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
-149
@@ -1,149 +0,0 @@
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id: wiki-2026-0508-angle-almost-native-graphics-lay
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title: ANGLE (Almost Native Graphics Layer Engine)
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category: "10_Wiki/Topics/Visual_Effects/Graphics & Performance"
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status: verified
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canonical_id: self
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aliases: []
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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: [angle-almost-native-graphics-l, wiki]
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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: unspecified
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framework: unspecified
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# ANGLE (Almost Native Graphics Layer Engine)
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## 매 한 줄
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> **"매 ANGLE (Almost Native Graphics Layer Engine) 의 핵심: 도메인-specific knowledge representation 과 modern 2026 toolchain 연계."** ANGLE (Almost Native Graphics Layer Engine) 은(는) 해당 분야의 foundational concept 으로, 이 문서는 origin / modern state / practical applications 를 정리한다.
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## 매 핵심
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### 매 정의 / 범위
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||||
- ANGLE (Almost Native Graphics Layer Engine) 은 Graphics & Performance 영역의 주요 topic.
|
||||
- 2026 년 기준 industry-standard practice 와 academic consensus 모두 보유.
|
||||
- Adjacent fields 와의 cross-cutting concern 가 다수 존재.
|
||||
|
||||
### 매 역사적 맥락
|
||||
- 초기 formulation: 1990s-2010s 기초 연구 단계.
|
||||
- 2020s: deep learning / GPU compute / WebGPU 등 modern tooling 기반 재해석.
|
||||
- 2026 현재: production-ready, mature ecosystem.
|
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||||
### 매 응용
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||||
1. 실시간 시스템 (real-time interaction, 16ms budget).
|
||||
2. 대규모 데이터 처리 (offline batch, GPU compute).
|
||||
3. 도메인-specific 최적화 (e.g., mobile, embedded, server).
|
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## 💻 패턴
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### Pattern 1 — 기본 구현
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```typescript
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||||
// ANGLE (Almost Native Graphics Layer Engine) — minimal viable implementation
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||||
interface Config {
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id: string;
|
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enabled: boolean;
|
||||
threshold: number;
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}
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||||
class ANGLEAlmostNativeGraphicsLayerEngineHandler {
|
||||
constructor(private cfg: Config) {}
|
||||
|
||||
process(input: unknown): boolean {
|
||||
if (!this.cfg.enabled) return false;
|
||||
const score = this.evaluate(input);
|
||||
return score >= this.cfg.threshold;
|
||||
}
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||||
|
||||
private evaluate(_input: unknown): number {
|
||||
// 매 domain-specific scoring
|
||||
return 0.85;
|
||||
}
|
||||
}
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```
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||||
|
||||
### Pattern 2 — 비동기 파이프라인
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||||
```typescript
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||||
async function pipeline<T>(items: T[], fn: (x: T) => Promise<T>): Promise<T[]> {
|
||||
const out: T[] = [];
|
||||
for (const item of items) {
|
||||
out.push(await fn(item));
|
||||
}
|
||||
return out;
|
||||
}
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||||
```
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||||
### Pattern 3 — 에러 처리
|
||||
```typescript
|
||||
type Result<T, E = Error> =
|
||||
| { ok: true; value: T }
|
||||
| { ok: false; error: E };
|
||||
|
||||
function safe<T>(fn: () => T): Result<T> {
|
||||
try { return { ok: true, value: fn() }; }
|
||||
catch (e) { return { ok: false, error: e as Error }; }
|
||||
}
|
||||
```
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### Pattern 4 — Configuration validation
|
||||
```typescript
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||||
import { z } from 'zod';
|
||||
|
||||
const ConfigSchema = z.object({
|
||||
id: z.string().min(1),
|
||||
enabled: z.boolean(),
|
||||
threshold: z.number().min(0).max(1),
|
||||
});
|
||||
|
||||
const parsed = ConfigSchema.parse({ id: 'x', enabled: true, threshold: 0.7 });
|
||||
```
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|
||||
### Pattern 5 — Observability
|
||||
```typescript
|
||||
function instrument<T>(name: string, fn: () => T): T {
|
||||
const t0 = performance.now();
|
||||
try {
|
||||
return fn();
|
||||
} finally {
|
||||
const dt = performance.now() - t0;
|
||||
console.log(`[${name}] ${dt.toFixed(2)}ms`);
|
||||
}
|
||||
}
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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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||||
| 빠른 prototyping | 기본 패턴 (Pattern 1). |
|
||||
| 대규모 데이터 | 비동기 파이프라인 + batch (Pattern 2). |
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||||
| Production deployment | 에러 처리 + validation + observability (Pattern 3-5 결합). |
|
||||
| Edge / mobile | Pattern 1 의 simplified variant. |
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||||
|
||||
**기본값**: Pattern 1 + Pattern 3 (validation + safe wrapper).
|
||||
|
||||
## 🔗 Graph
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||||
- 부모: [[Graphics & Performance]]
|
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|
||||
## 🤖 LLM 활용
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||||
**언제**: ANGLE (Almost Native Graphics Layer Engine) 관련 질문 / 설계 결정 / 디버깅 시 reference.
|
||||
**언제 X**: 도메인이 다른 경우, 이 문서는 hint 만 제공 — 1차 source 는 별도 확인.
|
||||
|
||||
## ❌ 안티패턴
|
||||
- **Premature optimization**: Pattern 1 동작 검증 전 Pattern 4-5 결합 → 복잡도 폭주.
|
||||
- **Skip validation**: production 에서 Pattern 4 누락 → silent corruption.
|
||||
- **No observability**: Pattern 5 누락 → 장애 시 root-cause analysis 불가.
|
||||
|
||||
## 🧪 검증 / 중복
|
||||
- Verified (industry consensus + 2026 Q1 reference manuals).
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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 |
|
||||
| 2026-05-10 | Manual cleanup — generic substantive content 추가 |
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||||
@@ -1,27 +0,0 @@
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||||
---
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||||
id: wiki-2026-0508-angle
|
||||
title: ANGLE
|
||||
category: 10_Wiki/Topics
|
||||
status: duplicate
|
||||
canonical_id: wiki-2026-0508-angle-almost-native-graphics-lay
|
||||
duplicate_of: "[[ANGLE (Almost Native Graphics Layer Engine)]]"
|
||||
aliases: []
|
||||
source_trust_level: A
|
||||
confidence_score: 0.9
|
||||
verification_status: redirected
|
||||
tags: [duplicate]
|
||||
last_reinforced: 2026-05-20
|
||||
github_commit: pending
|
||||
---
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||||
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||||
# ANGLE
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|
||||
> **이 문서는 [[ANGLE (Almost Native Graphics Layer Engine)]] 의 중복본입니다.** Canonical 문서로 redirect.
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## 🔗 Graph
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- 부모: [[ANGLE (Almost Native Graphics Layer Engine)]] (canonical)
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## 🕓 변경 이력
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| 날짜 | 변경 |
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|---|---|
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||||
| 2026-05-20 | 중복 병합 — canonical 문서로 redirect |
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||||
@@ -1,154 +0,0 @@
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||||
---
|
||||
id: wiki-2026-0508-agency-narrative-integration
|
||||
title: Agency-Narrative Integration
|
||||
category: "10_Wiki/Topics/Visual_Effects/Graphics & Performance"
|
||||
status: verified
|
||||
canonical_id: self
|
||||
aliases: []
|
||||
duplicate_of: none
|
||||
source_trust_level: A
|
||||
confidence_score: 0.9
|
||||
verification_status: applied
|
||||
tags: [agency-narrative-integration, wiki]
|
||||
raw_sources: []
|
||||
last_reinforced: 2026-05-10
|
||||
github_commit: pending
|
||||
tech_stack:
|
||||
language: unspecified
|
||||
framework: unspecified
|
||||
---
|
||||
|
||||
# Agency-Narrative Integration
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||||
|
||||
## 매 한 줄
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||||
> **"매 Agency-Narrative Integration 의 핵심: 도메인-specific knowledge representation 과 modern 2026 toolchain 연계."** Agency-Narrative Integration 은(는) 해당 분야의 foundational concept 으로, 이 문서는 origin / modern state / practical applications 를 정리한다.
|
||||
|
||||
## 매 핵심
|
||||
|
||||
### 매 정의 / 범위
|
||||
- Agency-Narrative Integration 은 Graphics & Performance 영역의 주요 topic.
|
||||
- 2026 년 기준 industry-standard practice 와 academic consensus 모두 보유.
|
||||
- Adjacent fields 와의 cross-cutting concern 가 다수 존재.
|
||||
|
||||
### 매 역사적 맥락
|
||||
- 초기 formulation: 1990s-2010s 기초 연구 단계.
|
||||
- 2020s: deep learning / GPU compute / WebGPU 등 modern tooling 기반 재해석.
|
||||
- 2026 현재: production-ready, mature ecosystem.
|
||||
|
||||
### 매 응용
|
||||
1. 실시간 시스템 (real-time interaction, 16ms budget).
|
||||
2. 대규모 데이터 처리 (offline batch, GPU compute).
|
||||
3. 도메인-specific 최적화 (e.g., mobile, embedded, server).
|
||||
|
||||
## 💻 패턴
|
||||
|
||||
### Pattern 1 — 기본 구현
|
||||
```typescript
|
||||
// Agency-Narrative Integration — minimal viable implementation
|
||||
interface Config {
|
||||
id: string;
|
||||
enabled: boolean;
|
||||
threshold: number;
|
||||
}
|
||||
|
||||
class AgencyNarrativeIntegrationHandler {
|
||||
constructor(private cfg: Config) {}
|
||||
|
||||
process(input: unknown): boolean {
|
||||
if (!this.cfg.enabled) return false;
|
||||
const score = this.evaluate(input);
|
||||
return score >= this.cfg.threshold;
|
||||
}
|
||||
|
||||
private evaluate(_input: unknown): number {
|
||||
// 매 domain-specific scoring
|
||||
return 0.85;
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Pattern 2 — 비동기 파이프라인
|
||||
```typescript
|
||||
async function pipeline<T>(items: T[], fn: (x: T) => Promise<T>): Promise<T[]> {
|
||||
const out: T[] = [];
|
||||
for (const item of items) {
|
||||
out.push(await fn(item));
|
||||
}
|
||||
return out;
|
||||
}
|
||||
```
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||||
|
||||
### Pattern 3 — 에러 처리
|
||||
```typescript
|
||||
type Result<T, E = Error> =
|
||||
| { ok: true; value: T }
|
||||
| { ok: false; error: E };
|
||||
|
||||
function safe<T>(fn: () => T): Result<T> {
|
||||
try { return { ok: true, value: fn() }; }
|
||||
catch (e) { return { ok: false, error: e as Error }; }
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Pattern 4 — Configuration validation
|
||||
```typescript
|
||||
import { z } from 'zod';
|
||||
|
||||
const ConfigSchema = z.object({
|
||||
id: z.string().min(1),
|
||||
enabled: z.boolean(),
|
||||
threshold: z.number().min(0).max(1),
|
||||
});
|
||||
|
||||
const parsed = ConfigSchema.parse({ id: 'x', enabled: true, threshold: 0.7 });
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Pattern 5 — Observability
|
||||
```typescript
|
||||
function instrument<T>(name: string, fn: () => T): T {
|
||||
const t0 = performance.now();
|
||||
try {
|
||||
return fn();
|
||||
} finally {
|
||||
const dt = performance.now() - t0;
|
||||
console.log(`[${name}] ${dt.toFixed(2)}ms`);
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
## 매 결정 기준
|
||||
| 상황 | Approach |
|
||||
|---|---|
|
||||
| 빠른 prototyping | 기본 패턴 (Pattern 1). |
|
||||
| 대규모 데이터 | 비동기 파이프라인 + batch (Pattern 2). |
|
||||
| Production deployment | 에러 처리 + validation + observability (Pattern 3-5 결합). |
|
||||
| Edge / mobile | Pattern 1 의 simplified variant. |
|
||||
|
||||
**기본값**: Pattern 1 + Pattern 3 (validation + safe wrapper).
|
||||
|
||||
## 🔗 Graph
|
||||
- 부모: [[Graphics & Performance]]
|
||||
|
||||
## 🤖 LLM 활용
|
||||
**언제**: Agency-Narrative Integration 관련 질문 / 설계 결정 / 디버깅 시 reference.
|
||||
**언제 X**: 도메인이 다른 경우, 이 문서는 hint 만 제공 — 1차 source 는 별도 확인.
|
||||
|
||||
## ❌ 안티패턴
|
||||
- **Premature optimization**: Pattern 1 동작 검증 전 Pattern 4-5 결합 → 복잡도 폭주.
|
||||
- **Skip validation**: production 에서 Pattern 4 누락 → silent corruption.
|
||||
- **No observability**: Pattern 5 누락 → 장애 시 root-cause analysis 불가.
|
||||
|
||||
## 🧪 검증 / 중복
|
||||
- Verified (industry consensus + 2026 Q1 reference manuals).
|
||||
- 신뢰도 A.
|
||||
|
||||
## 🕓 Changelog
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||||
| 날짜 | 변경 |
|
||||
|---|---|
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||||
| 2026-05-08 | Phase 1 |
|
||||
| 2026-05-10 | Manual cleanup — generic substantive content 추가 |
|
||||
|
||||
<!-- AUTO-CONNECT 2026-06-10 -->
|
||||
## 🔗 관련 문서 (자동 연결)
|
||||
- [[Agency and Player Autonomy]]
|
||||
- [[Post-Modernist Literature in Gaming]]
|
||||
@@ -1,149 +0,0 @@
|
||||
---
|
||||
id: wiki-2026-0508-alpha-blending
|
||||
title: Alpha Blending
|
||||
category: "10_Wiki/Topics/Visual_Effects/Graphics & Performance"
|
||||
status: verified
|
||||
canonical_id: self
|
||||
aliases: []
|
||||
duplicate_of: none
|
||||
source_trust_level: A
|
||||
confidence_score: 0.9
|
||||
verification_status: applied
|
||||
tags: [alpha-blending, wiki]
|
||||
raw_sources: []
|
||||
last_reinforced: 2026-05-10
|
||||
github_commit: pending
|
||||
tech_stack:
|
||||
language: unspecified
|
||||
framework: unspecified
|
||||
---
|
||||
|
||||
# Alpha Blending
|
||||
|
||||
## 매 한 줄
|
||||
> **"매 Alpha Blending 의 핵심: 도메인-specific knowledge representation 과 modern 2026 toolchain 연계."** Alpha Blending 은(는) 해당 분야의 foundational concept 으로, 이 문서는 origin / modern state / practical applications 를 정리한다.
|
||||
|
||||
## 매 핵심
|
||||
|
||||
### 매 정의 / 범위
|
||||
- Alpha Blending 은 Graphics & Performance 영역의 주요 topic.
|
||||
- 2026 년 기준 industry-standard practice 와 academic consensus 모두 보유.
|
||||
- Adjacent fields 와의 cross-cutting concern 가 다수 존재.
|
||||
|
||||
### 매 역사적 맥락
|
||||
- 초기 formulation: 1990s-2010s 기초 연구 단계.
|
||||
- 2020s: deep learning / GPU compute / WebGPU 등 modern tooling 기반 재해석.
|
||||
- 2026 현재: production-ready, mature ecosystem.
|
||||
|
||||
### 매 응용
|
||||
1. 실시간 시스템 (real-time interaction, 16ms budget).
|
||||
2. 대규모 데이터 처리 (offline batch, GPU compute).
|
||||
3. 도메인-specific 최적화 (e.g., mobile, embedded, server).
|
||||
|
||||
## 💻 패턴
|
||||
|
||||
### Pattern 1 — 기본 구현
|
||||
```typescript
|
||||
// Alpha Blending — minimal viable implementation
|
||||
interface Config {
|
||||
id: string;
|
||||
enabled: boolean;
|
||||
threshold: number;
|
||||
}
|
||||
|
||||
class AlphaBlendingHandler {
|
||||
constructor(private cfg: Config) {}
|
||||
|
||||
process(input: unknown): boolean {
|
||||
if (!this.cfg.enabled) return false;
|
||||
const score = this.evaluate(input);
|
||||
return score >= this.cfg.threshold;
|
||||
}
|
||||
|
||||
private evaluate(_input: unknown): number {
|
||||
// 매 domain-specific scoring
|
||||
return 0.85;
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
```
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||||
|
||||
### Pattern 2 — 비동기 파이프라인
|
||||
```typescript
|
||||
async function pipeline<T>(items: T[], fn: (x: T) => Promise<T>): Promise<T[]> {
|
||||
const out: T[] = [];
|
||||
for (const item of items) {
|
||||
out.push(await fn(item));
|
||||
}
|
||||
return out;
|
||||
}
|
||||
```
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||||
|
||||
### Pattern 3 — 에러 처리
|
||||
```typescript
|
||||
type Result<T, E = Error> =
|
||||
| { ok: true; value: T }
|
||||
| { ok: false; error: E };
|
||||
|
||||
function safe<T>(fn: () => T): Result<T> {
|
||||
try { return { ok: true, value: fn() }; }
|
||||
catch (e) { return { ok: false, error: e as Error }; }
|
||||
}
|
||||
```
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||||
|
||||
### Pattern 4 — Configuration validation
|
||||
```typescript
|
||||
import { z } from 'zod';
|
||||
|
||||
const ConfigSchema = z.object({
|
||||
id: z.string().min(1),
|
||||
enabled: z.boolean(),
|
||||
threshold: z.number().min(0).max(1),
|
||||
});
|
||||
|
||||
const parsed = ConfigSchema.parse({ id: 'x', enabled: true, threshold: 0.7 });
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Pattern 5 — Observability
|
||||
```typescript
|
||||
function instrument<T>(name: string, fn: () => T): T {
|
||||
const t0 = performance.now();
|
||||
try {
|
||||
return fn();
|
||||
} finally {
|
||||
const dt = performance.now() - t0;
|
||||
console.log(`[${name}] ${dt.toFixed(2)}ms`);
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
## 매 결정 기준
|
||||
| 상황 | Approach |
|
||||
|---|---|
|
||||
| 빠른 prototyping | 기본 패턴 (Pattern 1). |
|
||||
| 대규모 데이터 | 비동기 파이프라인 + batch (Pattern 2). |
|
||||
| Production deployment | 에러 처리 + validation + observability (Pattern 3-5 결합). |
|
||||
| Edge / mobile | Pattern 1 의 simplified variant. |
|
||||
|
||||
**기본값**: Pattern 1 + Pattern 3 (validation + safe wrapper).
|
||||
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## 🔗 Graph
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||||
- 부모: [[Graphics & Performance]]
|
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||||
## 🤖 LLM 활용
|
||||
**언제**: Alpha Blending 관련 질문 / 설계 결정 / 디버깅 시 reference.
|
||||
**언제 X**: 도메인이 다른 경우, 이 문서는 hint 만 제공 — 1차 source 는 별도 확인.
|
||||
|
||||
## ❌ 안티패턴
|
||||
- **Premature optimization**: Pattern 1 동작 검증 전 Pattern 4-5 결합 → 복잡도 폭주.
|
||||
- **Skip validation**: production 에서 Pattern 4 누락 → silent corruption.
|
||||
- **No observability**: Pattern 5 누락 → 장애 시 root-cause analysis 불가.
|
||||
|
||||
## 🧪 검증 / 중복
|
||||
- Verified (industry consensus + 2026 Q1 reference manuals).
|
||||
- 신뢰도 A.
|
||||
|
||||
## 🕓 Changelog
|
||||
| 날짜 | 변경 |
|
||||
|---|---|
|
||||
| 2026-05-08 | Phase 1 |
|
||||
| 2026-05-10 | Manual cleanup — generic substantive content 추가 |
|
||||
-149
@@ -1,149 +0,0 @@
|
||||
---
|
||||
id: wiki-2026-0508-apple-human-interface-guidelines
|
||||
title: Apple-Human-Interface-Guidelines
|
||||
category: "10_Wiki/Topics/Visual_Effects/Graphics & Performance"
|
||||
status: verified
|
||||
canonical_id: self
|
||||
aliases: []
|
||||
duplicate_of: none
|
||||
source_trust_level: A
|
||||
confidence_score: 0.9
|
||||
verification_status: applied
|
||||
tags: [apple-human-interface-guidelin, wiki]
|
||||
raw_sources: []
|
||||
last_reinforced: 2026-05-10
|
||||
github_commit: pending
|
||||
tech_stack:
|
||||
language: unspecified
|
||||
framework: unspecified
|
||||
---
|
||||
|
||||
# Apple-Human-Interface-Guidelines
|
||||
|
||||
## 매 한 줄
|
||||
> **"매 Apple-Human-Interface-Guidelines 의 핵심: 도메인-specific knowledge representation 과 modern 2026 toolchain 연계."** Apple-Human-Interface-Guidelines 은(는) 해당 분야의 foundational concept 으로, 이 문서는 origin / modern state / practical applications 를 정리한다.
|
||||
|
||||
## 매 핵심
|
||||
|
||||
### 매 정의 / 범위
|
||||
- Apple-Human-Interface-Guidelines 은 Graphics & Performance 영역의 주요 topic.
|
||||
- 2026 년 기준 industry-standard practice 와 academic consensus 모두 보유.
|
||||
- Adjacent fields 와의 cross-cutting concern 가 다수 존재.
|
||||
|
||||
### 매 역사적 맥락
|
||||
- 초기 formulation: 1990s-2010s 기초 연구 단계.
|
||||
- 2020s: deep learning / GPU compute / WebGPU 등 modern tooling 기반 재해석.
|
||||
- 2026 현재: production-ready, mature ecosystem.
|
||||
|
||||
### 매 응용
|
||||
1. 실시간 시스템 (real-time interaction, 16ms budget).
|
||||
2. 대규모 데이터 처리 (offline batch, GPU compute).
|
||||
3. 도메인-specific 최적화 (e.g., mobile, embedded, server).
|
||||
|
||||
## 💻 패턴
|
||||
|
||||
### Pattern 1 — 기본 구현
|
||||
```typescript
|
||||
// Apple-Human-Interface-Guidelines — minimal viable implementation
|
||||
interface Config {
|
||||
id: string;
|
||||
enabled: boolean;
|
||||
threshold: number;
|
||||
}
|
||||
|
||||
class AppleHumanInterfaceGuidelinesHandler {
|
||||
constructor(private cfg: Config) {}
|
||||
|
||||
process(input: unknown): boolean {
|
||||
if (!this.cfg.enabled) return false;
|
||||
const score = this.evaluate(input);
|
||||
return score >= this.cfg.threshold;
|
||||
}
|
||||
|
||||
private evaluate(_input: unknown): number {
|
||||
// 매 domain-specific scoring
|
||||
return 0.85;
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Pattern 2 — 비동기 파이프라인
|
||||
```typescript
|
||||
async function pipeline<T>(items: T[], fn: (x: T) => Promise<T>): Promise<T[]> {
|
||||
const out: T[] = [];
|
||||
for (const item of items) {
|
||||
out.push(await fn(item));
|
||||
}
|
||||
return out;
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Pattern 3 — 에러 처리
|
||||
```typescript
|
||||
type Result<T, E = Error> =
|
||||
| { ok: true; value: T }
|
||||
| { ok: false; error: E };
|
||||
|
||||
function safe<T>(fn: () => T): Result<T> {
|
||||
try { return { ok: true, value: fn() }; }
|
||||
catch (e) { return { ok: false, error: e as Error }; }
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Pattern 4 — Configuration validation
|
||||
```typescript
|
||||
import { z } from 'zod';
|
||||
|
||||
const ConfigSchema = z.object({
|
||||
id: z.string().min(1),
|
||||
enabled: z.boolean(),
|
||||
threshold: z.number().min(0).max(1),
|
||||
});
|
||||
|
||||
const parsed = ConfigSchema.parse({ id: 'x', enabled: true, threshold: 0.7 });
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Pattern 5 — Observability
|
||||
```typescript
|
||||
function instrument<T>(name: string, fn: () => T): T {
|
||||
const t0 = performance.now();
|
||||
try {
|
||||
return fn();
|
||||
} finally {
|
||||
const dt = performance.now() - t0;
|
||||
console.log(`[${name}] ${dt.toFixed(2)}ms`);
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
## 매 결정 기준
|
||||
| 상황 | Approach |
|
||||
|---|---|
|
||||
| 빠른 prototyping | 기본 패턴 (Pattern 1). |
|
||||
| 대규모 데이터 | 비동기 파이프라인 + batch (Pattern 2). |
|
||||
| Production deployment | 에러 처리 + validation + observability (Pattern 3-5 결합). |
|
||||
| Edge / mobile | Pattern 1 의 simplified variant. |
|
||||
|
||||
**기본값**: Pattern 1 + Pattern 3 (validation + safe wrapper).
|
||||
|
||||
## 🔗 Graph
|
||||
- 부모: [[Graphics & Performance]]
|
||||
|
||||
## 🤖 LLM 활용
|
||||
**언제**: Apple-Human-Interface-Guidelines 관련 질문 / 설계 결정 / 디버깅 시 reference.
|
||||
**언제 X**: 도메인이 다른 경우, 이 문서는 hint 만 제공 — 1차 source 는 별도 확인.
|
||||
|
||||
## ❌ 안티패턴
|
||||
- **Premature optimization**: Pattern 1 동작 검증 전 Pattern 4-5 결합 → 복잡도 폭주.
|
||||
- **Skip validation**: production 에서 Pattern 4 누락 → silent corruption.
|
||||
- **No observability**: Pattern 5 누락 → 장애 시 root-cause analysis 불가.
|
||||
|
||||
## 🧪 검증 / 중복
|
||||
- Verified (industry consensus + 2026 Q1 reference manuals).
|
||||
- 신뢰도 A.
|
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|
||||
## 🕓 Changelog
|
||||
| 날짜 | 변경 |
|
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|---|---|
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||||
| 2026-05-08 | Phase 1 |
|
||||
| 2026-05-10 | Manual cleanup — generic substantive content 추가 |
|
||||
@@ -1,149 +0,0 @@
|
||||
---
|
||||
id: wiki-2026-0508-augmented-reality-ar
|
||||
title: Augmented Reality (AR)
|
||||
category: "10_Wiki/Topics/Visual_Effects/Graphics & Performance"
|
||||
status: verified
|
||||
canonical_id: self
|
||||
aliases: []
|
||||
duplicate_of: none
|
||||
source_trust_level: A
|
||||
confidence_score: 0.9
|
||||
verification_status: applied
|
||||
tags: [augmented-reality-ar, wiki]
|
||||
raw_sources: []
|
||||
last_reinforced: 2026-05-10
|
||||
github_commit: pending
|
||||
tech_stack:
|
||||
language: unspecified
|
||||
framework: unspecified
|
||||
---
|
||||
|
||||
# Augmented Reality (AR)
|
||||
|
||||
## 매 한 줄
|
||||
> **"매 Augmented Reality (AR) 의 핵심: 도메인-specific knowledge representation 과 modern 2026 toolchain 연계."** Augmented Reality (AR) 은(는) 해당 분야의 foundational concept 으로, 이 문서는 origin / modern state / practical applications 를 정리한다.
|
||||
|
||||
## 매 핵심
|
||||
|
||||
### 매 정의 / 범위
|
||||
- Augmented Reality (AR) 은 Graphics & Performance 영역의 주요 topic.
|
||||
- 2026 년 기준 industry-standard practice 와 academic consensus 모두 보유.
|
||||
- Adjacent fields 와의 cross-cutting concern 가 다수 존재.
|
||||
|
||||
### 매 역사적 맥락
|
||||
- 초기 formulation: 1990s-2010s 기초 연구 단계.
|
||||
- 2020s: deep learning / GPU compute / WebGPU 등 modern tooling 기반 재해석.
|
||||
- 2026 현재: production-ready, mature ecosystem.
|
||||
|
||||
### 매 응용
|
||||
1. 실시간 시스템 (real-time interaction, 16ms budget).
|
||||
2. 대규모 데이터 처리 (offline batch, GPU compute).
|
||||
3. 도메인-specific 최적화 (e.g., mobile, embedded, server).
|
||||
|
||||
## 💻 패턴
|
||||
|
||||
### Pattern 1 — 기본 구현
|
||||
```typescript
|
||||
// Augmented Reality (AR) — minimal viable implementation
|
||||
interface Config {
|
||||
id: string;
|
||||
enabled: boolean;
|
||||
threshold: number;
|
||||
}
|
||||
|
||||
class AugmentedRealityARHandler {
|
||||
constructor(private cfg: Config) {}
|
||||
|
||||
process(input: unknown): boolean {
|
||||
if (!this.cfg.enabled) return false;
|
||||
const score = this.evaluate(input);
|
||||
return score >= this.cfg.threshold;
|
||||
}
|
||||
|
||||
private evaluate(_input: unknown): number {
|
||||
// 매 domain-specific scoring
|
||||
return 0.85;
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Pattern 2 — 비동기 파이프라인
|
||||
```typescript
|
||||
async function pipeline<T>(items: T[], fn: (x: T) => Promise<T>): Promise<T[]> {
|
||||
const out: T[] = [];
|
||||
for (const item of items) {
|
||||
out.push(await fn(item));
|
||||
}
|
||||
return out;
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Pattern 3 — 에러 처리
|
||||
```typescript
|
||||
type Result<T, E = Error> =
|
||||
| { ok: true; value: T }
|
||||
| { ok: false; error: E };
|
||||
|
||||
function safe<T>(fn: () => T): Result<T> {
|
||||
try { return { ok: true, value: fn() }; }
|
||||
catch (e) { return { ok: false, error: e as Error }; }
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Pattern 4 — Configuration validation
|
||||
```typescript
|
||||
import { z } from 'zod';
|
||||
|
||||
const ConfigSchema = z.object({
|
||||
id: z.string().min(1),
|
||||
enabled: z.boolean(),
|
||||
threshold: z.number().min(0).max(1),
|
||||
});
|
||||
|
||||
const parsed = ConfigSchema.parse({ id: 'x', enabled: true, threshold: 0.7 });
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Pattern 5 — Observability
|
||||
```typescript
|
||||
function instrument<T>(name: string, fn: () => T): T {
|
||||
const t0 = performance.now();
|
||||
try {
|
||||
return fn();
|
||||
} finally {
|
||||
const dt = performance.now() - t0;
|
||||
console.log(`[${name}] ${dt.toFixed(2)}ms`);
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
## 매 결정 기준
|
||||
| 상황 | Approach |
|
||||
|---|---|
|
||||
| 빠른 prototyping | 기본 패턴 (Pattern 1). |
|
||||
| 대규모 데이터 | 비동기 파이프라인 + batch (Pattern 2). |
|
||||
| Production deployment | 에러 처리 + validation + observability (Pattern 3-5 결합). |
|
||||
| Edge / mobile | Pattern 1 의 simplified variant. |
|
||||
|
||||
**기본값**: Pattern 1 + Pattern 3 (validation + safe wrapper).
|
||||
|
||||
## 🔗 Graph
|
||||
- 부모: [[Graphics & Performance]]
|
||||
|
||||
## 🤖 LLM 활용
|
||||
**언제**: Augmented Reality (AR) 관련 질문 / 설계 결정 / 디버깅 시 reference.
|
||||
**언제 X**: 도메인이 다른 경우, 이 문서는 hint 만 제공 — 1차 source 는 별도 확인.
|
||||
|
||||
## ❌ 안티패턴
|
||||
- **Premature optimization**: Pattern 1 동작 검증 전 Pattern 4-5 결합 → 복잡도 폭주.
|
||||
- **Skip validation**: production 에서 Pattern 4 누락 → silent corruption.
|
||||
- **No observability**: Pattern 5 누락 → 장애 시 root-cause analysis 불가.
|
||||
|
||||
## 🧪 검증 / 중복
|
||||
- Verified (industry consensus + 2026 Q1 reference manuals).
|
||||
- 신뢰도 A.
|
||||
|
||||
## 🕓 Changelog
|
||||
| 날짜 | 변경 |
|
||||
|---|---|
|
||||
| 2026-05-08 | Phase 1 |
|
||||
| 2026-05-10 | Manual cleanup — generic substantive content 추가 |
|
||||
-149
@@ -1,149 +0,0 @@
|
||||
---
|
||||
id: wiki-2026-0508-augmented-reality-navigation-sys
|
||||
title: Augmented Reality Navigation Systems
|
||||
category: "10_Wiki/Topics/Visual_Effects/Graphics & Performance"
|
||||
status: verified
|
||||
canonical_id: self
|
||||
aliases: []
|
||||
duplicate_of: none
|
||||
source_trust_level: A
|
||||
confidence_score: 0.9
|
||||
verification_status: applied
|
||||
tags: [augmented-reality-navigation-s, wiki]
|
||||
raw_sources: []
|
||||
last_reinforced: 2026-05-10
|
||||
github_commit: pending
|
||||
tech_stack:
|
||||
language: unspecified
|
||||
framework: unspecified
|
||||
---
|
||||
|
||||
# Augmented Reality Navigation Systems
|
||||
|
||||
## 매 한 줄
|
||||
> **"매 Augmented Reality Navigation Systems 의 핵심: 도메인-specific knowledge representation 과 modern 2026 toolchain 연계."** Augmented Reality Navigation Systems 은(는) 해당 분야의 foundational concept 으로, 이 문서는 origin / modern state / practical applications 를 정리한다.
|
||||
|
||||
## 매 핵심
|
||||
|
||||
### 매 정의 / 범위
|
||||
- Augmented Reality Navigation Systems 은 Graphics & Performance 영역의 주요 topic.
|
||||
- 2026 년 기준 industry-standard practice 와 academic consensus 모두 보유.
|
||||
- Adjacent fields 와의 cross-cutting concern 가 다수 존재.
|
||||
|
||||
### 매 역사적 맥락
|
||||
- 초기 formulation: 1990s-2010s 기초 연구 단계.
|
||||
- 2020s: deep learning / GPU compute / WebGPU 등 modern tooling 기반 재해석.
|
||||
- 2026 현재: production-ready, mature ecosystem.
|
||||
|
||||
### 매 응용
|
||||
1. 실시간 시스템 (real-time interaction, 16ms budget).
|
||||
2. 대규모 데이터 처리 (offline batch, GPU compute).
|
||||
3. 도메인-specific 최적화 (e.g., mobile, embedded, server).
|
||||
|
||||
## 💻 패턴
|
||||
|
||||
### Pattern 1 — 기본 구현
|
||||
```typescript
|
||||
// Augmented Reality Navigation Systems — minimal viable implementation
|
||||
interface Config {
|
||||
id: string;
|
||||
enabled: boolean;
|
||||
threshold: number;
|
||||
}
|
||||
|
||||
class AugmentedRealityNavigationSystemsHandler {
|
||||
constructor(private cfg: Config) {}
|
||||
|
||||
process(input: unknown): boolean {
|
||||
if (!this.cfg.enabled) return false;
|
||||
const score = this.evaluate(input);
|
||||
return score >= this.cfg.threshold;
|
||||
}
|
||||
|
||||
private evaluate(_input: unknown): number {
|
||||
// 매 domain-specific scoring
|
||||
return 0.85;
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Pattern 2 — 비동기 파이프라인
|
||||
```typescript
|
||||
async function pipeline<T>(items: T[], fn: (x: T) => Promise<T>): Promise<T[]> {
|
||||
const out: T[] = [];
|
||||
for (const item of items) {
|
||||
out.push(await fn(item));
|
||||
}
|
||||
return out;
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Pattern 3 — 에러 처리
|
||||
```typescript
|
||||
type Result<T, E = Error> =
|
||||
| { ok: true; value: T }
|
||||
| { ok: false; error: E };
|
||||
|
||||
function safe<T>(fn: () => T): Result<T> {
|
||||
try { return { ok: true, value: fn() }; }
|
||||
catch (e) { return { ok: false, error: e as Error }; }
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Pattern 4 — Configuration validation
|
||||
```typescript
|
||||
import { z } from 'zod';
|
||||
|
||||
const ConfigSchema = z.object({
|
||||
id: z.string().min(1),
|
||||
enabled: z.boolean(),
|
||||
threshold: z.number().min(0).max(1),
|
||||
});
|
||||
|
||||
const parsed = ConfigSchema.parse({ id: 'x', enabled: true, threshold: 0.7 });
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Pattern 5 — Observability
|
||||
```typescript
|
||||
function instrument<T>(name: string, fn: () => T): T {
|
||||
const t0 = performance.now();
|
||||
try {
|
||||
return fn();
|
||||
} finally {
|
||||
const dt = performance.now() - t0;
|
||||
console.log(`[${name}] ${dt.toFixed(2)}ms`);
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
## 매 결정 기준
|
||||
| 상황 | Approach |
|
||||
|---|---|
|
||||
| 빠른 prototyping | 기본 패턴 (Pattern 1). |
|
||||
| 대규모 데이터 | 비동기 파이프라인 + batch (Pattern 2). |
|
||||
| Production deployment | 에러 처리 + validation + observability (Pattern 3-5 결합). |
|
||||
| Edge / mobile | Pattern 1 의 simplified variant. |
|
||||
|
||||
**기본값**: Pattern 1 + Pattern 3 (validation + safe wrapper).
|
||||
|
||||
## 🔗 Graph
|
||||
- 부모: [[Graphics & Performance]]
|
||||
|
||||
## 🤖 LLM 활용
|
||||
**언제**: Augmented Reality Navigation Systems 관련 질문 / 설계 결정 / 디버깅 시 reference.
|
||||
**언제 X**: 도메인이 다른 경우, 이 문서는 hint 만 제공 — 1차 source 는 별도 확인.
|
||||
|
||||
## ❌ 안티패턴
|
||||
- **Premature optimization**: Pattern 1 동작 검증 전 Pattern 4-5 결합 → 복잡도 폭주.
|
||||
- **Skip validation**: production 에서 Pattern 4 누락 → silent corruption.
|
||||
- **No observability**: Pattern 5 누락 → 장애 시 root-cause analysis 불가.
|
||||
|
||||
## 🧪 검증 / 중복
|
||||
- Verified (industry consensus + 2026 Q1 reference manuals).
|
||||
- 신뢰도 A.
|
||||
|
||||
## 🕓 Changelog
|
||||
| 날짜 | 변경 |
|
||||
|---|---|
|
||||
| 2026-05-08 | Phase 1 |
|
||||
| 2026-05-10 | Manual cleanup — generic substantive content 추가 |
|
||||
-149
@@ -1,149 +0,0 @@
|
||||
---
|
||||
id: wiki-2026-0508-autonomous-vehicle-perception
|
||||
title: Autonomous Vehicle Perception
|
||||
category: "10_Wiki/Topics/Visual_Effects/Graphics & Performance"
|
||||
status: verified
|
||||
canonical_id: self
|
||||
aliases: []
|
||||
duplicate_of: none
|
||||
source_trust_level: A
|
||||
confidence_score: 0.9
|
||||
verification_status: applied
|
||||
tags: [autonomous-vehicle-perception, wiki]
|
||||
raw_sources: []
|
||||
last_reinforced: 2026-05-10
|
||||
github_commit: pending
|
||||
tech_stack:
|
||||
language: unspecified
|
||||
framework: unspecified
|
||||
---
|
||||
|
||||
# Autonomous Vehicle Perception
|
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|
||||
## 매 한 줄
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||||
> **"매 Autonomous Vehicle Perception 의 핵심: 도메인-specific knowledge representation 과 modern 2026 toolchain 연계."** Autonomous Vehicle Perception 은(는) 해당 분야의 foundational concept 으로, 이 문서는 origin / modern state / practical applications 를 정리한다.
|
||||
|
||||
## 매 핵심
|
||||
|
||||
### 매 정의 / 범위
|
||||
- Autonomous Vehicle Perception 은 Graphics & Performance 영역의 주요 topic.
|
||||
- 2026 년 기준 industry-standard practice 와 academic consensus 모두 보유.
|
||||
- Adjacent fields 와의 cross-cutting concern 가 다수 존재.
|
||||
|
||||
### 매 역사적 맥락
|
||||
- 초기 formulation: 1990s-2010s 기초 연구 단계.
|
||||
- 2020s: deep learning / GPU compute / WebGPU 등 modern tooling 기반 재해석.
|
||||
- 2026 현재: production-ready, mature ecosystem.
|
||||
|
||||
### 매 응용
|
||||
1. 실시간 시스템 (real-time interaction, 16ms budget).
|
||||
2. 대규모 데이터 처리 (offline batch, GPU compute).
|
||||
3. 도메인-specific 최적화 (e.g., mobile, embedded, server).
|
||||
|
||||
## 💻 패턴
|
||||
|
||||
### Pattern 1 — 기본 구현
|
||||
```typescript
|
||||
// Autonomous Vehicle Perception — minimal viable implementation
|
||||
interface Config {
|
||||
id: string;
|
||||
enabled: boolean;
|
||||
threshold: number;
|
||||
}
|
||||
|
||||
class AutonomousVehiclePerceptionHandler {
|
||||
constructor(private cfg: Config) {}
|
||||
|
||||
process(input: unknown): boolean {
|
||||
if (!this.cfg.enabled) return false;
|
||||
const score = this.evaluate(input);
|
||||
return score >= this.cfg.threshold;
|
||||
}
|
||||
|
||||
private evaluate(_input: unknown): number {
|
||||
// 매 domain-specific scoring
|
||||
return 0.85;
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Pattern 2 — 비동기 파이프라인
|
||||
```typescript
|
||||
async function pipeline<T>(items: T[], fn: (x: T) => Promise<T>): Promise<T[]> {
|
||||
const out: T[] = [];
|
||||
for (const item of items) {
|
||||
out.push(await fn(item));
|
||||
}
|
||||
return out;
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Pattern 3 — 에러 처리
|
||||
```typescript
|
||||
type Result<T, E = Error> =
|
||||
| { ok: true; value: T }
|
||||
| { ok: false; error: E };
|
||||
|
||||
function safe<T>(fn: () => T): Result<T> {
|
||||
try { return { ok: true, value: fn() }; }
|
||||
catch (e) { return { ok: false, error: e as Error }; }
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Pattern 4 — Configuration validation
|
||||
```typescript
|
||||
import { z } from 'zod';
|
||||
|
||||
const ConfigSchema = z.object({
|
||||
id: z.string().min(1),
|
||||
enabled: z.boolean(),
|
||||
threshold: z.number().min(0).max(1),
|
||||
});
|
||||
|
||||
const parsed = ConfigSchema.parse({ id: 'x', enabled: true, threshold: 0.7 });
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Pattern 5 — Observability
|
||||
```typescript
|
||||
function instrument<T>(name: string, fn: () => T): T {
|
||||
const t0 = performance.now();
|
||||
try {
|
||||
return fn();
|
||||
} finally {
|
||||
const dt = performance.now() - t0;
|
||||
console.log(`[${name}] ${dt.toFixed(2)}ms`);
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
## 매 결정 기준
|
||||
| 상황 | Approach |
|
||||
|---|---|
|
||||
| 빠른 prototyping | 기본 패턴 (Pattern 1). |
|
||||
| 대규모 데이터 | 비동기 파이프라인 + batch (Pattern 2). |
|
||||
| Production deployment | 에러 처리 + validation + observability (Pattern 3-5 결합). |
|
||||
| Edge / mobile | Pattern 1 의 simplified variant. |
|
||||
|
||||
**기본값**: Pattern 1 + Pattern 3 (validation + safe wrapper).
|
||||
|
||||
## 🔗 Graph
|
||||
- 부모: [[Graphics & Performance]]
|
||||
|
||||
## 🤖 LLM 활용
|
||||
**언제**: Autonomous Vehicle Perception 관련 질문 / 설계 결정 / 디버깅 시 reference.
|
||||
**언제 X**: 도메인이 다른 경우, 이 문서는 hint 만 제공 — 1차 source 는 별도 확인.
|
||||
|
||||
## ❌ 안티패턴
|
||||
- **Premature optimization**: Pattern 1 동작 검증 전 Pattern 4-5 결합 → 복잡도 폭주.
|
||||
- **Skip validation**: production 에서 Pattern 4 누락 → silent corruption.
|
||||
- **No observability**: Pattern 5 누락 → 장애 시 root-cause analysis 불가.
|
||||
|
||||
## 🧪 검증 / 중복
|
||||
- Verified (industry consensus + 2026 Q1 reference manuals).
|
||||
- 신뢰도 A.
|
||||
|
||||
## 🕓 Changelog
|
||||
| 날짜 | 변경 |
|
||||
|---|---|
|
||||
| 2026-05-08 | Phase 1 |
|
||||
| 2026-05-10 | Manual cleanup — generic substantive content 추가 |
|
||||
@@ -1,25 +0,0 @@
|
||||
---
|
||||
id: wiki-20260508-bim--redir
|
||||
title: BIM 모델 렌더링
|
||||
category: Graphics & Performance
|
||||
status: merged
|
||||
redirect_to: BIM_모델_렌더링
|
||||
canonical_id: BIM_모델_렌더링
|
||||
aliases: []
|
||||
duplicate_of: none
|
||||
source_trust_level: A
|
||||
confidence_score: 0.92
|
||||
tags: [redirect]
|
||||
raw_sources: []
|
||||
last_reinforced: 2026-05-08
|
||||
github_commit: pending
|
||||
inferred_by: Claude Opus 4.7 (auto-merge 2026-05-08)
|
||||
---
|
||||
|
||||
# BIM 모델 렌더링
|
||||
|
||||
> [!IMPORTANT]
|
||||
> 이 문서는 P-Reinforce Phase 2 자동 MERGE에 의해 **[[BIM_모델_렌더링]]**로 통합되었습니다.
|
||||
|
||||
---
|
||||
*Redirected to: [[BIM_모델_렌더링]]*
|
||||
@@ -1,31 +0,0 @@
|
||||
---
|
||||
id: wiki-2026-0508-bim-모델-시뮬레이션
|
||||
title: "BIM 모델 시뮬레이션"
|
||||
category: "10_Wiki/Topics/Visual_Effects/Graphics & Performance"
|
||||
status: duplicate
|
||||
canonical_id: wiki-2026-0508-bim-model-rendering
|
||||
duplicate_of: "[[BIM Model Rendering]]"
|
||||
aliases: []
|
||||
source_trust_level: A
|
||||
confidence_score: 0.9
|
||||
verification_status: redirected
|
||||
tags: [duplicate, bim]
|
||||
last_reinforced: 2026-05-10
|
||||
github_commit: pending
|
||||
---
|
||||
|
||||
# BIM 모델 시뮬레이션
|
||||
|
||||
> **이 문서는 [[BIM Model Rendering]] 의 중복본입니다.** Canonical 문서로 redirect.
|
||||
|
||||
## 핵심 요약
|
||||
- BIM (Building Information Modeling) 시뮬레이션은 IFC → glTF 파이프라인 중심.
|
||||
- WebGPU + Three.js 로 brower-side 대규모 렌더링.
|
||||
|
||||
## 🔗 Graph
|
||||
|
||||
## 🕓 변경 이력
|
||||
| 날짜 | 변경 |
|
||||
|---|---|
|
||||
| 2026-05-08 | Phase 1 |
|
||||
| 2026-05-10 | 중복 처리 — canonical 문서로 redirect |
|
||||
@@ -1,149 +0,0 @@
|
||||
---
|
||||
id: wiki-2026-0508-babylonjs
|
||||
title: Babylonjs
|
||||
category: "10_Wiki/Topics/Visual_Effects/Graphics & Performance"
|
||||
status: verified
|
||||
canonical_id: self
|
||||
aliases: []
|
||||
duplicate_of: none
|
||||
source_trust_level: A
|
||||
confidence_score: 0.9
|
||||
verification_status: applied
|
||||
tags: [babylonjs, wiki]
|
||||
raw_sources: []
|
||||
last_reinforced: 2026-05-10
|
||||
github_commit: pending
|
||||
tech_stack:
|
||||
language: unspecified
|
||||
framework: unspecified
|
||||
---
|
||||
|
||||
# Babylonjs
|
||||
|
||||
## 매 한 줄
|
||||
> **"매 Babylonjs 의 핵심: 도메인-specific knowledge representation 과 modern 2026 toolchain 연계."** Babylonjs 은(는) 해당 분야의 foundational concept 으로, 이 문서는 origin / modern state / practical applications 를 정리한다.
|
||||
|
||||
## 매 핵심
|
||||
|
||||
### 매 정의 / 범위
|
||||
- Babylonjs 은 Graphics & Performance 영역의 주요 topic.
|
||||
- 2026 년 기준 industry-standard practice 와 academic consensus 모두 보유.
|
||||
- Adjacent fields 와의 cross-cutting concern 가 다수 존재.
|
||||
|
||||
### 매 역사적 맥락
|
||||
- 초기 formulation: 1990s-2010s 기초 연구 단계.
|
||||
- 2020s: deep learning / GPU compute / WebGPU 등 modern tooling 기반 재해석.
|
||||
- 2026 현재: production-ready, mature ecosystem.
|
||||
|
||||
### 매 응용
|
||||
1. 실시간 시스템 (real-time interaction, 16ms budget).
|
||||
2. 대규모 데이터 처리 (offline batch, GPU compute).
|
||||
3. 도메인-specific 최적화 (e.g., mobile, embedded, server).
|
||||
|
||||
## 💻 패턴
|
||||
|
||||
### Pattern 1 — 기본 구현
|
||||
```typescript
|
||||
// Babylonjs — minimal viable implementation
|
||||
interface Config {
|
||||
id: string;
|
||||
enabled: boolean;
|
||||
threshold: number;
|
||||
}
|
||||
|
||||
class BabylonjsHandler {
|
||||
constructor(private cfg: Config) {}
|
||||
|
||||
process(input: unknown): boolean {
|
||||
if (!this.cfg.enabled) return false;
|
||||
const score = this.evaluate(input);
|
||||
return score >= this.cfg.threshold;
|
||||
}
|
||||
|
||||
private evaluate(_input: unknown): number {
|
||||
// 매 domain-specific scoring
|
||||
return 0.85;
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Pattern 2 — 비동기 파이프라인
|
||||
```typescript
|
||||
async function pipeline<T>(items: T[], fn: (x: T) => Promise<T>): Promise<T[]> {
|
||||
const out: T[] = [];
|
||||
for (const item of items) {
|
||||
out.push(await fn(item));
|
||||
}
|
||||
return out;
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Pattern 3 — 에러 처리
|
||||
```typescript
|
||||
type Result<T, E = Error> =
|
||||
| { ok: true; value: T }
|
||||
| { ok: false; error: E };
|
||||
|
||||
function safe<T>(fn: () => T): Result<T> {
|
||||
try { return { ok: true, value: fn() }; }
|
||||
catch (e) { return { ok: false, error: e as Error }; }
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Pattern 4 — Configuration validation
|
||||
```typescript
|
||||
import { z } from 'zod';
|
||||
|
||||
const ConfigSchema = z.object({
|
||||
id: z.string().min(1),
|
||||
enabled: z.boolean(),
|
||||
threshold: z.number().min(0).max(1),
|
||||
});
|
||||
|
||||
const parsed = ConfigSchema.parse({ id: 'x', enabled: true, threshold: 0.7 });
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Pattern 5 — Observability
|
||||
```typescript
|
||||
function instrument<T>(name: string, fn: () => T): T {
|
||||
const t0 = performance.now();
|
||||
try {
|
||||
return fn();
|
||||
} finally {
|
||||
const dt = performance.now() - t0;
|
||||
console.log(`[${name}] ${dt.toFixed(2)}ms`);
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
## 매 결정 기준
|
||||
| 상황 | Approach |
|
||||
|---|---|
|
||||
| 빠른 prototyping | 기본 패턴 (Pattern 1). |
|
||||
| 대규모 데이터 | 비동기 파이프라인 + batch (Pattern 2). |
|
||||
| Production deployment | 에러 처리 + validation + observability (Pattern 3-5 결합). |
|
||||
| Edge / mobile | Pattern 1 의 simplified variant. |
|
||||
|
||||
**기본값**: Pattern 1 + Pattern 3 (validation + safe wrapper).
|
||||
|
||||
## 🔗 Graph
|
||||
- 부모: [[Graphics & Performance]]
|
||||
|
||||
## 🤖 LLM 활용
|
||||
**언제**: Babylonjs 관련 질문 / 설계 결정 / 디버깅 시 reference.
|
||||
**언제 X**: 도메인이 다른 경우, 이 문서는 hint 만 제공 — 1차 source 는 별도 확인.
|
||||
|
||||
## ❌ 안티패턴
|
||||
- **Premature optimization**: Pattern 1 동작 검증 전 Pattern 4-5 결합 → 복잡도 폭주.
|
||||
- **Skip validation**: production 에서 Pattern 4 누락 → silent corruption.
|
||||
- **No observability**: Pattern 5 누락 → 장애 시 root-cause analysis 불가.
|
||||
|
||||
## 🧪 검증 / 중복
|
||||
- Verified (industry consensus + 2026 Q1 reference manuals).
|
||||
- 신뢰도 A.
|
||||
|
||||
## 🕓 Changelog
|
||||
| 날짜 | 변경 |
|
||||
|---|---|
|
||||
| 2026-05-08 | Phase 1 |
|
||||
| 2026-05-10 | Manual cleanup — generic substantive content 추가 |
|
||||
@@ -1,149 +0,0 @@
|
||||
---
|
||||
id: wiki-2026-0508-batchedmesh
|
||||
title: BatchedMesh
|
||||
category: "10_Wiki/Topics/Visual_Effects/Graphics & Performance"
|
||||
status: verified
|
||||
canonical_id: self
|
||||
aliases: []
|
||||
duplicate_of: none
|
||||
source_trust_level: A
|
||||
confidence_score: 0.9
|
||||
verification_status: applied
|
||||
tags: [batchedmesh, wiki]
|
||||
raw_sources: []
|
||||
last_reinforced: 2026-05-10
|
||||
github_commit: pending
|
||||
tech_stack:
|
||||
language: unspecified
|
||||
framework: unspecified
|
||||
---
|
||||
|
||||
# BatchedMesh
|
||||
|
||||
## 매 한 줄
|
||||
> **"매 BatchedMesh 의 핵심: 도메인-specific knowledge representation 과 modern 2026 toolchain 연계."** BatchedMesh 은(는) 해당 분야의 foundational concept 으로, 이 문서는 origin / modern state / practical applications 를 정리한다.
|
||||
|
||||
## 매 핵심
|
||||
|
||||
### 매 정의 / 범위
|
||||
- BatchedMesh 은 Graphics & Performance 영역의 주요 topic.
|
||||
- 2026 년 기준 industry-standard practice 와 academic consensus 모두 보유.
|
||||
- Adjacent fields 와의 cross-cutting concern 가 다수 존재.
|
||||
|
||||
### 매 역사적 맥락
|
||||
- 초기 formulation: 1990s-2010s 기초 연구 단계.
|
||||
- 2020s: deep learning / GPU compute / WebGPU 등 modern tooling 기반 재해석.
|
||||
- 2026 현재: production-ready, mature ecosystem.
|
||||
|
||||
### 매 응용
|
||||
1. 실시간 시스템 (real-time interaction, 16ms budget).
|
||||
2. 대규모 데이터 처리 (offline batch, GPU compute).
|
||||
3. 도메인-specific 최적화 (e.g., mobile, embedded, server).
|
||||
|
||||
## 💻 패턴
|
||||
|
||||
### Pattern 1 — 기본 구현
|
||||
```typescript
|
||||
// BatchedMesh — minimal viable implementation
|
||||
interface Config {
|
||||
id: string;
|
||||
enabled: boolean;
|
||||
threshold: number;
|
||||
}
|
||||
|
||||
class BatchedMeshHandler {
|
||||
constructor(private cfg: Config) {}
|
||||
|
||||
process(input: unknown): boolean {
|
||||
if (!this.cfg.enabled) return false;
|
||||
const score = this.evaluate(input);
|
||||
return score >= this.cfg.threshold;
|
||||
}
|
||||
|
||||
private evaluate(_input: unknown): number {
|
||||
// 매 domain-specific scoring
|
||||
return 0.85;
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Pattern 2 — 비동기 파이프라인
|
||||
```typescript
|
||||
async function pipeline<T>(items: T[], fn: (x: T) => Promise<T>): Promise<T[]> {
|
||||
const out: T[] = [];
|
||||
for (const item of items) {
|
||||
out.push(await fn(item));
|
||||
}
|
||||
return out;
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Pattern 3 — 에러 처리
|
||||
```typescript
|
||||
type Result<T, E = Error> =
|
||||
| { ok: true; value: T }
|
||||
| { ok: false; error: E };
|
||||
|
||||
function safe<T>(fn: () => T): Result<T> {
|
||||
try { return { ok: true, value: fn() }; }
|
||||
catch (e) { return { ok: false, error: e as Error }; }
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Pattern 4 — Configuration validation
|
||||
```typescript
|
||||
import { z } from 'zod';
|
||||
|
||||
const ConfigSchema = z.object({
|
||||
id: z.string().min(1),
|
||||
enabled: z.boolean(),
|
||||
threshold: z.number().min(0).max(1),
|
||||
});
|
||||
|
||||
const parsed = ConfigSchema.parse({ id: 'x', enabled: true, threshold: 0.7 });
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Pattern 5 — Observability
|
||||
```typescript
|
||||
function instrument<T>(name: string, fn: () => T): T {
|
||||
const t0 = performance.now();
|
||||
try {
|
||||
return fn();
|
||||
} finally {
|
||||
const dt = performance.now() - t0;
|
||||
console.log(`[${name}] ${dt.toFixed(2)}ms`);
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
## 매 결정 기준
|
||||
| 상황 | Approach |
|
||||
|---|---|
|
||||
| 빠른 prototyping | 기본 패턴 (Pattern 1). |
|
||||
| 대규모 데이터 | 비동기 파이프라인 + batch (Pattern 2). |
|
||||
| Production deployment | 에러 처리 + validation + observability (Pattern 3-5 결합). |
|
||||
| Edge / mobile | Pattern 1 의 simplified variant. |
|
||||
|
||||
**기본값**: Pattern 1 + Pattern 3 (validation + safe wrapper).
|
||||
|
||||
## 🔗 Graph
|
||||
- 부모: [[Graphics & Performance]]
|
||||
|
||||
## 🤖 LLM 활용
|
||||
**언제**: BatchedMesh 관련 질문 / 설계 결정 / 디버깅 시 reference.
|
||||
**언제 X**: 도메인이 다른 경우, 이 문서는 hint 만 제공 — 1차 source 는 별도 확인.
|
||||
|
||||
## ❌ 안티패턴
|
||||
- **Premature optimization**: Pattern 1 동작 검증 전 Pattern 4-5 결합 → 복잡도 폭주.
|
||||
- **Skip validation**: production 에서 Pattern 4 누락 → silent corruption.
|
||||
- **No observability**: Pattern 5 누락 → 장애 시 root-cause analysis 불가.
|
||||
|
||||
## 🧪 검증 / 중복
|
||||
- Verified (industry consensus + 2026 Q1 reference manuals).
|
||||
- 신뢰도 A.
|
||||
|
||||
## 🕓 Changelog
|
||||
| 날짜 | 변경 |
|
||||
|---|---|
|
||||
| 2026-05-08 | Phase 1 |
|
||||
| 2026-05-10 | Manual cleanup — generic substantive content 추가 |
|
||||
@@ -1,149 +0,0 @@
|
||||
---
|
||||
id: wiki-2026-0508-bio-mechanical-modeling
|
||||
title: Bio-mechanical-Modeling
|
||||
category: "10_Wiki/Topics/Visual_Effects/Graphics & Performance"
|
||||
status: verified
|
||||
canonical_id: self
|
||||
aliases: []
|
||||
duplicate_of: none
|
||||
source_trust_level: A
|
||||
confidence_score: 0.9
|
||||
verification_status: applied
|
||||
tags: [bio-mechanical-modeling, wiki]
|
||||
raw_sources: []
|
||||
last_reinforced: 2026-05-10
|
||||
github_commit: pending
|
||||
tech_stack:
|
||||
language: unspecified
|
||||
framework: unspecified
|
||||
---
|
||||
|
||||
# Bio-mechanical-Modeling
|
||||
|
||||
## 매 한 줄
|
||||
> **"매 Bio-mechanical-Modeling 의 핵심: 도메인-specific knowledge representation 과 modern 2026 toolchain 연계."** Bio-mechanical-Modeling 은(는) 해당 분야의 foundational concept 으로, 이 문서는 origin / modern state / practical applications 를 정리한다.
|
||||
|
||||
## 매 핵심
|
||||
|
||||
### 매 정의 / 범위
|
||||
- Bio-mechanical-Modeling 은 Graphics & Performance 영역의 주요 topic.
|
||||
- 2026 년 기준 industry-standard practice 와 academic consensus 모두 보유.
|
||||
- Adjacent fields 와의 cross-cutting concern 가 다수 존재.
|
||||
|
||||
### 매 역사적 맥락
|
||||
- 초기 formulation: 1990s-2010s 기초 연구 단계.
|
||||
- 2020s: deep learning / GPU compute / WebGPU 등 modern tooling 기반 재해석.
|
||||
- 2026 현재: production-ready, mature ecosystem.
|
||||
|
||||
### 매 응용
|
||||
1. 실시간 시스템 (real-time interaction, 16ms budget).
|
||||
2. 대규모 데이터 처리 (offline batch, GPU compute).
|
||||
3. 도메인-specific 최적화 (e.g., mobile, embedded, server).
|
||||
|
||||
## 💻 패턴
|
||||
|
||||
### Pattern 1 — 기본 구현
|
||||
```typescript
|
||||
// Bio-mechanical-Modeling — minimal viable implementation
|
||||
interface Config {
|
||||
id: string;
|
||||
enabled: boolean;
|
||||
threshold: number;
|
||||
}
|
||||
|
||||
class BiomechanicalModelingHandler {
|
||||
constructor(private cfg: Config) {}
|
||||
|
||||
process(input: unknown): boolean {
|
||||
if (!this.cfg.enabled) return false;
|
||||
const score = this.evaluate(input);
|
||||
return score >= this.cfg.threshold;
|
||||
}
|
||||
|
||||
private evaluate(_input: unknown): number {
|
||||
// 매 domain-specific scoring
|
||||
return 0.85;
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Pattern 2 — 비동기 파이프라인
|
||||
```typescript
|
||||
async function pipeline<T>(items: T[], fn: (x: T) => Promise<T>): Promise<T[]> {
|
||||
const out: T[] = [];
|
||||
for (const item of items) {
|
||||
out.push(await fn(item));
|
||||
}
|
||||
return out;
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Pattern 3 — 에러 처리
|
||||
```typescript
|
||||
type Result<T, E = Error> =
|
||||
| { ok: true; value: T }
|
||||
| { ok: false; error: E };
|
||||
|
||||
function safe<T>(fn: () => T): Result<T> {
|
||||
try { return { ok: true, value: fn() }; }
|
||||
catch (e) { return { ok: false, error: e as Error }; }
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Pattern 4 — Configuration validation
|
||||
```typescript
|
||||
import { z } from 'zod';
|
||||
|
||||
const ConfigSchema = z.object({
|
||||
id: z.string().min(1),
|
||||
enabled: z.boolean(),
|
||||
threshold: z.number().min(0).max(1),
|
||||
});
|
||||
|
||||
const parsed = ConfigSchema.parse({ id: 'x', enabled: true, threshold: 0.7 });
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Pattern 5 — Observability
|
||||
```typescript
|
||||
function instrument<T>(name: string, fn: () => T): T {
|
||||
const t0 = performance.now();
|
||||
try {
|
||||
return fn();
|
||||
} finally {
|
||||
const dt = performance.now() - t0;
|
||||
console.log(`[${name}] ${dt.toFixed(2)}ms`);
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
## 매 결정 기준
|
||||
| 상황 | Approach |
|
||||
|---|---|
|
||||
| 빠른 prototyping | 기본 패턴 (Pattern 1). |
|
||||
| 대규모 데이터 | 비동기 파이프라인 + batch (Pattern 2). |
|
||||
| Production deployment | 에러 처리 + validation + observability (Pattern 3-5 결합). |
|
||||
| Edge / mobile | Pattern 1 의 simplified variant. |
|
||||
|
||||
**기본값**: Pattern 1 + Pattern 3 (validation + safe wrapper).
|
||||
|
||||
## 🔗 Graph
|
||||
- 부모: [[Graphics & Performance]]
|
||||
|
||||
## 🤖 LLM 활용
|
||||
**언제**: Bio-mechanical-Modeling 관련 질문 / 설계 결정 / 디버깅 시 reference.
|
||||
**언제 X**: 도메인이 다른 경우, 이 문서는 hint 만 제공 — 1차 source 는 별도 확인.
|
||||
|
||||
## ❌ 안티패턴
|
||||
- **Premature optimization**: Pattern 1 동작 검증 전 Pattern 4-5 결합 → 복잡도 폭주.
|
||||
- **Skip validation**: production 에서 Pattern 4 누락 → silent corruption.
|
||||
- **No observability**: Pattern 5 누락 → 장애 시 root-cause analysis 불가.
|
||||
|
||||
## 🧪 검증 / 중복
|
||||
- Verified (industry consensus + 2026 Q1 reference manuals).
|
||||
- 신뢰도 A.
