얼마 전 SBS 뉴스에서 류현진이 평균자책점으로 본다면 메이저리그에서 특출나지 않은 편이지만, FIP 로 본다면 상위권이라는 사실을 보도하며 FIP 에 대한 설명을 한 적이 있습니다. 소소하긴 하지만 세이버메트릭스에 우호적인 국내 야구 커뮤니티에서는 나름 화제거리였는데요, 이를 단지 '류느님이 FIP 상위권이기 때문에 한 국뽕짓' 이라며 싫어하는 사람들과 '어떻게든 알려지는 게 좋은 거' 라면서 좋아하는 사람들로 나뉘어 키배가 벌어지기도 했습니다.

그리고 전 후자에 속합니다. 국뽕이 사실을 왜곡한다면 큰일이지만, 류현진이 실제로 FIP 가 낮은 것, 그리고 잘 던지고 있다는 건 부정할 수 없는 사실이거든요. 그런 '사실을 바탕으로' 세이버 스탯이 퍼진다면 그건 긍정적인 일이라고 생각합니다. 애초에 국내 야구는 세이버메트릭스 적극적으로 사용하는 인물이 장석꾼밖에 없는 마당이고 이제서야 세이버메트릭스 부서가 설치되기 시작하는 걸음마 단계이기에 더더욱이요.

이곳 피지알에도 세이버메트릭스에 일가견이 있는 야덕분들이 꽤 많이 계십니다. FIP 에 대해 기본적으로 언급하고 넘어가는 글들도 많고요. 그런데 자게 글을 뒤져봐도 FIP 가 무엇인지에 대해 본격적으로 설명해 놓은 글은 없더군요. 물론 제가 못 보고 넘어간 것일 수도 있지만.

SBS 에서 언급되기도 했고, 최근 네이버 기사 등지에도 언급되는 등 아무래도 류현진이 FIP 가 낮아서 그런 것이겠지만 FIP 는 자주 거론 되기 시작하는 편입니다. '수비 무관 평균자책' 이라는 번역도 뜻을 확실히 이해할 수 있게 되어 있고요. 하지만 '왜' 그런 지 설명해 놓은 곳은 별로 없습니다. 세상일 다 그렇듯 야덕인 분들은 그냥 본인이 찾아서 이해하고, 아닌 분들은 포기하는 현상이 벌어집니다. 그래서 본격적으로 세이버에 대한 이해도를 높이기 위해, 그리고 개인적으로 2000년대 만들어진 세이버 스탯 중 그 개념과 완성도 면에서 가장 혁신적이고 아름답다 생각하는 FIP 에 대한 설명을 해 보고자 합니다.

물론 FIP 가 완벽한 스탯이라는 건 절대 아닙니다. 이미 태어난 지 십 수년이 지난 스탯이기 때문에 단점도 생각보다 굉장히 많이 발견되었고, 이를 보완하는 스탯들도 많이 튀어나왔습니다. 국내에서는 일부 코어 팬들을 제외하면 메이저리그 붐을 타고 2013년 이후 메이저리그의 발전된 세이버메트릭스를 접한 팬들이 대부분이라 십 수년 전의 연구 결과를 이제야 접하고 그걸 따라가는 중이기에 그렇지, 미국에서는 이미 FIP 의 문제에 대한 지적과 분석만 수두룩하게 쏟아져 나왔죠.

하지만 이 스탯이 개발됨으로써 본격적으로 2000 년대 투수의 능력을 평가하는 기준이 잡힌 것은 누구도 부정할 수 없습니다. 거기에 FIP 는 매우 간단하죠. 또한 아주 세세한 투수 평가의 척도로 들어가자면 고려할 게 많아지지만, 그냥 일반 팬 입장에서는 FIP 만으로도 크게 무리는 없습니다. 본격적인 세이버메트리션도 아니며 걸음마 단계를 걷는 야덕일 뿐인 제가 이해를 하는 데에 무리가 없을 정도로 간단하면서도 기존의 인식을 크게 뒤엎어 버린 이 스탯을 설명하고 싶다는 덕후 특유의 본능을 억누를 수가 없네요 크크.

진성 야덕분들이 보기에는 모자란 설명이겠지만, 모자란 부분은 지적해 주세요 크크.


