맞춤법 검사기

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1. 개요
2. 역사
3. 설계
4. 기능
5. 다른 언어에서의 맞춤법 검사
참조

1. 개요

맞춤법 검사기는 텍스트의 오타 및 문법 오류를 검사하고 수정 제안을 제공하는 소프트웨어 도구이다. 1970년대 메인프레임 컴퓨터에서 처음 사용되었으며, 1980년대 PC 및 워드 프로세서에 통합되면서 널리 보급되었다. 초기에는 단순한 검증 기능만 제공했지만, 기술 발전으로 문맥을 고려한 오류 감지 및 문법 검사 기능까지 갖추게 되었다. 현재는 웹 브라우저, 이메일 클라이언트 등 다양한 플랫폼에서 활용되며, 여러 언어를 지원하고 있다.

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맞춤법 검사기
개요
종류	컴퓨터 프로그램
기능	맞춤법 및 문법 오류 검사 및 수정 제안
적용 분야	워드 프로세서 이메일 클라이언트 웹 브라우저 검색 엔진
기술적 측면
작동 방식	사전 기반 오류 검출 문맥 분석을 통한 오류 검출 및 수정 제안
언어 지원	다국어 지원 (각 언어별 사전 및 문법 규칙 필요)
정확도	언어 및 알고리즘에 따라 정확도 차이 발생
역사
초기 형태	독립 실행형 프로그램
발전	워드 프로세서, 웹 브라우저 등에 통합 인공지능 기술 접목 (문맥 기반 오류 검출 능력 향상)
장단점
장점	문서 작성 효율성 향상 오류 감소를 통한 문서 품질 향상 외국어 학습 지원
단점	모든 오류를 완벽하게 검출 불가 문맥에 맞지 않는 수정 제안 가능성 존재 고유명사, 신조어 등에 대한 오류 검출 미흡
기타
관련 용어	교정 프로그램 문법 검사기
참고 사항	맞춤법 및 문법 검사기의 성능은 지속적으로 발전 중이며, 사용자 피드백을 통해 개선됨

2. 역사

1970년대 범용 컴퓨터에서 최초의 맞춤법 검사기가 널리 사용되었다.^[33] 1980년에 CP/M용으로 PC용 최초의 맞춤법 검사기가 출시되었고, 1981년에 발표된 IBM PC용 패키지가 뒤를 이었다.^[34] Maria Mariani, Soft-Art, Microlytics, Proximity, Circle Noetics, Reference Software와 같은 개발 회사들은 주요 PC뿐만 아니라 Macintosh, VAX, UNIX용 OEM 패키지 및 최종 사용자 제품을 출시하여 소프트웨어 시장을 확대했다. PC에서 이러한 맞춤법 검사기는 독립된 프로그램이었지만, 충분한 주 기억 장치 용량이 있는 PC에서는 워드 프로세싱 패키지 내에서 상주 프로그램으로 작동할 수 있었다.

1980년대 중반, WordStar나 WordPerfect와 같은 인기 있는 워드 프로세싱 패키지에 맞춤법 검사기가 통합되면서 독립형 패키지는 수명이 짧아졌다. 대부분은 앞서 언급한 회사들로부터 라이선스를 받았으며, 영어에서 다른 유럽 언어, 아시아 언어로 빠르게 지원 범위를 확장했다. 그러나 헝가리어나 핀란드어처럼 굴절이 심한 언어의 경우 소프트웨어의 형태학적 처리를 더욱 정교하게 만들 필요가 있었다. 아이슬란드와 같은 국가의 워드 프로세싱 시장 규모는 맞춤법 검사기 구현에 대한 투자에 적합하지 않았지만, WordPerfect와 같은 회사는 세계적인 마케팅 전략의 일환으로 가능한 모든 지역화를 위해 노력했다.

