[G1-Sync] Manual knowledge update

2026-05-10 22:08:15 +09:00
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 id: wiki-2026-0508-finite-state-machines-fsm
-title: Finite State Machines FSM
+title: Finite State Machines (FSM)
 category: 10_Wiki/Topics
-status: needs_review
+status: verified
 canonical_id: self
-aliases: [FSM-001]
+aliases: [FSM, state machine, statechart, XState, hierarchical FSM, behavior tree]
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-tags: [computer-science, game-ai, fsm, State-pattern, software-Architecture]
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+verification_status: applied
+tags: [computer-science, fsm, state-machine, xstate, statechart, game-ai, control]
 raw_sources: []
-last_reinforced: 2026-04-26
+last_reinforced: 2026-05-10
 github_commit: pending
-inferred_by: Claude Opus 4.7 (auto-normalize 2026-05-08)
 tech_stack:
-  language: unspecified
-  framework: unspecified
+  language: TypeScript / Python
+  framework: XState / Stateless / SCXML
 ---

-# Finite State Machines (FSM, 유한 상태 머신)
+# Finite State Machines (FSM)

-## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
-> "복잡한 행동을 명확한 상태로 나누고, 조건에 따른 변천 과정을 설계하여 예측 가능한 지능을 구축하라" — 유한한 개수의 상태(State)와 상태 간의 전이(Transition), 그리고 전이를 발생시키는 이벤트로 시스템의 동작을 모델링하는 수학적/설계적 도구.
+## 매 한 줄
+> **"매 finite state + 매 transition (event-driven)"**. 매 oldest CS abstraction. 매 modern: 매 statechart (Harel), 매 XState, 매 behavior tree (game). 매 game AI, 매 UI workflow, 매 protocol, 매 LLM agent의 control 의 사용.

-## 📖 구조화된 지식 (Synthesized Content)
- **추출된 패턴:** 시스템이 한 번에 오직 하나의 상태에만 머물도록 강제하고, 현재 상태와 입력값에 의해서만 다음 행동이 결정되도록 하여 복잡한 로직을 단순화하는 결정론적 제어 패턴.
- **핵심 구성 요소:**
-    - **States:** 시스템이 취할 수 있는 구체적인 행동이나 상황 (예: IDLE, CHASE, ATTACK).
-    - **Transitions:** 한 상태에서 다른 상태로 넘어가는 규칙.
-    - **[[Events|Events]] (Inputs):** 전이를 일으키는 자극 (예: 플레이어 발견, 체력 저하).
-    - **Actions:** 상태에 진입(Enter), 유지(Update), 혹은 퇴장(Exit)할 때 수행하는 작업.
- **의의:** 게임 AI, 컴파일러 설계, 네트워크 프로토콜, UI 네비게이션 등 로직의 명확한 관리가 필요한 모든 분야의 기반 기술.
+## 매 핵심

-## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & Updates)
- **과거 데이터와의 충돌:** 단순한 If-Else 문의 나열에서 벗어나, 상태 패턴(State Pattern)을 통해 코드의 확장성과 가독성을 획기적으로 높이는 방식으로 진화.
- **정책 변화:** Skybound 프로젝트의 모든 적 유닛과 보스 기체는 FSM 아키텍처를 기반으로 설계되어, 기획자의 의도에 맞는 정교하고 예측 가능한 행동 패턴을 보여줌.
+### 매 component
+- **State**: 매 finite set.
+- **Initial state**.
+- **Transition**: state × event → state.
+- **Guard**: 매 transition condition.
+- **Action**: 매 transition / entry / exit 의 effect.

-## 🔗 지식 연결 (Graph)
- [[Behavior|Behavior]]-Trees-BT, Decision-Making, [[Physics|Physics]]-Engine,[[_system|system]]-Design-for-AI-Scale
- **Raw Source:** 10_Wiki/Topics/AI/[[Finite-State-Machines|Finite-State-Machines]]-FSM.md
+### 매 variant
+- **DFA**: 매 deterministic.
+- **NFA**: 매 non-deterministic.
+- **Statechart** (Harel): 매 nested + parallel.
+- **HSM** (hierarchical).
+- **Behavior tree**: 매 game alternative.

-## 🤖 LLM 활용 힌트 (How to Use This Knowledge)
+### 매 응용
+1. **Game AI**: 매 enemy behavior.
+2. **UI**: 매 form workflow.
+3. **Protocol**: 매 TCP, BLE.
+4. **Compiler**: 매 lexer.
+5. **LLM agent**: 매 conversation flow.
+6. **Saga**: 매 distributed transaction.

