유형별 그래프 데이터베이스 시장 규모, 점유율, 성장 및 산업 분석 RDF, 애플리케이션별 속성 그래프 BFSI, 통신 및 IT, 소매 및 전자 상거래, 의료 및 생명 과학, 제조, 정부 및 공공, 운송 및 물류, 에너지 및 유틸리티, 기타 지역 통찰력 및 2035년 예측

그래프 데이터베이스 시장 개요

글로벌 그래프 데이터베이스 시장 규모는 2026년 4억 8,731만 달러에서 2027년 5,191.29만 달러로 성장하여 2035년까지 7,752억 8,225만 달러에 도달하고 예측 기간 동안 CAGR 27.01%로 확장될 것으로 예상됩니다.

그래프 데이터베이스 시장은 실시간 데이터 처리, 복잡한 관계 매핑 및 대규모 데이터 통합에 대한 수요 증가로 인해 데이터 관리 및 분석 분야에서 가장 빠르게 발전하는 부문 중 하나로 부상했습니다. 현재 글로벌 기업의 63% 이상이 연결된 데이터 구조를 분석하기 위해 그래프 기술을 사용하고 있습니다. 약 48억 개의 데이터세트가 그래프 아키텍처를 사용하여 매일 처리되며 은행, 의료, 전자상거래 및 통신 분야의 기능을 지원합니다. 2025년까지 시장은 전 세계적으로 420,000개 이상의 기업 배포를 지원할 것으로 예상됩니다. AI와 기계 학습의 사용이 증가하면서 그래프 데이터베이스 통합이 지난 3년 동안 37% 증가했습니다. 이는 데이터 관리의 민첩성과 확장성에 대한 광범위한 수요를 반영합니다.

미국의 그래프 데이터베이스 시장은 전 세계 채택의 거의 41%를 차지하며 전 세계 혁신을 주도하고 있습니다. 미국 내 185,000개 이상의 조직이 BFSI, 통신 및 소매 산업 전반에 걸쳐 그래프 데이터베이스를 활용하고 있습니다. 클라우드 기반 배포는 사용량의 64%를 차지하며 주요 기술 회사는 실시간 분석 및 추천 시스템에 중점을 두고 있습니다. AI 기반 비즈니스 애플리케이션에서 지식 그래프에 대한 수요는 2022년에서 2024년 사이에 46% 증가했습니다. 또한 Fortune 500대 기업**의 58%가 그래프 데이터베이스**를 디지털 생태계에 통합하여 고급 데이터 인프라에서 미국의 리더십을 강조했습니다.

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주요 결과

• 주요 시장 동인:2020년 이후 기업 채택률이 47% 증가하면서 관계 분석 및 지식 그래프에 대한 수요가 증가했습니다.
• 주요 시장 제한:높은 구현 및 통합 비용은 중소기업의 32%에 영향을 미칩니다.
• 새로운 트렌드:클라우드 네이티브 그래프 플랫폼은 하이브리드 데이터 관리 프레임워크의 지원을 받아 2022년 이후 39% 성장했습니다.
• 지역 리더십:북미는 전 세계 점유율 41%, 유럽 28%, 아시아 태평양 22%를 차지합니다.
• 경쟁 환경:상위 5개 벤더가 전체 시장의 59%를 점유하고 있습니다.
• 시장 세분화:속성 그래프 모델이 66%의 점유율로 지배적인 반면, RDF 기반 데이터베이스는34%를 차지합니다.
• 최근 개발:2023년부터 2025년까지 40개가 넘는 새로운 그래프 엔진이 출시되어 쿼리 성능이 21% 향상되었습니다.

그래프 데이터베이스 시장 최신 동향

그래프 데이터베이스 시장 동향은 AI, 사이버 보안 및 예측 분석에 초점을 맞춘 기업 전반에서 사용량이 증가하고 있음을 보여줍니다. 그래프 데이터베이스는 점차 관계형 시스템을 대체하고 있으며, 52%의 기업이 복잡한 쿼리를 위해 그래프 기반 솔루션으로 전환하고 있습니다. 그래프 데이터를 활용하는 실시간 사기 탐지 시스템에 대한 수요는 2021년 이후 33% 증가했습니다. 현재 AI 기반 기업**의 62%가 그래프 알고리즘을 사용하여 구조화되지 않은 데이터 세트의 연결과 이상 현상을 식별합니다.

