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RanolP

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์ด์ œ ํƒ€์ž… ๊ฒ€์‚ฌ๊ธฐ ์งœ๋Š” ๋ฐ์—๋Š” ์ต์ˆ™ํ•ด์ง€๊ณ  ์žˆ๋Š”๋ฐ ๊ฒ€์ˆ˜ ์ดํ›„์— ํƒ€์ž… ์ •๋ณด๋ฅผ ์–ด๋–ป๊ฒŒ ์ฝ”๋“œ ์ƒ์„ฑ ๊ณผ์ •์—์„œ ์œ ์šฉํ™”ํ•˜๋Š”์ง€ ๋ชจ๋ฅด๊ฒ ๋‹ค

2

Higher-Rank Polymorphism์ด ์žˆ์–ด์•ผ ํ•˜๋Š”๊ฐ€์— ๋Œ€ํ•ด ๊ณ ๋ฏผํ•˜๋Š” ์ค‘ ์žˆ์œผ๋ฉด unification ๊ตฌํ˜„์ด ๊ท€์ฐฎ์•„์ง„๋‹ค๋Š” ๊ฑฐ ๊ฐ™์€๋ฐ

1
4

Higher-Order Abstract Syntax๊ฐ€ ์™œ ์œ ์šฉํ•œ์ง€ ์‚ดํŽด๋ณด๊ณ  ์žˆ๋Š”๋ฐ ์•„์ง์€ ์ž˜ ๋ชจ๋ฅด๊ฒ ๋‹ค ๋ฉ”ํƒ€ ์–ธ์–ด์™€ ๋Œ€์ƒ ์–ธ์–ด๊ฐ€ ์žˆ๋‹ค๋ถ€ํ„ฐ ๊ธฐ๊ธฐ๋ฌ˜๋ฌ˜ํ•œ๋ฐ

3

์ •๋ณด ๋ฆฌํ„ฐ๋Ÿฌ์‹œ ๊ด€๋ จ ์˜๊ฒฌ์„ ๋ณด์กดํ•˜๋Ÿฌ ์™”๋‹ค. ์šฐ๋ฆฌ๋Š” ํ”ํžˆ ์˜์–ด ์ž๋ฃŒ๊ฐ€ ํ•œ๊ตญ์–ด ์ž๋ฃŒ๋ณด๋‹ค ๋‚ซ๋‹ค๋Š” ๋ฌธํ™”์‚ฌ๋Œ€์ฃผ์˜์  ์˜๊ฒฌ์— ๊ณต๊ฐํ•˜๊ณค ํ•œ๋‹ค. ํ•˜์ง€๋งŒ ์—ฌ๊ธฐ์—” ์ˆจ์€ ์˜๊ฒฌ์ด ์—ฌ๋Ÿฟ ์žˆ๋‹ค. ํ•˜๋‚˜์”ฉ ๊นŒ๋ณด๋ฉฐ ์Œ๋ฏธํ•ด๋ณด์ž.

