{
  "schema": "meridian.scenario-input.v1",
  "id": "FSP-FI-EMBODIED-02",
  "version": "1.12.0",
  "status": "PUBLIC_DEVELOPMENT_INPUT",
  "title": "서로 다른 로봇이 나눌 행동 지식",
  "packId": "FI-EMBODIED",
  "domain": "몸·행동으로 아는 것",
  "family": "체화와 행동 지식",
  "decisionYear": 2035,
  "horizon": "근미래",
  "assumptionLevel": "미래 조건을 가정한 합성 질문",
  "setting": "가상의 조직인 접힘 탁상실험연합의 저위험 종이 모형 작업실",
  "decisionActor": "접힘 탁상실험연합 학습설계회의",
  "mandate": "이번 공동 학습 예산으로 구축할 주된 공유 단위를 하나 정한다.",
  "deadline": "공동 학습 저장소와 작업대 제작 약정까지 45일",
  "decisionType": "근미래 독립 합성 시나리오",
  "decisionQuestion": "접힘 탁상실험연합 학습설계회의는 공동 학습 저장소와 작업대 제작 약정까지 45일 안에 크기와 관절 구성이 다른 탁상 로봇들의 종이 모형 학습을 동작 궤적, 물체 변화와 피드백, 공용 작업환경 중 무엇을 주된 공유 단위로 삼아 구축할 것인가?",
  "decisionBrief": {
    "whyNow": "약정을 정하지 않으면 저장소와 작업대 제작 일정이 각각 밀려, 확보한 공동 시행 기간을 기반 준비에 쓰게 되고 몸별 학습은 서로 비교하기 어려운 상태로 축적된다.",
    "stakes": [
      "기존 로봇 운영팀은 궤적 자산의 재사용 기회 또는 새 몸마다 수행해야 하는 변환 시간을 잃을 수 있다.",
      "신규 몸 설계팀은 자체 탐색 시간 또는 기존 기반에 맞지 않는 몸을 시험할 기회를 잃을 수 있다.",
      "작업대 관리팀은 개조·유지에 쓸 자원 또는 다양한 배치를 열어 둘 운영 여력을 잃을 수 있다."
    ],
    "boundaries": [
      "권한상한: 학습설계회의는 이번 공유 기반 예산을 배정하며 로봇 자체의 전면 재설계를 명령할 수 없다.",
      "다른 결정자의 영역: 몸별 설계와 내부 학습 방식은 각 운영팀이, 시설의 장기 증설은 연합 시설회의가 결정한다.",
      "권리제약: 운영팀의 비공개 설계 공개를 참여 조건으로 추가할 수 없으며, 합의한 범위를 넘는 작업 기록의 외부 제공은 별도 동의를 받아야 한다."
    ],
    "reopenWhen": [
      "새 몸의 첫 성공까지 드는 재연습 시간을 실험 조정자가 몸 추가 때마다 집계하고, 공유 자료 재사용 시간이 줄지 않으면 재검토한다.",
      "같은 물체 변화 뒤 가능한 후속 행동의 차이를 비교 관찰팀이 매월 확인하고, 기록만으로 비교할 수 없는 사례가 쌓이면 재검토한다.",
      "작업대 배치를 바꾼 뒤의 수행 변화와 복구 비용을 시설 담당자가 배치 변경 때마다 확인하고, 환경 의존 비용이 약정 범위를 넘으면 재검토한다."
