셋째마당 - 랭체인을 활용한 에이전트 개발

※ 본 게시글은 이지스퍼블리싱 출판사의 "Do-it!! LLM을 활용한 AI에이전트 개발 입문" 서적을 참고하여 개인 학습 내용을 정리한 글입니다.

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08장. 랭체인으로 에이전트 만들기

08-1. 랭체인으로 챗봇 만들기

☞ 랭체인이란? 

 . LLM 언어 모델을 기반한 AI 어플리케이션을 쉽게 개발할 수 있도록 도와주는 플랫폼을 일컫는다.

 . 언어 모델, 프롬프트 템플릿, 메모리, 외부 도구(예: 검색, DB, API 호출) 등을 조합해서 “작업 흐름 (chain)”이나 “에이전트 (agent)”를 설계할 수 있게 한다.

 

[ 실습 1. 랭체인과 오픈 AI의 GPT API와 비교하기 ]

Step1. Installation of  Langchain. ( 가상환경 실행 후 진행 ) - 참조 링크 : https://daniel00324.tistory.com/51

pip install langchain

 

 Step2. Installation of OpenAI GPT API module

pip install langchain-openai

 

 

Step3. 환경 설정 ( langchain_chatbot.ipynb 사용 )

 . ChapOpenAI 라이브러리 임포트

 . gpt-4o-mini 모델 사용 선언

from langchain_openai import ChatOpenAI
model = ChatOpenAI(model="gpt-4o-mini")

 

Step4. User Message - HumanMessage를 불러오기

from langchain_core.messages import HumanMessage
model.invoke([HumanMessage(content="안녕? 나는 Daniel이야.")])

 

 

현재 설정으로는 이전 대화내용을 기억하지 못한다!!

  

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[ 실습2. 랭체인으로 멀티턴 대화하기 ]

[ 코드 ]

from openai import OpenAI  # 주석처리
from dotenv import load_dotenv
import os
from langchain_openai import ChatOpenAI
from langchain_core.messages import HumanMessage, AIMessage, SystemMessage


load_dotenv()
api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY")  # 환경 변수에서 API 키 가져오기
client = OpenAI(api_key=api_key)  # 오픈AI 클라이언트의 인스턴스 생성

llm = ChatOpenAI(model="gpt-4o")  # ChatOpenAI 클래스의 인스턴스 생성


# def get_ai_response(messages):
#     response = client.chat.completions.create(
#         model="gpt-4o",  # 응답 생성에 사용할 모델 지정
#         temperature=0.9,  # 응답 생성에 사용할 temperature 설정
#         messages=messages,  # 대화 기록을 입력으로 전달
#     )
#     return response.choices[0].message.content  # 생성된 응답의 내용 반환

messages = [
    # {"role": "system", "content": "너는 사용자를 도와주는 상담사야."},  # 초기 시스템 메시지
    SystemMessage("너는 사용자를 도와주는 상담사야."),  # 초기 시스템 메시지
]

while True:
    user_input = input("사용자: ")  # 사용자 입력 받기

    if user_input == "exit":  # ② 사용자가 대화를 종료하려는지 확인인
        break
    
    messages.append(
        # {"role": "user", "content": user_input} # 주석처리
        HumanMessage(user_input)
    )  # 사용자 메시지를 대화 기록에 추가 
    
    # ai_response = get_ai_response(messages)  # 주석처리
    ai_response = llm.invoke(messages)  # 대화 기록을 기반으로 AI 응답 가져오기
    messages.append(
        # {"role": "assistant", "content": ai_response} # 주석처리
        ai_response
    )  # AI 응답 대화 기록에 추가하기

    print("AI: " + ai_response.content)  # AI 응답 출력

 

[ 실행 결과 - 이전 대화를 기억함을 알 수 있다. ]

 

 

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 [ 코드 - 메세지 히스토리 ]

 

# 01. 히스토리 DB를 사용할 수 있도록 라이브러리 참조

from langchain_core.chat_history import InMemoryChatMessageHistory  # 메모리에 대화 기록을 저장하는 클래스
from langchain_core.runnables.history import RunnableWithMessageHistory  # 메시지 기록을 활용해 실행 가능한 래퍼wrapper 클래스
from langchain_openai import ChatOpenAI  # 오픈AI 모델을 사용하는 랭체인 챗봇 클래스
from langchain_core.messages import HumanMessage

model = ChatOpenAI(model="gpt-4o-mini")

# 세션별 대화 기록을 저장할 딕셔너리
store = {}

# 세션 ID에 따라 대화 기록을 가져오는 함수
def get_session_history(session_id: str):
    # 만약 해당 세션 ID가 store에 없으면, 새로 생성해 추가함
    if session_id not in store:
        store[session_id] = InMemoryChatMessageHistory()  # 메모리에 대화 기록을 저장하는 객체 생성
    return store[session_id]  # 해당 세션의 대화 기록을 반환

# 모델 실행 시 대화 기록을 함께 전달하는 래퍼 객체 생성
with_message_history = RunnableWithMessageHistory(model, get_session_history)

 

#02. 세션 ID 설정 - 첫 대화 이름 소개로 시작

config = {"configurable": {"session_id": "abc2"}}  # 세션 ID를 설정하는 config 객체 생성

response = with_message_history.invoke(
    [HumanMessage(content="안녕? 난 이성용이야.")],
    config=config,
)

print(response.content)

 

#03. 이어서 이름을 물어보자!! ( 이전 대화 내용을 기억할까요?? )

response = with_message_history.invoke(
    [HumanMessage(content="내 이름이 뭐지?")],
    config=config,
)

print(response.content)

 

#04. 세션 아이디를 명기적으로 바꾸어 대화를 나누어 보자!!

config = {"configurable": {"session_id": "abc3"}}

response = with_message_history.invoke(
    [HumanMessage(content="내 이름이 뭐지?")],
    config=config,
)

response.content

 

세션 아이디가 다르기 때문에 이전 세션 지정한 대화 내용은 기억하지 못한다!!

 

#05.  기존 세션 아이디 'abc2' 를 지정하여 대화를 나누어 보자!!

config = {"configurable": {"session_id": "abc2"}}

response = with_message_history.invoke(
    [HumanMessage(content="아까 우리가 무슨 얘기 했지?")],
    config=config,
)

response.content

 

 

 #06. 스트림 방식으로 대화 출력하기

config = {"configurable": {"session_id": "abc2"}}
for r in with_message_history.stream(
    [HumanMessage(content = "내가 어느 나라 사람인지 맞춰보고, 그 나라의 문화에 대해 말해봐")],
    config=config,
):
    print(r.content, end="|")

  

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08-2. LCEL로 체인 만들기

☞ LCEL (LangChain Expression Language)이란? 

 . 랭체인에서 복잡한 작업 흐름을 간단하게 만들고 관리할 수 있는 도구

 . 특징 : ( 참고 -  python.langchain.com )

 

• 내부적으로 런너블(Runnable) 구성 요소들을 조합해 체인 실행을 최적화함. 
• 병렬 실행 지원, 비동기 처리, 스트리밍 및 추적 가능성 등이 장점이다.
• 복잡 흐름이 아닌 간단한 체인 로직에서는 유용하게 쓸 수 있다.

 

[ 실습 1 . 출력 파서와 체인 ]

Step1. GPT에게 역할 부여하고 대화하기

%pip install ipywidgets

from langchain_openai import ChatOpenAI
model = ChatOpenAI(model="gpt-4o-mini")

from langchain_core.messages import HumanMessage, SystemMessage

messages = [
    SystemMessage(content="너는 미녀와 야수에 나오는 미녀야. 그 캐릭터에 맞게 사용자와 대화하라."),
    HumanMessage(content="안녕? 저는 개스톤입니다. 오늘 시간 괜찮으시면 저녁 같이 먹을까요?"),
]

model.invoke(messages)

 

 

Step2. 원하는 출력형태 (텍스트 만)로 출력하기

from langchain_core.output_parsers import StrOutputParser

parser = StrOutputParser()

result = model.invoke(messages)
parser.invoke(result)

 

 

Step3. LECL을 활용하여 간단히 parsing 결과 보기 ( Step2와 비교 )

chain = model | parser
chain.invoke(messages)

  

 

 

[ 실습 2. 프롬프트 템플릿 이용하기 ]

☞ 질문의 주체가 바뀌는 경우, 매번 messages를 수정해야 하겠지만 '프롬프트'를 사용하면 간단히 역할 수정이 가능하다.

Step1.  프롬프트 템플릿 이용하기

from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate

system_template = "너는 {story}에 나오는 {character_a} 역할이다. 그 캐릭터에 맞게 사용자와 대화하라."
human_template = "안녕? 저는 {character_b}입니다. 오늘 시간 괜찮으시면 {activity} 같이 할까요?"

prompt_template = ChatPromptTemplate([
    ("system", system_template),
    ("user", human_template),
])

result = prompt_template.invoke({
    "story": "미녀와 야수",
    "character_a": "미녀",
    "character_b": "야수",
    "activity": "저녁"
})

print(result)

 ( 출력 결과 )

messages=[SystemMessage(content='너는 미녀와 야수에 나오는 미녀 역할이다. 그 캐릭터에 맞게 사용자와 대화하라.', additional_kwargs={}, response_metadata={}), HumanMessage(content='안녕? 저는 야수입니다. 오늘 시간 괜찮으시면 저녁 같이 할까요?', additional_kwargs={}, response_metadata={})]

 

Step2. 랭체인 '|' 연산자 이용하여 체인구성

chain = prompt_template | model | parser

chain.invoke({
    "story": "미녀와 야수",
    "character_a": "미녀",
    "character_b": "야수",
    "activity": "저녁"
})

 

☞ charter_b 를 "야수" 에서 "게스톤"으로 변경하여 실행!!

chain = prompt_template | model | parser

chain.invoke({
    "story": "미녀와 야수",
    "character_a": "미녀",
    "character_b": "개스톤",
    "activity": "저녁"
})

 

Step3. 딕셔너리 형태의 선택형 조건을 통해 반복작업 시, 다양한 결과를 얻어낼 수 있다.

from typing import Literal
from pydantic import BaseModel, Field

class Adlib(BaseModel):
    """스토리 설정과 사용자 입력에 반응하는 대사를 만드는 클래스"""
    answer: str = Field(description="스토리 설정과 사용자와의 대화 기록에 따라 생성된 대사")
    main_emotion: Literal["기쁨", "분노", "슬픔", "공포", "냉소", "불쾌", "중립"] = Field(description="대사의 주요 감정")
    main_emotion_intensity: float = Field(description="대사의 주요 감정의 강도 (0.0 ~ 1.0)")

structured_llm = model.with_structured_output(Adlib)
adlib_chain = prompt_template | structured_llm

adlib_chain.invoke({
    "story": "미녀와 야수",
    "character_a": "벨",
    "character_b": "개스톤",
    "activity": "저녁"
})

  

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08-3. 랭체인 도구로 에이전트 만들기

[ 실습 1. @tool 데코레이터로 랭체인에 함수 연결하기 ]

Step1. 랭체인 스타일로 언어모델 선언 후, .invoke() 메서드 사용해 간단한 프롬프트 입력해 보기

from langchain_openai import ChatOpenAI
from langchain_core.messages import HumanMessage
llm = ChatOpenAI(model="gpt-4o-mini")

llm.invoke([HumanMessage("잘 지냈어?")])

 

 

Step2. "get_current_time" 함수를 랭체인으로 언어모델에 연결하여 시간 파악해 보기

from langchain_core.tools import tool
from datetime import datetime
import pytz

@tool # @tool 데코레이터를 사용하여 함수를 도구로 등록
def get_current_time(timezone: str, location: str) -> str:
    """ 현재 시각을 반환하는 함수

    Args:
        timezone (str): 타임존 (예: 'Asia/Seoul') 실제 존재하는 타임존이어야 함
        location (str): 지역명. 타임존이 모든 지명에 대응되지 않기 때문에 이후 llm 답변 생성에 사용됨
    """
    tz = pytz.timezone(timezone)
    now = datetime.now(tz).strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")
    location_and_local_time = f'{timezone} ({location}) 현재시각 {now} ' # 타임존, 지역명, 현재시각을 문자열로 반환
    print(location_and_local_time)
    return location_and_local_time

 

Step3.  .bind_tools() 메서드로 기존 선언한 언어모델에 도구를 등록할 수 있다.

# 도구를 tools 리스트에 추가하고, tool_dict에도 추가
tools = [get_current_time,]
tool_dict = {"get_current_time": get_current_time,}

# 도구를 모델에 바인딩: 모델에 도구를 바인딩하면, 도구를 사용하여 llm 답변을 생성할 수 있음
llm_with_tools = llm.bind_tools(tools)

 

Step4. llm_tools.invoke(messages) 사용하여 최종 답변 생성하기

from langchain_core.messages import SystemMessage

# (4) 사용자의 질문과 tools 사용하여 llm 답변 생성
messages = [
    SystemMessage("너는 사용자의 질문에 답변을 하기 위해 tools를 사용할 수 있다."),
    HumanMessage("부산은 지금 몇시야?"),
]

# (5) llm_with_tools를 사용하여 사용자의 질문에 대한 llm 답변 생성
response = llm_with_tools.invoke(messages)
messages.append(response)

# (6) 생성된 llm 답변 출력
print(messages)

 

 

 Step5. 함수 실행 및 결과를 문장으로 출력하기

for tool_call in response.tool_calls:
    selected_tool = tool_dict[tool_call["name"]] # (7) tool_dict를 사용하여 도구 함수를 선택
    print(tool_call["args"]) # (8) 도구 호출 시 전달된 인자 출력
    tool_msg = selected_tool.invoke(tool_call) # (9) 도구 함수를 호출하여 결과를 반환
    messages.append(tool_msg)

messages

 

llm_with_tools.invoke(messages)

 

 

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[ 실습 2. 파이단틱 이용하기 ]

☞ 파이단틱 이란?

 . 입력 된 데이터의 유효성과 형식을 검증하고 특정 데이터 형식으로 명확하게 표현할 때 사용하는 라이브러리

 

Step1. 랭체인 ChatOpenAI 라이브러리 설정

from langchain_openai import ChatOpenAI
from langchain_core.messages import HumanMessage
llm = ChatOpenAI(model="gpt-4o-mini")

llm.invoke([HumanMessage("잘 지냈어?")])

 

Step2. @tool 데코레이터 사용하여 함수 등록하기

from langchain_core.tools import tool
from datetime import datetime
import pytz

@tool # @tool 데코레이터를 사용하여 함수를 도구로 등록
def get_current_time(timezone: str, location: str) -> str:
    """ 현재 시각을 반환하는 함수

    Args:
        timezone (str): 타임존 (예: 'Asia/Seoul') 실제 존재하는 타임존이어야 함
        location (str): 지역명. 타임존이 모든 지명에 대응되지 않기 때문에 이후 llm 답변 생성에 사용됨
    """
    tz = pytz.timezone(timezone)
    now = datetime.now(tz).strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")
    location_and_local_time = f'{timezone} ({location}) 현재시각 {now} ' # 타임존, 지역명, 현재시각을 문자열로 반환
    print(location_and_local_time)
    return location_and_local_time

 

 Step3. lm_with_tools 로 필요한 함수 리스트 바인딩하기

# 도구를 tools 리스트에 추가하고, tool_dict에도 추가
tools = [get_current_time,]
tool_dict = {"get_current_time": get_current_time,}

# 도구를 모델에 바인딩: 모델에 도구를 바인딩하면, 도구를 사용하여 llm 답변을 생성할 수 있음
llm_with_tools = llm.bind_tools(tools)

 

Step4. 바인딩한 함수 호출하기

from langchain_core.messages import SystemMessage

# (4) 사용자의 질문과 tools 사용하여 llm 답변 생성
messages = [
    SystemMessage("너는 사용자의 질문에 답변을 하기 위해 tools를 사용할 수 있다."),
    HumanMessage("부산은 지금 몇시야?"),
]

# (5) llm_with_tools를 사용하여 사용자의 질문에 대한 llm 답변 생성
response = llm_with_tools.invoke(messages)
messages.append(response)

# (6) 생성된 llm 답변 출력
print(messages)

 

( 중간 실행 결과 )

[SystemMessage(content='너는 사용자의 질문에 답변을 하기 위해 tools를 사용할 수 있다.', additional_kwargs={}, response_metadata={}), HumanMessage(content='부산은 지금 몇시야?', additional_kwargs={}, response_metadata={}), AIMessage(content='', additional_kwargs={'tool_calls': [{'id': 'call_G1EZ4WCmVRK87sITAxBTVykR', 'function': {'arguments': '{"timezone":"Asia/Seoul","location":"Busan"}', 'name': 'get_current_time'}, 'type': 'function'}], 'refusal': None}, response_metadata={'token_usage': {'completion_tokens': 23, 'prompt_tokens': 135, 'total_tokens': 158, 'completion_tokens_details': {'accepted_prediction_tokens': 0, 'audio_tokens': 0, 'reasoning_tokens': 0, 'rejected_prediction_tokens': 0}, 'prompt_tokens_details': {'audio_tokens': 0, 'cached_tokens': 0}}, 'model_name': 'gpt-4o-mini-2024-07-18', 'system_fingerprint': 'fp_560af6e559', 'id': 'chatcmpl-COyXqf6srzY4uw5sCC85TD6fZlP7o', 'service_tier': 'default', 'finish_reason': 'tool_calls', 'logprobs': None}, id='run--dd745b5b-85fe-47dd-b771-91018e3d2bad-0', tool_calls=[{'name': 'get_current_time', 'args': {'timezone': 'Asia/Seoul', 'location': 'Busan'}, 'id': 'call_G1EZ4WCmVRK87sITAxBTVykR', 'type': 'tool_call'}], usage_metadata={'input_tokens': 135, 'output_tokens': 23, 'total_tokens': 158, 'input_token_details': {'audio': 0, 'cache_read': 0}, 'output_token_details': {'audio': 0, 'reasoning': 0}})]

 

Step5. 함수 실행 결과 메세지로 추가하기

for tool_call in response.tool_calls:
    selected_tool = tool_dict[tool_call["name"]] # (7) tool_dict를 사용하여 도구 함수를 선택
    print(tool_call["args"]) # (8) 도구 호출 시 전달된 인자 출력
    tool_msg = selected_tool.invoke(tool_call) # (9) 도구 함수를 호출하여 결과를 반환
    messages.append(tool_msg)

messages

 

 

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from pydantic import BaseModel, Field

class StockHistoryInput(BaseModel):
    ticker: str = Field(..., title="주식 코드", description="주식 코드 (예: AAPL)")
    period: str = Field(..., title="기간", description="주식 데이터 조회 기간 (예: 1d, 1mo, 1y)")

import yfinance as yf

@tool
def get_yf_stock_history(stock_history_input: StockHistoryInput) -> str:
    """ 주식 종목의 가격 데이터를 조회하는 함수"""
    stock = yf.Ticker(stock_history_input.ticker)
    history = stock.history(period=stock_history_input.period)
    history_md = history.to_markdown() 

    return history_md

tools = [get_current_time, get_yf_stock_history]
tool_dict = {"get_current_time": get_current_time, "get_yf_stock_history": get_yf_stock_history}

llm_with_tools = llm.bind_tools(tools)

 

messages.append(HumanMessage("테슬라는 한달 전에 비해 주가가 올랐나 내렸나?"))

response = llm_with_tools.invoke(messages)
print(response)
messages.append(response)

 

for tool_call in response.tool_calls:
    selected_tool = tool_dict[tool_call["name"]]
    print(tool_call["args"])
    tool_msg = selected_tool.invoke(tool_call)
    messages.append(tool_msg)
    print(tool_msg)

 

llm_with_tools.invoke(messages)

 

[ 결과 보기 ]

AIMessage(content='한 달 전인 2025년 9월 10일에 테슬라(TSLA)의 주가는 $347.79로 마감했습니다. 그리고 현재 주가(2025년 10월 9일)는 $435.54입니다. \n\n따라서, 테슬라의 주가는 한 달 사이에 상승했습니다.', additional_kwargs={'refusal': None}, response_metadata={'token_usage': {'completion_tokens': 73, 'prompt_tokens': 1637, 'total_tokens': 1710, 'completion_tokens_details': {'accepted_prediction_tokens': 0, 'audio_tokens': 0, 'reasoning_tokens': 0, 'rejected_prediction_tokens': 0}, 'prompt_tokens_details': {'audio_tokens': 0, 'cached_tokens': 0}}, 'model_name': 'gpt-4o-mini-2024-07-18', 'system_fingerprint': 'fp_560af6e559', 'id': 'chatcmpl-COym0ybVj2R0KTcMzGtyHRWdv334H', 'service_tier': 'default', 'finish_reason': 'stop', 'logprobs': None}, id='run--22bf7d19-bf0f-4e86-bf34-0a2642a55a73-0', usage_metadata={'input_tokens': 1637, 'output_tokens': 73, 'total_tokens': 1710, 'input_token_details': {'audio': 0, 'cache_read': 0}, 'output_token_details': {'audio': 0, 'reasoning': 0}})

 

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08-4. 스트림 방식으로 출력하기

for c in llm.stream([HumanMessage("잘 지냈어? 한국 사회의 문제점에 대해 이야기해줘.")]):
    print(c.content, end='|')

 

messages = [
    SystemMessage("너는 사용자의 질문에 답변을 하기 위해 tools를 사용할 수 있다."),
    HumanMessage("부산은 지금 몇시야?"),
]

response = llm_with_tools.stream(messages)

# 파편화된 tool_call 청크를 하나로 합치기 
is_first = True
for chunk in response:    
    print("chunk type: ", type(chunk))
    
    if is_first:
        is_first = False
        gathered = chunk
    else:
        gathered += chunk
    
    print("content: ", gathered.content, "tool_call_chunk", gathered.tool_calls)

messages.append(gathered)

gathered

for tool_call in gathered.tool_calls:
    selected_tool = tool_dict[tool_call["name"]] # tool_dict를 사용하여 도구 이름으로 도구 함수를 선택
    print(tool_call["args"]) # 도구 호출 시 전달된 인자 출력
    tool_msg = selected_tool.invoke(tool_call) # 도구 함수를 호출하여 결과를 반환
    messages.append(tool_msg)

messages

for c in llm_with_tools.stream(messages):
    print(c.content, end='|')

 

---

08-5. 스트림릿에 구현하기

[ 실습 1. 랭체인 메모리에 기반한 멀티턴 챗봇 만들기 ]

 - [Trouble-shooting]

  : 하기 User add. 부분을 코딩에 추가해야  ChatOpenAI(model=' ') 의 기능을 사용할 수 있다!!

## User add.
from openai import OpenAI
from dotenv import load_dotenv
import os

load_dotenv()
api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY")
client = OpenAI(api_key=api_key)
##########

 

import streamlit as st

from langchain_openai import ChatOpenAI  # 오픈AI 모델을 사용하는 랭체인 챗봇 클래스
from langchain_core.chat_history import InMemoryChatMessageHistory  # 메모리에 대화 기록을 저장하는 클래스
from langchain_core.runnables.history import RunnableWithMessageHistory  # 메시지 기록을 활용해 실행 가능한 wrapper 클래스
from langchain_core.messages import HumanMessage, AIMessage, SystemMessage

## User add.
from openai import OpenAI
from dotenv import load_dotenv
import os

load_dotenv()
api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY")
client = OpenAI(api_key=api_key)
##########


st.title("💬 Chatbot")

if "messages" not in st.session_state:
    st.session_state["messages"] = [
        SystemMessage("너는 사용자의 질문에 친절이 답하는 AI챗봇이다.")
    ]

# 세션별 대화 기록을 저장할 딕셔너리 대신 session_state 사용
if "store" not in st.session_state:
    st.session_state["store"] = {}

def get_session_history(session_id: str):
    if session_id not in st.session_state["store"]:
        st.session_state["store"][session_id] = InMemoryChatMessageHistory()
    return st.session_state["store"][session_id]

llm = ChatOpenAI(model="gpt-4o-mini")
with_message_history = RunnableWithMessageHistory(llm, get_session_history)

config = {"configurable": {"session_id": "abc2"}}

# 스트림릿 화면에 메시지 출력
for msg in st.session_state.messages:
    if msg:
        if isinstance(msg, SystemMessage):
            st.chat_message("system").write(msg.content)
        elif isinstance(msg, AIMessage):
            st.chat_message("assistant").write(msg.content)
        elif isinstance(msg, HumanMessage):
            st.chat_message("user").write(msg.content)

if prompt := st.chat_input():
    print('user:', prompt)  
    st.session_state.messages.append(HumanMessage(prompt))
    st.chat_message("user").write(prompt)

    response = with_message_history.stream([HumanMessage(prompt)], config=config)

    ai_response_bucket = None
    with st.chat_message("assistant").empty():
        for r in response:
            if ai_response_bucket is None:
                ai_response_bucket = r
            else:
                ai_response_bucket += r
            print(r.content, end='')
            st.markdown(ai_response_bucket.content)

    msg = ai_response_bucket.content
    st.session_state.messages.append(ai_response_bucket)
    print('assistant:', msg)

 

[ Streamlit 실행 ]

streamlit run [Your file.py]

 

---

[ 실습 2. 도구 추가하고 스트림 방식으로 출력하기 ]

[ 코드 ]

import streamlit as st
from langchain_openai import ChatOpenAI
from langchain_core.messages import SystemMessage, HumanMessage, AIMessage, ToolMessage

from langchain_core.tools import tool
from datetime import datetime
import pytz

## User add. OpenAI 인증키 환경설정
from openai import OpenAI
from dotenv import load_dotenv
import os

load_dotenv()
api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY")
client = OpenAI(api_key=api_key)
##########


# 모델 초기화
llm = ChatOpenAI(model="gpt-4o-mini")

# 도구 함수 정의
@tool
def get_current_time(timezone: str, location: str) -> str:
    """현재 시각을 반환하는 함수."""
    try:
        tz = pytz.timezone(timezone)
        now = datetime.now(tz).strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")
        result = f'{timezone} ({location}) 현재시각 {now}'
        print(result)
        return result
    except pytz.UnknownTimeZoneError:
        return f"알 수 없는 타임존: {timezone}"

# 도구 바인딩
tools = [get_current_time]
tool_dict = {"get_current_time": get_current_time}

llm_with_tools = llm.bind_tools(tools)


# 사용자의 메시지 처리하기 위한 함수
def get_ai_response(messages):
    response = llm_with_tools.stream(messages) # ① llm.stream()을 llm_with_tools.stream()로 변경
    
    gathered = None # ②
    for chunk in response:
        yield chunk
        
        if gathered is None: #  ③
            gathered = chunk
        else:
            gathered += chunk
 
    if gathered.tool_calls:
        st.session_state.messages.append(gathered)
        
        for tool_call in gathered.tool_calls:
            selected_tool = tool_dict[tool_call['name']]
            tool_msg = selected_tool.invoke(tool_call) 
            print(tool_msg, type(tool_msg))
            st.session_state.messages.append(tool_msg)
           
        for chunk in get_ai_response(st.session_state.messages):
            yield chunk


# Streamlit 앱
st.title("💬 GPT-4o Langchain Chat")

# 스트림릿 session_state에 메시지 저장
if "messages" not in st.session_state:
    st.session_state["messages"] = [
        SystemMessage("너는 사용자를 돕기 위해 최선을 다하는 인공지능 봇이다. "),  
        AIMessage("How can I help you?")
    ]

# 스트림릿 화면에 메시지 출력
for msg in st.session_state.messages:
    if msg.content:
        if isinstance(msg, SystemMessage):
            st.chat_message("system").write(msg.content)
        elif isinstance(msg, AIMessage):
            st.chat_message("assistant").write(msg.content)
        elif isinstance(msg, HumanMessage):
            st.chat_message("user").write(msg.content)
        elif isinstance(msg, ToolMessage):
            st.chat_message("tool").write(msg.content)


# 사용자 입력 처리
if prompt := st.chat_input():
    st.chat_message("user").write(prompt) # 사용자 메시지 출력
    st.session_state.messages.append(HumanMessage(prompt)) # 사용자 메시지 저장

    response = get_ai_response(st.session_state["messages"])
    
    result = st.chat_message("assistant").write_stream(response) # AI 메시지 출력
    st.session_state["messages"].append(AIMessage(result)) # AI 메시지 저장

 

 ( 실행 결과 )

 

 

 

---

09장. RAG로 문서에 기반해 답변하는 챗봇 만들기

09-1. RAG 란 무엇일까?

 

• 일반적인 LLM은 훈련된 데이터에 기반해 응답을 생성하지만, 이는 지식 시점(cut-off)이나 범위 제한 등이 있다.
• RAG는 사용자의 질의 → 외부 자료 검색(retrieval) → 검색된 자료를 참조하여 응답 생성(generation) 하는 흐름을 추가함으로써, 모델이 최신 정보나 도메인 특화된 지식을 활용하게 한다.
• 즉 “닫힌 책 시험(closed-book)” 방식이 아니라 “열린 책 시험(open-book)” 방식으로 응답을 보강하는 방식이다.

 

[ RAG 의 일반적 흐름 ]

 

• 인덱싱(Indexing)
  참조할 외부 문서나 데이터들을 전처리하고, 벡터 임베딩을 생성하거나 색인화한다. 
• 검색(Retrieval)
  사용자의 질의에 대해 관련 문서 혹은 텍스트 청크를 벡터 유사도 검색, 키워드 검색 등을 통해 찾아낸다. I
• 증강(Augmentation)
  검색된 문서를 질의 프롬프트에 결합하거나 보조 컨텍스트로 제공하여 언어 모델이 이 정보를 참고하게 한다. 
• 생성(Generation)
  모델은 원래 프롬프트 + 검색된 자료를 바탕으로 응답을 생성한다. 생성된 응답에 검색 출처를 포함하거나 인용할 수도 있다.

---

 

1. 토큰화 (Tokenization)

• 문자열(텍스트)을 컴퓨터가 처리할 단위인 토큰(token) 들로 분할하는 과정이다. 
• 토큰 단위는 언어 및 모델 설계에 따라 달라질 수 있다:
    – 단어(word) 수준
    – 서브워드(subword) 수준 (예: “un-”, “##happy”) 
    – 문자(character) 수준 등

토큰화의 목적은 텍스트를 수치화 가능한 단위로 바꾸고, 후속 처리(예: 모델 입력, 빈도 집계, 임베딩 등)를 가능하게 만드는 것이다. 

 

2. 청킹 (Chunking)

• 더 큰 텍스트(문서, 문단 등)를 의미 있는 작은 조각(청크, chunk)으로 나누는 과정이다.
• 청크 단위는 문장 단위나 복수 문장, 의미 단위 등으로 정할 수 있으며, 임베딩 또는 검색을 위한 입력 단위로 많이 활용된다.
• 잘 설계된 청크는 충분한 문맥을 포함하면서도 모델이나 검색 시스템의 제약(토큰 길이 제한 등)을 넘지 않아야 한다.
• 특히 RAG 구조나 벡터 검색 시스템에서는 문서를 청크로 나눈 뒤 각 청크를 임베딩하고, 질의에 대비한 검색 단위로 사용하는 것이 일반적이다.

3. 임베딩 (Embedding)

• 토큰이나 문장, 문서 등의 텍스트 단위를 고정 길이의 실수 벡터(vector) 공간으로 사상(mapping)하는 표현 방식이다.
• 임베딩 공간에서는 의미나 문맥적으로 유사한 단위들이 벡터 간 거리 또는 유사도를 통해 가깝게 위치하게 된다.
• 임베딩은 단순히 단어 수준에만 국한되지 않으며, 문장 임베딩이나 문서 임베딩 등 더 큰 단위를 벡터화하는 것도 가능하다.
• 기존의 원핫 인코딩(one-hot encoding)이나 빈도 기반 벡터보다 훨씬 더 풍부한 의미 관계를 담을 수 있다.

4. 벡터 DB

 

• 벡터 DB는 고차원 벡터(embedding) 을 저장하고 효율적으로 유사도 검색할 수 있게 설계된 데이터베이스이다.
• 단순한 키-밸류 저장소가 아니라, 벡터 간의 거리 계산 (예: 유클리드 거리, 코사인 유사도 등)을 바탕으로 가장 유사한 벡터를 빠르게 찾는 기능이 핵심이다.
• 대규모 문서 집합 (수백만 ~ 수십억 개 embedding) 에서도 실시간 유사도 검색을 가능하게 하기 위해 ANN (Approximate Nearest Neighbors) 알고리즘, HNSW, IVF, PQ 같은 인덱싱 기법들이 종종 사용된다.
• 또한, 메타데이터 필터링, CRUD (생성/조회/수정/삭제), 확장성, 분산 저장 등을 제공하는 엔진 기능이 포함된 경우가 많다.

 

5. 리트리버 (Retriever)

 1) 정의 및 역할

• 리트리버는 질의를 입력받아, 저장된 문서 청크들 중에서 가장 관련성이 높은 것들을 가져오는 역할을 담당하는 구성 요소이다. 
• 리트리버는 내부적으로 질의를 임베딩 → 벡터 DB에서 유사 벡터 검색 → 관련 청크 선택 과정을 거친다.
• 검색된 청크들은 이후 생성 모델(LLM)의 입력 컨텍스트로 결합되어 응답 생성에 참조된다.

 2) 리트리버의 유형

• Dense retriever (밀집 리트리버)
    임베딩 벡터 기반 검색을 사용하는 방식.
• Sparse retriever (희소 리트리버 / 키워드 기반)
    전통적 역색인(inverted index) 방식, 키워드 매칭 중심.
• 하이브리드 retriever
    Dense + Sparse 검색을 합치는 방식으로, 의미 검색과 키워드 검색의 장점을 동시에 활용하는 방식이 많다.

---

[ 관계 요약 & 처리 순서 ]

질의 확장의 처리 흐름은 다음과 같다:

 1. 원본 문서 → (청킹) → 임베딩 → 벡터 DB에 저장 (인덱싱)   
 2. 사용자 질의 → 토큰화 → 질의 임베딩 → 리트리버가 벡터 DB 검색 → 관련 청크 회수  
 3. 회수된 청크 + 원래 질의 → 모델 입력 → 응답 생성  

 

이 흐름을 통해 LLM 기반 시스템, 검색 시스템, 질의응답 시스템 등이 텍스트를 효과적으로 처리하고 의미를 활용할 수 있게 된다.

---

09-2. RAG 기반한 챗봇 구현하기

[ 실습 1. PDF 파일 텍스트로 변환 후, 청크 단위로 쪼개기 ]

Step1. 라이브러리 임포트

%pip install PyMuPDF pypdf langchain langchain_community transformers==4.43.1

...
ERROR: pip's dependency resolver does not currently take into account all the packages that are installed. This behaviour is the source of the following dependency conflicts.
transformers 4.42.4 requires numpy<2.0,>=1.17, but you have numpy 2.3.3 which is incompatible.
Successfully installed dataclasses-json-0.6.7 httpx-sse-0.4.2 langchain_community-0.3.31 marshmallow-3.26.1 mypy-extensions-1.1.0 numpy-2.3.3 pydantic-settings-2.11.0 pypdf-6.1.1 typing-inspect-0.9.0
Note: you may need to restart the kernel to use updated packages.

☞ Trouble shooting :  현재 transformers == 4.42.4 -> pip install transformers==4.43.1

 

 Step2. PDF 파일 읽어오기

☞ 하기 2개의 파일을 다운로드 하여 경로에 복사한다.

1) [OneNYC 2050 Building a Strong and Fair City ]

 - https://a860-gpp.nyc.gov/concern/parent/gx42mm584/file_sets/1z40kw69m

 

2) [2040 서울도시기본계획] 

 - https://urban.seoul.go.kr/view/html/PMNU5020400001?booksType=BK0300

 

from langchain_community.document_loaders import PyPDFLoader

# PDF 파일을 읽어서 텍스트 데이터를 추출합니다.
loader = PyPDFLoader("/Users/daniel0324/Workspace/AI_agent/doit/gpt_agent_2025_easyspub/chap09/data/OneNYC_2050_Strategic_Plan.pdf")
data_nyc = loader.load()
print(data_nyc)

 

 Step3. 텍스트 청크로 나누기

from langchain_text_splitters import RecursiveCharacterTextSplitter

# 텍스트 데이터를 1000자 단위로 나눕니다. overlap은 100자로 설정합니다.
text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(chunk_size=1000, chunk_overlap=100)
all_splits = text_splitter.split_documents(data_nyc)

 

Step4. 청크 출력하기

for i, split in enumerate(all_splits):
    print(f"Split {i+1}:------------------------------------\n")
    print(split)

 

Step5. splitted Chunk 타입 확인 및 출력

print(type(all_splits[0]))

loader_seoul = PyPDFLoader('/Users/daniel0324/Workspace/AI_agent/doit/gpt_agent_2025_easyspub/chap09/data/OneNYC_2050_Strategic_Plan.pdf')
data_seoul = loader_seoul.load()
seoul_splits = text_splitter.split_documents(data_seoul)
for i, split in enumerate(seoul_splits):
    print(f"Split {i+1}:------------------------------------")
    print(split)

 

 

 

Step6. 오버랩 처리 후 청크 출력하기

print(seoul_splits[50].page_content)
print('----------------------')
print(seoul_splits[51].page_content)

## 앞 청크에 뒷 청크 100 라인 오버랩 시키기
for i in range(len(seoul_splits) - 1):
    seoul_splits[i].page_content += "\n"+ seoul_splits[i + 1].page_content[:100]

print(seoul_splits[50].page_content)
print('----------------------')
print(seoul_splits[51].page_content)

 

print(len(all_splits))
all_splits.extend(seoul_splits)
print(len(all_splits))
'''
1023
2046
'''

 

 

[ 실습 2. 오픈AI 임베딩 모델 사용하기 ]

Step0. chroma DB 사용을 위한 라이브러리 설치 및  OpenAIEmbeddings 임포트

%pip install langchain_chroma langchain_openai

 

## 사전 라이브러리 임포트 및 OpenAI 사용을 위한 키 인증 환경 구성

from langchain_openai import OpenAIEmbeddings 
from dotenv import load_dotenv
import os

load_dotenv()

OPENAI_API_KEY = os.getenv('OPENAI_API_KEY')

embedding = OpenAIEmbeddings(model='text-embedding-3-large', api_key=OPENAI_API_KEY)
v = embedding.embed_query("뉴욕의 온실가스 저감 정책은 뭐야?")
print(v)
print(len(v))

 

Step1. 벡터 DB 설정 ( chroma DB )

from langchain_chroma import Chroma
import os

persist_directory = '../chroma_store'	

# 저장된 크로마 DB가 없다면 새로 만들기
if not os.path.exists(persist_directory):
    print("Creating new Chroma store")
    vectorstore = Chroma.from_documents(
        documents=all_splits,
        embedding=embedding,
        persist_directory=persist_directory
    )

else:
    print("Loading existing Chroma store")
    vectorstore = Chroma(		
        persist_directory=persist_directory, 
        embedding_function=embedding
    )

 Step2.  임베딩 DB 사용해 보기

retriever = vectorstore.as_retriever(k=3)
docs = retriever.invoke("서울시의 환경 정책에 대해 궁금해")

for d in docs:
    print(d)
    print('------')

 

 

[ 실습 2. 주어진 청크 기반으로 언어 모델로 답변 생성하기 ]

 

[ 코드 설명 ]

1) MessagePlaceholder : 사용자 메시지와 같은 동적 데이터를 프롬프트에 삽입하기 위해 사용하는 클래스

2) create_stuff_documents_chain : 여러 텍스트를 결합해 답변 생성 체인을 만드는 함수

3) OpenAI GPT  사용하기 위한 설정

4) 답변 생성 시 사용할 프롬프트 템플릿 생성

5) 시스템 역할 설정 및 시스템 답변의 프롬프팅 설정

6) 'messages'를 placeholder로 사용하여 사용자가 동적으로 입력하는 내용에 대한 답변 생성할 수 있도록 지정

from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate, MessagesPlaceholder # ①
from langchain.chains.combine_documents import create_stuff_documents_chain # ②
from langchain_openai import ChatOpenAI # ③

chat = ChatOpenAI(model="gpt-4o-mini") # ③

# ④
question_answering_prompt = ChatPromptTemplate.from_messages(
    [
        ( # ⑤
            "system",
            "사용자의 질문에 대해 아래 context에 기반하여 답변하라.:\n\n{context}",
        ),
        MessagesPlaceholder(variable_name="messages"), # ⑥
    ]
)

document_chain = create_stuff_documents_chain(chat, question_answering_prompt) # ⑦

 

☞ 메시지 저장하고 답변 출력하기

from langchain.memory import ChatMessageHistory

# 채팅 메시지 저장할 메모리 객체 생성
chat_history = ChatMessageHistory() 
# 사용자 질문을 메모리에 저장
chat_history.add_user_message("서울시의 온실가스 저감 정책에 대해 알려줘.") 

# 문서 검색하고 답변 생성
answer = document_chain.invoke(
    {
        "messages": chat_history.messages,
        "context": docs,
    }
)

# 생성된 답변 메모리에 저장
chat_history.add_ai_message(answer) 

print(answer)

 

 

## 대화 기록 출력하기
for m in chat_history.messages:
    print(m)

 

( 실행 결과 )

content='서울시의 온실가스 저감 정책에 대해 알려줘.' additional_kwargs={} response_metadata={}
content='서울시는 온실가스 저감을 위해 여러 가지 정책을 추진하고 있습니다. 주로 다음과 같은 주요 분야에서 노력하고 있습니다:\n\n1. **재생 에너지 확대**: 서울시는 태양광 및 풍력 등의 재생 에너지를 확대하여 전력 생산의 일부를 친환경적으로 변화시키고 있습니다.\n\n2. **녹색교통 정책**: 대중교통 이용 촉진, 전기차 및 수소차 보급 확대, 자전거 및 도보 환경 개선 등을 통해 교통 분야에서의 온실가스 배출을 줄이고 있습니다.\n\n3. **건물 에너지 효율화**: 기존 건물의 에너지 성능을 높이고, 신규 건물에 대해 에너지 효율 기준을 강화하여 전체 에너지 소비를 감소시키는 정책을 시행하고 있습니다.\n\n4. **스마트 그리드 및 에너지 관리 시스템**: 에너지 소비를 효율적으로 관리하고 최적화하기 위해 스마트 그리드와 같은 최신 기술을 도입하고 있습니다.\n\n5. **탄소중립 목표 설정**: 서울시는 2050년까지 탄소중립을 실현하기 위한 실천적 로드맵을 세우고, 이에 따른 세부 실행 계획을 수립하고 있습니다.\n\n이와 더불어, 시민 참여를 유도하고, 다양한 교육 프로그램 및 캠페인을 통해 친환경 생활을 촉진하는 노력도 기울이고 있습니다.' additional_kwargs={} response_metadata={}

[ 실습 3. 질의 확장 구현하기 ]

Step1. 라이브러리 임포트 ( StrOutputParser : 언어 모델이 생성한 답변을 문자열로 변환 )

from langchain_core.output_parsers import StrOutputParser # 문자열 출력 파서를 불러옵니다.

 

Step2. 구체적인 질문으로 바꾸기

query_for_nyc = "뉴욕은?"

