[G1-Sync] Manual knowledge update
This commit is contained in:
Antigravity Agent
@@ -2,63 +2,147 @@
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id: wiki-2026-0508-digital-twins
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title: Digital Twins
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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-AI-056]
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aliases: [Digital Twin, DT, Cyber-Physical Mirror]
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duplicate_of: none
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source_trust_level: A
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confidence_score: 0.98
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tags: [digital twin, simulation, iot, cyber-physical]
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confidence_score: 0.9
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verification_status: applied
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tags: [iot, simulation, cps, industry-4]
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raw_sources: []
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last_reinforced: 2026-06-XX
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github_commit: "[P-Reinforce] Processed Digital Twins."
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inferred_by: Claude Opus 4.7 (auto-normalize 2026-05-08)
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last_reinforced: 2026-05-10
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github_commit: pending
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tech_stack:
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language: Python/C++
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framework: NVIDIA-Omniverse/Azure-DigitalTwins
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# [[Digital Twins|Digital Twins]] (디지털 트윈)
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# Digital Twins
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## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
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> 현실 세계의 물리적 자산(Asset)을 가상 공간에 실시간으로 복제하여, 시뮬레이션과 예측을 통해 실제 시스템 운영 최적화 및 문제 해결 방안을 사전에 검증하는 기술이다.
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## 매 한 줄
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> **"매 physical asset/system 의 매 live, bidirectional digital replica"**. Grieves 2002 의 PLM concept 가 매 IoT, sensor cost 폭락, real-time sim, generative AI 의 만남으로 매 Industry 4.0 의 핵심. 매 NVIDIA Omniverse, Azure Digital Twins, Siemens Xcelerator 의 2026 era — physical + digital 의 매 closed loop.
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## 📖 구조화된 지식 (Synthesized Content)
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- **정의:** 물리적인 객체(Physical Asset)와 그 디지털 모델(Digital Model)이 실시간으로 양방향 통신하며 동기화되는 시스템. 단순히 시뮬레이션 모델을 만드는 것을 넘어, '실제 운영 환경'과의 연결성이 핵심이다.
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- **구현 요소 및 필요 지식:**
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1. **데이터 수집 (IoT Telemetry):** 센서 데이터(Edge Computing)를 통해 물리적 상태를 끊임없이 측정하고 전송해야 한다.
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2. **모델링/시뮬레이션:** 대상 시스템의 동역학, 열역학 등 복잡한 물리 법칙을 수학적으로 모델링한다. (Computational Geometry + Physics-Based Simulation).
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3. **실시간 연동 및 예측:** 시뮬레이션 결과(가상)를 바탕으로 실제 장비에 최적화된 제어 명령을 역으로 전송하는 폐쇄 루프 시스템이 필요하다 (Cybernetics / Feedback Control Systems).
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## 매 핵심
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## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & Updates)
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- **과거 데이터와의 충돌:** 디지털 트윈의 가치는 '데이터를 모으는 것' 자체가 아니라, 수집된 데이터를 통해 **미래를 예측하고(Prediction)** 시스템을 개선하는 데서 나온다. 즉, 목적이 중요하며, 이는 시뮬레이션 이론으로 뒷받침되어야 한다.
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- **정책 변화:** 산업의 특성상 높은 수준의 실시간 데이터 무결성과 보안(Cybersecurity) 요구사항이 따르므로, 아키텍처 레벨에서 신뢰성을 확보하는 것이 최우선 과제이다.
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### 매 3 layer
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- **Physical**: 실제 자산 + sensor (vibration, temp, pressure, camera).
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- **Communication**: MQTT/OPC-UA/AMQP, time-series store, edge gateway.
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- **Digital**: 3D model + physics sim + ML predictor + control logic.
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## 🔗 지식 연결 (Graph)
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- Parent: [[Internet of Things (IoT) Telemetry|Internet of Things (IoT) Telemetry]]
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- Related: [[Computational Geometry|Computational Geometry]] , [[Feedback-Control-Systems|Feedback-Control-Systems]] , [[Real-Time-Game-Engines|Real-Time-Game-Engines]]
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- Raw Source: 00_Raw/Digital Twins.md
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### 매 spectrum
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- **Digital model**: static 3D, no live data.
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- **Digital shadow**: one-way (physical → digital).
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- **Digital twin**: bidirectional — twin can command physical.
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## 🤖 LLM 활용 힌트 (How to Use This Knowledge)
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### 매 응용
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1. Predictive maintenance (jet engine, wind turbine).
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2. Smart city traffic / energy optimization.
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3. Manufacturing line virtual commissioning.
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4. Healthcare (patient-specific organ twin).
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5. Robot fleet sim (NVIDIA Isaac, Omniverse).
