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Hanging by a Moment

Hanging by a moment는 미국의 록 밴드 라이프하우스의 곡이다. 그들의 첫번째 정규 음반이자 데뷔 앨범인 No Name Face에 수록된 곡으로 첫번째 싱글이다. 곡은 팀의 리드 보컬인 제이슨 웨이드 (Jason Wade)가 작곡하였으며 그는 이 곡을 5분만에 작곡했는데 큰 성공을 기대하지는 않았다고 한다. 미국의 프로듀서 론 아넬로 (Ron Aneillo)가 프로듀싱하였으며 브랜든 오브라이언이 엔지니어링 및 믹싱을 담당하였다. 음악적으로는 얼터너티브 록 음악 중에서도 포스트 그런지 장르에 해당하는 곡으로 분류할 수 있다. 곡은 2000년 4월 24일에 드림웍스 레코딩을 통해 발매되었다. 비록 빌보드 HOT 100 차트 1위에 오르지는 못했지만 라이프하우스의 대표곡 중 하나로 여겨지며 2000년 한해동안 차트의 상위에 랭크되었다. 2000년 빌보드 차트 올해의 노래 (No.1 Song of the year)에 선정되었다. 평론가들은 이 곡을 긍정적으로 평가하는데 특히 연주법에 관하여 매우 긍정적으로 평가하였다. 곡은 미국, 호주에서는 차트 Top 10위 안에 선정되고 네덜란드, 영국, 뉴질랜드 등에서는 차트 상에 오르는 상업적 성공을 거두었다. 2001년에는 "호주음반산업협회" (Australian Recording industry Association : ARIA)에서 2x Platinum을 수상하였으며 미국에서 가장 라디오에 많이 방송된 곡으로 선정되기도 했다. 공식 뮤직비디오는 2000년 12월 7일에 Vh1.com을 통해 공개되었다.
Hanging by a Moment

라이프하우스는 또다른 미국의 유명 록 밴드 더 콜링 (The Calling)과 싱어송라이터 미쉘 브랜치 (Michelle Branch)의 투어에서 Matchbox Twenty, 3 Doors Down과 함께 오프닝을 맡아 공연하였다. 작곡 비하인드. 이 곡은 라이프하우스의 리드 보컬 제이슨 웨이드에 의하여 작곡되었다. 곡은 미국의 프로듀서 론 아넬로가 프로듀싱했고 브랜든 오브라이언이 믹싱하였다. 빌보드와의 인터뷰에서 이 곡에 관하여 묻는 질문에 웨이드는 다음과 같이 답했다. "곡은 빠른 템포에 라디오에서 듣기 좋은 노래였죠. 그 곡을 첫번째 싱글로 택한 것이 정말 잘한 선택이었다고 생각합니다." 그는 곡을 작곡했을 때의 이 곡에 거는 기대를 다음과 같이 표현했다. "제가 곡을 쓸 때 가지는 궁극적인 목표는 바로 사람과 사람을 연결시켜주는 것이죠. 가사로는 전체적인 큰 그림을 보여줄 수는 없어요. 그러나 사람들이 어디서부터 관계를 맺어나가야 할지 그 길을 보여줄 수는 있죠. 우리는 정말 좋은 사람들이고 우리가 하는 모든 일을 통해 그것이 묻어나고 사람들과 연결되는 통로가 되었으면 좋겠습니다." 이후 곡을 쓴 사연에 대해 묻는 "Launch"와의 인터뷰에서 그는 다음과 같이 말했다. "전 이곡이 앞으로 어떻게 되겠다 혹은 어떻게 될지 생각조차 하지 못하고 그냥 썼어요." 그는 또한 그 인터뷰에서 이 곡을 5분만에 작곡했다고 밝혔다. 차트 기록. "Hanging by a Moment"는 2001년 2월 10일에 “빌보드 HOT 100 차트” 주간 76위에 랭크되며 데뷔하였다.
Hanging by a Moment

순위는 서서히 올라 2001년 6월 16일에는 마이아(Mýa), 릴 킴 (Lil' Kim]), 핑크 (Pink), 그리고 "Lady Marmalade"를 부른 크리스티나 아귈레라 (Christina Aguilera)를 제치고 차트 2위에 올랐다. 2위라는 정점에 오른 뒤 순위는 서서히 하락하여 2002년 2월 16일까지 무려 연속 55주 간 차트 순위를 유지하였다. 또한 록 음악 라디오 채널 등에서 폭발적인 인기를 끌어 2001년 1월 27일부터 3주간 방송 건 수 1위를 차지하였다. 2000년 8월 28일에 곡은 빌보드 얼터너티브 록 차트에서 36위로 데뷔하였고 이후 1위까지 차지하였으며 연속적이진 않았지만 36주간 차트에 이름을 올렸다. 2001년 3월 3일, 빌보드 팝송 주간 차트에 32위로 데뷔하였다. 연속 37주간 차트에 이름을 올리며 2001년 3월 19일에는 1위를 차지한다. 2001년 2월 10일, 빌보드 HOT 100 Airplay (핫 100 라디오 방송 음원) 차트에서 "Hanging by a Moment"는 주간 차트 70위로 데뷔하였으며 연속 55주간 차트에 머물며 2001년 7월 14일에는 1위에 이름을 올렸다. 2001년 2월 24일, 빌보드 성인 Top 40 차트에 37위로 데뷔하였으며 2001년 6월 23일에는 1위를 기록하고 연속 74주 동안 차트에 랭크되어 있었다. "Hanging by a Moment"는 2001년 가장 많이 재생된 음원이 되었으며 1989년 시카고의 "Look Away" 이후 남성 록 그룹의 곡으로는 처음으로 올해의 노래에 선정되었다.
Hanging by a Moment

"Hanging by a moment"는 다른 나라에서도 성공을 거두었다. 호주에서 2001년 6월 17, ARIA 차트 36위로 데뷔하여 연속 24주간 차트에 랭크되며 최고 1위를 기록하였다. 호주에서도 매우 큰 인기를 얻은 관계로, 2001년 "Hanging by a Moment"는 "호주음원산업협회 (Australian Recording Industry Association ARIA)으로부터 2x Platinum을 수상했다. 네덜란드에서는 2001년 6월 9일, "메가 싱글 Top 100"차트에 95위로 데뷔하였으며 최고 31위까지 기록하였다. 2001년 3월 11일, "뉴질랜드 싱글 차트" 주간 차트에 48위로 데뷔하였으며 연속 31주간 차트에 머무르며 최고 6위까지 기록하였다. 영국에서는 2001년 9월 8일에 "UK 싱글 차트"에 25위를 기록하였다. 뮤직비디오. 뮤직비디오는 가빈 보우든 (Gavin Bowden)이 감독하였으며 2000년 12월 7일 Vh1.com을 통해 공개되었다. 이후 드림웍스에서 제작하고 MTV2에서 방송한 비공식 뮤직비디오가 있지만 이 뮤직비디오가 공식 뮤직비디오다. "MTV 라디오"와의 인터뷰에서 웨이드는 다음과 같이 말했다. "우리는 LA의 크랜쇼(Crenshaw)라는 위층에는 볼링장, 아래층에는 롤러장이 있는 아주 멋진 곳에서 뮤직비디오를 촬영했어요. 그곳은 이상하게도 복고풍의 느낌을 풍기는 곳이었죠. 촬영을 위해 세팅을 마치고 촬영에 들어갔을 때 우리는 매 10초마다 촬영을 끊어갔어야 했어요. 위층에서 볼링공이 굴러가는 소리 때문에요. 그게 촬영 중에 가장 멋졌던 점인 것 같아요!
Hanging by a Moment

