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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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Physical-Intelligence

📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)

"육체를 가진 지능: 모니터 안의 텍스트 연산을 넘어, 실제 물리적 세상의 마찰, 중력, 공간을 이해하고 기계 팔이나 다리를 움직여 현실의 문제를 직접 해결하는 '구현된(Embodied) 지능'."

📖 구조화된 지식 (Synthesized Content)

물리적 지능(Physical-Intelligence)은 기계가 물리적 세계와 상호작용하며 복잡한 행동을 수행하는 능력입니다.

3대 구현 요소:
- Sensation: 센서(Lidar, Camera 등)를 통한 정보 수집. (Hardware와 연결)
- Perception: 수집된 정보에서 사물과 지형의 의미 파악. (Computer Vision와 연결)
- Action: 모터와 관절을 움직여 실제 물리적 에너지를 가함.
핵심 기술 (Sim-to-Real):
- 가상 세계(Simulation)에서 배운 지능을 험난한 현실(Real world)로 전이시키는 기술. (Reinforcement Learning (RL)와 연결)

⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & Updates)

과거 데이터와의 충돌: 과거에는 정해진 궤적만 반복하는 '고전적 로봇 정책'이었으나, 현대 정책은 환경 변화를 실시간으로 인지하고 대처하는 '자율적 물리 지능 정책'으로 진화함(RL Update).
정책 변화(RL Update): 인간의 오감과 근육의 미세한 작용 정책을 모사하는 '멀티모달 파운데이션 모델 정책'이 로봇의 뇌 역할을 수행하며, 휴머노이드 로봇 정책이 상용화 단계로 진입 중임. (Multimodal-Learning와 연결)

🔗 지식 연결 (Graph)

Hardware, Computer Vision, Reinforcement Learning (RL), Multimodal-Learning, Internet of Things (IoT)
Modern Tech/Tools: Isaac Sim (NVIDIA), Humanoid robots (Figure, Tesla Optimus), Robotic Operating _system (ROS).

🤖 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

3.3 KiB Raw Blame History