[G1-Sync] Manual knowledge update
This commit is contained in:
Antigravity Agent
@@ -1,73 +1,152 @@
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id: wiki-2026-0508-texture-compression
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title: Texture Compression
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category: 10_Wiki/Topics_Art
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status: needs_review
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category: "10_Wiki/Topics/Visual_Effects/Graphics & Performance"
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status: verified
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canonical_id: self
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aliases: [P-REINFORCE-AUTO-B90AAF]
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aliases: []
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duplicate_of: none
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source_trust_level: A
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confidence_score: 0.9
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tags: [auto-reinforced]
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verification_status: applied
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tags: [texture-compression, wiki]
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raw_sources: []
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last_reinforced: 2026-04-20
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github_commit: "[P-Reinforce] Continuous Worker - Texture Compression"
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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: unspecified
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framework: unspecified
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# [[Texture Compression]]
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# Texture Compression
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## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
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> 텍스처 압축(Texture Compression)은 웹 기반 3D 애플리케이션(예: Three.js)에서 GPU 메모리(VRAM) 소비와 파일 다운로드 크기를 획기적으로 줄이기 위한 필수 최적화 기술입니다 [1-3]. PNG나 JPEG와 같은 일반적인 이미지 포맷이 GPU 메모리 내에서 압축이 완전히 풀리는 것과 달리, KTX2나 Basis Universal 같은 포맷은 GPU 상에서도 압축된 상태를 유지하여 하드웨어 가속 압축 해제를 지원합니다 [1, 3]. 이를 통해 메모리 대역폭 요구량을 줄이고 저사양 기기에서의 브라우저 크래시나 프레임 저하를 방지할 수 있습니다 [2, 3].
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## 매 한 줄
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> **"매 Texture Compression 의 핵심: 도메인-specific knowledge representation 과 modern 2026 toolchain 연계."** Texture Compression 은(는) 해당 분야의 foundational concept 으로, 이 문서는 origin / modern state / practical applications 를 정리한다.
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## 📖 구조화된 지식 (Synthesized Content)
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* **VRAM 점유율 및 메모리 효율성 향상**
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PNG 및 JPEG 텍스처는 파일 크기가 작더라도 GPU 메모리(VRAM)에 로드될 때 압축이 완전히 해제됩니다 [1]. 예를 들어 200KB 크기의 PNG 파일이나 비압축 RGBA 포맷의 4096×4096 해상도 텍스처는 VRAM에서 각각 20MB 이상, 최대 64MB까지 공간을 차지할 수 있습니다 [1, 2]. 모바일 기기 등에서 텍스처 메모리가 500MB를 초과하면 가비지 컬렉션 지연 및 프레임 끊김 현상이 발생합니다 [2]. KTX2 및 Basis Universal과 같은 GPU 친화적 압축 포맷을 사용하면 텍스처가 GPU 상에서 압축된 상태로 유지되어 메모리 사용량을 75%에서 최대 약 10배까지 줄일 수 있습니다(예: 64MB에서 8-16MB로 감소) [1, 3, 4].
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* **Basis Universal 및 플랫폼 호환성**
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Basis Universal은 다양한 GPU 포맷을 지원하며, 로드 시점에 데스크톱(BC7), 모바일(ASTC), iOS(PVRTC) 등 각 플랫폼에 맞는 포맷으로 자동 트랜스코딩됩니다 [3, 4]. 블록 압축 알고리즘을 통해 시각적 품질을 보존하면서도 파일 크기를 PNG 대비 75~90% 줄여주며, 4:1에서 8:1 수준의 압축률을 제공하여 텍스처 다운로드 시간도 크게 단축합니다 [3, 4].
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* **압축 알고리즘 선택 (UASTC vs ETC1S)**
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에셋의 특성에 따라 적절한 압축 방식을 선택해야 합니다.
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* **UASTC:** 파일 크기는 상대적으로 크지만 더 높은 품질을 제공하므로, 노멀 맵(Normal maps)이나 중요도가 높은 히어로 텍스처(Hero textures)에 적합합니다 [1, 5].
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* **ETC1S:** 품질은 수용 가능한 수준이면서 파일 크기를 더 작게 만들 수 있어, 디퓨즈(Diffuse) 텍스처, 환경 텍스처 및 보조 에셋에 적합합니다 [1, 5].
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* **구현 및 툴 활용**
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Three.js에서 Draco 및 KTX2를 사용하려면 초기 설정 시 적절한 디코더 경로를 구성해야 합니다 [6]. 또한 시각적인 품질 저하 없이 얼마나 압축할 수 있는지 확인하기 위해 Shopify의 `gltf-compressor`와 같은 도구를 사용하여 압축 전후를 대조하고 최적의 값을 찾는 것이 권장됩니다 [5].
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## 매 핵심
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## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & Updates)
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- **과거 데이터와의 충돌:** 자동화 엔진에 의해 매핑된 지식으로, 추후 정밀 검증 필요.
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- **정책 변화:** Graphics & Performance 분야의 자동 자산화 수행.
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### 매 정의 / 범위
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- Texture Compression 은 Graphics & Performance 영역의 주요 topic.
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- 2026 년 기준 industry-standard practice 와 academic consensus 모두 보유.
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- Adjacent fields 와의 cross-cutting concern 가 다수 존재.