1. 투수의 BABIP - 보로스 맥크라켄 가라사대, 난 놈이 던진 공이든 못 난 놈이 던진 공이든 빳다에 맞고 난 뒤에는 그 공이 그 공이다.


FIP 에 대해 설명을 하려면 이 이론의 기본적인 골자가 되는 투수의 피 BABIP 에 대한 설명을 필수적으로 하고 넘어가야 합니다. 이는 보로스 맥크라켄이 1999 년 발표한 내용입니다. 아주 간단하게 설명하자면,

'리그 최고의 투수가 던진 공이나 그저 그런 투수가 던진 공이나 일단 배트에 맞고, 후속 플레이로 이어졌다면 안타가 될 확률은 동일하다'

는 논리입니다. 이는 박사장님께서 했던 말인 '땅볼을 유도했는데 안타가 되는 건 나로써는 어쩔 수 없는 일이다' 와 일맥상통하는 발언입니다. 그래서 농담삼아 박사장님을 대한민국 최초의 세이버메트리션이라고도 합니다 크크.

어쨌든 맥크라켄의 연구결과를 조금 더 이해하기 쉽게 예시를 들어 설명하겠습니다.

리그 최고의 투수인 A 와 그저 그런 투수인 B 는 같은 시즌 동일한 800 명의 타자를 상대했습니다. 이 중 A 는 상대한 타자의 30 % 인 240 명을 삼진으로 처리했습니다. B 는 이의 3분의 1인 10%, 즉 80 명의 타자만을 삼진으로 처리했고요. 볼넷과 힛 바이 피치로 내 보낸 타자의 비중은 5% , 40 명으로 동일합니다. 또한 A 는 20 명에게 홈런을 맞았지만 B 는 30 명에게 홈런을 맞았습니다.

결국 에러를 배제하고 보았을 때, A 의 공을 타격해서 홈런을 제외한 후속 플레이로 이은 타자는, 그게 안타이든 땅볼 아웃이든 플라이 아웃이든,  800-240-40-20 = 500 명이며, B 의 공을 타격한 경우는 800-80-40-30 = 650 명입니다. 그렇다면 A 에게서 안타를 뽑아낸 타자를 500 명으로 나누고, B 에게서 안타를 뽑아낸 타자를 650 으로 나누면 그 비중은 어느 정도 차이가 날까요? 다르게 말하면 A 의 공을 쳐 낸 500 명 중 안타를 때린 타자의 비중과 B 의 공을 쳐 낸 650 명 중 안타를 때린 타자의 비중은 어느 정도 차이가 날 까요?

본래 통념은 '더 잘 던지는 투수의 공은 방망이에 맞춘다 해도 안타로 만들기가 더 어렵다' 는 게 정설이었습니다. 따라서 통념상 A 는 한 50 명 정도에게만 안타를 내 주며 그 공을 때린 다 해도 10 % 정도의 타자들만 안타로 만들어 내고, B 의 경우는 한 200 명은 안타를 때려내며 30% 넘는 타자들이 안타를 만들어 낼 것만 같습니다.

하지만 보로스 맥크라켄의 연구결과, 이 비중은 잘 던지는 투수나 못 던지는 투수나 동일했습니다. 약간의 차이는 있었지만 29%~30% 사이에서 왔다갔다 했지요.

한 마디로 A 의 공을 때린 500 명의 타자 중 안타를 쳐 낸 타자는 150 명 정도로 30%, B 의 공을 때린 650 명의 타자 중 안타를 쳐 낸 타자는 195 명 정도로 역시나 30% 의 비중을 가진다는 이야기입니다.

즉 잘 던지는 투수나 못 던지는 투수나

1. 일단 공을 때렸고
2. 그게 파울이 안 되고
3. 홈런이 아니었다면
4. 안타가 될 확률은 동일하다.

라는 연구 결과입니다. 바꿔 말하면 투수가 안타를 맞는 것에 있어서 투수는 아무런 힘이 없고, 오로지 타자와 수비수에 의해 결정된다는, 그 중에서도 타자에 의해서만 결정된다는 이론입니다.

후술하겠지만, 사실 보로스 맥크라켄은 데이터를 약간 왜곡했습니다. 거기에 후속 연구가 진행되며 투수의 역할이 제로라는 건 아니라는 것 역시 밝혀졌고요. 하지만 '쳐 낸 공이 안타가 되느냐 아니냐'의 여부에 투수보다도 타자가 끼치는 영향이 압도적이라는 사실은 변하지 않았습니다.

