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2nd/10_Wiki/Topics/AI_and_ML/_MOC.md
T
koriweb 95cd8bb891 feat(wiki): 코드 그라운딩 23문서 + MOC 학습지도 39개 
- 코드 그라운딩: 기술 주제 문서의 '적용 사례'에 실제 레포 구현 위치
  (file:line)+커밋 자동 주입 (예: 문서 청킹 전략→connectai/src/retrieval/chunker.ts).
  멱등 마커(CODE-GROUNDING)로 재실행 시 갱신.
- MOC: 39개 클러스터 폴더에 _MOC.md 학습지도 생성(진입점+통찰 주석).
도구: Datacollect/scripts/{code_grounding,moc_generator}.mjs

Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
2026-06-08 18:56:11 +09:00

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Raw Blame History

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moc-ai_and_ml AI_and_ML — 학습 지도 (MOC) MOC active map-of-content
MOC
AI_and_ML
2026-06-08

🗺️ AI_and_ML — 학습 지도 (MOC)

이 클러스터의 1174개 문서에 대한 진입점과 학습 순서. 자동 생성(moc_generator.mjs) — 재실행 시 갱신.

🚀 여기서 시작 (Start here)

📚 전체 문서 (Topics)

⚠️ 문서가 많은 클러스터(1166개) — 첫 글자별로 묶음. 하위 폴더로 재구성 검토 권장.

