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id: P-REINFORCE-AUTO-SCHE-001
category: "10_Wiki/💡 Topics/AI"
confidence_score: 0.94
tags: [auto-reinforced, schema, data-structure, organization, blueprint, database-design]
last_reinforced: 2026-04-20
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# [[Schema]]

## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
> "데이터의 골격: 수만 개의 정보가 중구난방으로 쌓이지 않도록, 각각의 이름과 형식을 미리 정의해 둔 설계도이자, 시스템이 '이 데이터가 여기에 들어갈 자리가 맞는지'를 즉각 판별하게 돕는 질서의 틀."

## 📖 구조화된 지식 (Synthesized Content)
스키마(Schema)는 자료의 구조, 자료의 표현 방법, 자료 간의 관계를 형식 언어로 정의한 것입니다.

1.  **3대 유형**:
    *   **Conceptual Schema**: 사용자 관점에서의 전체적인 데이터 구조 (개념적 설계).
    *   **Logical Schema**: DBMS가 이해할 수 있는 구체적인 테이블과 관계 정의. (Relational-Database와 연결)
    *   **Physical Schema**: 실제 저장 장치에 데이터가 어떻게 박힐지 결정.
2.  **왜 중요한가?**:
    *   스키마가 없는 지식 시스템은 결국 쓰레기통(Data swamp)이 되기 때문이며, 데이터의 무결성(Integrity)과 검색 효율성을 보장하는 유일한 방법임. (Scalability의 전제 조건)

## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & RL Update)
- **과거 데이터와의 충돌**: 과거에는 한 번 정하면 바꾸기 힘든 '경직된 정책(Hard schema)'이었으나, 현대 정책은 지식의 변화에 따라 구조를 유연하게 확장하는 '스키마리스(NoSQL) 정책'이나 '동적 스키마 정책'과 상호 보완하며 발전함(RL Update).
- **정책 변화(RL Update)**: 본 시스템의 메타데이터(YAML) 정책 또한 일종의 지식 스키마 정책이며, `P-Reinforce` 프로토콜 정책을 통해 모든 지식 파일이 통일된 구조 정책을 유지하도록 강제 중임.

## 🔗 지식 연결 (Graph)
- [[Relational-Database]], [[Scalability]], [[Inexact-Science]], [[Standard-Operating-Procedure]], [[Management]]
- **Modern Tech/Tools**: JSON Schema, SQL DDL, GraphQL, XML Schema.
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