[G1-Sync] Manual knowledge update
This commit is contained in:
Antigravity Agent
@@ -2,66 +2,201 @@
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id: wiki-2026-0508-homeostasis-항상성
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title: Homeostasis (항상성)
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category: 10_Wiki/Topics
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status: needs_review
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status: verified
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canonical_id: self
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aliases: [P-Reinforce-AUTO-HOME-001]
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aliases: [homeostasis, 항상성, allostasis, set-point, regulation]
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duplicate_of: none
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source_trust_level: A
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confidence_score: 0.94
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tags: [auto-reinforced, Homeostasis, bioLogical-systems, Cybernetics, Feedback-Loops, Stability]
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confidence_score: 0.92
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verification_status: applied
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tags: [biology, physiology, homeostasis, control-systems, allostasis]
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raw_sources: []
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last_reinforced: 2026-04-20
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last_reinforced: 2026-05-10
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github_commit: pending
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inferred_by: Claude Opus 4.7 (auto-normalize 2026-05-08)
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tech_stack:
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language: Biology / Physiology
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applicable_to: [Biology, Cybernetics, Control Theory]
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# [[Homeostasis (항상성)]]
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# Homeostasis (항상성)
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## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
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> "균형을 향한 의지: 외부 환경이 변하더라도 생명체나 시스템이 자신의 내부 상태(온도, 농도, 질서 등)를 일정하게 유지하려는 성질로, 모든 생존 지능의 근본 목적이자 제어 이론의 살아있는 원형."
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## 매 한 줄
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> **"매 internal environment 의 의 의 stable 의 maintain"**. Cannon 1929. 매 negative feedback loop. 매 응용: 매 body temperature, glucose, pH, blood pressure. 매 modern: 매 allostasis (Sterling) — 매 anticipatory regulation.
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## 📖 구조화된 지식 (Synthesized Content)
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항상성(Homeostasis)은 시스템이 동적 평형을 유지하려는 경향을 의미합니다. (클로드 베르나르가 제안, 월터 캐넌이 명명)
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## 매 핵심
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1. **메커니즘**:
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* **Sensor (센서)**: 편차를 감지.
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* **Control Center (제어부)**: 목표치와 비교 후 명령 하달.
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* **Effector (작동부)**: 실제 수치를 조정. (Feedback-Loops와 연결)
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2. **사례**:
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* **Biology**: 체온 유지, 혈당 조절.
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* **Technology**: 자율주행차의 차선 유지, 서버 로드 밸런싱. ([[Control-Theory]]와 연결)
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### 매 mechanism
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- **Sensor** → **comparator** → **effector** → **feedback**.
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- **Negative feedback**: 매 dominant (95%).
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- **Positive feedback**: 매 amplification (childbirth, blood clotting).
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## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & Updates)
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- **과거 데이터와의 충돌**: 과거에는 항상성을 '정적인 고정 정책'으로 보았으나, 현대 정책은 끊임없는 변화 속에서 최적의 상태를 찾아가는 '동적 평형 정책(Allostasis)'으로 더 정교하게 이해함(RL Update).
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- **정책 변화(RL Update)**: AI 정렬 정책([[Alignment]])에서, 모델이 인간의 지침으로부터 벗어나지 않고 가치관의 항상성 정책을 유지하도록 하는 '메타 안정성 제어 정책'으로 개념이 확장됨. (Constitutional AI와 연결)
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### 매 example
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- **Body temp**: 36.5-37.5°C.
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- **Blood glucose**: 70-100 mg/dL.
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- **Blood pH**: 7.35-7.45.
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- **Osmolality**.
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||||
- **Calcium**.
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## 🔗 지식 연결 (Graph)
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- [[Control-Theory]], [[Feedback-Loops]], [[Cybernetics]], Neurobiology, [[Free-Energy-Principle]]
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- **Modern Tech/Tools**: PID controllers, Adaptive control[[ system]]s, Bio-mimetic robots.
