기존 방식 vs DNM 방식 — 기술 패러다임 비교

기존 방식 (텍스트 히스토리 의존)

유저 입력

캐릭터 설정 + 전체 대화 이력(N턴) ⚠ 매 턴 토큰 기하급수 증가

LLM

답변 (설정 망각·환각) 20~30턴 이후 캐릭터 설정 소실

대화 누적 시 토큰 기하급수 증가 · 20~30턴 이후 설정 망각(환각)

DNM 방식 (데이터 선행 인지)

유저 입력

                        DNM Engine
                        18개 센서 Priority 순 실행 → 상태값 구조화 주입
                    

선행 컨텍스트 + 최근 N턴 토큰 고정 · 턴 수와 무관

LLM

◇ Mismatch 검증 불일치 시 LLM 재생성 (최대 3회) ✗ 불일치 → ⟲ 재생성

최종 답변 → 유저

대화 턴 수와 무관 토큰 유지 · 설정 망각 원천 차단

❌ 기존 방식 문제점 20~30턴 이후 설정 망각(환각)
턴 누적에 비례해 토큰 폭증

✅ DNM 방식 해결 턴 수 무관 토큰 고정
Mismatch 자동교정으로 설정 망각 원천 차단