# query augmentation 
# 기존 대화 내용을 활용해 query_augmentation 수행
query_augmentation_prompt = ChatPromptTemplate.from_messages(
    [
        MessagesPlaceholder(variable_name="messages"), # 기존 대화 내용
        (
            "system",
            "기존의 대화 내용을 활용하여 사용자의 아래 질문의 의도를 파악하여 명료한 한 문장의 질문으로 변환하라. 대명사나 이, 저, 그와 같은 표현을 명확한 명사로 표현하라. :\n\n{query}",
        ),
    ]
)

  

Step3. 결과 문자열로 변환하는 체인 생성

query_augmentation_chain = query_augmentation_prompt | chat | StrOutputParser()

 

 

Step4. 질문 구체화 하기

augmented_query = query_augmentation_chain.invoke({
    "messages": chat_history.messages,
    "query": query_for_nyc  
})

print(augmented_query)

 

Step5. 리트리버 실행하고 결과 출력하기

docs = retriever.invoke(augmented_query)

for d in docs:
    print(d)
    print('------')

 

 

Step6. 선행 정의된 질의를 언어 모델을 통해 답변 생성 결과 확인하기

chat_history.add_user_message(query_for_nyc) # query_for_nyc에 "뉴욕은?" 추가

answer = document_chain.invoke(
    {
        "messages": chat_history.messages,
        "context": docs,
    }
)

# 생성된 답변 메모리에 저장
chat_history.add_ai_message(answer) 

print(answer)

 

 

 

---

09-3. 스트림릿으로 챗봇 완성하기

[ 실습 1. 기본 스티림릿 코드에 리트리버 추가하기 ]

1. 크로마 DB와 임베딩 모델 활용한 질의 응답 시스템 만들기

## User add. setting OpenAI_API_KEY
from dotenv import load_dotenv
import os

load_dotenv()

OPENAI_API_KEY = os.getenv('OPENAI_API_KEY')

# 임베딩 모델 선언하기
from langchain_openai import OpenAIEmbeddings
embedding = OpenAIEmbeddings(model='text-embedding-3-large', api_key=OPENAI_API_KEY)

# 언어 모델 불러오기
from langchain_openai import ChatOpenAI
llm = ChatOpenAI(model="gpt-4o")

# Load Chroma store
from langchain_chroma import Chroma
print("Loading existing Chroma store")
persist_directory = '/Users/daniel0324/Workspace/AI_agent/doit/gpt_agent_2025_easyspub/chap09/chroma_store'

vectorstore = Chroma(
    persist_directory=persist_directory, 
    embedding_function=embedding
)

# Create retriever
retriever = vectorstore.as_retriever(k=3)

# Create document chain
from langchain.chains.combine_documents import create_stuff_documents_chain
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate, MessagesPlaceholder
from langchain_core.output_parsers import StrOutputParser # 문자열 출력 파서를 불러옵니다.

question_answering_prompt = ChatPromptTemplate.from_messages(
    [
        (
            "system",
            "사용자의 질문에 대해 아래 context에 기반하여 답변하라.:\n\n{context}",
        ),
        MessagesPlaceholder(variable_name="messages"),
    ]
)

document_chain = create_stuff_documents_chain(llm, question_answering_prompt) | StrOutputParser()

# query augmentation chain
query_augmentation_prompt = ChatPromptTemplate.from_messages(
    [
        MessagesPlaceholder(variable_name="messages"), # 기존 대화 내용
        (
            "system",
            "기존의 대화 내용을 활용하여 사용자의 아래 질문의 의도를 파악하여 명료한 한 문장의 질문으로 변환하라. 대명사나 이, 저, 그와 같은 표현을 명확한 명사로 표현하라. :\n\n{query}",
        ),
    ]
)

query_augmentation_chain = query_augmentation_prompt | llm | StrOutputParser()

 

 2. 질의 확장기능 추가 ( OpenAI_API_KEY 사용환경 설정 및 llm 객체 호출 시, api_key 업데이트 )

## User add. setting OpenAI_API_KEY
from dotenv import load_dotenv
import os

load_dotenv()

OPENAI_API_KEY = os.getenv('OPENAI_API_KEY')
#######################

import streamlit as st
from langchain_openai import ChatOpenAI
from langchain_core.messages import SystemMessage, HumanMessage, AIMessage, ToolMessage
import retriever


# 모델 초기화
llm = ChatOpenAI(model="gpt-4o-mini", api_key=OPENAI_API_KEY)

# 사용자의 메시지 처리하기 위한 함수
def get_ai_response(messages, docs):    
    response = retriever.document_chain.stream({
        "messages": messages,
        "context": docs
    })

    for chunk in response:
        yield chunk

# Streamlit 앱
st.title("💬 GPT-4o Langchain Chat")

# 스트림릿 session_state에 메시지 저장
if "messages" not in st.session_state:
    st.session_state["messages"] = [
        SystemMessage("너는 문서에 기반해 답변하는 도시 정책 전문가야 "),  
        AIMessage("How can I help you?")
    ]

# 스트림릿 화면에 메시지 출력
for msg in st.session_state.messages:
    if msg.content:
        if isinstance(msg, SystemMessage):
            st.chat_message("system").write(msg.content)
        elif isinstance(msg, AIMessage):
            st.chat_message("assistant").write(msg.content)
        elif isinstance(msg, HumanMessage):
            st.chat_message("user").write(msg.content)

# 사용자 입력 처리
if prompt := st.chat_input():
    st.chat_message("user").write(prompt) # 사용자 메시지 출력
    st.session_state.messages.append(HumanMessage(prompt)) # 사용자 메시지 저장

    augmented_query = retriever.query_augmentation_chain.invoke({
        "messages": st.session_state["messages"],
        "query": prompt,
    })
    print("augmented_query\t", augmented_query)

    # 관련 문서 검색
    print("관련 문서 검색")
    docs = retriever.retriever.invoke(f"{prompt}\n{augmented_query}")

    for doc in docs:
        print('---------------')
        print(doc)   
        with st.expander(f"**문서:** {doc.metadata.get('source', '알 수 없음')}"):
            # 파일명과 페이지 정보 표시
            st.write(f"**page:**{doc.metadata.get('page', '')}")
            st.write(doc.page_content)
    print("===============")

    with st.spinner(f"AI가 답변을 준비 중입니다... '{augmented_query}'"):
        response = get_ai_response(st.session_state["messages"], docs)
        result = st.chat_message("assistant").write_stream(response) # AI 메시지 출력
    st.session_state["messages"].append(AIMessage(result)) # AI 메시지 저장

 

( 실행 결과 )

 

---

10장. 인터넷 검색을 활용해 답변하는 챗봇 만들기

10-1. 인터넷 검색 후 답변하기 - 덕덕고 검색

[ 실습 1. GPT에 인터넷 검색 기능 추가 하기 ]

 1. 최신 정보 알려주지 못하는 GPT 

 

2. 덕덕고 검색 패키지 설치

%pip install -U duckduckgo-search

 

%pip install -U ddgs

 

3. 덕덕고 검색 테스트 하기

from langchain_community.tools import DuckDuckGoSearchResults 

search = DuckDuckGoSearchResults(results_separator=';\n')
docs = search.invoke("2025년 현대자동차 미국 시장 전망은 어떻게 되나요?")

print(docs)

 

( 실행 결과 )

snippet: 1 day ago · 2025년 런던 사우스엔드공항 항공기 추락 사고가 일어났다. KBO 리그 키움 히어로즈 의 홍원기 와 고형욱 이 성적 부진 끝에 경질되었다., title: 2025 년 - 위키백과, 우리 모두의 백과사전, link: https://ko.wikipedia.org/wiki/2025년;
snippet: 2025년 대한민국 공휴일을 쉽게 볼 수 있도록 정리해 보았습니다., title: 2025년 공휴일 - superkts.com, link: https://superkts.com/day/holiday/2025;
snippet: 현대자동차 최종 기다리고 있는데 너무 긴장됩니다…문과는 최종 면접 경쟁률이 어떻게 되나요 ?, title: 블라인드 | 이직·커리어: 현대자동차 최종 면접, link: https://www.teamblind.com/kr/post/현대자동차-최종-면접-Ojf6ebRt;
snippet: 현대자동차 미국 앨라배마(Alabama) 공장 현대자동차 미국 앨라배마(Alabama) 공장. 그렇다면 이제 미국에서는 어디에 공장을 짓고 어떤 성과를 내고 있는지 알아볼까요?, title: 타고 : 한국 자동차 산업의 역사, 현대자동차, link: https://tago.kr/story/hyundai.htm

 

4. 질의 확장 구현

from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate, MessagesPlaceholder

question_answering_prompt = ChatPromptTemplate.from_messages(
    [
        (
            "system",
            "사용자의 질문에 대해 아래 context에 기반하여 답변하라.:\n\n{context}",
        ),
        MessagesPlaceholder(variable_name="messages"),
    ]
)

document_chain = question_answering_prompt | model

 

 

5. 메시지 저장하고 답변 생성 후 출력하기

from langchain.memory import ChatMessageHistory

# 채팅 메시지를 저장할 메모리 객체 생성
chat_history = ChatMessageHistory() 
# 사용자 질문을 메모리에 저장
chat_history.add_user_message("2025년 현대자동차 미국 시장 전망은 어떻게 되나요?") 

# 문서 검색하고 답변 생성
answer = document_chain.invoke(
    {
        "messages": chat_history.messages,
        "context": docs,
    }
)

# 생성된 답변을 메모리에 저장
chat_history.add_ai_message(answer) 

print(answer)

 

( 실행 결과 )

content='현재로서는 2025년 현대자동차의 미국 시장 전망에 대한 구체적인 데이터나 예측이 없습니다. 그러나 현대자동차가 미국 앨라배마에 공장을 운영하고 있고, 지속적으로 미국 시장에서의 입지를 강화하고 있다는 점을 고려할 때, 향후 몇 년 동안 긍정적인 성장을 이어갈 가능성이 높습니다. 전기차 및 친환경 차량에 대한 수요 증가와 함께 현대차가 이러한 트렌드에 어떻게 대응할지에 따라 성과가 달라질 수 있습니다. 구체적인 전망은 해당 기간의 시장 동향과 현대차의 전략적 결정에 달려 있을 것입니다.' additional_kwargs={'refusal': None} response_metadata={'token_usage': {'completion_tokens': 140, 'prompt_tokens': 349, 'total_tokens': 489, 'completion_tokens_details': {'accepted_prediction_tokens': 0, 'audio_tokens': 0, 'reasoning_tokens': 0, 'rejected_prediction_tokens': 0}, 'prompt_tokens_details': {'audio_tokens': 0, 'cached_tokens': 0}}, 'model_name': 'gpt-4o-mini-2024-07-18', 'system_fingerprint': 'fp_560af6e559', 'id': 'chatcmpl-CP2CS8bMNxCaHjqcWMAoKbvdPzPKN', 'service_tier': 'default', 'finish_reason': 'stop', 'logprobs': None} id='run--2eb37d65-e43b-476d-b322-9211d386ae08-0' usage_metadata={'input_tokens': 349, 'output_tokens': 140, 'total_tokens': 489, 'input_token_details': {'audio': 0, 'cache_read': 0}, 'output_token_details': {'audio': 0, 'reasoning': 0}}

  

[ 실습 2. 검색 기능에 옵션 설정하기 ]

1. 지역 및 검색 기간 설정

# DuckDuckGo API wrapper를 사용하여 검색할 때 검색 매개변수를 설정하기 위한 클래스 import
from langchain_community.utilities import DuckDuckGoSearchAPIWrapper

# 한국 지역("kr-kr")을 기준, 최근 일주일("w") 내의 검색 결과를 가져오도록 초기화
wrapper = DuckDuckGoSearchAPIWrapper(region="kr-kr", time="w")

 

2. 검색 범위는 news 로 지정

# 검색 기능을 위한 DuckDuckGoSearchResults 초기화
search = DuckDuckGoSearchResults(
    api_wrapper=wrapper,      # 앞에서 정의한 API wrapper를 사용
    source="news",            # 뉴스 소스에서만 검색하도록 지정
    results_separator=';\n'   # 결과 항목 사이에 구분자 사용 (세미콜론과 줄바꿈)
)

 

3. 검색 결과 반환하고 출력하기

# "로제의 신곡 APT에 대한 반응"을 검색하고 결과를 docs에 저장
docs = search.invoke("로제의 신곡 아파트(APT)에 대한 반응은 어떻게 되나요?")

# 검색 결과 출력
print(docs)

 

 ( 실행 결과 )

snippet: 12 hours ago - Additionally, the song has been credited with reviving interest in Yoon Soo-il's 1982 hit "Apartment" (아파트), which has seen a 190% streaming increase on Genie Music following the release of Rosé and Bruno Mars' duet. In a phone interview with Yonhap News, Yoon expressed gratitude for ..., title: Wikipedia Apt. (song) - Wikipedia, link: https://en.wikipedia.org/wiki/Apt._(song);
snippet: 1 week ago - 로제가 파리패션위크 '생 로랑 2026 SS 패션쇼'에서 인종차별을 당했다는 논란이 있었던 가운데, 마돈나가 공개한 사진을 통해 로제가 사실은 '센터'였다는 사실 …, title: News1 로제가 센터였네…마돈나가 올린 패션쇼 사진 속 로제의 위치 [N이슈], link: https://www.news1.kr/amp/entertain/celebrity-topic/5934777;
snippet: 1 week ago - 이후 논란을 의식한 듯 로제의 단독 사진 3장을 올렸지만, 팬들의 분노는 쉽게 가라앉지 않았다 ., title: Starnews Korea 로제 사진만 쏙 빠졌다..英 매거진 인종차별 논란 사과 "의도 無"[스타이슈] | 스타뉴스, link: https://www.starnewskorea.com/star/2025/10/03/2025100310283736369;
snippet: 1 week ago - 공개된 사진 속에는 세계적인 명사들 사이에서 환하게 미소 짓고 있는 로제의 모습이 담겼다 . 로제가 등장한 이 사진은 패션위크의 주요 행사인 생로랑 쇼다., title: Mt "로제가 주인공" 인종차별 논란 의식했나...마돈나가 올린 '반전 사진' - 머니투데이, link: https://www.mt.co.kr/world/2025/10/04/2025100417023549059

 

# DuckDuckGo를 이용해 ytn.co.kr 사이트에서 로제의 신곡 APT에 대한 내용을 검색
docs = search.invoke("site:ytn.co.kr 로제의 신곡 아파트(APT)에 대한 반응은 어떻게 되나요?")
docs

 

( 실행 결과 )

"snippet: 4 days ago - YTN VOD, 클립영상 한 눈에 보고 즐기기, title: YTN 뉴스와이드 | YTN, link: https://www.ytn.co.kr/replay/view.php?idx=14&key=71090;\nsnippet: 4 days ago - 대한민국 24시간 뉴스 방송채널, 실시간 속보 및 제보하기, 분야별 뉴스, 방송 프로그램 다시보기, title: YTN [TV프로그램] 뉴스와이드 | YTN, link: https://www.ytn.co.kr/replay/list.php?idx=14;\nsnippet: 4 days ago - 추석을 맞은 남산 한옥마을.흐리고 비가 내리는 궂은 날씨지만 마을 곳곳에 한가위 분위기가 가득합니다.한옥마을을 찾은 가족 단위 시민들은 모처럼 전통놀이를 즐기며 ..., title: YTN [자막뉴스] 22호 태풍 '할롱' 북상...주 후반 '조마조마' | YTN, link: https://www.ytn.co.kr/_ln/0134_202510061917414230;\nsnippet: 1 day ago - 우크라이나 체르니히우 석유 저장소가 러시아의 드론 공격을 받아 화염에 휩싸였습니다.소방관들이 사투를 벌이며 불길을 잡아보려 하지만 역부족입니다.우크라이나는 러..., title: YTN [자막뉴스] 미국마저 위협하는 러시아...소용돌이에 갇힌 유럽 | YTN, link: https://www.ytn.co.kr/_ln/0134_202510091535349524"

 

 

[ 실습 3. 기사 링크 가져오기 ]

1. 링크 확인하기

# 검색 결과의 링크들을 저장할 빈 리스트 초기화
links = []

# 검색 결과를 세미콜론과 줄바꿈 기준으로 분리하고, 각 결과 항목에서 링크를 추출
for doc in docs.split(";\n"):
    print(doc)  # 각 검색 결과 항목을 출력하여 확인
    link = doc.split("link:")[1].strip()  # 각 항목에서 'link:' 이후의 URL 부분만 추출
    links.append(link)  # 추출한 링크를 리스트에 추가

# 모든 링크를 출력
print(links)

 

2. 비동기 함수 활용하여 웹페이지 읽어오기

# Langchain의 WebBaseLoader를 사용하여 웹 페이지의 내용을 불러옵니다.
from langchain_community.document_loaders import WebBaseLoader

# WebBaseLoader 객체를 생성. 'links'는 웹 페이지의 URL 목록을 담고 있는 변수
# bs_get_text_kwargs는 BeautifulSoup의 get_text() 메소드에 전달될 추가 인자
loader = WebBaseLoader(
    web_paths=links,  # 웹 페이지의 링크 목록을 지정
    bs_get_text_kwargs={
        "strip": True  # 웹 페이지에서 텍스트를 가져올 때 앞뒤의 공백을 제거
    },
)

# 비동기로 웹 페이지의 내용을 로드하고, 각 문서를 page_contents 리스트에 추가
page_contents = []  # 각 웹 페이지의 내용을 저장할 리스트입니다.
async for doc in loader.alazy_load():
    page_contents.append(doc)  # 불러온 문서를 page_contents 리스트에 추가

# page_contents에 있는 각 웹 페이지의 내용을 출력
for content in page_contents:
    print(content)  # 웹 페이지의 내용을 출력
    print('--------------')  # 페이지 구분을 위해 구분선을 출력

 

 

---

10-2. 자료 조사 후 기사 쓰기 - 타빌리 검색

[ 실습 1 . 타빌리 활용하기 ]

1. 타빌리 홈페이지 접속하여 로그인 후, API 키 복사

 - https://tavily.com

 

2. 복사한 키 .env 파일에 붙여 넣기

 

3. Jupyter notebook 에서 tavily-python 설치하기

%pip install tavily-python

 

 

4. TavilSearchResults  설치하기

from langchain_community.tools import TavilySearchResults

tavily_search = TavilySearchResults(
    max_results=5
)

 

5. 질문하기

res = tavily_search.invoke({"query": "2025 한국 경제 전망"})
for r in res:
    print(r)

 

( 실행 결과 ) 

{'title': '경제전망보고서(2025년 8월) - 한국은행', 'url': 'https://www.bok.or.kr/portal/bbs/P0002359/view.do?menuNo=200066&nttId=10093259', 'content': '경제전망보고서(2025년 8월) · 1. 주요 여건 점검 - 대외여건 - 대내여건 - 전망의 주요 전제 · 2. 거시경제 전망 - 경제성장 - 경상수지 - 물 가 - 고 용 · 3. 전망의 리스크', 'score': 0.98105}
{'title': '2025년 국내외 경제전망 : 삼일회계법인 - PwC', 'url': 'https://www.pwc.com/kr/ko/insights/samil-insight/economic-outlook2025.html', 'content': 'Sustainability Platform About Samil PwC > 2025년 글로벌 경제 전망 * **’25년 글로벌 경제 전망을 변동시킬 주요한 요인은 ① 트럼프 2.0 ② 재정/통화정책의 충돌 ③ 거시경제 불확실성 ④ 지정학/지경학 리스크 ⑤ 중국 리스크 ⑥ AI 발전에 따른 생산성 향상** ☞ 해당 요소들의 부정적 발현 가능성이 높은 가운데, 시장 컨센서스 대비 낮은 성장률·더딘 인플레이션 안정화·금리하락 지연·고환율이 나타날 수 있음에 유의 * **’25년 한국 경제 전망을 변동시킬 주요한 요인은 ① 글로벌 환경 ② 회복 탄력성\xa0 ③ 달러 향방과 원/달러 환율 ④ 내수 회복 여부** ☞ 해당 요소들의 부정적 발현 가능성 높은 가운데, 시장 예상 대비 낮은 1% 후반대의 성장률·높은 원/달러 환율 전망. | ①\xa0글로벌 환경 | 높음 | 하락 | 상승 | 상승 | 상승 |', 'score': 0.98066}
{'title': '2025년 경제정책방향 | 보도·참고자료 - 기획재정부', 'url': 'https://www.moef.go.kr/nw/nes/detailNesDtaView.do?searchBbsId1=MOSFBBS_000000000028&searchNttId1=MOSF_000000000072033&menuNo=4010100', 'content': '바로가기 메뉴 :   본문 바로가기 :   메인메뉴 바로가기 이 누리집은 대한민국 공식 전자정부 누리집입니다 - 정보공개청구*새창*") - 한 눈에 보는 정책*새창*") - 2025년 세제개편안*새창*") - 대외경제협력기금 - 통계 관련 누리집 - 국고보조금 총괄 현황 - 기획재정부 민원사무 현황 - 규제개혁신문고*새창*") - 규제정보포털*새창*") - 국민참여예산*새창*") + 세법해석 * 정책 * 기획재정부 홈으로 *조회 수 아이콘*159,257 *다운로드 수 아이콘*6,331 * 250101 2025 경제정책방향 보도자료.hwpx 다운로드*다운로드 아이콘* * 250101 2025 경제정책방향 보도자료.pdf 다운로드*다운로드 아이콘* 다운로드*다운로드 아이콘* * 별첨2\\_250101 2025년 경제정책방향.pdf 다운로드*다운로드 아이콘* 전체 다운로드*다운로드 아이콘* * 250101 2025 경제정책방향 보도자료.hwpx 다운로드*다운로드 아이콘* * 250101 2025 경제정책방향 보도자료.pdf 다운로드*다운로드 아이콘* 다운로드*다운로드 아이콘* * 별첨2\\_250101 2025년 경제정책방향.pdf 다운로드*다운로드 아이콘* 전체 다운로드*다운로드 아이콘* 이 페이지에서 제공하는 정보에 만족하셨습니까? ## 관련 누리집 * 협동조합 * 대외경제협력기금(EDCF) 새창열림")', 'score': 0.97689}
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6. 가독성 있게 출력하기

from IPython.display import JSON
JSON(res).data

 

( 실행 결과 ) 

[{'title': '경제전망보고서(2025년 8월) - 한국은행',
  'url': 'https://www.bok.or.kr/portal/bbs/P0002359/view.do?menuNo=200066&nttId=10093259',
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  'score': 0.97109}]

 

7. 웹 페이지 전문 불러오기

from tavily import TavilyClient

client = TavilyClient()