최근에는 맞춤법 검사기 기능이 워드 프로세싱에서 Firefox 2.0과 같은 웹 브라우저로 이동했다. 위키 텍스트 편집 시나, 많은 웹 메일, 블로그, 소셜 네트워크 서비스에서 문서를 작성할 때 사용자가 작성한 콘텐츠에 대한 맞춤법 검사를 수행할 수 있다. 웹 브라우저 구글 크롬, Konqueror, Opera, 이메일 클라이언트 KMail, 인스턴트 메시지클라이언트 Pidgin도 :en:Hunspell 기능을 투명하게 사용하여 맞춤법 검사 기능을 가지고 있다. Mac OS X에서는 시스템 전체에서 맞춤법 검사가 가능하며, 사실상 번들 애플리케이션 및 타사 애플리케이션 모두에 서비스가 확장되었다.

2. 1. 초기 역사

1961년, 레스 언리스트(Les Earnest)는 10,000개의 단어를 포함하는 최초의 맞춤법 검사기의 필요성을 제기했다.^[36] 1971년 2월, 그의 제자였던 랠프 고린(Ralph Gorin)은 DEC PDP-10용 "SPELL"이라는 최초의 맞춤법 검사기 프로그램을 개발했다.^[37] 고린은 빠른 실행을 위해 SPELL을 어셈블리 언어로 작성했다. 그는 단어 목록에서 한 글자 또는 인접한 글자 전위로 다른 그럴듯한 올바른 철자를 검색하여 사용자에게 제시함으로써 최초의 맞춤법 교정기를 만들었다.^[7] 고린은 대부분의 SAIL(스탠퍼드 인공지능 연구소) 프로그램과 마찬가지로 SPELL을 공개적으로 접근할 수 있도록 했고, 개인용 컴퓨터가 일반적으로 사용되기 약 10년 전인 새로운 ARPAnet을 통해 곧 전 세계로 퍼져나갔다.^[7] SPELL과 그 알고리즘 및 데이터 구조는 유닉스 ''ispell'' 프로그램에 영감을 주었다.

2. 2. PC 및 워드 프로세서 시대

1980년대에 개인용 컴퓨터(PC)용 최초의 맞춤법 검사기가 등장했다. 1980년 말에 출시되어 1981년 1월에 광고가 인쇄될 예정이었던 코모도어 시스템용 "WordCheck"가 있었다.^[14] 마리아 마리아니^[8] 및 랜덤 하우스(Random House)^[15]와 같은 개발자들은 급성장하는 소프트웨어 시장에 OEM 패키지 또는 최종 사용자 제품을 서둘러 출시했다. 윈도우 이전의 PC에서 이러한 맞춤법 검사기는 독립 실행형 프로그램이었으며, 충분한 메모리를 가진 PC의 워드 프로세싱 패키지 내에서 상주 모드로 실행할 수 있는 경우가 많았다.

그러나 독립 실행형 패키지 시장은 오래가지 못했는데, 1980년대 중반이 되면서 워드스타(WordStar) 및 워드퍼펙트(WordPerfect)와 같은 인기 있는 워드 프로세싱 패키지 개발자들이 위에 언급된 회사들로부터 라이선스를 받아 맞춤법 검사기를 패키지에 통합했기 때문이다. 이러한 회사들은 지원 범위를 영어에서 많은 유럽 언어로, 결국에는 아시아 언어로 빠르게 확장했다. 그러나 이는 특히 교착어인 헝가리어 및 핀란드어와 관련하여 소프트웨어의 형태론 루틴에 대한 정교함을 높여야 했다. 아이슬란드와 같은 국가의 워드 프로세싱 시장 규모는 맞춤법 검사기 구현에 대한 투자를 정당화하지 못할 수도 있었지만, 워드퍼펙트와 같은 회사들은 글로벌 마케팅 전략의 일환으로 가능한 한 많은 국가 시장에 자사 소프트웨어를 현지화하려고 노력했다.

