[G1-Sync] Manual knowledge update

10_Wiki/Topics/AI/애그리거트 (Aggregates).md

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 category: "10_Wiki/💡 Topics/AI"
 confidence_score: 0.90
 tags: [auto-reinforced]
 last_reinforced: 2026-04-20
-github_commit: "[P-Reinforce] Continuous Worker - 애그리거트 (Aggregates)"
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 # [[애그리거트 (Aggregates)]]
@@ -15,7 +15,7 @@ github_commit: "[P-Reinforce] Continuous Worker - 애그리거트 (Aggregates)"
 ## 📖 구조화된 지식 (Synthesized Content)
 - **단일 단위로서의 도메인 객체 군집:** 애그리거트는 여러 도메인 객체들을 하나의 클러스터로 묶어 단일 유닛으로 다룰 수 있게 해줍니다 [1]. 대표적인 예로, '주문(Order)'이라는 애그리거트 내부에 여러 개의 '주문 항목(OrderLineItem)' 객체들이 포함되는 구조를 들 수 있습니다 [1].
 - **일관성 유지 및 트랜잭션 관리 단순화:** 애그리거트의 루트(root)는 해당 클러스터 전체의 일관성을 보장하는 역할을 책임집니다 [1]. 이러한 구조적 특징 덕분에 시스템 내에서 트랜잭션 관리가 크게 단순해집니다 [1].
-- **이벤트 스토밍(Event Storming)을 통한 식별:** 팀원들과 도메인 전문가가 함께 참여하는 협업 워크숍인 이벤트 스토밍 기법을 활용하면 비즈니스 도메인을 효과적으로 탐색할 수 있습니다 [2]. 이 과정을 통해 도메인 이벤트(domain events), 명령(commands)과 함께 애그리거트를 빠르게 식별할 수 있으며, 이는 소프트웨어 모델을 위한 탄탄한 기반을 제공합니다 [2].
+- **이벤트 스토밍([[Event Storming]])을 통한 식별:** 팀원들과 도메인 전문가가 함께 참여하는 협업 워크숍인 이벤트 스토밍 기법을 활용하면 비즈니스 도메인을 효과적으로 탐색할 수 있습니다 [2]. 이 과정을 통해 도메인 이벤트(domain [[Events]]), 명령(commands)과 함께 애그리거트를 빠르게 식별할 수 있으며, 이는 소프트웨어 모델을 위한 탄탄한 기반을 제공합니다 [2].
 
 ## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & RL Update)
 - **과거 데이터와의 충돌:** 자동화 엔진에 의해 매핑된 지식으로, 추후 정밀 검증 필요.
@@ -23,7 +23,7 @@ github_commit: "[P-Reinforce] Continuous Worker - 애그리거트 (Aggregates)"
 
 ## 🔗 지식 연결 (Graph)
 - **Related Topics:** [[Domain-Driven Design (DDD)]], [[Event Storming]], [[Domain Objects]]
-- **Projects/Contexts:** [[비즈니스 도메인 모델링 (Business Domain Modeling)]]
+- **Projects/Contexts:** [[비즈니스 도메인 모델링 ([[business]] Domain Modeling)]]
 - **Contradictions/Notes:** 소스에 관련 정보가 제한적이며, 애그리거트의 구체적인 구현 방식이나 상반된 주장에 대한 정보는 소스에 부족합니다.
 
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