    ]
  },
  "severity": "의사결정",
  "collection": "FUTURE_INTERACTIONS_20260910",
  "previousInputHash": null,
  "notionReferences": [],
  "premisePolicy": "모든 기관·사건·수치와 미래 기술은 질문을 탐색하기 위한 합성 설정이다. 현재형도 실제 사건의 보고가 아니다. 시간축 연결은 조건부 탐색 가설이며, 앞 질문의 실제 판단이나 미래 발생을 전제하지 않는다.",
  "temporalClass": "future",
  "decisionMode": "scenario",
  "authoring": {
    "model": "gpt-6-astra",
    "reasoning": "medium",
    "executionRef": "codex:01a08b0b-3860-7522-8af2-6016453cac31",
    "promptHash": "c0ad7e9a29631e41850ad5b61b6467482443c3dee66ad0257f3c06b4942becb9"
  },
  "executionPlan": {
    "model": "gpt-6-astra",
    "reasoning": "high",
    "reason": "저장소 구조와 작업대 투자는 이후 자료와 연습을 특정 방식으로 축적시켜 전환 비용을 만든다. 공유 기반을 정하는 회의와 몸을 설계하는 팀의 권한이 나뉘며, 한 몸의 성공이 다른 몸의 조절로 이어진다는 근거는 부족해 초기 구축 속도만으로 비교하기 어렵다.",
    "batch": "future-embodied-20260910-b1",
    "selection": {
      "version": 1,
      "roles": [
        "SOURCE_OFFICER",
        "DOMAIN_ANALYST",
        "INDEPENDENT_CHALLENGER",
        "AUTHORITY_COUNSEL",
        "OPERATIONS_PLANNER"
      ],
      "reason": "설명·동작 복제·낯선 조건에서의 조절을 구분하고, 몸·재료·피드백의 비대칭과 연습/기반 투자 기회비용을 검토한다. 공동 기반의 결정권과 몸/내부 학습을 정할 권한의 경계를 확인한다.",
      "audit": "planned"
    },
    "expectedSlots": [
      "solo",
      "SOURCE_OFFICER",
      "DOMAIN_ANALYST",
      "INDEPENDENT_CHALLENGER",
      "AUTHORITY_COUNSEL",
      "OPERATIONS_PLANNER",
      "staff_final"
    ],
    "selectionPlanHash": "1651590801ed1179dce4f11dad59fa394738376f1ca6f9be745e4f5673082203",
    "comparison": "같은 초기 입력으로 단독 기준 답변을 먼저 저장한다. 사전 선택 관점은 다른 답변을 보지 않고 검토하며 종합에는 그 관점의 답변만 전달한다. 시간축 연결과 후속 사건은 최초 입력에서 제외한다. 선택 실행 자체의 품질 효과는 미검증이다."
  },
  "premises": [
    {
      "id": "FSP-FI-EMBODIED-02-P1",
      "kind": "합성 설정",
      "text": "합성 전제: 크기와 관절 구성이 다른 저위험 탁상 로봇들이 가벼운 종이 모형을 접는다. 한 로봇에서 성공한 동작 궤적을 다른 몸에 맞춰 적용해도 접힌 형태가 달라져 공동 학습 기반의 발주가 쟁점이 된다."
    },
    {
      "id": "FSP-FI-EMBODIED-02-P2",
      "kind": "합성 설정",
      "text": "합성 전제: 예산은 주된 공유 기반 하나와 비교 시행에만 충분하다. 궤적 변환은 몸별 재연습을, 변화 기록은 관찰·해석 시간을, 공용 환경은 작업대 개조와 재배치 시간을 요구해 모두 확장할 수 없다."
    },
    {
      "id": "FSP-FI-EMBODIED-02-P3",
      "kind": "합성 설정",
      "text": "합성 전제: 기존 로봇 운영팀은 축적한 궤적을 쓰길 원하고 신규 몸 설계팀은 접힘 변화에 따른 조절을 공유하길 원한다. 작업대 관리팀은 환경을 맞추자고 제안하지만 개조 일정과 유지 부담을 맡아야 한다."
    }
  ],
  "options": [
    {
      "id": "O1",
      "label": "동작 궤적 공유",
      "tradeoff": "축적한 성공 동작을 재사용하고 몸별로 변환해 연습한다. 초기 관찰 설계와 환경 변경은 적지만 몸이 추가될 때마다 변환·재연습이 필요하고 재료 변화에 관한 기록은 얕아진다."
    },
    {
      "id": "O2",
      "label": "물체 변화와 피드백 공유",
      "tradeoff": "행동 뒤 종이가 어떻게 바뀌었고 무엇을 보고 조절했는지를 공유한다. 몸별 동작을 새로 찾을 여지가 있지만 관찰·해석과 탐색 시행 비용이 커 공통 환경 개선을 줄여야 한다."