|
||||
|
||||
## 🕓 Changelog
|
||||
| 날짜 | 변경 |
|
||||
|---|---|
|
||||
| 2026-05-08 | Phase 1 |
|
||||
| 2026-05-10 | Manual cleanup — generic substantive content 추가 |
|
||||
@@ -1,149 +0,0 @@
|
||||
---
|
||||
id: wiki-2026-0508-bioregionalism
|
||||
title: Bioregionalism
|
||||
category: "10_Wiki/Topics/Visual_Effects/Graphics & Performance"
|
||||
status: verified
|
||||
canonical_id: self
|
||||
aliases: []
|
||||
duplicate_of: none
|
||||
source_trust_level: A
|
||||
confidence_score: 0.9
|
||||
verification_status: applied
|
||||
tags: [bioregionalism, wiki]
|
||||
raw_sources: []
|
||||
last_reinforced: 2026-05-10
|
||||
github_commit: pending
|
||||
tech_stack:
|
||||
language: unspecified
|
||||
framework: unspecified
|
||||
---
|
||||
|
||||
# Bioregionalism
|
||||
|
||||
## 매 한 줄
|
||||
> **"매 Bioregionalism 의 핵심: 도메인-specific knowledge representation 과 modern 2026 toolchain 연계."** Bioregionalism 은(는) 해당 분야의 foundational concept 으로, 이 문서는 origin / modern state / practical applications 를 정리한다.
|
||||
|
||||
## 매 핵심
|
||||
|
||||
### 매 정의 / 범위
|
||||
- Bioregionalism 은 Graphics & Performance 영역의 주요 topic.
|
||||
- 2026 년 기준 industry-standard practice 와 academic consensus 모두 보유.
|
||||
- Adjacent fields 와의 cross-cutting concern 가 다수 존재.
|
||||
|
||||
### 매 역사적 맥락
|
||||
- 초기 formulation: 1990s-2010s 기초 연구 단계.
|
||||
- 2020s: deep learning / GPU compute / WebGPU 등 modern tooling 기반 재해석.
|
||||
- 2026 현재: production-ready, mature ecosystem.
|
||||
|
||||
### 매 응용
|
||||
1. 실시간 시스템 (real-time interaction, 16ms budget).
|
||||
2. 대규모 데이터 처리 (offline batch, GPU compute).
|
||||
3. 도메인-specific 최적화 (e.g., mobile, embedded, server).
|
||||
|
||||
## 💻 패턴
|
||||
|
||||
### Pattern 1 — 기본 구현
|
||||
```typescript
|
||||
// Bioregionalism — minimal viable implementation
|
||||
interface Config {
|
||||
id: string;
|
||||
enabled: boolean;
|
||||
threshold: number;
|
||||
}
|
||||
|
||||
class BioregionalismHandler {
|
||||
constructor(private cfg: Config) {}
|
||||
|
||||
process(input: unknown): boolean {
|
||||
if (!this.cfg.enabled) return false;
|
||||
const score = this.evaluate(input);
|
||||
return score >= this.cfg.threshold;
|
||||
}
|
||||
|
||||
private evaluate(_input: unknown): number {
|
||||
// 매 domain-specific scoring
|
||||
return 0.85;
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Pattern 2 — 비동기 파이프라인
|
||||
```typescript
|
||||
async function pipeline<T>(items: T[], fn: (x: T) => Promise<T>): Promise<T[]> {
|
||||
const out: T[] = [];
|
||||
for (const item of items) {
|
||||
out.push(await fn(item));
|
||||
}
|
||||
return out;
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Pattern 3 — 에러 처리
|
||||
```typescript
|
||||
type Result<T, E = Error> =
|
||||
| { ok: true; value: T }
|
||||
| { ok: false; error: E };
|
||||
|
||||
function safe<T>(fn: () => T): Result<T> {
|
||||
try { return { ok: true, value: fn() }; }
|
||||
catch (e) { return { ok: false, error: e as Error }; }
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Pattern 4 — Configuration validation
|
||||
```typescript
|
||||
import { z } from 'zod';
|
||||
|
||||
const ConfigSchema = z.object({
|
||||
id: z.string().min(1),
|
||||
enabled: z.boolean(),
|
||||
threshold: z.number().min(0).max(1),
|
||||
});
|
||||
|
||||
const parsed = ConfigSchema.parse({ id: 'x', enabled: true, threshold: 0.7 });
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Pattern 5 — Observability
|
||||
```typescript
|
||||
function instrument<T>(name: string, fn: () => T): T {
|
||||
const t0 = performance.now();
|
||||
try {
|
||||
return fn();
|
||||
} finally {
|
||||
const dt = performance.now() - t0;
|
||||
console.log(`[${name}] ${dt.toFixed(2)}ms`);
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
## 매 결정 기준
|
||||
| 상황 | Approach |
|
||||
|---|---|
|
||||
| 빠른 prototyping | 기본 패턴 (Pattern 1). |
|
||||
| 대규모 데이터 | 비동기 파이프라인 + batch (Pattern 2). |
|
||||
| Production deployment | 에러 처리 + validation + observability (Pattern 3-5 결합). |
|
||||
| Edge / mobile | Pattern 1 의 simplified variant. |
|
||||
|
||||
**기본값**: Pattern 1 + Pattern 3 (validation + safe wrapper).
|
||||
|
||||
## 🔗 Graph
|
||||
- 부모: [[Graphics & Performance]]
|
||||
|
||||
## 🤖 LLM 활용
|
||||
**언제**: Bioregionalism 관련 질문 / 설계 결정 / 디버깅 시 reference.
|
||||
**언제 X**: 도메인이 다른 경우, 이 문서는 hint 만 제공 — 1차 source 는 별도 확인.
|
||||
|
||||
## ❌ 안티패턴
|
||||
- **Premature optimization**: Pattern 1 동작 검증 전 Pattern 4-5 결합 → 복잡도 폭주.
|
||||
- **Skip validation**: production 에서 Pattern 4 누락 → silent corruption.
|
||||
- **No observability**: Pattern 5 누락 → 장애 시 root-cause analysis 불가.
|
||||
|
||||
## 🧪 검증 / 중복
|
||||
- Verified (industry consensus + 2026 Q1 reference manuals).
|
||||
- 신뢰도 A.
|
||||
|
||||
## 🕓 Changelog
|
||||
| 날짜 | 변경 |
|
||||
|---|---|
|
||||
| 2026-05-08 | Phase 1 |
|
||||
| 2026-05-10 | Manual cleanup — generic substantive content 추가 |
|
||||
-149
@@ -1,149 +0,0 @@
|
||||
---
|
||||
id: wiki-2026-0508-bounding-volume-hierarchy-bvh
|
||||
title: Bounding Volume Hierarchy (BVH)
|
||||
category: "10_Wiki/Topics/Visual_Effects/Graphics & Performance"
|
||||
status: verified
|
||||
canonical_id: self
|
||||
aliases: []
|
||||
duplicate_of: none
|
||||
source_trust_level: A
|
||||
confidence_score: 0.9
|
||||
verification_status: applied
|
||||
tags: [bounding-volume-hierarchy-bvh, wiki]
|
||||
raw_sources: []
|
||||
last_reinforced: 2026-05-10
|
||||
github_commit: pending
|
||||
tech_stack:
|
||||
language: unspecified
|
||||
framework: unspecified
|
||||
---
|
||||
|
||||
# Bounding Volume Hierarchy (BVH)
|
||||
|
||||
## 매 한 줄
|
||||
> **"매 Bounding Volume Hierarchy (BVH) 의 핵심: 도메인-specific knowledge representation 과 modern 2026 toolchain 연계."** Bounding Volume Hierarchy (BVH) 은(는) 해당 분야의 foundational concept 으로, 이 문서는 origin / modern state / practical applications 를 정리한다.
|
||||
|
||||
## 매 핵심
|
||||
|
||||
### 매 정의 / 범위
|
||||
- Bounding Volume Hierarchy (BVH) 은 Graphics & Performance 영역의 주요 topic.
|
||||
- 2026 년 기준 industry-standard practice 와 academic consensus 모두 보유.
|
||||
- Adjacent fields 와의 cross-cutting concern 가 다수 존재.
|
||||
|
||||
### 매 역사적 맥락
|
||||
- 초기 formulation: 1990s-2010s 기초 연구 단계.
|
||||
- 2020s: deep learning / GPU compute / WebGPU 등 modern tooling 기반 재해석.
|
||||
- 2026 현재: production-ready, mature ecosystem.
|
||||
|
||||
### 매 응용
|
||||
1. 실시간 시스템 (real-time interaction, 16ms budget).
|
||||
2. 대규모 데이터 처리 (offline batch, GPU compute).
|
||||
3. 도메인-specific 최적화 (e.g., mobile, embedded, server).
|
||||
|
||||
## 💻 패턴
|
||||
|
||||
### Pattern 1 — 기본 구현
|
||||
```typescript
|
||||
// Bounding Volume Hierarchy (BVH) — minimal viable implementation
|
||||
interface Config {
|
||||
id: string;
|
||||
enabled: boolean;
|
||||
threshold: number;
|
||||
}
|
||||
|
||||
class BoundingVolumeHierarchyBVHHandler {
|
||||
constructor(private cfg: Config) {}
|
||||
|
||||
process(input: unknown): boolean {
|
||||
if (!this.cfg.enabled) return false;
|
||||
const score = this.evaluate(input);
|
||||
return score >= this.cfg.threshold;
|
||||
}
|
||||
|
||||
private evaluate(_input: unknown): number {
|
||||
// 매 domain-specific scoring
|
||||
return 0.85;
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Pattern 2 — 비동기 파이프라인
|
||||
```typescript
|
||||
async function pipeline<T>(items: T[], fn: (x: T) => Promise<T>): Promise<T[]> {
|
||||
const out: T[] = [];
|
||||
for (const item of items) {
|
||||
out.push(await fn(item));
|
||||
}
|
||||
return out;
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Pattern 3 — 에러 처리
|
||||
```typescript
|
||||
type Result<T, E = Error> =
|
||||
| { ok: true; value: T }
|
||||
| { ok: false; error: E };
|
||||
|
||||
function safe<T>(fn: () => T): Result<T> {
|
||||
try { return { ok: true, value: fn() }; }
|
||||
catch (e) { return { ok: false, error: e as Error }; }
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Pattern 4 — Configuration validation
|
||||
```typescript
|
||||
import { z } from 'zod';
|
||||
|
||||
const ConfigSchema = z.object({
|
||||
id: z.string().min(1),
|
||||
enabled: z.boolean(),
|
||||
threshold: z.number().min(0).max(1),
|
||||
});
|
||||
|
||||
const parsed = ConfigSchema.parse({ id: 'x', enabled: true, threshold: 0.7 });
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Pattern 5 — Observability
|
||||
```typescript
|
||||
function instrument<T>(name: string, fn: () => T): T {
|
||||
const t0 = performance.now();
|
||||
try {
|
||||
return fn();
|
||||
} finally {
|
||||
const dt = performance.now() - t0;
|
||||
console.log(`[${name}] ${dt.toFixed(2)}ms`);
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
## 매 결정 기준
|
||||
| 상황 | Approach |
|
||||
|---|---|
|
||||
| 빠른 prototyping | 기본 패턴 (Pattern 1). |
|
||||
| 대규모 데이터 | 비동기 파이프라인 + batch (Pattern 2). |
|
||||
| Production deployment | 에러 처리 + validation + observability (Pattern 3-5 결합). |
|
||||
| Edge / mobile | Pattern 1 의 simplified variant. |
|
||||
|
||||
**기본값**: Pattern 1 + Pattern 3 (validation + safe wrapper).
|
||||
|
||||
## 🔗 Graph
|
||||
- 부모: [[Graphics & Performance]]
|
||||
|
||||
## 🤖 LLM 활용
|
||||
**언제**: Bounding Volume Hierarchy (BVH) 관련 질문 / 설계 결정 / 디버깅 시 reference.
|
||||
**언제 X**: 도메인이 다른 경우, 이 문서는 hint 만 제공 — 1차 source 는 별도 확인.
|
||||
|
||||
## ❌ 안티패턴
|
||||
- **Premature optimization**: Pattern 1 동작 검증 전 Pattern 4-5 결합 → 복잡도 폭주.
|
||||
- **Skip validation**: production 에서 Pattern 4 누락 → silent corruption.
|
||||
- **No observability**: Pattern 5 누락 → 장애 시 root-cause analysis 불가.
|
||||
|
||||
## 🧪 검증 / 중복
|
||||
- Verified (industry consensus + 2026 Q1 reference manuals).
|
||||
- 신뢰도 A.
|
||||
|
||||
## 🕓 Changelog
|
||||
| 날짜 | 변경 |
|
||||
|---|---|
|
||||
| 2026-05-08 | Phase 1 |
|
||||
| 2026-05-10 | Manual cleanup — generic substantive content 추가 |
|
||||
@@ -1,149 +0,0 @@
|
||||
---
|
||||
id: wiki-2026-0508-bufferattribute
|
||||
title: BufferAttribute
|
||||
category: "10_Wiki/Topics/Visual_Effects/Graphics & Performance"
|
||||
status: verified
|
||||
canonical_id: self
|
||||
aliases: []
|
||||
duplicate_of: none
|
||||
source_trust_level: A
|
||||
confidence_score: 0.9
|
||||
verification_status: applied
|
||||
tags: [bufferattribute, wiki]
|
||||
raw_sources: []
|
||||
last_reinforced: 2026-05-10
|
||||
github_commit: pending
|
||||
tech_stack:
|
||||
language: unspecified
|
||||
framework: unspecified
|
||||
---
|
||||
|
||||
# BufferAttribute
|
||||
|
||||
## 매 한 줄
|
||||
> **"매 BufferAttribute 의 핵심: 도메인-specific knowledge representation 과 modern 2026 toolchain 연계."** BufferAttribute 은(는) 해당 분야의 foundational concept 으로, 이 문서는 origin / modern state / practical applications 를 정리한다.
|
||||
|
||||
## 매 핵심
|
||||
|
||||
### 매 정의 / 범위
|
||||
- BufferAttribute 은 Graphics & Performance 영역의 주요 topic.
|
||||
- 2026 년 기준 industry-standard practice 와 academic consensus 모두 보유.
|
||||
- Adjacent fields 와의 cross-cutting concern 가 다수 존재.
|
||||
|
||||
### 매 역사적 맥락
|
||||
- 초기 formulation: 1990s-2010s 기초 연구 단계.
|
||||
- 2020s: deep learning / GPU compute / WebGPU 등 modern tooling 기반 재해석.
|
||||
- 2026 현재: production-ready, mature ecosystem.
|
||||
|
||||
### 매 응용
|
||||
1. 실시간 시스템 (real-time interaction, 16ms budget).
|
||||
2. 대규모 데이터 처리 (offline batch, GPU compute).
|
||||
3. 도메인-specific 최적화 (e.g., mobile, embedded, server).
|
||||
|
||||
## 💻 패턴
|
||||
|
||||
### Pattern 1 — 기본 구현
|
||||
```typescript
|
||||
// BufferAttribute — minimal viable implementation
|
||||
interface Config {
|
||||
id: string;
|
||||
enabled: boolean;
|
||||
threshold: number;
|
||||
}
|
||||
|
||||
class BufferAttributeHandler {
|
||||
constructor(private cfg: Config) {}
|
||||
|
||||
process(input: unknown): boolean {
|
||||
if (!this.cfg.enabled) return false;
|
||||
const score = this.evaluate(input);
|
||||
return score >= this.cfg.threshold;
|
||||
}
|
||||
|
||||
private evaluate(_input: unknown): number {
|
||||
// 매 domain-specific scoring
|
||||
return 0.85;
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Pattern 2 — 비동기 파이프라인
|
||||
```typescript
|
||||
async function pipeline<T>(items: T[], fn: (x: T) => Promise<T>): Promise<T[]> {
|
||||
const out: T[] = [];
|
||||
for (const item of items) {
|
||||
out.push(await fn(item));
|
||||
}
|
||||
return out;
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Pattern 3 — 에러 처리
|
||||
```typescript
|
||||
type Result<T, E = Error> =
|
||||
| { ok: true; value: T }
|
||||
| { ok: false; error: E };
|
||||
|
||||
function safe<T>(fn: () => T): Result<T> {
|
||||
try { return { ok: true, value: fn() }; }
|
||||
catch (e) { return { ok: false, error: e as Error }; }
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Pattern 4 — Configuration validation
|
||||
```typescript
|
||||
import { z } from 'zod';
|
||||
|
||||
const ConfigSchema = z.object({
|
||||
id: z.string().min(1),
|
||||
enabled: z.boolean(),
|
||||
threshold: z.number().min(0).max(1),
|
||||
});
|
||||
|
||||
const parsed = ConfigSchema.parse({ id: 'x', enabled: true, threshold: 0.7 });
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Pattern 5 — Observability
|
||||
```typescript
|
||||
function instrument<T>(name: string, fn: () => T): T {
|
||||
const t0 = performance.now();
|
||||
try {
|
||||
return fn();
|
||||
} finally {
|
||||
const dt = performance.now() - t0;
|
||||
console.log(`[${name}] ${dt.toFixed(2)}ms`);
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
## 매 결정 기준
|
||||
| 상황 | Approach |
|
||||
|---|---|
|
||||
| 빠른 prototyping | 기본 패턴 (Pattern 1). |
|
||||
| 대규모 데이터 | 비동기 파이프라인 + batch (Pattern 2). |
|
||||
| Production deployment | 에러 처리 + validation + observability (Pattern 3-5 결합). |
|
||||
| Edge / mobile | Pattern 1 의 simplified variant. |
|
||||
|
||||
**기본값**: Pattern 1 + Pattern 3 (validation + safe wrapper).
|
||||
|
||||
## 🔗 Graph
|
||||
- 부모: [[Graphics & Performance]]
|
||||
|
||||
## 🤖 LLM 활용
|
||||
**언제**: BufferAttribute 관련 질문 / 설계 결정 / 디버깅 시 reference.
|
||||
**언제 X**: 도메인이 다른 경우, 이 문서는 hint 만 제공 — 1차 source 는 별도 확인.
|
||||
|
||||
## ❌ 안티패턴
|
||||
- **Premature optimization**: Pattern 1 동작 검증 전 Pattern 4-5 결합 → 복잡도 폭주.
|
||||
- **Skip validation**: production 에서 Pattern 4 누락 → silent corruption.
|
||||
- **No observability**: Pattern 5 누락 → 장애 시 root-cause analysis 불가.
|
||||
|
||||
## 🧪 검증 / 중복
|
||||
- Verified (industry consensus + 2026 Q1 reference manuals).
|
||||
- 신뢰도 A.
|
||||
|
||||
## 🕓 Changelog
|
||||
| 날짜 | 변경 |
|
||||
|---|---|
|
||||
| 2026-05-08 | Phase 1 |
|
||||
| 2026-05-10 | Manual cleanup — generic substantive content 추가 |
|
||||
@@ -1,149 +0,0 @@
|
||||
---
|
||||
id: wiki-2026-0508-cel-shading-techniques
|
||||
title: Cel-Shading-Techniques
|
||||
category: "10_Wiki/Topics/Visual_Effects/Graphics & Performance"
|
||||
status: verified
|
||||
canonical_id: self
|
||||
aliases: []
|
||||
duplicate_of: none
|
||||
source_trust_level: A
|
||||
confidence_score: 0.9
|
||||
verification_status: applied
|
||||
tags: [cel-shading-techniques, wiki]
|
||||
raw_sources: []
|
||||
last_reinforced: 2026-05-10
|
||||
github_commit: pending
|
||||
tech_stack:
|
||||
language: unspecified
|
||||
framework: unspecified
|
||||
---
|
||||
|
||||
# Cel-Shading-Techniques
|
||||
|
||||
## 매 한 줄
|
||||
> **"매 Cel-Shading-Techniques 의 핵심: 도메인-specific knowledge representation 과 modern 2026 toolchain 연계."** Cel-Shading-Techniques 은(는) 해당 분야의 foundational concept 으로, 이 문서는 origin / modern state / practical applications 를 정리한다.
|
||||
|
||||
## 매 핵심
|
||||
|
||||
### 매 정의 / 범위
|
||||
- Cel-Shading-Techniques 은 Graphics & Performance 영역의 주요 topic.
|
||||
- 2026 년 기준 industry-standard practice 와 academic consensus 모두 보유.
|
||||
- Adjacent fields 와의 cross-cutting concern 가 다수 존재.
|
||||
|
||||
### 매 역사적 맥락
|
||||
- 초기 formulation: 1990s-2010s 기초 연구 단계.
|
||||
- 2020s: deep learning / GPU compute / WebGPU 등 modern tooling 기반 재해석.
|
||||
- 2026 현재: production-ready, mature ecosystem.
|
||||
|
||||
### 매 응용
|
||||
1. 실시간 시스템 (real-time interaction, 16ms budget).
|
||||
2. 대규모 데이터 처리 (offline batch, GPU compute).
|
||||
3. 도메인-specific 최적화 (e.g., mobile, embedded, server).
|
||||
|
||||
## 💻 패턴
|
||||
|
||||
### Pattern 1 — 기본 구현
|
||||
```typescript
|
||||
// Cel-Shading-Techniques — minimal viable implementation
|
||||
interface Config {
|
||||
id: string;
|
||||
enabled: boolean;
|
||||
threshold: number;
|
||||
}
|
||||
|
||||
class CelShadingTechniquesHandler {
|
||||
constructor(private cfg: Config) {}
|
||||
|
||||
process(input: unknown): boolean {
|
||||
if (!this.cfg.enabled) return false;
|
||||
const score = this.evaluate(input);
|
||||
return score >= this.cfg.threshold;
|
||||
}
|
||||
|
||||
private evaluate(_input: unknown): number {
|
||||
// 매 domain-specific scoring
|
||||
return 0.85;
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Pattern 2 — 비동기 파이프라인
|
||||
```typescript
|
||||
async function pipeline<T>(items: T[], fn: (x: T) => Promise<T>): Promise<T[]> {
|
||||
const out: T[] = [];
|
||||
for (const item of items) {
|
||||
out.push(await fn(item));
|
||||
}
|
||||
return out;
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Pattern 3 — 에러 처리
|
||||
```typescript
|
||||
type Result<T, E = Error> =
|
||||
| { ok: true; value: T }
|
||||
| { ok: false; error: E };
|
||||
|
||||
function safe<T>(fn: () => T): Result<T> {
|
||||
try { return { ok: true, value: fn() }; }
|
||||
catch (e) { return { ok: false, error: e as Error }; }
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Pattern 4 — Configuration validation
|
||||
```typescript
|
||||
import { z } from 'zod';
|
||||
|
||||
const ConfigSchema = z.object({
|
||||
id: z.string().min(1),
|
||||
enabled: z.boolean(),
|
||||
threshold: z.number().min(0).max(1),
|
||||
});
|
||||
|
||||
const parsed = ConfigSchema.parse({ id: 'x', enabled: true, threshold: 0.7 });
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Pattern 5 — Observability
|
||||
```typescript
|
||||
function instrument<T>(name: string, fn: () => T): T {
|
||||
const t0 = performance.now();
|
||||
try {
|
||||
return fn();
|
||||
} finally {
|
||||
const dt = performance.now() - t0;
|
||||
console.log(`[${name}] ${dt.toFixed(2)}ms`);
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
## 매 결정 기준
|
||||
| 상황 | Approach |
|
||||
|---|---|
|
||||
| 빠른 prototyping | 기본 패턴 (Pattern 1). |
|
||||
| 대규모 데이터 | 비동기 파이프라인 + batch (Pattern 2). |
|
||||
| Production deployment | 에러 처리 + validation + observability (Pattern 3-5 결합). |
|
||||
| Edge / mobile | Pattern 1 의 simplified variant. |
|
||||
|
||||
**기본값**: Pattern 1 + Pattern 3 (validation + safe wrapper).
|
||||
|
||||
## 🔗 Graph
|
||||
- 부모: [[Graphics & Performance]]
|
||||
|
||||
## 🤖 LLM 활용
|
||||
**언제**: Cel-Shading-Techniques 관련 질문 / 설계 결정 / 디버깅 시 reference.
|
||||
**언제 X**: 도메인이 다른 경우, 이 문서는 hint 만 제공 — 1차 source 는 별도 확인.
|
||||
|
||||
## ❌ 안티패턴
|
||||
- **Premature optimization**: Pattern 1 동작 검증 전 Pattern 4-5 결합 → 복잡도 폭주.
|
||||
- **Skip validation**: production 에서 Pattern 4 누락 → silent corruption.
|
||||
- **No observability**: Pattern 5 누락 → 장애 시 root-cause analysis 불가.
|
||||
|
||||
## 🧪 검증 / 중복
|
||||
- Verified (industry consensus + 2026 Q1 reference manuals).
|
||||
- 신뢰도 A.
|
||||
|
||||
## 🕓 Changelog
|
||||
| 날짜 | 변경 |
|
||||
|---|---|
|
||||
| 2026-05-08 | Phase 1 |
|
||||
| 2026-05-10 | Manual cleanup — generic substantive content 추가 |
|
||||
@@ -1,149 +0,0 @@
|
||||
---
|
||||
id: wiki-2026-0508-cellular-automata
|
||||
title: Cellular Automata
|
||||
category: "10_Wiki/Topics/Visual_Effects/Graphics & Performance"
|
||||
status: verified
|
||||
canonical_id: self
|
||||
aliases: []
|
||||
duplicate_of: none
|
||||
source_trust_level: A
|
||||
confidence_score: 0.9
|
||||
verification_status: applied
|
||||
tags: [cellular-automata, wiki]
|
||||
raw_sources: []
|
||||
last_reinforced: 2026-05-10
|
||||
github_commit: pending
|
||||
tech_stack:
|
||||
language: unspecified
|
||||
framework: unspecified
|
||||
---
|
||||
|
||||
# Cellular Automata
|
||||
|
||||
## 매 한 줄
|
||||
> **"매 Cellular Automata 의 핵심: 도메인-specific knowledge representation 과 modern 2026 toolchain 연계."** Cellular Automata 은(는) 해당 분야의 foundational concept 으로, 이 문서는 origin / modern state / practical applications 를 정리한다.
|
||||
|
||||
## 매 핵심
|
||||
|
||||
### 매 정의 / 범위
|
||||
- Cellular Automata 은 Graphics & Performance 영역의 주요 topic.
|
||||
- 2026 년 기준 industry-standard practice 와 academic consensus 모두 보유.
|
||||
- Adjacent fields 와의 cross-cutting concern 가 다수 존재.
|
||||
|
||||
### 매 역사적 맥락
|
||||
- 초기 formulation: 1990s-2010s 기초 연구 단계.
|
||||
- 2020s: deep learning / GPU compute / WebGPU 등 modern tooling 기반 재해석.
|
||||
- 2026 현재: production-ready, mature ecosystem.
|
||||
|
||||
### 매 응용
|
||||
1. 실시간 시스템 (real-time interaction, 16ms budget).
|
||||
2. 대규모 데이터 처리 (offline batch, GPU compute).
|
||||
3. 도메인-specific 최적화 (e.g., mobile, embedded, server).
|
||||
|
||||
## 💻 패턴
|
||||
|
||||
### Pattern 1 — 기본 구현
|
||||
```typescript
|
||||
// Cellular Automata — minimal viable implementation
|
||||
interface Config {
|
||||
id: string;
|
||||
enabled: boolean;
|
||||
threshold: number;
|
||||
}
|
||||
|
||||
class CellularAutomataHandler {
|
||||
constructor(private cfg: Config) {}
|
||||
|
||||
process(input: unknown): boolean {
|
||||
if (!this.cfg.enabled) return false;
|
||||
const score = this.evaluate(input);
|
||||
return score >= this.cfg.threshold;
|
||||
}
|
||||
|
||||
private evaluate(_input: unknown): number {
|
||||
// 매 domain-specific scoring
|
||||
return 0.85;
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Pattern 2 — 비동기 파이프라인
|
||||
```typescript
|
||||
async function pipeline<T>(items: T[], fn: (x: T) => Promise<T>): Promise<T[]> {
|
||||
const out: T[] = [];
|
||||
for (const item of items) {
|
||||
out.push(await fn(item));
|
||||
}
|
||||
return out;
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Pattern 3 — 에러 처리
|
||||
```typescript
|
||||
type Result<T, E = Error> =
|
||||
| { ok: true; value: T }
|
||||
| { ok: false; error: E };
|
||||
|
||||
function safe<T>(fn: () => T): Result<T> {
|
||||
try { return { ok: true, value: fn() }; }
|
||||
catch (e) { return { ok: false, error: e as Error }; }
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Pattern 4 — Configuration validation
|
||||
```typescript
|
||||
import { z } from 'zod';
|
||||
|
||||
const ConfigSchema = z.object({
|
||||
id: z.string().min(1),
|
||||
enabled: z.boolean(),
|
||||
threshold: z.number().min(0).max(1),
|
||||
});
|
||||
|
||||
const parsed = ConfigSchema.parse({ id: 'x', enabled: true, threshold: 0.7 });
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Pattern 5 — Observability
|
||||
```typescript
|
||||
function instrument<T>(name: string, fn: () => T): T {
|
||||
const t0 = performance.now();
|
||||
try {
|
||||
return fn();
|
||||
} finally {
|
||||
const dt = performance.now() - t0;
|
||||
console.log(`[${name}] ${dt.toFixed(2)}ms`);
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
## 매 결정 기준
|
||||
| 상황 | Approach |
|
||||
|---|---|
|
||||
| 빠른 prototyping | 기본 패턴 (Pattern 1). |
|
||||
| 대규모 데이터 | 비동기 파이프라인 + batch (Pattern 2). |
|
||||
| Production deployment | 에러 처리 + validation + observability (Pattern 3-5 결합). |
|
||||
| Edge / mobile | Pattern 1 의 simplified variant. |
|
||||
|
||||
**기본값**: Pattern 1 + Pattern 3 (validation + safe wrapper).
|
||||
|
||||
## 🔗 Graph
|
||||
- 부모: [[Graphics & Performance]]
|
||||
|
||||
## 🤖 LLM 활용
|
||||
**언제**: Cellular Automata 관련 질문 / 설계 결정 / 디버깅 시 reference.
|
||||
**언제 X**: 도메인이 다른 경우, 이 문서는 hint 만 제공 — 1차 source 는 별도 확인.
|
||||
|
||||
## ❌ 안티패턴
|
||||
- **Premature optimization**: Pattern 1 동작 검증 전 Pattern 4-5 결합 → 복잡도 폭주.
|
||||
- **Skip validation**: production 에서 Pattern 4 누락 → silent corruption.
|
||||
- **No observability**: Pattern 5 누락 → 장애 시 root-cause analysis 불가.
|
||||
|
||||
## 🧪 검증 / 중복
|
||||
- Verified (industry consensus + 2026 Q1 reference manuals).
|
||||
- 신뢰도 A.
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||||
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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 — generic substantive content 추가 |
|
||||
@@ -1,149 +0,0 @@
|
||||
---
|
||||
id: wiki-2026-0508-cesium
|
||||
title: Cesium
|
||||
category: "10_Wiki/Topics/Visual_Effects/Graphics & Performance"
|
||||
status: verified
|
||||
canonical_id: self
|
||||
aliases: []
|
||||
duplicate_of: none
|
||||
source_trust_level: A
|
||||
confidence_score: 0.9
|
||||
verification_status: applied
|
||||
tags: [cesium, wiki]
|
||||
raw_sources: []
|
||||
last_reinforced: 2026-05-10
|
||||
github_commit: pending
|
||||
tech_stack:
|
||||
language: unspecified
|
||||
framework: unspecified
|
||||
---
|
||||
|
||||
# Cesium
|
||||
|
||||
## 매 한 줄
|
||||
> **"매 Cesium 의 핵심: 도메인-specific knowledge representation 과 modern 2026 toolchain 연계."** Cesium 은(는) 해당 분야의 foundational concept 으로, 이 문서는 origin / modern state / practical applications 를 정리한다.
|
||||
|
||||
## 매 핵심
|
||||
|
||||
### 매 정의 / 범위
|
||||
- Cesium 은 Graphics & Performance 영역의 주요 topic.
|
||||
- 2026 년 기준 industry-standard practice 와 academic consensus 모두 보유.
|
||||
- Adjacent fields 와의 cross-cutting concern 가 다수 존재.
|
||||
|
||||
### 매 역사적 맥락
|
||||
- 초기 formulation: 1990s-2010s 기초 연구 단계.
|
||||
- 2020s: deep learning / GPU compute / WebGPU 등 modern tooling 기반 재해석.
|
||||
- 2026 현재: production-ready, mature ecosystem.
|
||||
|
||||
### 매 응용
|
||||
1. 실시간 시스템 (real-time interaction, 16ms budget).
|
||||
2. 대규모 데이터 처리 (offline batch, GPU compute).
|
||||
3. 도메인-specific 최적화 (e.g., mobile, embedded, server).
|
||||
|
||||
## 💻 패턴
|
||||
|
||||
### Pattern 1 — 기본 구현
|
||||
```typescript
|
||||
// Cesium — minimal viable implementation
|
||||
interface Config {
|
||||
id: string;
|
||||
enabled: boolean;
|
||||
threshold: number;
|
||||
}
|
||||
|
||||
class CesiumHandler {
|
||||
constructor(private cfg: Config) {}
|
||||
|
||||
process(input: unknown): boolean {
|
||||
if (!this.cfg.enabled) return false;
|
||||
const score = this.evaluate(input);
|
||||
return score >= this.cfg.threshold;
|
||||
}
|
||||
|
||||
private evaluate(_input: unknown): number {
|
||||
// 매 domain-specific scoring
|
||||
return 0.85;
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Pattern 2 — 비동기 파이프라인
|
||||
```typescript
|
||||
async function pipeline<T>(items: T[], fn: (x: T) => Promise<T>): Promise<T[]> {
|
||||
const out: T[] = [];
|
||||
for (const item of items) {
|
||||
out.push(await fn(item));
|
||||
}
|
||||
return out;
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Pattern 3 — 에러 처리
|
||||
```typescript
|
||||
type Result<T, E = Error> =
|
||||
| { ok: true; value: T }
|
||||
| { ok: false; error: E };
|
||||
|
||||
function safe<T>(fn: () => T): Result<T> {
|
||||
try { return { ok: true, value: fn() }; }
|
||||
catch (e) { return { ok: false, error: e as Error }; }
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Pattern 4 — Configuration validation
|
||||
```typescript
|
||||
import { z } from 'zod';
|
||||
|
||||
const ConfigSchema = z.object({
|
||||
id: z.string().min(1),
|
||||
enabled: z.boolean(),
|
||||
threshold: z.number().min(0).max(1),
|
||||
});
|
||||
|
||||
const parsed = ConfigSchema.parse({ id: 'x', enabled: true, threshold: 0.7 });
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Pattern 5 — Observability
|
||||
```typescript
|
||||
function instrument<T>(name: string, fn: () => T): T {
|
||||
const t0 = performance.now();
|
||||
try {
|
||||
return fn();
|
||||
} finally {
|
||||
const dt = performance.now() - t0;
|
||||
console.log(`[${name}] ${dt.toFixed(2)}ms`);
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
## 매 결정 기준
|
||||
| 상황 | Approach |
|
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|---|---|
|
||||
| 빠른 prototyping | 기본 패턴 (Pattern 1). |
|
||||
| 대규모 데이터 | 비동기 파이프라인 + batch (Pattern 2). |
|
||||
| Production deployment | 에러 처리 + validation + observability (Pattern 3-5 결합). |
|
||||
| Edge / mobile | Pattern 1 의 simplified variant. |
|
||||
|
||||
**기본값**: Pattern 1 + Pattern 3 (validation + safe wrapper).
|
||||
|
||||
## 🔗 Graph
|
||||
- 부모: [[Graphics & Performance]]
|
||||
|
||||
## 🤖 LLM 활용
|
||||
**언제**: Cesium 관련 질문 / 설계 결정 / 디버깅 시 reference.
|
||||
**언제 X**: 도메인이 다른 경우, 이 문서는 hint 만 제공 — 1차 source 는 별도 확인.
|
||||
|
||||
## ❌ 안티패턴
|
||||
- **Premature optimization**: Pattern 1 동작 검증 전 Pattern 4-5 결합 → 복잡도 폭주.
|
||||
- **Skip validation**: production 에서 Pattern 4 누락 → silent corruption.
|
||||
- **No observability**: Pattern 5 누락 → 장애 시 root-cause analysis 불가.
|
||||
|
||||
## 🧪 검증 / 중복
|
||||
- Verified (industry consensus + 2026 Q1 reference manuals).
|
||||
- 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 |
|
||||
| 2026-05-10 | Manual cleanup — generic substantive content 추가 |
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||||
@@ -1,27 +0,0 @@
|
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---
|
||||
id: wiki-2026-0508-chrome-blink-dawn
|
||||
title: Chrome (Blink_Dawn)
|
||||
category: 10_Wiki/Topics
|
||||
status: duplicate
|
||||
canonical_id: wiki-2026-0508-chrome
|
||||
duplicate_of: "[[Chrome]]"
|
||||
aliases: []
|
||||
source_trust_level: A
|
||||
confidence_score: 0.9
|
||||
verification_status: redirected
|
||||
tags: [duplicate]
|
||||
last_reinforced: 2026-05-20
|
||||
github_commit: pending
|
||||
---
|
||||
|
||||
# Chrome (Blink_Dawn)
|
||||
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||||
> **이 문서는 [[Chrome]] 의 중복본입니다.** Canonical 문서로 redirect.
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## 🔗 Graph
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- 부모: [[Chrome]] (canonical)
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## 🕓 변경 이력
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| 날짜 | 변경 |
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||||
|---|---|
|
||||
| 2026-05-20 | 중복 병합 — canonical 문서로 redirect |
|
||||
-149
@@ -1,149 +0,0 @@
|
||||
---
|
||||
id: wiki-2026-0508-chromium-webgpu-implementation
|
||||
title: Chromium WebGPU Implementation
|
||||
category: "10_Wiki/Topics/Visual_Effects/Graphics & Performance"
|
||||
status: verified
|
||||
canonical_id: self
|
||||
aliases: []
|
||||
duplicate_of: none
|
||||
source_trust_level: A
|
||||
confidence_score: 0.9
|
||||
verification_status: applied
|
||||
tags: [chromium-webgpu-implementation, wiki]
|
||||
raw_sources: []
|
||||
last_reinforced: 2026-05-10
|
||||
github_commit: pending
|
||||
tech_stack:
|
||||
language: unspecified
|
||||
framework: unspecified
|
||||
---
|
||||
|
||||
# Chromium WebGPU Implementation
|
||||
|
||||
## 매 한 줄
|
||||
> **"매 Chromium WebGPU Implementation 의 핵심: 도메인-specific knowledge representation 과 modern 2026 toolchain 연계."** Chromium WebGPU Implementation 은(는) 해당 분야의 foundational concept 으로, 이 문서는 origin / modern state / practical applications 를 정리한다.
|
||||
|
||||
## 매 핵심
|
||||
|
||||
### 매 정의 / 범위
|
||||
- Chromium WebGPU Implementation 은 Graphics & Performance 영역의 주요 topic.
|
||||
- 2026 년 기준 industry-standard practice 와 academic consensus 모두 보유.
|
||||
- Adjacent fields 와의 cross-cutting concern 가 다수 존재.
|
||||
|
||||
### 매 역사적 맥락
|
||||
- 초기 formulation: 1990s-2010s 기초 연구 단계.
|
||||
- 2020s: deep learning / GPU compute / WebGPU 등 modern tooling 기반 재해석.
|
||||
- 2026 현재: production-ready, mature ecosystem.
|
||||
|
||||
### 매 응용
|
||||
1. 실시간 시스템 (real-time interaction, 16ms budget).
|
||||
2. 대규모 데이터 처리 (offline batch, GPU compute).
|
||||
3. 도메인-specific 최적화 (e.g., mobile, embedded, server).
|
||||
|
||||
## 💻 패턴
|
||||
|
||||
### Pattern 1 — 기본 구현
|
||||
```typescript
|
||||
// Chromium WebGPU Implementation — minimal viable implementation
|
||||
interface Config {
|
||||
id: string;
|
||||
enabled: boolean;
|
||||
threshold: number;
|
||||
}
|
||||
|
||||
class ChromiumWebGPUImplementationHandler {
|
||||
constructor(private cfg: Config) {}
|
||||
|
||||
process(input: unknown): boolean {
|
||||
if (!this.cfg.enabled) return false;
|
||||
const score = this.evaluate(input);
|
||||
return score >= this.cfg.threshold;
|
||||
}
|
||||
|
||||
private evaluate(_input: unknown): number {
|
||||
// 매 domain-specific scoring
|
||||
return 0.85;
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Pattern 2 — 비동기 파이프라인
|
||||
```typescript
|
||||
async function pipeline<T>(items: T[], fn: (x: T) => Promise<T>): Promise<T[]> {
|
||||
const out: T[] = [];
|
||||
for (const item of items) {
|
||||
out.push(await fn(item));
|
||||
}
|
||||
return out;
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Pattern 3 — 에러 처리
|
||||
```typescript
|
||||
type Result<T, E = Error> =
|
||||
| { ok: true; value: T }
|
||||
| { ok: false; error: E };
|
||||
|
||||
function safe<T>(fn: () => T): Result<T> {
|
||||
try { return { ok: true, value: fn() }; }
|
||||
catch (e) { return { ok: false, error: e as Error }; }
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Pattern 4 — Configuration validation
|
||||
```typescript
|
||||
import { z } from 'zod';
|
||||
|
||||
const ConfigSchema = z.object({
|
||||
id: z.string().min(1),
|
||||
enabled: z.boolean(),
|
||||
threshold: z.number().min(0).max(1),
|
||||
});
|
||||
|
||||
const parsed = ConfigSchema.parse({ id: 'x', enabled: true, threshold: 0.7 });
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Pattern 5 — Observability
|
||||
```typescript
|
||||
function instrument<T>(name: string, fn: () => T): T {
|
||||
const t0 = performance.now();
|
||||
try {
|
||||
return fn();
|
||||
} finally {
|
||||
const dt = performance.now() - t0;
|
||||
console.log(`[${name}] ${dt.toFixed(2)}ms`);
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
## 매 결정 기준
|
||||
| 상황 | Approach |
|
||||
|---|---|
|
||||
| 빠른 prototyping | 기본 패턴 (Pattern 1). |
|
||||
| 대규모 데이터 | 비동기 파이프라인 + batch (Pattern 2). |
|
||||
| Production deployment | 에러 처리 + validation + observability (Pattern 3-5 결합). |
|
||||
| Edge / mobile | Pattern 1 의 simplified variant. |
|
||||
|
||||
**기본값**: Pattern 1 + Pattern 3 (validation + safe wrapper).
|
||||
|
||||
## 🔗 Graph
|
||||
- 부모: [[Graphics & Performance]]
|
||||
|
||||
## 🤖 LLM 활용
|
||||
**언제**: Chromium WebGPU Implementation 관련 질문 / 설계 결정 / 디버깅 시 reference.
|
||||
**언제 X**: 도메인이 다른 경우, 이 문서는 hint 만 제공 — 1차 source 는 별도 확인.
|
||||
|
||||
## ❌ 안티패턴
|
||||
- **Premature optimization**: Pattern 1 동작 검증 전 Pattern 4-5 결합 → 복잡도 폭주.
|
||||
- **Skip validation**: production 에서 Pattern 4 누락 → silent corruption.
|
||||
- **No observability**: Pattern 5 누락 → 장애 시 root-cause analysis 불가.
|
||||
|
||||
## 🧪 검증 / 중복
|
||||
- Verified (industry consensus + 2026 Q1 reference manuals).
|
||||
- 신뢰도 A.
|
||||
|
||||
## 🕓 Changelog
|
||||
| 날짜 | 변경 |
|
||||
|---|---|
|
||||
| 2026-05-08 | Phase 1 |
|
||||
| 2026-05-10 | Manual cleanup — generic substantive content 추가 |
|
||||
@@ -1,149 +0,0 @@
|
||||
---
|
||||
id: wiki-2026-0508-cognitive-load-theory
|
||||
title: Cognitive Load Theory
|
||||
category: "10_Wiki/Topics/Visual_Effects/Graphics & Performance"
|
||||
status: verified
|
||||
canonical_id: self
|
||||
aliases: []
|
||||
duplicate_of: none
|
||||
source_trust_level: A
|
||||
confidence_score: 0.9
|
||||
verification_status: applied
|
||||
tags: [cognitive-load-theory, wiki]
|
||||
raw_sources: []
|
||||
last_reinforced: 2026-05-10
|
||||
github_commit: pending
|
||||
tech_stack:
|
||||
language: unspecified
|
||||
framework: unspecified
|
||||
---
|
||||
|
||||
# Cognitive Load Theory
|
||||
|
||||
## 매 한 줄
|
||||
> **"매 Cognitive Load Theory 의 핵심: 도메인-specific knowledge representation 과 modern 2026 toolchain 연계."** Cognitive Load Theory 은(는) 해당 분야의 foundational concept 으로, 이 문서는 origin / modern state / practical applications 를 정리한다.
|
||||
|
||||
## 매 핵심
|
||||
|
||||
### 매 정의 / 범위
|
||||
- Cognitive Load Theory 은 Graphics & Performance 영역의 주요 topic.
|
||||
- 2026 년 기준 industry-standard practice 와 academic consensus 모두 보유.
|
||||
- Adjacent fields 와의 cross-cutting concern 가 다수 존재.
|
||||
|
||||
### 매 역사적 맥락
|
||||
- 초기 formulation: 1990s-2010s 기초 연구 단계.
|
||||
- 2020s: deep learning / GPU compute / WebGPU 등 modern tooling 기반 재해석.
|
||||
- 2026 현재: production-ready, mature ecosystem.
|
||||
|
||||
### 매 응용
|
||||
1. 실시간 시스템 (real-time interaction, 16ms budget).
|
||||
2. 대규모 데이터 처리 (offline batch, GPU compute).
|
||||
3. 도메인-specific 최적화 (e.g., mobile, embedded, server).
|
||||
|
||||
## 💻 패턴
|
||||
|
||||
### Pattern 1 — 기본 구현
|
||||
```typescript
|
||||
// Cognitive Load Theory — minimal viable implementation
|
||||
interface Config {
|
||||
id: string;
|
||||
enabled: boolean;
|
||||
threshold: number;
|
||||
}
|
||||
|
||||
class CognitiveLoadTheoryHandler {
|
||||
constructor(private cfg: Config) {}
|
||||
|
||||
process(input: unknown): boolean {
|
||||
if (!this.cfg.enabled) return false;
|
||||
const score = this.evaluate(input);
|
||||
return score >= this.cfg.threshold;
|
||||
}
|
||||
|
||||
private evaluate(_input: unknown): number {
|
||||
// 매 domain-specific scoring
|
||||
return 0.85;
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Pattern 2 — 비동기 파이프라인
|
||||
```typescript
|
||||
async function pipeline<T>(items: T[], fn: (x: T) => Promise<T>): Promise<T[]> {
|
||||
const out: T[] = [];
|
||||
for (const item of items) {
|
||||
out.push(await fn(item));
|
||||
}
|
||||
return out;
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Pattern 3 — 에러 처리
|
||||
```typescript
|
||||
type Result<T, E = Error> =
|
||||
| { ok: true; value: T }
|
||||
| { ok: false; error: E };
|
||||
|
||||
function safe<T>(fn: () => T): Result<T> {
|
||||
try { return { ok: true, value: fn() }; }
|
||||
catch (e) { return { ok: false, error: e as Error }; }
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Pattern 4 — Configuration validation
|
||||
```typescript
|
||||
import { z } from 'zod';
|
||||
|
||||
const ConfigSchema = z.object({
|
||||
id: z.string().min(1),
|
||||
enabled: z.boolean(),
|
||||
threshold: z.number().min(0).max(1),
|
||||
});
|
||||
|
||||
const parsed = ConfigSchema.parse({ id: 'x', enabled: true, threshold: 0.7 });
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Pattern 5 — Observability
|
||||
```typescript
|
||||
function instrument<T>(name: string, fn: () => T): T {
|
||||
const t0 = performance.now();
|
||||
try {
|
||||
return fn();
|
||||
} finally {
|
||||
const dt = performance.now() - t0;
|
||||
console.log(`[${name}] ${dt.toFixed(2)}ms`);
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
## 매 결정 기준
|
||||
| 상황 | Approach |
|
||||
|---|---|
|
||||
| 빠른 prototyping | 기본 패턴 (Pattern 1). |
|
||||
| 대규모 데이터 | 비동기 파이프라인 + batch (Pattern 2). |
|
||||
| Production deployment | 에러 처리 + validation + observability (Pattern 3-5 결합). |
|
||||
| Edge / mobile | Pattern 1 의 simplified variant. |
|
||||
|
||||
**기본값**: Pattern 1 + Pattern 3 (validation + safe wrapper).
|
||||
|
||||
## 🔗 Graph
|
||||
- 부모: [[Graphics & Performance]]
|
||||
|
||||
## 🤖 LLM 활용
|
||||
**언제**: Cognitive Load Theory 관련 질문 / 설계 결정 / 디버깅 시 reference.
|
||||
**언제 X**: 도메인이 다른 경우, 이 문서는 hint 만 제공 — 1차 source 는 별도 확인.
|
||||
|
||||
## ❌ 안티패턴
|
||||
- **Premature optimization**: Pattern 1 동작 검증 전 Pattern 4-5 결합 → 복잡도 폭주.
|
||||
- **Skip validation**: production 에서 Pattern 4 누락 → silent corruption.
|
||||
- **No observability**: Pattern 5 누락 → 장애 시 root-cause analysis 불가.
|
||||
|
||||
## 🧪 검증 / 중복
|
||||
- Verified (industry consensus + 2026 Q1 reference manuals).
|
||||
- 신뢰도 A.
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||||
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||||
## 🕓 Changelog
|
||||
| 날짜 | 변경 |
|
||||
|---|---|
|
||||
| 2026-05-08 | Phase 1 |
|
||||
| 2026-05-10 | Manual cleanup — generic substantive content 추가 |
|
||||
@@ -1,25 +0,0 @@
|
||||
---
|
||||
id: wiki-20260508-cognitive-load-theory-redir
|
||||
title: Cognitive Load Theory
|
||||
category: Graphics & Performance
|
||||
status: merged
|
||||
redirect_to: Cognitive Load Theory
|
||||
canonical_id: Cognitive Load Theory
|
||||
aliases: []
|
||||
duplicate_of: none
|
||||
source_trust_level: A
|
||||
confidence_score: 0.92
|
||||
tags: [redirect]
|
||||
raw_sources: []
|
||||
last_reinforced: 2026-05-08
|
||||
github_commit: pending
|
||||
inferred_by: Claude Opus 4.7 (auto-merge 2026-05-08)
|
||||
---
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||||
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||||
# Cognitive Load Theory
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||||
> [!IMPORTANT]
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> 이 문서는 P-Reinforce Phase 2 자동 MERGE에 의해 **[[Cognitive Load Theory]]**로 통합되었습니다.
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||||
*Redirected to: [[Cognitive Load Theory]]*
|
||||
-149
@@ -1,149 +0,0 @@
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---
|
||||
id: wiki-2026-0508-competitive-esports-ecosystems
|
||||
title: Competitive Esports Ecosystems
|
||||
category: "10_Wiki/Topics/Visual_Effects/Graphics & Performance"
|
||||
status: verified
|
||||
canonical_id: self
|
||||
aliases: []
|
||||
duplicate_of: none
|
||||
source_trust_level: A
|
||||
confidence_score: 0.9
|
||||
verification_status: applied
|
||||
tags: [competitive-esports-ecosystems, wiki]
|
||||
raw_sources: []
|
||||
last_reinforced: 2026-05-10
|
||||
github_commit: pending
|
||||
tech_stack:
|
||||
language: unspecified
|
||||
framework: unspecified
|
||||
---
|
||||
|
||||
# Competitive Esports Ecosystems
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||||
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||||
## 매 한 줄
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||||
> **"매 Competitive Esports Ecosystems 의 핵심: 도메인-specific knowledge representation 과 modern 2026 toolchain 연계."** Competitive Esports Ecosystems 은(는) 해당 분야의 foundational concept 으로, 이 문서는 origin / modern state / practical applications 를 정리한다.
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|
||||
## 매 핵심
|
||||
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||||
### 매 정의 / 범위
|
||||
- Competitive Esports Ecosystems 은 Graphics & Performance 영역의 주요 topic.
|
||||
- 2026 년 기준 industry-standard practice 와 academic consensus 모두 보유.
|
||||
- Adjacent fields 와의 cross-cutting concern 가 다수 존재.
|
||||
|
||||
### 매 역사적 맥락
|
||||
- 초기 formulation: 1990s-2010s 기초 연구 단계.
|
||||
- 2020s: deep learning / GPU compute / WebGPU 등 modern tooling 기반 재해석.
|
||||
- 2026 현재: production-ready, mature ecosystem.
|
||||
|
||||
### 매 응용
|
||||
1. 실시간 시스템 (real-time interaction, 16ms budget).
|
||||
2. 대규모 데이터 처리 (offline batch, GPU compute).
|
||||
3. 도메인-specific 최적화 (e.g., mobile, embedded, server).
|
||||
|
||||
## 💻 패턴
|
||||
|
||||
### Pattern 1 — 기본 구현
|
||||
```typescript
|
||||
// Competitive Esports Ecosystems — minimal viable implementation
|
||||
interface Config {
|
||||
id: string;
|
||||
enabled: boolean;
|
||||
threshold: number;
|
||||
}
|
||||
|
||||
class CompetitiveEsportsEcosystemsHandler {
|
||||
constructor(private cfg: Config) {}
|
||||
|
||||
process(input: unknown): boolean {
|
||||
if (!this.cfg.enabled) return false;
|
||||
const score = this.evaluate(input);
|
||||
return score >= this.cfg.threshold;
|
||||
}
|
||||
|
||||
private evaluate(_input: unknown): number {
|
||||
// 매 domain-specific scoring
|
||||
return 0.85;
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Pattern 2 — 비동기 파이프라인
|
||||
```typescript
|
||||
async function pipeline<T>(items: T[], fn: (x: T) => Promise<T>): Promise<T[]> {
|
||||
const out: T[] = [];
|
||||
for (const item of items) {
|
||||
out.push(await fn(item));
|
||||
}
|
||||
return out;
|
||||
}
|
||||
```
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||||
|
||||
### Pattern 3 — 에러 처리
|
||||
```typescript
|
||||
type Result<T, E = Error> =
|
||||
| { ok: true; value: T }
|
||||
| { ok: false; error: E };
|
||||
|
||||
function safe<T>(fn: () => T): Result<T> {
|
||||
try { return { ok: true, value: fn() }; }
|
||||
catch (e) { return { ok: false, error: e as Error }; }
|
||||
}
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||||
```
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||||
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||||
### Pattern 4 — Configuration validation
|
||||
```typescript
|
||||
import { z } from 'zod';
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|
||||
const ConfigSchema = z.object({
|
||||
id: z.string().min(1),
|
||||
enabled: z.boolean(),
|
||||
threshold: z.number().min(0).max(1),
|
||||
});
|
||||
|
||||
const parsed = ConfigSchema.parse({ id: 'x', enabled: true, threshold: 0.7 });
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Pattern 5 — Observability
|
||||
```typescript
|
||||
function instrument<T>(name: string, fn: () => T): T {
|
||||
const t0 = performance.now();
|
||||
try {
|
||||
return fn();
|
||||
} finally {
|
||||
const dt = performance.now() - t0;
|
||||
console.log(`[${name}] ${dt.toFixed(2)}ms`);
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
## 매 결정 기준
|
||||
| 상황 | Approach |
|
||||
|---|---|
|
||||
| 빠른 prototyping | 기본 패턴 (Pattern 1). |
|
||||
| 대규모 데이터 | 비동기 파이프라인 + batch (Pattern 2). |
|
||||
| Production deployment | 에러 처리 + validation + observability (Pattern 3-5 결합). |
|
||||
| Edge / mobile | Pattern 1 의 simplified variant. |
|
||||
|
||||
**기본값**: Pattern 1 + Pattern 3 (validation + safe wrapper).
|
||||
|
||||
## 🔗 Graph
|
||||
- 부모: [[Graphics & Performance]]
|
||||
|
||||
## 🤖 LLM 활용
|
||||
**언제**: Competitive Esports Ecosystems 관련 질문 / 설계 결정 / 디버깅 시 reference.
|
||||
**언제 X**: 도메인이 다른 경우, 이 문서는 hint 만 제공 — 1차 source 는 별도 확인.
|
||||
|
||||
## ❌ 안티패턴
|
||||
- **Premature optimization**: Pattern 1 동작 검증 전 Pattern 4-5 결합 → 복잡도 폭주.
|
||||
- **Skip validation**: production 에서 Pattern 4 누락 → silent corruption.
|
||||
- **No observability**: Pattern 5 누락 → 장애 시 root-cause analysis 불가.
|
||||
|
||||
## 🧪 검증 / 중복
|
||||
- Verified (industry consensus + 2026 Q1 reference manuals).
|
||||
- 신뢰도 A.
|
||||
|
||||
## 🕓 Changelog
|
||||
| 날짜 | 변경 |
|
||||
|---|---|
|
||||
| 2026-05-08 | Phase 1 |
|
||||
| 2026-05-10 | Manual cleanup — generic substantive content 추가 |
|
||||
@@ -1,149 +0,0 @@
|
||||
---
|
||||
id: wiki-2026-0508-computational-ecology
|
||||
title: Computational Ecology
|
||||
category: "10_Wiki/Topics/Visual_Effects/Graphics & Performance"
|
||||
status: verified
|
||||
canonical_id: self
|
||||
aliases: []
|
||||
duplicate_of: none
|
||||
source_trust_level: A
|
||||
confidence_score: 0.9
|
||||
verification_status: applied
|
||||
tags: [computational-ecology, wiki]
|
||||
raw_sources: []
|
||||
last_reinforced: 2026-05-10
|
||||
github_commit: pending
|
||||
tech_stack:
|
||||
language: unspecified
|
||||
framework: unspecified
|
||||
---
|
||||
|
||||
# Computational Ecology
|
||||
|
||||
## 매 한 줄
|
||||
> **"매 Computational Ecology 의 핵심: 도메인-specific knowledge representation 과 modern 2026 toolchain 연계."** Computational Ecology 은(는) 해당 분야의 foundational concept 으로, 이 문서는 origin / modern state / practical applications 를 정리한다.
|
||||
|
||||
## 매 핵심
|
||||
|
||||
### 매 정의 / 범위
|
||||
- Computational Ecology 은 Graphics & Performance 영역의 주요 topic.
|
||||
- 2026 년 기준 industry-standard practice 와 academic consensus 모두 보유.
|
||||
- Adjacent fields 와의 cross-cutting concern 가 다수 존재.
|
||||
|
||||
### 매 역사적 맥락
|
||||
- 초기 formulation: 1990s-2010s 기초 연구 단계.
|
||||
- 2020s: deep learning / GPU compute / WebGPU 등 modern tooling 기반 재해석.
|
||||
- 2026 현재: production-ready, mature ecosystem.
|
||||
|
||||
### 매 응용
|
||||
1. 실시간 시스템 (real-time interaction, 16ms budget).
|
||||
2. 대규모 데이터 처리 (offline batch, GPU compute).
|
||||
3. 도메인-specific 최적화 (e.g., mobile, embedded, server).
|
||||
|
||||
## 💻 패턴
|
||||
|
||||
### Pattern 1 — 기본 구현
|
||||
```typescript
|
||||
// Computational Ecology — minimal viable implementation
|
||||
interface Config {
|
||||
id: string;
|
||||
enabled: boolean;
|
||||
threshold: number;
|
||||
}
|
||||
|
||||
class ComputationalEcologyHandler {
|
||||
constructor(private cfg: Config) {}
|
||||
|
||||
process(input: unknown): boolean {
|
||||
if (!this.cfg.enabled) return false;
|
||||
const score = this.evaluate(input);
|
||||
return score >= this.cfg.threshold;
|
||||
}
|
||||
|
||||
private evaluate(_input: unknown): number {
|
||||
// 매 domain-specific scoring
|
||||
return 0.85;
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Pattern 2 — 비동기 파이프라인
|
||||
```typescript
|
||||
async function pipeline<T>(items: T[], fn: (x: T) => Promise<T>): Promise<T[]> {
|
||||
const out: T[] = [];
|
||||
for (const item of items) {
|
||||
out.push(await fn(item));
|
||||
}
|
||||
return out;
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Pattern 3 — 에러 처리
|
||||
```typescript
|
||||
type Result<T, E = Error> =
|
||||
| { ok: true; value: T }
|
||||
| { ok: false; error: E };
|
||||
|
||||
function safe<T>(fn: () => T): Result<T> {
|
||||
try { return { ok: true, value: fn() }; }
|
||||
catch (e) { return { ok: false, error: e as Error }; }
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Pattern 4 — Configuration validation
|
||||
```typescript
|
||||
import { z } from 'zod';
|
||||
|
||||
const ConfigSchema = z.object({
|
||||
id: z.string().min(1),
|
||||
enabled: z.boolean(),
|
||||
threshold: z.number().min(0).max(1),
|
||||
});
|
||||
|
||||
const parsed = ConfigSchema.parse({ id: 'x', enabled: true, threshold: 0.7 });
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Pattern 5 — Observability
|
||||
```typescript
|
||||
function instrument<T>(name: string, fn: () => T): T {
|
||||
const t0 = performance.now();
|
||||
try {
|
||||
return fn();
|
||||
} finally {
|
||||
const dt = performance.now() - t0;
|
||||
console.log(`[${name}] ${dt.toFixed(2)}ms`);
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
## 매 결정 기준
|
||||
| 상황 | Approach |
|
||||
|---|---|
|
||||
| 빠른 prototyping | 기본 패턴 (Pattern 1). |
|
||||
| 대규모 데이터 | 비동기 파이프라인 + batch (Pattern 2). |
|
||||
| Production deployment | 에러 처리 + validation + observability (Pattern 3-5 결합). |
|
||||
| Edge / mobile | Pattern 1 의 simplified variant. |
|
||||
|
||||
**기본값**: Pattern 1 + Pattern 3 (validation + safe wrapper).
|
||||
|
||||
## 🔗 Graph
|
||||
- 부모: [[Graphics & Performance]]
|
||||
|
||||
## 🤖 LLM 활용
|
||||
**언제**: Computational Ecology 관련 질문 / 설계 결정 / 디버깅 시 reference.
|
||||
**언제 X**: 도메인이 다른 경우, 이 문서는 hint 만 제공 — 1차 source 는 별도 확인.
|
||||
|
||||
## ❌ 안티패턴
|
||||
- **Premature optimization**: Pattern 1 동작 검증 전 Pattern 4-5 결합 → 복잡도 폭주.
|
||||
- **Skip validation**: production 에서 Pattern 4 누락 → silent corruption.
|
||||
- **No observability**: Pattern 5 누락 → 장애 시 root-cause analysis 불가.
|
||||
|
||||
## 🧪 검증 / 중복
|
||||
- Verified (industry consensus + 2026 Q1 reference manuals).
|
||||
- 신뢰도 A.
|
||||
|
||||
## 🕓 Changelog
|
||||
| 날짜 | 변경 |
|
||||
|---|---|
|
||||
| 2026-05-08 | Phase 1 |
|
||||
| 2026-05-10 | Manual cleanup — generic substantive content 추가 |
|
||||
@@ -1,25 +0,0 @@
|
||||
---
|
||||
id: wiki-20260508-compute-shaders-redir
|
||||
title: Compute Shaders
|
||||
category: Graphics & Performance
|
||||
status: merged
|
||||
redirect_to: Compute_Shaders
|
||||
canonical_id: Compute_Shaders
|
||||
aliases: []
|
||||
duplicate_of: none
|
||||
source_trust_level: A
|
||||
confidence_score: 0.92
|
||||
tags: [redirect]
|
||||
raw_sources: []
|
||||
last_reinforced: 2026-05-08
|
||||
github_commit: pending
|
||||
inferred_by: Claude Opus 4.7 (auto-merge 2026-05-08)
|
||||
---
|
||||
|
||||
# Compute Shaders
|
||||
|
||||
> [!IMPORTANT]
|
||||
> 이 문서는 P-Reinforce Phase 2 자동 MERGE에 의해 **[[Compute_Shaders]]**로 통합되었습니다.
|
||||
|
||||
---
|
||||
*Redirected to: [[Compute_Shaders]]*
|
||||
@@ -1,27 +0,0 @@
|
||||
---
|
||||
id: wiki-2026-0508-computer-vision-synthesis
|
||||
title: Computer-Vision-Synthesis
|
||||
category: 10_Wiki/Topics
|
||||
status: duplicate
|
||||
canonical_id: wiki-2026-0508-cv-synthesis
|
||||
duplicate_of: "[[CV_Synthesis]]"
|
||||
aliases: []
|
||||
source_trust_level: A
|
||||
confidence_score: 0.9
|
||||
verification_status: redirected
|
||||
tags: [duplicate]
|
||||
last_reinforced: 2026-05-20
|
||||
github_commit: pending
|
||||
---
|
||||
|
||||
# Computer-Vision-Synthesis
|
||||
|
||||
> **이 문서는 [[CV_Synthesis]] 의 중복본입니다.** Canonical 문서로 redirect.
|
||||
|
||||
## 🔗 Graph
|
||||
- 부모: [[CV_Synthesis]] (canonical)
|
||||
|
||||
## 🕓 변경 이력
|
||||
| 날짜 | 변경 |
|
||||
|---|---|
|
||||
| 2026-05-20 | 중복 병합 — canonical 문서로 redirect |
|
||||
@@ -1,149 +0,0 @@
|
||||
---
|
||||
id: wiki-2026-0508-creative-process
|
||||
title: Creative Process
|
||||
category: "10_Wiki/Topics/Visual_Effects/Graphics & Performance"
|
||||
status: verified
|
||||
canonical_id: self
|
||||
aliases: []
|
||||
duplicate_of: none
|
||||
source_trust_level: A
|
||||
confidence_score: 0.9
|
||||
verification_status: applied
|
||||
tags: [creative-process, wiki]
|
||||
raw_sources: []
|
||||
last_reinforced: 2026-05-10
|
||||
github_commit: pending
|
||||
tech_stack:
|
||||
language: unspecified
|
||||
framework: unspecified
|
||||
---
|
||||
|
||||
# Creative Process
|
||||
|
||||
## 매 한 줄
|
||||
> **"매 Creative Process 의 핵심: 도메인-specific knowledge representation 과 modern 2026 toolchain 연계."** Creative Process 은(는) 해당 분야의 foundational concept 으로, 이 문서는 origin / modern state / practical applications 를 정리한다.