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   'title': '2025년 국내외 경제전망 : 삼일회계법인 - PwC',
   'content': '> 2025년 한국 경제 전망\n\n 시장은 금년 대비 낮은 수준의 성장 속, 인플레이션 하향 안정화 및 금리 인하 전망\n  + 성장률: 금년보다 낮은, 잠재성장률 수준 성장 전망 (’23년 1.4% → ’24년E 2.2% → ’25년E 2.0%, IMF)\n 트럼프 2.0으로 한국 경제를 둘러싼 대외 환경이 불리한 방향으로 변화하며, 하방 위험 가중\n ’25년 한국 경제 전망을 변동시킬 주요한 요인은 ① 글로벌 환경 ② 회복 탄력성  ③ 달러 향방과 원/달러 환율 ④ 내수 회복 여부 ☞ 해당 요소들의 부정적 발현 가능성 높은 가운데, 시장 예상 대비 낮은 1% 후반대의 성장률·높은 원/달러 환율 전망. 또한, 수입 물가 상승으로 인플레이션 우려와 금리인하 기조 간 충돌 예상\n\n글로벌 경제 전망 종합 [...] |  |  |  |  |  |  |\n ---  ---  --- |\n|  | 가능성 | 경제성장률 | 인플레이션 | 금리 | 원/달러 환율 |\n| 컨센서스 |  | +2.0% | +2.0% | -0.5%pt\\ (기준금리) | -3.6%\\ |\n| 변동요인 |  |  |  |  |  |\n| ① 글로벌 환경 | 높음 | 하락 | 상승 | 상승 | 상승 |\n| ② 약한 회복 탄력성 | 중간 | 하락 | 하락 | 하락 | 상승 |\n| ③ 달러 향방 (높은 원/달러 환율 지속) | 중간 | 하락 | 상승 | 상승 | 상승 |\n| ④ 내수 회복 지연 | 높음 | 하락 | 하락 | 하락 | 상승 |\n| 컨선세스 대비 효과 종합 |  | 하락 | 혼조 | 혼조 | 상승 |\n\n\\ 현재(’24.11.20) 수치 대비 ’25.12월 예상치의 변동폭 [...] Copy link  Link copied to clipboard\n\n2025년 국내외 경제전망 - Download PDF\n\n##### 트럼프 2기 정부 출범과 함께, 내년 세계 경제는 ‘게임의 룰’이 격변하며 불확실성이 최고조에 이르는 한 해가 될 것입니다. 한국을 둘러싼 대외 환경이 불리한 방향으로 변화하며, 우리 경제의 하방 위험이 가중될 것으로 예상되는 지금, ’25년 경제에 대한 심층 분석을 통해 활로를 모색해 보고자 합니다.\n\n> 2025년 글로벌 경제 핵심 내러티브: 트럼프, 피봇(정책전환), 불화\n\n> 2025년 글로벌 경제 전망',
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Found\n\n# 2025년 국내외 경제전망\n\n최고조에 이른 불확실성 속 각자도생의 묘수 찾기｜삼일PwC경영연구원\n\nCopy link  Link copied to clipboard\n\n[2025년 국내외 경제전망\xa0- Download PDF](/kr/ko/insights/samil-insight/samilpwc_economic-outlook2025.pdf)\n\n##### 트럼프 2기 정부 출범과 함께, 내년 세계 경제는 ‘게임의 룰’이 격변하며 불확실성이 최고조에 이르는 한 해가 될 것입니다. 한국을 둘러싼 대외 환경이 불리한 방향으로 변화하며, 우리 경제의 하방 위험이 가중될 것으로 예상되는 지금, ’25년 경제에 대한 심층 분석을 통해 활로를 모색해 보고자 합니다.\n\n> 2025년 글로벌 경제 핵심 내러티브: 트럼프, 피봇(정책전환), 불화\n\n> 2025년 글로벌 경제 전망\n\n* **시장은 ’25년 글로벌 경제가 인플레이션 부담 완화 및 금리인하 기반으로 완만한 회복 기대**\n  + 성장률: 전년과 유사한 성장률 전망 (’23년 3.3%\xa0→ ’24년E 3.2%\xa0→ ’25년E 3.2%, IMF)\n* **그러나, 트럼프 당선과 함께, 글로벌 성장의 핵심 동력인 무역 부문의 불확실성이\xa0증대된 상황**\n* **’25년 글로벌 경제 전망을 변동시킬 주요한 요인은 ① 트럼프 2.0 ② 재정/통화정책의 충돌 ③ 거시경제 불확실성 ④ 지정학/지경학 리스크 ⑤ 중국 리스크 ⑥ AI 발전에 따른 생산성 향상** ☞ 해당 요소들의 부정적 발현 가능성이 높은 가운데, 시장 컨센서스 대비 낮은 성장률·더딘 인플레이션 안정화·금리하락 지연·고환율이 나타날 수 있음에 유의\n\n**글로벌 경제 전망 종합**\n\n|  |  |  |  |  |  |\n| --- | --- | --- | --- | --- | --- |\n|  | 가능성 | 경제성장률 | 인플레이션 | 금리 | 달러화 가치 |\n| **컨센서스** |  | +3.2% | +2.0% | -1.1%pt\\* (미 기준금리) | -2.0%\\* (달러 인덱스) |\n| **변동요인** |  |  |  |  |  |\n| ① 트럼프 2.0 | 높음 | 하락 | 상승 | 상승 | 상승 |\n| ②\xa0재정/통화정책 충돌 | 높음 | 하락 | 상승 | 상승 | 상승 |\n| ③\xa0거시경제 불확실성 | 중간 | 하락 | 상승 | 상승 | 상승 |\n| ④\xa0지정학/지경학 리스크 | 중간 | 하락 | 상승 | 상승 | 상승 |\n| ⑤\xa0중국리스크 | 중간 | 하락 | 하락 | 상승 | 상승 |\n| ⑥ AI발전에 따른 생산성 향상 | 중간 | 상승 | 하락 | 하락 | 하락 |\n| **컨선세스 대비 효과 종합** |  | **하락** | **상승** | **상승** | **상승** |\n\n\\* 현재(’24.11월 말) 수치 대비 ’25.12월 예상치의 변동폭\n\n> 2025년 한국 경제 전망\n\n* **시장은 금년 대비 낮은 수준의 성장 속, 인플레이션 하향 안정화 및 금리 인하 전망**\n  + 성장률: 금년보다 낮은, 잠재성장률 수준 성장 전망 (’23년 1.4%\xa0→ ’24년E 2.2%\xa0→ ’25년E 2.0%, IMF)\n* **트럼프 2.0으로 한국 경제를 둘러싼 대외 환경이 불리한 방향으로 변화하며, 하방 위험 가중**\n* **’25년 한국 경제 전망을 변동시킬 주요한 요인은 ① 글로벌 환경 ② 회복 탄력성\xa0 ③ 달러 향방과 원/달러 환율 ④ 내수 회복 여부** ☞ 해당 요소들의 부정적 발현 가능성 높은 가운데, 시장 예상 대비 낮은 1% 후반대의 성장률·높은 원/달러 환율 전망. 또한, 수입 물가 상승으로 인플레이션 우려와 금리인하 기조 간 충돌 예상\n\n**글로벌 경제 전망 종합**\n\n|  |  |  |  |  |  |\n| --- | --- | --- | --- | --- | --- |\n|  | 가능성 | 경제성장률 | 인플레이션 | 금리 | 원/달러 환율 |\n| **컨센서스** |  | +2.0% | +2.0% | -0.5%pt\\* (기준금리) | -3.6%\\* |\n| **변동요인** |  |  |  |  |  |\n| ①\xa0글로벌 환경 | 높음 | 하락 | 상승 | 상승 | 상승 |\n| ②\xa0약한 회복 탄력성 | 중간 | 하락 | 하락 | 하락 | 상승 |\n| ③\xa0달러 향방 (높은 원/달러 환율 지속) | 중간 | 하락 | 상승 | 상승 | 상승 |\n| ④\xa0내수 회복 지연 | 높음 | 하락 | 하락 | 하락 | 상승 |\n| **컨선세스 대비 효과 종합** |  | **하락** | **혼조** | **혼조** | **상승** |\n\n\\* 현재(’24.11.20) 수치 대비 ’25.12월 예상치의 변동폭\n\n* 글로벌 경제 질서 재편되며 기회와 위협의 공존 → 각국의 각자도생 묘수 찾기 노력 강화 전망\n* 우리나라도 내년의 시대적 흐름을 ‘전화위복’으로 전환하기 위한 노력 필요\n\n|  |\n| --- |\n| **새로운 글로벌 경제 질서 개편흐름에 올라탈 수 있도록 대내외 전략 필요** |\n| * **대미전략: 미국의 글로벌 전략 전환의 틈새 활용 + 신뢰기반 확대로 ‘거래적 요구’ 최소화** * **대중전략: 경제 상대국으로서의 중국의 위상변화\\*에 미국의 글로벌 전략 전환을 적극 활용**   \\* 시장으로서의 중국(‘90~’00년대) → 밸류체인으로서의 중국(2010년대) → 경쟁국으로서의 중국(2020년대) |\n| **탈중국 후 새롭게 형성된 공급망이 재차 위협받을 수 있는 상황으로 대응 필요** |\n| * **공급망 리스크 재발 방지를 위해 실시간 모니터링 및 생산기지 다변화**   + 제3국으로의 대체 공급망 확보 여부 검토   + 중장기적으로 우리 기업의 리쇼어링을 위해 세제 혜택 부여 필요 |\n| **생산가능인구 감소, 대외 환경 악화로 한국의 잠재성장률이 ’30년에는 1%대 중반으로 하락 전망** |\n| * **구조개혁과 정책추진 공간(정치 신뢰·소통·참여)확대를 통해 생산성 향상 및 경제 활력도 강화** * **첨단산업 육성을 위해 규제 완화, 공정한 경쟁 환경 구축, 세제 혜택, 혁신적 신생기업 지원** |\n\n## 뉴스레터, 서비스 소개, 세미나 안내 등 정보 수신을 위한\n\n### 삼일회계법인 마케팅 수신 동의\n\n※ 위의 수신동의 URL에 접속이 안되는 경우, 아래 PDF 파일을 다운로드 및 작성하여 신청해 주십시오.[[PDF] 삼일회계법인 마케팅 수신 동의 (일반 기업용)](/kr/ko/insights/samilpwc_marketing-consent_1.pdf)\xa0\xa0[[PDF] 삼일회계법인 마케팅 수신 동의 (감사 또는 감사위원용)](/kr/ko/insights/samilpwc_marketing-consent_2.pdf)[담당자에게 파일(PDF)보내기](mailto:kr_contact@pwc.com)\n\n[Press room](/kr/ko/press-room.html)   [Events](/kr/ko/events.html)   [국가공인 회계관리자격시험](/kr/ko/events/certificate.html)   [Contact us](/kr/ko/about-us/contact.html)   [제증명 신청](https://www.pwc.com/kr/ko/information/certificate.html)\n\n©\xa02015 - 2025 PwC. 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  {'url': 'https://www.yna.co.kr/view/GYH20250822000200044',
   'title': '[그래픽] 2025년 한국 경제 전망 - 연합뉴스',
   'content': '연합뉴스\n본문 바로가기\n메뉴 바로가기\n\n 그래픽\n\n# [그래픽] 2025년 한국 경제 전망\n\n송고2025-08-22 14:00\n\n송고 2025년08월22일 14시00분\n\n원형민기자\n\n(서울=연합뉴스) 원형민 기자 = 정부가 22일 발표한 새정부 경제성장전략을 보면 정부는 올해 한국의 실질 국내총생산(GDP)이 전년 대비 0.9% 성장할 것으로 전망했다.\n\ncirclemin@yna.co.kr\n\n페이스북 tuney.kr/LeYN1 X(트위터) @yonhap\\_graphics\n\n제보는 카카오톡 okjebo\n<저작권자(c) 연합뉴스,\n무단 전재-재배포, AI 학습 및 활용 금지>\n\n2025/08/22 14:00 송고\n2025년08월22일 14시00분 송고\n\n #경제성장률\n #물가\n #취업자\n #경상수지\n\n공유하기\n\nURL이 복사되었습니다.\n\n본문 글자 크기 조정\n\n제보\n\n### 핫뉴스\n\n 변사사건 현장서 사라진 20돈 금목걸이…범인은 검시조사관 [...] 최신뉴스\n 정치\n  + 정치전체\n  + 대통령실/총리실\n  + 국회/정당\n  + 외교\n  + 국방\n 북한\n  + 북한전체\n  + 학술/연구\n  + 북한 알아보기\n  + 인물\n  + 비주얼\n  + NK NOW\n 경제\n  + 경제전체\n  + 경제/정책\n  + 금융\n  + 부동산\n  + 취업/창업\n  + 소비자\n 마켓+\n  + 마켓+전체\n  + 국내주식\n  + 해외주식\n  + 채권\n  + 펀드/ETF\n  + 글로벌시장\n  + 증권/운용사\n  + 리포트\n  + 공시\n 산업\n  + 산업전체\n  + 산업/기업\n  + 전기전자\n  + 중화학\n  + 자동차\n  + 건설\n  + 에너지/자원\n  + IT/과학\n  + 게임\n  + 유통/서비스\n  + 중기/벤처\n  + 바이오/헬스\n  + 농림축산\n  + 해양수산\n 사회\n  + 사회전체\n  + 사건/사고\n  + 법원/검찰\n  + 교육\n  + 복지/노동\n  + 환경/기후변화\n  + 여성/아동\n  + 재외동포\n  + 다문화\n 전국\n  + 전국전체 [...] + 경기\n  + 인천\n  + 부산\n  + 울산\n  + 경남\n  + 대구/경북\n  + 광주/전남\n  + 전북\n  + 대전/충남/세종\n  + 충북\n  + 강원\n  + 제주\n 세계\n  + 세계전체\n  + 특파원\n  + 미국/북미\n  + 중국\n  + 일본\n  + 아시아/호주\n  + 유럽\n  + 중남미\n  + 중동/아프리카\n  + 국제기구\n 문화\n  + 문화전체\n  + 책/문학\n  + 만화/웹툰\n  + 종교\n  + 공연/전시\n  + 학술/문화재\n  + 미디어\n  + 여행/레저\n  + 생활\n 건강\n  + 건강전체\n  + 헬스노트\n  + 위클리 건강\n  + 더건강 영상\n 연예\n  + 연예전체\n  + 방송\n  + 영화\n  + 가요\n  + 해외연예\n 스포츠\n  + 스포츠전체\n  + 야구\n  + 축구\n  + 농구/배구\n  + 골프\n 오피니언\n 사람들\n  + 사람들전체\n  + 인사\n  + 부고\n  + 동정/게시판\n  + CEO\n  + 인터뷰',
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   'raw_content': '[연합뉴스](https://www.yna.co.kr)\n[본문 바로가기](#container)\n[메뉴 바로가기](#nav)\n\n* [그래픽](https://www.yna.co.kr/graphic/index?site=bread_crumb)\n\n# [그래픽] 2025년 한국 경제 전망\n\n송고2025-08-22 14:00\n\n송고 2025년08월22일 14시00분\n\n**[원형민](https://www.yna.co.kr/reporter/list?id=37383739393737&site=article_writer)기자**\n\n(서울=연합뉴스) 원형민 기자 = 정부가 22일 발표한 새정부 경제성장전략을 보면 정부는 올해 한국의 실질 국내총생산(GDP)이 전년 대비 0.9% 성장할 것으로 전망했다.\n\ncirclemin@yna.co.kr\n\n페이스북 tuney.kr/LeYN1 X(트위터) @yonhap\\_graphics\n\n*[제보는 카카오톡 okjebo](https://www.yna.co.kr/board/jebo/index?site=copyright_jebo_view)*\n*<저작권자(c) 연합뉴스,*\n*무단 전재-재배포, AI 학습 및 활용 금지>*\n\n2025/08/22 14:00 송고\n2025년08월22일 14시00분 송고\n\n* [#경제성장률](https://www.yna.co.kr/search/index?query=%EA%B2%BD%EC%A0%9C%EC%84%B1%EC%9E%A5%EB%A5%A0&lang=KR&site=article_hashtag)\n* [#물가](https://www.yna.co.kr/search/index?query=%EB%AC%BC%EA%B0%80&lang=KR&site=article_hashtag)\n* [#취업자](https://www.yna.co.kr/search/index?query=%EC%B7%A8%EC%97%85%EC%9E%90&lang=KR&site=article_hashtag)\n* [#경상수지](https://www.yna.co.kr/search/index?query=%EA%B2%BD%EC%83%81%EC%88%98%EC%A7%80&lang=KR&site=article_hashtag)\n\n**공유하기**\n\nURL이 복사되었습니다.\n\n**본문 글자 크기 조정**\n\n[제보](https://www.yna.co.kr/board/jebo/index?site=header_jebo)\n\n### [핫뉴스](https://www.yna.co.kr/theme/hotnews-history?site=hot_news_btn_more)\n\n* **[변사사건 현장서 사라진 20돈 금목걸이…범인은 검시조사관](https://www.yna.co.kr/view/AKR20250823019100065?section=society/all&site=hot_news_view_swipe01)**\n\n  **[팝스타 릴 나스 엑스, 속옷만 입고 활보하다 체포…약물 의심](https://www.yna.co.kr/view/AKR20250823002700075?section=international/all&site=hot_news_view_swipe01)**\n\n  **[[샷!] "루브르만 가도 중국산 많은데…"](https://www.yna.co.kr/view/AKR20250822069600505?section=industry/all&site=hot_news_view_swipe01)**\n\n  **[유승민 딸, 31세에 교수로 임용…인천대서 강의](https://www.yna.co.kr/view/AKR20250822060800065?section=society/all&site=hot_news_view_swipe01)**\n* **[민원 처리 불만…군산시청 흉기 들고 쫓아간 악성 민원인](https://www.yna.co.kr/view/AKR20250822048400055?section=society/all&site=hot_news_view_swipe02)**\n\n  **[낭만으로 끝난 \'안동역 10년의 약속\'…KBS 다큐3일 특별판](https://www.yna.co.kr/view/AKR20250823012100005?section=culture/all&site=hot_news_view_swipe02)**\n\n  **[\'하마터면\'…수도권순환선 터널서 자전거 타던 70대 경찰에 구조](https://www.yna.co.kr/view/AKR20250822084300060?section=society/all&site=hot_news_view_swipe02)**\n\n  **[성범죄 수사 스트레스 탓에 음주·무면허운전 범행했다는 30대](https://www.yna.co.kr/view/AKR20250822122500062?section=society/all&site=hot_news_view_swipe02)**\n\n### 에디터스 픽Editor\'s Picks\n\n#### 영상\n\n* **[[영상] \'모르는 엄마들\' 뜻밖의 참전…10개월 공방 \'모래학폭사건\'](https://www.yna.co.kr/view/MYH20250822019800797?section=video/all)**\n* **[[영상] \'활동중단\' 박미선, 암투병 중이었다…"올해 초 유방암 진단"](https://www.yna.co.kr/view/MYH20250822016000704?section=video/all)**\n* **[[영상] 우크라, 신형 순항미사일 \'플라밍고\' 공개…연말 양산 목표](https://www.yna.co.kr/view/MYH20250822011100704?section=video/all)**\n\n#### 뉴스\n\n* **[李대통령, 日 도쿄로 출발…3박 6일 순방 일정 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의심](https://www.yna.co.kr/view/AKR20250823002700075?site=longstay_news_view)**\n* **[낭만으로 끝난 \'안동역 10년의 약속\'…KBS 다큐3일 특별판](https://www.yna.co.kr/view/AKR20250823012100005?site=longstay_news_view)**\n\n### 랭킹뉴스\n\n1. **[[삶] "부대회식 삼겹살, 비계 많잖아요"…중대장에 항의하는 병사엄마](https://www.yna.co.kr/view/AKR20250821142400546?site=popularnews_view)**\n2. **[팝스타 릴 나스 엑스, 속옷만 입고 활보하다 체포…약물 의심](https://www.yna.co.kr/view/AKR20250823002700075?site=popularnews_view)**\n3. **[변사사건 현장서 사라진 20돈 금목걸이…범인은 검시조사관](https://www.yna.co.kr/view/AKR20250823019100065?site=popularnews_view)**\n4. **[[샷!] "루브르만 가도 중국산 많은데…"](https://www.yna.co.kr/view/AKR20250822069600505?site=popularnews_view)**\n5. **[北 "한국, 공사중인 우리 軍에 경고사격"…軍 "MDL침범 따른 조치"(종합)](https://www.yna.co.kr/view/AKR20250823010551504?site=popularnews_view)**\n\n[더보기](https://www.yna.co.kr/theme/mostviewed/index?site=popularnews_btn_more)\n\n1. **[유승민 딸, 31세에 교수로 임용…인천대서 강의](https://www.yna.co.kr/view/AKR20250822060800065?site=empathetic_news_view)**\n2. **[\'마약수사 외압의혹\' 검찰 합동수사팀 임은정 지검장이 지휘](https://www.yna.co.kr/view/AKR20250822047400004?site=empathetic_news_view)**\n3. **[정청래, 금관 쓴 듯한 \'착시 사진\' SNS에 올렸다가 삭제](https://www.yna.co.kr/view/AKR20250822111400001?site=empathetic_news_view)**\n4. **[與, \'마이웨이 광폭행보\' 나선 조국에 \'부글\'…"자숙·성찰해야"](https://www.yna.co.kr/view/AKR20250822072000001?site=empathetic_news_view)**\n5. **[김정숙 여사 무혐의 결론낸 경찰 "관봉권이 특활비라 단정 못해"](https://www.yna.co.kr/view/AKR20250822107200004?site=empathetic_news_view)**\n\n[더보기](https://www.yna.co.kr/theme/empathic/index?site=empathetic_news_btn_more)\n\n**[D스토리](https://www.yna.co.kr/digital/index?site=digital_view_btn_more)**\n\n* **[[영상] \'모르는 엄마들\' 뜻밖의 참전…10개월 공방 \'모래학폭사건\'](https://www.yna.co.kr/view/AKR20250822160100797?section=digital/all&site=digital_view)**\n* **[[BlaccTV] "검은 연기 가득"…주행 중 차량 화재에 운전자 극적 탈출](https://www.yna.co.kr/view/AKR20250821163100797?section=digital/all&site=digital_view)**\n* **[[영상] 임신중지 약물 합법화 재추진 "여성 선택권" vs "마약보다 위험"](https://www.yna.co.kr/view/AKR20250820153000797?section=digital/all&site=digital_view)**\n* **[[영상] 특파원이 꼽은 한미정상회담 관전 포인트](https://www.yna.co.kr/view/AKR20250820064700797?section=digital/all&site=digital_view)**\n\n****국가기간뉴스 통신사 연합뉴스**\n연합 마이뉴스\n관심분야의 뉴스를 추천해 드립니다.\n[*FAQ 설명 보기*](https://www.yna.co.kr/board/faq/list?class1=mynews)**\n\n### AI가 고른 뉴스 키워드\n\n* **[李정부, 첫 성장 청사진…\'AI·초혁신\' 30대 프로젝트 띄운다](https://www.yna.co.kr/view/AKR20250822067200002?site=yna_usernews_news)**\n* **[최태원, SK하이닉스 성과급 갈등에 "5천% 받는다고 행복해지나"(종합2보)](https://www.yna.co.kr/view/AKR20250821028152003?site=yna_usernews_news)**\n\n* **[AI에 기댄 \'3% 잠재성장\' 해법…구조개혁·재원은 \'물음표\'](https://www.yna.co.kr/view/AKR20250822029700002?site=yna_usernews_news)**\n* **[\'AI 거품론\' 재점화…올트먼·MIT 보고서 연타에 주가 \'풀썩\'](https://www.yna.co.kr/view/AKR20250821138500009?site=yna_usernews_news)**\n\n* **[AI 3대 강국 도약한다…4개 지역 혁신거점 내년 착수](https://www.yna.co.kr/view/AKR20250822111500017?site=yna_usernews_news)**\n* **[인간 감성과 AI가 만나면…부산국제마케팅광고제 27일 개막](https://www.yna.co.kr/view/AKR20250822114500051?site=yna_usernews_news)**\n\n[연합뉴스 Games](https://games.yna.co.kr/?site=footer_games)\n\n뉴스\n\n* [최신뉴스](https://www.yna.co.kr/news?site=footer_news_latest)\n* [정치](https://www.yna.co.kr/politics/index?site=footer_politics_depth01)\n  + [정치전체](https://www.yna.co.kr/politics/all?site=footer_politics_depth02)\n  + [대통령실/총리실](https://www.yna.co.kr/politics/president?site=footer_politics_depth02)\n  + [국회/정당](https://www.yna.co.kr/politics/national-assembly?site=footer_politics_depth02)\n  + [외교](https://www.yna.co.kr/politics/diplomacy?site=footer_politics_depth02)\n  + [국방](https://www.yna.co.kr/politics/defense?site=footer_politics_depth02)\n* [북한](https://www.yna.co.kr/nk/index?site=footer_nk_depth01)\n  + [북한전체](https://www.yna.co.kr/nk/news/all?site=footer_nk_depth02)\n  + [학술/연구](https://www.yna.co.kr/nk/conference/index?site=footer_nk_depth02)\n  + [북한 알아보기](https://www.yna.co.kr/nk/overview/index?site=footer_nk_depth02)\n  + 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   'content': '전제하였습니다. 원유 도입 단가는 수요 부진에 기인하여 2024년 배럴당 80달러에서 2025년 69달러, 26년 66달러로 하락할 것으로 전제하였습니다. 원화 가치는 최근 수준에서 큰 변동이 없을 것으로 전제하였습니다. 국내 경제 전망입니다. 우리 경제는 2025년에 건설업 부진과 통상 여건 악화로 0.8% % 성장하 그칠 전망입니다. 2026년에는 통상 분쟁의 여파가 지속되겠으나 내수가 완만하게 회복하면서 1.6% 성장할 전망입니다. 민간 소비는 금년에도 1.1% 내외에 낮은 증가율을 기록할 전망입니다. 그러나 전국 불안의 영향이 완화되고 금리 인하도 반영되면서 내년에는 1.6%의 완만한 회복세를 나타낼 전망입니다. 설비 투자는 높은 대회 불확실성으로 투자 여건이 좋지는 않은 상황이나 고금리 기조가 완화되는 가운데 반도체 관련 투자 수요도 양호한 흐름을 나타내면서 1.7% 수준의 증가세를 유지할 전망입니다. 건설 투자는 금년 4.2% 감소하면서 작년에 이어 감소세를 지속하겠으나 [...] 2040년대에는 잠재 성장률이 0% 내외까지 하락할 전망입니다. 따라서 진입 장벽과 노동 시장 경직성을 완화하는 등 생산성 계산 개선을 위한 노력이 필요합니다. 이와 함께 거시 정책 기조도 잠재 성장률의 하락 추세를 감안하여 설정할 필요가 [음악] 있습니다. 다음으로 2025년 26년 국내 경제 전망에 대해서 말씀드리겠습니다. 대회 여건에 대한 주요 전제입니다. 2025년 26년 세계 경제는 국제 무역이 위축됨에 따라 성장세가 약화될 것으로 전제하였습니다. 최근 IMF는 통성환경 악화로 2025년 세계 경제가 2024년보다 낮은 2.8%의 8%의 성장률을 기록한 후 2026년에도 3% 성장에 그칠 것으로 전망하였습니다. 2025년 세계 교역량 또한 2024년에 비해 크게 둔화된 1.7%의 증가에 그치고 2026년에도 2.5%의 완만한 증가세를 나타낼 것으로 전망하였습니다. 이번 전망에서 미국 관세 정책은 기본 관세 10%와 현재의 품목별 관세율이 향후에도 지속되는 것으로 [...] [음악] 네, 반갑습니다. KDI 정규철입니다. 어, 오늘 2025년 상반기 KDI 경제 전망 발표에 어, 와 주셔서 감사드립니다. 어, 저희가 전망 보호에 앞서 어, 세 편의 현안분석 보고를 냈습니다. 잠재 성장률 어, 민간 소비에 대한 좀 중장기적인 흐름에 대해서 말씀을 드렸고요. 어 그리고 어 좀 단계적인 이슈로 이제 환율이 물가에 미칠 영향을 뭐 미리 배포하고 발표드렸습니다. 어 그 부분에 대해서도 이제 관심을 가지 주셔서 감사드리고요. 어 오늘 저희가 준비한 보고서에 대해서는 어 전망 작업을 또 주도적으로 해 주신 김지현 박사님께서 설명드리겠습니다.네 KDI 경제 전망 발표드리겠습니다. 어 먼저 현 경제 상황에 대한 인식입니다. 가지고 계신 책자의 17페이지입니다. 최근 우리 경제는 대외 불확실성이 확대되면서 성장세가 둔화되는 모습입니다. 1사분기 국내총생사는 전년 동기 대비 0.1% % 감소하였으며 계절 조정 전기 대비로도 4분기 연속 0% 내외의 증가율을 기록하면서',
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   'raw_content': '# 대선까지 치뤘겠다...2025년 한국경제는 어떻게 되는걸까?\n## KDI\n22500 subscribers\n224 likes\n\n### Description\n17548 views\nPosted: 4 Jun 2025\n관세, 탄핵, 대선...그 어느 때보다도 불투명해진 대한민국의 미래.\n2025년 한국경제는?\nKDI가 전망합니다.\n\n#경제 #경제전망 #관세\n\n4 comments\n### Transcript:\n[음악] 네, 반갑습니다. KDI 정규철입니다. 어, 오늘 2025년 상반기 KDI 경제 전망 발표에 어, 와 주셔서 감사드립니다. 어, 저희가 전망 보호에 앞서 어, 세 편의 현안분석 보고를 냈습니다. 잠재 성장률 어, 민간 소비에 대한 좀 중장기적인 흐름에 대해서 말씀을 드렸고요. 어 그리고 어 좀 단계적인 이슈로 이제 환율이 물가에 미칠 영향을 뭐 미리 배포하고 발표드렸습니다. 어 그 부분에 대해서도 이제 관심을 가지 주셔서 감사드리고요. 어 오늘 저희가 준비한 보고서에 대해서는 어 전망 작업을 또 주도적으로 해 주신 김지현 박사님께서 설명드리겠습니다.네 KDI 경제 전망 발표드리겠습니다. 어 먼저 현 경제 상황에 대한 인식입니다. 가지고 계신 책자의 17페이지입니다. 최근 우리 경제는 대외 불확실성이 확대되면서 성장세가 둔화되는 모습입니다. 1사분기 국내총생사는 전년 동기 대비 0.1% % 감소하였으며 계절 조정 전기 대비로도 4분기 연속 0% 내외의 증가율을 기록하면서 정체되는 모습입니다. 하단 그림을 보시면 건설업 생산이 대폭 감소한 가운데 제조업과 서비스업 생산의 증 증가세도 둔화되고 있습니다. 내수는 전국 불안에 따른 심리 위축, 대회 불확실성 확대로 가시적인 회복세가 나타나지 못하고 있습니다. 소비자 심리가 작년 말 급락한 이후 낮은 수준을 지속하고 있으며 이에 따라 숙박 음식, 예술 스포츠 등 서비스 소비와 밀접한 부분의 생산이 감소하면서 민간 소비의 증가세가 둔화되었습니다. 설비 투자는 반도체를 중심으로 양호한 증가세를 유지하고 있습니다. 그러나 대회 불확실성 확대로 기업 심리가 위축되는 등 투자 여건은 악화되고 있으며 건설 투자는 감소세가 확대되며 부진이 심화되었습니다. 경기 부진에 따라 물가 상승세는 2% 내외를 지속하고 있습니다. 고용 증가세는 건설업과 제조업에서 감소세가 심화되면서 완만한 수준에 머물렀습니다. 이처럼 내수 경기가 안 좋은 상황이지만 그동안 내수 경기에 하방 압력으로 작용해 왔던 고금리 기조와 건설 수주 부진이 일부 해소되는 등 향후 부진 완화를 시사하는 지표들로 나타났습니다. 수출은 반도체의 호조세에도 불구하고 여타 산업이 부진하면서 둔화되고 있으며 향후에는 미국의 관세 인상으로 수출 여건이 더욱 악화될 가능성이 있습니다. 상품 수출이 감소한 가운데 경기 부진으로 상품 수입의 증가세도 둔화되었습니다. 다만 경상 수지는 대규모의 흑자 추세를 지속하고 있으며 순 대회 자산 규모도 GDP 대비 60% 수준까지 증가하는 등 대회 건전성은 양호한 모습입니다. 4월 들어 미국이 관세를 대폭 인상하였으며 이에 따라 2.4% 수준이었던 미국의 평균 관세율은 16% 수준까지 급등하였습니다.통 통상 관련 불확실성도 급격히 상승하였습니다.이는 세계 경제에 상당한 하방 압력으로 작용할 수 있습니다. 최근 IMF는이를 반영하여 세계 경제 성장률을 미국과 중국을 중심으로 대폭 하향 조정하였습니다. 글로벌 경기 둔화로 국제 유가도 하락세를 보였습니다. 이와 같은 대외 여건을 고려할 때 우리 경제는 통상 여건 악화에 따른 수출 부진으로 성장세가 둔화될 전망입니다. 내수의 경우 여전히 미약한 증가세에 머물러 있으나 금리 하락세, 소비리 개선, 건설 수주 증가 등이 반영되면서 향후 부진이 다소 완화될 것으로 예상됩니다. 그러나 미국의 관세 인상과 대회 불확실성 확대로 수출 여건이 급격히 악화되면서 경기가 둔화될 전망입니다.이를 감안하여 거시 정책은 완화적 기조로 운용하는 것이 바람직할 것으로 생각됩니다. 대내외 수요 둔화가 야기하는 물가 하방 압력을 축소하기 위해 통화 정책은 보다 완화적인 기조로 운용하는 것이 바람직할 것입니다. 재정 정책은 큰폭의 관리 재정 수지 적자를 감안하면 이미 어느 정도 완화적 기조로 편성되어 있는 것으로 판단됩니다. 따라서 정부 지출의 추가 확대에는 신중하게 접근할 필요가 있습니다. 이와 함께 잠재 성장률 하락세를 감안하여 경제 구조 개혁을 위한 정책적 노력을 지속할 필요가 있습니다. 올해 우리 경제의 잠재 성장률은 1%대 후반으로 추정됩니다. 또한 2040년대에는 잠재 성장률이 0% 내외까지 하락할 전망입니다. 따라서 진입 장벽과 노동 시장 경직성을 완화하는 등 생산성 계산 개선을 위한 노력이 필요합니다. 이와 함께 거시 정책 기조도 잠재 성장률의 하락 추세를 감안하여 설정할 필요가 [음악] 있습니다. 다음으로 2025년 26년 국내 경제 전망에 대해서 말씀드리겠습니다. 대회 여건에 대한 주요 전제입니다. 2025년 26년 세계 경제는 국제 무역이 위축됨에 따라 성장세가 약화될 것으로 전제하였습니다. 최근 IMF는 통성환경 악화로 2025년 세계 경제가 2024년보다 낮은 2.8%의 8%의 성장률을 기록한 후 2026년에도 3% 성장에 그칠 것으로 전망하였습니다. 2025년 세계 교역량 또한 2024년에 비해 크게 둔화된 1.7%의 증가에 그치고 2026년에도 2.5%의 완만한 증가세를 나타낼 것으로 전망하였습니다. 이번 전망에서 미국 관세 정책은 기본 관세 10%와 현재의 품목별 관세율이 향후에도 지속되는 것으로 전제하였습니다. 원유 도입 단가는 수요 부진에 기인하여 2024년 배럴당 80달러에서 2025년 69달러, 26년 66달러로 하락할 것으로 전제하였습니다. 원화 가치는 최근 수준에서 큰 변동이 없을 것으로 전제하였습니다. 국내 경제 전망입니다. 우리 경제는 2025년에 건설업 부진과 통상 여건 악화로 0.8% % 성장하 그칠 전망입니다. 2026년에는 통상 분쟁의 여파가 지속되겠으나 내수가 완만하게 회복하면서 1.6% 성장할 전망입니다. 민간 소비는 금년에도 1.1% 내외에 낮은 증가율을 기록할 전망입니다. 그러나 전국 불안의 영향이 완화되고 금리 인하도 반영되면서 내년에는 1.6%의 완만한 회복세를 나타낼 전망입니다. 설비 투자는 높은 대회 불확실성으로 투자 여건이 좋지는 않은 상황이나 고금리 기조가 완화되는 가운데 반도체 관련 투자 수요도 양호한 흐름을 나타내면서 1.7% 수준의 증가세를 유지할 전망입니다. 