Embodied Agent 기반 시뮬레이션으로 저자원 언어의 문화적 맥락 복원

Context

기존 BLEU, Perplexity 중심의 벤치마크는 문법적 정확성만 측정하여 저자원 언어의 문화적 resonance와 Embodied knowledge를 반영하지 못함. 10,000문장 미만의 극소량 데이터와 정형화되지 않은 Orthographic variation으로 인한 일반적인 NLP 모델의 한계 직면.

Technical Solution

• Generative Simulation Engine 설계를 통한 문화적 기반 시나리오 자동 생성 구조 구축
• Diffusion Model과 LLM을 결합하여 텍스트와 시각적 컨텍스트가 정렬된 멀티모달 환경 제공
• Embodied Agent Feedback Loop를 도입하여 단순 텍스트 생성을 넘어 환경과의 상호작용을 통한 언어 정교화 구현
• 문화 데이터베이스(Culture DB)를 기반으로 난이도별 Ritual 및 Ceremonial language를 매핑하는 동적 프롬프트 전략 적용
• Federated Learning 구조를 제안하여 민감한 문화 데이터의 외부 유출 없이 커뮤니티 단위의 로컬 학습 가능케 함
• Cross-Cultural Transfer Learning을 통해 유사 언어군 간의 지식을 전이하여 데이터 부족 문제 해결