2026년 대학 교직원 면접, AI 역량은 '채팅'이 아닌 '시스템화'로 승부하라

안녕하세요, 다루하루TV입니다!

AI 시대, 정보 검색을 넘어 업무 자동화로

2026년 현재, AI는 더 이상 새로운 기술이 아닙니다. ChatGPT, Gemini 같은 AI 챗봇을 통해 정보를 찾는 것은 이제 남녀노소 누구나 할 수 있는 기본 소양이 되었죠. 출퇴근 지하철에서도, 점심시간 휴게실에서도, 집에서 저녁을 먹으면서도 사람들은 자연스럽게 AI에게 질문을 던지고 답을 얻습니다.

하지만 대학 교직원 채용 면접에서 "AI를 활용할 수 있습니다"라고 말할 때, 단순히 채팅으로 정보를 얻는 수준을 이야기한다면 이는 더 이상 차별화된 역량이 아닙니다. 오히려 "저는 네이버 검색을 잘 합니다"라고 말하는 것과 크게 다르지 않은 수준으로 받아들여질 수 있습니다.

생각해보세요. 면접장에 앉아있는 면접관들도 이미 ChatGPT를 사용하고 있을 가능성이 높습니다. 업무 중 궁금한 것이 있으면 AI에게 물어보고, 문서 초안이 필요하면 AI의 도움을 받습니다. 그런 면접관들 앞에서 "저는 AI로 정보를 잘 찾을 수 있습니다"라고 말한다면, 그것이 과연 특별한 강점으로 들릴까요?

그렇다면 공공기관, 특히 대학교에서 필요로 하는 진짜 AI 역량은 무엇일까요?

공공기관이 원하는 진짜 AI 인재상

앞으로 공공기관에서 필요로 하는 인재는 AI를 활용해 업무 시스템을 연결하고 제어할 수 있는 사람입니다. 기존에 사람이 수작업으로 처리하던 반복적인 업무를 AI로 자동화하고, 여러 시스템을 통합해 효율적으로 관리할 수 있는 능력이 핵심입니다.

구체적으로 어떤 것들이 가능할까요?

학생 상담 업무를 예로 들어볼까요. 기존에는 학생이 이메일이나 전화로 상담을 신청하면, 담당자가 일일이 확인하고, 엑셀 파일에 기록하고, 상담 가능한 시간을 조율하고, 캘린더에 일정을 등록하고, 상담 후에는 다시 결과를 기록해야 했습니다. 이 모든 과정에서 사람의 손이 필요했죠.

하지만 AI 시스템화를 통해 이렇게 바꿀 수 있습니다. 학생이 온라인 폼에 상담 신청을 하면, AI가 자동으로 내용을 분석해 적절한 상담사를 배정하고, 양측의 캘린더를 확인해 가능한 시간을 제안하며, 상담이 완료되면 자동으로 요약 보고서를 생성합니다. 담당자는 최종 확인과 승인만 하면 됩니다.

공문서 관리도 생각해보세요. 많은 대학 행정 업무가 공문서로 시작해서 공문서로 끝납니다. 기안, 검토, 결재, 시행, 보관까지의 프로세스에서 실수가 생기면 다시 처음부터 시작해야 하는 경우도 많죠.

AI 시스템을 구축하면 문서 양식을 자동으로 채우고, 이전 유사 문서를 참조해 내용을 제안하며, 결재 라인을 자동으로 설정하고, 관련 부서에 자동 알림을 보낼 수 있습니다. 심지어 문서 내용에 오류나 누락이 있는지 미리 검토해줄 수도 있습니다.

학사 일정 관리도 마찬가지입니다. 수강 신청 기간, 등록금 납부 기한, 성적 입력 마감일 등 수많은 일정들을 관리하고 관련자들에게 적시에 알려야 합니다. AI 시스템은 이런 일정들을 자동으로 모니터링하고, 마감이 다가오면 관련자들에게 단계적으로 알림을 보내며, 미완료 건을 추적해 보고서를 생성할 수 있습니다.

이런 시스템화는 단순히 "AI에게 물어보기"와는 차원이 다른 문제입니다. 이것은 업무 프로세스를 이해하고, 기술적 구현 방법을 알며, 실제로 시스템을 설계하고 구축할 수 있는 능력을 요구합니다.

