맞춤아이 - AI 맞춤법 & 윤문 서비스

1. 프로젝트 요약
한국어 텍스트를 Gemini 2.5 Flash로 교정하고, 자연스러운 문장 2안을 제안하는 웹 앱입니다. 프론트엔드에서 diff 알고리즘을 통해 어느 부분이 수정되었는지 시각적으로 보여줍니다.

 

2. 주요 기능

• 파일 업로드: UTF-8 .txt 파일을 올려서 즉시 교정
• 직접 입력: 텍스트를 붙여넣어 실시간으로 교정 및 윤문 확인
• 결과 시각화: 원본과 교정본을 비교해 삭제/추가 구간 하이라이트
• 윤문 추천: 교정본을 기준으로 더 자연스러운 문장 2개를 추천

3. 기술 스택

• 프론트엔드: React 18, Vite 6
• 백엔드: FastAPI, Uvicorn
• AI: Google Gemini (google-genai)
• 도구: python-dotenv, diff (텍스트 비교용)

4. 고민과 한계: 「여생 / 여행」 같은 문맥 오타 다루기

단순히 철자가 틀린 게 아니라, 문맥상 어색한 단어(예: 해외 여생)를 잡는 것이 가장 큰 고민이었습니다. '여생' 자체는 틀린 단어가 아니기에 기존의 규칙 기반 검사기는 그냥 지나치기 쉽기 때문입니다.

[어떻게 해결하려 했나?] 따로 복잡한 사전 데이터를 두지 않고, AI모델에게 주는 프롬프트(지시문)를 고도화하는 방식을 택했습니다.

• "문맥상 「여행」이 맞는데 「여생」으로 잘못 쓴 경우 등을 앞뒤 맥락을 보고 고쳐라"라는 지시와 예시를 프롬프트에 명시했습니다.
• 코드가 직접 단어를 치환하는 게 아니라, 모델이 문맥을 읽고 판단하도록 '유도'하는 설계를 한 것입니다.

[결과와 한계] 이 방식은 설계 의도는 분명하지만 확실한 보장은 없습니다.

• 확률적 결과: LLM 특성상 호출할 때마다 결과가 미세하게 다를 수 있고, 프롬프트에 예시가 있어도 모델이 보수적으로 판단하면 수정을 생략하기도 합니다.
• 배운 점: "예시를 넣었으니 버그가 해결됐다"기보다는, "모델에게 책임을 위임했고, 그 결과는 항상 완벽할 수 없다"는 것을 확인했습니다. 결국 AI 교정은 완결 도구가 아니라 초안 검토를 돕는 보조 도구라는 전제가 필요하다는 결론을 얻었습니다.

 

5. 향후 계획

• 실제 서비스 배포 : 현재 로컬 환경에서만 돌아가는 프로젝트를 실제 웹 서비스로 배포할 준비를 하고 있습니다.
• 문맥 교정 고도화 : '여생/여행'과 같은 문맥 오타를 더 정확히 잡을 수 있도록 Few-shot 예시 데이터를 더 보강하고, 필요하다면 자주 틀리는 문맥 오타 리스트(Dictionary)를 활용해 AI가 한 번 더 검토하게 만드는 로직을 연구 중입니다.

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