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id: [[P-Reinforce|P-Reinforce]]-AI-DOF
category: Unified
confidence_score: 0.94
tags: [Engineering, [[Robotics|Robotics]], Mathematics, [[Physics|Physics]]]
last_reinforced: 2026-04-20
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# [[Degrees-of-Freedom|Degrees-of-Freedom]] (자유도)

## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
> "시스템이 움직일 수 있는 독립적인 갈래의 수." 객체가 공간상에서 얼마나 자유롭게 위치와 방향을 바꿀 수 있는지를 정의하는 물리적/수학적 지표다.

## 📖 구조화된 지식 (Synthesized Content)
- **3D Space Standard**:
    - **Translation (이동)**: X, Y, Z 축으로의 움직임 (3 DoF).
    - **Rotation (회전)**: Roll, Pitch, Yaw 축으로의 회전 (3 DoF).
    - 총 **6 DoF**가 있으면 공간상에서 완벽하게 자유로운 제어가 가능하다.
- **Robotics Context**: 로봇 팔의 관절 하나가 보통 1 DoF를 담당하며, 관절이 많을수록 복잡한 작업이 가능하지만 제어 난이도도 지수적으로 상승한다.
- **[[Statistics|Statistics]] Context**: 통계 분석에서 데이터를 설명하기 위해 자유롭게 가질 수 있는 정보의 양(사례 수 - 제약 수).

## ⚠️ 모순 및 업데이트 (RL Update)
- 자유도가 높다고 무조건 좋은 것은 아니다. 필요 이상의 자유도는 시스템의 에너지를 낭비하고 제어 알고리즘의 복잡성을 높여 '계산적 폭발'을 일으킬 수 있다. 따라서 과제에 최적화된 최소한의 자유도 설계가 엔지니어링의 핵심이다.

## 🔗 지식 연결 (Graph)
- Related: Denavit-Hartenberg-Parameters , Kinematics
- Application: [[Robotics|Robotics]]
