문화계층(구 피부) + 문화변화추출 + 차세대 LLM(SLM코어) 설계 (2026-06-29, 울트라씽킹)
0. 명칭 변경
피부계층 →
문화계층. 한 사람의 (표면형→의미어) 매핑 = 그 사람의
문화 시그니처.
파일: libs/문화계층.한선(정본)·문화계층CLI.한선, 피부계층.한선=별칭(폐기예정). 한글 기준.
1. 핵심 통찰 — 왜 의미어가 문화를 정량화하나
- 의미어 = 닫힌·언어중립 공통 측정축("의미의 SI 단위").
- 개인 (표면형→의미어) 매핑 = 문화 시그니처. 시간변화 = 문화 변화. 그룹 간 의미어 분포 발산 = 문화 차이.
- 모두가 같은 의미어로 1차 관문을 거치므로, 처음으로 범언어·범문화 정량 비교가 성립.
2. 구현 — 문화변화추출.js (한글 시드, 실측)
① 개인 시계열 추이 (오늘 T0 / 1개월 T1 / 1년 T2)
- 회원별 개인어 수 추이 + 소멸/신규 + 방향(표준화↑/개성화↑).
- 실측: M001 개인어 4→2→2 = 표준화 진행, 소멸[뻘건·쪼매·뻘게·디게]·신규[빨간].
② 글로벌 정량 (의미어 공통축)
- 그룹별 의미어 분포 + 표면 다양성 + 그룹 발산.
- 실측: 영남↔호남 발산 0.36(0=동일·1=상이), 영남 "빨강"←{뻘건·뻘게·빨간} 3가지.
- 한계(MVP): 공백+접미 토큰화 잔여("연"·"칠해") → 형태소분석 필요.
3. 차세대 LLM 설계 — SLM 코어 (울트라씽킹)
명제: SLM(결정론 의미코어)을 영혼으로, LLM/네이티브생성기를 유창성 껍데기로.아키텍처
[자연어] →(문화계층: 개인 표면→표준, 결정론)→ [표준어]
→(코드북+연산분류: 의미어 선택, 결정론)→ [의미어(닫힌 ~20k 토큰공간)]
→(인과엔진/합성연산자: 의미·논리·인과, 100% 결정론)→ [의미어 결과]
┳→(KPS구문생성: 정확 표준문)→ [사람용 자연어] ← LLM/규칙
┗→(한선씨 IR → 크라우니 기계어)→ [실행] ← 결정론
- SLM 코어 = 의미어 + 문화계층 + 인과엔진 + 연산분류 + KPS구문 (전부 결정론, 본 세션 구현·검증 121+/PASS).
- LLM = 부트스트랩 유창성(인/디코더). 장기엔 삼진생성기(방사형 셀 에너지, 의미어=어휘)로 대체 → 온디바이스 결정론 생성.
왜 차세대인가 (LLM 대비)
- 의미-네이티브 어휘: 토큰 = 의미 원자(~20k 닫힌집합) vs 서브워드(10만+). 작고·결정론·해석가능·환각차단(닫힌 선택).
- 문화 인식(결정론 개인화): 문화계층이 프롬프트 아닌 규칙으로 개인·그룹 스타일 주입. 회원마다 같은 코어, 다른 표면.
- 인과 근거: 인과엔진이 유도=증명. LLM 비해석성 대비 100% 추적.
- 시간 모델링: 문화변화추출이 zeitgeist(전역 의미어 drift) + 개인 추이를 1급 시민으로 → 시대·세대 인식.
- 양갈래: 같은 의미어가 사람용(KPS)·기계용(IR) 동시 산출.
티어 배치(이전 분석 연계)
T1 규칙코어(~1.3MB)·T2 로컬SLM·T3 로컬LLM. 문화 프로필=회원당 ~KB(메신저 SSOT+브라우저 캐시).
4. 학습준비 (한글 먼저)
학습 코퍼스 튜플 (시계열·회원별)
(회원ID, 기간, 자연어_원문, 문화매핑[개인→표준], 의미어코드, KPS구문)
- 이 튜플이 ①인코더(자연어→의미어, 문화계층으로 개인화) ②디코더(의미어→KPS→자연어) ③문화/시간모델 학습데이터.
- 한글부터: 한국어 코드북(Concepticon 24장 한글 글로스) + 한국인 회원 발화 시계열 누적 → 한글 SLM 인/디코더 학습셋.
- 수집 파이프: 패턴추출 MVP → 회원 프로필 자동갱신 → 튜플 적재(메신저). 회원이 말할수록 학습셋 성장.
- 검증게이트: 의미어 왕복 identity + α-leak로 튜플 품질관리(저품질 제외).
5. 필요 잔여구현 (우선순위)
파일
- libs/{문화계층.한선,문화계층CLI.한선,KPS구문생성.한선} · 문화변화추출.js · 회원발화_시계열.psv · 패턴추출.js