늦은 밤이 되어서야 촬영을 마칠 수 있었죠."
딥 러닝

심층 학습(深層學習) 또는 딥 러닝()은 여러 '비선형 변환기법'의 조합을 통해 높은 수준의 추상화(abstractions, 다량의 데이터나 복잡한 자료들 속에서 핵심적인 내용 또는 기능을 요약하는 작업)를 시도하는 기계 학습 알고리즘의 집합으로 정의되며, 큰 틀에서 사람의 사고방식을 컴퓨터에게 가르치는 기계학습의 한 분야라고 이야기할 수 있다. 어떠한 데이터가 있을 때 이를 컴퓨터가 알아 들을 수 있는 형태(예를 들어 이미지의 경우는 픽셀정보를 열벡터로 표현하는 등)로 표현(representation)하고 이를 학습에 적용하기 위해 많은 연구(어떻게 하면 더 좋은 표현기법을 만들고 또 어떻게 이것들을 학습할 모델을 만들지에 대한)가 진행되고 있으며, 이러한 노력의 결과로 deep neural networks, convolutional deep neural networks, deep belief networks와 같은 다양한 딥 러닝 기법들이 컴퓨터 비전, 음성인식, 자연어 처리, 음성/신호처리 등 최첨단 분야에 적용되고 있다. 2012년 스탠포드대학의 앤드류 응과 구글이 함께한 딥 러닝 프로젝트에서는 16,000개의 컴퓨터 프로세서와 10억 개 이상의 neural networks 그리고 DNN(deep neural networks)을 이용하여 유튜브에 업로드 되어 있는 천만 개 넘는 비디오 중 고양이 인식에 성공하였다. 이 소프트웨어 프레임워크를 논문에서는 DistBelief로 언급하고 있다. 이뿐만 아니라 마이크로소프트, 페이스북 등도 연구팀을 인수하거나 자체 개발팀을 운영하면서 인상적인 업적들을 만들어 내고 있다.
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딥 러닝의 역사. MIT가 2013년을 빛낼 10대 혁신기술 중 하나로 선정 하고 가트너(Gartner, Inc.)가 2014 세계 IT 시장 10대 주요 예측에 포함시키는 등 최근들어 딥 러닝에 대한 관심이 높아지고 있지만 사실 딥 러닝 구조는 인공신경망(ANN, artificial neural networks)에 기반하여 설계된 개념으로 역사를 따지자면 최소 1980년 Kunihiko Fukushima에 의해 소개된 Neocognitron까지 거슬러 올라가야 한다. 맥컬럭-월터 피츠는 1943년에 ANN의 가능성을 처음으로 주장했다. 1957년에 미국의 신경 생물학자인 프랑크 로젠블랫은 이 개념을 실증하는데 성공했고 퍼셉트론이라 불렀다. 그러나 당시 성능이 너무 후져서 묻혔다가, 힌튼이 역전파 알고리즘을 이용하여 1995년에 다시 ANN이 부활하게 되었다. 1989년에 얀 르쿤과 그의 동료들은 오류역전파 알고리즘(backpropagation algorithm)에 기반하여 우편물에 손으로 쓰여진 우편번호를 인식하는 deep neural networks를 소개 했다. 알고리즘이 성공적으로 동작했음에도 불구하고, 신경망 학습에 소요되는 시간(10 개의 숫자를 인식하기 위해 학습하는 시간)이 거의 3일이 걸렸고 이것은 다른 분야에 일반적으로 적용되기에는 비현실적인 것으로 여겨졌다. 많은 요소들이 느린 속도에 원인을 제공했는데, 그 중 하나는 1991년 Jürgen Schmidhuber의 제자였던 Sepp Hochreiter에 의해 분석된 vanishing gradient problem(지역최솟값에 머무르게 되는 원인)이었다.
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또한 불연속 시뮬레이션에서 초기 상태를 어떻게 선택하느냐에 따라 수렴이 안되고 진동 또는 발산하는 문제, 트레이닝셋에 너무 가깝게 맞추어 학습되는 과적합 (Overfitting) 문제, 원론적으로 생물학적 신경망과는 다르다는 이슈들이 끊임 없이 제기되면서 인공신경망은 관심에서 멀어졌고 90년대와 2000년대에는 서포트 벡터 머신 같은 기법들이 각광받게 된다. 본격적으로 딥 러닝이란 용어를 사용한 것은 2000년대 딥 러닝의 중흥기를 이끌어간다고 평가할 수 있는 제프리 힌튼과 Ruslan Salakhutdinov에 의해서이며, 기존 신경망의 과적합 문제를 해결하기 위해 이들은 unsupervised RBM(restricted Boltzmann machine)을 통해 학습시킬 앞먹임 신경망(Feedforward Neural Network)의 각 층을 효과적으로 사전훈련(pre-trainning)하여 과적합을 방지할 수 있는 수준의 initialize point를 잡았고, 이를 다시 supervised backpropagation를 사용하는 형태로 학습을 진행한다. 또한 2013년에는 신호처리학회인 ICASSP에서 RBM을 대체하여 과적합을 방지할 수 있는 Drop-out이라는 개념이 소개되면서 사전훈련보다 훨씬 더 간단하고 강력한 형태로 과적합을 방지할 수 있게 되었다. 왜 다시 딥 러닝인가? 딥 러닝이 부활하게 된 이유는 크게 세 가지로 꼽힌다. 첫 번째는 앞서 딥 러닝의 역사에서 언급한 바 있는 기존 인공신경망 모델의 단점이 극복되었다는 점이다. 그러나 과적합 문제만 해결되었다고 해서 느린 학습시간이 줄어드는 것은 아니다. 두 번째 이유로, 여기에는 하드웨어의 발전이라는 또다른 요인이 존재 한다. 특히 강력한 GPU는 딥 러닝에서 복잡한 행렬 연산에 소요되는 시간을 크게 단축시켰다.
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마지막으로 언급하지만 가장 중요한 세 번째 이유로 빅 데이터를 들 수 있다. 대량으로 쏟아져 나오는 데이터들, 그리고 그것들을 수집하기 위한 노력 특히 SNS 사용자들에 의해 생산되는 다량의 자료와 태그정보들 모두가 종합되고 분석 되어 학습에 이용될 수 있다. - 인공신경망의 학습에 사용되는 트레이닝벡터는 이름이 붙어 있는(labeled) 데이터여야 하는데(supervised learning의 경우) 대량의 트레이닝셋 모두에 label을 달아주는 일은 불가능한 일이다. 이런 이유로 초기 학습에 사용되는 일부 데이터에 대해서만 지도학습(supervised learning)을 수행하고 나머지 트레이닝셋에 대해서는 비지도학습(unsupervised learning)을 진행하며, 학습된 결과는 기존 학습의 결과와 앞서 분석된 메타태그 정보들을 종합하여 인식기가 완성 된다. 딥 러닝의 부활 이후 다양한 분야, 특히 자동 음성 인식(ASR, automatic speech recognition)과 컴퓨터비전 분야에서 최고수준의 성능을 보여주고 있으며 이들은 보통 딥 러닝의 새로운 응용들의 지속적인 성능 향상을 위해 만들어진 TIMIT(Texas Instruments와 MIT가 제작한 음성 Database), MNIST(이미지 클러스터링을 위한 hand-written 숫자 이미지 데이터베이스로 National Institute of Standards and Technology가 제작) 등의 데이터베이스를 사용했다. 최근에는 Convolution Neural Networks 기반의 딥 러닝 알고리즘이 뛰어난 성능을 발휘하고 있으며, 컴퓨터비전과 음성인식등의 분야에서 특히 탁월한 성능을 보이고 있다. 알고리즘. 다양한 종류의 심층 신경망 구조가 존재하지만, 대부분의 경우 대표적인 몇 가지 구조들에서 파생된 것이다. 그렇지만 여러 종류의 구조들의 성능을 동시에 비교하는 것이 항상 가능한 것은 아닌데, 그 이유는 특정 구조들의 경우 주어진 데이터 집합에 적합하도록 구현되지 않은 경우도 있기 때문이다. 심층 신경망(Deep Neural Network, DNN).
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심층 신경망(Deep Neural Network, DNN)은 입력층(input layer)과 출력층(output layer) 사이에 여러 개의 은닉층(hidden layer)들로 이뤄진 인공신경망(Artificial Neural Network, ANN)이다. 심층 신경망은 일반적인 인공신경망과 마찬가지로 복잡한 비선형 관계(non-linear relationship)들을 모델링할 수 있다. 예를 들어, 물체 식별 모델을 위한 심층 신경망 구조에서는 각 물체가 영상의 기본적 요소들의 계층적 구성으로 표현될 수 있다. 이때, 추가 계층들은 점진적으로 모여진 하위 계층들의 특징들을 규합시킬 수 있다. 심층 신경망의 이러한 특징은, 비슷하게 수행된 인공신경망에 비해 더 적은 수의 유닛(unit, node)들 만으로도 복잡한 데이터를 모델링할 수 있게 해준다. 이전의 심층 신경망들은 보통 앞먹임 신경망으로 설계되어 왔지만, 최근의 연구들은 심층 학습 구조들을 순환 신경망(Recurrent Neural Network, RNN)에 성공적으로 적용했다. 일례로 언어 모델링(language modeling) 분야에 심층 신경망 구조를 적용한 사례 등이 있다 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network, CNN)의 경우에는 컴퓨터 비전(computer vision) 분야에서 잘 적용되었을 뿐만 아니라, 각각의 성공적인 적용 사례에 대한 문서화 또한 잘 되어 있다. 더욱 최근에는 합성곱 신경망이 자동음성인식(Automatic Speech Recognition, ASR)을 위한 음향 모델링(acoustic modeling) 분야에 적용되었으며, 기존의 모델들보다 더욱 성공적으로 적용되었다는 평가를 받고 있다. 심층 신경망은 표준 오류역전파 알고리즘으로 학습될 수 있다. 이때, 가중치(weight)들은 아래의 등식을 이용한 확률적 경사 하강법(stochastic gradient descent)을 통하여 갱신될 수 있다. 여기서, formula_2는 학습률(learning rate)을 의미하며, formula_3는 비용함수(cost function)를 의미한다.
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비용함수의 선택은 학습의 형태(지도 학습, 자율 학습 (기계 학습), 강화 학습 등)와 활성화함수(activation function)같은 요인들에 의해서 결정된다. 예를 들면, 다종 분류 문제(multiclass classification problem)에 지도 학습을 수행할 때, 일반적으로 활성화함수와 비용함수는 각각 softmax 함수와 교차 엔트로피 함수(cross entropy function)로 결정된다. softmax 함수는 formula_4 로 정의된다, 이때, formula_5는 클래스 확률(class probability)을 나타내며, formula_6 와 formula_7는 각각 유닛 formula_8 로의 전체 입력(total input)과 유닛 formula_9 로의 전체 입력을 나타낸다. 교차 엔트로피는 formula_10 로 정의된다, 이때, formula_11는 출력 유닛 formula_8 에 대한 목표 확률(target probability)을 나타내며, formula_5는 해당 활성화함수를 적용한 이후의 formula_8 에 대한 확률 출력(probability output)이다. 심층 신경망의 문제점. 기존의 인공신경망과 같이, 심층 신경망 또한 나이브(naive)한 방식으로 학습될 경우 많은 문제들이 발생할 수 있다. 그 중 과적합과 높은 시간 복잡도가 흔히 발생하는 문제들이다. 심층 신경망이 과적합에 취약한 이유는 추가된 계층들이 학습 데이터의 rare dependency의 모형화가 가능하도록 해주기 때문이다. 과적합을 극복하기 위해서 weight decay (formula_15–regularization) 또는 sparsity (formula_16–regularization) 와 같은 정칙화(regularization) 방법들이 사용될 수 있다. 그리고 최근에 들어서는 심층 신경망에 적용되고 있는 정칙화 방법 중 하나로 dropout 정칙화가 등장했다. dropout 정칙화에서는 학습 도중 은닉 계층들의 몇몇 유닛들이 임의로 생략된다. 이러한 방법은 학습 데이터(training data)에서 발생할 수 있는 rare dependency를 해결하는데 도움을 준다.
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오차역전파법과 경사 하강법은 구현의 용이함과 국지적 최적화(local optima)에 잘 도달한다는 특성으로 인해 다른 방법들에 비해 선호되어온 방법들이다. 그러나 이 방법들은 심층 신경망을 학습 시킬 때 시간 복잡도가 매우 높다. 심층 신경망을 학습시킬 때에는 크기(계층의 수 와 계층 당 유닛 수), 학습률, 초기 가중치 등 많은 매개변수(parameter)들이 고려되어야 한다. 하지만 최적의 매개변수들을 찾기 위해 매개변수 공간 전부를 확인하는 것은 계산에 필요한 시간과 자원의 제약으로 인해 불가능하다. 시간 복잡도를 해결하기 위해, 미니 배치(mini batch, 여러 학습 예제들의 경사를 동시에 계산), 드롭 아웃(drop out)과 같은 다양한 '묘책’들이 등장하였다. 또한, 행렬 및 벡터 계산에 특화된 GPU는 많은 처리량을 바탕으로 두드러지는 학습 속도 향상을 보여주었다. 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network, CNN). 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network, CNN)은 최소한의 전처리(preprocess)를 사용하도록 설계된 다계층 퍼셉트론(multilayer perceptrons)의 한 종류이다. CNN은 하나 또는 여러개의 합성곱 계층과 그 위에 올려진 일반적인 인공 신경망 계층들로 이루어져 있으며, 가중치와 통합 계층(pooling layer)들을 추가로 활용한다. 이러한 구조 덕분에 CNN은 2차원 구조의 입력 데이터를 충분히 활용할 수 있다. 다른 딥 러닝 구조들과 비교해서, CNN은 영상, 음성 분야 모두에서 좋은 성능을 보여준다. CNN은 또한 표준 역전달을 통해 훈련될 수 있다. CNN은 다른 피드포워드 인공신경망 기법들보다 쉽게 훈련되는 편이고 적은 수의 매개변수를 사용한다는 이점이 있다.
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최근 딥 러닝에서는 합성곱 심층 신뢰 신경망 (Convolutional Deep Belief Network, CDBN) 가 개발되었는데, 기존 CNN과 구조적으로 매우 비슷해서, 그림의 2차원 구조를 잘 이용할 수 있으며 그와 동시에 심층 신뢰 신경망 (Deep Belief Network, DBN)에서의 선훈련에 의한 장점도 취할 수 있다. CDBN은 다양한 영상과 신호 처리 기법에 사용될 수 있는 일반적인 구조를 제공하며 CIFAR와 같은 표준 이미지 데이터에 대한 여러 벤치마크 결과에 사용되고 있다. 순환 신경망(Recurrent Neural Network, RNN). 순환 신경망은 인공신경망을 구성하는 유닛 사이의 연결이 Directed cycle을 구성하는 신경망을 말한다. 순환 신경망은 앞먹임 신경망과 달리, 임의의 입력을 처리하기 위해 신경망 내부의 메모리를 활용할 수 있다. 이러한 특성에 의해 순환 신경망은 필기체 인식(Handwriting recognition)과 같은 분야에 활용되고 있고, 높은 인식률을 나타낸다. 순환 신경망을 구성할 수 있는 구조에는 여러 가지 방식이 사용되고 있다. 완전 순환망(Fully Recurrent Network), Hopfield Network, Elman Network, Echo state network(ESN), Long short term memory network(LSTM), Bi-directional RNN, Continuous-time RNN(CTRNN), Hierarchical RNN, Second Order RNN 등이 대표적인 예이다. 순환 신경망을 훈련(Training)시키기 위해 대표적으로 경사 하강법, Hessian Free Optimization, Global Optimization Methods 방식이 쓰이고 있다. 하지만 순환 신경망은 많은 수의 뉴런 유닛이나 많은 수의 입력 유닛이 있는 경우에 훈련이 쉽지 않은 스케일링 이슈를 가지고있다. 제한 볼츠만 머신 (Restricted Boltzmann Machine, RBM). 볼츠만 머신에서, 층간 연결을 없앤 형태의 모델이다.
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층간 연결을 없애면, 머신은 가시 유닛(Visible Unit)과 은닉 유닛(Hidden Unit)으로 이루어진 무방향 이분 그래프 형태의 모양이 된다. 결론적으로 모델의 층간 연결을 없앰으로써, 얻는 이점으로 뉴럴 네트워크는 깊어질 수 있었다. 가장 큰 이점은 가시 유닛이 관찰되고 고정(Clamped)되었을 때 은닉 유닛을 추론(Inference) 하는 MCMC 과정이 단 한 번에 끝난다는 것이다. RBM은 확률모델의 계산이 불가능하기 때문에, 학습시 근사법인 MCMC 나 또는 제프리 힌튼 교수가 발견한 CD(Contrastive Divergence)를 사용하는데, RBM의 모델의 간단함에서 오는 추론에 대한 이점은 샘플링 근간의 학습법이 실용적인 문제에 적용되는데 기여했다. 자세한 학습 방법은 아래에 설명되어 있다. RBM은 DBN의 기본 뼈대가 된다, RBM을 쌓아올리면서(Stacking), Greedy하게 학습함으로써, DBN을 완성한다. DBN을 아는 사람은 기본적으로 RBM은 무방향이기에, RBM이 방향성 있는 모델인 DBN이 되는지 의아할 것이다. 이는 제프리 힌튼의 제자인 Teh, Y. W의 우연 발견적인 연구 성과인데, 원래 힌튼 교수는 Graphical Model 이 방향성을 가질 때 생기는 Explaining Away 효과 때문에 학습이 매우 어려워 연구를 무방향성 모델로 선회했다가, RBM을 쌓으면, 다층 RBM이 되는 것이 아니라, DBN과 비슷해진다는 사실을 발견하게 된다. 이 발견은 DBN학습을 단순히 여러 개의 RBM 학습으로 환원시킴으로써(앞서서 얘기했듯이 RBM은 학습이 어렵지 않다) 어려운 DBN 학습의 복잡도를 층의 개수에 비례하는 복잡도로 낮추었다.
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이는 선행학습(Pre-training) 과 미세조정(fine-tuning)의 새로운 학습 패러다임으로 발전하게 된다. RBM 훈련 과정에서의 가중치 갱신은, 다음의 식을 기반으로 경사 하강법을 통해 이루어진다. formula_17 여기서 formula_18는 다음의 식으로 주어지는 가시 벡터의 확률을 나타내고, formula_19 formula_20는 정규화(normalization)를 위해 사용되는 분배함수(partition function)이며, formula_21는 신경망의 상태(state)에 부여되는 에너지 함수이다. 에너지가 낮을수록 해당 신경망이 더 적합한 상태임을 의미한다. 기울기 formula_22는 좀 더 간단하게 formula_23 로 표현이 되는데 이 때 formula_24는 분포 formula_25에 관한 평균을 의미한다. formula_26을 샘플링 하려면 alternating Gibbs sampling을 매우 많이 반복해야 하기 때문에 CD에서는 alternating Gibbs sampling을 formula_27 회만 반복한다.(실험을 통해 formula_28 일 경우에도 충분한 성능이 나온다고 알려져 있다). formula_27회 반복 후 샘플링 된 데이터가 formula_26를 대신한다. CD 수행 과정은 다음과 같다: 심층 신뢰 신경망 (Deep Belief Network, DBN). 심층 신뢰 신경망(Deep Belief Network, DBN)이란 기계학습에서 사용되는 그래프 생성 모형(generative graphical model)으로, 딥 러닝에서는 잠재변수(latent variable)의 다중계층으로 이루어진 심층 신경망을 의미한다. 계층 간에는 연결이 있지만 계층 내의 유닛 간에는 연결이 없다는 특징이 있다. DBN은 생성 모형이라는 특성상 선행학습에 사용될 수 있고, 선행학습을 통해 초기 가중치를 학습한 후 역전파 혹은 다른 판별 알고리즘을 통해 가중치의 미조정을 할 수 있다.
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이러한 특성은 훈련용 데이터가 적을 때 굉장히 유용한데, 이는 훈련용 데이터가 적을수록 가중치의 초기값이 결과적인 모델에 끼치는 영향이 세지기 때문이다. 선행학습된 가중치 초기값은 임의로 설정된 가중치 초기값에 비해 최적의 가중치에 가깝게 되고 이는 미조정 단계의 성능과 속도향상을 가능케 한다. DBN은 비지도 방식으로 계층마다 학습을 진행하는데 이때 각각의 계층은 보통 RBM의 형태를 띄고 있다. RBM들을 쌓아 올리면서 DBN을 훈련시키는 방법에 대한 설명은 아래에 제공 되어 있다. RBM은 에너지 기반의 생성 모형으로 가시 유닛과 은닉 유닛으로 이루어진 무방향 이분 그래프 형태이다. 가시 유닛들과 은닉 유닛들 사이에만 연결이 존재한다. RBM이 훈련되고 나면 다른 RBM이 그 위에 쌓아 올려짐으로써 다중 계층 모형을 형성한다. RBM이 쌓아 올려질 때마다, 이미 훈련된 RBM의 최상위 계층이 새로 쌓이는 RBM의 입력으로 쓰인다. 이 입력을 이용하여 새 RBM이 훈련되고, 원하는 만큼의 계층이 쌓일 때까지 해당 과정이 반복된다. 실험결과에 따르면, CD의 최대가능도 근사가 굉장히 투박함에도 불구하고, 심층 신경망 구조를 학습하기에는 충분히 효과적인 방식이라고 한다. 심층 Q-네트워크(Deep Q-Networks). 2015년 2월, 강화 학습을 위한 가장 최신 딥 러닝 모델이 네이처에 소개되었다. 응용. 자동 음성 인식. 아래 표는 TIMIT 데이터에 대한 자동 음성 인식 결과를 보여준다. 이 데이터셋은 딥 러닝의 초창기 평가를 위한 일반적인 데이터로서, 미국의 8가지 방언을 사용하는 총 630명의 사람이 읽은 10가지 문장으로 이루어져 있다.
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데이터의 크기가 작기 때문에 다양한 설정을 효과적으로 적용할 수 있다. 더 중요한 점은 TIMIT에서 음소 순서 인식(phone-sequence recognition)을 고려한다는 점이다. 따라서, 단어 순서 인식(word-sequence recognition)과는 달리 아주 약한 "언어모델"을 허용하고 음성 인식에서의 음향 모델 측면을 더 쉽게 분석할 수 있다. 2009 ~ 2010년 무렵, 크고 작은 범위의 음성인식에 대한 딥 러닝 기술 활용을 위해서 많은 투자가 있었는데, Li Deng과 그의 동료들은 TIMIT에서의 GMM 과 DNN 모델을 비교하는 실험을 수행하였다. 결국 그들은 음성인식에서의 딥 러닝 활용에 있어서 가장 앞서나가게 되었다. 이 분석은 먼저 식별적 DNN과 발생적 모델 사이의 성능 비교(1.5% 이하의 오차율)로 수행되었다. 아래 표에 나타난 오차율은 앞에서 말한 초창기 실험을 포함하여 과거 20 여 년 간 수행된 실험들의 음소 오차율(Phone error rate)을 요약한 것이다. TIMIT로부터 대량 어휘 음성인식(large vocabulary speech recognition)으로의 딥 러닝의 확장은 2010년 산업계 연구자들에 의해 성공적으로 수행되었다. 자동 음성 인식 분야의 2014년 10월까지의 최신 동향은 마이크로소프트 리서치의 책 에 잘 정리되어있다. 또한 자동 음성인식과 관련된 배경 지식과 다양한 기계학습 패러다임의 영향을 잘 정리한 글을 참고할 수 있다. 대용량 자동 음성인식은 최근 딥 러닝의 역사에서 산업계와 학계를 모두 아우르는 처음이자 가장 성공적인 케이스라고 할 수 있다. 2010년부터 2014년까지, 신호처리와 음성인식에 대한 주요 학술회의인 IEEE-ICASSP 와 Interspeech는 음성인식을 위한 딥 러닝 분야의 합격 논문 개수에 있어서 거의 기하급수적인 성장을 보여주었다.
딥 러닝

