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id: [[P-Reinforce|P-Reinforce]]-AI-DYNAMIC-ENV
category: Unified
confidence_score: 0.96
tags: [Dynamic Environment, Autonomous Driving, Adaptation, AI]
last_reinforced: 2026-04-20
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# [[Dynamic-Environment-Handling|Dynamic-Environment-Handling]] (동적 환경 대응)

## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
> "세상은 멈춰 있지 않다." 비, 눈, 안개, 갑자기 뛰어드는 아이처럼 끊임없이 변하는 현실 세계의 변덕에 실시간으로 적응하는 AI의 회복 탄력성이다.

## 📖 구조화된 지식 (Synthesized Content)
- **Robust Perception**:
    - 센서 노이즈나 기상 악화 상황에서도 사물을 정확히 인식하는 강건한 시각 시스템.
- **Real-time Path Planning**:
    - 장애물이 나타날 때마다 수 밀리초(ms) 이내에 새로운 안전 경로를 계산하는 기술.
- **Domain Adaptation**:
    - 시뮬레이션 환경(Sim)과 실제 도로 환경(Real)의 차이를 메꾸어, 가상에서 배운 지식을 현실에서도 유효하게 만드는 전이 학습 기법.

## ⚠️ 모순 및 업데이트 (RL Update)
- 모든 시나리오를 미리 학습시키는 것은 불가능하다. 최근에는 '세계 모델(World Model)'을 통해 AI가 물리 법칙을 이해하게 함으로써, 처음 보는 돌발 상황에서도 상식적인 수준의 대응을 하도록 유도하는 연구가 대세다.

## 🔗 지식 연결 (Graph)
- Related: [[Autonomous-Vehicle-Path-Planning|Autonomous-Vehicle-Path-Planning]] , [[Reliability_Safety_First|Reliability_Safety_First]]
- Foundation: Computational Thinking