0-9

A

  • ABA (Applied Behavior Analysis) — "행동 = 환경 + 결과 의 함수". ABC (Antecedent → Behavior → Consequence) framework + reinforcement schedule. 자폐 치료 의 root, 게임 progression / AI rew
  • Abstract Syntax Tree (AST)
  • Academic Integrity
  • Accessibility (a11y)
  • ACI (Agent-Computer Interface) — Human UI ≠ Agent UI. LLM agent 의 매 file / tool / output 의 representation 가 model 의 perception. **Tool name + description + schema + erro
  • Activism
  • Actor-Critic Models
  • Ad-hoc Hypotheses
  • Adaptive Compute (적응형 계산량 조절)
  • Addiction Neuroscience — Reward circuit (mesolimbic dopamine) 의 reinforcement + prefrontal cortex 의 control 약화 → 의지 X. "도덕적 약점" 가 아닌 brain disease. Game / app 의
  • ADR-0001: Project Chronicle as Independent Module — Project Chronicle (planning / decision / log / bug / retro 의 record) 의 chat / agent 와 분리 module 로 implement. SoC 의 적용 — 매 chat / agent 의
  • AdSense Revenue Blog Architecture
  • agargaro Open Source Libraries (Three.js Extensions) — Three.js 의 native InstancedMesh 의 limit → InstancedMesh2 + batched-mesh-extensions. 매 instance 의 frustum culling / LOD / BVH raycasting
  • AI & Data Sovereignty — "매 data 의 owner 는 누구?". Individual / Org / National 의 3 layer. Big Tech AI 의 training data 의 hidden cost. **Federated learning + differe
  • AI 기반 코드 분석 자동화 (Autofix + Triage) — 매 AI_Powered_Code_Analysis 의 Korean version. 매 same content.
  • AI 코드 리뷰
  • AI Accountability — "누구 의 잘못?". AI 의 harm 의 발생 시 매 actor (developer, deployer, user) 의 responsibility 의 chain. Transparency + Auditability + Redress 의 3
  • AI Alignment
  • AI and Narrative — **LLM 의 long-context + creative generation 이 narrative 의 고전 framework (Hero's journey, 3-act structure) + interactive (player choice) 의 결합 의
  • AI Answer Engine Optimization (AEO) — "Search 의 click → AI answer 의 citation". ChatGPT / Perplexity / Google AI Overviews 의 매 brand 의 source 의 selection. **SSR + JSON-LD + se
  • AI Code Assurance (AI 생성 코드 검증) — AI-generated code 의 inconsistent quality + hallucinated API + 매 unique vulnerability. 매 PR 의 SAST + LLM-as-judge + human review 의 hybrid
  • AI Code Review — LLM + AST + 매 PR 의 first-pass review. CodeRabbit / Greptile / Sourcery / Cursor 가 매 bug / style / security 의 detect. **Human 의 final, AI
  • AI Code Review + DevSecOps — Shift-left security. 매 SDLC 의 early 의 SAST + AI review + human. 매 mechanical 의 AI, 매 architectural 의 human.
  • AI Connect LLM Tool (ConnectAI) — 100% local + offline VS Code AI coding agent. Ollama / LM Studio 의 hardware 직접 사용 — 외부 server X. File edit + terminal + Second Brain (kn
  • AI Content Production Pipeline — "AI = production line component, not assistant". 매 stage 의 AI input → output → next stage. **Keyword → outline → draft → edit → publish
  • AI Evaluation & Benchmarks — "좋다" vs "측정". 매 capability (math, code, reasoning, long-context, tool use) 의 standardized test. 단점: contamination, Goodhart's law, eval
  • AI Exploitation (Game AI 공략) — Game AI 의 deterministic behavior 의 player exploit. Baiting / kiting / pathing trick. RTS / FPS / MMO 의 player skill 의 큰 부분. **Game desig
  • AI for Social Good (AI4SG) — AI 의 commercial 외 사용. 매 UN SDG (climate, health, education, equity) 의 AI 응용. 매 vendor 의 lab + non-profit + government 의 partnership. **H
  • AI Generated Code Assurance (AI 생성 코드 검증)
  • AI Governance Policy (AI Usage Policy) — "자율 = 책임". 조직 의 AI 도입 의 legal / ethical / security 의 framework. 규제 (EU AI Act) + 자체 policy + technical guardrail. **금지 X, sandbox + 교육 +
  • AI Humanism — AI = 인간 의 replacement X, 인간 의 augmentation. 매 design / policy 의 인간 dignity 의 center. Human agency + augmentation + empathy 의 3 axis.
  • AI Image Generation — Diffusion model 의 text → image. 매 prompt 의 noise 의 progressive denoise. **Midjourney (예술), DALL-E (자연어), Stable Diffusion / Flux (open +
