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

10_Wiki/Topics/DevOps_and_Security/대규모 파티클 시스템 최적화.md

@@ -1,10 +1,18 @@
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-id: [[P-Reinforce|P-Reinforce]]-AUTO-A0A931
-category: Unified
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+id: wiki-2026-0508-대규모-파티클-시스템-최적화
+title: 대규모 파티클 시스템 최적화
+category: 10_Wiki/Topics
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 last_reinforced: 2026-04-20
 github_commit: "[P-Reinforce] Continuous Worker - 대규모 파티클 시스템 최적화"
+inferred_by: Claude Opus 4.7 (auto-normalize 2026-05-08)
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 # [[대규모 파티클 시스템 최적화|대규모 파티클 시스템 최적화]]
@@ -23,7 +31,7 @@ github_commit: "[P-Reinforce] Continuous Worker - 대규모 파티클 시스템
 
 **5. ECS 기반의 데이터 지향 설계 (Structure of Arrays, SoA)** 자바스크립트 스레드에서 대규모 파티클 상태를 시뮬레이션해야 한다면, 객체 지향 방식 대신 이전 대화에서 다룬 `bitECS`와 같은 데이터 지향 설계(ECS) 라이브러리를 적극 활용하는 것이 좋습니다. 파티클 속성 데이터를 무거운 JS 객체가 아닌 **연속된 메모리 블록(`[[TypedArray|TypedArray]]`) 기반의 SoA 구조로 저장**하면, CPU 캐시 적중률이 극대화되어 수천 개의 파티클 엔티티를 1ms 이내의 짧은 시간 안에 초고속으로 일괄 연산할 수 있습니다.
 
-## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & RL Update)
+## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & Updates)
 - **과거 데이터와의 충돌:** 자동화 엔진에 의해 매핑된 지식으로, 추후 정밀 검증 필요.
 - **정책 변화:** Graphics & Performance 분야의 자동 자산화 수행.
 
@@ -37,3 +45,29 @@ github_commit: "[P-Reinforce] Continuous Worker - 대규모 파티클 시스템
 _Last updated: 2026-04-14_
 
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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 |