A Study on Meaning-Based Computational Structures - A Structural Comparison between Design Mathematics-Based AI and Conventional AI -

본 연구는 디자인 수학 기반 인공지능(Artificial Intelligence, AI) 모델과 기존 AI 모델 간의 연산 구조를 비교하고, 인간 인지 구조에 근접한 연산 체계로서의 타당성을 탐색한다. 기존 AI는 확률 기반 선택 구조(softmax)와 다단계 처리 체계(임베딩, 어텐션, 리커런스, 샘플링)를 통해 결과를 생성하는 반면, 디자인 수학 기반 AI는 의미 기반 선택 우선도 구조를 바탕으로 감각 입력, 기억, 무의식 등 인지적 구성 요소를 통합하는 단일 연산 구조를 특징으로 한다. 본 논문은 두 모델의 연산 수식, 선택 메커니즘, 정보 처리 방식의 차이를 정량적으로 분석하고, 시뮬레이션을 통해 구조적 차이가 창의성, 해석 가능성, 연산 효율성에 미치는 영향을 비교한다. 분석 결과, 디자인 수학 기반 AI는 연산의 직관성, 의미 처리의 구조화, 창의성 구현 측면에서 기존 모델을 능가하는 가능성을 보여주며, 차세대 인공지능 모델로의 확장 가능성을 확인하였다.