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

10_Wiki/Topics/AI_and_ML/POMDP.md

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-id: [[P-Reinforce|P-Reinforce]]-AUTO-POMD-001
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+title: POMDP
+category: 10_Wiki/Topics
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 last_reinforced: 2026-04-20
+github_commit: pending
+inferred_by: Claude Opus 4.7 (auto-normalize 2026-05-08)
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 # [[POMDP|POMDP]]
@@ -20,7 +29,7 @@ last_reinforced: 2026-04-20
 2.  **왜 중요한가?**:
     *   현실 세계(자율주행, 주식, 협상)는 대부분 상태가 완벽히 보이지 않는 POMDP 상황이며, 이를 수학적으로 풀 수 있어야만 진짜 쓸모 있는 인공지능이 탄생하기 때문임. ([[Reinforcement Learning (RL)|Reinforcement Learning (RL)]]의 심화)
 
-## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & RL Update)
+## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & Updates)
 - **과거 데이터와의 충돌**: 과거에는 너무 복잡하여 계산이 불가능한 '이론적 정책'에 가까웠으나, 현대 정책은 신경망(RNN, Transformer) 정책이 과거의 기억을 벡터에 담음으로써 사실상의 비효율적 Belif State 정책 관리를 훌륭히 수행함(RL Update).
 - **정책 변화(RL Update)**: 단순히 명령을 수행하는 정책을 넘어, 인간의 의도(가려진 상태)를 대화를 통해 추론하며 행동하는 '의도 파악형 에이전트 정책'의 기반 이론 정책으로 작동함.
 
@@ -28,3 +37,29 @@ last_reinforced: 2026-04-20
 - [[Markov-Decision-Processes|Markov-Decision-Processes]], [[Reinforcement Learning (RL)|Reinforcement Learning (RL)]], [[Information-Entropy|Information-Entropy]], [[Logic|Logic]], [[Optimization|Optimization]]
 - **Modern Tech/Tools**: Kalman filters, Monte Carlo Localization, Deep Q-Networks with [[memory|memory]].
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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)*
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+## 🧪 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.)*
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+## 🧬 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 |