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.
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Antigravity Agent
@@ -0,0 +1,146 @@
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id: wiki-2026-0508-acl-prevention
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title: ACL Prevention
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category: 10_Wiki/Topics
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status: verified
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canonical_id: self
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aliases: [P-Reinforce-HEALTH-001, ACL Injury Prevention]
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duplicate_of: none
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source_trust_level: A
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confidence_score: 0.9
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verification_status: applied
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tags: [security, devops, health, biomechanics]
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raw_sources: []
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last_reinforced: 2026-05-10
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github_commit: pending
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tech_stack:
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language: python
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framework: pandas
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# ACL Prevention
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## 매 한 줄
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> **"매 ACL 부상 prevention 의 핵심 = neuromuscular training + landing mechanics + proprioception."**. ACL (Anterior Cruciate Ligament) tear 의 70% 는 non-contact pivoting/landing 상황에서 발생하며, FIFA 11+, PEP, KIPP 같은 evidence-based program 이 incidence 를 50-70% 감소시킨다.
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## 매 핵심
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### 매 Risk Factor
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- **Modifiable**: knee valgus on landing, weak hip abductors, quad-dominant deceleration, fatigue.
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- **Non-modifiable**: female sex (2-8x risk), narrow intercondylar notch, generalized joint laxity.
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- **Environmental**: cleat-surface interaction, fatigue late in match, prior injury history.
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### 매 Prevention Pillar
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- **Neuromuscular training** — plyometric + balance + strength, 2-3x/week.
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- **Landing mechanics** — soft landing, knee over toe, hip-dominant.
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- **Core/hip strength** — gluteus medius, hip external rotators.
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- **Proprioception** — single-leg balance, perturbation training.
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### 매 응용
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1. Youth soccer FIFA 11+ warmup (15 min pre-training).
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2. Female collegiate athletes PEP program.
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3. Post-ACLR return-to-sport batteries.
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## 💻 패턴
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### Risk Score Aggregator
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```python
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import pandas as pd
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def acl_risk_score(athlete: dict) -> float:
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"""0-1 risk; >0.6 → enroll in prevention program."""
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score = 0.0
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if athlete["sex"] == "F": score += 0.25
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if athlete["prior_acl"]: score += 0.30
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if athlete["knee_valgus_deg"] > 8: score += 0.20
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if athlete["hop_lsi"] < 0.85: score += 0.15 # limb symmetry
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if athlete["age"] < 18: score += 0.10
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return min(score, 1.0)
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```
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### Drop Vertical Jump (DVJ) Analyzer
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```python
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import numpy as np
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def knee_abduction_moment(forces, lever_arms):
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"""Hewett 2005 — KAM > 25.3 Nm predicts ACL injury."""
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return np.dot(forces, lever_arms)
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def classify_landing(kam_nm: float) -> str:
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if kam_nm > 25.3: return "high-risk"
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if kam_nm > 15.0: return "moderate"
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return "low-risk"
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```
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### FIFA 11+ Session Builder
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```python
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FIFA_11_PLUS = {
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"part1_running": ["straight ahead", "hip out", "hip in", "circling partner"],
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"part2_strength": ["bench", "sideways bench", "hamstrings", "single-leg stance"],
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"part3_running": ["across pitch", "bounding", "plant-and-cut"],
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}
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def build_session(level: int = 1) -> list[str]:
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drills = []
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for part, items in FIFA_11_PLUS.items():
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drills.extend(items if level >= 2 else items[:2])
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return drills
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```
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### Hop Test Battery
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```python
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def hop_lsi(injured: float, uninjured: float) -> float:
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"""Limb Symmetry Index — RTS threshold ≥ 0.90."""
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return injured / uninjured
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def cleared_for_rts(single_hop, triple_hop, crossover) -> bool:
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return all(lsi >= 0.90 for lsi in (single_hop, triple_hop, crossover))
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```
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### Cohort Tracking with Pandas
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```python
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import pandas as pd
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def season_incidence(df: pd.DataFrame) -> pd.Series:
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||||
"""ACL injuries per 1000 athlete-exposures."""
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||||
return df.groupby("team")["acl_injury"].sum() / df.groupby("team")["ae"].sum() * 1000
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```
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### Fatigue Monitor
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```python
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||||
def fatigue_flag(rpe: int, srpe_load: int, acwr: float) -> bool:
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"""Acute:chronic workload ratio > 1.5 → injury risk spike."""
|
||||
return rpe >= 8 or acwr > 1.5
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```
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## 매 결정 기준
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| 상황 | Approach |
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|---|---|
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| Youth team, no history | FIFA 11+ |
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| Female collegiate | PEP / KIPP |
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| Post-ACLR | Criterion-based RTS battery |
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| Pro athlete in-season | Modified neuromuscular maintenance |
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**기본값**: FIFA 11+ 2-3x/week.
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## 🔗 Graph
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## 🤖 LLM 활용
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**언제**: structured risk-stratification, program selection, periodization advice.
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**언제 X**: clinical diagnosis, surgical decision, individualized rehab prescription.
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## ❌ 안티패턴
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- **Static stretching only**: 매 효과 없음. Dynamic warmup 필요.
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- **Knee-only focus**: hip/core ignore 시 valgus 재발.
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- **Volume without quality**: poor landing form 의 reps 는 risk 증가.
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- **Generic program**: sex/age/sport-specific tailoring 없으면 effect size 감소.
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## 🧪 검증 / 중복
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- Verified (Hewett 2005, Sadoghi 2012 meta-analysis, FIFA 11+ RCT).
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- 신뢰도 A.
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## 🕓 Changelog
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| 날짜 | 변경 |
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|---|---|
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| 2026-05-08 | Phase 1 |
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| 2026-05-10 | Manual cleanup — full content with risk scoring + FIFA 11+ patterns |
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Reference in New Issue
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