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| wiki-2026-0508-finite-state-machines-fsm | Finite State Machines FSM | 10_Wiki/Topics | needs_review | self |
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none | A | 1.0 |
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2026-04-26 | pending | Claude Opus 4.7 (auto-normalize 2026-05-08) |
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Finite State Machines (FSM, 유한 상태 머신)
📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
"복잡한 행동을 명확한 상태로 나누고, 조건에 따른 변천 과정을 설계하여 예측 가능한 지능을 구축하라" — 유한한 개수의 상태(State)와 상태 간의 전이(Transition), 그리고 전이를 발생시키는 이벤트로 시스템의 동작을 모델링하는 수학적/설계적 도구.
📖 구조화된 지식 (Synthesized Content)
- 추출된 패턴: 시스템이 한 번에 오직 하나의 상태에만 머물도록 강제하고, 현재 상태와 입력값에 의해서만 다음 행동이 결정되도록 하여 복잡한 로직을 단순화하는 결정론적 제어 패턴.
- 핵심 구성 요소:
- States: 시스템이 취할 수 있는 구체적인 행동이나 상황 (예: IDLE, CHASE, ATTACK).
- Transitions: 한 상태에서 다른 상태로 넘어가는 규칙.
- Events (Inputs): 전이를 일으키는 자극 (예: 플레이어 발견, 체력 저하).
- Actions: 상태에 진입(Enter), 유지(Update), 혹은 퇴장(Exit)할 때 수행하는 작업.
- 의의: 게임 AI, 컴파일러 설계, 네트워크 프로토콜, UI 네비게이션 등 로직의 명확한 관리가 필요한 모든 분야의 기반 기술.
⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & Updates)
- 과거 데이터와의 충돌: 단순한 If-Else 문의 나열에서 벗어나, 상태 패턴(State Pattern)을 통해 코드의 확장성과 가독성을 획기적으로 높이는 방식으로 진화.
- 정책 변화: Skybound 프로젝트의 모든 적 유닛과 보스 기체는 FSM 아키텍처를 기반으로 설계되어, 기획자의 의도에 맞는 정교하고 예측 가능한 행동 패턴을 보여줌.
🔗 지식 연결 (Graph)
- Behavior-Trees-BT, Decision-Making, Physics-Engine,_system-Design-for-AI-Scale
- Raw Source: 10_Wiki/Topics/AI/Finite-State-Machines-FSM.md
🤖 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)