์˜์–ด ์ž๋ฃŒ๋Š” ํ•œ๊ตญ์–ด ์ž๋ฃŒ๋ณด๋‹ค ๋‚ซ๋‹ค. => ์™œ ๋‚˜์„๊นŒ? ๋„์›€์ด ๋˜๊ธฐ ๋•Œ๋ฌธ์—. ์™œ ๋„์›€์ด ๋ ๊นŒ? => (์ง„์‹ค์— ๊ฐ€๊น๊ธฐ ๋•Œ๋ฌธ์—, ๋‹ค์–‘ํ•œ ๊ฒฝํ—˜์ด ์ „์‹œ๋˜์–ด ์žˆ๊ธฐ ๋•Œ๋ฌธ์—). ์™œ ์ง„์‹ค์— ๊ฐ€๊นŒ์šธ๊นŒ? => 1์ฐจ ์ถœ์ฒ˜์— ๊ฐ€๊น๊ธฐ ๋•Œ๋ฌธ์—. ์™œ 1์ฐจ ์ถœ์ฒ˜์— ๊ฐ€๊นŒ์šธ๊นŒ? => ์‚ฌ์šฉ์ž๊ฐ€ ๋‹ค์ˆ˜์ด๊ธฐ ๋•Œ๋ฌธ์— ์ง์ ‘ ์‚ฌ์šฉํ•˜๊ฑฐ๋‚˜ ๋ฒˆ์—ญ๋˜์–ด 2์ฐจ ์ถœ์ฒ˜๋กœ ๊ธฐ๋Šฅํ•˜๊ธฐ ๋•Œ๋ฌธ์—. ์™œ ๋‹ค์–‘ํ•œ ๊ฒฝํ—˜์ด ์žˆ์„๊นŒ? => ์ƒ์‚ฐ์ž๊ฐ€ ์ž๋ฃŒ ์ž‘์„ฑ ์‹œ ์˜์–ด๋ฅผ ์„ ํƒํ•  ํ™•๋ฅ ์ด ํ•œ๊ตญ์–ด๋ณด๋‹ค ๋†’๊ธฐ ๋•Œ๋ฌธ์—.

๊ทธ๋ ‡๋‹ค๋ฉด ์šฐ๋ฆฌ๋Š” ์˜์–ด ์ž๋ฃŒ๊ฐ€ ๋‚˜์€ ์ด์œ ๋ฅผ ๊ตฌ์ฒด์ ์œผ๋กœ ํ‘œํ˜„ํ•  ์ˆ˜ ์žˆ๋‹ค.

  • (์ผ๋ฐ˜์ ์œผ๋กœ) ํ•œ๊ตญ์–ด ์›น๋ณด๋‹ค ์˜์–ด ์›น์ด ๋” ํฌ๊ธฐ ๋•Œ๋ฌธ์— ์›ํ•˜๋Š” ์ž๋ฃŒ๋ฅผ ๊ตฌํ•  ํ™•๋ฅ ์ด ๋” ๋†’๋‹ค.
  • (์ผ๋ฐ˜์ ์œผ๋กœ) ํ•œ๊ตญ์–ด ์›น๋ณด๋‹ค ์˜์–ด ์›น์—์„œ 1์ฐจ ์ถœ์ฒ˜์— ๊ฐ€๊นŒ์šด ์ž๋ฃŒ๋ฅผ ๊ตฌํ•  ํ™•๋ฅ ์ด ๋” ๋†’๋‹ค.

ํƒ์ƒ‰ ๊ณต๊ฐ„์„ ๋„“ํžˆ๊ณ , ์ •๋ณด ์ „ํŒŒ ๊ณผ์ •์—์„œ์˜ ์™œ๊ณก์„ ์ค„์ด๊ธฐ ์œ„ํ•ด์„œ ์˜์–ด ์›น ํƒ์ƒ‰์ด ํšจ๊ณผ์ ์ด๋‹ค. ๋‹ค๋งŒ ์˜์–ด ์›น์ด "์–ธ์ œ๋‚˜" ์ข‹์€ ๊ฑด ์•„๋‹ˆ๋‹ค. ํ•œ์ปด์˜คํ”ผ์Šค ์ž๋ฃŒ๊ฐ€ ๋ฏธ๊ตญ์— ๋งŽ๊ฒ ๋Š”๊ฐ€, ์•„๋‹ˆ๋ฉด ํ•œ๊ตญ์— ๋งŽ๊ฒ ๋Š”๊ฐ€? 1์ฐจ ์ถœ์ฒ˜์— ๊ฐ€๊นŒ์šด ๊ณณ์„ ํ–ฅํ•ด ์™œ๊ณก์„ ์ค„์ด๊ณ , ๊ทธ ์•ˆ์—์„œ ํƒ์ƒ‰ ๊ณต๊ฐ„์„ ์ตœ๋Œ€ํ•œ ํšจ์œจ์ ์œผ๋กœ ๋„“ํ˜€์•ผ ํ•œ๋‹ค.

