템플릿 메타프로그래밍
"오늘의AI위키"의 AI를 통해 더욱 풍부하고 폭넓은 지식 경험을 누리세요.
1. 개요
템플릿 메타프로그래밍은 템플릿 정의와 인스턴스화를 통해 컴파일 시간에 계산을 수행하는 프로그래밍 기법이다. 튜링 완전성을 가지며, 코드 중복 감소, 런타임 성능 향상, 정적 다형성 구현 등에 활용된다. 컴파일 시간 클래스 생성, 코드 최적화, 정적 테이블 생성 등이 가능하다. C++ 템플릿 메타프로그래밍은 불변 변수를 사용하고 재귀를 통해 흐름 제어를 구현하며, C++20의 개념(Concepts)을 통해 템플릿 인스턴스화 요구 사항을 지정할 수 있다. 템플릿 메타프로그래밍은 실행 시간 단축, 일반화 프로그래밍, 버그 조기 발견 등의 장점이 있지만, 컴파일 시간 증가, 작성 및 가독성 저하, 디버깅 어려움, 이식성 문제, 보안 문제 등의 단점도 존재한다.
템플릿 메타프로그래밍을 사용하려면 두 가지 단계가 필요하다. 먼저 템플릿을 정의하고, 다음으로 이를 인스턴스화해야 한다. 템플릿은 생성될 코드의 일반화된 형식을 나타내며, 인스턴스화를 통해 해당 템플릿에서 구체적인 소스 코드가 생성된다.[3]
템플릿 메타프로그래밍은 제네릭 프로그래밍 구현에 주로 사용되어 코드 중복을 줄이고 유지보수성을 향상시킨다. 또한 컴파일 시간 최적화를 통해 런타임 성능을 높일 수 있으며, 정적 다형성을 구현하여 런타임 오버헤드를 줄일 수 있다.[9]
C++에서 템플릿 메타프로그래밍은 튜링 완전성을 가지므로, 다양한 계산을 컴파일 시간에 수행할 수 있다. 템플릿 메타프로그램은 변수 값을 변경할 수 없는 함수형 프로그래밍 형태로 나타난다.[3]
2. 템플릿 메타프로그래밍의 구성 요소
템플릿 메타프로그래밍은 튜링 완전하며, 이는 컴퓨터 프로그램으로 실행할 수 있는 모든 계산을 템플릿 메타프로그램으로도 실행할 수 있음을 의미한다.[3]
템플릿은 매크로와는 다르다. 매크로도 컴파일 시점에 사용되는 기능으로, 문자열 조작을 통해 소스 코드를 생성한다. 하지만 소스 코드의 글자를 대체하는 방식의 매크로는 언어의 의미나 자료형 등을 고려하지 못한다. (LISP의 매크로는 예외).[3]
템플릿 메타프로그램에는 변경 가능한 변수가 없다. 즉, 변수는 초기화할 때 한 번만 값을 할당할 수 있다. 이는 함수형 프로그래밍의 한 형태라고 볼 수 있다. 실제로 템플릿 구현에서는 제어 구조와 재귀 호출만을 사용하는 경우가 많다.[3]
3. 템플릿 메타프로그래밍의 활용
템플릿 메타프로그래밍은 변수 값을 변경할 수 없다. 즉, 초기화된 값은 변경할 수 없다. 이러한 특성 때문에 템플릿 메타프로그래밍은 함수형 프로그래밍 형태로 나타나며, 순서 제어는 재귀를 통해 이루어진다.
C++에서 템플릿 메타프로그래밍은 튜링 완전성을 가진다. 즉, 컴퓨터로 표현 가능한 모든 계산을 템플릿 메타프로그램으로 처리할 수 있다.
템플릿 메타프로그래밍의 주요 장점은 다음과 같다.3. 1. 컴파일 시간 클래스 생성
템플릿 메타프로그래밍을 활용하면 컴파일 시간에 클래스를 생성할 수 있다.
C++의 템플릿 특수화와 재귀를 활용하여 계승(팩토리얼) 함수를 컴파일 시간에 계산하는 예시는 다음과 같다.
일반적인 재귀 함수 (런타임 계산)
int factorial(int n) {
if (n == 0)
return 1;
return n * factorial(n - 1);
}
// factorial(4) == (4 * 3 * 2 * 1) == 24
// factorial(0) == 0! == 1
위 코드는 `factorial(4)`와 같이 호출하면 런타임(실행 시간)에 4! = 24를 계산한다.
