docs(10_Wiki): 위키 전체 재구성 — Topic_* 폴더를 4개 카테고리로 통합 + 대규모 중복 제거

Topic_Agent/Topic_Blog/Topics/Topics_Biz/Topics_Meeting/Topics_Rag의 마크다운 지식 문서를
Topic_General/Topic_Programming/Topic_Graphic/Topic_Business 4개 카테고리로 재분류.

- 중복 제거: frontmatter의 status:duplicate/merged + duplicate_of/redirect_to 필드로
  자기 자신을 중복으로 선언한 리다이렉트 stub 1032개 제거, 완전 동일 내용 파일 472개 제거,
  동일 파일명·다른 내용 충돌 시 더 큰(완전한) 버전만 유지(162개 제거) — 총 1639개 중복 제거.
- 분류: 폴더 단위로 명확한 항목(AI_and_ML/Coding/Architecture 등 → Programming,
  Comfyui/Visual_Effects → Graphic, Topics_Biz/Topics_Meeting/사업 등 → Business,
  Poetic_Blog_Writing/창의성/Game_Design 등 → General)은 폴더 우선순위로,
  나머지 혼재 폴더(Topic_Agent/Topic_Blog/Topics 루트/Thinking & Reasoning/Other/UI_UX_Assets)는
  title/tags 키워드 스코어링으로 파일 단위 분류(불명확한 경우 General로 폴백).
  원본 폴더명은 "From_*" 서브폴더로 보존해 추적 가능성 유지.
- 최종 배치: Programming 2784 / General 1608 / Graphic 285 / Business 249 = 4926개 문서.
- 에이전트 운영 상태(.astra/.agent/.obsidian/sessions/memory/_company/docs/lessons/_shared/src)는
  지식 콘텐츠가 아니므로 재분류 대상에서 제외하고 원위치 유지.
- Topics/Topic_email(상위 보호 폴더 Topic_email과 파일명 100% 중복) 삭제 — 보호 폴더 자체는 미변경.
- 완전히 비게 된 Topic_Agent/Topic_Blog/Topics_Biz/Topics_Rag 폴더 제거.

