IDEAW: Robust Neural Audio Watermarking with Invertible Dual-Embedding

 

https://arxiv.org/abs/2409.19627

IDEAW: Robust Neural Audio Watermarking with Invertible Dual-Embedding

 

신경망 기반 오디오 워터마킹은 공격을 견디도록 강건성은 좋아졌지만 여전히 용량이 낮고, 품질이 별로며, 워터마크 위치 찾기가 느리고 비효율적임

실 사용에선 동일 워터마크를 여러 구간에 중복 삽입 => 탐색비용 폭증 

 

 

오디오에 워터마킹을 삽입하는 방법이다.

INN 1단계로 메세지를 삽입하고, INN 2단계로 위치 코드를 삽입함

추출 시에는 가벼운 INN 2단곌로 먼저 c만 빠르게 탐색 및 검증 하고 맞으면 무거운 INN 1단계를 돌려 메세지를 추출하여 탐색 시간을 절감한다. 

각 INN 블록은 오디오 스트림과 워터마크 스트림을 함께 변환한다.

다양한 워터마크 제거 공격에도 강건한 것을 볼 수 있다.

워터마크가 들어간 파형을 비교해도 눈으로 식별하기 어렵다. 

Residual을 확대한 그래프를 봐도 임베딩은 진폭차가 작아 원음에 미치는 영향이 매우 적다.

문제 상황	신경 기반 오디오 워터마킹에서 용량↓, 지각성 미흡, 위치 탐색(locating) 고비용, INN 학습 시 공격 레이어로 대칭성 붕괴
방법론	Dual-Embedding + INN: 1단계(INN#1)에 메시지 m, 2단계(INN#2)에 locating code c를 “수직 분리” 삽입 → 추출은 c→m 역순, Balance Block으로 공격-유발 분포 비대칭 보정
학습 설정	VCTK(음성)+FMA(음악), 16 kHz, 1초 청크, STFT/ISTFT((n_{fft}=1000, hop=250, win=1000))
학습법	두 단계 학습: (1) 지각성+무결성 중심으로 INN 안정화 → (2) 공격 레이어+Balance Block 포함 공동학습. 총손실 L=λ_1​L_{integ​}+λ_2​L_{percept}​+λ_3​L_{ident}​
공격 세트(훈련/평가)	GN(35 dB), LF(5 kHz), MP3(64 kbps), QZ(29레벨), RD(0.1%), RS(×200%), AM(0.9×), TS(90%)
평가지표	SNR(지각성), ACC(추출 정확도), Capacity(bps)
결과(기본 성능)	용량별로 SNR–ACC–Capacity 균형: 20 bps: 40.43 dB/99.64%, 32 bps: 37.72 dB/99.52%, 56 bps: 35.41 dB/99.44%
결과(강건성)	8종 공격에서 IDEAW(32/56 bps) ≈ 98–99% ACC로 WavMark/DeAR과 동급~우수
결과(탐색 효율)	Dual-Embedding으로 locating 시간 약 40–50% 절감, 특히 삽입 위치가 뒤로 갈수록 이점↑
Ablation(요지)	Discriminator 제거(M1)→SNR↓, 강건성≈유지 / Balance Block 제거(M2)→강건성·ACC↓
기여	① Dual-Embedding으로 빠른 locating ② Balance Block으로 INN 대칭성 복원/안정화 ③ 용량 확장(최대 56 bps)에도 지각성·강건성 유지
한계/관찰	① c 길이(10 bit) 고정 설계(충돌≈1/2¹⁰) ② 저에너지 음성 구간에서 지각성 영향이 상대적으로 클 수 있음

 

좋아요. 업로드하신 논문 **“IDEAW: Robust Neural Audio Watermarking with Invertible Dual-Embedding”**를 논문 근거에 따라 체계적으로 요약·해설합니다. (핵심 인용은 원문 근거로 표기)

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1) 문제 설정(Problem) — 무엇을 해결하나?