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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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### Sensor → twin (MQTT + Python)
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```python
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import paho.mqtt.client as mqtt, json, time
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## 🧪 검증 상태 (Validation)
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def on_message(c, u, msg):
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data = json.loads(msg.payload)
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twin.update_state(asset_id=data['id'], temp=data['temp'], ts=data['ts'])
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if twin.predict_failure(data['id']) > 0.8:
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c.publish(f"cmd/{data['id']}/throttle", "0.5") # bidirectional!
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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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cli = mqtt.Client(); cli.on_message = on_message
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cli.connect("mqtt.factory.local"); cli.subscribe("sensor/+"); cli.loop_forever()
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```
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## 🧬 중복 검사 (Duplicate Check)
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### Azure Digital Twins (DTDL)
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```json
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{
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"@id": "dtmi:com:factory:Pump;1",
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"@type": "Interface",
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||||
"displayName": "Pump",
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||||
"contents": [
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||||
{ "@type": "Property", "name": "rpm", "schema": "double" },
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||||
{ "@type": "Telemetry", "name": "vibration", "schema": "double" },
|
||||
{ "@type": "Command", "name": "shutdown" },
|
||||
{ "@type": "Relationship", "name": "feeds", "target": "dtmi:com:factory:Tank;1" }
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||||
]
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||||
}
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```
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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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### Physics-based twin (Modelica via FMU)
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```python
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||||
from fmpy import simulate_fmu
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||||
result = simulate_fmu(
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||||
'pump.fmu',
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||||
start_values={'inlet_pressure': 2.5, 'rpm': 1800},
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||||
output=['outlet_pressure', 'efficiency'],
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||||
stop_time=10.0
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||||
)
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```
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## 🕓 변경 이력 (Changelog)
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### Omniverse USD scene (live update)
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```python
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||||
from pxr import Usd, UsdGeom, Gf
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||||
stage = Usd.Stage.Open('factory.usd')
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||||
pump = UsdGeom.Xform.Get(stage, '/World/Pump_01')
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||||
# Stream live sensor pose via OmniGraph / Live Sync
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||||
def on_telemetry(rpm, vibration):
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||||
pump.GetPrim().GetAttribute('rpm:live').Set(rpm)
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||||
pump.GetPrim().GetAttribute('vib:live').Set(vibration)
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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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### Predictive maintenance (LSTM)
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||||
```python
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||||
import torch.nn as nn
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||||
class FailurePredictor(nn.Module):
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||||
def __init__(self, n_sensors=8):
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||||
super().__init__()
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||||
self.lstm = nn.LSTM(n_sensors, 64, batch_first=True)
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||||
self.head = nn.Linear(64, 1)
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||||
def forward(self, x): # (B, T, n_sensors)
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||||
h, _ = self.lstm(x)
|
||||
return torch.sigmoid(self.head(h[:, -1]))
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||||
# Train on (sensor window, RUL label) pairs from CMAPSS / NASA dataset.
|
||||
```
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## 매 결정 기준
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| 상황 | Approach |
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|---|---|
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| Single asset, simple monitoring | Digital shadow (cheap) |
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| Fleet w/ predictive maint. | Twin + ML failure model |
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| Process plant commissioning | Physics twin (FMU/Modelica) |
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| Robotics / AV training | Sim-to-real (Isaac, CARLA) |
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| Smart city / building | Hierarchical twins (DTDL) |
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**기본값**: 매 start digital shadow → ML 추가 후 twin → bidirectional 마지막.
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## 🔗 Graph
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- 부모: [[Cyber-Physical Systems]] · [[Industry 4.0]]
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- 변형: [[Digital Shadow]] · [[Digital Model]]
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- 응용: [[Predictive Maintenance]] · [[Sim-to-Real]] · [[Smart City]]
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- Adjacent: [[OPC-UA]] · [[USD (OpenUSD)]] · [[NVIDIA Omniverse]] · [[FMI/FMU]]
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## 🤖 LLM 활용
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**언제**: IoT/manufacturing/CPS context, sim2real planning, asset lifecycle.
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**언제 X**: Pure web app, no physical asset. 매 marketing buzzword 화 주의.
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## ❌ 안티패턴
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- **3D model = twin 오해**: 매 3D 만으론 shadow도 아님.
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- **Sensor 무인 데이터**: garbage in → garbage twin.
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- **No model versioning**: physical 변경 시 twin drift.
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- **Closed-loop without safety**: bidirectional 시 매 fail-safe + human-in-loop 필수.
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- **Vendor lock-in**: proprietary schema → DTDL/USD 표준 사용.
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## 🧪 검증 / 중복
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- Verified (Grieves 2014, NIST CPS framework, Azure DT docs, NVIDIA Omniverse docs).
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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 — DT layers + DTDL/Omniverse/MQTT patterns |
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Reference in New Issue
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