diff --git a/AI/Biological-Inspired-Algorithms.md b/AI/Biological-Inspired-Algorithms.md
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--- /dev/null
+++ b/AI/Biological-Inspired-Algorithms.md
@@ -0,0 +1,27 @@
+---
+id: P-REINFORCE-AI-BIO-INSPIRED
+category: "[[10_Wiki/💡 Topics/AI]]"
+confidence_score: 0.99
+tags: [Bio-Inspired Algorithms, Genetic Algorithms, Ant Colony Optimization, Evolution]
+last_reinforced: 2026-04-20
+---
+
+# [[Biological-Inspired-Algorithms]] (생물 유래 알고리즘)
+
+## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
+> "자연은 수억 년 동안 검증된 최적화 라이브러리다." 진화, 군집 행동, 면역 체계 등 생물계의 생존 전략을 수학적으로 모델링하여 복잡한 공학적 난제를 해결하는 최적화 기법이다.
+
+## 📖 구조화된 지식 (Synthesized Content)
+- **Genetic Algorithms (GA)**:
+    - 선택, 교차(Crossover), 변이(Mutation) 과정을 반복하며 가장 '적합한' 해를 찾아가는 다윈의 진화론 기반 알고리즘.
+- **Swarm Intelligence (ACO/PSO)**:
+    - 개별 개체(개미, 새)는 단순하지만, 그들의 상호작용이 거대한 지능(최단 경로 찾기 등)을 만들어내는 현상을 이용한 최적화.
+- **Neural Networks**:
+    - 뇌의 뉴런 연결 구조를 모방한 인공 신경망 역시 가장 거대한 생물 유래 알고리즘의 범주에 속한다.
+
+## ⚠️ 모순 및 업데이트 (RL Update)
+- 자연 모방 알고리즘은 전역 최적해(Global Optimum)를 찾는 데 유용하지만, 수렴 속도가 느릴 수 있다. 따라서 최근에는 수학적인 경사 하강법과 하이브리드로 결합하여 '정밀도'와 '탐색 범위'를 동시에 잡는 추세다.
+
+## 🔗 지식 연결 (Graph)
+- Related: [[Reinforcement-Learning]] , [[Algorithmic-Biology]]
+- Strategy: [[Innovation-Management]]
diff --git a/AI/Bloom-Filters.md b/AI/Bloom-Filters.md
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--- /dev/null
+++ b/AI/Bloom-Filters.md
@@ -0,0 +1,27 @@
+---
+id: P-REINFORCE-AI-BLOOM-FILTER
+category: "[[10_Wiki/💡 Topics/AI]]"
+confidence_score: 1.0
+tags: [Bloom Filters, Probabilistic Data Structure, Search Optimization, Hashing]
+last_reinforced: 2026-04-20
+---
+
+# [[Bloom-Filters]] (블룸 필터)
+
+## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
+> "없다는 것은 확실히 알지만, 있다는 것은 가끔 착각한다." 공간 효율성을 극대화한 확률적 자료구조로, 거대한 데이터 집합에서 특정 원소가 포함되어 있는지 '초고속'으로 확인하는 선별 장치다.
+
+## 📖 구조化된 지식 (Synthesized Content)
+- **Probabilistic Membership**:
+    - "원소가 집합에 있는가?"에 대해 "없음"(100% 확실) 또는 "있을지도 모름"(False Positive 발생 가능)으로 답한다.
+- **Space Efficiency**:
+    - 실제 원소를 저장하지 않고 해시 함수와 비트 배열(Bit Array)만 사용하므로, 메모리 사용량을 획기적으로 줄인다.
+- **Use Cases**:
+    - 데이터베이스의 불필요한 디스크 읽기 방지, 악성 URL 차단 목록 확인, 대규모 네트워크 라우팅 등에서 전방 필터로 활약한다.
+
+## ⚠️ 모순 및 업데이트 (RL Update)
+- 블룸 필터의 성능 관건은 False Positive 확률을 낮추는 것이다. 비트 배열의 크기와 해시 함수의 개수를 데이터 양에 맞게 정밀하게 계산하는 수학적 튜닝이 필수적이다.
+
+## 🔗 지식 연결 (Graph)
+- Related: [[Hash-Functions]] , [[Big-Data-Processing]]
+- Foundation: [[Computational Theory & Math/Information Theory]]
diff --git a/AI/Boosting-Algorithms-XGBoost-LightGBM.md b/AI/Boosting-Algorithms-XGBoost-LightGBM.md
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--- /dev/null
+++ b/AI/Boosting-Algorithms-XGBoost-LightGBM.md
@@ -0,0 +1,27 @@
+---
+id: P-REINFORCE-AI-BOOSTING
+category: "[[10_Wiki/💡 Topics/AI]]"
+confidence_score: 1.0
+tags: [Boosting, XGBoost, LightGBM, Gradient Boosting, Machine Learning]
+last_reinforced: 2026-04-20
+---
+
+# [[Boosting-Algorithms-XGBoost-LightGBM]] (부스팅 알고리즘)
+
+## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
+> "오답 노트를 돌려보며 완벽해지는 군단." 약한 예측기(Weak Learners)를 순차적으로 학습시키되, 앞선 모델이 틀린 데이터에 가중치를 두어 성능을 계단식으로 끌어올리는 강력한 앙상블 기법이다.