더 중요한 것은, 현재 모든 주요 상업 음성인식 시스템(MS 코타나, 스카이프 번역기, 구글 나우, 애플 시리 등등)이 딥 러닝 기법에 기반하고있다는 점이다. 뉘앙스 커뮤니케이션즈의 CTO의 최근 인터뷰도 참고할만하다. 영상 인식. 일반적으로 이미지 분류를 위한 평가 데이터로서 MNIST 데이터베이스 데이터가 이용된다. MNIST는 손으로 쓴 숫자들로 구성되어 있으며, 60000개의 학습 예제들과 10000개의 테스트 예제들을 포함한다. TIMIT와 유사하게, 적은 용량의 MNIST 데이터는 복수의 테스트 환경설정이 가능하게 해준다. MNIST 데이터에 대한 종합적인 결과들을 [123]에서 확인할 수 있다. 현재까지 MNIST 데이터에 대한 가장 우수한 결과는 Ciresan 등이 작성한에서 달성되었으며, 오차율 0.23%를 기록했다. 제프리 힌튼과 그의 제자들은 2012년 가을에 대규모 ImageNet 대회에서 당시 최신 기계 학습 방법들의 성능을 훌쩍 뛰어넘는 결과를 보여주며 우승하였다. 이로 인해 컴퓨터 비전의 주요 분야인 영상 인식 및 사물 인식 분야에서의 딥 러닝의 중요성이 대두되었다. 그 당시, 대규모에 딥 러닝이 상당히 잘 작동한다는 것을 알고 있었던 그들은, 20년 전에 고안된 심층 합성곱 신경망 구조를 대규모 작업에 맞도록 대규모로 사용하였다. 2013년부터 2014년에 이르기까지, 딥 러닝을 이용한 ImageNet 과제 결과의 오차율은 대규모 음성인식 분야와 추세를 같이하며 빠르게 줄어나갔다. 자동 음성인식 분야의 자동 음성 번역 및 이해 분야로의 확장과 마찬가지로, 이미지 분류 분야는 자동 영상 captioning이라는 더욱 도전적인 분야로 확장되었다. 자동 영상 캡셔닝은 딥 러닝을 핵심 기반 기술로 사용하는 분야이다.
딥 러닝

적용 사례로는 360°카메라 화면을 이해할 수 있도록 딥 러닝을 통해 학습된 자동차 탑재용 컴퓨터 등이 있다. 자연어 처리. 2000년대 초부터 인공신경망은 언어 모형을 구현하기 위해 사용되어 왔다. 이 분야에서의 핵심 기법은 negative sampling과 단어 표현(word expression)이다. "word2vec"과 같은 단어 표현은 데이터집합으로 주어진 단어들 사이의 관계를 학습하는 인공신경망을 이용하여 단어를 벡터 공간 상에 나타내는 것이라고 할 수 있다. 단어표현을 재귀 신경망(recursive neural network)의 입력 계층으로 이용하면 해당 신경망이 "compositional vector grammar"를 통해 문장과 구(phrase)를 분석하도록 학습시킬 수 있다. 이 "compositional vector grammar"는 재귀 신경망으로 구현된 PCFG 라고 할 수 있다. 단어표현을 기반으로 구성된 Recursive autoencoder는 문장 간의 유사도 판단과 의역 탐지를 하도록 훈련이 가능하다. 이러한 심층 인공신경망 구조들은 자동으로 감정 분석(sentiment analysis), 정보 검색(information retrieval)을 비롯한 다양한 자연언어처리 관련 연구에서 최첨단 기술로서 쓰이고 있다. 약물 발견과 독성학. 제약 산업에서 많은 수의 약들은 시장에 출시되지 못한다. 이렇게 실패하는 이유중 하나는 생각한 만큼의 효험을 보이지 못하거나, 예상치 못한 다른 작용을 일으키기 때문이다. 이를 해결하기 위해 2012년 George Dahl의 팀은 다중 DNN을 약의 효험을 예측하는 데에 활용하여 "Merck Molecular Activity Challenge"에 우승하였고, 2014년 Sepp Hochreiter의 팀은 예상치 못한 다른 작용을 사전에 탐지하기 위해 딥 러닝을 활용하여 "Tox21 Data Challenge"에서 우승하였다. 이러한 성공은 딥 러닝이 약학에 있어 가상 실험 방법(Virtual Screening Method)에 적합함을 보여준다.
딥 러닝

현재 많은 수의 연구자들이 여러 가지 데이터를 조합하여 약물을 발견하는 데에 딥 러닝을 활용하고 있다. 고객 관계 관리. 최근 직접 마케팅 기획, 고객 관계 관리 자동화를 위한 수단 적합성 산출 등에 직접적으로 심층 강화 학습을 활용하여 성공하는 사례들이 알려지고 있다. 인공 신경망은 RFM으로 정의된 고객들에 대한 활용 가능한 마케팅 활동의 값을 예측할 때 사용되었다. 예측된 함수는 고객 생명 주기 값(customer lifetime value, CLV)으로 변환되어 사용되었다. 딥 러닝과 인간 두뇌. 딥 러닝은 인지신경과학자(Cognitive neuroscientist)들이 1990년대 초에 제안한 뇌 발달(Brain development)과 밀접한 관련이 있다. 이러한 발달 관점의 이론들이 도입되면서, 순수한 전산 기반의 딥 러닝 모델들을 위한 기술적인 기반도 마련되었다. 발달 이론에서는 신경발달요인(Nerve growth factor)의 물결과 같은 뇌에서의 다양한 학습 역학이 결국은 서로 연관된 신경망들의 자기조직화를 도와준다는 특징이 있다. 이는 나중에 전산 기반의 딥 러닝 모델에서도 활용되어서, 인공신경망의 계층적인 필터 구조(각 동작 환경에서 필요한 정보만 걸러내는 다중 계층 구조)가 실제 뇌의 피질과 유사해보이게 되었다. 이러한 과정을 통해 자기조직적인 변환기의 계층구조가 만들어지고 각 환경에 맞도록 조율된다. 1995년에 뉴욕 타임스에서는 다음과 같이 말하였다. "...유아의 두뇌는 영양적인 요인의 영향으로 스스로 조직화되는 것 같다... 뇌에서 한 층의 조직이 먼저 성숙되고 다른 부분과 순차적으로 연결되는 방식으로 전체 뇌가 성숙될 때까지 반복된다." 인간의 인식 발달 및 진화와 관련하여 딥 러닝의 중요성은 많은 과학자들의 관심을 끌고 있다. 가까운 영장류 동물들과 인간이 차별화되는 부분 중 하나는 바로 발달 시기이다.
딥 러닝

다른 영장류 동물들의 뇌가 출산 전에 거의 완성되는 반면에, 인간의 뇌는 비교적 출산 후에도 계속 발달하는 편이다. 그래서 인간의 경우 뇌가 발달되는 중요한 시기 동안 세상 밖의 훨씬 더 복잡한 경험에 노출될 수 있다. 이러한 현상은 인간이 다른 동물들에 비하여 빠르게 변화하는 환경에 더 잘 적응할 수 있도록 만든다. 이러한 변화의 정도는 대뇌 피질 발달에 반영되기도 하고, 또한 두뇌의 자기조직화 시기에 자극적인 환경으로부터의 정보 추출에 변화를 준다. 물론, 이러한 유연성은 인간이 다른 동물들에 비해 긴 미성숙기(보호자에게 도움을 받고 훈련을 받아야 하는 의존적인 시기)를 가지게 된 원인이기도 하다. 딥 러닝의 이런 이론들은 결국 인간 진화의 기본적인 조건으로서 문화와 인식의 공진화를 보여준다. 영리 활동. 딥 러닝은 종종 강인공지능의 현실화를 향한 발걸음으로 묘사되기도 하기 때문에 많은 기관에서 딥 러닝의 활용에 관심을 보이고 있다. 2013년 3월, 제프리 힌튼과 두 명의 제자(Alex Krizhevsky and Ilya Sutskever)가 구글에 채용되었다. 이들은 구글의 기존 기계 학습 제품들을 향상시키고 구글이 가지고있는 데이터를 더 잘 활용할 수 있도록 돕는 일을 할 것이다. 구글은 또한 힌튼의 회사 DNNresearch를 인수하였다. 2013년 12월에는 페이스북이 캘리포니아, 런던, 뉴욕에서 운영될 인공지능 연구실의 수장으로 얀 르쿤을 채용했다고 발표하였다. 이 인공지능 연구실에서는 딥 러닝 기법들을 연구 하여 페이스북의 사진에 자동으로 사람의 이름을 연결시키는 등의 기능을 구현할 예정이다. 2014년, 구글은 영국의 스타트업기업인 딥마인드 테크놀로지스를 인수하였다.
딥 러닝

딥마인드에서는 화면의 정보만을 가지고 비디오 게임을 어떻게 플레이하는지를 스스로 학습하는 시스템을 개발하였다. 바이두는 앤드류 응을 그들의 새로운 실리콘밸리 딥 러닝 연구실의 수장으로 채용하였다. 부정적 시각과 코멘트. 딥 러닝에 대한 부정적 시각중 하나로 딥 러닝에 사용되는 방법들의 이론적인 뒷받침이 빈약하다는 것이 있다. 대부분의 딥 러닝 알고리즘은 경사 하강법에 기초를 두고 있다. 그런데 경사 하강법 자체는 이론적으로 이해가 잘 되었지만, 이와 함께 사용하는 다른 알고리즘은 이론적인 검증이 빈약하다. 그러한 알고리즘 중 하나인 contrastive divergence는 이 알고리즘이 실제로 정말 수렴하는지, 수렴한다면 얼마나 빠르게 수렴하는지에 대한 부분이 현재 분명하게 증명되지 않았다. 이와 같이, 딥 러닝에 사용되는 방법들은 이론적이기보다는 경험적으로 검증된 방법들을 사용하기 때문에 종종 블랙박스로 이해되기도 한다. 또다른 사람들은 보통 사람들이 딥 러닝을 모든 것을 해결해주는 솔루션으로 바라보는 것에 대해 딥 러닝은 유일한 솔루션이 아니고, 강한 인공 지능을 실현하는 데에 한 걸음 더 다가갈 수 있게 해주는 것으로 봐야한다고 주장한다. 딥 러닝을 모든 것을 해결해주는 솔루션으로 보기에는 기능적으로 여전히 부족한 점이 많기 때문이다. 심리학자인 게리 마커스는 다음과 같이 말했다. "현실적으로, 딥 러닝은 지능형 기계를 구축하는 것의 일부분에 불과합니다. 딥 러닝에 쓰이는 테크닉들은 인과 관계를 나타내는 능력이 부족하고 논리적 추론을 하는 것에 확실한 방법을 가지고있지 않습니다. 그리고 이 방법들은 어떤 물체가 무엇인지, 용도가 무엇인지 등과 같은 추상적인 정보를 인식하는 데에 오랜 시간이 걸립니다.
딥 러닝

왓슨과 같이 현재 가장 강력한 인공지능 시스템은 딥 러닝을 복잡한 여러 개의 테크닉 중 단지 한 부분을 위해 사용하고 있습니다."
대구사이버대학교

