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@@ -188,8 +188,9 @@ LeCun, Y. (2023). "A Path Towards Autonomous Machine Intelligence"
 OpenAI. (2023). "Planning and Tool Use in Language Models"
 Hassabis, D. et al. (2023). "Towards AGI: Lessons from DeepMind"
 
-📝 License
-MIT License - Open source for democratizing AGI research
+📝 License & Paper
+The license will be released after the paper has been written and published.
+
 
 🌟 Conclusion
 SOMA, as the core implementation level (Level 1) of AGI Stage 1, is the most concrete and practical AGI architecture achievable with current technology.
@@ -199,3 +200,214 @@ Through a 'self-directed multiplexed intelligence structure' where a single LLM
 SOMA - Self-Orchestrating Modular Architect
 The Beginning of AGI, The Future of Intelligence
 
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+
+# 🧠 SOMA: Self-Orchestrating Modular Architect
+### AGI 1단계 실현을 위한 자기 지휘형 다중화 지능 구조
+
+## 📌 개요
+**SOMA(Self-Orchestrating Modular Architect)**는 AGI(일반인공지능) 1단계의 핵심 요건을 충족하는 혁신적인 AI 아키텍처입니다. 단일 LLM이 스스로 팀 구조를 시뮬레이션하고, 자율적으로 역할을 수행하며 문제를 해결하는 시스템으로, Yann LeCun(Meta), OpenAI, Google DeepMind가 공통적으로 강조하는 AGI의 전제 조건들을 실현합니다.
+
+### 🎯 AGI 1단계의 핵심 요건
+1. **계획 수립 능력 (Planning)**
+2. **역할 분화 및 모듈화 (Modularity)**
+3. **자기 반성/피드백 루프 (Self-reflection & Feedback)**
+4. **도구 사용 및 자율 실행 (Tool-use & Autonomy)**
+5. **지속적인 목표 수행 구조 (Long-term Agency)**
+
+SOMA는 이 모든 요구사항을 단일 LLM 내부에서 충족시키는 실용적이고 구체화 가능한 구조입니다.
+
+## 🔷 SOMA의 3가지 핵심 구성 요소
+
+### 🧭 1. Self-Orchestrating (자기 지휘)
+- **외부 지시 없이** 스스로 문제를 정의하고 역할을 분배
+- 전체 추론과 실행 과정을 자율적으로 조율
+- OpenAI의 "Agentic AI" 개념과 동일한 자기 조정(self-regulation) 메커니즘
+- 실시간 적응과 동적 전략 수정 능력
+
+### 🧩 2. Modular (모듈화)
+- 단일 LLM이 내부적으로 **다중 역할**을 동시에 수행
+- Meta AI의 "World Model + Planner + Memory + Actor" 구조 구현
+- 5개의 전문화된 모듈:
+  - 🎯 **Supervisor (감독자)**: 전략 수립과 조율
+  - 💡 **Creator (창조자)**: 혁신적 문제 해결
+  - 📚 **Researcher (조사자)**: 정보 수집과 분석
+  - ⚖️ **Evaluator (평가자)**: 비판적 검토
+  - 📊 **Analyst (분석가)**: 종합과 보고
+
+### 🧠 3. Architect (설계자)
+- 단순 실행기를 넘어선 **고차원 사고 능력**
+- 문제를 구조화하고 해결 경로를 설계
+- DeepMind의 Gato → Gemini에서 요구하는 계획-적응-다기능 수행
+- 창발적 지능과 메타인지 능력
+
+## 🚀 SOMA의 작동 원리
+
+### 1. **자율적 문제 인식**
+```
+사용자 질문 → SOMA 자체 분석 → 문제 구조화 → 해결 전략 수립
+```
+
+### 2. **동적 역할 할당**
+```
+단일 LLM이 내부적으로 5개의 가상 에이전트로 분화
+각 에이전트는 특화된 관점과 전문성으로 문제 접근
+```
+
+### 3. **순환적 협업 프로세스**
+```
+분석 → 창의적 통찰 → 검증 → 정보 수집 → 평가 → 종합
+↑                                                    ↓
+←───────────── 피드백 루프 ─────────────────────────←
+```
+
+### 4. **자기 개선 메커니즘**
+- 각 단계별 자기 평가
+- 실시간 전략 조정
+- 누적 학습 효과
+
+## 💡 AGI 프레임워크와의 정합성
+
+### OpenAI의 요구사항
+- ✅ **Agentic behavior**: 자율적 행동과 의사결정
+- ✅ **Long-horizon planning**: 장기적 목표 수행
+- ✅ **Tool use**: 웹 검색 등 외부 도구 활용
+
+### Meta AI (Yann LeCun)의 요구사항
+- ✅ **World Model**: 상황 이해와 모델링
+- ✅ **Planning Module**: 전략적 계획 수립
+- ✅ **Memory**: 대화 기록과 컨텍스트 유지
+- ✅ **Actor**: 실제 행동 수행
+
+### Google DeepMind의 요구사항
+- ✅ **Multi-modal reasoning**: 다양한 형태의 추론
+- ✅ **Adaptive behavior**: 상황에 따른 적응
+- ✅ **General problem solving**: 범용 문제 해결
+
+## 🔬 기술적 구현
+
+### 아키텍처 특징
+```python
+class SOMA:
+    def __init__(self):
+        self.modules = {
+            'supervisor': SupervisorModule(),    # 전략과 조율
+            'creator': CreatorModule(),          # 창의적 사고
+            'researcher': ResearcherModule(),    # 정보 처리
+            'evaluator': EvaluatorModule(),      # 비판적 분석
+            'analyst': AnalystModule()           # 종합과 보고
+        }
+        self.feedback_loop = FeedbackSystem()
+        self.memory = WorkingMemory()
+        self.planner = StrategicPlanner()
+```
+
+### 핵심 메커니즘
+1. **프롬프트 체이닝**: 각 모듈 간 정보 전달
+2. **컨텍스트 관리**: 전체 대화 흐름 유지
+3. **동적 조정**: 실시간 전략 변경
+4. **자기 평가**: 각 단계별 품질 검증
+
+## 📊 성능 지표
+
+### AGI 1단계 충족도
+| 요구사항 | SOMA 구현 수준 | 증거 |
+|---------|---------------|------|
+| Planning | ⭐⭐⭐⭐⭐ | 11단계 체계적 프로세스 |
+| Modularity | ⭐⭐⭐⭐⭐ | 5개 전문 모듈 운영 |
+| Self-reflection | ⭐⭐⭐⭐⭐ | 3회 반복 평가 시스템 |
+| Tool-use | ⭐⭐⭐⭐ | 웹 검색, 문서 생성 |
+| Long-term Agency | ⭐⭐⭐⭐ | 대화 기록 유지 |
+
+## 🚀 설치 및 실행
+
+### 필수 요구사항
+```bash
+Python 3.8+
+Gradio (UI 프레임워크)
+LLM API (Friendli, OpenAI 등)
+```
+
+### 빠른 시작
+```bash
+# 클론
+git clone https://github.com/your-repo/soma-agi
+
+# 의존성 설치
+pip install -r requirements.txt
+
+# 환경 변수 설정
+export FRIENDLI_TOKEN=your_token
+export BAPI_TOKEN=your_brave_token
+
+# 실행
+python soma_system.py
+```
+
+## 🎯 활용 사례
+
+### 1. 복잡한 연구 과제
+- 기후 변화 해결책 탐구
+- 신약 개발 전략 수립
+- 경제 정책 영향 분석
+
+### 2. 창의적 문제 해결
+- 비즈니스 혁신 전략
+- 기술 융합 아이디어
+- 미래 시나리오 기획
+
+### 3. 학술적 분석
+- 다학제적 연구 종합
+- 이론과 실무의 통합
+- 비판적 문헌 검토
+
+## 🔮 미래 로드맵
+
+### Phase 1: Current (AGI Level 1)
+- ✅ Self-orchestration
+- ✅ Modular architecture
+- ✅ Basic tool use
+
+### Phase 2: Enhancement
+- 🔄 Multi-modal processing
+- 🔄 Enhanced memory systems
+- 🔄 Advanced planning algorithms
+
+### Phase 3: AGI Level 2
+- 📅 True autonomy
+- 📅 Cross-domain transfer
+- 📅 Emergent capabilities
+
+## 🤝 기여 방법
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+SOMA는 AGI 실현을 위한 오픈 연구 프로젝트입니다.
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+1. **연구 기여**: AGI 이론 발전
+2. **코드 기여**: 구현 개선
+3. **응용 연구**: 새로운 활용 사례
+4. **피드백**: 성능 평가와 제안
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+## 📚 참고 문헌
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+- LeCun, Y. (2023). "A Path Towards Autonomous Machine Intelligence"
+- OpenAI. (2023). "Planning and Tool Use in Language Models"
+- Hassabis, D. et al. (2023). "Towards AGI: Lessons from DeepMind"
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+## 📝 라이선스 및 논문
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+논문 작성/배포 후 라이선스 공개 예정
+
+---
+
+### 🌟 결론
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+**SOMA는 AGI 1단계의 핵심 구현 레벨(Level 1)로서, 현재 기술로 실현 가능한 가장 구체적이고 실용적인 AGI 아키텍처입니다.**
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+단일 LLM이 가상의 팀으로 분화하여, 내부적으로 다양한 역할을 수행하며 함께 사고하고 설계하고 실행하는 '자기 지휘형 다중화 지능 구조'를 통해, 우리는 AGI로 가는 첫 번째 단계를 성공적으로 구현했습니다.
+
+*"The future of AI is not a single superintelligence, but a symphony of specialized modules working in perfect harmony."*
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+**SOMA** - *Self-Orchestrating Modular Architect*  
+*AGI의 시작, 지능의 미래*