10_Wiki/Topic_General/From_Topics_Root/빌보드 임포스터(Billboard Impostors).md

@@ -0,0 +1,66 @@
+---
+id: wiki-2026-0508-빌보드-임포스터-billboard-impostors
+title: 빌보드 임포스터(Billboard Impostors)
+category: 10_Wiki/Topics
+status: needs_review
+canonical_id: self
+aliases: [P-Reinforce-AUTO-143607]
+duplicate_of: none
+source_trust_level: A
+confidence_score: 0.9
+tags: [auto-reinforced]
+raw_sources: []
+last_reinforced: 2026-04-20
+github_commit: "[P-Reinforce] Continuous Worker - 빌보드 임포스터(Billboard Impostors)"
+inferred_by: Claude Opus 4.7 (auto-normalize 2026-05-08)
+---
+
+# [[빌보드 임포스터(Billboard Impostors)]]
+
+## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
+> 빌보드 임포스터(Billboard Impostor)는 카메라에서 멀리 떨어진 복잡한 3D 지오메트리를 미리 렌더링된 이미지가 맵핑된 카메라를 향하는 2D 평면(Quad)으로 대체하는 렌더링 최적화 기법입니다 [1]. 모델을 여러 각도(보통 8~16개)에서 캡처한 이미지를 사용하여 3D 객체와 같은 착시를 만들어냅니다 [1]. 렌더링에 필요한 폴리곤 수를 단 2개로 줄여 GPU 리소스 소모를 99.9%까지 감소시키며, 배경 캐릭터나 식생, 먼 거리의 환경 디테일을 표현하는 데 매우 효과적입니다 [1, 2].
+
+## 📖 구조화된 지식 (Synthesized Content)
+*   **작동 원리 및 데이터 구조:** 빌보드 임포스터는 다양한 수평 각도에서 미리 렌더링된 3D 객체의 이미지 뷰(보통 8~16개)를 텍스처 배열이나 플립북 애니메이션 형태로 저장해 둡니다 [1]. 모델이 최대 LOD(Level of Detail) 거리를 초과하면, 시스템은 2개의 폴리곤으로 이루어진 단순한 2D 평면(Quad) 위에 카메라의 현재 시야각과 가장 일치하는 텍스처 뷰를 매칭하여 렌더링합니다 [1].
+*   **성능 최적화 이점:** 멀리 떨어진 객체를 매우 단순한 지오메트리(단일 평면)로 렌더링하여 GPU 자원 소모를 99.9%가량 줄여줍니다 [1, 3]. 자세히 관찰되지 않는 배경 캐릭터, 환경의 세부 장식 요소뿐만 아니라, 주로 실루엣만이 필요한 그림자(Shadows) 생성 시에도 매우 뛰어난 단일 LOD 역할을 수행합니다 [1, 2].
+*   **시각적 한계 및 대안적 접근:** 2D 스프라이트 기반의 임포스터는 시점을 변경할 때 이미지가 튀는 듯한 '팝핑(Popping)' 현상이 매우 두드러지게 나타날 수 있으며, 여러 장의 텍스처를 저장하기 위한 메모리 비용이 발생합니다 [4]. 밀집된 숲과 같은 환경에서 이러한 한계를 극복하기 위해, 여러 평면을 교차시켜 팝핑을 줄인 '카드보드 임포스터(Cardboard Impostors)'나 메모리 비용을 낮추고 시각적 3D 전환이 부드러운 '볼륨 헐 임포스터(Volume Hull Impostors, VHI)' 기술 등이 대안으로 사용되기도 합니다 [4, 5].
+
+## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & Updates)
+- **과거 데이터와의 충돌:** 자동화 엔진에 의해 매핑된 지식으로, 추후 정밀 검증 필요.
+- **정책 변화:** AI 분야의 자동 자산화 수행.
+
+## 🔗 지식 연결 (Graph)
+- **Related Topics:** [[LOD|Level of Detail (LOD)]], [[Texture Atlas]]/Array, [[Draw Call Optimization]]
+- **Projects/Contexts:** 대규모 3D 환경 렌더링(Large-scale environments), Three.js 성능 최적화, Tesseract 엔진(Tesseract Engine)
+- **Contradictions/Notes:** 소스에 따르면 빌보드 임포스터는 GPU 연산량을 획기적으로 줄여주지만, 다각도의 텍스처를 유지해야 하는 메모리 비용 부담이 따르며 각도 전환 시 시각적인 '팝핑(Popping)' 결함이 발생할 수 있습니다 [4].
+
+---
+*Last updated: 2026-04-19*
+
+---
+
+## 🤖 LLM 활용 힌트 (How to Use This Knowledge)
+
+**언제 이 지식을 쓰는가:**
+- *(TODO)*
+
+**언제 쓰면 안 되는가:**
+- *(TODO)*
+
+## 🧪 검증 상태 (Validation)
+
+- **정보 상태:** needs_review
+- **출처 신뢰도:** A
+- **검토 이유:** *(P-Reinforce Phase 1 자동 정규화. 본문 검증 필요.)*
+
+## 🧬 중복 검사 (Duplicate Check)
+
+- **기존 유사 문서:** *(TODO: 인덱서 클러스터 리포트 참조)*
+- **처리 방식:** UPDATE (자동 정규화)
+- **처리 이유:** Phase 1 정규화 — 옛 템플릿/누락 필드 보강.
+
+## 🕓 변경 이력 (Changelog)
+
+| 날짜 | 변경 내용 | 처리 방식 | 신뢰도 |
+|------|-----------|-----------|--------|
+| 2026-05-08 | P-Reinforce Phase 1 정규화 (frontmatter + 헤더 표준화) | UPDATE | A |