건설 투자는 금년 4.2% 감소하면서 작년에 이어 감소세를 지속하겠으나 건설 수주 개선의 영향이 점차 반영되면서 내년에는 2.4% 4% 증가하며 부진이 완화될 전망입니다. 수출은 미국 관세 인상에 따른 세계 교역 위축으로 둔화될 전망입니다. 통상환경 악화 대회 불확실성 확대로 올해 상품 수출은 0.4% 감소하겠으며 내년에도 교육 위축의 영향이 지속되면서 0.5% 증가에 그칠 것으로 예상됩니다. 이에 따라 금년 총수출은 0.3%로 3%로 증가폭이 축소되고 내년에도 0.8%의 %의 낮은 증가율을 기록할 전망입니다. 경상수지는 교역 조건의 개선에도 불구하고 수출 부진으로 흑자폭이 축소될 전망입니다. 상품 수진은 상품 수출 위축에 기인하여 흑자폭이 축소되는 흐름을 나타낼 것으로 예상됩니다. 서비스 본원 이전 소득 수지는 글로벌 경기 둔화로 기업 실적이 악화되며 배당 소득이 감소할 것으로 예상됨에 따라 적자폭이 확대될 것으로 전망됩니다. 이에 따라 경상 수지는 작년 990억 달러 흑자에서 금년 920억 달러, 내년 800억 달러 수준으로 흑접폭이 축소될 전망입니다. 소비자 물가는 경기 둔화 유가 하락으로 낮은 상승률을 주할 전망입니다. 소비자 물가는 금년에 1.7% 상승한 후 내년에는 국제 유가의 하락폭이 축소되고 내수도 완만하게 회복하면서 1.8% 8% 정도 상승할 전망입니다. 근원물가도 금년에 1.8% 수준에 낮은 상승률을 기록한 후 내년에는 1.9%로 상승폭이 소폭 확대될 것으로 예상됩니다. 인구 구조 변화가 지속적인 하방 압력으로 작용하는 가운데 불확실성 증대에 따른 고용여권 악화로 취업자수 증가폭은 작년 16만 명에서 금년 9만 명, 내년 7만 명 수준으로 축소될 전망입니다. 실업률은 작년 2.8%에서 8%에서 3% 수준으로 속복 상승할 전망입니다. 전망의 위험 요인에 대해서 말씀드리겠습니다. 우리 경제는 미국 관세 정책과 여타 국가들의 대응에 따라 평소에 비해 상당히 높은 불확실성에 증면하고 있습니다. 미국이 높은 관세율을 유지하는 가운데 상대국들이 보복 관세로 대응하면서 통상 통상 분쟁이 격화되는 경우 우리 경제에도 추가적인 하방 압력으로 작용할 것으로 전망됩니다. 상호 관세 유예가 종료되거나 우리의 주력 수출품인 전자 제품에 높은 관세가 부과될 경우 수출 부진이 심화될 수 있습니다. 반면 협상이 원만이 타결되면서 수출 여건이 빠르게 개선될 가능성도 존재합니다. 대적으로는 주택 경기가 하락하면서 건설업체들의 재무 건전이 악화되는 경우 건설 투자의 회복이 지원될 가능성이 있습니다. 비수도권에서 중공후 미분양이 급증하는 가운데 주택 매매 가격이 하락세를 지속하는 등 주택 경기가 하락하고 있습니다. 이러한 상황에서 부동산 PF 대출 구조 조정이 지원되고 건설업체 재무정성이 추가적으로 악화될 경우 공사 진행의 차질이 발생하면서 건설 투자 회복이 제약될 수 [음악] 있습니다. 다음으로 정책 방향에 대해서 말씀드리겠습니다. 재정 정책입니다. 최근 큰 폭에 관리 재정 수지 적자가 지속되고 있음을 감안할 때 재정 건전성 유지를 위해 추가적인 재정 지출에는 신중하게 접근하는 것이 바람직할 것으로 생각됩니다. 코로나1 위기가 지나간 2023년과 2024년에도 총 지출 증가세가 다소 확대된 수준을 지속하면서 큰폭의 관리 재정 수지 적자가 발생하였습니다. 2025년에도 추가 경정 예산이 확정됨에 따라 관리 재정수지 적자가 GDP 대비 3.3 3%로 상향 조정되었습니다. 경기 둔화에 따른 세임권 악화를 감안하면 관리 재정수지의 적자폭이 더욱 확대될 가능성도 존재합니다. 이처럼 예산이 이미 확장적인 기조로 편성되어 있다는 점을 감안하여 정부 지출의 추가 확대에는 신중을 기하는 것이 바람직할 것으로 생각됩니다. 잠재 성장률 하락에 따른 세임여권 악화와 국민연금 지급보장 법제화 등을 감안하여 재정 건전이 크게 훼손되지 않도록 사전적으로 노력할 노력할 필요가 있습니다. 국민 부담률이 빠르게 상승하는 가운데 중장기 성장세가 둔화되면서 향후 국가 채무가 급증할 것으로 예상됩니다. 또한 국민 연금법 개정에도 불구하고 향후 기금 고갈이 예상되며 국가의 연금 급여 지급보장이 명문화됨에 따라 미래 세대의 부담이 크게 확대될 가능성이 있습니다. 이와 같이 중장기적으로 재정 여건이 크게 악화될 수 있음을 감안하여 재정적자가 지나치게 확대되지 않도록 사전적으로 제도를 개편할 필요가 있겠습니다. 세수 여건 악화에 따른 재정 부담을 완화할 수 있도록 재정 지출 효율화를 추진하는 것이 바람직하며 특히 학령인구 감소를 감안하여 지방 교육 재정 교부금 제도를 개편하는 한편 노인 연령을 상향 조정하는 등 급속한 고령화에 대응하는 것이 바람직할 것으로 생각됩니다. 통화정책입니다. 통화 정책은 물가 하방 압력에 대응하여 보다 완화적인 기조로 운용하는 것이 바람직할 것으로 생각됩니다. 최근 경기 둔화에 따른 물가 하방 압력이 존재하며 대회 불확실성 확대로 향후 물가방 압력이 확대될 가능성이 있습니다. 대회 건전성이 양호한 가운데 금융 시스템의 위험도 높지 않을 것으로 판단되므로 통화 정책은 물가 안정에 중점을 두고 운용할 수 있을 것으로 생각됩니다. 이러한 점을 종합적으로 고려할 때 통화 정책은 물가 하방 압력을 축소할 수 있도록 완화적으로 운용하는 것이 바람직할 것으로 생각됩니다. 금융 정책입니다. 대내외의 불확실성이 높은 상황임에도 금융 시스템은 대체로 안정적인 모습을 보이고 있습니다. 주요 금융업건에 건전 지표가 규제 수준을 상회하는 등 단기적으로 금융 시장의 시스템 리스크 가능성은 높지 않은 것으로 판단됩니다. 2단계 스트레스 DSR 규제 시행, 가게 대출 금융 감독 등 거시전성 정책 강화에 따라 GDP 대비 가게부채 비율은 완만한 하락 추세를 지속하고 있습니다. 이와 함께 국가 부도 위험을 나타내는 CDS 프리미엄이 낮은 수준을 유지하고 있으며 대규모 경상수제 흑자와 GDP 대비 높은 수준의 순 대회 자산을 감안하면 대회 건전성도 비교적 양호한 모습입니다. 따라서 구조적으로 생존 가능성이 희박한 부실 기업에 대한 금융 지원을 자제하고 거시 건전성 정책을 일관하게 일관되게 추진하는 것이 바람직할 것으로 생각됩니다. 기준 금리 인하 기조 부동산 PF 구조 조정 추진 등으로 금융 기관의 자산 건전성이 일부 개선되었으나 가게와 개인 사업자 대출 부동산 PF 연체율은 높은 수준을 지속하고 있습니다. 취약 부문에 대한 금융 지원은 개별 차주의 상환 능력을 감안하여 차별적으로 적용함으로써 도덕적 회의를 최소화할 필요가 있습니다. 그리고 중장기적 금융 시스템 안정을 위해 금년 하반기로 예고된 3단계 스트레스 DSR 규제를 찾질 없이 실행하고 전세자금 대출과 정책 자금에 대한 DS DSR 규제 예외 조항을 축소하는 등 차주 단위의 권전성 강화를 위한 규제 개선을 지속할 필요가 있겠습니다. [음악] 네. 김재현 박사님 감사드립니다. 어 제가 어 좀 보충해서 설명을 드리면 어 저희가 2월 달에 성장률을 1.6%로 올해 성장률 1.6%로 전망을 했는데 어 이번에 0.8%로 %로 뭐 한철반 수준으로 어 하향 조정하게 되었습니다. 그 배경을 주로 말씀을 드리면 어 가장 큰 것은 어 미국의 그 관세 인상입니다. 뭐 4월부터 미국 관세 인상이 본격화되고뿐만 아니라 어 관세 정책에 대한 불확실성도 상당히 확대되었습니다. 이런 부분이 어 우리 수출에 부정적인 영향을 미치고 그것이 또 내수에도 일부 어 부정적으로 파급되는 것으로 이제 생각이 됩니다. 어 또 한 가지는 어 저희가 생각했던 것보다 어 심리 소비자 심리가 좀 회복이 좀 더딘 상황입니다. 어 그 전국 불안 해소가 좀 늦게 된 측면이 있고 또 한편으로는 그 마찬가지로 이제 관세 인상도 좀 영향을 미친 것으로 보입니다. 어, 특히 저희가 이번에 좀 건설 투자를 좀 많이 조정했습니다. 어, 1사분기부터 어, 저희가 생각했던 것과는 또 상당한 그 격차를 두고 이제 어, 실적치가 그렇게 좋지 않게 나왔습니다. 어, 건설업 관련해서 뭐 여러 가지 이슈가 있었고요. 뭐 사고가 발생한다든지 공사 현장에서 사고가 발생한다든지 뭐 그런 부분들이 어 건설 그 공사를 상당히 좀 지체시키는 그런 요인으로 이제 작용한 것으로 이제 판단을 해서 어 올해 좀 큰 폭으로 하향 조정하게 되었습니다. 어 또 하나의 저희 전망의 좀 특징이라고 말씀할 수 드릴 수 있는게 어 평소에 비해서 불확실성이 상당히 높습니다. 저희가 0.8로 8%로 전망을 했습니다만 여기에는 상당한 불확실성이 있습니다. 뭐 상하방 불확실성이 다 존재합니다. 어 상방 불확실성을 말씀드리면 지금 어 관세가 이제 자동차 부분에 25% 우리가 미국의 자동차를 많이 수출하고 있는데 어 그 부분에 좀 관세가 좀 뭐 좀 낮아질 수 있다든지 뭐 기본 관세고 이제 10%로 부과되고 있는데이 부분이 좀 낮아지고 뭐 그러면 어 아마 저희가 말씀드렸던 0.8%보다는 8%보다는 뭐 좀 더 높을 수도 있을 것이고요. 또 반대로 어 지금 전자 제품에는 우리 관세가 없는데이 전자 제품의 관세가 부과된다든지 어 지금 상호 관세가 유회화가 됐는데 어이 부분이 다시 그 제도화된다면 어 마찬가지로 그 우리가 전망한 0.8%에 8%에 미치지 못할 가능성도 뭐 작지 않습니다. 어 이렇게 이제 그 관세 정책에 따라서 상당한 불확실성이 있고 또 바꿔서 말하면 어이 관세를 어 좀 내릴 수 있도록 그 협상하는 것이 또 협상을 잘 진행하는 것이 뭐 중요하다는 뭐 의미도 되겠습니다.네 네. 이상입니다.'},
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   'title': 'BOK경제전망보고서(Indigo Book)|2025년 5월| - YouTube',
   'content': '인트로 [음악] 안녕하십니까? 바로 지난주 한국은행 2025년 5월 경제전망이 발표됐는데요. 경제전망은 한국은행이 지금 경제를 어떻게 바라보고 있는지 알 수 있는 아주 중요한 보고서입니다. 그래서 오늘은 그 내용을 살펴보는 시간을 준비했습니다. 먼저 이번 경제 전망에서는 성장률 전망치를 1.5%에서 0.8%로 8%로 크게 낮추셨는데요. 왜 이렇게 이번 경제전망에서 성장률 전망치를 하향 조정하셨는데, 그 배경이 무엇인가요? 크게 하향 조정하게 되셨을까요? 어, 경제전만은 여건 변화를 반영하여 조정하게 되는데요. 아시겠지만 최근 안 좋은 일들이 많이 발생했기 때문에 어,이를 반영한 결과로 보시면 될 거 같고 크게 세 가지 요인으로 나누어서 말씀드릴 수 있겠습니다. 먼저 경제 심리가 위축되고 회복이 지연되었던 부분입니다. 저희가 지난 2월에 전망을 발표했을 때도 정치 불확실성이라든지 대내외 여권 악화로 경제 주체들의 심리가 위축된 점을 전망에 반영하였지만 그 이후로도 정치불확실성이 좀 [...] # 🔭BOK경제전망보고서(Indigo Book)|2025년 5월|\n## 한국은행\n113000 subscribers\n97 likes\n\n### Description\n10411 views\nPosted: 5 Jun 2025\n올해 우리 경제 안팎의 불확실성 탓에 경제심리 회복이 예상보다 늦어졌고, \n미국의 관세 정책도 예상보다 강하게 나오면서 연초 1.5%로 봤던 성장률이 0.8%까지 낮아질 전망인데요.\n\n물가의 경우, 식품·서비스 가격이 오르긴 했지만 수요 둔화와 유가 하락 등의 영향이 맞물리면서 \n2월에 예상했던 1.9% 수준에서 유지될 것으로 보입니다.\n\n더 자세한 내용은 아래 링크된 경제전망보고서에서 확인해 보세요! 😉\n\n#한국은행 #경제성장률 #물가 #경제전망 #미국 #관세 [...] 네. 그런 마지막 질문입니다. 지난 전망과 비교해서 지난 전망보다 경제성장률은 낮췄는데, 물가상승률은 1.9%로 유지된 이유는 무엇인가요? 경제 성장률은 낮췄는데 물가 상승률은 그대로 1.9%로 유지하셨어요. 그건 왜 그런 건가요? 말씀처럼 성장률이 낮아지면이는 물가 상승률을 낮추는 압력으로 작용하게 됩니다. 하지만 올해 상반기에 가공식품이나 보험료, 외식 이런 부분에서 서비스 가격이 높아지다 보니 성장률이 낮아지는 부분이나 또 국제 유가 하락 등과 상세될 것으로 보았습니다. 그래서 물가 상승률은 그대로 1.9%로 전망을 했고요. 앞으로 물가 상승률은 최근 변동이 큰 유가와 환율 그리고 정부의 물가 안정 대책과 국내외의 경기 흐름에 주로 영향을 받을 것으로 보고 있습니다. 네. 앞으로는 우리 경제 산재에 있는 여러 가지 불확실성이 줄어들면 좋겠네요. 지금까지 한국은행 2025년 5월 경제전망 보고서 내용에 대해 살펴봤는데요. 좀 더 자세히 알고 싶으신 분은 한국은행 홈페이지에서',
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   'raw_content': '# 🔭BOK경제전망보고서(Indigo Book)|2025년 5월|\n## 한국은행\n113000 subscribers\n97 likes\n\n### Description\n10411 views\nPosted: 5 Jun 2025\n올해 우리 경제 안팎의 불확실성 탓에 경제심리 회복이 예상보다 늦어졌고, \n미국의 관세 정책도 예상보다 강하게 나오면서 연초 1.5%로 봤던 성장률이 0.8%까지 낮아질 전망인데요.\n\n물가의 경우, 식품·서비스 가격이 오르긴 했지만 수요 둔화와 유가 하락 등의 영향이 맞물리면서 \n2월에 예상했던 1.9% 수준에서 유지될 것으로 보입니다.\n\n더 자세한 내용은 아래 링크된 경제전망보고서에서 확인해 보세요! 😉\n\n#한국은행 #경제성장률 #물가 #경제전망 #미국 #관세\n\n\n00:00 인트로\n00:28 이번 경제전망에서 성장률 전망치를 하향 조정하셨는데, 그 배경이 무엇인가요?\n01:47 지금도 미국의 관세정책이 계속 바뀌고 있는 것 같은데, 현재 상황을 어떻게 보면 좋을까요?\n02:20 불확실한 미국의 관세정책이 이번 경제 전망에 어떻게 반영됐나요?\n02:58 대부분이 수출을 통한 영향일 것 같은데, 구체적인 매커니즘이 궁금합니다.\n03:51 건설투자 전망이 많이 나빠졌는데, 일시적인 요인 외에 구조적인 요인도 영향을 준 걸까요?\n04:57 앞으로의 경기 흐름과 함께 긍정적으로 볼 수 있는 부분은 어떤 점이 있을까요?\n05:26 소비가 살아날 거라고 하셨는데, 아직은 체감이 잘 안됩니다. 그 이유는 무엇인가요?\n06:46 지난 전망보다 경제성장률은 낮췄는데, 물가상승률은 1.9%로 유지된 이유는 무엇인가요?\n\n\n✨더 자세한 정보가 궁금하다면?\n경제전망보고서(2025년 5월) \n🔗https://ko.fm/jYB\n\n7 comments\n### Transcript:\n인트로 [음악] 안녕하십니까? 바로 지난주 한국은행 2025년 5월 경제전망이 발표됐는데요. 경제전망은 한국은행이 지금 경제를 어떻게 바라보고 있는지 알 수 있는 아주 중요한 보고서입니다. 그래서 오늘은 그 내용을 살펴보는 시간을 준비했습니다. 먼저 이번 경제 전망에서는 성장률 전망치를 1.5%에서 0.8%로 8%로 크게 낮추셨는데요. 왜 이렇게 이번 경제전망에서 성장률 전망치를 하향 조정하셨는데, 그 배경이 무엇인가요? 크게 하향 조정하게 되셨을까요? 어, 경제전만은 여건 변화를 반영하여 조정하게 되는데요. 아시겠지만 최근 안 좋은 일들이 많이 발생했기 때문에 어,이를 반영한 결과로 보시면 될 거 같고 크게 세 가지 요인으로 나누어서 말씀드릴 수 있겠습니다. 먼저 경제 심리가 위축되고 회복이 지연되었던 부분입니다. 저희가 지난 2월에 전망을 발표했을 때도 정치 불확실성이라든지 대내외 여권 악화로 경제 주체들의 심리가 위축된 점을 전망에 반영하였지만 그 이후로도 정치불확실성이 좀 더 이어지고 미 정부가 관세 정책을 저희 예상보다 더 강하게 추진하면서 경제 심리가 회복되지 못하는 상황이 지속되었습니다. 두 번째로는 건설 경기 침체가 심화된 점입니다. 당초에도 건설 경기가 부진한 상황이었지만 최근 들어 부진폭이 크게 확대되면서 1분기 역성장의 주요 원인으로도 작용하였습니다. 세 번째로는 앞서 잠시 말씀드렸지만 미국의 관세 정책이 강화되면서 앞으로 수출이 둔화될 것으로 예상되는 점을 반영하였습니다. 그리고 이외에 대형산뿌이나 기상악화, 건설현장 사고 같은 일시적인 요인들도 올해 경제 성장률 전망을 낮추는 원인이 되었습니다. 경제 성장률 전망을 낮춘 요인으로 미국의 관세 정책을 언급하셨는데요. 지금도 미국의 관세 지금도 미국의 관세정책이 계속 바뀌고 있는 것 같은데, 현재 상황을 어떻게 보면 좋을까요? 정책이 계속 바뀌고 있는 것 같습니다. 그럼 현재 상황을 어떻게 보면 좋을까요? 네. 미국은 철강 알루미늄과 자동차의 품목 관세 25%를 매기고 있습니다. 어 거기다가 반도체 스마트폰에 대해서도 품목 관세를 부과할 것이라고 밝힌 상황이고요. 어 품목 관세 외에도 모든 국가에 대해 상호관세를 부과하였는데요. 어 최근에는 상호관세에 대해 무효 무효 판결이 나고 여기에 항소가 이어지면서 앞으로 어떻게 진행될지 불투명한 상황입니다. 아 굉장히 복잡하네요. 그럼 이렇게 불확실한 미국의 관세정책이 이번 경제 전망에 어떻게 반영됐나요? 복잡하고 불확실한 미국의 관세 정책이 이번 경제전망에는 어떻게 반영됐나요? 어, 사실 작년 말부터 미국이 관세 정책을 적극적으로 쓸 거라고 예상이 많았기 때문에 어, 작년 11월 그리고 올해 2월 전망에도 그 영향을 반영했습니다. 어, 하지만 실제 미국 관세의 범위화 정도가 예상보다 강했고요. 어, 구체적으로 말씀드리면 2월 대비 경제 성장률 전망치가 0.7% 7% 포인트 낮아졌는데 어 여기에 미국 관세 정책의 영향이 0.3에서 0.4% 4% 포인트 정도 차지하고 있습니다. 아, 그럼 거의 절반 정도가 미국 관세 정책의 대부분이 수출을 통한 영향일 것 같은데, 구체적인 매커니즘이 궁금합니다. 영향이네요. 대부분이 수출을 통한 영향일 것 같은데 구체적인 메커니즘도 궁금합니다. 어, 일단 단기적으로 관세 때문에 수출 가격이 올라가기 때문에 어, 미국 사람들이 우리 제품을 덜 사게 되는 효과가 있고요. 어, 장기적으로는 우리 기업들이 미국 내에 직접 공장을 지어서 어, 생산하게 되기 때문에 어, 수출이 줄어드는 효과가 있습니다. 이런 점들을 볼 때 가장 큰 타격을 받을 수 있는 건 자동차 부문으로 보고 있습니다. 어, 실제로 분석해 보면 자동차 수출만으로 전체 수출이 0.6%나 어, 주는 것으로 나왔고요. 그다음에 또 철강 반도체도 영향을 많이 받을 것으로 보고 있습니다. 네, 설명 감사합니다. 앞부분에 말씀해 주셨듯이 건설 투자 전망도 많이 안 좋아졌습니다. 지난 전망에서는 -2.8%였던 건설 투자가 -6.1%로 1%로 크게 떨어졌던데 건설투자 전망이 많이 나빠졌는데, 일시적인 요인 외에 구조적인 요인도 영향을 준 걸까요? 앞서 말씀해 주셨던 일시적인 요인 외에 구조적인 요인도 반영된 건가요? 어, 네. 건설투자 부진에는 경기적 의시적 요인뿐만 아니라 구조적인 요인까지 복합적으로 작용하고 있는 것으로 판단하고 있습니다. 건설 투자는 저희가 이미 선행 지표인 착공이 그가 위축되었던 점을 감안해서 건물 부문 위주로 부진이 이어질 것으로는 전망해 오고 있었는데요. 그런데 작년 말부터 불확실성이 확대되고 심리도 위축되면서 아파트들의 분양 일정이 연기되고 또 건설 현장 사고 등으로 작업일수도 줄면서 건설 투자가 예상보다 더 크게 위축되었습니다. 이렇게 부진폭이 더 커진 상황에서 하반기로 갈수록 금융 요건이 완화되고 경제 심리도 회복되면서 건설 투자가 조금씩 나아지기는 하겠지만 아직 미분양된 지방 아파트가 많이 남아 있고 상가도 비어 있는 곳이 많아서 이러한 구조적 요인까지 감안할 때 회복이 빠르지는 못할 것으로 보아서 저희가 건설 투자 전망치를 추가적으로 낮추게 되었습니다. 그렇군요. 지금까지 말씀을 들어보면 사실 다 안 좋은 얘기들이었는데 혹시 앞으로의 경기 흐름과 함께 긍정적으로 볼 수 있는 부분은 어떤 점이 있을까요? 긍정적으로 볼 수 있는 부분은 없을까요? 앞으로의 경기 흐름과 함께 설명해 주시면 감사하겠습니다. 수출은 좀 전에 설명드린 것처럼 관세 영향으로 둔화되겠지만 소비나 건설 투자와 같은 내수는 회복되면서 앞으로는 우리 경제가 점차 개선될 것으로 보고 있습니다. 위축되었던 경제 심리가 최근 크게 회복되었고 작년 10월부터 이어진 금리 인하와 추경의 효과도 나타나면서 내수를 중심으로 성장세를 보일 것으로 예상하고 있습니다. 말씀 중 소비가 소비가 살아날 거라고 하셨는데, 아직은 체감이 잘 안됩니다. 그 이유는 무엇인가요? 살아날 거라고 하셨는데 아직은 크게 체감되는 것 같지는 않습니다. 좀 더 설명해 주실 수 있을까요? 네. 1분기에는 GDP와 마찬가지로 소비도 조금 줄어들었습니다. 이것은 경제 주체들의 심리가 위축되면서 지갑을 닫았기 때문으로 보고 있는데요. 하지만 앞으로는 방금 말씀드린 심리 회복, 금리 인하 효과에 더해서 작년 하반기부터 개선되었던 가게 소득도 소비 회복에 보탬이 될 것으로 보고 있습니다. 실제로 카드 사용해서도 최근 개선 조짐이 나타나고 있습니다. 그래도 앞으로 내수를 중심으로 성장할 수 있다니 참 다행인 것 같습니다. 지금까지 내용을 종합해 보면 수출이 줄겠지만 내수를 중심으로 우리 경제가 회복할 것으로 보인다라고 말할 수 있겠네요. 그런데이 부분에 대해서도 아직 불확실한 상황이 좀 많아 보입니다. 네, 맞습니다. 최근 미연방 법원에서 상호관세 무효와 판결을 내리고 또 미정부가 이에 항소하는 이런 사례에서도 보시듯이 우리 경제를 둘러싼 불확실성이 여전히 높은데요. 이러한 불확실성은 상방과 하방, 양 방향으로 모두 큰 상황입니다. 예를 들어 미국이랑 관세협상이 어떻게 되냐에 따라서 경제가 더 좋아질 수도 안 좋아질 수도 있고요. 또 정부 경기 부양책 등에도 크게 영향 받을 것으로 보입니다. 네. 그런 마지막 질문입니다. 지난 전망과 비교해서 지난 전망보다 경제성장률은 낮췄는데, 물가상승률은 1.9%로 유지된 이유는 무엇인가요? 경제 성장률은 낮췄는데 물가 상승률은 그대로 1.9%로 유지하셨어요. 그건 왜 그런 건가요? 말씀처럼 성장률이 낮아지면이는 물가 상승률을 낮추는 압력으로 작용하게 됩니다. 하지만 올해 상반기에 가공식품이나 보험료, 외식 이런 부분에서 서비스 가격이 높아지다 보니 성장률이 낮아지는 부분이나 또 국제 유가 하락 등과 상세될 것으로 보았습니다. 그래서 물가 상승률은 그대로 1.9%로 전망을 했고요. 앞으로 물가 상승률은 최근 변동이 큰 유가와 환율 그리고 정부의 물가 안정 대책과 국내외의 경기 흐름에 주로 영향을 받을 것으로 보고 있습니다. 네. 앞으로는 우리 경제 산재에 있는 여러 가지 불확실성이 줄어들면 좋겠네요. 지금까지 한국은행 2025년 5월 경제전망 보고서 내용에 대해 살펴봤는데요. 좀 더 자세히 알고 싶으신 분은 한국은행 홈페이지에서 경제전망 보고서를 다운받아 읽어 보실 수 있습니다. 앞으로 BOK 경제 브리핑에 많은 관심 부탁드립니다. 감사합니다. [음악]'},
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   'content': "뉴스홈 ESG ESG 사례\n\n## [심층분석] 2025년 한국 경제성장률 0.8% 전망, 내수부진과 관세정책이 몰고온 성장률 급락\n\n입력 2025년06월19일 17시10분\n\n이태민\n\n공유하기\n\n가)\n\n### \n\nMY댓글\n\nMY 뉴스 댓글\n\n()\n\n이메일\n:   :\n\n연락처\n:   :\n:   댓글 undefined\n\n    답글 undefined\n\n    받은공감 undefined\n\n시간순;)\n추천순;)\n반대순;)\n\n|  |\n\n| 다음기사[[심층분석] 리플 XRP의 운명: 글로벌 금융 혁신의 새로운 가능성 (2025-06-20 17:07:11)](detail.php?number=6276&thread=21r08') |\n| 이전기사[[심층분석] 이스라엘-이란 전쟁이 가져올 글로벌 경제 영향: 호르무즈 해협 봉쇄 시 유가 130달러 폭등 경고 (2025-06-18 09:04:40)](detail.php?number=6259&thread=21r08) |\n\n### 가장 많이 본 기사\n\n|  | [...] 10~12시간을 회의와 의사결정으로 보내기 때문에 긴 보고서를 읽을 시간이 부족하다.하버드비즈니스리뷰의 2023년 보고서에 따르면, 효과적인 보고서는 첫 페이지에서 핵심 메시지를 전달하며, 1~2분 내에 주요 내용을 파악할 수 있도록 구성된다.예를 들어, 아마존의 CEO 앤디 재시는 보고서를 6페이지로 제한하고, 첫 페이지에 핵심 요약을 배치...](detail.php?number=6152&thread=26r02)  이지영 | [...] 고도로 개인화된 서비스를 제공하는 것이 이들의 강점이다. 예를 들어, 한국의 한 미니스타트업은 AI 기반 맞춤형 영양 관리 앱을 개발해 헬스케어 시장에서 단기간에 주목받았다. 클라우드 컴퓨팅과 오픈소스 기술을 활용해 초기 자본 없이도 빠르게 시장에 진입한 사례다.이들의 핵심 경쟁력은 속도와 유연성이다. ... |",
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   'raw_content': '뉴스홈 [ESG](section.php?thread=23 "ESG") [ESG 사례](section.php?thread=23r02 "ESG 사례")\n\n## [심층분석] 2025년 한국 경제성장률 0.8% 전망, 내수부진과 관세정책이 몰고온 성장률 급락\n\n입력 2025년06월19일 17시10분\n\n이태민\n\n공유하기\n\n[가](javascript:void(0))\n\n### \n\n[MY댓글](#Happy_Modal_2)\n\nMY 뉴스 댓글\n\n()\n\n이메일\n:   :\n\n연락처\n:   :\n:   댓글 undefined\n\n    답글 undefined\n\n    받은공감 undefined\n\n[시간순](javascript:void(0);)\n[추천순](javascript:void(0);)\n[반대순](javascript:void(0);)\n\n|  |\n| --- |\n| **다음기사**[[심층분석] 리플 XRP의 운명: 글로벌 금융 혁신의 새로운 가능성 (2025-06-20 17:07:11)](detail.php?number=6276&thread=21r08\') |\n| **이전기사**[[심층분석] 이스라엘-이란 전쟁이 가져올 글로벌 경제 영향: 호르무즈 해협 봉쇄 시 유가 130달러 폭등 경고 (2025-06-18 09:04:40)](detail.php?number=6259&thread=21r08) |\n\n### 가장 많이 본 기사\n\n|  |\n| --- |\n| 1  [스타트업을 침몰시키는 \'두 번째 제품 증후군\'](detail.php?number=6648&thread=14r06) |\n| 2  [잭슨홀 미팅, 파월 연설 주목해야 할 3가지 시나리오와 글로벌 증시 방향성](detail.php?number=6591&thread=21r08) |\n| 3  [리플(XRP) 2025년 전망, SEC 소송 종결 임박! 폭발적 상승 이끌 5가지 핵심 동력 심층 분석](detail.php?number=6454&thread=21r08) |\n| 4  [미국 금리인하 임박, 한국 경제에 미칠 파급효과 심층 분석](detail.php?number=6541&thread=28r02) |\n| 5  [XRP 2025년 8월, 리플 소송 종결 임박과 현물 ETF 기대감 속 3달러대 횡보 후 폭발적 상승 랠리 기대](detail.php?number=6444&thread=22r05) |\n\n### [아티클](section.php?thread=11)\n\n|  |\n| --- |\n| [리더의 감정 조절과 냉철한 피드백, 조직의 성과를 좌우하는 핵심 역량](detail.php?number=6655&thread=11r01) |\n| [성과가 나지 않는 이유는 \'조직 내 인재 사각지대\' 때문이다 – HR 전략의 블라인드 스팟](detail.php?number=6402&thread=11r01) |\n| [저성과 직원, \'골칫덩어리\'인가 \'숨은보석\'인가? 리더의 선택에 조직의 미래가 달렸다](detail.php?number=6640&thread=11r01) |\n| [지속가능경영, ESG 성공을 넘어 생존의 핵심 경쟁력으로](detail.php?number=6619&thread=11r01) |\n\n### [KBR 팟캐스트](section.php?thread=25)\n\n### [ESG](section.php?thread=23)\n\n### [오피니언](section.php?thread=26)\n\n|  |\n| --- |\n| [HR [칼럼] 성과주의가 조직을 망치는 3가지 치명적 이유, 혁신기업들이 선택한 대안 전략은?](detail.php?number=6369&thread=26r02)  [성과주의 패러독스: 성과를 위한 제도가 성과를 저해하는 역설 개인 경쟁 조장과 단기성과 집착으로 인해 성과주의가 조직의 근본적 경쟁력을 저해하는 부작용이 확산되고 있다.[이미지 = 코리아비즈니스리뷰 자료 이미지] 성과주의 경영의 확산은 불가피한 시대적 흐름처럼 보인다. 삼성전자는 최근 2025년 정기 임원 인사에서 "성과주의 원칙 하에 검증된 인재 중심 세대교체를 추진"한다고 발표했으며, 대부분의 한국 기업들이 1990년대 말 외환위기 이후 성과주의 인사제도를 본격 도입해왔다.그러나 20여 년이 흐른 지금, 성과주의 보상제도가 초래하는 구조적 문제점들이 점차 드러나고 있다. 단기적 재무성과와 비용절감 위주의 현안에 초점을 두어 장기적 관점의 인적자원 개발에 소홀하였으며, 과도한 개인경쟁의 조장과 조직 내 협력분위기 저해하는 부작용이 나타나고 있다. 일부 연구에서는 지나친 단기성과 압박과 내부통제 약화가 복합적으로 작용하여 조직 윤리 의식 저하 현상까지 보고되고 있다. 성과를 높이기 위해 도입한 제도가 오히려 조직의 근본적 경쟁력을 훼손하는 역설적 상황이 벌어지고 있는 것이다. 성과주의의 첫 번째 함정: 협력을 해치는 ...](detail.php?number=6369&thread=26r02) |\n| [리더십 [칼럼] 리더의 역할 진화론: 년차와 직급이 결정하는 리더십 변화의 법칙](detail.php?number=6319&thread=26r01)  [2025년 조직 성공을 좌우하는 직급별 리더십 역량과 년차별 성장 로드맵 2025년 직급별 리더십 개발 교육 현장. 화이트보드의 \'Leadership Competency Model\'은 신입사원부터 고위 관리자까지 년차별로 진화하는 AI 시대 리더 역량을 보여준다. [사진 = 코리아비즈니스리뷰 자료 사진] AI 시대 리더십 혁신, 세대별 맞춤형 접근이 필수2025년 7월 기준, 급변하는 경영 환경 속에서 리더의 역할은 과거 어느 때보다 복잡하고 다차원적으로 진화하고 있다.마이크로소프트의 IDC 2024 AI 보고서에 따르면, 전 세계 조직의 AI 도입률이 작년 55%에서 올해 75%로 급격히 증가했으며, 가트너 2024년 글로벌 워크포스 서베이에서는 경영진 75%가 중간관리자가 과도한 책임에 억눌려 있다고 응답했다. 또한 70%는 현재 리더십 프로그램이 미래 관리자 육성에 한계가 있다고 지적했다.이러한 변화의 중심에는 AI 기술의 실질적 도입, Z세대의 본격적인 조직 진입, 그리고 하이브리드 워크 환경의 고도화가 있다. Workday, Korn Ferry, 포브스 등 주요 기관들은 감성지능을 2025년 리더에게 가장 중요한 역량으로 꼽으며, 년차와 직급에 따른 체계적인 리더십 개발의 필요성을 강조하...](detail.php?number=6319&thread=26r01) |\n| [리더십 [칼럼] 카네기 인간관계론에서 찾은 ‘사람을 얻는 법’ – 21세기 경영에 여전히 유효한 이유](detail.php?number=6310&thread=26r01)  [카네기 인간관계론에서 찾은 사람을 얻는 법: 90년간 변하지 않은 인간의 본질 데일 카네기(1888-1955)는 1936년 『인간관계론』을 출간하며 현대 자기계발서의 출발점을 만들었다. 그의 강의와 저서는 90년이 지난 현재까지도 전 세계 리더들에게 영감을 주고 있으며, 워런 버핏, 찰스 슈왑 등 성공한 기업가들이 그의 철학을 실천하고 있다. 사진은 카네기가 라디오 강연을 통해 인간관계의 지혜를 전파하던 1940년대 모습을 재현한 것이다. [이미지 = 코리아비즈니스리뷰] 영원한 베스트셀러가 전하는 인간관계의 불변 법칙2025년 7월 1일, 아무리 디지털 기술이 발달하고 AI가 인간의 업무를 대신하는 시대가 와도 결국 성공의 열쇠는 \'사람\'에게 있다.1936년 출간 이후 전 세계 6천만 부 이상 판매되며 90년간 사랑받아온 데일 카네기의 『인간관계론』은 단순한 자기계발서를 넘어 인간 본성을 꿰뚫는 시대를 초월한 지혜서로 평가받는다.특히 \'사람을 얻는 법\'이라는 부제로도 불리는 이 책의 핵심 원리들은 소셜미디어와 비대면 소통이 일상화된 현재에도 그 효력을 발휘하며, 인간관계의 본질이 시대를 뛰어넘는 불변의 법칙임을 증명하고 있다.이번 인사이트에...](detail.php?number=6310&thread=26r01) |\n| [HR [칼럼] 인사평가: 공정성과 공평성, 무엇이 더 중요할까?](detail.php?number=6201&thread=26r02)  [인사평가, 공정함이 중요한가, 공평함이 중요한가? [사진 : 팀장이 팀원에게 인사평가 피드백을 주고 있는 모습 (출처 : 코리아비즈니스리뷰)] “왜 저는 C등급이고, 다른 사람은 B등급인가요?”인사평가 시즌이 다가올 때마다 리더와 HR부서의 마음을 가장 무겁게 하는 질문이다. 겉으로는 평가 결과의 등급을 묻는 듯 보이지만, 그 질문의 이면에는 구성원들이 진정으로 궁금해 하는 본질적인 문제가 숨어 있다. 즉, 그들이 알고 싶은 것은 점수 그 자체가 아니라 평가가 이루어진 과정이 얼마나 납득할 만한 것이었는지, 자신에 대한 조직의 이해가 담겨 있는지에 관한 것이다. 실제로 최근 경영컨설팅그룹 (주)와이즈먼코리아와 코리아비즈니스리뷰(KBR경영연구소)가 공동 조사한 결과에 따르면, 응답자의 78.4%는 "인사평가의 최종 점수나 등급보다 그 결과가 나온 과정이 얼마나 투명하고 납득 가능한지에 더욱 민감하게 반응한다"고 밝혔다. 이는 오늘날 기업의 인사평가가 점수나 성과급 분배를 넘어 조직 구성원과 기업의 신뢰 관계를 유지하고 발전시키는 핵심 메커니즘으로 작용하고 있다는 것을 의미한다. 공정성과 공평성, 혼동해서는 안 되는 개념흔히 \'공정...](detail.php?number=6201&thread=26r02)  류현진 |\n| [오피니언 [칼럼] 미니 스타트업이 이끄는 산업 생태계, 곧 찾아온다](detail.php?number=6181&thread=26)  [미니 스타트업이 이끄는 산업 생태계: 혁신의 새 물결 [사진 : "3명의 조직이 대기업을 위협한다"는 주제로 KBR경영연구소에서 팟캐스트를 진행하고 있는 모습 (출처: 코리아비즈니스리뷰) 디지털 전환과 기술 혁신의 시대, 미니스타트업이 창업 생태계의 게임체인저로 떠오르고 있다. 소규모 팀으로 민첩하게 움직이며 틈새시장을 공략하는 이들은 대규모 자본 없이도 혁신을 창출한다. 미니스타트업은 단순한 소기업이 아니다. 이들은 산업 생태계를 재편하는 강력한 동력으로, 한국 경제와 글로벌 시장의 미래를 이끌 준비를 하고 있다. 미니 스타트업의 강점: 작지만 강력한 실행력미니 스타트업은 3~10명 규모의 소규모 팀으로, AI, 블록체인, IoT 같은 첨단 기술을 활용해 특정 틈새시장(niche market)을 겨냥한다. 대기업이 간과한 문제를 해결하거나 고도로 개인화된 서비스를 제공하는 것이 이들의 강점이다. 예를 들어, 한국의 한 미니스타트업은 AI 기반 맞춤형 영양 관리 앱을 개발해 헬스케어 시장에서 단기간에 주목받았다. 클라우드 컴퓨팅과 오픈소스 기술을 활용해 초기 자본 없이도 빠르게 시장에 진입한 사례다.이들의 핵심 경쟁력은 속도와 유연성이다. ...](detail.php?number=6181&thread=26) |\n| [HR [칼럼] CEO 보고서 쓰는법 : 디지털 전환과 ESG 전략 핵심 가이드](detail.php?number=6152&thread=26r02)  [CEO의 시간은 금! 핵심만 간결하게 전달하라 [이미지 : CEO가 보는 보고서는? (출처 : 코리아비즈니스리뷰)] 2025년 5월 21일, CEO는 조직의 방향성을 설정하고 전략적 결정을 내리는 핵심 역할을 수행한다. 그러나 맥킨지의 2024년 연구에 따르면, C레벨 임원의 60% 이상이 보고서의 방대한 분량과 불명확한 메시지로 인해 의사결정에 어려움을 겪고 있다.CEO가 읽는 보고서는 시간 낭비 없이 핵심 정보를 전달하며, 데이터 기반 통찰과 실행 가능한 제안을 제공해야 한다. 이번 칼럼에서는 CEO가 효과적으로 활용할 수 있는 보고서 작성의 핵심 원칙을 제시하고, 현대 경영 트렌드인 디지털 전환과 지속가능경영을 중심으로 실무적 인사이트를 제공한다. 원칙 1: 간결성과 명료성, 핵심 메시지를 한 페이지에CEO는 하루 평균 10~12시간을 회의와 의사결정으로 보내기 때문에 긴 보고서를 읽을 시간이 부족하다.하버드비즈니스리뷰의 2023년 보고서에 따르면, 효과적인 보고서는 첫 페이지에서 핵심 메시지를 전달하며, 1~2분 내에 주요 내용을 파악할 수 있도록 구성된다.예를 들어, 아마존의 CEO 앤디 재시는 보고서를 6페이지로 제한하고, 첫 페이지에 핵심 요약을 배치...](detail.php?number=6152&thread=26r02)  이지영 |'}],
 'response_time': 6.34,
 'request_id': '8ad84bc9-4379-4e4d-ab90-2e69ddee01b4'}
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[ 실습 2. 인터넷에서 자료 조사 후 기사 쓰는 기자 만들기 ]

