Think in 6 Dimensions
미괄식(Inductive Mode) 시각화 모델: AI는 복잡한 경험을 6가지 관점(Faces)으로 입체적으로 재구성하여 맥락과 감정까지 영구 보존합니다.
DRAG TO ROTATE
데이터의 성격에 따라 구조 자체가 시각적으로 변화합니다. 정적 구조(DEDUCTIVE)와 동적 흐름(INDUCTIVE)으로 구분하여 처리합니다.
Static Core Design (Wireframe)
│ 🏛️ SYSTEM ARCHITECTURE │ │ [ CLIENT LAYER ] │ │ ↓ │ │ [ GATEWAY API ] │ │ ↙ ↘ │ │ [AUTH] [DATA] │ │ ↓ ↓ │ │ (Redis) (MySQL) │ (Static Structure View)
Static Core Design: 논리와 정적인 핵심 설계 구조에 집중하여, 내용을 하나의 그림으로 함축 표현합니다.
Narrative Process Flow
RANGE ●───── 30% ────●─ 80%
BAR █ ██ ███
LINE /\ / \ / \
PIE ╭─╮ │ │ ╰─╯
.-. / # \ | ### | \ # / [SHIELD]
AREA ██ ████ █████
Contextual Flow: 과정, 감정, 흐름을 포함하여 전체 맥락을 통한 추론을 돕습니다. (정적 구조 포함)
개별 큐브를 조립하고 체이닝하여 복잡한 맥락을 구조화합니다.
정보 원자
2K~5K / cube
의미적 체이닝
4K~10K
확장 컨텍스트
8K+ tokens
ASCII 큐브 압축 방식의 성능과 효율성을 분석합니다.
비선형적 효율 증가(Non-linear Efficiency Gains): 초기 구조화 오버헤드가 존재하나, 데이터 크기가 커질수록 압축 효율은 로그 스케일로 증가합니다.
| Source | Size | Eff | Context | Confidence |
|---|---|---|---|---|
| 5 KB | 6.2 KB | 0.0x | 48% | 52% |
| 50 KB | 10 KB | 0.0x | 63% | 60% |
| 500 KB | 25 KB | 0.0x | 76% | 66% |
| 5 MB | 100 KB | 0.0x | 85% | 70% |
| 50 MB | 200 KB | 0.0x | 89% | 74% |
| 500 MB | 2.5 MB | 0.0x | 93% | 76% |
Information Density & Abstraction Evolution
【표 재구성 가이드】 다음 정보를 바탕으로 정확히 3개 열(Size, Eff, Context)과 6개 행으로 표를 작성하세요. 【열 구성】 - 좌측 열(Size): 왼쪽 정렬, 단위 표기 (5 KB, 50 KB, 500 KB, 5 MB, 50 MB, 500 MB) - 중앙 열(Eff): 우측 정렬, 단위는 'x' (0.8x, 5.0x, 20.0x, 50.0x, 120.0x, 200.0x) - 우측 열(Context): 우측 정렬, 백분율 (48%, 63%, 76%, 85%, 89%, 93%) 【행 색상 코드】 Row 1(5 KB): 빨강 계열, Row 2(50 KB): 파랑 계열, Row 3(500 KB): 보라 계열, Row 4(5 MB): 녹색 계열, Row 5(50 MB): 노랑 계열, Row 6(500 MB): 남색 계열 【표 스타일】 폰트: 고정폭(monospace), 크기 7pt, 테두리는 흰색 5% 투명도, 헤더는 흰색 5% 배경, 각 행은 구분선 【데이터 의미】 초기 5KB 데이터는 6.2KB로 압축되어 0.8배의 오버헤드 손실 발생. 데이터 크기 증가에 따라 로그 스케일로 효율 증가(50KB=5배, 500KB=20배, 5MB=50배, 50MB=120배, 500MB=200배). Context %는 전략적 맥락 이해도 표시(48%~93% 범위). 이 표 하나로 압축의 비선형 성장 패턴과 효율 곡선의 수렴 특성을 한눈에 파악 가능.
🔍 비교분석
특징
완전한 재구성 가이드, 5섹션
장점
✅ 95%+ 재구성 가능
단점
❌ 읽기 시간 필요
평점
정확성 ⭐⭐⭐⭐⭐
📄 압축도: 낮음 (상세 설명 필요)
| Size | Eff | Context |
|---|---|---|
| 5 KB | 0.8x | 48% |
| 50 KB | 5.0x | 63% |
| 500 KB | 20.0x | 76% |
| 5 MB | 50.0x | 85% |
| 50 MB | 120.0x | 89% |
| 500 MB | 200.0x | 93% |
🔍 비교분석
특징
3열 × 6행 데이터
장점
✅ 빠른 비교 (10-15초)
단점
❌ 패턴 이해 어려움
평점
분석성 ⭐⭐⭐⭐
📊 압축도: 중간 (구조화된 비교 가능)
Eff
200x │ ✓
│ /
100x │ /
│ /
50x │ /
│/
0x ├─────────
5K 50K 5M 500M
Logarithmic
Growth
🔍 비교분석
특징
로그 곡선 시각화
장점
✅ 즉각적 인식 (2-5초)
단점
❌ 세부사항 손실
평점
직관성 ⭐⭐⭐⭐⭐
📈 압축도: 높음 (직관적 한눈 파악)
💡 핵심 통찰
텍스트는 정확하지만 장황하고,
표는 비교 가능하지만 관계를 놓치기 쉽고,
그래프는 본질을 직관적으로 드러냅니다.
정보 압축도가 높을수록 함축적이고 강력합니다.
시스템의 흐름(Flow)과 데이터의 저장 구조(Chain)를 시각화합니다.
Logs, Docs, Code
Deductive / Inductive
6-Face Analysis
Context Suggestion
Linked List Storage
Improvement Check
원시 데이터를 큐브 엔진이 분석하여 Deductive/Inductive 모드로 최적화 압축합니다.
생성된 큐브는 시간 순서가 아닌 의미적 연관성에 따라 기존 사슬에 연결됩니다.
개선된 기억(체화됨)은 자동 소멸(Archive)되며, 미개선 기억(패턴)은 영구 보존됩니다.