클라우드 기반 그래프 솔루션은 멀티 클라우드 전략 및 하이브리드 인프라 확장에 힘입어 배포**의 68%를 차지합니다. 또한 조직의 31%는 통합 분석을 위해 데이터 레이크와 함께 그래프 데이터베이스를 사용합니다. 그래프 기반 ETL 시스템을 통해 데이터 통합 ​​시간이 40% 단축되어 운영 효율성이 향상되었습니다. 의료 및 금융 서비스와 같은 산업이 실시간 의사 결정을 위해 그래프 기반 인텔리전스에 점점 더 의존함에 따라 엔터프라이즈 AI 생태계에서 지식 그래프 및 의미 체계 모델의 확산은 그래프 데이터베이스 시장 성장을 지속적으로 형성하고 있습니다.

그래프 데이터베이스 시장 역학

운전하다

" 기업의 AI 및 관계 분석 채택 증가"

고급 데이터 분석 도구에 대한 수요가 가속화되고 있으며, 기업의 47%가 복잡하고 상호 연결된 데이터 구조를 처리하기 위해 그래프 기술에 투자하고 있습니다. AI와 ML 통합으로 지난 3년 동안 그래프 데이터베이스 사용량이 38% 증가했습니다. 그래프 기반 알고리즘을 사용하면 수십억 개의 노드와 에지에서 비선형 관계를 식별할 수 있으므로 추천 시스템, 소셜 미디어 분석 및 사기 탐지에 필수적입니다. BFSI와 전자상거래 부문은 현재 전 세계 사용량의 56%를 차지합니다. 클라우드 확장성은 구현을 더욱 지원하여 고성능 워크로드에서 대기 시간을 23% 줄였습니다. 기업의 지속적인 디지털화는 전 세계적으로 그래프 데이터베이스 산업 성장을 촉진합니다.

제지

"구현 및 데이터 마이그레이션 비용이 높음"

비용 문제로 인해 소규모 기업에서는 채택이 여전히 제한되어 있습니다. 약 32%의 기업이 높은 설정 비용과 복잡한 데이터 마이그레이션을 장벽으로 꼽았습니다. 기존 SQL에서 그래프 아키텍처로 마이그레이션하려면 숙련된 인력이 필요하며 인건비는 전년 대비 27% 증가합니다. 또한 그래프 모델과 레거시 시스템 간의 호환성 문제로 인해 초기 배포** 중에 19%의 성능 손실**이 발생합니다. 온프레미스 설정에는 값비싼 인프라가 필요하며 교육 비용은 총 투자액의 15~18%를 추가하여 비용에 민감한 기업 사이에서 저항을 불러일으킵니다.

기회

" AI 기반 그래프 분석 및 클라우드 기반 솔루션 확장"

AI 생태계의 확장은 막대한 그래프 데이터베이스 시장 기회를 제공합니다. 조직이 상황별 검색, 자연어 처리, 예측 모델링을 위해 그래프 플랫폼을 사용함에 따라 AI 기반 그래프 분석 사용량은 2022년 이후 41% 증가했습니다. 클라우드 네이티브 데이터베이스는 대기업의 67%가 채택하는 탄력적인 확장을 제공합니다. 특히 통신 및 제조와 같은 산업에서 그래프 데이터베이스와 빅 데이터 플랫폼의 교차점은 주요 B2B 투자 잠재력을 창출합니다. 여러 도메인의 데이터를 통합하는 연합 그래프 시스템에 대한 전 세계 수요가 29% 증가했으며, 이는 통합 데이터 시각화 및 도메인 간 분석으로의 전환이 가속화되고 있음을 나타냅니다.

도전

" 데이터 복잡성, 확장성 및 상호 운용성 문제"

기업은 수십억 개의 관계를 효율적으로 관리하기 위해 그래프 데이터베이스를 확장하는 데 어려움을 겪고 있습니다. 대규모 조직**의 약 26%가 대규모 그래프 탐색 중에 시스템 성능 저하**를 보고합니다. 여러 그래프 모델(RDF 대 속성 그래프) 간의 데이터 상호 운용성은 22%의 통합 마찰을 유발합니다. 멀티 테넌트 환경 전반의 보안 관리를 통해 규정 준수 노력이 18% 더 늘어납니다. 또한, 100억 노드가 넘는 대형 그래프를 실시간으로 시각화하려면 높은 컴퓨팅 리소스가 필요합니다. 이러한 제한으로 인해 그래프 데이터베이스 산업 분석 환경 내에서 지속적인 혁신과 표준화가 필요합니다.