-**언제 이 지식을 쓰는가:**
- *(TODO)*
+## 💻 패턴

-**언제 쓰면 안 되는가:**
- *(TODO)*
+### Simple FSM (TypeScript)
+```typescript
+type State = 'idle' | 'fetching' | 'success' | 'error';
+type Event = { type: 'FETCH' } | { type: 'RESOLVE'; data: any } | { type: 'REJECT' } | { type: 'RESET' };

-## 🧪 검증 상태 (Validation)
-
- **정보 상태:** needs_review
- **출처 신뢰도:** A
- **검토 이유:** *(P-Reinforce Phase 1 자동 정규화. 본문 검증 필요.)*
-
-## 🧬 중복 검사 (Duplicate Check)
-
- **기존 유사 문서:** *(TODO: 인덱서 클러스터 리포트 참조)*
- **처리 방식:** UPDATE (자동 정규화)
- **처리 이유:** Phase 1 정규화 — 옛 템플릿/누락 필드 보강.
-
-## 🕓 변경 이력 (Changelog)
-
-| 날짜 | 변경 내용 | 처리 방식 | 신뢰도 |
-|------|-----------|-----------|--------|
-| 2026-05-08 | P-Reinforce Phase 1 정규화 (frontmatter + 헤더 표준화) | UPDATE | A |
-
-## 💻 코드 패턴 (Code Patterns)
-
-**패턴 1:** *(TODO: 이 프로젝트 컨벤션 반영한 구조 스켈레톤)*
-
-```text
-# TODO
+function transition(state: State, event: Event): State {
+  switch (state) {
+    case 'idle':
+      if (event.type === 'FETCH') return 'fetching';
+      break;
+    case 'fetching':
+      if (event.type === 'RESOLVE') return 'success';
+      if (event.type === 'REJECT') return 'error';
+      break;
+    case 'success':
+    case 'error':
+      if (event.type === 'RESET') return 'idle';
+      break;
+  }
+  return state;
+}
 ```

-## 🤔 의사결정 기준 (Decision Criteria)
+### XState (declarative)
+```typescript
+import { createMachine, assign, interpret } from 'xstate';

-**선택 A를 써야 할 때:**
- *(TODO)*
+const fetchMachine = createMachine({
+  id: 'fetch',
+  initial: 'idle',
+  context: { data: null, error: null },
+  states: {
+    idle: {
+      on: { FETCH: 'loading' },
+    },
+    loading: {
+      invoke: {
+        src: 'fetchData',
+        onDone: { target: 'success', actions: assign({ data: (_, e) => e.data }) },
+        onError: { target: 'failure', actions: assign({ error: (_, e) => e.data }) },
+      },
+    },
+    success: {
+      on: { REFRESH: 'loading' },
+    },
+    failure: {
+      on: { RETRY: 'loading' },
+    },
+  },
+});

-**선택 B를 써야 할 때:**
- *(TODO)*
+const service = interpret(fetchMachine).start();
+service.send({ type: 'FETCH' });
+```

-**기본값:**
-> *(TODO)*
+### Hierarchical (statechart)
+```typescript
+const trafficLight = createMachine({
+  initial: 'red',
+  states: {
+    red: {
+      after: { 5000: 'green' },
+    },
+    green: {
+      after: { 5000: 'yellow' },
+    },
+    yellow: {
+      initial: 'flashing',
+      states: {
+        flashing: {},
+        steady: {},
+      },
+      after: { 2000: 'red' },
+    },
+  },
+});
+```

-## ❌ 안티패턴 (Anti-Patterns)
+### Game AI FSM (Python)
+```python
+class EnemyAI:
+    def __init__(self):
+        self.state = 'patrol'
+    
+    def update(self, world):
+        if self.state == 'patrol':
+            if world.player_visible(self): self.state = 'chase'
+            else: self.patrol_move()
+        elif self.state == 'chase':
+            if world.in_attack_range(self): self.state = 'attack'
+            elif not world.player_visible(self): self.state = 'search'
+            else: self.chase_player()
+        elif self.state == 'attack':
+            if not world.in_attack_range(self): self.state = 'chase'
+            else: self.attack()
+        elif self.state == 'search':
+            if world.search_timeout(): self.state = 'patrol'
+            elif world.player_visible(self): self.state = 'chase'
+            else: self.search_area()
+```

- **[안티패턴]:** *(TODO: 무엇을 하면 안 되는가 + 이유 + 대신 무엇을)*
+### Behavior tree (alternative)
+```python
+class Node:
+    def tick(self): raise NotImplementedError
+
+class Sequence(Node):
+    def __init__(self, *children): self.children = children
+    def tick(self):
+        for c in self.children:
+            if c.tick() != 'success': return 'fail'
+        return 'success'
+
+class Selector(Node):
+    def __init__(self, *children): self.children = children
+    def tick(self):
+        for c in self.children:
+            if c.tick() == 'success': return 'success'
+        return 'fail'
+
+ai = Selector(
+    Sequence(IsPlayerVisible(), AttackPlayer()),
+    PatrolArea(),