  • AI Image Generation & Editing Workflow — Single perfect prompt 의 myth → iterative loop. Draft (cheap variant) → select → refine → upscale → polish (post-edit). 매 round 의 qua
  • AI Image Generation Workflow (canonical) — Prompt → image 의 standard pipeline. 매 5-layer prompt + iterative + post-edit. 매 single shot 의 expectation X.
  • AI Image Quality Optimization & Debugging — 매 raw output 의 defect (extra finger, blur, watermark) → systematic fix. Detect → mask → inpaint → upscale. 매 specific defect 의 speci
  • AI Literacy — AI 사용 ≠ AI literacy. 매 user 가 ChatGPT 사용 가능 가, "왜 이 답?", "이 답 가 신뢰?", "어떻게 더 잘?" 의 답 가 별 skill. **Understand + Utilize + Evaluate + Refl
  • AI Post-editing Tools (사후 편집) — 매 첫 generation 의 limit → iterative refinement. **Inpainting (specific region), Outpainting (extend canvas), Remix (variation), Upscale (
  • AI Pursuit Logic (AI 추적 논리) — "매 enemy 의 어떤 target 의 chase?". Aggro / threat / line-of-sight / leash 의 4 component. 매 RTS / MMO / FPS 의 fundamental. **매 deterministic
  • AI Safety
  • AI Safety
  • AI Safety (AI 안전)
  • AI Safety & Constitutional AI
  • AI Safety and Alignment — "AI 가 의도 한 대로 동작?". Capability ↑ + Alignment 부족 = catastrophic mismatch. 매 frontier lab 의 큰 problem. **RLHF / DPO / Constitutional AI /
  • AI Search Optimization — "Keyword density → Entity authority". 매 LLM 의 knowledge graph 의 inclusion. Semantic + structured + machine-readable + E-E-A-T. AEO +
  • AI_and_ML 폴더 시스템 메타
  • AI-Powered Code Analysis (Autofix + Triage) — Pattern matching → LLM understanding. 매 finding 의 confidence score + auto-fix + human review priority. **Triage (어느 거 먼저) + Autofix (수정
  • AI-Powered Code Analysis Tools — LLM + AST + codebase RAG 의 매 file 의 deep context 분석. SAST + behavioral analysis + cross-repository. **CodeRabbit (PR), Greptile (큰 codeb
  • Algorithmic Biology — "생명 = 매 우주 의 가장 복잡한 algorithm". 매 DNA / RNA / protein 의 computable model. AlphaFold 의 protein folding 의 50 year problem 의 solve. 매 신약 개발
  • Algorithmic Fairness — "매 group 의 differential impact 의 measure + mitigate". 매 ML system 의 bias = data + algorithm + deployment. **Pre-processing / In-processi
  • Algorithmic Transparency — "매 black box 의 light". 매 input + algorithm + output 의 visibility. Disclosure → Explainability → Auditability 의 3 layer. 매 user trust
  • Alignment
  • Allocation Timeline
  • AlphaGo (Monte Carlo Tree Search RL)] [Autonomous Driving Simulation] [Robotic Manipulation
  • Ambient Declarations
  • Amdahl's Law — "매 bottleneck 가 speed 의 결정". 매 90% 의 100× → 매 전체 가 매 10× 의 한계. 매 parallelization 의 ceiling. 매 어디 의 fast 보다 매 어디 의 unchangeable.
  • Anaemic Domain Model — "매 data 만 의 class + 매 logic 의 service 의 split". Martin Fowler 가 anti-pattern 가 — 매 OOP 의 procedural 화. 매 simple CRUD OK 가, 매 complex dom
  • Anarchism — 권위 없는 자유의 질서. 국가 / 지배 강제 X + 자발적 협력 + 수평 조직. 매 "혼란" 가 아닌 — 매 self-imposed 질서. 매 modern crypto / DAO / open source 의 underlying ideology.
  • Anarcho-Primitivism — "매 civilization 이전 의 return". 매 agriculture / industry 의 alienation 비판 — 매 hunter-gatherer 의 freedom + ecology. 매 radical 가, 매 AI 시대 의 e
  • Anthropic Principle — "매 우주 가 정교 한 이유 = 매 우리 가 관찰 중". 매 selection bias 의 fundamental form. 매 fine-tuned constant 의 explain — 매 우주 가 X 의 condition X 가, 매 X 의 c
  • Anthropomorphism — 기계 의 인간 의 얼굴. 매 non-human (object, animal, AI) 의 매 emotion / intent / personality 의 project. 매 LLM 의 가장 큰 design lever — trust 의 boost 가
  • Antifragility — "매 chaos 의 먹고 자라는 힘". 매 robust (견딤) 의 위, 매 antifragile (강해짐). Taleb 의 개념. 매 muscle, 매 startup ecosystem, 매 chaos engineering, 매 evolutio
  • API Response & State Modeling — "매 invalid state 의 unrepresentable". Discriminated union + Result type. 매 compile-time exhaustive check. 매 runtime bug 의 prevent.
  • API Response Modeling + State Machine — Discriminated union 의 baseline + state machine (XState) 의 complex flow. 매 invalid state + invalid transition 의 prevent. 매 actor model 의
