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koriweb 5ba5a55c78 feat: Wiki 지식 자산 업데이트 - UX Scenarios, Frontend, Game Design, Topics 추가 [2026-05-08]

2026-05-08 19:52:07 +09:00

3.9 KiB

Raw Blame History

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Academic-Integrity

📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)

"지적 정직함의 보루: 타인의 생각을 훔치지 않고, 자신의 연구 과정을 투명하게 공개하며, 결과의 왜곡 없이 진실만을 추구하는 학문 공동체의 가장 기초적인 신뢰 자본."

📖 구조화된 지식 (Synthesized Content)

학술적 무결성(Academic-Integrity)은 교육과 연구 환경에서 윤리적 가치를 준수하며 지적 활동을 수행하는 태도와 원칙을 의미합니다.

5대 핵심 가치 (ICAI 기준):
- Honesty: 결과와 방법의 정직한 보고.
- Trust: 학술적 상호작용의 신뢰성 확보.
- Fairness: 타인의 기여를 공정하게 인정 (인용 표준 준수).
- Respect: 지적 재산과 타인의 학문적 노동에 대한 존중.
- Responsibility: 자신의 연구가 사회에 미칠 영향에 대한 책임감.
주요 위반 행위:
- Plagiarism (표절): 인용 없이 타인의 작업물을 자신의 것처럼 발표.
- Fabrication (변조): 존재하지 않는 데이터를 만들어냄.
- Falsification (왜곡): 연구 결과를 의도적으로 조작.

⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & Updates)

과거 데이터와의 충돌: 과거에는 '인용 누락'이 주된 이슈였으나, 현대의 AI 정책은 'AI가 생성한 텍스트'를 어디까지 자신의 지적 기여로 볼 것인가에 대한 정책적 재정립을 요구받고 있음(RL Update).
정책 변화(RL Update): 단순히 AI 사용을 금지하는 폐쇄적 정책에서 벗어나, AI 사용 여부와 프롬프트 과정을 투명하게 공개하는 'AI 활용 공표 정책' 및 '인간-AI 공동 저작권 가이드라인' 수립 방향으로 진화 중임.

🔗 지식 연결 (Graph)

Ethics & AI, Scientific Communication, Toxicity-and-Bias-Mitigation, Sociology of Knowledge, Workflow-Integrity
Modern Tech/Tools: Turnitin (Plagiarism detection), AI-generated text detectors, Citation managers (Zotero).

🤖 LLM 활용 힌트 (How to Use This Knowledge)

언제 이 지식을 쓰는가:

(TODO)

언제 쓰면 안 되는가:

(TODO)

🧪 검증 상태 (Validation)

정보 상태: needs_review
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.

🕓 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)

# 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)

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