docs: finalized wiki integrity maintenance (v3.0 standard) - pruned 1400+ stubs and fixed 11k+ ghost links

01_Archive/2026-04-20/Garbage Collection (GC) 최적화.md

@@ -1,13 +1,13 @@
 ---
 id: P-REINFORCE-AUTO-6C336D
-category: "[[10_Wiki/💡 Topics/Programming & Language]]"
+category: "10_Wiki/💡 Topics/Programming & Language"
 confidence_score: 0.90
 tags: [auto-reinforced]
 last_reinforced: 2026-04-20
 github_commit: "[P-Reinforce] Continuous Worker - Garbage Collection (GC) 최적화"
 ---
 
-# [[Garbage Collection (GC) 최적화]]
+# [[Garbage Collection (GC) 최적화|Garbage Collection (GC) 최적화]]
 
 ## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
 > 지식 요약 정보 추출 중...
@@ -26,8 +26,8 @@ github_commit: "[P-Reinforce] Continuous Worker - Garbage Collection (GC) 최적
 - **정책 변화:** Programming & Language 분야의 자동 자산화 수행.
 
 ## 🔗 지식 연결 (Graph)
-- **Related Topics:** [[Object Pooling (오브젝트 풀링)]], [[Memory Leak Prevention (메모리 누수 방지)]], [[Generational GC (세대별 가비지 컬렉션)]], [[React Three Fiber (R3F) 자산 최적화]]
-- **Projects/Contexts:** [[수만 개의 엔티티가 존재하는 실시간 물리 시뮬레이션]], [[대규모 파티클 시스템 최적화]]
+- **Related Topics:** [[Object Pooling (오브젝트 풀링)|Object Pooling (오브젝트 풀링)]], [[Memory Leak Prevention 메모리 누수 방지|Memory Leak Prevention (메모리 누수 방지)]], Generational GC (세대별 가비지 컬렉션), React Three Fiber (R3F) 자산 최적화
+- **Projects/Contexts:** 수만 개의 엔티티가 존재하는 실시간 물리 시뮬레이션, [[대규모 파티클 시스템 최적화|대규모 파티클 시스템 최적화]]
 - **Contradictions/Notes:** 가비지 컬렉션의 멈춤 현상을 극도로 피해야 하는 환경(예: AAA급 웹 게임)에서는 ECS(엔티티 컴포넌트 시스템)와 같이 자바스크립트 기본 객체가 아닌, 연속된 `TypedArray` 형태의 메모리 버퍼(SoA)를 직접 다루는 데이터 지향 설계(Data-Oriented Design)를 통해 GC 자체를 원천 우회하는 설계가 활용되기도 합니다.
-- Raw Source: [[00_Raw/2026-04-20/Garbage Collection (GC) 최적화.md]]
+- Raw Source: 00_Raw/2026-04-20/Garbage Collection (GC) 최적화.md
 ---