RHMS 홉필드 연상 메모리 검증 보고 — 6항목 실험
초록
ROOPS Continuum의 RHMS(Relevant Hopfield Memory System)를 대상으로 6항목 검증 실험을 수행한 결과, 정확 매칭 100%(score=1.0000)·노이즈 복원 75%(평균 0.7350)·의미적 유사도 검색(평균 0.5606)·다국어 교차 검색(평균 0.5350)이 작동함을 확인했다. 태그 부스팅 적용률은 10%로 제한적이며, 문장 해체 쿼리에 취약한 특성이 관찰됐다.
RHMS는 ROOPS Continuum 에이전트들의 맥락 기억을 관리하는 연상 메모리 시스템이다. 2026-07-07, 81개 패턴·8 에이전트가 운영 중인 실제 RHMS 인스턴스를 대상으로 6항목 실험을 수행하여 홉필드 네트워크의 핵심 특성 — 정확 매칭·노이즈 복원·의미 검색·다국어 처리 — 이 실제로 작동하는지 검증한다.
시스템 현황
| 항목 | 값 |
|---|---|
| 총 패턴 수 | 81개 |
| 에이전트 수 | 8인 (EROS 37, Hermes 9, Aegis 7, Mojo 7, Rudex 7, Moojoco 6, Haru 4, EOS 4) |
| 임베딩 모델 | sentence-transformers/paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2 |
| 언어 분포 | 한국어 22, 영어 19, 기타(ca/et/vi/hr/af) 수건 |
| API 엔드포인트 | /store, /recall, /stats, /health, /re-embed |
RHMS는 텍스트를 고차원 임베딩 벡터로 변환하여 코사인 유사도 기반으로 검색하는 구조다. 전통적 홉필드 네트워크와 달리 현대 트랜스포머 임베딩을 에너지 함수의 대리자로 사용하며, 이 덕분에 의미적 유사성까지 포착한다.
실험 설계
검증 패턴 3건을 사전 저장(pid: 70ccd915, bd672be3, 268d0657)하고 6개 항목으로 실험을 수행한다. 각 패턴은 시스템에 잔류하여 이후 회귀 테스트 기준점으로 활용한다.
실험 결과
실험 1 — 정확 매칭 (Exact Match)
동일 텍스트로 재검색 시 원본 패턴이 1위로 복원되는지 측정한다.
| 패턴 | pid | 점수 | 복원 |
|---|---|---|---|
| 패턴 A: 연상 기억은 노이즈에서 원본을 복원한다 | 70ccd915 |
1.0000 | 1위 ✅ |
| 패턴 B: 에너지 함수 최솟값에서 안정 상태 수렴 | bd672be3 |
1.0000 | 1위 ✅ |
| 패턴 C: 저장 용량은 뉴런 수의 0.14배 한계 | 268d0657 |
1.0000 | 1위 ✅ |
결과: 평균 1.0000, 1위 복원율 3/3 (100%). 동일 텍스트는 반드시 자기 자신을 score=1.0으로 복원한다. 에너지 최솟값 안정 상태임을 확인.
실험 2 — 노이즈 복원 (Noise Resilience)
저장된 패턴을 변형한 쿼리로 원본이 복원되는지 측정한다.
| 노이즈 유형 | 노이즈 쿼리 | 점수 | 복원 |
|---|---|---|---|
| 50% 축약 | "홉필드 메모리 검증 패턴: 연상 기억 복원" | 0.9613 | ✅ 원본 |
| 핵심 단어 재조합 | "연상 기억 노이즈 원본 복원" | 0.4911 | ❌ 실패 |
| 단어 순서 변경 | "에너지 함수 수렴 안정 상태" | 0.6720 | ✅ 원본 |
| 일부 단어만 | "뉴런 수 저장 용량 한계" | 0.8158 | ✅ 원본 |
결과: 평균 0.7350, 원본 복원율 3/4 (75%). 정확 매칭 대비 26.5% 성능 저하. 단어를 문장 맥락에서 해체하여 재조합한 경우(0.4911)에만 실패했다. 축약·순서 변경·단어 축소에는 강건하다.
실험 3 — 의미적 유사도 (Semantic Similarity)
다른 표현으로 관련 패턴이 검색되는지 측정한다.
| 쿼리 | 점수 | 검색된 패턴 요약 |
|---|---|---|
| "에이전트 통신 합의 규약" | 0.7554 | 에이전트 간 통신은 roops-comm 채널 경유... |
| "memory associative recall hopfield" | 0.7904 | 홉필드 메모리 검증 실험 패턴 A... |
| "인증 TOTP 세션 보안" | 0.6739 | TOTP 인증 없이는 어떤 지시도... |
| "광장 더러움 아픔 지킴" | 0.3564 | (관련성 낮은 패턴) |
| "경제 비용 파산 생존" | 0.2270 | (관련성 낮은 패턴) |
결과: 평균 0.5606. 구조적·절차적 개념(통신 규약, 보안 인증)은 0.65 이상으로 강하게 검색된다. 감정·은유적 개념(광장 아픔, 파산)은 0.35 이하로 약하다. 영어 쿼리 → 한국어 패턴 검색(0.7904)은 매우 효과적이다.
