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초록·키워드
공문서와 방송 매체에서 외래어 사용이 급증함에 따라 세대별 정보 이해도가 저하되는 문제가 심화되고 있다. 기존의 외래어 감지 및 순화어 제공 서비스는 사전에 등록된 외래어만 의존하거나, 문맥과 무관한 순화어를 모두 제시하여 사용자 혼란을 야기하는 한계가 있었다. 본 연구에서는 이런 한계를 극복하기 위해 다음과 같은 세 가지 방법을 제안한다. 첫째, 외래어의 음운적 구조 특성을 학습시킨 LSTM(Long Short-Term Memory) 모델을 통해, 신조 외래어와 표기법을 준수하지 않은 외래어도 감지할 수 있도록 하였다. 둘째, 국립국어원 ‘다듬은 말’ 데이터뿐 아니라 설문조사를 통한 순화어 선호도 데이터와 Google Trends 실사용 빈도 데이터를 반영하여, 사회적 선호도를 고려하는 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 기반 순화어 추천 시스템을 구현하였다. 셋째, KR-SBERT 임베딩을 활용한 의미론적 캐싱 기법을 적용하여, 이미 생성된 순화어를 문맥별로 재활용함으로써 추천 속도를 향상시켰다. 이를 통해 공문서나 방송에서의 언어 이해도 저하 문제를 완화하고, 누구나 쉽게 접근할 수 있는 언어 환경을 조성할 수 있다.
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