  • API-backed Image Generation Workflow
  • Arc 2 — March 2026 Research Drop (War Commander) — "매 firepower → 매 mixed-tactic". 매 platform 의 damage-type 별 50% resistance 의 specialization. 매 single-unit steamroll 의 X — 매 mixed platoo
  • Architecture Anti-patterns — "매 안 하면 좋은 것". 매 design 의 mistake catalog. 매 timeout misconfig, 매 distributed monolith, 매 big ball of mud. 매 anti-pattern 의 catalog 의 se
  • Articulateness — "매 thought 의 high-resolution output". 매 head 의 fuzzy idea 의 매 lossless 의 transmit. 매 AI 시대 의 가장 큰 leverage — 매 prompt 의 articulate = 매 o
  • Artifacts & Infrastructure (Agentic Systems) — "매 agent 의 physical body". 매 produced output (code, doc, image) 의 store + index + version. 매 execution 의 sandbox (container / microVM).
  • Artificial Intelligence (AI)
  • Artificial Intelligence (AI) — "매 thinking 의 X — 매 data 의 compression + 매 prediction". 매 hidden pattern 의 statistical inference. 매 narrow ANI (chess, GPT) 의 dominate 가
  • Artificial Life (ALife) — "매 life 의 본질 의 digital code 의 recreate". 매 simple rule 의 interaction → 매 emergent intelligence. 매 swarm AI / NPC behavior / evolutionary
  • Arts (Human + AI Era) — "매 language 너머의 communication". 매 emotion / experience / idea 의 form / sound / color 의 translate. 매 modern: 매 AI generative 의 democratiz
  • ASD Intervention (AI-Assisted) — "매 social barrier 의 digital companion". 매 ASD 의 communication / emotion 의 difficulty 의 AI 의 supplement. 매 NESCA / VR / robot / AAC. 매 su
  • Assessment (Educational + ML Evaluation) — "매 성장 의 거울". 매 current 의 measure + 매 gap → 매 direction. 매 selection 의 X — 매 growth 의 support. 매 modern AI 의 ML evaluation 의 same princip
  • Asset-Specific Knowledge — "매 다른 곳 X 의 나만의 무기". 매 codebase / business / domain 의 deep context. 매 tacit (문서 X) + 매 high replacement cost. 매 modern AI 시대 의 가장 큰 diff
  • AST (Abstract Syntax Tree)
  • Atmospheric Intelligence (Ambient AI) — "공기 처럼 스며든 지능". 매 screen / button X — 매 environment 자체 의 interface. 매 Matter / edge AI / privacy 의 결합. 매 user 의 의식 X 의 benefit 의 enable.
  • Attention is All You Need
  • Attention Mechanism
  • Attention Mechanisms
  • Authenticity — "매 진짜 의 힘". 매 internal value + 매 external action 의 일치. 매 deepfake 시대 의 가장 큰 differentiator. 매 AI 의 "I'm an AI" 의 honesty 의 trust 의 maxim
  • Auto-Encoding — "매 information diet + restore". 매 input → 매 bottleneck (latent) → 매 input 의 reconstruct. 매 unsupervised representation. 매 PCA 의 deep ver
  • Automated Mapping (SLAM / HD Map) — "매 unknown 의 explore + 매 self-localize 의 simultaneous". 매 SLAM (Simultaneous Localization and Mapping). 매 sensor (LiDAR, camera, IMU) 의
  • Automated Refactoring Tools
  • Automated Theorem Proving (ATP) — "매 'works' 의 'cannot fail' 의 강제 proof". 매 software trust 의 정점. 매 seL4 / Compcert / Ethereum smart contract / aerospace 의 underlying. 매 L
  • Autonomous Polling & Wait Automation — "매 sleeping researcher". 매 long-running task (3-10 분) 의 완료 의 agent 가 자동 감지 + 매 next step 으로 transition. 매 manual button click 의 X. 매 10초
  • Autonomous Vehicles — "매 wheels 의 movable computer". 매 perception + localization + prediction + planning + control 의 5-stack. 매 modern: 매 end-to-end neural ne
  • Availability and Persistence — "매 always there + 매 never forget". 매 availability = 매 즉시 응답 가능. 매 persistence (durability) = 매 한번 commit 의 절대 lose X. 매 distributed syst
  • Awards (Recognition Systems) — "매 우수 의 사회적 공인". 매 motivation + 매 standard 의 signal + 매 visibility. 매 modern 의 controversy: 매 AI generative 의 award 의 ethics. 매 traditio
  • Axify (Engineering Productivity Platform) — "매 engineering productivity 의 데이터화". 매 DORA + value stream + AI 도입 의 measure. 매 vanity metric (사용량) 의 X — 매 actual outcome (lead time, d
  • Axioms — "매 의심 없는 지식 의 시작". 매 self-evident or 매 agreed. 매 모든 reasoning 의 ground. 매 wrong axiom = 매 정교한 logic 의 collapse. 매 modern AI 의 Constituti