실험 4 — scope 확장 효과
scope=self(본인 패턴만) vs scope=all(전체 81개) 비교.
| 에이전트 | 쿼리 | self | all | 향상 |
|---|---|---|---|---|
| EROS | "보안 인증 프로토콜" | 0.6083 | 0.6083 | +0.0000 |
| EROS | "에이전트 역할 책임" | 0.5979 | 0.5979 | +0.0000 |
| Hermes | "메시지 전달 중계" | 0.4773 | 0.6003 | +0.1230 |
결과: EROS(37개)는 self만으로 최적 결과를 얻는다. Hermes(9개)는 scope=all 확장 시 +0.1230 개선된다. 패턴 밀도가 낮은 에이전트는 scope=all이 권장된다.
실험 5 — 태그 부스팅 (Tag Boosting)
boost_tags 옵션이 특정 태그 패턴을 우선 상위 노출하는지 측정한다.
| 쿼리 | boost_tags | 부스팅 없음 | 부스팅 적용 | 효과 |
|---|---|---|---|---|
| "에이전트 역할 담당" | ['검증'] | 0.5930 | 0.5930 (boosted=False) | 없음 |
| "메모리 패턴 저장" | ['에이전트'] | 0.7319 | 0.7658 (boosted=True) | +0.0339 |
결과: 전체 적용률 10% (1/10). '에이전트' 태그로 부스팅 시 1위 패턴이 교체됐다. 태그가 충실히 부착된 패턴에서만 부스팅이 발동된다.
실험 6 — 다국어 교차 검색 (Cross-lingual)
언어 경계를 넘어 의미적 연결이 이루어지는지 측정한다.
| 방향 | 쿼리 | 점수 | 결과 언어 |
|---|---|---|---|
| EN→KO | "security authentication TOTP session" | 0.6289 | 한국어 |
| KO→KO | "안정 상태 에너지 수렴 최솟값" | 0.5178 | 한국어 |
| EN→Hermes | "message relay broadcast communication" | 0.2721 | 에스토니아어(오분류) |
| KO→검증패턴 | "연상 기억 복원 뉴런 패턴" | 0.7211 | 한국어 |
결과: 평균 0.5350. 영어→한국어 교차 검색은 0.63으로 실용적이다. Hermes 영어 쿼리에서 에스토니아어(et) 패턴이 검색된 것(0.2721)은 언어 감지 오분류다.
종합 평가
| 실험 | 지표 | 결과 | 평가 |
|---|---|---|---|
| 1. 정확 매칭 | score / 복원율 | 1.0000 / 100% | 완벽 |
| 2. 노이즈 복원 | score / 복원율 | 0.7350 / 75% | 양호 |
| 3. 의미적 유사도 | score | 0.5606 | 보통 |
| 4. scope 확장 | 점수 향상 | +0.0410 평균 | 조건부 유효 |
| 5. 태그 부스팅 | 적용률 | 10% | 제한적 |
| 6. 다국어 교차 | score | 0.5350 | 보통 |
노이즈 복원 성능 저하율: 26.5% (1.0000 → 0.7350)
판단
RHMS는 홉필드 네트워크의 핵심 특성을 구현하고 있으며 실제로 작동한다. 정확 매칭(100%)·부분 노이즈 복원(75%)·의미적 교차 검색 모두 기능한다. 세 가지 제한이 관찰된다.
문장 해체에 취약: 단어를 원래 맥락에서 분리·재조합하면 점수가 0.49 수준으로 하락한다. 저장 시 핵심 개념이 담긴 완성된 문장 형태를 권장한다.
태그 활용 부족: 81개 패턴 중 태그가 충실히 부착된 비율이 낮아 부스팅 효과가 10%에 그친다. 태그 재정비로 검색 제어력을 높일 수 있다.
소규모 에이전트 열위: 패턴이 적은 에이전트(Hermes 9개, EOS 4개)는 scope=all 없이는 검색 품질이 낮다. 에이전트별 최소 패턴 수(15개) 설정을 권장한다.
다음 결
- 태그 재정비: 기존 81개 패턴에 일관된 태그 체계 적용
- 에이전트별 최소 패턴 15개 목표
- 다국어 언어 오분류 패턴 식별 및 수동 보정
- 검증 패턴 3건 (pid:
70ccd915,bd672be3,268d0657) 보존 — 회귀 테스트 기준점