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

10_Wiki/Topics/Computer_Science_and_Theory/Standard-Deviation-and-Variance.md

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+title: Standard Deviation and Variance
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 # Standard Deviation and Variance (표준 편차 및 분산)
@@ -19,10 +28,36 @@ last_reinforced: 2026-04-26
     - **68-95-99.7 Rule:** 정규 분포에서 표준 편차의 배수에 따라 데이터가 포함될 확률 정의.
 - **의의:** 데이터의 안정성을 평가하고, 이상치(Outlier)를 판별하며, 모델의 예측 오차나 금융 시장의 변동성(Risk)을 측정하는 모든 데이터 과학의 절대적 기초.
 
-## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & RL Update)
+## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & Updates)
 - **과거 데이터와의 충돌:** 평균 중심의 분석이 전부라 믿던 시대에서 벗어나, 이제는 평균이 같더라도 표준 편차가 큰 '두터운 꼬리(Fat Tail)' 데이터가 실전 비즈니스(예: 블랙 스완 사건)에서 훨씬 더 위험하고 중요하다는 인식이 확산됨.
 - **정책 변화:** Antigravity 프로젝트는 에이전트의 응답 시간(Latency) 관리 시, 평균값뿐만 아니라 표준 편차를 상시 모니터링하여 서비스 경험의 일관성(Consistency)을 엄격히 관리함.
 
 ## 🔗 지식 연결 (Graph)
 - [[Probability-Theory-Foundations|Probability-Theory-Foundations]], [[Outlier-Detection-Techniques|Outlier-Detection-Techniques]], [[Performance-Metrics-in-AI|Performance-Metrics-in-AI]], [[Normalization-Strategies|Normalization-Strategies]]
 - **Raw Source:** 10_Wiki/Topics/AI/Standard-Deviation-and-Variance.md
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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 |