왜 지금이 시스템화의 적기인가

과거에는 이런 시스템 구축이 매우 어려웠습니다. 전문 개발자들을 고용해야 했고, 수개월에서 수년이 걸리는 프로젝트였으며, 막대한 예산이 필요했습니다. 그리고 무엇보다 현장 실무자와 개발자 사이의 소통이 쉽지 않았습니다.

실무자는 자신이 원하는 것을 기술적 언어로 표현하기 어려웠고, 개발자는 실제 업무 흐름을 완전히 이해하기 어려웠습니다. 그 결과 만들어진 시스템은 실제 사용하기에 불편하거나, 현장의 니즈를 제대로 반영하지 못하는 경우가 많았죠.

하지만 2026년 현재는 상황이 완전히 달라졌습니다. Claude Code, GitHub Copilot 같은 AI 코딩 도구들이 등장하면서, 프로그래밍 경험이 적은 사람도 AI의 도움을 받아 실용적인 시스템을 만들 수 있게 되었습니다. 복잡한 문법을 외울 필요도 없고, 프로그래밍 언어에 능통할 필요도 없습니다. 자신이 원하는 기능을 자연어로 설명하면, AI가 코드를 작성해주고 수정해줍니다.

더 중요한 것은, 업무를 가장 잘 아는 사람이 직접 시스템을 만들 수 있다는 점입니다. 중간에 통역자가 필요 없습니다. 실무자가 자신의 업무 경험을 바탕으로 직접 필요한 기능을 설계하고, AI의 도움을 받아 구현할 수 있습니다. 이렇게 만들어진 시스템은 현장의 니즈에 정확히 부합하며, 필요에 따라 빠르게 수정하고 개선할 수 있습니다.

예산 측면에서도 혁명적입니다. 과거에는 간단한 업무 자동화 하나를 위해서도 수천만 원의 예산이 필요했습니다. 하지만 지금은 AI 도구 구독료로 월 몇만 원만 투자하면, 숙련된 개발자 못지않은 결과물을 만들어낼 수 있습니다.

실전 면접 답변 전략: 구체적 경험으로 차별화하기

그렇다면 이런 역량을 면접에서 어떻게 어필해야 할까요? 단순히 "AI를 활용할 수 있습니다"라고 말하는 것으로는 부족합니다. 구체적인 경험과 실행 계획을 제시해야 합니다.

만약 면접에서 "AI를 활용해 학교에 어떻게 기여하겠습니까?" 또는 "앞으로 대학의 변화를 어떻게 예상하십니까?"라는 질문을 받는다면, 저라면 이렇게 답변할 것입니다:

"저는 AI 채팅 도구 사용을 넘어, MCP(Model Context Protocol) 방식과 내부 시스템 자동화 경험을 갖추고 있습니다. 실제로 제가 운영하는 회사에서 업무 프로세스를 AI로 시스템화하는 프로젝트를 직접 진행해본 경험이 있습니다.

교직원이 된다면, 제가 담당하게 될 업무 영역에서 AI로 자동화할 수 있는 부분을 체계적으로 파악하고자 합니다. 먼저 3개월 정도 업무에 적응하면서 반복적이거나 시간이 많이 소요되는 프로세스를 기록하고, 우선순위를 정해 단계적으로 시스템화 방안을 제안할 것입니다.

예를 들어 제가 학생처에 배치된다면, 학생 상담 예약 시스템 자동화를 첫 번째 프로젝트로 제안하고 싶습니다. 현재 수작업으로 이루어지는 상담 신청, 상담사 배정, 일정 조율, 결과 기록 과정을 하나의 통합 시스템으로 만들어, 담당자의 행정 부담을 줄이고 학생들에게는 더 빠른 응대를 제공할 수 있을 것입니다.

예전에는 이런 시스템 개선을 위해 개발자 여러 명과 현장 직원들이 모여 장시간 논의해도 기존 프로세스를 바꾸기가 쉽지 않았습니다. 소통의 어려움도 있었고, 예산 확보도 큰 장벽이었죠. 하지만 2026년 현재는 업무를 깊이 이해하는 실무 경력자가 주도적으로 AI 기반 시스템 개선을 제안하고 구현할 수 있는 환경이 조성되었다고 생각합니다.