• 신경망 기반 오디오 워터마킹은 공격(압축, 리샘플링, 잡음 등)을 견디도록 학습해 강건성은 좋아졌지만, 여전히
  ① **용량(capacity)**이 낮고, ② **지각 불가성(품질)**이 불만족스러우며, ③ 실제 적용에서 **워터마크 위치 찾기(locating)**가 느리고 비효율적이라는 문제가 있음.
• 특히 실사용에서는 동일 워터마크를 여러 구간에 중복 삽입하는데, 트리밍/스플라이싱이 일어나면 위치가 바뀌어 탐색 비용이 폭증한다는 점이 치명적.

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2) 핵심 아이디어(Method) — 어떻게 풀었나? (Step-by-Step)

Step A. Dual-Embedding(이중 삽입) 전략

• **메시지 비트(m)**와 **위치 동기 코드(c; locating code)**를 서로 다른 INN 단계에 “수직적으로 분리”해 순차 삽입.
  • 1단계 INN(#1): 메시지 m 삽입
  • 2단계 INN(#2): 위치 코드 c 삽입
• 추출 시에는 역순: 먼저 가벼운 INN#2로 c만 빠르게 탐색·검증 → 맞으면 무거운 INN#1을 돌려 m 추출 → 탐색 시간 40~50% 절감.

Step B. Invertible Neural Network(INN) 블록 설계

• 각 INN 블록은 오디오 스트림 x와 워터마크 스트림 s(m 또는 c)을 함께 변환:
  (x_{i+1}=x_i\odot e^{\alpha(\psi(s_i))}+\phi(s_i),\quad s_{i+1}=s_i\odot e^{\alpha(\rho(x_{i+1}))}+\eta(x_{i+1}))
  (여기서 (\alpha)는 sigmoid, (\psi,\phi,\rho,\eta)는 dense-block 기반 서브넷)
• 삽입(정방향):
  (x_{\text{wmd}}=\text{INN#2}(\text{INN#1}(x,m)_a,,c)_a)
• 추출(역방향):
  ( \hat m=\text{INN#1}^{R}!\big(\text{INN#2}^{R}(x_{\text{wmd}},x_{\text{aux2}})a,,x{\text{aux1}}\big)_{wm} )

Step C. Balance Block으로 대칭성(symmetry) 복원

• INN은 **인코더=디코더(파라미터 공유)**의 대칭성이 장점이나, 공격 레이어가 삽입되면 “인코더 출력분포 (P_W)”와 “디코더 입력분포 (P_W')”가 어긋나 학습 불안정.
• **Balance Block(추출측 보조 Dense 블록)**을 두어 (P_W' \rightarrow \hat P_W \approx P_W)로 분포 보정, 대칭성·안정성 회복.

Step D. 지각 불가성 & 강건성 학습 목표

• Perceptual loss: (L_{\text{percept}}=|x_{\text{wmd}}-x|_2^2)
• Adversarial(식별기) loss: 워터마크 유무를 판별하는 Discriminator와 적대적 학습 ( (L_{\text{ident}}), (L_{\text{discr}}) )
• 무결성(정확 추출) loss: 메시지/동기코드의 (\ell_2) 차이(중간 단계 추출 포함)로 구성 (L_{\text{integ}})
• 총합: (L_{\text{total}}=\lambda_1L_{\text{integ}}+\lambda_2L_{\text{percept}}+\lambda_3L_{\text{ident}}) (권장 (\lambda_1{=}1,\lambda_2{=}0.1,\lambda_3{=}0.1))

Step E. 2-Stage 학습

1. Stage-1: 강건성(공격) 제외, 지각성+무결성에 집중해 INN 이중단을 안정화
2. Stage-2: 공격 레이어 + Balance Block를 켜고 전체 공동학습(ACC 유지하며 강건성 상승)

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3) 아키텍처 요약 도식(텍스트)

• Embedder (INN#1 → INN#2) → Attack Layer → Balance Block → Extractor (INN#2^R → INN#1^R) + Discriminator(병렬)
• 도메인: STFT/ISTFT 사이에서 동작(시간-주파수 변환), 각 단계에서 길이 정규화 모듈 포함