템플릿 메타프로그래밍 (컴파일 타임 계산)
template
struct Factorial {
enum { value = N * Factorial
};
template <>
struct Factorial<0> {
enum { value = 1 };
};
// Factorial<4>::value == 24
// Factorial<0>::value == 1
위 코드는 `Factorial<4>::value`와 같이 사용하면 컴파일 시간에 4! = 24를 계산하여 마치 상수처럼 사용한다. 즉, 프로그램 실행 시에는 이미 계산된 값을 사용하므로 런타임 오버헤드를 줄일 수 있다.[4]
이처럼 템플릿을 사용하려면 컴파일러가 컴파일 시점에 템플릿 매개변수 값을 알아야 한다. 예를 들어 `Factorial
C++11 및 C++20에서는 `constexpr`과 `consteval`이 도입되어 템플릿 없이도 컴파일 시간에 일반 재귀 함수를 실행할 수 있게 되었다.
3. 2. 컴파일 시간 코드 최적화
템플릿 메타프로그래밍은 컴파일 시간에 코드를 최적화하여 실행 속도를 높이고 메모리 사용량을 줄일 수 있는 기법이다.
예를 들어, 팩토리얼 함수를 보자. 일반적인 재귀 함수는 실행 시간에 팩토리얼 값을 계산한다.
```cpp
int factorial(int n) {
if (n == 0)
return 1;
return n * factorial(n - 1);
}
// factorial(4) == (4 * 3 * 2 * 1) == 24
// factorial(0) == 0! == 1
```
하지만 템플릿 메타프로그래밍을 사용하면 컴파일 시간에 팩토리얼 값을 계산하여 상수처럼 사용할 수 있다.[9]
```cpp
template
struct Factorial {
enum { value = N * Factorial
};
template <>
struct Factorial<0> {
enum { value = 1 };
};
// Factorial<4>::value == 24
// Factorial<0>::value == 1
```
위의 예제에서 `Factorial<4>::value`는 컴파일 시간에 24로 계산된다.
또 다른 예로, 루프 언롤링을 통해 반복문을 제거할 수 있다. 다음은 n차원 벡터의 덧셈 연산자 코드이다.
```cpp
template
Vector
for (int i = 0; i < dimension; ++i) {
value[i] += rhs.value[i];
}
return *this;
}
```
컴파일러는 `dimension`이 컴파일 시간에 알려진 상수이므로, 위 코드를 다음과 같이 최적화할 수 있다.
```cpp
template<>
Vector<2>& Vector<2>::operator+=(const Vector<2>& rhs) {
value[0] += rhs.value[0];
value[1] += rhs.value[1];
return *this;
}
```
컴파일러는 `for` 루프를 풀어 최적화된 코드를 생성한다.[9]
이와 같이 템플릿 메타프로그래밍은 컴파일 시간에 코드를 최적화하여 실행 성능을 향상시킬 수 있지만, 코드의 크기가 커질 수 있으므로 신중하게 사용해야 한다.
3. 3. 정적 다형성
다형성을 사용하면 파생 클래스의 객체를 원래 클래스의 객체처럼 취급하면서도 메서드는 파생 클래스의 것을 사용할 수 있다. 예를 들어 다음과 같은 코드이다.
```cpp
class Base
{
public:
virtual void method() { std::cout << "Base"; }
};
class Derived : public Base
{
public:
virtual void method() { std::cout << "Derived"; }
};
int main()
{
Base *pBase = new Derived;
pBase->method(); //outputs "Derived"
return 0;
}
```
`virtual` 메서드 호출에서는 가장 하위 클래스의 메서드가 사용된다. "동적 다형성"에서는 virtual 메서드를 가진 클래스에 대해 가상 함수 테이블 (virtual look-up table)이 생성되며, 실행 시에 해당 테이블을 참조하여 어떤 메서드를 호출할지 결정된다. 따라서, "동적 다형성"에서는 실행 시 오버헤드를 피할 수 없다.
그러나, 많은 경우 다형성은 동적일 필요가 없으며 컴파일 시에 결정 가능하다. 그래서, 기묘하게 재귀적인 템플릿 패턴 (CRTP, Curiously Recurring Template Pattern)을 사용하여 "정적 다형성"을 실현할 수 있다. 이는 코드상으로는 다형성과 유사한 기법이지만, 다형성 그 자체는 아니며, 컴파일 시에 해결되므로, 오버헤드를 줄일 수 있다. 다음은 예시이다.