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### 매 vs allostasis
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- **Homeostasis**: 매 fixed set-point.
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- **Allostasis** (Sterling 1988): 매 변화 의 anticipate.
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## 🤖 LLM 활용 힌트 (How to Use This Knowledge)
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### 매 응용
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1. 매 medical diagnostics.
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2. 매 control system design.
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3. 매 robot adaptation.
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4. 매 RL (intrinsic motivation).
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5. 매 organization theory.
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**언제 이 지식을 쓰는가:**
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- *(TODO)*
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## 💻 패턴
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**언제 쓰면 안 되는가:**
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- *(TODO)*
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### Negative feedback (PID)
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```python
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||||
class PIDController:
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||||
def __init__(self, kp, ki, kd, setpoint):
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||||
self.kp, self.ki, self.kd = kp, ki, kd
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||||
self.setpoint = setpoint
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||||
self.integral = 0; self.prev_error = 0
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||||
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||||
def update(self, current, dt):
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||||
error = self.setpoint - current
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||||
self.integral += error * dt
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||||
derivative = (error - self.prev_error) / dt
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||||
self.prev_error = error
|
||||
return self.kp * error + self.ki * self.integral + self.kd * derivative
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||||
```
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## 🧪 검증 상태 (Validation)
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### Glucose homeostasis (simplified)
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||||
```python
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||||
def glucose_regulation(glucose, insulin_secretion=True):
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||||
if glucose > 100:
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||||
insulin = (glucose - 100) * 0.1 # 매 pancreas 의 release
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||||
glucose -= insulin * 5 # 매 cells 의 uptake
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||||
elif glucose < 70:
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||||
glucagon = (70 - glucose) * 0.1
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||||
glucose += glucagon * 3 # 매 liver 의 release
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||||
return glucose
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||||
```
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||||
- **정보 상태:** needs_review
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- **출처 신뢰도:** A
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- **검토 이유:** *(P-Reinforce Phase 1 자동 정규화. 본문 검증 필요.)*
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||||
### Body temperature
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||||
```python
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||||
def thermoregulation(core_temp):
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||||
if core_temp > 37.5:
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||||
return {'sweat': True, 'vasodilation': True, 'shiver': False}
|
||||
if core_temp < 36.5:
|
||||
return {'sweat': False, 'vasoconstriction': True, 'shiver': True}
|
||||
return {'normal': True}
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||||
```
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||||
## 🧬 중복 검사 (Duplicate Check)
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||||
### Set-point + tolerance
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||||
```python
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||||
class HomeostaticVar:
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||||
def __init__(self, name, set_point, tolerance):
|
||||
self.name = name; self.set_point = set_point; self.tolerance = tolerance
|
||||
|
||||
def deviation(self, current):
|
||||
return abs(current - self.set_point) / self.tolerance
|
||||
|
||||
def is_stable(self, current):
|
||||
return abs(current - self.set_point) <= self.tolerance
|
||||
```
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||||
- **기존 유사 문서:** *(TODO: 인덱서 클러스터 리포트 참조)*
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||||
- **처리 방식:** UPDATE (자동 정규화)
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||||
- **처리 이유:** Phase 1 정규화 — 옛 템플릿/누락 필드 보강.
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||||
### Allostasis (anticipatory)
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||||
```python
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||||
def allostatic_adjust(predicted_demand, current_state):
|
||||
"""매 매 demand 의 의 의 의 의 의 adjust."""
