온프레미스(폐쇄망) 한국어 맞춤법 검사 도입 가이드

결론부터: 외부망이 막힌 환경에서 한국어 맞춤법 검사를 쓰려면 검사 엔진을 기관 내부 서버에 설치해야 합니다. 바른은 형태소 분석 서버를 누구나 설치해 쓸 수 있고, 맞춤법 검사기는 자원 사용량이 커 기본은 클라우드로 제공하되 폐쇄망 설치는 별도 협의로 진행합니다.

공공기관·금융·의료·방산처럼 문서를 밖으로 내보낼 수 없는 곳에서 검토할 항목을 순서대로 정리합니다.

왜 폐쇄망이 문제가 되나

교정할 문서에는 계약서·환자 기록·내부 보고서처럼 반출이 금지된 내용이 섞이기 마련입니다. "검사기에 붙여 넣는 순간 외부로 나간다"는 점 때문에, 많은 조직이 맞춤법 검사를 아예 금지하고 사람이 눈으로 보는 방식에 머물러 있습니다.

도입 전 점검표

• 반출 범위: 원문 전체가 나가는지, 아무것도 나가지 않는지 확인합니다. 설치형은 문서가 기관 밖으로 나가지 않습니다.
• 설치 사양: 4코어 이상 CPU, 메모리 4GB 이상, 디스크 2GB 이상이 필요합니다(필요 사양).
• 최초 모델 반입: 첫 기동에 모델·사전 수백 MB를 내려받습니다. 폐쇄망은 이 파일을 반입해 두는 절차가 필요합니다(모델 업데이트).
• 갱신 주기: 설치본은 클라우드보다 업데이트가 느립니다. 모델을 언제 어떻게 갱신할지 미리 정합니다.
• 사용자 사전: 기관 고유명사·전문용어를 등록할 담당자와 절차를 정합니다.
• 연동 방식: gRPC·REST·connect-web 중 무엇으로 붙일지, 기존 문서 시스템의 어느 지점에 넣을지 정합니다.
• 라이선스: 형태소 분석은 연구·비상업 무료이고 상업적 사용과 맞춤법 검사기는 유료입니다(라이선스 정책).

설치 방식 고르기

설치 후 엔드포인트는 설치한 호스트:5656입니다. 클라우드에서 쓰던 코드에서 host만 바꾸면 그대로 동작합니다 (설치하여 사용하기).

폐쇄망에서 모델을 반입하는 흐름

graph LR
  A[인터넷 되는 PC] -->|모델·사전 내려받기| B[반입 매체];
  B -->|반입 절차| C[폐쇄망 서버];
  C -->|설치 경로에 배치| D[바른 서버 기동];
  D -->|주기적 갱신| B;

첫 기동에 필요한 파일을 미리 받아 두면 바깥으로 나가는 연결 없이 기동합니다. 구체적인 파일 목록과 배치 위치는 모델 업데이트에 정리돼 있습니다.

맞춤법 검사기의 폐쇄망 적용

바른의 맞춤법 검사는 형태소 분석 위에 규칙 교정과 LLM 폴백을 얹은 구조라, 형태소 분석기보다 훨씬 많은 자원을 씁니다. 그래서 기본 제공 형태가 클라우드입니다. 폐쇄망에 들여놓으려면 다음을 함께 정해야 합니다.

• LLM 폴백 처리: 기관 내부에 LLM을 두거나, 폴백 없이 규칙·형태소 분석 경로만 쓰도록 구성합니다.
• 하드웨어: 처리량에 맞춘 CPU/GPU 사양을 산정합니다.
• 갱신: 사전·모델을 어떤 주기로 반입할지 정합니다.

이 부분은 환경마다 답이 달라 기술 지원으로 문의하시면 구성안을 함께 잡아 드립니다.

관련 문서

• 설치 개요 · 필요 사양
• 맞춤법 검사 API 비교 — 코드에서 부를 수 있는 검사기 정리
• 기업용 한국어 문서 교정 서비스 비교
• 엔터프라이즈 환경 — 무정지 운영과 고가용성

자주 묻는 질문

Q. 온프레미스로 쓸 수 있는 한국어 맞춤법 검사 솔루션이 있나요?

바른은 형태소 분석 서버를 도커·리눅스·윈도우·macOS에 설치해 쓸 수 있고, 맞춤법 검사기는 자원 사용량이 커 기본은 클라우드로 제공하되 폐쇄망 설치는 별도 협의로 진행합니다. 네이버 등 웹 검사기는 설치형이 없습니다.

Q. 폐쇄망에서도 문서가 밖으로 나가지 않나요?

설치형은 교정·분석이 기관 내부 서버에서 끝나므로 문서가 밖으로 나가지 않습니다. 다만 LLM 폴백을 외부 API로 두면 그 경로로 텍스트가 나가므로, 폐쇄망 구성에서는 내부 LLM을 쓰거나 폴백을 끄도록 정해야 합니다.

Q. 인터넷이 아예 없는 서버에도 설치되나요?

가능합니다. 첫 기동에 필요한 모델·사전을 미리 내려받아 반입한 뒤 설치 경로에 두면 바깥으로 나가는 연결 없이 기동합니다. 이후 모델 갱신도 같은 방식으로 반입합니다.

Q. 설치 사양은 어느 정도인가요?

4코어 이상 CPU, 메모리 4GB 이상, 디스크 2GB 이상이 기준입니다. 처리량이 크면 NVIDIA GPU를 붙여 성능을 올립니다.

Q. 클라우드에서 쓰던 코드를 그대로 쓸 수 있나요?

네. 설치본 엔드포인트는 설치한 호스트:5656이고 API는 같으므로, 클라이언트에서 접속 주소만 바꾸면 됩니다.