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AI 코드 리뷰 도구가 오픈소스로 쏟아지며 개발 워크플로를 바꾸고 있습니다. Git diff 분석, 결함 탐지, 컨벤션 강제부터 사람 리뷰와의 역할 분담, 거짓 양성 관리, CI 통합까지 실무 관점에서 정리합니다.

휴머노이드 로봇이 두 발로 걷고 손으로 물건을 다루기까지, 이족보행 제어와 전신 제어(whole-body control)의 핵심 개념을 정리합니다. ZMP와 MPC, 강화학습 기반 로코모션, 균형과 낙상 회복, 보행과 조작의 통합, 그리고 시뮬레이션 학습을 실물로 옮기는 흐름을 다이어그램과 함께 살펴봅니다.

로봇이 기술을 습득하는 네 가지 방식을 개괄하고, 모방학습(텔레오퍼레이션·행동 복제·DAgger)과 강화학습(보상·정책·탐험)의 원리와 장단점, 데이터 효율의 차이, 그리고 두 접근을 결합하는 방법을 다이어그램과 비교표로 정리합니다.

하나의 정책으로 여러 로봇, 여러 작업을 해내려는 로봇 파운데이션 모델의 흐름을 정리합니다. 제너럴리스트 정책의 개념, Open X-Embodiment 같은 대규모 로봇 데이터, 크로스 임바디먼트, VLA와의 관계, 스케일링 관점, 그리고 데이터·안전·평가라는 과제를 다이어그램과 함께 살펴봅니다.

시뮬레이션에서 학습한 로봇 정책이 현실에서 무너지는 이유(현실 격차)를 분석하고, 도메인 랜덤화·도메인 적응·시스템 식별·디지털 트윈 같은 대응 기법과, 촉각·마찰 등 재현이 어려운 물리, zero-shot 전이의 가능성과 한계를 다이어그램과 사례로 설명합니다.

로봇이 손끝으로 세상을 느끼기 시작했습니다. 비전 기반 촉각 센서(GelSight류)와 전자피부, 촉각이 담당하는 미끄러짐·힘·재질 감지, 시각-촉각 융합, 정교한 인핸드 조작, 그리고 촉각 sim2real과 학습 방법을 다이어그램과 함께 정리합니다.

월드 모델의 개념(환경 동역학을 학습하는 것)을 설명하고, 모델 기반 강화학습, 잠재 공간 예측, 비디오 예측·생성 모델의 로봇 응용, 상상 롤아웃과 MPC를 통한 계획, 그리고 보행·조작에의 적용과 한계를 다이어그램으로 정리합니다.

시험까지 단 5일밖에 남지 않았을 때를 위한 초압축 합격 전략입니다. 완벽을 포기하고 합격선 95점 돌파와 과락 회피에 집중하는 5일 플랜, 최소 필수 어휘 80개와 문법 25개, 시험 당일 전략, 5일 벼락치기의 현실적 한계까지 표 중심으로 정리했습니다.

JLPT N3 합격을 위한 과목별 실전 전략을 한 글에 정리했습니다. 시험 구조와 배점·합격 기준부터 문자어휘·문법·독해·청해 각 과목의 공략법, 시간 관리, 오답 줄이기, 시험 당일 루틴, 학습 리소스, FAQ까지 표 중심으로 다룹니다.

JLPT N3 핵심 문법 약 40개를 의미 그룹별로 표 정리했습니다. 접속 형태·의미·예문을 한눈에 보고, 헷갈리는 문법을 비교하며, 문법 문제 풀이 팁과 4지선다 연습 문항 15개(정답·해설 포함)로 실전 감각을 다집니다.