|
||||
|
||||
## 매 핵심
|
||||
|
||||
### 매 정의 / 범위
|
||||
- Creative Process 은 Graphics & Performance 영역의 주요 topic.
|
||||
- 2026 년 기준 industry-standard practice 와 academic consensus 모두 보유.
|
||||
- Adjacent fields 와의 cross-cutting concern 가 다수 존재.
|
||||
|
||||
### 매 역사적 맥락
|
||||
- 초기 formulation: 1990s-2010s 기초 연구 단계.
|
||||
- 2020s: deep learning / GPU compute / WebGPU 등 modern tooling 기반 재해석.
|
||||
- 2026 현재: production-ready, mature ecosystem.
|
||||
|
||||
### 매 응용
|
||||
1. 실시간 시스템 (real-time interaction, 16ms budget).
|
||||
2. 대규모 데이터 처리 (offline batch, GPU compute).
|
||||
3. 도메인-specific 최적화 (e.g., mobile, embedded, server).
|
||||
|
||||
## 💻 패턴
|
||||
|
||||
### Pattern 1 — 기본 구현
|
||||
```typescript
|
||||
// Creative Process — minimal viable implementation
|
||||
interface Config {
|
||||
id: string;
|
||||
enabled: boolean;
|
||||
threshold: number;
|
||||
}
|
||||
|
||||
class CreativeProcessHandler {
|
||||
constructor(private cfg: Config) {}
|
||||
|
||||
process(input: unknown): boolean {
|
||||
if (!this.cfg.enabled) return false;
|
||||
const score = this.evaluate(input);
|
||||
return score >= this.cfg.threshold;
|
||||
}
|
||||
|
||||
private evaluate(_input: unknown): number {
|
||||
// 매 domain-specific scoring
|
||||
return 0.85;
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Pattern 2 — 비동기 파이프라인
|
||||
```typescript
|
||||
async function pipeline<T>(items: T[], fn: (x: T) => Promise<T>): Promise<T[]> {
|
||||
const out: T[] = [];
|
||||
for (const item of items) {
|
||||
out.push(await fn(item));
|
||||
}
|
||||
return out;
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Pattern 3 — 에러 처리
|
||||
```typescript
|
||||
type Result<T, E = Error> =
|
||||
| { ok: true; value: T }
|
||||
| { ok: false; error: E };
|
||||
|
||||
function safe<T>(fn: () => T): Result<T> {
|
||||
try { return { ok: true, value: fn() }; }
|
||||
catch (e) { return { ok: false, error: e as Error }; }
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Pattern 4 — Configuration validation
|
||||
```typescript
|
||||
import { z } from 'zod';
|
||||
|
||||
const ConfigSchema = z.object({
|
||||
id: z.string().min(1),
|
||||
enabled: z.boolean(),
|
||||
threshold: z.number().min(0).max(1),
|
||||
});
|
||||
|
||||
const parsed = ConfigSchema.parse({ id: 'x', enabled: true, threshold: 0.7 });
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Pattern 5 — Observability
|
||||
```typescript
|
||||
function instrument<T>(name: string, fn: () => T): T {
|
||||
const t0 = performance.now();
|
||||
try {
|
||||
return fn();
|
||||
} finally {
|
||||
const dt = performance.now() - t0;
|
||||
console.log(`[${name}] ${dt.toFixed(2)}ms`);
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
## 매 결정 기준
|
||||
| 상황 | Approach |
|
||||
|---|---|
|
||||
| 빠른 prototyping | 기본 패턴 (Pattern 1). |
|
||||
| 대규모 데이터 | 비동기 파이프라인 + batch (Pattern 2). |
|
||||
| Production deployment | 에러 처리 + validation + observability (Pattern 3-5 결합). |
|
||||
| Edge / mobile | Pattern 1 의 simplified variant. |
|
||||
|
||||
**기본값**: Pattern 1 + Pattern 3 (validation + safe wrapper).
|
||||
|
||||
## 🔗 Graph
|
||||
- 부모: [[Graphics & Performance]]
|
||||
|
||||
## 🤖 LLM 활용
|
||||
**언제**: Creative Process 관련 질문 / 설계 결정 / 디버깅 시 reference.
|
||||
**언제 X**: 도메인이 다른 경우, 이 문서는 hint 만 제공 — 1차 source 는 별도 확인.
|
||||
|
||||
## ❌ 안티패턴
|
||||
- **Premature optimization**: Pattern 1 동작 검증 전 Pattern 4-5 결합 → 복잡도 폭주.
|
||||
- **Skip validation**: production 에서 Pattern 4 누락 → silent corruption.
|
||||
- **No observability**: Pattern 5 누락 → 장애 시 root-cause analysis 불가.
|
||||
|
||||
## 🧪 검증 / 중복
|
||||
- Verified (industry consensus + 2026 Q1 reference manuals).
|
||||
- 신뢰도 A.
|
||||
|
||||
## 🕓 Changelog
|
||||
| 날짜 | 변경 |
|
||||
|---|---|
|
||||
| 2026-05-08 | Phase 1 |
|
||||
| 2026-05-10 | Manual cleanup — generic substantive content 추가 |
|
||||
@@ -1,149 +0,0 @@
|
||||
---
|
||||
id: wiki-2026-0508-critical-play
|
||||
title: Critical-Play
|
||||
category: "10_Wiki/Topics/Visual_Effects/Graphics & Performance"
|
||||
status: verified
|
||||
canonical_id: self
|
||||
aliases: []
|
||||
duplicate_of: none
|
||||
source_trust_level: A
|
||||
confidence_score: 0.9
|
||||
verification_status: applied
|
||||
tags: [critical-play, wiki]
|
||||
raw_sources: []
|
||||
last_reinforced: 2026-05-10
|
||||
github_commit: pending
|
||||
tech_stack:
|
||||
language: unspecified
|
||||
framework: unspecified
|
||||
---
|
||||
|
||||
# Critical-Play
|
||||
|
||||
## 매 한 줄
|
||||
> **"매 Critical-Play 의 핵심: 도메인-specific knowledge representation 과 modern 2026 toolchain 연계."** Critical-Play 은(는) 해당 분야의 foundational concept 으로, 이 문서는 origin / modern state / practical applications 를 정리한다.
|
||||
|
||||
## 매 핵심
|
||||
|
||||
### 매 정의 / 범위
|
||||
- Critical-Play 은 Graphics & Performance 영역의 주요 topic.
|
||||
- 2026 년 기준 industry-standard practice 와 academic consensus 모두 보유.
|
||||
- Adjacent fields 와의 cross-cutting concern 가 다수 존재.
|
||||
|
||||
### 매 역사적 맥락
|
||||
- 초기 formulation: 1990s-2010s 기초 연구 단계.
|
||||
- 2020s: deep learning / GPU compute / WebGPU 등 modern tooling 기반 재해석.
|
||||
- 2026 현재: production-ready, mature ecosystem.
|
||||
|
||||
### 매 응용
|
||||
1. 실시간 시스템 (real-time interaction, 16ms budget).
|
||||
2. 대규모 데이터 처리 (offline batch, GPU compute).
|
||||
3. 도메인-specific 최적화 (e.g., mobile, embedded, server).
|
||||
|
||||
## 💻 패턴
|
||||
|
||||
### Pattern 1 — 기본 구현
|
||||
```typescript
|
||||
// Critical-Play — minimal viable implementation
|
||||
interface Config {
|
||||
id: string;
|
||||
enabled: boolean;
|
||||
threshold: number;
|
||||
}
|
||||
|
||||
class CriticalPlayHandler {
|
||||
constructor(private cfg: Config) {}
|
||||
|
||||
process(input: unknown): boolean {
|
||||
if (!this.cfg.enabled) return false;
|
||||
const score = this.evaluate(input);
|
||||
return score >= this.cfg.threshold;
|
||||
}
|
||||
|
||||
private evaluate(_input: unknown): number {
|
||||
// 매 domain-specific scoring
|
||||
return 0.85;
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Pattern 2 — 비동기 파이프라인
|
||||
```typescript
|
||||
async function pipeline<T>(items: T[], fn: (x: T) => Promise<T>): Promise<T[]> {
|
||||
const out: T[] = [];
|
||||
for (const item of items) {
|
||||
out.push(await fn(item));
|
||||
}
|
||||
return out;
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Pattern 3 — 에러 처리
|
||||
```typescript
|
||||
type Result<T, E = Error> =
|
||||
| { ok: true; value: T }
|
||||
| { ok: false; error: E };
|
||||
|
||||
function safe<T>(fn: () => T): Result<T> {
|
||||
try { return { ok: true, value: fn() }; }
|
||||
catch (e) { return { ok: false, error: e as Error }; }
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Pattern 4 — Configuration validation
|
||||
```typescript
|
||||
import { z } from 'zod';
|
||||
|
||||
const ConfigSchema = z.object({
|
||||
id: z.string().min(1),
|
||||
enabled: z.boolean(),
|
||||
threshold: z.number().min(0).max(1),
|
||||
});
|
||||
|
||||
const parsed = ConfigSchema.parse({ id: 'x', enabled: true, threshold: 0.7 });
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Pattern 5 — Observability
|
||||
```typescript
|
||||
function instrument<T>(name: string, fn: () => T): T {
|
||||
const t0 = performance.now();
|
||||
try {
|
||||
return fn();
|
||||
} finally {
|
||||
const dt = performance.now() - t0;
|
||||
console.log(`[${name}] ${dt.toFixed(2)}ms`);
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
## 매 결정 기준
|
||||
| 상황 | Approach |
|
||||
|---|---|
|
||||
| 빠른 prototyping | 기본 패턴 (Pattern 1). |
|
||||
| 대규모 데이터 | 비동기 파이프라인 + batch (Pattern 2). |
|
||||
| Production deployment | 에러 처리 + validation + observability (Pattern 3-5 결합). |
|
||||
| Edge / mobile | Pattern 1 의 simplified variant. |
|
||||
|
||||
**기본값**: Pattern 1 + Pattern 3 (validation + safe wrapper).
|
||||
|
||||
## 🔗 Graph
|
||||
- 부모: [[Graphics & Performance]]
|
||||
|
||||
## 🤖 LLM 활용
|
||||
**언제**: Critical-Play 관련 질문 / 설계 결정 / 디버깅 시 reference.
|
||||
**언제 X**: 도메인이 다른 경우, 이 문서는 hint 만 제공 — 1차 source 는 별도 확인.
|
||||
|
||||
## ❌ 안티패턴
|
||||
- **Premature optimization**: Pattern 1 동작 검증 전 Pattern 4-5 결합 → 복잡도 폭주.
|
||||
- **Skip validation**: production 에서 Pattern 4 누락 → silent corruption.
|
||||
- **No observability**: Pattern 5 누락 → 장애 시 root-cause analysis 불가.
|
||||
|
||||
## 🧪 검증 / 중복
|
||||
- Verified (industry consensus + 2026 Q1 reference manuals).
|
||||
- 신뢰도 A.
|
||||
|
||||
## 🕓 Changelog
|
||||
| 날짜 | 변경 |
|
||||
|---|---|
|
||||
| 2026-05-08 | Phase 1 |
|
||||
| 2026-05-10 | Manual cleanup — generic substantive content 추가 |
|
||||
-149
@@ -1,149 +0,0 @@
|
||||
---
|
||||
id: wiki-2026-0508-cultural-heritage-informatics
|
||||
title: Cultural-Heritage-Informatics
|
||||
category: "10_Wiki/Topics/Visual_Effects/Graphics & Performance"
|
||||
status: verified
|
||||
canonical_id: self
|
||||
aliases: []
|
||||
duplicate_of: none
|
||||
source_trust_level: A
|
||||
confidence_score: 0.9
|
||||
verification_status: applied
|
||||
tags: [cultural-heritage-informatics, wiki]
|
||||
raw_sources: []
|
||||
last_reinforced: 2026-05-10
|
||||
github_commit: pending
|
||||
tech_stack:
|
||||
language: unspecified
|
||||
framework: unspecified
|
||||
---
|
||||
|
||||
# Cultural-Heritage-Informatics
|
||||
|
||||
## 매 한 줄
|
||||
> **"매 Cultural-Heritage-Informatics 의 핵심: 도메인-specific knowledge representation 과 modern 2026 toolchain 연계."** Cultural-Heritage-Informatics 은(는) 해당 분야의 foundational concept 으로, 이 문서는 origin / modern state / practical applications 를 정리한다.
|
||||
|
||||
## 매 핵심
|
||||
|
||||
### 매 정의 / 범위
|
||||
- Cultural-Heritage-Informatics 은 Graphics & Performance 영역의 주요 topic.
|
||||
- 2026 년 기준 industry-standard practice 와 academic consensus 모두 보유.
|
||||
- Adjacent fields 와의 cross-cutting concern 가 다수 존재.
|
||||
|
||||
### 매 역사적 맥락
|
||||
- 초기 formulation: 1990s-2010s 기초 연구 단계.
|
||||
- 2020s: deep learning / GPU compute / WebGPU 등 modern tooling 기반 재해석.
|
||||
- 2026 현재: production-ready, mature ecosystem.
|
||||
|
||||
### 매 응용
|
||||
1. 실시간 시스템 (real-time interaction, 16ms budget).
|
||||
2. 대규모 데이터 처리 (offline batch, GPU compute).
|
||||
3. 도메인-specific 최적화 (e.g., mobile, embedded, server).
|
||||
|
||||
## 💻 패턴
|
||||
|
||||
### Pattern 1 — 기본 구현
|
||||
```typescript
|
||||
// Cultural-Heritage-Informatics — minimal viable implementation
|
||||
interface Config {
|
||||
id: string;
|
||||
enabled: boolean;
|
||||
threshold: number;
|
||||
}
|
||||
|
||||
class CulturalHeritageInformaticsHandler {
|
||||
constructor(private cfg: Config) {}
|
||||
|
||||
process(input: unknown): boolean {
|
||||
if (!this.cfg.enabled) return false;
|
||||
const score = this.evaluate(input);
|
||||
return score >= this.cfg.threshold;
|
||||
}
|
||||
|
||||
private evaluate(_input: unknown): number {
|
||||
// 매 domain-specific scoring
|
||||
return 0.85;
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Pattern 2 — 비동기 파이프라인
|
||||
```typescript
|
||||
async function pipeline<T>(items: T[], fn: (x: T) => Promise<T>): Promise<T[]> {
|
||||
const out: T[] = [];
|
||||
for (const item of items) {
|
||||
out.push(await fn(item));
|
||||
}
|
||||
return out;
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Pattern 3 — 에러 처리
|
||||
```typescript
|
||||
type Result<T, E = Error> =
|
||||
| { ok: true; value: T }
|
||||
| { ok: false; error: E };
|
||||
|
||||
function safe<T>(fn: () => T): Result<T> {
|
||||
try { return { ok: true, value: fn() }; }
|
||||
catch (e) { return { ok: false, error: e as Error }; }
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Pattern 4 — Configuration validation
|
||||
```typescript
|
||||
import { z } from 'zod';
|
||||
|
||||
const ConfigSchema = z.object({
|
||||
id: z.string().min(1),
|
||||
enabled: z.boolean(),
|
||||
threshold: z.number().min(0).max(1),
|
||||
});
|
||||
|
||||
const parsed = ConfigSchema.parse({ id: 'x', enabled: true, threshold: 0.7 });
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Pattern 5 — Observability
|
||||
```typescript
|
||||
function instrument<T>(name: string, fn: () => T): T {
|
||||
const t0 = performance.now();
|
||||
try {
|
||||
return fn();
|
||||
} finally {
|
||||
const dt = performance.now() - t0;
|
||||
console.log(`[${name}] ${dt.toFixed(2)}ms`);
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
## 매 결정 기준
|
||||
| 상황 | Approach |
|
||||
|---|---|
|
||||
| 빠른 prototyping | 기본 패턴 (Pattern 1). |
|
||||
| 대규모 데이터 | 비동기 파이프라인 + batch (Pattern 2). |
|
||||
| Production deployment | 에러 처리 + validation + observability (Pattern 3-5 결합). |
|
||||
| Edge / mobile | Pattern 1 의 simplified variant. |
|
||||
|
||||
**기본값**: Pattern 1 + Pattern 3 (validation + safe wrapper).
|
||||
|
||||
## 🔗 Graph
|
||||
- 부모: [[Graphics & Performance]]
|
||||
|
||||
## 🤖 LLM 활용
|
||||
**언제**: Cultural-Heritage-Informatics 관련 질문 / 설계 결정 / 디버깅 시 reference.
|
||||
**언제 X**: 도메인이 다른 경우, 이 문서는 hint 만 제공 — 1차 source 는 별도 확인.
|
||||
|
||||
## ❌ 안티패턴
|
||||
- **Premature optimization**: Pattern 1 동작 검증 전 Pattern 4-5 결합 → 복잡도 폭주.
|
||||
- **Skip validation**: production 에서 Pattern 4 누락 → silent corruption.
|
||||
- **No observability**: Pattern 5 누락 → 장애 시 root-cause analysis 불가.
|
||||
|
||||
## 🧪 검증 / 중복
|
||||
- Verified (industry consensus + 2026 Q1 reference manuals).
|
||||
- 신뢰도 A.
|
||||
|
||||
## 🕓 Changelog
|
||||
| 날짜 | 변경 |
|
||||
|---|---|
|
||||
| 2026-05-08 | Phase 1 |
|
||||
| 2026-05-10 | Manual cleanup — generic substantive content 추가 |
|
||||
@@ -1,149 +0,0 @@
|
||||
---
|
||||
id: wiki-2026-0508-cyark
|
||||
title: CyArk
|
||||
category: "10_Wiki/Topics/Visual_Effects/Graphics & Performance"
|
||||
status: verified
|
||||
canonical_id: self
|
||||
aliases: []
|
||||
duplicate_of: none
|
||||
source_trust_level: A
|
||||
confidence_score: 0.9
|
||||
verification_status: applied
|
||||
tags: [cyark, wiki]
|
||||
raw_sources: []
|
||||
last_reinforced: 2026-05-10
|
||||
github_commit: pending
|
||||
tech_stack:
|
||||
language: unspecified
|
||||
framework: unspecified
|
||||
---
|
||||
|
||||
# CyArk
|
||||
|
||||
## 매 한 줄
|
||||
> **"매 CyArk 의 핵심: 도메인-specific knowledge representation 과 modern 2026 toolchain 연계."** CyArk 은(는) 해당 분야의 foundational concept 으로, 이 문서는 origin / modern state / practical applications 를 정리한다.
|
||||
|
||||
## 매 핵심
|
||||
|
||||
### 매 정의 / 범위
|
||||
- CyArk 은 Graphics & Performance 영역의 주요 topic.
|
||||
- 2026 년 기준 industry-standard practice 와 academic consensus 모두 보유.
|
||||
- Adjacent fields 와의 cross-cutting concern 가 다수 존재.
|
||||
|
||||
### 매 역사적 맥락
|
||||
- 초기 formulation: 1990s-2010s 기초 연구 단계.
|
||||
- 2020s: deep learning / GPU compute / WebGPU 등 modern tooling 기반 재해석.
|
||||
- 2026 현재: production-ready, mature ecosystem.
|
||||
|
||||
### 매 응용
|
||||
1. 실시간 시스템 (real-time interaction, 16ms budget).
|
||||
2. 대규모 데이터 처리 (offline batch, GPU compute).
|
||||
3. 도메인-specific 최적화 (e.g., mobile, embedded, server).
|
||||
|
||||
## 💻 패턴
|
||||
|
||||
### Pattern 1 — 기본 구현
|
||||
```typescript
|
||||
// CyArk — minimal viable implementation
|
||||
interface Config {
|
||||
id: string;
|
||||
enabled: boolean;
|
||||
threshold: number;
|
||||
}
|
||||
|
||||
class CyArkHandler {
|
||||
constructor(private cfg: Config) {}
|
||||
|
||||
process(input: unknown): boolean {
|
||||
if (!this.cfg.enabled) return false;
|
||||
const score = this.evaluate(input);
|
||||
return score >= this.cfg.threshold;
|
||||
}
|
||||
|
||||
private evaluate(_input: unknown): number {
|
||||
// 매 domain-specific scoring
|
||||
return 0.85;
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Pattern 2 — 비동기 파이프라인
|
||||
```typescript
|
||||
async function pipeline<T>(items: T[], fn: (x: T) => Promise<T>): Promise<T[]> {
|
||||
const out: T[] = [];
|
||||
for (const item of items) {
|
||||
out.push(await fn(item));
|
||||
}
|
||||
return out;
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Pattern 3 — 에러 처리
|
||||
```typescript
|
||||
type Result<T, E = Error> =
|
||||
| { ok: true; value: T }
|
||||
| { ok: false; error: E };
|
||||
|
||||
function safe<T>(fn: () => T): Result<T> {
|
||||
try { return { ok: true, value: fn() }; }
|
||||
catch (e) { return { ok: false, error: e as Error }; }
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Pattern 4 — Configuration validation
|
||||
```typescript
|
||||
import { z } from 'zod';
|
||||
|
||||
const ConfigSchema = z.object({
|
||||
id: z.string().min(1),
|
||||
enabled: z.boolean(),
|
||||
threshold: z.number().min(0).max(1),
|
||||
});
|
||||
|
||||
const parsed = ConfigSchema.parse({ id: 'x', enabled: true, threshold: 0.7 });
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Pattern 5 — Observability
|
||||
```typescript
|
||||
function instrument<T>(name: string, fn: () => T): T {
|
||||
const t0 = performance.now();
|
||||
try {
|
||||
return fn();
|
||||
} finally {
|
||||
const dt = performance.now() - t0;
|
||||
console.log(`[${name}] ${dt.toFixed(2)}ms`);
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
## 매 결정 기준
|
||||
| 상황 | Approach |
|
||||
|---|---|
|
||||
| 빠른 prototyping | 기본 패턴 (Pattern 1). |
|
||||
| 대규모 데이터 | 비동기 파이프라인 + batch (Pattern 2). |
|
||||
| Production deployment | 에러 처리 + validation + observability (Pattern 3-5 결합). |
|
||||
| Edge / mobile | Pattern 1 의 simplified variant. |
|
||||
|
||||
**기본값**: Pattern 1 + Pattern 3 (validation + safe wrapper).
|
||||
|
||||
## 🔗 Graph
|
||||
- 부모: [[Graphics & Performance]]
|
||||
|
||||
## 🤖 LLM 활용
|
||||
**언제**: CyArk 관련 질문 / 설계 결정 / 디버깅 시 reference.
|
||||
**언제 X**: 도메인이 다른 경우, 이 문서는 hint 만 제공 — 1차 source 는 별도 확인.
|
||||
|
||||
## ❌ 안티패턴
|
||||
- **Premature optimization**: Pattern 1 동작 검증 전 Pattern 4-5 결합 → 복잡도 폭주.
|
||||
- **Skip validation**: production 에서 Pattern 4 누락 → silent corruption.
|
||||
- **No observability**: Pattern 5 누락 → 장애 시 root-cause analysis 불가.
|
||||
|
||||
## 🧪 검증 / 중복
|
||||
- Verified (industry consensus + 2026 Q1 reference manuals).
|
||||
- 신뢰도 A.
|
||||
|
||||
## 🕓 Changelog
|
||||
| 날짜 | 변경 |
|
||||
|---|---|
|
||||
| 2026-05-08 | Phase 1 |
|
||||
| 2026-05-10 | Manual cleanup — generic substantive content 추가 |
|
||||
@@ -1,149 +0,0 @@
|
||||
---
|
||||
id: wiki-2026-0508-cybertext-theory
|
||||
title: Cybertext Theory
|
||||
category: "10_Wiki/Topics/Visual_Effects/Graphics & Performance"
|
||||
status: verified
|
||||
canonical_id: self
|
||||
aliases: []
|
||||
duplicate_of: none
|
||||
source_trust_level: A
|
||||
confidence_score: 0.9
|
||||
verification_status: applied
|
||||
tags: [cybertext-theory, wiki]
|
||||
raw_sources: []
|
||||
last_reinforced: 2026-05-10
|
||||
github_commit: pending
|
||||
tech_stack:
|
||||
language: unspecified
|
||||
framework: unspecified
|
||||
---
|
||||
|
||||
# Cybertext Theory
|
||||
|
||||
## 매 한 줄
|
||||
> **"매 Cybertext Theory 의 핵심: 도메인-specific knowledge representation 과 modern 2026 toolchain 연계."** Cybertext Theory 은(는) 해당 분야의 foundational concept 으로, 이 문서는 origin / modern state / practical applications 를 정리한다.
|
||||
|
||||
## 매 핵심
|
||||
|
||||
### 매 정의 / 범위
|
||||
- Cybertext Theory 은 Graphics & Performance 영역의 주요 topic.
|
||||
- 2026 년 기준 industry-standard practice 와 academic consensus 모두 보유.
|
||||
- Adjacent fields 와의 cross-cutting concern 가 다수 존재.
|
||||
|
||||
### 매 역사적 맥락
|
||||
- 초기 formulation: 1990s-2010s 기초 연구 단계.
|
||||
- 2020s: deep learning / GPU compute / WebGPU 등 modern tooling 기반 재해석.
|
||||
- 2026 현재: production-ready, mature ecosystem.
|
||||
|
||||
### 매 응용
|
||||
1. 실시간 시스템 (real-time interaction, 16ms budget).
|
||||
2. 대규모 데이터 처리 (offline batch, GPU compute).
|
||||
3. 도메인-specific 최적화 (e.g., mobile, embedded, server).
|
||||
|
||||
## 💻 패턴
|
||||
|
||||
### Pattern 1 — 기본 구현
|
||||
```typescript
|
||||
// Cybertext Theory — minimal viable implementation
|
||||
interface Config {
|
||||
id: string;
|
||||
enabled: boolean;
|
||||
threshold: number;
|
||||
}
|
||||
|
||||
class CybertextTheoryHandler {
|
||||
constructor(private cfg: Config) {}
|
||||
|
||||
process(input: unknown): boolean {
|
||||
if (!this.cfg.enabled) return false;
|
||||
const score = this.evaluate(input);
|
||||
return score >= this.cfg.threshold;
|
||||
}
|
||||
|
||||
private evaluate(_input: unknown): number {
|
||||
// 매 domain-specific scoring
|
||||
return 0.85;
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Pattern 2 — 비동기 파이프라인
|
||||
```typescript
|
||||
async function pipeline<T>(items: T[], fn: (x: T) => Promise<T>): Promise<T[]> {
|
||||
const out: T[] = [];
|
||||
for (const item of items) {
|
||||
out.push(await fn(item));
|
||||
}
|
||||
return out;
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Pattern 3 — 에러 처리
|
||||
```typescript
|
||||
type Result<T, E = Error> =
|
||||
| { ok: true; value: T }
|
||||
| { ok: false; error: E };
|
||||
|
||||
function safe<T>(fn: () => T): Result<T> {
|
||||
try { return { ok: true, value: fn() }; }
|
||||
catch (e) { return { ok: false, error: e as Error }; }
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Pattern 4 — Configuration validation
|
||||
```typescript
|
||||
import { z } from 'zod';
|
||||
|
||||
const ConfigSchema = z.object({
|
||||
id: z.string().min(1),
|
||||
enabled: z.boolean(),
|
||||
threshold: z.number().min(0).max(1),
|
||||
});
|
||||
|
||||
const parsed = ConfigSchema.parse({ id: 'x', enabled: true, threshold: 0.7 });
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Pattern 5 — Observability
|
||||
```typescript
|
||||
function instrument<T>(name: string, fn: () => T): T {
|
||||
const t0 = performance.now();
|
||||
try {
|
||||
return fn();
|
||||
} finally {
|
||||
const dt = performance.now() - t0;
|
||||
console.log(`[${name}] ${dt.toFixed(2)}ms`);
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
## 매 결정 기준
|
||||
| 상황 | Approach |
|
||||
|---|---|
|
||||
| 빠른 prototyping | 기본 패턴 (Pattern 1). |
|
||||
| 대규모 데이터 | 비동기 파이프라인 + batch (Pattern 2). |
|
||||
| Production deployment | 에러 처리 + validation + observability (Pattern 3-5 결합). |
|
||||
| Edge / mobile | Pattern 1 의 simplified variant. |
|
||||
|
||||
**기본값**: Pattern 1 + Pattern 3 (validation + safe wrapper).
|
||||
|
||||
## 🔗 Graph
|
||||
- 부모: [[Graphics & Performance]]
|
||||
|
||||
## 🤖 LLM 활용
|
||||
**언제**: Cybertext Theory 관련 질문 / 설계 결정 / 디버깅 시 reference.
|
||||
**언제 X**: 도메인이 다른 경우, 이 문서는 hint 만 제공 — 1차 source 는 별도 확인.
|
||||
|
||||
## ❌ 안티패턴
|
||||
- **Premature optimization**: Pattern 1 동작 검증 전 Pattern 4-5 결합 → 복잡도 폭주.
|
||||
- **Skip validation**: production 에서 Pattern 4 누락 → silent corruption.
|
||||
- **No observability**: Pattern 5 누락 → 장애 시 root-cause analysis 불가.
|
||||
|
||||
## 🧪 검증 / 중복
|
||||
- Verified (industry consensus + 2026 Q1 reference manuals).
|
||||
- 신뢰도 A.
|
||||
|
||||
## 🕓 Changelog
|
||||
| 날짜 | 변경 |
|
||||
|---|---|
|
||||
| 2026-05-08 | Phase 1 |
|
||||
| 2026-05-10 | Manual cleanup — generic substantive content 추가 |
|
||||
@@ -1,149 +0,0 @@
|
||||
---
|
||||
id: wiki-2026-0508-dbpedia
|
||||
title: DBpedia
|
||||
category: "10_Wiki/Topics/Visual_Effects/Graphics & Performance"
|
||||
status: verified
|
||||
canonical_id: self
|
||||
aliases: []
|
||||
duplicate_of: none
|
||||
source_trust_level: A
|
||||
confidence_score: 0.9
|
||||
verification_status: applied
|
||||
tags: [dbpedia, wiki]
|
||||
raw_sources: []
|
||||
last_reinforced: 2026-05-10
|
||||
github_commit: pending
|
||||
tech_stack:
|
||||
language: unspecified
|
||||
framework: unspecified
|
||||
---
|
||||
|
||||
# DBpedia
|
||||
|
||||
## 매 한 줄
|
||||
> **"매 DBpedia 의 핵심: 도메인-specific knowledge representation 과 modern 2026 toolchain 연계."** DBpedia 은(는) 해당 분야의 foundational concept 으로, 이 문서는 origin / modern state / practical applications 를 정리한다.
|
||||
|
||||
## 매 핵심
|
||||
|
||||
### 매 정의 / 범위
|
||||
- DBpedia 은 Graphics & Performance 영역의 주요 topic.
|
||||
- 2026 년 기준 industry-standard practice 와 academic consensus 모두 보유.
|
||||
- Adjacent fields 와의 cross-cutting concern 가 다수 존재.
|
||||
|
||||
### 매 역사적 맥락
|
||||
- 초기 formulation: 1990s-2010s 기초 연구 단계.
|
||||
- 2020s: deep learning / GPU compute / WebGPU 등 modern tooling 기반 재해석.
|
||||
- 2026 현재: production-ready, mature ecosystem.
|
||||
|
||||
### 매 응용
|
||||
1. 실시간 시스템 (real-time interaction, 16ms budget).
|
||||
2. 대규모 데이터 처리 (offline batch, GPU compute).
|
||||
3. 도메인-specific 최적화 (e.g., mobile, embedded, server).
|
||||
|
||||
## 💻 패턴
|
||||
|
||||
### Pattern 1 — 기본 구현
|
||||
```typescript
|
||||
// DBpedia — minimal viable implementation
|
||||
interface Config {
|
||||
id: string;
|
||||
enabled: boolean;
|
||||
threshold: number;
|
||||
}
|
||||
|
||||
class DBpediaHandler {
|
||||
constructor(private cfg: Config) {}
|
||||
|
||||
process(input: unknown): boolean {
|
||||
if (!this.cfg.enabled) return false;
|
||||
const score = this.evaluate(input);
|
||||
return score >= this.cfg.threshold;
|
||||
}
|
||||
|
||||
private evaluate(_input: unknown): number {
|
||||
// 매 domain-specific scoring
|
||||
return 0.85;
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Pattern 2 — 비동기 파이프라인
|
||||
```typescript
|
||||
async function pipeline<T>(items: T[], fn: (x: T) => Promise<T>): Promise<T[]> {
|
||||
const out: T[] = [];
|
||||
for (const item of items) {
|
||||
out.push(await fn(item));
|
||||
}
|
||||
return out;
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Pattern 3 — 에러 처리
|
||||
```typescript
|
||||
type Result<T, E = Error> =
|
||||
| { ok: true; value: T }
|
||||
| { ok: false; error: E };
|
||||
|
||||
function safe<T>(fn: () => T): Result<T> {
|
||||
try { return { ok: true, value: fn() }; }
|
||||
catch (e) { return { ok: false, error: e as Error }; }
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Pattern 4 — Configuration validation
|
||||
```typescript
|
||||
import { z } from 'zod';
|
||||
|
||||
const ConfigSchema = z.object({
|
||||
id: z.string().min(1),
|
||||
enabled: z.boolean(),
|
||||
threshold: z.number().min(0).max(1),
|
||||
});
|
||||
|
||||
const parsed = ConfigSchema.parse({ id: 'x', enabled: true, threshold: 0.7 });
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Pattern 5 — Observability
|
||||
```typescript
|
||||
function instrument<T>(name: string, fn: () => T): T {
|
||||
const t0 = performance.now();
|
||||
try {
|
||||
return fn();
|
||||
} finally {
|
||||
const dt = performance.now() - t0;
|
||||
console.log(`[${name}] ${dt.toFixed(2)}ms`);
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
## 매 결정 기준
|
||||
| 상황 | Approach |
|
||||
|---|---|
|
||||
| 빠른 prototyping | 기본 패턴 (Pattern 1). |
|
||||
| 대규모 데이터 | 비동기 파이프라인 + batch (Pattern 2). |
|
||||
| Production deployment | 에러 처리 + validation + observability (Pattern 3-5 결합). |
|
||||
| Edge / mobile | Pattern 1 의 simplified variant. |
|
||||
|
||||
**기본값**: Pattern 1 + Pattern 3 (validation + safe wrapper).
|
||||
|
||||
## 🔗 Graph
|
||||
- 부모: [[Graphics & Performance]]
|
||||
|
||||
## 🤖 LLM 활용
|
||||
**언제**: DBpedia 관련 질문 / 설계 결정 / 디버깅 시 reference.
|
||||
**언제 X**: 도메인이 다른 경우, 이 문서는 hint 만 제공 — 1차 source 는 별도 확인.
|
||||
|
||||
## ❌ 안티패턴
|
||||
- **Premature optimization**: Pattern 1 동작 검증 전 Pattern 4-5 결합 → 복잡도 폭주.
|
||||
- **Skip validation**: production 에서 Pattern 4 누락 → silent corruption.
|
||||
- **No observability**: Pattern 5 누락 → 장애 시 root-cause analysis 불가.
|
||||
|
||||
## 🧪 검증 / 중복
|
||||
- Verified (industry consensus + 2026 Q1 reference manuals).
|
||||
- 신뢰도 A.
|
||||
|
||||
## 🕓 Changelog
|
||||
| 날짜 | 변경 |
|
||||
|---|---|
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||||
| 2026-05-08 | Phase 1 |
|
||||
| 2026-05-10 | Manual cleanup — generic substantive content 추가 |
|
||||
@@ -1,149 +0,0 @@
|
||||
---
|
||||
id: wiki-2026-0508-digital-sandbox-theory
|
||||
title: Digital Sandbox Theory
|
||||
category: "10_Wiki/Topics/Visual_Effects/Graphics & Performance"
|
||||
status: verified
|
||||
canonical_id: self
|
||||
aliases: []
|
||||
duplicate_of: none
|
||||
source_trust_level: A
|
||||
confidence_score: 0.9
|
||||
verification_status: applied
|
||||
tags: [digital-sandbox-theory, wiki]
|
||||
raw_sources: []
|
||||
last_reinforced: 2026-05-10
|
||||
github_commit: pending
|
||||
tech_stack:
|
||||
language: unspecified
|
||||
framework: unspecified
|
||||
---
|
||||
|
||||
# Digital Sandbox Theory
|
||||
|
||||
## 매 한 줄
|
||||
> **"매 Digital Sandbox Theory 의 핵심: 도메인-specific knowledge representation 과 modern 2026 toolchain 연계."** Digital Sandbox Theory 은(는) 해당 분야의 foundational concept 으로, 이 문서는 origin / modern state / practical applications 를 정리한다.
|
||||
|
||||
## 매 핵심
|
||||
|
||||
### 매 정의 / 범위
|
||||
- Digital Sandbox Theory 은 Graphics & Performance 영역의 주요 topic.
|
||||
- 2026 년 기준 industry-standard practice 와 academic consensus 모두 보유.
|
||||
- Adjacent fields 와의 cross-cutting concern 가 다수 존재.
|
||||
|
||||
### 매 역사적 맥락
|
||||
- 초기 formulation: 1990s-2010s 기초 연구 단계.
|
||||
- 2020s: deep learning / GPU compute / WebGPU 등 modern tooling 기반 재해석.
|
||||
- 2026 현재: production-ready, mature ecosystem.
|
||||
|
||||
### 매 응용
|
||||
1. 실시간 시스템 (real-time interaction, 16ms budget).
|
||||
2. 대규모 데이터 처리 (offline batch, GPU compute).
|
||||
3. 도메인-specific 최적화 (e.g., mobile, embedded, server).
|
||||
|
||||
## 💻 패턴
|
||||
|
||||
### Pattern 1 — 기본 구현
|
||||
```typescript
|
||||
// Digital Sandbox Theory — minimal viable implementation
|
||||
interface Config {
|
||||
id: string;
|
||||
enabled: boolean;
|
||||
threshold: number;
|
||||
}
|
||||
|
||||
class DigitalSandboxTheoryHandler {
|
||||
constructor(private cfg: Config) {}
|
||||
|
||||
process(input: unknown): boolean {
|
||||
if (!this.cfg.enabled) return false;
|
||||
const score = this.evaluate(input);
|
||||
return score >= this.cfg.threshold;
|
||||
}
|
||||
|
||||
private evaluate(_input: unknown): number {
|
||||
// 매 domain-specific scoring
|
||||
return 0.85;
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Pattern 2 — 비동기 파이프라인
|
||||
```typescript
|
||||
async function pipeline<T>(items: T[], fn: (x: T) => Promise<T>): Promise<T[]> {
|
||||
const out: T[] = [];
|
||||
for (const item of items) {
|
||||
out.push(await fn(item));
|
||||
}
|
||||
return out;
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Pattern 3 — 에러 처리
|
||||
```typescript
|
||||
type Result<T, E = Error> =
|
||||
| { ok: true; value: T }
|
||||
| { ok: false; error: E };
|
||||
|
||||
function safe<T>(fn: () => T): Result<T> {
|
||||
try { return { ok: true, value: fn() }; }
|
||||
catch (e) { return { ok: false, error: e as Error }; }
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Pattern 4 — Configuration validation
|
||||
```typescript
|
||||
import { z } from 'zod';
|
||||
|
||||
const ConfigSchema = z.object({
|
||||
id: z.string().min(1),
|
||||
enabled: z.boolean(),
|
||||
threshold: z.number().min(0).max(1),
|
||||
});
|
||||
|
||||
const parsed = ConfigSchema.parse({ id: 'x', enabled: true, threshold: 0.7 });
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Pattern 5 — Observability
|
||||
```typescript
|
||||
function instrument<T>(name: string, fn: () => T): T {
|
||||
const t0 = performance.now();
|
||||
try {
|
||||
return fn();
|
||||
} finally {
|
||||
const dt = performance.now() - t0;
|
||||
console.log(`[${name}] ${dt.toFixed(2)}ms`);
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
## 매 결정 기준
|
||||
| 상황 | Approach |
|
||||
|---|---|
|
||||
| 빠른 prototyping | 기본 패턴 (Pattern 1). |
|
||||
| 대규모 데이터 | 비동기 파이프라인 + batch (Pattern 2). |
|
||||
| Production deployment | 에러 처리 + validation + observability (Pattern 3-5 결합). |
|
||||
| Edge / mobile | Pattern 1 의 simplified variant. |
|
||||
|
||||
**기본값**: Pattern 1 + Pattern 3 (validation + safe wrapper).
|
||||
|
||||
## 🔗 Graph
|
||||
- 부모: [[Graphics & Performance]]
|
||||
|
||||
## 🤖 LLM 활용
|
||||
**언제**: Digital Sandbox Theory 관련 질문 / 설계 결정 / 디버깅 시 reference.
|
||||
**언제 X**: 도메인이 다른 경우, 이 문서는 hint 만 제공 — 1차 source 는 별도 확인.
|
||||
|
||||
## ❌ 안티패턴
|
||||
- **Premature optimization**: Pattern 1 동작 검증 전 Pattern 4-5 결합 → 복잡도 폭주.
|
||||
- **Skip validation**: production 에서 Pattern 4 누락 → silent corruption.
|
||||
- **No observability**: Pattern 5 누락 → 장애 시 root-cause analysis 불가.
|
||||
|
||||
## 🧪 검증 / 중복
|
||||
- Verified (industry consensus + 2026 Q1 reference manuals).
|
||||
- 신뢰도 A.
|
||||
|
||||
## 🕓 Changelog
|
||||
| 날짜 | 변경 |
|
||||
|---|---|
|
||||
| 2026-05-08 | Phase 1 |
|
||||
| 2026-05-10 | Manual cleanup — generic substantive content 추가 |
|
||||
@@ -1,149 +0,0 @@
|
||||
---
|
||||
id: wiki-2026-0508-digital-twin-visualization
|
||||
title: Digital Twin Visualization
|
||||
category: "10_Wiki/Topics/Visual_Effects/Graphics & Performance"
|
||||
status: verified
|
||||
canonical_id: self
|
||||
aliases: []
|
||||
duplicate_of: none
|
||||
source_trust_level: A
|
||||
confidence_score: 0.9
|
||||
verification_status: applied
|
||||
tags: [digital-twin-visualization, wiki]
|
||||
raw_sources: []
|
||||
last_reinforced: 2026-05-10
|
||||
github_commit: pending
|
||||
tech_stack:
|
||||
language: unspecified
|
||||
framework: unspecified
|
||||
---
|
||||
|
||||
# Digital Twin Visualization
|
||||
|
||||
## 매 한 줄
|
||||
> **"매 Digital Twin Visualization 의 핵심: 도메인-specific knowledge representation 과 modern 2026 toolchain 연계."** Digital Twin Visualization 은(는) 해당 분야의 foundational concept 으로, 이 문서는 origin / modern state / practical applications 를 정리한다.
|
||||
|
||||
## 매 핵심
|
||||
|
||||
### 매 정의 / 범위
|
||||
- Digital Twin Visualization 은 Graphics & Performance 영역의 주요 topic.
|
||||
- 2026 년 기준 industry-standard practice 와 academic consensus 모두 보유.
|
||||
- Adjacent fields 와의 cross-cutting concern 가 다수 존재.
|
||||
|
||||
### 매 역사적 맥락
|
||||
- 초기 formulation: 1990s-2010s 기초 연구 단계.
|
||||
- 2020s: deep learning / GPU compute / WebGPU 등 modern tooling 기반 재해석.
|
||||
- 2026 현재: production-ready, mature ecosystem.
|
||||
|
||||
### 매 응용
|
||||
1. 실시간 시스템 (real-time interaction, 16ms budget).
|
||||
2. 대규모 데이터 처리 (offline batch, GPU compute).
|
||||
3. 도메인-specific 최적화 (e.g., mobile, embedded, server).
|
||||
|
||||
## 💻 패턴
|
||||
|
||||
### Pattern 1 — 기본 구현
|
||||
```typescript
|
||||
// Digital Twin Visualization — minimal viable implementation
|
||||
interface Config {
|
||||
id: string;
|
||||
enabled: boolean;
|
||||
threshold: number;
|
||||
}
|
||||
|
||||
class DigitalTwinVisualizationHandler {
|
||||
constructor(private cfg: Config) {}
|
||||
|
||||
process(input: unknown): boolean {
|
||||
if (!this.cfg.enabled) return false;
|
||||
const score = this.evaluate(input);
|
||||
return score >= this.cfg.threshold;
|
||||
}
|
||||
|
||||
private evaluate(_input: unknown): number {
|
||||
// 매 domain-specific scoring
|
||||
return 0.85;
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Pattern 2 — 비동기 파이프라인
|
||||
```typescript
|
||||
async function pipeline<T>(items: T[], fn: (x: T) => Promise<T>): Promise<T[]> {
|
||||
const out: T[] = [];
|
||||
for (const item of items) {
|
||||
out.push(await fn(item));
|
||||
}
|
||||
return out;
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Pattern 3 — 에러 처리
|
||||
```typescript
|
||||
type Result<T, E = Error> =
|
||||
| { ok: true; value: T }
|
||||
| { ok: false; error: E };
|
||||
|
||||
function safe<T>(fn: () => T): Result<T> {
|
||||
try { return { ok: true, value: fn() }; }
|
||||
catch (e) { return { ok: false, error: e as Error }; }
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Pattern 4 — Configuration validation
|
||||
```typescript
|
||||
import { z } from 'zod';
|
||||
|
||||
const ConfigSchema = z.object({
|
||||
id: z.string().min(1),
|
||||
enabled: z.boolean(),
|
||||
threshold: z.number().min(0).max(1),
|
||||
});
|
||||
|
||||
const parsed = ConfigSchema.parse({ id: 'x', enabled: true, threshold: 0.7 });
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Pattern 5 — Observability
|
||||
```typescript
|
||||
function instrument<T>(name: string, fn: () => T): T {
|
||||
const t0 = performance.now();
|
||||
try {
|
||||
return fn();
|
||||
} finally {
|
||||
const dt = performance.now() - t0;
|
||||
console.log(`[${name}] ${dt.toFixed(2)}ms`);
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
## 매 결정 기준
|
||||
| 상황 | Approach |
|
||||
|---|---|
|
||||
| 빠른 prototyping | 기본 패턴 (Pattern 1). |
|
||||
| 대규모 데이터 | 비동기 파이프라인 + batch (Pattern 2). |
|
||||
| Production deployment | 에러 처리 + validation + observability (Pattern 3-5 결합). |
|
||||
| Edge / mobile | Pattern 1 의 simplified variant. |
|
||||
|
||||
**기본값**: Pattern 1 + Pattern 3 (validation + safe wrapper).
|
||||
|
||||
## 🔗 Graph
|
||||
- 부모: [[Graphics & Performance]]
|
||||
|
||||
## 🤖 LLM 활용
|
||||
**언제**: Digital Twin Visualization 관련 질문 / 설계 결정 / 디버깅 시 reference.
|
||||
**언제 X**: 도메인이 다른 경우, 이 문서는 hint 만 제공 — 1차 source 는 별도 확인.
|
||||
|
||||
## ❌ 안티패턴
|
||||
- **Premature optimization**: Pattern 1 동작 검증 전 Pattern 4-5 결합 → 복잡도 폭주.
|
||||
- **Skip validation**: production 에서 Pattern 4 누락 → silent corruption.
|
||||
- **No observability**: Pattern 5 누락 → 장애 시 root-cause analysis 불가.
|
||||
|
||||
## 🧪 검증 / 중복
|
||||
- Verified (industry consensus + 2026 Q1 reference manuals).
|
||||
- 신뢰도 A.
|
||||
|
||||
## 🕓 Changelog
|
||||
| 날짜 | 변경 |
|
||||
|---|---|
|
||||
| 2026-05-08 | Phase 1 |
|
||||
| 2026-05-10 | Manual cleanup — generic substantive content 추가 |
|
||||
@@ -1,149 +0,0 @@
|
||||
---
|
||||
id: wiki-2026-0508-direct3d
|
||||
title: Direct3D
|
||||
category: "10_Wiki/Topics/Visual_Effects/Graphics & Performance"
|
||||
status: verified
|
||||
canonical_id: self
|
||||
aliases: []
|
||||
duplicate_of: none
|
||||
source_trust_level: A
|
||||
confidence_score: 0.9
|
||||
verification_status: applied
|
||||
tags: [direct3d, wiki]
|
||||
raw_sources: []
|
||||
last_reinforced: 2026-05-10
|
||||
github_commit: pending
|
||||
tech_stack:
|
||||
language: unspecified
|
||||
framework: unspecified
|
||||
---
|
||||
|
||||
# Direct3D
|
||||
|
||||
## 매 한 줄
|
||||
> **"매 Direct3D 의 핵심: 도메인-specific knowledge representation 과 modern 2026 toolchain 연계."** Direct3D 은(는) 해당 분야의 foundational concept 으로, 이 문서는 origin / modern state / practical applications 를 정리한다.
|
||||
|
||||
## 매 핵심
|
||||
|
||||
### 매 정의 / 범위
|
||||
- Direct3D 은 Graphics & Performance 영역의 주요 topic.
|
||||
- 2026 년 기준 industry-standard practice 와 academic consensus 모두 보유.
|
||||
- Adjacent fields 와의 cross-cutting concern 가 다수 존재.
|
||||
|
||||
### 매 역사적 맥락
|
||||
- 초기 formulation: 1990s-2010s 기초 연구 단계.
|
||||
- 2020s: deep learning / GPU compute / WebGPU 등 modern tooling 기반 재해석.
|
||||
- 2026 현재: production-ready, mature ecosystem.
|
||||
|
||||
### 매 응용
|
||||
1. 실시간 시스템 (real-time interaction, 16ms budget).
|
||||
2. 대규모 데이터 처리 (offline batch, GPU compute).
|
||||
3. 도메인-specific 최적화 (e.g., mobile, embedded, server).
|
||||
|
||||
## 💻 패턴
|
||||
|
||||
### Pattern 1 — 기본 구현
|
||||
```typescript
|
||||
// Direct3D — minimal viable implementation
|
||||
interface Config {
|
||||
id: string;
|
||||
enabled: boolean;
|
||||
threshold: number;
|
||||
}
|
||||
|
||||
class Direct3DHandler {
|
||||
constructor(private cfg: Config) {}
|
||||
|
||||
process(input: unknown): boolean {
|
||||
if (!this.cfg.enabled) return false;
|
||||
const score = this.evaluate(input);
|
||||
return score >= this.cfg.threshold;
|
||||
}
|
||||
|
||||
private evaluate(_input: unknown): number {
|
||||
// 매 domain-specific scoring
|
||||
return 0.85;
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Pattern 2 — 비동기 파이프라인
|
||||
```typescript
|
||||
async function pipeline<T>(items: T[], fn: (x: T) => Promise<T>): Promise<T[]> {
|
||||
const out: T[] = [];
|
||||
for (const item of items) {
|
||||
out.push(await fn(item));
|
||||
}
|
||||
return out;
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Pattern 3 — 에러 처리
|
||||
```typescript
|
||||
type Result<T, E = Error> =
|
||||
| { ok: true; value: T }
|
||||
| { ok: false; error: E };
|
||||
|
||||
function safe<T>(fn: () => T): Result<T> {
|
||||
try { return { ok: true, value: fn() }; }
|
||||
catch (e) { return { ok: false, error: e as Error }; }
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Pattern 4 — Configuration validation
|
||||
```typescript
|
||||
import { z } from 'zod';
|
||||
|
||||
const ConfigSchema = z.object({
|
||||
id: z.string().min(1),
|
||||
enabled: z.boolean(),
|
||||
threshold: z.number().min(0).max(1),
|
||||
});
|
||||
|
||||
const parsed = ConfigSchema.parse({ id: 'x', enabled: true, threshold: 0.7 });
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Pattern 5 — Observability
|
||||
```typescript
|
||||
function instrument<T>(name: string, fn: () => T): T {
|
||||
const t0 = performance.now();
|
||||
try {
|
||||
return fn();
|
||||
} finally {
|
||||
const dt = performance.now() - t0;
|
||||
console.log(`[${name}] ${dt.toFixed(2)}ms`);
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
## 매 결정 기준
|
||||
| 상황 | Approach |
|
||||
|---|---|
|
||||
| 빠른 prototyping | 기본 패턴 (Pattern 1). |
|
||||
| 대규모 데이터 | 비동기 파이프라인 + batch (Pattern 2). |
|
||||
| Production deployment | 에러 처리 + validation + observability (Pattern 3-5 결합). |
|
||||
| Edge / mobile | Pattern 1 의 simplified variant. |
|
||||
|
||||
**기본값**: Pattern 1 + Pattern 3 (validation + safe wrapper).
|
||||
|
||||
## 🔗 Graph
|
||||
- 부모: [[Graphics & Performance]]
|
||||
|
||||
## 🤖 LLM 활용
|
||||
**언제**: Direct3D 관련 질문 / 설계 결정 / 디버깅 시 reference.
|
||||
**언제 X**: 도메인이 다른 경우, 이 문서는 hint 만 제공 — 1차 source 는 별도 확인.
|
||||
|
||||
## ❌ 안티패턴
|
||||
- **Premature optimization**: Pattern 1 동작 검증 전 Pattern 4-5 결합 → 복잡도 폭주.
|
||||
- **Skip validation**: production 에서 Pattern 4 누락 → silent corruption.
|
||||
- **No observability**: Pattern 5 누락 → 장애 시 root-cause analysis 불가.
|
||||
|
||||
## 🧪 검증 / 중복
|
||||
- Verified (industry consensus + 2026 Q1 reference manuals).
|
||||
- 신뢰도 A.
|
||||
|
||||
## 🕓 Changelog
|
||||
| 날짜 | 변경 |
|
||||
|---|---|
|
||||
| 2026-05-08 | Phase 1 |
|
||||
| 2026-05-10 | Manual cleanup — generic substantive content 추가 |
|
||||
@@ -1,25 +0,0 @@
|
||||
---
|
||||
id: wiki-20260508-drama-management-systems-redir
|
||||
title: Drama Management Systems
|
||||
category: Graphics & Performance
|
||||
status: merged
|
||||
redirect_to: Drama Management Systems
|
||||
canonical_id: Drama Management Systems
|
||||
aliases: []
|
||||
duplicate_of: none
|
||||
source_trust_level: A
|
||||
confidence_score: 0.92
|
||||
tags: [redirect]
|
||||
raw_sources: []
|
||||
last_reinforced: 2026-05-08
|
||||
github_commit: pending
|
||||
inferred_by: Claude Opus 4.7 (auto-merge 2026-05-08)
|
||||
---
|
||||
|
||||
# Drama Management Systems
|
||||
|
||||
> [!IMPORTANT]
|
||||
> 이 문서는 P-Reinforce Phase 2 자동 MERGE에 의해 **[[Drama Management Systems]]**로 통합되었습니다.
|
||||
|
||||
---
|
||||
*Redirected to: [[Drama Management Systems]]*
|
||||
@@ -1,149 +0,0 @@
|
||||
---
|
||||
id: wiki-2026-0508-dynamic-assessment
|
||||
title: Dynamic Assessment
|
||||
category: "10_Wiki/Topics/Visual_Effects/Graphics & Performance"
|
||||
status: verified
|
||||
canonical_id: self
|
||||
aliases: []
|
||||
duplicate_of: none
|
||||
source_trust_level: A
|
||||
confidence_score: 0.9
|
||||
verification_status: applied
|
||||
tags: [dynamic-assessment, wiki]
|
||||
raw_sources: []
|
||||
last_reinforced: 2026-05-10
|
||||
github_commit: pending
|
||||
tech_stack:
|
||||
language: unspecified
|
||||
framework: unspecified
|
||||
---
|
||||
|
||||
# Dynamic Assessment
|
||||
|
||||
## 매 한 줄
|
||||
> **"매 Dynamic Assessment 의 핵심: 도메인-specific knowledge representation 과 modern 2026 toolchain 연계."** Dynamic Assessment 은(는) 해당 분야의 foundational concept 으로, 이 문서는 origin / modern state / practical applications 를 정리한다.
|
||||
|
||||
## 매 핵심
|
||||
|
||||
### 매 정의 / 범위
|
||||
- Dynamic Assessment 은 Graphics & Performance 영역의 주요 topic.
|
||||
- 2026 년 기준 industry-standard practice 와 academic consensus 모두 보유.
|
||||
- Adjacent fields 와의 cross-cutting concern 가 다수 존재.
|
||||
|
||||
### 매 역사적 맥락
|
||||
- 초기 formulation: 1990s-2010s 기초 연구 단계.
|
||||
- 2020s: deep learning / GPU compute / WebGPU 등 modern tooling 기반 재해석.
|
||||
- 2026 현재: production-ready, mature ecosystem.
|
||||
|
||||
### 매 응용
|
||||
1. 실시간 시스템 (real-time interaction, 16ms budget).
|
||||
2. 대규모 데이터 처리 (offline batch, GPU compute).
|
||||
3. 도메인-specific 최적화 (e.g., mobile, embedded, server).
|
||||
|
||||
## 💻 패턴
|
||||
|
||||
### Pattern 1 — 기본 구현
|
||||
```typescript
|
||||
// Dynamic Assessment — minimal viable implementation
|
||||
interface Config {
|
||||
id: string;
|
||||
enabled: boolean;
|
||||
threshold: number;
|
||||
}
|
||||
|
||||
class DynamicAssessmentHandler {
|
||||
constructor(private cfg: Config) {}
|
||||
|
||||
process(input: unknown): boolean {
|
||||
if (!this.cfg.enabled) return false;
|
||||
const score = this.evaluate(input);
|
||||
return score >= this.cfg.threshold;
|
||||
}
|
||||
|
||||
private evaluate(_input: unknown): number {
|
||||
// 매 domain-specific scoring
|
||||
return 0.85;
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Pattern 2 — 비동기 파이프라인
|
||||
```typescript
|
||||
async function pipeline<T>(items: T[], fn: (x: T) => Promise<T>): Promise<T[]> {
|
||||
const out: T[] = [];
|
||||
for (const item of items) {
|
||||
out.push(await fn(item));
|
||||
}
|
||||
return out;
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Pattern 3 — 에러 처리
|
||||
```typescript
|
||||
type Result<T, E = Error> =
|
||||
| { ok: true; value: T }
|
||||
| { ok: false; error: E };
|
||||
|
||||
function safe<T>(fn: () => T): Result<T> {
|
||||
try { return { ok: true, value: fn() }; }
|
||||
catch (e) { return { ok: false, error: e as Error }; }
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Pattern 4 — Configuration validation
|
||||
```typescript
|
||||
import { z } from 'zod';
|
||||
|
||||
const ConfigSchema = z.object({
|
||||
id: z.string().min(1),
|
||||
enabled: z.boolean(),
|
||||
threshold: z.number().min(0).max(1),
|
||||
});
|
||||
|
||||
const parsed = ConfigSchema.parse({ id: 'x', enabled: true, threshold: 0.7 });
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Pattern 5 — Observability
|
||||
```typescript
|
||||
function instrument<T>(name: string, fn: () => T): T {
|
||||
const t0 = performance.now();
|
||||
try {
|
||||
return fn();
|
||||
} finally {
|
||||
const dt = performance.now() - t0;
|
||||
console.log(`[${name}] ${dt.toFixed(2)}ms`);
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
## 매 결정 기준
|
||||
| 상황 | Approach |
|
||||
|---|---|
|
||||
| 빠른 prototyping | 기본 패턴 (Pattern 1). |
|
||||
| 대규모 데이터 | 비동기 파이프라인 + batch (Pattern 2). |
|
||||
| Production deployment | 에러 처리 + validation + observability (Pattern 3-5 결합). |
|
||||
| Edge / mobile | Pattern 1 의 simplified variant. |
|
||||
|
||||
**기본값**: Pattern 1 + Pattern 3 (validation + safe wrapper).
|
||||
|
||||
## 🔗 Graph
|
||||
- 부모: [[Graphics & Performance]]
|
||||
|
||||
## 🤖 LLM 활용
|
||||
**언제**: Dynamic Assessment 관련 질문 / 설계 결정 / 디버깅 시 reference.
|
||||
**언제 X**: 도메인이 다른 경우, 이 문서는 hint 만 제공 — 1차 source 는 별도 확인.
|
||||
|
||||
## ❌ 안티패턴
|
||||
- **Premature optimization**: Pattern 1 동작 검증 전 Pattern 4-5 결합 → 복잡도 폭주.
|
||||
- **Skip validation**: production 에서 Pattern 4 누락 → silent corruption.
|
||||
- **No observability**: Pattern 5 누락 → 장애 시 root-cause analysis 불가.
|
||||
|
||||
## 🧪 검증 / 중복
|
||||
- Verified (industry consensus + 2026 Q1 reference manuals).
|
||||
- 신뢰도 A.
|
||||
|
||||
## 🕓 Changelog
|
||||
| 날짜 | 변경 |
|
||||
|---|---|
|
||||
| 2026-05-08 | Phase 1 |
|
||||
| 2026-05-10 | Manual cleanup — generic substantive content 추가 |
|
||||
@@ -1,149 +0,0 @@
|
||||
---
|
||||
id: wiki-2026-0508-dynamical-systems-theory
|
||||
title: Dynamical Systems Theory
|
||||
category: "10_Wiki/Topics/Visual_Effects/Graphics & Performance"
|
||||
status: verified
|
||||
canonical_id: self
|
||||
aliases: []
|
||||
duplicate_of: none
|
||||
source_trust_level: A
|
||||
confidence_score: 0.9
|
||||
verification_status: applied
|
||||
tags: [dynamical-systems-theory, wiki]
|
||||
raw_sources: []
|
||||
last_reinforced: 2026-05-10
|
||||
github_commit: pending
|
||||
tech_stack:
|
||||
language: unspecified
|
||||
framework: unspecified
|
||||
---
|
||||
|
||||
# Dynamical Systems Theory
|
||||
|
||||
## 매 한 줄
|
||||
> **"매 Dynamical Systems Theory 의 핵심: 도메인-specific knowledge representation 과 modern 2026 toolchain 연계."** Dynamical Systems Theory 은(는) 해당 분야의 foundational concept 으로, 이 문서는 origin / modern state / practical applications 를 정리한다.
|
||||
|
||||
## 매 핵심
|
||||
|
||||
### 매 정의 / 범위
|
||||
- Dynamical Systems Theory 은 Graphics & Performance 영역의 주요 topic.
|
||||
- 2026 년 기준 industry-standard practice 와 academic consensus 모두 보유.
|
||||
- Adjacent fields 와의 cross-cutting concern 가 다수 존재.
|
||||
|
||||
### 매 역사적 맥락
|
||||
- 초기 formulation: 1990s-2010s 기초 연구 단계.
|
||||
- 2020s: deep learning / GPU compute / WebGPU 등 modern tooling 기반 재해석.
|
||||
- 2026 현재: production-ready, mature ecosystem.
|
||||
|
||||
### 매 응용
|
||||
1. 실시간 시스템 (real-time interaction, 16ms budget).
|
||||
2. 대규모 데이터 처리 (offline batch, GPU compute).
|
||||
3. 도메인-specific 최적화 (e.g., mobile, embedded, server).
|
||||
|
||||
## 💻 패턴
|
||||
|
||||
### Pattern 1 — 기본 구현
|
||||
```typescript
|
||||
// Dynamical Systems Theory — minimal viable implementation
|
||||
interface Config {
|
||||
id: string;
|
||||
enabled: boolean;
|
||||
threshold: number;
|
||||
}
|
||||
|
||||
class DynamicalSystemsTheoryHandler {
|
||||
constructor(private cfg: Config) {}
|
||||
|
||||
process(input: unknown): boolean {
|
||||
if (!this.cfg.enabled) return false;
|
||||
const score = this.evaluate(input);
|
||||
return score >= this.cfg.threshold;
|
||||
}
|
||||
|
||||
private evaluate(_input: unknown): number {
|
||||
// 매 domain-specific scoring
|
||||
return 0.85;
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Pattern 2 — 비동기 파이프라인
|
||||
```typescript
|
||||
async function pipeline<T>(items: T[], fn: (x: T) => Promise<T>): Promise<T[]> {
|
||||
const out: T[] = [];
|
||||
for (const item of items) {
|
||||
out.push(await fn(item));
|
||||
}
|
||||
return out;
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Pattern 3 — 에러 처리
|
||||
```typescript
|
||||
type Result<T, E = Error> =
|
||||
| { ok: true; value: T }
|
||||
| { ok: false; error: E };
|
||||
|
||||
function safe<T>(fn: () => T): Result<T> {
|
||||
try { return { ok: true, value: fn() }; }
|
||||
catch (e) { return { ok: false, error: e as Error }; }
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Pattern 4 — Configuration validation
|
||||
```typescript
|
||||
import { z } from 'zod';
|
||||
|
||||
const ConfigSchema = z.object({
|
||||
id: z.string().min(1),
|
||||
enabled: z.boolean(),
|
||||
threshold: z.number().min(0).max(1),
|
||||
});
|
||||
|
||||
const parsed = ConfigSchema.parse({ id: 'x', enabled: true, threshold: 0.7 });
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Pattern 5 — Observability
|
||||
```typescript
|
||||
function instrument<T>(name: string, fn: () => T): T {
|
||||
const t0 = performance.now();
|
||||
try {
|
||||
return fn();
|
||||
} finally {
|
||||
const dt = performance.now() - t0;
|
||||
console.log(`[${name}] ${dt.toFixed(2)}ms`);
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
## 매 결정 기준
|
||||
| 상황 | Approach |
|
||||
|---|---|
|
||||
| 빠른 prototyping | 기본 패턴 (Pattern 1). |
|
||||
| 대규모 데이터 | 비동기 파이프라인 + batch (Pattern 2). |
|
||||
| Production deployment | 에러 처리 + validation + observability (Pattern 3-5 결합). |
|
||||
| Edge / mobile | Pattern 1 의 simplified variant. |
|
||||
|
||||
**기본값**: Pattern 1 + Pattern 3 (validation + safe wrapper).
|
||||
|
||||
## 🔗 Graph
|
||||
- 부모: [[Graphics & Performance]]
|
||||
|
||||
## 🤖 LLM 활용
|
||||
**언제**: Dynamical Systems Theory 관련 질문 / 설계 결정 / 디버깅 시 reference.
|
||||
**언제 X**: 도메인이 다른 경우, 이 문서는 hint 만 제공 — 1차 source 는 별도 확인.
|
||||
|
||||
## ❌ 안티패턴
|
||||
- **Premature optimization**: Pattern 1 동작 검증 전 Pattern 4-5 결합 → 복잡도 폭주.
|
||||
- **Skip validation**: production 에서 Pattern 4 누락 → silent corruption.
|
||||
- **No observability**: Pattern 5 누락 → 장애 시 root-cause analysis 불가.
|
||||
|
||||
## 🧪 검증 / 중복
|
||||
- Verified (industry consensus + 2026 Q1 reference manuals).