1. 질문에 대한 자료 검색하기 ( 쓰고 싶은 기사 내용을 query로 설정 )

from langchain.adapters.openai import convert_openai_messages
from langchain_openai import ChatOpenAI

llm = ChatOpenAI(model="gpt-4o")

# Step 1. 질문에 대한 자료를 TavilyClient로 가져오기
query = "현대자동차 미국 시장 2025년 전망"

content = client.search(
    query, 
    include_raw_content=True,
    search_depth="advanced"
)["results"]

content

 

( 실행 결과 )

[{'url': 'https://seo.goover.ai/report/202504/go-public-report-ko-deb4e471-2938-494b-b19c-6eb5e10b1286-0-0.html',
  'title': '2025년 현대차·기아의 미국 시장 정복 전략: 전기차와 하이브리드가 ...',
  'content': '현대차·기아는 2025년 미국 시장에서 사상 최대 실적을 목표로 설정하고, 전기차와 하이브리드 시장에서 강력한 성장세를 이어가고 있습니다. 이들은 특히 차량 모델 경쟁력을 높이기 위해 공격적인 신차 출시와 마케팅 전략을 통해 판매 목표를 달성하고자 합니다. 미국 소비자들의 요구를 충족시키기 위해 SUV와 친환경차 중심으로 제품 라인업을 확장하고 고수익 차종 비중을 늘리고 있습니다. 또한, 2024년에는 소매 판매 기준으로 165만 대 판매를 돌파하는 성과를 기대하고 있으며, 이를 위해 시각적 매력과 기능성을 극대화한 신차 개발에 힘쓰고 있습니다. [...] 현대차·기아는 2025년 미국 시장에서 사상 최대 실적을 목표로 하고 있습니다. 2024년 북미 시장에서의 판매 목표를 218만2000대로 잡았으며, 이는 전년 대비 4.3% 증가한 수치입니다. 이러한 목표는 현대차·기아가 공격적인 신차 출시와 마케팅 전략을 통해 가능하다고 판단하고 있기 때문입니다. 특히, SUV와 친환경차 중심으로 판매를 확대하며 고수익 차종 비중을 늘려 수익성을 개선하려는 계획이 포함되어 있습니다. 실제로, 2024년 현대차·기아는 소매 판매 기준으로 연간 165만대 판매를 처음으로 돌파하는 성과를 거두었습니다.\n 또한, 현대차·기아는 미국 시장에서의 성장을 위해 지속적인 투자를 하고 있으며, 특히 시각적인 매력과 기능성을 갖춘 5세대 완전변경 싼타페와 같은 신차를 통해 높은 판매 실적을 유지하려 하고 있습니다. 이러한 차량들은 미국 소비자들이 선호하는 아웃도어 콘셉트로 개발되어, 판매 증가에 기여할 것으로 기대됩니다. [...] 2025년 미국 자동차 시장에서 현대차·기아는 전기차와 하이브리드 시장에서의 리더십 강화를 위해 지속적인 혁신과 성장 전략을 구사하고 있습니다. 소비자들이 친환경 차량에 대한 선호도를 높이고 있는 가운데, 현대차·기아는 이들의 기대에 부응하기 위해 전기차와 하이브리드 차량의 생산 및 판매 확대에 주력하고 있습니다. 인플레이션 감축법(IRA)과 같은 정책적 변화에도 발 빠르게 대응하며, 현지 생산 비율을 높여 경쟁력을 유지하는 동시에, 소비자들에게 보다 합리적인 가격을 제공할 수 있는 노력을 지속하고 있습니다.',
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  'raw_content': "# 2025년 현대차·기아의 미국 시장 정복 전략: 전기차와 하이브리드가 이끄는 성장\n\n일반 리포트 2025년 04월 01일\n\n## 목차\n\n1. 요약\n2. 현대차·기아의 미국 시장 전략 분석\n3. 전기차 생산의 본격화와 그 의미\n4. 하이브리드 시장의 급성장과 현대차·기아의 대응\n5. 향후 전망 및 결론\n6. 결론\n\n## 1. 요약\n\n* 현대차·기아는 2025년 미국 시장에서 사상 최대 실적을 목표로 설정하고, 전기차와 하이브리드 시장에서 강력한 성장세를 이어가고 있습니다. 이들은 특히 차량 모델 경쟁력을 높이기 위해 공격적인 신차 출시와 마케팅 전략을 통해 판매 목표를 달성하고자 합니다. 미국 소비자들의 요구를 충족시키기 위해 SUV와 친환경차 중심으로 제품 라인업을 확장하고 고수익 차종 비중을 늘리고 있습니다. 또한, 2024년에는 소매 판매 기준으로 165만 대 판매를 돌파하는 성과를 기대하고 있으며, 이를 위해 시각적 매력과 기능성을 극대화한 신차 개발에 힘쓰고 있습니다.\n* 특히 전기차와 하이브리드 차량의 혼류 생산 방식은 현대차·기아의 제조 효율성을 높이고 시장 변화에 빠르게 대응할 수 있는 기반이 되고 있습니다. 2023년에는 미국 시장에서 친환경차 판매가 전년 대비 52.3% 증가하며, 이는 앞으로도 지속될 것으로 전망됩니다. 현대차·기아는 다양한 차급의 전기차 모델 출시 계획을 통해 소비자 선택의 폭을 확대하며, 이를 통해 시장 점유율을 높이고 있습니다.\n* 미국 시장에서 현대차·기아는 현지 생산을 강조하며 인플레이션 감축법(IRA)의 혜택을 최대한 활용하고 있습니다. 모든 전기차 모델이 미국 내에서 생산되어야 하는 현재의 규제 환경 속에서도, 이들은 소비자에게 보다 유리한 조건의 인센티브를 제공하여 경쟁력을 강화하고 있습니다. 지속적인 연구 개발을 통해 현대차·기아는 변화하는 소비자 기대에 부응하며, 품질 높은 제품과 서비스를 제공하기 위해 노력하고 있습니다.\n\n## 2. 현대차·기아의 미국 시장 전략 분석\n\n* ### 2-1. 사상 최대 실적 목표\n\n* 현대차·기아는 2025년 미국 시장에서 사상 최대 실적을 목표로 하고 있습니다. 2024년 북미 시장에서의 판매 목표를 218만2000대로 잡았으며, 이는 전년 대비 4.3% 증가한 수치입니다. 이러한 목표는 현대차·기아가 공격적인 신차 출시와 마케팅 전략을 통해 가능하다고 판단하고 있기 때문입니다. 특히, SUV와 친환경차 중심으로 판매를 확대하며 고수익 차종 비중을 늘려 수익성을 개선하려는 계획이 포함되어 있습니다. 실제로, 2024년 현대차·기아는 소매 판매 기준으로 연간 165만대 판매를 처음으로 돌파하는 성과를 거두었습니다.\n* 또한, 현대차·기아는 미국 시장에서의 성장을 위해 지속적인 투자를 하고 있으며, 특히 시각적인 매력과 기능성을 갖춘 5세대 완전변경 싼타페와 같은 신차를 통해 높은 판매 실적을 유지하려 하고 있습니다. 이러한 차량들은 미국 소비자들이 선호하는 아웃도어 콘셉트로 개발되어, 판매 증가에 기여할 것으로 기대됩니다.\n\n* ### 2-2. 전기차와 하이브리드의 결합 전략\n\n* 현대차·기아는 전기차(BEV)와 하이브리드(HEV) 차량의 생산을 혼류생산 방식으로 전환하여 양쪽 시장에서의 경쟁력을 강화하고 있습니다. 이를 통해 기존 공장에서 전기차와 하이브리드를 동시에 생산함으로써, 제조 효율성을 높이고 시장 변화에 즉각적으로 대응할 수 있는 체제를 구축하고 있습니다. 2023년에는 미국 시장에서 전년 대비 52.3% 증가한 27만8122대의 친환경차를 판매하였으며, 이러한 추세는 앞으로도 지속될 것으로 보입니다.\n* 또한, 현대차와 기아는 미리 계획된 신차 출시에 힘입어 고객의 선택의 폭을 넓히려 하고 있습니다. 현대차의 아이오닉7과 기아의 EV9과 같은 대형 전기차는 물론, 더 작은 차급의 전기차도 추가하여 다양한 소비자 요구를 충족할 계획입니다. 이와 같은 전략은 전기차 수요가 증가하는 가운데 다양한 차급의 차량을 제공함으로써 현대차·기아의 시장 점유율 확대에 긍정적인 영향을 미칠 것입니다.\n\n* ### 2-3. 시장 내 경쟁력 강화 방안\n\n* 현대차·기아는 미국 시장 내 경쟁력 강화를 위해 다양한 전략을 채택하고 있습니다. 우선, 인플레이션 감축법(IRA) 시행에 따른 보조금 혜택이 축소된 상황에서도 경쟁력을 유지하기 위해 현지에서의 생산을 강조하고 있습니다. IRA 규정에 따라 현지에서 생산된 전기차는 세액 공제를 받을 수 있는데, 이를 통해 가격 경쟁력을 확보할 수 있습니다.\n* 또한, 현대차·기아는 고객에게 더 나은 인센티브를 제공하여 판매를 촉진하고 있는 점도 특징적입니다. 특히 미국 내 판매 목표를 달성하기 위해 판매 장려금(인센티브) 정책을 강화하고 있으며, 이는 소비자들에게 더 유리한 조건으로 차량 구매를 유도하는 역할을 하고 있습니다. 이렇게 만들어진 판매 환경은 결국 수익성 강화로 이어질 것으로 기대됩니다.\n* 마지막으로, 현대차·기아는 지속적인 연구 개발과 시장 조사로 변화하는 소비자 트렌드에 맞춰 제품과 서비스를 개선해 나가고 있습니다. 이는 브랜드 이미지 향상은 물론, 소비자 로열티를 증가시키는 데 중요한 요소로 작용할 것입니다.\n\n## 3. 전기차 생산의 본격화와 그 의미\n\n* ### 3-1. 미국 내 전기차 생산기지 현황\n\n* 현대차·기아는 미국 시장에서 전기차 생산을 본격화하고 있으며, 이는 국내외 시장에서의 경쟁력을 강화하기 위한 중요한 전략입니다. 이러한 전략의 일환으로 현대차·기아는 조지아주와 앨라배마주에 전기차 생산 공장을 운영하고 있습니다. 특히, 조지아주 웨스트포인트 공장에서는 기아의 EV9과 같은 대형 전기 SUV 모델을 생산할 예정인데, 이는 미국 내 수요에 즉각 대응할 수 있는 체계를 구축하는 것을 목표로 하고 있습니다.\n* 또한, 현대차 그룹에서 설계한 'HMGMA(현대자동차그룹 메타플랜트 아메리카)'는 연간 30만 대의 전기차를 양산할 수 있는 규모를 목표로 하고 있어, 이는 북미에서의 전기차 생산 확대를 실현하는 기반이 될 것입니다. 현대차는 아이오닉5와 같은 모델을 이 공장에서 첫 생산할 계획이며, 이는 소비자들에게 더 많은 품질 높은 전기차 모델을 제공할 수 있는 기회를 열어줍니다.\n\n* ### 3-2. 인플레이션 감축법(IRA)의 영향\n\n* 인플레이션 감축법(IRA)은 미국 연방 정부가 환경 친화적인 자동차의 구매를 장려하기 위해 시행한 법률로, 이를 통해 소비자들에게 세액 공제를 제공합니다. 현대차·기아는 이러한 법을 활용하여 미국 내 전기차 판매를 확대하려 하고 있습니다. 그러나 IRA 규정이 더욱 강화됨에 따라 보조금 혜택을 받기 위한 자격을 갖춘 차량의 수가 감소한 상황에서, 현대차·기아는 이를 기회로 삼아 현지 생산을 늘리고 있습니다.\n* 2024년 1월부터 시행된 IRA의 세부 조항에 따라 미국 내에서 판매되는 전기차는 반드시 미국 내 생산 공장에서 제조되어야 하며, 이는 현대차·기아가 미국 내에서의 공장 가동을 강화하고 현지 생산 비율을 2030년까지 75%까지 높이겠다는 전략적 목표를 수립하는 데 기여하고 있습니다. 이처럼, 현대차·기아는 실시간으로 변동하는 시장 환경에 발 빠르게 대응하며, 전기차 시장에서의 우위를 지속적으로 확보하고 있습니다.\n\n* ### 3-3. 전기차 모델 출시 계획\n\n* 현대차·기아는 미국 시장에 맞춘 다양한 전기차 모델을 출시할 계획입니다. 기아는 EV9과 더불어 EV3, EV4 모델을 연내에 출시할 예정이며, 이러한 모델들은 소비자들에게 다양한 차급과 가격대의 선택지를 제공합니다. 이와 함께, 현대차는 아이오닉7을 출시하여 세 번째 전기차 전용 플랫폼을 적용한 모델로 시장에 도입할 계획입니다.\n* 이러한 다양한 모델 출시는 시장 내 경쟁력을 높이는 데 중요한 요소로 작용할 것입니다. 특히, 소비자들이 선호하는 느낌의 SUV와 크로스오버 모델 중심으로 라인업을 강화함으로써, 현대차·기아의 전기차 제품군은 더욱 다양해질 것입니다. 이러한 전략적 접근은 변화하는 트렌드에 맞춰 전기차에 대한 소비자의 수요를 극대화하고, 향후 성장 가능성을 더욱 높일 수 있을 것입니다.\n\n## 4. 하이브리드 시장의 급성장과 현대차·기아의 대응\n\n* ### 4-1. 미국 하이브리드 시장 성장 추세\n\n* 미국 하이브리드 자동차 시장은 최근 몇 년간 눈에 띄는 성장세를 보여줍니다. 2022년에는 전체 자동차 판매량 중 하이브리드 차량의 비중이 5%에서 8%로 상승하였고, 2023년에는 하이브리드의 판매 증가율이 71.3%에 달했습니다. 이는 지난해 1분기 전기차 판매 증가율이 62.6%에서 4분기에는 27.2%로 둔화된 것과 대조적입니다. 하이브리드는 이제 소비자들에게 친환경성과 연비를 제공하는 매력적인 대안으로 각광받고 있으며, 현대차·기아는 이러한 트렌드를 활용하여 시장 점유율을 확대하고 있습니다.\n\n* ### 4-2. 경쟁 업체 분석 및 대비 전략\n\n* 현대차·기아는 미국 시장의 하이브리드 판매 증가에 대응하기 위해 다양한 전략을 수립 중입니다. 특히, 경쟁 업체들이 전기차에 집중하는 동안 하이브리드차량의 수요가 증가하고 있는 점을 주목하고 있습니다. 현대차는 투싼 HEV와 엘란트라 HEV 모델을 통해 각각 23.5%와 23.7%의 판매 증가를 기록하였으며, 기아는 쏘렌토 HEV와 스포티지 HEV에서 각각 81.9%와 76.4%의 기록적인 판매 증가를 보였습니다. 이러한 성과는 현대차·기아가 하이브리드 시스템을 한층 강화하고 있어 가능해진 결과입니다.\n\n* ### 4-3. 2025년 판매 목표 및 예상\n\n* 현대차·기아는 2025년 동안 하이브리드 모델의 판매를 더욱 확대할 계획입니다. 특히, '디 올 뉴 싼타페 하이브리드'가 출시되면서 기대되는 판매량 증가가 주효할 것으로 예상됩니다. 이 모델은 1.6리터 직분사 터보차지 하이브리드를 탑재하여 최고출력 232마치를 제공하며, 우수한 연비를 자랑하여 소비자들의 호응을 얻을 것으로 보입니다. 또한, 현대차그룹은 기존의 전동화 생산라인을 활용하여 전기차와 하이브리드차를 동시에 생산할 수 있는 체계를 갖추고 있어, 급증하는 하이브리드 수요에 유연하게 대응할 수 있을 것입니다.\n\n## 5. 향후 전망 및 결론\n\n* ### 5-1. 미국 자동차 시장의 변화\n\n* 미국 자동차 시장은 지속적으로 변화하고 있으며, 이러한 변화를 주도하는 주요 요소 중 하나는 소비자들의 친환경 차량에 대한 선호도 증가입니다. 특히 전기차와 하이브리드 차량의 수요가 증가하며, 이로 인해 자동차 제조사들은 더욱 혁신적인 기술 개발과 다양한 모델 출시를 통해 시장 점유율을 늘리기 위해 노력하고 있습니다. 현대차·기아는 이러한 시장 변화에 효과적으로 대응하기 위해 전기차와 하이브리드 모델의 생산 및 판매 확대에 집중하고 있습니다.\n* 또한, 인플레이션 감축법(IRA)과 같은 정책적 요소도 시장에 큰 영향을 미치고 있습니다. 이 법안은 미국 내 전기차 생산을 증대시키고, 해외 제조업체들이 시장에 진입하기 위한 다양한 인센티브를 제공함으로써 미국 시장의 경쟁 상황을 변화시키고 있습니다. 현대차·기아가 이에 맞춰 미국 내 생산기지를 확장하는 전략은 이러한 시장 변화에 부합하며, 앞으로의 성장은 더욱 가속화될 것으로 예상됩니다.\n\n* ### 5-2. 현대차·기아의 지속 가능한 성장 전략\n\n* 현대차·기아는 지속 가능한 성장을 위해 친환경 차량 개발에 대한 투자를 지속하고 있으며, 이는 단순히 시장에서의 점유율을 높이는 것을 넘어 환경 보호를 위한 고유한 책임을 다하기 위한 노력이라고 할 수 있습니다. 이들은 특히 하이브리드 차량의 라인업을 확장하고, 향후 출시될 차량에 고성능 하이브리드 시스템을 적용하여 연비 성능을 획기적으로 개선할 계획입니다.\n* 하이브리드 모델 시장의 급성장과 관련하여, 현대차·기아는 이미 시장의 요구에 맞춰 다양한 하이브리드 모델을 출시하고 있으며, 이러한 모델들은 각각의 소비자 요구에 부응하고 있습니다. 디 올 뉴 싼타페 하이브리드와 같은 최신 모델의 경우, 성능과 효율성을 동시에 충족시켜 소비자들에게 긍정적인 반응을 얻고 있습니다.\n\n* ### 5-3. 구매환경 변화에 따른 시장 대응\n\n* 소비자의 구매환경은 급속도로 변화하고 있으며, 이는 자동차 산업에도 직접적인 영향을 미치고 있습니다. 특히 디지털화와 온라인 쇼핑의 확산으로 인해 소비자들은 더 많은 정보를 바탕으로 구매 결정을 내리고 있습니다. 현대차·기아는 이러한 소비자 트렌드에 맞춰 디지털 플랫폼을 구축하고 소비자와의 소통을 강화하는 방안을 마련하고 있습니다.\n* 또한, 소비자들이 친환경 차량을 고려할 때 주요하게 생각하는 사항 중 하나는 가격과 비용입니다. 현대차·기아는 전기차 및 하이브리드 차량의 가격 경쟁력을 높이기 위해 생산 공정의 효율성을 극대화하고, 안정적인 부품 공급망을 구축함으로써 최종 소비자에게 보다 합리적인 가격을 제공할 수 있도록 힘쓰고 있습니다. 이러한 노력들은 향후 시장 전망에 긍정적인 영향을 미칠 것으로 보입니다.\n\n## 결론\n\n* 2025년 미국 자동차 시장에서 현대차·기아는 전기차와 하이브리드 시장에서의 리더십 강화를 위해 지속적인 혁신과 성장 전략을 구사하고 있습니다. 소비자들이 친환경 차량에 대한 선호도를 높이고 있는 가운데, 현대차·기아는 이들의 기대에 부응하기 위해 전기차와 하이브리드 차량의 생산 및 판매 확대에 주력하고 있습니다. 인플레이션 감축법(IRA)과 같은 정책적 변화에도 발 빠르게 대응하며, 현지 생산 비율을 높여 경쟁력을 유지하는 동시에, 소비자들에게 보다 합리적인 가격을 제공할 수 있는 노력을 지속하고 있습니다.\n* 또한, 현대차·기아는 하이브리드 모델의 라인업을 확장하며 다양한 소비자 요구에 부합하는 제품 개발에 힘쓰고 있습니다. 더욱이, 디지털화를 통해 소비자와의 소통을 강화하고 정보 접근성을 높여 구매 환경의 변화에 적응하고 있습니다. 이러한 종합적인 접근은 현대차·기아의 지속 가능한 성장 전략의 핵심이며, 향후 자동차 산업의 생태계가 변화하는 과정에서 중요한 역할을 하게 될 것입니다. 결국 현대차·기아의 지속 가능한 성장 전략은 기업의 비전과 맞물려 더 나은 환경을 만들어 가는 데 기여할 것으로 기대됩니다.\n\n## 용어집\n\n* 인플레이션 감축법(IRA) [법률]: 미국 연방 정부가 환경 친화적인 자동차 구매를 장려하기 위해 시행한 법률로, 소비자에게 세액 공제를 제공합니다.\n\n* 전기차(BEV) [차량 유형]: 물리적인 연료가 아닌 전기를 통해 추진되는 자동차로, 배기가스를 발생하지 않는 친환경 차량입니다.\n\n* 하이브리드(HEV) [차량 유형]: 내연기관과 전기모터를 결합하여 구동되는 자동차로, 연비와 친환경성을 동시에 갖춘 차량입니다.\n\n* 혼류생산 방식 [생산 방식]: 두 가지 이상의 제품을 동일한 생산라인에서 동시에 제조하는 방식으로, 제조 효율성을 높이기 위한 전략입니다.\n\n* 소매 판매 [판매 방식]: 최종 소비자에게 직접 차량을 판매하는 방식을 의미하며, 자동차 업계에서 주로 사용되는 판매 통계입니다.\n\n* 전동화 [기술]: 전기 모터와 배터리를 사용하는 자동차 기술로, 연료 효율성 및 친환경성을 증대시키는 방향으로 발전하고 있습니다.\n\n* 디지털화 [트렌드]: 소비자의 구매 결정 과정에서 정보 접근과 편리함을 제공하기 위해 디지털 플랫폼을 활용하는 과정입니다.\n\n출처 문서\n\n* **현대차·기아, 올해도 美시장 '정조준'…사상최대 실적 자신**<https://www.fnnews.com/news/202401301512192620>\n* **현대차·기아, 美현지 전기차 생산 본격화..“악재뚫고 질주”**<http://www.edaily.co.kr/news/newspath.asp?newsid=03742486638758704>\n* **현대차·기아, 美 하이브리드 시장 공략**<https://www.asiatoday.co.kr/view.php?key=20240110010006578>\n* **현대차·기아, 급성장하는 미국 하이브리드 시장 정조준**<https://www.asiatoday.co.kr/view.php?key=20240110010006679>\n\n "},
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E-GMP 플랫폼 기반의 우수한 기술력\n\n현대차의 **E-GMP(Electric-Global Modular Platform)** 플랫폼은 800볼트 초고속 충전 시스템을 지원하여 충전 시간을 획기적으로 단축시킵니다. 이는 테슬라를 제외한 경쟁사들과 비교했을 때 압도적인 강점이며, 소비자들의 **\'충전 불안\'**을 해소하는 핵심 요소로 작용했습니다.\n\n### 2. 합리적인 가격과 고급 사양의 균형\n\n프리미엄 브랜드 대비 합리적인 가격대를 유지하면서도, 첨단 운전자 보조 시스템(ADAS)과 고급 인포테인먼트 사양을 풍부하게 제공하는 **\'가성비(가격 대비 가치)\' 전략**이 미국 중산층 소비자에게 크게 어필했습니다.\n\n### 3. 다양한 라인업 구성과 확장 전략\n\n소형부터 대형 SUV까지 다양한 전기차 라인업을 갖춘 것도 성공 요인입니다. 특히 **기아 EV9**과 같은 3열 대형 전기 SUV는 미국 시장에서 가장 수요가 높은 패밀리 차량 세그먼트를 공략하며 새로운 수요를 창출했습니다.\n\n## 4분기 이후 전망과 예상되는 도전 과제: 실적 둔화 우려\n\n3분기의 역대급 판매 실적은 시장에 긍정적인 신호를 보냈지만, 업계 전문가들은 4분기부터 현대차와 기아가 상당한 도전에 직면할 것으로 전망하고 있습니다[3][4].\n\n1. **보조금 효과 소멸과 수요 감소:** 3분기 판매 급증은 보조금 종료 전의 일시적인 수요 집중 현상이었으므로, 4분기부터는 자연스러운 **수요 감소 및 판매량 둔화**가 예상됩니다.\n2. **수익성 악화와 마진 축소:** 7500달러 규모의 자체 할인은 판매량을 유지하는 데 효과적이었으나, 수익성에 막대한 부담을 줍니다. 관세 부담까지 더해져 **수익성 및 실적 둔화** 우려가 현실화될 가능성이 높습니다.\n3. **트럼프 정책 변동성 증대:** 트럼프 전 대통령의 **전기차 지원책 폐지 공약**과 CO2 규제 완화 움직임은 장기적으로 미국 전기차 시장의 **변동성**을 키우고, 내연기관 차량에 대한 수요를 다시 높일 수 있습니다.\n4. **현지 생산 지연 리스크:** 현대차의 조지아 공장이 본격 가동되기 전까지는 관세 부담이 지속될 것입니다. 현지 생산 체제 구축 속도가 향후 경쟁력을 좌우하는 중요한 변수가 됩니다.\n\n### ⚠️ 향후 시장 대응을 위한 필수 전략\n\n현대차·기아는 단기적 실적 방어보다는 **장기적인 현지 생산 체제 안정화와 차세대 기술 개발**에 집중해야 합니다. 특히 인센티브를 줄이면서도 소비자 수요를 유지할 수 있는 **브랜드 가치 제고**가 중요한 시점입니다.\n\n## 장기적 관점에서 본 현대차·기아의 미래 전략\n\n단기적인 실적 변동성에도 불구하고, 현대차와 기아는 미국 전기차 시장에서 장기적인 성장을 위한 기반을 착실히 다지고 있습니다.\n\n### 1. 조지아 메타플랜트: 현지 생산 체제 강화\n\n조지아주에 건설 중인 **메타플랜트(Metaplant)**는 2025년 하반기부터 본격 가동될 예정이며, 연간 30만 대 이상의 전기차를 생산할 수 있는 규모입니다. 이 공장이 완전 가동되면 **관세 부담을 해소**하고, **인플레이션 감축법(IRA)**에 따른 **세액 공제 혜택**을 받을 수 있는 물량을 확보하여 장기적인 가격 경쟁력을 회복할 수 있습니다[6][7].\n\n### 2. 차세대 전기차 기술 개발 투자\n\n현대차 그룹은 **차세대 배터리 기술(전고체 배터리)**, 자율주행 기술, 전기차 전용 플랫폼 개발에 막대한 투자를 지속하고 있습니다. 기술 리더십 확보는 중국 및 기존 완성차 업체와의 경쟁에서 우위를 점할 수 있는 핵심 동력입니다[8][9].\n\n### 3. 라인업 다각화를 통한 시장 확대\n\n미국 시장에서 수요가 높은 세그먼트인 **전기 픽업트럭, 상용차** 등으로 전기차 라인업을 확대하는 전략도 추진 중입니다. 특히 픽업트럭 시장은 미국에서 가장 큰 시장 중 하나로, 새로운 전기 픽업트럭 모델 출시는 시장 점유율 확대에 중요한 기회가 될 것입니다[10].\n\n## 투자자와 업계 전문가들의 시각\n\n증권업계 애널리스트들은 현대차와 기아의 3분기 실적에 대해 긍정적인 평가와 함께 **신중한 전망**을 제시하고 있습니다. 단기적으로 인상적인 판매 실적을 기록했지만, 4분기부터는 **수익성 개선**이 더 중요한 과제가 될 것으로 보고 있습니다.\n\n일부 전문가들은 "현재의 판매량은 **일회성 비용(할인)**을 통해 달성된 것이므로, 마진율이 회복되지 않는 한 기업 가치 상승에 한계가 있다"고 지적합니다. 결국, 조지아 공장의 성공적인 가동과 현지 생산 모델의 판매가 시작되는 시점이 **현대차·기아의 장기적인 주가와 실적을 결정**하는 핵심 변수가 될 것이라는 분석이 지배적입니다. 특히, 향후 트럼프 행정부의 **새로운 관세 부과 시나리오**에 대한 대응책 마련이 필수적이라는 의견도 나오고 있습니다.\n\n## 결론: 미국 시장 변동성 속 현대차·기아의 지속 가능한 성장 해법\n\n2025년 3분기는 현대차·기아가 외부 악재 속에서도 **뛰어난 제품력과 과감한 프로모션 전략**을 통해 단기적인 위기를 극복했음을 보여준 분기입니다. 그러나 앞으로 다가올 보조금 없는 시장 환경, 강화된 관세 부담, 그리고 미국 정치 환경의 불확실성은 결코 가볍지 않은 도전입니다.\n\n현대차와 기아는 현재의 호실적에 안주하지 않고, **조지아 메타플랜트 가동을 통한 IRA 대응력 확보**와 **차세대 전기차 기술에 대한 지속적인 투자**를 통해 **수익성을 회복**하고 **지속 가능한 성장**을 달성해야 할 것입니다. 이러한 장기적이고 구조적인 변화를 성공적으로 이끌어낸다면, 한국 완성차 업체는 미국 전기차 시장의 선두 주자로 확고히 자리매김할 수 있을 것입니다.\n\n### 주요 인용 및 참고 자료\n\n* [1] 코리아데일리. (2025.10.01). 트럼프 관세에도 현대·기아차 9월 판매, 역대급 호조.\n* [2] 다음뉴스 (머니투데이). (2025.10.03). 현대차·기아 美 전기차 판매, 9월 \'역대 최다\' 기록…할인 정책 효과.\n* [3] 매일경제. (2025.10.02). 트럼프 관세·보조금 악재에도 현대차·기아 ‘선방’... 수익성 둔화 우려 여전.\n* [4] 다음뉴스 (매일경제). (2025.10.02). 트럼프 관세와 보조금 종료 앞둔 막판 수요 집중 효과.\n* [6] 시애틀N. (2025.09.30). 현대차그룹, 미국 시장 현지화 전략 가속화.\n* [7] 뉴스토마토. (2025.10.01). 현대차, 美 조지아 전기차 공장 가동 준비 박차.\n* [8] 뉴스1. (2025.09.28). 현대차그룹, 차세대 EV 기술 개발에 대규모 투자.\n* [9] 딜사이트. (2025.09.29). 배터리 기술 선도, 현대차그룹의 미래 전략.\n* [10] 서울경제. (2025.10.03). 현대차·기아, 미국 픽업트럭 시장 공략 준비.\n\n#### **면책 조항 (Disclaimer)**\n\n본 문서는 공개된 언론 보도 및 시장 분석 자료를 기반으로 작성되었습니다. 여기에 제시된 실적 및 전망은 보도 시점의 정보를 바탕으로 하며, 시장 상황 및 정책 변화에 따라 실제 결과와 다를 수 있습니다. 본 정보는 투자 또는 구매 결정의 참고 자료로만 활용되어야 하며, 당사는 본 문서의 정보로 인해 발생하는 직간접적인 손해에 대해 어떠한 법적 책임도 지지 않습니다.\n\n728x90\n\n#### \'[경제](/category/%EA%B2%BD%EC%A0%9C)\' 카테고리의 다른 글\n\n|  |  |\n| --- | --- |\n| [조지아 현대차 배터리공장 한국인 300명 구금 사태 - 지역경제 충격과 국내 고용시장 영향 분석](/896)\xa0\xa0(8) | 2025.10.05 |\n| [한화엔진 DF 선박엔진 기술력으로 글로벌 시장 주도 - 중국도 의존하는 친환경 엔진 혁신](/883)\xa0\xa0(18) | 2025.10.04 |\n| [카드 부정결제 피해 누구 책임인가? 놀인터파크 사건으로 본 금융소비자 권리 완벽 가이드](/885)\xa0\xa0(31) | 2025.10.02 |\n| [시니어 카드대출 급증의 위기: 고금리 빚의 악순환과 사회적 대응 전략](/884)\xa0\xa0(10) | 2025.10.02 |\n| [2025년 한국 vs 일본 취업시장 완전 분석 | 한국 청년들이 일본을 선택하는 이유](/870)\xa0\xa0(33) | 2025.09.29 |\n\n## 태그\n\n[2025년 전기차 판매](/tag/2025%EB%85%84%20%EC%A0%84%EA%B8%B0%EC%B0%A8%20%ED%8C%90%EB%A7%A4), [EV 시장 전망](/tag/EV%20%EC%8B%9C%EC%9E%A5%20%EC%A0%84%EB%A7%9D), [기아 미국 실적](/tag/%EA%B8%B0%EC%95%84%20%EB%AF%B8%EA%B5%AD%20%EC%8B%A4%EC%A0%81), [기아 전기차](/tag/%EA%B8%B0%EC%95%84%20%EC%A0%84%EA%B8%B0%EC%B0%A8), [미국 전기차 시장](/tag/%EB%AF%B8%EA%B5%AD%20%EC%A0%84%EA%B8%B0%EC%B0%A8%20%EC%8B%9C%EC%9E%A5), [자동차 산업](/tag/%EC%9E%90%EB%8F%99%EC%B0%A8%20%EC%82%B0%EC%97%85), [전기차 보조금](/tag/%EC%A0%84%EA%B8%B0%EC%B0%A8%20%EB%B3%B4%EC%A1%B0%EA%B8%88), [트럼프 관세](/tag/%ED%8A%B8%EB%9F%BC%ED%94%84%20%EA%B4%80%EC%84%B8), [현대차 미국 판매](/tag/%ED%98%84%EB%8C%80%EC%B0%A8%20%EB%AF%B8%EA%B5%AD%20%ED%8C%90%EB%A7%A4), [현대차 전기차](/tag/%ED%98%84%EB%8C%80%EC%B0%A8%20%EC%A0%84%EA%B8%B0%EC%B0%A8)\n\n## 관련글\n\n* [조지아 현대차 배터리공장 한국인 300명 구금 사태 - 지역경제 충격과 국내 고용시장 영향 분석](/896?category=1265764)\n* [한화엔진 DF 선박엔진 기술력으로 글로벌 시장 주도 - 중국도 의존하는 친환경 엔진 혁신](/883?category=1265764)\n* [카드 부정결제 피해 누구 책임인가? 놀인터파크 사건으로 본 금융소비자 권리 완벽 가이드](/885?category=1265764)\n* [시니어 카드대출 급증의 위기: 고금리 빚의 악순환과 사회적 대응 전략](/884?category=1265764)\n\n[코딩 하는 늑대](https://wolf-coding-777.tistory.com)[Jquery, 자바 스크립트 , C# 및 그외 각종 세상 사는 이야기를 하는 블로그 입니다.](https://wolf-coding-777.tistory.com)\n\n댓글9\n\n* [한기박](https://julove63.tistory.com)\n\n  안녕하세요\n\n  2025. 10. 3. 13:00[답글](#)\n\n  + [신고](#)\n  + [링크복사](#)\n* [맨발의 건강여우](https://groundhealth.tistory.com)\n\n  트럼프 관세라는 어려운 환경 속에서도 현대차·기아가 뚝심 있게 시장을 뚫고 성장한 모습 보니 저도 더 힘내야겠네요, 좋은 글 감사합니다 :)\n\n  2025. 10. 3. 13:00[답글](#)\n\n  + [신고](#)\n  + [링크복사](#)\n* [sanbada1277](https://sanbada1277.tistory.com)\n\n  잘 보고 갑니다\n\n  2025. 10. 3. 13:17[답글](#)\n\n  + [신고](#)\n  + [링크복사](#)\n* [유니별:)](https://yunistar.com)\n\n  개발하는 늑대님, 좋은 글 감사합니다 글 잘 보고 공감 누르고 갑니다^^  \n  즐거운 명절 연휴되세요!\n\n  2025. 10. 3. 13:40[답글](#)\n\n  + [신고](#)\n  + [링크복사](#)\n* [Emperror](https://choinah.tistory.com)\n\n  즐거운 추석 되시고 포스팅 잘 보고 갑니다. 🍀\n\n  2025. 10. 3. 14:01[답글](#)\n\n  + [신고](#)\n  + [링크복사](#)\n* [나도힐링](https://lightgg.tistory.com)\n\n  포스팅 잘 보고 갑니다:)\n\n  2025. 10. 3. 14:27[답글](#)\n\n  + [신고](#)\n  + [링크복사](#)\n* [pardon0929 님의 블로그](https://pardon0929.tistory.com)\n\n  최대 판매를 했다니 좋은 소식이네요😄\n\n  2025. 10. 3. 14:38[답글](#)\n\n  + [신고](#)\n  + [링크복사](#)\n* [뭉치73](https://happyvirus73.tistory.com)\n\n  대단하네요. 관세영향도 있을 껀데...  \n  편안한 밤 되세요.\n\n  2025. 10. 3. 18:07[답글](#)\n\n  + [신고](#)\n  + [링크복사](#)\n* [Heedong-Kim](https://heesight.com)\n\n  좋은 글 잘 보고 갑니다.\n\n  2025. 10. 3. 21:17[답글](#)\n\n  + [신고](#)\n  + [링크복사](#)\n\n---\n\n\n\n\n\n\n\n## 단축키\n\n### 내 블로그\n\n|  |  |\n| --- | --- |\n| 내 블로그 - 관리자 홈 전환 | `Q` |\n| 새 글 쓰기 | `W` |\n\n### 블로그 게시글\n\n|  |  |\n| --- | --- |\n| 글 수정 (권한 있는 경우) | `E` |\n| 댓글 영역으로 이동 | `C` |\n\n### 모든 영역\n\n|  |  |\n| --- | --- |\n| 이 페이지의 URL 복사 | `S` |\n| 맨 위로 이동 | `T` |\n| 티스토리 홈 이동 | `H` |\n| 단축키 안내 | `Shift` + `/`  `⇧` + `/` |\n\n\\* 단축키는 한글/영문 대소문자로 이용 가능하며, 티스토리 기본 도메인에서만 동작합니다.'},
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  'title': '현대차, 미국서 중장기 전략 발표한다…첫 해외 인베스터데이(종합)',
  'content': "지난 3월 현대차그룹은 향후 4년간 미국에 총 210억달러(약 31조원)를 투자하겠다는 계획을 밝혔고 지난달 한미정상회담을 계기로 그 규모를 50억달러 증가한 260억달러로 키웠다.\n\n한편, 현대차의 작년 실적에서 해외 판매 비중이 83.0％(343만6천781대)를 기록하는 등 해외 시장의 중요성이 막대한 만큼 이번 인베스터 데이를 통해 글로벌 기업 이미지를 부각하겠다는 구상도 엿보인다.\n\n현대차는 올해 호세 무뇨스 사장을 대표이사로 선임하며 1967년 창사 이래 첫 외국인 CEO 체제를 가동 중이다.\n\nbingo@yna.co.kr\n\n제보는 카카오톡 okjebo  <저작권자(c) 연합뉴스, 무단 전재-재배포, AI 학습 및 활용 금지>  2025/09/03 19:16 송고 2025년09월03일 19시16분 송고\n\n #현대차\n\n공유하기\n\nURL이 복사되었습니다.\n\n본문 글자 크기 조정\n\n 제보\n\n### 핫뉴스\n\n 음주운전 물의 개그맨 이진호 여자친구, 자택서 숨진 채 발견 [...] 인공지능이 자동으로 줄인 '세 줄 요약' 기술을 사용합니다.전체 내용을 이해하기 위해서는 기사 본문과 함께 읽어야 합니다.\n\n홍규빈기자\n\n## 트럼프 관세 대응전략 주목…글로벌 판매 목표·투자 규모 조정 여부도 관심\n\n(서울=연합뉴스) 홍규빈 기자 = 현대자동차가 도널드 트럼프 미국 행정부의 관세 파고에 직면한 가운데 미국 현지에서 중장기 전략을 발표한다.\n\n현대차는 오는 18일(현지시간) 미국 뉴욕 더 셰드에서 '2025 CEO 인베스터 데이'를 개최한다고 3일 공시했다.\n\nCEO 인베스터 데이는 중장기 전략과 재무 목표를 발표하는 행사로, 현대차가 이를 해외에서 여는 것은 이번이 처음이다.\n\n올해 트럼프 대통령의 수입차 고율 관세로 수익성 악화에 직면한 현대차가 어떤 대응 전략과 판매 목표를 꺼내 들지 주목된다.\n\n글로벌 통상 환경이 급속도로 악화한 상황을 고려하면 지난해 내놓았던 글로벌 시장 판매 목표를 조정할 수 있다는 전망도 나온다. [...] 앞서 현대차는 2024 CEO 인베스터 데이에서 2030년 전기차 200만대·글로벌 555만대 판매, 전기차 21종·하이브리드차 14종 구축 등을 골자로 하는 중장기 전략 '현대 웨이'를 공개했다.\n\n같은 그룹 계열사인 기아의 경우 올해 4월 2025 CEO 인베스터 데이에서 2030년 중장기 목표를 당초보다 11만대 적은 419만대로 하향 조정한 바 있다.\n\n아울러 미국 현지 생산과 투자를 강조하는 트럼프 행정부 정책 기조에 발맞춰 중장기 투자 계획과 방향성을 새롭게 공개할지도 관심이 쏠린다.\n\n현대차가 작년 발표했던 10개년(2024∼2033년) 투자 규모는 120조5천억원으로 전년 대비 10.1％ 증가한 수준이었는데, 올해도 큰 폭으로 투자 규모가 늘어날 가능성이 점쳐진다.\n\n트럼프 정부 출범 이후 현대차그룹 차원에서 발표했던 대미 투자 계획이 반영될 가능성도 있다.",
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  'raw_content': '[연합뉴스](https://www.yna.co.kr) [본문 바로가기](#container) [메뉴 바로가기](#nav01)\n\n[**국가기간뉴스 통신사 연합뉴스**](https://www.yna.co.kr)   [**국가기간뉴스 통신사 연합뉴스**](https://www.yna.co.kr) \n  [마이페이지](https://www.yna.co.kr/my-page/index)   [로그인](https://join.yna.co.kr/ko/login)\n\n[**국가기간뉴스 통신사 연합뉴스**](https://www.yna.co.kr)   [**국가기간뉴스 통신사 연합뉴스**](https://www.yna.co.kr) \n\n**현대차, 미국서 중장기 전략 발표한다…첫 해외 인베스터데이(종합)**\n\n[제보](https://www.yna.co.kr/board/jebo/index)\n\n  [마이페이지](https://www.yna.co.kr/my-page/index)   [로그인](https://join.yna.co.kr/ko/login)\n\n* [최신뉴스](https://www.yna.co.kr/news)\n\n# 현대차, 미국서 중장기 전략 발표한다…첫 해외 인베스터데이(종합)\n\n송고2025-09-03 19:16\n\n송고 2025년09월03일 19시16분\n\n**세 줄 요약**\n\n현대자동차가 도널드 트럼프 미국 행정부의 관세 파고에 직면한 가운데 미국 현지에서 중장기 전략을 발표한다.\n\n현대차는 오는 18일 미국 뉴욕 더 셰드에서 \'2025 CEO 인베스터 데이\'를 개최한다고 3일 공시했다.\n\nCEO 인베스터 데이는 중장기 전략과 재무 목표를 발표하는 행사로, 현대차가 이를 해외에서 여는 것은 이번이 처음이다.\n\n인공지능이 자동으로 줄인 \'세 줄 요약\' 기술을 사용합니다.전체 내용을 이해하기 위해서는 기사 본문과 함께 읽어야 합니다.\n\n**[홍규빈](https://www.yna.co.kr/reporter/list?id=38383039393837)기자**\n\n## 트럼프 관세 대응전략 주목…글로벌 판매 목표·투자 규모 조정 여부도 관심\n\n(서울=연합뉴스) 홍규빈 기자 = 현대자동차가 도널드 트럼프 미국 행정부의 관세 파고에 직면한 가운데 미국 현지에서 중장기 전략을 발표한다.\n\n현대차는 오는 18일(현지시간) 미국 뉴욕 더 셰드에서 \'2025 CEO 인베스터 데이\'를 개최한다고 3일 공시했다.\n\nCEO 인베스터 데이는 중장기 전략과 재무 목표를 발표하는 행사로, 현대차가 이를 해외에서 여는 것은 이번이 처음이다.\n\n올해 트럼프 대통령의 수입차 고율 관세로 수익성 악화에 직면한 현대차가 어떤 대응 전략과 판매 목표를 꺼내 들지 주목된다.\n\n글로벌 통상 환경이 급속도로 악화한 상황을 고려하면 지난해 내놓았던 글로벌 시장 판매 목표를 조정할 수 있다는 전망도 나온다.\n\n앞서 현대차는 2024 CEO 인베스터 데이에서 2030년 전기차 200만대·글로벌 555만대 판매, 전기차 21종·하이브리드차 14종 구축 등을 골자로 하는 중장기 전략 \'현대 웨이\'를 공개했다.\n\n같은 그룹 계열사인 기아의 경우 올해 4월 2025 CEO 인베스터 데이에서 2030년 중장기 목표를 당초보다 11만대 적은 419만대로 하향 조정한 바 있다.\n\n아울러 미국 현지 생산과 투자를 강조하는 트럼프 행정부 정책 기조에 발맞춰 중장기 투자 계획과 방향성을 새롭게 공개할지도 관심이 쏠린다.\n\n현대차가 작년 발표했던 10개년(2024∼2033년) 투자 규모는 120조5천억원으로 전년 대비 10.1％ 증가한 수준이었는데, 올해도 큰 폭으로 투자 규모가 늘어날 가능성이 점쳐진다.\n\n트럼프 정부 출범 이후 현대차그룹 차원에서 발표했던 대미 투자 계획이 반영될 가능성도 있다.\n\n지난 3월 현대차그룹은 향후 4년간 미국에 총 210억달러(약 31조원)를 투자하겠다는 계획을 밝혔고 지난달 한미정상회담을 계기로 그 규모를 50억달러 증가한 260억달러로 키웠다.\n\n한편, 현대차의 작년 실적에서 해외 판매 비중이 83.0％(343만6천781대)를 기록하는 등 해외 시장의 중요성이 막대한 만큼 이번 인베스터 데이를 통해 글로벌 기업 이미지를 부각하겠다는 구상도 엿보인다.\n\n현대차는 올해 호세 무뇨스 사장을 대표이사로 선임하며 1967년 창사 이래 첫 외국인 CEO 체제를 가동 중이다.\n\nbingo@yna.co.kr\n\n*[제보는 카카오톡 okjebo](https://www.yna.co.kr/board/jebo/index?site=copyright_jebo_view)*  *<저작권자(c) 연합뉴스,* *무단 전재-재배포, AI 학습 및 활용 금지>*  2025/09/03 19:16 송고 2025년09월03일 19시16분 송고\n\n* [#현대차](https://www.yna.co.kr/search/index?query=%ED%98%84%EB%8C%80%EC%B0%A8&lang=KR)\n\n**공유하기**\n\nURL이 복사되었습니다.\n\n**본문 글자 크기 조정**\n\n [제보](https://www.yna.co.kr/board/jebo/index)\n\n### [핫뉴스](https://www.yna.co.kr/theme/hotnews-history)\n\n* **[음주운전 물의 개그맨 이진호 여자친구, 자택서 숨진 채 발견](https://www.yna.co.kr/view/AKR20251010056300065?section=society/all)**\n\n  **[\'심정지 2건 터지게 해달라\'…SNS에 올라온 부적절한 글](https://www.yna.co.kr/view/AKR20251010111000065?section=society/all)**\n\n  **[캄보디아서 고문당해 사망한 한국인 대학생…2달째 송환 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여의도 콘래드호텔에서 열린 \'CEO 인베스터 데이\'에서 \'핵심 역량 기반의 유연한 시장 대응\'을 주제로 발표하고 있다. [연합뉴스 자료사진]\n\n  2025-09-03 17:50\n* 연설하는 호세 무뇨스 현대차 대표이사 사장\n\n  (서울=연합뉴스) 호세 무뇨스 현대차 대표이사 사장이 3일(현지시간) 스페인 바르셀로나의 카탈루냐 콩그레스 센터에서 열린 세계자동차공학회연합 월드 모빌리티 콘퍼런스 2025(FISITA WMC)에서 기조연설하고 있다. 2025.6.4 [현대자동차·기아 제공. 재판매 및 DB 금지] photo@yna.co.kr\n\n  2025-09-03 18:49\n\n**댓글**\n\n '},
 {'url': 'https://www.press9.kr/news/articleView.html?idxno=66824',
  'title': "글로벌 자동차 시장, 관세 충격에도 '탄탄'…2025년 소폭 성장 전망",
  'content': '글로벌 완성차 업체들은 2025년 2분기 실적에서 수십억 달러의 비용 증가를 보고했다. GM, 포드, 스텔란티스 등 미국 빅3를 포함한 주요 업체들의 영업이익률 하락이 두드러진다. 스텔란티스의 경우 영업이익률이 1%로 하락해 순이익은 적자로 돌아섰다. 현대차도 2025년 2분기 영업이익률이 작년 동기 대비 2%포인트 하락했다. 현재는 완성차 업체들이 가격 인상 대신 비용을 흡수하는 전략을 취하고 있으나, 하반기에는 소비자 가격에도 영향을 미칠 가능성이 크다.\n\n전기차, 동서 간 격차 심화\n\n전기차 시장에서는 중국이 독주를 이어가고 있다. 상반기 중국의 EV 판매 비중은 45%에 달했으며, 연말까지 50%에 근접할 것으로 예상된다. 반면, 미국은 9월 보조금 종료 이후 전기차 수요가 정체될 것으로 보인다.',
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  'raw_content': 'Published Time: 2025-09-08T11:37:06+09:00\n\n글로벌 자동차 시장, 관세 충격에도 ‘탄탄’…2025년 소폭 성장 전망 - PRESS9\n\n===============\n\n×\n*   [전체기사](https://www.press9.kr/news/articleList.html?view_type=tm)\n*   [Pharm biz](https://www.press9.kr/news/articleList.html?sc_section_code=S1N12&view_type=tm)\n*   [Policy](https://www.press9.kr/news/articleList.html?sc_section_code=S1N13&view_type=tm)\n*   [Industry](https://www.press9.kr/news/articleList.html?sc_section_code=S1N14&view_type=tm)\n*   [Medical](https://www.press9.kr/news/articleList.html?sc_section_code=S1N15&view_type=tm)\n*   [People](https://www.press9.kr/news/articleList.html?sc_section_code=S1N9&view_type=tm)\n*   [Finance](https://www.press9.kr/news/articleList.html?sc_section_code=S1N16&view_type=tm)\n\n[![Image 1: PRESS9](https://www.press9.kr/image/logo/watermark_20191203015958.png)](http://www.press9.kr/)\n\n[광고문의](https://www.press9.kr/com/ad.html)[기사제보](https://www.press9.kr/com/jb.html)[_rss_](https://www.press9.kr/rssIndex.html "rss")\n\n최종편집 : 2025-09-14 (일) \n\n*   [Pharm biz](https://www.press9.kr/news/articleList.html?sc_section_code=S1N12&view_type=sm)\n\n*   [Policy](https://www.press9.kr/news/articleList.html?sc_section_code=S1N13&view_type=sm)\n\n*   [Industry](https://www.press9.kr/news/articleList.html?sc_section_code=S1N14&view_type=sm)\n\n*   [Medical](https://www.press9.kr/news/articleList.html?sc_section_code=S1N15&view_type=sm)\n\n*   [People](https://www.press9.kr/news/articleList.html?sc_section_code=S1N9&view_type=sm)\n\n*   [Finance](https://www.press9.kr/news/articleList.html?sc_section_code=S1N16&view_type=sm)\n\n[로그인](https://www.press9.kr/member/login.html)[회원가입](https://www.press9.kr/member/index.html)_전체메뉴_\n\n**최신뉴스**\n\n[[Generic Trend]비씨월드제약, 다제내성 결핵 치료제 시장 도전장](https://www.press9.kr/news/articleView.html?idxno=67016)\n\n[[Today Auto]현대차, \'H-스타일리스트\'와 넥쏘 SNS 콘텐츠 공개 外](https://www.press9.kr/news/articleView.html?idxno=67022)\n\n[신테카바이오, 주주배정 유상증자 추진…재무구조 전환과 성장 가속화](https://www.press9.kr/news/articleView.html?idxno=67020)\n\n[애플, 스마트워치에 고혈압 탐지 기능 추가](https://www.press9.kr/news/articleView.html?idxno=67021)\n\n[나노실리칸첨단소재 “신사업 추진 이상無…시장 우려 사실 아냐“](https://www.press9.kr/news/articleView.html?idxno=67019)\n\n[[Generic Trend]비씨월드제약, 다제내성 결핵 치료제 시장 도전장](https://www.press9.kr/news/articleView.html?idxno=67016)\n\n[[Today Auto]현대차, \'H-스타일리스트\'와 넥쏘 SNS 콘텐츠 공개 外](https://www.press9.kr/news/articleView.html?idxno=67022)\n\n기사검색 _검색_\n\n이전 다음\n\n[![Image 2: PRESS9](https://www.press9.kr/image/logo/printlogo_20191203015958.png)](http://www.press9.kr/)\n\n글로벌 자동차 시장, 관세 충격에도 ‘탄탄’…2025년 소폭 성장 전망\n\n*   페이스북\n*   트위터\n*   카카오스토리\n*   URL복사\n*   기사공유하기\n\n상태바\n\n[HOME](https://www.press9.kr/)[Industry](https://www.press9.kr/news/articleList.html?sc_section_code=S1N14)\n\n글로벌 자동차 시장, 관세 충격에도 ‘탄탄’…2025년 소폭 성장 전망\n\n*    나한익 기자\n*    승인 2025.09.08 11:37\n*    댓글 0 \n\n*   페이스북\n*   트위터\n*   카카오스토리\n*   URL복사\n*   기사공유하기\n*   스크랩\n*   프린트\n*   메일보내기\n*   글씨키우기\n\n* * *\n\n유럽 여전히 2019년 판매량의 80% 수준\n\n[프레스나인]올해 글로벌 자동차 산업은 미국의 관세 정책, 유럽 시장 부진, 전기차(EV) 전환 속도 격차 등 다층적 도전에 직면했지만, 중국과 남미의 수요 강세 덕분에 연간 판매는 소폭 증가할 것으로 전망된다.\n\nING리서치에 따르면 2025년 글로벌 승용차 판매는 전년 대비 1.5% 증가할 것으로 예상된다. 미국에서는 올해 상반기 신차 판매가 전년 동기 대비 4% 늘었으나, 이는 3~4월 관세 인상(‘해방의 날’ 조치) 이전 수요가 앞당겨진 결과라는 분석이다. 하반기에는 보조금 종료와 금리 부담으로 성장세가 둔화될 전망이다.\n\n유럽은 여전히 2019년 판매량의 80% 수준에 머무르며 정체 상태다. 독일, 프랑스, 이탈리아는 역성장세를 보이는 반면, 스페인과 북유럽, 폴란드 등은 상대적으로 선전하고 있다.\n\n반대로 중국은 상반기 판매가 11% 증가하며 세계 시장을 견인했다. 2025년 전체 판매량의 30%를 중국이 차지할 것으로 보인다. 아르헨티나 등 남미 일부 국가도 강한 회복세를 나타내고 있다.\n\n**관세 부담 지속, 제조사 실적 직격탄**\n\n미국의 자동차 수입 관세가 평균 15%로 낮아졌지만, 여전히 업계에 상당한 부담이다. 미국에서 판매되는 차량의 절반은 해외 생산품으로, 주요 수출국인 멕시코·일본·한국·독일 등이 직격탄을 맞고 있다.\n\n글로벌 완성차 업체들은 2025년 2분기 실적에서 수십억 달러의 비용 증가를 보고했다. GM, 포드, 스텔란티스 등 미국 빅3를 포함한 주요 업체들의 영업이익률 하락이 두드러진다. 스텔란티스의 경우 영업이익률이 1%로 하락해 순이익은 적자로 돌아섰다. 현대차도 2025년 2분기 영업이익률이 작년 동기 대비 2%포인트 하락했다. 현재는 완성차 업체들이 가격 인상 대신 비용을 흡수하는 전략을 취하고 있으나, 하반기에는 소비자 가격에도 영향을 미칠 가능성이 크다.\n\n**전기차, 동서 간 격차 심화**\n\n전기차 시장에서는 중국이 독주를 이어가고 있다. 상반기 중국의 EV 판매 비중은 45%에 달했으며, 연말까지 50%에 근접할 것으로 예상된다. 반면, 미국은 9월 보조금 종료 이후 전기차 수요가 정체될 것으로 보인다.\n\n 유럽은 독일을 중심으로 BEV(순수 전기차) 비중이 회복세를 보이며 연말까지 18~19%에 도달할 전망이다. PHEV(플러그인 하이브리드) 포함 시 EV 비중은 약 27%로 예상된다.\n\n테슬라와 BYD 같은 전기차 전용 브랜드가 글로벌 EV 시장을 선도하고 있지만, 전통 완성차 업체들도 추격 속도를 높이고 있다. 볼보는 상반기 신차의 20%, BMW는 18%를 BEV로 채웠으며, 폭스바겐도 10.6% 수준을 기록했다. 특히 중국 브랜드의 유럽 진출 가속화는 글로벌 전기차 경쟁 구도를 크게 흔들 요인으로 꼽힌다.\n\nING리서치의 리코 루만 수석 이코노미스트는 “정치적 불확실성과 관세 부담에도 불구하고, 중국과 남미의 수요가 글로벌 시장을 지탱하고 있다”며 “2025년 글로벌 자동차 판매는 미약하나마 성장세를 유지할 것”이라고 분석했다.\n\n![Image 3: 사진/ING리서치](https://www.press9.kr/news/photo/202509/66824_79878_3230.png)\n\n해외 완성차 제조사 2025년 2분기 vs. 2024sus 2분기 영업이익률. 자료/ING리서치\n\nTag\n\n[#현대차](https://www.press9.kr/news/articleList.html?sc_area=A&sc_word=%ED%98%84%EB%8C%80%EC%B0%A8)\n\n저작권자 © PRESS9 무단전재 및 재배포 금지\n\n[**나한익 기자** mikena@press9.kr](mailto:mikena@press9.kr)[다른기사 보기](https://www.press9.kr/news/articleList.html?sc_area=I&sc_word=nahannik)\n\n*   페이스북\n*   트위터\n*   카카오스토리\n*   URL복사\n*   기사공유하기\n\n* * *\n\n**당신만 안 본 뉴스**\n\n[현대차, 투싼·싼타페 엔진 결함으로 리콜 실시](https://www.press9.kr/news/articleView.html?idxno=66616)\n\n[차세대 현대 쏘나타, 2026년 출시 전망](https://www.press9.kr/news/articleView.html?idxno=66626)\n\n[SEC, 이더리움·리플·솔라나 ETF 심사 또 연기](https://www.press9.kr/news/articleView.html?idxno=66970)\n\n[기아 EV5, 영국 전기차 시장 출격…테슬라 모델 Y보다 저렴한 가격](https://www.press9.kr/news/articleView.html?idxno=66651)\n\n[HD현대중공업, 日 IINO라인즈에 첫 이중연료 초대형 에탄운반선 인도](https://www.press9.kr/news/articleView.html?idxno=66870)\n\n[두산에너빌리티, 美 퍼미아메리카 원전 프로젝트 수혜 기대](https://www.press9.kr/news/articleView.html?idxno=66965)\n\n[삼천당제약 “비젠프리 일본 허가 아직 기다리는 중”](https://www.press9.kr/news/articleView.html?idxno=66888)\n\n[**현대차, 투싼·싼타페 엔진 결함으로 리콜 실시**](https://www.press9.kr/news/articleView.html?idxno=66616)\n\n**댓글**0 댓글입력\n\n[로그인](https://www.press9.kr/member/login.html?backUrl=/news/articleView.html?idxno=66824#reply)\n\n이름 비밀번호 \n\n내용 **0** / 400 등록\n\n**주요 기사**\n\n[**애플, 스마트워치에 고혈압 탐지 기능 추가**](https://www.press9.kr/news/articleView.html?idxno=67021)\n\n[**[Generic Trend]비씨월드제약, 다제내성 결핵 치료제 시장 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도전장](https://www.press9.kr/news/articleView.html?idxno=67016)\n\n**인기 뉴스**\n\n[_1_**[법인카드, 누가 잡나]⑤롯데카드, \'디지로카\'로 스타트업부터 대기업까지 커버리지**](https://www.press9.kr/news/articleView.html?idxno=67014)\n\n[_2_**애플, 스마트워치에 고혈압 탐지 기능 추가**](https://www.press9.kr/news/articleView.html?idxno=67021)\n\n[_3_**[Generic Trend]비씨월드제약, 다제내성 결핵 치료제 시장 도전장**](https://www.press9.kr/news/articleView.html?idxno=67016)\n\n[_4_**[Pipeline Review][HLB]③FGFR2 선택성 5000배 비결, 정밀한 약물 설계**](https://www.press9.kr/news/articleView.html?idxno=67002)\n\n[_5_**[Pipeline Review][SK바이오사이언스]사노피와 손잡은 21가 PCV ‘GBP410’, 2028년 상업화 목표**](https://www.press9.kr/news/articleView.html?idxno=67009)\n\n[_6_**[Pipeline Review][인벤티지랩]마이크로플루이딕스 기술, 장기지속형 넘어 LNP까지**](https://www.press9.kr/news/articleView.html?idxno=66985)\n\n[_7_**진양제약, ‘분기배당 정관’ 추진…배당선호 자금 유입 기대**](https://www.press9.kr/news/articleView.html?idxno=67003)\n\n[_8_**[Generic Trend]대웅제약, 뇌전증 치료제 \'브리비액트\' 퍼스트제네릭 허가**](https://www.press9.kr/news/articleView.html?idxno=66999)\n\n[_9_**[IPO Alert][명인제약]③밸류에이션: EV/EBITDA 배수 7.9배 적용,32.4~47.6%의 할인율**](https://www.press9.kr/news/articleView.html?idxno=67015)\n\n[_10_**[동남아 기상도]②KB국민은행, 인도네시아 반전 드라마…첫 흑자와 관리의 그늘**](https://www.press9.kr/news/articleView.html?idxno=67013)\n\n![Image 4: 대원제약](https://www.press9.kr/bannerpop/uploads/image/1747973175792822191.png)\n\n![Image 5: 탁센 녹십자(2024.11)](https://www.press9.kr/bannerpop/uploads/image/17325138691445844376.png)\n\n![Image 6: 중외제약 로고(수정)](https://www.press9.kr/bannerpop/uploads/image/1623982837267123578.jpg)\n\n![Image 7: 하나금융(2024.9)](https://www.press9.kr/bannerpop/uploads/image/1726038213779292882.jpg)\n\n![Image 8: 보령](https://www.press9.kr/bannerpop/uploads/image/1671069014442956837.jpg)\n\n[![Image 9: KB금융_2025.08](https://www.press9.kr/bannerpop/uploads/image/17567770431608240429.gif)](http://tx.theline13.com/click?ad=104322)\n\n![Image 10: 국제약품](https://www.press9.kr/bannerpop/uploads/image/17448691811755188309.gif)\n\n![Image 11: 동국제약 로고](https://www.press9.kr/bannerpop/uploads/image/15934774222006228535.jpg)\n\n[![Image 12: 삼일제약_202509](https://www.press9.kr/bannerpop/uploads/image/17569449621979718581.jpg)](https://www.samil-pharm.com/)\n\n![Image 13: 한화](https://www.press9.kr/bannerpop/uploads/image/16971747971546881937.jpg)\n\n[![Image 14: 신한금융](https://www.press9.kr/bannerpop/uploads/image/1727618726755575611.jpg)](http://www.shinhangroup.com/)\n\n![Image 15: 유나이티드](https://www.press9.kr/bannerpop/uploads/image/1590540651651212555.jpg)\n\n![Image 16: 동국제약 로고](https://www.press9.kr/bannerpop/uploads/image/15934774222006228535.jpg)\n\n![Image 17: 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2. 프롬프트 설정 (  * MLA : Markdown Language Association )

# Step 2. 프롬프트 설정
prompt = [{
    "role": "system",
    "content":  (
        "당신은 신문기사를 쓰는 기자 AI입니다.  \n"
        "당신은 주어진 정보를 바탕으로 객관적이고 체계적으로 작성된 기사를 써야 합니다. \n"
    )
}, {
    "role": "user",
    "content": (
        f'정보: """{content}"""\n\n' 
        f'위의 정보를 사용하여, 다음 질문에 대해 자세한 보고서를 한국어로 작성하세요: "{query}" \n'
        '—신문기사 형식을 사용하되, MLA를 준수하는 markdown 문법을 사용해주세요.'
        '—활용한 자료는 출처를 명시하세요.'
    )
    
}]

 

3. 오픈AI를 랭체인으로 실행하고 출력하기

# Step 3. 오픈AI를 랭체인인으로 실행하고 출력
report = llm.invoke(prompt).content
print(report)

  