```cpp
template
struct base
{
void interface() {
// ...
static_cast
// ...
}
};
struct derived : base
{
void implementation();
};
```
여기서, 멤버 함수 본체가 선언 훨씬 후에 인스턴스화된다는 사실을 이용하여, `static_cast`를 사용하여 파생 클래스의 멤버를 베이스 클래스의 멤버 함수 내에서 사용하고, 컴파일 시에 다형성적인 기능을 실현하고 있다. CRTP는 실제로 Boost의 반복자 라이브러리에서 널리 사용되고 있다.[5]
유사한 사용법으로 "Barton-Nackman trick"이 있다.
3. 4. 정적 테이블 생성
정적 테이블은 컴파일 시간에 계산되어 런타임에 간단한 배열 인덱싱 연산으로 값을 가져올 수 있게 해준다. 이는 복잡한 계산을 대체하여 성능을 향상시킨다. 예를 들어, 룩업 테이블을 사용하면 이러한 이점을 얻을 수 있다.
C++에서는 컴파일 시간에 정적 테이블을 생성하는 여러 가지 방법을 제공한다.
```cpp
#include
#include
constexpr int TABLE_SIZE = 10; // 테이블 크기
// 재귀 도우미 구조체 (가변 템플릿 사용)
template
struct Helper : Helper
// TABLE_SIZE에 도달하면 재귀 종료 (템플릿 특수화)
template
struct Helper
static constexpr std::array
};
// 정적 테이블 생성
constexpr std::array
enum {
FOUR = table[2] // 컴파일 시간에 값 사용 (table[2] == 4)
};
int main() {
for (int i=0; i < TABLE_SIZE; i++) {
std::cout << table[i] << std::endl; // 런타임에 값 사용
}
std::cout << "FOUR: " << FOUR << std::endl;
}
```
이 코드에서 `Helper` 구조체는 재귀적으로 상속되며, 각 단계에서 인덱스의 제곱을 계산하여 테이블에 추가한다. `TABLE_SIZE`에 도달하면 재귀가 종료되고, 가변 인수 목록(`D...`)을 사용하여 `std::array`를 초기화한다.
```cpp
#include
#include
constexpr int TABLE_SIZE = 10;
// constexpr 람다 함수를 사용하여 테이블 생성
constexpr std::array
std::array
for (unsigned i = 0; i < TABLE_SIZE; i++) {
A[i] = i * i;
}
return A;
}();
enum {
FOUR = table[2] // 컴파일 시간 사용
};
int main() {
for (int i=0; i < TABLE_SIZE; i++) {
std::cout << table[i] << std::endl; // 런타임 사용
}
std::cout << "FOUR: " << FOUR << std::endl;
}
```
C++17에서는 `constexpr` 람다 함수를 통해 더 간결하게 정적 테이블을 생성할 수 있다.
```cpp
#include
#include
constexpr int TABLE_SIZE = 20;
constexpr int OFFSET = 12;
// 단일 테이블 항목 계산 템플릿
template
struct ValueHelper {
static constexpr VALUETYPE value = OFFSET + INDEX * INDEX;
};
// 재귀 도우미 구조체 (가변 템플릿)
template
struct Helper : Helper
// 재귀 종료 (템플릿 특수화)
template
struct Helper
static constexpr std::array
};
// uint16_t 타입, OFFSET을 갖는 정적 테이블
constexpr std::array
int main() {
for (int i = 0; i < TABLE_SIZE; i++) {
std::cout << table[i] << std::endl;
}
}
```
이 코드는 값의 타입, 오프셋 등을 템플릿 인수로 받아 더 일반적인 정적 테이블을 생성한다.
```cpp
#include
#include
constexpr int TABLE_SIZE = 20;
constexpr int OFFSET = 12;
template
constexpr std::array
std::array
for (unsigned i = 0; i < TABLE_SIZE; i++) {
A[i] = OFFSET + i * i;
}
return A;
}();
int main() {
for (int i = 0; i < TABLE_SIZE; i++) {
std::cout << table
}
}
```
마찬가지로, C++17의 constexpr 람다 함수를 활용하여 확장된 정적 테이블을 간결하게 만들 수 있다.