그리고 이 '타자가 공을 때려내어 후속 플레이로 이어졌을 때, 그 공이 홈런을 제외한 안타로 이어질 확률' 을 말하는 스탯은 BABIP, Batting Average on Balls In Play 라 일컬어 집니다.




2. 검증의 시간 - "아, 안돼!" "돼!"

보로스 맥크라켄이 자기의 이론을 더 완벽하게 보이도록 데이터를 손봤다는 건 곧 들통났지만, 어쨌든 이 투수의 BABIP 가 ERA 로 보이는 투수들의 성적이 크게 차이나는 것과 달리 생각보다 큰 차이가 없거나 오히려 ERA 가 더 낮은 투수들이 높은 투수들보다 높은 경우도 있다는 건 사실이었고 금세 이슈가 되었습니다.

예를 들어 1999년의 스탯을 한 번 살펴보도록 합시다. 1999년 메이저리그 최고의 투수는 누가 뭐라 해도 페드로 마르티네즈 입니다. 대 약물 시대에 2.07 이라는 평균자책점을 찍으며 약물 복용자들을 응징했던 페드로의 BABIP 는 32.3% 였습니다. 자, 그리고 그 시기 투수 중 브라이언 메도우즈라는, 페드로와 달리 5.60 이라는, 지금 보면 처참하지만 그 당시에는 그럭저럭 중하급 투구를 했던 투수의 BABIP 를 봅시다. 어느 정도로 나왔을까요?

답은 29% 입니다. 오히려 페드로보다도 낮습니다. 만약 '잘 던지는 투수의 공은 때린다 하더라도 안타로 만들기 어렵다' 는 통념이 맞다면, 절대 있을 수 없는 결과였죠.

1999 년 모든 선발 투수의 BABIP 는 29.9 % 였습니다. 페드로는 살짝 높긴 하지만 평균에서 크게 벗어나진 않았고, 메도우즈 역시 마찬가지죠. 결국 맥크라켄의 주장, 잘 던지는 투수나 못 던지는 투수나 BABIP 는 동일하며 리그 평균에서 벗어나지 않는다는 주장이 약간의 오차는 있어도 틀린 이야기는 아닌 셈입니다.

물론 이 세상에는 양 극단이라는 케이스가 언제나 존재합니다. 당장 1999년의 선발투수 BABIP 평균은 29.9% 인데 당 해 가장 높은 BABIP 를 가진 선발 투수는 아론 셀리로 35.3% 에 달했으며 가장 낮은 BABIP 를 가진 선발 투수 케빈 밀우드는 23.5% 에 지나지 않습니다.

하지만 이들이 이런 BABIP 를 꾸준히 유지했을까요? 유독 셀리는 높은 BABIP 를 꾸준히 가진 투수였고 케빈 밀우드는 꾸준히 BABIP 가 낮은 투수였을까요?

셀리의 통산 BABIP 는 31.3% 이며, 밀우드의 BABIP 는 29.7% 입니다. 1999년에는 약 13% 라는 차이를 보이던 둘의 BABIP 차이는 둘의 통산 기록을 살펴보면 1.6% 로 어마어마하게 줄어듭니다. 그리고 밀우드가 활동한 시기인 93년~2007년 사이의 리그 전체 선발 투수 BABIP 평균은 29.5% 이며, 밀우드가 활동한 시기인 97년부터 2012 년까지의 BABIP 평균도 29.5% 입니다.

보시다시피 아론 셀리의 경우는 자신이 활동한 시기의 평균 BABIP 보다 1.8% 가량 높은 BABIP 를 기록한게 전부고, 밀우드의 경우는 0.2% 정도 높은 게 다입니다. 투수의 BABIP 는 한 해 정도 운이 좋을 수 있습니다. 하지만 그 운이 평생을 따라 주진 않습니다.




3. 그러면 투수의 능력은 무엇으로 평가해야 하나요? - 삼진, 볼넷, 피홈런, FIP 의 탄생


바로 여기에서 FIP 가 탄생합니다. 투수의 피안타가 많은 영향을 끼치는 ERA 의 경우는 한 해 투수의 성적을 평가하기에 적절치 않다는 이야기가 되니까요. 그렇다면 투수의 성적과 실력은 무엇을 바탕으로 평가해야 할까요?

