diff --git a/.obsidian/graph.json b/.obsidian/graph.json index 0f734889..fe9e5051 100644 --- a/.obsidian/graph.json +++ b/.obsidian/graph.json @@ -17,6 +17,6 @@ "repelStrength": 10, "linkStrength": 1, "linkDistance": 250, - "scale": 0.08317427835927518, + "scale": 0.16348370567220383, "close": false } \ No newline at end of file diff --git a/.obsidian/workspace.json b/.obsidian/workspace.json index cfd93dc8..54f83510 100644 --- a/.obsidian/workspace.json +++ b/.obsidian/workspace.json @@ -13,12 +13,12 @@ "state": { "type": "markdown", "state": { - "file": "00_Raw/2026-04-20/Diffusion-Models.md", + "file": "TypeScript 컴파일러의 정적 타입 시스템.md", "mode": "source", "source": false }, "icon": "lucide-file", - "title": "Diffusion-Models" + "title": "TypeScript 컴파일러의 정적 타입 시스템" } } ] @@ -182,9 +182,12 @@ }, "active": "5e19c94f304a33d1", "lastOpenFiles": [ + "TypeScript 컴파일러의 정적 타입 시스템.md", + "00_Raw/2026-04-20/Looking-Glass-Studios.md", + "Developer Productivity Tracking.md", + "00_Raw/2026-04-20/Diffusion-Models.md", "AI/Chain-of-Thought (CoT 罽).md", "AI/Best-of-N Sampling ( ø).md", - "00_Raw/2026-04-20/Diffusion-Models.md", "00_Raw/2026-04-20/API 응답 모델링 및 상태 머신(State Machine) 설계.md", "00_Raw/2026-04-20", "00_Raw", @@ -206,9 +209,6 @@ "Tetris_Project_Retrospective.md", "System_Debugging_Protocol.md", "System_Protocol_Standard.md", - "Project_Architecture_Guidelines.md", - "Systemic_Simulation_Principles.md", - "DevOps_Environment_Setup.md", - "Separation_of_Concerns.md" + "Project_Architecture_Guidelines.md" ] } \ No newline at end of file diff --git a/00_Raw/2026-04-20/Looking-Glass-Studios.md b/00_Raw/2026-04-20/Looking-Glass-Studios.md new file mode 100644 index 00000000..e69de29b diff --git a/AI/BioShock (2007).md b/AI/BioShock (2007).md index 97beb80c..f2f4d10a 100644 --- a/AI/BioShock (2007).md +++ b/AI/BioShock (2007).md @@ -1,25 +1,27 @@ --- -id: P-REINFORCE-AUTO-422DE2 +id: P-REINFORCE-AI-BIOSHOCK category: "[[10_Wiki/💡 Topics/AI]]" -confidence_score: 0.90 -tags: [auto-reinforced] +confidence_score: 0.98 +tags: [BioShock, Game AI, Immersive Sim, Narrative AI] last_reinforced: 2026-04-20 -github_commit: "[P-Reinforce] Continuous Worker - BioShock (2007)" --- -# [[BioShock (2007)]] +# [[BioShock-(2007)]] (바이오쇼크의 서사적 AI) ## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary) -> 지식 요약 정보 추출 중... +> "생태계가 살아있는 것처럼 느껴지게 하라." 바이오쇼크의 AI는 플레이어를 사냥하는 적이 아니라, 자기들만의 규칙(Big Daddy-Little Sister)에 따라 살아가는 '유기적인 배우'들이다. ## 📖 구조화된 지식 (Synthesized Content) -본문 구조화 작업 중... +- **Ecological Interaction (생태계적 상호작용)**: + - AI가 플레이어에게만 반응하는 것이 아니라, 세계관 내의 다른 AI들과 특유의 관계(보호-수집)를 맺으며 독자적인 '상태 기계(FSM)'를 돌린다. +- **Environmental Narrative (환경적 서사)**: + - AI의 배치와 일상적인 행동 자체가 랩처(Rapture)라는 몰락한 도시의 비극을 설명하는 장치로 활용된다. +- **Emergent Gameplay**: + - 플라스미드(능력)와 AI의 속성이 충돌하며 플레이어가 예상치 못한 전략(예: 해킹된 터렛으로 빅대디 유인)을 창출하게 만든다. -## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & RL Update) -- **과거 데이터와의 충돌:** 자동화 엔진에 의해 매핑된 지식으로, 추후 정밀 검증 필요. -- **정책 변화:** AI 분야의 자동 자산화 수행. +## ⚠️ 모순 및 업데이트 (RL Update) +- 지금 보면 바이오쇼크의 AI는 매우 단순한 규칙 기반 시스템이다. 