+
+## 📖 구조화된 지식 (Synthesized Content)
+- **Gradient Boosting (GBM)**:
+    - 잔여 오차(Residual Error)를 새로운 모델의 목표값으로 삼아 경사 하강법으로 오차를 줄여나가는 방식.
+- **XGBoost (Extreme Gradient Boosting)**:
+    - GBM에 병렬 처리, 규제(Regularization) 기능을 더해 캐글(Kaggle) 등 데이터 경연 대회를 휩쓴 전설적인 라이브러리.
+- **LightGBM**:
+    - 대규모 데이터셋에서 속도와 메모리 효율을 극대화한 알고리즘. 리프 중심(Leaf-wise) 분할 방식으로 더 깊고 정밀한 나무를 만든다.
+
+## ⚠️ 모순 및 업데이트 (RL Update)
+- 부스팅 모델은 강력하지만 과적합(Overfitting)에 취약하다. 이를 위해 학습률(Learning rate)을 낮추고, 나무의 깊이를 제한하며, 조기 종료(Early stopping) 전략을 반드시 사용해야 한다.
+
+## 🔗 지식 연결 (Graph)
+- Related: [[Decision-Tree]] , [[Bias-Variance-Tradeoff]]
+- Tool: [[Data-Science-Toolkit]]
diff --git a/AI/Bounding-Box-Regression.md b/AI/Bounding-Box-Regression.md
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+++ b/AI/Bounding-Box-Regression.md
@@ -0,0 +1,27 @@
+---
+id: P-REINFORCE-AI-BBOX
+category: "[[10_Wiki/💡 Topics/AI]]"
+confidence_score: 1.0
+tags: [Bounding Box Regression, Object Detection, Computer Vision, IoU]
+last_reinforced: 2026-04-20
+---
+
+# [[Bounding-Box-Regression]] (경계 박스 회귀)
+
+## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
+> "이미지 속 사물의 정확한 주소를 찾는 일." 물체가 어디에 있는지 대략적인 영역을 넘어, x, y, Width, Height라는 4개의 숫자를 정밀하게 예측하여 물체를 상자 안에 가두는 컴퓨터 비전의 핵심 기술이다.
+
+## 📖 구조화된 지식 (Synthesized Content)
+- **Coordinate Prediction**:
+    - 신경망의 마지막 층에서 물체의 중심점 좌표와 크기를 연속적인 실수값으로 출력한다.
+- **Intersection over Union (IoU)**:
+    - 예측한 박스와 실제 정답 박스가 얼마나 겹치는지(0~1 사이) 측정하여 박스의 정확도를 평가하는 지표.
+- **Anchor Boxes**:
+    - 다양한 크기와 비율의 가이드라인(Anchor)을 미리 뿌려두고, 물체와 가장 비슷한 앵커를 세밀하게 조정(Offset)하여 최종 위치를 결정한다.
+
+## ⚠️ 모순 및 업데이트 (RL Update)
+- 여러 물체가 겹쳐 있을 때 하나의 박스만 남겨야 하는 'Non-Maximum Suppression (NMS)' 과정이 성능에 큰 영향을 미친다. 최근에는 NMS 없이 직접 물체 집합을 예측하는 Transformer 기반(DETR) 방식이 각광받고 있다.
+
+## 🔗 지식 연결 (Graph)
+- Related: [[Object-Detection]] , [[Convolutional-Neural-Networks-(CNN)]]
+- Metric: [[Mean-Average-Precision-(mAP)]]
diff --git a/Design & Experience/Business-Strategy.md b/Design & Experience/Business-Strategy.md
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--- /dev/null
+++ b/Design & Experience/Business-Strategy.md	
@@ -0,0 +1,27 @@
+---
+id: P-REINFORCE-BIZ-STRATEGY
+category: "[[10_Wiki/💡 Topics/Design & Experience]]"
+confidence_score: 0.98
+tags: [Business Strategy, Market Analysis, Competitive Advantage, Innovation]
+last_reinforced: 2026-04-20
+---
+
+# [[Business-Strategy]] (비즈니스 전략)
+
+## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
+> "어디서 싸울 것인가보다, 어떻게 이길 것인가를 결정하는 것." 한정된 자원을 집중하여 지속 가능한 경쟁 우위를 창출하고, 고객에게 독보적인 가치를 전달하는 의사결정의 지도다.
+
+## 📖 구조화된 지식 (Synthesized Content)
+- **Competitive Advantage (Moore/Porter)**:
+    - 비용 우위(Cost Leadership)나 차별화(Differentiation)를 통해 경쟁자가 따라올 수 없는 '경제적 해자(Moat)'를 구축하는 전략.
+- **Resource-Based View (RBV)**:
+    - 외부 환경보다 기업 내부의 독특한 자원(특허, 브랜드, 인적 자본)이 성패를 가른다는 관점.
+- **Blue Ocean Strategy**:
+    - 경쟁이 치열한 기존 시장(Red Ocean)을 벗어나, 경쟁이 없는 새로운 시장을 창출하는 혁신 프로세스.
+
+## ⚠️ 모순 및 업데이트 (RL Update)
+- 현대의 전략은 '고정된 계획'이 아니라 '유연한 적응'이다. AI 시대에는 데이터 피드백 루프를 통해 전략을 실시간으로 수정하는 'Agile Strategy'가 전통적인 5개년 계획을 대체하고 있다.
+
+## 🔗 지식 연결 (Graph)
+- Related: [[Business-Driven-Security]] , [[Innovation-Management]]
+- Strategy: [[User-Experience-Design]]