모든 투수는 타자를 상대하여 타석이 완료되었을 때에 다음과 같은 결과값만을 배출합니다.

1. 삼진
2. 볼넷, 사구
3. 홈런
4. 안타
5. 땅볼 아웃이든 플라이볼 아웃이든 라인드라이브 아웃이든 후속 플레이 후 아웃
6. 에러

6 은 희귀한 경우에 명백히 수비의 실수이므로 제외. 4 와 5는 위의 투수 BABIP 는 투수가 제어할 수 없다는 이론에 의하면 또 제외됩니다. 결국 보로스 맥크라켄의 주장에서 도출되는, 투수의 성적을 평가하는 척도로 사용할 수 있는 스탯은 단 세개 뿐입니다.

삼진, 볼넷, 홈런.

FIP 는 이 세 가지가 실제로 점수를 내는 데에 있어 가지는 비중을 통계와 분석을 이용해 분석한 뒤 각 결과값의 게임 내 중요도를 구하고, 이를 통해 이 세가지 스탯으로 평균자책점 스케일의 스탯을 만들어 낸 것입니다. 각각의 중요도는 매 시즌 소숫점 단위에서 달라지긴 하지만 대략 홈런이 13, 볼넷이 3, 삼진이 -2 정도입니다. 이를 이용해 도출한 수식은 뭐 사실 세이버메트릭스를 본격적으로 파 보실 게 아니라면 적는 것 자체가 - 이미 상당히 흥미를 잃으셨겠지만 크크 - 피곤해지고 흥미를 잃게 만드는 일이므로 과감하게 적지 않겠습니다 크크.




4. 완벽하진 않아요.

중요한 건 FIP 는 절대 완벽한 스탯이 아니라는 점입니다. 위에서도 말했지만 투수가 BABIP 에 미치는 영향은 절대 제로가 아닙니다. 아론 셀리의 통산 BABIP 가 31.3% 였고 밀우드의 통산 BABIP 가 29.7% 로 1999 년의 한해만 놓고 본 것 보다 줄긴 했지만, 두 투수 모두 2000 이닝이 넘는 이닝을 소화한 걸 생각하면 이 차이는 아주 작다고만은 할 수 없습니다.

후속 연구에 의하면, 안타에 대해 타자가 끼치는 영향은 쳐 낸 공이 라인 드라이브인지, 땅볼인지, 뜬공인지에 따라 다르지만 대개 40~47%, 투수는 26~28%, 10% 내외의 운, 그리고 나머지가 수비의 영역입니다. 투수는 아주 제로라고 주장했던 보로스 맥크라켄의 초기 이론에 비해 생각보다 투수의 영향력 역시 꽤 되는 편입니다.

실제로 높은 공, 낮은 공의 BABIP 는 다르고 바깥쪽, 안쪽의 BABIP 는 다릅니다. 명백히 낮고 바깥쪽 공의 BABIP 는 한 가운데로 오는 공에 비해 BABIP 가 떨어지죠. 이게 투수의 영역입니다. 구속에 따른 BABIP 차이도 존재합니다.

또 투수 본인이 가지는 수비 능력의 영향 역시 무시할 순 없습니다. 커쇼, 매덕스, 글래빈 같이 커리어 내내 쩌는 수비 능력을 보여주는 투수들은 BABIP 를 낮추고 이로써 자신의 실점을 본인이 줄이는 능력을 가지고 있는데 FIP 는 이걸 무시하죠.

또 홈런은 생각보다 투수의 능력 외적인, 운이 많이 끼어 있으며 변동도 심한 스탯입니다.

또 FIP 는 투수의 땅볼 유도 능력, 논쟁이 있긴 하지만 내야 플라이 유도 능력을 완벽히 반영하진 못합니다. 땅볼 유도 능력이 높은 투수들은 홈런을 덜 맞는데 이는 피홈런으로 측정한다 해도, 땅볼 비율이 높아질 수록 높아지는 병살타를 반영하지 못하죠. 내야 플라이 유도 능력은 이게 과연 투수의 능력인지 아닌 지 논쟁이 있긴 하나, 분명히 커리어 내내 이것을 리그 평균보다 꾸준히 높게 유지하는 투수들이 있으니 이들의 능력을 FIP 는 완벽히 잡아내지 못합니다.

