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

2026-05-08 19:52:07 +09:00
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+id: wiki-2026-0508-concept-drift-개념-드리프트
+title: Concept Drift (개념 드리프트)
+category: 10_Wiki/Topics
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+tags: [MLOps, ConceptDrift, DataScience, Monitoring]
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+last_reinforced: 2026-04-20
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+inferred_by: Claude Opus 4.7 (auto-normalize 2026-05-08)
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+
+# [[Concept Drift (개념 드리프트)]]
+
+## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
+> "어제의 정답이 오늘의 오답이 되는 현상." 데이터의 통계적 특성이 시간이 지남에 따라 변하여, 과거에 학습된 모델의 예측 성능이 실시간으로 하락하는 리스크를 의미한다.
+
+## 📖 구조화된 지식 (Synthesized Content)
+- **Types of Drift**:
+    - **Sudden Drift**: 갑작스러운 사회적 변화(예: 팬데믹)로 소비자 패턴이 급변함.
+    - **Gradual Drift**: 시간이 흐르며 조금씩 변화함(예: 언어의 변화, 인플레이션).
+    - **Seasonal Drift**: 특정 주기마다 반복되는 변화.
+- **Detection Strategies**:
+    - **Statistical Tests**: 데이터 분포의 차이를 측정(P-value, KL-divergence 등).
+    - **Performance Monitoring**: 정확도, 정밀도 등의 지표가 임계값 아래로 떨어지는지 감시.
+- **Adaptation**: 모델 지속적 재학습(Continuous Retraining), 온라인 학습(Online Learning), 앙상블 가중치 업데이트 등을 통해 대응한다.
+
+## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & Updates)
+- 개념 드리프트와 데이터 드리프트(Data Drift)를 혼동해서는 안 된다. 데이터 드리프트는 입력 데이터($X$)의 분포 변화이고, 개념 드리프트는 입력과 출력의 관계($P(Y|X)$) 자체가 변하는 것이다. 개념 드리프트가 발생하면 모델의 '로직' 자체가 유효하지 않게 되므로 훨씬 더 위험하다.
+
+## 🔗 지식 연결 (Graph)
+- Related: [[MLOps]] , Model Collapse (모델 붕괴 현상)
+- Comparison: [[Data [[Distillation]] (데이터 증류)]]
+
+## 🤖 LLM 활용 힌트 (How to Use This Knowledge)
+
+**언제 이 지식을 쓰는가:**
+- *(TODO)*
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+**언제 쓰면 안 되는가:**
+- *(TODO)*
+
+## 🧪 검증 상태 (Validation)
+
+- **정보 상태:** needs_review
+- **출처 신뢰도:** A
+- **검토 이유:** *(P-Reinforce Phase 1 자동 정규화. 본문 검증 필요.)*
+
+## 🧬 중복 검사 (Duplicate Check)
+
+- **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)
+
+| 날짜 | 변경 내용 | 처리 방식 | 신뢰도 |
+|------|-----------|-----------|--------|
+| 2026-05-08 | P-Reinforce Phase 1 정규화 (frontmatter + 헤더 표준화) | UPDATE | A |