 ( 실행 결과 )

```markdown
# 2025년 현대자동차 미국 시장 전망

현대자동차와 그 자회사인 기아가 2025년 미국 자동차 시장에서 새로운 기록을 목표로 하고 있다. 이들은 전기차(EV)와 하이브리드차(HEV)의 확대 및 혁신적인 생산 방식을 통해 경쟁력을 강화하며, 이 시장에서의 리더십을 굳히려는 계획을 실행 중이다.

## 전기차와 하이브리드차의 전략적 확대

현대차·기아는 한층 강화된 전기차와 하이브리드차 생산 및 판매 계획을 발표했다. 이들은 2025년까지 다양한 차급의 친환경차 모델을 통해 시장 점유율을 높이고자 한다. 2024년에는 북미 시장에서 218만 2000대 판매를 목표로 하며, 이는 전년 대비 4.3% 증가한 수치이다[^1^]. 이러한 흐름은 2025년에도 계속될 것으로 보인다.

미국 내 수요를 충족시키기 위해 현대차는 조지아 및 앨라배마에서 전기차 생산 공장을 운영 중이며, 현지 생산 능력을 확대하고자 한다[^1^]. 이는 미국 인플레이션 감축법(IRA)의 세액 공제 혜택을 최대한 활용하기 위한 전략의 일환이다[^1^].

## 고충전을 위한 혁신 기술

현대차는 E-GMP(Electric-Global Modular Platform) 플랫폼을 통해 800볼트 초고속 충전 시스템 등 선진 기술을 도입했다. 이는 테슬라를 제외한 다른 경쟁사와 비교했을 때 압도적인 강점으로 작용하며, 소비자들의 '충전 불안'을 해소하는 데 중요한 역할을 한다[^2^].

## 트럼프 관세 및 정책 변화 대응

트럼프 행정부 아래, 수입차에 대한 높은 관세 부과와 전기차 보조금의 축소는 장기적인 도전 과제로 남아 있다. 현대차·기아는 이와 같은 시장 변동성을 극복하기 위해 현지 생산을 강조하고, 보조금 감소에 대응하기 위해 최대 $7500의 자체 할인 프로모션을 제공했다[^2^]. 그러나 이러한 할인은 수익성의 악화를 초래할 가능성도 있다[^2^].

## 장기적 성장과 투자 전략

현대차는 조지아주 메타플랜트를 통해 현지 생산 체제를 강화하는 동시에, 차세대 배터리 기술 개발과 전기차 전용 플랫폼 연구에 중점을 두고 있다[^2^]. 현지 생산 전략은 오는 2025년 말부터 연간 30만 대의 차량을 생산할 수 있는 새로운 공장 가동으로 더욱 강화될 예정이다[^2^].

## 시장 변화 전망과 도전 과제
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[^1^]: "2025년 현대차·기아의 미국 시장 정복 전략: 전기차와 하이브리드가 이끄는 성장," SEO Goover AI Report, 2025년 4월 1일 발행.
[^2^]: "2025년 3분기 현대차·기아, 미국 전기차 시장 역대 최대 판매 달성," 코딩 하는 늑대, 2025년 10월 1일 발행.
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10-3. 유튜브 영상 요약하기

[ 실습 1. YoutubeSearch 패키지로 유튜브 검색하기 ]

1. YoutubeSearch 패키지 설치하기  ( jupyter notebook 에서 파일 생성 )

%pip install youtube-search

 

2. 키워드 검색하기 

from youtube_search import YoutubeSearch

videos = YoutubeSearch("미국 대선", max_results=5).to_dict()
videos

  

3. 영상 페이지 열기위한 경로 완성하기

video_url = 'http://youtube.com' + videos[3]['url_suffix']
video_url

 

( 실행 결과 )

'http://youtube.com/watch?v=MTRFDEPTDVs&pp=ygUN66-46rWtIOuMgOyEoA%3D%3D'

 

 

[ 실습 2. YoutubeLoader 패키지로 유튜브 자막 가져오기 ]

1. 유튜브 자막 내려받기 위한 API 설치

%pip install youtube_transcript_api

 

( 실행 결과 )

Collecting youtube_transcript_api
  Downloading youtube_transcript_api-1.2.2-py3-none-any.whl.metadata (24 kB)
Collecting defusedxml<0.8.0,>=0.7.1 (from youtube_transcript_api)
  Downloading defusedxml-0.7.1-py2.py3-none-any.whl.metadata (32 kB)
Requirement already satisfied: requests in /Users/daniel0324/Workspace/AI_agent/doit/lib/python3.12/site-packages (from youtube_transcript_api) (2.32.5)
Requirement already satisfied: charset_normalizer<4,>=2 in /Users/daniel0324/Workspace/AI_agent/doit/lib/python3.12/site-packages (from requests->youtube_transcript_api) (3.4.3)
Requirement already satisfied: idna<4,>=2.5 in /Users/daniel0324/Workspace/AI_agent/doit/lib/python3.12/site-packages (from requests->youtube_transcript_api) (3.10)
Requirement already satisfied: urllib3<3,>=1.21.1 in /Users/daniel0324/Workspace/AI_agent/doit/lib/python3.12/site-packages (from requests->youtube_transcript_api) (2.3.0)
Requirement already satisfied: certifi>=2017.4.17 in /Users/daniel0324/Workspace/AI_agent/doit/lib/python3.12/site-packages (from requests->youtube_transcript_api) (2025.8.3)
Downloading youtube_transcript_api-1.2.2-py3-none-any.whl (485 kB)
Downloading defusedxml-0.7.1-py2.py3-none-any.whl (25 kB)
Installing collected packages: defusedxml, youtube_transcript_api
   ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 2/2 [youtube_transcript_api]
Successfully installed defusedxml-0.7.1 youtube_transcript_api-1.2.2
Note: you may need to restart the kernel to use updated packages.

 

2. YoutubeLoader로 자막 가져오기

from langchain_community.document_loaders import YoutubeLoader

loader = YoutubeLoader.from_youtube_url(
    video_url, 
    language=['ko', 'en'] # 자막 언어
)

loader.load()

 

( 실행 결과 )

[Document(metadata={'source': 'MTRFDEPTDVs'}, page_content='그 아셀 1 결과는 2016년 다오 트럼프가 한국말 해외 워 결과 을 운영할 그건 2000 여행학교 나 더 받았는데 줬어요 4 이제 어떤 시스템이 길이 이렇게 된거 굉장히 좀 황당 하지요 예 그게 왜 이런 일이 발생 했냐면 미국의 갖은 굉장히 독특한 제도인 3 버 인 단 제도 때문이거든요 및 업무내용 것으로 본거 많이 들어봤지 뭐 하루에 단식 모르겠습니까 미국에서는 우리나라처럼 모든 유권자가 원하는 후보에게 한편씩 을 투표를 합니다 뭐 내 차이는 뭐냐면 후보자와 유권자 사이에 선거 행 다니라는 굉장히 독특한 9급 이 있는데요 이 선거인단 은 대체로 교유 초에 임무 빌에 따라서 감상 주제는 수제 사람 등 선거 있나니 하는 일은 이제 유권자들의 표를 본 다음에 최종 이 사람들이 유권자들의 의사를 반영을 해서 최종 투표를 하는 거예요 그런데 예를 들어 줄이면 캘리포니아는 미국에서 인구가 가장 많은 주요 에 캘리포니아는 선거인단 임 50개 주에서 가장 많습니다 50 사 성 명 미국에서 가장 인구수가 작은 주강 와이오밍 주거든요 또 아유 맹주는 인구가 작기 때문에 선거 임당 의사명 이렇게 배정이 되어 있어요 그러면 이제 이 선거인단 어떻게 배분을 하냐면 갱 분야에는 선거인단이 55명 그냥 그래서 민주당 후보인 클린턴이 전 한결 을 받고 공화당 프론트 부가 천 풀을 받았을 경우에 민주당의 한 표 라도 더 받았기 때문에 캘리포니아의 배정된 55명의 선거인단을 다 힐러리 클린턴 후보에게 주는 거에요 결국에는 점프가 더 많은 텅 거인 당을 획득을 해서 이게 뭐 의상은 없어요 난 우선 꼼마 담은 가고 뽑고 싶은데 쉴러 리가 더 받았단 이유로 난 빈 주장 쪽으로 가야 되는거 내게 선거인단이 사실 한주의 딱 하나를 정해진게 아니라 이제 선거전의 민주당 캘리포니아 지부 공화당 캘리포니아 지구가 각각의 선거인단 리스트를 만들어 그런 다음에 이제 집게를 보고 어 민주당 후보가 하더라도 더 받았네 하면 민주당의 삶과 임당 들이 마지막으로 투표를 하는 거죠 아 아 그러면 이성 건 어떻게 보면 선거인단을 뽑는 선거 해요 그래서 많은 분들이 한국에서 미국 선거가 간접 선거 다 5325 회원은 쓰시는데 감 갑 성분은 아니에요 간접 선거 는 국민들의 투표로 해서 지도자 를 뽑는 게 아니라 태양이 대통령을 임명을 한다거나 이런 경우를 간접 선거 라고 하는데 사실 미국 유권자들이 투표를 할 때 선거인단 에다가 투표를 하는 건 아니구요 우리처럼 그냥 표에 모바일 등 처럼 이렇게 적혀있어요 으 으 [음악] 으 합니다 으 [음악]')]

 

3. 유튜브 영상 자막 가져오기

for v in videos:
    # url_suffix를 이용하여 video_url을 만듭니다.
    v['video_url'] = 'https://youtube.com' + v['url_suffix']
    
    # YoutubeLoader를 이용하여 비디오를 로드합니다.
    loader = YoutubeLoader.from_youtube_url(
        v['video_url'],
        language=['ko', 'en']
    )

    v['content'] = loader.load()

videos

 

( 실행 결과 )

[{'id': 'rY5_-jEUJYw',
  'thumbnails': ['https://i.ytimg.com/vi/rY5_-jEUJYw/hq720.jpg?sqp=-oaymwEjCOgCEMoBSFryq4qpAxUIARUAAAAAGAElAADIQj0AgKJDeAE=&rs=AOn4CLBYYnU7eCb5PSpQCM3gDhOf1bt73g',
   'https://i.ytimg.com/vi/rY5_-jEUJYw/hq720.jpg?sqp=-oaymwEXCNAFEJQDSFryq4qpAwkIARUAAIhCGAE=&rs=AOn4CLDcZRS4dfbO_u3K-XKj5S99g25Wiw'],
  'title': '[LIVE] 2024 미국 대선 결과 분석 정리',
  'long_desc': None,
  'channel': '김지윤의 지식Play',
  'duration': '1:25:34',
  'views': '조회수 397,419회',
  'publish_time': '스트리밍 시간: 11개월 전',
  'url_suffix': '/watch?v=rY5_-jEUJYw&pp=ygUN66-46rWtIOuMgOyEoA%3D%3D',
  'video_url': 'https://youtube.com/watch?v=rY5_-jEUJYw&pp=ygUN66-46rWtIOuMgOyEoA%3D%3D',
  'content': [Document(metadata={'source': 'rY5_-jEUJYw'}, page_content="s p 안녕하세요 여러분 김지영입니다네 오늘 약속드린 대로 늘 전 8시에 라이브 예 미국 태선 결과 금성 및 뭐 여러 가지 잡담을 나누는 시간을 갖도록 하겠습니다 사실 제가 오늘 아침에 커뮤니티 이제 글을 갑자기 올린 거는 어젯밤에 갑자기 걱정해 들더라고요 아 2020년에 결과 나오기까지 파이널 콜이 나오기까지 며칠이 걸렸는데 내일 라이브 하기로 했는데 아무것도 안 나와 있으면 어떡하지 걱정이 돼 갖고 노파심에 아침에 이렇게 올렸는데 어 전혀 걱정할 필요가 없었더라네 그래서 시 적절한 라이브가 돼서 참 어떤 면으로 다행이다라는 생각을 했습니다 뭐 오늘 결과를 쭉 집 오디오가 또 올린다고 그래 아 오디오가 또 올리고 있나요네 오디오 잠깐 소로 보고 저희 감독님들이 영상 되게 잘 찍으실 때 가끔 오디오에서 이렇게 실수를 하시에 아 오늘 박사님 늦게 오셔가지고네 아 동 동굴 목소리로 지금 아 그렇군요 예 제가 사실은 어 지금 도착한지 얼마 되지가 않았어요 강변북로가 어마어마하게 막히더라고요 지금 다녀오신 분들이나 혹시 지금 거기를 지나고 계신 분들은 모르시 아실 것 같지만 강병 근로가 어마하게 막혀서 지금 제가 한 두 시간 걸렸습니다 그래네 아 동굴 목소리 빨리 체크해 주세요 감독님들 네음 뭐 울리나 말거나 일단 얘기는 좀 하도록 하죠네 아 들리긴 들리는데 좀 올린다고 하시는 말씀 지금 계속 노래 노래 나한 거 하라고요 동굴 목소리 나올까 노래라도 하나 할까요 진짜 아 그렇군요 지금 그래서 제가 좀 늦게 오는 바람에이 세팅이이 빨리 안 돼 갖고 아마 이제 그런게 아닌가라는 생각이 좀 드네요네 근데 아 이게 저만큼 네 천천히 하자고 뭐 지하 아 죄송합니다네 지금 뭐 오디오를 잡지 못해 갖고 지금 계속 늦어지고 있는데요 어데 그 말씀을 많이 드리려고 지금 준비를 해 갖고 왔는데 저만큼 다 치 않아서네 카메라 초점도 안 맞는다고 지금 예 구독자분들 시청자분들께서 얘기를 하고 계시거든요 점이라도 좀 맞춰 주세요 어 너무 많은 분들이 들으셨는데 저희가 준비돼 갖고 딱 내놓지 못해 갖고 죄송합니다네 뭐 목소리가 많이 좀 울린다고 하시는데 어쨌든 그래도 뭐 계속 말씀은 드려야 될 거 같아요네 하여튼 그래서 생각외로 굉장히 시 적절한 라이브가 되지 않 라는 생각이 좀 들고요 어 많은 분들이 결과 일단은 보셨을 것 같아요 어 뭐 계속 이제 라이브로 보신 분들도 계실 거고 저도 이제 CNN이랑 BBC 돌려가면서 이제 계속 보고 그리고 한 3시 반 그때쯤에 끈 거 같아요 3시 반에서 4시 사이 그때쯤에네 펜실베니아 넘어갔다는 얘기를 듣고 이제 그거는 이제 끝난 거다라고 생각을 하고 아 잘 나온다고 하십니다 이제 어유 할맛이 확 나네요 갑자기네 어 그래서 펜실베니아 넘어간 거 보고 그냥 끝났다라고 이제 생각을 하고 그로 이제 계속 정리를 해갖고 왔는데요 어 어떻게 보셨는지 모르겠어요이 결과를 그래서 야 역시 트럼프 저력 장난 아니다라고 보신 분들도 계실 거고 또 해리스가 너무 약했다고 하신 분들도 계실 텐데 단 결과를 이제 보고 나서 저는 사실 그 생각을 했어요 이거는 어 전반적으로 첫 번째 민주당이 거의 학살을 당했다 수준 인거 같고요 두 번째는 이번 대통령 선거뿐 문제가 아니라 앞으로 민주당은 대단히 위기가 올 것 같다라는 생각이었습니다 왜냐면 오늘 대통령 선거만 있었던게 아니고 의회 선거도 있었거든요네 의회 선거도 상호는 이미 결과가 나왔죠 아직 몇 서이 결정이 안 됐지만 이미 공화당으로 이제 공화당이 50일 석은 확보를 한 상태고요 하원 선거는 아직 좀 기다려 봐야 되기는 합니다 결과를 근데 생각보다 공화당이 좀 선전을 하는 거 같아요 그래서 만약에 하원 상원 이제 뭐 화관까지 전부 다 수입을 공화당이 해버리게 된다면 사실은 이제 굉장히 민주당으로서는 뭐 참패 중에 참패다라고 이야기를 할 것 같아요 그리고 결과를 이렇게 또 보면은 결과 면에서도 민주당이 상당히 초라한 성적표 거기다가 앞으로 자기들 정당의 아젠다는 그리고 주요 지지층을 어떻게 확보를 할 것인가 이거에 대한 대단한 이제 장고에 들어가야 되지 않나라는 생각이 듭니다 자 일단 뭐 추세는 다들 기억하시겠죠 트럼프 전 대통령이 뭐 이제는 대통령이라고 해야 되나요 당선자 당선자서 어 일단은 5월 6월 뭐 이때쯤부터 계속 치고 올라와서 그리고 7월 초까지만 해도 당연히 트럼프가 된다라고를 봤었는데 바이든 대통령 후보 사퇴하고 해리스 부통령이 대타로 들어오기 시작을 하면서 민주당에선 굉장히 베이스에서는 열광적으로 호응을 했고 그리고 이게 전당 대회 그니까 민주당 전당 대회 때까지 굉장히 뭐랄까 뭐 그쪽 민주당 지지자들 사이에서는 아 이제 우리 정말 해볼 만하다면 뭐 으쌰으쌰 했던 기운이 있었던 걸 기억을 하고요 근데 이제 제가 그때도 말씀을 드렸을 거예요 이게 노동절이 노동절이 끝난 다음에 그다음에 이제 모든게 딱 다운이 됐을 때 그때부터 사실 이제 진짜 결과들이 나올 것이다 런 조사들이 어 근데 사실 모멘텀을 잘 못 살렸다는 생각이 들어요 제가 보기에는 해리스 후보측에서 그리고 이제 이제 트럼프 대통령 측에서 이제 계속 이제 뭐 치고 올라오기 시작을 하고 그러다 막판 일주일에 갑자기 막 무서운 기세로 해리스가 쫓아온다 그러면서 뭐 이코노미스트든지 뉴욕 타임즈든지 뭐 여러 이제 유수 언론 기관이라는 뭐 538 이라든지 네이 실버도 그렇고 대부분이 아주 신승을 해리스가 할 거다라고 내놨었는데 뭐 예를 들면 뭐 270대 268 뭐 이런 식으로 내놨는데 결과는 뭐 보셨다시피 거의 압도적으로 트럼프 전 대통령이 이기고 있습니다 자 그러면 이제 왜 이렇게까지 결과가 나왔나요 부분을 조금 이야기를 해 봐야 될 거 같아요네 결국 이제 대부분의 선거에서 가장 중요한 거는 경제예언 나 지난 행정부 기간 동안에 괜찮았는지 얼마나 나아졌는가 혹은 내가 조금 더 살림 사리가 폈는지 되게 중요한 이슈거리가 뭐 경제 뭐 지표 같은 거 이야기를 하면은 사실 바이덴 행정부 이제 중간 넘어가고 그니까 코로나로 인한 여파가 끝난 다음에 그다음에는 인플레이션이 한 2022년까지는 굉장히 막 치솟다가 2023년부터는 조금 잦아드는 기세가 있었거든요 뭐 실업률이 아든 이런 것도 나쁘지 않게 나왔고 그래서 좀 안정기에 들어가는 것 같이 보였는데 사실 이런 지표가 일반 유권자들 되게 와닿는 건 아니에요 우리도 마찬가지지만 어 뭐 경제 성장률이 얼마야 아든 뭐 실업률이 얼마야 뭐 이런 것보다 내가 오늘 우유를 샀는데 오 한 달 전에 샀던 우유 값보다 뭐 2,000원이 더 올랐어 이런게 훨씬 와닿죠 그제 미국 사람들한테 그런게 굉장히 크게 와닿고 인플레이션으로 인한 이제 고통이 엄청났다고 생각이 들어요 그래서 이제 제가 살펴봤던게 어 주마다 이제 이게 조금 달랐거든요 근데 사실 요번에 뭐 일곱 개 경합주 이게 거의 다 이제 트럼프한테 넘어갈 것 같다라고 이야기를 하는데 경합주 가 문제가 아니라 왜냐면이 경주에 대한 여론 조사 결과들은 사실은 다 오차범위 내가 많았기 때문에 이건 뭐 여러 가지로 해석을 할 수 있어요 근데 어 그외 다른 주들 중에서 제가 되게 어 눈길를 끌었던 것은 뉴욕 그리고 아직 결과가 다 안 나왔던 걸로 제가 여기 오기 전에 봤을 때는 봤었는데 캘리포니아 요런 지역이었어요 그 예를 들면은 뉴욕 같은 경우는 트럼프 대통령이 한 44% 정도 득표를 했어요 근데 지난 한 뭐 15년 뭐이 동안 2008년 오바마 전 대통령 당선될 때부터 봤을 때 뉴욕은 공화당 대선 후보가 40% 이상의 득표를 한 곳이 아니에요 그 단한 번도 40 40% 이상의 득표를 한 적이 없습니다 그니까 민주당이 그냥 압살을 해야 되는 곳인데 트럼프가 44% 득표를 했다라는 거는 거기서는 굉장한 문제가 있었다라는 얘기인 거고 캘리포니아도 지금 마지막 결과는 나오진 않았는데 거의 40% 가까이 나오 않겠냐라는 생각이 들어요 근데 캘리포니아도 마찬가지로 공화당 대선 후보가 30% 초반대를 항상 기록하던 곳이거든요 거긴 그냥 민주당 네이션이 어 그런 걸 보면은 아 이게 분명히 경제적인 이유가 있다라고 생각이 들어요 왜냐 어 제가 어느 그 사이트에서 이제 본 것 중에 인플레이션 그는 뭐 여러 가지 cpi든지 뭐 여러 가지 뭐 다 합쳐 갖고 인플레이션으로 인해서 가장 고통을 받은 주가 어디냐고 랭킹을 매겨 가 있어요 그 이제 1위부터 50위까지 이제 보면은 1위가 캘리포니아 그리고 2위가 뉴욕이었다 강한 주라서 뭐 카메 헬스가 결국 가져가기는 했지만 거기서의 득표이 구조를 조금 더 디테일하게 본다면 아 역시 경제 문제가 굉장히 컸구나 뉴욕이나 캘리포니아에서도이 정도의 이제 민심 위반이 있을 정도라면 사실 이제 그게 굉장히 컸다는 생각이 들고요 뭐 예를 들면 아리조나 같은 경우 뭐 경합주로 요번에 분류가 됐었지만 이게 이제 2020년에 바이든 대통령이 가져 갔었죠 이게 상당히 좀 어 놀라운 사실이었 그든 그 당시에 왜냐면 아리조나는 대체로 공화당에이기는 주였기 때문에 근데 아리조나 같은 경우도 경제가 썩 좋지가 않은 편이었고 저는 개인적으로 내 바다가 되게 흥미로웠어요 그 네바다는 이제 민주당이 거의 가져가지 않을까 항상 그렇게 봤던 곳이었는데 이번에 이제 아마도 트럼프가 가져가지 않을까 결과가 지금 나왔는지 제가 아직 확인을 못 해 봤는데 그 네바다 같은 경우는 특히나 실업률이 5.6% Pro 미국 내에서 가장 높은 축에 독합니다 그래서 그런 거를 따져 봤을 때 결국에는 경제 이슈가이 이제 현직 뭐 대통령 바이든이 나왔으면 당연하고 그리고 이제 부통령이었던 카멜라 리스 혹은 뭉뚱 그려서 지금 현직 그 어 행정부를 일종에 이제 뭐 퍼니시먼트 하죠 예 좀 벌을 주는 이제 징벌적인 그런 투표가 많지 않았을까라는 생각이 좀 듭니다 어 그다음에 이제 후보 이야기를 하지 않을 수가 없어요 그니까 해리스는 인물에 대해서 물론 이제 트럼프 대통령 좋아하는 분들도 계시고 뭐 싫어하는 분들도 계시지만 해리스가 이제 7월 21일로 제가 기억하는데 바이든 대통령이 후보에서 사퇴를 하고 그다음에 이제 유력한 넥스트 후보로 올라서서 결국에는 얼마 지나지 않아서 이제 거의 공식적으로 후보가 됐죠 어 해리스가 대체 됨으로써 사실은 민주당은 얻은게 있고 이은게 있죠 얻은 거는 노령화된 현직 대통령 바이든 리스크가 없어졌다는 거고 이제 이런 것은 사실 어 그거죠 현직 프리미엄이라는 거 그니까 현직 대통령이 가지는 프리미엄이 분명히 있긴 하거든요데 그거를 잃어버렸다는 것이기 때문에 사실 뭐 상소했다 볼 수가 있기는 해요 근데 아까도 말씀드렸다시피 처음에 등장했을 때는 이제 굉장히 민주당 지지자들의 전폭적인 지지를 받고 또 많은 사람 들 보기에 아 뭐 뭔가 새로운게 있을 수도 있겠다라는게 있기는 했어요 근데 이제 사실 민주당 지지층 입장에서는 누가 나와도 바이든이 너무 위험해 보이니까 좋다라고 할 수가 있지만 어 약간 뭐 보수성 성향을 가진 유권자라는 아니면 뭐 중도 유권자라는 아니면은 뭐 민주당 세긴 하지만은 뭐 요번에 특히 막 이렇게 뭐 뭐랄까 바이든 이라든지 뭐 서 아주 신망을 갖고 있지 않은 그런 사람들 입장에서 봤을 때는 해리스는 인물이 뭔가 보여주는 것에 대해서 확신을 갖지는 못한 상태였거든요 근데 전당 대회까지는 이제 본인이 되게 좋았는데 그 이후에 뭔가 해리스가 자신의 어떤 능력이나 강단이나 이런 거를 보여 줄 기회가 별로 없었다라는 거죠 기회가 없었다고 해야 될지 아니면은 피했다고 해야 될지 잘 모르겠어요 사실은 저는 어 그러니까는 그 제 기억 그 당시에 제 기억에 너무 안 나온다는 생각이 좀 들었었거든요 사실 뒤늦게 투입이 됐기 때문에 더 이렇게 막 다니고 뭐 얼굴도 비치고 인터뷰도 하고 막 뭐 이런게 좀 많이 필요한데 활발하게 뭔가 인터뷰라는 뭐 기자들 아고 만남이라는 뭐 언론의 얼굴을 비친다는 뭐 이런 것들이 확연하게 좀 적어 보여서 그 확 떴다가 뭔가 이렇게 모멘텀을 잡지 못한다라는 생각이 좀 들었는데 그러고 나서 이제 나왔었던 첫 인터뷰가 cnn's 했었던 인터뷰였지만 때 팀 워즈 부통령 러닝 메이트랑 같이 나와서 인터뷰를 했는데 그때 제 기억에 트럼프 대통령이 뭐라고 했던 걸로 알아요 혼자서 그것도 못하냐 뭐 이런 얘기를 했던 건데 저도 사실 비슷하게 느끼긴 했어요 그게 우리는 한팀 이다를 보여주기 위해서 했는지 모르겠지만 보는 사람들 입장에서 그니까는이이 이제 어 해리스와 스에 대해서 확신을 갖고 있지 않은 사람들 입장에서는 뭔가 증명해 보이지 못한다는 생각이 들 수 있죠 그래서 그런 부분에서 민주당 측에서 너무 이렇게 가벼 놨던게 아닌가 뭐 아니면은 뭐 숨긴 것인가 뭐 이런 생각이 조금 들긴 하더라고 그래서 캠프에 패착이 아니었나라는 생각이 들고 분명히 이제 그런게 있을 거예요 부통령 직을 뭐 하기는 했지만 사실 해리스는 인물이 정기에 들어와서 본격적으로 정치를 한 것은 그렇게 오래되진 않았거든요 그러니까 뭐 2016년에 상원의원 당선이 되고 그리고 나서 2020년에 이제 부통령으로 당선이 된 거였으니까 그 오랜 기간을 정치에 몸을 담았거든요 그래서 본인의 어떤 정책적인 신념이나 정치 철학이나 이런 것을 많이 보여 줄 기회도 없었고 그러니까 그걸 내가 갖고 있다라는 것을 이제 유권자들 보여 줘야 되는데 그 부분에 너무 소홀했던게 아닌가 그래서 조금 예 그게 이제 약간 패착이 않았나 캠프 입장에서는 뭐 그런 생각도 좀 들기는 합니다 그다음에 제가 생각했던 거는 이거는 되게 흥미로운 부분이었고 그리고 어떻게 보면은 요번 대선뿐 아니라 앞으로도 계속 좀 생을 생각을 해 봐야 하지 않을까 방금 전에 헬수 연설이 밋밋하다고 말씀하셨는데 제가 예전에 커뮤니티에 그런 거를 쓴 적이 있어요 그러니까는 민주당 전당 대회 끝나고 나서 연설에 대해서 연설이 굉장히 전형적인 어 그 대선 후보 수락 연설이다 그 굉장히 잘 쓰였었다 보기에는 제 생각에는 기승전결이 이런 건 아주 전형적이고 너무너무 잘 쓴 연설이었다 못 하나라는 생각을 하기는 했습니다 뭐 딜리버리를 잘하는 연설 괄호에 뭐 오바마를 따라갈 사람은 사실은 별로 없기는 하지만 그래서 조금 어 준비가 많이 안 된 것이 아니었나라는 생각을 합니다 자 그리고 이제 말씀을 드리려고 했던 거는 어 어 히스페닉 유권자 어 요번에도 그렇고 어 아마 계속해서 굉장히 중요한 이제 유권자 집단으로 등장을 할 것이다라는 생각을 했습니다 그니까 이미 히스페닉 어 어 게는 미국 이제 소수 인종 중에서 가장 최대 이제 가장 큰 집단이 됐고요 그리고 뭐랄까 할 지난 그니까는 항상 민주당의 소수인종 그 유권자 그룹한테 좀 지지를 더 많이 받는 편이었죠 뭐 흑인 유권자 계층은 물론이고 히스페닉도 마찬가지고 뭐 아시아 계층도 뭐 흑인 유권자나 그만은 못하지만 그래도 민주당 측에 훨씬 더 표를 많이 주는 편이었고 했는데 요번에 이제 히스페닉 유권자 그룹에 나온 결과들을 보고 아마 좀 충격을 받았지 않을까라는 생각을 합니다 그 예를 들면은 지난번에 이제 바이덴 대통령 같은 경우도 제가이 찾아봤더니 히스페이지 그 출구 조사에 따르면 히스페이지 지지율이 한 63% 됐고요 힐러리 클린턴이 한 65% 정도 됐었어요 그리고 오바마 전 대통령이 예전에 2012년에 되게 좋은 성적을 걸었었는데 그때 한 70% 넘어섰던 걸로 기억하거든요 그니까 이게 점점점 줄고 있어요 그래서 요번에 이제 출고 소자에 따르면 60% 안 됐던 걸로 제가 기억을 합니다 그러니까는 히스페닉 유권자들의 민주당 지지세가 줄어들고 있다라는 거 예 그래서 확실히 이게 이제 줄어들고 있고 어 어 그중에서 이제 되게 중요하게 보여지는 것이 남성 히스패닉 젊은 세대예요 그러니까는 이제 여성과 남성과의 차이가 있는데 특히 남성 히스패닉 젊은 유권자들이 공화 당체 굉장히 많이 받고 사실 트럼프 대통령이이 집단을 굉장히 공략을 많이 했거든요 근데 그게 이제 먹혔다라는 생각이 들고요 이게 근데 히스패닉 뿐만이 아니라 흑인 유권자 그룹도 마찬가지예요 남성 흑인 그리고 젊은 유권자 층이 요번에 확실히 트럼프 대통령한테 많이 투표를 한 것으로 보인다라는 거죠 근데 이제 히스페닉 유권자 집단이 굉장히 중요한 이유는 이게 점점 숫자가 늘어나고 있거든요 그래서 2030년에는이 어 미국 인구의 한 1분 가량을 차지할 거다라고 지금 보고 있고 그래서 정말 중요한 유권자 집단이 되고 있다라는 거죠 그리고 흑인 유권자 층도 마찬가지인데 2016년에 89% 어 그니까 민주당 힐러리 클린턴을 지지를 했었고 그리고 이제 2020년에도 한 86% 정도가 바이든 대통령을 지지를 했었는데 이것도 이제 점점 떨어지는 느낌을 지울 수가 없어요 그리고 그 거기서도 남녀 간의 차이가 있는데 이제 남성 흑인 유권자 그 훨씬 더 적고 근데 그거를 여성 흑인 유권자 이제 집단이 이걸 끌고 간 그래서 한 중간 정도 이제 80% 정도에서 맞춘 거 같아요 그래서 소수인종 그룹에서 굉장히 강세를 보였었던 사실인 유권적 집단 같은 경우는 오바마 전 대통령 당시 90% 넘게 나오고 막 이랬거든요 그러면은 이제 소수인종 집단에서 굉장히 강세를 보였던 민주당이 사실은 자신의 유권자 집단 지지자 집단을 잃어가고 있는거나 마찬가지예요 이거를 어떻게 그러면은 어디서 상쇄를 할 것이냐 어마어마하게 큰 고민으로 다가갈 것 같습니다 특히 이게 젊은 세대에서 그게 훨씬 어 강하거든요 그게 보니까 앞으로 더 그럴 거란 말이죠네 그래서 뭐 2 30대에서 훨씬 더 그런 경향이 많이 보인다 그러면은 이제 앞으로는 그게 계속 더 지속이 될 가능성이 높다라는 거고요 어 이제 그런 생각을 좀 해 봤어요 요번에 그 중요한 이슈 중에 하나가 사실 이민 이슈였고 근데 이제 보통 생각하기에 히스패닉 이슈 그니까 히스패닉 집단이니까 뭐 특히 이제 밑에서 많이 올라온 사람도 있고 하니까 같은 뭐 라틴어 집단이니까 뭔가 동병 상년 뭐 이런게 있지 않을까라고도 생각들을 할 수가 있는데 연령이 좀 높은 세대에서는 뭐 같은 히스패닉이 그라는 생각을 할 수도 있겠죠 근데 지금 말씀드렸다시피 젊은 세대에서는 확실히 이안 현상이 조금 보인다라는 거는 뭐 젊은 세대라면 뭐 1.5세대 2세대 아니겠어요 그 뭐 특별히 이게 어떤 뭐 공감대라는 뭐 교감이라는 뭐 지금 건너오는 사람들하고 뭐 불법 민자라서 하죠이 사람들하고의 그런 교감 같은 거를 기는 어렵고 오히려이 사람들이 자꾸 건너옴 자기들이 이제 살고 있는 지역이 보통 아무래도 뭐 텍사스든지 뭐 캘리포니아 남쪽이라지이 쪽이잖아 자기들의 이제 삶의 터전이 불안정해지고 뭐 이런 것에 대한 불만이 굉장히 크다 그리고이 사람들은 이제 이미 아메리칸으로 동화가 됐기 때문에 그런 이슈에 대해서 어 히스패닉 깨니까 어 우리가 좀 더 더 도와 도와줘야 되지 않을까 뭐 이런 생각을 덜 하는게 아닌가 싶기도 하고요 그리고 지금 건너오는 사람들이 물론 이제 멕시코 쪽에서도 많이 건너 오지만 베네수엘라지도 좀 다른 지역 다른 국가들이 많잖아요 그러니까 그런 면에서 아 히스패닉계 뭐 이민 이슈 뭐 아 좀 다르게 생각하지 않을까라고 뭔가 우리가 먼저 선제적으로 생각하는 것은 이제 상당히 좀 틀리다 뭐 그런 생각이 좀 많이 들었습니다 그래서 뭐 민주당이 여태까지 좀 누려 왔었던 어떤 소수 인종간의 어떤 인종적인 코얼리션이 좀 흐트러지는 습이 보이고 계속되지 않을까 그러면은 민주당은 앞으로 자신들의지지 세력을 어디서 끌고 와야 될 것인가 이거는 대단히 이제 고민스러운 부분이 되지 않을까라는 생각이 듭니다 아 그 확실히 어디서 봤냐 men 그 선거 전에 그니까 뉴욕 타임즈 시에나 폴에 따르면 이제 45세 이하 스팬 남성들 젊은 남성들 남성 유권자들 사이에서는 트럼프 전 대통령이 55대 38로 를하고 있었고요 근데 결과도 거의 비슷하게 나왔어요 사실은 그리고 45세 이하 흑인 남성들 같은 경우도 69대 27 결과는 조금 더 높게 나온 걸로 보여요 지금 이제 흑인 남성들의 경우는 어 그래서 이제 이런 식의 어떤 트렌드가 계속 된다면 이제 민주당은 어느 집단을 노려야 되냐 이제 이게 이제 생각이 이제 굉장히 많아지겠죠 어 그래서 흑인 유권자 그룹 같은 경우는 이제 아까 히스페닉께 는 그렇게 얘기를 말씀을 드렸고 흑인 유권자 그 같은 경우는 이제 민권운동 시대는 많이 지났죠 사실네 그러니까 뭐 그런 부분은 사실 와닿지 않을 거고 그리고 오바마 전 대통령이 이제 뽑혀 선출이 돼서 그걸로 인해서 굉장히 막 뭐 감동을 받고 뭐 뭐 했었던 세대도 어 이제는 좀 나이를 먹었죠 오바마 대통령 당선됐을 때가 2008년이 이미 굉장히 오래전이아요 그래서 지금 뭐 20대 30대 뭐 이런 사람들이 어릴 때였기 때문에 그거에 대한 감정을 계속 가지고 우리는 그래서 민주당을 찍어야 돼 민주당에서 흑인 대통령이 나왔잖아 이런 걸로 막게 부업이 되기에는 그 사람들은 지금 이제 다가오는 세대 젊은 세대는 좀 너무 어렵다 그 그 기억도 희미해져 가고 있다 그렇게 보여요 그래서 인종적인 어떤 부분이 좀 흐트러지는 모습 그리고 앞으로 그거는 계속되지 않겠냐라는 생각이 드는데 대신에 이제 흥미로 왔던 것은 젠 갭 이었어요 근데 사실 젠더 갭은 늘 있어 왔습니다네 늘 남성들은 공화당을 선호를 하고 여성들은 민주당을 선호를 하는 거는 늘 있어 왔어요 그래서 뭐 요번에 새로이 트 막 이렇게 나타난 건 아닌데 이제 다만 인종적인 부분에서 봤을 때 그 인종 안에서도 상당히 그 갭이 커져 보이고 또 젊은 세대로 내려갈수록 그게 더 커져 보인다라는 점이 좀 흥미로운 점이죠 그리고 젠더 give 미국만 있는게 아니고요 대단히 많은 나라에 있습니다 뭐 유럽의 여러 나라에도 젠더 개이 보이고요 제 기억에는 뭐 독일 같은 경우도 있었고 그리고 어 싸우지도 마시고요 우리나라도 있잖아요 사실 젠더 개비 그러다 보니까 이게 이제 많은 나라에서 사실 나타나는 이제 그런 현상이다 이제 보여지는데 어 말씀드린 대로 이제 단순히 그냥 남자 여자로 갈리는게 아니라 어 인종 안에서도 그리고 세대가 젊어지면 젊어질수록이 젠더 갭이 더 극명하게 보인다 그런 느낌이 좀 듭니다 어 그다음에 이제 뭐 지역적으로 봤을 때는 사실 이제 뭐 러스트 벨트는 다들 아시다시피 2016년부터 흔들리기 시작을 해서 요번에도 다 넘어가는 거 같다라는 생각이 들죠 어 여기가 이제 원래는 민주당 지역이었어요 여기가 예전에 이제 미국의 어떤 제조업을 담당하던 그런 지역이었고 그러다 보니까 노동조합의 세가 세고 그래서 노동 조합을 뭐 사실상 민주당에서 이제 굉장히 많이 이제 뭐 지지를 하고 지원을 해 주면서이 지역은 이제 민주당이 상당히 쉽게 가져 갔었던 곳이었는데 이게 이제 뒤바뀌기 시작한게 이제 2016년부터 바뀌기 시작을 한 거고 지금은 완전히 스익 내지는 공화당으로 좀 돌아서는 그런 느낌이 보입니다 이제 이렇게 되면은 이제 민주당은 굉장히 고민스러운게 대통령 선거 때 그럼 어디서 표를 얻을 수가 있는가 이게 답이 안 나와요 그래 요번 대선만 그런 것인지 아니면은 요번에 는 뭐 경제가 너무 안 좋았었고 그러니까 다음 대선에 가면은 좀 달라질 수 있어 뭐 이렇게 얘기를 뭐 할 수 있을지 그건 좀 더 두고 봐야겠지만 어 그래서 대체적으로 대체로이 민주당이 아 다음에 우리가 그래도 여기서 조금 새를 불려 갖고 해볼 만 해라고 생각했던 주들이 선벨트 지역이었어요 뭐 조지아지도 캐롤라이나 아든 뭐 이런 지역들 이제 인구가 좀 젊은 인구가 그쪽으로 좀 유입이 되고 하면서 약간 그 뭐랄까 정당 구조가 조금 변화가 있다라는 이야기들을 했었는데 어 생각보다 좀 요원해 보이죠 그렇게 빨리 올 것 같지 않아 보인다라는 이야기들을 많이 하고 있고 그러면은 러스트벨트 다 이정 이렇게이 상태로 뺏기고 난다면 사실 민주당이 아무리 계산을 해 봐도 선거인 단에서 270을 달성할 수 있는 곳도 이렇게 많지가 않아요 그래서 어쩔 거냐라는 얘기가 이제 민주당 테는 지금 이제 굉장히 고민거리로 다가갈 수밖에 없는 거죠 어 그리고 제가 가 사실 생 이건 상당히 중요한 이슈였다고 생각이 드는 게요 좀 민감한 부분이기는 합니다 어 시예요 예 민감하다고 얘가 미리 경고를 해 드렸습니다 민감한 이슈인데 이거는 이제 젊은 남성들 히스패닉이 흑인들 다 포함한 젊은 남성들 그리고 중도 보수 성향의 유권자들 테 모두 굉장히 다가갔던 이슈라고 생각을 하고 이것 때문에 미국 내에서 굉장히 싸움이 많았죠 그리고 어 PC 대한 어떤 이제 래라 해야 되나요 역풍 같은게 상당히 세게 불기 시작을 했어요 이미 그래서 이게 이제 꽤 크게 작동을 하지 않았나라는 생각이 듭니다 약간 중도 성향이나 이런 성향을 가진 유권자들 입장에서도 내가 뭐 그렇다고 인종주의자 아니고 내가 성차별 주의자도 아니고 이걸 우리가 꼭 이렇게까지 굳이 해야 돼라는 생각을 가진 사람들이 생각보다 미국에 많았다는 거고 이거를 이제 강하게 밀어 붙였던 뭐 민주당 입장에서는 뭐 뭐랄까요 뭔가 한 한가운데 이제 펀치를 맞은 것이다라고 보여집니다 근데 이거를 여풍이 불 거라 생각하지 못했다라는 것도 사실 저는 이해는 좀 잘 안 가요네 굉장히 많은 이제 워닝 사인들이 좀 있었거든요 그래서 이게 이제 뭐 미국뿐이 아니라 유럽에서도 사실 불고 있는 바람이고 뭐 그렇기 때문에 이제 뭐 강경한 정장이 뭐 그것뿐만이 아니라 좌도 마찬가지 강경한 이런 정당들이 지금 뭐 힘을 받고 있는 거고 사실 뭐 한국에서도 예외는 아니다 그니까 뭐 PC 바람이 불었으면 그에 따른 뭐 엔타 PC 역풍도 사실 불고 있고 그래서 그 이슈가 저는 이번 선거에도 꽤 크지 않았나라는 생각을 합니다 이거 굉장히 민감한 부분이라고 제가 뭐 막 까놓고 얘기를 하기는 힘들어요 다가 노란 딱지를 붙을 수도 있고 그렇기 때문에 근데 그 생각을 동의하시는 분들이 저는 꽤 있을 거라고 생각을 해요 화장실 문제라든지 뭐 여러 가지가 있잖아요 그래서 그런 것도 작용을 했을 것이다 그래서 어떻게 보면은 바이던 행정부의 어떤 경제 문제에 대한 징벌적인 부분도 있는데 민주당 전체에 대한 어떤 경고 사인 혹은 뭐 징벌 뭐 이런 것도 저는 꽤 컸다고 생각을 해요 그래서 선거 요번 선거 결과를 바라보는 그래서 왜 이런 결과들이 나왔나 요런 부분들을 이제 조금 정리를 해서 말씀을 드렸고요 어 말씀드렸듯이 이번 대선 결과는 사실 민주당이 앞으로 방향성에 대해서 대단히 열심히 고민을 해야 되는 시기가 드려왔다라는 생각이 들어요 그래서 민주당 내에서도 공화당도 마찬가지지만 민주당 내에서도 여러 분파가 있거든요 뭐 중도 민주당 뭐 중도 진보라고 해야 되나요 뭐 그런 사람들이 있고 아니면 굉장히 극 좌에 있는 사람들도 있고 근데 이제 젊은 민주당 의원들 특히 하원에 좀 극좌 의원들이 많죠 그래서 이런 의원들이 이김이 굉장히 세고 그리고 뭐 아무래도 이제 극단 쪽에 있는 사람들의 목소리가 크기 때문에 그래서 거기에 좀 끌려가는 모습이 있었던 것도 사실이긴 한데 이제 앞으로 어떻게 할 것인지 예 상당히 이제 고민을 좀 많이 해야 될 것 같아요 특히 저는 뉴욕이랑 캘리포니아 결과가 다른 것보다 다른 것보다 굉장히 충격적이었습니다 그래서 어 요번 선거 결과도 어 예전과 마 찬가지로 대단히 많은 여론 조사 업체들이 틀렸죠 예 오차범위 내다라고 얘기를 하면은 뭐 할 말은 없는데 어쨌든 예상했던 것과는 상당히 다른 결과가 나왔잖아요 근데 거기에 대해서는 또 이제 미국 내에서 여론 조사 업체들이나 여기서 굉장히 뼈저린 반성을 하지 않을까 근데 2016년 2020년 올해까지는 반성 계속 반성만 하고 있는데 뭐 봐야죠 어떻게지 그 이게 정말 힘든 일이기 때문에 그리고 어 그 그런 말씀들 하실 거예요 아 다 틀리네 전문가들 막 당연히 그 얘기가 나올 거라고 생각이 들고 아 방송이 요번에 안 나와서 얼마나 다행인지 저는 어 근데 사실 방송에 나와서 말씀을 하시는 전문가들도 결국 주어진 자료를 보고 이야기를 할 수밖에 없는 거거든요 그러니까 뭐 전문가들이 점쟁이도 아니고 그리고 사실 저희들의 할 일은 끝난 다음에 분석을 하는 거지 그 사전적으로 예측을 하는 거 는 아닙니다 그니까 주어진 결과 같고 이렇게 이렇게 봤더니 이런 거 같더라라고 얘기를 하는 거니까네 뭐 너무 질타하지 마시고요네 그럼 주어진 자료부터 틀린 거냐 사실 이제 그 부분을 말씀을 드릴게요 뭐 여론 조사만 보고 어 뭐 이코노미스트든지 뭐 뉴욕 타임 워싱턴 포스트 뭐 이런 데서 여론 조사 결과만 집결을 해 갖고 집계를 해 갖고 얘기를 하진 않아요 5 38도 그렇고 다 모델이 다 있기는 해요 그니까 본인들의 어떤 이퀘이션 안에 여론 조사 결과도 들어가고 뭐 경제 지수도 들어가고 뭐도 들어가고 다 들어가요 어 그렇게 때문에 그냥 여론 조사만 보고 결정한게 아닌데 그럼에도 불구 그리고 제가 알기로는 2016년 이후에 너무 충격들을 받아 갖고 그때 이제 트럼프 대통령에 대한 보정은 되게 많이 하고는 있어요 근데 그럼에도 불구하고 이런 결과가 나오지는 왜 그거는 이제 저거 다 끝난 다음에 또 분석에 어마어마하게 들어갈 거라고 생각이 듭니다 네 8년전부터 틀리고 있다고 그 하는데 그 4년마다 바꾸는데도 지금 막 그 틀리고 있는 거거든요네 그래서 뭐 할 수 없죠 뭐 더 보정하고 더 보정하고 뭐 여론 자사가 항상 틀리고 보정하고 또 발전하고 이러고 왔으니까 이제 두고 봐야죠 뭐네 자 그다음에 이제 뭔가 좀 얘기를 해 보자면은 사실 어 미국 정치가 이제 많이 변하고 있다라는 생각이 좀 들긴 해요 이제 미국 정치에서 그 특히 이제 정당이라는 정당 지지층을 구성하는 요소들을 대충 이렇게 보통 얘기를 하고 그게 이제 유지가 된다라고 했었거든요 근데 가끔가다 이게 엎어지는 경우가 있어요 확 바뀌어 갖고 예전에는 지지를 안 했던 사람들이 갑자기 뭐 민주당이나 공화당을 지지를 한다든지 뭐 이런 식으로 바뀌는 경우들이 이렇게 있어요 그래서 그거를 이제 얼라인먼트라고 얘기를 하고 그러는데 어 이미 이제 그거는 꽤 오래전부터 진행이 되어 왔죠 한 10년 전부터 진행이 되어 왔고 이제는 완전히 공화당은 트럼프 대통령의 정당이 됐다 그 트럼피즘 구현하는 정당이 될 거고 앞으로 역사에도 그렇게 쓰이지 않을까 생각이 듭니다데 그 형태의 얼라인먼트가 얼마나 갈지는 이제 좀 두고 봐야겠죠 민주당은 현재에서 지금 아까 말씀드렸던 대로 뭐 인종적인 콜리션이 막 이제 와해가 되는 느낌이 이제 지금 드는데 이제 여기서 이제 또 뭔가 이제 변화를 겪으면 어 달라지지 않겠냐 근데 민주당이 원래는 이제 노동조합에 뭐 굉장히 큰 지지를 받았었고 그래서 저소득 그리고 저항력 계층 상당히 이제 인기가 많았었던 정당이 옛날에 이게 바뀌었죠 지금은 명실상부 고학력 정당이 됐습니다 지금 출구 조사하지 이런 걸 보면은 고학력 계층이 이제 민주당을 지지하는 경우가 굉장히 많아요 어 근데 그니까 보통 그거를 우리가 정을 할 때 대학 하기를 가지고 있느냐 뭐 이거를 물어보는데 어 미국이 그니까는 미국에서 대학교 학기를 가진 사람들의 비율이 한 377% 88% 정도 돼요 그러니까 아무리 민주당에 거기서 힘을 얻는다고 하더라도 그게 큰 유권자 집단이라고 할 수 없거든요 그리고 당연히 이제 공화당에 이제 인텔리들이 많기 때문에 그래서 아까도 말씀드렸지만 이제 민주당은 앞으로 자기들이 어디서 표를 얻어야 되냐 정말 심각하게 고민하는 이제 시기가 왔다라는 이제 생각이 듭니다 그래서 그런 이제 기반을 어디서 가져갈까 자 그러면은 지금 뭐 민주당 사람들 전부 다 울상 짓고 있냐 아안 되겠죠네 뭐 민주당에서 나도 대통령 한번 나가 보고 싶어 하고 출사표를 던지려고 하는 사람들이 이제 꽤 있었는데이 사람들은 사실은 해리스가 어 당선이 안 된게 본인들은 더 좋을 수도 있어요 2028년에 깨끗한 민주당 슬레이트에서 나갈 수가 있으니까 그래서 뭐 모르게 몰라도 조 샤피로든지 뭐 그리고 레체 라든지 미시간 조지사 그리고 요번에 이제 부통령 리스트에 올랐던 사람들은 대부분 다 2028년 나갈 생각들을 하고 있을 거고요 어 혹시 압니까 앤디 김상원이 다음에 나가려고 할지네 그거는 뭐 뭐 그것도 술사 표는 던져볼 수 있죠 예 그런 생각이 좀 드네요 그래서 완전히 이제 새로운 세대로 민주당은 바뀔 것 같다라는 생각이 좀 듭니다 그래서 좀 젊은 세대로서 2028년 대선을 민주당의 그 여러 젊은 어 뭐 정치인들 이런 사람들은 굉장히 노리고 있을거다는 생각이 들고요 질문 중에 퐁당퐁당 그 