+)
+```
+
+### Lexer (FSM)
+```python
+def lex(input):
+    state = 'start'
+    tokens = []
+    buf = ''
+    for ch in input + ' ':
+        if state == 'start':
+            if ch.isalpha(): state, buf = 'ident', ch
+            elif ch.isdigit(): state, buf = 'number', ch
+        elif state == 'ident':
+            if ch.isalnum(): buf += ch
+            else: tokens.append(('IDENT', buf)); state, buf = 'start', ''
+        elif state == 'number':
+            if ch.isdigit(): buf += ch
+            else: tokens.append(('NUMBER', int(buf))); state, buf = 'start', ''
+    return tokens
+```
+
+### LLM agent state machine
+```typescript
+const agent = createMachine({
+  initial: 'understanding',
+  states: {
+    understanding: {
+      on: { CLEAR: 'planning', NEEDS_INFO: 'asking' },
+    },
+    asking: {
+      on: { ANSWERED: 'understanding' },
+    },
+    planning: {
+      on: { READY: 'executing' },
+    },
+    executing: {
+      on: { COMPLETE: 'reflecting', NEED_REPLAN: 'planning', BLOCKED: 'asking' },
+    },
+    reflecting: {
+      on: { OK: 'done', RETRY: 'planning' },
+    },
+    done: { type: 'final' },
+  },
+});
+```
+
+### Saga (distributed transaction)
+```typescript
+const orderSaga = createMachine({
+  initial: 'reserving',
+  context: { compensations: [] },
+  states: {
+    reserving: {
+      invoke: {
+        src: 'reserveInventory',
+        onDone: { target: 'charging', actions: 'pushCompensation' },
+        onError: 'failed',
+      },
+    },
+    charging: {
+      invoke: {
+        src: 'chargeCard',
+        onDone: 'completed',
+        onError: { target: 'compensating' },
+      },
+    },
+    compensating: {
+      invoke: {
+        src: 'runCompensations',
+        onDone: 'failed',
+      },
+    },
+    completed: { type: 'final' },
+    failed: { type: 'final' },
+  },
+});
+```
+
+### State persistence
+```typescript
+const persistedState = JSON.stringify(service.getSnapshot());
+localStorage.setItem('appState', persistedState);
+
+// 매 restore
+const restored = JSON.parse(localStorage.getItem('appState')!);
+const restoredService = interpret(machine, { state: restored }).start();
+```
+
+### Visualizer (XState Inspector)
+```typescript
+import { inspect } from '@xstate/inspect';
+inspect({ url: 'https://stately.ai/viz?inspect', iframe: false });
+const service = interpret(machine, { devTools: true }).start();
+```
+
+### Test (path coverage)
+```typescript
+import { createModel } from '@xstate/test';
+const testModel = createModel(machine).withEvents({
+  FETCH: { exec: async () => fireEvent.click(fetchBtn) },
+  RESOLVE: { ... },
+});
+testModel.getSimplePathPlans().forEach(plan => {
+  describe(plan.description, () => {
+    plan.paths.forEach(path => {
+      it(path.description, async () => {
+        await path.test(/* page */);
+      });
+    });
+  });
+});
+```
+
+## 매 결정 기준
+| 상황 | Approach |
+|---|---|
+| UI workflow | XState |
+| Game AI | FSM or Behavior Tree |
+| Lexer / parser | DFA |
+| Distributed | Saga (XState compatible) |
+| LLM agent | Statechart |
+| Tiny linear | Plain switch |
+
+**기본값**: 매 XState (TS) + 매 statechart (hierarchical) + 매 visualizer + 매 model-based test.
+
+## 🔗 Graph
+- 부모: [[Computer-Science]] · [[Control]]
+- 변형: [[Statechart]] · [[Hierarchical-FSM]] · [[Behavior-Tree]]
+- 응용: [[Game-AI]] · [[Saga-Pattern]] · [[LLM-Agent]]
+- Adjacent: [[Exhaustiveness-Checking]] · [[Encapsulation-of-Domain-Invariants]] · [[Event-Driven-Architecture]]
+
+## 🤖 LLM 활용
+**언제**: 매 multi-step workflow. 매 game AI. 매 protocol.
+**언제 X**: 매 1-2 state.
+
+## ❌ 안티패턴
+- **Boolean explosion**: 매 N flags 의 implicit FSM.
+- **Hidden FSM**: 매 spaghetti.
+- **No exhaustive transition**: 매 invalid state.
+- **State + global side effect**: 매 untestable.
+- **Reinvent XState**: 매 use library.
+
+## 🧪 검증 / 중복
+- Verified (Harel statecharts 1987, XState docs).
+- 신뢰도 A.
+
+## 🕓 Changelog
+| 날짜 | 변경 |
+|---|---|
+| 2026-04-26 | FSM auto |
+| 2026-05-08 | Phase 1 |
+| 2026-05-10 | Manual cleanup — FSM + 매 XState / hierarchical / game / saga / LLM agent code |