์˜์–ด ๊ฒ€์ƒ‰์ด๋ผ๋Š” ํ”ผ์ƒ์ ์ธ ํ–‰์œ„์—์„œ ๋ฒ—์–ด๋‚˜ ์ •๋ณด ํƒ์ƒ‰์˜ ๋ณธ์งˆ์„ ์ข‡๋Š” ๊ฒƒ์ด ์ข‹๋‹ค.

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์˜ค๋žœ๋งŒ์— ํ”„๋กœ๊ทธ๋ž˜๋ฐ ์–ธ์–ด ์ด์•ผ๊ธฐํ•˜๋Ÿฌ ์™”๋‹ค. ์˜ค๋Š˜ ์ฃผ์ œ๋Š” ํƒ€์ž…์Šคํฌ๋ฆฝํŠธ์˜ ํ•ต์‹ฌ ๊ฐ€์น˜๋‹ค.

๋งŽ์€ ์‚ฌ๋žŒ๋“ค์ด ์ •์  ํƒ€์ž… ์–ธ์–ด๋ฅผ ๋„์ž…ํ•˜๋Š” ์ด์œ ๋กœ ์•ˆ์ „์„ฑ(Soundness)๋ฅผ ์ด์•ผ๊ธฐํ•œ๋‹ค. ๋งž๋Š” ๋ง์ด๋‹ค. ํ•˜์ง€๋งŒ ํƒ€์ž…์Šคํฌ๋ฆฝํŠธ์—์„œ ์•ˆ์ „์„ฑ์€ 2๋“ฑ ๊ฐ€์น˜๋‹ค. ๊ทธ๋Ÿผ 1๋“ฑ ๊ฐ€์น˜๋Š” ๋ญ˜๊นŒ?

๋ฐ”๋กœ ๊ฐœ๋ฐœ ๊ฒฝํ—˜ ๊ฐœ์„ ์ด๋‹ค. ๊ตฌ์ฒด์ ์œผ๋กœ, ์˜ค๋ฅ˜ ๋‚˜๊ธฐ ์‰ฌ์šด ๊ตฌ๋ฌธ์„ ์ ๋‹นํžˆ ์ค„์ด๊ณ  ์ž๋™ ์™„์„ฑ์„ ๊ฐœ์„ ํ•˜๋ฉฐ ํฐ ๊ทœ๋ชจ ๋ฆฌํŒฉํ† ๋ง ์‹œ ์‹ฌ๋ฆฌ์ (๊ทธ๋ฆฌ๊ณ  any ๊ฐ™์€ ๊ธฐ๋Šฅ์„ ์•ˆ ์ผ๋‹ค๋Š” ๊ฐ€์ •ํ•˜์— ๋Ÿฐํƒ€์ž„์—๋„ ์œ ์˜๋ฏธํ•œ ์ˆ˜์ค€์˜) ์•ˆ์ •์„ฑ์„ ์–ป๊ฒ ๋‹ค๋Š” ๊ฑฐ๋‹ค.

ํƒ€์ž…์Šคํฌ๋ฆฝํŠธ ๊ณต์‹ ์œ„ํ‚ค ๋ฌธ์„œ์—๋„ ์•ˆ์ „์„ฑ์€ ๋ชฉํ‘œ๊ฐ€ ์•„๋‹ˆ๋ผ๊ณ  ๋‚˜์™€์žˆ๋‹ค (#). ์šฐ๋ฆฌ๋Š” ๋•Œ๋•Œ๋กœ ๋„๊ตฌ์˜ ๋ชฉ์ ์— ๋“ค์–ด๋งž์ง€ ์•Š๋Š” ๋ถˆํ•„์š”ํ•œ ๊ธฐ๋Œ€๋ฅผ ํ•˜๊ณค ํ•œ๋‹ค. ํ•˜์ง€๋งŒ ๋„๊ตฌ ๊ฐœ๋ฐœ์ž์™€ ์‹ธ์šฐ๋Š” ๊ฑด ์‚ฌ์šฉ์ž๋กœ์„œ ์ข‹์€ ์ „๋žต์ด ์•„๋‹ˆ๋‹ค.