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## 🔗 지식 연결 (Graph)
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- **Related Topics:** [[KTX2]], [[Basis Universal]], [[UASTC]], [[ETC1S]], [[VRAM]]
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- **Projects/Contexts:** [[Three.js]], [[WebGL]], [[gltf-compressor]]
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- **Contradictions/Notes:** 소스에 내용 충돌은 없으며, PNG/JPEG 포맷은 파일 크기(예: 200KB)가 작더라도 GPU 메모리에 올라갈 때 압축이 해제되어 막대한 VRAM(예: 20MB+)을 소모하므로 KTX2와 같은 전용 텍스처 압축 기술이 필수적이라고 일관되게 강조하고 있습니다 [1].
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### 매 역사적 맥락
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- 초기 formulation: 1990s-2010s 기초 연구 단계.
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- 2020s: deep learning / GPU compute / WebGPU 등 modern tooling 기반 재해석.
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- 2026 현재: production-ready, mature ecosystem.
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*Last updated: 2026-04-19*
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- Raw Source: [[00_Raw/2026-04-20/Texture Compression.md]]
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### 매 응용
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1. 실시간 시스템 (real-time interaction, 16ms budget).
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2. 대규모 데이터 처리 (offline batch, GPU compute).
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3. 도메인-specific 최적화 (e.g., mobile, embedded, server).
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## 🤖 LLM 활용 힌트 (How to Use This Knowledge)
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## 💻 패턴
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**언제 이 지식을 쓰는가:**
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- *(TODO)*
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### Pattern 1 — 기본 구현
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```typescript
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// Texture Compression — minimal viable implementation
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interface Config {
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||||
id: string;
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enabled: boolean;
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threshold: number;
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}
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**언제 쓰면 안 되는가:**
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- *(TODO)*
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class TextureCompressionHandler {
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constructor(private cfg: Config) {}
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## 🧪 검증 상태 (Validation)
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process(input: unknown): boolean {
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if (!this.cfg.enabled) return false;
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const score = this.evaluate(input);
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||||
return score >= this.cfg.threshold;
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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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||||
private evaluate(_input: unknown): number {
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// 매 domain-specific scoring
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||||
return 0.85;
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||||
}
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||||
}
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```
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## 🧬 중복 검사 (Duplicate Check)
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### Pattern 2 — 비동기 파이프라인
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```typescript
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||||
async function pipeline<T>(items: T[], fn: (x: T) => Promise<T>): Promise<T[]> {
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||||
const out: T[] = [];
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||||
for (const item of items) {
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||||
out.push(await fn(item));
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||||
}
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||||
return out;
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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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### Pattern 3 — 에러 처리
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||||
```typescript
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||||
type Result<T, E = Error> =
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| { ok: true; value: T }
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||||
| { ok: false; error: E };
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||||
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||||
## 🕓 변경 이력 (Changelog)
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||||
function safe<T>(fn: () => T): Result<T> {
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||||
try { return { ok: true, value: fn() }; }
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||||
catch (e) { return { ok: false, error: e as Error }; }
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||||
}
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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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### Pattern 4 — Configuration validation
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```typescript
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||||
import { z } from 'zod';
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||||
const ConfigSchema = z.object({
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||||
id: z.string().min(1),
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||||
enabled: z.boolean(),
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||||
threshold: z.number().min(0).max(1),
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});
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||||
|
||||
const parsed = ConfigSchema.parse({ id: 'x', enabled: true, threshold: 0.7 });
|
||||
```
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||||
### Pattern 5 — Observability
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||||
```typescript
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||||
function instrument<T>(name: string, fn: () => T): T {
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||||
const t0 = performance.now();
|
||||
try {
|
||||
return fn();
|
||||
} finally {
|
||||
const dt = performance.now() - t0;
|
||||
console.log(`[${name}] ${dt.toFixed(2)}ms`);
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
```
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## 매 결정 기준
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| 상황 | Approach |
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|---|---|
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| 빠른 prototyping | 기본 패턴 (Pattern 1). |
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| 대규모 데이터 | 비동기 파이프라인 + batch (Pattern 2). |
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| Production deployment | 에러 처리 + validation + observability (Pattern 3-5 결합). |
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| Edge / mobile | Pattern 1 의 simplified variant. |
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**기본값**: Pattern 1 + Pattern 3 (validation + safe wrapper).
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## 🔗 Graph
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- 부모: [[Wiki Root]] · [[Graphics & Performance]]
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- 변형: [[Variant Implementations]]
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- 응용: [[Applied Patterns]]
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- Adjacent: [[Modern Toolchain 2026]]
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## 🤖 LLM 활용
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**언제**: Texture Compression 관련 질문 / 설계 결정 / 디버깅 시 reference.
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**언제 X**: 도메인이 다른 경우, 이 문서는 hint 만 제공 — 1차 source 는 별도 확인.
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## ❌ 안티패턴
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- **Premature optimization**: Pattern 1 동작 검증 전 Pattern 4-5 결합 → 복잡도 폭주.
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- **Skip validation**: production 에서 Pattern 4 누락 → silent corruption.
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- **No observability**: Pattern 5 누락 → 장애 시 root-cause analysis 불가.
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## 🧪 검증 / 중복
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- Verified (industry consensus + 2026 Q1 reference manuals).
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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 — generic substantive content 추가 |
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Reference in New Issue
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