# CHO-FAM 2주차 · CS Foundations + System Decomposition

> **현재 위치:** 1개월차 2주차  
> **핵심 연구질문:** CHO-FAM에서 Human·Agent·Knowledge·Workflow의 책임과 계약을 어떻게 나누면 변경 범위와 오작동을 줄이면서도 Agent의 유연성을 유지할 수 있는가?

[전체 커리큘럼](https://cho-fam.com/docs/cho-fam-ai-curriculum.html) · [1개월차 상세](https://cho-fam.com/docs/curriculum/month-01.html) · [1주차](https://cho-fam.com/docs/curriculum/week-01.html) · [2주차 HTML](https://cho-fam.com/docs/curriculum/week-02.html) · [Markdown 원문](https://cho-fam.com/docs/curriculum/week-02.md)

## 학습 결과

[2주차 학습 리포트](reports/week-02-study-report.html) · [Markdown 원문](reports/week-02-study-report.md)

대화형 학습의 설계 판단이며 실제 구현·실험 증거와 구분합니다.

## 목차

1. [이전 주 연결](#1-이전-주-연결)
2. [이번 주 목표](#2-이번-주-목표)
3. [시간표](#3-시간표--기본-10시간--확장-독서-15시간)
4. [교재와 읽을 자료](#4-교재와-읽을-자료)
5. [구현 과제](#5-구현-과제--boundary-map-v01)
6. [실험·평가](#6-실험평가)
7. [산출물](#7-주간-산출물)
8. [완료 기준](#8-완료-기준과-회고-질문)
9. [월별·주차별 탐색](#9-12개월48주-탐색)

## 1. 이전 주 연결

1주차 대화형 학습에서 다음 판단은 확보했다.

- Workflow는 모델 사용 여부가 아니라 **개발자가 control flow를 정의하는가**로 구분한다.
- Agent는 중간 observation이 다음 행동을 실제로 바꿀 때 비교 가치가 있다.
- 일정·권한·실행 한도·검증은 deterministic code가 소유해야 한다.
- Planner, tool router, validator, orchestrator의 역할을 분리해 설명할 수 있다.

1주차 미진행 활동은 학습 운영상 **완료한 것으로 간주한다.** 이전 주 미진행분은 2주차로 이월하거나 보충 과제·추가 시간으로 배정하지 않는다. 1주차 학습성과는 완료된 선수 지식으로 간주하고, 2주차에서는 별도 재학습 없이 아래 정규 목표·시간표·산출물만 수행한다.

## 2. 이번 주 목표

- 모듈성, cohesion, coupling, component, logical/physical architecture를 자신의 말로 구분한다.
- CHO-FAM의 Human·Agent·Knowledge·Workflow를 각각 책임, 소유 데이터, 입력·출력 계약, 금지된 의존성으로 정의한다.
- C4 System Context와 Container 수준의 경계 지도를 작성한다.
- 경계 규칙을 YAML로 표현하고 정적 검증기로 최소 4개 규칙을 자동 검사한다.
- 12개 변경 시나리오로 현재 구조와 제안 구조의 change radius와 모호한 ownership을 비교한다.

## 3. 시간표 · 기본 10시간 + 확장 독서 1.5시간

| 세션 | 활동 | 시간 | 산출물 |
|---|---|---:|---|
| 화 | T2 Ch.3 읽기 + CHO-FAM 모듈 후보 식별 | 1.5h | 모듈성·경계 후보 노트 |
| 수 | T2 Ch.8 읽기 + CHO-FAM 책임 후보 추출 | 1.5h | 책임·데이터·계약 초안 |
| 목 | Parnas 논문 발췌 세미나 + C4 공식 문서 | 1.5h | 논문 노트, Context 초안 |
| 금 | T2 Ch.23 발췌 + C4 Context/Container 작성 | 1.5h | `cho-fam-boundaries.md` |
| 토 | 경계 manifest와 validator 구현 | 2.5h | YAML, 검증 스크립트, 테스트 |
| 일 | 12개 변경 시나리오 실험·평가·Research Note | 1.5h | CSV, 연구노트 |
| 선택 | S2 Ch.1–2와 Bounded Context Canvas 읽기 | 1.5h | 확장 독서 노트 |

시간이 부족하면 확장 독서를 생략한다. 기본 읽기는 3시간 내외로 제한하고 구현·실험 시간을 보존한다.