트럼프 전 대통령 그니까 지금 대통령 당선자 다음에 또 나갈 수 있는가네 제가 예전에 영상에서 말씀드렸는데 안 됩니다 두 번 가능해요 그까 연임을 해도 뭐 두 번이고 아니면 퐁당 퐁당으로 한 번 더 해도 두 번으로 이제 제한이 되어 있기 때문에 안 되고 그래서 2028년에는 뭐 지금 이제 부통령 될 제이디 밴스가 나오려고 공화당에서 하지 않을까 물론 그 외에 다른 공화당 뭐 정치인 젊은 정치인들도 나오려고 할 거다라는 생각이 듭니다네 그서 앞으로의 일정은음 일단 뭐 선거가 뭐 끝났다라고 여겨지긴 하는데요 12월 17일에 주도에 모여서이 선거 단들이 일단 투표는 해요 그리고 나서 이제 투표 결과를 이제 보내죠라 해 갖고 보내면은 뭐 여러 곳에 보내 한 여섯 군데 보내고 그리고 어 미국 의회도 이제 보내죠라 합니다 미국 의회에서 예전 기억하시죠 1월 6일에 그리고 그 파이를 하는 의회는 1월 3일에 새로운 미국 의회의 의원들이 이제 들어오기 때문에 새로운 의원들이 하게 될 거고요 그리고 1월 20일 이제 취임식이 있을 예정입니다네 물론 이제 사실은 그 부분도 준비를 했었어요 이게 너무 결과가 박빙일 경우에는 이제 리카운트 하거든요 재검표를 하는데 뭐 그럴 것 같아 보이지는 않습니다 지금 현재 상황으로 봐서는네 근데 보통 리카운트 하는 경우는 0.5% 마진이 인내라는 아니면 1% 마진 인내라는 어떤 주 같은 경우 뭐 아리조나 주라지 이런 데는 자동적으로 그런 경우는 뭐 하고 이러는데 지금 같아서는 뭐 크게 그럴 것 같아 보이지는 않아요네 지금 리카운트 씨도 안 먹힐 정도라고 하셨는데네 그래서 별로 그럴 것 같아 보이지는 않는다네 그래서 어 연방 상원 말씀드렸다시피 일단 공화당으로 넘어갔고 어 연방 하원은 아직 결과가 다 나오질 않아서 조금 더 두고 봐야겠습니다 하원까지 공화당으로 넘어간다면 완전히 수입이 돼서 그야말로 이제 민주당은 다음 중간 선거가 있을 2026년까지 그거 바라보고 살아야 되는네 그런 어 그런 시기가 오게 되는 거죠 보통 중간 선거 때는 대통령의 정당이 좀 떨어지니까 그때 가서 한번 노려보자 뭐 이런 얘기들은 할 수 있을 거 같은데 하튼 지금 상황으로서는 민주당이 이제 상당히 괴로운 밤을 보내고 있지 않을까라는 생각이 듭니다 자 그러면은 사실 우리 관심사는 이제 앞으로 그러면은 어떻게 될 것인가 뭐 요런 부분이잖아요네 어 일단 이제 트럼프 전 대통령 그 공화당의 그 공약집 이거를 보면요 되게 짧아요 한 16페이지 정도밖에 안 돼 있고요 트럼프 전 대통 트럼프 대통령이 야 이거 뭐 누가 있냐 그렇게 길게 막 써 놓으면은 짧게 쓰라 그래 갖고서 16 페이지로 줄여 놨는데 거기에 이제 보통 본인이 얘기했었던 공약들이 다 나오고 있습니다 경제 이야기는 제가 이전에 이제 올렸었던 에릭 놀란드 소석 이코노미스트와 대화에서 좀 많이 나와 있죠 어 뭐 경제를 전공하시는 분이고 또 수석 이코노미스트 그 분야에서는 탑 중에 탑으로 달리시는 분이니까 상당히 좋은 얘기들이 많았어요 저는 사실 촬영하면서 정말 재밌게 촬영했거나 가까이 되는데 편집의 신인 우리 PD 님께서 이걸 잘 현질을 잘하셔 갖고 이제 내보내고 어 그래서 경제 경책 관련해서는 이제 그 영상을 보시면 많은 도움이 되실 것 같다라는 생각이 들어요 근데 무엇보다도 이제 트럼프 전 대통령의 어떤 이제 정책 결정 방식을 조금 봐야 되는데 어 대단히 소수의 그 이너 서클 하고 이렇게 딱 결정을 하는 방식이에요 어 그렇기 때문에 이게 부처가 어떤 뭐 역할을 한다든지 이런 것보다는 이제 어떤 사람들이 내각에 들어가는가 어떤 사람들이 백악간에 들어가는가 사실 봐야지 우리가 대충 그래도 좀 감이 잡히지 않을까라는 생각이 좀 듭니다네 그래서 뭐 예를 들면은 지금 뭐 아까도 달러 얘기 뭐 원화 같이 얘기가 나왔는데 사실 트럼프 대통령은 그간 약 달러를 주장을 하는 사람이에요 달러 이렇게 약하게 만들어야지 미국 제품들이 해외에 나가서 경쟁력이 있고 그리고 더 잘 팔리고 또 무역이 굉장히 포커스를 많이 두잖아요 그래서 무역에서 우리가이 적자를 많이 할 수 있다라고 생각하 사람인데 사실 내놓은 정책들을 보면은 달러로 가기 조금 어려운 정책들을 많이 내놓은게 있어서 어 과연 그게 될 것인가 뭐라는 얘기들을 할 수가 있고 그렇다면은 이제 환율 조작 국이야 아니냐 뭐이 이슈가 또 이제 등장하지 않을까라는 생각이 좀 들기는 합니다 어 그리고 이제 무형 얘기를 하자면 이코노미스트에 벌써 얼마 전에 이제 발표를 한 거였는데요 트럼프 대통령이 돌아오게 된다면 분명히 이제 무역 부분에 뭐 말씀드렸다시피 관세 뭐 이런 걸 이제 올리고 뭐 이런 얘기를 분명히 할 텐데 이걸로 인해서 가장 뭐 뭐 취약하다면 취약하고 뭐 뭐랄까 그니까 그걸로 인한 영향을 크게 받을 수 있는 국가가 어디냐고 해서 랭킹을 이렇게 맺어 놓은게 있었어요 위가 어딜 거 같으세요 리가 어딜 거 같냐네 질문을 드렸는데 유튜브가 약간 타임락 있어 갖고 답변이 올라오는게 조금 시간이 걸리기는 합니다 근데 그래도 궁금해 갖고 한번 여쭤본 거예요 제가 지금 저 혼자 너무 떠든 거 같아서 여러분 생각에는 어딜 거 같아서 1 가네 아 지금 뭐 한국 나왔고 1리 중국 나왔고요 뭐 대만 한국 중국 독일 많이 나왔네요네 한국 얘기도 많네요 1위가요 멕시코 있어요네 멕시코 있습니다 멕시코가 수출하는 것에 70% 70% 이상이 아마 미국으로 갈 거예요 예 그리고 2위가 제 기억인 중국이었다 있긴 했어요 한국이였습니다 자 멕시코 얘기를 왜 하냐면 멕시코 캐나다 미국이 mca 그 자유무역 협정에 함께 가입을 해 있죠 이게 원래 나프타 있다가 트럼프 대통령이 1기 임기 때 그때 이제 개정을 해 갖고 2020년부터 이제 발효가 된 걸로 제가 기억을 합니다 그래서 이후에 멕시코가 어 상당히 지금 흑자를 보고 있는 걸로 알아요 제 기억이 2022년에 2 2천억 달러 흑자였다 하여튼 뭐 멕시코가 뭐 흑자를 보고 있고 그리고 우리나라 기업들도 멕시코 많이 진출해 있죠이 멕시코에 투자를 막 뭐 거기서 뭘 하려고 한다기보다 사실은 이제 미국하고 뭐 캐나다 자유무역 협정이 있으니까 니얼 쇼링이라고 하죠 멕시코에 가서 생산을 하고 미국으로 날려보내는 그런 방식들을 많이 취하고 있는데 그 부분에 대해서 뭔가 뭔가가 들어오지 않을까라는 생각이 좀 들기도 하고 어 왜냐하면은 이제 중국이 이제 그런 식으로 해서 들여보내는 것에 대해서 한번 트럼프 대통령이 뭐라고 한 적이 있어요 얼마 전에 그 캠페 캠프 에서 선거 운동을 하면서 그런 적도 있고요 그리고이 usmca 이제 계속해서 늘 가고 뭐 이런게 아니라 원래 2036년에는 되는 2036년 대경 7월 1일에 이제 종료하게 되는 일물 조약이 든요 물론 이제 거기서 보고서는 아이 3국이 전부 다 이해관계가 맞고 뭐 두에게 도움이 되고 뭐 이렇다 그러면은 이제 더 연장을 하기는 하는데 일단은 2036년에는 하든지 말든지 결정을 해야 되고 그거에 대해서 어 어떻게 할 건지 리뷰가 들어갑니다 그래이 뭐 그때가 갖고 할 순 없는 거니까 한 리뷰가 들어가는데 그 10년 전 그니까 2016년부터 10년 전 2026년 터 리뷰가 본격적으로 들어가요 그래서 제 알기는 6년에 한 번씩가 이걸 리뷰를 한다 그랬는데 그러면 이제 트럼프 대통령 임기 중에 리뷰가 들어가게 되는 거죠 트럼프 대통령이 제일 싫어하는게 뭡니까 미국이 무역적자 보는 거잖아요 예 그러니까 아마도 그거 관련돼서는 분명히 얘기가 있을 걸로 생각이 좀 들고요 그 최근들어서 멕시코 정치가 뭐 여러 가지 이슈가 좀 있었어요 새로운 대통령이 당선이 돼서 10월 1일부터 이제 임기를 시작을 했는데 그 전에 이제 멕시코의 대통령이었던 오브라도 대통령이 나가기 전에 그 사법 제도를 이제 개혁하는 뭐 본인는 개혁이라 그러고 또 밖에서 봤을 때는 이거는 사법부를 완전히 정치화 하는거다 이거는 개 악이다 뭐 이렇게 얘기들을 하는데 어쨌든 그걸 이게 톡 던져 놓고 그리고 멕시코 그 걸 통과를 시키고 그래서 이제 박히게 되면서 상당히 좀 혼란스러워지는 그래서 투자자들도 이거 들어가야 되냐 말아야 되냐 뭐 이런 여러 가지 얘기들이 지금 나오고 있는데 그래서 어 뭐 좀 멕시코가 긴장을 하지 않을까라는 생각이 좀 듭니다 그래서 이제 멕시코가 좀 힘들 거 같다라는 이야기들을 많이 하고 있고요 뭐 그거 말고도 사실은 이제 많은 국가들이 무역 때문에 사실 좀 힘들어지지 않겠냐라는 얘기를 하죠 뭐 10%과 관세를 매기겠다는 이야기들을 이미 했었고 그리고 트럼프 대통령이 여러 인터뷰에서 이제 밝힌 바에 따르면 예전에 일기 때도 그랬었어요 좋아하는 대통령 중에 한 명이 맥킨리에게 natur 대통령이 이제 물론 어 대통령일 때는 아니었던 걸로 제가 기억을 하는데 어 그니까는 이제 관세를 올리고 막 이러는 것에 대해서 굉장히 많이 주장을 했었던 인물이기도 하고 이제 그 이야기를 하면서 장연 맥킨 리가 너무 어 과소평가된 대통령이다 뭐 이런 얘기들을 꽤 많이 했었거든요 그래서 관세에 대한 부분은 좀 진심이지 않을까라는 생각이 듭니다 그래서 요런 부분은 좀 대비를 해야 되지 않나 그리고 또 관세를 매긴다고 한다면은 사실 뭔가 좀 미국의 상징적인 어떤 제품이나 이런 것들에 매일 가능성이 꽤 큰데 그렇다면은 뭐 미국하면 생각나는 제품 미국을 대표하는 제품 뭐 뭐 자동차 철강 뭐 이런 거 생각이 나죠 예 그래서 어 뭐 유럽 같은 경우는 이미 뭐 몇 달 전부터 어 트럼프의 관세에 대비해서 보복 관세를 매길 품목과 리스트를 지금 적어 놓고 있다 뭐 이런 얘기들이 나왔었거든요 그래서 뭐 여러 가지로 좀 대비를 해야 되지 않을까라는 생각이 좀 듭니다 예 그래서 이제 경제 부분은 사실 뭐 제 전문은 아니기 때문에요 정도 얘기를 하고요 그렇다면은 외교 안부라던지 전 세계적인 어떤 그 환경 측면에서 봤을 때는 어떻게 될 것인가음 사실 2차 세계 대전 끝나고 난 다음에 이제 세계를 보면은 미국이라는 국가와 이제 소련이라는 국가가 양 진영을 이끌어 가는 그런 체제였던 사람들이 이걸 뭐 양극 체제 뭐 이렇게도 불러요 그러다가 어 냉전이 끝나고 난 다음에는 이제 미국이 일방적으로 다 끌고 가는 이제 그런 체제가 고 그래서 이거 단극 체제라고 이야기를 합니다 그런데 사실 2008년 금융위기가 저는 굉장히 컸다고 생각을 하거든요 그러고 난 다음에는 미국이 아 이제 옛날같이 그깐 뭐 단극 체제라고 미국이 혼자 끌고 가고 뭐 이게 너무 힘들다 이미 오바마 때부터 그런 얘기가 있었고요 그래서 조금 나눠서 하자라는 얘기들이 나왔었는데 이제 트럼프 대통령 들어오면서 우리가 왜 너희한테 이런 거 해 줘야 되냐라고 이제 약간 태도가 바뀐 거죠 그래서 이거를 뭐 다극 체제라고 부르는 사람도 있고 아 그냥 이게 아예 없다 제로다 제로다 뭐 이렇게 얘기를 하는 사람들도 있어요 그래서 그야말로 이제 각자 도생의 시대가 왔다 뭐 이렇게 얘기를 많이 하는데 저는 개인적으로는 트럼프가 아니라 뭐 민주당의 대선 후보 뭐 해리스 누구든 뭐 그런 사람이 됐다고 해도 비슷한 방향으로 결국에는 가지 않았을까라는 생각이 좀 들어요 어 그래서 물론 이제 속도의 차이라 든지 방식이라든지 이런 것들은 이제 조금 다를 수 있겠지만은 지금 현재 미국 사람들이 원하는 이제 미국의 모습이라는게 옛날같지 않거든요 되게 재밌는 이제 여론 조사 결과 중에 시카고 카운슬이 아고 그 띵크 탱크가 하나 있어요 이제 거기서 여론 조사를 매년 해요 미국 사람들이 생각하는 뭐 외교 안보 이슈에 대한 여론 조사인데 어 미국이 해외에서 무슨 일이 발생을 했을 때 이슈가 있 있게 되면은 그때 어 개입을 해야 되느냐 뭐 이런 거를 이제 질문을 합니다 흥미로웠던게 세대간의 차이가 극명해 그니까는 1924년부터 1945년 사이에 태어났던 사람들은 이제 사이런 제너레이션이라고 얘기를 하고 그 이후에 이제 베이비 부머가 있고 그다음에 이제 제너레이션 x x 세대가 있죠 그리고 우리는 뭐 mg 세대라고 얘기했지만에서 밀레니엄 그리고 젠지 이렇게 얘기 하는데이 사일런트 제너레이션 하고 베이비 보모 같은 경우 는 미국이 개입을 해야 된다는 비율이 되게 높아요 왜냐면이 사람들은 정말 미국이 최고로 잘 나갈 때를 보고 잘한 사람들이고 미국이 개입해서 모든 걸 해결하던 시대를 봤던 사람들이기 때문에 어떤 미국의 국제 사회에서의 역할에 대한 신령이 굉장히 강한 거죠 젊은 세대로 내려올수록 우리 먹고 살기 팍팍한데 왜 우리 세금을 써 갖고 저기다 우크라이나의 지원을 해주고 우리 군인들 젊은 군인들을 딴 데다가 보내고 이러느냐 뭐 이게 이제 굉장히 많은 거 점점 그 숫자가 많아진다고 볼 수가 있어요 그니까 아까 말씀드렸던 히스패닉계 그리고 흑인계 이제 남성 유권자들 특히 젊은 세대로 갈수록 뭐 그런 이제 트럼프지지 성향이 강하다라는 것도 저는 약간 일맥 상통한다고 보는데 그렇다면은 지금은 어찌저찌 뭐 버티고 있겠지만 이게 한 2 30년 흐른 다음에 지금의 젠지와 이제 밀레니얼들이 나이가 이제 좀 먹고이 미국 사회에 이제 중추가 된다면 그때는 이제 미국의 어떤 외교 안보 정책 방향도 혹은 해외에서 일어나는 일에 대한 뭐 글로벌 리더로서의 어떤 입장이나 이런 것도 조금 달라지지 않겠냐 결국에는로 그런 방향으로 가지 않겠냐라는 생각이 좀 듭니다 물론 이제 트럼프 대통령이 들어왔으니까 좀 더 빠른 속도로 이제 아메리카 퍼스트로 가지 갈 가능성이 좀 높겠죠네 그런 생각을 합니다 유럽 같은 경우는네 지금 뭐 우크라이나 이야기도 많이들 궁금해하실 것 같은데 어 어 뭐 두고 봐야죠 예 우크라이나 일단은 젤렌스키 대통령은 사실은 이제 굉장히 조금 뭐 긴장을 하고 있을 것 같고 그러면은 그냥 만냥 푸틴과 러시아의 다 이제 유리하게만 해 줄 것인가 그거는 조금 두고 봐야 될 것 같아요 뭐 생각해 보면은 사실 독일이 롤스트림 그거 뭐 이어 갖고서는 이제 송유관 작업하고 러시아로부터 뭐 천연가스 들여오고 막 이랬을 때 되게 뭐래 그 뭐라고 했었던게 트럼프 전 대통령이고 그리고 푸틴 진단하는 인상을 보여주지 않기 위해서라도 푸틴 테도 일정 부분 뭐 뭔가 내 나라라고 요구를 할 가능성도 있고요네 어쨌든 이제 전쟁을 이제 빨리 끝내겠다는 생각은 굉장히 강하지 않을까 신념은 그래서 지금 보면은 유럽 측에서는 그럼 내년 정도에는 뭐 종결이 되지 않겠냐라는 생각들을 하고 있는 거 같아요 그리고 본인이 또 트럼프 대통령이 이제 선거 기간 내내 그 얘기 했었잖아요 내가 대통령이었으면 러시아가 우크라 친고 못 했다 내가 대통령이 되면은 당장 끝내 버린다 뭐 이런 얘기를 했었기 때문에 그거는 이제 지키려고 할 것이고 그래서 아마도 예 끝나지 않겠냐 조금 불리한 상황이 되더라도 뭐 우크라이나로 받아들일 수밖에 없는 근데 사실 뭐 모르겠어요 어떤 식으로 이게 딜이 오갈지 모르겠지만 이제 어떤 안보나 이제 방위 조약 같은 것들을 요구할 가능성은 있 들어줄지네 그 잘 모르겠습니다 어 그리고 이제 유럽 같은 경우는 이제 나토에 대해서 걱정들을 많이 하더라고요 이제 나토를 탈퇴하면 어떡하나 미국에 어 예전에 2018년엔 그 얘기를 했었죠 트럼프 대통령이 당시에 대통령 할 당시에 너네 지금 분담금 2% 안 채우면 우리 탈퇴 버릴 거야라고 얘기를 했었는데 그 그렇게 극단적으로 탈퇴를 할 거다라고 보는 사람들은 그렇게 많지는 않은 거 같아요 물론 이제 카드는 항상 만지작거리게 지만 당연히 그러니까 유럽 측에도 이거는 유럽이니까 니네가 좀 더 이제 책임을 많이 져라라고 얘기를 하고 뭐 탈퇴까지 아니지만은 조금 이제 뒤로 물러서서 예 많이 책임을 안지는 방향으로 미국은 가고 싶어하지 않을까라고 보여지고요 그거는 사실 한국도 마찬가지죠 예전에 또 예전 영상 중에 제가 엘브리지 코비 하고 했 인터뷰 했었던 영상이 있는데 어 물론 콜비가 트럼프 캠프나 트럼프 대통령의 생각을 모두 대변한다고 볼 수는 없어요 왜냐면 트럼프 캠프 내에서도 굉장히 많은 분파가 있고 예전에 처음에 이제 2016년에 당선이 돼서 취임을 할 때는 사실 주변에 사람이 별로 없었거든요 그런데 지금은 차고 넘칩니다네 인적 자원이 정말 차고 넘치기 때문에 어 뭐 콜비가 뭐 트럼프 캠프 얘기를 다 대변한다고 볼 수 없는데 그렇게 생각하는 사람들도 도 이제 트럼프 캠프는 꽤 있다 그리고 뭐 딴 건 몰라도 동아시아 쪽에서의 그 동맹들이 좀 더 자신들의 어 책임을 더 해라 이거는 확연히 가지고 있는 것 같아요 그래서 버전 어 쉐어링이든지 이제 안보에 대한 책임 이걸 더해라 그래서 미국은 좀 더 중국에 집중을 하고 싶다라는 생각을 하는 거 같고요 그 당시에 콜비가 했던 얘기 중에 또하나 이제 대만 얘기가 있었거든요 그니까 대만도 어 말만 하지 말고 우리한테 의존만 하지 말고 너네가 먼저 정말 목숨 걸고 사울 그런 모습을 보여야 되지 않겠냐요 부분을 분명히 지적을 했었어요 그래서 어 일단은 싸우겠다는 의지가 있으면 우리가 보고 우리 이익의 관계에 맞으면은 도와줄게 뭐 안 그러면은 뭐 우리가 굳이 그리고 동맹이 하지만은 너네가 너희의 안보에 대해서는 일차적으로 책임을 져야 되지 않냐 우리는 좀 더 큰 주적이 있다 뭐 이런 인식이 이제 굉장히 강해 보이긴 합니다 그래서 이제 방위비 분당 기가 나오는데 어 10월에 타결을 했어요네 10월을 타결을 해서 이거를 이제 사인은 했는데 제가 알기로 이게 우리 국회에서 비준을 받아야 됩니다 우리 국회에서 비준을 받아야 되는데 미국 의회에서의 비준은 필요 없는 걸로 알아요 이게 행정 협정이 때문에 그래서 아 사인하고 우리는 비중까지 다했는데 그럼 어떻게 되는 거예요 뭐 이렇게 말씀들을 하실 수가 있을 것 같은데 어 트럼프 대통령 측에서 재협상 요구를 할 가능성을 배제할 수는 없다고 봐요 저는네 그 부분에 대해서 제가 확실히 법률적으로 어떻게 되는지를 확인을 못 해 보긴 했는데 아이고 감사합니다네 아 법률적으로 확인을 못 해 보긴 했는데 제가 알기로는 예 가능성을 배제할 수는 없다 그 그래서 타결한 다음에 나가면은 뭐 한 13조 불렀다 막이 얘기를 막 했었잖아요 근데 예전에 트럼프 전대통령 형 당시에 첫 번째 임기에서 오조 얘기를 했었던 걸 제가 기억을 하거든요 그리고서는 이제 우리가 이제 좀 밑으로 해 갖고서는 타결하고 그리고 다음에 이제 협상을 할 때 우리가 좀 미루고 미루고 뭐 이러고서는 안 하다가 나중에 이제 바이든 대통령 들어왔을 때 이제 장을 막 쫙었던 그런 기억이 있는데 [음악] 어네 좀 대비를 할 필요는 분명히 있어 보여요 뭐 협상에 다시 들어가자고 얘기를 할 수도 있는 거고 그 부분은 좀 대비를 필요가 분명히 있어 있어 보인다라는 생각이 좀 듭니다네 일본 언론은 어 트럼프 당선에 대해서 대체로 긴장한듯한 보도가 많은데 일본이 트럼프 당선으로 득과 실이 되는 부분에 대한 의견 제가 일본 전문가는 사실 일래 갖고 정확히 말씀을 드리긴 뭐한데 어 일본도 사실 요새 좀 내부적으로 좀 시끄러운 거 같긴 하더라고요 근데 지난 4월에 기억들 하시는지 모르겠지만 일본이 어 우리는 총선 때에 바빴죠 그때 어 기시다 당시 총리라고 그리고 마이든 대통령하고 백악관에서 모여 갖고 미 이제 정상 회담을 했었죠 그리고 바로 뒤어서 미국 일본 필리핀 정상회담을 했단 말이에요 근데 그때 당시에 이제 나왔던 결과가 미국하고 일본 사이에서 지금도 매우 끈끈한 동맹인 그거보다 하나 더 격상시키는 그런 내용을 담은 내용들이 발표가 됐었어요 그리고 일본은 사실은 러시아로부터 하고 다르게 안보적인 위협을 조금 더 느끼는 나라이고 그리고 중국이 만약에 대만을 어떻게 하려고 한다든지 뭐 이러면은 사실 일본도 굉장히 위협을 좀 느끼거든요 그니까 우리가 어떻게 보면은 조금 너무 지나치게 어 태평한게 아닌가라는 생각도 좀 들고 근데 일본은 그에 대한 어떤 안보 위기감이 우리가 우리보다 훨씬 더 높아요 그래서 그 당시에 이제 기시다 바이든 했었던 그거를 제대로 지켜줄 것인가 뭐 이런 부분 에 대한 걱정이라던 그리고 마찬가지죠 뭐 사실 밀 안보 뭐 동맹 이게 제대로 잘 유지가 될 것인가 뭐 우리가 뭐 방위 분담금 얘기라 이슈라는 뭐 이런 거 이런 부분에 대해서 걱정을 하는 것처럼 일본도 비슷하게 걱정을 한다라고 보시면 될 거 같아요 그래서 어 근데 뭐 일본이 대체적으로 긴장한듯한 보도가 많다고 하셨는데 일본 뿐이 아니고요 유럽도 많습니다네 유럽도 보면 다들 지금 뭐 얼굴 데다 굳어 갖고서는 앞으로 어떻게 될 것이냐 뭐 이런 얘기들 막 하고 있더라고요 그러니까 어 일본만 그런 건 아니고요 뭐 유럽도 그렇고요네 뭐 한국 보도 제가 아직 안 봐고 잘 안 봐 갖고서는 한국도 비슷하게 긴장한 태도가 많지 않을까 뭐라는 생각이 조금 들기는 합니다 어 그래서 뭐 말씀드리고 싶었던 거는 뭐 트럼프 대통령 쉬운 사람이 아니죠 당연히 우리 뭐 지난 4년 겪어 봤었고 뭐 예측하기가 좀 어려운 부분도 있고 그리고 분명히 이제 협상을 하면서 힘들게 하는 부분들도 있고 근데 민주당에서 대통령이 나와도 결국에는 뭐 미국 중심의 정책을 할 것이고 그렇기 때문에 뭐 방향은 거의 비슷하지 않을까라는 생각이 들어요 예 뭐 속도에서 좀 차이가 나고 방식에서 차이가 나고 동맹을 그래도 조금 더 챙겨 주느냐의 차이이지만 결국은 한국 입장에서는 미국하고 관계에 있어서 대응을 하는 것이 많거든요 우리가 선제적으로 하는 것보다 그러는 뭐 다 잘 준비를 해서 어 대응을 해야겠죠네네 지금은 트럼프 일기 행정부 때와 국제 사회 상황이 많이 바뀐 거 같은데 이번 트럼프 행정부가 한국에 대한 정책이 바뀌지 않겠느냐라는 질문을 하셨는데요음 민주당 공약집 그렇고요 공화당 공약집 그렇고 사실은 북한에 대한 얘기가 없었어요 그래서 사실 한국에 대한 정책 이야기를 할 때 북한하고 떼놓고 이야기를 할 수는 없는데 어 확실히 북한이게 우선 순위를 차지를 하지 않는구나 뭐 이거는 뭐 확연하게 느낄 수 있는 부분이었고 트럼프 행정부의 한국에 대한 정책 사실 일기 행정부 때 한국에 대한 정책이 뭐 무욕이라는 뭐 북한하고 뭐 관계를 이제 떼어 놓고요 뭐 뭐 북한하고 정상회담 했었던 거 뭐 이런 거를 떼놓고 생각을 한다면 한국에 대한 정체 저는 뭐 거의 비슷하지 않을까 싶어요 예 뭐 항의 분담금 얘기라는 좀 더 세게 나올 가능성도 있고 그리고 뭐 무역 부분이라든지 이런 부분도 마찬가지고 결국에는 이제 그런 방식을 쓰지 않을까라는 생각이 들고요 예 뭐 트럼프는 돈 이거 아니겠느냐는 얘기를 하셨는데 돈이라고 딱 집어서 말하긴 그렇지만은 예 주고받는 어떤 협상이나 딜 같은 거 굉장히 중요하는 사람 중요하게 생각하는 사람이고 그리고 미국 국민들에게 보여주는 뭐 이런 것들이 되게 중요하기 때문에 이제 그런 부분은 우리가 좀 유념해서 생각해 볼 필요가 있는 거죠 근데 지금 더랑 한께 님이 재선할 이유도 없으니까 이제 진짜 하고 싶은 것만 하겠죠라고 이제 말씀을 하셨어요음 보통 미국 대통령들이 두 번째 임기 때 외교 정책적으로 뭔가 자기 레거시를 남기는 경우 들이 좀 있죠 이제 뭐 여러 가지 이유인데 일기 때는 이제 재선이 돼야 되니까 아무래도 국내 정치 국내 정책 쪽에 신경을 좀 많이 쓴다면 말씀하신 것처럼이기 때는 뭐 재선 가능성이 없으니까 뭐 또다시 할 수는 없으니까 좀 더 그 뭐 약간 외교 정책이라 안보 정책 특히이 외교 안보 정책은 대통령이 끌고 나가는 것들이 좀 많기 때문에 이제 그런 부분에 포커스를 두고 자기가 이제 뭔가 뭐 업적을 남 가든지 아니면 역사적인 족적을 남긴다는 이러고 싶어 할 가능성이 있죠 예 그럴 가능성이 있는데 그게 이제 어떤 것이 될지는 이제 좀 보고 봐야겠죠 그래서 어 그리고 혹은 어 조금 뭐랄까 그 추진하게 까다롭거나 뭐 이랬었다 정책을 하는 경우도 있어요 예를 들면은 오바마 행정부 당시에 이제 이익이 들어와서 추진을 했었던 것 굵직굵직한 것들이 있었거든요 뭐 외교 안보 쪽에서 예를 들면은 이란하고 핵 를 한다든지 뭐 이런 것들 그리고 파리기후 협정도 그렇고 그리고 TPP고 지금은 다 잊어버리겠지만 결국 이거 할려 하려하다 결국 못 했지만 예 TPP든지 자유무역이 그렇게 미국인들 인기가 있는 아이템은 아니거든요 그렇지만 이제 그런 것들을 하려고 했다라는 이제 기억이 있으니까 뭐 트럼프 대통령도이기 때는 뭔가 이제 외교 안보 쪽으로 뭔가를 하고 싶은 가능성이 좀 있지 않나 싶기는 해요 전쟁 끝내는 게 아마 급선무일 거라고 전 보여지고요 뭐 저기 이스라엘 하마스 뭐뿐만 아니라 우크라이나도 마찬가지고 뭐 전 세계적으로 이제 뭐 분쟁이 일어나고 이런 것들은 막는다는 으박 질러서 아니면은 미국이 전 뭐 개입을 안 한다든지 뭐 이런 식으로 그니까 일단 전쟁이나 뭐 분쟁 같은 거에 말려 들어가는 건 굉장히 싫어하는 사람이라서 뭐 그렇지 않을까라는 생각이 듭니다네 아 유학생들에게 졸업이 자동적으로 영주권 지급한다는 발언은 가능성이 있다고 보시나 아 글쎄요 이거는 이제음 어 법을 만들 건지 좀 두고 봐야 될 것 같긴는데 진심으로 한 얘기인지는 잘 모르겠어요 근데 사실 미국이 그건 있어요 뭐 미국뿐이 아니라 굉장히 이제 지금 어 여러 국가가 어 어 굉장히 경쟁적으로 확보를 하려는게 인적 자원이 뛰어난 인적 자원 어 뭐 미국 중국 뭐 여다 뭐 유럽에 이제 있는 국가들도 마찬가지로 다들 그렇기 때문에 뭐 그래서 반 반이지 않을까라는 생각이 드네요 그걸 진짜로 하려는 것인지네 근데 사실 일기 때를 생각을 해 보면은 쉽지 않았거든요 예 어 외국에서 이제 공부하려고 가는 학생들 비자받고 이런 것도 제가 듣기로 게 쉽지 않았다는 얘기도 있고 그래서 글쎄요 과연 그렇게 할 것인지 뭐 좀 두고 보도록 하죠네 아 제가 꽤 많이 떠 들었네요 생각을 해 보니까 벌써 아시가 넘었어요 1한시간 넘게 떠들었는데 조금 질문을 조금 보고서는 답변하고 그리고 마무리를 하도록 할게요음 중국유학생들 기술 돌린다고 제가 하지 않았냐 그 행정부 때만 그런 건 아니고요 바이든 때도 마찬가지였어요 되게 사실 어 흥미로운게 뭐냐면요 트럼프 행정부 때 중국에 대해서 제재를 되게 많이 했잖아요 뭐 제재라고 우리가 보통 딱 생각이 나는 건 관세 이게 제 생각이 많이 나고 그 외에도 이제 굉장히 레토릭 강했고 그런데 트럼프 전 대통령 당시에 이제 했었던 여러 관라 이런 것들이 어 바이덴 때에도 계속 유지가 됐어요 그 바이든 대통령이라고 해서 이거를 뭐 풀어 준다든지 그런 건 없었어요 거의 전혀 없었어요 예 그러니까는 그 중국에 대한 태도는 사실 바이든이 트럼프나 비슷하다 그리고 민주당이나 공화당이 거의 똑같다 최근 들어서 의회는 훨씬 더 강경하 사실 행정부 다 더 강경한 모습을 보여주고 있기 때문에음 약간 이제 그 차이인 거죠 보통 이제 트럼프 캠프에서 얘기했었던 건 디커플링이 있고 바이든 캠프에서 얘기했던 거는 이제 디 리스킹이었고 그러니까 선택적이다 그은 이제 여기는 약간 일관적으로 뭐 중국의 어떤 영향을 완전히 차단하겠다는 것이었고 이쪽은 뭐 차단할 것은 차단하고 우리가 받아들여야 되는 거 뭐 수입을 해야 되는 것들 뭐 생필품이 이런 것들은 하겠다라는 입장 그런 입장의 사이였는데 기본적으로 중국을 굉장히 위험한 위협적인 존재로 보는 것은 똑같습니다 어떻게 보면은 2 어 그까 2차 세계 대전 이후에 미국한테 정말 그야말로 호적 수다 예라고 말할 수 있는 국가가 처음 등장했다 뭐 그렇게 볼 수도 있죠 일단 뭐 소련 이얘기를 하지만 사실 거기는 이념 경쟁이 굉장히 강했던 거예요 군사적인 부분 강했던거다 할 수가 있고 사실 경제나 산업 부분에서는 따라올 수가 없었잖아요 중국은 사실 이제 그것도 굉장히 치고 올라오고 있으니까네 그런 면에서 어 중국에 대한 어떤 위기감 이런 거는 민주 당이나 공화당이 다 똑같다라고 말씀을 드릴 수가 있을 것 같아요네 상원 하원이 모두 한쪽 아 그럼요 많죠 그런 거야 뭐 상원 하원이 모두 한쪽 땅이었던 적이 많고네 요번에 뭐 수입이 되면은고 사이에 뭔가 이제 굉장히 많은 거를 통과를 시키지 않을까라는 생각이 좀 듭니다 언론에서는 트럼프 지지하는 사람들이 저항력 저소득이라는 프레임을 씌우는데 실제로 트럼프 정책은 부유층에 더 득이되는 정 정책이 많다 근데 어떻게 보느냐는 말씀을 하셨어요 어 부유층에 득이되는 정책이 많죠 뭐 세금 같은 거 지금 어 일기 때 그 세금 세제 개혁을 했었잖아요 그게 이제 스파이어가 된단 말이에요 2025년에 스파이어가 되는 걸 제가 기억을 하는데 그러면 이거를 계속 유지할 것이냐 말 것이냐 이것도 이제 의미해서 결정을 해야 되고 트럼프 대통령은 거기서 더 내리겠다고 이제 법인세 같은 경우 그런 얘기를 이제 계속 했었죠 해리스는 이제 어 원래보다 조금 못하더라도 올리겠다고 얘기를 했었고 이제 그렇게 따지고 보면은 사실 뭐 고소득층 테 이제 도움이 되는 그리고 실질적으로 이제 내놓은 세금 안들을 보면은 사실 이제 고소득층이 좀 더 이득을 많이 받아요 이제 트럼프 대통령의 안을 보면은데 그런데 이제 저 저항력 저소득이라는 프레임을 씌운다고 말씀하셨는데 어허 그게 제 그 결 출구 조사라 뭐 이런 것들을 보면은 그것도 맞아요 예 그러니까는 이게 사람이 어 우리가 되게 합리적으로만 생각을 한다면 나한테 이득을 갖다 주는 정치인테마주 의 정체성을 뭐 알아 준다든지 아니면 내 정체성이이 사람과 더 맞는다든지 하면은 그게 내 이익에 반하는 거라도 투표를 합니다 그래서 저소득 저항력도 맞아요 근데 공화당 같은 경우는 원래는 굉장히 고소득 고학력이 컸거든요 근데 아까도 말씀드렸지만 이제 러스트 벨트나 이런 쪽에서 특히나 이제 많은 그 백인 노동자 집단이 어 트럼프 대통령 쪽으로 넘어오면서 공화당이 이렇게 좀 바뀐 거죠 구조적으로 저는 사실 그 당시에 그때 여러 번 제가 얘기했을 거예요 다른 영상에서도 뭐 피케 교수의 책이라든가 그리고 그 외에 이제 다른 많은 경제학이라는 정치학 교수들의 뭐 논문이나 책 같은 걸 보면 분명히 그 부분이 나와요 그 민주당 테 배신당한 사람들이다 혹 혹은 자기들이 민주당 테 배신 당했다라고 생각한다는 거죠 그래서 그때 이제 공화당도 우리 얘기를 들어 주지 않고 뭐 민주당은 우리 편인 줄 알았는데 우리 편도 들어 주지 않고 어 우리는 그냥 열심히 공장 가서 일하고 그리고이 가족들을 케어하고 그렇게 소박하게 살았는데 갑자기 세계 환이 어쩌니 하면서 우리 공장 문 닫고 노동력이 싼 곳으로 공장 옮겨 버리고 근데 그걸 딱 봤더니 아니 우리 편인 줄 알았던 민주당의 뭐 대통령이 뭐 나프타를 한다더라 뭐 아니면은 뭐 WTO 중국을 가입을 시켜 줬다 그라 뭐 이런 얘기들이 이제 들리는 거죠고 자유무역을 추진을 한다더라 어 그러면서 이제 그쪽 지역에 있는 러스 벨트의 뭐 노동자들이 이제 배신감을 느끼고 우리 말을 들어 주는 트럼프한테 같다라고 이제 많이들 설명을 해요 그래서 저소득 저항력도 많고요 그리고 원래 굉장히 트레디셔널 했었던 공 그니까 공화당의 지지자들 고소득 고학력 같이 있습니다 근데 최근 들어서 보니까 이제 민주당 지지자들이 이제 여기서 노동자 계층이 좀 많이 빠져나가면서 민주당 지지자들이 어고 고소득 계층이 이제 많아지기 시작을 했다는 거죠 특히 뭐 소수인종의 고학력인 경우에는 어 민주당을 지지하는 경우들이 좀 많아졌다 그래서 아까도 말씀드렸지만 원래 있었던 정당들의 어떤 그 뭐 인구 구성학 어떤 구조가 굉장히 많이 바뀌었어요 지금 바뀌고 있는 시기이기도 하고 그래서 앞으로 이제 미국의 민주당과 공화당은 우리가 한 15년 20년 전에 봤었던 민주당 공화당 고는 꽤 많이 달라지 것이다라고 생각이 듭니다네 그 뭐 프레임까지 아니고요 당연히 고학력 고속도 있고요 공화당에 근데 예전에는이 많 많은 비중을 차지하지 않았었던 저학력 저소득층도 공화당 그리고 트럼프 대통령을 지지를 많이 하고 있다 뭐 그렇게 보여지는 거죠네 트럼프 일기 때 니 but 오바마라고 할 정도로 많은 정책을 칠하려고 했는데 이번 기 때에도 또 나 뭐 ipf 등 바이덴 정부에서 진행하던 정책들을 급진적으로 바꿀 가능성이 있겠느냐는 질문을 홍태훈 님께서 하셨는데요 뭐 ipf 법도 아니고 사실은 이제 뭐 확단 정책이었고 그래서 뭐 이거는 뭐 그냥 굳이 말할 필요도 아지 없는 거고 많은 관심사가 이제 ira이지 않을까 근데 여러 차례 말씀을 드렸지만 법안이 때문에 그래서 연방의회의 결과가 어떻게 나오느냐 에 따라서 달라질 것 같다 근데 그런 얘기들도 많이 해요 미국에서 제가 좀 그래도 지금 아직까지 남아 있는 들한테 물어보면은 아리를 패기까지 하는 거는 좀 무리 쓰지 않겠냐 왜냐면 그걸로 인해서 꽤 혜택을 본 곳들이 이제 남부 주에 있기 때문에 뭐 그렇게까지 하지 않지 않겠냐 뭐 보정을 좀 줄인다 뭐 이런 정도 선까지 기까지 할까 뭐 이런 얘기들을 좀인 하더라고요 아니면 뭐 이름을 바꿔 갖고서는 새로운 법안으로 뭐 만들려고 한다든지 뭐 이런 얘기들을 하고 있고요 어네 그래서 뭐 일단은 의외 결과를 조금 지켜보도록 하죠네 공장을 텍사스에 지어서 여기 뭐 조재도 있고요 뭐네 노스 캐롤도 상당히 많이 이득을 받고요 뭐 따지고 보면은네 그렇습니다 아 지금 뭐 굉장히 많은 궁금증들을 갖고 계신데 우크라이나에 대한 지원이 줄어든다는 것은네 뭐 거의 거의 뭐 기정 사실처럼 여기도 고도 있는 거 같아요 사실네 뭐 하원을 지난번에 통과하는 것도 아주 어려웠지아요 그러니까 뭐 당연히 그렇지 않겠나하는 생각이 좀 들고 이제 종전부터 하려고 할 거예요 일단 휴전 종전 쪽으로 빨리 가서 뭔가 자기 어떤 업적을 먼저 딱 도장을 꽉 찍어 놓고 싶지 않을까 제가 트럼프 대통령이라면 그럴 거 같아요 공안당 내부에서 트럼프 트럼프 견제력을 얼마나 될까요 이제는 거의 트럼프 정당이 되지 않았나 싶은데 특히 하원 같은 경우는 더도 그런 거 같고요 뭐 상어는 그래도 약간의 레이건 나이트들이 좀 남아 있기는 하지만 글쎄 거기도 이제 점점 바뀌지 않을까라는 생각이 좀 듭니다네 아 굉 많은 이제 질문들을 하셨는데네 벌써 시간이 오래 돼 갖고 이쯤에서 이제 대충 예 마무리를 하지 해야 되지 않을까라는 생각이 좀 듭니다음 글쎄요 뭐 이제 일단 미국이라는 나라가 가지고 있는 위상이 있기 때문에 어 미국의 대통령 누가 되느냐 이게 이제 전 세계적인 이제 초미의 관심사가 됐었는데요 어 일단 결과는 나왔고요 그리고 아까도 말씀드렸지만 이제 우리한테는 대응의에 차원이 남아 있으니까 예 뭐 앞으로 정부가 어떻게 할지 그리고 국회도 또 국회 나름대로 해야 될 부분들이 분명히 있거든요 예 그런 부분에서 이제 잘 처리가 됐으면 좋겠다라는 생각이 듭니다 어 아 앤디킴 의원 상원 입성했습니다네 상원 입성했고네 뭐 그 부분에 대해서 어차피 미국 사람 아니냐라는 말씀도 많으셨는데요음 그럼에도 불구하고 어쨌든 한국계가이 정도 위상이 됐다라는 것도 분명히 상징적인 의미가 있고 그리고 특히나 외교 안부 쪽에 특허가 된 분위기 때문에 어 상호는 또 외교안보 이쪽 많이 다루거나 또 나름 이제 의미도 있고 그래서 역할을 조금 해 주면 좋겠다라는 생각이 들어요 예 그래서 상원에 입성을 한 것을 일단은 이제 축하를 드립니다네 오늘 뭐 정신없이 와 갖고서는 이야기들을 이제 막 했는데 아 뭐 즐거우셨기를 바라고요음 아이 루실 루시는 왜 이러세요 전개 진출을 하라니요 저를 묻어 버리시려는 그래서 아 일단은 급한 대로 분석 이야기를 좀 해봤고 좀 더 시간이 지나야지 이제 더 자세한 얘기를 해 드릴 수 있을 것 같아요 무엇보다도 내각에 또 백악간에 누가 들어가느냐 이게 이제 가장 큰 이슈가 될 거 같아요 주변에 어떤 사람들이 있는가 또 트럼프 대통령의 어떤 정책 결정을 했었던 그런 습성을 본다면 너 서클로 누구를 두는가 이제요 부분이 앞으로 아주 관심을 굉장히 많이 받을 텐데 어 한번 지켜보죠네 지금 너무 많은 사람들이 자가 발전을 하고 있기 때문에 과연 진짜로 누가 들어갈 것인지 좀 두고 봐야 되는데 어 기본적으로 나온 얘기는 라이트하이저 아마도 갈 것 같다 뭐 재무장관을 노리고 있다라는 소문이 있거든요 어 라이터즈 기억들 하시죠 ustl 대표였던네 그래서 그런 정도만 얘기가 나온 상태고 외교 안부 분야에서는 아직까지는 뭐 잘 모르겠어요 뭐 탐 커튼 의원 같은 뭐 이름도 나오고 있고 그래서 조금 더 지켜보고 뭐 인선이 어떻게 되는지를 두고 보고 그거에 대한 이야기 만약에 나오게 되면은 거에 대한 이야기에 대해서도 한번 나중에 다뤄 보도록 하겠습니다네 늦은 시간까지 함께 해 주셔서 감사드리고요네 오늘 뭐 갑자기 이제 준비를 해 갖고 뭐 약간 정신없이 막 진행을 했는데네 즐거우셨기를 바랍니다 그러면 저는 또 다른 영상으로 여러분 찾아뵙도록 하겠습니다 고맙습니다 I")]},
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  'publish_time': '4년 전',
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  'content': [Document(metadata={'source': 'hjQUDizBA5U'}, page_content='그 후보가 서로 승리를 주장하는 초유의 상황이 발생하면 섬이 대해서는 여전히 혼전 양상이 나타나고 있습니다 4 현장 투표에 대한 개표는 거의 마무리된 상황으로 보입니다 지금까지의 개표 상황 알아보겠습니다 이남기 앵커 네 미국 대선 개표 상황 전해드리겠습니다 자 먼저 두 후보의 전국 투표 상황 부터 살펴보도록 할텐데요 두 번의 전국 투표 상황은 어떻게 나오고 있는지 함께 알아보도록 하겠습니다 공화당의 도널드 트럼프 대통령 48.5% 민주당 의 조카 잊은 후보가 49.9% 로 전국 투표율은 쑥 바이든 후보가 약간 앞서고 있는 것으로 나타났습니다 자 그런데 중요한 건 건국 선거인단 확보 현황 2 겠어 미국 대통령의 방천 되기 위해선 최소 200 70명의 선거인단을 타코 해야하는데요 아 지금 보시면 트럼프 대통령이 200 13명 바이든 후보가 200 25명으로 파이드 후보가 약 12명 가량 앞두고 있는 것으로 나타났습니다 3 을 이번 대선의 승부처로 꼽혔던 경합 수 6곳을 살펴보도록 하겠습니다 먼 더 부풀어 트 벨트 테고 3 투표 상황인데요 이렇듯 벨트 적은 우편 투표 의 사전 작업을 허용하지 않기 때문에 개표가 지연되면서 승자를 아직 확정짓지 못하고 있습니다 4세 한번 보도록 하겠습니다 자 펜실베이니아주 같은 경우에는 트럼프 대통령이 55.7% 로 바이든 후보를 앞서가고 있고 미 시간과 미 스콘 50 역시 51.1% 51.1% 각각 득표 하면서 트럼프 대통령이 러스트 벨트 3곳 모두 앞서가고 있는 것으로 나타나 봅시당 짧은 에 남불 한번 가보시죠 남부 선 벨트 패고 퉁 에 두 곳에서는 이미 승부가 판가름 이 나왔습니다 트럼프 대통령이 플로리다에서 승리를 거뒀고 다이빙 후보가 애리조나에서 11명의 선거인단을 받고 있는데요 이것도 함께 자세히 보도록 하겠습니다 저희가 이렇게 노란색으로 체크를 표시 해 놨습니다 플로리 라 29명의 선거인단 에 걸려 있습니다 여기에서 트럼프 대통령이 51.8% 를 차지하면서 승리를 확정 지었고 애리조나 같은 경우에는 바이든 후보가 51.9% 로 이곳에서 승리를 확정 지었습니다 지금 노스캐롤라이나 같은 경우에는 아 트럼프 대통령 50.1% 파일은 후보 48.7% 로 아직 병 사업을 벌이고 있습니다 이렇게 봤을 때 6곳 중에 5 봇은 프루프 대통령이 앞두고 있는 것으로 나타나고 있습니다 자 그리고 격전지로 급부상할 포트로 예상했던 지역들은 결과를 어떻게 나왔을까요 기척 에서는 트럼프 대통령이 텍사스와 ioi 5 지금이 체크 해 드린 3곳에서 승리를 확정 지으면서 더 앞서나가는 양성 입니다 아 텍사스에 는 38명의 선거에 자지 걸려 있는데요 이곳에서 52.2% 를 트럼프 대통령이 득표 하면서 승리를 확정 지었고 요 ioio 역시 53% 이삭을 트럼프 대통령이 차지하면서 생기를 확정 기어 씁니다 조지아 같은 경우에는 트럼프 대통령 50.9% 다이드 부고 48.3% 로 이번 역시 트럼프 대통령이 앞서가고 있는 모습을 확인하실 수가 있습니다 이번 미국 대선에서는 상 하권 투표도 함께 진행이 됐습니다 어느 상의 먼저 의석 초에 바바 될 점이 해서 의회 권력을 차지하게 될까요 2년 임기 인 하원은 400 털은 5명 전원 의 유권자의 심판을 받았고 용연 인기인 상우는 전체 백석 가운데 35 서게 대해서 선거를 진행했습니다 공화당 같은 경우에는 기존 의석수 30석 의 17 썩을 확보하면서 47 석을 차지했고 민주당은 기존 의석수 33 서게 10 구석을 확보하면서 만 5석 을 차지했습니다 지금 이렇게만 보면 공화당 2만 7 속으로 과 반에 조금 더 가까운 모습을 확인할 수가 있습니다 하원 도 함께 보시죠 사원 총 400 30 5석 중에 공화당 대기를 5석 민주당 100여 등 5석 입니다 타원 에서는 민주당이 조금 더 과 반에 가까운 것으로 파악이 되고 있습니다 자 우레 대선에서는 특히나 사전투표 에 열기가 뜨거웠습니다 사전 투표를 완료한 유권자가 1억명을 넘어선 가운데 6000만 명 이상이 우편 투표 를 한 것으로 나타나 우편 토가 핵심 쟁점으로 떠오르고 있는데요 문제는 주마다 사전투표 에 개표 방식의 다른 데다가 우편 투표 가 급증하는 바람에 예년에 비해서 개표 완료 빠지는 훨씬 더 많은 시간이 필요할 것으로 보입니다 다 더욱이 경합 수인 가운데 경 합주 가운데 펜실베이니아 와 노스캐롤라이나 가 우편 투표 를 인정하는 도착 끼어들 각각 6일 12일까지 로 지정해 두었기 때문에 앞으로의 개표 상업을 계속해서 지켜봐야 할 것으로 보입니다 배선 관련해서 새로운 소식을 들어오는대로 다시 전해드리겠습니다 지금까지 대선 상황 실렸습니다')]}]
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4. 길이가 1시간 이하인 영상만 고르기

print('총 영상 수:', len(videos))
# 영상 길이가 60분 이하인 영상만 남깁니다. 
videos = [v for v in videos if len(v['duration'].split(':')) < 3]
print('60분 이하 영상 수:', len(videos))

## 결과 ##
총 영상 수: 5
60분 이하 영상 수: 4

 

 

[ 실습 3. 자막 내용 요약하기 ]

1. 언어 모델 설정하기

# 랭체인, openai 임포트
from langchain_openai import ChatOpenAI

model = ChatOpenAI(model="gpt-4o-mini")
model.invoke('안녕?') # 언어 모델이 잘 설정되었는지 테스트

 

 

2. 영상 하나만 요약하기

from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate
from langchain.chains.combine_documents import create_stuff_documents_chain

# 동영상 요약 프롬프트 작성
prompt = ChatPromptTemplate.from_messages(
    [("system", "다음 영상에 대한 요약을 한국어로 만들어줘 :\\n\\n{context}")]
)

chain = create_stuff_documents_chain(model, prompt)

result = chain.invoke({"context": videos[0]['content']})
result

 

( 실행 결과 )

'이 영상에서는 미국의 선거 시스템에 대한 설명과 함께 2020년 대선의 상황이 논의됩니다. 특히 선거인단 제도에 대한 설명이 강조되며, 유권자와 후보 사이에 선거인단이라는 중간자가 존재한다는 점이 구체적으로 설명됩니다. 트럼프 대통령이 대선에서 20만 표 이상 뒤졌지만 선거인단에서는 승리할 수 있었다는 사실도 언급되며, 이로 인해 선거인단 제도의 문제점이 지적됩니다. \n\n또한, 각 주에서 선거인단이 어떻게 배분되는지, 지자체의 투표 과정이 어떻게 진행되는지를 살펴보며, 주요 격전지인 펜실베니아, 미시건, 위스콘신 등에서의 투표 전략도 강조됩니다. 특히 힐러리 클린턴 후보의 경우, 경합주에서의 유권자와의 접촉 부족이 패배의 원인으로 지적받으며, 조 바이든 후보는 이에 대한 교훈을 바탕으로 적극적인 선거 전략을 펼치고 있다는 점이 강조됩니다. \n\n마지막으로 우편 투표에 대한 논의도 이루어지며, 민주당과 공화당 각각의 유리한 점이 언급됩니다. 전체적으로 영상은 미국의 복잡한 선거 시스템과 그에 대한 전략적 접근을 설명하고 있습니다.'

 

3. 모든 영상 요약하기

# 모든 비디오에 대해 요약을 생성
from tqdm import tqdm # tqdm은 진행 상황을 보여주는 라이브러리

for v in tqdm(videos):
    v['summary'] = chain.invoke({"context": v['content']})
   