그래프 데이터베이스 시장 세분화

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유형별

RDF 그래프 데이터베이스:RDF 기반 모델은 전체 배포의 34%를 차지합니다. 고급 지식 그래프 애플리케이션을 위한 의미론적 관계와 연결된 데이터에 중점을 둡니다. RDF는 정부 프로젝트, 학술 연구, 의료 분야에서 널리 사용됩니다. 시맨틱 웹 플랫폼의 약 45%가 RDF를 사용하여 메타데이터 관계를 관리합니다. SPARQL은 RDF 배포의 62%에서 활용되는 주요 쿼리 언어로 남아 있습니다. RDF 시스템은 구조화된 데이터 통합에 탁월하며 개방형 데이터 표준 및 온톨로지를 처리하는 조직의 29%에서 사용됩니다.

속성 그래프 데이터베이스:속성 그래프 모델은 유연성과 확장성으로 인해 66%의 점유율로 지배적입니다. 이러한 시스템은 엔터프라이즈급 그래프 구현의 71%에 배포됩니다. 속성 그래프는 더 빠른 탐색을 지원하여 RDF에 비해 쿼리 시간을 28% 줄입니다. 사기 탐지, 공급망 분석, 네트워크 모니터링에 많이 사용됩니다. Cypher, Gremlin 및 GQL 언어에 대한 지원을 통해 속성 그래프 데이터베이스는 AI 및 ML 파이프라인의 52%에 통합됩니다. 이기종 데이터를 쉽게 모델링하면 BFSI, 소매 및 물류 전반에 걸쳐 채택이 확대됩니다.

애플리케이션 별

BFSI(은행, 금융 서비스 및 보험):BFSI 부문은 사기 탐지 및 위험 분석을 위해 그래프 데이터베이스를 활용하여 전 세계 채택의 21%를 차지합니다. 거래 링크 분석은 대규모 기관 전체에서 사기 행위를 43% 줄입니다. 전 세계적으로 180개 이상의 은행이 그래프 데이터베이스를 사용하여 규정 준수 및 자금 세탁 방지 시스템을 강화합니다.

통신 및 IT:통신 사업자는 전체 배포의 18%를 차지합니다. 그래프 모델을 통한 네트워크 토폴로지 최적화는 오류 감지를 35% 향상시킵니다. 이제 통신 네트워크의 데이터 볼륨이 하루 2.5페타바이트를 초과하므로 그래프 기반 시각화 및 예측 모니터링이 필요합니다. 통신 및 IT 부문은 복잡한 네트워크 토폴로지와 고객 관계를 분석해야 하는 필요성에 따라 전 세계 그래프 데이터베이스 채택의 약 18%를 차지합니다. 통신 사업자는 실시간 오류 감지 및 최적화를 위해 그래프 시스템을 사용하여 매일 2.5페타바이트 이상의 데이터를 처리합니다. 그래프 데이터베이스를 기반으로 하는 네트워크 분석은 서비스 가동 시간을 35% 향상시키고 문제 해결 시간을 28% 단축합니다. 그래프 모델을 사용하면 통신업체는 예측 유지 관리 및 사기 방지를 위해 상호 연결된 수백만 개의 노드에 대한 종속성을 시각화할 수 있습니다. IT 인프라 관리에서 그래프 플랫폼은 사이버 보안 분석을 31% 향상시켜 조직이 신속하게 위협을 식별하고 운영 효율성을 향상하도록 돕습니다.

소매 및 전자상거래:소매 및 전자상거래 부문은 시장 점유율 16%를 차지하고 있습니다. 그래프 알고리즘으로 구동되는 추천 엔진은 전환율을 29% 증가시켰습니다. 전자상거래 플랫폼의 약 63%가 개인화된 쇼핑 경험을 위해 제품 관계 그래프를 통합합니다.

