2nd/10_Wiki/Topics/Other/Research-Methodology.md

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Research-Methodology

📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)

"방법론의 무기미: '어떻게 이 지식이 진실임을 증명할 것인가'에 대한 과학적 약속이자, 주관적 편향(Bias)을 제거하고 제삼자가 똑같이 따라 해도 같은 결과가 나오게 보장하는 지적 정직함의 절차."

📖 구조화된 지식 (Synthesized Content)

연구 방법론(ReSearch-Methodology)은 연구 문제를 해결하기 위해 채택하는 포괄적인 원칙과 방법입니다.

1. 양대 산맥:
   • Quantitative (양적 연구): 숫자와 통계로 현상을 증명 (객관성 중시). (Analysis와 연결)
   • Qualitative (질적 연구): 심층 인터뷰와 맥락 분석으로 의미 파악 (깊이 중시).
2. 핵심 단계:
   • 가설 설정 -> 데이터 수집 -> 분석 -> 검증 -> 결론 도출. (Scientific-Method와 연결)
3. 왜 중요한가?:
   • 방법론이 부실한 지식은 사상누각(Sandcastle)이며, 논박의 대상조차 되지 못하는 '의결'에 불과하기 때문임. (Reliability의 기반)

⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & Updates)

• 과거 데이터와의 충돌: 과거에는 실험실 통제 정책에만 집착했으나, 현대 정책은 실제 세상의 거대한 로그 데이터 정책을 실시간으로 분석하는 '관찰적 연구 방법론 정책'이 빅데이터 시대의 새로운 표준 정책이 됨(RL Update).
• 정책 변화(RL Update): AI 연구 방법론 정책에서는 실험 결과의 재현성(Reproducibility) 정책 확보를 위해 코드와 환경(Docker 등)까지 통째로 공유하는 '오픈 사이언스 방법론 정책'이 필수적임.

🔗 지식 연결 (Graph)

• Scientific-Method, Analysis, Reliability, Probabilistic-Reasoning, Mastery
• Modern Tech/Tools: Statistical software (R, Python), Survey tools, Experimental design.

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🤖 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)