대구사이버대학교(大邱사이버大學校, )는 경상북도 경산시에 위치한 대한민국의 사이버대학이다. 연혁. 대구사이버대학교는 학교법인 영광학원이 2001년 11월 10일 설립하였다. 이듬해인 3월 4일 개교하며 7월 9일, 현재의 교명인 대구사이버대학교로 교명을 변경하여 현재에 이르고 있다. 교육편제. 학부. 대구사이버대학교는 단과대학 설치 없이 재활과학부, 사회복지학부, 교육·행정학부, 창의공학부 등 4개 학부 아래 15개 학과를 설치하고 학사 과정을 교수하고 있다. 대학원. 대구사이버대학원은 특수대학원으로 휴먼케어대학원 1개원을 운영하며 석사 학위 과정을 운영중에 있다.
뱁 케네디

뱁 케네디(, 출생명은 마틴 크리스토퍼 케네디(, 1962년 6월 17일 ~ 2016년 11월 1일)는 영국 북아일랜드 출신의 싱어송라이터 겸 기타리스트이며 보석학자 겸 저술가이며 그래피티 미술가이다. 생애. 아일랜드 시민권자 신분의 싱어송라이터 겸 소설가인 브라이언 케네디(Brian Kennedy)의 형이기도 한 그는 1978년 아일랜드에서 록 음악 밴드 "셀아웃(Sellout)"의 보컬리스트 및 기타리스트 겸 하모니카 연주자로 첫 데뷔하였고 이듬해 1979년 록 음악 밴드 "텐 파스트 세븐(10 past 7)"의 구성원으로 활동하였으며 1987년 록 음악 밴드 "에너지 오커드"의 구성원으로 활동하였고 1998년 솔로 가수로 데뷔하였다. 아일랜드 시민권자로 귀화한 남동생 브라이언 케네디처럼 그도 미혼 독신이었으며 2000년 이후 보석학자 겸 그래피티 미술가와 저술가로도 활약을 하고 있었다.
브라이언 케네디 (가수)

브라이언 에드워드 패트릭 케네디(, 1966년 10월 12일 ~ )는 영국 북아일랜드에서 출생한 아일랜드의 싱어송라이터, 배우, 소설가이다. 생애. 그는 1988년 영국 북아일랜드 태생의 아일랜드 공화국 싱어송라이터이기도 한 밴 모리슨(Van Morrison)의 음반에 코러스로 참여하여 첫 데뷔하였고 2년 후 1990년 가수 데뷔 음반을 발표하였으며 2002년 미국 다큐멘터리 영화 《An Irish holiday》로 영화배우 데뷔하였고 2004년에는 소설가로도 등단을 하였다. 그는 미국에서 전통을 이루었던 컨트리 팝 음악 장르에 크로스오버 팝 음악 요소와 팝 록 음악 요소를 도입하여 이 세 가지 음악 장르의 절묘한 조화를 이룬 컨트리 록 음악 노래 작품들을 발표하였고 이것으로 인하여 록 음악 싱어송라이터 밴 모리슨(Van Morrison)의 극찬을 받기도 하였다. 유명세. 영국 시민권자 신분의 싱어송라이터였던 뱁 케네디(Bap Kennedy)의 친아우인 그는 보통적으로 대한민국 국내에서는 2001년 《You raise me up》이라는 곡을 부른 원곡가수로 널리 알려져 있다.
프랑크푸르트 국민의회

프랑크푸르트 국민의회()는 독일을 자유주의적으로 통일하려는 시도였던 1848년 독일 혁명으로 설치된 입헌 기관으로서, 1848년 5월 18일부터 1849년 5월 31일까지 프랑크푸르트의 파울 교회에서 열렸다. 빈 체제로 성립된 독일 연방은 프랑스 혁명의 여파로 확산된 자유주의와 민족주의가 추구하던 민족국가와는 거리가 멀었고, 1848년 프랑스 2월 혁명을 촉매제로 독일에서도 3월 혁명이 일어나 통일 국가 형성 운동이 힘을 얻게 된다. 독일 연방의 연방의회()는 1848년 3월 말과 4월 초 사이에 연방투표법()을 결의하여 독일 주민들이 국민의회를 선출할 수 있도록 하였고, 독일 최초로 자유 선거를 통해 의회가 구성된다. 국민의회는 곧 건국될 통일 독일을 위해 미리 설치된 입법부로서 기능하였으며, 제국법률()을 마련하였다. 1848년 6월 28일에는 중앙권력법을 통해 통일 독일을 위해 미리 설치된 행정부로서 임시 중앙 권력을 설립하였다. 또한 혁명의 양대 과제였던 자유주의와 민족주의 실현을 위하여 통일 국가의 헌법 마련 작업을 하였다. 국민의회는 길고 격한 논쟁 끝에, 의회 민주주의의 원칙에 기초하여 작성된 프랑크푸르트 국가헌법()을 1849년 3월 28일 가결했다. 이 헌법은 1848년 3월 혁명 전야기(포어메르츠, )에 1815년 이후의 반동적인 메테르니히 체제에 반대하여 일어난 자유주의와 민족국가 운동의 본질적 요구를 반영한 것이었다.
프랑크푸르트 국민의회

프랑크푸르트 헌법은 기본권체제를 규정하였다는 점이 특히 중요하며, 또한 세습황제를 정점으로 하는 입헌 군주제 도입 역시 계획하였다. 헌법은 대부분의 개별 독일 국가들과 프로이센의 양원에서 승인되었으나, 프로이센 왕은 이를 거부했으며 바이에른, 하노버, 오스트리아 같은 거대한 개별국가들 역시 헌법을 승인하지 않았다. 오스트리아는 체코와 헝가리 등 당시 합스부르크 왕가가 지배하던 영역을 오스트리아 단일국가로 묶는 새 헌법을 발표함으로써 통일 독일 국가에서 사실상 제외되었다. 프랑크푸르트 국민의회와 그 결과물인 프랑크푸르트 헌법은 프로이센 왕 프리드리히 빌헬름 4세가 그에게 추대된 독일 황제의 자리를 거부하면서 최종적으로 좌절되었다. 프로이센과 오스트리아는 그 해 5월 국민의회의 자국대표에게 의석을 포기하라고 명령했으며, 혁명을 노골적인 폭력으로 짓밟았다. 다른 국가들도 이에 따랐고, 국가헌법 운동()은 실패로 끝났다. 계속되는 의석 포기는 국민의회 의원들의 수를 줄였고, 결국 몇몇 좌파 의원만이 남게 되었다. 1849년 5월 말 남은 의원들은 슈투트가르트로 옮겨 잔부의회를 만들었으나, 별 성과를 거두지 못한 채 6월 18일 뷔르템베르크 왕국 군대에 해산당했다. 혁명의 실패는 독일 자유주의의 패배를 의미했으며, 이는 근대 독일 역사에서 중요한 전환점이 되었다. 그러나 헌법의 본질적 부분은 20세기에 이어져 1919년 바이마르 공화국 헌법과 1949년 독일연방공화국 기본법의 밑바탕이 되었다. 성립. 나폴레옹 혁명과 독일 연방.
프랑크푸르트 국민의회

1806년 황제 프란츠 2세는 나폴레옹 전쟁 도중에 신성 로마 제국의 제위를 포기하였으며 제국은 나폴레옹 보나파르트의 군사적 압제 하에 해체되었다. 프로이센, 영국, 러시아와 다른 국가들이 나폴레옹에게 승리한 이후, 1815년의 빈 회의에 의하여 프로이센과 오스트리아의 지도 하에 독립 국가들이 느슨하게 서로 연합한 체제인 독일 연방()이 성립하였다. 나폴레옹에 대항한 해방 전쟁()의 영향으로 민족국가적 해결책을 기대했던 많은 당대인들에게는 이것이 독일을 분할해놓은 것으로 생각되어 불만족스럽게 여겨졌다. 민족주의 방면에서 민족국가에 대한 논의가 이루어졌다면, 자유주의 방면에서는 시민권 허용을 요구하는 목소리가 정치적 논쟁을 지배하였다. 프랑스 혁명의 영향으로 19세기 초에 몇몇 독일 영방국가들에서 나폴레옹 법전을 통하여 시민권을 도입하고 독일 연방의 성립 이후에도 몇몇 영방국가들이 새 헌법들을 채택했으나, 이러한 자유주의 조류는 1819년에서 1830년 사이의 시기에 카를스바트 결의와 이어진 반동적 조치를 통하여 축소당했다. 이 같은 반동적 경향은 짧은 시간 동안이나마 프랑스 7월 혁명의 결과로 찾아온 불안한 상황 속에서 다시 시민권 확대의 방향으로 전환되는 것에 성공했다. 그러나 1832년 함바흐 축제()에서 있었던 시민권과 민족국가적 통일을 요구하는 시위와 1833년 프랑크푸르트 경비대 습격()에서의 실패한 무장봉기 시도 이후, 입헌주의와 민주주의 사상의 옹호자들에 대한 탄압은 검열과 집회 금지를 통하여 다시 강화되었다.
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1840년대. 1840년대 중반에 독일 국내정치적 위기가 새롭게 고조되었다. 부분적으로 이것은 슐레스비히-홀슈타인 문제가 심해지고 라슈타트와 울름에서 연방요새(, 1815년 이후 독일 연방이 건설한 요새들)가 건설되면서 독일 민족의식이 고취된 결과였다. 또한 몇몇 지방들에서 발생한 큰 흉작은 기근으로 인한 불안으로 이어졌다. 산업 혁명의 시작으로 유발된 단절과 와해는 사회, 경제적 긴장을 현저하게 심화시켰다. 바덴과 같이 개혁 지향적인 나라들에서는 한편 활발한 결사체가 설립되어, 구체제에 대한 대중적 반대 운동의 조직적 중추를 형성했다. 특히 남서부 독일에서, 언론은 실질적으로 더 이상 억압 당하지 않았다. 독일의 통일을 위한 논의가 활성화되면서, 반대 운동 내 급진파와 온건파의 노선 차이도 표면화되었다. 급진 민주주의자들은 1847년 9월 10일의 오펜부르크 집회()와 같은 그들의 시위들에서 현 상태를 전복시키자고 호소하였다. 한편 중산 시민 계층을 주축으로 한 온건파의 반대 운동은 연결망이 조직되어 더욱 자신감을 가지고 의회 각원에서의 활동을 조정하였다. 이에 따라 독일 지역 여러 국가 출신의 18명의 자유주의 성향 의회 의원들이 하나의 독일 민족국가에 대한 공동 발의를 상의하기 위하여 1847년 10월 10일에 헤펜하임 집회()에서 만났다. 이러한 국내정치적 긴장은 1847년부터 1848년 사이의 전환기에 발생한 국외정치적 현상으로 더욱 심화되었다.
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첫 정점은 프랑스의 1848년 2월 혁명이었으며, 여기서 '시민왕' 루이 필리프를 끌어내리고 그 결과로 프랑스 제2공화국이 선언되었다. 많은 유럽 국가들에서 반동 정치에 대한 항쟁이 증가했으며 이는 혁명적 혼란으로 이어졌다. 독일 연방에서도 1848년 3월 13일 빈의 시민 봉기를 시작으로 시위가 확산되었다. 오스트리아 제국의 일부였던 헝가리, 보헤미아, 북이탈리아 등지에서도 유혈 봉기가 일어났으며, 이들은 자치권을 요구하거나 더 나아가 고유의 민족국가 독립에 대한 요구까지 하였다. 반동 정치의 상징이었던 오스트리아의 수상 메테르니히는 혁명이 심해지자 실각하게 된다. 독일 공동 국민의회 선출을 향한 마지막 촉매제는 자유주의자였던 의원 프리드리히 다니엘 바서만(Friedrich Daniel Bassermann)이 제공했다. 칼 테오도르 벨커(Carl Theodor Welcker)의 1831년 제안과 유사한 안건(‘바서만 법안’, )을 1844년 제출했던 그는 1848년 2월 12일 바덴 대공국 상원에서 이를 다시 논의하면서 국민이 뽑은 대표를 프랑크푸르트암마인의 연방의회에 두고, 독일 제후들이 뽑은 의원들과 함께 전체 독일을 대표하는 유일한 기관을 설립할 것을 요구했다. 이 주 후 프랑스에서 성공적 전복 소식이 전해지자 혁명적 분위기는 더욱 무르익었다. 독일 땅에서의 혁명은 맨 처음 바덴에서 카를스루에에 있는 의사당을 점령하면서 시작되었다. 4월에는 바덴 대공국의 3개의 혁명적 봉기 중 첫 봉기였던 헤커의 난()이 이어졌다. 그 후 며칠, 몇 주 안에 독일의 나머지 제후국들로도 봉기가 퍼졌다.
프랑크푸르트 국민의회

