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나만의 맞춤법 검사기 만들기: 개발 과정과 노하우 공유

문제한컴오피스 맞춤법 검사기가 외부 솔루션 의존이라 피드백 대응이 느렸고, ChatGPT·Gemini 같은 범용 AI는 일관성·과교정·속도·비용 문제로 그대로 쓰기 어려웠다.
접근KoGPT-2에서 KoBART(Soyoung97/gec_kr)로 모델을 갈아끼우고, 유효성 검사 → 50여 개 규칙 교정 → 모델 교정 → 글자 수 증가를 거부하는 검증 필터로 이어지는 하이브리드 파이프라인을 설계했다.
결과받침·띄어쓰기 같은 명확한 오류는 규칙으로 빠르게, 문맥 의존 오류는 모델로 잡으며 정확도와 속도를 동시에 확보했고, 경량화·오프라인 지원을 거쳐 한컴오피스 통합을 계획 중이다.
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