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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

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Raw Blame History

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Epistemology

📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)

"안다는 것에 대한 탐구: '무엇이 지식인가?', '우리는 어떻게 진리에 도달하는가?'라는 근본적 질문을 통해, 데이터가 정보로, 정보가 지식으로 변하는 인간과 AI의 인식 체계를 비판적으로 성찰하는 철학의 핵심."

📖 구조화된 지식 (Synthesized Content)

인식론(Epistemology)은 지식의 본질, 기원, 범위를 탐구하는 학문적 영역입니다.

지식의 조건 (JTB Theory):
- Justified (정당화): 타당한 근거가 있어야 함.
- True (진의): 사실과 일치해야 함. (Hallucination과 대비)
- Belief (신념): 주체가 그것이 참이라고 믿어야 함.
전통적 대립:
- Rationalism (합리론): 이성과 논리를 통한 지식 습득 (수학적 증명).
- Empiricism (경험론): 경험과 감각 데이터를 통한 지식 습득 (현대 머신러닝의 철학적 토대).

⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & Updates)

과거 데이터와의 충돌: 과거 지식 정책은 '인간 주체'의 전유물이었으나, 현대 정책은 AI가 생성한 텍스트를 '지식'으로 볼 것인가, 아니면 '확률적 흉내'로 볼 것인가에 대한 'AI 인식론 정책'으로 확장됨(RL Update).
정책 변화(RL Update): AI 모델이 외부 지식을 실시간 검색해 답변하는 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 정책은, 모델의 내재적 기억 정책보다 외부 데이터와의 '연결성 정책'을 지식의 핵심으로 보는 현대적 인식론의 구현체임.

🔗 지식 연결 (Graph)

Philosophy of Science, Analysis, Signal in Noise, Truth and Perspective, Hallucination (환각)
Modern Tech/Tools: RAG (Retrieval Augmented Generation), Knowledge graphs, Fact-checking algorithms.

🤖 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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