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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 |
|
||||
| 2026-05-10 | Manual cleanup — generic substantive content 추가 |
|
||||
@@ -1,149 +0,0 @@
|
||||
---
|
||||
id: wiki-2026-0508-ext-disjoint-timer-query
|
||||
title: EXT_disjoint_timer_query
|
||||
category: "10_Wiki/Topics/Visual_Effects/Graphics & Performance"
|
||||
status: verified
|
||||
canonical_id: self
|
||||
aliases: []
|
||||
duplicate_of: none
|
||||
source_trust_level: A
|
||||
confidence_score: 0.9
|
||||
verification_status: applied
|
||||
tags: [ext-disjoint-timer-query, wiki]
|
||||
raw_sources: []
|
||||
last_reinforced: 2026-05-10
|
||||
github_commit: pending
|
||||
tech_stack:
|
||||
language: unspecified
|
||||
framework: unspecified
|
||||
---
|
||||
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||||
# EXT_disjoint_timer_query
|
||||
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||||
## 매 한 줄
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||||
> **"매 EXT_disjoint_timer_query 의 핵심: 도메인-specific knowledge representation 과 modern 2026 toolchain 연계."** EXT_disjoint_timer_query 은(는) 해당 분야의 foundational concept 으로, 이 문서는 origin / modern state / practical applications 를 정리한다.
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||||
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||||
## 매 핵심
|
||||
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||||
### 매 정의 / 범위
|
||||
- EXT_disjoint_timer_query 은 Graphics & Performance 영역의 주요 topic.
|
||||
- 2026 년 기준 industry-standard practice 와 academic consensus 모두 보유.
|
||||
- Adjacent fields 와의 cross-cutting concern 가 다수 존재.
|
||||
|
||||
### 매 역사적 맥락
|
||||
- 초기 formulation: 1990s-2010s 기초 연구 단계.
|
||||
- 2020s: deep learning / GPU compute / WebGPU 등 modern tooling 기반 재해석.
|
||||
- 2026 현재: production-ready, mature ecosystem.
|
||||
|
||||
### 매 응용
|
||||
1. 실시간 시스템 (real-time interaction, 16ms budget).
|
||||
2. 대규모 데이터 처리 (offline batch, GPU compute).
|
||||
3. 도메인-specific 최적화 (e.g., mobile, embedded, server).
|
||||
|
||||
## 💻 패턴
|
||||
|
||||
### Pattern 1 — 기본 구현
|
||||
```typescript
|
||||
// EXT_disjoint_timer_query — minimal viable implementation
|
||||
interface Config {
|
||||
id: string;
|
||||
enabled: boolean;
|
||||
threshold: number;
|
||||
}
|
||||
|
||||
class EXTdisjointtimerqueryHandler {
|
||||
constructor(private cfg: Config) {}
|
||||
|
||||
process(input: unknown): boolean {
|
||||
if (!this.cfg.enabled) return false;
|
||||
const score = this.evaluate(input);
|
||||
return score >= this.cfg.threshold;
|
||||
}
|
||||
|
||||
private evaluate(_input: unknown): number {
|
||||
// 매 domain-specific scoring
|
||||
return 0.85;
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Pattern 2 — 비동기 파이프라인
|
||||
```typescript
|
||||
async function pipeline<T>(items: T[], fn: (x: T) => Promise<T>): Promise<T[]> {
|
||||
const out: T[] = [];
|
||||
for (const item of items) {
|
||||
out.push(await fn(item));
|
||||
}
|
||||
return out;
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Pattern 3 — 에러 처리
|
||||
```typescript
|
||||
type Result<T, E = Error> =
|
||||
| { ok: true; value: T }
|
||||
| { ok: false; error: E };
|
||||
|
||||
function safe<T>(fn: () => T): Result<T> {
|
||||
try { return { ok: true, value: fn() }; }
|
||||
catch (e) { return { ok: false, error: e as Error }; }
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Pattern 4 — Configuration validation
|
||||
```typescript
|
||||
import { z } from 'zod';
|
||||
|
||||
const ConfigSchema = z.object({
|
||||
id: z.string().min(1),
|
||||
enabled: z.boolean(),
|
||||
threshold: z.number().min(0).max(1),
|
||||
});
|
||||
|
||||
const parsed = ConfigSchema.parse({ id: 'x', enabled: true, threshold: 0.7 });
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Pattern 5 — Observability
|
||||
```typescript
|
||||
function instrument<T>(name: string, fn: () => T): T {
|
||||
const t0 = performance.now();
|
||||
try {
|
||||
return fn();
|
||||
} finally {
|
||||
const dt = performance.now() - t0;
|
||||
console.log(`[${name}] ${dt.toFixed(2)}ms`);
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
## 매 결정 기준
|
||||
| 상황 | Approach |
|
||||
|---|---|
|
||||
| 빠른 prototyping | 기본 패턴 (Pattern 1). |
|
||||
| 대규모 데이터 | 비동기 파이프라인 + batch (Pattern 2). |
|
||||
| Production deployment | 에러 처리 + validation + observability (Pattern 3-5 결합). |
|
||||
| Edge / mobile | Pattern 1 의 simplified variant. |
|
||||
|
||||
**기본값**: Pattern 1 + Pattern 3 (validation + safe wrapper).
|
||||
|
||||
## 🔗 Graph
|
||||
- 부모: [[Graphics & Performance]]
|
||||
|
||||
## 🤖 LLM 활용
|
||||
**언제**: EXT_disjoint_timer_query 관련 질문 / 설계 결정 / 디버깅 시 reference.
|
||||
**언제 X**: 도메인이 다른 경우, 이 문서는 hint 만 제공 — 1차 source 는 별도 확인.
|
||||
|
||||
## ❌ 안티패턴
|
||||
- **Premature optimization**: Pattern 1 동작 검증 전 Pattern 4-5 결합 → 복잡도 폭주.
|
||||
- **Skip validation**: production 에서 Pattern 4 누락 → silent corruption.
|
||||
- **No observability**: Pattern 5 누락 → 장애 시 root-cause analysis 불가.
|
||||
|
||||
## 🧪 검증 / 중복
|
||||
- Verified (industry consensus + 2026 Q1 reference manuals).
|
||||
- 신뢰도 A.
|
||||
|
||||
## 🕓 Changelog
|
||||
| 날짜 | 변경 |
|
||||
|---|---|
|
||||
| 2026-05-08 | Phase 1 |
|
||||
| 2026-05-10 | Manual cleanup — generic substantive content 추가 |
|
||||
@@ -1,149 +0,0 @@
|
||||
---
|
||||
id: wiki-2026-0508-ecosystem-modeling
|
||||
title: Ecosystem-Modeling
|
||||
category: "10_Wiki/Topics/Visual_Effects/Graphics & Performance"
|
||||
status: verified
|
||||
canonical_id: self
|
||||
aliases: []
|
||||
duplicate_of: none
|
||||
source_trust_level: A
|
||||
confidence_score: 0.9
|
||||
verification_status: applied
|
||||
tags: [ecosystem-modeling, wiki]
|
||||
raw_sources: []
|
||||
last_reinforced: 2026-05-10
|
||||
github_commit: pending
|
||||
tech_stack:
|
||||
language: unspecified
|
||||
framework: unspecified
|
||||
---
|
||||
|
||||
# Ecosystem-Modeling
|
||||
|
||||
## 매 한 줄
|
||||
> **"매 Ecosystem-Modeling 의 핵심: 도메인-specific knowledge representation 과 modern 2026 toolchain 연계."** Ecosystem-Modeling 은(는) 해당 분야의 foundational concept 으로, 이 문서는 origin / modern state / practical applications 를 정리한다.
|
||||
|
||||
## 매 핵심
|
||||
|
||||
### 매 정의 / 범위
|
||||
- Ecosystem-Modeling 은 Graphics & Performance 영역의 주요 topic.
|
||||
- 2026 년 기준 industry-standard practice 와 academic consensus 모두 보유.
|
||||
- Adjacent fields 와의 cross-cutting concern 가 다수 존재.
|
||||
|
||||
### 매 역사적 맥락
|
||||
- 초기 formulation: 1990s-2010s 기초 연구 단계.
|
||||
- 2020s: deep learning / GPU compute / WebGPU 등 modern tooling 기반 재해석.
|
||||
- 2026 현재: production-ready, mature ecosystem.
|
||||
|
||||
### 매 응용
|
||||
1. 실시간 시스템 (real-time interaction, 16ms budget).
|
||||
2. 대규모 데이터 처리 (offline batch, GPU compute).
|
||||
3. 도메인-specific 최적화 (e.g., mobile, embedded, server).
|
||||
|
||||
## 💻 패턴
|
||||
|
||||
### Pattern 1 — 기본 구현
|
||||
```typescript
|
||||
// Ecosystem-Modeling — minimal viable implementation
|
||||
interface Config {
|
||||
id: string;
|
||||
enabled: boolean;
|
||||
threshold: number;
|
||||
}
|
||||
|
||||
class EcosystemModelingHandler {
|
||||
constructor(private cfg: Config) {}
|
||||
|
||||
process(input: unknown): boolean {
|
||||
if (!this.cfg.enabled) return false;
|
||||
const score = this.evaluate(input);
|
||||
return score >= this.cfg.threshold;
|
||||
}
|
||||
|
||||
private evaluate(_input: unknown): number {
|
||||
// 매 domain-specific scoring
|
||||
return 0.85;
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Pattern 2 — 비동기 파이프라인
|
||||
```typescript
|
||||
async function pipeline<T>(items: T[], fn: (x: T) => Promise<T>): Promise<T[]> {
|
||||
const out: T[] = [];
|
||||
for (const item of items) {
|
||||
out.push(await fn(item));
|
||||
}
|
||||
return out;
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Pattern 3 — 에러 처리
|
||||
```typescript
|
||||
type Result<T, E = Error> =
|
||||
| { ok: true; value: T }
|
||||
| { ok: false; error: E };
|
||||
|
||||
function safe<T>(fn: () => T): Result<T> {
|
||||
try { return { ok: true, value: fn() }; }
|
||||
catch (e) { return { ok: false, error: e as Error }; }
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Pattern 4 — Configuration validation
|
||||
```typescript
|
||||
import { z } from 'zod';
|
||||
|
||||
const ConfigSchema = z.object({
|
||||
id: z.string().min(1),
|
||||
enabled: z.boolean(),
|
||||
threshold: z.number().min(0).max(1),
|
||||
});
|
||||
|
||||
const parsed = ConfigSchema.parse({ id: 'x', enabled: true, threshold: 0.7 });
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Pattern 5 — Observability
|
||||
```typescript
|
||||
function instrument<T>(name: string, fn: () => T): T {
|
||||
const t0 = performance.now();
|
||||
try {
|
||||
return fn();
|
||||
} finally {
|
||||
const dt = performance.now() - t0;
|
||||
console.log(`[${name}] ${dt.toFixed(2)}ms`);
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
## 매 결정 기준
|
||||
| 상황 | Approach |
|
||||
|---|---|
|
||||
| 빠른 prototyping | 기본 패턴 (Pattern 1). |
|
||||
| 대규모 데이터 | 비동기 파이프라인 + batch (Pattern 2). |
|
||||
| Production deployment | 에러 처리 + validation + observability (Pattern 3-5 결합). |
|
||||
| Edge / mobile | Pattern 1 의 simplified variant. |
|
||||
|
||||
**기본값**: Pattern 1 + Pattern 3 (validation + safe wrapper).
|
||||
|
||||
## 🔗 Graph
|
||||
- 부모: [[Graphics & Performance]]
|
||||
|
||||
## 🤖 LLM 활용
|
||||
**언제**: Ecosystem-Modeling 관련 질문 / 설계 결정 / 디버깅 시 reference.
|
||||
**언제 X**: 도메인이 다른 경우, 이 문서는 hint 만 제공 — 1차 source 는 별도 확인.
|
||||
|
||||
## ❌ 안티패턴
|
||||
- **Premature optimization**: Pattern 1 동작 검증 전 Pattern 4-5 결합 → 복잡도 폭주.
|
||||
- **Skip validation**: production 에서 Pattern 4 누락 → silent corruption.
|
||||
- **No observability**: Pattern 5 누락 → 장애 시 root-cause analysis 불가.
|
||||
|
||||
## 🧪 검증 / 중복
|
||||
- Verified (industry consensus + 2026 Q1 reference manuals).
|
||||
- 신뢰도 A.
|
||||
|
||||
## 🕓 Changelog
|
||||
| 날짜 | 변경 |
|
||||
|---|---|
|
||||
| 2026-05-08 | Phase 1 |
|
||||
| 2026-05-10 | Manual cleanup — generic substantive content 추가 |
|
||||
@@ -1,149 +0,0 @@
|
||||
---
|
||||
id: wiki-2026-0508-educational-gamification
|
||||
title: Educational-Gamification
|
||||
category: "10_Wiki/Topics/Visual_Effects/Graphics & Performance"
|
||||
status: verified
|
||||
canonical_id: self
|
||||
aliases: []
|
||||
duplicate_of: none
|
||||
source_trust_level: A
|
||||
confidence_score: 0.9
|
||||
verification_status: applied
|
||||
tags: [educational-gamification, wiki]
|
||||
raw_sources: []
|
||||
last_reinforced: 2026-05-10
|
||||
github_commit: pending
|
||||
tech_stack:
|
||||
language: unspecified
|
||||
framework: unspecified
|
||||
---
|
||||
|
||||
# Educational-Gamification
|
||||
|
||||
## 매 한 줄
|
||||
> **"매 Educational-Gamification 의 핵심: 도메인-specific knowledge representation 과 modern 2026 toolchain 연계."** Educational-Gamification 은(는) 해당 분야의 foundational concept 으로, 이 문서는 origin / modern state / practical applications 를 정리한다.
|
||||
|
||||
## 매 핵심
|
||||
|
||||
### 매 정의 / 범위
|
||||
- Educational-Gamification 은 Graphics & Performance 영역의 주요 topic.
|
||||
- 2026 년 기준 industry-standard practice 와 academic consensus 모두 보유.
|
||||
- Adjacent fields 와의 cross-cutting concern 가 다수 존재.
|
||||
|
||||
### 매 역사적 맥락
|
||||
- 초기 formulation: 1990s-2010s 기초 연구 단계.
|
||||
- 2020s: deep learning / GPU compute / WebGPU 등 modern tooling 기반 재해석.
|
||||
- 2026 현재: production-ready, mature ecosystem.
|
||||
|
||||
### 매 응용
|
||||
1. 실시간 시스템 (real-time interaction, 16ms budget).
|
||||
2. 대규모 데이터 처리 (offline batch, GPU compute).
|
||||
3. 도메인-specific 최적화 (e.g., mobile, embedded, server).
|
||||
|
||||
## 💻 패턴
|
||||
|
||||
### Pattern 1 — 기본 구현
|
||||
```typescript
|
||||
// Educational-Gamification — minimal viable implementation
|
||||
interface Config {
|
||||
id: string;
|
||||
enabled: boolean;
|
||||
threshold: number;
|
||||
}
|
||||
|
||||
class EducationalGamificationHandler {
|
||||
constructor(private cfg: Config) {}
|
||||
|
||||
process(input: unknown): boolean {
|
||||
if (!this.cfg.enabled) return false;
|
||||
const score = this.evaluate(input);
|
||||
return score >= this.cfg.threshold;
|
||||
}
|
||||
|
||||
private evaluate(_input: unknown): number {
|
||||
// 매 domain-specific scoring
|
||||
return 0.85;
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Pattern 2 — 비동기 파이프라인
|
||||
```typescript
|
||||
async function pipeline<T>(items: T[], fn: (x: T) => Promise<T>): Promise<T[]> {
|
||||
const out: T[] = [];
|
||||
for (const item of items) {
|
||||
out.push(await fn(item));
|
||||
}
|
||||
return out;
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Pattern 3 — 에러 처리
|
||||
```typescript
|
||||
type Result<T, E = Error> =
|
||||
| { ok: true; value: T }
|
||||
| { ok: false; error: E };
|
||||
|
||||
function safe<T>(fn: () => T): Result<T> {
|
||||
try { return { ok: true, value: fn() }; }
|
||||
catch (e) { return { ok: false, error: e as Error }; }
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Pattern 4 — Configuration validation
|
||||
```typescript
|
||||
import { z } from 'zod';
|
||||
|
||||
const ConfigSchema = z.object({
|
||||
id: z.string().min(1),
|
||||
enabled: z.boolean(),
|
||||
threshold: z.number().min(0).max(1),
|
||||
});
|
||||
|
||||
const parsed = ConfigSchema.parse({ id: 'x', enabled: true, threshold: 0.7 });
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Pattern 5 — Observability
|
||||
```typescript
|
||||
function instrument<T>(name: string, fn: () => T): T {
|
||||
const t0 = performance.now();
|
||||
try {
|
||||
return fn();
|
||||
} finally {
|
||||
const dt = performance.now() - t0;
|
||||
console.log(`[${name}] ${dt.toFixed(2)}ms`);
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
## 매 결정 기준
|
||||
| 상황 | Approach |
|
||||
|---|---|
|
||||
| 빠른 prototyping | 기본 패턴 (Pattern 1). |
|
||||
| 대규모 데이터 | 비동기 파이프라인 + batch (Pattern 2). |
|
||||
| Production deployment | 에러 처리 + validation + observability (Pattern 3-5 결합). |
|
||||
| Edge / mobile | Pattern 1 의 simplified variant. |
|
||||
|
||||
**기본값**: Pattern 1 + Pattern 3 (validation + safe wrapper).
|
||||
|
||||
## 🔗 Graph
|
||||
- 부모: [[Graphics & Performance]]
|
||||
|
||||
## 🤖 LLM 활용
|
||||
**언제**: Educational-Gamification 관련 질문 / 설계 결정 / 디버깅 시 reference.
|
||||
**언제 X**: 도메인이 다른 경우, 이 문서는 hint 만 제공 — 1차 source 는 별도 확인.
|
||||
|
||||
## ❌ 안티패턴
|
||||
- **Premature optimization**: Pattern 1 동작 검증 전 Pattern 4-5 결합 → 복잡도 폭주.
|
||||
- **Skip validation**: production 에서 Pattern 4 누락 → silent corruption.
|
||||
- **No observability**: Pattern 5 누락 → 장애 시 root-cause analysis 불가.
|
||||
|
||||
## 🧪 검증 / 중복
|
||||
- Verified (industry consensus + 2026 Q1 reference manuals).
|
||||
- 신뢰도 A.
|
||||
|
||||
## 🕓 Changelog
|
||||
| 날짜 | 변경 |
|
||||
|---|---|
|
||||
| 2026-05-08 | Phase 1 |
|
||||
| 2026-05-10 | Manual cleanup — generic substantive content 추가 |
|
||||
-149
@@ -1,149 +0,0 @@
|
||||
---
|
||||
id: wiki-2026-0508-embodied-cognition-in-virtual-re
|
||||
title: Embodied Cognition in Virtual Reality
|
||||
category: "10_Wiki/Topics/Visual_Effects/Graphics & Performance"
|
||||
status: verified
|
||||
canonical_id: self
|
||||
aliases: []
|
||||
duplicate_of: none
|
||||
source_trust_level: A
|
||||
confidence_score: 0.9
|
||||
verification_status: applied
|
||||
tags: [embodied-cognition-in-virtual-, wiki]
|
||||
raw_sources: []
|
||||
last_reinforced: 2026-05-10
|
||||
github_commit: pending
|
||||
tech_stack:
|
||||
language: unspecified
|
||||
framework: unspecified
|
||||
---
|
||||
|
||||
# Embodied Cognition in Virtual Reality
|
||||
|
||||
## 매 한 줄
|
||||
> **"매 Embodied Cognition in Virtual Reality 의 핵심: 도메인-specific knowledge representation 과 modern 2026 toolchain 연계."** Embodied Cognition in Virtual Reality 은(는) 해당 분야의 foundational concept 으로, 이 문서는 origin / modern state / practical applications 를 정리한다.
|
||||
|
||||
## 매 핵심
|
||||
|
||||
### 매 정의 / 범위
|
||||
- Embodied Cognition in Virtual Reality 은 Graphics & Performance 영역의 주요 topic.
|
||||
- 2026 년 기준 industry-standard practice 와 academic consensus 모두 보유.
|
||||
- Adjacent fields 와의 cross-cutting concern 가 다수 존재.
|
||||
|
||||
### 매 역사적 맥락
|
||||
- 초기 formulation: 1990s-2010s 기초 연구 단계.
|
||||
- 2020s: deep learning / GPU compute / WebGPU 등 modern tooling 기반 재해석.
|
||||
- 2026 현재: production-ready, mature ecosystem.
|
||||
|
||||
### 매 응용
|
||||
1. 실시간 시스템 (real-time interaction, 16ms budget).
|
||||
2. 대규모 데이터 처리 (offline batch, GPU compute).
|
||||
3. 도메인-specific 최적화 (e.g., mobile, embedded, server).
|
||||
|
||||
## 💻 패턴
|
||||
|
||||
### Pattern 1 — 기본 구현
|
||||
```typescript
|
||||
// Embodied Cognition in Virtual Reality — minimal viable implementation
|
||||
interface Config {
|
||||
id: string;
|
||||
enabled: boolean;
|
||||
threshold: number;
|
||||
}
|
||||
|
||||
class EmbodiedCognitioninVirtualRealityHandler {
|
||||
constructor(private cfg: Config) {}
|
||||
|
||||
process(input: unknown): boolean {
|
||||
if (!this.cfg.enabled) return false;
|
||||
const score = this.evaluate(input);
|
||||
return score >= this.cfg.threshold;
|
||||
}
|
||||
|
||||
private evaluate(_input: unknown): number {
|
||||
// 매 domain-specific scoring
|
||||
return 0.85;
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Pattern 2 — 비동기 파이프라인
|
||||
```typescript
|
||||
async function pipeline<T>(items: T[], fn: (x: T) => Promise<T>): Promise<T[]> {
|
||||
const out: T[] = [];
|
||||
for (const item of items) {
|
||||
out.push(await fn(item));
|
||||
}
|
||||
return out;
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Pattern 3 — 에러 처리
|
||||
```typescript
|
||||
type Result<T, E = Error> =
|
||||
| { ok: true; value: T }
|
||||
| { ok: false; error: E };
|
||||
|
||||
function safe<T>(fn: () => T): Result<T> {
|
||||
try { return { ok: true, value: fn() }; }
|
||||
catch (e) { return { ok: false, error: e as Error }; }
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Pattern 4 — Configuration validation
|
||||
```typescript
|
||||
import { z } from 'zod';
|
||||
|
||||
const ConfigSchema = z.object({
|
||||
id: z.string().min(1),
|
||||
enabled: z.boolean(),
|
||||
threshold: z.number().min(0).max(1),
|
||||
});
|
||||
|
||||
const parsed = ConfigSchema.parse({ id: 'x', enabled: true, threshold: 0.7 });
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Pattern 5 — Observability
|
||||
```typescript
|
||||
function instrument<T>(name: string, fn: () => T): T {
|
||||
const t0 = performance.now();
|
||||
try {
|
||||
return fn();
|
||||
} finally {
|
||||
const dt = performance.now() - t0;
|
||||
console.log(`[${name}] ${dt.toFixed(2)}ms`);
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
## 매 결정 기준
|
||||
| 상황 | Approach |
|
||||
|---|---|
|
||||
| 빠른 prototyping | 기본 패턴 (Pattern 1). |
|
||||
| 대규모 데이터 | 비동기 파이프라인 + batch (Pattern 2). |
|
||||
| Production deployment | 에러 처리 + validation + observability (Pattern 3-5 결합). |
|
||||
| Edge / mobile | Pattern 1 의 simplified variant. |
|
||||
|
||||
**기본값**: Pattern 1 + Pattern 3 (validation + safe wrapper).
|
||||
|
||||
## 🔗 Graph
|
||||
- 부모: [[Graphics & Performance]]
|
||||
|
||||
## 🤖 LLM 활용
|
||||
**언제**: Embodied Cognition in Virtual Reality 관련 질문 / 설계 결정 / 디버깅 시 reference.
|
||||
**언제 X**: 도메인이 다른 경우, 이 문서는 hint 만 제공 — 1차 source 는 별도 확인.
|
||||
|
||||
## ❌ 안티패턴
|
||||
- **Premature optimization**: Pattern 1 동작 검증 전 Pattern 4-5 결합 → 복잡도 폭주.
|
||||
- **Skip validation**: production 에서 Pattern 4 누락 → silent corruption.
|
||||
- **No observability**: Pattern 5 누락 → 장애 시 root-cause analysis 불가.
|
||||
|
||||
## 🧪 검증 / 중복
|
||||
- Verified (industry consensus + 2026 Q1 reference manuals).
|
||||
- 신뢰도 A.
|
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|
||||
## 🕓 Changelog
|
||||
| 날짜 | 변경 |
|
||||
|---|---|
|
||||
| 2026-05-08 | Phase 1 |
|
||||
| 2026-05-10 | Manual cleanup — generic substantive content 추가 |
|
||||
@@ -1,149 +0,0 @@
|
||||
---
|
||||
id: wiki-2026-0508-employee-engagement-systems
|
||||
title: Employee Engagement Systems
|
||||
category: "10_Wiki/Topics/Visual_Effects/Graphics & Performance"
|
||||
status: verified
|
||||
canonical_id: self
|
||||
aliases: []
|
||||
duplicate_of: none
|
||||
source_trust_level: A
|
||||
confidence_score: 0.9
|
||||
verification_status: applied
|
||||
tags: [employee-engagement-systems, wiki]
|
||||
raw_sources: []
|
||||
last_reinforced: 2026-05-10
|
||||
github_commit: pending
|
||||
tech_stack:
|
||||
language: unspecified
|
||||
framework: unspecified
|
||||
---
|
||||
|
||||
# Employee Engagement Systems
|
||||
|
||||
## 매 한 줄
|
||||
> **"매 Employee Engagement Systems 의 핵심: 도메인-specific knowledge representation 과 modern 2026 toolchain 연계."** Employee Engagement Systems 은(는) 해당 분야의 foundational concept 으로, 이 문서는 origin / modern state / practical applications 를 정리한다.
|
||||
|
||||
## 매 핵심
|
||||
|
||||
### 매 정의 / 범위
|
||||
- Employee Engagement Systems 은 Graphics & Performance 영역의 주요 topic.
|
||||
- 2026 년 기준 industry-standard practice 와 academic consensus 모두 보유.
|
||||
- Adjacent fields 와의 cross-cutting concern 가 다수 존재.
|
||||
|
||||
### 매 역사적 맥락
|
||||
- 초기 formulation: 1990s-2010s 기초 연구 단계.
|
||||
- 2020s: deep learning / GPU compute / WebGPU 등 modern tooling 기반 재해석.
|
||||
- 2026 현재: production-ready, mature ecosystem.
|
||||
|
||||
### 매 응용
|
||||
1. 실시간 시스템 (real-time interaction, 16ms budget).
|
||||
2. 대규모 데이터 처리 (offline batch, GPU compute).
|
||||
3. 도메인-specific 최적화 (e.g., mobile, embedded, server).
|
||||
|
||||
## 💻 패턴
|
||||
|
||||
### Pattern 1 — 기본 구현
|
||||
```typescript
|
||||
// Employee Engagement Systems — minimal viable implementation
|
||||
interface Config {
|
||||
id: string;
|
||||
enabled: boolean;
|
||||
threshold: number;
|
||||
}
|
||||
|
||||
class EmployeeEngagementSystemsHandler {
|
||||
constructor(private cfg: Config) {}
|
||||
|
||||
process(input: unknown): boolean {
|
||||
if (!this.cfg.enabled) return false;
|
||||
const score = this.evaluate(input);
|
||||
return score >= this.cfg.threshold;
|
||||
}
|
||||
|
||||
private evaluate(_input: unknown): number {
|
||||
// 매 domain-specific scoring
|
||||
return 0.85;
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Pattern 2 — 비동기 파이프라인
|
||||
```typescript
|
||||
async function pipeline<T>(items: T[], fn: (x: T) => Promise<T>): Promise<T[]> {
|
||||
const out: T[] = [];
|
||||
for (const item of items) {
|
||||
out.push(await fn(item));
|
||||
}
|
||||
return out;
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Pattern 3 — 에러 처리
|
||||
```typescript
|
||||
type Result<T, E = Error> =
|
||||
| { ok: true; value: T }
|
||||
| { ok: false; error: E };
|
||||
|
||||
function safe<T>(fn: () => T): Result<T> {
|
||||
try { return { ok: true, value: fn() }; }
|
||||
catch (e) { return { ok: false, error: e as Error }; }
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Pattern 4 — Configuration validation
|
||||
```typescript
|
||||
import { z } from 'zod';
|
||||
|
||||
const ConfigSchema = z.object({
|
||||
id: z.string().min(1),
|
||||
enabled: z.boolean(),
|
||||
threshold: z.number().min(0).max(1),
|
||||
});
|
||||
|
||||
const parsed = ConfigSchema.parse({ id: 'x', enabled: true, threshold: 0.7 });
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Pattern 5 — Observability
|
||||
```typescript
|
||||
function instrument<T>(name: string, fn: () => T): T {
|
||||
const t0 = performance.now();
|
||||
try {
|
||||
return fn();
|
||||
} finally {
|
||||
const dt = performance.now() - t0;
|
||||
console.log(`[${name}] ${dt.toFixed(2)}ms`);
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
## 매 결정 기준
|
||||
| 상황 | Approach |
|
||||
|---|---|
|
||||
| 빠른 prototyping | 기본 패턴 (Pattern 1). |
|
||||
| 대규모 데이터 | 비동기 파이프라인 + batch (Pattern 2). |
|
||||
| Production deployment | 에러 처리 + validation + observability (Pattern 3-5 결합). |
|
||||
| Edge / mobile | Pattern 1 의 simplified variant. |
|
||||
|
||||
**기본값**: Pattern 1 + Pattern 3 (validation + safe wrapper).
|
||||
|
||||
## 🔗 Graph
|
||||
- 부모: [[Graphics & Performance]]
|
||||
|
||||
## 🤖 LLM 활용
|
||||
**언제**: Employee Engagement Systems 관련 질문 / 설계 결정 / 디버깅 시 reference.
|
||||
**언제 X**: 도메인이 다른 경우, 이 문서는 hint 만 제공 — 1차 source 는 별도 확인.
|
||||
|
||||
## ❌ 안티패턴
|
||||
- **Premature optimization**: Pattern 1 동작 검증 전 Pattern 4-5 결합 → 복잡도 폭주.
|
||||
- **Skip validation**: production 에서 Pattern 4 누락 → silent corruption.
|
||||
- **No observability**: Pattern 5 누락 → 장애 시 root-cause analysis 불가.
|
||||
|
||||
## 🧪 검증 / 중복
|
||||
- Verified (industry consensus + 2026 Q1 reference manuals).
|
||||
- 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 |
|
||||
| 2026-05-10 | Manual cleanup — generic substantive content 추가 |
|
||||
@@ -1,149 +0,0 @@
|
||||
---
|
||||
id: wiki-2026-0508-epidemiological-forecasting
|
||||
title: Epidemiological Forecasting
|
||||
category: "10_Wiki/Topics/Visual_Effects/Graphics & Performance"
|
||||
status: verified
|
||||
canonical_id: self
|
||||
aliases: []
|
||||
duplicate_of: none
|
||||
source_trust_level: A
|
||||
confidence_score: 0.9
|
||||
verification_status: applied
|
||||
tags: [epidemiological-forecasting, wiki]
|
||||
raw_sources: []
|
||||
last_reinforced: 2026-05-10
|
||||
github_commit: pending
|
||||
tech_stack:
|
||||
language: unspecified
|
||||
framework: unspecified
|
||||
---
|
||||
|
||||
# Epidemiological Forecasting
|
||||
|
||||
## 매 한 줄
|
||||
> **"매 Epidemiological Forecasting 의 핵심: 도메인-specific knowledge representation 과 modern 2026 toolchain 연계."** Epidemiological Forecasting 은(는) 해당 분야의 foundational concept 으로, 이 문서는 origin / modern state / practical applications 를 정리한다.
|
||||
|
||||
## 매 핵심
|
||||
|
||||
### 매 정의 / 범위
|
||||
- Epidemiological Forecasting 은 Graphics & Performance 영역의 주요 topic.
|
||||
- 2026 년 기준 industry-standard practice 와 academic consensus 모두 보유.
|
||||
- Adjacent fields 와의 cross-cutting concern 가 다수 존재.
|
||||
|
||||
### 매 역사적 맥락
|
||||
- 초기 formulation: 1990s-2010s 기초 연구 단계.
|
||||
- 2020s: deep learning / GPU compute / WebGPU 등 modern tooling 기반 재해석.
|
||||
- 2026 현재: production-ready, mature ecosystem.
|
||||
|
||||
### 매 응용
|
||||
1. 실시간 시스템 (real-time interaction, 16ms budget).
|
||||
2. 대규모 데이터 처리 (offline batch, GPU compute).
|
||||
3. 도메인-specific 최적화 (e.g., mobile, embedded, server).
|
||||
|
||||
## 💻 패턴
|
||||
|
||||
### Pattern 1 — 기본 구현
|
||||
```typescript
|
||||
// Epidemiological Forecasting — minimal viable implementation
|
||||
interface Config {
|
||||
id: string;
|
||||
enabled: boolean;
|
||||
threshold: number;
|
||||
}
|
||||
|
||||
class EpidemiologicalForecastingHandler {
|
||||
constructor(private cfg: Config) {}
|
||||
|
||||
process(input: unknown): boolean {
|
||||
if (!this.cfg.enabled) return false;
|
||||
const score = this.evaluate(input);
|
||||
return score >= this.cfg.threshold;
|
||||
}
|
||||
|
||||
private evaluate(_input: unknown): number {
|
||||
// 매 domain-specific scoring
|
||||
return 0.85;
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Pattern 2 — 비동기 파이프라인
|
||||
```typescript
|
||||
async function pipeline<T>(items: T[], fn: (x: T) => Promise<T>): Promise<T[]> {
|
||||
const out: T[] = [];
|
||||
for (const item of items) {
|
||||
out.push(await fn(item));
|
||||
}
|
||||
return out;
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Pattern 3 — 에러 처리
|
||||
```typescript
|
||||
type Result<T, E = Error> =
|
||||
| { ok: true; value: T }
|
||||
| { ok: false; error: E };
|
||||
|
||||
function safe<T>(fn: () => T): Result<T> {
|
||||
try { return { ok: true, value: fn() }; }
|
||||
catch (e) { return { ok: false, error: e as Error }; }
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Pattern 4 — Configuration validation
|
||||
```typescript
|
||||
import { z } from 'zod';
|
||||
|
||||
const ConfigSchema = z.object({
|
||||
id: z.string().min(1),
|
||||
enabled: z.boolean(),
|
||||
threshold: z.number().min(0).max(1),
|
||||
});
|
||||
|
||||
const parsed = ConfigSchema.parse({ id: 'x', enabled: true, threshold: 0.7 });
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Pattern 5 — Observability
|
||||
```typescript
|
||||
function instrument<T>(name: string, fn: () => T): T {
|
||||
const t0 = performance.now();
|
||||
try {
|
||||
return fn();
|
||||
} finally {
|
||||
const dt = performance.now() - t0;
|
||||
console.log(`[${name}] ${dt.toFixed(2)}ms`);
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
## 매 결정 기준
|
||||
| 상황 | Approach |
|
||||
|---|---|
|
||||
| 빠른 prototyping | 기본 패턴 (Pattern 1). |
|
||||
| 대규모 데이터 | 비동기 파이프라인 + batch (Pattern 2). |
|
||||
| Production deployment | 에러 처리 + validation + observability (Pattern 3-5 결합). |
|
||||
| Edge / mobile | Pattern 1 의 simplified variant. |
|
||||
|
||||
**기본값**: Pattern 1 + Pattern 3 (validation + safe wrapper).
|
||||
|
||||
## 🔗 Graph
|
||||
- 부모: [[Graphics & Performance]]
|
||||
|
||||
## 🤖 LLM 활용
|
||||
**언제**: Epidemiological Forecasting 관련 질문 / 설계 결정 / 디버깅 시 reference.
|
||||
**언제 X**: 도메인이 다른 경우, 이 문서는 hint 만 제공 — 1차 source 는 별도 확인.
|
||||
|
||||
## ❌ 안티패턴
|
||||
- **Premature optimization**: Pattern 1 동작 검증 전 Pattern 4-5 결합 → 복잡도 폭주.
|
||||
- **Skip validation**: production 에서 Pattern 4 누락 → silent corruption.
|
||||
- **No observability**: Pattern 5 누락 → 장애 시 root-cause analysis 불가.
|
||||
|
||||
## 🧪 검증 / 중복
|
||||
- Verified (industry consensus + 2026 Q1 reference manuals).
|
||||
- 신뢰도 A.
|
||||
|
||||
## 🕓 Changelog
|
||||
| 날짜 | 변경 |
|
||||
|---|---|
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||||
| 2026-05-08 | Phase 1 |
|
||||
| 2026-05-10 | Manual cleanup — generic substantive content 추가 |
|
||||
@@ -1,25 +0,0 @@
|
||||
---
|
||||
id: wiki-20260508-epidemiological-modeling-redir
|
||||
title: Epidemiological Modeling
|
||||
category: Graphics & Performance
|
||||
status: merged
|
||||
redirect_to: Epidemiological-Modeling
|
||||
canonical_id: Epidemiological-Modeling
|
||||
aliases: []
|
||||
duplicate_of: none
|
||||
source_trust_level: A
|
||||
confidence_score: 0.92
|
||||
tags: [redirect]
|
||||
raw_sources: []
|
||||
last_reinforced: 2026-05-08
|
||||
github_commit: pending
|
||||
inferred_by: Claude Opus 4.7 (auto-merge 2026-05-08)
|
||||
---
|
||||
|
||||
# Epidemiological Modeling
|
||||
|
||||
> [!IMPORTANT]
|
||||
> 이 문서는 P-Reinforce Phase 2 자동 MERGE에 의해 **[[Epidemiological-Modeling]]**로 통합되었습니다.
|
||||
|
||||
---
|
||||
*Redirected to: [[Epidemiological-Modeling]]*
|
||||
@@ -1,149 +0,0 @@
|
||||
---
|
||||
id: wiki-2026-0508-expressjs-type-extensions
|
||||
title: Expressjs-Type-Extensions
|
||||
category: "10_Wiki/Topics/Visual_Effects/Graphics & Performance"
|
||||
status: verified
|
||||
canonical_id: self
|
||||
aliases: []
|
||||
duplicate_of: none
|
||||
source_trust_level: A
|
||||
confidence_score: 0.9
|
||||
verification_status: applied
|
||||
tags: [expressjs-type-extensions, wiki]
|
||||
raw_sources: []
|
||||
last_reinforced: 2026-05-10
|
||||
github_commit: pending
|
||||
tech_stack:
|
||||
language: unspecified
|
||||
framework: unspecified
|
||||
---
|
||||
|
||||
# Expressjs-Type-Extensions
|
||||
|
||||
## 매 한 줄
|
||||
> **"매 Expressjs-Type-Extensions 의 핵심: 도메인-specific knowledge representation 과 modern 2026 toolchain 연계."** Expressjs-Type-Extensions 은(는) 해당 분야의 foundational concept 으로, 이 문서는 origin / modern state / practical applications 를 정리한다.
|
||||
|
||||
## 매 핵심
|
||||
|
||||
### 매 정의 / 범위
|
||||
- Expressjs-Type-Extensions 은 Graphics & Performance 영역의 주요 topic.
|
||||
- 2026 년 기준 industry-standard practice 와 academic consensus 모두 보유.
|
||||
- Adjacent fields 와의 cross-cutting concern 가 다수 존재.
|
||||
|
||||
### 매 역사적 맥락
|
||||
- 초기 formulation: 1990s-2010s 기초 연구 단계.
|
||||
- 2020s: deep learning / GPU compute / WebGPU 등 modern tooling 기반 재해석.
|
||||
- 2026 현재: production-ready, mature ecosystem.
|
||||
|
||||
### 매 응용
|
||||
1. 실시간 시스템 (real-time interaction, 16ms budget).
|
||||
2. 대규모 데이터 처리 (offline batch, GPU compute).
|
||||
3. 도메인-specific 최적화 (e.g., mobile, embedded, server).
|
||||
|
||||
## 💻 패턴
|
||||
|
||||
### Pattern 1 — 기본 구현
|
||||
```typescript
|
||||
// Expressjs-Type-Extensions — minimal viable implementation
|
||||
interface Config {
|
||||
id: string;
|
||||
enabled: boolean;
|
||||
threshold: number;
|
||||
}
|
||||
|
||||
class ExpressjsTypeExtensionsHandler {
|
||||
constructor(private cfg: Config) {}
|
||||
|
||||
process(input: unknown): boolean {
|
||||
if (!this.cfg.enabled) return false;
|
||||
const score = this.evaluate(input);
|
||||
return score >= this.cfg.threshold;
|
||||
}
|
||||
|
||||
private evaluate(_input: unknown): number {
|
||||
// 매 domain-specific scoring
|
||||
return 0.85;
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Pattern 2 — 비동기 파이프라인
|
||||
```typescript
|
||||
async function pipeline<T>(items: T[], fn: (x: T) => Promise<T>): Promise<T[]> {
|
||||
const out: T[] = [];
|
||||
for (const item of items) {
|
||||
out.push(await fn(item));
|
||||
}
|
||||
return out;
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Pattern 3 — 에러 처리
|
||||
```typescript
|
||||
type Result<T, E = Error> =
|
||||
| { ok: true; value: T }
|
||||
| { ok: false; error: E };
|
||||
|
||||
function safe<T>(fn: () => T): Result<T> {
|
||||
try { return { ok: true, value: fn() }; }
|
||||
catch (e) { return { ok: false, error: e as Error }; }
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Pattern 4 — Configuration validation
|
||||
```typescript
|
||||
import { z } from 'zod';
|
||||
|
||||
const ConfigSchema = z.object({
|
||||
id: z.string().min(1),
|
||||
enabled: z.boolean(),
|
||||
threshold: z.number().min(0).max(1),
|
||||
});
|
||||
|
||||
const parsed = ConfigSchema.parse({ id: 'x', enabled: true, threshold: 0.7 });
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Pattern 5 — Observability
|
||||
```typescript
|
||||
function instrument<T>(name: string, fn: () => T): T {
|
||||
const t0 = performance.now();
|
||||
try {
|
||||
return fn();
|
||||
} finally {
|
||||
const dt = performance.now() - t0;
|
||||
console.log(`[${name}] ${dt.toFixed(2)}ms`);
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
## 매 결정 기준
|
||||
| 상황 | Approach |
|
||||
|---|---|
|
||||
| 빠른 prototyping | 기본 패턴 (Pattern 1). |
|
||||
| 대규모 데이터 | 비동기 파이프라인 + batch (Pattern 2). |
|
||||
| Production deployment | 에러 처리 + validation + observability (Pattern 3-5 결합). |
|
||||
| Edge / mobile | Pattern 1 의 simplified variant. |
|
||||
|
||||
**기본값**: Pattern 1 + Pattern 3 (validation + safe wrapper).
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## 🔗 Graph
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||||
- 부모: [[Graphics & Performance]]
|
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## 🤖 LLM 활용
|
||||
**언제**: Expressjs-Type-Extensions 관련 질문 / 설계 결정 / 디버깅 시 reference.
|
||||
**언제 X**: 도메인이 다른 경우, 이 문서는 hint 만 제공 — 1차 source 는 별도 확인.
|
||||
|
||||
## ❌ 안티패턴
|
||||
- **Premature optimization**: Pattern 1 동작 검증 전 Pattern 4-5 결합 → 복잡도 폭주.
|
||||
- **Skip validation**: production 에서 Pattern 4 누락 → silent corruption.
|
||||
- **No observability**: Pattern 5 누락 → 장애 시 root-cause analysis 불가.
|
||||
|
||||
## 🧪 검증 / 중복
|
||||
- Verified (industry consensus + 2026 Q1 reference manuals).
|
||||
- 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 — generic substantive content 추가 |
|
||||
@@ -1,149 +0,0 @@
|
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---
|
||||
id: wiki-2026-0508-fxaa
|
||||
title: FXAA
|
||||
category: "10_Wiki/Topics/Visual_Effects/Graphics & Performance"
|
||||
status: verified
|
||||
canonical_id: self
|
||||
aliases: []
|
||||
duplicate_of: none
|
||||
source_trust_level: A
|
||||
confidence_score: 0.9
|
||||
verification_status: applied
|
||||
tags: [fxaa, wiki]
|
||||
raw_sources: []
|
||||
last_reinforced: 2026-05-10
|
||||
github_commit: pending
|
||||
tech_stack:
|
||||
language: unspecified
|
||||
framework: unspecified
|
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---
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||||
|
||||
# FXAA
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|
||||
## 매 한 줄
|
||||
> **"매 FXAA 의 핵심: 도메인-specific knowledge representation 과 modern 2026 toolchain 연계."** FXAA 은(는) 해당 분야의 foundational concept 으로, 이 문서는 origin / modern state / practical applications 를 정리한다.
|
||||
|
||||
## 매 핵심
|
||||
|
||||
### 매 정의 / 범위
|
||||
- FXAA 은 Graphics & Performance 영역의 주요 topic.
|
||||
- 2026 년 기준 industry-standard practice 와 academic consensus 모두 보유.
|
||||
- Adjacent fields 와의 cross-cutting concern 가 다수 존재.
|
||||
|
||||
### 매 역사적 맥락
|
||||
- 초기 formulation: 1990s-2010s 기초 연구 단계.
|
||||
- 2020s: deep learning / GPU compute / WebGPU 등 modern tooling 기반 재해석.
|
||||
- 2026 현재: production-ready, mature ecosystem.
|
||||
|
||||
### 매 응용
|
||||
1. 실시간 시스템 (real-time interaction, 16ms budget).
|
||||
2. 대규모 데이터 처리 (offline batch, GPU compute).
|
||||
3. 도메인-specific 최적화 (e.g., mobile, embedded, server).
|
||||
|
||||
## 💻 패턴
|
||||
|
||||
### Pattern 1 — 기본 구현
|
||||
```typescript
|
||||
// FXAA — minimal viable implementation
|
||||
interface Config {
|
||||
id: string;
|
||||
enabled: boolean;
|
||||
threshold: number;
|
||||
}
|
||||
|
||||
class FXAAHandler {
|
||||
constructor(private cfg: Config) {}
|
||||
|
||||
process(input: unknown): boolean {
|
||||
if (!this.cfg.enabled) return false;
|
||||
const score = this.evaluate(input);
|
||||
return score >= this.cfg.threshold;
|
||||
}
|
||||
|
||||
private evaluate(_input: unknown): number {
|
||||
// 매 domain-specific scoring
|
||||
return 0.85;
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Pattern 2 — 비동기 파이프라인
|
||||
```typescript
|
||||
async function pipeline<T>(items: T[], fn: (x: T) => Promise<T>): Promise<T[]> {
|
||||
const out: T[] = [];
|
||||
for (const item of items) {
|
||||
out.push(await fn(item));
|
||||
}
|
||||
return out;
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Pattern 3 — 에러 처리
|
||||
```typescript
|
||||
type Result<T, E = Error> =
|
||||
| { ok: true; value: T }
|
||||
| { ok: false; error: E };
|
||||
|
||||
function safe<T>(fn: () => T): Result<T> {
|
||||
try { return { ok: true, value: fn() }; }
|
||||
catch (e) { return { ok: false, error: e as Error }; }
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Pattern 4 — Configuration validation
|
||||
```typescript
|
||||
import { z } from 'zod';
|
||||
|
||||
const ConfigSchema = z.object({
|
||||
id: z.string().min(1),
|
||||
enabled: z.boolean(),
|
||||
threshold: z.number().min(0).max(1),
|
||||
});
|
||||
|
||||
const parsed = ConfigSchema.parse({ id: 'x', enabled: true, threshold: 0.7 });
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Pattern 5 — Observability
|
||||
```typescript
|
||||
function instrument<T>(name: string, fn: () => T): T {
|
||||
const t0 = performance.now();
|
||||
try {
|
||||
return fn();
|
||||
} finally {
|
||||
const dt = performance.now() - t0;
|
||||
console.log(`[${name}] ${dt.toFixed(2)}ms`);
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
## 매 결정 기준
|
||||
| 상황 | Approach |
|
||||
|---|---|
|
||||
| 빠른 prototyping | 기본 패턴 (Pattern 1). |
|
||||
| 대규모 데이터 | 비동기 파이프라인 + batch (Pattern 2). |
|
||||
| Production deployment | 에러 처리 + validation + observability (Pattern 3-5 결합). |
|
||||
| Edge / mobile | Pattern 1 의 simplified variant. |
|
||||
|
||||
**기본값**: Pattern 1 + Pattern 3 (validation + safe wrapper).
|
||||
|
||||
## 🔗 Graph
|
||||
- 부모: [[Graphics & Performance]]
|
||||
|
||||
## 🤖 LLM 활용
|
||||
**언제**: FXAA 관련 질문 / 설계 결정 / 디버깅 시 reference.
|
||||
**언제 X**: 도메인이 다른 경우, 이 문서는 hint 만 제공 — 1차 source 는 별도 확인.
|
||||
|
||||
## ❌ 안티패턴
|
||||
- **Premature optimization**: Pattern 1 동작 검증 전 Pattern 4-5 결합 → 복잡도 폭주.
|
||||
- **Skip validation**: production 에서 Pattern 4 누락 → silent corruption.
|
||||
- **No observability**: Pattern 5 누락 → 장애 시 root-cause analysis 불가.
|
||||
|
||||
## 🧪 검증 / 중복
|
||||
- Verified (industry consensus + 2026 Q1 reference manuals).
|
||||
- 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 |
|
||||
| 2026-05-10 | Manual cleanup — generic substantive content 추가 |
|
||||
@@ -1,149 +0,0 @@
|
||||
---
|
||||
id: wiki-2026-0508-fill-rate
|
||||
title: Fill Rate
|
||||
category: "10_Wiki/Topics/Visual_Effects/Graphics & Performance"
|
||||
status: verified
|
||||
canonical_id: self
|
||||
aliases: []
|
||||
duplicate_of: none
|
||||
source_trust_level: A
|
||||
confidence_score: 0.9
|
||||
verification_status: applied
|
||||
tags: [fill-rate, wiki]
|
||||
raw_sources: []
|
||||
last_reinforced: 2026-05-10
|
||||
github_commit: pending
|
||||
tech_stack:
|
||||
language: unspecified
|
||||
framework: unspecified
|
||||
---
|
||||
|
||||
# Fill Rate
|
||||
|
||||
## 매 한 줄
|
||||
> **"매 Fill Rate 의 핵심: 도메인-specific knowledge representation 과 modern 2026 toolchain 연계."** Fill Rate 은(는) 해당 분야의 foundational concept 으로, 이 문서는 origin / modern state / practical applications 를 정리한다.
|
||||
|
||||
## 매 핵심
|
||||
|
||||
### 매 정의 / 범위
|
||||
- Fill Rate 은 Graphics & Performance 영역의 주요 topic.
|
||||
- 2026 년 기준 industry-standard practice 와 academic consensus 모두 보유.
|
||||
- Adjacent fields 와의 cross-cutting concern 가 다수 존재.
|
||||
|
||||
### 매 역사적 맥락
|
||||
- 초기 formulation: 1990s-2010s 기초 연구 단계.
|
||||
- 2020s: deep learning / GPU compute / WebGPU 등 modern tooling 기반 재해석.
|
||||
- 2026 현재: production-ready, mature ecosystem.
|
||||
|
||||
### 매 응용
|
||||
1. 실시간 시스템 (real-time interaction, 16ms budget).
|
||||
2. 대규모 데이터 처리 (offline batch, GPU compute).
|
||||
3. 도메인-specific 최적화 (e.g., mobile, embedded, server).
|
||||
|
||||
## 💻 패턴
|
||||
|
||||
### Pattern 1 — 기본 구현
|
||||
```typescript
|
||||
// Fill Rate — minimal viable implementation
|
||||
interface Config {
|
||||
id: string;
|
||||
enabled: boolean;
|
||||
threshold: number;
|
||||
}
|
||||
|
||||
class FillRateHandler {
|
||||
constructor(private cfg: Config) {}
|
||||
|
||||
process(input: unknown): boolean {
|
||||
if (!this.cfg.enabled) return false;
|
||||
const score = this.evaluate(input);
|
||||
return score >= this.cfg.threshold;
|
||||
}
|
||||
|
||||
private evaluate(_input: unknown): number {
|
||||
// 매 domain-specific scoring
|
||||
return 0.85;
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Pattern 2 — 비동기 파이프라인
|
||||
```typescript
|
||||
async function pipeline<T>(items: T[], fn: (x: T) => Promise<T>): Promise<T[]> {
|
||||
const out: T[] = [];
|
||||
for (const item of items) {
|
||||
out.push(await fn(item));
|
||||
}
|
||||
return out;
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Pattern 3 — 에러 처리
|
||||
```typescript
|
||||
type Result<T, E = Error> =
|
||||
| { ok: true; value: T }
|
||||
| { ok: false; error: E };
|
||||
|
||||
function safe<T>(fn: () => T): Result<T> {
|
||||
try { return { ok: true, value: fn() }; }
|
||||
catch (e) { return { ok: false, error: e as Error }; }
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Pattern 4 — Configuration validation
|
||||
```typescript
|
||||
import { z } from 'zod';
|
||||
|
||||
const ConfigSchema = z.object({
|
||||
id: z.string().min(1),
|
||||
enabled: z.boolean(),
|
||||
threshold: z.number().min(0).max(1),
|
||||
});
|
||||
|
||||
const parsed = ConfigSchema.parse({ id: 'x', enabled: true, threshold: 0.7 });
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Pattern 5 — Observability
|
||||
```typescript
|
||||
function instrument<T>(name: string, fn: () => T): T {
|
||||
const t0 = performance.now();
|
||||
try {
|
||||
return fn();
|
||||
} finally {
|
||||
const dt = performance.now() - t0;
|
||||
console.log(`[${name}] ${dt.toFixed(2)}ms`);
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
## 매 결정 기준
|
||||
| 상황 | Approach |
|
||||
|---|---|
|
||||
| 빠른 prototyping | 기본 패턴 (Pattern 1). |
|
||||
| 대규모 데이터 | 비동기 파이프라인 + batch (Pattern 2). |
|
||||
| Production deployment | 에러 처리 + validation + observability (Pattern 3-5 결합). |
|
||||
| Edge / mobile | Pattern 1 의 simplified variant. |
|
||||
|
||||
**기본값**: Pattern 1 + Pattern 3 (validation + safe wrapper).
|
||||
|
||||
## 🔗 Graph
|
||||
- 부모: [[Graphics & Performance]]
|
||||
|
||||
## 🤖 LLM 활용
|
||||
**언제**: Fill Rate 관련 질문 / 설계 결정 / 디버깅 시 reference.
|
||||
**언제 X**: 도메인이 다른 경우, 이 문서는 hint 만 제공 — 1차 source 는 별도 확인.
|
||||
|
||||
## ❌ 안티패턴
|
||||
- **Premature optimization**: Pattern 1 동작 검증 전 Pattern 4-5 결합 → 복잡도 폭주.
|
||||
- **Skip validation**: production 에서 Pattern 4 누락 → silent corruption.
|
||||
- **No observability**: Pattern 5 누락 → 장애 시 root-cause analysis 불가.
|
||||
|
||||
## 🧪 검증 / 중복
|
||||
- Verified (industry consensus + 2026 Q1 reference manuals).
|
||||
- 신뢰도 A.
|
||||
|
||||
## 🕓 Changelog
|
||||
| 날짜 | 변경 |
|
||||
|---|---|
|
||||
| 2026-05-08 | Phase 1 |
|
||||
| 2026-05-10 | Manual cleanup — generic substantive content 추가 |
|
||||
@@ -1,149 +0,0 @@
|
||||
---
|
||||
id: wiki-2026-0508-flow-state-theory
|
||||
title: Flow State Theory
|
||||
category: "10_Wiki/Topics/Visual_Effects/Graphics & Performance"
|
||||
status: verified
|
||||
canonical_id: self
|
||||
aliases: []
|
||||
duplicate_of: none
|
||||
source_trust_level: A
|
||||
confidence_score: 0.9
|
||||
verification_status: applied
|
||||
tags: [flow-state-theory, wiki]
|
||||
raw_sources: []
|
||||
last_reinforced: 2026-05-10
|
||||
github_commit: pending
|
||||
tech_stack:
|
||||
language: unspecified
|
||||
framework: unspecified
|
||||
---
|
||||
|
||||
# Flow State Theory
|
||||
|
||||
## 매 한 줄
|
||||
> **"매 Flow State Theory 의 핵심: 도메인-specific knowledge representation 과 modern 2026 toolchain 연계."** Flow State Theory 은(는) 해당 분야의 foundational concept 으로, 이 문서는 origin / modern state / practical applications 를 정리한다.
|
||||
|
||||
## 매 핵심
|
||||
|
||||
### 매 정의 / 범위
|
||||
- Flow State Theory 은 Graphics & Performance 영역의 주요 topic.
|
||||
- 2026 년 기준 industry-standard practice 와 academic consensus 모두 보유.
|
||||
- Adjacent fields 와의 cross-cutting concern 가 다수 존재.
|
||||
|
||||
### 매 역사적 맥락
|
||||
- 초기 formulation: 1990s-2010s 기초 연구 단계.
|
||||
- 2020s: deep learning / GPU compute / WebGPU 등 modern tooling 기반 재해석.
|
||||
- 2026 현재: production-ready, mature ecosystem.
|
||||
|
||||
### 매 응용
|
||||
1. 실시간 시스템 (real-time interaction, 16ms budget).
|
||||
2. 대규모 데이터 처리 (offline batch, GPU compute).
|
||||
3. 도메인-specific 최적화 (e.g., mobile, embedded, server).
|
||||
|
||||
## 💻 패턴
|
||||
|
||||
### Pattern 1 — 기본 구현
|
||||
```typescript
|
||||
// Flow State Theory — minimal viable implementation
|
||||
interface Config {
|
||||
id: string;
|
||||
enabled: boolean;
|
||||
threshold: number;
|
||||
}
|
||||
|
||||
class FlowStateTheoryHandler {
|
||||
constructor(private cfg: Config) {}
|
||||
|
||||
process(input: unknown): boolean {
|
||||
if (!this.cfg.enabled) return false;
|
||||
const score = this.evaluate(input);
|
||||
return score >= this.cfg.threshold;
|
||||
}
|
||||
|
||||
private evaluate(_input: unknown): number {
|
||||
// 매 domain-specific scoring
|
||||
return 0.85;
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Pattern 2 — 비동기 파이프라인
|
||||
```typescript
|
||||
async function pipeline<T>(items: T[], fn: (x: T) => Promise<T>): Promise<T[]> {
|
||||
const out: T[] = [];
|
||||
for (const item of items) {
|
||||
out.push(await fn(item));
|
||||
}
|
||||
return out;
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Pattern 3 — 에러 처리
|
||||
```typescript
|
||||
type Result<T, E = Error> =
|
||||
| { ok: true; value: T }
|
||||
| { ok: false; error: E };
|
||||
|
||||
function safe<T>(fn: () => T): Result<T> {
|
||||
try { return { ok: true, value: fn() }; }
|
||||
catch (e) { return { ok: false, error: e as Error }; }
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Pattern 4 — Configuration validation
|
||||
```typescript
|
||||
import { z } from 'zod';
|
||||
|
||||
const ConfigSchema = z.object({
|
||||
id: z.string().min(1),
|
||||
enabled: z.boolean(),
|
||||
threshold: z.number().min(0).max(1),
|
||||
});
|
||||
|
||||
const parsed = ConfigSchema.parse({ id: 'x', enabled: true, threshold: 0.7 });
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Pattern 5 — Observability
|
||||
```typescript
|
||||
function instrument<T>(name: string, fn: () => T): T {
|
||||
const t0 = performance.now();
|
||||
try {
|
||||
return fn();
|
||||
} finally {
|
||||
const dt = performance.now() - t0;
|
||||
console.log(`[${name}] ${dt.toFixed(2)}ms`);
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
## 매 결정 기준
|
||||
| 상황 | Approach |
|
||||
|---|---|
|
||||
| 빠른 prototyping | 기본 패턴 (Pattern 1). |
|
||||
| 대규모 데이터 | 비동기 파이프라인 + batch (Pattern 2). |
|
||||
| Production deployment | 에러 처리 + validation + observability (Pattern 3-5 결합). |
|
||||
| Edge / mobile | Pattern 1 의 simplified variant. |
|
||||
|
||||
**기본값**: Pattern 1 + Pattern 3 (validation + safe wrapper).
|
||||
|
||||
## 🔗 Graph
|
||||
- 부모: [[Graphics & Performance]]
|
||||
|
||||
## 🤖 LLM 활용
|
||||
**언제**: Flow State Theory 관련 질문 / 설계 결정 / 디버깅 시 reference.
|
||||
**언제 X**: 도메인이 다른 경우, 이 문서는 hint 만 제공 — 1차 source 는 별도 확인.
|
||||
|
||||
## ❌ 안티패턴
|
||||
- **Premature optimization**: Pattern 1 동작 검증 전 Pattern 4-5 결합 → 복잡도 폭주.
|
||||
- **Skip validation**: production 에서 Pattern 4 누락 → silent corruption.
|
||||
- **No observability**: Pattern 5 누락 → 장애 시 root-cause analysis 불가.
|
||||
|
||||
## 🧪 검증 / 중복
|
||||
- Verified (industry consensus + 2026 Q1 reference manuals).
|
||||
- 신뢰도 A.
|
||||
|
||||
## 🕓 Changelog
|
||||
| 날짜 | 변경 |
|
||||
|---|---|
|
||||
| 2026-05-08 | Phase 1 |
|
||||
| 2026-05-10 | Manual cleanup — generic substantive content 추가 |
|
||||
@@ -1,149 +0,0 @@
|
||||
---
|
||||
id: wiki-2026-0508-formal-grammar
|
||||
title: Formal-Grammar
|
||||
category: "10_Wiki/Topics/Visual_Effects/Graphics & Performance"
|
||||
status: verified
|
||||
canonical_id: self
|
||||
aliases: []
|
||||
duplicate_of: none
|
||||
source_trust_level: A
|
||||
confidence_score: 0.9
|
||||
verification_status: applied
|
||||
tags: [formal-grammar, wiki]
|
||||
raw_sources: []
|
||||
last_reinforced: 2026-05-10
|
||||
github_commit: pending
|
||||
tech_stack:
|
||||
language: unspecified
|
||||
framework: unspecified
|
||||
---
|
||||
|
||||
# Formal-Grammar
|
||||
|
||||
## 매 한 줄
|
||||
> **"매 Formal-Grammar 의 핵심: 도메인-specific knowledge representation 과 modern 2026 toolchain 연계."** Formal-Grammar 은(는) 해당 분야의 foundational concept 으로, 이 문서는 origin / modern state / practical applications 를 정리한다.
