한국어 맞춤법 검사기 비교 — 바른 · 부산대(바른한글) · 네이버

한국어 맞춤법 검사기는 크게 규칙(rule) 기반, 형태소 분석 기반, 그리고 최근의 LLM(대규모 언어모델) 결합 방식으로 나뉩니다. 부산대 한국어 맞춤법/문법 검사기는 오랜 연구로 다져진 규칙·문법 기반 검사로 잘 알려져 있습니다. 바른의 맞춤법 검사기는 형태소 분석 + 규칙 교정 + LLM 폴백을 함께 쓰는 하이브리드 접근이며, 교정마다 이유와 규정 근거를 함께 돌려준다는 점이 특징입니다.

한눈에 보는 비교

경쟁 서비스의 입력 한도는 각 서비스가 공개·안내한 값 기준이며 정책에 따라 바뀔 수 있습니다.

바른의 하이브리드 교정 흐름

바른의 교정은 단순 치환이 아니라 단계를 밟습니다.

graph TD
  IN[입력 문장] --> TOK[토큰 후처리];
  TOK --> SP[띄어쓰기·붙여쓰기 교정];
  SP --> CHK[어절별 검사: 빈도오타·비표준어·혼동어];
  CHK --> LF[LLM 폴백: UNK/NA 어절];
  LF --> LS[LLM 띄어쓰기 판별];
  LS --> OUT[교정 결과 + 근거];

• 분절 단계 오류 탐지: 분절 모델의 115개 레이블 중 14개는 오류 탐지용입니다. 어절을 끊는 분절 단계에서 활용·축약·탈락의 형태적 오류(예 ㅂ불규칙·ㅅ불규칙·르불규칙 활용 오류)를 곧바로 식별하고, 오류가 있는 어절은 복원 처리합니다.
• 규칙 교정: 자주 나오는 오탈자(예 스빈다 → 습니다), 비표준어·방언을 표준어로 바꿉니다. 비표준어를 고친 뒤에는 받침 유무에 따라 후행 조사까지 자동 조정합니다.
• LLM 폴백: 미분류(UNK)·분석불능(NA) 어절을 LLM으로 보완 교정합니다. 다만 자모 편집거리 기반으로 과도한 변경(글자 수의 3배 초과)은 거부해 원문을 함부로 바꾸지 않습니다.
• 근거 제공: 교정 항목마다 RevisionCategory(맞춤법·띄어쓰기·표준어·외래어·오탈자·혼동어 등)와 이유(comment), 규정 출처(rule_article), 용례(examples)를 담아 돌려줍니다.

이 흐름의 단계별 동작은 맞춤법 검사 파이프라인에서 더 자세히 다룹니다.

긴 글을 통째로 검사한다 — 입력 한도와 문맥

한국어 맞춤법 검사기를 실제로 쓸 때 가장 먼저 부딪히는 제약은 정확도가 아니라 1회 입력 한도입니다. 네이버 맞춤법 검사기는 1회 500자, 부산대 검사기(바른한글)는 1회 300어절을 안내합니다. 자기소개서 한 편, 보고서 한 장, 논문 한 절은 이 한도를 넘기 때문에 사용자가 글을 직접 잘라서 여러 번 나눠 넣게 됩니다.

바른은 글을 자르는 일을 사용자에게 떠넘기지 않습니다. 문서를 한 번에 보내면 결과가 문단(contentsList) → 문장(sentencesList) 구조로, 원문 오프셋(beginOffset)을 유지한 채 돌아옵니다. 비로그인 상태에서는 2,000자까지 체험할 수 있고, 로그인하면 플랜에 정해진 상한까지 한 번에 검사합니다.

잘라 넣으면 무엇을 잃는가

글을 임의로 잘라 넣을 때 손실은 세 군데에서 발생합니다.

• 경계에서 잘린 문장: 문장 중간에서 끊기면 활용형·조사 결합을 판단할 근거가 사라집니다. 바른의 교정은 형태소 분석 결과 위에서 이뤄지므로, 문장이 온전해야 분절 단계의 오류 탐지 레이블(115개 중 14개)이 제대로 작동합니다.
• 조각마다 달라지는 판단: 같은 표기라도 앞뒤 맥락에 따라 교정 여부가 달라집니다. 바른은 발음이 비슷한 단어를 맥락으로 가려내는 혼동어 교정과 동형이의어 의미 구분을 수행하는데, 글을 잘라 넣으면 조각마다 독립적으로 판단하게 되어 같은 문서 안에서 결과가 엇갈립니다.
• 문서 단위 일관성: 고유명사·전문용어는 사용자 사전으로 보호해야 문서 전체에서 같은 처리를 받습니다. 조각을 나눠 여러 번 요청하면 이 일관성을 사용자가 직접 관리해야 합니다.

어디까지가 사실인가

과장하지 않고 정확히 적어 둡니다. 바른의 모델이 보는 문맥 창은 무한하지 않습니다. 분절 모델은 한 번에 160자까지 처리하고 더 긴 문장은 나누어 처리합니다. 품사는 분절 연동 품사 모델이 최대 1,024자, 칸 512개까지 한 번에 읽고, 그보다 길면 기존 품사 태깅 모델이 처리합니다 (분절 연동 품사 태깅, 트랜스포머 모델 아키텍처 참고).