videos

 

[{'id': '4A3P9Tgm8wc',
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  'title': '[2020 미국 대선] 표 적게 받고도 대통령 된다? 복잡한 선거제도 6분 총정리 ❙ Won Less, but Elected Anyways? / 비디오머그',
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  'content': [Document(metadata={'source': 'yUrKS8KldPk'}, page_content='힐러리와 트럼프 샌더스 요즘 국내 언론에도 자주 등장하는 이름들이죠. 2016년 미국은 지금 대통령 선거전이 한창입니다. 선거 당일 국민들이 직접 투표해서 대통령을 뽑는 직접 선거 방식인 우리나라와는 달리 미국 대선은 국민과 대통령 사이에 각 주위에서 선발된 선거인단이 깨어 있습니다. 국민은 선거 인단을 직접 뽑고 선거인단이 다시 대통령을 뽑는 간접 선거 방식입니다. 게다가 코우커스니, 프라이머리니 또 슈퍼 화이리니 하면서 생소한 용어가 나오다 보니 미국 대선을 두고 복잡하다, 잘 모르겠다 이렇게 생각하시는 분들 많으실 겁니다. 그래서 미국 대선 과정을 알기 쉽게 정리해 봤습니다. 미 대선은 크게 보면 각 당에서 대통령 후보를 선출하는 경선 과정 그리고 본선일 할 수 있는 대통령 선거 과정으로 구분할 수 있습니다. 먼저 경선 과정부터 살펴보면 대원 선거와 대통령 후보 선출로 구성되 있습니다. 대의원을 먼저 뽑고 뽑힌 대원들이 전당 대회장에 모여 대통령 후보를 선출하는 거죠. 각 당의 경선 주자들은 각 줄을 돌면서 유권자들의 지지를 호소하는데 엄밀히 말하면 유권자들이 특정 후보를 뽑는게 아니라 특정 후보를 지지하는 대의원을 뽑는 겁니다. 대의원 선거는 복잡하게도 다시 두 가지 방식으로 나뉘는데 바로 코커스와 프라이머입니다. 코커스는 당원 대회 정당 집회로 당원들만 참석하는 반면 프라이머리는 당원이 아닌 일반 시민도 참여하는 대의원 선출 방식입니다. 여러 주 가운데 아이오와 코커스와 뉴 햄프쇼 프라이머리가 가장 유명한데요. 대통령 후보를 뽑는 경선의 출발점이자이 두 곳의 선거 결과가 도미너처럼 이어지는 바른 주 선거에도 영향을 끼치기 때문입니다. 아이오와 포커스와 뉴햄프쇼 프라이머리의 시작 다음에 바로 경선의 뿌트로 불리는 슈퍼 화요일이 이어집니다. 12개주에서 동시에 프라이머리가 실시되는 3월 두째 주 화요일입니다. 이날 법인 데이원수가 당의 후보를 선출하는데 필요한 베이원의 과반수를 넘어서거나 근접할 정도로 많아서 슈퍼 화요일이란 명이 붙었죠. A원들은 뽑히기 전부터 누구를 지지하는지 공개적으로 밝히기 때문에 경선주자들이 각 줄을 돌며 확보한 대의원수를 집게하면 누가 최종 후보로 결정될지 윤곽이 드러나게 말입니다. 전체 대의원수의 과반을 얻은 경선 주자가 당해 대통령 후보가 됩니다. 이렇게 선출된 대의원들이 모여 전당 대회를 열고 당해 대통령 후보를 공식적으로 선출하는데 어느 후보가 대의원의 과반을 확보했는지 이미 알고 있는 상황이라 전당 대회는 사실 후보를 지명하는 축제장이라고 볼 수 있습니다. 이렇게 당해 후보를 뽑는만 반년 정도 걸립니다. 대선 곤선은 아직 시작도 안 했는데 말했죠. 그럼 이제 각당 후보가 결정된 이후에 본선을 알아볼까요? 본선은 선거인단 선거와 대통령 선거로 구성되 있습니다. 각당 후보는 역시 전국 각주를 돌며 지지를 호소하게 됩니다. 유권자들은 지지하는 후보에게 한표를 행사하게 되는데 한 표라도 더 받은 후보가 그주에 배정된 선거인단을 모두 가져가게 됩니다. 승자 독시 구조입니다. 선거인단수는 각주의 인구수에 비례해 배정되는데 인구가 가장 많은 캘리포디아주는 쉬운 다섯 명이 알레스카 같은 곳은 세 명에 불과합니다. 그러니까 후보로선 선거인단이 큰 지역에서이기는게 중요하겠죠. 다만 메인주와 네브라스카주는 투표율대로 선거인단을 나눠갔습니다. 선거인단 총수가 538명으로 과반수인 270명의 선거인단을 확보하면 대통령에 당선됩니다. 오바마 롬니가 맛붙었던 지난 대선에선 오바마 대통령이 332명의 선거인단을 확보해 재선에 성공했습니다.이 이 특이한 승자 독시 구조 때문에 미국의 대선에서는 국민의표를 더 바꿔도 대통령이 되지 못하는 아이러니한 일이 벌어지기도 하는데요. 실제로 지난 2000년 대선에선 보호민주당 후보가 도시 공화당 후보다 유권자로부터 54만 정도를 더 받았지만 대통령이 되지 못했습니다. 유권자 총표수는 적었지만 도시 후보가 승자 독식을 통해 선거인단수를 더 많이 확보해이긴 겁니다. 선거인단 선출이 끝나면이 선거인단이 다음 달엔 12월 대선 투표를 합니다. 결과에 이미 나왔지만 말입니다. 자, 1년 동안 펼쳐지는 다섯 복잡한 미국의 대선 과정이 좀 이해되셨나요? 국제정치와 경제, 군사적 측면 등 거의 전 방면에 걸쳐 초광대국인 미국의 위상으로 볼 때 미국의 대통령이 누가 되느냐는 지구촌의 관심사이기도 합니다. 오바마 대통령에 이어 미국의 제46대 대통령은 누가 될지 전 세계가 지켜보고 습니다.')],
  'summary': '이 영상에서는 2016년 미국 대선의 과정을 설명하고 있습니다. 미국 대선은 간접 선거 방식으로, 유권자들이 선거인단을 뽑고, 이들이 다시 대통령을 선출합니다. 대선 과정은 크게 경선과 본선으로 나뉘며, 경선은 당의 후보를 선출하는 과정으로 대의원 선거와 그에 따른 전당 대회로 구성되어 있습니다. 대의원 선거는 다시 코커스와 프라이머리 방식으로 나뉘며, 아이오와 코커스와 뉴햄프셔 프라이머리가 주요한 시작점입니다. 그 후 슈퍼 화요일에 여러 주에서 동시에 프라이머리가 실시되어 후보가 결정되는 중요한 날이 됩니다. 본선에서는 각 당의 후보가 대중을 대상으로 지지를 호소하며, 유권자들은 지지하는 후보에게 투표합니다. 미국의 승자 독식 제도로 인해 최종적으로 선거인단을 확보한 후보가 대통령으로 선출되며, 이 과정은 복잡성 때문에 많은 사람들에게 이해하기 어려운 부분이 있습니다. 전체적으로, 미국 대선 과정은 정치 및 경제 등 여러 면에서 글로벌한 관심을 받는 주제임을 강조합니다.'},
...
  'publish_time': '4년 전',
  'url_suffix': '/watch?v=hjQUDizBA5U&pp=ygUN66-46rWtIOuMgOyEoNIHCQn8CQGHKiGM7w%3D%3D',
  'video_url': 'https://youtube.com/watch?v=hjQUDizBA5U&pp=ygUN66-46rWtIOuMgOyEoNIHCQn8CQGHKiGM7w%3D%3D',
  'content': [Document(metadata={'source': 'hjQUDizBA5U'}, page_content='그 후보가 서로 승리를 주장하는 초유의 상황이 발생하면 섬이 대해서는 여전히 혼전 양상이 나타나고 있습니다 4 현장 투표에 대한 개표는 거의 마무리된 상황으로 보입니다 지금까지의 개표 상황 알아보겠습니다 이남기 앵커 네 미국 대선 개표 상황 전해드리겠습니다 자 먼저 두 후보의 전국 투표 상황 부터 살펴보도록 할텐데요 두 번의 전국 투표 상황은 어떻게 나오고 있는지 함께 알아보도록 하겠습니다 공화당의 도널드 트럼프 대통령 48.5% 민주당 의 조카 잊은 후보가 49.9% 로 전국 투표율은 쑥 바이든 후보가 약간 앞서고 있는 것으로 나타났습니다 자 그런데 중요한 건 건국 선거인단 확보 현황 2 겠어 미국 대통령의 방천 되기 위해선 최소 200 70명의 선거인단을 타코 해야하는데요 아 지금 보시면 트럼프 대통령이 200 13명 바이든 후보가 200 25명으로 파이드 후보가 약 12명 가량 앞두고 있는 것으로 나타났습니다 3 을 이번 대선의 승부처로 꼽혔던 경합 수 6곳을 살펴보도록 하겠습니다 먼 더 부풀어 트 벨트 테고 3 투표 상황인데요 이렇듯 벨트 적은 우편 투표 의 사전 작업을 허용하지 않기 때문에 개표가 지연되면서 승자를 아직 확정짓지 못하고 있습니다 4세 한번 보도록 하겠습니다 자 펜실베이니아주 같은 경우에는 트럼프 대통령이 55.7% 로 바이든 후보를 앞서가고 있고 미 시간과 미 스콘 50 역시 51.1% 51.1% 각각 득표 하면서 트럼프 대통령이 러스트 벨트 3곳 모두 앞서가고 있는 것으로 나타나 봅시당 짧은 에 남불 한번 가보시죠 남부 선 벨트 패고 퉁 에 두 곳에서는 이미 승부가 판가름 이 나왔습니다 트럼프 대통령이 플로리다에서 승리를 거뒀고 다이빙 후보가 애리조나에서 11명의 선거인단을 받고 있는데요 이것도 함께 자세히 보도록 하겠습니다 저희가 이렇게 노란색으로 체크를 표시 해 놨습니다 플로리 라 29명의 선거인단 에 걸려 있습니다 여기에서 트럼프 대통령이 51.8% 를 차지하면서 승리를 확정 지었고 애리조나 같은 경우에는 바이든 후보가 51.9% 로 이곳에서 승리를 확정 지었습니다 지금 노스캐롤라이나 같은 경우에는 아 트럼프 대통령 50.1% 파일은 후보 48.7% 로 아직 병 사업을 벌이고 있습니다 이렇게 봤을 때 6곳 중에 5 봇은 프루프 대통령이 앞두고 있는 것으로 나타나고 있습니다 자 그리고 격전지로 급부상할 포트로 예상했던 지역들은 결과를 어떻게 나왔을까요 기척 에서는 트럼프 대통령이 텍사스와 ioi 5 지금이 체크 해 드린 3곳에서 승리를 확정 지으면서 더 앞서나가는 양성 입니다 아 텍사스에 는 38명의 선거에 자지 걸려 있는데요 이곳에서 52.2% 를 트럼프 대통령이 득표 하면서 승리를 확정 지었고 요 ioio 역시 53% 이삭을 트럼프 대통령이 차지하면서 생기를 확정 기어 씁니다 조지아 같은 경우에는 트럼프 대통령 50.9% 다이드 부고 48.3% 로 이번 역시 트럼프 대통령이 앞서가고 있는 모습을 확인하실 수가 있습니다 이번 미국 대선에서는 상 하권 투표도 함께 진행이 됐습니다 어느 상의 먼저 의석 초에 바바 될 점이 해서 의회 권력을 차지하게 될까요 2년 임기 인 하원은 400 털은 5명 전원 의 유권자의 심판을 받았고 용연 인기인 상우는 전체 백석 가운데 35 서게 대해서 선거를 진행했습니다 공화당 같은 경우에는 기존 의석수 30석 의 17 썩을 확보하면서 47 석을 차지했고 민주당은 기존 의석수 33 서게 10 구석을 확보하면서 만 5석 을 차지했습니다 지금 이렇게만 보면 공화당 2만 7 속으로 과 반에 조금 더 가까운 모습을 확인할 수가 있습니다 하원 도 함께 보시죠 사원 총 400 30 5석 중에 공화당 대기를 5석 민주당 100여 등 5석 입니다 타원 에서는 민주당이 조금 더 과 반에 가까운 것으로 파악이 되고 있습니다 자 우레 대선에서는 특히나 사전투표 에 열기가 뜨거웠습니다 사전 투표를 완료한 유권자가 1억명을 넘어선 가운데 6000만 명 이상이 우편 투표 를 한 것으로 나타나 우편 토가 핵심 쟁점으로 떠오르고 있는데요 문제는 주마다 사전투표 에 개표 방식의 다른 데다가 우편 투표 가 급증하는 바람에 예년에 비해서 개표 완료 빠지는 훨씬 더 많은 시간이 필요할 것으로 보입니다 다 더욱이 경합 수인 가운데 경 합주 가운데 펜실베이니아 와 노스캐롤라이나 가 우편 투표 를 인정하는 도착 끼어들 각각 6일 12일까지 로 지정해 두었기 때문에 앞으로의 개표 상업을 계속해서 지켜봐야 할 것으로 보입니다 배선 관련해서 새로운 소식을 들어오는대로 다시 전해드리겠습니다 지금까지 대선 상황 실렸습니다')],
  'summary': '이번 미국 대선에서는 두 후보가 서로 승리를 주장하는 상황이 연출되고 있으며, 개표가 거의 마무리 단계에 접어들었습니다. 현재 도널드 트럼프 대통령이 48.5%의 투표율을 기록하고 있고, 조 바이든 후보가 49.9%로 약간 앞서 있습니다. 선거인단 확보 현황에서는 트럼프가 213명, 바이든이 225명으로 바이든 후보가 약간 앞서고 있습니다.\n\n정확한 승부처로 꼽히는 경합 수 6곳에서는 개표가 지연되어 승자를 확정 짓지 못하고 있는 상황입니다. 펜실베이니아주에서는 트럼프가 55.7%로 바이든을 앞서고 있으며, 미시간과 위스콘신에서도 유사한 상황이 벌어지고 있습니다. 한편, 플로리다에서는 트럼프가 승리를 확정 지었고, 애리조나에서는 바이든이 승리했습니다.\n\n하원과 상원 선거도 함께 진행되어 공화당은 하원에서 47석, 상원에서 50석을 확보하며 약간의 우위를 보이고 있습니다. 이번 대선에서는 사전투표가 활발하게 이루어졌고, 많은 유권자들이 우편 투표를 선택했습니다. 그러나 각 주마다 개표 방식이 달라 시간이 더 걸릴 것으로 예상되고 있습니다. 앞으로의 개표 상황에도 주목해야 할 것입니다.'}]
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10-4. 웹과 유튜브 검색을 활용한 챗봇 만들기

[ 실습 1. 챗봇에 웹 검색 도구 추가하기 ]

1. 덕덕고 관련 라이브러리 설치하기

## User add. setting OpenAI_API_KEY
from dotenv import load_dotenv
import os

load_dotenv()

OPENAI_API_KEY = os.getenv('OPENAI_API_KEY')
##############################################
import streamlit as st
from langchain_openai import ChatOpenAI
from langchain_core.messages import SystemMessage, HumanMessage, AIMessage, ToolMessage

from langchain_core.tools import tool
from datetime import datetime
import pytz

from langchain_community.tools import DuckDuckGoSearchResults
from langchain_community.utilities import DuckDuckGoSearchAPIWrapper

# 모델 초기화
llm = ChatOpenAI(model="gpt-4o-mini", api_key=OPENAI_API_KEY) ## api_key 추가

# 도구 함수 정의
@tool
def get_current_time(timezone: str, location: str) -> str:
    """현재 시각을 반환하는 함수."""
    try:
        tz = pytz.timezone(timezone)
        now = datetime.now(tz).strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")
        result = f'{timezone} ({location}) 현재시각 {now}'
        print(result)
        return result
    except pytz.UnknownTimeZoneError:
        return f"알 수 없는 타임존: {timezone}"
    
@tool
def get_web_search(query: str, search_period: str) -> str:	#①
	#③
    """
    웹 검색을 수행하는 함수.

    Args:
        query (str): 검색어
        search_period (str): 검색 기간 (e.g., "w" for past week, "m" for past month, "y" for past year)	#②

    Returns:
        str: 검색 결과
    """
    wrapper = DuckDuckGoSearchAPIWrapper(region="kr-kr", time=search_period)

    print('-------- WEB SEARCH --------')
    print(query)
    print(search_period)

    search = DuckDuckGoSearchResults(
        api_wrapper=wrapper,
        # source="news",
        results_separator=';\n'
    )

    docs = search.invoke(query)
    return docs


# 도구 바인딩
tools = [get_current_time, get_web_search]
tool_dict = {
    "get_current_time": get_current_time, 
    "get_web_search": get_web_search
}

llm_with_tools = llm.bind_tools(tools)


# 사용자의 메시지 처리하기 위한 함수
def get_ai_response(messages):
    response = llm_with_tools.stream(messages) # ① llm.stream()을 llm_with_tools.stream()로 변경
    
    gathered = None # ②
    for chunk in response:
        yield chunk
        
        if gathered is None: #  ③
            gathered = chunk
        else:
            gathered += chunk
 
    if gathered.tool_calls:
        st.session_state.messages.append(gathered)
        
        for tool_call in gathered.tool_calls:
            selected_tool = tool_dict[tool_call['name']]
            tool_msg = selected_tool.invoke(tool_call) 
            print(tool_msg, type(tool_msg))
            st.session_state.messages.append(tool_msg)
           
        for chunk in get_ai_response(st.session_state.messages):
            yield chunk


# Streamlit 앱
st.title("💬 GPT-4o Langchain Chat")

# 스트림릿 session_state에 메시지 저장
if "messages" not in st.session_state:
    st.session_state["messages"] = [
        SystemMessage("너는 사용자를 돕기 위해 최선을 다하는 인공지능 봇이다. "),  
        AIMessage("How can I help you?")
    ]

# 스트림릿 화면에 메시지 출력
for msg in st.session_state.messages:
    if msg.content:
        if isinstance(msg, SystemMessage):
            st.chat_message("system").write(msg.content)
        elif isinstance(msg, AIMessage):
            st.chat_message("assistant").write(msg.content)
        elif isinstance(msg, HumanMessage):
            st.chat_message("user").write(msg.content)
        elif isinstance(msg, ToolMessage):
            st.chat_message("tool").write(msg.content)


# 사용자 입력 처리
if prompt := st.chat_input():
    st.chat_message("user").write(prompt) # 사용자 메시지 출력
    st.session_state.messages.append(HumanMessage(prompt)) # 사용자 메시지 저장

    response = get_ai_response(st.session_state["messages"])
    
    result = st.chat_message("assistant").write_stream(response) # AI 메시지 출력
    st.session_state["messages"].append(AIMessage(result)) # AI 메시지 저장

 

* 스트림릿 실행

## Usage :  streamlit run [Your_file.py]
streamlit run /Users/daniel0324/Workspace/AI_agent/doit/gpt_agent_2025_easyspub/chap10/sec04/streamlit_with_web_search.py

 

 

[ 실습 2. 유튜브 검색 도구 추가하기 ]

1. 유튜브 검색 기능 위한 라이브러리 설치하기 ( api_key 환경 설정 )

## 01. User add. setting OpenAI_API_KEY
from dotenv import load_dotenv
import os

load_dotenv()

OPENAI_API_KEY = os.getenv('OPENAI_API_KEY')
##############################################

## 02. 추가 설정
# 모델 초기화
llm = ChatOpenAI(model="gpt-4o-mini", api_key=OPENAI_API_KEY)  ## api_key 추가

 

 

2. 유튜브 검색 도구 추가하기 ( @tool  이하 def 구성 )

## User add. setting OpenAI_API_KEY
from dotenv import load_dotenv
import os

load_dotenv()

OPENAI_API_KEY = os.getenv('OPENAI_API_KEY')
##############################################

import streamlit as st
from langchain_openai import ChatOpenAI
from langchain_core.messages import SystemMessage, HumanMessage, AIMessage, ToolMessage

from langchain_core.tools import tool
from datetime import datetime
import pytz

from langchain_community.tools import DuckDuckGoSearchResults
from langchain_community.utilities import DuckDuckGoSearchAPIWrapper

from youtube_search import YoutubeSearch
from langchain_community.document_loaders import YoutubeLoader
from typing import List


# 모델 초기화
llm = ChatOpenAI(model="gpt-4o-mini", api_key=OPENAI_API_KEY)  ## api_key 추가

# 도구 함수 정의
@tool
def get_current_time(timezone: str, location: str) -> str:
    """현재 시각을 반환하는 함수."""
    try:
        tz = pytz.timezone(timezone)
        now = datetime.now(tz).strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")
        result = f'{timezone} ({location}) 현재시각 {now}'
        print(result)
        return result
    except pytz.UnknownTimeZoneError:
        return f"알 수 없는 타임존: {timezone}"
    
@tool
def get_web_search(query: str, search_period: str) -> str:	#①
	#③
    """
    웹 검색을 수행하는 함수.

    Args:
        query (str): 검색어
        search_period (str): 검색 기간 (e.g., "w" for past week, "m" for past month, "y" for past year)	#②

    Returns:
        str: 검색 결과
    """
    wrapper = DuckDuckGoSearchAPIWrapper(region="kr-kr", time=search_period)

    print('-------- WEB SEARCH --------')
    print(query)
    print(search_period)

    search = DuckDuckGoSearchResults(
        api_wrapper=wrapper,
        # source="news",
        results_separator=';\n'
    )

    docs = search.invoke(query)
    return docs


@tool
def get_youtube_search(query: str) -> List:		
    """
    유튜브 검색을 한 뒤, 영상들의 내용을 반환하는 함수.

    Args:
        query (str): 검색어

    Returns:
        List: 검색 결과
    """
    print('-------- YOUTUBE SEARCH --------')
    print(query)

    videos = YoutubeSearch(query, max_results=5).to_dict()

    # ③# 1시간 이상의 영상은 스킵 (59:59가 최대 길이)
    videos = [video for video in videos if len(video['duration']) <= 5]

    for video in videos:
        video_url = 'http://youtube.com' + video['url_suffix']

        loader = YoutubeLoader.from_youtube_url(
            video_url, 
            language=['ko', 'en'] # 자막 언어
        )
        
        video['video_url'] = video_url
        video['content'] = loader.load()

    return videos


# 도구 바인딩
tools = [get_current_time, get_web_search, get_youtube_search]
tool_dict = {
    "get_current_time": get_current_time, 
    "get_web_search": get_web_search,
    "get_youtube_search": get_youtube_search
}

llm_with_tools = llm.bind_tools(tools)


# 사용자의 메시지 처리하기 위한 함수
def get_ai_response(messages):
    response = llm_with_tools.stream(messages) # ① llm.stream()을 llm_with_tools.stream()로 변경
    
    gathered = None # ②
    for chunk in response:
        yield chunk
        
        if gathered is None: #  ③
            gathered = chunk
        else:
            gathered += chunk
 
    if gathered.tool_calls:
        st.session_state.messages.append(gathered)
        
        for tool_call in gathered.tool_calls:
            selected_tool = tool_dict[tool_call['name']]
            tool_msg = selected_tool.invoke(tool_call) 
            print(tool_msg, type(tool_msg))
            st.session_state.messages.append(tool_msg)
           
        for chunk in get_ai_response(st.session_state.messages):
            yield chunk


# Streamlit 앱
st.title("💬 GPT-4o Langchain Chat")

# 스트림릿 session_state에 메시지 저장
if "messages" not in st.session_state:
    st.session_state["messages"] = [
        SystemMessage("너는 사용자를 돕기 위해 최선을 다하는 인공지능 봇이다. "),  
        AIMessage("How can I help you?")
    ]

# 스트림릿 화면에 메시지 출력
for msg in st.session_state.messages:
    if msg.content:
        if isinstance(msg, SystemMessage):
            st.chat_message("system").write(msg.content)
        elif isinstance(msg, AIMessage):
            st.chat_message("assistant").write(msg.content)
        elif isinstance(msg, HumanMessage):
            st.chat_message("user").write(msg.content)
        elif isinstance(msg, ToolMessage):
            st.chat_message("tool").write(msg.content)


# 사용자 입력 처리
if prompt := st.chat_input():
    st.chat_message("user").write(prompt) # 사용자 메시지 출력
    st.session_state.messages.append(HumanMessage(prompt)) # 사용자 메시지 저장

    response = get_ai_response(st.session_state["messages"])
    
    result = st.chat_message("assistant").write_stream(response) # AI 메시지 출력
    st.session_state["messages"].append(AIMessage(result)) # AI 메시지 저장

 

 ( 실행 결과 )

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11장. 로컬에서 딥시크-R1 모델 사용하기

11-1. 딥시크 모델 알아보기

☞ https://ollama.com 에 접속

 

☞ mac 에서는 하기와 같이 수행한다.

☞ ollama model distrill ( stop : ctrl + D )

ollama run deepseek-r1:14b

 

[ Homebrew 로 ollama 설치 및 사용하기 ]

1) 설치하기

brew install --cask ollama

 

2) 설치가 되면 다음과 같이 사용하면 되고, Ollama app을 실행하고 있으면 serve 명령어를 따로 실행시킬 필요는 없다.

(venv) ollama serve  # 서버 구동
(venv) ollama run deepseek-r1:14b  # deepseek-r1:14b를 실행하고, 없으면 다운로드 함

 

( 실행 결과 )

 

☞ 사용을 마친 후, 'ctrl + D'로 빠져나옵니다.

 

[ 참고 ]

• 설치된 모델 목록 확인: ollama list
• 새로운 모델 다운로드: ollama run [모델 이름]
• 사용 중인 모델 확인: ollama ps
• 모델 삭제: ollama remove [모델 이름]
• 명령어 도움말 보기: ollama help

 

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11-2. 랭체인에서 딥시크 모델 사용하기

[ 실습 1. 딥시크와 랭체인으로 챗봇 만들기 ]

1. ChatOllama 패키지 설치하기

%pip install langchain-ollama

 

2. 코드 수정하기 ( 'IndexError: list index out of range' 에러 발생 시, [1] -> [0] 으로 수정 )

# from langchain_openai import ChatOpenAI
from langchain_ollama import ChatOllama
from langchain_core.messages import HumanMessage, AIMessage, SystemMessage

llm = ChatOllama(model="deepseek-r1:14b") 

messages = [
    SystemMessage("너는 사용자를 도와주는 상담사야."),
]

while True:
    user_input = input("사용자: ")

    if user_input == "exit":
        break
    
    messages.append( 
        HumanMessage(user_input)
    )  
    
    response = llm.stream(messages)
    #②
    ai_message = None
    for chunk in response:
        print(chunk.content, end="")
        if ai_message is None:
            ai_message = chunk
        else:
            ai_message += chunk
    print('')
	#③
    message_only = ai_message.content.split("thinking.")[0].strip()
    messages.append(AIMessage(message_only))

    # print("AI: " + response.content)

 

( 실행 결과 )

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11-3. 딥시크에 기반한 RAG 만들기

[ 실습 1. 딥시크로 RAG 만들기 ]

1. rag_deepseek.py 파일에서 언어 모델 딥시크로 변경하기

## User add. setting OpenAI_API_KEY
from dotenv import load_dotenv
import os

load_dotenv()

OPENAI_API_KEY = os.getenv('OPENAI_API_KEY')
##############################################

import streamlit as st
from langchain_ollama import ChatOllama
from langchain_core.messages import SystemMessage, HumanMessage, AIMessage, ToolMessage
import retriever


# 모델 초기화
llm = ChatOllama(model="deepseek-r1:14b")

# 사용자의 메시지 처리하기 위한 함수
def get_ai_response(messages, docs):    
    response = retriever.document_chain.stream({
        "messages": messages,
        "context": docs
    })

    for chunk in response:
        yield chunk

# Streamlit 앱
st.title("💬 DeepSeek-R1 Langchain Chat")

# 스트림릿 session_state에 메시지 저장
if "messages" not in st.session_state:
    st.session_state["messages"] = [
        SystemMessage("너는 문서에 기반해 답변하는 도시 정책 전문가야 "),  
        AIMessage("How can I help you?")
    ]

# 스트림릿 화면에 메시지 출력
for msg in st.session_state.messages:
    if msg.content:
        if isinstance(msg, SystemMessage):
            st.chat_message("system").write(msg.content)
        elif isinstance(msg, AIMessage):
            st.chat_message("assistant").write(msg.content)
        elif isinstance(msg, HumanMessage):
            st.chat_message("user").write(msg.content)

# 사용자 입력 처리
if prompt := st.chat_input():
    st.chat_message("user").write(prompt) # 사용자 메시지 출력
    st.session_state.messages.append(HumanMessage(prompt)) # 사용자 메시지 저장

    augmented_query = retriever.query_augmentation_chain.invoke({
        "messages": st.session_state["messages"],
        "query": prompt,
    })
    print("augmented_query\t", augmented_query)

    # 관련 문서 검색
    print("관련 문서 검색")
    docs = retriever.retriever.invoke(f"{prompt}\n{augmented_query}")

    for doc in docs:
        print('---------------')
        print(doc)   
        with st.expander(f"**문서:** {doc.metadata.get('source', '알 수 없음')}"):
            # 파일명과 페이지 정보 표시
            st.write(f"**page:**{doc.metadata.get('page', '')}")
            st.write(doc.page_content)
    print("===============")

    with st.spinner(f"AI가 답변을 준비 중입니다... '{augmented_query}'"):
        response = get_ai_response(st.session_state["messages"], docs)
        result = st.chat_message("assistant").write_stream(response) # AI 메시지 출력
    st.session_state["messages"].append(AIMessage(result)) # AI 메시지 저장

streamlit run /Users/daniel0324/Workspace/AI_agent/doit/gpt_agent_2025_easyspub/chap11/sec03/rag_deepseek.py

 

2. retriever.py 파일에서 언어 모델 딥시크로 변경하기

## User add. setting OpenAI_API_KEY
from dotenv import load_dotenv
import os

load_dotenv()

OPENAI_API_KEY = os.getenv('OPENAI_API_KEY')
##############################################

# 임베딩 모델 선언하기
from langchain_openai import OpenAIEmbeddings
embedding = OpenAIEmbeddings(model='text-embedding-3-large')

# 언어 모델 불러오기
from langchain_ollama import ChatOllama
llm = ChatOllama(model="deepseek-r1:14b")

# Load Chroma store
from langchain_chroma import Chroma
print("Loading existing Chroma store")
persist_directory = '/Users/daniel0324/Workspace/AI_agent/doit/gpt_agent_2025_easyspub/chap09/chroma_store'

vectorstore = Chroma(
    persist_directory=persist_directory, 
    embedding_function=embedding
)

# Create retriever
retriever = vectorstore.as_retriever(k=3)

# Create document chain
from langchain.chains.combine_documents import create_stuff_documents_chain
from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate, MessagesPlaceholder
from langchain_core.output_parsers import StrOutputParser # 문자열 출력 파서를 불러옵니다.

question_answering_prompt = ChatPromptTemplate.from_messages(
    [
        (
            "system",
            "사용자의 질문에 대해 아래 context에 기반하여 답변하라.:\n\n{context}",
        ),
        MessagesPlaceholder(variable_name="messages"),
    ]
)

document_chain = create_stuff_documents_chain(llm, question_answering_prompt) | StrOutputParser()

# query augmentation chain
query_augmentation_prompt = ChatPromptTemplate.from_messages(
    [
        MessagesPlaceholder(variable_name="messages"), # 기존 대화 내용
        (
            "system",
            "기존의 대화 내용을 활용하여 사용자의 아래 질문의 의도를 파악하여 명료한 한 문장의 질문으로 변환하라. 대명사나 이, 저, 그와 같은 표현을 명확한 명사로 표현하라. :\n\n{query}",
        ),
    ]
)

query_augmentation_chain = query_augmentation_prompt | llm | StrOutputParser()

  

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[  링크 모음 ]

1) 토큰화 : https://platform.openai.com/tokenizer

2) 올라마 웹 사이트 : https://ollama.com

3) 올라마 github : https://github.com/ollama/ollama