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### 헌법의 기본 원리 

국가 또는 헌법 해석 담당자인 입법, 사법, 행정기관과 소속 구성원이 헌법의 개별 규정들과 사건들을 일정한 방향으로 통일성 있게 이해(해석)하고 해결할 수 있는 기준 제공

법의 기본 원리를 위반한 법률과 행정 작용은 위헌이다

법의 기본 원리 사이에 충돌이 발생할 경우 실제적 조화를 통해 해결한다

### 헌법 제 8조

정장의 목적이나 활동이 민주적 기본질서에 위배될 때, 정부는 헌법 재판소에 그해산을 제소할 수 있고, 정당은 헌법재판소의 심판에 의하여 해산된다.

법의 일관성이 없으면 문제가된다

### 국가보안법

제 7조(찬양 고무등)

국가의 존립, 안전이나 자유민주적 기본 질서를 위태롭게 한다는 정을 알면서 반국가단체나 그 구성원 또는 그 지령을 받는 자의 활동을 찬양, 고무, 선전 또는 이에 동조하거나 국가변란을 선전, 선동한 자는 7년 이하의 징역에 처한다.

헌법 제 32조 제 2항

모든 국민은 근로의 의무를 진다. 국가는 근로의 의무의 내용과 조건을 민주주의 원칙에 따라 법률로 정한다.

@민주주의 원칙이란 무엇인가?

국민이 주인인 국가 

즉, 국민이 납득할 수 있는 정당한 사유가 있어야 한다

@중세는 신이 왕 즉 국왕이 왕이였다

@그러다 군주가 되었다가

@ 신이 왜 국가의 왕인가??

국민이 없으면 혼자 할  수 있는게 없는데 말이다

@그리스 로마시대일때는 시민이 주된 움직임을 했다

키케로의 연설$$

### 주권의 세속화

1.시원성

주권은 그 자체가 창조하는 권력이지 

다른것에 의해 만들어지는 권력이 아님

절대성으로 이어짐

주권은 최고의 절대적 권력

2. 자율성

스스로 정당화 되는 근원적 권력

@법을 초월해서 실현가능

3. 항구성

주권이 영원하다는 것이 아니며 시간성을 전제하지 않는 것

4. 불가분성과 불가양성

주권은 나눌 수 없고, 양도할 수 없다

### 대의제 민주주의: 정치혐오를 넘어서

@@@@민주주의의 이상

국미의 자기 지배(직접민주주의)

페리클레시의 추도 연설

### 민주주의의 현실

대의제 민주주의

대표가 국민을 대신해 정책을 결정

-> 대표는 정책 결정에 직접적으로 구속되지 않음

후진적 정당 정치

우리나라는 재대로 안돌아감

정치 혐오

대의민주주의에 기반한 제도권 정치에 대한 무관심을 넘어 반감을 가지고 혐오하는 현상

@@대의제 보완 방법

1.대의기관(측히 의회)의 활동력과 능률성 제고

2.선거를 통한 대표에 대한 통제

3.집접민주주의 제도를 통한 참여의 확대

@@@포퓰리즘이 생길수 있음 

이것은 국민이 잘못 판단한것을 정책을 넣는거

@국민 투표 : 국가 중요 정책에 대해 투표로 국민에게 직접 의견을 묻는 제도

@국민소환제도 : 국민이 투표를 통해 자신이 선출한 대표자를 소환하는 제도

@국민발안제도 : 국민이 집접 법률안을 제출하는 제도

##### 자유위임의 원칙

1. 자유위임

  1)일단 선출된 이후 대표기관은 독자적인 판단에 따라 정책 결정

  2) 경우에 따라 국민의 의사에 반하는 결정을 하기도 하지만 임기가 끝나기 전에 끌어 내릴 수 없음

2. 명령적 위임

  1) 대표가 국민에 의해 선출된 이후, 대표는 국민의 구체적인 지시에 따라 결정, 국민의 구체적인 지시에 따라 결정, 국민이 위임한 사항만 집행

  2) 명령적 위임관계에서 국민 위임사항에 엄격하게 구속되어 국민이 원하면 언제든 소환 가능

헌법 제 46조 제 2항

  국회의원은 국가이익을 우선하여 양심에 따라 직무를 행한다.

@@ 자유위임의 원칙 : 국회의원은 국가이익을 우선하여 양심에 따라 직무를 행한다.

### 합성곱 신경망

fulling conected raler?? 맞나?? 그거임 

필터 즉 픽셀 x 픽셀의 마스트를 만들어 

하나씩 대입하여 새로운 이미지 보드를 만들어 준다

이것은 이미지 분석을 예로 들어서 전에 한 예제를 참고하면된다

최종적 인식해야될 모양을 추출하여 비슷한 것들과 메칭하면 되는것

그래프 데이타 

모든곳을 둘러본다음 더이상 갈 곳 이 없는 곳이 블럭이 되며 모든것이 끝낫을때 정지한다

###머신러닝 종류

@@@Classical 머신러닝

1. Regression : 어떤변수와 다른 변수의 관계 찾기

2. Classlflcation : 스팸인지 아닌지 찾는거

3. Clustering : 여러 데이터 포인트들이 있을 때 더 근접한 데이터들끼리 모아서 만듬

4. Tocpic modeling : document 들이 있을때 각각의 document 들이 어떤 topic에 해당하는지 찾아냄

5. Collaborative filltering :추천하는 시스템에 많이 사용한다

6. Frequent pattern mining : 자주 같이 발생하는 패턴들을 찾아서 보는 것

7. Ranking : 여러가지 답중 어떤 것이 더중요한지 순서를 정함

###딥러닝 종류

1. Image classification : 이미지 픽셀 데이터를 입력으로 해당하는 이미지가 어떤 분류에 속하는지 파악하는 것

2. Speech-to-text, text-to-speech : 텍스트와 스피치를 변환해줌

3. Video understanding : 비디어 데이터를 보고 해당하는 내용을 텍스트 형태로 요약

4. Image, video style transfer : 하나의 이미지 비디오 스타일에서 다른 스타일로 변형을 하는 것

5. Text uderstanding-dialog : 쳇봇 시트템을 이용한 대화

6. Machine translation : 언어 변역 시스템

7. Ranking ads, feeds, news : 렝킹을 만드는 것 이라고 생각하면된다

8. Robot control, game play (e.g., GO) : 게임을 딥러닝하여 플레이함

9. Self-driving car : 스스로 운전하는 시스템

### 이미지 분석

데이터 32x32x3(색) 의 크기이미지를 축소 하여 행으로 정렬하여 간편화 하게 변환

그리고 분석한다 근데 문제점이 많다 고양이 인데 강아지에 가깝고 에러가 있다

$$$ 경계면 을 읽어오면 혹시 그물체를 분활하여 기억하지 않을까???

첫번째 과정은 0 보다 크거나 같게 만든다

두번째 정규화 나누어 합이 1이 되게 만든다

기술만 이해하는 쪽으로 해야겠다

복잡도를 산출 하는 방법을 재대로 배우고 이해될 거 같은 부분들이 많다

### 스펨 대응법

Trustrank 를 이용하여 멀어질수록 검색이 안되게 하는 시스템

그니깐 내 블로그 첫 화면은 찾아지는데 그안에 그안에 그안은 점점 검색이 안됨

간단 끝