feat: Wiki 지식 자산 업데이트 - UX Scenarios, Frontend, Game Design, Topics 추가 [2026-05-08]

10_Wiki/Topics/AI_and_ML/CV_Synthesis.md

@@ -1,9 +1,18 @@
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-id: [[P-Reinforce|P-Reinforce]]-AUTO-CVSY-001
-category: Unified
+id: wiki-2026-0508-cv-synthesis
+title: CV Synthesis
+category: 10_Wiki/Topics
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+raw_sources: []
 last_reinforced: 2026-04-20
+github_commit: pending
+inferred_by: Claude Opus 4.7 (auto-normalize 2026-05-08)
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 # [[CV_Synthesis|CV_Synthesis]]
@@ -21,7 +30,7 @@ last_reinforced: 2026-04-20
 2.  **핵심 기술**:
     *   **Sim-to-Real**: 가상 세계(Simulator)와 실제 세계 간의 차이(Domain Gap)를 줄이기 위한 도메인 적응 기술.
 
-## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & RL Update)
+## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & Updates)
 - **과거 데이터와의 충돌**: 과거에는 합성 데이터가 너무 '가짜 티'가 나서 성능 저하를 유발한다는 정책적 우려가 컸으나, 현대 정책은 확산 모델(Diffusion)이나 렌더링 최적화(Gaussian Splatting)를 통한 '극사실주의 합성 데이터 정책'으로 성능 우위를 입증함(RL Update).
 - **정책 변화(RL Update)**: 합성 데이터에 의한 '모델 붕괴(Model Collapse)' 방지 정책이 중요해짐에 따라, 원본 데이터와 합성 데이터의 적절한 혼합 비율 정책과 데이터 다양성 증명 정책이 모델 개발의 필수 과정이 됨.
 
@@ -29,3 +38,29 @@ last_reinforced: 2026-04-20
 - [[Computer Vision|Computer Vision]], [[Black-Swan|Black-Swan]], [[Diffusion-Models|Diffusion-Models]], Simulation, [[Data Distillation (데이터 증류)|Data [[Distillation]] (데이터 증류)]]
 - **Modern Tech/Tools**: [[Unity|Unity]] Perception, NVIDIA Omniverse, Stable Diffusion, Blender.
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+## 🤖 LLM 활용 힌트 (How to Use This Knowledge)
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+**언제 이 지식을 쓰는가:**
+- *(TODO)*
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+**언제 쓰면 안 되는가:**
+- *(TODO)*
+
+## 🧪 검증 상태 (Validation)
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+- **정보 상태:** needs_review
+- **출처 신뢰도:** A
+- **검토 이유:** *(P-Reinforce Phase 1 자동 정규화. 본문 검증 필요.)*
+
+## 🧬 중복 검사 (Duplicate Check)
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+- **기존 유사 문서:** *(TODO: 인덱서 클러스터 리포트 참조)*
+- **처리 방식:** UPDATE (자동 정규화)
+- **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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+| 2026-05-08 | P-Reinforce Phase 1 정규화 (frontmatter + 헤더 표준화) | UPDATE | A |