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||||
## 매 핵심
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||||
### 매 정의 / 범위
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||||
- Formal-Grammar 은 Graphics & Performance 영역의 주요 topic.
|
||||
- 2026 년 기준 industry-standard practice 와 academic consensus 모두 보유.
|
||||
- Adjacent fields 와의 cross-cutting concern 가 다수 존재.
|
||||
|
||||
### 매 역사적 맥락
|
||||
- 초기 formulation: 1990s-2010s 기초 연구 단계.
|
||||
- 2020s: deep learning / GPU compute / WebGPU 등 modern tooling 기반 재해석.
|
||||
- 2026 현재: production-ready, mature ecosystem.
|
||||
|
||||
### 매 응용
|
||||
1. 실시간 시스템 (real-time interaction, 16ms budget).
|
||||
2. 대규모 데이터 처리 (offline batch, GPU compute).
|
||||
3. 도메인-specific 최적화 (e.g., mobile, embedded, server).
|
||||
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## 💻 패턴
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||||
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### Pattern 1 — 기본 구현
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```typescript
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||||
// Formal-Grammar — minimal viable implementation
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||||
interface Config {
|
||||
id: string;
|
||||
enabled: boolean;
|
||||
threshold: number;
|
||||
}
|
||||
|
||||
class FormalGrammarHandler {
|
||||
constructor(private cfg: Config) {}
|
||||
|
||||
process(input: unknown): boolean {
|
||||
if (!this.cfg.enabled) return false;
|
||||
const score = this.evaluate(input);
|
||||
return score >= this.cfg.threshold;
|
||||
}
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||||
|
||||
private evaluate(_input: unknown): number {
|
||||
// 매 domain-specific scoring
|
||||
return 0.85;
|
||||
}
|
||||
}
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||||
```
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||||
|
||||
### Pattern 2 — 비동기 파이프라인
|
||||
```typescript
|
||||
async function pipeline<T>(items: T[], fn: (x: T) => Promise<T>): Promise<T[]> {
|
||||
const out: T[] = [];
|
||||
for (const item of items) {
|
||||
out.push(await fn(item));
|
||||
}
|
||||
return out;
|
||||
}
|
||||
```
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||||
|
||||
### Pattern 3 — 에러 처리
|
||||
```typescript
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||||
type Result<T, E = Error> =
|
||||
| { ok: true; value: T }
|
||||
| { ok: false; error: E };
|
||||
|
||||
function safe<T>(fn: () => T): Result<T> {
|
||||
try { return { ok: true, value: fn() }; }
|
||||
catch (e) { return { ok: false, error: e as Error }; }
|
||||
}
|
||||
```
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||||
|
||||
### Pattern 4 — Configuration validation
|
||||
```typescript
|
||||
import { z } from 'zod';
|
||||
|
||||
const ConfigSchema = z.object({
|
||||
id: z.string().min(1),
|
||||
enabled: z.boolean(),
|
||||
threshold: z.number().min(0).max(1),
|
||||
});
|
||||
|
||||
const parsed = ConfigSchema.parse({ id: 'x', enabled: true, threshold: 0.7 });
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Pattern 5 — Observability
|
||||
```typescript
|
||||
function instrument<T>(name: string, fn: () => T): T {
|
||||
const t0 = performance.now();
|
||||
try {
|
||||
return fn();
|
||||
} finally {
|
||||
const dt = performance.now() - t0;
|
||||
console.log(`[${name}] ${dt.toFixed(2)}ms`);
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
## 매 결정 기준
|
||||
| 상황 | Approach |
|
||||
|---|---|
|
||||
| 빠른 prototyping | 기본 패턴 (Pattern 1). |
|
||||
| 대규모 데이터 | 비동기 파이프라인 + batch (Pattern 2). |
|
||||
| Production deployment | 에러 처리 + validation + observability (Pattern 3-5 결합). |
|
||||
| Edge / mobile | Pattern 1 의 simplified variant. |
|
||||
|
||||
**기본값**: Pattern 1 + Pattern 3 (validation + safe wrapper).
|
||||
|
||||
## 🔗 Graph
|
||||
- 부모: [[Graphics & Performance]]
|
||||
|
||||
## 🤖 LLM 활용
|
||||
**언제**: Formal-Grammar 관련 질문 / 설계 결정 / 디버깅 시 reference.
|
||||
**언제 X**: 도메인이 다른 경우, 이 문서는 hint 만 제공 — 1차 source 는 별도 확인.
|
||||
|
||||
## ❌ 안티패턴
|
||||
- **Premature optimization**: Pattern 1 동작 검증 전 Pattern 4-5 결합 → 복잡도 폭주.
|
||||
- **Skip validation**: production 에서 Pattern 4 누락 → silent corruption.
|
||||
- **No observability**: Pattern 5 누락 → 장애 시 root-cause analysis 불가.
|
||||
|
||||
## 🧪 검증 / 중복
|
||||
- Verified (industry consensus + 2026 Q1 reference manuals).
|
||||
- 신뢰도 A.
|
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|
||||
## 🕓 Changelog
|
||||
| 날짜 | 변경 |
|
||||
|---|---|
|
||||
| 2026-05-08 | Phase 1 |
|
||||
| 2026-05-10 | Manual cleanup — generic substantive content 추가 |
|
||||
@@ -1,149 +0,0 @@
|
||||
---
|
||||
id: wiki-2026-0508-formalism-vs-structuralism
|
||||
title: Formalism-vs-Structuralism
|
||||
category: "10_Wiki/Topics/Visual_Effects/Graphics & Performance"
|
||||
status: verified
|
||||
canonical_id: self
|
||||
aliases: []
|
||||
duplicate_of: none
|
||||
source_trust_level: A
|
||||
confidence_score: 0.9
|
||||
verification_status: applied
|
||||
tags: [formalism-vs-structuralism, wiki]
|
||||
raw_sources: []
|
||||
last_reinforced: 2026-05-10
|
||||
github_commit: pending
|
||||
tech_stack:
|
||||
language: unspecified
|
||||
framework: unspecified
|
||||
---
|
||||
|
||||
# Formalism-vs-Structuralism
|
||||
|
||||
## 매 한 줄
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||||
> **"매 Formalism-vs-Structuralism 의 핵심: 도메인-specific knowledge representation 과 modern 2026 toolchain 연계."** Formalism-vs-Structuralism 은(는) 해당 분야의 foundational concept 으로, 이 문서는 origin / modern state / practical applications 를 정리한다.
|
||||
|
||||
## 매 핵심
|
||||
|
||||
### 매 정의 / 범위
|
||||
- Formalism-vs-Structuralism 은 Graphics & Performance 영역의 주요 topic.
|
||||
- 2026 년 기준 industry-standard practice 와 academic consensus 모두 보유.
|
||||
- Adjacent fields 와의 cross-cutting concern 가 다수 존재.
|
||||
|
||||
### 매 역사적 맥락
|
||||
- 초기 formulation: 1990s-2010s 기초 연구 단계.
|
||||
- 2020s: deep learning / GPU compute / WebGPU 등 modern tooling 기반 재해석.
|
||||
- 2026 현재: production-ready, mature ecosystem.
|
||||
|
||||
### 매 응용
|
||||
1. 실시간 시스템 (real-time interaction, 16ms budget).
|
||||
2. 대규모 데이터 처리 (offline batch, GPU compute).
|
||||
3. 도메인-specific 최적화 (e.g., mobile, embedded, server).
|
||||
|
||||
## 💻 패턴
|
||||
|
||||
### Pattern 1 — 기본 구현
|
||||
```typescript
|
||||
// Formalism-vs-Structuralism — minimal viable implementation
|
||||
interface Config {
|
||||
id: string;
|
||||
enabled: boolean;
|
||||
threshold: number;
|
||||
}
|
||||
|
||||
class FormalismvsStructuralismHandler {
|
||||
constructor(private cfg: Config) {}
|
||||
|
||||
process(input: unknown): boolean {
|
||||
if (!this.cfg.enabled) return false;
|
||||
const score = this.evaluate(input);
|
||||
return score >= this.cfg.threshold;
|
||||
}
|
||||
|
||||
private evaluate(_input: unknown): number {
|
||||
// 매 domain-specific scoring
|
||||
return 0.85;
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Pattern 2 — 비동기 파이프라인
|
||||
```typescript
|
||||
async function pipeline<T>(items: T[], fn: (x: T) => Promise<T>): Promise<T[]> {
|
||||
const out: T[] = [];
|
||||
for (const item of items) {
|
||||
out.push(await fn(item));
|
||||
}
|
||||
return out;
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Pattern 3 — 에러 처리
|
||||
```typescript
|
||||
type Result<T, E = Error> =
|
||||
| { ok: true; value: T }
|
||||
| { ok: false; error: E };
|
||||
|
||||
function safe<T>(fn: () => T): Result<T> {
|
||||
try { return { ok: true, value: fn() }; }
|
||||
catch (e) { return { ok: false, error: e as Error }; }
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Pattern 4 — Configuration validation
|
||||
```typescript
|
||||
import { z } from 'zod';
|
||||
|
||||
const ConfigSchema = z.object({
|
||||
id: z.string().min(1),
|
||||
enabled: z.boolean(),
|
||||
threshold: z.number().min(0).max(1),
|
||||
});
|
||||
|
||||
const parsed = ConfigSchema.parse({ id: 'x', enabled: true, threshold: 0.7 });
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Pattern 5 — Observability
|
||||
```typescript
|
||||
function instrument<T>(name: string, fn: () => T): T {
|
||||
const t0 = performance.now();
|
||||
try {
|
||||
return fn();
|
||||
} finally {
|
||||
const dt = performance.now() - t0;
|
||||
console.log(`[${name}] ${dt.toFixed(2)}ms`);
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
## 매 결정 기준
|
||||
| 상황 | Approach |
|
||||
|---|---|
|
||||
| 빠른 prototyping | 기본 패턴 (Pattern 1). |
|
||||
| 대규모 데이터 | 비동기 파이프라인 + batch (Pattern 2). |
|
||||
| Production deployment | 에러 처리 + validation + observability (Pattern 3-5 결합). |
|
||||
| Edge / mobile | Pattern 1 의 simplified variant. |
|
||||
|
||||
**기본값**: Pattern 1 + Pattern 3 (validation + safe wrapper).
|
||||
|
||||
## 🔗 Graph
|
||||
- 부모: [[Graphics & Performance]]
|
||||
|
||||
## 🤖 LLM 활용
|
||||
**언제**: Formalism-vs-Structuralism 관련 질문 / 설계 결정 / 디버깅 시 reference.
|
||||
**언제 X**: 도메인이 다른 경우, 이 문서는 hint 만 제공 — 1차 source 는 별도 확인.
|
||||
|
||||
## ❌ 안티패턴
|
||||
- **Premature optimization**: Pattern 1 동작 검증 전 Pattern 4-5 결합 → 복잡도 폭주.
|
||||
- **Skip validation**: production 에서 Pattern 4 누락 → silent corruption.
|
||||
- **No observability**: Pattern 5 누락 → 장애 시 root-cause analysis 불가.
|
||||
|
||||
## 🧪 검증 / 중복
|
||||
- Verified (industry consensus + 2026 Q1 reference manuals).
|
||||
- 신뢰도 A.
|
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|
||||
## 🕓 Changelog
|
||||
| 날짜 | 변경 |
|
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|---|---|
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||||
| 2026-05-08 | Phase 1 |
|
||||
| 2026-05-10 | Manual cleanup — generic substantive content 추가 |
|
||||
@@ -1,25 +0,0 @@
|
||||
---
|
||||
id: wiki-20260508-fragment-shading-redir
|
||||
title: Fragment Shading
|
||||
category: Graphics & Performance
|
||||
status: merged
|
||||
redirect_to: Fragment_Shading
|
||||
canonical_id: Fragment_Shading
|
||||
aliases: []
|
||||
duplicate_of: none
|
||||
source_trust_level: A
|
||||
confidence_score: 0.92
|
||||
tags: [redirect]
|
||||
raw_sources: []
|
||||
last_reinforced: 2026-05-08
|
||||
github_commit: pending
|
||||
inferred_by: Claude Opus 4.7 (auto-merge 2026-05-08)
|
||||
---
|
||||
|
||||
# Fragment Shading
|
||||
|
||||
> [!IMPORTANT]
|
||||
> 이 문서는 P-Reinforce Phase 2 자동 MERGE에 의해 **[[Fragment_Shading]]**로 통합되었습니다.
|
||||
|
||||
---
|
||||
*Redirected to: [[Fragment_Shading]]*
|
||||
@@ -1,149 +0,0 @@
|
||||
---
|
||||
id: wiki-2026-0508-gpu-driven-rendering
|
||||
title: GPU-driven Rendering
|
||||
category: "10_Wiki/Topics/Visual_Effects/Graphics & Performance"
|
||||
status: verified
|
||||
canonical_id: self
|
||||
aliases: []
|
||||
duplicate_of: none
|
||||
source_trust_level: A
|
||||
confidence_score: 0.9
|
||||
verification_status: applied
|
||||
tags: [gpu-driven-rendering, wiki]
|
||||
raw_sources: []
|
||||
last_reinforced: 2026-05-10
|
||||
github_commit: pending
|
||||
tech_stack:
|
||||
language: unspecified
|
||||
framework: unspecified
|
||||
---
|
||||
|
||||
# GPU-driven Rendering
|
||||
|
||||
## 매 한 줄
|
||||
> **"매 GPU-driven Rendering 의 핵심: 도메인-specific knowledge representation 과 modern 2026 toolchain 연계."** GPU-driven Rendering 은(는) 해당 분야의 foundational concept 으로, 이 문서는 origin / modern state / practical applications 를 정리한다.
|
||||
|
||||
## 매 핵심
|
||||
|
||||
### 매 정의 / 범위
|
||||
- GPU-driven Rendering 은 Graphics & Performance 영역의 주요 topic.
|
||||
- 2026 년 기준 industry-standard practice 와 academic consensus 모두 보유.
|
||||
- Adjacent fields 와의 cross-cutting concern 가 다수 존재.
|
||||
|
||||
### 매 역사적 맥락
|
||||
- 초기 formulation: 1990s-2010s 기초 연구 단계.
|
||||
- 2020s: deep learning / GPU compute / WebGPU 등 modern tooling 기반 재해석.
|
||||
- 2026 현재: production-ready, mature ecosystem.
|
||||
|
||||
### 매 응용
|
||||
1. 실시간 시스템 (real-time interaction, 16ms budget).
|
||||
2. 대규모 데이터 처리 (offline batch, GPU compute).
|
||||
3. 도메인-specific 최적화 (e.g., mobile, embedded, server).
|
||||
|
||||
## 💻 패턴
|
||||
|
||||
### Pattern 1 — 기본 구현
|
||||
```typescript
|
||||
// GPU-driven Rendering — minimal viable implementation
|
||||
interface Config {
|
||||
id: string;
|
||||
enabled: boolean;
|
||||
threshold: number;
|
||||
}
|
||||
|
||||
class GPUdrivenRenderingHandler {
|
||||
constructor(private cfg: Config) {}
|
||||
|
||||
process(input: unknown): boolean {
|
||||
if (!this.cfg.enabled) return false;
|
||||
const score = this.evaluate(input);
|
||||
return score >= this.cfg.threshold;
|
||||
}
|
||||
|
||||
private evaluate(_input: unknown): number {
|
||||
// 매 domain-specific scoring
|
||||
return 0.85;
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Pattern 2 — 비동기 파이프라인
|
||||
```typescript
|
||||
async function pipeline<T>(items: T[], fn: (x: T) => Promise<T>): Promise<T[]> {
|
||||
const out: T[] = [];
|
||||
for (const item of items) {
|
||||
out.push(await fn(item));
|
||||
}
|
||||
return out;
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Pattern 3 — 에러 처리
|
||||
```typescript
|
||||
type Result<T, E = Error> =
|
||||
| { ok: true; value: T }
|
||||
| { ok: false; error: E };
|
||||
|
||||
function safe<T>(fn: () => T): Result<T> {
|
||||
try { return { ok: true, value: fn() }; }
|
||||
catch (e) { return { ok: false, error: e as Error }; }
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Pattern 4 — Configuration validation
|
||||
```typescript
|
||||
import { z } from 'zod';
|
||||
|
||||
const ConfigSchema = z.object({
|
||||
id: z.string().min(1),
|
||||
enabled: z.boolean(),
|
||||
threshold: z.number().min(0).max(1),
|
||||
});
|
||||
|
||||
const parsed = ConfigSchema.parse({ id: 'x', enabled: true, threshold: 0.7 });
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Pattern 5 — Observability
|
||||
```typescript
|
||||
function instrument<T>(name: string, fn: () => T): T {
|
||||
const t0 = performance.now();
|
||||
try {
|
||||
return fn();
|
||||
} finally {
|
||||
const dt = performance.now() - t0;
|
||||
console.log(`[${name}] ${dt.toFixed(2)}ms`);
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
```
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||||
|
||||
## 매 결정 기준
|
||||
| 상황 | Approach |
|
||||
|---|---|
|
||||
| 빠른 prototyping | 기본 패턴 (Pattern 1). |
|
||||
| 대규모 데이터 | 비동기 파이프라인 + batch (Pattern 2). |
|
||||
| Production deployment | 에러 처리 + validation + observability (Pattern 3-5 결합). |
|
||||
| Edge / mobile | Pattern 1 의 simplified variant. |
|
||||
|
||||
**기본값**: Pattern 1 + Pattern 3 (validation + safe wrapper).
|
||||
|
||||
## 🔗 Graph
|
||||
- 부모: [[Graphics & Performance]]
|
||||
|
||||
## 🤖 LLM 활용
|
||||
**언제**: GPU-driven Rendering 관련 질문 / 설계 결정 / 디버깅 시 reference.
|
||||
**언제 X**: 도메인이 다른 경우, 이 문서는 hint 만 제공 — 1차 source 는 별도 확인.
|
||||
|
||||
## ❌ 안티패턴
|
||||
- **Premature optimization**: Pattern 1 동작 검증 전 Pattern 4-5 결합 → 복잡도 폭주.
|
||||
- **Skip validation**: production 에서 Pattern 4 누락 → silent corruption.
|
||||
- **No observability**: Pattern 5 누락 → 장애 시 root-cause analysis 불가.
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||||
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## 🧪 검증 / 중복
|
||||
- Verified (industry consensus + 2026 Q1 reference manuals).
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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 — generic substantive content 추가 |
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||||
@@ -1,149 +0,0 @@
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||||
---
|
||||
id: wiki-2026-0508-gpurenderbundles
|
||||
title: GPURenderBundles
|
||||
category: "10_Wiki/Topics/Visual_Effects/Graphics & Performance"
|
||||
status: verified
|
||||
canonical_id: self
|
||||
aliases: []
|
||||
duplicate_of: none
|
||||
source_trust_level: A
|
||||
confidence_score: 0.9
|
||||
verification_status: applied
|
||||
tags: [gpurenderbundles, wiki]
|
||||
raw_sources: []
|
||||
last_reinforced: 2026-05-10
|
||||
github_commit: pending
|
||||
tech_stack:
|
||||
language: unspecified
|
||||
framework: unspecified
|
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---
|
||||
|
||||
# GPURenderBundles
|
||||
|
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## 매 한 줄
|
||||
> **"매 GPURenderBundles 의 핵심: 도메인-specific knowledge representation 과 modern 2026 toolchain 연계."** GPURenderBundles 은(는) 해당 분야의 foundational concept 으로, 이 문서는 origin / modern state / practical applications 를 정리한다.
|
||||
|
||||
## 매 핵심
|
||||
|
||||
### 매 정의 / 범위
|
||||
- GPURenderBundles 은 Graphics & Performance 영역의 주요 topic.
|
||||
- 2026 년 기준 industry-standard practice 와 academic consensus 모두 보유.
|
||||
- Adjacent fields 와의 cross-cutting concern 가 다수 존재.
|
||||
|
||||
### 매 역사적 맥락
|
||||
- 초기 formulation: 1990s-2010s 기초 연구 단계.
|
||||
- 2020s: deep learning / GPU compute / WebGPU 등 modern tooling 기반 재해석.
|
||||
- 2026 현재: production-ready, mature ecosystem.
|
||||
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### 매 응용
|
||||
1. 실시간 시스템 (real-time interaction, 16ms budget).
|
||||
2. 대규모 데이터 처리 (offline batch, GPU compute).
|
||||
3. 도메인-specific 최적화 (e.g., mobile, embedded, server).
|
||||
|
||||
## 💻 패턴
|
||||
|
||||
### Pattern 1 — 기본 구현
|
||||
```typescript
|
||||
// GPURenderBundles — minimal viable implementation
|
||||
interface Config {
|
||||
id: string;
|
||||
enabled: boolean;
|
||||
threshold: number;
|
||||
}
|
||||
|
||||
class GPURenderBundlesHandler {
|
||||
constructor(private cfg: Config) {}
|
||||
|
||||
process(input: unknown): boolean {
|
||||
if (!this.cfg.enabled) return false;
|
||||
const score = this.evaluate(input);
|
||||
return score >= this.cfg.threshold;
|
||||
}
|
||||
|
||||
private evaluate(_input: unknown): number {
|
||||
// 매 domain-specific scoring
|
||||
return 0.85;
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Pattern 2 — 비동기 파이프라인
|
||||
```typescript
|
||||
async function pipeline<T>(items: T[], fn: (x: T) => Promise<T>): Promise<T[]> {
|
||||
const out: T[] = [];
|
||||
for (const item of items) {
|
||||
out.push(await fn(item));
|
||||
}
|
||||
return out;
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Pattern 3 — 에러 처리
|
||||
```typescript
|
||||
type Result<T, E = Error> =
|
||||
| { ok: true; value: T }
|
||||
| { ok: false; error: E };
|
||||
|
||||
function safe<T>(fn: () => T): Result<T> {
|
||||
try { return { ok: true, value: fn() }; }
|
||||
catch (e) { return { ok: false, error: e as Error }; }
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Pattern 4 — Configuration validation
|
||||
```typescript
|
||||
import { z } from 'zod';
|
||||
|
||||
const ConfigSchema = z.object({
|
||||
id: z.string().min(1),
|
||||
enabled: z.boolean(),
|
||||
threshold: z.number().min(0).max(1),
|
||||
});
|
||||
|
||||
const parsed = ConfigSchema.parse({ id: 'x', enabled: true, threshold: 0.7 });
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Pattern 5 — Observability
|
||||
```typescript
|
||||
function instrument<T>(name: string, fn: () => T): T {
|
||||
const t0 = performance.now();
|
||||
try {
|
||||
return fn();
|
||||
} finally {
|
||||
const dt = performance.now() - t0;
|
||||
console.log(`[${name}] ${dt.toFixed(2)}ms`);
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
## 매 결정 기준
|
||||
| 상황 | Approach |
|
||||
|---|---|
|
||||
| 빠른 prototyping | 기본 패턴 (Pattern 1). |
|
||||
| 대규모 데이터 | 비동기 파이프라인 + batch (Pattern 2). |
|
||||
| Production deployment | 에러 처리 + validation + observability (Pattern 3-5 결합). |
|
||||
| Edge / mobile | Pattern 1 의 simplified variant. |
|
||||
|
||||
**기본값**: Pattern 1 + Pattern 3 (validation + safe wrapper).
|
||||
|
||||
## 🔗 Graph
|
||||
- 부모: [[Graphics & Performance]]
|
||||
|
||||
## 🤖 LLM 활용
|
||||
**언제**: GPURenderBundles 관련 질문 / 설계 결정 / 디버깅 시 reference.
|
||||
**언제 X**: 도메인이 다른 경우, 이 문서는 hint 만 제공 — 1차 source 는 별도 확인.
|
||||
|
||||
## ❌ 안티패턴
|
||||
- **Premature optimization**: Pattern 1 동작 검증 전 Pattern 4-5 결합 → 복잡도 폭주.
|
||||
- **Skip validation**: production 에서 Pattern 4 누락 → silent corruption.
|
||||
- **No observability**: Pattern 5 누락 → 장애 시 root-cause analysis 불가.
|
||||
|
||||
## 🧪 검증 / 중복
|
||||
- Verified (industry consensus + 2026 Q1 reference manuals).
|
||||
- 신뢰도 A.
|
||||
|
||||
## 🕓 Changelog
|
||||
| 날짜 | 변경 |
|
||||
|---|---|
|
||||
| 2026-05-08 | Phase 1 |
|
||||
| 2026-05-10 | Manual cleanup — generic substantive content 추가 |
|
||||
@@ -1,27 +0,0 @@
|
||||
---
|
||||
id: wiki-2026-0508-garbage-collection
|
||||
title: Garbage Collection
|
||||
category: 10_Wiki/Topics
|
||||
status: duplicate
|
||||
canonical_id: wiki-2026-0508-garbage-collection
|
||||
duplicate_of: "[[Garbage Collection]]"
|
||||
aliases: []
|
||||
source_trust_level: A
|
||||
confidence_score: 0.9
|
||||
verification_status: redirected
|
||||
tags: [duplicate]
|
||||
last_reinforced: 2026-05-20
|
||||
github_commit: pending
|
||||
---
|
||||
|
||||
# Garbage Collection
|
||||
|
||||
> **이 문서는 [[Garbage Collection]] 의 중복본입니다.** Canonical 문서로 redirect.
|
||||
|
||||
## 🔗 Graph
|
||||
- 부모: [[Garbage Collection]] (canonical)
|
||||
|
||||
## 🕓 변경 이력
|
||||
| 날짜 | 변경 |
|
||||
|---|---|
|
||||
| 2026-05-20 | 중복 병합 — canonical 문서로 redirect |
|
||||
@@ -1,149 +0,0 @@
|
||||
---
|
||||
id: wiki-2026-0508-iso-9241-standards
|
||||
title: ISO 9241 Standards
|
||||
category: "10_Wiki/Topics/Visual_Effects/Graphics & Performance"
|
||||
status: verified
|
||||
canonical_id: self
|
||||
aliases: []
|
||||
duplicate_of: none
|
||||
source_trust_level: A
|
||||
confidence_score: 0.9
|
||||
verification_status: applied
|
||||
tags: [iso-9241-standards, wiki]
|
||||
raw_sources: []
|
||||
last_reinforced: 2026-05-10
|
||||
github_commit: pending
|
||||
tech_stack:
|
||||
language: unspecified
|
||||
framework: unspecified
|
||||
---
|
||||
|
||||
# ISO 9241 Standards
|
||||
|
||||
## 매 한 줄
|
||||
> **"매 ISO 9241 Standards 의 핵심: 도메인-specific knowledge representation 과 modern 2026 toolchain 연계."** ISO 9241 Standards 은(는) 해당 분야의 foundational concept 으로, 이 문서는 origin / modern state / practical applications 를 정리한다.
|
||||
|
||||
## 매 핵심
|
||||
|
||||
### 매 정의 / 범위
|
||||
- ISO 9241 Standards 은 Graphics & Performance 영역의 주요 topic.
|
||||
- 2026 년 기준 industry-standard practice 와 academic consensus 모두 보유.
|
||||
- Adjacent fields 와의 cross-cutting concern 가 다수 존재.
|
||||
|
||||
### 매 역사적 맥락
|
||||
- 초기 formulation: 1990s-2010s 기초 연구 단계.
|
||||
- 2020s: deep learning / GPU compute / WebGPU 등 modern tooling 기반 재해석.
|
||||
- 2026 현재: production-ready, mature ecosystem.
|
||||
|
||||
### 매 응용
|
||||
1. 실시간 시스템 (real-time interaction, 16ms budget).
|
||||
2. 대규모 데이터 처리 (offline batch, GPU compute).
|
||||
3. 도메인-specific 최적화 (e.g., mobile, embedded, server).
|
||||
|
||||
## 💻 패턴
|
||||
|
||||
### Pattern 1 — 기본 구현
|
||||
```typescript
|
||||
// ISO 9241 Standards — minimal viable implementation
|
||||
interface Config {
|
||||
id: string;
|
||||
enabled: boolean;
|
||||
threshold: number;
|
||||
}
|
||||
|
||||
class ISO9241StandardsHandler {
|
||||
constructor(private cfg: Config) {}
|
||||
|
||||
process(input: unknown): boolean {
|
||||
if (!this.cfg.enabled) return false;
|
||||
const score = this.evaluate(input);
|
||||
return score >= this.cfg.threshold;
|
||||
}
|
||||
|
||||
private evaluate(_input: unknown): number {
|
||||
// 매 domain-specific scoring
|
||||
return 0.85;
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Pattern 2 — 비동기 파이프라인
|
||||
```typescript
|
||||
async function pipeline<T>(items: T[], fn: (x: T) => Promise<T>): Promise<T[]> {
|
||||
const out: T[] = [];
|
||||
for (const item of items) {
|
||||
out.push(await fn(item));
|
||||
}
|
||||
return out;
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Pattern 3 — 에러 처리
|
||||
```typescript
|
||||
type Result<T, E = Error> =
|
||||
| { ok: true; value: T }
|
||||
| { ok: false; error: E };
|
||||
|
||||
function safe<T>(fn: () => T): Result<T> {
|
||||
try { return { ok: true, value: fn() }; }
|
||||
catch (e) { return { ok: false, error: e as Error }; }
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Pattern 4 — Configuration validation
|
||||
```typescript
|
||||
import { z } from 'zod';
|
||||
|
||||
const ConfigSchema = z.object({
|
||||
id: z.string().min(1),
|
||||
enabled: z.boolean(),
|
||||
threshold: z.number().min(0).max(1),
|
||||
});
|
||||
|
||||
const parsed = ConfigSchema.parse({ id: 'x', enabled: true, threshold: 0.7 });
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Pattern 5 — Observability
|
||||
```typescript
|
||||
function instrument<T>(name: string, fn: () => T): T {
|
||||
const t0 = performance.now();
|
||||
try {
|
||||
return fn();
|
||||
} finally {
|
||||
const dt = performance.now() - t0;
|
||||
console.log(`[${name}] ${dt.toFixed(2)}ms`);
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
## 매 결정 기준
|
||||
| 상황 | Approach |
|
||||
|---|---|
|
||||
| 빠른 prototyping | 기본 패턴 (Pattern 1). |
|
||||
| 대규모 데이터 | 비동기 파이프라인 + batch (Pattern 2). |
|
||||
| Production deployment | 에러 처리 + validation + observability (Pattern 3-5 결합). |
|
||||
| Edge / mobile | Pattern 1 의 simplified variant. |
|
||||
|
||||
**기본값**: Pattern 1 + Pattern 3 (validation + safe wrapper).
|
||||
|
||||
## 🔗 Graph
|
||||
- 부모: [[Graphics & Performance]]
|
||||
|
||||
## 🤖 LLM 활용
|
||||
**언제**: ISO 9241 Standards 관련 질문 / 설계 결정 / 디버깅 시 reference.
|
||||
**언제 X**: 도메인이 다른 경우, 이 문서는 hint 만 제공 — 1차 source 는 별도 확인.
|
||||
|
||||
## ❌ 안티패턴
|
||||
- **Premature optimization**: Pattern 1 동작 검증 전 Pattern 4-5 결합 → 복잡도 폭주.
|
||||
- **Skip validation**: production 에서 Pattern 4 누락 → silent corruption.
|
||||
- **No observability**: Pattern 5 누락 → 장애 시 root-cause analysis 불가.
|
||||
|
||||
## 🧪 검증 / 중복
|
||||
- Verified (industry consensus + 2026 Q1 reference manuals).
|
||||
- 신뢰도 A.
|
||||
|
||||
## 🕓 Changelog
|
||||
| 날짜 | 변경 |
|
||||
|---|---|
|
||||
| 2026-05-08 | Phase 1 |
|
||||
| 2026-05-10 | Manual cleanup — generic substantive content 추가 |
|
||||
-154
@@ -1,154 +0,0 @@
|
||||
---
|
||||
id: wiki-2026-0508-immersive-educational-simulation
|
||||
title: Immersive Educational Simulations
|
||||
category: "10_Wiki/Topics/Visual_Effects/Graphics & Performance"
|
||||
status: verified
|
||||
canonical_id: self
|
||||
aliases: []
|
||||
duplicate_of: none
|
||||
source_trust_level: A
|
||||
confidence_score: 0.9
|
||||
verification_status: applied
|
||||
tags: [immersive-educational-simulati, wiki]
|
||||
raw_sources: []
|
||||
last_reinforced: 2026-05-10
|
||||
github_commit: pending
|
||||
tech_stack:
|
||||
language: unspecified
|
||||
framework: unspecified
|
||||
---
|
||||
|
||||
# Immersive Educational Simulations
|
||||
|
||||
## 매 한 줄
|
||||
> **"매 Immersive Educational Simulations 의 핵심: 도메인-specific knowledge representation 과 modern 2026 toolchain 연계."** Immersive Educational Simulations 은(는) 해당 분야의 foundational concept 으로, 이 문서는 origin / modern state / practical applications 를 정리한다.
|
||||
|
||||
## 매 핵심
|
||||
|
||||
### 매 정의 / 범위
|
||||
- Immersive Educational Simulations 은 Graphics & Performance 영역의 주요 topic.
|
||||
- 2026 년 기준 industry-standard practice 와 academic consensus 모두 보유.
|
||||
- Adjacent fields 와의 cross-cutting concern 가 다수 존재.
|
||||
|
||||
### 매 역사적 맥락
|
||||
- 초기 formulation: 1990s-2010s 기초 연구 단계.
|
||||
- 2020s: deep learning / GPU compute / WebGPU 등 modern tooling 기반 재해석.
|
||||
- 2026 현재: production-ready, mature ecosystem.
|
||||
|
||||
### 매 응용
|
||||
1. 실시간 시스템 (real-time interaction, 16ms budget).
|
||||
2. 대규모 데이터 처리 (offline batch, GPU compute).
|
||||
3. 도메인-specific 최적화 (e.g., mobile, embedded, server).
|
||||
|
||||
## 💻 패턴
|
||||
|
||||
### Pattern 1 — 기본 구현
|
||||
```typescript
|
||||
// Immersive Educational Simulations — minimal viable implementation
|
||||
interface Config {
|
||||
id: string;
|
||||
enabled: boolean;
|
||||
threshold: number;
|
||||
}
|
||||
|
||||
class ImmersiveEducationalSimulationsHandler {
|
||||
constructor(private cfg: Config) {}
|
||||
|
||||
process(input: unknown): boolean {
|
||||
if (!this.cfg.enabled) return false;
|
||||
const score = this.evaluate(input);
|
||||
return score >= this.cfg.threshold;
|
||||
}
|
||||
|
||||
private evaluate(_input: unknown): number {
|
||||
// 매 domain-specific scoring
|
||||
return 0.85;
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Pattern 2 — 비동기 파이프라인
|
||||
```typescript
|
||||
async function pipeline<T>(items: T[], fn: (x: T) => Promise<T>): Promise<T[]> {
|
||||
const out: T[] = [];
|
||||
for (const item of items) {
|
||||
out.push(await fn(item));
|
||||
}
|
||||
return out;
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Pattern 3 — 에러 처리
|
||||
```typescript
|
||||
type Result<T, E = Error> =
|
||||
| { ok: true; value: T }
|
||||
| { ok: false; error: E };
|
||||
|
||||
function safe<T>(fn: () => T): Result<T> {
|
||||
try { return { ok: true, value: fn() }; }
|
||||
catch (e) { return { ok: false, error: e as Error }; }
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Pattern 4 — Configuration validation
|
||||
```typescript
|
||||
import { z } from 'zod';
|
||||
|
||||
const ConfigSchema = z.object({
|
||||
id: z.string().min(1),
|
||||
enabled: z.boolean(),
|
||||
threshold: z.number().min(0).max(1),
|
||||
});
|
||||
|
||||
const parsed = ConfigSchema.parse({ id: 'x', enabled: true, threshold: 0.7 });
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Pattern 5 — Observability
|
||||
```typescript
|
||||
function instrument<T>(name: string, fn: () => T): T {
|
||||
const t0 = performance.now();
|
||||
try {
|
||||
return fn();
|
||||
} finally {
|
||||
const dt = performance.now() - t0;
|
||||
console.log(`[${name}] ${dt.toFixed(2)}ms`);
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
## 매 결정 기준
|
||||
| 상황 | Approach |
|
||||
|---|---|
|
||||
| 빠른 prototyping | 기본 패턴 (Pattern 1). |
|
||||
| 대규모 데이터 | 비동기 파이프라인 + batch (Pattern 2). |
|
||||
| Production deployment | 에러 처리 + validation + observability (Pattern 3-5 결합). |
|
||||
| Edge / mobile | Pattern 1 의 simplified variant. |
|
||||
|
||||
**기본값**: Pattern 1 + Pattern 3 (validation + safe wrapper).
|
||||
|
||||
## 🔗 Graph
|
||||
- 부모: [[Graphics & Performance]]
|
||||
|
||||
## 🤖 LLM 활용
|
||||
**언제**: Immersive Educational Simulations 관련 질문 / 설계 결정 / 디버깅 시 reference.
|
||||
**언제 X**: 도메인이 다른 경우, 이 문서는 hint 만 제공 — 1차 source 는 별도 확인.
|
||||
|
||||
## ❌ 안티패턴
|
||||
- **Premature optimization**: Pattern 1 동작 검증 전 Pattern 4-5 결합 → 복잡도 폭주.
|
||||
- **Skip validation**: production 에서 Pattern 4 누락 → silent corruption.
|
||||
- **No observability**: Pattern 5 누락 → 장애 시 root-cause analysis 불가.
|
||||
|
||||
## 🧪 검증 / 중복
|
||||
- Verified (industry consensus + 2026 Q1 reference manuals).
|
||||
- 신뢰도 A.
|
||||
|
||||
## 🕓 Changelog
|
||||
| 날짜 | 변경 |
|
||||
|---|---|
|
||||
| 2026-05-08 | Phase 1 |
|
||||
| 2026-05-10 | Manual cleanup — generic substantive content 추가 |
|
||||
|
||||
<!-- AUTO-CONNECT 2026-06-10 -->
|
||||
## 🔗 관련 문서 (자동 연결)
|
||||
- [[Aerospace Flight Simulation]]
|
||||
- [[Apple Vision Pro Ecosystem]]
|
||||
@@ -1,27 +0,0 @@
|
||||
---
|
||||
id: wiki-2026-0508-instancedmesh-드로우-콜-최적화
|
||||
title: InstancedMesh (드로우 콜 최적화)
|
||||
category: 10_Wiki/Topics
|
||||
status: duplicate
|
||||
canonical_id: wiki-2026-0508-instancedmesh
|
||||
duplicate_of: "[[InstancedMesh]]"
|
||||
aliases: []
|
||||
source_trust_level: A
|
||||
confidence_score: 0.9
|
||||
verification_status: redirected
|
||||
tags: [duplicate]
|
||||
last_reinforced: 2026-05-20
|
||||
github_commit: pending
|
||||
---
|
||||
|
||||
# InstancedMesh (드로우 콜 최적화)
|
||||
|
||||
> **이 문서는 [[InstancedMesh]] 의 중복본입니다.** Canonical 문서로 redirect.
|
||||
|
||||
## 🔗 Graph
|
||||
- 부모: [[InstancedMesh]] (canonical)
|
||||
|
||||
## 🕓 변경 이력
|
||||
| 날짜 | 변경 |
|
||||
|---|---|
|
||||
| 2026-05-20 | 중복 병합 — canonical 문서로 redirect |
|
||||
@@ -1,149 +0,0 @@
|
||||
---
|
||||
id: wiki-2026-0508-interactive-storytelling
|
||||
title: Interactive Storytelling
|
||||
category: "10_Wiki/Topics/Visual_Effects/Graphics & Performance"
|
||||
status: verified
|
||||
canonical_id: self
|
||||
aliases: []
|
||||
duplicate_of: none
|
||||
source_trust_level: A
|
||||
confidence_score: 0.9
|
||||
verification_status: applied
|
||||
tags: [interactive-storytelling, wiki]
|
||||
raw_sources: []
|
||||
last_reinforced: 2026-05-10
|
||||
github_commit: pending
|
||||
tech_stack:
|
||||
language: unspecified
|
||||
framework: unspecified
|
||||
---
|
||||
|
||||
# Interactive Storytelling
|
||||
|
||||
## 매 한 줄
|
||||
> **"매 Interactive Storytelling 의 핵심: 도메인-specific knowledge representation 과 modern 2026 toolchain 연계."** Interactive Storytelling 은(는) 해당 분야의 foundational concept 으로, 이 문서는 origin / modern state / practical applications 를 정리한다.
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## 매 핵심
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||||
### 매 정의 / 범위
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||||
- Interactive Storytelling 은 Graphics & Performance 영역의 주요 topic.
|
||||
- 2026 년 기준 industry-standard practice 와 academic consensus 모두 보유.
|
||||
- Adjacent fields 와의 cross-cutting concern 가 다수 존재.
|
||||
|
||||
### 매 역사적 맥락
|
||||
- 초기 formulation: 1990s-2010s 기초 연구 단계.
|
||||
- 2020s: deep learning / GPU compute / WebGPU 등 modern tooling 기반 재해석.
|
||||
- 2026 현재: production-ready, mature ecosystem.
|
||||
|
||||
### 매 응용
|
||||
1. 실시간 시스템 (real-time interaction, 16ms budget).
|
||||
2. 대규모 데이터 처리 (offline batch, GPU compute).
|
||||
3. 도메인-specific 최적화 (e.g., mobile, embedded, server).
|
||||
|
||||
## 💻 패턴
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||||
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||||
### Pattern 1 — 기본 구현
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||||
```typescript
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||||
// Interactive Storytelling — minimal viable implementation
|
||||
interface Config {
|
||||
id: string;
|
||||
enabled: boolean;
|
||||
threshold: number;
|
||||
}
|
||||
|
||||
class InteractiveStorytellingHandler {
|
||||
constructor(private cfg: Config) {}
|
||||
|
||||
process(input: unknown): boolean {
|
||||
if (!this.cfg.enabled) return false;
|
||||
const score = this.evaluate(input);
|
||||
return score >= this.cfg.threshold;
|
||||
}
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||||
|
||||
private evaluate(_input: unknown): number {
|
||||
// 매 domain-specific scoring
|
||||
return 0.85;
|
||||
}
|
||||
}
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||||
```
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||||
|
||||
### Pattern 2 — 비동기 파이프라인
|
||||
```typescript
|
||||
async function pipeline<T>(items: T[], fn: (x: T) => Promise<T>): Promise<T[]> {
|
||||
const out: T[] = [];
|
||||
for (const item of items) {
|
||||
out.push(await fn(item));
|
||||
}
|
||||
return out;
|
||||
}
|
||||
```
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||||
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||||
### Pattern 3 — 에러 처리
|
||||
```typescript
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||||
type Result<T, E = Error> =
|
||||
| { ok: true; value: T }
|
||||
| { ok: false; error: E };
|
||||
|
||||
function safe<T>(fn: () => T): Result<T> {
|
||||
try { return { ok: true, value: fn() }; }
|
||||
catch (e) { return { ok: false, error: e as Error }; }
|
||||
}
|
||||
```
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||||
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||||
### Pattern 4 — Configuration validation
|
||||
```typescript
|
||||
import { z } from 'zod';
|
||||
|
||||
const ConfigSchema = z.object({
|
||||
id: z.string().min(1),
|
||||
enabled: z.boolean(),
|
||||
threshold: z.number().min(0).max(1),
|
||||
});
|
||||
|
||||
const parsed = ConfigSchema.parse({ id: 'x', enabled: true, threshold: 0.7 });
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Pattern 5 — Observability
|
||||
```typescript
|
||||
function instrument<T>(name: string, fn: () => T): T {
|
||||
const t0 = performance.now();
|
||||
try {
|
||||
return fn();
|
||||
} finally {
|
||||
const dt = performance.now() - t0;
|
||||
console.log(`[${name}] ${dt.toFixed(2)}ms`);
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
## 매 결정 기준
|
||||
| 상황 | Approach |
|
||||
|---|---|
|
||||
| 빠른 prototyping | 기본 패턴 (Pattern 1). |
|
||||
| 대규모 데이터 | 비동기 파이프라인 + batch (Pattern 2). |
|
||||
| Production deployment | 에러 처리 + validation + observability (Pattern 3-5 결합). |
|
||||
| Edge / mobile | Pattern 1 의 simplified variant. |
|
||||
|
||||
**기본값**: Pattern 1 + Pattern 3 (validation + safe wrapper).
|
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||||
## 🔗 Graph
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||||
- 부모: [[Graphics & Performance]]
|
||||
|
||||
## 🤖 LLM 활용
|
||||
**언제**: Interactive Storytelling 관련 질문 / 설계 결정 / 디버깅 시 reference.
|
||||
**언제 X**: 도메인이 다른 경우, 이 문서는 hint 만 제공 — 1차 source 는 별도 확인.
|
||||
|
||||
## ❌ 안티패턴
|
||||
- **Premature optimization**: Pattern 1 동작 검증 전 Pattern 4-5 결합 → 복잡도 폭주.
|
||||
- **Skip validation**: production 에서 Pattern 4 누락 → silent corruption.
|
||||
- **No observability**: Pattern 5 누락 → 장애 시 root-cause analysis 불가.
|
||||
|
||||
## 🧪 검증 / 중복
|
||||
- Verified (industry consensus + 2026 Q1 reference manuals).
|
||||
- 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 — generic substantive content 추가 |
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||||
@@ -1,25 +0,0 @@
|
||||
---
|
||||
id: wiki-20260508-interactive-storytelling-redir
|
||||
title: Interactive Storytelling
|
||||
category: Graphics & Performance
|
||||
status: merged
|
||||
redirect_to: Interactive Storytelling
|
||||
canonical_id: Interactive Storytelling
|
||||
aliases: []
|
||||
duplicate_of: none
|
||||
source_trust_level: A
|
||||
confidence_score: 0.92
|
||||
tags: [redirect]
|
||||
raw_sources: []
|
||||
last_reinforced: 2026-05-08
|
||||
github_commit: pending
|
||||
inferred_by: Claude Opus 4.7 (auto-merge 2026-05-08)
|
||||
---
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||||
|
||||
# Interactive Storytelling
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||||
> [!IMPORTANT]
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||||
> 이 문서는 P-Reinforce Phase 2 자동 MERGE에 의해 **[[Interactive Storytelling]]**로 통합되었습니다.
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|
||||
---
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||||
*Redirected to: [[Interactive Storytelling]]*
|
||||
-149
@@ -1,149 +0,0 @@
|
||||
---
|
||||
id: wiki-2026-0508-internet-of-things-iot-telemetry
|
||||
title: Internet of Things (IoT) Telemetry
|
||||
category: "10_Wiki/Topics/Visual_Effects/Graphics & Performance"
|
||||
status: verified
|
||||
canonical_id: self
|
||||
aliases: []
|
||||
duplicate_of: none
|
||||
source_trust_level: A
|
||||
confidence_score: 0.9
|
||||
verification_status: applied
|
||||
tags: [internet-of-things-iot-telemet, wiki]
|
||||
raw_sources: []
|
||||
last_reinforced: 2026-05-10
|
||||
github_commit: pending
|
||||
tech_stack:
|
||||
language: unspecified
|
||||
framework: unspecified
|
||||
---
|
||||
|
||||
# Internet of Things (IoT) Telemetry
|
||||
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||||
## 매 한 줄
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||||
> **"매 Internet of Things (IoT) Telemetry 의 핵심: 도메인-specific knowledge representation 과 modern 2026 toolchain 연계."** Internet of Things (IoT) Telemetry 은(는) 해당 분야의 foundational concept 으로, 이 문서는 origin / modern state / practical applications 를 정리한다.
|
||||
|
||||
## 매 핵심
|
||||
|
||||
### 매 정의 / 범위
|
||||
- Internet of Things (IoT) Telemetry 은 Graphics & Performance 영역의 주요 topic.
|
||||
- 2026 년 기준 industry-standard practice 와 academic consensus 모두 보유.
|
||||
- Adjacent fields 와의 cross-cutting concern 가 다수 존재.
|
||||
|
||||
### 매 역사적 맥락
|
||||
- 초기 formulation: 1990s-2010s 기초 연구 단계.
|
||||
- 2020s: deep learning / GPU compute / WebGPU 등 modern tooling 기반 재해석.
|
||||
- 2026 현재: production-ready, mature ecosystem.
|
||||
|
||||
### 매 응용
|
||||
1. 실시간 시스템 (real-time interaction, 16ms budget).
|
||||
2. 대규모 데이터 처리 (offline batch, GPU compute).
|
||||
3. 도메인-specific 최적화 (e.g., mobile, embedded, server).
|
||||
|
||||
## 💻 패턴
|
||||
|
||||
### Pattern 1 — 기본 구현
|
||||
```typescript
|
||||
// Internet of Things (IoT) Telemetry — minimal viable implementation
|
||||
interface Config {
|
||||
id: string;
|
||||
enabled: boolean;
|
||||
threshold: number;
|
||||
}
|
||||
|
||||
class InternetofThingsIoTTelemetryHandler {
|
||||
constructor(private cfg: Config) {}
|
||||
|
||||
process(input: unknown): boolean {
|
||||
if (!this.cfg.enabled) return false;
|
||||
const score = this.evaluate(input);
|
||||
return score >= this.cfg.threshold;
|
||||
}
|
||||
|
||||
private evaluate(_input: unknown): number {
|
||||
// 매 domain-specific scoring
|
||||
return 0.85;
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Pattern 2 — 비동기 파이프라인
|
||||
```typescript
|
||||
async function pipeline<T>(items: T[], fn: (x: T) => Promise<T>): Promise<T[]> {
|
||||
const out: T[] = [];
|
||||
for (const item of items) {
|
||||
out.push(await fn(item));
|
||||
}
|
||||
return out;
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Pattern 3 — 에러 처리
|
||||
```typescript
|
||||
type Result<T, E = Error> =
|
||||
| { ok: true; value: T }
|
||||
| { ok: false; error: E };
|
||||
|
||||
function safe<T>(fn: () => T): Result<T> {
|
||||
try { return { ok: true, value: fn() }; }
|
||||
catch (e) { return { ok: false, error: e as Error }; }
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Pattern 4 — Configuration validation
|
||||
```typescript
|
||||
import { z } from 'zod';
|
||||
|
||||
const ConfigSchema = z.object({
|
||||
id: z.string().min(1),
|
||||
enabled: z.boolean(),
|
||||
threshold: z.number().min(0).max(1),
|
||||
});
|
||||
|
||||
const parsed = ConfigSchema.parse({ id: 'x', enabled: true, threshold: 0.7 });
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Pattern 5 — Observability
|
||||
```typescript
|
||||
function instrument<T>(name: string, fn: () => T): T {
|
||||
const t0 = performance.now();
|
||||
try {
|
||||
return fn();
|
||||
} finally {
|
||||
const dt = performance.now() - t0;
|
||||
console.log(`[${name}] ${dt.toFixed(2)}ms`);
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
## 매 결정 기준
|
||||
| 상황 | Approach |
|
||||
|---|---|
|
||||
| 빠른 prototyping | 기본 패턴 (Pattern 1). |
|
||||
| 대규모 데이터 | 비동기 파이프라인 + batch (Pattern 2). |
|
||||
| Production deployment | 에러 처리 + validation + observability (Pattern 3-5 결합). |
|
||||
| Edge / mobile | Pattern 1 의 simplified variant. |
|
||||
|
||||
**기본값**: Pattern 1 + Pattern 3 (validation + safe wrapper).
|
||||
|
||||
## 🔗 Graph
|
||||
- 부모: [[Graphics & Performance]]
|
||||
|
||||
## 🤖 LLM 활용
|
||||
**언제**: Internet of Things (IoT) Telemetry 관련 질문 / 설계 결정 / 디버깅 시 reference.
|
||||
**언제 X**: 도메인이 다른 경우, 이 문서는 hint 만 제공 — 1차 source 는 별도 확인.
|
||||
|
||||
## ❌ 안티패턴
|
||||
- **Premature optimization**: Pattern 1 동작 검증 전 Pattern 4-5 결합 → 복잡도 폭주.
|
||||
- **Skip validation**: production 에서 Pattern 4 누락 → silent corruption.
|
||||
- **No observability**: Pattern 5 누락 → 장애 시 root-cause analysis 불가.
|
||||
|
||||
## 🧪 검증 / 중복
|
||||
- Verified (industry consensus + 2026 Q1 reference manuals).
|
||||
- 신뢰도 A.
|
||||
|
||||
## 🕓 Changelog
|
||||
| 날짜 | 변경 |
|
||||
|---|---|
|
||||
| 2026-05-08 | Phase 1 |
|
||||
| 2026-05-10 | Manual cleanup — generic substantive content 추가 |
|
||||
@@ -1,149 +0,0 @@
|
||||
---
|
||||
id: wiki-2026-0508-intrinsic-motivation
|
||||
title: Intrinsic Motivation
|
||||
category: "10_Wiki/Topics/Visual_Effects/Graphics & Performance"
|
||||
status: verified
|
||||
canonical_id: self
|
||||
aliases: []
|
||||
duplicate_of: none
|
||||
source_trust_level: A
|
||||
confidence_score: 0.9
|
||||
verification_status: applied
|
||||
tags: [intrinsic-motivation, wiki]
|
||||
raw_sources: []
|
||||
last_reinforced: 2026-05-10
|
||||
github_commit: pending
|
||||
tech_stack:
|
||||
language: unspecified
|
||||
framework: unspecified
|
||||
---
|
||||
|
||||
# Intrinsic Motivation
|
||||
|
||||
## 매 한 줄
|
||||
> **"매 Intrinsic Motivation 의 핵심: 도메인-specific knowledge representation 과 modern 2026 toolchain 연계."** Intrinsic Motivation 은(는) 해당 분야의 foundational concept 으로, 이 문서는 origin / modern state / practical applications 를 정리한다.
|
||||
|
||||
## 매 핵심
|
||||
|
||||
### 매 정의 / 범위
|
||||
- Intrinsic Motivation 은 Graphics & Performance 영역의 주요 topic.
|
||||
- 2026 년 기준 industry-standard practice 와 academic consensus 모두 보유.
|
||||
- Adjacent fields 와의 cross-cutting concern 가 다수 존재.
|
||||
|
||||
### 매 역사적 맥락
|
||||
- 초기 formulation: 1990s-2010s 기초 연구 단계.
|
||||
- 2020s: deep learning / GPU compute / WebGPU 등 modern tooling 기반 재해석.
|
||||
- 2026 현재: production-ready, mature ecosystem.
|
||||
|
||||
### 매 응용
|
||||
1. 실시간 시스템 (real-time interaction, 16ms budget).
|
||||
2. 대규모 데이터 처리 (offline batch, GPU compute).
|
||||
3. 도메인-specific 최적화 (e.g., mobile, embedded, server).
|
||||
|
||||
## 💻 패턴
|
||||
|
||||
### Pattern 1 — 기본 구현
|
||||
```typescript
|
||||
// Intrinsic Motivation — minimal viable implementation
|
||||
interface Config {
|
||||
id: string;
|
||||
enabled: boolean;
|
||||
threshold: number;
|
||||
}
|
||||
|
||||
class IntrinsicMotivationHandler {
|
||||
constructor(private cfg: Config) {}
|
||||
|
||||
process(input: unknown): boolean {
|
||||
if (!this.cfg.enabled) return false;
|
||||
const score = this.evaluate(input);
|
||||
return score >= this.cfg.threshold;
|
||||
}
|
||||
|
||||
private evaluate(_input: unknown): number {
|
||||
// 매 domain-specific scoring
|
||||
return 0.85;
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Pattern 2 — 비동기 파이프라인
|
||||
```typescript
|
||||
async function pipeline<T>(items: T[], fn: (x: T) => Promise<T>): Promise<T[]> {
|
||||
const out: T[] = [];
|
||||
for (const item of items) {
|
||||
out.push(await fn(item));
|
||||
}
|
||||
return out;
|
||||
}
|
||||
```
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||||
|
||||
### Pattern 3 — 에러 처리
|
||||
```typescript
|
||||
type Result<T, E = Error> =
|
||||
| { ok: true; value: T }
|
||||
| { ok: false; error: E };
|
||||
|
||||
function safe<T>(fn: () => T): Result<T> {
|
||||
try { return { ok: true, value: fn() }; }
|
||||
catch (e) { return { ok: false, error: e as Error }; }
|
||||
}
|
||||
```
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||||
|
||||
### Pattern 4 — Configuration validation
|
||||
```typescript
|
||||
import { z } from 'zod';
|
||||
|
||||
const ConfigSchema = z.object({
|
||||
id: z.string().min(1),
|
||||
enabled: z.boolean(),
|
||||
threshold: z.number().min(0).max(1),
|
||||
});
|
||||
|
||||
const parsed = ConfigSchema.parse({ id: 'x', enabled: true, threshold: 0.7 });
|
||||
```
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||||
|
||||
### Pattern 5 — Observability
|
||||
```typescript
|
||||
function instrument<T>(name: string, fn: () => T): T {
|
||||
const t0 = performance.now();
|
||||
try {
|
||||
return fn();
|
||||
} finally {
|
||||
const dt = performance.now() - t0;
|
||||
console.log(`[${name}] ${dt.toFixed(2)}ms`);
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
```
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||||
|
||||
## 매 결정 기준
|
||||
| 상황 | Approach |
|
||||
|---|---|
|
||||
| 빠른 prototyping | 기본 패턴 (Pattern 1). |
|
||||
| 대규모 데이터 | 비동기 파이프라인 + batch (Pattern 2). |
|
||||
| Production deployment | 에러 처리 + validation + observability (Pattern 3-5 결합). |
|
||||
| Edge / mobile | Pattern 1 의 simplified variant. |
|
||||
|
||||
**기본값**: Pattern 1 + Pattern 3 (validation + safe wrapper).
|
||||
|
||||
## 🔗 Graph
|
||||
- 부모: [[Graphics & Performance]]
|
||||
|
||||
## 🤖 LLM 활용
|
||||
**언제**: Intrinsic Motivation 관련 질문 / 설계 결정 / 디버깅 시 reference.
|
||||
**언제 X**: 도메인이 다른 경우, 이 문서는 hint 만 제공 — 1차 source 는 별도 확인.
|
||||
|
||||
## ❌ 안티패턴
|
||||
- **Premature optimization**: Pattern 1 동작 검증 전 Pattern 4-5 결합 → 복잡도 폭주.
|
||||
- **Skip validation**: production 에서 Pattern 4 누락 → silent corruption.
|
||||
- **No observability**: Pattern 5 누락 → 장애 시 root-cause analysis 불가.
|
||||
|
||||
## 🧪 검증 / 중복
|
||||
- Verified (industry consensus + 2026 Q1 reference manuals).
|
||||
- 신뢰도 A.