์กฐ๊ฑด๋ถ€ ํƒ€์ž…๊ณผ ์žฌ๊ท€ ํƒ€์ž…, ํ…œํ”Œ๋ฆฟ ๋ฌธ์ž์—ด ํƒ€์ž…, infer ๋“ฑ์„ ๋ณด๋ผ. ์ •์  ๋ถ„์„ ๋‚œ์ด๋„๊ฐ€ ์ง€์ˆ˜์ ์œผ๋กœ ์˜ฌ๋ผ๊ฐ€๋Š” ํฌํ•œํ•œ ๊ธฐ๋Šฅ๋“ค์ด ์–ธ์–ด์— ๊ณ„์† ์ถ”๊ฐ€๋˜๋Š” ์ด์œ ๊ฐ€ ๋ฌด์—‡์ธ๊ฐ€. ์ถ”๋ก ์„ ํฌ๊ธฐํ•˜๊ณ  any๊ฐ€ ๋‚˜์˜ค๊ณค ํ•˜๋Š” ์ด์œ ๊ฐ€ ๋ฌด์—‡์ธ๊ฐ€.

๊ทธ๋“ค์ด ์ถ”๊ตฌํ•˜๋Š” ๊ฒŒ ์•ˆ์ „ํ•œ ์„ธ๊ณ„๊ฐ€ ์•„๋‹Œ ์‹ค์šฉ์ ์ธ ์„ธ๊ณ„์ด๊ธฐ ๋•Œ๋ฌธ์ด๋‹ค.

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๋‚˜: ๊ฑด์ „ํ•œ ์œก์‹ ์— ๊ฑด์ „ํ•œ ์ •์‹ ์ด ๊นƒ๋“ ๋‹ค(Sound body โ‡’ Sound mind) โ‡” ๊ฑด์ „ํ•˜์ง€ ์•Š์€ ์ •์‹ ์ด๋ผ๋ฉด ์œก์‹ ๋„ ๊ฑด์ „ํ•˜์ง€ ์•Š๋‹ค (ยฌSound mind โ‡’ ยฌSound body)

@: ๋‹น์‹ ์€ ๋ช…์ œ์™€ ๋Œ€์šฐ์˜ ์ฐธ๊ฐ’์ด ๊ฐ™๋‹ค๋Š” ์ฃผ์žฅ์„ ํ•˜๋ฉฐ ๋ฐฐ์ค‘๋ฅ ์„ ๊ฐ€์ •ํ•˜๊ณ  ๋ง์•˜์Šต๋‹ˆ๋‹ค!!

๋‚˜: ์•„ ์งœ์ฆ๋‚˜

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๋ญ๋ผ๋Š” ๊ฑฐ์‹œ์—ฌ

We eventually end up with constraints of the shape โ€œฯ„conโ‰คฯ„dis\tau_\text{con} \leq \tau_\text{dis}โ€ and there always exists a ฯ„iโˆˆฯ„con\tau_i \in \tau_\text{con} and ฯ„jโ€ฒโˆˆฯ„dis\tau'_j \in \tau_\text{dis} such that we can reduce the constraint to an equivalent constraint ฯ„iโ‰คฯ„jโ€ฒ\tau_i \leq \tau'_j.โ€ (Parreaux and Chau, 2022, p. 10)

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MLstruct ์ฝ๊ณ  ์žˆ๋Š”๋ฐ ๋‹คํ–‰์Šค๋Ÿฝ๊ฒŒ๋„ Simple-sub ๊ธฐ๋ฐ˜์ด๋ผ๊ณ  ํ•œ๋‹ค. MLsub ๊ธฐ๋ฐ˜์ด์—ˆ์œผ๋ฉด MLsub ์ฝ์œผ๋Ÿฌ ๊ฐ€์•ผ ํ•ด์„œ ์šธ์—ˆ์Œ