2. 3. 유닉스 환경

유닉스에서 일반적으로 사용되는 국제 Ispell 프로그램은 R. E. 고린(R. E. Gorin)의 SPELL을 기반으로 하며, MIT의 페이스 윌리슨(Pace Willisson)에 의해 C로 변환되었다.^[10]

GNU 프로젝트는 자체 맞춤법 검사기인 GNU Aspell을 개발했다. Aspell의 주요 개선 사항은 철자가 틀린 영어 단어에 대해 더 정확한 대안을 제안할 수 있다는 것이다.^[11]

전통적인 맞춤법 검사기가 복잡한 굴절 언어의 단어를 검사할 수 없다는 점 때문에 헝가리의 라슬로 네메스(László Németh)는 교착어 및 복잡한 복합어를 지원하는 Hunspell을 개발했다. Hunspell은 사전에서 유니코드를 사용한다.^[12]

2. 4. 현대

파이어폭스와 구글 크롬 등 웹 브라우저는 Hunspell을 사용하여 맞춤법 검사 기능을 제공한다. 파이어폭스는 Hunspell을 사용하기 전에는 MySpell을, 크롬은 GNU Aspell을 각각 사용했다.^[21] 최근에는 맞춤법 검사기 기능이 워드 프로세싱에서 Firefox 2.0과 같은 웹 브라우저로 이동했다. 위키 텍스트 편집 시나, 웹 메일, 블로그, 소셜 네트워크 서비스 등에서 문서를 작성할 때 사용자가 작성한 콘텐츠에 대한 맞춤법 검사를 수행할 수 있다. 구글 크롬, Konqueror, Opera, 이메일 클라이언트 KMail, 인스턴트 메시지클라이언트 Pidgin도 :en:Hunspell (이전에는 GNU Aspell이었음) 기능을 투명하게 사용하여 맞춤법 검사 기능을 가지고 있다. Mac OS X에서는 시스템 전체에서 맞춤법 검사가 가능하며, 사실상 번들 애플리케이션 및 타사 애플리케이션 모두에 서비스가 확장되었다.

3. 설계

맞춤법 검사기의 설계는 크게 세 가지 주요 처리 과정으로 구성된다.

1. 문서에서 단어를 추출한다.

2. 추출된 단어를 올바른 철자로 구성된 사전과 대조한다.

3. 올바른 철자 후보를 검색한다.

단어 추출 과정에는 형태론 처리를 위한 언어 종속 알고리즘이 포함된다. 이는 언어별 특성을 고려하여 단어의 다양한 형태를 정확하게 인식하기 위함이다. 영어에서는 복수형이나 소유 표현 등을 처리하며, 독일어, 헝가리어, 핀란드어처럼 단어가 연결되는 교착어의 경우에는 형태소 분석이 활용된다.

사전은 단순한 단어 목록일 수도 있고, 하이픈 처리 위치나 어휘적, 문법적 속성 등 추가 정보를 포함할 수도 있다. 이러한 구성 요소 외에도, 사용자에게 프로그램 조작을 통해 대체 및 수정을 지시하기 위한 이용자 인터페이스가 존재한다.

일반적인 방식 외에, 전체 텍스트 검색에 사용되는 알고리즘인 N-gram^영어과 같은 통계 정보만을 이용하는 맞춤법 검사기도 있지만, 흔히 사용되지는 않는다. 어떤 경우에는 고정된 오탈자 목록과 수정 제안을 사용하는 덜 유연한 방식이 사용되기도 한다.

3. 1. 기본 작동 방식

기본적인 맞춤법 검사기는 다음과 같은 과정을 거친다.