B

  • Backpropagation
  • Backpropagation Through Time
  • Bag of Words (BoW) — "매 단어 의 빈도 만". 매 grammar / order 무시 + 매 frequency count. 매 NLP 의 가장 simple. 매 modern transformer 가 dominant 가, 매 baseline / fast classif
  • Baiting (Game AI Tactic) — "매 NPC chase logic 의 reverse-exploit". 매 fortified enemy 의 매 defense 의 outside 의 lure. 매 RTS 의 essential. 매 NPC AI design 의 antithesis —
  • Baiting Tactics
  • Baseline (Web Platform Features) — "매 widely available API 의 timeline". 매 Chrome / Edge / Firefox / Safari 의 30 개월 이상 매 support 된 feature. 매 polyfill 의 drop 의 signal. 매 mo
  • Batch Inference — "매 GPU 의 공동 구매". 매 single request 의 즉시 응답 X — 매 batch 의 throughput 의 maximize. 매 LLM 의 dynamic / continuous batching 의 5-20× throughput.
  • Bayesian Brain Hypothesis — "매 brain = 매 inference engine". 매 incomplete sensor + 매 prior → 매 best guess (posterior). 매 Friston 의 Free Energy Principle 의 unify perc
  • Bayesian Inference
  • Bayesian Statistics — "매 probability = 매 belief 의 degree". 매 frequency X — 매 prior + data → posterior 의 update. 매 small data + prior knowledge 의 strong. 매 res
  • BCG 2026 Global Gaming Survey — 3년 침체 의 끝, 매 4 trend 의 새 growth: Generative AI, UGC, Cloud Gaming, App Store 개방. 매 game economy / monetization 의 redesign 의 signal.
  • Be Detailed (Specificity Principle) — "매 devil 의 detail". 매 abstraction 의 hide X — 매 number, 매 context, 매 edge. 매 prompt engineering 의 single biggest lever — 매 vague "make it
  • Beliefs — "매 mind 의 잠정적 결론". 매 evidence 의 objective ↔ subjective 의 confidence. 매 action 의 trigger. 매 AI 의 응용 — 매 agent 의 belief state, 매 RAG 의 tru
  • Bellman Equation
  • Bellman Equation
  • Bellman Equation
  • Benchmarks (AI Evaluation) — "지능 의 줄자". 매 standardized 의 same comparison. 매 milestone + 매 marketing. 매 Goodhart's Law (매 metric 의 target 의 saturate). 매 modern era 의
  • BERT
  • BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers)
  • BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) — "매 양방향 의 천재". 매 left-only 의 LM 의 break — 매 bidirectional context. 매 NLU 의 dominator. 매 GPT 시대 의 generation 의 lose 가, 매 classification /
  • Best of N Sampling
  • Best of N Sampling
  • Best of N Sampling ( ø)
  • Best of N Sampling (최적 샘플링)
  • Best-of-N Sampling — "많이 뽑고 best 의 select". 매 N response 의 generate + RM 의 score → best 1 의 output. 매 inference-time compute 의 가장 simple form. 매 OpenAI o1 /
  • Bias Correction Algorithm — "매 data 의 bias = 매 model 의 discrimination". 매 protected attribute (race, sex, age) 의 statistical balance 의 enforce. 매 3 stage: pre / in
  • Bias vs Variance Trade-off — "매 model 의 simple 의 underfit + 매 complex 의 overfit". 매 generalization 의 sweet spot 의 search. 매 modern deep learning 의 double descent
  • Bias-Variance Tradeoff
  • Bibliometrics — "매 knowledge 의 economics". 매 citation count + h-index + impact factor 의 quantify. 매 modern: 매 altmetrics + arXiv 의 real-time. 매 Goodhart
  • Binary Author Identification — "매 digital fingerprint". 매 compiled binary 의 매 author style 의 detect. 매 control flow + 매 register usage + 매 idiom 의 unique. 매 malware fo
  • Binary Search — "매 절반씩 의 탐색". 매 sorted array 의 매 O(log N). 매 100만 = 매 20 step. 매 algorithm 의 elegance 의 가장. 매 git bisect / parametric search / boundary