이 때문에 이를 보완하는 여러 스탯들이 나왔습니다. 투수의 홈런 개수가 아닌 리그 평균 홈런/플라이볼 비중을 적용하는 xFIP, 땅볼 유도 능력과 그 외 요소들을 첨가해 투수 스탯 중 복잡도로 따지면 끝판왕이라 불리우는 SIERA, 내야 뜬공을 삼진으로 치는 IFFIP 등등 많기도 합니다.

그리고 의외로 구관이 명관이기도 합니다. ERA 가 단 시즌 투수의 성적을 평가하는 잣대로 부적절한 것은 지나치게 운, 수비 등 불순물이 많이 껴 있다는 게 그 이유인데 이 불순물은 결국 시간이 오래 흐르면 평준화 되기 마련이니까요. 실제로 커리어가 5~7년 이상 지속된 선수의 성적은 FIP 보다 ERA 가 좀 더 정확하게 나타낸다는 결과가 있고, FIP 가 최적의 신뢰도를 자랑하는 구간은 의외로 400~500 이닝 정도로 꽤 한정적이라는 연구 결과도 있습니다.




5. 하지만 계속 쓰일 거에요.


하지만 FIP 의 최대 장점은 역시 무엇보다도 간단하다는 점입니다. ERA 의 경우는 5~7년이 지나면 정확해 진다지만 당장 A 선수의 내년 성적을 예측하고 싶어하는 구단에게 '5~7년만 기다리면...' 이라는 옵션은 받아들여 질리 없습니다. xFIP, SIERA 가 정확하다지만 사실 이마저도 일정 부분에서 그렇다는 이야기이고 FIP 가 더 높은 정확도를 자랑하는 구간과 기간이 있고, 400~500 이닝 정도로 한정적이라는 이야기와 달리 '더 많은 투수에게 적용가능하다' 라는 연구결과도 있습니다. 특히 SIERA 의 경우는 '잘하는 애들은 FIP 가 SIERA 의 예측력이 더 높다' 는 연구 결과도 있었죠. 아니 애초에 이 스탯을 발표할 때 부터 발표자 본인이 그 사실을 인정하고 들어갔습니다. 이후 개량을 거치며 이젠 차이 없다는 갑론을박도 있지만.

거기에 FIP 가 나온 이후로 그 어떤 스탯도 FIP 의 간단함이 가지는 편리함을 따라잡은 스탯은 없습니다. SIERA 는 수식을 보면 '아...' 소리가 나오고, xFIP 도 예측력이 뛰어나다는 주장이 있지만 분명히 커리어 내내, 혹은 전성기 장기간에 걸쳐 피홈런을 평균보다 낮게 억제하는 투수들이 있는만큼 그 부분에 있어서는 작위적입니다.

FIP 의 골자를 예로 들면 결국 이겁니다. 조난을 당해 탈수가 극에 달한 사람이 1 리터의 물을 찾아냈습니다. 그런데 여기 100ml 의 불순물이 끼어 있습니다. 당장 이 물을 마시는 건 미친 짓을 겁니다. 그렇다고 불순물이 모두 가라앉기를 기다린 뒤에 윗부분만 살짝살짝 정성스레 떠 내길 기다리기에는 자신이 버티지 못할 것 같습니다.

그렇기 때문에 10 분을 기다립니다. 그러자 병의 아랫 부분에 불순물이 껴 있는 부분 100 ml 가 확실히 형성되고, 긴가민가 싶은 부분 100 ml 가 그 위에 형성됩니다. FIP 는 여기에서 맨 아래의 100 ml 뿐만 아니라 긴가민가 싶은 부분 100 ml 도 버려버리는 방법론입니다. 그렇게 되면 원래 얻을 수 있는 순수한 물 900 ml 보다 적은 800 ml 를 얻을 뿐이지만, 불순물이 섞인 1L 의 물을 그대로 마시는 것 보다는 나은 일일 뿐 더러 900 ml 의 물을 얻는 데에 걸리는 시간보다 시간도 적게 걸리니까요.




