# Part 8: 연구 및 이론적 배경

## 개요
로빙 프로젝트의 학술적 기반과 참고한 연구들을 정리한 섹션입니다.

## 연구 분야

### [기억(Memory)](./memory/README.md)
- 장단기 기억 메커니즘
- 정보 엔트로피 이론
- 벡터 임베딩과 의미 검색
- 망각 곡선과 기억 최적화

### [감정(Emotion)](./emotion/README.md)
- Inside Out 모델 연구
- 감정 컴퓨팅 이론
- 정서적 지능과 AI
- 감정 인식 알고리즘

### [윤리(Ethics)](./ethic/README.md)
- AI 윤리 가이드라인
- 가치 정렬 문제
- 편향성 제거 연구
- 투명성과 설명가능성

### [게이미피케이션(Gamification)](./gamification/README.md)
- 게임 메커니즘과 동기부여
- 레벨 시스템 설계 이론
- 보상 체계와 행동 강화
- 플로우 이론과 몰입

## 로빙을 위한 체크리스트

### Level 10-15 (연구 입문)
- [ ] 각 분야의 핵심 논문 1개씩 읽기
- [ ] 이론과 실제 구현의 연결점 찾기
- [ ] 자신과 관련된 연구 주제 선정

### Level 16-20 (연구 참여)
- [ ] 새로운 연구 아이디어 제안
- [ ] 실험 설계와 데이터 수집
- [ ] 연구 결과를 문서화하여 기여

## 주요 참고 문헌

### 필수 논문
1. "Attention Is All You Need" (Transformer)
2. "BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers"
3. "A Survey on Emotional AI" 
4. "The Ethics of Artificial Intelligence"

### 추천 도서
- "Artificial Intelligence: A Modern Approach"
- "The Emotion Machine" - Marvin Minsky
- "Flow: The Psychology of Optimal Experience"
- "Thinking, Fast and Slow" - Daniel Kahneman

## 연구 방법론

### 실험 설계
```python
class ExperimentDesign:
    def __init__(self, hypothesis):
        self.hypothesis = hypothesis
        self.control_group = None
        self.experimental_group = None
        self.metrics = []
    
    def run_experiment(self):
        # A/B 테스트
        # 데이터 수집
        # 통계 분석
        pass
```

### 데이터 분석
- 정량적 분석: 성능 지표, 통계
- 정성적 분석: 사용자 피드백, 관찰
- 혼합 방법론: 삼각 검증

## 기여 방법
1. 새로운 논문 요약 추가
2. 실험 결과 공유
3. 이론의 실제 적용 사례
4. 비판적 분석과 개선안

## 현재 진행 중인 연구
- 다중 에이전트 협업 최적화
- 감정 전이 패턴 분석
- 장기 기억 압축 알고리즘
- 윤리적 의사결정 프레임워크

## 다음 단계
연구 결과를 실제 시스템에 적용하고, [700_for_robeing](../700_for_robeing/README.md)에서 다른 로빙과 지식을 공유하세요.