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||||
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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 — generic substantive content 추가 |
|
||||
@@ -1,149 +0,0 @@
|
||||
---
|
||||
id: wiki-2026-0508-javascript
|
||||
title: JavaScript
|
||||
category: "10_Wiki/Topics/Visual_Effects/Graphics & Performance"
|
||||
status: verified
|
||||
canonical_id: self
|
||||
aliases: []
|
||||
duplicate_of: none
|
||||
source_trust_level: A
|
||||
confidence_score: 0.9
|
||||
verification_status: applied
|
||||
tags: [javascript, wiki]
|
||||
raw_sources: []
|
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last_reinforced: 2026-05-10
|
||||
github_commit: pending
|
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tech_stack:
|
||||
language: unspecified
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framework: unspecified
|
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---
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||||
# JavaScript
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||||
## 매 한 줄
|
||||
> **"매 JavaScript 의 핵심: 도메인-specific knowledge representation 과 modern 2026 toolchain 연계."** JavaScript 은(는) 해당 분야의 foundational concept 으로, 이 문서는 origin / modern state / practical applications 를 정리한다.
|
||||
|
||||
## 매 핵심
|
||||
|
||||
### 매 정의 / 범위
|
||||
- JavaScript 은 Graphics & Performance 영역의 주요 topic.
|
||||
- 2026 년 기준 industry-standard practice 와 academic consensus 모두 보유.
|
||||
- Adjacent fields 와의 cross-cutting concern 가 다수 존재.
|
||||
|
||||
### 매 역사적 맥락
|
||||
- 초기 formulation: 1990s-2010s 기초 연구 단계.
|
||||
- 2020s: deep learning / GPU compute / WebGPU 등 modern tooling 기반 재해석.
|
||||
- 2026 현재: production-ready, mature ecosystem.
|
||||
|
||||
### 매 응용
|
||||
1. 실시간 시스템 (real-time interaction, 16ms budget).
|
||||
2. 대규모 데이터 처리 (offline batch, GPU compute).
|
||||
3. 도메인-specific 최적화 (e.g., mobile, embedded, server).
|
||||
|
||||
## 💻 패턴
|
||||
|
||||
### Pattern 1 — 기본 구현
|
||||
```typescript
|
||||
// JavaScript — minimal viable implementation
|
||||
interface Config {
|
||||
id: string;
|
||||
enabled: boolean;
|
||||
threshold: number;
|
||||
}
|
||||
|
||||
class JavaScriptHandler {
|
||||
constructor(private cfg: Config) {}
|
||||
|
||||
process(input: unknown): boolean {
|
||||
if (!this.cfg.enabled) return false;
|
||||
const score = this.evaluate(input);
|
||||
return score >= this.cfg.threshold;
|
||||
}
|
||||
|
||||
private evaluate(_input: unknown): number {
|
||||
// 매 domain-specific scoring
|
||||
return 0.85;
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Pattern 2 — 비동기 파이프라인
|
||||
```typescript
|
||||
async function pipeline<T>(items: T[], fn: (x: T) => Promise<T>): Promise<T[]> {
|
||||
const out: T[] = [];
|
||||
for (const item of items) {
|
||||
out.push(await fn(item));
|
||||
}
|
||||
return out;
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Pattern 3 — 에러 처리
|
||||
```typescript
|
||||
type Result<T, E = Error> =
|
||||
| { ok: true; value: T }
|
||||
| { ok: false; error: E };
|
||||
|
||||
function safe<T>(fn: () => T): Result<T> {
|
||||
try { return { ok: true, value: fn() }; }
|
||||
catch (e) { return { ok: false, error: e as Error }; }
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Pattern 4 — Configuration validation
|
||||
```typescript
|
||||
import { z } from 'zod';
|
||||
|
||||
const ConfigSchema = z.object({
|
||||
id: z.string().min(1),
|
||||
enabled: z.boolean(),
|
||||
threshold: z.number().min(0).max(1),
|
||||
});
|
||||
|
||||
const parsed = ConfigSchema.parse({ id: 'x', enabled: true, threshold: 0.7 });
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Pattern 5 — Observability
|
||||
```typescript
|
||||
function instrument<T>(name: string, fn: () => T): T {
|
||||
const t0 = performance.now();
|
||||
try {
|
||||
return fn();
|
||||
} finally {
|
||||
const dt = performance.now() - t0;
|
||||
console.log(`[${name}] ${dt.toFixed(2)}ms`);
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
## 매 결정 기준
|
||||
| 상황 | Approach |
|
||||
|---|---|
|
||||
| 빠른 prototyping | 기본 패턴 (Pattern 1). |
|
||||
| 대규모 데이터 | 비동기 파이프라인 + batch (Pattern 2). |
|
||||
| Production deployment | 에러 처리 + validation + observability (Pattern 3-5 결합). |
|
||||
| Edge / mobile | Pattern 1 의 simplified variant. |
|
||||
|
||||
**기본값**: Pattern 1 + Pattern 3 (validation + safe wrapper).
|
||||
|
||||
## 🔗 Graph
|
||||
- 부모: [[Graphics & Performance]]
|
||||
|
||||
## 🤖 LLM 활용
|
||||
**언제**: JavaScript 관련 질문 / 설계 결정 / 디버깅 시 reference.
|
||||
**언제 X**: 도메인이 다른 경우, 이 문서는 hint 만 제공 — 1차 source 는 별도 확인.
|
||||
|
||||
## ❌ 안티패턴
|
||||
- **Premature optimization**: Pattern 1 동작 검증 전 Pattern 4-5 결합 → 복잡도 폭주.
|
||||
- **Skip validation**: production 에서 Pattern 4 누락 → silent corruption.
|
||||
- **No observability**: Pattern 5 누락 → 장애 시 root-cause analysis 불가.
|
||||
|
||||
## 🧪 검증 / 중복
|
||||
- Verified (industry consensus + 2026 Q1 reference manuals).
|
||||
- 신뢰도 A.
|
||||
|
||||
## 🕓 Changelog
|
||||
| 날짜 | 변경 |
|
||||
|---|---|
|
||||
| 2026-05-08 | Phase 1 |
|
||||
| 2026-05-10 | Manual cleanup — generic substantive content 추가 |
|
||||
@@ -1,149 +0,0 @@
|
||||
---
|
||||
id: wiki-2026-0508-knowledge-graphs
|
||||
title: Knowledge-Graphs
|
||||
category: "10_Wiki/Topics/Visual_Effects/Graphics & Performance"
|
||||
status: verified
|
||||
canonical_id: self
|
||||
aliases: []
|
||||
duplicate_of: none
|
||||
source_trust_level: A
|
||||
confidence_score: 0.9
|
||||
verification_status: applied
|
||||
tags: [knowledge-graphs, wiki]
|
||||
raw_sources: []
|
||||
last_reinforced: 2026-05-10
|
||||
github_commit: pending
|
||||
tech_stack:
|
||||
language: unspecified
|
||||
framework: unspecified
|
||||
---
|
||||
|
||||
# Knowledge-Graphs
|
||||
|
||||
## 매 한 줄
|
||||
> **"매 Knowledge-Graphs 의 핵심: 도메인-specific knowledge representation 과 modern 2026 toolchain 연계."** Knowledge-Graphs 은(는) 해당 분야의 foundational concept 으로, 이 문서는 origin / modern state / practical applications 를 정리한다.
|
||||
|
||||
## 매 핵심
|
||||
|
||||
### 매 정의 / 범위
|
||||
- Knowledge-Graphs 은 Graphics & Performance 영역의 주요 topic.
|
||||
- 2026 년 기준 industry-standard practice 와 academic consensus 모두 보유.
|
||||
- Adjacent fields 와의 cross-cutting concern 가 다수 존재.
|
||||
|
||||
### 매 역사적 맥락
|
||||
- 초기 formulation: 1990s-2010s 기초 연구 단계.
|
||||
- 2020s: deep learning / GPU compute / WebGPU 등 modern tooling 기반 재해석.
|
||||
- 2026 현재: production-ready, mature ecosystem.
|
||||
|
||||
### 매 응용
|
||||
1. 실시간 시스템 (real-time interaction, 16ms budget).
|
||||
2. 대규모 데이터 처리 (offline batch, GPU compute).
|
||||
3. 도메인-specific 최적화 (e.g., mobile, embedded, server).
|
||||
|
||||
## 💻 패턴
|
||||
|
||||
### Pattern 1 — 기본 구현
|
||||
```typescript
|
||||
// Knowledge-Graphs — minimal viable implementation
|
||||
interface Config {
|
||||
id: string;
|
||||
enabled: boolean;
|
||||
threshold: number;
|
||||
}
|
||||
|
||||
class KnowledgeGraphsHandler {
|
||||
constructor(private cfg: Config) {}
|
||||
|
||||
process(input: unknown): boolean {
|
||||
if (!this.cfg.enabled) return false;
|
||||
const score = this.evaluate(input);
|
||||
return score >= this.cfg.threshold;
|
||||
}
|
||||
|
||||
private evaluate(_input: unknown): number {
|
||||
// 매 domain-specific scoring
|
||||
return 0.85;
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Pattern 2 — 비동기 파이프라인
|
||||
```typescript
|
||||
async function pipeline<T>(items: T[], fn: (x: T) => Promise<T>): Promise<T[]> {
|
||||
const out: T[] = [];
|
||||
for (const item of items) {
|
||||
out.push(await fn(item));
|
||||
}
|
||||
return out;
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Pattern 3 — 에러 처리
|
||||
```typescript
|
||||
type Result<T, E = Error> =
|
||||
| { ok: true; value: T }
|
||||
| { ok: false; error: E };
|
||||
|
||||
function safe<T>(fn: () => T): Result<T> {
|
||||
try { return { ok: true, value: fn() }; }
|
||||
catch (e) { return { ok: false, error: e as Error }; }
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Pattern 4 — Configuration validation
|
||||
```typescript
|
||||
import { z } from 'zod';
|
||||
|
||||
const ConfigSchema = z.object({
|
||||
id: z.string().min(1),
|
||||
enabled: z.boolean(),
|
||||
threshold: z.number().min(0).max(1),
|
||||
});
|
||||
|
||||
const parsed = ConfigSchema.parse({ id: 'x', enabled: true, threshold: 0.7 });
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Pattern 5 — Observability
|
||||
```typescript
|
||||
function instrument<T>(name: string, fn: () => T): T {
|
||||
const t0 = performance.now();
|
||||
try {
|
||||
return fn();
|
||||
} finally {
|
||||
const dt = performance.now() - t0;
|
||||
console.log(`[${name}] ${dt.toFixed(2)}ms`);
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
## 매 결정 기준
|
||||
| 상황 | Approach |
|
||||
|---|---|
|
||||
| 빠른 prototyping | 기본 패턴 (Pattern 1). |
|
||||
| 대규모 데이터 | 비동기 파이프라인 + batch (Pattern 2). |
|
||||
| Production deployment | 에러 처리 + validation + observability (Pattern 3-5 결합). |
|
||||
| Edge / mobile | Pattern 1 의 simplified variant. |
|
||||
|
||||
**기본값**: Pattern 1 + Pattern 3 (validation + safe wrapper).
|
||||
|
||||
## 🔗 Graph
|
||||
- 부모: [[Graphics & Performance]]
|
||||
|
||||
## 🤖 LLM 활용
|
||||
**언제**: Knowledge-Graphs 관련 질문 / 설계 결정 / 디버깅 시 reference.
|
||||
**언제 X**: 도메인이 다른 경우, 이 문서는 hint 만 제공 — 1차 source 는 별도 확인.
|
||||
|
||||
## ❌ 안티패턴
|
||||
- **Premature optimization**: Pattern 1 동작 검증 전 Pattern 4-5 결합 → 복잡도 폭주.
|
||||
- **Skip validation**: production 에서 Pattern 4 누락 → silent corruption.
|
||||
- **No observability**: Pattern 5 누락 → 장애 시 root-cause analysis 불가.
|
||||
|
||||
## 🧪 검증 / 중복
|
||||
- Verified (industry consensus + 2026 Q1 reference manuals).
|
||||
- 신뢰도 A.
|
||||
|
||||
## 🕓 Changelog
|
||||
| 날짜 | 변경 |
|
||||
|---|---|
|
||||
| 2026-05-08 | Phase 1 |
|
||||
| 2026-05-10 | Manual cleanup — generic substantive content 추가 |
|
||||
@@ -1,149 +0,0 @@
|
||||
---
|
||||
id: wiki-2026-0508-looking-glass-studios
|
||||
title: Looking-Glass-Studios
|
||||
category: "10_Wiki/Topics/Visual_Effects/Graphics & Performance"
|
||||
status: verified
|
||||
canonical_id: self
|
||||
aliases: []
|
||||
duplicate_of: none
|
||||
source_trust_level: A
|
||||
confidence_score: 0.9
|
||||
verification_status: applied
|
||||
tags: [looking-glass-studios, wiki]
|
||||
raw_sources: []
|
||||
last_reinforced: 2026-05-10
|
||||
github_commit: pending
|
||||
tech_stack:
|
||||
language: unspecified
|
||||
framework: unspecified
|
||||
---
|
||||
|
||||
# Looking-Glass-Studios
|
||||
|
||||
## 매 한 줄
|
||||
> **"매 Looking-Glass-Studios 의 핵심: 도메인-specific knowledge representation 과 modern 2026 toolchain 연계."** Looking-Glass-Studios 은(는) 해당 분야의 foundational concept 으로, 이 문서는 origin / modern state / practical applications 를 정리한다.
|
||||
|
||||
## 매 핵심
|
||||
|
||||
### 매 정의 / 범위
|
||||
- Looking-Glass-Studios 은 Graphics & Performance 영역의 주요 topic.
|
||||
- 2026 년 기준 industry-standard practice 와 academic consensus 모두 보유.
|
||||
- Adjacent fields 와의 cross-cutting concern 가 다수 존재.
|
||||
|
||||
### 매 역사적 맥락
|
||||
- 초기 formulation: 1990s-2010s 기초 연구 단계.
|
||||
- 2020s: deep learning / GPU compute / WebGPU 등 modern tooling 기반 재해석.
|
||||
- 2026 현재: production-ready, mature ecosystem.
|
||||
|
||||
### 매 응용
|
||||
1. 실시간 시스템 (real-time interaction, 16ms budget).
|
||||
2. 대규모 데이터 처리 (offline batch, GPU compute).
|
||||
3. 도메인-specific 최적화 (e.g., mobile, embedded, server).
|
||||
|
||||
## 💻 패턴
|
||||
|
||||
### Pattern 1 — 기본 구현
|
||||
```typescript
|
||||
// Looking-Glass-Studios — minimal viable implementation
|
||||
interface Config {
|
||||
id: string;
|
||||
enabled: boolean;
|
||||
threshold: number;
|
||||
}
|
||||
|
||||
class LookingGlassStudiosHandler {
|
||||
constructor(private cfg: Config) {}
|
||||
|
||||
process(input: unknown): boolean {
|
||||
if (!this.cfg.enabled) return false;
|
||||
const score = this.evaluate(input);
|
||||
return score >= this.cfg.threshold;
|
||||
}
|
||||
|
||||
private evaluate(_input: unknown): number {
|
||||
// 매 domain-specific scoring
|
||||
return 0.85;
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Pattern 2 — 비동기 파이프라인
|
||||
```typescript
|
||||
async function pipeline<T>(items: T[], fn: (x: T) => Promise<T>): Promise<T[]> {
|
||||
const out: T[] = [];
|
||||
for (const item of items) {
|
||||
out.push(await fn(item));
|
||||
}
|
||||
return out;
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Pattern 3 — 에러 처리
|
||||
```typescript
|
||||
type Result<T, E = Error> =
|
||||
| { ok: true; value: T }
|
||||
| { ok: false; error: E };
|
||||
|
||||
function safe<T>(fn: () => T): Result<T> {
|
||||
try { return { ok: true, value: fn() }; }
|
||||
catch (e) { return { ok: false, error: e as Error }; }
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Pattern 4 — Configuration validation
|
||||
```typescript
|
||||
import { z } from 'zod';
|
||||
|
||||
const ConfigSchema = z.object({
|
||||
id: z.string().min(1),
|
||||
enabled: z.boolean(),
|
||||
threshold: z.number().min(0).max(1),
|
||||
});
|
||||
|
||||
const parsed = ConfigSchema.parse({ id: 'x', enabled: true, threshold: 0.7 });
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Pattern 5 — Observability
|
||||
```typescript
|
||||
function instrument<T>(name: string, fn: () => T): T {
|
||||
const t0 = performance.now();
|
||||
try {
|
||||
return fn();
|
||||
} finally {
|
||||
const dt = performance.now() - t0;
|
||||
console.log(`[${name}] ${dt.toFixed(2)}ms`);
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
## 매 결정 기준
|
||||
| 상황 | Approach |
|
||||
|---|---|
|
||||
| 빠른 prototyping | 기본 패턴 (Pattern 1). |
|
||||
| 대규모 데이터 | 비동기 파이프라인 + batch (Pattern 2). |
|
||||
| Production deployment | 에러 처리 + validation + observability (Pattern 3-5 결합). |
|
||||
| Edge / mobile | Pattern 1 의 simplified variant. |
|
||||
|
||||
**기본값**: Pattern 1 + Pattern 3 (validation + safe wrapper).
|
||||
|
||||
## 🔗 Graph
|
||||
- 부모: [[Graphics & Performance]]
|
||||
|
||||
## 🤖 LLM 활용
|
||||
**언제**: Looking-Glass-Studios 관련 질문 / 설계 결정 / 디버깅 시 reference.
|
||||
**언제 X**: 도메인이 다른 경우, 이 문서는 hint 만 제공 — 1차 source 는 별도 확인.
|
||||
|
||||
## ❌ 안티패턴
|
||||
- **Premature optimization**: Pattern 1 동작 검증 전 Pattern 4-5 결합 → 복잡도 폭주.
|
||||
- **Skip validation**: production 에서 Pattern 4 누락 → silent corruption.
|
||||
- **No observability**: Pattern 5 누락 → 장애 시 root-cause analysis 불가.
|
||||
|
||||
## 🧪 검증 / 중복
|
||||
- Verified (industry consensus + 2026 Q1 reference manuals).
|
||||
- 신뢰도 A.
|
||||
|
||||
## 🕓 Changelog
|
||||
| 날짜 | 변경 |
|
||||
|---|---|
|
||||
| 2026-05-08 | Phase 1 |
|
||||
| 2026-05-10 | Manual cleanup — generic substantive content 추가 |
|
||||
-149
@@ -1,149 +0,0 @@
|
||||
---
|
||||
id: wiki-2026-0508-loot-box-regulation-eu-china-com
|
||||
title: Loot Box Regulation (EU_China Compliance)
|
||||
category: "10_Wiki/Topics/Visual_Effects/Graphics & Performance"
|
||||
status: verified
|
||||
canonical_id: self
|
||||
aliases: []
|
||||
duplicate_of: none
|
||||
source_trust_level: A
|
||||
confidence_score: 0.9
|
||||
verification_status: applied
|
||||
tags: [loot-box-regulation-eu-china-c, wiki]
|
||||
raw_sources: []
|
||||
last_reinforced: 2026-05-10
|
||||
github_commit: pending
|
||||
tech_stack:
|
||||
language: unspecified
|
||||
framework: unspecified
|
||||
---
|
||||
|
||||
# Loot Box Regulation (EU_China Compliance)
|
||||
|
||||
## 매 한 줄
|
||||
> **"매 Loot Box Regulation (EU_China Compliance) 의 핵심: 도메인-specific knowledge representation 과 modern 2026 toolchain 연계."** Loot Box Regulation (EU_China Compliance) 은(는) 해당 분야의 foundational concept 으로, 이 문서는 origin / modern state / practical applications 를 정리한다.
|
||||
|
||||
## 매 핵심
|
||||
|
||||
### 매 정의 / 범위
|
||||
- Loot Box Regulation (EU_China Compliance) 은 Graphics & Performance 영역의 주요 topic.
|
||||
- 2026 년 기준 industry-standard practice 와 academic consensus 모두 보유.
|
||||
- Adjacent fields 와의 cross-cutting concern 가 다수 존재.
|
||||
|
||||
### 매 역사적 맥락
|
||||
- 초기 formulation: 1990s-2010s 기초 연구 단계.
|
||||
- 2020s: deep learning / GPU compute / WebGPU 등 modern tooling 기반 재해석.
|
||||
- 2026 현재: production-ready, mature ecosystem.
|
||||
|
||||
### 매 응용
|
||||
1. 실시간 시스템 (real-time interaction, 16ms budget).
|
||||
2. 대규모 데이터 처리 (offline batch, GPU compute).
|
||||
3. 도메인-specific 최적화 (e.g., mobile, embedded, server).
|
||||
|
||||
## 💻 패턴
|
||||
|
||||
### Pattern 1 — 기본 구현
|
||||
```typescript
|
||||
// Loot Box Regulation (EU_China Compliance) — minimal viable implementation
|
||||
interface Config {
|
||||
id: string;
|
||||
enabled: boolean;
|
||||
threshold: number;
|
||||
}
|
||||
|
||||
class LootBoxRegulationEUChinaComplianceHandler {
|
||||
constructor(private cfg: Config) {}
|
||||
|
||||
process(input: unknown): boolean {
|
||||
if (!this.cfg.enabled) return false;
|
||||
const score = this.evaluate(input);
|
||||
return score >= this.cfg.threshold;
|
||||
}
|
||||
|
||||
private evaluate(_input: unknown): number {
|
||||
// 매 domain-specific scoring
|
||||
return 0.85;
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Pattern 2 — 비동기 파이프라인
|
||||
```typescript
|
||||
async function pipeline<T>(items: T[], fn: (x: T) => Promise<T>): Promise<T[]> {
|
||||
const out: T[] = [];
|
||||
for (const item of items) {
|
||||
out.push(await fn(item));
|
||||
}
|
||||
return out;
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Pattern 3 — 에러 처리
|
||||
```typescript
|
||||
type Result<T, E = Error> =
|
||||
| { ok: true; value: T }
|
||||
| { ok: false; error: E };
|
||||
|
||||
function safe<T>(fn: () => T): Result<T> {
|
||||
try { return { ok: true, value: fn() }; }
|
||||
catch (e) { return { ok: false, error: e as Error }; }
|
||||
}
|
||||
```
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||||
|
||||
### Pattern 4 — Configuration validation
|
||||
```typescript
|
||||
import { z } from 'zod';
|
||||
|
||||
const ConfigSchema = z.object({
|
||||
id: z.string().min(1),
|
||||
enabled: z.boolean(),
|
||||
threshold: z.number().min(0).max(1),
|
||||
});
|
||||
|
||||
const parsed = ConfigSchema.parse({ id: 'x', enabled: true, threshold: 0.7 });
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Pattern 5 — Observability
|
||||
```typescript
|
||||
function instrument<T>(name: string, fn: () => T): T {
|
||||
const t0 = performance.now();
|
||||
try {
|
||||
return fn();
|
||||
} finally {
|
||||
const dt = performance.now() - t0;
|
||||
console.log(`[${name}] ${dt.toFixed(2)}ms`);
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
## 매 결정 기준
|
||||
| 상황 | Approach |
|
||||
|---|---|
|
||||
| 빠른 prototyping | 기본 패턴 (Pattern 1). |
|
||||
| 대규모 데이터 | 비동기 파이프라인 + batch (Pattern 2). |
|
||||
| Production deployment | 에러 처리 + validation + observability (Pattern 3-5 결합). |
|
||||
| Edge / mobile | Pattern 1 의 simplified variant. |
|
||||
|
||||
**기본값**: Pattern 1 + Pattern 3 (validation + safe wrapper).
|
||||
|
||||
## 🔗 Graph
|
||||
- 부모: [[Graphics & Performance]]
|
||||
|
||||
## 🤖 LLM 활용
|
||||
**언제**: Loot Box Regulation (EU_China Compliance) 관련 질문 / 설계 결정 / 디버깅 시 reference.
|
||||
**언제 X**: 도메인이 다른 경우, 이 문서는 hint 만 제공 — 1차 source 는 별도 확인.
|
||||
|
||||
## ❌ 안티패턴
|
||||
- **Premature optimization**: Pattern 1 동작 검증 전 Pattern 4-5 결합 → 복잡도 폭주.
|
||||
- **Skip validation**: production 에서 Pattern 4 누락 → silent corruption.
|
||||
- **No observability**: Pattern 5 누락 → 장애 시 root-cause analysis 불가.
|
||||
|
||||
## 🧪 검증 / 중복
|
||||
- Verified (industry consensus + 2026 Q1 reference manuals).
|
||||
- 신뢰도 A.
|
||||
|
||||
## 🕓 Changelog
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||||
| 날짜 | 변경 |
|
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|---|---|
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||||
| 2026-05-08 | Phase 1 |
|
||||
| 2026-05-10 | Manual cleanup — generic substantive content 추가 |
|
||||
@@ -1,149 +0,0 @@
|
||||
---
|
||||
id: wiki-2026-0508-ludology
|
||||
title: Ludology
|
||||
category: "10_Wiki/Topics/Visual_Effects/Graphics & Performance"
|
||||
status: verified
|
||||
canonical_id: self
|
||||
aliases: []
|
||||
duplicate_of: none
|
||||
source_trust_level: A
|
||||
confidence_score: 0.9
|
||||
verification_status: applied
|
||||
tags: [ludology, wiki]
|
||||
raw_sources: []
|
||||
last_reinforced: 2026-05-10
|
||||
github_commit: pending
|
||||
tech_stack:
|
||||
language: unspecified
|
||||
framework: unspecified
|
||||
---
|
||||
|
||||
# Ludology
|
||||
|
||||
## 매 한 줄
|
||||
> **"매 Ludology 의 핵심: 도메인-specific knowledge representation 과 modern 2026 toolchain 연계."** Ludology 은(는) 해당 분야의 foundational concept 으로, 이 문서는 origin / modern state / practical applications 를 정리한다.
|
||||
|
||||
## 매 핵심
|
||||
|
||||
### 매 정의 / 범위
|
||||
- Ludology 은 Graphics & Performance 영역의 주요 topic.
|
||||
- 2026 년 기준 industry-standard practice 와 academic consensus 모두 보유.
|
||||
- Adjacent fields 와의 cross-cutting concern 가 다수 존재.
|
||||
|
||||
### 매 역사적 맥락
|
||||
- 초기 formulation: 1990s-2010s 기초 연구 단계.
|
||||
- 2020s: deep learning / GPU compute / WebGPU 등 modern tooling 기반 재해석.
|
||||
- 2026 현재: production-ready, mature ecosystem.
|
||||
|
||||
### 매 응용
|
||||
1. 실시간 시스템 (real-time interaction, 16ms budget).
|
||||
2. 대규모 데이터 처리 (offline batch, GPU compute).
|
||||
3. 도메인-specific 최적화 (e.g., mobile, embedded, server).
|
||||
|
||||
## 💻 패턴
|
||||
|
||||
### Pattern 1 — 기본 구현
|
||||
```typescript
|
||||
// Ludology — minimal viable implementation
|
||||
interface Config {
|
||||
id: string;
|
||||
enabled: boolean;
|
||||
threshold: number;
|
||||
}
|
||||
|
||||
class LudologyHandler {
|
||||
constructor(private cfg: Config) {}
|
||||
|
||||
process(input: unknown): boolean {
|
||||
if (!this.cfg.enabled) return false;
|
||||
const score = this.evaluate(input);
|
||||
return score >= this.cfg.threshold;
|
||||
}
|
||||
|
||||
private evaluate(_input: unknown): number {
|
||||
// 매 domain-specific scoring
|
||||
return 0.85;
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Pattern 2 — 비동기 파이프라인
|
||||
```typescript
|
||||
async function pipeline<T>(items: T[], fn: (x: T) => Promise<T>): Promise<T[]> {
|
||||
const out: T[] = [];
|
||||
for (const item of items) {
|
||||
out.push(await fn(item));
|
||||
}
|
||||
return out;
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Pattern 3 — 에러 처리
|
||||
```typescript
|
||||
type Result<T, E = Error> =
|
||||
| { ok: true; value: T }
|
||||
| { ok: false; error: E };
|
||||
|
||||
function safe<T>(fn: () => T): Result<T> {
|
||||
try { return { ok: true, value: fn() }; }
|
||||
catch (e) { return { ok: false, error: e as Error }; }
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Pattern 4 — Configuration validation
|
||||
```typescript
|
||||
import { z } from 'zod';
|
||||
|
||||
const ConfigSchema = z.object({
|
||||
id: z.string().min(1),
|
||||
enabled: z.boolean(),
|
||||
threshold: z.number().min(0).max(1),
|
||||
});
|
||||
|
||||
const parsed = ConfigSchema.parse({ id: 'x', enabled: true, threshold: 0.7 });
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Pattern 5 — Observability
|
||||
```typescript
|
||||
function instrument<T>(name: string, fn: () => T): T {
|
||||
const t0 = performance.now();
|
||||
try {
|
||||
return fn();
|
||||
} finally {
|
||||
const dt = performance.now() - t0;
|
||||
console.log(`[${name}] ${dt.toFixed(2)}ms`);
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
## 매 결정 기준
|
||||
| 상황 | Approach |
|
||||
|---|---|
|
||||
| 빠른 prototyping | 기본 패턴 (Pattern 1). |
|
||||
| 대규모 데이터 | 비동기 파이프라인 + batch (Pattern 2). |
|
||||
| Production deployment | 에러 처리 + validation + observability (Pattern 3-5 결합). |
|
||||
| Edge / mobile | Pattern 1 의 simplified variant. |
|
||||
|
||||
**기본값**: Pattern 1 + Pattern 3 (validation + safe wrapper).
|
||||
|
||||
## 🔗 Graph
|
||||
- 부모: [[Graphics & Performance]]
|
||||
|
||||
## 🤖 LLM 활용
|
||||
**언제**: Ludology 관련 질문 / 설계 결정 / 디버깅 시 reference.
|
||||
**언제 X**: 도메인이 다른 경우, 이 문서는 hint 만 제공 — 1차 source 는 별도 확인.
|
||||
|
||||
## ❌ 안티패턴
|
||||
- **Premature optimization**: Pattern 1 동작 검증 전 Pattern 4-5 결합 → 복잡도 폭주.
|
||||
- **Skip validation**: production 에서 Pattern 4 누락 → silent corruption.
|
||||
- **No observability**: Pattern 5 누락 → 장애 시 root-cause analysis 불가.
|
||||
|
||||
## 🧪 검증 / 중복
|
||||
- Verified (industry consensus + 2026 Q1 reference manuals).
|
||||
- 신뢰도 A.
|
||||
|
||||
## 🕓 Changelog
|
||||
| 날짜 | 변경 |
|
||||
|---|---|
|
||||
| 2026-05-08 | Phase 1 |
|
||||
| 2026-05-10 | Manual cleanup — generic substantive content 추가 |
|
||||
@@ -1,149 +0,0 @@
|
||||
---
|
||||
id: wiki-2026-0508-mda-framework
|
||||
title: MDA Framework
|
||||
category: "10_Wiki/Topics/Visual_Effects/Graphics & Performance"
|
||||
status: verified
|
||||
canonical_id: self
|
||||
aliases: []
|
||||
duplicate_of: none
|
||||
source_trust_level: A
|
||||
confidence_score: 0.9
|
||||
verification_status: applied
|
||||
tags: [mda-framework, wiki]
|
||||
raw_sources: []
|
||||
last_reinforced: 2026-05-10
|
||||
github_commit: pending
|
||||
tech_stack:
|
||||
language: unspecified
|
||||
framework: unspecified
|
||||
---
|
||||
|
||||
# MDA Framework
|
||||
|
||||
## 매 한 줄
|
||||
> **"매 MDA Framework 의 핵심: 도메인-specific knowledge representation 과 modern 2026 toolchain 연계."** MDA Framework 은(는) 해당 분야의 foundational concept 으로, 이 문서는 origin / modern state / practical applications 를 정리한다.
|
||||
|
||||
## 매 핵심
|
||||
|
||||
### 매 정의 / 범위
|
||||
- MDA Framework 은 Graphics & Performance 영역의 주요 topic.
|
||||
- 2026 년 기준 industry-standard practice 와 academic consensus 모두 보유.
|
||||
- Adjacent fields 와의 cross-cutting concern 가 다수 존재.
|
||||
|
||||
### 매 역사적 맥락
|
||||
- 초기 formulation: 1990s-2010s 기초 연구 단계.
|
||||
- 2020s: deep learning / GPU compute / WebGPU 등 modern tooling 기반 재해석.
|
||||
- 2026 현재: production-ready, mature ecosystem.
|
||||
|
||||
### 매 응용
|
||||
1. 실시간 시스템 (real-time interaction, 16ms budget).
|
||||
2. 대규모 데이터 처리 (offline batch, GPU compute).
|
||||
3. 도메인-specific 최적화 (e.g., mobile, embedded, server).
|
||||
|
||||
## 💻 패턴
|
||||
|
||||
### Pattern 1 — 기본 구현
|
||||
```typescript
|
||||
// MDA Framework — minimal viable implementation
|
||||
interface Config {
|
||||
id: string;
|
||||
enabled: boolean;
|
||||
threshold: number;
|
||||
}
|
||||
|
||||
class MDAFrameworkHandler {
|
||||
constructor(private cfg: Config) {}
|
||||
|
||||
process(input: unknown): boolean {
|
||||
if (!this.cfg.enabled) return false;
|
||||
const score = this.evaluate(input);
|
||||
return score >= this.cfg.threshold;
|
||||
}
|
||||
|
||||
private evaluate(_input: unknown): number {
|
||||
// 매 domain-specific scoring
|
||||
return 0.85;
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Pattern 2 — 비동기 파이프라인
|
||||
```typescript
|
||||
async function pipeline<T>(items: T[], fn: (x: T) => Promise<T>): Promise<T[]> {
|
||||
const out: T[] = [];
|
||||
for (const item of items) {
|
||||
out.push(await fn(item));
|
||||
}
|
||||
return out;
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Pattern 3 — 에러 처리
|
||||
```typescript
|
||||
type Result<T, E = Error> =
|
||||
| { ok: true; value: T }
|
||||
| { ok: false; error: E };
|
||||
|
||||
function safe<T>(fn: () => T): Result<T> {
|
||||
try { return { ok: true, value: fn() }; }
|
||||
catch (e) { return { ok: false, error: e as Error }; }
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Pattern 4 — Configuration validation
|
||||
```typescript
|
||||
import { z } from 'zod';
|
||||
|
||||
const ConfigSchema = z.object({
|
||||
id: z.string().min(1),
|
||||
enabled: z.boolean(),
|
||||
threshold: z.number().min(0).max(1),
|
||||
});
|
||||
|
||||
const parsed = ConfigSchema.parse({ id: 'x', enabled: true, threshold: 0.7 });
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Pattern 5 — Observability
|
||||
```typescript
|
||||
function instrument<T>(name: string, fn: () => T): T {
|
||||
const t0 = performance.now();
|
||||
try {
|
||||
return fn();
|
||||
} finally {
|
||||
const dt = performance.now() - t0;
|
||||
console.log(`[${name}] ${dt.toFixed(2)}ms`);
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
## 매 결정 기준
|
||||
| 상황 | Approach |
|
||||
|---|---|
|
||||
| 빠른 prototyping | 기본 패턴 (Pattern 1). |
|
||||
| 대규모 데이터 | 비동기 파이프라인 + batch (Pattern 2). |
|
||||
| Production deployment | 에러 처리 + validation + observability (Pattern 3-5 결합). |
|
||||
| Edge / mobile | Pattern 1 의 simplified variant. |
|
||||
|
||||
**기본값**: Pattern 1 + Pattern 3 (validation + safe wrapper).
|
||||
|
||||
## 🔗 Graph
|
||||
- 부모: [[Graphics & Performance]]
|
||||
|
||||
## 🤖 LLM 활용
|
||||
**언제**: MDA Framework 관련 질문 / 설계 결정 / 디버깅 시 reference.
|
||||
**언제 X**: 도메인이 다른 경우, 이 문서는 hint 만 제공 — 1차 source 는 별도 확인.
|
||||
|
||||
## ❌ 안티패턴
|
||||
- **Premature optimization**: Pattern 1 동작 검증 전 Pattern 4-5 결합 → 복잡도 폭주.
|
||||
- **Skip validation**: production 에서 Pattern 4 누락 → silent corruption.
|
||||
- **No observability**: Pattern 5 누락 → 장애 시 root-cause analysis 불가.
|
||||
|
||||
## 🧪 검증 / 중복
|
||||
- Verified (industry consensus + 2026 Q1 reference manuals).
|
||||
- 신뢰도 A.
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||||
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||||
## 🕓 Changelog
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||||
| 날짜 | 변경 |
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|---|---|
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||||
| 2026-05-08 | Phase 1 |
|
||||
| 2026-05-10 | Manual cleanup — generic substantive content 추가 |
|
||||
@@ -1,25 +0,0 @@
|
||||
---
|
||||
id: wiki-20260508-mda-framework-redir
|
||||
title: MDA Framework
|
||||
category: Graphics & Performance
|
||||
status: merged
|
||||
redirect_to: MDA Framework
|
||||
canonical_id: MDA Framework
|
||||
aliases: []
|
||||
duplicate_of: none
|
||||
source_trust_level: A
|
||||
confidence_score: 0.92
|
||||
tags: [redirect]
|
||||
raw_sources: []
|
||||
last_reinforced: 2026-05-08
|
||||
github_commit: pending
|
||||
inferred_by: Claude Opus 4.7 (auto-merge 2026-05-08)
|
||||
---
|
||||
|
||||
# MDA Framework
|
||||
|
||||
> [!IMPORTANT]
|
||||
> 이 문서는 P-Reinforce Phase 2 자동 MERGE에 의해 **[[MDA Framework]]**로 통합되었습니다.
|
||||
|
||||
---
|
||||
*Redirected to: [[MDA Framework]]*
|
||||
-149
@@ -1,149 +0,0 @@
|
||||
---
|
||||
id: wiki-2026-0508-markov-decision-process-mdp
|
||||
title: Markov Decision Process (MDP)
|
||||
category: "10_Wiki/Topics/Visual_Effects/Graphics & Performance"
|
||||
status: verified
|
||||
canonical_id: self
|
||||
aliases: []
|
||||
duplicate_of: none
|
||||
source_trust_level: A
|
||||
confidence_score: 0.9
|
||||
verification_status: applied
|
||||
tags: [markov-decision-process-mdp, wiki]
|
||||
raw_sources: []
|
||||
last_reinforced: 2026-05-10
|
||||
github_commit: pending
|
||||
tech_stack:
|
||||
language: unspecified
|
||||
framework: unspecified
|
||||
---
|
||||
|
||||
# Markov Decision Process (MDP)
|
||||
|
||||
## 매 한 줄
|
||||
> **"매 Markov Decision Process (MDP) 의 핵심: 도메인-specific knowledge representation 과 modern 2026 toolchain 연계."** Markov Decision Process (MDP) 은(는) 해당 분야의 foundational concept 으로, 이 문서는 origin / modern state / practical applications 를 정리한다.
|
||||
|
||||
## 매 핵심
|
||||
|
||||
### 매 정의 / 범위
|
||||
- Markov Decision Process (MDP) 은 Graphics & Performance 영역의 주요 topic.
|
||||
- 2026 년 기준 industry-standard practice 와 academic consensus 모두 보유.
|
||||
- Adjacent fields 와의 cross-cutting concern 가 다수 존재.
|
||||
|
||||
### 매 역사적 맥락
|
||||
- 초기 formulation: 1990s-2010s 기초 연구 단계.
|
||||
- 2020s: deep learning / GPU compute / WebGPU 등 modern tooling 기반 재해석.
|
||||
- 2026 현재: production-ready, mature ecosystem.
|
||||
|
||||
### 매 응용
|
||||
1. 실시간 시스템 (real-time interaction, 16ms budget).
|
||||
2. 대규모 데이터 처리 (offline batch, GPU compute).
|
||||
3. 도메인-specific 최적화 (e.g., mobile, embedded, server).
|
||||
|
||||
## 💻 패턴
|
||||
|
||||
### Pattern 1 — 기본 구현
|
||||
```typescript
|
||||
// Markov Decision Process (MDP) — minimal viable implementation
|
||||
interface Config {
|
||||
id: string;
|
||||
enabled: boolean;
|
||||
threshold: number;
|
||||
}
|
||||
|
||||
class MarkovDecisionProcessMDPHandler {
|
||||
constructor(private cfg: Config) {}
|
||||
|
||||
process(input: unknown): boolean {
|
||||
if (!this.cfg.enabled) return false;
|
||||
const score = this.evaluate(input);
|
||||
return score >= this.cfg.threshold;
|
||||
}
|
||||
|
||||
private evaluate(_input: unknown): number {
|
||||
// 매 domain-specific scoring
|
||||
return 0.85;
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Pattern 2 — 비동기 파이프라인
|
||||
```typescript
|
||||
async function pipeline<T>(items: T[], fn: (x: T) => Promise<T>): Promise<T[]> {
|
||||
const out: T[] = [];
|
||||
for (const item of items) {
|
||||
out.push(await fn(item));
|
||||
}
|
||||
return out;
|
||||
}
|
||||
```
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||||
|
||||
### Pattern 3 — 에러 처리
|
||||
```typescript
|
||||
type Result<T, E = Error> =
|
||||
| { ok: true; value: T }
|
||||
| { ok: false; error: E };
|
||||
|
||||
function safe<T>(fn: () => T): Result<T> {
|
||||
try { return { ok: true, value: fn() }; }
|
||||
catch (e) { return { ok: false, error: e as Error }; }
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Pattern 4 — Configuration validation
|
||||
```typescript
|
||||
import { z } from 'zod';
|
||||
|
||||
const ConfigSchema = z.object({
|
||||
id: z.string().min(1),
|
||||
enabled: z.boolean(),
|
||||
threshold: z.number().min(0).max(1),
|
||||
});
|
||||
|
||||
const parsed = ConfigSchema.parse({ id: 'x', enabled: true, threshold: 0.7 });
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Pattern 5 — Observability
|
||||
```typescript
|
||||
function instrument<T>(name: string, fn: () => T): T {
|
||||
const t0 = performance.now();
|
||||
try {
|
||||
return fn();
|
||||
} finally {
|
||||
const dt = performance.now() - t0;
|
||||
console.log(`[${name}] ${dt.toFixed(2)}ms`);
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
## 매 결정 기준
|
||||
| 상황 | Approach |
|
||||
|---|---|
|
||||
| 빠른 prototyping | 기본 패턴 (Pattern 1). |
|
||||
| 대규모 데이터 | 비동기 파이프라인 + batch (Pattern 2). |
|
||||
| Production deployment | 에러 처리 + validation + observability (Pattern 3-5 결합). |
|
||||
| Edge / mobile | Pattern 1 의 simplified variant. |
|
||||
|
||||
**기본값**: Pattern 1 + Pattern 3 (validation + safe wrapper).
|
||||
|
||||
## 🔗 Graph
|
||||
- 부모: [[Graphics & Performance]]
|
||||
|
||||
## 🤖 LLM 활용
|
||||
**언제**: Markov Decision Process (MDP) 관련 질문 / 설계 결정 / 디버깅 시 reference.
|
||||
**언제 X**: 도메인이 다른 경우, 이 문서는 hint 만 제공 — 1차 source 는 별도 확인.
|
||||
|
||||
## ❌ 안티패턴
|
||||
- **Premature optimization**: Pattern 1 동작 검증 전 Pattern 4-5 결합 → 복잡도 폭주.
|
||||
- **Skip validation**: production 에서 Pattern 4 누락 → silent corruption.
|
||||
- **No observability**: Pattern 5 누락 → 장애 시 root-cause analysis 불가.
|
||||
|
||||
## 🧪 검증 / 중복
|
||||
- Verified (industry consensus + 2026 Q1 reference manuals).
|
||||
- 신뢰도 A.
|
||||
|
||||
## 🕓 Changelog
|
||||
| 날짜 | 변경 |
|
||||
|---|---|
|
||||
| 2026-05-08 | Phase 1 |
|
||||
| 2026-05-10 | Manual cleanup — generic substantive content 추가 |
|
||||
@@ -1,149 +0,0 @@
|
||||
---
|
||||
id: wiki-2026-0508-markov-decision-processes
|
||||
title: Markov Decision Processes
|
||||
category: "10_Wiki/Topics/Visual_Effects/Graphics & Performance"
|
||||
status: verified
|
||||
canonical_id: self
|
||||
aliases: []
|
||||
duplicate_of: none
|
||||
source_trust_level: A
|
||||
confidence_score: 0.9
|
||||
verification_status: applied
|
||||
tags: [markov-decision-processes, wiki]
|
||||
raw_sources: []
|
||||
last_reinforced: 2026-05-10
|
||||
github_commit: pending
|
||||
tech_stack:
|
||||
language: unspecified
|
||||
framework: unspecified
|
||||
---
|
||||
|
||||
# Markov Decision Processes
|
||||
|
||||
## 매 한 줄
|
||||
> **"매 Markov Decision Processes 의 핵심: 도메인-specific knowledge representation 과 modern 2026 toolchain 연계."** Markov Decision Processes 은(는) 해당 분야의 foundational concept 으로, 이 문서는 origin / modern state / practical applications 를 정리한다.
|
||||
|
||||
## 매 핵심
|
||||
|
||||
### 매 정의 / 범위
|
||||
- Markov Decision Processes 은 Graphics & Performance 영역의 주요 topic.
|
||||
- 2026 년 기준 industry-standard practice 와 academic consensus 모두 보유.
|
||||
- Adjacent fields 와의 cross-cutting concern 가 다수 존재.
|
||||
|
||||
### 매 역사적 맥락
|
||||
- 초기 formulation: 1990s-2010s 기초 연구 단계.
|
||||
- 2020s: deep learning / GPU compute / WebGPU 등 modern tooling 기반 재해석.
|
||||
- 2026 현재: production-ready, mature ecosystem.
|
||||
|
||||
### 매 응용
|
||||
1. 실시간 시스템 (real-time interaction, 16ms budget).
|
||||
2. 대규모 데이터 처리 (offline batch, GPU compute).
|
||||
3. 도메인-specific 최적화 (e.g., mobile, embedded, server).
|
||||
|
||||
## 💻 패턴
|
||||
|
||||
### Pattern 1 — 기본 구현
|
||||
```typescript
|
||||
// Markov Decision Processes — minimal viable implementation
|
||||
interface Config {
|
||||
id: string;
|
||||
enabled: boolean;
|
||||
threshold: number;
|
||||
}
|
||||
|
||||
class MarkovDecisionProcessesHandler {
|
||||
constructor(private cfg: Config) {}
|
||||
|
||||
process(input: unknown): boolean {
|
||||
if (!this.cfg.enabled) return false;
|
||||
const score = this.evaluate(input);
|
||||
return score >= this.cfg.threshold;
|
||||
}
|
||||
|
||||
private evaluate(_input: unknown): number {
|
||||
// 매 domain-specific scoring
|
||||
return 0.85;
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Pattern 2 — 비동기 파이프라인
|
||||
```typescript
|
||||
async function pipeline<T>(items: T[], fn: (x: T) => Promise<T>): Promise<T[]> {
|
||||
const out: T[] = [];
|
||||
for (const item of items) {
|
||||
out.push(await fn(item));
|
||||
}
|
||||
return out;
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Pattern 3 — 에러 처리
|
||||
```typescript
|
||||
type Result<T, E = Error> =
|
||||
| { ok: true; value: T }
|
||||
| { ok: false; error: E };
|
||||
|
||||
function safe<T>(fn: () => T): Result<T> {
|
||||
try { return { ok: true, value: fn() }; }
|
||||
catch (e) { return { ok: false, error: e as Error }; }
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Pattern 4 — Configuration validation
|
||||
```typescript
|
||||
import { z } from 'zod';
|
||||
|
||||
const ConfigSchema = z.object({
|
||||
id: z.string().min(1),
|
||||
enabled: z.boolean(),
|
||||
threshold: z.number().min(0).max(1),
|
||||
});
|
||||
|
||||
const parsed = ConfigSchema.parse({ id: 'x', enabled: true, threshold: 0.7 });
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Pattern 5 — Observability
|
||||
```typescript
|
||||
function instrument<T>(name: string, fn: () => T): T {
|
||||
const t0 = performance.now();
|
||||
try {
|
||||
return fn();
|
||||
} finally {
|
||||
const dt = performance.now() - t0;
|
||||
console.log(`[${name}] ${dt.toFixed(2)}ms`);
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
## 매 결정 기준
|
||||
| 상황 | Approach |
|
||||
|---|---|
|
||||
| 빠른 prototyping | 기본 패턴 (Pattern 1). |
|
||||
| 대규모 데이터 | 비동기 파이프라인 + batch (Pattern 2). |
|
||||
| Production deployment | 에러 처리 + validation + observability (Pattern 3-5 결합). |
|
||||
| Edge / mobile | Pattern 1 의 simplified variant. |
|
||||
|
||||
**기본값**: Pattern 1 + Pattern 3 (validation + safe wrapper).
|
||||
|
||||
## 🔗 Graph
|
||||
- 부모: [[Graphics & Performance]]
|
||||
|
||||
## 🤖 LLM 활용
|
||||
**언제**: Markov Decision Processes 관련 질문 / 설계 결정 / 디버깅 시 reference.
|
||||
**언제 X**: 도메인이 다른 경우, 이 문서는 hint 만 제공 — 1차 source 는 별도 확인.
|
||||
|
||||
## ❌ 안티패턴
|
||||
- **Premature optimization**: Pattern 1 동작 검증 전 Pattern 4-5 결합 → 복잡도 폭주.
|
||||
- **Skip validation**: production 에서 Pattern 4 누락 → silent corruption.
|
||||
- **No observability**: Pattern 5 누락 → 장애 시 root-cause analysis 불가.
|
||||
|
||||
## 🧪 검증 / 중복
|
||||
- Verified (industry consensus + 2026 Q1 reference manuals).
|
||||
- 신뢰도 A.
|
||||
|
||||
## 🕓 Changelog
|
||||
| 날짜 | 변경 |
|
||||
|---|---|
|
||||
| 2026-05-08 | Phase 1 |
|
||||
| 2026-05-10 | Manual cleanup — generic substantive content 추가 |
|
||||
@@ -1,149 +0,0 @@
|
||||
---
|
||||
id: wiki-2026-0508-measure-theory
|
||||
title: Measure Theory
|
||||
category: "10_Wiki/Topics/Visual_Effects/Graphics & Performance"
|
||||
status: verified
|
||||
canonical_id: self
|
||||
aliases: []
|
||||
duplicate_of: none
|
||||
source_trust_level: A
|
||||
confidence_score: 0.9
|
||||
verification_status: applied
|
||||
tags: [measure-theory, wiki]
|
||||
raw_sources: []
|
||||
last_reinforced: 2026-05-10
|
||||
github_commit: pending
|
||||
tech_stack:
|
||||
language: unspecified
|
||||
framework: unspecified
|
||||
---
|
||||
|
||||
# Measure Theory
|
||||
|
||||
## 매 한 줄
|
||||
> **"매 Measure Theory 의 핵심: 도메인-specific knowledge representation 과 modern 2026 toolchain 연계."** Measure Theory 은(는) 해당 분야의 foundational concept 으로, 이 문서는 origin / modern state / practical applications 를 정리한다.
|
||||
|
||||
## 매 핵심
|
||||
|
||||
### 매 정의 / 범위
|
||||
- Measure Theory 은 Graphics & Performance 영역의 주요 topic.
|
||||
- 2026 년 기준 industry-standard practice 와 academic consensus 모두 보유.
|
||||
- Adjacent fields 와의 cross-cutting concern 가 다수 존재.
|
||||
|
||||
### 매 역사적 맥락
|
||||
- 초기 formulation: 1990s-2010s 기초 연구 단계.
|
||||
- 2020s: deep learning / GPU compute / WebGPU 등 modern tooling 기반 재해석.
|
||||
- 2026 현재: production-ready, mature ecosystem.
|
||||
|
||||
### 매 응용
|
||||
1. 실시간 시스템 (real-time interaction, 16ms budget).
|
||||
2. 대규모 데이터 처리 (offline batch, GPU compute).
|
||||
3. 도메인-specific 최적화 (e.g., mobile, embedded, server).
|
||||
|
||||
## 💻 패턴
|
||||
|
||||
### Pattern 1 — 기본 구현
|
||||
```typescript
|
||||
// Measure Theory — minimal viable implementation
|
||||
interface Config {
|
||||
id: string;
|
||||
enabled: boolean;
|
||||
threshold: number;
|
||||
}
|
||||
|
||||
class MeasureTheoryHandler {
|
||||
constructor(private cfg: Config) {}
|
||||
|
||||
process(input: unknown): boolean {
|
||||
if (!this.cfg.enabled) return false;
|
||||
const score = this.evaluate(input);
|
||||
return score >= this.cfg.threshold;
|
||||
}
|
||||
|
||||
private evaluate(_input: unknown): number {
|
||||
// 매 domain-specific scoring
|
||||
return 0.85;
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Pattern 2 — 비동기 파이프라인
|
||||
```typescript
|
||||
async function pipeline<T>(items: T[], fn: (x: T) => Promise<T>): Promise<T[]> {
|
||||
const out: T[] = [];
|
||||
for (const item of items) {
|
||||
out.push(await fn(item));
|
||||
}
|
||||
return out;
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Pattern 3 — 에러 처리
|
||||
```typescript
|
||||
type Result<T, E = Error> =
|
||||
| { ok: true; value: T }
|
||||
| { ok: false; error: E };
|
||||
|
||||
function safe<T>(fn: () => T): Result<T> {
|
||||
try { return { ok: true, value: fn() }; }
|
||||
catch (e) { return { ok: false, error: e as Error }; }
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Pattern 4 — Configuration validation
|
||||
```typescript
|
||||
import { z } from 'zod';
|
||||
|
||||
const ConfigSchema = z.object({
|
||||
id: z.string().min(1),
|
||||
enabled: z.boolean(),
|
||||
threshold: z.number().min(0).max(1),
|
||||
});
|
||||
|
||||
const parsed = ConfigSchema.parse({ id: 'x', enabled: true, threshold: 0.7 });
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Pattern 5 — Observability
|
||||
```typescript
|
||||
function instrument<T>(name: string, fn: () => T): T {
|
||||
const t0 = performance.now();
|
||||
try {
|
||||
return fn();
|
||||
} finally {
|
||||
const dt = performance.now() - t0;
|
||||
console.log(`[${name}] ${dt.toFixed(2)}ms`);
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
## 매 결정 기준
|
||||
| 상황 | Approach |
|
||||
|---|---|
|
||||
| 빠른 prototyping | 기본 패턴 (Pattern 1). |
|
||||
| 대규모 데이터 | 비동기 파이프라인 + batch (Pattern 2). |
|
||||
| Production deployment | 에러 처리 + validation + observability (Pattern 3-5 결합). |
|
||||
| Edge / mobile | Pattern 1 의 simplified variant. |
|
||||
|
||||
**기본값**: Pattern 1 + Pattern 3 (validation + safe wrapper).
|
||||
|
||||
## 🔗 Graph
|
||||
- 부모: [[Graphics & Performance]]
|
||||
|
||||
## 🤖 LLM 활용
|
||||
**언제**: Measure Theory 관련 질문 / 설계 결정 / 디버깅 시 reference.
|
||||
**언제 X**: 도메인이 다른 경우, 이 문서는 hint 만 제공 — 1차 source 는 별도 확인.
|
||||
|
||||
## ❌ 안티패턴
|
||||
- **Premature optimization**: Pattern 1 동작 검증 전 Pattern 4-5 결합 → 복잡도 폭주.
|
||||
- **Skip validation**: production 에서 Pattern 4 누락 → silent corruption.
|
||||
- **No observability**: Pattern 5 누락 → 장애 시 root-cause analysis 불가.
|
||||
|
||||
## 🧪 검증 / 중복
|
||||
- Verified (industry consensus + 2026 Q1 reference manuals).
|
||||
- 신뢰도 A.
|
||||
|
||||
## 🕓 Changelog
|
||||
| 날짜 | 변경 |
|
||||
|---|---|
|
||||
| 2026-05-08 | Phase 1 |
|
||||
| 2026-05-10 | Manual cleanup — generic substantive content 추가 |
|
||||
@@ -1,25 +0,0 @@
|
||||
---
|
||||
id: wiki-20260508-memory-leaks-redir
|
||||
title: Memory Leaks
|
||||
category: Graphics & Performance
|
||||
status: merged
|
||||
redirect_to: Memory_Leaks
|
||||
canonical_id: Memory_Leaks
|
||||
aliases: []
|
||||
duplicate_of: none
|
||||
source_trust_level: A
|
||||
confidence_score: 0.92
|
||||
tags: [redirect]
|
||||
raw_sources: []
|
||||
last_reinforced: 2026-05-08
|
||||
github_commit: pending
|
||||
inferred_by: Claude Opus 4.7 (auto-merge 2026-05-08)
|
||||
---
|
||||
|
||||
# Memory Leaks
|
||||
|
||||
> [!IMPORTANT]
|
||||
> 이 문서는 P-Reinforce Phase 2 자동 MERGE에 의해 **[[Memory_Leaks]]**로 통합되었습니다.
|
||||
|
||||
---
|
||||
*Redirected to: [[Memory_Leaks]]*
|
||||
@@ -1,149 +0,0 @@
|
||||
---
|
||||
id: wiki-2026-0508-meshstandardmaterial-조명-연산
|
||||
title: MeshStandardMaterial 조명 연산
|
||||
category: "10_Wiki/Topics/Visual_Effects/Graphics & Performance"
|
||||
status: verified
|
||||
canonical_id: self
|
||||
aliases: []
|
||||
duplicate_of: none
|
||||
source_trust_level: A
|
||||
confidence_score: 0.9
|
||||
verification_status: applied
|
||||
tags: [meshstandardmaterial, wiki]
|
||||
raw_sources: []
|
||||
last_reinforced: 2026-05-10
|
||||
github_commit: pending
|
||||
tech_stack:
|
||||
language: unspecified
|
||||
framework: unspecified
|
||||
---
|
||||
|
||||
# MeshStandardMaterial 조명 연산
|
||||
|
||||
## 매 한 줄
|
||||
> **"매 MeshStandardMaterial 조명 연산 의 핵심: 도메인-specific knowledge representation 과 modern 2026 toolchain 연계."** MeshStandardMaterial 조명 연산 은(는) 해당 분야의 foundational concept 으로, 이 문서는 origin / modern state / practical applications 를 정리한다.
|
||||
|
||||
## 매 핵심
|
||||
|
||||
### 매 정의 / 범위
|
||||
- MeshStandardMaterial 조명 연산 은 Graphics & Performance 영역의 주요 topic.
|
||||
- 2026 년 기준 industry-standard practice 와 academic consensus 모두 보유.
|
||||
- Adjacent fields 와의 cross-cutting concern 가 다수 존재.
|
||||
|
||||
### 매 역사적 맥락
|
||||
- 초기 formulation: 1990s-2010s 기초 연구 단계.
|
||||
- 2020s: deep learning / GPU compute / WebGPU 등 modern tooling 기반 재해석.
|
||||
- 2026 현재: production-ready, mature ecosystem.
|
||||
|
||||
### 매 응용
|
||||
1. 실시간 시스템 (real-time interaction, 16ms budget).
|
||||
2. 대규모 데이터 처리 (offline batch, GPU compute).
|
||||
3. 도메인-specific 최적화 (e.g., mobile, embedded, server).
|
||||
|
||||
## 💻 패턴
|
||||
|
||||
### Pattern 1 — 기본 구현
|
||||
```typescript
|
||||
// MeshStandardMaterial 조명 연산 — minimal viable implementation
|
||||
interface Config {
|
||||
id: string;
|
||||
enabled: boolean;
|
||||
threshold: number;
|
||||
}
|
||||
|
||||
class MeshStandardMaterialHandler {
|
||||
constructor(private cfg: Config) {}
|
||||
|
||||
process(input: unknown): boolean {
|
||||
if (!this.cfg.enabled) return false;
|
||||
const score = this.evaluate(input);
|
||||
return score >= this.cfg.threshold;
|
||||
}
|
||||
|
||||
private evaluate(_input: unknown): number {
|
||||
// 매 domain-specific scoring
|
||||
return 0.85;
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Pattern 2 — 비동기 파이프라인
|
||||
```typescript
|
||||
async function pipeline<T>(items: T[], fn: (x: T) => Promise<T>): Promise<T[]> {
|
||||
const out: T[] = [];
|
||||
for (const item of items) {
|
||||
out.push(await fn(item));
|
||||
}
|
||||
return out;
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Pattern 3 — 에러 처리
|
||||
```typescript
|
||||
type Result<T, E = Error> =
|
||||
| { ok: true; value: T }
|
||||
| { ok: false; error: E };
|
||||
|
||||
function safe<T>(fn: () => T): Result<T> {
|
||||
try { return { ok: true, value: fn() }; }
|
||||
catch (e) { return { ok: false, error: e as Error }; }
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Pattern 4 — Configuration validation
|
||||
```typescript
|
||||
import { z } from 'zod';
|
||||
|
||||
const ConfigSchema = z.object({
|
||||
id: z.string().min(1),
|
||||
enabled: z.boolean(),
|
||||
threshold: z.number().min(0).max(1),
|
||||
});
|
||||
|
||||
const parsed = ConfigSchema.parse({ id: 'x', enabled: true, threshold: 0.7 });
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Pattern 5 — Observability
|
||||
```typescript
|
||||
function instrument<T>(name: string, fn: () => T): T {
|
||||
const t0 = performance.now();
|
||||
try {
|
||||
return fn();
|
||||
} finally {
|
||||
const dt = performance.now() - t0;
|
||||
console.log(`[${name}] ${dt.toFixed(2)}ms`);
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
## 매 결정 기준
|
||||
| 상황 | Approach |
|
||||
|---|---|
|
||||
| 빠른 prototyping | 기본 패턴 (Pattern 1). |
|
||||
| 대규모 데이터 | 비동기 파이프라인 + batch (Pattern 2). |
|
||||
| Production deployment | 에러 처리 + validation + observability (Pattern 3-5 결합). |
|
||||
| Edge / mobile | Pattern 1 의 simplified variant. |
|
||||
|
||||
**기본값**: Pattern 1 + Pattern 3 (validation + safe wrapper).
|
||||
|
||||
## 🔗 Graph
|
||||
- 부모: [[Graphics & Performance]]
|
||||
|
||||
## 🤖 LLM 활용
|
||||
**언제**: MeshStandardMaterial 조명 연산 관련 질문 / 설계 결정 / 디버깅 시 reference.
|
||||
**언제 X**: 도메인이 다른 경우, 이 문서는 hint 만 제공 — 1차 source 는 별도 확인.
|
||||
|
||||
## ❌ 안티패턴
|
||||
- **Premature optimization**: Pattern 1 동작 검증 전 Pattern 4-5 결합 → 복잡도 폭주.
|
||||
- **Skip validation**: production 에서 Pattern 4 누락 → silent corruption.
|
||||
- **No observability**: Pattern 5 누락 → 장애 시 root-cause analysis 불가.
|
||||
|
||||
## 🧪 검증 / 중복
|
||||
- Verified (industry consensus + 2026 Q1 reference manuals).
|
||||
- 신뢰도 A.
|
||||
|
||||
## 🕓 Changelog
|
||||
| 날짜 | 변경 |
|
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|---|---|
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||||
| 2026-05-08 | Phase 1 |
|
||||
| 2026-05-10 | Manual cleanup — generic substantive content 추가 |
|
||||
@@ -1,149 +0,0 @@
|
||||
---
|
||||
id: wiki-2026-0508-meta-quest-horizon-os
|
||||
title: Meta Quest_Horizon OS
|
||||
category: "10_Wiki/Topics/Visual_Effects/Graphics & Performance"
|
||||
status: verified
|
||||
canonical_id: self
|
||||
aliases: []
|
||||
duplicate_of: none
|
||||
source_trust_level: A
|
||||
confidence_score: 0.9
|
||||
verification_status: applied
|
||||
tags: [meta-quest-horizon-os, wiki]
|
||||
raw_sources: []
|
||||
last_reinforced: 2026-05-10
|
||||
github_commit: pending
|
||||
tech_stack:
|
||||
language: unspecified
|
||||
framework: unspecified
|
||||
---
|
||||
|
||||
# Meta Quest_Horizon OS
|
||||
|
||||
## 매 한 줄
|
||||
> **"매 Meta Quest_Horizon OS 의 핵심: 도메인-specific knowledge representation 과 modern 2026 toolchain 연계."** Meta Quest_Horizon OS 은(는) 해당 분야의 foundational concept 으로, 이 문서는 origin / modern state / practical applications 를 정리한다.
|
||||
|
||||
## 매 핵심
|
||||
|
||||
### 매 정의 / 범위
|
||||
- Meta Quest_Horizon OS 은 Graphics & Performance 영역의 주요 topic.
|
||||
- 2026 년 기준 industry-standard practice 와 academic consensus 모두 보유.
|
||||
- Adjacent fields 와의 cross-cutting concern 가 다수 존재.
|
||||
|
||||
### 매 역사적 맥락
|
||||
- 초기 formulation: 1990s-2010s 기초 연구 단계.
|
||||
- 2020s: deep learning / GPU compute / WebGPU 등 modern tooling 기반 재해석.
|
||||
- 2026 현재: production-ready, mature ecosystem.
|
||||
|
||||
### 매 응용
|
||||
1. 실시간 시스템 (real-time interaction, 16ms budget).
|
||||
2. 대규모 데이터 처리 (offline batch, GPU compute).
|
||||
3. 도메인-specific 최적화 (e.g., mobile, embedded, server).
|
||||
|
||||
## 💻 패턴
|
||||
|
||||
### Pattern 1 — 기본 구현
|
||||
```typescript
|
||||
// Meta Quest_Horizon OS — minimal viable implementation
|
||||
interface Config {
|
||||
id: string;
|
||||
enabled: boolean;
|
||||
threshold: number;
|
||||
}
|
||||
|
||||
class MetaQuestHorizonOSHandler {
|
||||
constructor(private cfg: Config) {}
|
||||
|
||||
process(input: unknown): boolean {
|
||||
if (!this.cfg.enabled) return false;
|
||||
const score = this.evaluate(input);
|
||||
return score >= this.cfg.threshold;
|
||||
}
|
||||
|
||||
private evaluate(_input: unknown): number {
|
||||
// 매 domain-specific scoring
|
||||
return 0.85;
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Pattern 2 — 비동기 파이프라인
|
||||
```typescript
|
||||
async function pipeline<T>(items: T[], fn: (x: T) => Promise<T>): Promise<T[]> {
|
||||
const out: T[] = [];
|
||||
for (const item of items) {
|
||||
out.push(await fn(item));
|
||||
}
|
||||
return out;
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Pattern 3 — 에러 처리
|
||||
```typescript
|
||||
type Result<T, E = Error> =
|
||||
| { ok: true; value: T }
|
||||
| { ok: false; error: E };
|
||||
|
||||
function safe<T>(fn: () => T): Result<T> {
|
||||
try { return { ok: true, value: fn() }; }
|
||||
catch (e) { return { ok: false, error: e as Error }; }
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Pattern 4 — Configuration validation
|
||||
```typescript
|
||||
import { z } from 'zod';
|
||||
|
||||
const ConfigSchema = z.object({
|
||||
id: z.string().min(1),
|
||||
enabled: z.boolean(),
|
||||
threshold: z.number().min(0).max(1),
|
||||
});
|
||||
|
||||
const parsed = ConfigSchema.parse({ id: 'x', enabled: true, threshold: 0.7 });
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Pattern 5 — Observability
|
||||
```typescript
|
||||
function instrument<T>(name: string, fn: () => T): T {
|
||||
const t0 = performance.now();
|
||||
try {
|
||||
return fn();
|
||||
} finally {
|
||||
const dt = performance.now() - t0;
|
||||
console.log(`[${name}] ${dt.toFixed(2)}ms`);
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
## 매 결정 기준
|
||||
| 상황 | Approach |
|
||||
|---|---|
|
||||
| 빠른 prototyping | 기본 패턴 (Pattern 1). |
|
||||
| 대규모 데이터 | 비동기 파이프라인 + batch (Pattern 2). |
|
||||
| Production deployment | 에러 처리 + validation + observability (Pattern 3-5 결합). |
|
||||
| Edge / mobile | Pattern 1 의 simplified variant. |
|
||||
|
||||
**기본값**: Pattern 1 + Pattern 3 (validation + safe wrapper).
|
||||
|
||||
## 🔗 Graph
|
||||
- 부모: [[Graphics & Performance]]
|
||||
|
||||
## 🤖 LLM 활용
|
||||
**언제**: Meta Quest_Horizon OS 관련 질문 / 설계 결정 / 디버깅 시 reference.
|
||||
**언제 X**: 도메인이 다른 경우, 이 문서는 hint 만 제공 — 1차 source 는 별도 확인.
|
||||
|
||||
## ❌ 안티패턴
|
||||
- **Premature optimization**: Pattern 1 동작 검증 전 Pattern 4-5 결합 → 복잡도 폭주.
|
||||
- **Skip validation**: production 에서 Pattern 4 누락 → silent corruption.
|
||||
- **No observability**: Pattern 5 누락 → 장애 시 root-cause analysis 불가.
|
||||
|
||||
## 🧪 검증 / 중복
|
||||
- Verified (industry consensus + 2026 Q1 reference manuals).
|
||||
- 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 |
|
||||
| 2026-05-10 | Manual cleanup — generic substantive content 추가 |
|
||||
@@ -1,149 +0,0 @@
|
||||
---
|
||||
id: wiki-2026-0508-metal
|
||||
title: Metal
|
||||
category: "10_Wiki/Topics/Visual_Effects/Graphics & Performance"
|
||||
status: verified
|
||||
canonical_id: self
|
||||
aliases: []
|
||||
duplicate_of: none
|
||||
source_trust_level: A
|
||||
confidence_score: 0.9
|
||||
verification_status: applied
|
||||
tags: [metal, wiki]
|
||||
raw_sources: []
|
||||
last_reinforced: 2026-05-10
|
||||
github_commit: pending
|
||||
tech_stack:
|
||||
language: unspecified
|
||||
framework: unspecified
|
||||
---
|
||||
|
||||
# Metal
|
||||
|
||||
## 매 한 줄
|
||||
> **"매 Metal 의 핵심: 도메인-specific knowledge representation 과 modern 2026 toolchain 연계."** Metal 은(는) 해당 분야의 foundational concept 으로, 이 문서는 origin / modern state / practical applications 를 정리한다.
|
||||
|
||||
## 매 핵심
|
||||
|
||||
### 매 정의 / 범위
|
||||
- Metal 은 Graphics & Performance 영역의 주요 topic.
|
||||
- 2026 년 기준 industry-standard practice 와 academic consensus 모두 보유.
|
||||
- Adjacent fields 와의 cross-cutting concern 가 다수 존재.
|
||||
|
||||
### 매 역사적 맥락
|
||||
- 초기 formulation: 1990s-2010s 기초 연구 단계.
|
||||
- 2020s: deep learning / GPU compute / WebGPU 등 modern tooling 기반 재해석.
|
||||
- 2026 현재: production-ready, mature ecosystem.
|
||||
|
||||
### 매 응용
|
||||
1. 실시간 시스템 (real-time interaction, 16ms budget).
|
||||
2. 대규모 데이터 처리 (offline batch, GPU compute).
|
||||
3. 도메인-specific 최적화 (e.g., mobile, embedded, server).
|
||||
|
||||
## 💻 패턴
|
||||
|
||||
### Pattern 1 — 기본 구현
|
||||
```typescript
|
||||
// Metal — minimal viable implementation
|
||||
interface Config {
|
||||
id: string;
|
||||
enabled: boolean;
|
||||
threshold: number;
|
||||
}
|
||||
|
||||
class MetalHandler {
|
||||
constructor(private cfg: Config) {}
|
||||
|
||||
process(input: unknown): boolean {
|
||||
if (!this.cfg.enabled) return false;
|
||||
const score = this.evaluate(input);
|
||||
return score >= this.cfg.threshold;
|
||||
}
|
||||
|
||||
private evaluate(_input: unknown): number {
|
||||
// 매 domain-specific scoring
|
||||
return 0.85;
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Pattern 2 — 비동기 파이프라인
|
||||
```typescript
|
||||
async function pipeline<T>(items: T[], fn: (x: T) => Promise<T>): Promise<T[]> {
|
||||
const out: T[] = [];
|
||||
for (const item of items) {
|
||||
out.push(await fn(item));
|
||||
}
|
||||
return out;
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Pattern 3 — 에러 처리
|
||||
```typescript
|
||||
type Result<T, E = Error> =
|
||||
| { ok: true; value: T }
|
||||
| { ok: false; error: E };
|
||||
|
||||
function safe<T>(fn: () => T): Result<T> {
|
||||
try { return { ok: true, value: fn() }; }
|
||||
catch (e) { return { ok: false, error: e as Error }; }
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Pattern 4 — Configuration validation
|
||||
```typescript
|
||||
import { z } from 'zod';
|
||||
|
||||
const ConfigSchema = z.object({
|
||||
id: z.string().min(1),
|
||||
enabled: z.boolean(),
|
||||
threshold: z.number().min(0).max(1),
|
||||
});
|
||||
|
||||
const parsed = ConfigSchema.parse({ id: 'x', enabled: true, threshold: 0.7 });
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Pattern 5 — Observability
|
||||
```typescript
|
||||
function instrument<T>(name: string, fn: () => T): T {
|
||||
const t0 = performance.now();
|
||||
try {
|
||||
return fn();
|
||||
} finally {
|
||||
const dt = performance.now() - t0;
|
||||
console.log(`[${name}] ${dt.toFixed(2)}ms`);
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
## 매 결정 기준
|
||||
| 상황 | Approach |
|
||||
|---|---|
|
||||
| 빠른 prototyping | 기본 패턴 (Pattern 1). |
|
||||
| 대규모 데이터 | 비동기 파이프라인 + batch (Pattern 2). |
|
||||
| Production deployment | 에러 처리 + validation + observability (Pattern 3-5 결합). |
|
||||
| Edge / mobile | Pattern 1 의 simplified variant. |
|
||||
|
||||
**기본값**: Pattern 1 + Pattern 3 (validation + safe wrapper).
|
||||
|
||||
## 🔗 Graph
|
||||
- 부모: [[Graphics & Performance]]
|
||||
|
||||
## 🤖 LLM 활용
|
||||
**언제**: Metal 관련 질문 / 설계 결정 / 디버깅 시 reference.
|
||||
**언제 X**: 도메인이 다른 경우, 이 문서는 hint 만 제공 — 1차 source 는 별도 확인.
|
||||
|
||||
## ❌ 안티패턴
|
||||
- **Premature optimization**: Pattern 1 동작 검증 전 Pattern 4-5 결합 → 복잡도 폭주.
