대규모 언어모델(LLM)은 뛰어난 자연어 처리 능력을 보임에도 불구하고, "9.11 - 9.9"와 같은 기본적인 산술 연산에서 "0.21"이라는 체계적 오류를 반복적으로 보인다. 본 연구는 이러한 현상이 단순한 계산 능력의 한계가 아니라, LLM의 근본적인 언어 처리 메커니즘에서 비롯된다고 가정한다. LLM 은 수식을 수학적 구조가 아닌 언어적 패턴으로 처리하며, 이 과정에서 언어 규칙과 수학 규칙이 충돌하는 '패턴 간섭(Pattern Interference)' 현상이 발생하는 것을 확인했다. 본고는 '패턴 간섭'이라는 개념을 제안하여 LLM의 연산 오류 메커니즘을 규명하고, LLM이 '패턴 모방'을 넘어 진정한 의미 이해로 나아가기 위한 (1) 모듈화 설계, (2) 프롬프트 최적화, (3) 규칙 기반 파인튜닝 등의 개선 방향을 제시한다.