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์ด๋Ÿฐ ๋ฉด์—์„œ KDL์ด ์•„์ฃผ ํ›Œ๋ฅญํ•˜๋‹ค๊ณ  ๋А๊ผˆ๋˜ ๊ฒŒ /- ์ฃผ์„์ด๋ž€ ๊ฒŒ ์žˆ๋‹ค. AST ๋…ธ๋“œ ํ•˜๋‚˜๋ฅผ ์ฃผ์„ ์ฒ˜๋ฆฌํ•˜๋Š” ๊ฑฐ.

๋…ธ๋“œ ํ•˜๋‚˜๋ฅผ ์ฃผ์„ ์ฒ˜๋ฆฌํ•˜๋Š” ์Šฌ๋ž˜์‹œ ๋Œ€์‹œ ์ฃผ์„์˜ ์‚ฌ์šฉ ์˜ˆ์‹œ ํ™”๋ฉด
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๋ฅผ ํ•ด๋ณผ๊นŒ์š”.

  • @ranolpRanolโ˜†P ์™€ ๋™์ผ์ธ์ž…๋‹ˆ๋‹ค...๋งŒ ํ•ด๋‹น ๊ณ„์ •์€ ๊ทผ์‹œ์ผ ๋‚ด์— ์‚ด๋ฆด ๊ณ„ํš์ด ์—†์Šต๋‹ˆ๋‹ค.
  • @ranolp ๊ณ„์ •์€ ํ”„๋กœ๊ทธ๋ž˜๋ฐ ์–ธ์–ด๋ก /ํ•ด์ปค์ŠคํŽ ์‚ฌ์šฉ๊ธฐ ์œ„์ฃผ ๊ณ„์ •์ž…๋‹ˆ๋‹ค.
  • ๋‹ค์‹œ ๋งํ•˜์ž๋ฉด ๊ทธ ์™ธ ์ผ์ƒ์ ์ธ ๋‚ด์šฉ์€ ํŠธ์œ„ํ„ฐ์—์„œ ์ด์•ผ๊ธฐํ•œ๋‹ค๋Š” ๋œป์ž…๋‹ˆ๋‹ค...
  • TypeScript์™€ ์–ผ์ถ” ํ˜ธํ™˜๋˜๋ฉด์„œ ์ œ์ •์‹ ์ธ ํƒ€์ž… ์ถ”๋ก  ๊ทœ์น™์„ ๊ฐ€์ง„ ์–ธ์–ด๋ฅผ ๋งŒ๋“ค๋ ค๊ณ  ํƒ€์ž… ์ด๋ก ์„ ๊ณต๋ถ€ํ•˜๊ณ  ์žˆ์Šต๋‹ˆ๋‹ค.
    • ์ข€ ๋งŽ์ด ์ „์—๋Š” Bidirectional Typing (J. Dunfield, N. Krishnaswami)์„ ์ฝ์—ˆ์—ˆ๊ณ ,
    • ๋…์ผ์— ์žˆ๋Š” ํŠ€๋น™๊ฒ ๋Œ€ํ•™ ๋‚ด์—์„œ ์—ฐ๊ตฌํ•˜๋Š” ๋Œ€์ˆ˜์  ํšจ๊ณผ ์–ธ์–ด Effekt๋„ ๊ฐ„๋‹จํžˆ ์‚ดํŽด๋ณด์•˜์—ˆ์Šต๋‹ˆ๋‹ค.
    • ์ตœ๊ทผ์—๋Š” ํžŒ๋“ค๋ฆฌ-๋ฐ€๋„ˆ-๋‹ค๋งˆ์Šค ํƒ€์ž… ์ถ”๋ก  ์œ„์— ์–น์€ ๋ถ€ํƒ€์ž… ํ™•์žฅ์„ ์‚ดํŽด๋ณด๊ณ  ์žˆ์Šต๋‹ˆ๋‹ค.
      • ์บ ๋ธŒ๋ฆฟ์ง€ ๋Œ€ํ•™ ์—ฐ๊ตฌ์ธ MLsub (S. Dolan and A. Mycroft)...
