esmile1 님의 블로그

헌법재판소 탄핵심판 논란: 이호선 교수의 무효 소송 제기탄핵심판 무효 소송의 배경이호선 국민대학교 법과대학장이 헌법재판소를 상대로 윤석열 대통령에 대한 탄핵심판 변론기일 지정 행위를 무효화해달라는 소송을 제기했습니다[1]. 이는 국회가 탄핵소추 사유 중 핵심이었던 내란죄를 철회한 것에 대한 대응으로 볼 수 있습니다.소송의 주요 논점1. 내란죄 철회로 인한 정당성 상실이호선 교수는 국회가 탄핵소추 사유 중 가장 중요한 내란죄 부분을 철회함으로써 탄핵소추 자체의 정당성이 심각하게 훼손되었다고 주장합니다[1].2. 탄핵소추 사유의 양적 감소원래 탄핵소추서: 총 44페이지실질적 소추 사유: 27페이지내란죄 철회 후: 8페이지로 축소이러한 양적 감소는 탄핵의 근거를 크게 약화시켰다는 것이 이 교수의 주장입니다[1..

대통령 탄핵심판 구도와 절차에 대한 심층 분석1. 탄핵심판의 실질적 구도대통령 탄핵심판은 단순히 국회와 대통령 간의 법적 다툼으로 볼 수 없는 복잡한 구조를 가지고 있습니다. 이는 국가의 근간을 흔드는 중대한 사안으로, 다양한 세력 간의 대립과 갈등이 복합적으로 얽혀있는 정치적, 사회적 사건입니다.1.1 형식적 구도형식적으로 탄핵심판의 구도는 다음과 같이 구성됩니다:청구인: 국회피청구인: 대통령심판기관: 헌법재판소이는 법적 절차상의 구도로, 표면적으로 드러나는 탄핵심판의 구조입니다.1.2 실질적 구도그러나 실제로 탄핵심판의 구도는 훨씬 더 복잡하고 다층적입니다. 다음과 같은 다양한 대립 구도가 존재합니다:정치적 대립: 야당 vs. 대통령 및 여당이는 단순한 정파 간 대립을 넘어, 국가 운영의 방향성에 대..

대통령 탄핵심판 구도와 절차에 대한 분석탄핵심판의 실질적 구도대통령 탄핵심판은 단순히 국회와 대통령 간의 문제가 아닙니다. 이는 여러 세력 간의 복잡한 대결 구도를 띠고 있습니다.형식적 구도: 청구인(국회) vs. 피청구인(대통령) vs. 심판기관(헌법재판소)실질적 구도:야당 vs. 대통령 및 여당정권 교체 세력 vs. 정권 유지 세력진보 세력 vs. 보수 세력체제 변화 추구 세력 vs. 체제 유지 추구 세력대통령의 관점에서는 이 구도가 "반국가 종북 세력 vs. 헌법 수호 및 국법 질서 유지 세력" 또는 "국란 세력 vs. 국란 방지 세력"으로 해석될 수 있습니다.탄핵심판의 특수성국민 참여: 탄핵심판은 폐쇄된 법정이 아닌, 전 국민에게 공개된 '경기장'과 같습니다. 국민은 관중이자 실질적인 심판관 역할..

AI 에이전트 구축: Phidata와 Groq 모델을 활용한 초보자 가이드(약 100 페이지, 텍스트 기반 e-Book)서문 (약 7 페이지)AI 에이전트의 부상과 미래:AI 패러다임 변화: AI의 진화 (초기 규칙 기반 -> 심층 학습), 강화 학습, 진화 알고리즘, 신경망 구조 (Transformer, CNN) 소개.예시: 초기 체스 AI는 규칙 기반, 오늘날 AlphaZero는 강화 학습으로 스스로 학습.AI 에이전트의 영향: 자동화, 의사 결정 지원, 정보 검색 역할 강조.시나리오: 개인 건강 모니터링 AI 에이전트, 병원 재입원율 감소.2025년 AI 트렌드: 멀티모달 에이전트, 에이전트 RAG (검색 기반 생성) 기술 소개.예시 (RAG): 연구 논문 작성 AI, 검색 결과 기반으로 생성.예시..