저는 이러한 변화를 실제로 경험해봤기에, 학교 업무 효율화에 실질적으로 기여할 수 있다고 확신합니다. 물론 처음부터 큰 프로젝트를 추진하기보다는, 작은 성공 사례를 만들어 신뢰를 쌓고, 점진적으로 확대해나가는 방식을 취하겠습니다."

이런 답변이 강력한 이유는 무엇일까요?

첫째, 구체적입니다. 막연하게 "AI를 활용하겠다"가 아니라, 어떤 업무를, 어떤 방식으로, 어떤 순서로 개선하겠다는 명확한 그림을 제시합니다.
둘째, 실행 가능성이 있습니다. 본인이 실제로 해본 경험을 바탕으로 이야기하기 때문에, 면접관이 "정말 할 수 있겠구나"라고 느낄 수 있습니다.
셋째, 조직의 관점을 이해하고 있습니다. 처음부터 무리하게 큰 변화를 추구하지 않고, 작은 성공을 통해 신뢰를 쌓아가겠다는 현실적인 접근을 보여줍니다.
넷째, 시대 변화를 읽고 있습니다. 과거와 현재의 차이를 명확히 인식하고, 왜 지금이 변화의 적기인지 논리적으로 설명합니다.

면접관에게 신선함을 주는 AI 키워드와 개념

여러분이 면접 준비를 하신다면, 다음과 같은 개념들을 미리 공부하고 본인의 업무 맥락에 맞춰 설명할 수 있도록 준비하시면 좋습니다. 단, 단순히 용어만 암기하는 것이 아니라, 각 개념이 실제 업무에 어떻게 적용될 수 있는지 구체적인 예시와 함께 준비하세요.

1. MCP (Model Context Protocol)

MCP는 AI가 다양한 도구와 시스템에 접근할 수 있게 하는 표준화된 프로토콜입니다. 쉽게 말해, AI에게 눈과 손을 달아주는 기술이라고 할 수 있습니다.

예를 들어, 여러분이 "지난주 학생처 회의록을 찾아서 주요 결정사항을 정리하고, 관련 부서에 메일을 보내줘"라고 AI에게 요청했을 때, MCP가 없다면 AI는 그저 텍스트로 답변만 해줄 수 있습니다. 하지만 MCP를 통해 구글 드라이브, 이메일, 캘린더 등에 접근 권한을 준다면, AI가 직접 파일을 찾고, 내용을 분석하고, 메일을 작성해서 발송까지 완료할 수 있습니다.

대학 업무에 적용한다면:

학사 일정 캘린더와 연동해 마감일 자동 알림
구글 드라이브의 문서를 읽고 자동으로 요약 보고서 생성
이메일을 확인하고 긴급한 내용을 분류해 알림
각종 양식 파일을 불러와 자동으로 내용 작성

이런 것들이 가능해집니다. 중요한 것은 이것이 더 이상 먼 미래의 이야기가 아니라는 점입니다. 지금 당장 Claude, ChatGPT 같은 AI 도구들이 MCP를 지원하고 있고, 여러분도 조금만 공부하면 설정할 수 있습니다.

2. 업무 자동화 워크플로우

워크플로우 자동화는 여러 단계로 이루어진 업무 프로세스를 AI가 순차적으로 처리하도록 설계하는 것입니다. 마치 공장의 조립 라인처럼, 각 단계가 자동으로 연결되어 돌아가는 시스템을 만드는 것이죠.

예를 들어 '신입생 오리엔테이션 준비' 워크플로우를 생각해보세요:

신입생 명단을 학사 시스템에서 추출
각 학과별로 분류하고 통계 생성
학과별 담당 교수에게 자동으로 명단 전송
오리엔테이션 일정을 캘린더에 자동 등록
신입생들에게 개별 초대 이메일 발송
참석 여부를 추적하고 미참석자에게 리마인더 발송
오리엔테이션 후 만족도 설문 자동 발송 및 결과 집계

과거에는 이 모든 단계를 사람이 일일이 처리해야 했습니다. 하지만 워크플로우를 설계하면, 담당자는 첫 단계만 시작 버튼을 누르고, 중간중간 확인만 하면 됩니다. 시간도 절약되고, 실수도 줄어듭니다.