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4) 학습·평가 설정(Setup)

• 데이터: VCTK(음성), FMA(음악) — 16 kHz 리샘플, 1초 청크로 분할; STFT 파라미터 ({n_fft{=}1000,) hop(=250), win(=1000)}
• 공격 세트(훈련/평가 공통): GN(35 dB), LPF(5 kHz), MP3(64 kbps), 양자화(29레벨), 랜덤드롭(0.1%), 리샘플(×2), 진폭조정(90%), 타임스트레치(90%)
• 최적화: Adam(β₁=0.9, β₂=0.99, ε=1e-8, lr=1e-5) + StepLR, 각 스테이지 100k iter; (|c|=10) bit(충돌≈1/1024)
• 지표: SNR(↑), ACC(정확도, ↑), Capacity(bps, ↑)

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5) 실험 결과(Results)

5.1 기본 성능(용량별 비교)

• IDEAW(22+10=32 bps): SNR 37.72 dB, ACC 99.52% → **WavMark(32 bps, 38.55/99.35)**와 비슷한 지각성/정확도.
• IDEAW(46+10=56 bps): SNR 35.41 dB, ACC 99.44% → 더 높은 용량에서도 높은 ACC 유지.
• IDEAW(10+10=20 bps): SNR 40.43 dB, ACC 99.64% → 낮은 용량일수록 SNR/ACC가 더 좋음(일반 경향 확인).

5.2 강건성(공격별 ACC, %)

• 8종 공격(GN/LF/CP/QZ/RD/RS/AM/TS) 전반에서 **IDEAW(22+10, 46+10)**가 WavMark와 비교가능~우수한 ACC를 보임(대부분 98~99%대).

5.3 위치 탐색 효율

• 동기코드+메시지 동시 추출(단일 단계) 대비, IDEAW의 “코드-먼저” 탐색은 평균 40~50% 시간 절감. 워터마크가 오디오 뒷부분에 있을수록 이점이 커짐.

5.4 Ablation

• Discriminator 제거(M1): SNR 약화(품질 저하), 강건성은 유사.
• Balance Block 제거(M2): 강건성·ACC 하락 → 공격으로 인한 비대칭 보정의 실효성 확인.

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6) 수식/목표 정리(간단 표)

구성요소 정의/역할 핵심식/목표

INN 블록	오디오·비밀 스트림 결합 변환	(x_{i+1}, s_{i+1}) 갱신식(상단 Step B)
Dual-Embedding	(m) 후 (c) 삽입(2-stage)	(x_{\text{wmd}}=\text{INN#2}(\text{INN#1}(x,m)_a, c)_a)
Dual-Extraction	(c) 먼저, 그다음 (m)	(\hat m=\text{INN#1}^{R}(\text{INN#2}^{R}(\cdot)))
Loss(총합)	무결성+지각+식별	(L_{\text{total}}=\lambda_1L_{\text{integ}}+\lambda_2L_{\text{percept}}+\lambda_3L_{\text{ident}})
Balance Block	공격-유발 분포 비대칭 보정	(P_W'!\to \hat P_W\approx P_W)

(각 항목 근거: 본문 수식·설계 설명)

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7) 기여(Contributions)

1. Dual-Embedding으로 위치 탐색을 경량화(동기 코드만 신속 탐지 후 메시지 추출) → 탐색 시간 40~50% 단축.
2. Balance Block으로 공격 레이어가 야기한 INN 비대칭성 완화, 학습 안정성/강건성 향상.
3. **더 높은 용량(최대 56 bps)**에서도 높은 ACC와 양호한 SNR을 유지.

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8) 한계(Limitations) & 향후 과제

• (한계) c와 m의 비트 길이가 모델 설계 시 고정되어 유연 조절이 어렵다. / 저에너지 음성에서 지각성이 상대적으로 취약.
• (미래일) 용량 극대화 아키텍처, 에너지 적응형 전략, 생성 모델 내 내재 워터마킹(post-hoc 아닌 in-model) 탐구.

