무엇을 설계한 문서인가
캐릭터의 성격 형용사를 붙이는 대신, 사건과 내부 상태가 몸의 느낌을 만들고 그 느낌이 시선·동작으로 나타나는 과정을 데이터로 분리하려는 연구입니다. ‘입력 10요인 → 수(受) 5성분 → 표면 표현 3종’이 기본 구조입니다. 앞서 복원한 캐릭터 멀티 조합기 V2.3와 주제가 연결되지만, 이 수식·상태 모델이 그 조합기에 구현됐다는 증거는 없습니다.
자료 단위: 마가삼의 기본 연구 한 편. 복원 버전 0.1 / 확인일 2026-10-04. 아래 원문은 공개 문서 본문 전체를 보존했습니다. 관련 v2~v5도 이번에 직접 읽어 대조했으나, 각 후속 원자료의 독립 보관 글은 아직 작성하지 않았습니다.
핵심 구조와 실제 데이터
입력은 접촉, 신체 기준선, 자율신경 게인, 주의, 예측, 과거 학습, 욕구, 물리 환경, 사회 신호, 행동 준비입니다. 출력은 쾌불쾌, 각성(0~3), 긴장(-3~+3), 접근·회피·고정, 순간·스며듦·지속입니다. 표면 표현은 Eye4(빛·감정·초점·에너지), Effort4(공간·무게·시간·흐름), PG 운동학적 동사입니다.
원문 필드는 character_id, star_base, su_input_settings, su_output_values, surface_expression, prompt_modules입니다. 스키마를 아래에 그대로 보존했습니다. “String (e.g. …)” 같은 설명 문자열을 실제 캐릭터 값으로 가져오면 안 됩니다. 이 규격은 데이터 설명용 예시이며 정식 JSON Schema 검증 문서나 완성 DB가 아닙니다.
| 본문에 있는 예시 | 입력·출력·표현의 연결 |
|---|---|
| 자미 | 권위·질서·정면 고정 → 중성 / 각성1 / 긴장+1 / 중심고정 / 지속 → 안정된 직접 시선, 무거운 지속 정지, Hold Center. |
| 천기 | 다중 스캔·변수 예측·미세 준비 → 중성 / 각성2 / 긴장+1 / 접근↔회피 / 스며듦 → 이동하는 기민한 시선, 가벼운 빠른 변화, Scan. |
| 파군 | 규칙 불신·돌파 욕구·폭발 준비 → 중성~불쾌 / 각성3 / 긴장+2 / 접근 / 순간 → 불안정한 관통 시선, 강한 갑작스런 움직임, Break Through. |
목차에는 무곡도 예시로 적혀 있지만 실제 본문에는 위 세 예시만 있습니다. 제목의 ‘64인’을 64개 완성 레코드로 해석하지 않습니다. 원문은 예시가 알고리즘으로 생성됐다고 주장하지만, 계산 로그·실행 코드·전체 가중치가 제시되어 있지 않아 실제 계산 완료로 확인하지 않습니다.
살성 적용 규칙과 조합기와의 차이
이 연구는 살성을 잔혹한 눈·분노한 얼굴의 직접 묘사로 넣지 않고 신경계 증폭·긴장·시간 질감으로 적용하라고 제안합니다. 경양은 긴장+2·각성+2, 화성은 순간 질감·각성+3, 타라는 지속 질감·Bound 흐름을 예시로 듭니다. 값이 가산인지 대입인지, 상한을 어떻게 처리하는지는 정의되지 않았습니다. 실제 V2.3은 별별 존재감·시선·자세 문자열을 합성하므로 이 연구 규칙과 자동으로 동일시하면 안 됩니다.
후속 버전 추적
| 원자료 | 직접 읽어 확인한 변화와 남은 문제 |
|---|---|
| (gpt) 자미두수 캐릭 64개 분석 느낌에 원인을 둔 행동 이전 프롬프트 의 알고리즘 연구 v5 | v4 주제들을 확장하고 10곡의 Style Prompt와 가사 본문을 제시합니다. 통제형에 천상, 방출형에 일부 칠살이 포함되는 등 분류도 달라집니다. 가사 존재가 음원 생성·효과 검증 완료를 뜻하지 않습니다. |
| (gpt) 자미두수 캐릭 64개 분석 느낌에 원인을 둔 행동 이전 프롬프트 의 알고리즘 연구 v2 | 수 출력 = φ(Wbody·xin + bbias) × γANS 수식과 math_params 추가. 예시는 자미·파군 두 종류. 실제 W 행렬·φ 함수·입력 인코딩이 없고 ANS가 입력 x3와 외부 증폭 계수 양쪽에 등장합니다. |
| (gpt) 자미두수 캐릭 64개 분석 느낌에 원인을 둔 행동 이전 프롬프트 의 알고리즘 연구 v3 | 촉의 여섯 출처, 투사·트라우마 재점화·공감 전염·위협 편향 네 왜곡, 법 게이트 의사코드 추가. 수→심→행 사이에 정지·라벨링·가치 판단을 두는 설계입니다. |
| (gpt) 자미두수 캐릭 64개 분석 느낌에 원인을 둔 행동 이전 프롬프트 의 알고리즘 연구 v4 ( Cloned ) | 법 게이트 4단계, 대화 5모드, 갈등 루프, 성요 5분류와 음악 프로젝트를 통합. 음악은 10곡 목록과 첫 곡 중략 샘플입니다. |
버전 번호와 본문 변화는 확인했지만, 원 GPT 대화의 작성 순서·사용자 승인·수정 이력 전체를 확보한 것은 아닙니다. v5가 뒤 버전이라는 이유만으로 앞 버전의 수식·스키마·예시를 삭제하지 않습니다. 앞 버전에만 있는 내용도 개별 보존 대상입니다.