6. FIP 의 주요한 용도 중 하나 - 미래 예측


사실 FIP 를 비롯한 모든 스탯들은 미래를 예측하기 위한 것이 아닌, 과거에 벌어진 일을 평가하기 위해 만들어 진 것입니다. 하지만 그 스탯이 해당 선수 본연의 능력을 얼마나 반영하고 있느냐에 따라 미래 예측 능력이 존재하는 것은 사실이고, FIP 는 그 미래 예측 력이 상당한 편입니다. 물론 SIERA 와 xFIP 등이 특정 구간에서는 더 정확한 미래 예측을 보장하고, ERA 나 RA/9 의 경우가 표본 크기가 더 커지면 미래 예측력이 더 정확해 지지만 단일 시즌에 한해서, 그리고 일반적인 경우에 FIP 는 ERA 보다, 그리고 더 섬세한 계산을 가한 SIERA 나 xFIP 보다도 나은 미래 예측력을 보여줍니다.

댓글의 지적을 들어 KBO 로 예를 들어 보겠습니다. 바로 세이버메트리션들 사이에서 FIP 의 교과서로 불리우는 09 유동훈의 호성적입니다.

2009 년 유동훈은 67 과 3분의 1 이닝을 던져 0.53 이라는 괴물같은 ERA 를 기록했습니다. 많은 팬들은 '유동훈이 각성했다' 라면서 좋아했죠. 하지만 이에 대해 세이버메트리션들은 의구심을, 아니 대 놓고 '운이 좋았다' 는 평가를 내렸습니다. 왜 그럴까요?

그건 2009년 유동훈의 BABIP 가 18.1% 로 KBO 역사를 통틀어서도 독보적으로 낮았기 때문입니다. 삼진의 증가, 볼넷의 감소, 홈런의 감소는 두드러지지 않았고 오직 BABIP 만 크게 줄었습니다. 당연히 BABIP 에 의한 피안타의 증감, 그리고 그에 따른 평균자책점을 고려하지 않는 FIP 는 0.53 인 ERA 에 비해 높아서 3.30 을 기록했습니다. 그리고 이 때문에 세이버메트리션들은 유동훈의 2010년 성적은 0.53 보다 3.30 에 가까울 것이라 예측했습니다.

그리고 2010년, 유동훈의 성적은 2.85 를 기록합니다. 그리고 그 해의 FIP 는 2.95 였죠.

물론 FIP 가 언제나 완벽하게 미래를 예측하는 건 절대 아닙니다. 극단적인 하락세를 겪는, 역량 자체가 무너지며 삼진과 볼넷이 나빠지는 선수의 몰락은 FIP 도 예측하지 못합니다. 유동훈의 2010년 만 보더라도 FIP 가 2.95 로 어느 정도 준수하긴 했지만 그 다음 해에는 FIP 자체도 4.22 로 높아지고 방어율도 3.94 였죠.

또는 갑작스러운 각성 또한 예측하지 못합니다. 피칭의 질 자체가 현격이 높아지는 경우도 분명히 존재합니다. 이는 세이버메트릭스가 기를 쓰고 포착하려 해도 찾아낼 수 없는, 스카우터들의 방법론 적 영역에서만 미래 예측이 가능한 경우가 존재한다는 이야기입니다.

하지만 FIP 는 최소한 '이 선수가 올해 성적이 갑자기 (좋아졌는데/안 좋아졌는데) 이게 과연 운이 (좋아서 일까/나빠서 일까) 를 판단하는 데에 대한 기준점을 제공해 줍니다. 이는 ERA 만으로는 해 내기 어려운 부분이죠.




7. 어디서 보나요?


일단 메이저리그 선수들의 FIP 를 확인할 수 있는 사이트는 수두룩하지만, 그 중에서도

http://www.fangraphs.com

을 추천합니다. 베이스볼 레퍼런스도 좋긴 한데 거긴 인터페이스가 좀 난잡한 감이 있어서...

한국 선수들의 FIP는

http://www.kbreport.com

에서 확인하실 수 있습니다.

둘 다 FIP 를 위한 사이트가 아니고 - 일단 그런 건 존재할 수가 없죠 - 본격적인 세이버 사이트인만큼 여타 스탯들도 같이 찾아보실 수 있으며 본격적인 덕질과 순위 놀이를 하실 수 있습니다.

이걸로 많은 분들이 FIP 에 대한 이해에 조금이라도 도움이 되었으면 하네요. 써 놓고 보니 아는 척만 하고 혼란만 가중시켜 드린 것 같은 글이 되긴 했지만...