즉 바른이 말하는 "긴 글에서 문맥 유지"는 모델이 문서 전체를 한 번에 본다는 뜻이 아니라 다음 세 가지를 뜻합니다.

1. 입력 단위가 문서입니다. 사용자가 500자·300어절에 맞춰 글을 자를 필요가 없습니다.
2. 문단·문장 구조와 원문 위치가 보존되어 돌아옵니다. 교정 결과를 원문에 그대로 되붙일 수 있습니다.
3. 교정 정책이 문서 전체에 한 번에 적용됩니다. 사용자 사전, 교정 옵션, 문장 단위 점검 (enable_sentence_check)이 문서 전체에 동일하게 걸립니다.

문장 단위를 넘어서는 오류(의미 중첩, 주술 호응, 피동·사동 남용 등)는 문장 레벨 오류 교정에서 다루며, 자세한 내용은 맞춤법 검사 파이프라인에 정리돼 있습니다.

교정 항목 분류(RevisionCategory)

바른은 교정을 다음과 같이 분류해 제시합니다. 무엇을 왜 고쳤는지 응답 결과를 처리하는 쪽에서 구분할 수 있습니다.

각 분류의 의미와 예시는 검사 항목 분류에서 더 자세히 볼 수 있습니다.

관련 문서

• 맞춤법 검사 사용하기 — API로 교정을 호출하는 방법
• 맞춤법 검사 파이프라인 · 검사 항목 분류 — 내부 동작과 분류 체계

자주 묻는 질문

Q. 바른은 왜 LLM을 같이 쓰나요?

규칙만으로는 미등록단어나 문맥 의존적 오류를 다 잡기 어렵습니다. 바른은 규칙으로 처리하기 어려운 어절을 LLM으로 폴백 판별하되, 편집거리 기준으로 과도한 변경을 거부해 안정성을 지킵니다. 또한 형태소 분석만으로도 매우 높은 교정 성공율을 보이고 있습니다. LLM 사용으로 넘어가는 일은 최대한 줄이고 있습니다.

Q. 교정 이유와 근거도 받을 수 있나요?

네. 교정 항목마다 분류·이유(comment)·규정 출처(rule_article)·용례를 함께 제공합니다. "왜 이렇게 고쳤는가"를 사용자에게 설명할 수 있습니다. 특히, 바른은 어법상의 오류를 탐지하기 위해 분절 레이블을 꾸준히 늘려, 현재는 공백 처리 규칙(SP)을 포함해 모두 115개입니다. 이 중 14개는 맞춤법 검사(오류 탐지)용 레이블로, 분절 단계에서 한국어 화자들이 흔히 범하는 형태적 오류를 인식하기 위해 추가한 것입니다.

Q. 분절 단계에서 맞춤법 오류를 잡는다는 게 무슨 뜻인가요?

바른의 분절 모델은 115개 레이블을 가지며, 그중 14개가 맞춤법 검사(오류 탐지)용입니다. 어절을 형태소 경계로 끊는 단계에서 ㅂ·ㅅ·르 불규칙 활용 오류 같은 형태적 오류를 바로 식별하고, 오류가 있는 어절은 올바른 형태로 복원해 교정에 넘깁니다.

Q. 부산대 검사기와 무엇이 다른가요?

부산대 검사기는 규칙·문법 기반입니다. 바른은 형태소 분석을 토대로 규칙과 LLM을 함께 쓰고, gRPC·REST·connect-web API와 스트리밍 교정, 무중단 사용자 사전을 제공합니다.

Q. 긴 글을 한 번에 검사할 수 있나요?

네. 바른은 문서를 통째로 받아 문단·문장 구조와 원문 위치를 유지한 채 결과를 돌려줍니다. 네이버 맞춤법 검사기는 1회 500자, 부산대 검사기(바른한글)는 1회 300어절을 안내하므로 자기소개서·보고서·논문처럼 긴 글은 사용자가 직접 잘라 여러 번 넣어야 합니다. 바른은 비로그인 상태에서 2,000자까지 체험할 수 있고, 로그인하면 플랜에 정해진 상한까지 한 번에 검사합니다.

Q. 글을 잘라서 넣으면 결과가 달라지나요?

달라질 수 있습니다. 문장 중간에서 끊기면 활용형·조사 결합을 판단할 근거가 사라지고, 혼동어 교정과 동형이의어 의미 구분은 맥락에 기대므로 조각마다 판단이 엇갈릴 수 있습니다. 사용자 사전으로 보호하는 고유명사·전문용어의 일관성도 요청을 나눌수록 관리하기 어려워집니다. 다만 바른의 모델 문맥 창 자체는 무한하지 않습니다 — 분절 모델 160자, 품사는 최대 1,024자·칸 512개이며 이를 넘는 문장은 나누어 처리합니다. "긴 글 문맥 유지"는 사용자가 글을 자를 필요가 없고, 문단·문장 구조와 교정 정책이 문서 전체에 일관되게 적용된다는 뜻입니다.