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id: DAG-001
category: "[[10_Wiki/💡 Topics/AI]]"
confidence_score: 1.0
tags: [computer-science, graph-theory, data-structures, workflow]
last_reinforced: 2026-04-26
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# [[Directed Acyclic Graph (DAG, 유향 비순환 그래프)]]

## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
> "순환하지 않는 방향성 — 작업의 순서와 의존성을 정의하는 가장 완벽한 수학적 모델."

## 📖 구조화된 지식 (Synthesized Content)
- **추출된 패턴:** 노드 간의 방향은 존재하되, 어떤 노드에서 출발해도 다시 자기 자신으로 돌아오는 경로(Cycle)가 없는 구조를 통해 순차적 실행과 계층 관계를 보장하는 패턴.
- **세부 내용:**
    - **Topological Sort:** DAG의 노드들을 의존성에 따라 일렬로 정렬하는 알고리즘 (빌드 시스템, 태스크 스케줄링의 핵심).
    - **Dependency Management:** 특정 작업이 완료되어야 다음 작업이 시작될 수 있는 인과 관계를 명확히 표현.
    - **Data Pipelines:** Spark, Airflow 등 현대 데이터 엔지니어링 도구에서 데이터의 흐름을 정의하는 표준 모델.
    - **Version Control:** Git의 커밋 히스토리는 부모-자식 관계를 가진 거대한 DAG 구조임.

## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & RL Update)
- **과거 데이터와의 충돌:** 단순 트리(Tree) 구조보다 복잡한 관계를 표현할 수 있으면서도, 순환 구조(Graph)가 주는 무한 루프 위험을 제거한 실용적 타협점.
- **정책 변화:** Antigravity 프로젝트의 '지식 연결 그래프'는 기본적으로 순환을 허용하나, '실행 워크플로우'는 엄격한 DAG 규칙을 따름.

## 🔗 지식 연결 (Graph)
- **Parent:** [[10_Wiki/💡 Topics/AI]]
- **Related:** [[Topological-Sort]], [[Graph-Theory]], [[Workflow-Automation]]
- **Raw Source:** [[10_Wiki/Topics/AI/Directed-Acyclic-Graph-Dependency-Management.md]]