3. 로컬 시스템 통합

많은 사람들이 간과하는 부분인데, 공공기관에서는 보안이 매우 중요합니다. 모든 데이터를 클라우드에 올리고 처리할 수는 없습니다. 학생 개인정보, 인사 정보, 재무 데이터 같은 민감한 정보들은 외부에 노출되어서는 안 되죠.

로컬 시스템 통합은 이런 보안 요구사항을 충족하면서도 AI의 이점을 활용하는 방법입니다. AI가 여러분의 컴퓨터나 학교 내부 서버에서만 작동하도록 설정하면, 데이터가 외부로 나가지 않으면서도 자동화의 혜택을 누릴 수 있습니다.

예를 들어:

내부 인사 시스템의 데이터를 AI가 분석해 보고서 생성
학생 성적 데이터를 로컬에서 처리해 통계 산출
민감한 문서를 외부 전송 없이 AI가 검토하고 피드백 제공

이런 접근은 특히 보수적인 공공기관에서 AI 도입에 대한 우려를 해소하는 데 효과적입니다.

4. AI 에이전트

AI 에이전트는 특정 업무를 위임받아 자율적으로 처리하는 AI 시스템입니다. 단순히 명령에 따라 움직이는 것이 아니라, 상황을 판단하고 필요한 조치를 스스로 결정할 수 있습니다.

예를 들어 '학생 문의 응대 에이전트'를 만든다면:

학생이 이메일이나 채팅으로 질문을 보냄
AI가 질문의 내용을 분석해 카테고리 분류
FAQ나 기존 문서에서 답변을 찾을 수 있으면 즉시 답변
복잡한 질문이면 적절한 담당자에게 자동 전달
답변이 완료되면 학생에게 알림을 보내고 만족도 조사

이런 에이전트는 24시간 작동하면서, 단순 반복적인 질문들을 처리해 담당자들이 더 중요한 업무에 집중할 수 있게 해줍니다.

5. 프롬프트 엔지니어링

이것은 AI에게 정확히 원하는 결과를 얻기 위해 질문이나 지시를 효과적으로 작성하는 기술입니다. 같은 AI를 사용해도, 프롬프트를 어떻게 작성하느냐에 따라 결과의 질이 천차만별로 달라집니다.

예를 들어 AI에게 회의록을 작성해달라고 할 때:

일반적인 프롬프트: "이 회의 내용을 정리해줘"

개선된 프롬프트: "다음 회의 녹음 내용을 바탕으로 회의록을 작성해주세요. 형식은 우리 학교 공식 회의록 양식을 따르고, 다음 항목들을 포함해주세요: 1) 참석자 명단 2) 주요 안건별 논의 내용 3) 결정사항 4) 향후 조치사항과 담당자. 문체는 공식적이고 간결하게, 중요한 수치나 날짜는 별도로 강조 표시해주세요."

후자의 프롬프트가 훨씬 정확하고 실용적인 결과를 만들어냅니다. 이런 기술을 익히면 AI를 훨씬 효과적으로 활용할 수 있습니다.

과거 경험에서 배운 교훈: 남들과 다른 관점 제시하기

제가 과거 교직원 면접을 볼 때의 경험을 좀 더 자세히 공유하겠습니다. 당시 "학교 홍보를 어떻게 하시겠습니까?"라는 질문을 받았을 때, 대기실에서 다른 지원자들과 대화를 나눠보니 대부분 비슷한 답변을 준비하고 있었습니다.

"인스타그램, 틱톡 같은 SNS를 활용하겠습니다"
"유튜브 채널을 만들어 학교 홍보 영상을 제작하겠습니다"
"학생 인플루언서를 육성하겠습니다"

물론 틀린 답은 아닙니다. 실제로 많은 대학들이 이런 방식으로 홍보를 하고 있죠. 하지만 문제는, 모든 지원자가 같은 답을 한다면 차별화가 되지 않는다는 것입니다. 면접관 입장에서는 "또 똑같은 이야기네"라고 느낄 수밖에 없습니다.

저는 다르게 접근했습니다. 사업화 중심의 홍보 전략을 제시했습니다:

"저는 학교 홍보를 단순히 알리는 것을 넘어, 학교의 실질적 가치를 높이는 방향으로 접근하고 싶습니다. 우리 학교가 가진 연구 역량과 인프라를 활용해 산학협력을 강화하고, 지역 기업들과의 실질적인 프로젝트를 만들어내는 것입니다.

