보는 경우요. 2026년형 학습은 속도가 중요하지만, 동시에 지속 가능성이 더 중요해졌습니다. 꾸준히 가는 사람이 결국 이겨요.

학습/자격 형태	대략적인 특징	추천 상황	주의할 점
Audit(감사)	강의를 ‘경험’하는 모드. 개념 훑기/맛보기용	주제 적합성 확인, 기초 개념 정리, 단기 탐색	증명/인증은 제한적. “완주 동기”가 약해질 수 있음
Verified Certificate(유료 인증)	과제/평가 참여가 늘고, 수료 증명에 힘이 실림	이력서/사내 평가용 “학습 증명”이 필요한 경우	시간 확보가 안 되면 비용 대비 효용이 떨어짐
Professional Certificate/프로그램	여러 코스를 묶어 ‘역량 단위’로 설계된 트랙	직무 전환 준비, 체계적인 로드맵이 필요한 경우	완주 난이도가 높음. 일정관리 필수
MicroMasters/고급 자격 트랙	대학 수준의 깊이로 ‘한 단계 위’ 역량을 목표	전공/실무 기반이 있고, 깊이 있는 증명을 원하는 경우	기초가 약하면 초반부터 버거움. 선수 학습 권장
Online Degree(학위)	가장 강한 증명. 시간/비용 모두 장기전	커리어 방향을 크게 바꾸는 장기 계획이 있을 때	중도 포기 리스크가 큼. 생활 리듬까지 설계해야 함

2026년 관점에서 edX의 매력은 “AI 학습을 큐레이션한 경로”가 점점 강화된다는 점에도 있어요. 즉, 막연히 강의를 바다처럼 던져주는 게 아니라, 기초→중급→고급→비즈니스 활용처럼 단계가 보이게 설계된 학습 경로가 늘어납니다. AI 시대엔 오히려 이런 구조가 큰 힘을 발휘해요. 왜냐하면 도구가 아무리 바뀌어도 “프레임”은 오래 남거든요. 그래서 저는 edX를 이렇게 추천하고 싶어요. “한 번 제대로 이해해서, 두 번 다시 안 흔들리고 싶을 때”.

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Udacity vs LinkedIn Learning: 프로젝트형 vs 커리어형 선택법

이 둘은 자주 같은 바구니에 담기지만, 사실 “학습의 목적”이 완전히 달라요. Udacity는 프로젝트로 실력을 증명하게 만드는 쪽이고, LinkedIn Learning은 커리어에 필요한 스킬을 빠르게 ‘정렬’해주는 쪽입니다. 쉽게 말해 Udacity는 “실전 훈련소”, LinkedIn Learning은 “직장인용 스킬 헬스장”에 가깝죠. 2026년 AI 시대엔 이 차이가 더 커집니다. 왜냐하면 AI로 ‘정보’는 더 쉽게 얻어지는데, 여전히 부족한 건 일을 끝내는 힘(프로젝트 완수력)과 일을 더 잘 보이게 하는 힘(커리어 설계)이거든요.

Udacity가 맞는 사람: “결과물로 말해야 하는 사람”

Udacity는 “강의 시청”보다 “제출”이 중심이에요. 프로젝트를 만들고, 피드백을 받고, 수정하고, 다시 제출하는 흐름이 강합니다. 그래서 시간이 더 들 수는 있지만, 완주하면 남는 게 분명해요. 2026년엔 이게 더 중요해질 가능성이 큽니다. AI가 초안을 만들어주는 시대일수록, 기업은 “이 사람이 진짜로 시스템을 설계하고 운영할 수 있는가?”를 더 보려고 하거든요. Udacity는 그 질문에 답하기 좋은 구조예요. 포트폴리오로 보여줄 게 필요한 직무(데이터/ML/AI 엔지니어링, 제품 분석, 클라우드 등)에서 특히 힘을 발휘합니다.

LinkedIn Learning이 맞는 사람: “업무에 바로 연결되는 스킬 정리”

LinkedIn Learning은 “짧게-빨리-많이”가 가능합니다. 특히 직장인에게는 이게 엄청난 장점이에요. 오늘 회의에서 필요했던 스킬을 그날 저녁에 보강할 수 있고, 매니저/리더십/커뮤니케이션처럼 기술만으로 해결되지 않는 영역도 잘 다뤄요. 그리고 2026년엔 생성형 AI 기능이 학습 탐색과 코칭에 더 깊이 들어오면서, “내 역할/목표에 맞는 경로를 빠르게 찾아주는 경험”이 좋아질수록 이런 플랫폼의 효용이 커집니다. 즉, LinkedIn Learning은 ‘내 일을 더 잘하게 만드는 도구’에 가깝습니다.

결론은 의외로 단순: “처음 2주”의 리듬이 다르다

Udacity는 초반 2주에 시간을 몰아야 합니다. 리듬이 잡히면 가속이 붙지만, 리듬이 깨지면 밀린 과제 때문에 스트레스가 커져요. 반대로 LinkedIn Learning은 초반 2주에 “습관”이 중요합니다. 하루 20~30분이라도 꾸준히 보는 습관이 붙으면, 업무 속도가 빨라지고 생산성이 올라가요. 그래서 저는 2026년형 추천 조합을 이렇게 말하고 싶어요. LinkedIn Learning으로 방향을 잡고, Udacity로 결과물을 만든다. 이 조합이 생각보다 강력합니다.