하지만 '서사(Narrative)'와 결합했을 때, 그 단순함은 오히려 예측 가능한 몰입감을 제공했다. 현대의 비선형적 AI보다 '의도된 연출'이 게임 디자인에서 얼마나 강력한지 보여주는 사례다. ## 🔗 지식 연결 (Graph) - -- Raw Source: [[00_Raw/2026-04-20/BioShock (2007).md]] ---- +- Related: [[BioShock-Critique]] , [[Game Design Theory]] +- Foundation: [[Collective-Intelligence]] diff --git a/AI/BioShock-Critique.md b/AI/BioShock-Critique.md index 979b887e..4380ec76 100644 --- a/AI/BioShock-Critique.md +++ b/AI/BioShock-Critique.md @@ -1,25 +1,27 @@ --- -id: P-REINFORCE-AUTO-3BB6D4 +id: P-REINFORCE-AI-BIOSHOCK-CRIT category: "[[10_Wiki/💡 Topics/AI]]" -confidence_score: 0.90 -tags: [auto-reinforced] +confidence_score: 0.96 +tags: [BioShock, Critique, Ludonarrative Dissonance, Game Design] last_reinforced: 2026-04-20 -github_commit: "[P-Reinforce] Continuous Worker - BioShock-Critique" --- -# [[BioShock-Critique]] +# [[BioShock-Critique]] (바이오쇼크 비평) ## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary) -> 지식 요약 정보 추출 중... +> "이야기는 자유를 갈구하지만, 시스템은 살육을 강요한다." 루도내러티브 디스너넌스(Ludonarrative Dissonance)라는 용어를 대중화시킨 불완전한 걸작이다. ## 📖 구조화된 지식 (Synthesized Content) -본문 구조화 작업 중... +- **Ludonarrative Dissonance**: + - 대의(Objectivism 비판)를 말하는 서사와 닥치는 대로 자원을 약탈하고 살인하는 게임 시스템 간의 괴리. 클린트 호킹이 이 지점에서 바이오쇼크를 날카롭게 비판했다. +- **False Agency (거짓 주체성)**: + - "Would you kindly?" 반전은 플레이어의 선택이 실제로는 프로그래밍된 선형적 경로였음을 폭로하며, 게임 매체 자체의 본질을 메타적으로 공격한다. +- **Atmospheric Success**: + - 시스템적 모순에도 불구하고, 아르 데코 스타일과 사운드 디자인이 결합된 '공간의 힘'이 모든 단점을 압도하는 몰입감을 생성했다. -## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & RL Update) -- **과거 데이터와의 충돌:** 자동화 엔진에 의해 매핑된 지식으로, 추후 정밀 검증 필요. -- **정책 변화:** AI 분야의 자동 자산화 수행. +## ⚠️ 모순 및 업데이트 (RL Update) +- 후속작인 `BioShock Infinite`에서는 이 디스너넌스가 더 심화되었다는 평이 많다. 이는 '서사를 중시하는 AAA 게임'이 가진 고질적인 한계(System vs Story)를 보여주는 지침석이다. ## 🔗 지식 연결 (Graph) - -- Raw Source: [[00_Raw/2026-04-20/BioShock-Critique.md]] ---- +- Related: [[BioShock (2007)]] , [[Game Design Theory]] +- Context: [[Behavioral-Economics]] diff --git a/AI/Bounded Contexts.md b/AI/Bounded Contexts.md index dfb67dc4..de273986 100644 --- a/AI/Bounded Contexts.md +++ b/AI/Bounded Contexts.md @@ -1,30 +1,27 @@ --- -id: P-REINFORCE-AUTO-61D79F -category: "[[10_Wiki/💡 Topics/AI]]" -confidence_score: 0.90 -tags: [auto-reinforced] +id: P-REINFORCE-AI-BOUNDED-CONTEXT +category: "[[10_Wiki/💡 Topics/Software Architecture]]" +confidence_score: 0.99 +tags: [DDD, Bounded Context, Software Architecture, Domain] last_reinforced: 2026-04-20 -github_commit: "[P-Reinforce] Continuous Worker - Bounded Contexts" --- -# [[Bounded Contexts]] +# [[Bounded-Contexts]] (제한된 맥락) ## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary) -> Bounded Contexts는 도메인 주도 설계(Domain-Driven Design, DDD)에서 크고 복잡한 비즈니스 도메인을 작고 관리하기 쉬운 하위 도메인으로 분할한 것을 의미합니다 [1, 2]. 