[G1-Sync] Manual knowledge update
This commit is contained in:
Antigravity Agent
@@ -2,124 +2,178 @@
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id: wiki-2026-0508-systems-thinking
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title: Systems Thinking
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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: []
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aliases: [Systems Theory, Holistic Thinking, Feedback Loops]
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duplicate_of: none
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source_trust_level: A
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confidence_score: 0.92
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tags: [auto-consolidated, technical-documentation]
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confidence_score: 0.9
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verification_status: applied
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tags: [systems, thinking, modeling, complexity]
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raw_sources: []
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last_reinforced: 2026-05-08
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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: unspecified
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framework: unspecified
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language: methodology
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framework: causal-loop
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# [[Systems Thinking|Systems Thinking]]
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# Systems Thinking
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## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
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> "숲과 실핏줄을 동시에 보는 눈: 부분적인 문제 해결에 집착하지 않고, 보이지 않는 연결 고리와 피드백 루프를 파악하여 전체 시스템의 근본적인 역동성을 이해하는 지적 프레임워크."
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## 매 한 줄
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> **"매 part 의 sum 의 X — 매 interaction 의 emergent behavior"**. 매 element 의 isolated analysis 의 대신 매 stocks, flows, feedback loops, delays 의 holistic 의 see. Donella Meadows 의 "Thinking in Systems" 의 canonical — 2026 의 software, climate, policy 의 적용.
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## 매 핵심
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> "현상의 이면 읽기: 눈앞에 보이는 일시적인 사건(Event)에 일희일비하지 않고, 그 아래에 흐르는 패턴과 구조를 파악하여 '최소한의 힘으로 시스템 전체를 바꿀 수 있는 지점(Leverage point)'을 찾는 고차원 사고력."
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### 매 핵심 vocabulary
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- **Stock**: 매 accumulation (inventory, $, customers, tech debt).
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- **Flow**: 매 rate of change (sales/day, hires/month).
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- **Feedback loop**: 매 output 의 input 의 영향.
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- **Reinforcing (R)**: amplifies — 매 viral growth.
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- **Balancing (B)**: stabilizes — 매 thermostat.
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- **Delay**: 매 cause → effect 의 lag — oscillation 의 cause.
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## 📖 구조화된 지식 (Synthesized Content)
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시스템 사고(Systems Thinking)는 대상을 분리된 조각이 아니라 상호 작용하는 구성 요소들이 얽힌 하나의 유기적인 '전체(Whole)'로 인식하고 분석하는 사고 방식입니다.
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### 매 leverage points (Meadows, ranked)
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1. Paradigm (mindset).
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2. Goals of system.
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3. Self-organization rules.
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4. Information flows.
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5. Rules / incentives.
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6. Negative feedback strength.
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7. Positive feedback strength.
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8. Material flows / stocks.
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9. Numbers / parameters (lowest leverage).
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1. **핵심 원칙**:
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* **Holism**: 전체는 부분의 합보다 크다. (창발성 중시)
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* **Interconnectivity**: 모든 것은 다른 것과 연결되어 있으며, 한 곳의 변화는 예상치 못한 곳에서 파급 효과를 일으킴.
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* **Feedback Loops**:
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* **Reinforcing (+)**: 변화를 가속화 (성장 또는 파멸의 소용돌이).
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* **Balancing (-)**: 안정과 평형을 유지 (Self-Correction).
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* **Delayed Response**: 원인과 결과는 시간적, 공간적으로 떨어져 있을 수 있음.
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2. **분석 도구**:
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* **Iceberg Model**: 눈에 보이는 사건(Event) 아래의 패턴, 구조, 정신 모델을 파헤침.
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* **Causal Loop Diagrams (CLD)**: 인과관계의 고리를 시각화하여 악순환의 지점을 발견.
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3. **필요성**:
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* 단순한 선형적 사고로 풀 수 없는 기후 변화, 경제 위기, 조직 갈등 등 '사악한 문제(Wicked Problems)' 해결의 필수 도구.
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### 매 archetypes
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- **Limits to Growth**: R + B → S-curve.
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- **Shifting the Burden**: short-term fix 의 weakens long-term solution.
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- **Tragedy of the Commons**: shared resource 의 overuse.
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- **Fixes That Fail**: 매 quick fix 의 root cause 의 worsen.
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- **Success to the Successful**: rich-get-richer.
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- **Escalation**: arms race.