4. C++ 템플릿 메타프로그래밍
템플릿 메타프로그래밍을 사용하려면 템플릿을 정의하고 인스턴스화해야 한다. 템플릿 정의는 생성될 코드의 일반적인 형태를 나타내며, 인스턴스화될 때 특정 소스 코드 집합이 생성된다.
템플릿은 매크로와는 다르다. 매크로는 컴파일 시간에 실행되어 텍스트 조작(C++ 매크로)을 수행하거나 컴파일러에서 생성되는 추상 구문 트리를 조작(러스트 또는 리스프 매크로)하는 코드 조각이다. 텍스트 매크로는 조작되는 언어의 구문과 독립적이며, 컴파일 직전 소스 코드의 텍스트를 변경한다.
템플릿 메타프로그램에는 가변 변수가 없다. 즉, 변수가 초기화되면 값을 변경할 수 없다. 따라서 템플릿 메타프로그래밍은 함수형 프로그래밍의 한 형태로 볼 수 있으며, 많은 템플릿 구현에서 재귀를 통해 흐름 제어를 구현한다.
4. 1. C++ 템플릿 메타프로그래밍의 예제
cpp
// 템플릿 메타프로그래밍을 사용하지 않은 재귀적 팩토리얼 계산
int factorial(int n) {
if (n == 0)
return 1;
return n * factorial(n - 1);
}
// factorial(4) == (4 * 3 * 2 * 1) == 24
// factorial(0) == 0! == 1
```
위 코드는 런타임에 `factorial(4)`의 값을 계산한다.
반면 템플릿 메타프로그래밍과 템플릿 특수화를 사용하면, 프로그램에서 사용되는 팩토리얼 값을 컴파일 시점에 계산할 수 있다.
```cpp
template
struct Factorial {
enum { value = N * Factorial
};
template <>
struct Factorial<0> {
enum { value = 1 };
};
// Factorial<4>::value == 24
// Factorial<0>::value == 1
```
위의 두 예제는 기능적으로 유사하지만, 첫 번째 예제는 런타임에, 두 번째 예제는 컴파일 타임에 값을 계산한다. `Factorial
템플릿 메타프로그래밍은 n차원 벡터 클래스를 생성하는 데에도 사용될 수 있다.
```cpp
template
Vector
for (int i = 0; i < dimension; ++i) {
value[i] += rhs.value[i];
}
return *this;
}
```
컴파일러는 위 템플릿 함수를 인스턴스화할 때, `dimension`이 컴파일 타임 상수이므로 반복문을 풀어서 최적화된 코드를 생성한다. 예를 들어 `dimension`이 2라면 다음과 같은 코드가 생성된다.
```cpp
template<>
Vector<2>& Vector<2>::operator+=(const Vector<2>& rhs) {
value[0] += rhs.value[0];
value[1] += rhs.value[1];
return *this;
}
```
컴파일러 최적화 도구는 `for` 루프를 제거할 수 있다. 이 기법은 Boost C++ 라이브러리 등에서 실제로 구현되어 사용된다.[9]
C++에서 템플릿 메타프로그래밍은 튜링 완전성을 가지며, 이는 컴퓨터가 표현 가능한 어떤 계산도 템플릿 메타프로그램으로 가능하다는 것을 의미한다. 템플릿 메타프로그램에서는 변수 값을 변경할 수 없으므로, 함수형 프로그래밍 형태로 나타난다.
4. 2. C++20 Concepts
C++20 표준은 C++ 프로그래머에게 템플릿 메타 프로그래밍을 위한 새로운 도구인 개념(Concepts)을 제공한다.[6]
개념은 프로그래머가 템플릿의 인스턴스화를 가능하게 하기 위해 형식에 대한 요구 사항을 지정할 수 있도록 한다. 컴파일러는 가장 높은 요구 사항을 가진 개념의 템플릿을 찾는다.
다음은 템플릿 메타 프로그래밍으로 해결한 유명한 피즈 버즈 문제의 예이다.