3월 혁명. 독일에서 반대 운동 세력의 중심 요구는 시민의 권리와 자유권을 허용하고, 자유주의적 국가정권들을 임명하고, 특히 독일 공통의 헌법과 하나의 국민대표기관이 있는 하나의 독일 민족국가를 성립시키라는 것이었다. 1848년 3월 5일 반대파 정치가들과 의원들이 이러한 문제들을 논의하기 위해서 하이델베르크 회합을 열었다. 여기서 그들은 제헌 국민의회를 구성하는 것을 준비하도록 예비의회()의 설치를 결의했다. 이 모임에서 결정된 7인 위원회()는 이에 따라 프랑크푸르트에 약 500명의 사람들을 초청하여 예비의회를 소집했다. 이러한 발전은 3월 초 바덴, 바이에른, 작센, 뷔르템베르크, 오스트리아, 프로이센 등등의 여러 독일 지역 국가들에서 항의 시위와 봉기가 일어나면서 북돋아졌다. 이 같은 압력은 각국 제후들이 기존의 보수적 정권들을 해임하고 자유주의적 위원회들을 통해 소위 3월 정권()이라 불리는 것으로 대체하게 만들었다. 1848년 3월 10일 독일 연방의 연방의회는 17인 위원회()를 소집해 헌법 초안의 마무리를 하도록 하였고, 3월 20일에는 당시까지 독일 연방의 영역 외부에 놓여있던 프로이센 지방을 포함하여 독일 연방의 국가들에게 제헌 의회의 날짜를 결정하기 위한 투표를 하도록 재촉했다. 프로이센에서는 유혈 시가전이 벌어진 후 국왕이 굴복하여 자유주의적 내각을 구성하고 프로이센 왕국의 헌법을 만들도록 프로이센 국민의회를 소집하였다. 반대 운동 세력은 급진파와 온건파로 나눠졌는데, 급진 민주주의자들이 봉기를 통해 통일 운동을 관철하고자 한 것과 달리 온건 자유주의자들은 의회를 통해 통일 운동을 실현하려고 했다.
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칼 요제프 안톤 미터마이어(Carl Joseph Anton Mittermaier)를 의장으로 프랑크푸르트 파울 교회에서 3월 31일부터 4월 3일까지 열린 예비의회는 국민의회를 설립하여 새 헌법을 작성할 때 기존의 연방의회를 배제하지 않고 공동 작업할 것을 결의함으로써, 급진 민주주의자들의 뜻에 따르지 않고 온건 자유주의자의 목소리를 반영하였다. 국민의회 소집까지의 과도기를 위하여 예비의회는 독일 연방에 대한 대표단으로서 50인 위원회()를 구성했다. 국민의회 구성을 위한 선거법은 독일 연방의 각 국가들의 몫이었고 국가마다 다르게 다루어졌다. 뷔르템베르크, 홀슈타인, 헤센 대공국 및 4개의 자유시에서는 직접 선거로 선출된 반면, 대부분의 국가들에서는 유권자가 전형적으로 선거인단을 선출하고, 선거인단이 두 번째 투표에서 각자의 의원을 선출하는 간접 선거 방식으로 뽑혔다. 또한 선거권도 나라마다 다르게 규정되었는데, 이는 오로지 보통 선거와 평등 선거가 성년의 ‘자립적’인 남성들에게 부여되었기 때문이다. 자립성의 의미는 국가마다 다르게 다루어졌고, 종종 격렬한 항의의 대상이었다. 이것은 규정상 빈민 보호의 대상자는 유권자에서 배제됨을 의미했으며, 부분적으로는 각자의 가정이 없는 모든 사람 역시 유권자에서 배제됨을 의미했다. 여기에는 장인과 같이 사는 수공업 직인들도 포함되었다. 이러한 선거권 기준은 하층 계급의 선거 참여가 배제되는 장치로 작동할 가능성이 있었다. 어림 잡아 남성의 85 %가 투표권을 가졌다.
프랑크푸르트 국민의회

