---
id: SYS-DYNAMICS-001
category: Unified
confidence_score: 1.0
tags: [systems, modeling,[[_system|system]]-dynamics, feedback-loop, stocks-and-flows, complexity-science, simulation]
last_reinforced: 2026-04-26
---

# System Dynamics Modeling (시스템 다이내믹스 모델링)

## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
> "선형적인 인과 관계를 넘어 순환하는 피드백 루프와 누적되는 저류(Stocks)의 관점에서 계(System)의 동작을 파악하고, 시간의 지연이 만들어내는 예기치 못한 동학을 추론하라" — 복잡한 사회적, 경제적, 생태적 시스템의 구조와 그에 따른 동적 행동을 이해하기 위한 모델링 방법론.

## 📖 구조화된 지식 (Synthesized Content)
- **추출된 패턴:** "Feedback Loops and Accumulation Dynamics" — 강화 피드백(Positive Feedback)을 통한 지수적 성장과 균형 피드백(Negative Feedback)을 통한 안정화를 수식화하고, 자산이나 지식이 쌓이는 '저류'와 그것이 변화하는 '유량'의 상호작용을 분석하는 패턴.
- **핵심 구성 요소:**
    - **Stocks:** 시간에 따라 축적되는 변수 (예: 인구, 재고, 지식량).
    - **Flows:** 저류를 변화시키는 속도 (예: 출생률, 생산량, 학습 속도).
    - **Feedback Loops:** 결과가 다시 원인으로 돌아와 시스템을 증폭시키거나 억제하는 고리.
    - **Delays:** 원인과 결과 사이에 존재하는 시간 간격 (정책의 효과가 나타나는 시간 등).
- **의의:** 복잡한 정책 결정 과정에서 나타날 수 있는 역효과(Counter-intuitive [[Behavior|Behavior]])를 사전에 시뮬레이션하여 가장 효과적인 지렛대(Leverage Point)를 찾게 해줌.

## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & RL Update)
- **과거 데이터와의 충돌:** 단순히 수식을 푸는 결정론적 모델에서 벗어나, 이제는 데이터 기반의 기계학습 모델과 결합하여 실시간 데이터를 시스템 다이내믹스 구조에 주입하고 예측의 정밀도를 높이는 '하이브리드 시스템 모델링'으로 진화함.
- **정책 변화:** Antigravity 프로젝트는 지식 자산의 축적 속도와 에이전트의 처리 용량 간의 상호작용을 시스템 다이내믹스 관점에서 분석하여, 지식 가드닝 워크플로우의 병목 지점을 선제적으로 최적화함.

## 🔗 지식 연결 (Graph)
- [[Simulation-Environments|Simulation-Environments]], [[Strategic-Planning-for-AI|Strategic-Planning-for-AI]], [[Optimization-Algorithms|Optimization-Algorithms]], [[Process-Automation-with-AI|Process-Automation-with-AI]]
- **Raw Source:** 10_Wiki/Topics/AI/System-Dynamics-Modeling.md