```cpp
#include
#include
#include
/**
struct Fizz {};
struct Buzz {};
struct FizzBuzz {};
template
/**
template
template
template
template
/**
template
template
template
template
template
/**
template
struct concatenator;
/**
template
struct concatenator
{ using type = typename concatenator
/**
template
/**
template
using fizz_buzz_full_template = typename concatenator
int main()
{
// 부스트로 결과를 출력하여 명확하게 표시합니다.
std::cout << boost::typeindex::type_id
/*
결과:
std::tuple
}
5. 템플릿 메타프로그래밍의 장점과 단점
템플릿 메타프로그래밍(Template Meta Programming, TMP)은 컴파일 시간에 코드를 생성하고 실행하는 기법으로, 실행 시간과 컴파일 시간 사이에 서로 장단점이 존재한다. 즉, 컴파일 시간은 늘어나지만 실행 시간은 줄어드는 경향이 있다.
템플릿 메타프로그래밍은 코드의 효율성과 유연성을 높일 수 있지만, 가독성과 유지보수성을 떨어뜨릴 수 있다는 단점도 가지고 있다. 특히, C++11 이전에는 템플릿 메타프로그래밍의 구문이 난해하여 이해하기 어려웠지만, C++11 이후에는 구문이 개선되어 가독성이 좋아지고 있다.[7][8]
5. 1. 장점
- 실행 시간 단축: 연산을 컴파일 시점에 미리 처리하므로 실행 코드가 더 효율적이다.[10]
- 문맥이 상수이면 컴파일러가 즉치 연산으로 바꿔넣을 수 있다. 반복문을 직접 대입으로 대체하거나 함수 호출을 없앨 수 있다.
- 상수 전파 최적화가 더 잘 이루어진다.
- 인라이닝(inline) 처리가 더 많이 되며, 보편 참조를 통해 변수 생성과 소멸 비용이 없어지거나 줄어들 수 있다.
- 정적 다형성을 구현하면 동적 다형성(가상 함수)에 비해 실행 시간 비용이 줄어든다. 대체재로 RTTI(Runtime Type Information)가 있지만 훨씬 느리다.
- 상수가 아닌 경우 넣을 수 없는 문맥에 템플릿 정보를 활용할 수 있다. 배열의 개수 등이 이에 해당된다. 이를 통해 동적 할당을 하지 않고 스택 메모리에 넣으면 메모리 접근 속도가 더 빨라진다.
- 일반화 프로그래밍(Generic Programming)
- 내부 자료형이 확정되지 않았는데도 클래스나 함수를 만들 수 있다. 자료구조를 구현할 때 템플릿을 사용해야 제대로 만들 수 있다.
- 타입에 상관없이 암시적 다형성을 통해 코드 문맥만 맞으면 동작한다. 이를 이용해 정적 다형성 기술을 구현할 수 있다.
- (이론상) 무한한 개수의 템플릿 매개변수를 전달하는 것도 가능하다. 가변 함수 매개변수나 매크로와는 달리 타입 안정성도 갖출 수 있다.
- 자료형을 유지한 채로 다른 함수에 넘겨줄 수 있다. 보편 참조를 통해 이를 달성할 수 있다.[10]
- CRTP 기술을 사용하면 기반 클래스에서 자식 클래스의 멤버에 접근할 수 있다.
- SFINAE와 같은 기법을 이용하여 타입 연산을 통해 타입 안정성을 유지한 채로 특정 자료형만 사용하도록 강제할 수 있다.
- 암시적 자료형 변환 방지: 기본 자료형이 함수로 넘어올 때 암시적 변환되지 않도록 막으려면 템플릿, `std::enable_if`나 꼬리표 분배 기법 등을 써서 제한하면 된다. 대체재인 `explicit`는 생성자와 `operator` 함수에만 사용 가능하며 제대로 막히지 않는 문제가 있다.
- 버그 조기 발견: 템플릿 메타프로그래밍(TMP) 기법을 사용하여 실행시간 처리를 컴파일 시간으로 가져왔을 때의 장점 중 하나이다.
5. 2. 단점
- '''컴파일 시간 증가''': 템플릿 메타프로그래밍(TMP)을 많이 사용하면 컴파일러가 처리해야 할 계산량이 늘어나 컴파일 시간이 길어진다. 대형 프로젝트나 템플릿을 많이 사용하는 프로젝트에서는 이 문제가 중요할 수 있다.[11]
- '''템플릿 작성의 어려움''':
- * 템플릿은 거의 항상 헤더 파일에 있어야 한다. 특정 cpp 파일 내부에서만 사용할 것이 아니라면 항시 헤더에 작성해야 한다.