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9) 실무 적용 가이드(재현·응용 팁)

데이터/전처리

• 16 kHz, 1 s 청크로 슬라이싱 → STFT((n_fft{=}1000), hop 250, win 1000) 권장.

모델/학습 루틴

1. Stage-1: INN#1·#2만 두고 (L_{\text{integ}}{+}\lambda_2L_{\text{percept}}{+}\lambda_3L_{\text{ident}})로 안정화
2. Stage-2: Attack Layer(8종 랜덤 샘플) + Balance Block on → 동일 (L_{\text{total}})로 joint 학습
3. (|c|{=}10)bit 기본, (|m|)은 타깃 용량(bps)에 맞춰 설계(예: 46 bit/s → 총 56 bps).

평가 체크리스트

• SNR(지각성), ACC(공격별), 탐색시간(동기 탐지→메시지 추출 경로 비교), 용량-품질 트레이드오프 곡선.

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10) 비교 관점 요약 표 (한 장으로 회상용)

항목 기존 신경 워터마킹 IDEAW

삽입/추출	동기+메시지 동시 처리(단일 단계)	이중 단계(메시지→동기 분리 삽입, 추출은 역순)
탐색(Locating)	고비용(매 스텝 메시지까지 추출)	저비용(동기만 먼저 판별 → 40~50% 절감)
대칭성	공격 레이어로 INN 대칭 붕괴	Balance Block으로 분포 보정·안정화
용량	보통 8–32 bps	유연 확장(최대 56 bps 실증)
품질/강건성	용량↑ 시 저하 경향	용량↑에서도 ACC 높게 유지, SNR 경쟁력
구현 도메인	STFT/DWT 혼합	STFT 일관 + 길이 정규화 모듈

(모든 항목은 논문 실험/설명 근거)

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11) 연구 확장 아이디어(당신의 관심사에 맞춰)

• 가변 길이 동기코드: 트랜스포머형 코드 검출기로 (|c|) 동적 선택 → 탐색 지연과 오탐률을 상황별로 최적화. (논문 한계 보완)
• 에너지 인지 삽입 스케줄링: STFT-band 에너지/마스킹 모델을 이용해 프레임·대역별 삽입 강도 적응.
• 생성단 내장 워터마킹: TTS/음악 생성 모델의 스펙트럼 디코더에 INN-hook을 결합해 post-hoc 대비 용량/강건성↑.

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필요하시면, **훈련 스크립트(두 단계 학습 템플릿)**와 공격 레이어 레시피, 탐색 시간 측정 코드까지 바로 만들어 드릴게요.

 

아래는 업로드하신 논문 IDEAW: Robust Neural Audio Watermarking with Invertible Dual-Embedding의 **방법론(Method)**을 논문 근거(본문 라인) 위주로 단계별·명확하게 풀어 쓴 설명입니다. 중요한 핵심진술마다 논문 위치를 바로 가리키는 인용을 넣었으니(라인 참조) 원문과 대조하면서 보실 수 있습니다.

개요 — 한 문장 정리

IDEAW는 (1) 메시지와 위치(동기/locating) 코드를 서로 다른 단계의 두 개의 INN에 수직적으로 나눠 삽입(dual-embedding)하여 위치 탐색 비용을 낮추고, (2) 공격(압축·잡음·리샘플 등)으로 인해 생기는 INN의 대칭성 붕괴를 보정하기 위해 Balance Block을 넣어 전체 시스템의 강건성·지각불가성·용량을 동시에 끌어올립니다.