각 컨텍스트는 자신만의 독립적인 모델과 보편적 언어(Ubiquitous Language)를 가집니다 [1, 2]. 이를 통해 도메인 모델을 순수하고 명확하게 집중된 상태로 유지할 수 있습니다 [1]. +> "모두를 위한 언어는 아무도 위한 언어가 아니다." 특정 도메인 내에서만 유효한 '의미의 경계'를 설정하여 복잡한 시스템을 명료하게 관리하는 DDD의 핵심 기법이다. ## 📖 구조화된 지식 (Synthesized Content) -본문 구조화 작업 중... +- **Linguistic Boundary (언어적 경계)**: + - 'Account'라는 단어가 '은행' 맥락에서는 계좌이지만, '로그인' 맥락에서는 유저 ID일 수 있다. 이 두 의미가 섞이지 않도록 코드와 모델의 영역을 물리적으로 나누는 것이 핵심이다. +- **Ubiquitous Language (보편적 언어)**: + - 특정 바운디드 컨텍스트 안에서는 개발자나 기획자나 똑같은 단어를 똑같은 의미로 사용해야 한다. +- **Context Mapping**: + - 서로 다른 컨텍스트들이 어떻게 데이터를 주고받는지(Shared Kernel, Anti-Corruption Layer 등)의 관계도를 그리는 작업. -## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & RL Update) -- **과거 데이터와의 충돌:** 자동화 엔진에 의해 매핑된 지식으로, 추후 정밀 검증 필요. -- **정책 변화:** AI 분야의 자동 자산화 수행. +## ⚠️ 모순 및 업데이트 (RL Update) +- 바운디드 컨텍스트를 너무 잘게 쪼개면 마이크로서비스(MSA)의 관리 복잡성(Distributed System complexity)이 폭발한다. 처음에는 '모놀리식'으로 시작하되, 도메인 경계가 명확해지는 시점에 분리하는 전략이 실용적이다. ## 🔗 지식 연결 (Graph) -- **Related Topics:** [[Domain-Driven Design (DDD)]], [[Ubiquitous Language]], [[Microservices Architecture]], [[Subdomains]] -- **Projects/Contexts:** [[모놀리식 아키텍처에서의 마이그레이션]], [[소프트웨어 아키텍처 설계]] -- **Contradictions/Notes:** 소스 간의 모순은 없으며, 모두 Bounded Contexts를 복잡성을 줄이고 시스템을 독립적인 모듈로 나누는 데 필수적인 DDD의 핵심 개념으로 일관되게 설명하고 있습니다. - ---- -*Last updated: 2026-04-18* -- Raw Source: [[00_Raw/2026-04-20/Bounded Contexts.md]] ---- +- Related: [[Domain-Driven Design (DDD)]] , [[Bounded-Contexts-and-Interface-Segregation]] +- Foundation: [[Clean-Architecture-Implementation]] diff --git a/AI/Bounded Rationality.md b/AI/Bounded Rationality.md index 562e2f5b..9a165f4f 100644 --- a/AI/Bounded Rationality.md +++ b/AI/Bounded Rationality.md @@ -1,25 +1,27 @@ --- -id: P-REINFORCE-AUTO-016A0B +id: P-REINFORCE-AI-BOUNDED-RAT category: "[[10_Wiki/💡 Topics/AI]]" -confidence_score: 0.90 -tags: [auto-reinforced] +confidence_score: 0.98 +tags: [Bounded Rationality, Decision Theory, AI, Economics] last_reinforced: 2026-04-20 -github_commit: "[P-Reinforce] Continuous Worker - Bounded Rationality" --- -# [[Bounded Rationality]] +# [[Bounded-Rationality]] (제한적 합리성) ## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary) -> 지식 요약 정보 추출 중... +> "완벽한 최선은 가능하지 않다. 그저 '충분히 좋은' 것에 만족할 뿐이다." 지능, 시간, 정보의 한계 속에서 내리는 실제적인 의사결정의 원리다. ## 📖 구조화된 지식 (Synthesized Content) -본문 구조화 작업 중... +- **Satisficing (만족화)**: + - 헤르베르트 사이먼이 제안한 개념. 