자주 묻는 질문 (FAQ)

아래 질문들은 “어디서 배우지?”보다 “어떻게 덜 헤매고 배우지?”에 초점을 맞춰 정리했어요. (2026년형 학습은 결국 ‘경로 설계’가 반입니다.)

❓ TOP 5는 어떤 기준으로 골랐나요?

기준은 딱 4가지였어요. (1) 학습 경로가 잘 설계돼 있는가, (2) 결과물/증명(자격·수료·포트폴리오)으로 연결되는가, (3) AI가 학습 흐름을 ‘실제로’ 가속하는가, (4) 2026년에도 쓰일 방식(직무 기반·프로젝트 기반·업무 기반)인가. 강의 수가 많다는 이유만으로는 넣지 않았고, “학습자가 덜 헤매게 만드는 구조”가 있는지를 우선으로 봤습니다.

❓ AI 코칭 기능이 꼭 필요한가요? 그냥 검색/유튜브로도 되잖아요.

검색/유튜브로도 당연히 됩니다. 다만 2026년엔 “정보 부족”보다 과잉 정보로 인한 길 잃음이 더 큰 문제예요. AI 코칭이 유리한 지점은 세 가지입니다.

• 목표→오늘 할 일로 쪼개주는 능력 (학습 설계 비용 절감)
• 막힌 지점을 빠르게 진단해주는 능력 (시간 절감)
• 복습/요약/퀴즈로 기억을 붙잡아주는 능력 (완주율 상승)

정리하면, AI 코칭은 “새 지식”보다 학습의 낭비를 줄이는 장치에 가깝습니다.

❓ 수료증/인증이 이력서에 정말 도움이 되나요?

도움 되는 경우가 분명히 있어요. 다만 “수료증 자체”가 아니라, 설명 가능한 스토리가 붙을 때 효과가 큽니다.

✅ 효과가 커지는 패턴
1) “이 과정을 통해 무엇을 만들었다/개선했다”가 한 문장으로 말된다
2) 과제/프로젝트/평가가 포함되어 ‘과정 난이도’가 설명된다
3) 직무 전환/승진/업무 확장과 직접 연결된다

반대로 “강의 많이 들었어요”만 남으면 효용이 급격히 떨어집니다. 2026년엔 특히 결과물(포트폴리오/업무 성과)과 연결되는지부터 확인하세요.

❓ 직장인/취준생/전직러… 상황별로 추천 조합이 있을까요?

네, 상황별 “최적 조합”이 달라요. 하나만 고르는 것보다, 역할을 분리해서 쓰는 게 효율적입니다.

• 시간 부족한 직장인: LinkedIn Learning(짧은 학습 리듬) + Udemy(필요 기능만 빠르게)
• 전직/이직 준비: Coursera 또는 edX(경로/증명) + Udacity(프로젝트/포트폴리오)
• 기초가 약한데 욕심은 큰 경우: edX로 개념 골격 → Coursera로 직무형 트랙 → Udemy로 실무 팁 보완

포인트는 “정보 수집형 플랫폼”과 “완주/증명형 플랫폼”을 섞어 쓰는 거예요.

❓ 구독형 vs 강의별 결제, 비용을 덜 쓰는 쪽은 뭐예요?

비용을 덜 쓰는 쪽은 “결제 방식”이 아니라, 내가 한 달에 실제로 공부할 시간이 결정합니다. 아래 방식으로 고르면 체감 낭비가 확 줄어요.

💡 주 6시간 이상 꾸준히 가능 → 구독형이 유리할 가능성 ↑

💡 주 2~3시간 들쭉날쭉 → 강의별 결제(필요한 것만) + 감사(Audit) 조합이 유리

💡 “증명”이 꼭 필요할 때만 유료 인증 결제 → 학습 탐색은 무료/감사로 먼저

가장 흔한 손해는 “구독해놓고 못 보는 것”이에요. 그러니 결제 전에, 이번 달 캘린더에 학습 블록을 먼저 박아두는 것이 진짜 절약입니다.

❓ 영어가 부담인데, 그래도 글로벌 플랫폼을 써야 할까요?

결론부터 말하면, “영어 실력”이 아니라 “영어 처리 방식”을 만들면 충분히 가능합니다. AI 시대 학습의 장점이 바로 여기서 크게 터져요. 이해를 막는 장벽을 낮출 수 있거든요.

• 자막/스크립트가 있는 강의부터 고르기 (듣기보다 읽기가 쉬운 경우가 많아요)
• 모르는 표현은 “문장째로” 정리해서 반복 노출하기 (단어장보다 효과가 큽니다)
• 실습/코딩은 영어 부담이 상대적으로 낮음 → 프로젝트 중심 코스를 우선 배치

중요한 건 “완벽히 이해”가 아니라, 완주 가능한 방식으로 번역해서 계속 가는 거예요.