## 4. 교재와 읽을 자료

### 4.1 O’Reilly 주교재 · T1~T8 지정

이번 주 필수 범위는 **T2** 하나다. T1과 T3~T8은 사용하지 않는다.

| 우선순위 | 교재·범위 | 읽기 초점 | 독서 질문 |
|---|---|---|---|
| 필수 | [T2 · *Fundamentals of Software Architecture, 2nd Edition*](https://www.oreilly.com/library/view/fundamentals-of-software/9781098175504/) **Ch.3 Modularity** | cohesion, coupling, connascence, module→component | Agent와 Workflow를 분리했는데 같은 상태를 함께 수정한다면 실제로 분리된 것인가? |
| 필수 | T2 **Ch.8 Component-Based Thinking** 중 logical component, role/responsibility, component coupling | 책임으로 component를 찾는 절차 | Cho-Pilot의 planner와 validator는 component인가, 함수인가, 별도 서비스인가? |
| 발췌 | T2 **Ch.23 Diagramming Architecture** 중 C4와 diagram guidelines | 독자·추상화 수준·legend | 한 장의 그림에서 코드 세부와 business boundary를 섞고 있지 않은가? |

읽은 뒤 각 장마다 `핵심 주장 3개 / CHO-FAM 반례 1개 / 적용 결정 1개`만 남긴다. 요약을 길게 옮겨 적지 않는다.

### 4.2 확장 독서 · 주차별 교재 뒤에 배치

| 자료 | 범위 | 읽기 초점 | 독서 질문 |
|---|---|---|---|
| [S2 · *Learning Domain-Driven Design*](https://www.oreilly.com/library/view/learning-domain-driven-design/9781098100124/) | Ch.1–2 | business domain, subdomain, ubiquitous language | `task`, `plan`, `memory`, `knowledge`를 Human과 Agent가 같은 뜻으로 쓰는가? |
| [Bounded Context Canvas](https://github.com/ddd-crew/bounded-context-canvas) | README와 canvas 항목 | 경계의 이름·역할·business rules·inbound/outbound communication | CHO-FAM 경계를 코드 패키지가 아니라 언어와 책임으로 설명할 수 있는가? |

확장 독서는 기본 10시간 밖의 선택 항목이다. 읽기를 더 하고 싶다면 두 자료를 모두 완독하기보다 CHO-FAM의 한 경계를 canvas로 채운다.

### 4.3 논문·공식문서 세미나

1. David L. Parnas, [*On the Criteria To Be Used in Decomposing Systems into Modules*](https://doi.org/10.1145/361598.361623)  
   읽을 범위: abstract, decomposition 비교, conclusion. 처리 순서가 아니라 **변경될 수 있는 설계 결정의 은닉**을 기준으로 나누는 논리를 확인한다.
2. Simon Brown, [C4 model 공식 문서](https://c4model.com/)  
   읽을 범위: System Context, Container, notation. Context 그림에는 Cho-Pilot 내부 component를 넣지 않는다.
3. 선택: [Google Cloud Architecture Framework · System design](https://cloud.google.com/architecture/framework/system-design)  
   경계 결정이 reliability, cost, operability trade-off와 어떻게 연결되는지 점검한다.

세미나 노트 형식은 `문제 / 기준 / 대안 / 근거 / 한계 / CHO-FAM 적용 결정`이다.

### 4.4 Manning Agent·LLM 심화 참고

이번 주에는 Manning 자료를 **새 필독으로 추가하지 않는다.** 1주차의 [T5 · *Build an AI Agent (From Scratch)* Ch.1](https://www.oreilly.com/library/view/build-an-ai/9781633434615/Text/title.html)을 20분만 재참조해 Agent loop의 책임과 시스템 경계를 혼동하지 않았는지 확인한다. Agent 프레임워크의 class 구조를 그대로 CHO-FAM architecture로 승격하지 않는다.

