Gemma 4 기반 문맥 인식 번역 및 MutationObserver 기반 최적화된 DOM 핸들링 구현

Context

기존의 전체 페이지 번역 방식은 원문 문맥을 훼손하며 읽기 흐름을 방해하는 한계 존재. 단순 사전식 매핑으로는 단어의 다의어(Polysemy) 처리가 불가능하여 실제 학습 효율이 저하되는 문제 발생.

Technical Solution

• Gemma 4 31B 모델을 통한 문맥 기반 의미 추출로 토큰 단위의 단순 번역 한계 극복
• OpenRouter API 활용을 통한 모델 스위칭 유연성 확보 및 백엔드 인프라 복잡도 최소화
• MutationObserver와 TreeWalker 조합으로 동적 콘텐츠 렌더링 대응 및 DOM 변조 부하 감소
• Selective Text-node Processing 설계를 통한 코드 블록 및 입력 필드 제외 처리로 레이아웃 붕괴 방지
• 사용자 레벨(Beginner, Intermediate, Advanced)에 따른 맞춤형 단어 필터링 로직 적용
• CSV/JSON Export 기능을 통한 Anki 등 외부 Spaced Repetition System과의 데이터 호환성 확보