의료 및 생명 과학:의료 애플리케이션은 환자 관계 매핑 및 질병 예측에 중점을 두고 12%를 차지합니다. 그래프 기반 생물정보학 분석으로 신약 발견 정확도가 33% 향상되었습니다. 현재 200개 이상의 병원에서 임상 데이터 통합을 위해 그래프 데이터를 사용하고 있습니다.

제조 :의료 및 생명 과학 부문은 그래프 데이터베이스를 활용하여 기존 모델보다 33% 더 높은 데이터 정확도로 복잡한 환자 관계, 유전적 연결 및 질병 경로를 매핑합니다. 전 세계 200개 이상의 병원이 임상 의사 결정 및 약물 발견을 위해 그래프 기반 데이터 시스템을 구현했습니다. 그래프 분석은 수백만 명의 환자 기록에서 치료 상관관계를 식별하여 의학 연구 효율성을 29까지 가속화하는 데 도움이 됩니다.

정부 및 공공 부문:공공 부문 사용량은 특히 국가 데이터 인프라 및 ID 관리 분야에서 8%를 차지합니다. 그래프 분석은 행정 시스템에서 시민 데이터 연결 효율성을 31% 향상시켰습니다. 정부 및 공공 부문은 국가 신원 시스템, 데이터 인프라 및 시민 서비스에 중점을 두고 전체 글로벌 배포의 8%에서 그래프 데이터베이스를 활용합니다. 그래프 분석은 관리 효율성을 31% 향상시켜 부서 간 데이터 연결 및 사기 탐지를 향상시킵니다. 공공 기관은 그래프 모델을 사용하여 120만 개 이상의 데이터 노드에 걸쳐 있는 복잡한 사회 및 정책 네트워크를 분석합니다.

운송 및 물류:이 부문은 7%를 차지하며 그래프 모델을 활용하여 경로를 최적화하고 전 세계적으로 400,000개 이상의 물류 노드에서 배송을 추적합니다. 그래프 경로 최적화 알고리즘은 배송 시간을 19% 향상시킵니다.

에너지 및 유틸리티:b에너지 부문은 그리드 분석 및 수요 예측을 위한 그래프 데이터베이스를 사용하여 5%를 나타냅니다. 그래프 모델링 시스템을 사용하여 네트워크 매핑 정확도가 26% 향상되었습니다. 에너지 및 유틸리티 부문은 주로 스마트 그리드 관리 및 에너지 분배 최적화를 위해 전 세계 그래프 데이터베이스 채택의 약 5%를 차지합니다. 유틸리티에서는 그래프 모델을 사용하여 250,000개가 넘는 네트워크 노드의 전력 흐름을 분석하여 그리드 가시성과 성능을 향상시킵니다. 그래프 기반 분석을 통해 네트워크 매핑 정확도가 26% 향상되고 중단 응답 시간이 19% 단축되었습니다. 또한 이러한 시스템은 수요 예측 및 재생 에너지 통합을 지원하여 유틸리티 네트워크 전체에서 보다 스마트하고 효율적인 전력 관리를 가능하게 합니다.

기타:나머지 4%는 데이터 모델링을 위한 그래프 기반 시각화 도구를 채택하는 학술 기관, 연구실 및 소규모 산업 응용 분야에 적용됩니다. %. 또한 이러한 시스템은 수요 예측 및 재생 에너지 통합을 지원하여 유틸리티 네트워크 전체에서 보다 스마트하고 효율적인 전력 관리를 가능하게 합니다.

그래프 데이터베이스 시장 지역 전망

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북아메리카

북미는 전 세계 그래프 데이터베이스 시장 점유율의 41%를 차지합니다. 미국이 채택을 주도하고 있으며 캐나다가 지역적으로 7%를 기여하고 있습니다. BFSI 및 IT 전반의 기업이 배포의 55%를 차지합니다. 북미 기업** 중 약 62%가 사기 분석 및 추천 시스템을 위해 그래프 데이터베이스**를 사용합니다. 클라우드 호스팅 데이터베이스는 새로운 구현의 73%를 차지하며 지역의 고급 데이터 인프라를 반영합니다. 그래프 AI 프레임워크의 통합이 증가하면서 쿼리 효율성이 27% 향상되어 그래프 데이터베이스 산업 보고서에서 북미의 리더십이 강화되었습니다.

