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

10_Wiki/Topics_GD/Synthetic-Data-Generation.md

@@ -2,7 +2,7 @@
 id: AI-DATA-SYNTH-001
 category: "10_Wiki/💡 Topics/AI"
 confidence_score: 1.0
-tags: [ai, data-science, [[Synthetic-Data]], gan, data-augmentation, privacy-preserving, [[Generative-AI]]]
+tags: [ai, data-science, [[Synthetic-Data|Synthetic-Data]], gan, data-augmentation, privacy-preserving, [[Generative-AI|Generative-AI]]]
 last_reinforced: 2026-04-26
 ---
 
@@ -16,7 +16,7 @@ last_reinforced: 2026-04-26
 - **주요 생성 기법:**
     - **Generative Models:** GAN, VAE 등을 활용한 이미지/음성/정형 데이터 생성.
     - **LLM-based:** 거대 언어 모델을 활용하여 학습용 텍스트나 코드 생성.
-    - **Simulation-based:** 가상 환경([[Unity]], MuJoCo)에서 물리 법칙이 적용된 로봇/자율주행 데이터 수집.
+    - **Simulation-based:** 가상 환경([[Unity|Unity]], MuJoCo)에서 물리 법칙이 적용된 로봇/자율주행 데이터 수집.
 - **의의:** 데이터 확보 비용을 획기적으로 낮추고, 개인 정보 보호 규제를 우회하며, 희귀 사례(Edge Cases) 데이터를 인위적으로 보강하여 모델의 안전성과 견고함을 높임.
 
 ## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & RL Update)
@@ -24,5 +24,5 @@ last_reinforced: 2026-04-26
 - **정책 변화:** Antigravity 프로젝트는 특정 도메인의 지식 데이터가 부족할 때, 기존 지식의 논리 구조를 바탕으로 한 합성 지식 생성 파이프라인을 가동하여 에이전트의 추론 범위를 확장함.
 
 ## 🔗 지식 연결 (Graph)
-- [[Generative-Adversarial-Networks]]-GAN, [[Self-Supervised-Learning]], [[Privacy-Preserving-AI]], [[Simulation-Environments]]
+- [[Generative-Adversarial-Networks|Generative-Adversarial-Networks]]-GAN, [[Self-Supervised-Learning|Self-Supervised-Learning]], [[Privacy-Preserving-AI|Privacy-Preserving-AI]], [[Simulation-Environments|Simulation-Environments]]
 - **Raw Source:** 10_Wiki/Topics/AI/Synthetic-Data-Generation.md