확정·제안·거부·미확인
사용자 확정: 현재 사용자는 관련 자료를 추적하고 내용을 이해·활용할 수 있도록 원문과 분석을 문서화하라고 지시했습니다. 이것을 과거 연구의 모든 이론·수치에 대한 승인으로 소급하지 않습니다.
AI 제안: 제목의 (gpt) 표기와 공개 본문에 있는 느낌 모델·성요 조절·법 게이트·분류·음악 연결은 연구 제안으로 보존합니다. 신경과학·치유·MBTI 설명은 이 문서의 주장으로 취급하며 검증된 사실로 승격하지 않습니다.
사용자 수정·거부: 이번 공개 문서에는 원대화의 사용자 발언과 수정·거부 기록이 포함돼 있지 않습니다. 별도의 원대화 근거를 확보하기 전에는 채택·거부를 단정하지 않습니다.
미확인: 64인 전체 데이터, 실행 가능한 느낌 계산 엔진, 가중치·임계값·보정값의 근거, V2.3과의 직접 코드 계보, 게임 장면·영상·음악 결과 및 효과 검증.
게임에 쓰려면 무엇이 더 필요한가
분석 제안: 사건 입력, 캐릭터 잠재 성향, 현재 느낌 상태, 표면 표현을 독립 데이터로 보존하면 같은 인물이 상황에 따라 다른 연기를 보이는 구조를 설계할 수 있습니다. 법 게이트는 자동 반응과 선택 행동을 분리하는 후보입니다. 아직 사용자 확정 게임 규칙이 아닙니다.
구현에는 범주형 입력·출력의 수치 인코딩, 행렬 차원·계수, 정규화·상한 처리, 상태에서 표현으로의 매핑, 여러 살성의 합성 순서와 테스트 사례가 필요합니다. 문서의 숫자만 임의로 채워 완성 엔진처럼 설치하지 않습니다. 다음 연결 작업은 후속 버전 원문을 각각 보관하고 원대화의 사용자 확정·수정 근거를 연결하는 것입니다.
현재 단계: 원자료/출처 → 검색·분석 → 복원·정리 → 이론·구조와 데이터 규격 확인. 수식·코드·데이터는 설계 예시 단계이며 게임 기능 구현·실제 플레이 완료는 아닙니다.
기본 연구 원문 전체 보관
출처: (gpt) 자미두수 캐릭 64개 분석 느낌에 원인을 둔 행동 이전 프롬프트 연구. 읽은 범위: 공개 #doc-container의 제목부터 살성 안전 적용 규칙 끝까지. 아래는 표시 본문 텍스트이며 내보내기·복사·목차 UI 문구도 포함됩니다. 사이트 메뉴·댓글·스크립트는 연구 본문에서 제외했습니다.
자미두수 64인: 수(受) 단계 모듈화 알고리즘 & 데이터 스키마
10가지 입력 요인과 5가지 출력 성분을 통한 '느낌(Feeling)'의 정량화 설계도
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목차 (Click to Jump)
1. 알고리즘 구조: 입력(10) → 출력(5) → 표현(3)
2. 데이터 스키마 (JSON/Table 규격)
3. 주요 성요별 적용 예시 (자미, 천기, 무곡, 파군)
4. 살성(Modifier) 안전 적용 규칙
1. 알고리즘 구조: 입력(10) → 출력(5) → 표현(3)
수(受)는 성격 묘사가 아니라, 입력 조건에 대한 즉각적인 신체/정서 평가값입니다. 아래 흐름을 통해 캐릭터의 찰나 상태를 합성합니다.
핵심 로직:
입력(환경+내부상태)이 들어오면 → 몸이 5가지 성분으로 값을 매기고(수) → 눈과 미세 동작(표현)으로 출력된다.