예를 들어, 우리 학교 공학부의 연구 성과를 지역 중소기업의 실제 문제 해결에 적용하고, 그 과정과 결과를 케이스 스터디로 만들어 발표한다면, 이것이 곧 학교의 실력을 보여주는 가장 강력한 홍보가 될 것입니다.

또한 이런 프로젝트들이 성공 사례로 쌓이면, 기업들이 먼저 우리 학교를 찾게 되고, 우수한 학생들도 '이 학교에 가면 실전 경험을 쌓을 수 있겠다'고 생각해 지원하게 될 것입니다. 인스타그램 광고 한 번보다, 실제 성과 하나가 더 강력한 홍보 효과를 낸다고 생각합니다."

이 답변의 핵심은 교직원의 시각에서 생각했다는 것입니다. 홍보팀 직원이 아니라, 학교 전체의 발전을 고민하는 행정직원의 관점에서 접근했습니다. 그리고 단순히 겉으로 보이는 홍보가 아니라, 실질적인 가치 향상을 통한 자연스러운 브랜드 제고를 제안한 것이죠.

결과적으로 면접관들의 반응이 매우 좋았습니다. "신선한 관점이네요", "실제로 실행 가능할 것 같아요"라는 피드백을 받았고, 최종 합격할 수 있었습니다.

지금의 AI 면접 질문도 마찬가지입니다. 많은 지원자들이 이렇게 답할 것입니다:

"AI로 유튜브 콘텐츠를 만들겠습니다"
"ChatGPT로 SNS 포스팅을 효율적으로 작성하겠습니다"
"AI 이미지 생성 도구로 홍보 자료를 제작하겠습니다"

이것도 나쁜 답변은 아닙니다. 하지만 여러분이 정말 차별화되고 싶다면, 업무 프로세스 자체를 혁신하는 관점에서 접근하세요:

"AI로 신입생 상담부터 졸업까지의 학생 여정을 최적화하겠습니다"
"반복적인 행정 업무를 자동화해서 직원들이 더 창의적인 업무에 집중할 수 있게 하겠습니다"
"데이터 기반 의사결정 시스템을 구축해 학교 운영의 효율성을 높이겠습니다"

이런 답변은 여러분이 단순히 AI 도구를 사용할 줄 아는 사람이 아니라, 조직의 본질적인 문제를 해결할 수 있는 사람이라는 인상을 줍니다.

기본 스펙은 필수, 그 위에 AI 시스템화 역량을 더하라

여기까지 읽으면서 혹시 이런 생각을 하셨나요? "나는 코딩을 전혀 모르는데, 이런 걸 어떻게 하지?"

걱정하지 마세요. 저도 6개월 전까지는 코딩을 전혀 모르는 완전한 비전공자였습니다. HTML이 뭔지, Python이 뭔지도 잘 몰랐죠. 하지만 지금은 AI의 도움을 받아 실제로 작동하는 웹사이트와 앱을 만들고 있습니다.

물론 이 모든 이야기는 기본적인 교직원 자격 요건과 스펙을 갖췄다는 전제 하에서입니다. 학력, 전공, 자격증, 외국어 능력, 컴퓨터 활용 능력 등 기본적인 요구사항을 충족하지 못한다면, AI 역량이 아무리 뛰어나도 서류 전형을 통과하기 어렵습니다.

AI 역량은 여러분의 기본 실력 위에 더해지는 플러스 알파입니다. 케이크 위의 체리 같은 것이죠. 하지만 2026년 현재, 그리고 앞으로의 채용 시장에서는 이 플러스 알파가 당락을 가를 수 있는 결정적 차이가 될 것입니다.

생각해보세요. 두 명의 지원자가 있습니다. 둘 다 학력, 어학 점수, 자격증이 비슷합니다. 면접 태도도 좋고, 인성도 괜찮아 보입니다.

그런데 한 명은 "저는 성실하게 배우면서 주어진 업무를 열심히 하겠습니다"라고 답하고, 다른 한 명은 "제가 배치되는 부서의 업무 프로세스를 분석해서, 3개월 안에 최소 한 가지 업무 자동화 시스템을 제안하고 구현해보겠습니다"라고 구체적인 계획을 제시한다면, 여러분이 면접관이라면 누구를 뽑고 싶으신가요?

