오류 분석을 통한 한글 맞춤법 검사기의 정확성 검토와 제언

Abstract

본 연구에서는 한글 맞춤법 검사기 4종의 정확성을 검토하고자 표기 차원, 단어 차원, 문장차원에서 30개 문항씩 총 90개 문항을 선정하여 검사를 실시하였다. 그리고 검사 결과로 나타난오류를 분석하면서 한글 맞춤법 검사기의 정확성을 검토하였다. 표기 차원의 30개 문항 중 Ⓐ는25개, Ⓑ는 28개, Ⓒ는 23개, Ⓓ는 21개 문항을 교정하였다. 단어 차원의 30개 문항 중 Ⓐ는 16개, Ⓑ는 19개, Ⓒ는 17개, Ⓓ는 15개 문항을 교정하였다. 문장 차원의 30개 문항 중 Ⓐ는 4개, Ⓑ는5개, Ⓒ는 3개, Ⓓ는 4개 문항을 교정하였다. 결과를 통해 표기 차원 > 단어 차원 > 문장 차원의뱡향으로 교정률이 현저하게 낮아짐을 확인할 수 있었다. 즉, 현재의 시스템은 단순한 표기 오류를 교정하는 데는 높은 성능을 보이지만, 근본적으로 규칙 기반 교정 및 통계 기반 교정을 활용하기 때문에 많은 부분에서 그 외의 오류를 교정하지 못하는 문제가 있음을 확인할 수 있었다. 이문제를 해결하기 위해서는 최근 인공지능 분야에서 자동 번역, 채팅 등의 자연어 처리 분야에활용되고 있는 딥러닝 등의 머신러닝 기법들을 적용하는 것이 필요함을 언급하였다.