      • ์„ ๋‹จ์ˆœํ™”ํ•œ Simple-sub (L. Parreaux)์„ ์‹œ์ž‘์œผ๋กœ MLstruct, Ultimate Conditional Syntax ๋“ฑ ํ™์ฝฉ๋Œ€ ์—ฐ๊ตฌ๋ฅผ ๋งŽ์ด ๋ณด๊ณ  ์žˆ์Šต๋‹ˆ๋‹ค
      • MLscript๊ฐ€ ์ •๋ง ํฅ๋ฏธ๋กœ์šด ์–ธ์–ด์—์š” ReScript but more Kotlin์ฒ˜๋Ÿผ ์ƒ๊ฒผ์Œ
  • ์˜ฌํ•ด ๋“ค์–ด์„œ An Infinitely Large Napkin์œผ๋กœ ๊ตฐ๋ก ๊ณผ ๊ตฐ์˜ ์ž‘์šฉ, ์œ„์ƒ์ˆ˜ํ•™๊ณผ ๋Œ€์ˆ˜ ์œ„์ƒ(ํ˜ธ๋ชจํ† ํ”ผ๋งŒ), ๊ทธ๋ฆฌ๊ณ  ๋ฒ”์ฃผ๋ก ์„ ๋ฐฐ์› ์Šต๋‹ˆ๋‹ค.
  • ํ˜•์‹์  ์ฆ๋ช… ๋ณด์กฐ๊ธฐ์—๋„ ๊ด€์‹ฌ์ด ๋งŽ์Šต๋‹ˆ๋‹ค.
    • Software Foundation์„ ํ†ตํ•ด Coq (ํ˜„ Rocq)๋ฅผ ์•ฝ๊ฐ„ ๋ฐฐ์› ์Šต๋‹ˆ๋‹ค.
    • Lean 4๋„ ์•ฝ๊ฐ„ ๋ง›๋ณด๊ธฐ๋ฅผ ํ–ˆ์Šต๋‹ˆ๋‹ค.
    • ์˜์กด ํƒ€์ž…/๋งˆํ‹ด ๋ขฐํ”„ ํƒ€์ž…(MLTT)/ํ˜ธ๋ชจํ† ํ”ผ ํƒ€์ž…(HoTT) ๋“ฑ์„ ๋ฐฐ์›Œ ๊ฐ„๋‹จํ•œ ์ฆ๋ช… ๋ณด์กฐ๊ธฐ๋„ ๋งŒ๋“ค์–ด๋ณด๊ณ  ์‹ถ๋„ค์š”.
      • ์•„๋งˆ An Infinitely Large Napkin ์Šคํ„ฐ๋””๊ฐ€ ๋๋‚˜๋ฉด HoTT ์Šคํ„ฐ๋””๋ฅผ ํ•˜์ง€ ์•Š์„๊นŒ ์‹ถ๋„ค์š”.

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ํ•จ์ˆ˜ํ˜• ์–ธ์–ด๋Š” ๋ญ ์‚ฌ์‹ค ์—ญ์‚ฌ์™€ ์ „ํ†ต์˜ ๋ฆฌ์Šคํ”„ ๋ฐฉ์–ธ์—์„œ ์‹œ์ž‘ํ•ด์•ผ ํ•˜์ง€ ์•Š๋‚˜ (์›ƒ์Œ)

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๋ชจ๋ฐ”์ผ ์›น์€ ๊ทธ๋ƒฅ ์ƒˆ๋กœ ๋””์ž์ธํ•˜๋Š” ๊ฑธ ๊ฐœ์ธ์ ์œผ๋กœ ์„ ํ˜ธํ•œ๋‹ค. ๋‚ด๋น„๊ฒŒ์ด์…˜ ๋ฐฉ๋ฒ•์ด ๊ฝค๋‚˜ ๋‹ฌ๋ผ์„œ (๋ฐ”ํ…€ ํƒญ ๋‚ด๋น„๊ฒŒ์ด์…˜ ๋“ฑ)