AI 에이전트 구축: Phidata와 Groq 모델을 활용한 초보자 가이드AI 에이전트에 대한 관심이 높아지고 있습니다. 2025년은 AI 멀티모달 에이전트, 에이전트 RAG 등이 주목받을 것으로 예상됩니다. 이 글에서는 Phidata 프레임워크를 사용하여 간단한 AI 에이전트를 만드는 방법을 소개합니다.프로젝트 설정먼저 프로젝트 환경을 설정해 보겠습니다.새 폴더 생성: agenti_aiUV 사용하여 가상 환경 초기화:uv init --name agenti_phidata --python 3.12필요한 패키지 설치:uv add phidata uv add groq uv add duckduckgo-search웹 검색 에이전트 구현웹 검색 기능을 가진 에이전트를 만들어 보겠습니다.from phidata impo..

E-Book Title: Building Financial AI Agents with Phidata: A Practical Guide(This eBook is structured for text only and does not contain images)Table of ContentsIntroductionWelcome & Introduction to AI AgentsThe Power of AI Agents in FinanceIntroduction to PhidataWhy Phidata is Ideal for FinanceOverview of the e-BookPart 1: Setting Up Your Development EnvironmentPreparing Your SystemCreating a Pro..

Phidata를 사용한 첫 번째 에이전트 AI 구축: 금융 에이전트안녕하세요, 여러분. 제 이름은 크리샥이고 YouTube 채널에 오신 것을 환영합니다. 오늘은 매우 흥미로운 주제인 에이전트 AI 애플리케이션 구축에 대해 이야기하려고 합니다. 이번 비디오에서는 Phidata라는 프레임워크를 사용하여 금융 에이전트를 만들어 볼 것입니다.Phidata 소개Phidata는 에이전트 시스템을 구축, 배포 및 모니터링하기 위한 오픈 소스 플랫폼입니다. 이 프레임워크를 사용하면 AI 에이전트, 멀티모달 에이전트, 복잡한 에이전트 워크플로우 등을 만들 수 있습니다. Phidata의 장점은 다음과 같습니다:원하는 LLM을 선택하여 에이전트로 전환 가능도메인별 정보 추가 가능복잡한 워크플로우 구현 가능다양한 모델(Ope..

e-Book Title: Automate Your Work with AI Agent Teams: A Comprehensive Guide to Building Innovative Workflows with 20+ AgentsTable of ContentsPreface (2 pages)Welcome and IntroductionHow to Use This BookChapter 1: Understanding AI Agent Teams (10 pages)1.1 The Basics of AI Agents1.2 Structure of an AI Agent Team1.3 Key Functions of an AI Agent Team1.4 Core TechnologiesChapter 2: Preparing to Buil..

e-Book 제목: AI 에이전트 팀으로 업무 자동화하기: 20개 이상의 에이전트와 함께하는 혁신적인 업무 프로세스 구축 가이드머리말 (2 페이지) (내용 동일)제1장: AI 에이전트 팀의 이해 (10 페이지) (내용 동일)제2장: AI 에이전트 팀 구축 준비 (10 페이지) (내용 동일)제3장: AI 에이전트 팀 구축 실전 (30 페이지)3.1 디렉터 에이전트 설정 (5 페이지)디렉터 에이전트 프로필 및 역할 설정설정 화면 (텍스트 기반 예시):에이전트 이름: Director_Agent에이전트 설명: 전체 워크플로우를 관리하고 에이전트 간 협업을 조정합니다.역할: 워크플로우 관리자, 에이전트 조정자content_copydownloadUse code with caution.시나리오: "사용자가 '새로운 ..

AI 에이전트 팀으로 업무 자동화하기이 글에서는 20개 이상의 AI 에이전트로 구성된 팀을 만들어 거의 모든 업무와 워크플로우를 자동화하는 방법을 소개합니다. 이는 현재까지 구축한 가장 복잡한 에이전트 시스템 중 하나로, AI 에이전트와 자동화의 미래가 될 것으로 보입니다.시스템 개요이 에이전트 팀은 다음과 같은 기능을 갖추고 있습니다:모든 커뮤니케이션 채널(WhatsApp, LinkedIn, 이메일, 캘린더, Slack, 음성 통화 등) 접근프로젝트 관리 도구(CRM, Notion, Google Docs, Google Drive) 접근주제 및 리드 조사를 위한 3개의 리서치 에이전트소셜 미디어와 블로그에 콘텐츠를 작성하고 게시할 수 있는 전문 콘텐츠 에이전트사용자는 WhatsApp 음성 메시지로 에이전..