  • Bioenergetics — "매 생명 = 매 entropy 의 저항". 매 thermodynamics 2nd law (entropy ↑) 의 against — 매 energy 의 collect + transform → 매 order. 매 ATP 의 currency. 매
  • Biological Intelligence — "매 4 billion year 의 deep learning". 매 survival + reproduction = 매 reward. 매 evolution = 매 backpropagation. 매 modern AI 의 still 매 surpass
  • BioShock (2007) — Game AI & Environmental Narrative — "매 ecosystem 의 살아있는 듯". 매 BioShock 의 AI 는 매 player 의 chase 만 X — 매 own rule 의 organic actor (Big Daddy ↔ Little Sister). 매 simple FSM +
  • Black-Box Optimization — "매 gradient X 의 best 의 search". 매 expensive function (1 trial = hour) 의 minimum sample 의 best. 매 hyperparameter / drug / robotics / circ
  • Blockchain — "매 신뢰 의 technical implementation". 매 central authority X — 매 distributed + 매 cryptographic verification. 매 currency 의 base. 매 smart cont
  • Blog Production Standard Manual — "매 SEO 키워드 + 매 친근한 톤 + 매 5단계 layout". 매 검색자 의 의도 의 정확 한 keyword 의 title 의 front. 매 "전문가 가 friend" 의 trust + scanning-friendly visual.
  • Bloom Filters — "매 set 의 'maybe / definitely not' 의 fast". 매 hash + bit array 의 probabilistic. 매 false positive 가능 가, 매 false negative X. 매 cache / DB /
  • Boltzmann Machines — "매 data distribution 의 energy 의 model". 매 stat mech 의 Boltzmann distribution 의 inspire. 매 deep learning 의 spark (Hinton 2006 RBM pre-tra
  • Boosting Algorithms (XGBoost / LightGBM / CatBoost) — "매 오답 노트 의 군단". 매 weak learner 의 sequential 학습 + 매 previous error 의 weight ↑. 매 tabular data 의 still-king (vs deep learning). 매 Kaggle 의
  • Boss Orchestration & Gimmick Management — "매 boss = 매 HP 의 X — 매 sequence + gimmick". 매 multi-part + multi-phase + telegraph + recovery window 의 fight feel. 매 player 의 skill expr
  • Bottlenecks (Performance & Process) — "매 system 의 throat". 매 weakest link 의 throughput 의 결정. 매 non-bottleneck 의 improve = 매 시간 낭비. 매 Goldratt's TOC: 매 5 step. 매 modern AI: 매
  • Bounded Contexts (DDD) — "매 모두 의 language = 매 아무도 의 language". 매 specific domain 의 internal 의 의미 boundary. 매 같은 word ('Account' = bank 의 계좌 vs login 의 ID) 의 isol
  • Bounded Rationality
  • Bounded Rationality
  • Bounded Rationality — "매 perfect optimization 의 X — 매 'good enough' 의 satisfice". Herbert Simon (1955) 의 Nobel-winning concept. 매 cognitive limit + 매 informat
  • Bounding Box Regression — "매 image 의 정확한 주소". 매 (x, y, w, h) 의 4 number 의 predict + class. 매 object detection 의 core. 매 modern: 매 anchor-free + 매 DETR (transforme
  • Brain Computer Interface (BCI)
  • Brain Computer Interface (BCI)
  • Brain-Computer Interface (BCI) — "매 thought 의 direct digital translation". 매 brain signal 의 capture → 매 ML decode → 매 output (mouse, prosthesis, text). 매 modern AI 의 sur
  • Brain-Derived Neurotrophic Factor (BDNF) — "매 brain 의 fertilizer". 매 protein 의 synapse plasticity + 매 neurogenesis 의 boost. 매 exercise / sleep / fasting / novelty 의 강력 의 인상. 매 cog
  • Brand Consistency in AI Image Generation — "매 visual identity 의 generation 의 lock". 매 prompt 만 의 X — 매 reference image (sref/cref/oref) + 매 LoRA + 매 IP-Adapter 의 결합. 매 marketing c

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가나다

1174 docs · 자동 생성 2026-06-08

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