프로이센에서는 규정에 근거하여 이 몫이 대략 90 % 이상까지 올라갔으나, 작센, 바덴, 하노버의 선거법은 훨씬 제한적이었다. 국민의회는 5월 1일에 이미 소집되어야 했지만, 많은 나라에서 이 날에 혹은 더 나중에야 의원 선거가 있었고, 결과가 나오려면 또 며칠이 더 지나야 했다. 전체적인 선거 참여율은 유권자의 40에서 70 퍼센트 사이로 추정된다. 649개의 선거구 모두에서 적절한 선거 진행으로 의원이 선출된 것은 아니었기 때문에 (독일어를 쓰지 않는 민족이 있는 오스트리아의 많은 선거구들은 선거를 거부했으며, 바덴의 티엥엔에서는 스위스로 추방 중에 있던 헤커의 난의 주동자 프리드리히 헤커가 선거인단의 두 번째 투표에서 선출되기도 했다.), 의회는 대략 585명의 의원으로 구성하게 되었다. 국민의회 조직. 의원. 5만 명의 주민당 1명의 의원을 뽑는다는 공식에 독일 연방의 명부()와 옛 인구 통계를 대입하면, 총 649명의 의원이 있어야 했다. 그러나 체코인이 다수인 보헤미아와 모라바의 몇몇 선거구들은 프란티셰크 팔라츠키의 오스트로-슬라비즘에 따라 국민의회 의원 선거를 거부했다. 결국 585명의 의원만이 선출되었다. 많은 의원들이 개별 영방국가의 의원직이나 정부 관료직을 계속 가지고 있었기 때문에, 보통 프랑크푸르트에는 400 ~ 450명의 의원들이 머물렀다. 중요한 표결이 있을 때면 540명까지 의원들이 나타나 표를 행사했다. 오스트리아인들이 의석을 버리기 전인 1849년 3월까지는 아직 436명의 의원들이 있었다.
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모든 기간에 걸친 모든 의원 수의 누적총계가 얼마인지는 견해가 다양한데, 퀴네(Kühne)에 따르면 총 799명의 의원들이 있었다. 이는 의원들의 약 4분의 1 정도가 교체되었음을 의미하는데, 대부분은 보충인원을 통해서 교체되었고 많지는 않지만 일부는 보궐 선거를 통해 교체되었다. 지만(Siemann)은 총 812명의 의원들이 있었다고 주장하며, 니퍼다이(Nipperdey)는 830명, 얀젠(Jansen)은 다른 연구자의 선행연구에 의거해 809명이 있었다고 주장한다. 하인리히 베스트(Heinrich Best)와 빌헬름 베게(Wilhelm Weege)의 《인명사전》 역시 이 숫자를 사용하는데, 이들의 기준은 국민의회 또는 잔부의회에서 최소한 한 의석이라도 보유했었는지의 여부이며, 공식 문서에 기록되어 있는 것만을 집계했다. 물론 초기와 해산단계의 문서는 부실하게 기록되었다. 모든 의원들은 추첨을 통해 15개 부서 중 하나로 나뉘었다. 검표 과정에서 각 부서는 다른 부서 소속 의원들의 정당성을 통제했다. 첫 이 주 안에(또는 새로운 선거가 있었을 경우) 국민의회는 의무적으로 선거에 관한 이의 제기를 접수받았으나, 선거는 항의의 대상이 된 부분이 전체 결과에 영향을 미칠 수 있는 경우에만 결과에 대해 다툴 수 있었다. 15개 부서 모두의 의장들이 모여 중앙선거위원회를 구성했으며, 필요한 경우 조사된 사건을 국민의회의 총회로 송부했다. 국민의회 구성원은 회의 기간 전체에 걸쳐서 그 사회적 출신이 매우 동질적이었다. 의회는 주로 교양 있는 시민 계급을 대표하였다. 의원의 95 %가 아비투어(, 대학입학시험)를 보았고, 최소 81.7 %가 대학을 졸업하였으며, 그 중 절반은 법학을 전공했다.
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특히 대학교육을 받은 의원의 비율은 1867년 제헌의회 (62.6 %)나 바이마르 국민의회 (약 38 %), 서독제헌의회 (66.2 %)보다도 높은 수치였다. 또한 국민의회 의원의 상당수는 학우회() 출신이거나 대학생 학우회() 출신이었다. 직업상으로는 국가공무원이 과반수였으며, 여기에 속하는 총 436명의 의원 중 49명은 대학교수, 110명은 판사와 검사, 115명은 고위 행정관과 군 지도자 출신이었다. 149명의 국민의회 의원은 변호사, 의사, 언론인, 성직자로서 자유직종의 시민계급에 속했고, 그 중에는 알렉산더 폰 조이론(Alexander von Soiron), 요한 야코비(Johann Jacoby), 카를 마티(Karl Mathy), 요한 구스타프 빌헬름 모리츠 헤크셔(Johann Gustav Wilhelm Moritz Heckscher), 빌헬름 에마누엘 폰 케텔러(Wilhelm Emmanuel von Ketteler), 빌헬름 하인리히 무르셸(Wilhelm Heinrich Murschel)과 같은 유명한 정치가들도 있었다. 경제 부르주아 계급은 오직 약 60명의 의원을 통해 대변되었으며, 그 중에는 바서만(Bassermann)과 게오르크 프리드리히 콜프(Georg Friedrich Kolb)와 같은 출판업자가 큰 몫을 차지하였고, 또한 헤르만 헨리히 마이어(Hermann Henrich Meier), 에른스트 메르크(Ernst Merck), 헤르만 폰 베커라트(Hermann von Beckerath), 구스타프 폰 메비센(Gustav von Mevissen), 카를 메츠(Carl Mez)와 같은 상인, 산업가, 은행가 역시 포함되었다.
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수적으로 매우 적게 대표되었던 집단은 수공업자와 농업 대표자였는데, 후자는 3명의 농부로 구성되어 주로 보수적 성향의 동 엘베 지역 대토지소유자들을 대변했다. 반대로 로베르트 블룸과 같은 장인은 거의 유일하게 스스로를 급진민주주의적 좌파로 생각했는데, 이는 그들이 자신들의 출신 때문에 소외 계층이 심하게 겪는 사회 문제들을 직접 경험하여 잘 알았기 때문이다. 그들 중 몇몇 소수는 스스로를 벌써 명백한 사회주의자라고 여기기도 했다. 결국 프랑크푸르트 국민의회는 독일의 전 사회계층을 충분하게 대표하지는 못하였으며, 오늘날의 입장에서 평가하면 '국민'의회라기보다는 '명사'의회()에 가까운 선출된 상원의 일종이었다. 이러한 구성 때문에 국민의회는 특히 해산된 이후에 경멸적으로 ‘교수들 의회’()라고 불리기도 했으며, “100명의 변호사가 세 배 - 조국이여 너는 배반당했구나; 100명의 교수가 세 배 - 조국이여 너는 패배당했구나”()와 같은 풍자시도 함께 유행했다. 교양시민 중심의 국민의회는 반혁명에 효과적으로 대응하지 못 하였다. 교육받은 부르주아 계급이 의원의 대다수를 차지했기 때문에 국민의회에서 헤게모니를 장악한 이념 역시 교양시민의 이념이었던 중도 우파 자유주의였다.
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의원 중 여럿은 이미 여러 해 동안 그들의 군주들과 대립각을 세우고 있었으며, 이들 중에서 가장 유명한 사람들로는 괴팅겐 7교수에 포함되는 교수들인 야코프 그림, 프리드리히 크리스토프 달만, 게오르크 고트프리트 게르비누스, 빌헬름 에두아르트 알브레히트 및 이미 20년 이상 헌법적 권리를 위해 싸웠던 선구자들인 벨커(Welcker)와 이츠슈타인(Johann Adam von Itzstein) 같은 정치가들이 있었다. 대학교수들 중에는 법학자 외에도 독일학자들과 사학자들의 비중이 특히 컸는데, 이는 구체제로의 반동기였던 시대적 배경에서는 1846년과 1847년의 독일학자날()과 같은, 이러한 원칙들에 대한 전문 학술회의가 민족국가를 주제로 자유롭게 토론할 수 있는 유일한 장소였기 때문이다. 이미 언급한 교수들 외에도 여기에는 특히 에른스트 모리츠 아른트(Ernst Moritz Arndt), 요한 구스타프 드로이젠(Johann Gustav Droysen), 하인리히 카를 야우프(Heinrich Karl Jaup), 프리드리히 테오도르 비셔(Friedrich Theodor Vischer), 게오르크 바이츠(Georg Waitz)가 포함되었다. 종교적으로는 가톨릭에 속해있는 의원이 43.1%였는데, 독일 연방에서 가톨릭 인구는 54.2%였다. 가톨릭이 과소대표된 것은 정치엘리트가 개신교쪽에 많았다는 사실과 연관되어 있다. 독일 전체 인구의 46.8%를 차지하는 개신교도들은 54.6%의 의원을 배출하였다. 인구의 1%였던 유대인들은 일곱 명의 의원(0.9%)을 배출했다.
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추가로 11명(1.4%)의 의원들은 독일가톨릭이나 무교에 속했다(이들 집단에 대한 전체인구통계는 없다). 나이를 보면 프랑크푸르트의 의원들은 평균 43.5세로서 현대 독일의원들의 연령대(1948년 서독제헌의회 54.1세, 1949년 제1대 연방의회 50세, 1867년 북독일연방의회나 1919년 바이마르 국민의회와도 비교가능)에 비하면 상당히 젊은 편이었다. 이 사실은 부분적으로 기대수명이 연장된 것에서 기인하지만, 나이가 많을수록 보수화되는 경향도 비교적 젊은 층이 1848년 혁명 의회 의원으로 활동하게 하는 것에 영향을 미쳤다고 볼 수도 있다. 이러한 점은 1848년 스위스 연방의회도 비슷하게 낮은 평균연령대를 가지고 있었다는 것에서도 확인된다. 그 밖에도 특이한 점은 의원들 가운데 유명한 작가들의 수가 상당했다는 것인데, 그 예로 아나스타시우스 그륀(Anastasius Grün, 본명:Alexander Graf von Auersperg), 루트비히 울란트(Ludwig Uhland), 하인리히 라우베(Heinrich Laube), 요제프 빅토르 폰 셰펠(Joseph Victor von Scheffel)이 있다. 5월 18일에 약 330명의 의원이 프랑크푸르트 황제홀()에 모여 나이순으로 의장이 된 프리드리히 랑(Friedrich Lang)이 이끄는 독일 국민의회의 첫 번째 모임을 개최하기 위해서 파울 교회로 장엄하게 이동했다. 독일 전역에서 널리 알려진 자유주의자인 헤센의 하인리히 폰 가게른(Heinrich von Gagern)이 의회의 의장으로 선출되었다.
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의장과 총지도부. 5월 17일엔 벌써 삼백 명을 넘은 의원들이 프랑크푸르트 뢰머에 모여 결정하길, 국민의회는 로버트 몰이 제안했던 것 같이 50인 위원회의 지도부를 통해서가 아니라, 나이순 의장을 통해서 개회되어야 한다고 했다. 이후 며칠 동안 그들은 뢰머에서 다시 모여, 칠십 대의 프리드리히 랑을 나이순 의장으로 지명하고 (그가 모든 의원 중 가장 나이가 많은 사람은 아니었음에도 불구하고) 참석자 중 가장 나이가 어린 여덟 명을 "나이순 서기()"로 지명했다. 그리고 약 350 명의 의원들은 함께 파울 교회로 이동했다. 첫 회의는 매우 혼란스럽고 무계획적으로 진행되었고, 하인리히 폰 가게른의 의장 선거를 할 때인 5월 19일에는 이런 일도 벌어졌다. 가게른이라는 이름의 의원이 하인리히 폰 가게른 외에도 그의 동생인 막시밀리안을 포함해 몇 명 더 있었음에도, 몇몇 의원이 투표용지에 '가게른'이라고만 쓴 것이다. 하인리히 폰 가게른은 초기의 혼란을 어쨌든 신속하게 없앴다. 5월 29일의 의사규칙에 따라서 출석의원의 절대다수가 국민의회의 의장과 두 명의 부의장을 선출했다. 사 주마다 이들에 대한 재선거가 요구됐는데, 이는 몰이 고안한 개혁안이었고, 의장석은 누구에게나 열려있어야 했다. 의장은 원내 규칙을 똑바르게 유지시켰고, 의사일정을 결정했으며 의회를 이끌었다. 총지도부에는 추가로 여덟 명의 기록담당관(서기)도 속했는데, 이들은 상대다수에 의한 공동 투표로 회기 전체를 위해 선출되었다. 총지도부는 의회 직원들을 임명했다(사무처, ).
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1848년 11월에 직원은 사무처 대표 1명, 기록담당자 1명과 조수 11명, 그리고 서기보좌관 8명이었다. 속기 부서는 대표 1명(의원 프란츠 비가르트, Franz Jacob Wigard)이 있었고, 그 아래의 속기사 12명과 사무원 13명이 일했다. 추가로 직원에는 전령들과 하인들도 포함되었다. 의장들은 다음과 같았다. 위원회. 1848년 5월 19일 가게른은 그의 개회 연설에서 ‘독일을 위한 헌법’의 마련과 독일 통일을 국민의회의 주된 과제로 규정했다. 총 230번의 회의에서 26개의 위원회와 5개의 위임위원회의 지원을 받으며, 의원들은 결과물로 제국헌법을 작성했다. 국민의회는 총 17개의 상임위원회와 10개의 임시위원회를 설치했다. 한 의원은 최소한 하나의 위원회에는 소속되어야 했다. 위원회에 공석이 하나 생길 경우, 그 위원회에서 3명의 의원을 추천하고, 본회의에서 그 중 한 명을 선출했다. 회의는 비공개였지만, 의장은 모든 위원회 회의에 참여할 수 있었다. 애초의 규정과 달리 위원회는 증인과 전문가에게 본회의의 명시적 동의 없이도 질문을 할 수 있었다. 위원회 목록: 당파. 1848년은 독일에서 정치적 조직화가 절정에 이른 시기였다. 혁명에 참여한 여러 세력들은 각자의 국민정치적 목표를 관철하기 위해 클럽, 협회, 결사체 등 집단을 조직해 대립하였다. 이 같은 작업은 국민의회에서도 이루어졌다. 개회 회의는 전반적으로 매우 혼란스럽게 진행되었고 의원들도 정치적 입장과 관계 없이 무질서하게 앉았지만, 곧 질서 잡힌 의회 작업이 빠르게 형성되었다.
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자유주의자, 보수주의자, 가톨릭주의자, 민주주의자 등으로 구성된 의원들은 각자의 정치적 입장에 따라 의회 밖의 토론모임인 클럽을 만들었고, 이것은 정치적 다수 형성에 필수적인 당파의 형성으로 이어졌다. 의원들의 입장에서 당파 활동은 필요악이었지만, 그 결과로 민주적이고 다원적인 정당 제도가 자리잡을 수 있었다. 국민의회의 당파들은 클럽으로 인식되었기 때문에 보통 모임 장소에 따라서 이름 지어졌고, 전반적으로 매우 유동적이었다. 당파들은 특히 헌법, 의회의 권력, 연방 국가들과 비교한 중앙 권력에 대한 그들의 입장에 따라서 크게 세 개의 기본 진영으로 나뉘었다. 1848년 10월에 당파들은 다음과 같았다. 이 중에서 수적으로 가장 많은 당파는 카지노, 뷔르템베르크 궁정파 및 1849년부터 중앙 3월협회()으로 등장한 연맹 좌파였다. 제국헌법 운동을 주도한 3월협회에는 대략 950개의 클럽과 50만 여명의 회원이 있었다. 의원의 약 3분의 1은 어느 당파에도 속하지 않았다. 10월부터는 대독일주의/소독일주의 문제가 기존의 당파들과 겹쳐서 정치적 조직은 더욱 복잡한 양상을 보이게 된다. 1849년 2월에 대독일주의/소독일주의 문제와 관련하여 다시 형성된 각 집단은 모임 장소의 이름을 따서 다음과 같이 불린다. 1849년 3월의 중요한 헌법 투표에서 세 집단이 완전히 통일적으로 표결한 것은 아니었지만, 황제위가 세습적으로 되어야 하느냐의 문제에 대해서는 브라운펠스와 바이덴부쉬 사이의 지몬-가게른 타협() 덕분에 267명의 의원이 찬성하고 263명의 의원이 반대했다.
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의원 로베르트 폰 몰(Robert von Mohl)은 클럽의 형성과 작업 방식에 대해 자신의 《회고록》()에 적었다. 원래 4개의 서로 다른 클럽이 있었고, 이는 주로 정치적 성향에 따라 형성된 것으로 […]. 커다란 주요 문제들, 예를 들어 오스트리아의 참여나 황제 선출 문제에서는 통상적인 클럽에 따른 분열이 일시적으로 없어지고, 좌파 연합, 슈뢰더 호텔()의 대독일주의자, 바이덴부셰() 호텔의 황제파와 같은 거대한 공동 연합이 형성되었다. 이러한 정당회의는 확실히 실제로 프랑크푸르트의 정치적 삶에서 매우 특이한 부분이었으며, 좋은 결과에, 그리고 당연하게도 나쁜 결과에도 결정적이었다. 클럽은 정치적 동지와 같이 있는 것을 허용하였으며, 이들 중 많은 이들은 진짜 친구가 되었다. 클럽은 모든 중요한 문제들에 대한 살아 있는 충고, 즉석 결정, 그리고 그 결과로 어쩌면 있을지도 모를, 전체 회의에서의 성공도 허용하였다. — 로베르트 폰 몰(Robert von Mohl), 《회고록(Lebenserinnerungen)》 임시 중앙 정부. 국민의회는 독일 연방에서 시작된 것이 아니기 때문에, 국가원수나 내각 같은 본질적인 헌법기관뿐만 아니라, 법적 정당성 또한 부재했다. 독일 연방 조약()의 변경을 통하여 이러한 정당성을 이끌어낼 수 있을지 몰랐지만, 이를 위해서는 38개의 모든 조약 체결국의 만장일치가 요구되었기 때문에 실질적으로 실행 불가능한 일이었다. 또한 이 같은 이유로 프랑스나 러시아와 같은 강력한 유럽 열강들은 국민의회를 승인하기를 거부했다.
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좌파는 이러한 상황에서 혁명적 의회 내각을 요구했는데, 파울 교회 의회는 1848년 6월 28일에 마침내 450 대 100의 찬성율로 “독일 임시 중앙 권력 도입에 대한 제국 법률”()을 가결하였다. 이 법에 따라서 국민의회 중 한 명이 새롭게 형성된 임시 정부의 대표인 제국 섭정()에 선출되게 되었고, 다음날 요한 폰 외스터라이히 대공()이 이 자리에 선출되었다. 정부 조직은 총리를 의장으로 하는 장관단으로 구성된 내각을 통하여 지도되었다. 또한 임시 중앙 권력은 전문 부서와 특별대사와 함께 정부 기관을 설치했는데, 물론 이를 위한 자금 조성은 거의 의원들로부터 마련된 것이었다. 독일 연방의 연방 회의는 이미 1848년 7월 12일에 그들의 작업이 끝났음을 선포하고, 중앙 권력에 그들의 책임을 위임했으며, 그 후 요한 대공은 7월 15일에 프로이센의 후작 카를 추 라이닝겐(Karl zu Leiningen)을 총리로 하여 첫 내각을 소집하였다. 그러나 임시 중앙 권력은 내각만 존재할 뿐 경찰이나 군대와 같은 강제력은 개별 국가들에게 의지하여, 본질적으로 무력할 수밖에 없었다. 임시 중앙 정부의 무능함은 슐레스비히-홀슈타인 문제에서 드러난다. 중요 정치 문제. 슐레스비히-홀슈타인 문제와 정치적 진영 형성. 슐레스비히와 홀슈타인의 정치적 상황은, 민족주의적 사회 분위기 속에서 특히 갈등의 여지가 많은 부분이었다.
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두 공국은 사실 1460년부터 리펜 조약(, )을 통하여 “영원히 떨어질 수 없는”() 일체성을 가진 하나의 지방이어야 했고 둘 다 덴마크와 동군연합 상태가 되었지만, 홀슈타인만 독일 연방의 일부였고, 덴마크의 봉토가 형성된 혼용어 지역인 슐레스비히 공국은 독일 연방이 아니었다. 3월 혁명의 여파로 민족주의가 발흥하자, 독일 민족자유주의자들은 좌파들과 함께 슐레스비히를 독일 연방으로 받아들여서 국민의회에 대표를 할당해줄 것을 요구했다. 반면 덴마크 민족자유주의자들은 슐레스비히를 새로운 덴마크 국민국가의 일부로 합병하기를 바랐다. 이 과정에서 무력 충돌이 발생하였고, 독일 연방의 위임을 받아 프로이센 군대가 파견되어 슐레스비히-홀슈타인을 점령했다. 그러나 영국, 러시아, 프랑스의 압력으로 프로이센은 덴마크와 8월 26일 스웨덴의 말뫼에서 하는 수 없이 휴전 협정을 맺었다. 협정은 슐레스비히-홀슈타인에서 모든 군인을 철수할 것을 계획하였으며 이 지역을 공동 관리에 두는 내용을 담고 있었다. 프랑크푸르트 국민의회는 우선 달만의 주도로 급진 좌파의 지원 하에, 국민의회의 관여 없이 프로이센이 독자적으로 체결한 말뫼 조약을 1848년 9월 5일 238 대 221의 투표율로 거부하였다. 그로 인해서 라이닝겐은 총리에서 물러났다. 달만은 어떠한 새로운 내각도 구성할 수 없었고, 그 후 안톤 폰 슈메어링이 라이닝겐의 후계자로 총리로 취임했다.
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1848년 9월 16일의 두 번째 투표에서 국민의회는 사실상의 상태에 순응하여 과반수를 간신히 넘겨 평화조약을 비준했다. 평화조약은 독일 민족주의에 반하는 것이었고, 이것의 승인은 국민의회의 무능함을 드러냈다. 이로 인해 프랑크푸르트에서 민중봉기인 9월 혁명()이 일어나, 여기서 카지노 당파에 포함되는 의원인 펠릭스 퓌르스트 리흐노브스키(Felix Fürst Lichnowsky)와 한스 아돌프 에르트만 폰 아우어스발트(Hans Adolf Erdmann von Auerswald)가 살해당했고, 국민의회는 이에 대항해 결국 프로이센과 오스트리아의 연방 군대를 마인츠에 있는 연방 요새로 불러올 수밖에 없었다. 좌파인 동시에 민족주의 성향이었던 급진 민주주의자들은 그때부터 그들이 더 이상 국민의회를 통해서 대표되지 않는다고 보았으며 독일 연방의 여러 국가들에서 독자적인 혁명 행위를 취했다. 이에 따라 구스타프 슈트루베(Gustav Struve)는 9월 21일에 뢰르라흐()에서 독일 공화국()을 선언함으로써 바덴에서 두 번째 민주 봉기를 시작했다. 헝가리에서의 민족주의 소요는 10월부터 빈으로 퍼졌으며 거기서 빈의 10월 봉기()와 같은 세 번째 혁명 물결로 이어지며 국민의회의 작업을 더욱 방해하였다. 국민의회가 말뫼의 평화 조약에 대해 찬성하기 직전까지는 그래도 부르주아 자유주의와 급진민주주의 진영 사이의 골 깊은 분열이 끝날 수도 있었다.
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급진민주주의 정치인들은 말뫼의 강화 조약을, 헤커가 이미 1848년 6월에 표현한 것처럼, 부르주아들이 “주권을 가진 국민의 이름으로 행동”하는 대신 “제후들에게 조종당하고 있”으며, 따라서 “국민의 일에 대한 배신자”라는 견해를 최종적으로 확정하는 것으로 보았다. 이에 반해 부르주아 자유주의자들에게 소요 사태는 좌파들의 근시안적이고 무책임한 자세 및, 무정부 상태와 살인으로 끝나는 ‘좌파 폭도’()의 위험에 대한 그들의 견해를 더욱 증명하는 것이었다. 나중에 국민의회가 실패하는 이유로 이러한 초기의 분열이 결정적이었다고 볼 수 있는데, 특히 분열이 의회의 외관과 수용뿐만 아니라, 당파간의 협력작업까지 영구적으로 해를 끼쳤기 때문이다. 10월 봉기와 로베르트 블룸의 처형. 빈에서의 10월 봉기가 확대되고 오스트리아 정부가 수도에서 피난가게 된 후, 국민의회는 좌파 의원들의 주도로 오스트리아 정부와 봉기 혁명가 사이의 중재를 시도했다. 이 사이에 오스트리아 정부는 봉기를 유혈 진압하였다. 이와 동시에 오스트리아에 파견됐던 의원인 민주적 좌파의 거두 로베르트 블룸도 체포되어 11월 9일 면책특권의 준수 없이 즉결 총살당했다. 이 사건으로 국민의회는 동력을 상실했으며 국민의회가 독일 연방 내 개별 국가 정부들의 호의에 기대고 있음이 다시 한 번 명백하게 드러났다. 프리드리히 엥겔스(Friedrich Engels)는 1852년 《독일의 혁명과 반혁명(Revolution und Konterrevolution in Deutschland)》에 다음과 같이 표현했다.
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빈과 베를린에서의 혁명의 운명이 결정되었으며, 프랑크푸르트 의회의 존재에는 가장 작은 주목조차 하지 않고 이 두 수도에서 가장 중요한 삶의 문제가 끝나버렸다는 사실 - 이 사실만으로도 확실히 하기에 충분하다. 이 단체가 단순한 토론 클럽에 불과했으며, 순진한 멍청이들을 모아 만들었다는 것을. 이들은 자신들을 정부의 의회 꼭두각시로 남용되게 하였으며, 이것은 작은 국가와 도시들의 소상인과 수공업자들의 즐거움을 위해 연극을 제공하기 위해서였다. 그것도 사람들의 주의를 돌려 놓기 위해서 적절하다고 여겨지는 한에서만 제공되었을 뿐이었다. — 프리드리히 엥겔스(Friedrich Engels). "독일의 혁명과 반혁명" 블룸의 처형은 또한 1848년 가을에 3월 혁명의 힘이 느슨해지기 시작했다는 표시이기도 했다. 이는 오스트리아에만 해당되는 이야기가 아니었다. 연말 무렵에는 다른 영방국가들에서도 보수 세력들이 같은 전철을 밟았다. 3월 정부들의 힘은 침식되었다. 프로이센에서는 3월 혁명으로 구성된 프로이센 국민의회가 11월에 무력으로 해산당했고 그들이 제출한 헌법제안안은 거절되었다. 오스트리아와 프로이센의 반혁명이 다른 지역으로까지 확산되면서 혁명의 불씨는 사그라지기 시작하였다. 대독일주의와 소독일주의 해결책. 독일의 민족적 통일이 무엇인지 정의하는 것은 프랑크푸르트 국민의회를 엄청난 어려움에 직면하게 하였다. 통일이 독일인만을 포함해야 할지, 다른 소수 민족까지 포함해야 할지 국민국가의 경계에 대한 문제가 제기되었다. 여기에 있어서는 여전히 결정되지 않은 문제인 슐레스비히의 포함 여부는 작은 문제에 불과했다.
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더 어려운 일로 드러난 사실은, 독일 연방의 두 강대국인 프로이센과 특히 오스트리아의 커다란 부분은 독일어 사용 권역의 밖에 놓여 있었고, 이 지방들을 독일 국가에 포함할지 여부는 단순히 주민의 민족적 정체성 문제에 그치는 것이 아니라 독일 영내 국가들간의 세력 싸움이기도 한다는 것이었다. 대표들은 체코의 노력에도 불구하고, 보헤미아()와 모라바()를 독일 연방의 한 부분으로 할 것을 명백히 하였다. 마찬가지로 의원들은 1848년 대폴란드 봉기를 이유로 포젠 지방을 편입시킬 것을 결의하였다. 포젠은 본래 폴란드의 일부였으나, 폴란드 분할으로 프로이센의 지방이 된 곳이었다. 포어메르츠 시기에 폴란드는 민족 해방의 가능성을 보고 환희하였지만 포젠 지방의 독일 편입이라는 결정은 진보 진영마저도 폴란드 민족 해방보다는 독일 국민국가 사상을 더 편애한다는 것을 보여주었다. 미래의 독일 국민국가의 국경에 관해서 원론적으로 오직 두 가지 해법이 고려되었다. 소독일주의 해법은 독일을 프로이센의 주도로, 단 오스트리아 제국은 배제하여 하나로 묶는 것을 계획하였으며, 이는 다민족국가의 문제라는 부담을 마주하지 않기 위해서였다. 대독일주의 해법의 추종자들은 이와 반대로 오스트리아의 포함을 선호하였다. 이 입장의 의원들 중 오직 일부분만이 전체 합스부르크 왕조의 통합에 신경썼다. 프랑크푸르트 국민의회 대독일주의자의 다수는 오스트리아를 분할하여 오직 독일인이 거주하는 지역만을 독일국에 포함시키는 방안을 선호하였다.
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급진 좌파의 대다수가 대독일 통일 방안에 찬성하면서, 카를 포크트(Carl Vogt)가 상술한 것처럼 이를 통해 폴란드와 헝가리에 대항하여 “동부의 야만인들에 대한 서부의 문화적 성전”이 동반되어야 한다고 본 것과 달리, 진보적 중도파는 다시 실용적인 접근 방법을 지지하였다. 1848년 10월 27일 국민의회는 대독일주의 통일 방안에 찬성하면서 오직 “오스트리아의 독일 지방”만을 포함하는 것을 지지하였다. 오스트리아의 독일인 정치가들은 오스트리아 제국을 일부만을 참여시키는 프랑크푸르트식 대독일주의()에 반대하여, 오스트리아 제국 전체가 통일 독일에 참여해야 한다는 오스트리아식 대독일주의()를 주장했다. 특히 오스트리아의 황제 페르디난트 1세는 자신의 국가를 쪼갤 마음이 전혀 없었으며, 프란츠 요제프 1세에게 제위를 넘겨주기 겨우 며칠 전인 11월 27일에도 자국의 총리인 슈바르첸베르크(Felix zu Schwarzenberg)에게 오스트리아의 불가분성을 천명하는 교서를 발표하게 하였다. 이로써 국민의회가 도달할 수 있는 국가적 통일의 최대치는 프로이센이 최강대국인 소독일주의 해법의 범위 안에서임이 명백해졌다. 국민의회는 기존의 당파와 별개로 대독일주의와 소독일주의로 분열되었다.
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슈바르첸베르크가 1849년 3월에 다시 한 번 오스트리아 전체를 새로 건설되는 국가에 포함하는 것과 합스부르크 왕조의 영향력을 현저히 증대시킬 것을 요구하기는 했지만, 오스트리아인인 슈메어링이 오스트리아의 입장과 국민의회의 자세 사이의 더 이상 화해가능하지 않은 대립 때문에 총리 자리에서 사퇴한 후인 1848년 12월에 주사위는 이미 소독일적 제국으로 기울어졌다. 슈메어링의 뒤는 하인리히 폰 가게른이 이었다. 가게른은 프로이센 왕을 통일 제국의 세습황제로 추대하는 계획을 추진하였다. 그럼에도 불구하고 파울교회헌법에서는 독일 연방의 영역을 통일 독일의 영토로 규정하고 독일인 지방과 비독일인 지방을 가진 국가들에 대한 특별법을 규정해둠으로써 오스트리아의 뒤늦은 가입의 여지 역시 만들어 두었다. 또한 § 87의 연방원()에서의 표의 분배도 오스트리아의 추후 가입을 고려하였다. 제국헌법과 기본권. 1848년 5월 24일 국민의회는 바서만(Bassermann)을 의장으로 30명의 헌법위원회를 설치하여, 제국헌법의 마무리를 준비하고 조정하도록 하였다. 여기에는 연방의회에 의해 설치된 7인 위원회의 사전작업이 이용되었다. 1848년 12월 28일 제국법률공보()에 1848년 12월 27일의 “독일 국민의 기본권과 관련된 제국 법률”()이 공포되었는데, 이 법률은 기본권이 즉각적인 구속력을 가지고 적용될 것을 명백하게 하였다.
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기본권의 내용에는 거주·이전의 자유와 전 독일의 모든 독일인의 평등권뿐 아니라, 계급 특권과 중세적 조세의 폐지, 신앙과 양심의 자유, 사형의 폐지, 학문의 자유, 집회의 자유, 경찰의 대우와 재판절차와 관련된 기본권, 주거의 불가침, 언론의 자유, 재판관의 독립성, 그리고 직업과 주거의 자유가 포함되었다. 길고 논란이 많은 논의 끝에 의회는 1849년 3월 28일 완전한 제국헌법을 가결했다. 이 헌법은 세습되는 국가원수직을 규정하였는데, 이는 가게른을 중심의 소위 ‘세습군주제파’가 원래는 세습군주제에 반대했던 하인리히 지몬(August Heinrich Simon) 중심의 베스텐트할 파의 지원을 얻어 3월 27일 투표에서 267 대 263로 다수를 차지해 이긴 결과였다. 이 연합은 헌법 초안의 첫 독회가 각하됨에 따라 나온 해결책이었다. 여론 변화의 주된 이유는, 대안으로 제시된 선출군주제나 임기제 의장이 있는 집정부제와 같은 다른 모든 방안이 훨씬 실현 가능성이 없었고, 급진 좌파가 미국을 모델로 요구한 공화국만큼이나 별 지지를 받지 못했기 때문이었다. 국민의 대표는 제국헌법에 따라서 양원으로 구성될 것이었으며, 이는 직접 선출되는 국민원()과 독일 연방 내 국가들이 대표를 파견하는 연방원()이었다. 연방원의 의원은 절반은 그 때의 각국 정부들에 의해서 파견되고, 나머지 절반은 각국 의회에 의해서 선출되었다. 연방원 의원들은 6년마다 선출되었으나, 국민원 의원들은 3년마다 선출되었다. 통일 독일의 수도는 프랑크푸르트로 정하였다. 국가원수와 황제대표단.
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소독일주의 해법과 입헌군주제 국가형태의 채택에 따른 거의 필연적인 결과로서 프로이센 왕이 세습 국가원수로 선출되었는데, 290표의 찬성표를 받았고 248표는 특히 좌파를 비롯해 남독일, 오스트리아 출신 의원의 단념, 저항표였다. 다만 의원들은, 프로이센 정부가 1849년 1월 23일에 독일 연방 국가들에게 프로이센이 ‘세습황제파’의 생각을 수용할 것이라고 알려왔긴 했지만, 프리드리히 빌헬름 4세가 프랑크푸르트 국민의회의 작업에 강한 선입견을 가지고 있다는 것을 알고 있었다. 또한 프로이센은 예를 들어 바이에른, 뷔르템베르크, 작센, 하노버 등과 반대로, 첫 독회 이후 헌법초안에 찬성하는 입장이었다. 임시 중앙 권력의 대표는 이에 대하여 바깥으로 다방면의 대화를 시도하여 프로이센 정부와의 연합에 이르고자 하였으며, 특히 급진 좌파에 대항한 공동 전선을 형성하려 노력하며 왕조가 살아남을 수 있는 유일한 방법은 입헌의회 군주제를 수용하는 것이라고 주장하였다. 1848년 11월에 바서만과 아우구스트 헤어겐한(August Hergenhahn)이 중앙 권력의 대사로서 프리드리히 빌헬름 4세와 가졌던 회담도 이러한 방향으로 흘러갔다. 이에 따라 1849년 4월 3일 국민의회는 에두아르트 폰 짐손이 이끄는 대표단(황제대표단, )을 파견하여 프리드리히 빌헬름 4세에게 황제가 될 것을 제의했다. 이것은 그러나 지위나 관직은 제후들과 자유시들의 찬성 없이는 받을 수 없다는 표면적인 근거에 따라 거절되었다.
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그렇지만 사실 프리드리히 빌헬름은 왕권신수설의 원칙을 고수했고, ‘혁명의 썩은내’()가 나는 어떠한 왕관도 받을 수 없다고 생각했다. 이로써 국민의회의 헌법작업과, 더 나아가 독일의 3월 혁명까지 완전히 좌절되었다. 또한 황제 지위의 거절은 다른 독일 제후들에게는 정치적 힘의 관계가 자유주의자들에게 반대로 선회했다는 신호였다. 작은 국가들은 특히 제국헌법을 별로 내키지 않게 받아들였으며, 뷔르템베르크만이 오랜 망설임 끝에 헌법작업을 받아들인 유일한 왕국으로 남았다. 잔부의회와 해산. 1849년 4월 5일 모든 오스트리아 의원들은 프랑크푸르트에서 빠져 나왔다. 5월 14일에는 프로이센 의원들도 그들의 의석을 포기하였다. 가게른이 제안한 새로운 선출은 실시되지 않았고, 이에 따라 국민의회는 계속해서 쇠약해질 뿐이었다. 다음에는 거의 모든 보수, 부르주아 자유주의 의원들이 의회를 떠났다. 남아 있는 좌파 세력은 어쨌거나 28개의 독일 국가들에서 제국헌법이 인정 받았다는 사실에 따라서 제국헌법 운동() 및 이를 통해 존재하는 정권들에 대한 대중적 저항을 호소하였으며, 이것은 정치적 상황의 고조로 이어졌다. 정확히는 제국헌법 운동의 지지자들의 입장에서는 그들은 헌법실행자로서 헌법을 지키지 않는 국가들에 대항해 선구적 행동을 한 것이기 때문에 스스로를 혁명가로 느끼지는 않았지만, 그럼에도 불구하고 본질적으로 급진민주좌파만이 (근본적으로 특별히 헌법에 애착을 가진 것은 아니었지만) 제국헌법을 공권력을 통해 실행할 준비가 되어있었다.
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시민 계급과 ‘절반파’ 당파의 주도적 자유주의 정치가들은 이러한 패배를 보고 새로운 혁명을 거부했으며 국민의회에서의 그들의 작업에서 (대부분은 실망 때문에) 손을 뗐다. 이 사이에 제국헌법 운동은 헌법의 승인에는 별 성과를 거두지 못 했으나, 이 과정에서 민중 중 혁명에 참여할 용의가 있는 사람들을 동원하는 데 성공하였다. 작센에서는 5월 봉기가 일어났으며, 바이에른의 팔츠에서는 팔츠 봉기가 일어나 혁명가들이 실질적으로 정부 권력을 인수받았다. 5월 14일에는 바덴 대공 레오폴트가 라슈타트 수비군의 반란 때문에 나라 밖으로 피신해야만 했다. 봉기 세력은 바덴 공화국을 선언하고, 국민의회 의원 로렌츠 브렌타노(Lorenz Brentano)를 수장으로 혁명정부를 수립했다. 이들은 혁명 측으로 몰려든 바덴 군과 함께 폴란드 장군 미에로스와프스키(Ludwik Mierosławski) 예하의 군대를 편성했다. 프로이센 군이 독일 연방의 위탁을 받아 혁명 군을 진압하는 동안, 프로이센 정부는 5월 말 잔류한 의원들을 프랑크푸르트 자유시 밖으로 추방하려고 준비하였다. 급진민주좌파 노선을 따르지 않으려는 더 많은 의원들은 자진해서 의원직에서 사퇴하거나 의원직을 포기하라는 그들의 자국 정부의 뜻에 따랐다. 5월 26일 국민의회는 계속해서 모자라는 출석 때문에 의결정족수를 100 명으로 내려야 했다. 남아있는 의원들은 이에 따라 5월 31일 뷔르템베르크 3월 정부 법무부 장관이기도 했던 의원 프리드리히 폰 뢰머(Friedrich von Römer)의 주도로, 프로이센의 세력권을 피하기 위하여 의회를 슈투트가르트로 이전할 것을 결의하였다.
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프랑크푸르트 국민의회는 이것으로 실질적으로 해산되었다. 조롱조로 잔부의회()라 불리는 국민의회의 남은 부분은 처음에 154명의 의원으로 1849년 6월 6일부터 슈투트가르트에서 개최되었다. 임시 중앙 권력과 제국 섭정이 잔부의회를 인정하지 않았기 때문에, 둘은 불신임 당한 것으로 발표되었고 프란츠 라보(Franz Raveaux), 카를 포크트(Carl Vogt), 하인리히 지몬(Heinrich Simon)을 비롯한 의원들과 프리드리히 쉴러(Friedrich Schüler), 아우구스트 베혀(August Becher)를 포함한 새로운 제국 섭정부가 선포되었다. 스스로를 독일의 정당한 통치 권력이라 이해하였던 잔부의회는 이에 따라 제국헌법을 인정하지 않는 국가들에 대한 조세 저항과 군사적 반항을 호소하였다. 이러한 자기이해가 뷔르템베르크의 자치권도 침해하였고 프로이센 군이 바로 이웃에서 일어난 팔츠와 바덴의 봉기를 성공적으로 진압했기 때문에, 뢰머와 뷔르템베르크 정부는 며칠 후에는 벌써 잔부의회를 멀리 하였다. 6월 17일 뢰머가 의장에게 전하길, “뷔르템베르크 정부는 이쪽으로 이전된 국민의회의 개회와 그들에 의해 이 달 6일에 슈투트가르트와 뷔르템베르크에서 선출된 제국 섭정부의 기능을 더 이상 허용할 수 없다는 입장”이라 하였다. 이 시점에서 잔부의회는 오직 99명의 의원들만을 포함하고 있었고 이것은 의결 정족수에 못 미치는 것이었다. 6월 18일에는 뷔르템부르크 군대가 회의 시작 전에 회의 장소를 점령해 버렸다.
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이에 따라 의원들이 즉흥적으로 조직한 시위 행렬은 군인들에 의해서 빠르고 유혈 사태 없이 해산되었다. 뷔르템베르크 대의원 이외의 의원들은 뷔르템베르크 국외로 추방되었다. 의회를 이어서 카를스루에로 이전시키려던 계획들은 바덴 혁명가들의 최종적 패배가 눈에 보이게 명백하였고 약 5주 후 완전히 그렇게 됨에 따라 더 이상 실행되지 못 하였다. 장기적인 정치적 결과. 프로이센은 국민의회의 해산 후에 보수파 국민의회 의원 요제프 폰 라도비츠(Joseph von Radowitz)가 고안한 연합정치()를 시작했는데, 이는 본질적으로 프랑크푸르트 국민의회의 결론을 프로이센 왕가의 입장에서 ‘위로부터’ 변형시킨 것으로 프로이센 주도의 소독일 연방 성립이 목적이었다. 연합정치는 프로이센과 작센, 하노버의 3왕동맹()을 근간으로 하였다. 가게른 중심의 ‘세습황제파’ 등 자유주의-보수주의적 의원들은 고타 후속 의회()와 에어푸르트 연합의회()에서 이 정치를 지지하였다. 에어푸르트 연합의회는 1849년 말에서 1850년 사이에 선출되었는데, 의원 중 프랑크푸르트 국민의회 출신 의원이 20 퍼센트나 되었다. 퀴네(Kühne 1998)에 따르면 에어푸르트 의회 국민원(, 총 224석)에서 59명, 국가원(, 총 96명)에서 3명이 프랑크푸르트 국민의회 출신이었으며, 예비의회 출신까지 포함하면 추가로 국민원에서 6명, 국가원에서 10명이 프랑크푸르트 국민의회와 관련이 있었다. 그러나 1850년 프로이센은 오스트리아의 압력 때문에 올뮈츠 협약()으로 독일 연방을 재건하고 연합정치를 성과 없이 포기해야 했다.
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그럼에도 불구하고 3월 혁명은 눈에 띄게 프로이센의 정치적 의미를 증대시켰다. 우선 3월 혁명 진압에서 결정적 역할을 하면서 독일 정치에서 힘의 축으로서 프로이센의 필수불가결함이 확정적으로 되었고, 중소 제후국들에게 우월함을 과시하였다. 또한 프로이센 왕국은 이 때부터 전략적으로 더 우월한 위치를 가지게 되었다. 예를 들어 바덴 대공국의 대공 가문은 프로이센에 감사해 하게 되었으며, 이로써 남독일에서 처음으로 더 큰 동맹을 얻게 되었다. 뿐만 아니라, 국민의회 이후 독일 전역에서 소독일 통일 방안이 현저하게 더 선호되게 되었다. 이러한 정치적 상황은 1866년 보오전쟁에서 프로이센과 오스트리아의 힘 싸움으로 이어졌으며 여기서 프로이센이 승리하면서 소독일주의적 통일의 예비 과정인 북독일 연방의 성립으로까지 이어졌다. 이것은 1870, 71년의 전쟁에서 독일이 프랑스에 승리한 후 프로이센이 위에서 지배하는 국가통일체가 되었고 1871년 성공적으로 독일 제국의 선포로 이행되었다. '좌절된 혁명'()은 독일 자유주의의 패배를 의미하는 사건이었다. 민주주의자들과 자유주의자들이 정치적 신망을 잃고 소외되면서, 실현되지 못한 국민국가를 향한 그리움만이 남았다. 입헌국가와 국민국가 형성을 동시에 추구하고자 했던 1848/49년 혁명의 실패는 자유와 통일을 분리하는 결과로 이어졌으며, 이로 인한 자유와 통일 사이의 양자 선택 상황은 20세기 독일사에서 설명의 견본을 찾는 몇몇 역사가들에 의해 존더베크(; 독일의 특수한 길)의 증거로 해석되었다.
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프랑크푸르트 국민의회의 좌절로 통일은 자유주의적 이상 대신 군사력과 같은 현실정치()적 수단을 중심으로 이루어지게 되며, 독일 제국은 보수적이고 권위주의적 색채를 띠게 된다. 국민의회의 업적과 3월 혁명 전체는 이후 수십 년간 매우 부정적으로 평가되었다. 루트비히 호이서(Ludwig Häusser)와 같은 급진민주 좌파의 생각은, 무책임하고 순진한 망상으로 취급되었다. 하지만 부르주아 자유주의자들도 신망을 잃었으며, 대부분은 실망으로 인해서 그리고 출신 지역 국민들에게 적대시 당해 정계에서 물러났다. 바서만 역시 1855년 이러한 이유로 자살하고 말았다. 혁명이 실패한 이후 혁명은 독일사의 잘못된 길이었으며 "격퇴되어야 하는 것"는 인식이 지배적이었다. 국민의회의 업적에 대한 긍정적인 평가는 실질적으로 바이마르 공화국 때에나 이루어졌으며, 특히 제2차 세계 대전 후 동독과 서독에서 프랑크푸르트 국민의회의 민주적 유산을 서로 자국 특유의 전통으로 보여주려고 상호 경쟁하면서 인정 받게 되었다. 평가. 국민의회와 당대의 다른 의회들은 "의회주의 발전의 조짐들을 보여준다"고 지만(Siemann)은 표현한다. 통치방식은 의회적이었고, 당파들은 이익을 집약했으며 효과적인 위원회의 작업은 국민의회 외부의 격류를 이겨냈다. 시민 계급은 민주적 기관의 정치권력을 다루면서 의회적 타협에서 놀랄 만큼 성숙하고 유능했으며, 이는 기본권과 "제국헌법의 균형잡힌 구성"으로 절정에 이른다. 한(Hahn)과 베르딩(Berding)은 정치화된 사회가 의원들에게 제기했던 결사체, 신문, 이익집단, 청원에 대한 수많은 요구를 기억한다.
프랑크푸르트 국민의회