후자의 지원자는 단순히 일을 '하는' 사람이 아니라, 조직을 '발전시키는' 사람으로 보입니다. 그리고 그것이 바로 공공기관이 찾는 인재상입니다.

마치며: 지금부터 구체적으로 준비하세요

면접까지 시간이 있다면, 지금부터라도 다음과 같은 준비를 시작하시길 추천합니다. 중요한 것은 단순히 이론을 공부하는 것이 아니라, 직접 해보는 것입니다.

단기 목표 (1-2주)

AI 도구 익숙해지기:

Claude, ChatGPT, Gemini 같은 AI 챗봇을 매일 사용해보세요
단순히 질문만 하지 말고, 복잡한 업무 시나리오를 시뮬레이션해보세요
예: "대학교 신입생 오리엔테이션을 기획해야 하는데, 체크리스트와 타임라인을 만들어줘"

프롬프트 엔지니어링 연습:

같은 질문을 여러 방식으로 바꿔가며 어떻게 답변이 달라지는지 관찰하세요
구체적으로 요청할수록 더 좋은 결과를 얻는다는 것을 체감하세요

중기 목표 (1개월)

간단한 자동화 경험해보기:

엑셀이나 구글 스프레드시트에서 매크로 기능 사용해보기
Zapier나 IFTTT 같은 자동화 도구로 간단한 워크플로우 만들어보기
예: "이메일에 특정 키워드가 오면 자동으로 폴더에 분류하기"

MCP 개념 이해하고 실습:

Claude나 ChatGPT에서 구글 드라이브, 캘린더 연동 설정해보기
실제로 "내 구글 드라이브에서 지난주에 수정된 파일 찾아줘" 같은 명령 실행해보기

장기 목표 (2-3개월)

실제 프로젝트 만들어보기:

간단한 업무 자동화 프로그램 하나 완성하기
Claude Code나 GitHub Copilot의 도움을 받아 코딩
예: "내가 지정한 웹사이트를 매일 확인해서 새 공지사항이 있으면 알려주는 프로그램"

포트폴리오 준비:

만든 프로젝트를 문서화하기
"왜 만들었는지, 어떤 과정을 거쳤는지, 어떤 어려움이 있었고 어떻게 해결했는지" 기록
면접에서 이 경험을 구체적으로 설명할 수 있도록 준비

업무 적용 시나리오 작성:

지원하는 부서의 주요 업무 파악
각 업무에서 AI로 개선할 수 있는 부분 찾기
구체적인 개선 방안과 기대 효과를 문서로 정리
이것을 면접에서 발표 자료로 활용

실전 팁

면접 전날:

본인이 준비한 AI 프로젝트나 아이디어를 한 번 더 점검하세요
기술 용어를 과도하게 사용하지 않고, 쉽게 설명할 수 있는지 연습하세요
"이 기술을 왜 우리 학교에 적용해야 하는가"에 대한 설득력 있는 답변을 준비하세요

면접 당일:

AI 역량을 자랑하는 것이 아니라, 학교에 실질적으로 기여하고 싶다는 진심을 전달하세요
면접관이 기술적인 부분을 이해하지 못하더라도 당황하지 마세요. 더 쉬운 언어로 설명하면 됩니다
"모든 것을 할 수 있다"고 과장하지 말고, "하나씩 배워가며 발전시키겠다"는 겸손한 태도를 보이세요

결론: AI 시대의 공공기관 인재는 시스템 메이커

2026년, AI 시대의 공공기관 인재는 단순히 AI를 '사용'하는 사람이 아니라, AI를 '활용해 시스템을 만드는' 사람입니다.

정보를 검색하는 것은 이제 누구나 할 수 있습니다. 하지만 그 정보를 바탕으로 조직의 프로세스를 개선하고, 실질적인 가치를 창출하는 것은 여전히 특별한 역량입니다.

여러분이 면접장에 들어갈 때, "저는 ChatGPT를 쓸 줄 압니다"라고 말하지 마세요. 대신 "저는 우리 부서의 이런 업무를 이렇게 시스템화해서 효율을 30% 높일 수 있습니다"라고 구체적으로 제안하세요.

그것이 바로 2026년 대학 교직원 면접에서 합격하는 비결입니다.

여러분의 면접 준비에 이 글이 실질적인 도움이 되길 바라며, 모두 좋은 결과 있으시길 응원합니다!