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아키텍처(구성 요소) — 핵심 블록과 흐름

1. Embedder (Dual-stage INN)
   • INN#1: 먼저 메시지 m을 STFT 도메인에서 입력 오디오 x에 삽입.
   • INN#2: INN#1의 출력에 locating code c를 삽입(수직 분리). 최종 물음표는 ISTFT로 파형 복원.
2. Attack Layer
   • 학습 시 다양한 공격을 샘플-단위로 적용하여 강건성 훈련(예: Gaussian noise, MP3 64kbps, resampling 등).
3. Extractor (Dual-stage 역순)
   • 추출 시 먼저 INN#2로 locating code(c)를 추출, 일치 확인되면 그 위치의 오디오에 대해 INN#1 역으로 메시지(m)를 추출(비용 절감 목적).
4. Discriminator (ident loss)
   • 물음표의 지각불가성(사람이 원본/워터마크 구분 못함) 보장을 위해 식별기와 적대적 학습을 병행.
5. Balance Block
   • Attack Layer가 도입되면 인코더(임베더)의 출력분포 (P_W)와 디코더(익스트랙터)의 입력분포가 달라져 INN의 “대칭성”이 깨짐. Balance Block은 extractor 쪽에 추가 파라미터(여러 dense blocks)를 두어 공격 후 분포 (P_W')를 원래 분포에 가깝게 보정함(대칭성 유지, 안정적 추출).

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수학적/연산적 세부 — INN 블록, 삽입/추출, 손실함수

1) Invertible block (한 블록의 정방향식)

논문의 INN 블록은 오디오 스트림 (x)와 워터마크 스트림 (s)를 동시에 갱신합니다(식 1):
[
x_{i+1} = x_i \odot \exp(\alpha(\psi(s_i))) + \phi(s_i)
]
[
s_{i+1} = s_i \odot \exp(\alpha(\rho(x_{i+1}))) + \eta(x_{i+1})
]
여기서 (\alpha)는 sigmoid, (\psi,\phi,\rho,\eta)는 subnet(문헌: dense block으로 구현). 이 구조 때문에 임베딩과 추출이 동일한 네트워크(파라미터 공유)로 가능하며 역방향 계산도 정확히 정의됩니다.

2) Dual-embedding(정식)

임베딩 연산(식 2):
[
x_{\text{wmd}} = \mathrm{INN#2}\big(\mathrm{INN#1}(x,m)_a,; c\big)_a
]
(서브스크립트 (a)는 audio-stream 출력, ({wm})은 watermark-stream을 의미). 즉, INN#1으로 메시지 삽입 → INN#2로 locating code 삽입 → ISTFT로 파형 복구.

3) Dual-extraction(정식)

추출(역연산, 식 3):
[
\hat m = \mathrm{INN#1}^{R}\big(\mathrm{INN#2}^{R}(x_{\text{wmd}}, x_{\text{aux2}})a,; x{\text{aux1}}\big){wm}
]
(여기서 (x{aux})는 랜덤 샘플 신호로, INN의 watermark stream 입력으로 사용).

4) 무결성(Integrity) 손실

추출된 (\hat m), (\hat c)와 원래 m,c 간 차이를 이용:
[
L_{\text{integ}} = |\hat m - m|2^2 + |\mathrm{INN#1}^R(\mathrm{INN#1}(x,m)a,x{aux1}){wm} - m|2^2 + |\mathrm{INN#2}^R(x{wmd}, x_{aux2})_{wm} - c|_2^2
]
(즉, 각 단계에서의 회수 정확도를 모두 포함).

5) 지각불가성(Perceptual) 손실

워터마크 삽입 후 파형 변화가 작도록 단순 MSE를 사용:
[
L_{\text{percept}} = |x_{wmd} - x|_2^2.
]

6) 식별(identify) 손실 + 총합

Discriminator 손실 (L_{\text{ident}})을 정의하여 원·워터marked 구분을 억제하고, 전체 손실은
[
L_{\text{total}} = \lambda_1 L_{\text{integ}} + \lambda_2 L_{\text{percept}} + \lambda_3 L_{\text{ident}}
]
실험에서는 (\lambda_1{=}1,\ \lambda_2{=}0.1,\ \lambda_3{=}0.1) 를 사용.

