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

10_Wiki/Topics/AI_and_ML/Sensitivity-Analysis.md

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-id: [[P-Reinforce|P-Reinforce]]-AUTO-SEAN-001
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+id: wiki-2026-0508-sensitivity-analysis
+title: Sensitivity Analysis
+category: 10_Wiki/Topics
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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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 # [[Sensitivity-Analysis|Sensitivity-Analysis]]
@@ -21,7 +30,7 @@ last_reinforced: 2026-04-20
 2.  **왜 중요한가?**:
     *   모든 변수에 똑같은 에너지를 쏟는 것은 비효율적이며, 민감도 분석은 승패를 결정짓는 핵심 20%에 집중하게 돕기 때문임. ([[Efficiency|Efficiency]] 극대화)
 
-## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & RL Update)
+## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & Updates)
 - **과거 데이터와의 충돌**: 과거에는 한 번에 하나씩만 바꿔보는 '단순 주입 정책'이었으나, 현대 정책은 수만 번의 시뮬레이션 정책(Monte Carlo)을 돌려 변수들 간의 복합적인 민감도 정책을 분석하는 방향으로 진화함(RL Update).
 - **정책 변화(RL Update)**: AI 프롬프트 엔지니어링 정책에서도 특정 단어 하나가 답변의 퀄리티 정책을 얼마나 바꾸는지 테스트하는 'prompt Sensitivity Analysis'가 성능 최적화 정책의 필수 과정이 됨.
 
@@ -29,3 +38,29 @@ last_reinforced: 2026-04-20
 - [[Pareto-Principle|Pareto-Principle]], [[Risk-Management|Risk-Management]], [[Efficiency|Efficiency]], [[Optimization|Optimization]], [[Analysis|Analysis]], [[Decision Theory|Decision Theory]]
 - **Modern Tech/Tools**: What-If Tool, Tornado ch[[Arts|Arts]], Monte Carlo simulations.
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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 |