A. 입력 요인 (Input Factors - 10가지)
1. Contact (접촉 자극 자체)
2. Baseline (신체 기본값: 피로/활력)
3. ANS Gain (자율신경 증폭도: 민감/둔감)
4. Attention (주의 집중점)
5. Expectation (예측/기대)
6. Conditioning (과거 학습/트라우마)
7. Needs (현재 결핍/욕구)
8. Physical Context (물리적 환경)
9. Social Cues (사회적 위계/신호)
10. Pre-action Set (행동 준비 태세)
B. 출력 성분 (Output Components - 5가지)
1. Valence (쾌/불쾌/중성)
2. Arousal (각성 강도: 0~3)
3. Tension (수축/이완: -3~+3)
4. Orientation (접근/회피/고정)
5. Temporal Texture (순간/지속/스며듦)
C. 표면 표현 (Surface Expression - 3가지)
1. Eye4 (Light, Emotion, Focus, Energy)
2. Effort4 (Space, Weight, Time, Flow)
3. PG (Psychological Gesture: 운동학적 동사)
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2. 데이터 스키마 (JSON/Table 규격)
64인 캐릭터를 DB나 코드에서 생성할 때 사용하는 표준 규격입니다. 이 구조대로 데이터를 채우면 "느낌 합성기"가 작동합니다.
JSON SCHEMA
{ "character_id": "String (e.g., ZiWei_01)", "star_base": "String (e.g., Zi Wei)", "su_input_settings": { "baseline": "String (e.g., Stable/Tense)", "ans_gain": "Integer (0-3)", "primary_drive": "String (e.g., Order, Control, Scan)", "attention_mode": "String (e.g., Fixed, Scanning, Inward)" }, "su_output_values": { "valence": "String (Neutral/Pleasant/Unpleasant)", "arousal": "Integer (0-3)", "tension": "Integer (-3 to +3)", "orientation": "String (Approach/Avoid/Freeze)", "temporal": "String (Jolt/Seep/Linger)" }, "surface_expression": { "eye4": { "light": "String", "emotion": "String", "focus": "String", "energy": "String" }, "effort4": { "space": "Direct/Indirect", "weight": "Strong/Light", "time": "Sudden/Sustained", "flow": "Bound/Free" }, "pg_verb": "String (e.g., Press down, Brace, Scan)" }, "prompt_modules": { "ko": "String (Combined Sentence)", "en": "String (Combined Sentence)" } }
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3. 주요 성요별 적용 예시
알고리즘을 통해 생성된 실제 캐릭터 데이터 예시입니다. (성격 설명이 아닌, 수(受)의 상태값에 집중)
1) 자미 (Zi Wei) - 압도적 위엄의 정지
입력 세팅: Social(권위 신호)↑, Expectation(질서)↑, Attention(정면 고정), ANS(안정)
출력 값: Valence(중성), Arousal(1), Tension(+1 단정), Orientation(Freeze 중심고정), Temporal(Linger)
표면(Surface):
Eye4: Steady, Direct, Heavy, Calm
Effort4: Direct, Heavy, Sustained, Bound
PG: "Hold Center / Command Stillness"
[EN Prompt] Base(relaxed jaw) + Steady direct gaze + Heavy sustained stillness + PG(Hold center) + (Noble density)
2) 천기 (Tian Ji) - 기민한 연산 스캔
입력 세팅: Attention(다중 스캔)↑, Expectation(변수 예측)↑, Pre-action(미세 준비)
출력 값: Valence(중성), Arousal(2), Tension(+1 가늘게), Orientation(Approach↔Avoid), Temporal(Seep)
표면(Surface):
Eye4: Shifting, Alert, Intelligent, Quick
Effort4: Indirect, Light, Sudden, Free
PG: "Scan / Triangulate"
[EN Prompt] Base(humane) + Micro-saccadic gaze + Light quick shifts + PG(Scan environment) + (Mental agility)
3) 파군 (Po Jun) - 위태로운 파괴 전조
입력 세팅: Expectation(규칙 불신)↓, Needs(돌파), Pre-action(폭발 준비)↑
출력 값: Valence(중성~불쾌), Arousal(3), Tension(+2 비틀림), Orientation(Approach), Temporal(Jolt)
표면(Surface):
Eye4: Unstable, Piercing, Wild, Intense
Effort4: Direct, Strong, Sudden, Free
PG: "Break Through / Disrupt"
[EN Prompt] Base(tense jaw) + Unstable piercing gaze + Off-balance intensity + PG(Break through) + (Turbulent energy)
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4. 살성(Modifier) 안전 적용 규칙
살성(경양, 타라, 화성, 영성 등)은 눈을 직접 공격하지 않고, ANS Gain(증폭기)와 Tension(장력)으로만 적용하여 캐릭터 붕괴를 막습니다.
MODIFIER LOGIC
// 살성 적용 알고리즘 (Safety Protocol) IF Star == "GyeongYang" (Sheep Blade): Do NOT use: "Cruel eyes", "Murderous look" USE instead: Tension +2, Arousal +2, Modifier "Sharp metallic pressure" IF Star == "HwaSeong" (Mars): Do NOT use: "Angry eyes", "Explosive face" USE instead: Temporal "Jolt", Arousal +3, Modifier "Heat radiation" IF Star == "TaRa" (Dala): Do NOT use: "Sinister eyes" USE instead: Temporal "Linger", Flow "Bound", Modifier "Dragging gravity"
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