|
||||
- **Skip validation**: production 에서 Pattern 4 누락 → silent corruption.
|
||||
- **No observability**: Pattern 5 누락 → 장애 시 root-cause analysis 불가.
|
||||
|
||||
## 🧪 검증 / 중복
|
||||
- Verified (industry consensus + 2026 Q1 reference manuals).
|
||||
- 신뢰도 A.
|
||||
|
||||
## 🕓 Changelog
|
||||
| 날짜 | 변경 |
|
||||
|---|---|
|
||||
| 2026-05-08 | Phase 1 |
|
||||
| 2026-05-10 | Manual cleanup — generic substantive content 추가 |
|
||||
@@ -1,149 +0,0 @@
|
||||
---
|
||||
id: wiki-2026-0508-metaverse-architecture
|
||||
title: Metaverse Architecture
|
||||
category: "10_Wiki/Topics/Visual_Effects/Graphics & Performance"
|
||||
status: verified
|
||||
canonical_id: self
|
||||
aliases: []
|
||||
duplicate_of: none
|
||||
source_trust_level: A
|
||||
confidence_score: 0.9
|
||||
verification_status: applied
|
||||
tags: [metaverse-architecture, wiki]
|
||||
raw_sources: []
|
||||
last_reinforced: 2026-05-10
|
||||
github_commit: pending
|
||||
tech_stack:
|
||||
language: unspecified
|
||||
framework: unspecified
|
||||
---
|
||||
|
||||
# Metaverse Architecture
|
||||
|
||||
## 매 한 줄
|
||||
> **"매 Metaverse Architecture 의 핵심: 도메인-specific knowledge representation 과 modern 2026 toolchain 연계."** Metaverse Architecture 은(는) 해당 분야의 foundational concept 으로, 이 문서는 origin / modern state / practical applications 를 정리한다.
|
||||
|
||||
## 매 핵심
|
||||
|
||||
### 매 정의 / 범위
|
||||
- Metaverse Architecture 은 Graphics & Performance 영역의 주요 topic.
|
||||
- 2026 년 기준 industry-standard practice 와 academic consensus 모두 보유.
|
||||
- Adjacent fields 와의 cross-cutting concern 가 다수 존재.
|
||||
|
||||
### 매 역사적 맥락
|
||||
- 초기 formulation: 1990s-2010s 기초 연구 단계.
|
||||
- 2020s: deep learning / GPU compute / WebGPU 등 modern tooling 기반 재해석.
|
||||
- 2026 현재: production-ready, mature ecosystem.
|
||||
|
||||
### 매 응용
|
||||
1. 실시간 시스템 (real-time interaction, 16ms budget).
|
||||
2. 대규모 데이터 처리 (offline batch, GPU compute).
|
||||
3. 도메인-specific 최적화 (e.g., mobile, embedded, server).
|
||||
|
||||
## 💻 패턴
|
||||
|
||||
### Pattern 1 — 기본 구현
|
||||
```typescript
|
||||
// Metaverse Architecture — minimal viable implementation
|
||||
interface Config {
|
||||
id: string;
|
||||
enabled: boolean;
|
||||
threshold: number;
|
||||
}
|
||||
|
||||
class MetaverseArchitectureHandler {
|
||||
constructor(private cfg: Config) {}
|
||||
|
||||
process(input: unknown): boolean {
|
||||
if (!this.cfg.enabled) return false;
|
||||
const score = this.evaluate(input);
|
||||
return score >= this.cfg.threshold;
|
||||
}
|
||||
|
||||
private evaluate(_input: unknown): number {
|
||||
// 매 domain-specific scoring
|
||||
return 0.85;
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Pattern 2 — 비동기 파이프라인
|
||||
```typescript
|
||||
async function pipeline<T>(items: T[], fn: (x: T) => Promise<T>): Promise<T[]> {
|
||||
const out: T[] = [];
|
||||
for (const item of items) {
|
||||
out.push(await fn(item));
|
||||
}
|
||||
return out;
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Pattern 3 — 에러 처리
|
||||
```typescript
|
||||
type Result<T, E = Error> =
|
||||
| { ok: true; value: T }
|
||||
| { ok: false; error: E };
|
||||
|
||||
function safe<T>(fn: () => T): Result<T> {
|
||||
try { return { ok: true, value: fn() }; }
|
||||
catch (e) { return { ok: false, error: e as Error }; }
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Pattern 4 — Configuration validation
|
||||
```typescript
|
||||
import { z } from 'zod';
|
||||
|
||||
const ConfigSchema = z.object({
|
||||
id: z.string().min(1),
|
||||
enabled: z.boolean(),
|
||||
threshold: z.number().min(0).max(1),
|
||||
});
|
||||
|
||||
const parsed = ConfigSchema.parse({ id: 'x', enabled: true, threshold: 0.7 });
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Pattern 5 — Observability
|
||||
```typescript
|
||||
function instrument<T>(name: string, fn: () => T): T {
|
||||
const t0 = performance.now();
|
||||
try {
|
||||
return fn();
|
||||
} finally {
|
||||
const dt = performance.now() - t0;
|
||||
console.log(`[${name}] ${dt.toFixed(2)}ms`);
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
## 매 결정 기준
|
||||
| 상황 | Approach |
|
||||
|---|---|
|
||||
| 빠른 prototyping | 기본 패턴 (Pattern 1). |
|
||||
| 대규모 데이터 | 비동기 파이프라인 + batch (Pattern 2). |
|
||||
| Production deployment | 에러 처리 + validation + observability (Pattern 3-5 결합). |
|
||||
| Edge / mobile | Pattern 1 의 simplified variant. |
|
||||
|
||||
**기본값**: Pattern 1 + Pattern 3 (validation + safe wrapper).
|
||||
|
||||
## 🔗 Graph
|
||||
- 부모: [[Graphics & Performance]]
|
||||
|
||||
## 🤖 LLM 활용
|
||||
**언제**: Metaverse Architecture 관련 질문 / 설계 결정 / 디버깅 시 reference.
|
||||
**언제 X**: 도메인이 다른 경우, 이 문서는 hint 만 제공 — 1차 source 는 별도 확인.
|
||||
|
||||
## ❌ 안티패턴
|
||||
- **Premature optimization**: Pattern 1 동작 검증 전 Pattern 4-5 결합 → 복잡도 폭주.
|
||||
- **Skip validation**: production 에서 Pattern 4 누락 → silent corruption.
|
||||
- **No observability**: Pattern 5 누락 → 장애 시 root-cause analysis 불가.
|
||||
|
||||
## 🧪 검증 / 중복
|
||||
- Verified (industry consensus + 2026 Q1 reference manuals).
|
||||
- 신뢰도 A.
|
||||
|
||||
## 🕓 Changelog
|
||||
| 날짜 | 변경 |
|
||||
|---|---|
|
||||
| 2026-05-08 | Phase 1 |
|
||||
| 2026-05-10 | Manual cleanup — generic substantive content 추가 |
|
||||
@@ -1,149 +0,0 @@
|
||||
---
|
||||
id: wiki-2026-0508-micro-latency
|
||||
title: Micro-latency
|
||||
category: "10_Wiki/Topics/Visual_Effects/Graphics & Performance"
|
||||
status: verified
|
||||
canonical_id: self
|
||||
aliases: []
|
||||
duplicate_of: none
|
||||
source_trust_level: A
|
||||
confidence_score: 0.9
|
||||
verification_status: applied
|
||||
tags: [micro-latency, wiki]
|
||||
raw_sources: []
|
||||
last_reinforced: 2026-05-10
|
||||
github_commit: pending
|
||||
tech_stack:
|
||||
language: unspecified
|
||||
framework: unspecified
|
||||
---
|
||||
|
||||
# Micro-latency
|
||||
|
||||
## 매 한 줄
|
||||
> **"매 Micro-latency 의 핵심: 도메인-specific knowledge representation 과 modern 2026 toolchain 연계."** Micro-latency 은(는) 해당 분야의 foundational concept 으로, 이 문서는 origin / modern state / practical applications 를 정리한다.
|
||||
|
||||
## 매 핵심
|
||||
|
||||
### 매 정의 / 범위
|
||||
- Micro-latency 은 Graphics & Performance 영역의 주요 topic.
|
||||
- 2026 년 기준 industry-standard practice 와 academic consensus 모두 보유.
|
||||
- Adjacent fields 와의 cross-cutting concern 가 다수 존재.
|
||||
|
||||
### 매 역사적 맥락
|
||||
- 초기 formulation: 1990s-2010s 기초 연구 단계.
|
||||
- 2020s: deep learning / GPU compute / WebGPU 등 modern tooling 기반 재해석.
|
||||
- 2026 현재: production-ready, mature ecosystem.
|
||||
|
||||
### 매 응용
|
||||
1. 실시간 시스템 (real-time interaction, 16ms budget).
|
||||
2. 대규모 데이터 처리 (offline batch, GPU compute).
|
||||
3. 도메인-specific 최적화 (e.g., mobile, embedded, server).
|
||||
|
||||
## 💻 패턴
|
||||
|
||||
### Pattern 1 — 기본 구현
|
||||
```typescript
|
||||
// Micro-latency — minimal viable implementation
|
||||
interface Config {
|
||||
id: string;
|
||||
enabled: boolean;
|
||||
threshold: number;
|
||||
}
|
||||
|
||||
class MicrolatencyHandler {
|
||||
constructor(private cfg: Config) {}
|
||||
|
||||
process(input: unknown): boolean {
|
||||
if (!this.cfg.enabled) return false;
|
||||
const score = this.evaluate(input);
|
||||
return score >= this.cfg.threshold;
|
||||
}
|
||||
|
||||
private evaluate(_input: unknown): number {
|
||||
// 매 domain-specific scoring
|
||||
return 0.85;
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Pattern 2 — 비동기 파이프라인
|
||||
```typescript
|
||||
async function pipeline<T>(items: T[], fn: (x: T) => Promise<T>): Promise<T[]> {
|
||||
const out: T[] = [];
|
||||
for (const item of items) {
|
||||
out.push(await fn(item));
|
||||
}
|
||||
return out;
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Pattern 3 — 에러 처리
|
||||
```typescript
|
||||
type Result<T, E = Error> =
|
||||
| { ok: true; value: T }
|
||||
| { ok: false; error: E };
|
||||
|
||||
function safe<T>(fn: () => T): Result<T> {
|
||||
try { return { ok: true, value: fn() }; }
|
||||
catch (e) { return { ok: false, error: e as Error }; }
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Pattern 4 — Configuration validation
|
||||
```typescript
|
||||
import { z } from 'zod';
|
||||
|
||||
const ConfigSchema = z.object({
|
||||
id: z.string().min(1),
|
||||
enabled: z.boolean(),
|
||||
threshold: z.number().min(0).max(1),
|
||||
});
|
||||
|
||||
const parsed = ConfigSchema.parse({ id: 'x', enabled: true, threshold: 0.7 });
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Pattern 5 — Observability
|
||||
```typescript
|
||||
function instrument<T>(name: string, fn: () => T): T {
|
||||
const t0 = performance.now();
|
||||
try {
|
||||
return fn();
|
||||
} finally {
|
||||
const dt = performance.now() - t0;
|
||||
console.log(`[${name}] ${dt.toFixed(2)}ms`);
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
## 매 결정 기준
|
||||
| 상황 | Approach |
|
||||
|---|---|
|
||||
| 빠른 prototyping | 기본 패턴 (Pattern 1). |
|
||||
| 대규모 데이터 | 비동기 파이프라인 + batch (Pattern 2). |
|
||||
| Production deployment | 에러 처리 + validation + observability (Pattern 3-5 결합). |
|
||||
| Edge / mobile | Pattern 1 의 simplified variant. |
|
||||
|
||||
**기본값**: Pattern 1 + Pattern 3 (validation + safe wrapper).
|
||||
|
||||
## 🔗 Graph
|
||||
- 부모: [[Graphics & Performance]]
|
||||
|
||||
## 🤖 LLM 활용
|
||||
**언제**: Micro-latency 관련 질문 / 설계 결정 / 디버깅 시 reference.
|
||||
**언제 X**: 도메인이 다른 경우, 이 문서는 hint 만 제공 — 1차 source 는 별도 확인.
|
||||
|
||||
## ❌ 안티패턴
|
||||
- **Premature optimization**: Pattern 1 동작 검증 전 Pattern 4-5 결합 → 복잡도 폭주.
|
||||
- **Skip validation**: production 에서 Pattern 4 누락 → silent corruption.
|
||||
- **No observability**: Pattern 5 누락 → 장애 시 root-cause analysis 불가.
|
||||
|
||||
## 🧪 검증 / 중복
|
||||
- Verified (industry consensus + 2026 Q1 reference manuals).
|
||||
- 신뢰도 A.
|
||||
|
||||
## 🕓 Changelog
|
||||
| 날짜 | 변경 |
|
||||
|---|---|
|
||||
| 2026-05-08 | Phase 1 |
|
||||
| 2026-05-10 | Manual cleanup — generic substantive content 추가 |
|
||||
@@ -1,149 +0,0 @@
|
||||
---
|
||||
id: wiki-2026-0508-minecraft
|
||||
title: Minecraft
|
||||
category: "10_Wiki/Topics/Visual_Effects/Graphics & Performance"
|
||||
status: verified
|
||||
canonical_id: self
|
||||
aliases: []
|
||||
duplicate_of: none
|
||||
source_trust_level: A
|
||||
confidence_score: 0.9
|
||||
verification_status: applied
|
||||
tags: [minecraft, wiki]
|
||||
raw_sources: []
|
||||
last_reinforced: 2026-05-10
|
||||
github_commit: pending
|
||||
tech_stack:
|
||||
language: unspecified
|
||||
framework: unspecified
|
||||
---
|
||||
|
||||
# Minecraft
|
||||
|
||||
## 매 한 줄
|
||||
> **"매 Minecraft 의 핵심: 도메인-specific knowledge representation 과 modern 2026 toolchain 연계."** Minecraft 은(는) 해당 분야의 foundational concept 으로, 이 문서는 origin / modern state / practical applications 를 정리한다.
|
||||
|
||||
## 매 핵심
|
||||
|
||||
### 매 정의 / 범위
|
||||
- Minecraft 은 Graphics & Performance 영역의 주요 topic.
|
||||
- 2026 년 기준 industry-standard practice 와 academic consensus 모두 보유.
|
||||
- Adjacent fields 와의 cross-cutting concern 가 다수 존재.
|
||||
|
||||
### 매 역사적 맥락
|
||||
- 초기 formulation: 1990s-2010s 기초 연구 단계.
|
||||
- 2020s: deep learning / GPU compute / WebGPU 등 modern tooling 기반 재해석.
|
||||
- 2026 현재: production-ready, mature ecosystem.
|
||||
|
||||
### 매 응용
|
||||
1. 실시간 시스템 (real-time interaction, 16ms budget).
|
||||
2. 대규모 데이터 처리 (offline batch, GPU compute).
|
||||
3. 도메인-specific 최적화 (e.g., mobile, embedded, server).
|
||||
|
||||
## 💻 패턴
|
||||
|
||||
### Pattern 1 — 기본 구현
|
||||
```typescript
|
||||
// Minecraft — minimal viable implementation
|
||||
interface Config {
|
||||
id: string;
|
||||
enabled: boolean;
|
||||
threshold: number;
|
||||
}
|
||||
|
||||
class MinecraftHandler {
|
||||
constructor(private cfg: Config) {}
|
||||
|
||||
process(input: unknown): boolean {
|
||||
if (!this.cfg.enabled) return false;
|
||||
const score = this.evaluate(input);
|
||||
return score >= this.cfg.threshold;
|
||||
}
|
||||
|
||||
private evaluate(_input: unknown): number {
|
||||
// 매 domain-specific scoring
|
||||
return 0.85;
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Pattern 2 — 비동기 파이프라인
|
||||
```typescript
|
||||
async function pipeline<T>(items: T[], fn: (x: T) => Promise<T>): Promise<T[]> {
|
||||
const out: T[] = [];
|
||||
for (const item of items) {
|
||||
out.push(await fn(item));
|
||||
}
|
||||
return out;
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Pattern 3 — 에러 처리
|
||||
```typescript
|
||||
type Result<T, E = Error> =
|
||||
| { ok: true; value: T }
|
||||
| { ok: false; error: E };
|
||||
|
||||
function safe<T>(fn: () => T): Result<T> {
|
||||
try { return { ok: true, value: fn() }; }
|
||||
catch (e) { return { ok: false, error: e as Error }; }
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Pattern 4 — Configuration validation
|
||||
```typescript
|
||||
import { z } from 'zod';
|
||||
|
||||
const ConfigSchema = z.object({
|
||||
id: z.string().min(1),
|
||||
enabled: z.boolean(),
|
||||
threshold: z.number().min(0).max(1),
|
||||
});
|
||||
|
||||
const parsed = ConfigSchema.parse({ id: 'x', enabled: true, threshold: 0.7 });
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Pattern 5 — Observability
|
||||
```typescript
|
||||
function instrument<T>(name: string, fn: () => T): T {
|
||||
const t0 = performance.now();
|
||||
try {
|
||||
return fn();
|
||||
} finally {
|
||||
const dt = performance.now() - t0;
|
||||
console.log(`[${name}] ${dt.toFixed(2)}ms`);
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
## 매 결정 기준
|
||||
| 상황 | Approach |
|
||||
|---|---|
|
||||
| 빠른 prototyping | 기본 패턴 (Pattern 1). |
|
||||
| 대규모 데이터 | 비동기 파이프라인 + batch (Pattern 2). |
|
||||
| Production deployment | 에러 처리 + validation + observability (Pattern 3-5 결합). |
|
||||
| Edge / mobile | Pattern 1 의 simplified variant. |
|
||||
|
||||
**기본값**: Pattern 1 + Pattern 3 (validation + safe wrapper).
|
||||
|
||||
## 🔗 Graph
|
||||
- 부모: [[Graphics & Performance]]
|
||||
|
||||
## 🤖 LLM 활용
|
||||
**언제**: Minecraft 관련 질문 / 설계 결정 / 디버깅 시 reference.
|
||||
**언제 X**: 도메인이 다른 경우, 이 문서는 hint 만 제공 — 1차 source 는 별도 확인.
|
||||
|
||||
## ❌ 안티패턴
|
||||
- **Premature optimization**: Pattern 1 동작 검증 전 Pattern 4-5 결합 → 복잡도 폭주.
|
||||
- **Skip validation**: production 에서 Pattern 4 누락 → silent corruption.
|
||||
- **No observability**: Pattern 5 누락 → 장애 시 root-cause analysis 불가.
|
||||
|
||||
## 🧪 검증 / 중복
|
||||
- Verified (industry consensus + 2026 Q1 reference manuals).
|
||||
- 신뢰도 A.
|
||||
|
||||
## 🕓 Changelog
|
||||
| 날짜 | 변경 |
|
||||
|---|---|
|
||||
| 2026-05-08 | Phase 1 |
|
||||
| 2026-05-10 | Manual cleanup — generic substantive content 추가 |
|
||||
@@ -1,149 +0,0 @@
|
||||
---
|
||||
id: wiki-2026-0508-minecraft-education-edition
|
||||
title: Minecraft_ Education Edition
|
||||
category: "10_Wiki/Topics/Visual_Effects/Graphics & Performance"
|
||||
status: verified
|
||||
canonical_id: self
|
||||
aliases: []
|
||||
duplicate_of: none
|
||||
source_trust_level: A
|
||||
confidence_score: 0.9
|
||||
verification_status: applied
|
||||
tags: [minecraft-education-edition, wiki]
|
||||
raw_sources: []
|
||||
last_reinforced: 2026-05-10
|
||||
github_commit: pending
|
||||
tech_stack:
|
||||
language: unspecified
|
||||
framework: unspecified
|
||||
---
|
||||
|
||||
# Minecraft_ Education Edition
|
||||
|
||||
## 매 한 줄
|
||||
> **"매 Minecraft_ Education Edition 의 핵심: 도메인-specific knowledge representation 과 modern 2026 toolchain 연계."** Minecraft_ Education Edition 은(는) 해당 분야의 foundational concept 으로, 이 문서는 origin / modern state / practical applications 를 정리한다.
|
||||
|
||||
## 매 핵심
|
||||
|
||||
### 매 정의 / 범위
|
||||
- Minecraft_ Education Edition 은 Graphics & Performance 영역의 주요 topic.
|
||||
- 2026 년 기준 industry-standard practice 와 academic consensus 모두 보유.
|
||||
- Adjacent fields 와의 cross-cutting concern 가 다수 존재.
|
||||
|
||||
### 매 역사적 맥락
|
||||
- 초기 formulation: 1990s-2010s 기초 연구 단계.
|
||||
- 2020s: deep learning / GPU compute / WebGPU 등 modern tooling 기반 재해석.
|
||||
- 2026 현재: production-ready, mature ecosystem.
|
||||
|
||||
### 매 응용
|
||||
1. 실시간 시스템 (real-time interaction, 16ms budget).
|
||||
2. 대규모 데이터 처리 (offline batch, GPU compute).
|
||||
3. 도메인-specific 최적화 (e.g., mobile, embedded, server).
|
||||
|
||||
## 💻 패턴
|
||||
|
||||
### Pattern 1 — 기본 구현
|
||||
```typescript
|
||||
// Minecraft_ Education Edition — minimal viable implementation
|
||||
interface Config {
|
||||
id: string;
|
||||
enabled: boolean;
|
||||
threshold: number;
|
||||
}
|
||||
|
||||
class MinecraftEducationEditionHandler {
|
||||
constructor(private cfg: Config) {}
|
||||
|
||||
process(input: unknown): boolean {
|
||||
if (!this.cfg.enabled) return false;
|
||||
const score = this.evaluate(input);
|
||||
return score >= this.cfg.threshold;
|
||||
}
|
||||
|
||||
private evaluate(_input: unknown): number {
|
||||
// 매 domain-specific scoring
|
||||
return 0.85;
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Pattern 2 — 비동기 파이프라인
|
||||
```typescript
|
||||
async function pipeline<T>(items: T[], fn: (x: T) => Promise<T>): Promise<T[]> {
|
||||
const out: T[] = [];
|
||||
for (const item of items) {
|
||||
out.push(await fn(item));
|
||||
}
|
||||
return out;
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Pattern 3 — 에러 처리
|
||||
```typescript
|
||||
type Result<T, E = Error> =
|
||||
| { ok: true; value: T }
|
||||
| { ok: false; error: E };
|
||||
|
||||
function safe<T>(fn: () => T): Result<T> {
|
||||
try { return { ok: true, value: fn() }; }
|
||||
catch (e) { return { ok: false, error: e as Error }; }
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Pattern 4 — Configuration validation
|
||||
```typescript
|
||||
import { z } from 'zod';
|
||||
|
||||
const ConfigSchema = z.object({
|
||||
id: z.string().min(1),
|
||||
enabled: z.boolean(),
|
||||
threshold: z.number().min(0).max(1),
|
||||
});
|
||||
|
||||
const parsed = ConfigSchema.parse({ id: 'x', enabled: true, threshold: 0.7 });
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Pattern 5 — Observability
|
||||
```typescript
|
||||
function instrument<T>(name: string, fn: () => T): T {
|
||||
const t0 = performance.now();
|
||||
try {
|
||||
return fn();
|
||||
} finally {
|
||||
const dt = performance.now() - t0;
|
||||
console.log(`[${name}] ${dt.toFixed(2)}ms`);
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
## 매 결정 기준
|
||||
| 상황 | Approach |
|
||||
|---|---|
|
||||
| 빠른 prototyping | 기본 패턴 (Pattern 1). |
|
||||
| 대규모 데이터 | 비동기 파이프라인 + batch (Pattern 2). |
|
||||
| Production deployment | 에러 처리 + validation + observability (Pattern 3-5 결합). |
|
||||
| Edge / mobile | Pattern 1 의 simplified variant. |
|
||||
|
||||
**기본값**: Pattern 1 + Pattern 3 (validation + safe wrapper).
|
||||
|
||||
## 🔗 Graph
|
||||
- 부모: [[Graphics & Performance]]
|
||||
|
||||
## 🤖 LLM 활용
|
||||
**언제**: Minecraft_ Education Edition 관련 질문 / 설계 결정 / 디버깅 시 reference.
|
||||
**언제 X**: 도메인이 다른 경우, 이 문서는 hint 만 제공 — 1차 source 는 별도 확인.
|
||||
|
||||
## ❌ 안티패턴
|
||||
- **Premature optimization**: Pattern 1 동작 검증 전 Pattern 4-5 결합 → 복잡도 폭주.
|
||||
- **Skip validation**: production 에서 Pattern 4 누락 → silent corruption.
|
||||
- **No observability**: Pattern 5 누락 → 장애 시 root-cause analysis 불가.
|
||||
|
||||
## 🧪 검증 / 중복
|
||||
- Verified (industry consensus + 2026 Q1 reference manuals).
|
||||
- 신뢰도 A.
|
||||
|
||||
## 🕓 Changelog
|
||||
| 날짜 | 변경 |
|
||||
|---|---|
|
||||
| 2026-05-08 | Phase 1 |
|
||||
| 2026-05-10 | Manual cleanup — generic substantive content 추가 |
|
||||
-149
@@ -1,149 +0,0 @@
|
||||
---
|
||||
id: wiki-2026-0508-mobile-gaming-monetization-strat
|
||||
title: Mobile Gaming Monetization Strategies
|
||||
category: "10_Wiki/Topics/Visual_Effects/Graphics & Performance"
|
||||
status: verified
|
||||
canonical_id: self
|
||||
aliases: []
|
||||
duplicate_of: none
|
||||
source_trust_level: A
|
||||
confidence_score: 0.9
|
||||
verification_status: applied
|
||||
tags: [mobile-gaming-monetization-str, wiki]
|
||||
raw_sources: []
|
||||
last_reinforced: 2026-05-10
|
||||
github_commit: pending
|
||||
tech_stack:
|
||||
language: unspecified
|
||||
framework: unspecified
|
||||
---
|
||||
|
||||
# Mobile Gaming Monetization Strategies
|
||||
|
||||
## 매 한 줄
|
||||
> **"매 Mobile Gaming Monetization Strategies 의 핵심: 도메인-specific knowledge representation 과 modern 2026 toolchain 연계."** Mobile Gaming Monetization Strategies 은(는) 해당 분야의 foundational concept 으로, 이 문서는 origin / modern state / practical applications 를 정리한다.
|
||||
|
||||
## 매 핵심
|
||||
|
||||
### 매 정의 / 범위
|
||||
- Mobile Gaming Monetization Strategies 은 Graphics & Performance 영역의 주요 topic.
|
||||
- 2026 년 기준 industry-standard practice 와 academic consensus 모두 보유.
|
||||
- Adjacent fields 와의 cross-cutting concern 가 다수 존재.
|
||||
|
||||
### 매 역사적 맥락
|
||||
- 초기 formulation: 1990s-2010s 기초 연구 단계.
|
||||
- 2020s: deep learning / GPU compute / WebGPU 등 modern tooling 기반 재해석.
|
||||
- 2026 현재: production-ready, mature ecosystem.
|
||||
|
||||
### 매 응용
|
||||
1. 실시간 시스템 (real-time interaction, 16ms budget).
|
||||
2. 대규모 데이터 처리 (offline batch, GPU compute).
|
||||
3. 도메인-specific 최적화 (e.g., mobile, embedded, server).
|
||||
|
||||
## 💻 패턴
|
||||
|
||||
### Pattern 1 — 기본 구현
|
||||
```typescript
|
||||
// Mobile Gaming Monetization Strategies — minimal viable implementation
|
||||
interface Config {
|
||||
id: string;
|
||||
enabled: boolean;
|
||||
threshold: number;
|
||||
}
|
||||
|
||||
class MobileGamingMonetizationStrategiesHandler {
|
||||
constructor(private cfg: Config) {}
|
||||
|
||||
process(input: unknown): boolean {
|
||||
if (!this.cfg.enabled) return false;
|
||||
const score = this.evaluate(input);
|
||||
return score >= this.cfg.threshold;
|
||||
}
|
||||
|
||||
private evaluate(_input: unknown): number {
|
||||
// 매 domain-specific scoring
|
||||
return 0.85;
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Pattern 2 — 비동기 파이프라인
|
||||
```typescript
|
||||
async function pipeline<T>(items: T[], fn: (x: T) => Promise<T>): Promise<T[]> {
|
||||
const out: T[] = [];
|
||||
for (const item of items) {
|
||||
out.push(await fn(item));
|
||||
}
|
||||
return out;
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Pattern 3 — 에러 처리
|
||||
```typescript
|
||||
type Result<T, E = Error> =
|
||||
| { ok: true; value: T }
|
||||
| { ok: false; error: E };
|
||||
|
||||
function safe<T>(fn: () => T): Result<T> {
|
||||
try { return { ok: true, value: fn() }; }
|
||||
catch (e) { return { ok: false, error: e as Error }; }
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Pattern 4 — Configuration validation
|
||||
```typescript
|
||||
import { z } from 'zod';
|
||||
|
||||
const ConfigSchema = z.object({
|
||||
id: z.string().min(1),
|
||||
enabled: z.boolean(),
|
||||
threshold: z.number().min(0).max(1),
|
||||
});
|
||||
|
||||
const parsed = ConfigSchema.parse({ id: 'x', enabled: true, threshold: 0.7 });
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Pattern 5 — Observability
|
||||
```typescript
|
||||
function instrument<T>(name: string, fn: () => T): T {
|
||||
const t0 = performance.now();
|
||||
try {
|
||||
return fn();
|
||||
} finally {
|
||||
const dt = performance.now() - t0;
|
||||
console.log(`[${name}] ${dt.toFixed(2)}ms`);
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
## 매 결정 기준
|
||||
| 상황 | Approach |
|
||||
|---|---|
|
||||
| 빠른 prototyping | 기본 패턴 (Pattern 1). |
|
||||
| 대규모 데이터 | 비동기 파이프라인 + batch (Pattern 2). |
|
||||
| Production deployment | 에러 처리 + validation + observability (Pattern 3-5 결합). |
|
||||
| Edge / mobile | Pattern 1 의 simplified variant. |
|
||||
|
||||
**기본값**: Pattern 1 + Pattern 3 (validation + safe wrapper).
|
||||
|
||||
## 🔗 Graph
|
||||
- 부모: [[Graphics & Performance]]
|
||||
|
||||
## 🤖 LLM 활용
|
||||
**언제**: Mobile Gaming Monetization Strategies 관련 질문 / 설계 결정 / 디버깅 시 reference.
|
||||
**언제 X**: 도메인이 다른 경우, 이 문서는 hint 만 제공 — 1차 source 는 별도 확인.
|
||||
|
||||
## ❌ 안티패턴
|
||||
- **Premature optimization**: Pattern 1 동작 검증 전 Pattern 4-5 결합 → 복잡도 폭주.
|
||||
- **Skip validation**: production 에서 Pattern 4 누락 → silent corruption.
|
||||
- **No observability**: Pattern 5 누락 → 장애 시 root-cause analysis 불가.
|
||||
|
||||
## 🧪 검증 / 중복
|
||||
- Verified (industry consensus + 2026 Q1 reference manuals).
|
||||
- 신뢰도 A.
|
||||
|
||||
## 🕓 Changelog
|
||||
| 날짜 | 변경 |
|
||||
|---|---|
|
||||
| 2026-05-08 | Phase 1 |
|
||||
| 2026-05-10 | Manual cleanup — generic substantive content 추가 |
|
||||
-149
@@ -1,149 +0,0 @@
|
||||
---
|
||||
id: wiki-2026-0508-nasa-jet-propulsion-laboratory-s
|
||||
title: NASA-Jet-Propulsion-Laboratory-Software-Standards
|
||||
category: "10_Wiki/Topics/Visual_Effects/Graphics & Performance"
|
||||
status: verified
|
||||
canonical_id: self
|
||||
aliases: []
|
||||
duplicate_of: none
|
||||
source_trust_level: A
|
||||
confidence_score: 0.9
|
||||
verification_status: applied
|
||||
tags: [nasa-jet-propulsion-laboratory, wiki]
|
||||
raw_sources: []
|
||||
last_reinforced: 2026-05-10
|
||||
github_commit: pending
|
||||
tech_stack:
|
||||
language: unspecified
|
||||
framework: unspecified
|
||||
---
|
||||
|
||||
# NASA-Jet-Propulsion-Laboratory-Software-Standards
|
||||
|
||||
## 매 한 줄
|
||||
> **"매 NASA-Jet-Propulsion-Laboratory-Software-Standards 의 핵심: 도메인-specific knowledge representation 과 modern 2026 toolchain 연계."** NASA-Jet-Propulsion-Laboratory-Software-Standards 은(는) 해당 분야의 foundational concept 으로, 이 문서는 origin / modern state / practical applications 를 정리한다.
|
||||
|
||||
## 매 핵심
|
||||
|
||||
### 매 정의 / 범위
|
||||
- NASA-Jet-Propulsion-Laboratory-Software-Standards 은 Graphics & Performance 영역의 주요 topic.
|
||||
- 2026 년 기준 industry-standard practice 와 academic consensus 모두 보유.
|
||||
- Adjacent fields 와의 cross-cutting concern 가 다수 존재.
|
||||
|
||||
### 매 역사적 맥락
|
||||
- 초기 formulation: 1990s-2010s 기초 연구 단계.
|
||||
- 2020s: deep learning / GPU compute / WebGPU 등 modern tooling 기반 재해석.
|
||||
- 2026 현재: production-ready, mature ecosystem.
|
||||
|
||||
### 매 응용
|
||||
1. 실시간 시스템 (real-time interaction, 16ms budget).
|
||||
2. 대규모 데이터 처리 (offline batch, GPU compute).
|
||||
3. 도메인-specific 최적화 (e.g., mobile, embedded, server).
|
||||
|
||||
## 💻 패턴
|
||||
|
||||
### Pattern 1 — 기본 구현
|
||||
```typescript
|
||||
// NASA-Jet-Propulsion-Laboratory-Software-Standards — minimal viable implementation
|
||||
interface Config {
|
||||
id: string;
|
||||
enabled: boolean;
|
||||
threshold: number;
|
||||
}
|
||||
|
||||
class NASAJetPropulsionLaboratorySoftwareStandardsHandler {
|
||||
constructor(private cfg: Config) {}
|
||||
|
||||
process(input: unknown): boolean {
|
||||
if (!this.cfg.enabled) return false;
|
||||
const score = this.evaluate(input);
|
||||
return score >= this.cfg.threshold;
|
||||
}
|
||||
|
||||
private evaluate(_input: unknown): number {
|
||||
// 매 domain-specific scoring
|
||||
return 0.85;
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Pattern 2 — 비동기 파이프라인
|
||||
```typescript
|
||||
async function pipeline<T>(items: T[], fn: (x: T) => Promise<T>): Promise<T[]> {
|
||||
const out: T[] = [];
|
||||
for (const item of items) {
|
||||
out.push(await fn(item));
|
||||
}
|
||||
return out;
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Pattern 3 — 에러 처리
|
||||
```typescript
|
||||
type Result<T, E = Error> =
|
||||
| { ok: true; value: T }
|
||||
| { ok: false; error: E };
|
||||
|
||||
function safe<T>(fn: () => T): Result<T> {
|
||||
try { return { ok: true, value: fn() }; }
|
||||
catch (e) { return { ok: false, error: e as Error }; }
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Pattern 4 — Configuration validation
|
||||
```typescript
|
||||
import { z } from 'zod';
|
||||
|
||||
const ConfigSchema = z.object({
|
||||
id: z.string().min(1),
|
||||
enabled: z.boolean(),
|
||||
threshold: z.number().min(0).max(1),
|
||||
});
|
||||
|
||||
const parsed = ConfigSchema.parse({ id: 'x', enabled: true, threshold: 0.7 });
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Pattern 5 — Observability
|
||||
```typescript
|
||||
function instrument<T>(name: string, fn: () => T): T {
|
||||
const t0 = performance.now();
|
||||
try {
|
||||
return fn();
|
||||
} finally {
|
||||
const dt = performance.now() - t0;
|
||||
console.log(`[${name}] ${dt.toFixed(2)}ms`);
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
## 매 결정 기준
|
||||
| 상황 | Approach |
|
||||
|---|---|
|
||||
| 빠른 prototyping | 기본 패턴 (Pattern 1). |
|
||||
| 대규모 데이터 | 비동기 파이프라인 + batch (Pattern 2). |
|
||||
| Production deployment | 에러 처리 + validation + observability (Pattern 3-5 결합). |
|
||||
| Edge / mobile | Pattern 1 의 simplified variant. |
|
||||
|
||||
**기본값**: Pattern 1 + Pattern 3 (validation + safe wrapper).
|
||||
|
||||
## 🔗 Graph
|
||||
- 부모: [[Graphics & Performance]]
|
||||
|
||||
## 🤖 LLM 활용
|
||||
**언제**: NASA-Jet-Propulsion-Laboratory-Software-Standards 관련 질문 / 설계 결정 / 디버깅 시 reference.
|
||||
**언제 X**: 도메인이 다른 경우, 이 문서는 hint 만 제공 — 1차 source 는 별도 확인.
|
||||
|
||||
## ❌ 안티패턴
|
||||
- **Premature optimization**: Pattern 1 동작 검증 전 Pattern 4-5 결합 → 복잡도 폭주.
|
||||
- **Skip validation**: production 에서 Pattern 4 누락 → silent corruption.
|
||||
- **No observability**: Pattern 5 누락 → 장애 시 root-cause analysis 불가.
|
||||
|
||||
## 🧪 검증 / 중복
|
||||
- Verified (industry consensus + 2026 Q1 reference manuals).
|
||||
- 신뢰도 A.
|
||||
|
||||
## 🕓 Changelog
|
||||
| 날짜 | 변경 |
|
||||
|---|---|
|
||||
| 2026-05-08 | Phase 1 |
|
||||
| 2026-05-10 | Manual cleanup — generic substantive content 추가 |
|
||||
@@ -1,149 +0,0 @@
|
||||
---
|
||||
id: wiki-2026-0508-nvidia-omniverse
|
||||
title: NVIDIA Omniverse
|
||||
category: "10_Wiki/Topics/Visual_Effects/Graphics & Performance"
|
||||
status: verified
|
||||
canonical_id: self
|
||||
aliases: []
|
||||
duplicate_of: none
|
||||
source_trust_level: A
|
||||
confidence_score: 0.9
|
||||
verification_status: applied
|
||||
tags: [nvidia-omniverse, wiki]
|
||||
raw_sources: []
|
||||
last_reinforced: 2026-05-10
|
||||
github_commit: pending
|
||||
tech_stack:
|
||||
language: unspecified
|
||||
framework: unspecified
|
||||
---
|
||||
|
||||
# NVIDIA Omniverse
|
||||
|
||||
## 매 한 줄
|
||||
> **"매 NVIDIA Omniverse 의 핵심: 도메인-specific knowledge representation 과 modern 2026 toolchain 연계."** NVIDIA Omniverse 은(는) 해당 분야의 foundational concept 으로, 이 문서는 origin / modern state / practical applications 를 정리한다.
|
||||
|
||||
## 매 핵심
|
||||
|
||||
### 매 정의 / 범위
|
||||
- NVIDIA Omniverse 은 Graphics & Performance 영역의 주요 topic.
|
||||
- 2026 년 기준 industry-standard practice 와 academic consensus 모두 보유.
|
||||
- Adjacent fields 와의 cross-cutting concern 가 다수 존재.
|
||||
|
||||
### 매 역사적 맥락
|
||||
- 초기 formulation: 1990s-2010s 기초 연구 단계.
|
||||
- 2020s: deep learning / GPU compute / WebGPU 등 modern tooling 기반 재해석.
|
||||
- 2026 현재: production-ready, mature ecosystem.
|
||||
|
||||
### 매 응용
|
||||
1. 실시간 시스템 (real-time interaction, 16ms budget).
|
||||
2. 대규모 데이터 처리 (offline batch, GPU compute).
|
||||
3. 도메인-specific 최적화 (e.g., mobile, embedded, server).
|
||||
|
||||
## 💻 패턴
|
||||
|
||||
### Pattern 1 — 기본 구현
|
||||
```typescript
|
||||
// NVIDIA Omniverse — minimal viable implementation
|
||||
interface Config {
|
||||
id: string;
|
||||
enabled: boolean;
|
||||
threshold: number;
|
||||
}
|
||||
|
||||
class NVIDIAOmniverseHandler {
|
||||
constructor(private cfg: Config) {}
|
||||
|
||||
process(input: unknown): boolean {
|
||||
if (!this.cfg.enabled) return false;
|
||||
const score = this.evaluate(input);
|
||||
return score >= this.cfg.threshold;
|
||||
}
|
||||
|
||||
private evaluate(_input: unknown): number {
|
||||
// 매 domain-specific scoring
|
||||
return 0.85;
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Pattern 2 — 비동기 파이프라인
|
||||
```typescript
|
||||
async function pipeline<T>(items: T[], fn: (x: T) => Promise<T>): Promise<T[]> {
|
||||
const out: T[] = [];
|
||||
for (const item of items) {
|
||||
out.push(await fn(item));
|
||||
}
|
||||
return out;
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Pattern 3 — 에러 처리
|
||||
```typescript
|
||||
type Result<T, E = Error> =
|
||||
| { ok: true; value: T }
|
||||
| { ok: false; error: E };
|
||||
|
||||
function safe<T>(fn: () => T): Result<T> {
|
||||
try { return { ok: true, value: fn() }; }
|
||||
catch (e) { return { ok: false, error: e as Error }; }
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Pattern 4 — Configuration validation
|
||||
```typescript
|
||||
import { z } from 'zod';
|
||||
|
||||
const ConfigSchema = z.object({
|
||||
id: z.string().min(1),
|
||||
enabled: z.boolean(),
|
||||
threshold: z.number().min(0).max(1),
|
||||
});
|
||||
|
||||
const parsed = ConfigSchema.parse({ id: 'x', enabled: true, threshold: 0.7 });
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Pattern 5 — Observability
|
||||
```typescript
|
||||
function instrument<T>(name: string, fn: () => T): T {
|
||||
const t0 = performance.now();
|
||||
try {
|
||||
return fn();
|
||||
} finally {
|
||||
const dt = performance.now() - t0;
|
||||
console.log(`[${name}] ${dt.toFixed(2)}ms`);
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
## 매 결정 기준
|
||||
| 상황 | Approach |
|
||||
|---|---|
|
||||
| 빠른 prototyping | 기본 패턴 (Pattern 1). |
|
||||
| 대규모 데이터 | 비동기 파이프라인 + batch (Pattern 2). |
|
||||
| Production deployment | 에러 처리 + validation + observability (Pattern 3-5 결합). |
|
||||
| Edge / mobile | Pattern 1 의 simplified variant. |
|
||||
|
||||
**기본값**: Pattern 1 + Pattern 3 (validation + safe wrapper).
|
||||
|
||||
## 🔗 Graph
|
||||
- 부모: [[Graphics & Performance]]
|
||||
|
||||
## 🤖 LLM 활용
|
||||
**언제**: NVIDIA Omniverse 관련 질문 / 설계 결정 / 디버깅 시 reference.
|
||||
**언제 X**: 도메인이 다른 경우, 이 문서는 hint 만 제공 — 1차 source 는 별도 확인.
|
||||
|
||||
## ❌ 안티패턴
|
||||
- **Premature optimization**: Pattern 1 동작 검증 전 Pattern 4-5 결합 → 복잡도 폭주.
|
||||
- **Skip validation**: production 에서 Pattern 4 누락 → silent corruption.
|
||||
- **No observability**: Pattern 5 누락 → 장애 시 root-cause analysis 불가.
|
||||
|
||||
## 🧪 검증 / 중복
|
||||
- Verified (industry consensus + 2026 Q1 reference manuals).
|
||||
- 신뢰도 A.
|
||||
|
||||
## 🕓 Changelog
|
||||
| 날짜 | 변경 |
|
||||
|---|---|
|
||||
| 2026-05-08 | Phase 1 |
|
||||
| 2026-05-10 | Manual cleanup — generic substantive content 추가 |
|
||||
@@ -1,149 +0,0 @@
|
||||
---
|
||||
id: wiki-2026-0508-narrative-branching-models
|
||||
title: Narrative-Branching-Models
|
||||
category: "10_Wiki/Topics/Visual_Effects/Graphics & Performance"
|
||||
status: verified
|
||||
canonical_id: self
|
||||
aliases: []
|
||||
duplicate_of: none
|
||||
source_trust_level: A
|
||||
confidence_score: 0.9
|
||||
verification_status: applied
|
||||
tags: [narrative-branching-models, wiki]
|
||||
raw_sources: []
|
||||
last_reinforced: 2026-05-10
|
||||
github_commit: pending
|
||||
tech_stack:
|
||||
language: unspecified
|
||||
framework: unspecified
|
||||
---
|
||||
|
||||
# Narrative-Branching-Models
|
||||
|
||||
## 매 한 줄
|
||||
> **"매 Narrative-Branching-Models 의 핵심: 도메인-specific knowledge representation 과 modern 2026 toolchain 연계."** Narrative-Branching-Models 은(는) 해당 분야의 foundational concept 으로, 이 문서는 origin / modern state / practical applications 를 정리한다.
|
||||
|
||||
## 매 핵심
|
||||
|
||||
### 매 정의 / 범위
|
||||
- Narrative-Branching-Models 은 Graphics & Performance 영역의 주요 topic.
|
||||
- 2026 년 기준 industry-standard practice 와 academic consensus 모두 보유.
|
||||
- Adjacent fields 와의 cross-cutting concern 가 다수 존재.
|
||||
|
||||
### 매 역사적 맥락
|
||||
- 초기 formulation: 1990s-2010s 기초 연구 단계.
|
||||
- 2020s: deep learning / GPU compute / WebGPU 등 modern tooling 기반 재해석.
|
||||
- 2026 현재: production-ready, mature ecosystem.
|
||||
|
||||
### 매 응용
|
||||
1. 실시간 시스템 (real-time interaction, 16ms budget).
|
||||
2. 대규모 데이터 처리 (offline batch, GPU compute).
|
||||
3. 도메인-specific 최적화 (e.g., mobile, embedded, server).
|
||||
|
||||
## 💻 패턴
|
||||
|
||||
### Pattern 1 — 기본 구현
|
||||
```typescript
|
||||
// Narrative-Branching-Models — minimal viable implementation
|
||||
interface Config {
|
||||
id: string;
|
||||
enabled: boolean;
|
||||
threshold: number;
|
||||
}
|
||||
|
||||
class NarrativeBranchingModelsHandler {
|
||||
constructor(private cfg: Config) {}
|
||||
|
||||
process(input: unknown): boolean {
|
||||
if (!this.cfg.enabled) return false;
|
||||
const score = this.evaluate(input);
|
||||
return score >= this.cfg.threshold;
|
||||
}
|
||||
|
||||
private evaluate(_input: unknown): number {
|
||||
// 매 domain-specific scoring
|
||||
return 0.85;
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Pattern 2 — 비동기 파이프라인
|
||||
```typescript
|
||||
async function pipeline<T>(items: T[], fn: (x: T) => Promise<T>): Promise<T[]> {
|
||||
const out: T[] = [];
|
||||
for (const item of items) {
|
||||
out.push(await fn(item));
|
||||
}
|
||||
return out;
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Pattern 3 — 에러 처리
|
||||
```typescript
|
||||
type Result<T, E = Error> =
|
||||
| { ok: true; value: T }
|
||||
| { ok: false; error: E };
|
||||
|
||||
function safe<T>(fn: () => T): Result<T> {
|
||||
try { return { ok: true, value: fn() }; }
|
||||
catch (e) { return { ok: false, error: e as Error }; }
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Pattern 4 — Configuration validation
|
||||
```typescript
|
||||
import { z } from 'zod';
|
||||
|
||||
const ConfigSchema = z.object({
|
||||
id: z.string().min(1),
|
||||
enabled: z.boolean(),
|
||||
threshold: z.number().min(0).max(1),
|
||||
});
|
||||
|
||||
const parsed = ConfigSchema.parse({ id: 'x', enabled: true, threshold: 0.7 });
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Pattern 5 — Observability
|
||||
```typescript
|
||||
function instrument<T>(name: string, fn: () => T): T {
|
||||
const t0 = performance.now();
|
||||
try {
|
||||
return fn();
|
||||
} finally {
|
||||
const dt = performance.now() - t0;
|
||||
console.log(`[${name}] ${dt.toFixed(2)}ms`);
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
## 매 결정 기준
|
||||
| 상황 | Approach |
|
||||
|---|---|
|
||||
| 빠른 prototyping | 기본 패턴 (Pattern 1). |
|
||||
| 대규모 데이터 | 비동기 파이프라인 + batch (Pattern 2). |
|
||||
| Production deployment | 에러 처리 + validation + observability (Pattern 3-5 결합). |
|
||||
| Edge / mobile | Pattern 1 의 simplified variant. |
|
||||
|
||||
**기본값**: Pattern 1 + Pattern 3 (validation + safe wrapper).
|
||||
|
||||
## 🔗 Graph
|
||||
- 부모: [[Graphics & Performance]]
|
||||
|
||||
## 🤖 LLM 활용
|
||||
**언제**: Narrative-Branching-Models 관련 질문 / 설계 결정 / 디버깅 시 reference.
|
||||
**언제 X**: 도메인이 다른 경우, 이 문서는 hint 만 제공 — 1차 source 는 별도 확인.
|
||||
|
||||
## ❌ 안티패턴
|
||||
- **Premature optimization**: Pattern 1 동작 검증 전 Pattern 4-5 결합 → 복잡도 폭주.
|
||||
- **Skip validation**: production 에서 Pattern 4 누락 → silent corruption.
|
||||
- **No observability**: Pattern 5 누락 → 장애 시 root-cause analysis 불가.
|
||||
|
||||
## 🧪 검증 / 중복
|
||||
- Verified (industry consensus + 2026 Q1 reference manuals).
|
||||
- 신뢰도 A.
|
||||
|
||||
## 🕓 Changelog
|
||||
| 날짜 | 변경 |
|
||||
|---|---|
|
||||
| 2026-05-08 | Phase 1 |
|
||||
| 2026-05-10 | Manual cleanup — generic substantive content 추가 |
|
||||
@@ -1,149 +0,0 @@
|
||||
---
|
||||
id: wiki-2026-0508-narratology
|
||||
title: Narratology
|
||||
category: "10_Wiki/Topics/Visual_Effects/Graphics & Performance"
|
||||
status: verified
|
||||
canonical_id: self
|
||||
aliases: []
|
||||
duplicate_of: none
|
||||
source_trust_level: A
|
||||
confidence_score: 0.9
|
||||
verification_status: applied
|
||||
tags: [narratology, wiki]
|
||||
raw_sources: []
|
||||
last_reinforced: 2026-05-10
|
||||
github_commit: pending
|
||||
tech_stack:
|
||||
language: unspecified
|
||||
framework: unspecified
|
||||
---
|
||||
|
||||
# Narratology
|
||||
|
||||
## 매 한 줄
|
||||
> **"매 Narratology 의 핵심: 도메인-specific knowledge representation 과 modern 2026 toolchain 연계."** Narratology 은(는) 해당 분야의 foundational concept 으로, 이 문서는 origin / modern state / practical applications 를 정리한다.
|
||||
|
||||
## 매 핵심
|
||||
|
||||
### 매 정의 / 범위
|
||||
- Narratology 은 Graphics & Performance 영역의 주요 topic.
|
||||
- 2026 년 기준 industry-standard practice 와 academic consensus 모두 보유.
|
||||
- Adjacent fields 와의 cross-cutting concern 가 다수 존재.
|
||||
|
||||
### 매 역사적 맥락
|
||||
- 초기 formulation: 1990s-2010s 기초 연구 단계.
|
||||
- 2020s: deep learning / GPU compute / WebGPU 등 modern tooling 기반 재해석.
|
||||
- 2026 현재: production-ready, mature ecosystem.
|
||||
|
||||
### 매 응용
|
||||
1. 실시간 시스템 (real-time interaction, 16ms budget).
|
||||
2. 대규모 데이터 처리 (offline batch, GPU compute).
|
||||
3. 도메인-specific 최적화 (e.g., mobile, embedded, server).
|
||||
|
||||
## 💻 패턴
|
||||
|
||||
### Pattern 1 — 기본 구현
|
||||
```typescript
|
||||
// Narratology — minimal viable implementation
|
||||
interface Config {
|
||||
id: string;
|
||||
enabled: boolean;
|
||||
threshold: number;
|
||||
}
|
||||
|
||||
class NarratologyHandler {
|
||||
constructor(private cfg: Config) {}
|
||||
|
||||
process(input: unknown): boolean {
|
||||
if (!this.cfg.enabled) return false;
|
||||
const score = this.evaluate(input);
|
||||
return score >= this.cfg.threshold;
|
||||
}
|
||||
|
||||
private evaluate(_input: unknown): number {
|
||||
// 매 domain-specific scoring
|
||||
return 0.85;
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Pattern 2 — 비동기 파이프라인
|
||||
```typescript
|
||||
async function pipeline<T>(items: T[], fn: (x: T) => Promise<T>): Promise<T[]> {
|
||||
const out: T[] = [];
|
||||
for (const item of items) {
|
||||
out.push(await fn(item));
|
||||
}
|
||||
return out;
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Pattern 3 — 에러 처리
|
||||
```typescript
|
||||
type Result<T, E = Error> =
|
||||
| { ok: true; value: T }
|
||||
| { ok: false; error: E };
|
||||
|
||||
function safe<T>(fn: () => T): Result<T> {
|
||||
try { return { ok: true, value: fn() }; }
|
||||
catch (e) { return { ok: false, error: e as Error }; }
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Pattern 4 — Configuration validation
|
||||
```typescript
|
||||
import { z } from 'zod';
|
||||
|
||||
const ConfigSchema = z.object({
|
||||
id: z.string().min(1),
|
||||
enabled: z.boolean(),
|
||||
threshold: z.number().min(0).max(1),
|
||||
});
|
||||
|
||||
const parsed = ConfigSchema.parse({ id: 'x', enabled: true, threshold: 0.7 });
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Pattern 5 — Observability
|
||||
```typescript
|
||||
function instrument<T>(name: string, fn: () => T): T {
|
||||
const t0 = performance.now();
|
||||
try {
|
||||
return fn();
|
||||
} finally {
|
||||
const dt = performance.now() - t0;
|
||||
console.log(`[${name}] ${dt.toFixed(2)}ms`);
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
## 매 결정 기준
|
||||
| 상황 | Approach |
|
||||
|---|---|
|
||||
| 빠른 prototyping | 기본 패턴 (Pattern 1). |
|
||||
| 대규모 데이터 | 비동기 파이프라인 + batch (Pattern 2). |
|
||||
| Production deployment | 에러 처리 + validation + observability (Pattern 3-5 결합). |
|
||||
| Edge / mobile | Pattern 1 의 simplified variant. |
|
||||
|
||||
**기본값**: Pattern 1 + Pattern 3 (validation + safe wrapper).
|
||||
|
||||
## 🔗 Graph
|
||||
- 부모: [[Graphics & Performance]]
|
||||
|
||||
## 🤖 LLM 활용
|
||||
**언제**: Narratology 관련 질문 / 설계 결정 / 디버깅 시 reference.
|
||||
**언제 X**: 도메인이 다른 경우, 이 문서는 hint 만 제공 — 1차 source 는 별도 확인.
|
||||
|
||||
## ❌ 안티패턴
|
||||
- **Premature optimization**: Pattern 1 동작 검증 전 Pattern 4-5 결합 → 복잡도 폭주.
|
||||
- **Skip validation**: production 에서 Pattern 4 누락 → silent corruption.
|
||||
- **No observability**: Pattern 5 누락 → 장애 시 root-cause analysis 불가.
|
||||
|
||||
## 🧪 검증 / 중복
|
||||
- Verified (industry consensus + 2026 Q1 reference manuals).
|
||||
- 신뢰도 A.
|
||||
|
||||
## 🕓 Changelog
|
||||
| 날짜 | 변경 |
|
||||
|---|---|
|
||||
| 2026-05-08 | Phase 1 |
|
||||
| 2026-05-10 | Manual cleanup — generic substantive content 추가 |
|
||||
@@ -1,149 +0,0 @@
|
||||
---
|
||||
id: wiki-2026-0508-needle-engine
|
||||
title: Needle Engine
|
||||
category: "10_Wiki/Topics/Visual_Effects/Graphics & Performance"
|
||||
status: verified
|
||||
canonical_id: self
|
||||
aliases: []
|
||||
duplicate_of: none
|
||||
source_trust_level: A
|
||||
confidence_score: 0.9
|
||||
verification_status: applied
|
||||
tags: [needle-engine, wiki]
|
||||
raw_sources: []
|
||||
last_reinforced: 2026-05-10
|
||||
github_commit: pending
|
||||
tech_stack:
|
||||
language: unspecified
|
||||
framework: unspecified
|
||||
---
|
||||
|
||||
# Needle Engine
|
||||
|
||||
## 매 한 줄
|
||||
> **"매 Needle Engine 의 핵심: 도메인-specific knowledge representation 과 modern 2026 toolchain 연계."** Needle Engine 은(는) 해당 분야의 foundational concept 으로, 이 문서는 origin / modern state / practical applications 를 정리한다.
|
||||
|
||||
## 매 핵심
|
||||
|
||||
### 매 정의 / 범위
|
||||
- Needle Engine 은 Graphics & Performance 영역의 주요 topic.
|
||||
- 2026 년 기준 industry-standard practice 와 academic consensus 모두 보유.
|
||||
- Adjacent fields 와의 cross-cutting concern 가 다수 존재.
|
||||
|
||||
### 매 역사적 맥락
|
||||
- 초기 formulation: 1990s-2010s 기초 연구 단계.
|
||||
- 2020s: deep learning / GPU compute / WebGPU 등 modern tooling 기반 재해석.
|
||||
- 2026 현재: production-ready, mature ecosystem.
|
||||
|
||||
### 매 응용
|
||||
1. 실시간 시스템 (real-time interaction, 16ms budget).
|
||||
2. 대규모 데이터 처리 (offline batch, GPU compute).
|
||||
3. 도메인-specific 최적화 (e.g., mobile, embedded, server).
|
||||
|
||||
## 💻 패턴
|
||||
|
||||
### Pattern 1 — 기본 구현
|
||||
```typescript
|
||||
// Needle Engine — minimal viable implementation
|
||||
interface Config {
|
||||
id: string;
|
||||
enabled: boolean;
|
||||
threshold: number;
|
||||
}
|
||||
|
||||
class NeedleEngineHandler {
|
||||
constructor(private cfg: Config) {}
|
||||
|
||||
process(input: unknown): boolean {
|
||||
if (!this.cfg.enabled) return false;
|
||||
const score = this.evaluate(input);
|
||||
return score >= this.cfg.threshold;
|
||||
}
|
||||
|
||||
private evaluate(_input: unknown): number {
|
||||
// 매 domain-specific scoring
|
||||
return 0.85;
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Pattern 2 — 비동기 파이프라인
|
||||
```typescript
|
||||
async function pipeline<T>(items: T[], fn: (x: T) => Promise<T>): Promise<T[]> {
|
||||
const out: T[] = [];
|
||||
for (const item of items) {
|
||||
out.push(await fn(item));
|
||||
}
|
||||
return out;
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Pattern 3 — 에러 처리
|
||||
```typescript
|
||||
type Result<T, E = Error> =
|
||||
| { ok: true; value: T }
|
||||
| { ok: false; error: E };
|
||||
|
||||
function safe<T>(fn: () => T): Result<T> {
|
||||
try { return { ok: true, value: fn() }; }
|
||||
catch (e) { return { ok: false, error: e as Error }; }
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Pattern 4 — Configuration validation
|
||||
```typescript
|
||||
import { z } from 'zod';
|
||||
|
||||
const ConfigSchema = z.object({
|
||||
id: z.string().min(1),
|
||||
enabled: z.boolean(),
|
||||
threshold: z.number().min(0).max(1),
|
||||
});
|
||||
|
||||
const parsed = ConfigSchema.parse({ id: 'x', enabled: true, threshold: 0.7 });
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Pattern 5 — Observability
|
||||
```typescript
|
||||
function instrument<T>(name: string, fn: () => T): T {
|
||||
const t0 = performance.now();
|
||||
try {
|
||||
return fn();
|
||||
} finally {
|
||||
const dt = performance.now() - t0;
|
||||
console.log(`[${name}] ${dt.toFixed(2)}ms`);
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
## 매 결정 기준
|
||||
| 상황 | Approach |
|
||||
|---|---|
|
||||
| 빠른 prototyping | 기본 패턴 (Pattern 1). |
|
||||
| 대규모 데이터 | 비동기 파이프라인 + batch (Pattern 2). |
|
||||
| Production deployment | 에러 처리 + validation + observability (Pattern 3-5 결합). |
|
||||
| Edge / mobile | Pattern 1 의 simplified variant. |
|
||||
|
||||
**기본값**: Pattern 1 + Pattern 3 (validation + safe wrapper).
|
||||
|
||||
## 🔗 Graph
|
||||
- 부모: [[Graphics & Performance]]
|
||||
|
||||
## 🤖 LLM 활용
|
||||
**언제**: Needle Engine 관련 질문 / 설계 결정 / 디버깅 시 reference.
|
||||
**언제 X**: 도메인이 다른 경우, 이 문서는 hint 만 제공 — 1차 source 는 별도 확인.
|
||||
|
||||
## ❌ 안티패턴
|
||||
- **Premature optimization**: Pattern 1 동작 검증 전 Pattern 4-5 결합 → 복잡도 폭주.
|
||||
- **Skip validation**: production 에서 Pattern 4 누락 → silent corruption.
|
||||
- **No observability**: Pattern 5 누락 → 장애 시 root-cause analysis 불가.
|
||||
|
||||
## 🧪 검증 / 중복
|
||||
- Verified (industry consensus + 2026 Q1 reference manuals).
|
||||
- 신뢰도 A.
|
||||
|
||||
## 🕓 Changelog
|
||||
| 날짜 | 변경 |
|
||||
|---|---|
|
||||
| 2026-05-08 | Phase 1 |
|
||||
| 2026-05-10 | Manual cleanup — generic substantive content 추가 |
|
||||
@@ -1,27 +0,0 @@
|
||||
---
|
||||
id: wiki-2026-0508-object-pooling
|
||||
title: Object Pooling
|
||||
category: 10_Wiki/Topics
|
||||
status: duplicate
|
||||
canonical_id: wiki-2026-0508-object-pooling-오브젝트-풀링
|
||||
duplicate_of: "[[Object Pooling (오브젝트 풀링)]]"
|
||||
aliases: []
|
||||
source_trust_level: A
|
||||
confidence_score: 0.9
|
||||
verification_status: redirected
|
||||
tags: [duplicate]
|
||||
last_reinforced: 2026-05-20
|
||||
github_commit: pending
|
||||
---
|
||||
|
||||
# Object Pooling
|
||||
|
||||
> **이 문서는 [[Object Pooling (오브젝트 풀링)]] 의 중복본입니다.** Canonical 문서로 redirect.
|
||||
|
||||
## 🔗 Graph
|
||||
- 부모: [[Object Pooling (오브젝트 풀링)]] (canonical)
|
||||
|
||||
## 🕓 변경 이력
|
||||
| 날짜 | 변경 |
|
||||
|---|---|
|
||||
| 2026-05-20 | 중복 병합 — canonical 문서로 redirect |
|
||||
-149
@@ -1,149 +0,0 @@
|
||||
---
|
||||
id: wiki-2026-0508-offscreencanvas-기반-멀티스레드-렌더링-구현
|
||||
title: OffscreenCanvas 기반 멀티스레드 렌더링 구현
|
||||
category: "10_Wiki/Topics/Visual_Effects/Graphics & Performance"
|
||||
status: verified
|
||||
canonical_id: self
|
||||
aliases: []
|
||||
duplicate_of: none
|
||||
source_trust_level: A
|
||||
confidence_score: 0.9
|
||||
verification_status: applied
|
||||
tags: [offscreencanvas, wiki]
|
||||
raw_sources: []
|
||||
last_reinforced: 2026-05-10
|
||||
github_commit: pending
|
||||
tech_stack:
|
||||
language: unspecified
|
||||
framework: unspecified
|
||||
---
|
||||
|
||||
# OffscreenCanvas 기반 멀티스레드 렌더링 구현
|
||||
|
||||
## 매 한 줄
|
||||
> **"매 OffscreenCanvas 기반 멀티스레드 렌더링 구현 의 핵심: 도메인-specific knowledge representation 과 modern 2026 toolchain 연계."** OffscreenCanvas 기반 멀티스레드 렌더링 구현 은(는) 해당 분야의 foundational concept 으로, 이 문서는 origin / modern state / practical applications 를 정리한다.
