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10_Wiki/Topics/Programming & Language/OffscreenCanvas와 Web Worker를 활용한 메인 스레드 병목 해결.md

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 id: P-REINFORCE-AUTO-217E9B
-category: "[[10_Wiki/💡 Topics/Programming & Language]]"
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 confidence_score: 0.90
 tags: [auto-reinforced]
 last_reinforced: 2026-04-20
@@ -31,12 +31,12 @@ github_commit: "[P-Reinforce] Continuous Worker - OffscreenCanvas와 Web Worker
 - **정책 변화:** Programming & Language 분야의 자동 자산화 수행.
 
 ## 🔗 지식 연결 (Graph)
-- **Related Topics:** [[Web Worker]], [[Three.js / WebGL]], [[상태 관리 동기화 (Valtio, SharedArrayBuffer)]], [[이벤트 포워딩(Event Forwarding)]], [[React 게임 엔진 아키텍처]]
-- **Projects/Contexts:** [[멀티스레드 React WebGL 애플리케이션]], [[고성능 실시간 상호작용 시스템]]
+- **Related Topics:** Web Worker, Three.js / WebGL, 상태 관리 동기화 (Valtio, SharedArrayBuffer), 이벤트 포워딩(Event Forwarding), React 게임 엔진 아키텍처
+- **Projects/Contexts:** 멀티스레드 React WebGL 애플리케이션, 고성능 실시간 상호작용 시스템
 - **Contradictions/Notes:** 상태 동기화를 구현할 때 `SharedArrayBuffer`는 가장 빠르고 메모리 복사 비용이 없지만 원시 이진 데이터(Raw Binary)를 다루어야 해서 구현이 어렵습니다. 반면, Valtio 등 Proxy를 사용한 메시징 방식은 개발이 훨씬 쉽고 직관적이지만 직렬화 과정에서 약간의 오버헤드와 메모리를 희생하게 됩니다.
 
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 _Last updated: 2026-04-14_
-- Raw Source: [[00_Raw/2026-04-20/OffscreenCanvas와 Web Worker를 활용한 메인 스레드 병목 해결.md]]
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