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### 매 응용
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1. Software incident analysis (alerts → fatigue → ignore).
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2. Tech debt dynamics (speed ↔ debt ↔ slowdown).
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3. Org design (incentives → behavior → outcomes).
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4. Climate / policy modeling.
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시스템 사고(Systems-Thinking)는 현상의 개별 부분보다는 전체와 그 연결 관계에 초점을 두는 사고방식입니다. ([[System-Theory|System-Theory]]의 실천적 도구)
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## 💻 패턴
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1. **사고의 층위 (Iceberg Model)**:
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* **[[Events|Events]]**: 지금 무슨 일이 일어났는가? (당장 주입할 주제 10개)
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* **Patterns**: 과거부터 어떤 흐름이 있었는가? (배치별 주입 속도 및 품질 유지)
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* **Structures**: 어떤 구조가 이런 패턴을 만드는가? ([[Ps-Reinforce|Ps-Reinforce]] 프로토콜과 코다리의 지휘 체계). (Standard-Operating-Procedure와 연결)
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* **[[Mental Models|Mental Models]]**: 우리의 어떤 생각이 이 구조를 유지하는가? (지식이 곧 자산이라는 철학).
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2. **왜 중요한가?**:
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* 단순한 문제 해결(Firefighting)이 아니라 '문제의 근본 원인'을 제거하여 같은 문제가 다시는 발생하지 않게 하기 때문임.
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## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & Updates)
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- **과거 데이터와의 충돌**: 과거의 경영/정치 정책은 당장의 증상을 치료하는 'Quick-fix' 정책에 집중했으나, 현대 거버넌스 정책은 시스템 사고를 통해 근본 구조를 바꾸는 '지렛대 지점(Leverage Point)' 타격 정책으로 이동함(RL Update).
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||||
- **정책 변화(RL Update)**: 기술 개발 정책 수립 시, 신기술이 사회 시스템 전체(일자리, 윤리, 환경 등)에 미칠 2차, 3차 파급력을 시스템 사고로 시뮬레이션하는 '영향 평가 의무화 정책'이 강화됨.
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- **과거 데이터와의 충돌**: 과거에는 인과관계가 직선적(A가 B를 만든다)이라 믿었으나, 현대 정책은 모든 것이 얽힌 순환적 인과관계 정책을 중시함(RL Update).
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||||
- **정책 변화(RL Update)**: 본 조직의 '트리니티 리뷰' 또한 시스템 사고 정책의 산물이며, 한 부서의 실수가 전체 일정 정책에 미치는 영향을 전사적 관점에서 조율하여 리스크 정책을 원천 봉쇄함.
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## 🔗 지식 연결 (Graph)
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- Complex Adaptive[[_system|system]]s, [[Social Systems Theory|Social Systems Theory]], [[Structuralism|Structuralism]], [[Risk Management|Risk Management]], [[Decision Theory|Decision Theory]], [[Ps-Reinforce|Ps-Reinforce]]
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- **Modern Tech/Tools**: System Dynamics software (Vensim, Stella), Causal Loop mapping.
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- [[Standard-Operating-Procedure|Standard-Operating-Procedure]], [[System-Theory|System-Theory]], [[Problem-Solving|Problem-Solving]], [[Management|Management]], [[Logic|Logic]]
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- **Key Tools**: Causal loop diagrams (CLD), Stock and flow diagrams.