텍스트를 스캔하여 포함된 단어를 추출한다.
추출된 각 단어를 올바르게 철자된 단어의 목록(예: 사전)과 비교한다.
사전에 없는 단어는 오타로 간주하고, 레벤슈타인 거리 등의 알고리즘을 사용하여 올바른 철자 후보를 찾는다.^[1]

맞춤법 검사기는 문서에 존재하는 각 단어를 자체 내장된 사전과 비교하여 작동한다. 단어가 사전에 없으면 사용자에게 오류 가능성을 지적하고, 올바른 철자의 후보를 검색하여 제시한다.^[31]^[32]

형태론 처리를 위한 언어 종속 알고리즘이 추가되기도 한다. 영어와 같이 굴절이 적은 언어에서도 맞춤법 검사기는 복수, 동사 형태, 축약, 소유격과 같은 동일한 단어의 다른 형태를 고려해야 한다. 독일어, 헝가리어, 터키어와 같이 고도로 합성어가 많은 언어에서는 이 과정이 더 복잡하다.

n-gram과 같은 통계 정보만 사용하여 오류를 인식하는 맞춤법 검사기도 있다. 이 방식은 런타임 저장 공간이 적게 필요하고 사전에 없는 단어의 오류도 수정할 수 있다는 장점이 있다.^[2]

많은 맞춤법 검사기는 다국어 환경에서 작동 가능하며, 사용자가 고유 명사(특히 인명, 기업명 등)나 두문자어와 같이 사전에 없는 단어를 추가할 수 있도록 한다.

3. 2. 언어별 처리

형태론적 분석은 영어와 같이 굴절이 적은 언어에서도 복수형, 동사 형태, 축약, 소유격 등 다양한 형태의 단어를 처리하는 데 필요하다. 독일어, 헝가리어, 핀란드어와 같은 교착어에서는 단어 연결이 빈번하게 일어나므로, 형태소 분석이 맞춤법 검사에서 중요한 역할을 한다.^[1]

3. 3. 사용자 인터페이스

사용자 인터페이스를 통해 사용자는 교체 제안을 승인하거나 거부하고 프로그램의 작동을 수정할 수 있다.^[1]

4. 기능

최초의 맞춤법 검사기는 "수정"이 아닌 "검증"만 수행했다. 즉, 오타에 대한 권장 단어를 제공하지 않았다. 이는 오타에는 유용하지만, 논리적 오류나 발음상의 오류에는 별로 도움이 되지 않았다. 개발자들은 잘못된 철자의 단어에 유용한 권장 단어를 제안하는 어려움에 도전했다. 이는 단어를 골격 형태로 변형하고 패턴 매칭 알고리즘을 적용해야 했다.

최초의 MS-DOS 맞춤법 검사기는 워드 프로세싱 패키지의 검증 모드에서 주로 사용되었다. 문서를 준비한 후, 사용자는 문서를 스캔하여 잘못된 철자를 찾았다. 그러나 나중에 패치 처리는 단명한 오라클의 CoAuthor와 같은 패키지에서 제공되었다. 이를 통해 사용자는 문서를 처리하고, 잘못되었다고 아는 단어만 수정한 결과를 볼 수 있었다. 저장 용량과 처리 능력이 풍부해지면서, Sector Software가 1987년에 제작한 Spellbound나 Word 95 이후의 Microsoft Word처럼, 맞춤법 검사는 백그라운드에서 대화식으로 처리되게 되었다.

최근 맞춤법 검사기는 더 정교해졌다. 일부 맞춤법 검사기는 간단한 문법 오류를 인식할 수 있다. 그러나 가장 뛰어난 것도 (동음이의어 오류와 같은) 표현상의 오류는 좀처럼 잡아내지 못하며, 신조어나 외래어에 오타 표시를 한다.

4. 1. 맞춤법 검사 방식

초기 맞춤법 검사기는 "교정기"가 아닌 "검증기" 역할만 수행했다. 오타에 대한 제안을 제공하지 않았기 때문에, 논리적 오류나 음성 오류에는 도움이 되지 않았다.^[25] 개발자들이 직면한 과제는 오타에 대한 유용한 제안을 제공하는 것이었는데, 이를 위해서는 단어를 골격 형태로 줄이고 패턴 매칭 알고리즘을 적용해야 했다.

