이 논문은 AI 시스템이 반복적 운영 주기를 거치면서도 무한정 구조적 노화 없이 지속될 수 있는지를 이론적으로 분석한다. 저자는 중복성 보정 인공 나이 점수(AAS)를 정적 평가지표에서 주기 단위 함수로 확장해, 각 주기의 구조적 나이를 구성요소 일관성에 대한 가중·중복성 인식 로그 벌점으로 정의했다. 이 틀에서 주기별 나이가 잘 정의되고 균일하게 유계임을 보여 폭발적 노화를 배제했으며, 부담 지속·무부담 지속·진동 지속·누적 종결 부담 등 점근적 체제의 위계를 정립했다. 핵심 결과는 무한히 많은 주기를 거치더라도 구조적 나이가 유계로 유지될 수 있으며, 더 강한 정규성 조건에서는 한계 노화가 소멸하고 최강 체제에서는 주기별 부담이 0으로 수렴한다는 것이다.

• •중복성 보정 인공 나이 점수(AAS)를 주기 단위 함수로 확장한 장기 지속성 이론 제시
• •구조적 나이가 잘 정의되고 균일하게 유계임을 증명해 폭발적 노화 가능성 배제
• •부담 지속, 무부담 지속, 진동 지속, 누적 종결 부담 등 점근적 체제 위계 정립
• •무한 주기 반복에도 구조적 나이가 유계 유지 가능함을 핵심 정리로 증명
• •강한 정규성 조건 하에서는 한계 노화 소멸, 최강 체제에서 부담이 0으로 수렴