유럽

유럽은 28%의 점유율을 차지하고 있으며 영국, 독일, 프랑스가 지역 성장을 주도하고 있습니다. EU는 데이터 주권과 의미론적 상호 운용성에 중점을 두어 RDF 모델을 44% 채택했습니다. 서유럽 전역의 1,800개 이상의 기업이 규정 준수 및 위험 평가를 위한 그래프 분석 플랫폼을 구현했습니다. 특히 정부 데이터 프로그램에서 지식 그래프 애플리케이션은 2024년에 33% 증가했습니다. 개방형 데이터 프레임워크는 EU 디지털 이니셔티브에 따라 신규 설치의 21%를 주도했습니다.

아시아태평양

아시아태평양 지역은 글로벌 시장의 22%를 차지한다. 중국, 일본, 인도와 같은 국가에서는 2021년 이후 엔터프라이즈 그래프 배포가 41% 증가하여 채택이 가속화되고 있습니다. 이 지역은 통신 및 제조 부문 전반에 걸쳐 2,300개 이상의 활성 프로젝트를 호스팅합니다. 클라우드 기반 배포가 지배적이며 전체 사용량의 69%를 차지합니다. 전자상거래 및 물류 내 AI 기반 그래프 통합으로 운영 가시성이 28% 향상되었습니다. 정부 및 금융 기관에서 그래프 플랫폼 채택이 증가함에 따라 강력한 지역 그래프 데이터베이스 시장 기회가 강조됩니다.

중동 및 아프리카

중동&아프리카 지역은 UAE, 사우디아라비아, 남아프리카공화국을 중심으로 9%의 시장 점유율을 차지하고 있습니다. 460개 이상의 기업이 사이버 보안, 물류 및 에너지 데이터 최적화를 위해 그래프 데이터베이스를 사용합니다. 해당 지역의 스마트시티 프로젝트로 그래프 데이터 사용량이 37% 증가했습니다. 2023년부터 2025년까지 기업 전반의 클라우드 마이그레이션이 23% 증가하여 확장 가능한 그래프 솔루션에 대한 수요가 증가했습니다. 걸프 지역의 공공 부문 디지털화 프로그램은 배포의 19%를 차지하며 신흥 시장에서 급속한 인프라 발전을 보여줍니다.

최고의 그래프 데이터베이스 회사 목록

• 신탁
• 플루리
• IBM
• 스타독
• 멤그래프
• 비트나인
• 아랑고DB
• 데이터스택스
• 스파시티 기술
• 오픈링크 소프트웨어
• 블레이즈그래프
• 캠브리지 의미론
• 테라데이타
• AWS
• 프란츠
• 마이크로소프트
• 팁코 소프트웨어
• 마크로직
• 온토텍스트
• 네오4j
• 객관성
• 오리엔트DB
• 크레이
• 타이거그래프
• 몽고DB

시장 점유율 상위 기업

• Neo4j는 약 27%의 점유율로 글로벌 시장을 선도하며 150개 이상의 국가와 수천 개의 엔터프라이즈급 배포 및 파트너십을 지원합니다.
• TigerGraph는 고성능 분산 그래프 분석 및 대규모 데이터 처리 기능을 인정받아 18%의 점유율로 뒤를 이었습니다.

투자 분석 및 기회

그래프 데이터베이스 산업 분석은 AI 통합 및 클라우드 기반 그래프 기술에 대한 투자 증가를 강조합니다. 그래프 스타트업의 벤처 자금 조달은 2023년에서 2025년 사이에 33% 증가했으며 전 세계적으로 90건 이상의 자금 조달 라운드가 완료되었습니다. 실시간 추천 엔진과 사기 탐지 사용 사례에 중점을 둔 기업이 전체 프로젝트 자금의 52%를 차지하며 투자 포트폴리오를 장악하고 있습니다.

관계형 시스템과 그래프 시스템을 결합한 하이브리드 데이터 아키텍처는 중간 규모 기업에서 28% 성장했습니다. 그래프 공급업체와 클라우드 제공업체 간의 전략적 파트너십은 2022년 이후 21% 확장되었습니다. 아시아 태평양과 유럽에서는 지역 자본 배치가 35% 증가하는 등 투자 모멘텀이 가속화되고 있습니다. 에너지 효율적인 그래프 엔진에 초점을 맞춘 지속 가능한 컴퓨팅 이니셔티브는 새로운 자금 조달 테마의 17%를 차지하며 그래프 데이터베이스 시장 기회 부문 내 장기적인 혁신을 강조합니다.