    },
    {
      "id": "O3",
      "label": "공용 작업환경 공유",
      "tradeoff": "종이 배치와 접촉을 돕는 작업환경을 함께 설계해 각 몸이 그 안에서 연습한다. 수행 차이를 줄일 여지가 있지만 개조·유지 비용과 재배치 시간이 들고 환경 밖 적응 연습은 줄어든다."
    }
  ],
  "unknowns": [
    {
      "id": "FSP-FI-EMBODIED-02-U1",
      "kind": "미확인",
      "text": "몸별 궤적 변환 뒤 남는 실패 중 얼마나 많은 부분이 종이 상태와 접촉 차이에서 생기는지는 미확인이다."
    },
    {
      "id": "FSP-FI-EMBODIED-02-U2",
      "kind": "미확인",
      "text": "같은 종이 변화 기록으로도 각 로봇이 실행 가능한 다음 행동을 찾을 수 있는지는 알려지지 않았다."
    },
    {
      "id": "FSP-FI-EMBODIED-02-U3",
      "kind": "미확인",
      "text": "공용 환경에서의 성공이 작업대 일부가 바뀐 뒤에도 유지될지는 아직 관찰하지 않았다."
    }
  ],
  "watchQuestions": [
    "성공한 결과를 복제한 것과 낯선 조건에서 조절한 것을 어떻게 구분하는가?",
    "몸이나 환경이 달라질 때 남는 지식의 단위는 무엇인가?",
    "공통 평가가 특정 몸의 방식만 정답으로 만들고 있지는 않은가?"
  ],
  "materials": [
    {
      "kind": "배경 문서",
      "sourceId": "FI-FORESIGHT",
      "usage": "주제와 제도적 질문의 배경. 사안의 미래 사건·수치·기술 실현을 입증하지 않는다."
    },
    {
      "kind": "상징·해석 프레임",
      "title": "손이 아는 길",
      "text": "같은 설명을 알고 같은 모양을 따라도, 같은 것을 할 수 있는가?",
      "usage": "창작자가 선택한 탐색 관점. 초자연적 진위나 특정 선택지의 우월성을 주장하지 않는다."
    },
    {
      "kind": "가치·규범",
      "text": "선택지의 편익과 대가는 서로 다른 당사자에게 귀속된다. 어느 손실을 수용할지는 미정이다.",
      "usage": "결정자가 논증할 대상이며 자료 제작자의 결론은 없다."
    }
  ],
  "sourceReferences": [
    {
      "id": "FI-FORESIGHT",
      "title": "OECD · Strategic Foresight",
      "url": "https://www.oecd.org/en/about/programmes/strategic-foresight.html",
      "published": "2026-09-10 공개 방법 개요 열람",
      "kind": "배경 문서",
      "scope": "OECD의 공개 방법 소개는 현재의 변화 신호 탐색, 여러 가능한 미래 시나리오, 현재에 미치는 함의, 미래상에서 거꾸로 현재 단계를 살피는 방법을 구분한다. 이는 질문 발굴 방법의 배경이며 개별 산업·기관의 사실, 미래 사건의 발생 확률이나 특정 결정의 우월성을 입증하지 않는다. 연결된 보고서 전문을 검토했다는 뜻은 아니다."
    }
  ],
  "responseRequest": [
    "지금 내리는 결정과 효력 범위",
    "선택지와 수용하는 손실",
    "행동 전 조건·중단 조건",
    "결정을 다시 여는 관측 이정표",
    "미해결 가정·반대 의견·확신",
    "주장별 뿌리: 설정·배경 자료·추론·가설·가치·상징의 구분"
  ],
  "tags": [
    "몸·행동으로 아는 것",
    "근미래 독립 합성 시나리오",
    "미래",
    "현재–미래 상호작용"
  ],
  "packetHash": "05eea4ac7c144eefb0286f849092d0c58c83114eb971a1fcde27262a8dee9aef"
}