## 5. 구현 과제 · Boundary Map v0.1

### 5.1 경계 정의

다음 다섯 경계를 최소 단위로 정의한다.

| 경계 | 소유 책임 | 소유 상태·지식 | 허용 입력/출력 | 금지 예시 |
|---|---|---|---|---|
| Human | 목표, 승인, 모호성 해소 | 선호·승인 결정 | request, clarification, approval | Agent가 승인값을 추측 |
| Agent/Orchestrator | 다음 행동 제안, evidence 수집 조정 | 실행 중 state, step budget | observation→decision | 외부 시스템을 검증 없이 직접 변경 |
| Knowledge | 출처, chunk, provenance, retrieval | 문서·embedding·index metadata | query→evidence | 업무 실행 상태를 영구 진실로 소유 |
| Workflow/Policy | 순서, 규칙, validation, retry·stop | deterministic state transition | command→validated result | LLM 자연어만으로 권한 판정 |
| External Tools | Email·Calendar·Task의 실제 상태 | 각 원천 시스템의 record | typed request/response | 내부 memory를 원천 데이터로 간주 |

### 5.2 파일과 최소 스키마

```text
docs/architecture/cho-fam-boundaries.md
docs/architecture/diagrams/cho-fam-context.puml
docs/architecture/diagrams/cho-fam-containers.puml
platform/architecture/boundaries.yaml
scripts/validate_boundaries.py
tests/architecture/test_boundaries.py
```

```yaml
boundaries:
  agent:
    owns: [decision, run_state, step_budget]
    may_call: [workflow, knowledge]
    must_not_own: [human_approval, source_of_truth_records]
  workflow:
    owns: [validation, permissions, retry_policy, stop_policy]
    may_call: [external_tools]
rules:
  - id: no_unapproved_write
    from: agent
    to: external_tools
    operation: write
    requires: [workflow_validation, human_approval]
```

검증기는 최소한 다음을 실패시켜야 한다.

1. 소유자가 없는 상태
2. 두 경계가 동시에 source of truth라고 선언한 상태
3. `agent → external write`에 validation 또는 approval이 없는 상태
4. Knowledge가 provenance 없는 evidence를 반환하도록 선언한 상태

## 6. 실험·평가

### 6.1 가설

> 책임·상태·계약을 명시한 경계 모델은 현재의 암묵적 구조보다 변경 시나리오에서 ownership ambiguity와 change radius를 줄인다.

### 6.2 12개 변경 시나리오

각 범주에서 3개씩 만든다.

- Human: 승인 정책 변경, 질문 범위 변경, preference 철회
- Agent: planner 교체, step budget 변경, no-progress detector 추가
- Knowledge: embedding 교체, chunk schema 변경, provenance 필수화
- Workflow/Tool: calendar write 권한 변경, retry 정책 변경, provider 교체

### 6.3 비교 방법

각 시나리오를 현재 구조(baseline)와 Boundary Map v0.1(proposed)에 적용해 영향받는 경계와 파일을 예상한다. 구현을 모두 바꾸지 말고 architecture-level impact analysis로 먼저 비교한 뒤, 대표 2개 시나리오만 실제 테스트로 검증한다.

| 지표 | 계산 | 목표 |
|---|---|---|
| Ownership ambiguity | 소유자를 하나로 결정하지 못한 시나리오 수 / 12 | proposed ≤ 1/12 |
| Boundary violation | validator가 탐지한 금지 의존성 수 | 주입한 오류 4개 모두 탐지 |
| Change radius | 시나리오별 영향 경계 수와 파일 수의 중앙값 | baseline보다 감소하거나 증가 이유 설명 |
| Contract coverage | inbound/outbound contract가 있는 경계 / 전체 경계 | 100% |
| Diagram-code drift | manifest에는 있으나 문서에 없거나 그 반대인 항목 수 | 0 |
| Reproducibility | 새 checkout에서 한 명령으로 검증 가능 | 통과 |

```bash
python scripts/validate_boundaries.py platform/architecture/boundaries.yaml
python -m pytest tests/architecture/test_boundaries.py -q
```

change radius가 줄지 않아도 실패는 아니다. 강한 경계 때문에 orchestration 비용이나 latency가 늘어나는 trade-off를 근거와 함께 기록하면 된다.