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~๋ถ„์ „ ๋ถ€๋ถ„์„ ๋ˆŒ๋Ÿฌ์•ผ ์Šค๋ ˆ๋“œ ์œ„๋กœ ํƒ์ƒ‰์ด ๊ฐ€๋Šฅํ•œ๋ฐ ๊ทธ๋ƒฅ ํŠธ์œ„ํ„ฐ์‹ UX๋กœ ์œ„์ชฝ ํŠธ์œ— ์˜์—ญ ์ „์ฒด๊ฐ€ ์Šค๋ ˆ๋“œ ์œ„๋กœ ํƒ์ƒ‰ ๊ธฐ๋Šฅ์ด๋ฉด ์•ˆ๋˜๋‚˜

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MLstruct ๋…ผ๋ฌธ์„ ์ฝ์–ด์•ผ ํ•˜๋Š”๋ฐ ๋„ˆ๋ฌด ๊ท€์ฐฎ๋‹ค... Simple-sub ๋…ผ๋ฌธ์€ Scala ์ฝ”๋“œ ์ค˜์„œ ์ฝ๊ณ  ๊ตฌํ˜„ํ•˜๊ธฐ ์‰ฌ์› ๋‹จ ๋ง์•ผ

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ํŠธ์œ„ํ„ฐ๋Š” ํŠธ์นœ์†Œ๊ณ  ๋ธ”๋ฃจ์Šค์นด์ด๋Š” ๋ธ”์นœ์†Œ๋‹ˆ๊นŒ ํ•ด์ปค์ŠคํŽ์€ ํ•ด์นœ์†Œ ๋‚ด์ง€๋Š” ํ–Œ์นœ์†Œ๊ฒ ๊ตฐ

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์‚ฌ๋žŒ ํ”„์‚ฌ/๋‹‰๋„ค์ž„์— ํ˜ธ๋ฒ„ํ–ˆ์„ ๋•Œ ํ˜ธ๋ฒ„ ์นด๋“œ ์•ˆ๋‚˜์˜ค๋Š” ๊ฑฐ ์€๊ทผ ๋ถˆํŽธํ•˜๋‹ค ์ดˆ๊ธฐ ํŒ”๋กœ์šฐ ๊ด€๊ณ„ ๋นŒ๋”ฉํ•  ๋• ํƒ€์ž„๋ผ์ธ ๋ณด๋ฉด์„œ ์žฌ๋ฐŒ์–ด๋ณด์ด๋Š” ์‚ฌ๋žŒ ๋ณด์ด๋ฉด ์ฆ‰์‹œ ํ˜ธ๋ฒ„ ์นด๋“œ์—์„œ ํŒ”๋กœํ•˜๋ฉด ํŽธํ•œ๋ฐ

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๋ฒจ๋กœ๊ทธ์— draft๋กœ ๋‚จ๊ฒจ๋‘๋˜ ๋…ผ๋ฌธ ์š”์•ฝ+๋ฒˆ์—ญ ํฌ์ŠคํŠธ๋ฅผ ์‚ด๋ ค์„œ ์—ฌ๊ธฐ๋‹ค๊ฐ€ ์˜ฌ๋ฆฌ๋ฉด ๊ดœ์ฐฎ์œผ๋ ค๋‚˜

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ํ•ด์ปค์ŠคํŽ์„ PWA๋กœ ์„ค์น˜ํ•˜๋‹ˆ๊นŒ ๋’ค๋กœ๊ฐ€๊ธฐํ•˜๋ฉด ์•ฑ์„ ์ดํƒˆํ•ด๋ฒ„๋ ค์„œ ๊ณค๋ž€ํ•˜๋‹ค

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