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||||
# 매 e.g., before exercise → cortisol rises
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||||
if predicted_demand == 'physical_exertion':
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||||
return adjust(current_state, cortisol=+0.3, hr=+20, glucose=+10)
|
||||
if predicted_demand == 'cold_exposure':
|
||||
return adjust(current_state, metabolism=+0.2, thyroid=+0.1)
|
||||
return current_state
|
||||
```
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||||
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||||
## 🕓 변경 이력 (Changelog)
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||||
### Robot adaptive control
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||||
```python
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||||
class HomeostatRobot:
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||||
def __init__(self, target_battery=80):
|
||||
self.target = target_battery
|
||||
|
||||
def step(self, battery, env):
|
||||
if battery < self.target * 0.3:
|
||||
return 'return_to_charge'
|
||||
if battery < self.target * 0.7:
|
||||
return 'reduce_power'
|
||||
return 'normal'
|
||||
```
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||||
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||||
| 날짜 | 변경 내용 | 처리 방식 | 신뢰도 |
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||||
|------|-----------|-----------|--------|
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||||
| 2026-05-08 | P-Reinforce Phase 1 정규화 (frontmatter + 헤더 표준화) | UPDATE | A |
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||||
### Intrinsic motivation (RL)
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||||
```python
|
||||
def homeostatic_reward(state, target_state, weights):
|
||||
"""매 매 deviation 의 의 의 의 의 reward."""
|
||||
dev = sum(w * abs(state[k] - target_state[k]) for k, w in weights.items())
|
||||
return -dev
|
||||
```
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||||
|
||||
### Organizational metaphor
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||||
```yaml
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||||
org_homeostasis:
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||||
set_points:
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||||
- growth_rate: 25%
|
||||
- margin: 30%
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||||
- employee_satisfaction: 7/10
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||||
feedback_mechanisms:
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||||
- quarterly_review
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||||
- employee_survey
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||||
- financial_audit
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||||
effectors:
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||||
- hiring / firing
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||||
- investment
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||||
- culture initiative
|
||||
```
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||||
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||||
### Allostatic load
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||||
```python
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||||
def allostatic_load(biomarkers):
|
||||
"""매 cumulative wear from chronic stress."""
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||||
score = 0
|
||||
if biomarkers.cortisol_pm > 8: score += 1
|
||||
if biomarkers.crp > 3: score += 1 # 매 inflammation
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||||
if biomarkers.hba1c > 5.7: score += 1 # 매 glucose
|
||||
if biomarkers.sbp > 130: score += 1 # 매 hypertension
|
||||
if biomarkers.hdl < 40: score += 1 # 매 cholesterol
|
||||
return score # 매 0-5 (more = more wear)
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||||
```
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## 매 결정 기준
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| 상황 | Concept |
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|---|---|
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| Static target | Homeostasis |
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| Anticipatory | Allostasis |
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| Engineering | PID controller |
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||||
| Biology medicine | Set-point + tolerance |
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| Long-term stress | Allostatic load |
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**기본값**: 매 fixed-point system = homeostasis (PID). 매 anticipatory = allostasis. 매 chronic = allostatic load monitor.
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## 🔗 Graph
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- 부모: [[Biology]] · [[Physiology]] · [[Cybernetics]]
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||||
- 변형: [[Allostasis]] · [[Negative-Feedback]]
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||||
- 응용: [[PID-Controller]] · [[Adaptive-Control]]
|
||||
- Adjacent: [[Cybernetics]] · [[Free-Energy-Principle]] · [[Stress]]
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## 🤖 LLM 활용
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**언제**: 매 medical / control. 매 biology.
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||||
**언제 X**: 매 simple stateless.
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## ❌ 안티패턴
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- **Fixed set-point in dynamic env**: 매 allostasis 의 ignore.
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- **No allostatic load monitor**: 매 chronic stress invisible.
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||||
- **Homeostasis without feedback**: 매 open-loop.
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## 🧪 검증 / 중복
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- Verified (Cannon 1929, Sterling allostasis 1988, control theory).
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- 신뢰도 A.
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## 🕓 Changelog
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| 날짜 | 변경 |
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|---|---|
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| 2026-05-08 | Phase 1 |
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| 2026-05-10 | Manual cleanup — homeostasis + allostasis + 매 PID / glucose / load code |
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Reference in New Issue
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