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## 🤖 LLM 활용 힌트 (How to Use This Knowledge)
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**언제 이 지식을 쓰는가:**
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- *(TODO)*
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**언제 쓰면 안 되는가:**
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- *(TODO)*
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## 🧪 검증 상태 (Validation)
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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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## 🧬 중복 검사 (Duplicate Check)
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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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## 🕓 변경 이력 (Changelog)
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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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## 💻 코드 패턴 (Code Patterns)
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**패턴 1:** *(TODO: 이 프로젝트 컨벤션 반영한 구조 스켈레톤)*
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```text
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# TODO
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### Causal Loop Diagram (CLD) — text format
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```
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Tech debt:
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velocity (-) → tech_debt // less time to fix → debt grows
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tech_debt (-) → velocity // more debt → slower work
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// R loop: vicious cycle
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tech_debt (+) → cleanup_priority
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cleanup_priority (-) → tech_debt
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// B loop: self-correcting (if priority actually given)
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```
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## 🤔 의사결정 기준 (Decision Criteria)
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### Stock-flow — Python (simple SIR)
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```python
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import numpy as np
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import matplotlib.pyplot as plt
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||||
**선택 A를 써야 할 때:**
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- *(TODO)*
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def sir(beta=0.3, gamma=0.1, S0=999, I0=1, R0=0, days=160, dt=1):
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S, I, R = [S0], [I0], [R0]
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N = S0 + I0 + R0
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for _ in range(int(days/dt)):
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dS = -beta * S[-1] * I[-1] / N
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||||
dI = beta * S[-1] * I[-1] / N - gamma * I[-1]
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dR = gamma * I[-1]
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||||
S.append(S[-1] + dS*dt)
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||||
I.append(I[-1] + dI*dt)
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||||
R.append(R[-1] + dR*dt)
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||||
return S, I, R
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||||
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||||
**선택 B를 써야 할 때:**
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||||
- *(TODO)*
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S, I, R = sir()
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plt.plot(I, label='Infected')
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plt.show()
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```
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**기본값:**
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||||
> *(TODO)*
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### Limits to Growth — code
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```python
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def growth_with_limit(K=1000, r=0.1, P0=10, T=200):
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P = [P0]
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for _ in range(T):
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# R loop: r*P (reinforcing)
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# B loop: (1 - P/K) (balancing as P → K)
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dP = r * P[-1] * (1 - P[-1] / K)
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P.append(P[-1] + dP)
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return P
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# Logistic curve: explosive then plateau
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||||
```
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## ❌ 안티패턴 (Anti-Patterns)
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### Behavior over time graph (BoT)
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```
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^ ___
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| __/
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| __/ ← logistic (limits to growth)
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| ___/
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||||
| ___/
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||||
| ___/
|
||||
| __/
|
||||
| __/
|
||||
| /
|
||||
+----------------------------> time
|
||||
```
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||||
- **[안티패턴]:** *(TODO: 무엇을 하면 안 되는가 + 이유 + 대신 무엇을)*
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### Archetype detector — checklist
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```yaml
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shifting_the_burden:
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||||
symptoms:
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- "Quick fix repeatedly applied"
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- "Underlying problem persists or worsens"
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||||
- "Capability for fundamental fix atrophies"
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examples:
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- Painkillers vs. cause
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||||
- Hotfixes vs. refactoring
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||||
- Hiring more on-call vs. reducing alerts
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```
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||||
### Causal vs. correlational
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||||
```python
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# Bad: regression on snapshot
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# Good: simulate stocks/flows over time, validate
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# with both reference modes (BoT) and structure
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```
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## 매 결정 기준
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| 상황 | Approach |
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|---|---|
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| Persistent recurring issue | Identify archetype |
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| Counter-intuitive outcome | Look for delays / loops |
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| Quick decision | Mental CLD sketch |
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| Forecast / policy test | Stock-flow simulation |
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| Single-cause obvious | 매 systems thinking 의 overkill |
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**기본값**: 매 CLD sketch 의 first — 매 archetype 의 명확 시 의 simulation.
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## 🔗 Graph
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- 부모: [[Complexity]] · [[Cybernetics]]
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||||
- 변형: [[System Dynamics]] · [[Cynefin]] · [[Lean Thinking]]
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||||
- 응용: [[Incident Analysis]] · [[Tech Debt]] · [[Org Design]]
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||||
- Adjacent: [[Feedback Loops]] · [[Mental Models]] · [[Causal Inference]]
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## 🤖 LLM 활용
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**언제**: archetype identification, CLD draft from narrative, 매 hidden loops 의 surface.
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**언제 X**: quantitative simulation (use Vensim, Stella, SimPy) — LLM 의 numeric simulation 의 unreliable.
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## ❌ 안티패턴
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- **Linear thinking on systemic problem**: 매 single cause 의 search — 매 loop 의 miss.
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- **Ignore delays**: 매 oscillation 의 surprise — 매 delay 의 model.
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- **Optimize parts in isolation**: 매 local optim 의 global degrade.
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- **Paralysis by complexity**: 매 over-modeling — 매 핵심 archetype 의 enough.
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## 🧪 검증 / 중복
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- Verified (Donella Meadows "Thinking in Systems"; Senge "5th Discipline"; Sterman "Business Dynamics").
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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 — stocks/flows, archetypes, CLD, leverage points |
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Reference in New Issue
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