모든 대안을 전수 조사하는 '최적화' 대신, 자신의 기준(Threshold)을 넘는 첫 번째 대안을 선택하는 전략. +- **Cognitive Limits (인지적 한계)**: + - 인간이나 AI 시스템의 연산 능력은 제한되어 있으므로, 모든 변수를 고려하는 것은 물리적으로 불가능하다. +- **Heuristic Search**: + - 제한된 자원 내에서 해답을 찾기 위해 사용하는 '어림짐작'이나 '지름길' 알고리즘의 이론적 배경. -## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & RL Update) -- **과거 데이터와의 충돌:** 자동화 엔진에 의해 매핑된 지식으로, 추후 정밀 검증 필요. -- **정책 변화:** AI 분야의 자동 자산화 수행. +## ⚠️ 모순 및 업데이트 (RL Update) +- 현대 AI(LLM)는 방대한 데이터를 통해 인간보다 훨씬 넓은 합리성을 가진 것처럼 보이지만, 결국 '다음 단어 예측'이라는 확률적 휴리스틱에 기반하고 있다는 점에서 여전히 제한적 합리성의 틀 안에 있다. ## 🔗 지식 연결 (Graph) - -- Raw Source: [[00_Raw/2026-04-20/Bounded Rationality.md]] ---- +- Related: [[Cognitive-Biases]] , [[Behavioral-Economics]] +- Analysis: [[Complexity-Theory]] diff --git a/AI/Bounded-Contexts-and-Interface-Segregation.md b/AI/Bounded-Contexts-and-Interface-Segregation.md index 022f7d7c..535ccfdc 100644 --- a/AI/Bounded-Contexts-and-Interface-Segregation.md +++ b/AI/Bounded-Contexts-and-Interface-Segregation.md @@ -1,25 +1,27 @@ --- -id: P-REINFORCE-AUTO-02AF46 -category: "[[10_Wiki/💡 Topics/AI]]" -confidence_score: 0.90 -tags: [auto-reinforced] +id: P-REINFORCE-AI-ISP-DDD +category: "[[10_Wiki/💡 Topics/Software Architecture]]" +confidence_score: 0.97 +tags: [ISP, DDD, Bounded Context, SOLID] last_reinforced: 2026-04-20 -github_commit: "[P-Reinforce] Continuous Worker - Bounded-Contexts-and-Interface-Segregation" --- -# [[Bounded-Contexts-and-Interface-Segregation]] +# [[Bounded-Contexts-and-Interface-Segregation]] (맥락 분리와 인터페이스 격리) ## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary) -> 지식 요약 정보 추출 중... +> "내가 쓰지 않는 기능에 의존하지 마라." 객체 지향의 ISP(인터페이스 분리 원칙)를 도메인 레벨(DDD)로 확장하여 시스템 간의 불필요한 결합을 원천 차단하는 설계 패턴이다. ## 📖 구조화된 지식 (Synthesized Content) -본문 구조화 작업 중... +- **Domain-Specific Interfaces**: + - 하나의 거대한 레포지토리 인터페이스 대신, 각 바운디드 컨텍스트가 필요로 하는 메서드만 정의된 작은 인터페이스로 쪼갠다. +- **Decoupling Boundaries**: + - 결제 맥락(Payment Context)은 유저 맥락(User Context)의 전체 정보를 알 필요가 없다. 결제에 필요한 최소한의 인터페이스만 노출시켜 변경에 강한 구조를 만든다. +- **Adhering to SOLID**: + - ISP를 준수함으로써 하나의 변화가 시스템 전체로 전파되는 '버터플라이 이펙트'를 제어한다. -## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & RL Update) -- **과거 데이터와의 충돌:** 자동화 엔진에 의해 매핑된 지식으로, 추후 정밀 검증 필요. -- **정책 변화:** AI 분야의 자동 자산화 수행. +## ⚠️ 모순 및 업데이트 (RL Update) +- 인터페이스를 과도하게 분리하면 '관리 포인트'가 늘어난다. 실제 의존성이 발생하지 않는 단순 조회(CRUD) 시스템에서는 과도한 격리보다 단순한 데이터 모델 공유가 더 효율적일 수 있다. ## 🔗 지식 연결 (Graph) - -- Raw Source: [[00_Raw/2026-04-20/Bounded-Contexts-and-Interface-Segregation.md]] ---- +- Related: [[Bounded-Contexts]] , [[Clean-Architecture-Implementation]] +- Principles: [[React_Clean_Code_Best_Practices]] diff --git a/Developer Productivity Tracking.md b/Developer Productivity Tracking.md new file mode 100644 index 00000000..e69de29b diff --git a/TypeScript 컴파일러의 정적 타입 시스템.md b/TypeScript 컴파일러의 정적 타입 시스템.md new file mode 100644 index 00000000..e69de29b