"대표기관으로서 의회와 당분간 자유로워진 민중들간의 상호작용이 혁명을 통해서 가능해지면서, 파울교회는 국민국가의 정치적 공론장이 되었다." 제헌, 입법과정에서 국민의회의 주목할 만한 업적에도 불구하고 프랑크 로렌츠 뮐러(Frank Lorenz Müller)는 국민의회가 "적극적이고 실용적으로 행동하는 단체"로까지 성장하지는 못했으며, 그저 너무 전문적이고 철학적으로 남았다고 생각한다. 베른하르트 만(Bernhard Mann)은 국민의회가 1848년 5월과 6월에 그들의 유리한 상황을 지나치게 자극했으며 정부 없이 헌법을 만들어 그들의 지위가 불안했다고 비난한다. 뿐만 아니라 국민의회는 의회주의와 정당형성이 독일 전체에서 이루어지게 하기 위해서 그들에게 완전히 종속된 중앙 권력을 만들기 위해 노력했어야 했다. 다만 근대 정당 제도가 무엇보다도 언론·집회·결사의 자유를 통해서야 비로소 가능해졌다는 점과 의회주의에 대한 경험이 오스트리아 정치가들은 매우 적었고 프로이센 정치가들은 어쨌든 전혀 없었다는 점은 덧붙여야 정당한 평가가 될 것이다.
건 (괘)

