[G1-Sync] Manual knowledge update

10_Wiki/Topics/System Design & Modeling/system_analysis_and_improvement_plan.md

@@ -29,7 +29,21 @@ G1nation 프로젝트의 기술적 부채를 해결하고 시스템의 근본적
 - **테스트 유지보수 비용**: Mocking 기반의 테스트는 실제 시스템 변경 시 테스트 코드도 함께 업데이트해야 하는 관리 비용이 발생한다.
 - **사용자 간섭의 양날의 검**: `Dry Run` 및 승인 단계가 많아질수록 안전성은 높아지나, 자동화의 속도와 흐름(Flow)이 끊길 수 있으므로 적절한 밸런스가 필요하다.
 
+### Phase 1 & 2: 진단 및 알고리즘 최적화 (Performance Focus)
+- **알고리즘 전환**: $O(N^2) \rightarrow O(N)$ 단일 패스 집계(Single-Pass Accumulation) 방식 채택.
+- **데이터 분포 민감성 (Critical Insight)**: 입력 데이터가 Sparse/Clustered하거나 키 연속성이 없는 경우, 단순 해시 맵 대신 **트라이(Trie)나 스킵 리스트(Skip List)**를 도입하여 최적의 인덱싱 전략 수립.
+- **성능 상충 관계 (Constant Factor)**: 작은 $N$ 값에 대한 단순성과 큰 $N$에 대한 복잡성 사이의 **Sweet Spot**을 식별하여 상수 인자(Constant Factor) 영향 최소화.
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+### Phase 3: 아키텍처 분리 (Maintainability Focus)
+- **결합도 해소 (DIP)**: `IDataSource` 인터페이스 도입을 통해 비즈니스 로직과 데이터 저장 방식을 분리. 테스트 시 Mocking을 용이하게 하여 신뢰도 확보.
+- **복잡도 감소 (SRP)**: 라우팅 로직의 순환 복잡도를 **CC ≤ 10** 수준으로 관리하여 코드 가독성 및 디버깅 효율 극대화.
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+### Phase 4: 검증 및 반복 (Validation Focus)
+- **오류 처리 정밀도 (Error Handling Granularity)**: 파싱 오류, 형식 불일치 등 예외 상황에 대한 명확한 처리 프로세스 검증.
+- **성공 기준**: 안정적인 처리량(Stable Throughput) 유지 및 피크 로드 상황에서의 견고성 입증.
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 ## 🔗 Knowledge Connections
+... (이후 기존 내용)
 ### Related Concepts
 - **ACID 원칙**: 트랜잭션 설계의 근본 철학 (관계: 구현 모델)
 - **State Machine Architecture**: 상태 전환의 명확성을 위한 설계 패턴 (관계: 확장 방향)