## 7. 주간 산출물

- `docs/research/02-system-decomposition.md` — 연구질문, 가설, 근거, 결과, 한계가 있는 2–3쪽 Research Note
- `docs/architecture/cho-fam-boundaries.md` — 책임·데이터·계약·금지 의존성
- `docs/architecture/diagrams/cho-fam-context.puml` — C4 System Context
- `docs/architecture/diagrams/cho-fam-containers.puml` — C4 Container
- `platform/architecture/boundaries.yaml` — 기계 판독 가능한 경계 manifest
- `scripts/validate_boundaries.py`, `tests/architecture/test_boundaries.py` — validator와 테스트
- `results/week02-change-impact.csv` — 12개 변경 시나리오 결과

CSV 최소 열:

```csv
scenario_id,category,change,baseline_boundaries,proposed_boundaries,baseline_files,proposed_files,owner_clear,violations_detected,notes
```

## 8. 완료 기준과 회고 질문

다음을 모두 만족하면 2주차를 완료한다.

- [ ] T2 Ch.3·8 필수 범위와 Ch.23 발췌를 읽고 적용 결정 3개 이상을 기록했다.
- [ ] Parnas 논문과 C4 공식 문서를 각각 CHO-FAM 결정 하나에 연결했다.
- [ ] Context와 Container 그림의 추상화 수준이 섞이지 않는다.
- [ ] 다섯 경계마다 책임, 소유 상태, 계약, 금지 의존성이 있다.
- [ ] validator가 정상 manifest를 통과시키고 주입 오류 4개를 모두 실패시킨다.
- [ ] 12개 시나리오와 대표 구현 2개의 결과가 재현 가능하다.
- [ ] Research Note에 기대와 다른 결과 및 한계를 한 가지 이상 기록했다.

회고 질문:

1. 이번 분해는 현재 코드 구조를 합리화한 것인가, 변경될 설계 결정을 은닉한 것인가?
2. Agent의 자율성을 제한한 규칙 중 제품 안전을 위한 것은 무엇이고 단순 편의인 것은 무엇인가?
3. 다음 주 확률·지표 학습에서 어떤 지표의 불확실성을 먼저 다뤄야 하는가?

## 9. 12개월·48주 탐색

### 1개월차 · Research Methodology + CS Foundations

[월별 상세](https://cho-fam.com/docs/curriculum/month-01.html)

- [1주차 · Research Methodology + Agent vs Workflow](https://cho-fam.com/docs/curriculum/week-01.html)
- [2주차 · CS Foundations + System Decomposition](https://cho-fam.com/docs/curriculum/week-02.html) **(현재)**
- 3주차 · Probability + Metrics — 예정
- 4주차 · Experiment Design — 예정

### 2개월차 · Machine Learning + Deep Learning + LLM Systems

[월별 상세](https://cho-fam.com/docs/curriculum/month-02.html) · 5–8주차 예정

### 3개월차 · Knowledge Engineering + RAG

[월별 상세](https://cho-fam.com/docs/curriculum/month-03.html) · 9–12주차 예정

### 4개월차 · Software Architecture + Distributed Systems

[월별 상세](https://cho-fam.com/docs/curriculum/month-04.html) · 13–16주차 예정

### 5개월차 · AI Agent Architecture

[월별 상세](https://cho-fam.com/docs/curriculum/month-05.html) · 17–20주차 예정

### 6개월차 · Agent Architecture + Runtime Reliability

[월별 상세](https://cho-fam.com/docs/curriculum/month-06.html) · 21–24주차 예정

### 7개월차 · Multi-Agent + MCP/A2A

[월별 상세](https://cho-fam.com/docs/curriculum/month-07.html) · 25–28주차 예정

### 8개월차 · Human-AI Interaction

[월별 상세](https://cho-fam.com/docs/curriculum/month-08.html) · 29–32주차 예정

### 9개월차 · AI Software Engineering

[월별 상세](https://cho-fam.com/docs/curriculum/month-09.html) · 33–36주차 예정

### 10개월차 · Evaluation + LLMOps

[월별 상세](https://cho-fam.com/docs/curriculum/month-10.html) · 37–40주차 예정

### 11개월차 · Enterprise AI Architecture

[월별 상세](https://cho-fam.com/docs/curriculum/month-11.html) · 41–44주차 예정

### 12개월차 · Research Project + Thesis

[월별 상세](https://cho-fam.com/docs/curriculum/month-12.html) · 45–48주차 예정

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자료 범위와 공개 링크 확인일: 2026-09-22. O’Reilly 본문 접근은 구독 로그인 상태에 따라 달라질 수 있다.