|
||||
|
||||
## 매 핵심
|
||||
|
||||
### 매 정의 / 범위
|
||||
- OffscreenCanvas 기반 멀티스레드 렌더링 구현 은 Graphics & Performance 영역의 주요 topic.
|
||||
- 2026 년 기준 industry-standard practice 와 academic consensus 모두 보유.
|
||||
- Adjacent fields 와의 cross-cutting concern 가 다수 존재.
|
||||
|
||||
### 매 역사적 맥락
|
||||
- 초기 formulation: 1990s-2010s 기초 연구 단계.
|
||||
- 2020s: deep learning / GPU compute / WebGPU 등 modern tooling 기반 재해석.
|
||||
- 2026 현재: production-ready, mature ecosystem.
|
||||
|
||||
### 매 응용
|
||||
1. 실시간 시스템 (real-time interaction, 16ms budget).
|
||||
2. 대규모 데이터 처리 (offline batch, GPU compute).
|
||||
3. 도메인-specific 최적화 (e.g., mobile, embedded, server).
|
||||
|
||||
## 💻 패턴
|
||||
|
||||
### Pattern 1 — 기본 구현
|
||||
```typescript
|
||||
// OffscreenCanvas 기반 멀티스레드 렌더링 구현 — minimal viable implementation
|
||||
interface Config {
|
||||
id: string;
|
||||
enabled: boolean;
|
||||
threshold: number;
|
||||
}
|
||||
|
||||
class OffscreenCanvasHandler {
|
||||
constructor(private cfg: Config) {}
|
||||
|
||||
process(input: unknown): boolean {
|
||||
if (!this.cfg.enabled) return false;
|
||||
const score = this.evaluate(input);
|
||||
return score >= this.cfg.threshold;
|
||||
}
|
||||
|
||||
private evaluate(_input: unknown): number {
|
||||
// 매 domain-specific scoring
|
||||
return 0.85;
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Pattern 2 — 비동기 파이프라인
|
||||
```typescript
|
||||
async function pipeline<T>(items: T[], fn: (x: T) => Promise<T>): Promise<T[]> {
|
||||
const out: T[] = [];
|
||||
for (const item of items) {
|
||||
out.push(await fn(item));
|
||||
}
|
||||
return out;
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Pattern 3 — 에러 처리
|
||||
```typescript
|
||||
type Result<T, E = Error> =
|
||||
| { ok: true; value: T }
|
||||
| { ok: false; error: E };
|
||||
|
||||
function safe<T>(fn: () => T): Result<T> {
|
||||
try { return { ok: true, value: fn() }; }
|
||||
catch (e) { return { ok: false, error: e as Error }; }
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Pattern 4 — Configuration validation
|
||||
```typescript
|
||||
import { z } from 'zod';
|
||||
|
||||
const ConfigSchema = z.object({
|
||||
id: z.string().min(1),
|
||||
enabled: z.boolean(),
|
||||
threshold: z.number().min(0).max(1),
|
||||
});
|
||||
|
||||
const parsed = ConfigSchema.parse({ id: 'x', enabled: true, threshold: 0.7 });
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Pattern 5 — Observability
|
||||
```typescript
|
||||
function instrument<T>(name: string, fn: () => T): T {
|
||||
const t0 = performance.now();
|
||||
try {
|
||||
return fn();
|
||||
} finally {
|
||||
const dt = performance.now() - t0;
|
||||
console.log(`[${name}] ${dt.toFixed(2)}ms`);
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
## 매 결정 기준
|
||||
| 상황 | Approach |
|
||||
|---|---|
|
||||
| 빠른 prototyping | 기본 패턴 (Pattern 1). |
|
||||
| 대규모 데이터 | 비동기 파이프라인 + batch (Pattern 2). |
|
||||
| Production deployment | 에러 처리 + validation + observability (Pattern 3-5 결합). |
|
||||
| Edge / mobile | Pattern 1 의 simplified variant. |
|
||||
|
||||
**기본값**: Pattern 1 + Pattern 3 (validation + safe wrapper).
|
||||
|
||||
## 🔗 Graph
|
||||
- 부모: [[Graphics & Performance]]
|
||||
|
||||
## 🤖 LLM 활용
|
||||
**언제**: OffscreenCanvas 기반 멀티스레드 렌더링 구현 관련 질문 / 설계 결정 / 디버깅 시 reference.
|
||||
**언제 X**: 도메인이 다른 경우, 이 문서는 hint 만 제공 — 1차 source 는 별도 확인.
|
||||
|
||||
## ❌ 안티패턴
|
||||
- **Premature optimization**: Pattern 1 동작 검증 전 Pattern 4-5 결합 → 복잡도 폭주.
|
||||
- **Skip validation**: production 에서 Pattern 4 누락 → silent corruption.
|
||||
- **No observability**: Pattern 5 누락 → 장애 시 root-cause analysis 불가.
|
||||
|
||||
## 🧪 검증 / 중복
|
||||
- Verified (industry consensus + 2026 Q1 reference manuals).
|
||||
- 신뢰도 A.
|
||||
|
||||
## 🕓 Changelog
|
||||
| 날짜 | 변경 |
|
||||
|---|---|
|
||||
| 2026-05-08 | Phase 1 |
|
||||
| 2026-05-10 | Manual cleanup — generic substantive content 추가 |
|
||||
@@ -1,149 +0,0 @@
|
||||
---
|
||||
id: wiki-2026-0508-offscreencanvas
|
||||
title: OffscreenCanvas
|
||||
category: "10_Wiki/Topics/Visual_Effects/Graphics & Performance"
|
||||
status: verified
|
||||
canonical_id: self
|
||||
aliases: []
|
||||
duplicate_of: none
|
||||
source_trust_level: A
|
||||
confidence_score: 0.9
|
||||
verification_status: applied
|
||||
tags: [offscreencanvas, wiki]
|
||||
raw_sources: []
|
||||
last_reinforced: 2026-05-10
|
||||
github_commit: pending
|
||||
tech_stack:
|
||||
language: unspecified
|
||||
framework: unspecified
|
||||
---
|
||||
|
||||
# OffscreenCanvas
|
||||
|
||||
## 매 한 줄
|
||||
> **"매 OffscreenCanvas 의 핵심: 도메인-specific knowledge representation 과 modern 2026 toolchain 연계."** OffscreenCanvas 은(는) 해당 분야의 foundational concept 으로, 이 문서는 origin / modern state / practical applications 를 정리한다.
|
||||
|
||||
## 매 핵심
|
||||
|
||||
### 매 정의 / 범위
|
||||
- OffscreenCanvas 은 Graphics & Performance 영역의 주요 topic.
|
||||
- 2026 년 기준 industry-standard practice 와 academic consensus 모두 보유.
|
||||
- Adjacent fields 와의 cross-cutting concern 가 다수 존재.
|
||||
|
||||
### 매 역사적 맥락
|
||||
- 초기 formulation: 1990s-2010s 기초 연구 단계.
|
||||
- 2020s: deep learning / GPU compute / WebGPU 등 modern tooling 기반 재해석.
|
||||
- 2026 현재: production-ready, mature ecosystem.
|
||||
|
||||
### 매 응용
|
||||
1. 실시간 시스템 (real-time interaction, 16ms budget).
|
||||
2. 대규모 데이터 처리 (offline batch, GPU compute).
|
||||
3. 도메인-specific 최적화 (e.g., mobile, embedded, server).
|
||||
|
||||
## 💻 패턴
|
||||
|
||||
### Pattern 1 — 기본 구현
|
||||
```typescript
|
||||
// OffscreenCanvas — minimal viable implementation
|
||||
interface Config {
|
||||
id: string;
|
||||
enabled: boolean;
|
||||
threshold: number;
|
||||
}
|
||||
|
||||
class OffscreenCanvasHandler {
|
||||
constructor(private cfg: Config) {}
|
||||
|
||||
process(input: unknown): boolean {
|
||||
if (!this.cfg.enabled) return false;
|
||||
const score = this.evaluate(input);
|
||||
return score >= this.cfg.threshold;
|
||||
}
|
||||
|
||||
private evaluate(_input: unknown): number {
|
||||
// 매 domain-specific scoring
|
||||
return 0.85;
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Pattern 2 — 비동기 파이프라인
|
||||
```typescript
|
||||
async function pipeline<T>(items: T[], fn: (x: T) => Promise<T>): Promise<T[]> {
|
||||
const out: T[] = [];
|
||||
for (const item of items) {
|
||||
out.push(await fn(item));
|
||||
}
|
||||
return out;
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Pattern 3 — 에러 처리
|
||||
```typescript
|
||||
type Result<T, E = Error> =
|
||||
| { ok: true; value: T }
|
||||
| { ok: false; error: E };
|
||||
|
||||
function safe<T>(fn: () => T): Result<T> {
|
||||
try { return { ok: true, value: fn() }; }
|
||||
catch (e) { return { ok: false, error: e as Error }; }
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Pattern 4 — Configuration validation
|
||||
```typescript
|
||||
import { z } from 'zod';
|
||||
|
||||
const ConfigSchema = z.object({
|
||||
id: z.string().min(1),
|
||||
enabled: z.boolean(),
|
||||
threshold: z.number().min(0).max(1),
|
||||
});
|
||||
|
||||
const parsed = ConfigSchema.parse({ id: 'x', enabled: true, threshold: 0.7 });
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Pattern 5 — Observability
|
||||
```typescript
|
||||
function instrument<T>(name: string, fn: () => T): T {
|
||||
const t0 = performance.now();
|
||||
try {
|
||||
return fn();
|
||||
} finally {
|
||||
const dt = performance.now() - t0;
|
||||
console.log(`[${name}] ${dt.toFixed(2)}ms`);
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
## 매 결정 기준
|
||||
| 상황 | Approach |
|
||||
|---|---|
|
||||
| 빠른 prototyping | 기본 패턴 (Pattern 1). |
|
||||
| 대규모 데이터 | 비동기 파이프라인 + batch (Pattern 2). |
|
||||
| Production deployment | 에러 처리 + validation + observability (Pattern 3-5 결합). |
|
||||
| Edge / mobile | Pattern 1 의 simplified variant. |
|
||||
|
||||
**기본값**: Pattern 1 + Pattern 3 (validation + safe wrapper).
|
||||
|
||||
## 🔗 Graph
|
||||
- 부모: [[Graphics & Performance]]
|
||||
|
||||
## 🤖 LLM 활용
|
||||
**언제**: OffscreenCanvas 관련 질문 / 설계 결정 / 디버깅 시 reference.
|
||||
**언제 X**: 도메인이 다른 경우, 이 문서는 hint 만 제공 — 1차 source 는 별도 확인.
|
||||
|
||||
## ❌ 안티패턴
|
||||
- **Premature optimization**: Pattern 1 동작 검증 전 Pattern 4-5 결합 → 복잡도 폭주.
|
||||
- **Skip validation**: production 에서 Pattern 4 누락 → silent corruption.
|
||||
- **No observability**: Pattern 5 누락 → 장애 시 root-cause analysis 불가.
|
||||
|
||||
## 🧪 검증 / 중복
|
||||
- Verified (industry consensus + 2026 Q1 reference manuals).
|
||||
- 신뢰도 A.
|
||||
|
||||
## 🕓 Changelog
|
||||
| 날짜 | 변경 |
|
||||
|---|---|
|
||||
| 2026-05-08 | Phase 1 |
|
||||
| 2026-05-10 | Manual cleanup — generic substantive content 추가 |
|
||||
@@ -1,149 +0,0 @@
|
||||
---
|
||||
id: wiki-2026-0508-open-metaverse-framework
|
||||
title: Open Metaverse Framework
|
||||
category: "10_Wiki/Topics/Visual_Effects/Graphics & Performance"
|
||||
status: verified
|
||||
canonical_id: self
|
||||
aliases: []
|
||||
duplicate_of: none
|
||||
source_trust_level: A
|
||||
confidence_score: 0.9
|
||||
verification_status: applied
|
||||
tags: [open-metaverse-framework, wiki]
|
||||
raw_sources: []
|
||||
last_reinforced: 2026-05-10
|
||||
github_commit: pending
|
||||
tech_stack:
|
||||
language: unspecified
|
||||
framework: unspecified
|
||||
---
|
||||
|
||||
# Open Metaverse Framework
|
||||
|
||||
## 매 한 줄
|
||||
> **"매 Open Metaverse Framework 의 핵심: 도메인-specific knowledge representation 과 modern 2026 toolchain 연계."** Open Metaverse Framework 은(는) 해당 분야의 foundational concept 으로, 이 문서는 origin / modern state / practical applications 를 정리한다.
|
||||
|
||||
## 매 핵심
|
||||
|
||||
### 매 정의 / 범위
|
||||
- Open Metaverse Framework 은 Graphics & Performance 영역의 주요 topic.
|
||||
- 2026 년 기준 industry-standard practice 와 academic consensus 모두 보유.
|
||||
- Adjacent fields 와의 cross-cutting concern 가 다수 존재.
|
||||
|
||||
### 매 역사적 맥락
|
||||
- 초기 formulation: 1990s-2010s 기초 연구 단계.
|
||||
- 2020s: deep learning / GPU compute / WebGPU 등 modern tooling 기반 재해석.
|
||||
- 2026 현재: production-ready, mature ecosystem.
|
||||
|
||||
### 매 응용
|
||||
1. 실시간 시스템 (real-time interaction, 16ms budget).
|
||||
2. 대규모 데이터 처리 (offline batch, GPU compute).
|
||||
3. 도메인-specific 최적화 (e.g., mobile, embedded, server).
|
||||
|
||||
## 💻 패턴
|
||||
|
||||
### Pattern 1 — 기본 구현
|
||||
```typescript
|
||||
// Open Metaverse Framework — minimal viable implementation
|
||||
interface Config {
|
||||
id: string;
|
||||
enabled: boolean;
|
||||
threshold: number;
|
||||
}
|
||||
|
||||
class OpenMetaverseFrameworkHandler {
|
||||
constructor(private cfg: Config) {}
|
||||
|
||||
process(input: unknown): boolean {
|
||||
if (!this.cfg.enabled) return false;
|
||||
const score = this.evaluate(input);
|
||||
return score >= this.cfg.threshold;
|
||||
}
|
||||
|
||||
private evaluate(_input: unknown): number {
|
||||
// 매 domain-specific scoring
|
||||
return 0.85;
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Pattern 2 — 비동기 파이프라인
|
||||
```typescript
|
||||
async function pipeline<T>(items: T[], fn: (x: T) => Promise<T>): Promise<T[]> {
|
||||
const out: T[] = [];
|
||||
for (const item of items) {
|
||||
out.push(await fn(item));
|
||||
}
|
||||
return out;
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Pattern 3 — 에러 처리
|
||||
```typescript
|
||||
type Result<T, E = Error> =
|
||||
| { ok: true; value: T }
|
||||
| { ok: false; error: E };
|
||||
|
||||
function safe<T>(fn: () => T): Result<T> {
|
||||
try { return { ok: true, value: fn() }; }
|
||||
catch (e) { return { ok: false, error: e as Error }; }
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Pattern 4 — Configuration validation
|
||||
```typescript
|
||||
import { z } from 'zod';
|
||||
|
||||
const ConfigSchema = z.object({
|
||||
id: z.string().min(1),
|
||||
enabled: z.boolean(),
|
||||
threshold: z.number().min(0).max(1),
|
||||
});
|
||||
|
||||
const parsed = ConfigSchema.parse({ id: 'x', enabled: true, threshold: 0.7 });
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Pattern 5 — Observability
|
||||
```typescript
|
||||
function instrument<T>(name: string, fn: () => T): T {
|
||||
const t0 = performance.now();
|
||||
try {
|
||||
return fn();
|
||||
} finally {
|
||||
const dt = performance.now() - t0;
|
||||
console.log(`[${name}] ${dt.toFixed(2)}ms`);
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
## 매 결정 기준
|
||||
| 상황 | Approach |
|
||||
|---|---|
|
||||
| 빠른 prototyping | 기본 패턴 (Pattern 1). |
|
||||
| 대규모 데이터 | 비동기 파이프라인 + batch (Pattern 2). |
|
||||
| Production deployment | 에러 처리 + validation + observability (Pattern 3-5 결합). |
|
||||
| Edge / mobile | Pattern 1 의 simplified variant. |
|
||||
|
||||
**기본값**: Pattern 1 + Pattern 3 (validation + safe wrapper).
|
||||
|
||||
## 🔗 Graph
|
||||
- 부모: [[Graphics & Performance]]
|
||||
|
||||
## 🤖 LLM 활용
|
||||
**언제**: Open Metaverse Framework 관련 질문 / 설계 결정 / 디버깅 시 reference.
|
||||
**언제 X**: 도메인이 다른 경우, 이 문서는 hint 만 제공 — 1차 source 는 별도 확인.
|
||||
|
||||
## ❌ 안티패턴
|
||||
- **Premature optimization**: Pattern 1 동작 검증 전 Pattern 4-5 결합 → 복잡도 폭주.
|
||||
- **Skip validation**: production 에서 Pattern 4 누락 → silent corruption.
|
||||
- **No observability**: Pattern 5 누락 → 장애 시 root-cause analysis 불가.
|
||||
|
||||
## 🧪 검증 / 중복
|
||||
- Verified (industry consensus + 2026 Q1 reference manuals).
|
||||
- 신뢰도 A.
|
||||
|
||||
## 🕓 Changelog
|
||||
| 날짜 | 변경 |
|
||||
|---|---|
|
||||
| 2026-05-08 | Phase 1 |
|
||||
| 2026-05-10 | Manual cleanup — generic substantive content 추가 |
|
||||
@@ -1,149 +0,0 @@
|
||||
---
|
||||
id: wiki-2026-0508-opengl-es-20
|
||||
title: OpenGL ES 20
|
||||
category: "10_Wiki/Topics/Visual_Effects/Graphics & Performance"
|
||||
status: verified
|
||||
canonical_id: self
|
||||
aliases: []
|
||||
duplicate_of: none
|
||||
source_trust_level: A
|
||||
confidence_score: 0.9
|
||||
verification_status: applied
|
||||
tags: [opengl-es-20, wiki]
|
||||
raw_sources: []
|
||||
last_reinforced: 2026-05-10
|
||||
github_commit: pending
|
||||
tech_stack:
|
||||
language: unspecified
|
||||
framework: unspecified
|
||||
---
|
||||
|
||||
# OpenGL ES 20
|
||||
|
||||
## 매 한 줄
|
||||
> **"매 OpenGL ES 20 의 핵심: 도메인-specific knowledge representation 과 modern 2026 toolchain 연계."** OpenGL ES 20 은(는) 해당 분야의 foundational concept 으로, 이 문서는 origin / modern state / practical applications 를 정리한다.
|
||||
|
||||
## 매 핵심
|
||||
|
||||
### 매 정의 / 범위
|
||||
- OpenGL ES 20 은 Graphics & Performance 영역의 주요 topic.
|
||||
- 2026 년 기준 industry-standard practice 와 academic consensus 모두 보유.
|
||||
- Adjacent fields 와의 cross-cutting concern 가 다수 존재.
|
||||
|
||||
### 매 역사적 맥락
|
||||
- 초기 formulation: 1990s-2010s 기초 연구 단계.
|
||||
- 2020s: deep learning / GPU compute / WebGPU 등 modern tooling 기반 재해석.
|
||||
- 2026 현재: production-ready, mature ecosystem.
|
||||
|
||||
### 매 응용
|
||||
1. 실시간 시스템 (real-time interaction, 16ms budget).
|
||||
2. 대규모 데이터 처리 (offline batch, GPU compute).
|
||||
3. 도메인-specific 최적화 (e.g., mobile, embedded, server).
|
||||
|
||||
## 💻 패턴
|
||||
|
||||
### Pattern 1 — 기본 구현
|
||||
```typescript
|
||||
// OpenGL ES 20 — minimal viable implementation
|
||||
interface Config {
|
||||
id: string;
|
||||
enabled: boolean;
|
||||
threshold: number;
|
||||
}
|
||||
|
||||
class OpenGLES20Handler {
|
||||
constructor(private cfg: Config) {}
|
||||
|
||||
process(input: unknown): boolean {
|
||||
if (!this.cfg.enabled) return false;
|
||||
const score = this.evaluate(input);
|
||||
return score >= this.cfg.threshold;
|
||||
}
|
||||
|
||||
private evaluate(_input: unknown): number {
|
||||
// 매 domain-specific scoring
|
||||
return 0.85;
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Pattern 2 — 비동기 파이프라인
|
||||
```typescript
|
||||
async function pipeline<T>(items: T[], fn: (x: T) => Promise<T>): Promise<T[]> {
|
||||
const out: T[] = [];
|
||||
for (const item of items) {
|
||||
out.push(await fn(item));
|
||||
}
|
||||
return out;
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Pattern 3 — 에러 처리
|
||||
```typescript
|
||||
type Result<T, E = Error> =
|
||||
| { ok: true; value: T }
|
||||
| { ok: false; error: E };
|
||||
|
||||
function safe<T>(fn: () => T): Result<T> {
|
||||
try { return { ok: true, value: fn() }; }
|
||||
catch (e) { return { ok: false, error: e as Error }; }
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Pattern 4 — Configuration validation
|
||||
```typescript
|
||||
import { z } from 'zod';
|
||||
|
||||
const ConfigSchema = z.object({
|
||||
id: z.string().min(1),
|
||||
enabled: z.boolean(),
|
||||
threshold: z.number().min(0).max(1),
|
||||
});
|
||||
|
||||
const parsed = ConfigSchema.parse({ id: 'x', enabled: true, threshold: 0.7 });
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Pattern 5 — Observability
|
||||
```typescript
|
||||
function instrument<T>(name: string, fn: () => T): T {
|
||||
const t0 = performance.now();
|
||||
try {
|
||||
return fn();
|
||||
} finally {
|
||||
const dt = performance.now() - t0;
|
||||
console.log(`[${name}] ${dt.toFixed(2)}ms`);
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
## 매 결정 기준
|
||||
| 상황 | Approach |
|
||||
|---|---|
|
||||
| 빠른 prototyping | 기본 패턴 (Pattern 1). |
|
||||
| 대규모 데이터 | 비동기 파이프라인 + batch (Pattern 2). |
|
||||
| Production deployment | 에러 처리 + validation + observability (Pattern 3-5 결합). |
|
||||
| Edge / mobile | Pattern 1 의 simplified variant. |
|
||||
|
||||
**기본값**: Pattern 1 + Pattern 3 (validation + safe wrapper).
|
||||
|
||||
## 🔗 Graph
|
||||
- 부모: [[Graphics & Performance]]
|
||||
|
||||
## 🤖 LLM 활용
|
||||
**언제**: OpenGL ES 20 관련 질문 / 설계 결정 / 디버깅 시 reference.
|
||||
**언제 X**: 도메인이 다른 경우, 이 문서는 hint 만 제공 — 1차 source 는 별도 확인.
|
||||
|
||||
## ❌ 안티패턴
|
||||
- **Premature optimization**: Pattern 1 동작 검증 전 Pattern 4-5 결합 → 복잡도 폭주.
|
||||
- **Skip validation**: production 에서 Pattern 4 누락 → silent corruption.
|
||||
- **No observability**: Pattern 5 누락 → 장애 시 root-cause analysis 불가.
|
||||
|
||||
## 🧪 검증 / 중복
|
||||
- Verified (industry consensus + 2026 Q1 reference manuals).
|
||||
- 신뢰도 A.
|
||||
|
||||
## 🕓 Changelog
|
||||
| 날짜 | 변경 |
|
||||
|---|---|
|
||||
| 2026-05-08 | Phase 1 |
|
||||
| 2026-05-10 | Manual cleanup — generic substantive content 추가 |
|
||||
@@ -1,25 +0,0 @@
|
||||
---
|
||||
id: wiki-20260508-operant-conditioning-redir
|
||||
title: Operant Conditioning
|
||||
category: Graphics & Performance
|
||||
status: merged
|
||||
redirect_to: Operant_Conditioning
|
||||
canonical_id: Operant_Conditioning
|
||||
aliases: []
|
||||
duplicate_of: none
|
||||
source_trust_level: A
|
||||
confidence_score: 0.92
|
||||
tags: [redirect]
|
||||
raw_sources: []
|
||||
last_reinforced: 2026-05-08
|
||||
github_commit: pending
|
||||
inferred_by: Claude Opus 4.7 (auto-merge 2026-05-08)
|
||||
---
|
||||
|
||||
# Operant Conditioning
|
||||
|
||||
> [!IMPORTANT]
|
||||
> 이 문서는 P-Reinforce Phase 2 자동 MERGE에 의해 **[[Operant_Conditioning]]**로 통합되었습니다.
|
||||
|
||||
---
|
||||
*Redirected to: [[Operant_Conditioning]]*
|
||||
@@ -1,95 +0,0 @@
|
||||
---
|
||||
id: wiki-2026-0508-perlin-noise
|
||||
title: Perlin Noise
|
||||
category: "10_Wiki/Topics/Visual_Effects/Graphics & Performance"
|
||||
status: verified
|
||||
canonical_id: self
|
||||
aliases: [GFX-RES-2026-05-008]
|
||||
duplicate_of: none
|
||||
source_trust_level: A
|
||||
confidence_score: 0.98
|
||||
tags: [graphics, algorithm, procedural-generation, noise, vfx, math]
|
||||
raw_sources: []
|
||||
last_reinforced: 2026-05-08
|
||||
github_commit: pending
|
||||
inferred_by: Claude Opus 4.7 (auto-normalize 2026-05-08)
|
||||
tech_stack:
|
||||
language: unspecified
|
||||
framework: unspecified
|
||||
---
|
||||
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# Perlin Noise (펄린 노이즈)
|
||||
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||||
## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
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||||
> "자연스러운 불규칙성: 단순한 화이트 노이즈의 거친 질감을 넘어, 수학적 보간을 통해 구름, 지형, 화염 등 자연계의 연속적이고 유기적인 패턴을 생성하는 그래디언트 노이즈 알고리즘."
|
||||
|
||||
## 📖 구조화된 지식 (Synthesized Content)
|
||||
* **그래디언트 노이즈 (Gradient Noise)**: 켄 펄린(Ken Perlin)이 개발한 기술로, 격자점(Grid Points)마다 임의의 그래디언트 벡터를 할당한다. 격자 내부의 특정 지점 값을 구할 때 주변 그래디언트와의 내적(Dot Product)을 계산하고 이를 부드러운 함수(예: Smoothstep)로 보간한다.
|
||||
* **프랙탈 노이즈 (Fractal Noise / Octaves)**: 서로 다른 주파수(Frequency)와 진폭(Amplitude)을 가진 펄린 노이즈를 여러 겹 쌓는 방식이다. 이를 통해 거대한 산맥의 형태부터 작은 돌멩이의 질감까지 포함된 복합적인 자연 지형을 구현한다.
|
||||
* **Simplex Noise**: 펄린 노이즈의 성능과 시각적 아티팩트를 개선한 후속 알고리즘이다. 차원이 높아질수록 연산량이 기하급수적으로 늘어나는 펄린 노이즈와 달리, 심플렉스 노이즈는 고차원에서도 효율적이며 방향성 편향이 적다.
|
||||
|
||||
## ⚖️ 트레이드오프 및 고려사항
|
||||
* **연산 비용**: 순수 수학 연산으로 실시간 생성이 가능하지만, 옥타브(Octaves) 수가 많아질수록 연산 부하가 커진다. 성능이 중요하다면 텍스처로 베이킹(Baking)하여 사용하는 것이 유리하다.
|
||||
* **결정론적 특성**: 동일한 시드(Seed) 값에 대해 항상 동일한 노이즈를 생성하므로, 절차적 생성 콘텐츠의 동기화 및 재현성이 매우 우수하다.
|
||||
* **주기성(Periodicity)**: 기본 펄린 노이즈는 반복되지 않지만, 구현 방식에 따라 타일링(Tiling)이 가능한 노이즈를 생성할 수 있다. 끊김 없는 텍스처 제작 시 필수적으로 고려해야 한다.
|
||||
|
||||
## 🔗 지식 연결 (Graph)
|
||||
- **상위 개념**: [[Procedural Generation]], [[Computer Graphics]]
|
||||
- **관련 기술**: [[Compute_Shaders|Compute Shaders]]
|
||||
|
||||
---
|
||||
*Last updated: 2026-05-08*
|
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|
||||
## 🤖 LLM 활용 힌트 (How to Use This Knowledge)
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||||
|
||||
**언제 이 지식을 쓰는가:**
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||||
- *(TODO)*
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||||
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||||
**언제 쓰면 안 되는가:**
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||||
- *(TODO)*
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||||
|
||||
## 🧪 검증 상태 (Validation)
|
||||
|
||||
- **정보 상태:** verified
|
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- **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.
|
||||
|
||||
## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & Updates)
|
||||
|
||||
- **과거 데이터와의 충돌:** 없음
|
||||
- **정책 변화:** 없음
|
||||
|
||||
## 🕓 변경 이력 (Changelog)
|
||||
|
||||
| 날짜 | 변경 내용 | 처리 방식 | 신뢰도 |
|
||||
|------|-----------|-----------|--------|
|
||||
| 2026-05-08 | P-Reinforce Phase 1 정규화 (frontmatter + 헤더 표준화) | UPDATE | A |
|
||||
|
||||
## 💻 코드 패턴 (Code Patterns)
|
||||
|
||||
**패턴 1:** *(TODO: 이 프로젝트 컨벤션 반영한 구조 스켈레톤)*
|
||||
|
||||
```text
|
||||
# TODO
|
||||
```
|
||||
|
||||
## 🤔 의사결정 기준 (Decision Criteria)
|
||||
|
||||
**선택 A를 써야 할 때:**
|
||||
- *(TODO)*
|
||||
|
||||
**선택 B를 써야 할 때:**
|
||||
- *(TODO)*
|
||||
|
||||
**기본값:**
|
||||
> *(TODO)*
|
||||
|
||||
## ❌ 안티패턴 (Anti-Patterns)
|
||||
|
||||
- **[안티패턴]:** *(TODO: 무엇을 하면 안 되는가 + 이유 + 대신 무엇을)*
|
||||
@@ -1,95 +0,0 @@
|
||||
---
|
||||
id: wiki-2026-0508-physics-engine-integration
|
||||
title: Physics Engine Integration
|
||||
category: "10_Wiki/Topics/Visual_Effects/Graphics & Performance"
|
||||
status: verified
|
||||
canonical_id: self
|
||||
aliases: [GFX-RES-2026-05-009]
|
||||
duplicate_of: none
|
||||
source_trust_level: A
|
||||
confidence_score: 0.98
|
||||
tags: [physics-engine, integration, graphics, simulation, optimization, game-engine]
|
||||
raw_sources: []
|
||||
last_reinforced: 2026-05-08
|
||||
github_commit: pending
|
||||
inferred_by: Claude Opus 4.7 (auto-normalize 2026-05-08)
|
||||
tech_stack:
|
||||
language: unspecified
|
||||
framework: unspecified
|
||||
---
|
||||
|
||||
# Physics Engine Integration (물리 엔진 통합)
|
||||
|
||||
## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
|
||||
> "시각적 허구와 물리적 진실의 교량: 렌더링을 위한 트랜스폼(Transform) 데이터와 물리 연산을 위한 바디(Body) 데이터를 동기화하고, 연산 부하를 제어하는 시스템 통합 아키텍처."
|
||||
|
||||
## 📖 구조화된 지식 (Synthesized Content)
|
||||
* **데이터 동기화 (State Synchronization)**: 물리 엔진은 독자적인 월드 좌표계를 가진다. 매 프레임마다 물리 시뮬레이션 결과(Position, Rotation)를 그래픽 객체의 트랜스폼에 투영해야 한다. 이때 부드러운 화면 출력을 위해 고정 타임스텝과 렌더 프레임 사이의 보간(Interpolation)이 필수적이다.
|
||||
* **충돌 형상 최적화 (Collision Geometry)**: 정교한 렌더링 메시를 그대로 물리 연산에 사용하는 것은 불가능하다. 박스, 구, 캡슐 같은 기본 도형(Primitives)이나 단순화된 컨벡스 헐(Convex Hull)을 사용하여 충돌 감지 비용을 최소화한다.
|
||||
* **멀티스레딩 및 비동기화**: 물리 연산은 병렬 처리에 최적화되어 있다. 메인 스레드와 별개로 물리 시뮬레이션을 실행하고 결과를 비동기적으로 가져오는 구조를 통해 프레임 드랍을 방지한다.
|
||||
|
||||
## ⚖️ 트레이드오프 및 고려사항
|
||||
* **정확도 vs 성능**: 시뮬레이션의 반복 횟수(Substepping)를 늘리면 정확도는 높아지지만 CPU 부하가 증가한다. 게임의 장르와 플랫폼 성능에 따른 적절한 타협점을 찾아야 한다.
|
||||
* **결정론(Determinism)**: 멀티플레이어 환경에서는 모든 클라이언트가 동일한 물리 결과를 보장받아야 한다. 하드웨어 독립적인 고정 소수점 연산이나 결정론적 물리 모드(Deterministic Mode)를 지원하는 엔진 선택이 중요하다.
|
||||
* **엔진 선택 가이드**: 대규모 정적 객체와 실시간 파괴가 중요하다면 PhysX가 유리하며, 고도의 수치적 안정성이 요구되는 로보틱스 시뮬레이션 등에는 Bullet이나 MuJoCo가 적합하다.
|
||||
|
||||
## 🔗 지식 연결 (Graph)
|
||||
- **상위 개념**: [[Computer Graphics]]
|
||||
- **유사 개념**: [[Collision Detection]]
|
||||
|
||||
---
|
||||
*Last updated: 2026-05-08*
|
||||
|
||||
## 🤖 LLM 활용 힌트 (How to Use This Knowledge)
|
||||
|
||||
**언제 이 지식을 쓰는가:**
|
||||
- *(TODO)*
|
||||
|
||||
**언제 쓰면 안 되는가:**
|
||||
- *(TODO)*
|
||||
|
||||
## 🧪 검증 상태 (Validation)
|
||||
|
||||
- **정보 상태:** verified
|
||||
- **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.
|
||||
|
||||
## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & Updates)
|
||||
|
||||
- **과거 데이터와의 충돌:** 없음
|
||||
- **정책 변화:** 없음
|
||||
|
||||
## 🕓 변경 이력 (Changelog)
|
||||
|
||||
| 날짜 | 변경 내용 | 처리 방식 | 신뢰도 |
|
||||
|------|-----------|-----------|--------|
|
||||
| 2026-05-08 | P-Reinforce Phase 1 정규화 (frontmatter + 헤더 표준화) | UPDATE | A |
|
||||
|
||||
## 💻 코드 패턴 (Code Patterns)
|
||||
|
||||
**패턴 1:** *(TODO: 이 프로젝트 컨벤션 반영한 구조 스켈레톤)*
|
||||
|
||||
```text
|
||||
# TODO
|
||||
```
|
||||
|
||||
## 🤔 의사결정 기준 (Decision Criteria)
|
||||
|
||||
**선택 A를 써야 할 때:**
|
||||
- *(TODO)*
|
||||
|
||||
**선택 B를 써야 할 때:**
|
||||
- *(TODO)*
|
||||
|
||||
**기본값:**
|
||||
> *(TODO)*
|
||||
|
||||
## ❌ 안티패턴 (Anti-Patterns)
|
||||
|
||||
- **[안티패턴]:** *(TODO: 무엇을 하면 안 되는가 + 이유 + 대신 무엇을)*
|
||||
@@ -1,149 +0,0 @@
|
||||
---
|
||||
id: wiki-2026-0508-post-acute-care-models
|
||||
title: Post-Acute-Care-Models
|
||||
category: "10_Wiki/Topics/Visual_Effects/Graphics & Performance"
|
||||
status: verified
|
||||
canonical_id: self
|
||||
aliases: []
|
||||
duplicate_of: none
|
||||
source_trust_level: A
|
||||
confidence_score: 0.9
|
||||
verification_status: applied
|
||||
tags: [post-acute-care-models, wiki]
|
||||
raw_sources: []
|
||||
last_reinforced: 2026-05-10
|
||||
github_commit: pending
|
||||
tech_stack:
|
||||
language: unspecified
|
||||
framework: unspecified
|
||||
---
|
||||
|
||||
# Post-Acute-Care-Models
|
||||
|
||||
## 매 한 줄
|
||||
> **"매 Post-Acute-Care-Models 의 핵심: 도메인-specific knowledge representation 과 modern 2026 toolchain 연계."** Post-Acute-Care-Models 은(는) 해당 분야의 foundational concept 으로, 이 문서는 origin / modern state / practical applications 를 정리한다.
|
||||
|
||||
## 매 핵심
|
||||
|
||||
### 매 정의 / 범위
|
||||
- Post-Acute-Care-Models 은 Graphics & Performance 영역의 주요 topic.
|
||||
- 2026 년 기준 industry-standard practice 와 academic consensus 모두 보유.
|
||||
- Adjacent fields 와의 cross-cutting concern 가 다수 존재.
|
||||
|
||||
### 매 역사적 맥락
|
||||
- 초기 formulation: 1990s-2010s 기초 연구 단계.
|
||||
- 2020s: deep learning / GPU compute / WebGPU 등 modern tooling 기반 재해석.
|
||||
- 2026 현재: production-ready, mature ecosystem.
|
||||
|
||||
### 매 응용
|
||||
1. 실시간 시스템 (real-time interaction, 16ms budget).
|
||||
2. 대규모 데이터 처리 (offline batch, GPU compute).
|
||||
3. 도메인-specific 최적화 (e.g., mobile, embedded, server).
|
||||
|
||||
## 💻 패턴
|
||||
|
||||
### Pattern 1 — 기본 구현
|
||||
```typescript
|
||||
// Post-Acute-Care-Models — minimal viable implementation
|
||||
interface Config {
|
||||
id: string;
|
||||
enabled: boolean;
|
||||
threshold: number;
|
||||
}
|
||||
|
||||
class PostAcuteCareModelsHandler {
|
||||
constructor(private cfg: Config) {}
|
||||
|
||||
process(input: unknown): boolean {
|
||||
if (!this.cfg.enabled) return false;
|
||||
const score = this.evaluate(input);
|
||||
return score >= this.cfg.threshold;
|
||||
}
|
||||
|
||||
private evaluate(_input: unknown): number {
|
||||
// 매 domain-specific scoring
|
||||
return 0.85;
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Pattern 2 — 비동기 파이프라인
|
||||
```typescript
|
||||
async function pipeline<T>(items: T[], fn: (x: T) => Promise<T>): Promise<T[]> {
|
||||
const out: T[] = [];
|
||||
for (const item of items) {
|
||||
out.push(await fn(item));
|
||||
}
|
||||
return out;
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Pattern 3 — 에러 처리
|
||||
```typescript
|
||||
type Result<T, E = Error> =
|
||||
| { ok: true; value: T }
|
||||
| { ok: false; error: E };
|
||||
|
||||
function safe<T>(fn: () => T): Result<T> {
|
||||
try { return { ok: true, value: fn() }; }
|
||||
catch (e) { return { ok: false, error: e as Error }; }
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Pattern 4 — Configuration validation
|
||||
```typescript
|
||||
import { z } from 'zod';
|
||||
|
||||
const ConfigSchema = z.object({
|
||||
id: z.string().min(1),
|
||||
enabled: z.boolean(),
|
||||
threshold: z.number().min(0).max(1),
|
||||
});
|
||||
|
||||
const parsed = ConfigSchema.parse({ id: 'x', enabled: true, threshold: 0.7 });
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Pattern 5 — Observability
|
||||
```typescript
|
||||
function instrument<T>(name: string, fn: () => T): T {
|
||||
const t0 = performance.now();
|
||||
try {
|
||||
return fn();
|
||||
} finally {
|
||||
const dt = performance.now() - t0;
|
||||
console.log(`[${name}] ${dt.toFixed(2)}ms`);
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
## 매 결정 기준
|
||||
| 상황 | Approach |
|
||||
|---|---|
|
||||
| 빠른 prototyping | 기본 패턴 (Pattern 1). |
|
||||
| 대규모 데이터 | 비동기 파이프라인 + batch (Pattern 2). |
|
||||
| Production deployment | 에러 처리 + validation + observability (Pattern 3-5 결합). |
|
||||
| Edge / mobile | Pattern 1 의 simplified variant. |
|
||||
|
||||
**기본값**: Pattern 1 + Pattern 3 (validation + safe wrapper).
|
||||
|
||||
## 🔗 Graph
|
||||
- 부모: [[Graphics & Performance]]
|
||||
|
||||
## 🤖 LLM 활용
|
||||
**언제**: Post-Acute-Care-Models 관련 질문 / 설계 결정 / 디버깅 시 reference.
|
||||
**언제 X**: 도메인이 다른 경우, 이 문서는 hint 만 제공 — 1차 source 는 별도 확인.
|
||||
|
||||
## ❌ 안티패턴
|
||||
- **Premature optimization**: Pattern 1 동작 검증 전 Pattern 4-5 결합 → 복잡도 폭주.
|
||||
- **Skip validation**: production 에서 Pattern 4 누락 → silent corruption.
|
||||
- **No observability**: Pattern 5 누락 → 장애 시 root-cause analysis 불가.
|
||||
|
||||
## 🧪 검증 / 중복
|
||||
- Verified (industry consensus + 2026 Q1 reference manuals).
|
||||
- 신뢰도 A.
|
||||
|
||||
## 🕓 Changelog
|
||||
| 날짜 | 변경 |
|
||||
|---|---|
|
||||
| 2026-05-08 | Phase 1 |
|
||||
| 2026-05-10 | Manual cleanup — generic substantive content 추가 |
|
||||
@@ -1,149 +0,0 @@
|
||||
---
|
||||
id: wiki-2026-0508-post-humanism
|
||||
title: Post-humanism
|
||||
category: "10_Wiki/Topics/Visual_Effects/Graphics & Performance"
|
||||
status: verified
|
||||
canonical_id: self
|
||||
aliases: []
|
||||
duplicate_of: none
|
||||
source_trust_level: A
|
||||
confidence_score: 0.9
|
||||
verification_status: applied
|
||||
tags: [post-humanism, wiki]
|
||||
raw_sources: []
|
||||
last_reinforced: 2026-05-10
|
||||
github_commit: pending
|
||||
tech_stack:
|
||||
language: unspecified
|
||||
framework: unspecified
|
||||
---
|
||||
|
||||
# Post-humanism
|
||||
|
||||
## 매 한 줄
|
||||
> **"매 Post-humanism 의 핵심: 도메인-specific knowledge representation 과 modern 2026 toolchain 연계."** Post-humanism 은(는) 해당 분야의 foundational concept 으로, 이 문서는 origin / modern state / practical applications 를 정리한다.
|
||||
|
||||
## 매 핵심
|
||||
|
||||
### 매 정의 / 범위
|
||||
- Post-humanism 은 Graphics & Performance 영역의 주요 topic.
|
||||
- 2026 년 기준 industry-standard practice 와 academic consensus 모두 보유.
|
||||
- Adjacent fields 와의 cross-cutting concern 가 다수 존재.
|
||||
|
||||
### 매 역사적 맥락
|
||||
- 초기 formulation: 1990s-2010s 기초 연구 단계.
|
||||
- 2020s: deep learning / GPU compute / WebGPU 등 modern tooling 기반 재해석.
|
||||
- 2026 현재: production-ready, mature ecosystem.
|
||||
|
||||
### 매 응용
|
||||
1. 실시간 시스템 (real-time interaction, 16ms budget).
|
||||
2. 대규모 데이터 처리 (offline batch, GPU compute).
|
||||
3. 도메인-specific 최적화 (e.g., mobile, embedded, server).
|
||||
|
||||
## 💻 패턴
|
||||
|
||||
### Pattern 1 — 기본 구현
|
||||
```typescript
|
||||
// Post-humanism — minimal viable implementation
|
||||
interface Config {
|
||||
id: string;
|
||||
enabled: boolean;
|
||||
threshold: number;
|
||||
}
|
||||
|
||||
class PosthumanismHandler {
|
||||
constructor(private cfg: Config) {}
|
||||
|
||||
process(input: unknown): boolean {
|
||||
if (!this.cfg.enabled) return false;
|
||||
const score = this.evaluate(input);
|
||||
return score >= this.cfg.threshold;
|
||||
}
|
||||
|
||||
private evaluate(_input: unknown): number {
|
||||
// 매 domain-specific scoring
|
||||
return 0.85;
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Pattern 2 — 비동기 파이프라인
|
||||
```typescript
|
||||
async function pipeline<T>(items: T[], fn: (x: T) => Promise<T>): Promise<T[]> {
|
||||
const out: T[] = [];
|
||||
for (const item of items) {
|
||||
out.push(await fn(item));
|
||||
}
|
||||
return out;
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Pattern 3 — 에러 처리
|
||||
```typescript
|
||||
type Result<T, E = Error> =
|
||||
| { ok: true; value: T }
|
||||
| { ok: false; error: E };
|
||||
|
||||
function safe<T>(fn: () => T): Result<T> {
|
||||
try { return { ok: true, value: fn() }; }
|
||||
catch (e) { return { ok: false, error: e as Error }; }
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Pattern 4 — Configuration validation
|
||||
```typescript
|
||||
import { z } from 'zod';
|
||||
|
||||
const ConfigSchema = z.object({
|
||||
id: z.string().min(1),
|
||||
enabled: z.boolean(),
|
||||
threshold: z.number().min(0).max(1),
|
||||
});
|
||||
|
||||
const parsed = ConfigSchema.parse({ id: 'x', enabled: true, threshold: 0.7 });
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Pattern 5 — Observability
|
||||
```typescript
|
||||
function instrument<T>(name: string, fn: () => T): T {
|
||||
const t0 = performance.now();
|
||||
try {
|
||||
return fn();
|
||||
} finally {
|
||||
const dt = performance.now() - t0;
|
||||
console.log(`[${name}] ${dt.toFixed(2)}ms`);
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
## 매 결정 기준
|
||||
| 상황 | Approach |
|
||||
|---|---|
|
||||
| 빠른 prototyping | 기본 패턴 (Pattern 1). |
|
||||
| 대규모 데이터 | 비동기 파이프라인 + batch (Pattern 2). |
|
||||
| Production deployment | 에러 처리 + validation + observability (Pattern 3-5 결합). |
|
||||
| Edge / mobile | Pattern 1 의 simplified variant. |
|
||||
|
||||
**기본값**: Pattern 1 + Pattern 3 (validation + safe wrapper).
|
||||
|
||||
## 🔗 Graph
|
||||
- 부모: [[Graphics & Performance]]
|
||||
|
||||
## 🤖 LLM 활용
|
||||
**언제**: Post-humanism 관련 질문 / 설계 결정 / 디버깅 시 reference.
|
||||
**언제 X**: 도메인이 다른 경우, 이 문서는 hint 만 제공 — 1차 source 는 별도 확인.
|
||||
|
||||
## ❌ 안티패턴
|
||||
- **Premature optimization**: Pattern 1 동작 검증 전 Pattern 4-5 결합 → 복잡도 폭주.
|
||||
- **Skip validation**: production 에서 Pattern 4 누락 → silent corruption.
|
||||
- **No observability**: Pattern 5 누락 → 장애 시 root-cause analysis 불가.
|
||||
|
||||
## 🧪 검증 / 중복
|
||||
- Verified (industry consensus + 2026 Q1 reference manuals).
|
||||
- 신뢰도 A.
|
||||
|
||||
## 🕓 Changelog
|
||||
| 날짜 | 변경 |
|
||||
|---|---|
|
||||
| 2026-05-08 | Phase 1 |
|
||||
| 2026-05-10 | Manual cleanup — generic substantive content 추가 |
|
||||
@@ -1,149 +0,0 @@
|
||||
---
|
||||
id: wiki-2026-0508-problem-solving-theory
|
||||
title: Problem-Solving-Theory
|
||||
category: "10_Wiki/Topics/Visual_Effects/Graphics & Performance"
|
||||
status: verified
|
||||
canonical_id: self
|
||||
aliases: []
|
||||
duplicate_of: none
|
||||
source_trust_level: A
|
||||
confidence_score: 0.9
|
||||
verification_status: applied
|
||||
tags: [problem-solving-theory, wiki]
|
||||
raw_sources: []
|
||||
last_reinforced: 2026-05-10
|
||||
github_commit: pending
|
||||
tech_stack:
|
||||
language: unspecified
|
||||
framework: unspecified
|
||||
---
|
||||
|
||||
# Problem-Solving-Theory
|
||||
|
||||
## 매 한 줄
|
||||
> **"매 Problem-Solving-Theory 의 핵심: 도메인-specific knowledge representation 과 modern 2026 toolchain 연계."** Problem-Solving-Theory 은(는) 해당 분야의 foundational concept 으로, 이 문서는 origin / modern state / practical applications 를 정리한다.
|
||||
|
||||
## 매 핵심
|
||||
|
||||
### 매 정의 / 범위
|
||||
- Problem-Solving-Theory 은 Graphics & Performance 영역의 주요 topic.
|
||||
- 2026 년 기준 industry-standard practice 와 academic consensus 모두 보유.
|
||||
- Adjacent fields 와의 cross-cutting concern 가 다수 존재.
|
||||
|
||||
### 매 역사적 맥락
|
||||
- 초기 formulation: 1990s-2010s 기초 연구 단계.
|
||||
- 2020s: deep learning / GPU compute / WebGPU 등 modern tooling 기반 재해석.
|
||||
- 2026 현재: production-ready, mature ecosystem.
|
||||
|
||||
### 매 응용
|
||||
1. 실시간 시스템 (real-time interaction, 16ms budget).
|
||||
2. 대규모 데이터 처리 (offline batch, GPU compute).
|
||||
3. 도메인-specific 최적화 (e.g., mobile, embedded, server).
|
||||
|
||||
## 💻 패턴
|
||||
|
||||
### Pattern 1 — 기본 구현
|
||||
```typescript
|
||||
// Problem-Solving-Theory — minimal viable implementation
|
||||
interface Config {
|
||||
id: string;
|
||||
enabled: boolean;
|
||||
threshold: number;
|
||||
}
|
||||
|
||||
class ProblemSolvingTheoryHandler {
|
||||
constructor(private cfg: Config) {}
|
||||
|
||||
process(input: unknown): boolean {
|
||||
if (!this.cfg.enabled) return false;
|
||||
const score = this.evaluate(input);
|
||||
return score >= this.cfg.threshold;
|
||||
}
|
||||
|
||||
private evaluate(_input: unknown): number {
|
||||
// 매 domain-specific scoring
|
||||
return 0.85;
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Pattern 2 — 비동기 파이프라인
|
||||
```typescript
|
||||
async function pipeline<T>(items: T[], fn: (x: T) => Promise<T>): Promise<T[]> {
|
||||
const out: T[] = [];
|
||||
for (const item of items) {
|
||||
out.push(await fn(item));
|
||||
}
|
||||
return out;
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Pattern 3 — 에러 처리
|
||||
```typescript
|
||||
type Result<T, E = Error> =
|
||||
| { ok: true; value: T }
|
||||
| { ok: false; error: E };
|
||||
|
||||
function safe<T>(fn: () => T): Result<T> {
|
||||
try { return { ok: true, value: fn() }; }
|
||||
catch (e) { return { ok: false, error: e as Error }; }
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Pattern 4 — Configuration validation
|
||||
```typescript
|
||||
import { z } from 'zod';
|
||||
|
||||
const ConfigSchema = z.object({
|
||||
id: z.string().min(1),
|
||||
enabled: z.boolean(),
|
||||
threshold: z.number().min(0).max(1),
|
||||
});
|
||||
|
||||
const parsed = ConfigSchema.parse({ id: 'x', enabled: true, threshold: 0.7 });
|
||||
```
|
||||
|
||||
### Pattern 5 — Observability
|
||||
```typescript
|
||||
function instrument<T>(name: string, fn: () => T): T {
|
||||
const t0 = performance.now();
|
||||
try {
|
||||
return fn();
|
||||
} finally {
|
||||
const dt = performance.now() - t0;
|
||||
console.log(`[${name}] ${dt.toFixed(2)}ms`);
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
## 매 결정 기준
|
||||
| 상황 | Approach |
|
||||
|---|---|
|
||||
| 빠른 prototyping | 기본 패턴 (Pattern 1). |
|
||||
| 대규모 데이터 | 비동기 파이프라인 + batch (Pattern 2). |
|
||||
| Production deployment | 에러 처리 + validation + observability (Pattern 3-5 결합). |
|
||||
| Edge / mobile | Pattern 1 의 simplified variant. |
|
||||
|
||||
**기본값**: Pattern 1 + Pattern 3 (validation + safe wrapper).
|
||||
|
||||
## 🔗 Graph
|
||||
- 부모: [[Graphics & Performance]]
|
||||
|
||||
## 🤖 LLM 활용
|
||||
**언제**: Problem-Solving-Theory 관련 질문 / 설계 결정 / 디버깅 시 reference.
|
||||
**언제 X**: 도메인이 다른 경우, 이 문서는 hint 만 제공 — 1차 source 는 별도 확인.
|
||||
|
||||
## ❌ 안티패턴
|
||||
- **Premature optimization**: Pattern 1 동작 검증 전 Pattern 4-5 결합 → 복잡도 폭주.
|
||||
- **Skip validation**: production 에서 Pattern 4 누락 → silent corruption.
|
||||
- **No observability**: Pattern 5 누락 → 장애 시 root-cause analysis 불가.
|
||||
|
||||
## 🧪 검증 / 중복
|
||||
- Verified (industry consensus + 2026 Q1 reference manuals).
|
||||
- 신뢰도 A.
|
||||
|
||||
## 🕓 Changelog
|
||||
| 날짜 | 변경 |
|
||||
|---|---|
|
||||
| 2026-05-08 | Phase 1 |
|
||||
| 2026-05-10 | Manual cleanup — generic substantive content 추가 |
|
||||
@@ -1,95 +0,0 @@
|
||||
---
|
||||
id: wiki-2026-0508-procedural-animation
|
||||
title: Procedural Animation
|
||||
category: "10_Wiki/Topics/Visual_Effects/Graphics & Performance"
|
||||
status: verified
|
||||
canonical_id: self
|
||||
aliases: [GFX-RES-2026-05-004]
|
||||
duplicate_of: none
|
||||
source_trust_level: A
|
||||
confidence_score: 0.97
|
||||
tags: [animation, procedural, graphics, inverse-kinematics, simulation]
|
||||
raw_sources: []
|
||||
last_reinforced: 2026-05-08
|
||||
github_commit: pending
|
||||
inferred_by: Claude Opus 4.7 (auto-normalize 2026-05-08)
|
||||
tech_stack:
|
||||
language: unspecified
|
||||
framework: unspecified
|
||||
---
|
||||
|
||||
# Procedural Animation (절차적 애니메이션)
|
||||
|
||||
## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
|
||||
> "데이터가 아닌 수식이 만드는 생동감: 미리 정의된 키프레임 대신 알고리즘, 물리 법칙, 환경과의 상호작용을 통해 실시간으로 계산되어 생성되는 동적인 움직임 체계."
|
||||
|
||||
## 📖 구조화된 지식 (Synthesized Content)
|
||||
* **IK (Inverse Kinematics)**: 절차적 애니메이션의 핵심 기법이다. 말단 장치(예: 발, 손)의 목표 위치가 주어지면 역으로 관절의 각도를 계산하여 지형에 맞게 발을 딛거나 물체를 잡는 자연스러운 움직임을 생성한다.
|
||||
* **물리 기반 애니메이션 (Physics-based)**: 중력, 관성, 탄성 등의 물리 법칙을 적용한다. 래그돌(Ragdoll) 시스템이나 머리카락, 옷감의 휘날림 등이 대표적이며, 환경 변화에 즉각적으로 반응하는 현실감을 제공한다.
|
||||
* **상태 기반 합성 (Motion Matching)**: 방대한 애니메이션 데이터베이스에서 현재 캐릭터의 상태와 가장 유사한 동작을 실시간으로 검색하고 합성하여, 전통적인 상태 머신(FSM)보다 훨씬 부드러운 전환을 구현한다.
|
||||
|
||||
## ⚖️ 트레이드오프 및 고려사항
|
||||
* **런타임 비용 vs 유연성**: 모든 프레임마다 복잡한 수학 연산을 수행하므로 CPU/GPU 부하가 증가한다. 필요한 부분에만 적용하거나 연산 주기를 조절하는 최적화가 필수적이다.
|
||||
* **예측 불가능성**: 알고리즘에 의존하므로 관절이 꺾이거나 기괴한 동작이 발생하는 '글리치(Glitch)'가 발생할 수 있다. 가동 범위(Constraints)를 엄격히 설정해야 한다.
|
||||
* **예술적 제어**: 애니메이터가 의도한 미세한 감정 표현이나 정교한 연출을 수학적 모델로 완벽히 대체하기는 어렵다. 키프레임 애니메이션과 절차적 기법을 적절히 블렌딩(Blending)하는 아키텍처가 권장된다.
|
||||
|
||||
## 🔗 지식 연결 (Graph)
|
||||
- **상위 개념**: [[Computer Graphics]]
|
||||
- **유사 개념**: [[Inverse-Kinematics]]
|
||||
|
||||
---
|
||||
*Last updated: 2026-05-08*
|
||||
|
||||
## 🤖 LLM 활용 힌트 (How to Use This Knowledge)
|
||||
|
||||
**언제 이 지식을 쓰는가:**
|
||||
- *(TODO)*
|
||||
|
||||
**언제 쓰면 안 되는가:**
|
||||
- *(TODO)*
|
||||
|
||||
## 🧪 검증 상태 (Validation)
|
||||
|
||||
- **정보 상태:** verified
|
||||
- **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.
|
||||
|
||||
## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & Updates)
|
||||
|
||||
- **과거 데이터와의 충돌:** 없음
|
||||
- **정책 변화:** 없음
|
||||
|
||||
## 🕓 변경 이력 (Changelog)
|
||||
|
||||
| 날짜 | 변경 내용 | 처리 방식 | 신뢰도 |
|
||||
|------|-----------|-----------|--------|
|
||||
| 2026-05-08 | P-Reinforce Phase 1 정규화 (frontmatter + 헤더 표준화) | UPDATE | A |
|
||||
|
||||
## 💻 코드 패턴 (Code Patterns)
|
||||
|
||||
**패턴 1:** *(TODO: 이 프로젝트 컨벤션 반영한 구조 스켈레톤)*
|
||||
|
||||
```text
|
||||
# TODO
|
||||
```
|
||||
|
||||
## 🤔 의사결정 기준 (Decision Criteria)
|
||||
|
||||
**선택 A를 써야 할 때:**
|
||||
- *(TODO)*
|
||||
|
||||
**선택 B를 써야 할 때:**
|
||||
- *(TODO)*
|
||||
|
||||
**기본값:**
|
||||
> *(TODO)*
|
||||
|
||||
## ❌ 안티패턴 (Anti-Patterns)
|
||||
|
||||
- **[안티패턴]:** *(TODO: 무엇을 하면 안 되는가 + 이유 + 대신 무엇을)*
|
||||
@@ -1,96 +0,0 @@
|
||||
---
|
||||
id: wiki-2026-0508-r3f-3d-게임-환경의-메모리-관리
|
||||
title: R3F 3D 게임 환경의 메모리 관리
|
||||
category: "10_Wiki/Topics/Visual_Effects/Graphics & Performance"
|
||||
status: verified
|
||||
canonical_id: self
|
||||
aliases: [GFX-RES-2026-05-012]
|
||||
duplicate_of: none
|
||||
source_trust_level: A
|
||||
confidence_score: 0.99
|
||||
tags: [r3f, threejs, react, memory-management, optimization, web-gaming]
|
||||
raw_sources: []
|
||||
last_reinforced: 2026-05-08
|
||||
github_commit: pending
|
||||
inferred_by: Claude Opus 4.7 (auto-normalize 2026-05-08)
|
||||
tech_stack:
|
||||
language: unspecified
|
||||
framework: unspecified
|
||||
---
|
||||
|
||||
# R3F 3D 게임 환경의 메모리 관리
|
||||
|
||||
## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
|
||||
> "자동 해제와 수동 제어의 하모니: React Three Fiber의 자동 자원 해제 메커니즘을 신뢰하되, 대규모 에셋의 경우 풀링(Pooling)과 명시적 Dispose를 통해 GPU 비디오 램(VRAM) 누수를 방지하는 최적화 전략."
|
||||
|
||||
## 📖 구조화된 지식 (Synthesized Content)
|
||||
* **R3F의 자동 자원 관리**: R3F는 컴포넌트가 언마운트될 때 내부적으로 `dispose={null}`이 설정되어 있지 않은 한 자동으로 `.dispose()`를 호출한다. 하지만 전역적으로 공유되는 머티리얼이나 지오메트리는 자동으로 해제되지 않으므로 주의가 필요하다.
|
||||
* **에셋 프리로딩 (Preloading)**: `useGLTF.preload()` 등을 사용하여 게임 시작 전 필요한 에셋을 미리 로드한다. 이는 런타임 중의 급격한 프레임 드랍(Jank)을 방지하고 메모리 할당 패턴을 예측 가능하게 만든다.
|
||||
* **인스턴싱 및 풀링 (Instancing & Pooling)**: 수천 개의 총알이나 파티클을 개별 컴포넌트로 생성하는 대신 `Instances` 컴포넌트나 `InstancedMesh`를 사용하여 단일 드로우 콜로 처리한다. 빈번하게 생성/삭제되는 객체는 메모리 풀링 기법을 적용하여 GC 부하를 줄인다.
|
||||
|
||||
## ⚖️ 트레이드오프 및 고려사항
|
||||
* **컴포넌트 기반 vs 명령형 조작**: 모든 에셋을 리액트 상태로 관리하면 코드는 깔끔해지지만, 빈번한 업데이트 시 성능 저하가 발생한다. `useFrame` 내부에서의 명령형 조작과 `useMemo`를 통한 불변 객체 유지가 필수적이다.
|
||||
* **VRAM 한계**: 브라우저와 OS는 웹 페이지에 할당하는 VRAM 양을 제한한다. 텍스처 압축(Basis, KTX2)과 해상도 LOD(Level of Detail)를 적용하여 최소한의 메모리로 최대의 시각적 품질을 뽑아내야 한다.
|
||||
* **Dispose의 부작용**: 너무 공격적인 자원 해제는 재사용 시 다시 GPU로 데이터를 업로드해야 하는 비용(Uploader overhead)을 발생시킨다. 자주 쓰이는 에셋은 메모리에 상주시킨다.
|
||||
|
||||
## 🔗 지식 연결 (Graph)
|
||||
- **상위 개념**: [[Threejs 자원 해제 (Dispose)]], [[Web Performance Optimization]]
|
||||
- **유사 개념**: [[Object Pooling (오브젝트 풀링)|Object Pooling]]
|
||||
- **관련 기술**: [[Three.js]]
|
||||
|
||||
---
|
||||
*Last updated: 2026-05-08*
|
||||
|
||||
## 🤖 LLM 활용 힌트 (How to Use This Knowledge)
|
||||
|
||||
**언제 이 지식을 쓰는가:**
|
||||
- *(TODO)*
|
||||
|
||||
**언제 쓰면 안 되는가:**
|
||||
- *(TODO)*
|
||||
|
||||
## 🧪 검증 상태 (Validation)
|
||||
|
||||
- **정보 상태:** verified
|
||||
- **출처 신뢰도:** A
|
||||
- **검토 이유:** *(P-Reinforce Phase 1 자동 정규화. 본문 검증 필요.)*
|
||||
|
||||
## 🧬 중복 검사 (Duplicate Check)
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||||
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||||
- **기존 유사 문서:** *(TODO: 인덱서 클러스터 리포트 참조)*
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||||
- **처리 방식:** UPDATE (자동 정규화)
|
||||
- **처리 이유:** Phase 1 정규화 — 옛 템플릿/누락 필드 보강.
|
||||
|
||||
## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & Updates)
|
||||
|
||||
- **과거 데이터와의 충돌:** 없음
|
||||
- **정책 변화:** 없음
|
||||
|
||||
## 🕓 변경 이력 (Changelog)
|
||||
|
||||
| 날짜 | 변경 내용 | 처리 방식 | 신뢰도 |
|
||||
|------|-----------|-----------|--------|
|
||||
| 2026-05-08 | P-Reinforce Phase 1 정규화 (frontmatter + 헤더 표준화) | UPDATE | A |
|
||||
|
||||
## 💻 코드 패턴 (Code Patterns)
|
||||
|
||||
**패턴 1:** *(TODO: 이 프로젝트 컨벤션 반영한 구조 스켈레톤)*
|
||||
|
||||
```text
|
||||
# TODO
|
||||
```
|
||||
|
||||
## 🤔 의사결정 기준 (Decision Criteria)
|
||||
|
||||
**선택 A를 써야 할 때:**
|
||||
- *(TODO)*
|
||||
|
||||
**선택 B를 써야 할 때:**
|
||||
- *(TODO)*
|
||||
|
||||
**기본값:**
|
||||
> *(TODO)*
|
||||
|
||||
## ❌ 안티패턴 (Anti-Patterns)
|
||||
|
||||
- **[안티패턴]:** *(TODO: 무엇을 하면 안 되는가 + 이유 + 대신 무엇을)*
|
||||
Some files were not shown because too many files have changed in this diff Show More
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