건(乾)은 팔괘의 하나이기도 하고, 육십사괘의 하나이기도 하다. 팔괘 건의 형태는 이며, 3획이 모두 양이다. 육십사괘 건은 건위천으로서, 건하건상(乾下乾上)으로 구성된다. 괘상. 천·건·마·수·부·군 등을 상징한다. 방위로서는 북서의 방위가 되어, 술과 해의 사이인 것부터 건은 「술해」라고도 읽혀진다. 납갑에서는 갑, 오행의 나무, 오방의 동쪽, 또는 임, 오행의 물, 오방의 북쪽에 대어진다. 선천도. 복희선천 팔괘에서의 순서는 1이며, 방위는 사정괘의 한 살로 남쪽에 배치된다. 음양 소식은 햇빛이 극히 기다렸더니 있다.
너는 별에서 왔어

너는 별에서 왔어()는 인도네시아 RCTI 방송에서 방영한 드라마이다. 2014년 4월 28일부터 4월 30일까지 방영한 이후에 한동안 방영하지 않다가 6월 4일부터 7월 16일까지 방영하였다. 표절 논란. SBS 의 '리메이크' 버전이라 하여 화제를 모았으나, 알고보니 수출 계약을 맺지도 않고 만든 단순 복사본이라 하여 SBS에서 대응 방안을 모색하기도 했다. 이 때문에 표절 논란이 가중되었으며, 결국 4월 30일 3회를 끝으로 중단되었다. 그러나 합의 후 6월 4일부터 방영이 시작됐으며, 7월 16일 종영되었다. 등장 인물. 인도네시아의 인기 가수 모르간 우이(Morgan Oey), 배우 니키타 윌리(Nikita Willy; 드라마에서는 Vania)가 주 역할을 맡았으며, 그 밖에 여러 인물들이 출연했다.
양산 통도사 건륭57년명 삼장보살탱

양산 통도사 건륭57년명 삼장보살탱(梁山 通度寺 乾隆五十七年銘 三藏菩薩幀)은 대한민국 경상남도 양산시 하북면 통도사에 있는 불화이다. 2005년 1월 13일 경상남도의 유형문화재 제421호 통도사 건륭57년 삼장보살탱로 지정되었다가, 2018년 12월 20일 현재의 명칭으로 변경되었다. 개요. 본 작품은 화기를 통해 볼 때 통도사 불화조성을 19세기 전반까지 영향을 미친 화사(畵師) 지연(指演)에 의해 제작된 귀중한 작품으로 건륭(乾隆) 57년(1792)에 제작되었다. 삼장보살탱 도상 연구에 있어서 자료적 가치가 높다.
기장초등학교

기장초등학교(機張初等學校)는 대한민국 부산광역시 기장군 기장읍 동부리에 있는 공립 초등학교이다. 문화재 조사. 2014년 4월부터 기장초등학교 증개축부지(운동장 부지)에 대한 정밀 발굴조사를 한 결과, 이곳에서 조선시대 읍성의 중추 시설인 곡물 출납 및 저장을 담당하는 기관인 사창 추정 건물터를 포함해 조선시대 전·후기 건물터 4동과 타다 남은 곡물, 대량의 기와 및 명문 자기편 등 유물이 발굴됐다.
삼일제약

삼일제약은 1947년 설립한 대한민국의 완제 의약품 제조업체이다. 안과 용제, 소아청소년과 전문의약품을 중점적으로 양산하고 있으며 주요제품은 액티피드, 포리부틴, 부루펜 등이 있다.
강제퇴거의제

강제퇴거의제란 집주인이 의무해태로 인하여 세입자가 주거할 수 없는 상태가 되어 강제퇴거로 의제되는 것을 말한다. 이는 주거주택의 주거적성성 보장을 위반하면서 발생한다. 사례. 원룸에 입주해서 사는 세입자가 웃풍도 심해서 이불을 덮고 누워 있으면 코가 시리고, 이불을 덮지 않고 있으면 발이 시려울 정도이며 욕실은 한번 샤워하면 수증기도 심하고, 환기가 잘 안된다. 현관문은 철문인데 밤낮으로 물방울이 맺혀 있다. 이에 대한 계속된 시정요구에도 시정이 안되면 세입자는 건물에서 퇴거 후 강제퇴거의제를 이유로 소송을 제기할 수 있다.
서울교동초등학교

서울교동초등학교는 대한민국 서울특별시 종로구 경운동에 있는 공립 초등학교이다. 1894년에 개교한 본교 전신인 한성관립교동왕실학교는 최초의 근대 초등교육기관이다. 황실의 자녀들에게 신교육을 실시하기 위하여 대한민국 최초의 근대식 초등교육기관인 관립교동소학교로 개교하였다. 서울경운학교와 부지를 공유한다.
리틀 시저스

리틀 시저스(Little Caesars)는 미국에서 3번째로 큰 피자 체인 브랜드이다. 이 브랜드는 1959년 미시간주에서 처음 시작했으며, 현재 미국을 포함한 아시아, 유럽, 중동, 북미, 남미 등의 28개국에서 운영 중이다. 본사는 디트로이트에 위치해 있다. 사업 지역. 북미. 2008년부터 2015년까지 리틀 시저스는 미국에서 가장 빠른 성장을 보인 피자 브랜드였다. 아시아. 대한민국에서는 두산그룹 계열인 일경식품이 1996년부터 들여와 운영했으나, 1년 만인 1997년에 대한민국의 IMF 외환위기로 인해 철수하였다.