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2nd/10_Wiki/Topics/AI_and_ML/Constraint Satisfaction Problems (CSP).md
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3.4 KiB
Markdown

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id: wiki-2026-0508-constraint-satisfaction-problems
title: Constraint Satisfaction Problems (CSP)
category: 10_Wiki/Topics
status: needs_review
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aliases: [P-Reinforce-AI-CSP]
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tags: [Algorithm, AI, Optimization, CSP]
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# [[Constraint Satisfaction Problems (CSP)|Constraint Satisfaction Problems (CSP)]] (제약 충족 문제)
## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
> "규칙을 깨지 않고 빈칸을 채우는 지적인 퍼즐 풀이." 변수, 도메인, 제약 조건 세 가지 요소로 정의되며, 모든 제약을 동시에 만족하는 해를 찾는 탐색 기반의 고전적 AI 핵심 분야다.
## 📖 구조화된 지식 (Synthesized Content)
- **Three Components**:
- **Variables ($X$)**: 값을 할당받아야 하는 대상 (예: 스케줄링의 시간표 칸).
- **Domains ($D$)**: 각 변수가 가질 수 있는 가능한 값들의 집합.
- **Constraints ($C$)**: 변수들 사이의 규칙 (예: 같은 시간에는 한 강의실만 사용 가능).
- **Core Algorithms**:
- **Backtracking [[Search|Search]]**: 값을 하나씩 할당해보고 규칙에 어긋나면 돌아가는 방식.
- **Constraint Propagation (AC-3)**: 값을 할당하기 전에 불가능한 값들을 미리 제거하여 탐색 공간을 줄임.
- **Applications**: 스케줄링(공장 공정, 학교 시간표), 지도 색칠하기, 수도쿠(Sudoku), 논리 회로 설계 등.
## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & Updates)
- CSP는 NP-완전(NP-Complete) 문제인 경우가 많아 변수가 많아지면 기하급수적으로 어려워진다. 최신 AI 시스템에서는 고전적인 CSP 알고리즘에 강화학습을 결합하여, 다음에 시도할 변수를 선택하는 전략([[Heuristics|Heuristics]])을 최적화하는 시도가 이루어지고 있다.
## 🔗 지식 연결 (Graph)
- Related: [[Graph-Theory|Graph-Theory]] , [[Combinatorial-Optimization|Combinatorial-Optimization]]
- Comparison: [[Operations-Research|Operations-Research]]
## 🤖 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)*
```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)*