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id: CONTEXT-001
category: "[[10_Wiki/💡 Topics/AI]]"
confidence_score: 1.0
tags: [ai, context-aware, ubiquitous-computing, personalization, user-experience]
last_reinforced: 2026-04-26
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# [[Context-Aware Computing (상황 인지 컴퓨팅)]]

## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
> "말하지 않아도 사용자의 상황을 읽고, 그에 맞는 최적의 행동을 먼저 수행하라" — 사용자의 위치, 시간, 활동, 주변 환경 정보 등을 실시간으로 수집하고 분석하여 명시적인 명령 없이도 개인화된 서비스와 정보를 제공하는 지능형 컴퓨팅 패러다임.

## 📖 구조화된 지식 (Synthesized Content)
- **추출된 패턴:** 센서 데이터나 애플리케이션 로그 등 분산된 로우(Raw) 데이터를 '상황(Context)'이라는 고차원 의미 정보로 변환하고, 이를 서비스 로직에 반영하는 능동적 서비스 패턴.
- **핵심 단계:**
    - **Context Acquisition:** GPS, 가속도계, 조도 센서, 네트워크 상태, 사용자 일정 등 데이터 수집.
    - **Context Modeling:** 수집된 정보를 기계가 이해할 수 있는 형식(온톨로지, 벡터 등)으로 구조화.
    - **Context Reasoning:** 모델링된 데이터를 바탕으로 사용자가 현재 무엇을 하고 있는지, 어떤 도움이 필요한지 추론.
    - **Adaptive Interaction:** 추론 결과에 따라 UI/UX를 변경하거나 서비스를 실행.
- **의의:** 정적인 도구로서의 컴퓨터를 동적인 '디지털 비서'로 진화시킴.

## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & RL Update)
- **과거 데이터와의 충돌:** 단순히 미리 정의된 규칙(If-Then)에 따라 작동하던 수준에서, 최근에는 LLM과 멀티모달 인식 기술을 결합하여 복잡하고 모호한 상황도 정교하게 인식함.
- **정책 변화:** ConnectAI 프로젝트는 사용자의 현재 커서 위치, 열려 있는 파일 목록, Git 상태 등을 상황 정보로 활용하여 가장 관련성 높은 코드 제안과 지식 검색 결과를 제공함.

## 🔗 지식 연결 (Graph)
- [[Personalization]], [[UX-Design]], [[Sensor-Fusion]], [[Agentic-Workflow]]
- **Raw Source:** [[10_Wiki/Topics/AI/Context-Aware-Computing.md]]