- * 몇몇 특수한 컴파일러를 제외하면 템플릿의 선언과 정의를 분리할 수 없다. 분리할 경우 순환 참조 문제가 발생할 수 있으며, 구현 파일 이름을 일반형으로, 선언 파일 이름을 다른 방식으로 쓰는 익숙하지 않은 방식이 되기 쉽다.
- * 암시적 자료형 변환과 명시적 변환을 섞어 쓸 수 없다. 템플릿은 명시적 자료형 변환만 취급하기 때문이다.
- * TMP에서는 통상적인 반복문을 쓸 수 없고 재귀만 사용 가능하다. 템플릿 내부의 일반 코드에서는 상관없지만, 타입에 대한 재귀 코드를 작성하는 일은 숙련도를 요구한다.
- * 함수 템플릿과 클래스 템플릿의 동작은 미묘하게 다르다.[11]
- '''가독성 저하''': 템플릿 메타프로그래밍의 문법과 형태는 일반적인 C++ 프로그래밍에 비해 난해하다. SFINAE 문장이 함수 본문보다 몇 배 더 길어지는 경우도 있다. C++11 이후 값 계산 메타프로그래밍의 구문은 "일반적인" C++와 점점 더 유사해지면서 가독성 저하가 줄어들고 있다.[7][8]
- '''디버깅의 어려움''': 타입 연산 때문에 실행시간 오류가 한 줄로 끝날 부분이 한 '화면'을 넘어가는 경우가 생길 정도로 오류 메시지가 장황하고 복잡하다. 정의 없는 템플릿 클래스에 타입을 집어넣어서 확인하는 기법이나 템플릿 오류 분석기 등을 동원해야 수월하게 디버깅할 수 있다.
- '''이식성 문제''': 컴파일러마다 템플릿을 사용하는 방법이 조금씩 다르고, 표준을 완벽히 준수하는 컴파일러가 드물기 때문에 이식성 문제가 발생할 수 있다.
- '''라이브러리 보안 문제''': 템플릿 코드는 헤더 파일에 포함되어야 하므로, 배포 시 다른 개발자들에게 내부 코드가 강제로 공개된다. static이나 이름 없는 namespace를 통해 다른 파일에서 실행되지 못하게 막을 수도 없다.
- '''DLL과의 호환성 문제''': DLL에서 템플릿을 사용하면 인스턴스가 없기 때문에 링크 오류가 발생하기 쉽다. 모든 필요한 자료형에 대한 강제 호출을 통해 코드를 만들어두어야 동작한다.
- '''extern "C" 사용 불가''': 외부 C 함수에서 템플릿 코드를 호출하는 식으로 우회해야 한다.
참조
[1]
서적
Effective C++: 55 Specific Ways to Improve Your Programs and Designs
https://books.google[...]
Pearson Education
2005-05-12
[2]
문서
History of TMP
wikibooks:C++ Progra[...]
[3]
논문
C++ Templates are Turing Complete
[4]
웹사이트
Constexpr - Generalized Constant Expressions in C++11 - Cprogramming.com
https://www.cprogram[...]
[5]
웹사이트
Iterator Facade - 1.79.0
http://www.boost.org[...]
[6]
웹사이트
Constraints and concepts (since C++20) - cppreference.com
https://en.cpprefere[...]
[7]
웹사이트
DSL implementation in metaocaml, template haskell, and C++
http://camlunity.ru/[...]
University of Waterloo, University of Glasgow, Research Centre Julich, Rice University
[8]
웹사이트
Template Meta-programming for Haskell
http://research.micr[...]
ACM 1-58113-415-0/01/0009
[9]
문서
コンパイル時の最適化（[[ループ展開]]）関連
[10]
서적
Effective Modern C++
[11]
서적
Exceptional C++ item 7
본 사이트는 AI가 위키백과와 뉴스 기사,정부 간행물,학술 논문등을 바탕으로 정보를 가공하여 제공하는 백과사전형 서비스입니다.
모든 문서는 AI에 의해 자동 생성되며, CC BY-SA 4.0 라이선스에 따라 이용할 수 있습니다.
하지만, 위키백과나 뉴스 기사 자체에 오류, 부정확한 정보, 또는 가짜 뉴스가 포함될 수 있으며, AI는 이러한 내용을 완벽하게 걸러내지 못할 수 있습니다.
따라서 제공되는 정보에 일부 오류나 편향이 있을 수 있으므로, 중요한 정보는 반드시 다른 출처를 통해 교차 검증하시기 바랍니다.
문의하기 : help@durumis.com