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학습 절차(구체적 파이프라인) — 알고리즘 관점 (pseudo 참조)

논문은 학습을 두 단계로 운영합니다(A.1 알고리즘 요약):

1. 길이 규제 & STFT 변환: 메시지·locating code·오디오를 길이 규제 후 STFT로 변환.
2. 메시지 삽입(Emb1) → **중간 추출(Ext1)**로 (\hat m_1) 계산(중간 검증).
3. locating code 삽입(Emb2) → watermarked waveform 복원(ISTFT).
4. Discriminator 학습 단계(원본 vs watermarked).
5. (robust=True이면) Attack Layer 적용 → Balance Block 처리로 공격후 분포 보정.
6. locating code 추출(Ext2) → (\hat c) 얻고, 메시지 최종 추출(Ext1) → (\hat m).
7. 손실 계산 & 역전파: (L_{\text{integ}}, L_{\text{percept}}, L_{\text{ident}}) 계산 후 가중합으로 업데이트.

(각 스테이지는 100k iterations, optimizer: Adam lr=1e-5 등 하이퍼 참조).

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공격(Attack) 구성 — 훈련/평가에서 사용된 실제 공격들

학습·평가에서 샘플링되는 공격들(설정 포함): Gaussian noise(≈35 dB), lower-pass filter(5 kHz), MP3 compress(64kbps), quantization(29 levels), random dropout(0.1%), resampling(200% → back), amplitude modification(×0.9), time stretch(90%→원래 길이). 논문은 이 8종을 batch-wise로 랜덤 적용하여 강건성 훈련함.

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왜 이런 설계인가? — 설계 동기(정리된 이유)

1. locating(위치) 비용 문제: 기존 방식은 모든 위치에서 전부 메시지까지 추출해야 하므로 비용이 크다. INN#2(가벼움)으로 먼저 locating code만 검사하면 훨씬 빠르게 후보 위치를 걸러낼 수 있음(탐색시간 40~50% 절감).
2. INN의 대칭성 유지 필요: Attack Layer가 도입되면 embedder와 extractor(파라미터 공유)의 입력/출력 분포가 어긋나 학습이 불안정해짐 → extractor 쪽에 Balance Block을 두어 그 불일치를 보정(공격에 적응)하도록 함.
3. 용량 확장성: locating code를 별도로 분리하기 때문에 전체 용량(메시지+locating)을 유연히 늘려 실험상 최대 56 bps까지 높은 ACC·SNR을 얻음(논문 결과).

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실용적 구현 팁(요약/권장) — 재현성 관점

• 입력: 16 kHz, 1s 세그먼트 → STFT (n_fft=1000, hop=250, win=1000).
• locating code 길이 기본값: 10 bits(충돌확률 ≈ 1/2^10).
• 학습: 두 단계(1: 무공격으로 안정화, 2: attack+balance 포함 공동학습), 각 스테이지 100k iter, Adam lr=1e-5.
• 평가: SNR(지각성), ACC(정확도), Capacity(bps), 그리고 locating 시간 측정을 함께 보고해야 IDEAW의 장점(탐색비용 절감)이 드러남.

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Ablation(무엇이 중요한가) — 핵심 발견

• Discriminator 제거 → SNR(품질) 저하(식별기 도움으로 음질 유지).
• Balance Block 제거 → 강건성·정확도 하락(공격 보정의 실효성).

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원하시면 다음을 바로 드리겠습니다(추가 제공 가능) — (하나만 골라서 바로 생성해 드릴게요):

1. 이 방법을 PyTorch로 구현한 의사코드(Embedder/Extractor/BalanceBlock/AttackLayer 포함).
2. 논문과 동일한 **학습 파이프라인(Alg.1)**을 재현하는 트레이닝 스크립트 템플릿(데이터 로더 + STFT 전처리 + 손실 계산).
3. locating 효율을 비교하는 간단한 평가 코드(exhaustive vs IDEAW 방식 시간/정확도 비교).

어떤 걸 먼저 만들어 드릴까요? (원하면 바로 구현 템플릿부터 제공하겠습니다 — 요청만 해주세요.)