신제품 개발

벤더들이 향상된 확장성, AI 통합 및 다중 모델 기능을 도입하면서 그래프 데이터베이스 시장의 혁신이 가속화되고 있습니다. 2023년부터 2025년까지 40개 이상의 신제품이 출시되어 쿼리 실행 속도가 23% 향상되었습니다. 기업들은 시스템 간 상호 운용성을 보장하기 위해 GQL(Graph Query Language) 표준을 통합하는 데 주력하고 있습니다.

멀티 테넌트 그래프 플랫폼은 이제 1,000억 개를 초과하는 데이터 크기를 지원하여 분석 처리량을 25% 향상시킵니다. 서버리스 및 엣지 그래프 솔루션은 신규 출시의 14%를 차지하며 주목을 받았습니다. GPU 가속 컴퓨팅의 발전으로 실시간 그래프 시각화 성능이 31% 향상되었습니다. AI 모델용 그래프 임베딩은 이제 최대 12TB의 데이터 세트를 처리하여 추천 및 사기 탐지 시스템의 차세대 애플리케이션을 촉진합니다.

5가지 최근 개발(2023~2025)

• Neo4j는 멀티 클라우드 환경에서 쿼리 속도를 29% 향상시키는 분산 그래프 아키텍처를 도입했습니다.
• TigerGraph는 그래프 처리를 위해 200개가 넘는 AI 템플릿을 통합하는 로우 코드 분석 플랫폼을 출시했습니다.
• 오라클은 5,000억 개의 에지를 초과하는 그래프의 확장성을 개선하여 자율 그래프 서비스를 강화했습니다.
• Microsoft는 데이터 플랫폼 내에서 하이브리드 그래프 기능을 출시하여 통합 효율성을 24% 향상시켰습니다.
• IBM은 엔터프라이즈 AI용 지식 그래프 API를 개발하여 의미 체계 쿼리 정확도를 22% 향상했습니다.

그래프 데이터베이스 시장 보고서 범위

그래프 데이터베이스 시장 조사 보고서는 기술 유형, 애플리케이션, 지역 역학 및 경쟁 벤치마킹에 대한 통찰력을 제공하여 글로벌 산업 환경에 대한 전체 평가를 제공합니다. 25개 이상의 주요 공급업체를 대상으로 하며 전 세계적으로 420,000개 이상의 기업 배포를 분석합니다. 보고서는 또한 데이터 모델 선호도를 추적하여 속성 그래프 사용률이 66%, RDF가 34%임을 식별합니다.

지역 적용 범위에는 북미(41%), 유럽(28%), 아시아 태평양(22%), 중동 및 아프리카(9%)가 포함됩니다. 그래프 데이터베이스 산업 보고서는 클라우드 도입률 68%, AI 통합 성장 41%, 하이브리드 시스템 활용률 29% 등 인프라 동향을 조사합니다. 또한 이 연구에서는 데이터 복잡성, 기술 부족, 표준화 격차 등의 문제를 평가하는 동시에 미래의 그래프 데이터베이스 시장 통찰력, 그래프 데이터베이스 시장 예측, 전 세계적으로 기업 데이터 생태계를 형성하는 그래프 데이터베이스 시장 기회를 식별합니다.

그래프 데이터베이스 시장 보고서 범위

보고서 범위	세부 정보
시장 규모 가치 (년도)	USD 4087.31 백만 2025
시장 규모 가치 (예측 연도)	USD 775282.25 백만 대 2034
성장률	CAGR of 27.01% 부터 2026 - 2035
예측 기간	2025 - 2034
기준 연도	2024
사용 가능한 과거 데이터	예
지역 범위	글로벌
포함된 세그먼트	유형별 : RDF 속성 그래프 용도별 : BFSI 통신 및 IT 소매 및 전자 상거래 의료 및 생명 과학 제조 정부 및 공공 운송 및 물류 에너지 및 유틸리티 기타
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