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last_reinforced: 2026-04-20
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# [[Research-Methodology|Research-Methodology]]

## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
> "방법론의 무기미: '어떻게 이 지식이 진실임을 증명할 것인가'에 대한 과학적 약속이자, 주관적 편향(Bias)을 제거하고 제삼자가 똑같이 따라 해도 같은 결과가 나오게 보장하는 지적 정직함의 절차."

## 📖 구조화된 지식 (Synthesized Content)
연구 방법론(Re[[Search-Methodology|Search-Methodology]])은 연구 문제를 해결하기 위해 채택하는 포괄적인 원칙과 방법입니다.

1.  **양대 산맥**:
    *   **Quantitative (양적 연구)**: 숫자와 통계로 현상을 증명 (객관성 중시). ([[Analysis|Analysis]]와 연결)
    *   **Qualitative (질적 연구)**: 심층 인터뷰와 맥락 분석으로 의미 파악 (깊이 중시).
2.  **핵심 단계**:
    *   가설 설정 -> 데이터 수집 -> 분석 -> 검증 -> 결론 도출. (Scientific-Method와 연결)
3.  **왜 중요한가?**:
    *   방법론이 부실한 지식은 사상누각(Sandcastle)이며, 논박의 대상조차 되지 못하는 '의결'에 불과하기 때문임. ([[Reliability|Reliability]]의 기반)

## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & RL Update)
- **과거 데이터와의 충돌**: 과거에는 실험실 통제 정책에만 집착했으나, 현대 정책은 실제 세상의 거대한 로그 데이터 정책을 실시간으로 분석하는 '관찰적 연구 방법론 정책'이 빅데이터 시대의 새로운 표준 정책이 됨(RL Update).
- **정책 변화(RL Update)**: AI 연구 방법론 정책에서는 실험 결과의 재현성(Reproducibility) 정책 확보를 위해 코드와 환경(Docker 등)까지 통째로 공유하는 '오픈 사이언스 방법론 정책'이 필수적임.

## 🔗 지식 연결 (Graph)
- [[Scientific-Method|Scientific-Method]], [[Analysis|Analysis]], [[Reliability|Reliability]], [[Probabilistic-Reasoning|Probabilistic-Reasoning]], [[Mastery|Mastery]]
- **Modern Tech/Tools**: Statistical software (R, Python), Survey tools, Experimental design.
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