최초의 MS-DOS 맞춤법 검사기는 주로 워드 프로세싱 패키지 내에서 교정 모드로 사용되었다. 문서를 준비한 후 사용자는 텍스트를 스캔하여 오타를 찾았다. 그러나 나중에 오라클의 단명한 CoAuthor와 같은 패키지에서 일괄 처리가 제공되어, 사용자가 문서를 처리한 후 결과를 보고 잘못된 것으로 알려진 단어만 수정할 수 있었다. 1987년 Sector Software에서 제작한 Spellbound 프로그램과 Word 95 이후의 마이크로소프트 워드처럼, 메모리와 처리 능력이 풍부해지면서 맞춤법 검사가 대화식 방식으로 백그라운드에서 수행되었다.^[25]

4. 2. 문맥 의존 맞춤법 검사

주변 단어의 문맥을 기반으로 하여, 동음이의어 오류를 인식하고 어휘집 확장에 따른 부작용을 완화하는 알고리즘 개발 연구가 진행되어 왔다. 예를 들어, "Thai" 또는 "Thailand"와 같은 문맥에서는 ''바트''(baht)가 "bath"의 오타로 인식되지 않는다. 이러한 시스템에서 흔히 발견되는 오류는 다음과 같은 동음이의어 오류이다.^[25]

:'''Their''' coming '''too''' '''sea''' if '''its''' '''reel'''.

1999년 앤드루 골딩(Andrew Golding)과 댄 로스(Dan Roth)가 발표한 "Winnow 기반 철자 수정 알고리즘"^[26]은 일반적인 비단어 철자 오류 외에도 문맥 의존적 철자 오류의 약 96%를 인식하는 가장 성공적인 알고리즘으로 평가받는다.^[35]

4. 3. 문법 검사

최근 맞춤법 검사기는 더 정교해져서, 일부는 간단한 문법 오류를 인식할 수 있게 되었다. 그러나 최상의 검사기조차도 동음이의어 오류와 같은 표현상의 오류는 거의 잡아내지 못하며, 신조어나 외래어에 오타 표시를 한다.^[25] 그럼에도 불구하고 맞춤법 검사기는 비(非) 모국어 학습자가 대상 언어에서 오타를 감지하고 수정하는 데 의존할 수 있는 일종의 외국어 작문 보조 도구로 간주될 수 있다.

5. 다른 언어에서의 맞춤법 검사

영어는 일반적인 사전에서 찾을 수 있는 철자가 공식적인 글쓰기에서 사용되는 대부분의 단어에 대해 단일 철자법을 가지고 있다는 점에서 특이하다. 몇몇 전문 용어와 수정된 단어를 제외하고는 말이다. 많은 언어에서 단어들은 종종 새로운 단어의 조합으로 연쇄된다. 독일어에서는 합성 명사가 다른 기존 명사에서 자주 만들어진다. 일부 스크립트는 한 단어와 다른 단어를 명확하게 구분하지 않아 단어 분할 알고리즘이 필요하다. 이러한 각 언어는 비영어권 언어 맞춤법 검사기에 고유한 과제를 제시한다.^[1]

참조

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_[2] 특허 Method for rule-based correction of spelling and grammar errors https://patentimages[...] U.S. Patent
_[3] 간행물 Effective Spell Checking Methods Using Clustering Algorithms. http://anthology.acl[...] 2013
_[4] 간행물 Between Sound and Spelling: Combining Phonetics and Clustering Algorithms to Improve Target Word Recovery. https://www.research[...] 2014
_[5] 웹사이트 The First Three Spelling Checkers http://www.stanford.[...] Stanford University 2011-10-10
_[6] 서적 Computer Programs for Detecting and Correcting Spelling Errors http://simson.net/re[...] 2011-02-18
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_[11] 웹사이트 GNU Aspell http://aspell.net/ 2023-02-19
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_[13] 간행물 AbiWord/enchant https://github.com/A[...] AbiWord 2023-02-19
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