외래어 검사기 방법론

명확성 점수를 계산하는 방식의 전면 공개: 공식, 가중치, 사전 출처, 토큰화 결정. 모든 숫자는 투명하고 재현 가능합니다.

📐 점수 공식

최종 점수는 0에서 100 사이의 수치입니다. 가중치가 적용된 일치 항목의 밀도를 평활화해 산출하며, 각 가중치는 심각도, 필요성 등급, 분야, 그리고 (동음이의어의 경우) 맥락에 따라 달라집니다.

가중치 = 심각도[수준] × 필요성[tier] × 도메인계수 × 문맥 × 엄격도 가중합 = Σ 가중치 문맥: 정확=1.0, 가능=0.3, 고유어의미=0 밀도 = 가중합 / ( 단어수 + 60 ) ← 짧은 글 보정 감점 = 100 × 밀도 / ( 밀도 + 0.04 ) 점수 = max( 0 , round( 100 − 감점 ) )

각 일치는 한 번만 계산되며, 여러 단어로 된 구는 하나로 셉니다. 동음이의어는 맥락에 따라 평가됩니다 — 한국어 본래 의미일 때는 감점하지 않고, 모호할 때는 약하게만 반영합니다. 평활화와 완만한 곡선 덕분에 점수가 글 길이에 흔들리지 않고 글 간 비교도 가능합니다.

⚖️ 가중치 및 계수

일치 가중치는 심각도, 필요성 등급(VDS 모델), 분야, 엄격도를 합산해 정해집니다. 모든 값은 코드에 고정되어 있으며 모든 언어에 동일하게 적용됩니다.

심각도 수준

수준	가중치	의미
low	0.5	귀화되거나 중립적인 차용어 ("매니저").
medium	1.0	일부 맥락에서 OK, 다른 맥락에서 불필요 ("콘텐츠").
high	2.0	손실 없이 우리말로 완전히 대체 가능 ("데드라인").

엄격도 모드

모드	계수	의미
lax	×0.6	느슨함 (×0.6). 해당 분야에서 허용되는 외래어는 무시합니다.
balanced	×1.0	균형 (×1.0, 기본값). 모두 세지만 관대하게 적용합니다.
strict	×1.6	엄격 (×1.6). 더 까다롭게 따집니다.
purist	×2.4	순수주의 (×2.4). 정착된 외래어에도 일절 봐주지 않습니다.

필요성 등급(tier) — VDS Anglizismenindex 모델

수정자	계수	적용 시점
필수 (×0.15)	×0.15	한국어에 정확한 대체어가 없는 전문 용어. 거의 감점되지 않습니다.
보완 (×0.5)	×0.5	뉘앙스를 더하거나 이미 정착된 말. 절반만 감점됩니다.
대체 가능 (×1.0)	×1.0	한국어로 충분히 대체할 수 있는 말. 가중치를 전부 적용합니다.

수정자

수정자	계수	적용 시점
분야 적합 (×0.4)	×0.4	선택한 분야에서 허용되는 말입니다 (예: IT 글에 쓰인 IT 용어).
동음이의어 맥락	×1.0 / ×0.3 / 0	동음이의어의 경우 — 외래어 의미 ×1.0, 모호함 ×0.3, 한국어 본래 의미는 세지 않음.

🎯 문자 등급

숫자 점수는 빠른 방향 잡기를 위해 문자로 매핑됩니다. 경계는 하드코딩되어 있습니다:

90–100

훌륭함

75–89

양호

60–74

혼합

40–59

약함

0–39

심한 차용

🧠 토큰화 및 노이즈 필터링

매칭 전에 단어처럼 보이지만 단어가 아닌 조각을 마스킹합니다. 마스킹은 원본 오프셋을 보존하므로 강조 표시가 정확하게 유지됩니다.

URL (https://…) — 전체 마스킹되어 "https://site.com" 안의 "site"가 표시되지 않음.
이메일 주소 — 동일.
@멘션 및 #해시태그 — 소셜 마크업으로 건너뜀.
백틱의 인라인 `code` — 무시.
camelCase 및 snake_case 식별자 — 코드로 무시.
다중 단어 구문(예: "user experience")은 단일 단어보다 먼저 매칭되어 토큰을 흡수하므로 두 번 계산되지 않습니다.
유명 브랜드와 고유명사(Apple, 야넥스, ChatGPT)는 건너뜁니다. 언어별 `meta.brands`로 목록을 확장할 수 있습니다.

📚 언어별 사전

모든 사전은 JSON으로 무료 제공됩니다. 프로젝트에서 사용하고, 연구에서 인용하고, 수정 사항을 보내주세요.

자주 인용되는 항목은 자체 출처(`src`)를 가지며 단어별 팝오버에서 확인할 수 있습니다. 큐레이션 진행에 따라 모든 항목에 개별 출처를 추가하고 있습니다.

러시아어 2805 · v2026-07-23-r5 · CC0

출처

RAN reference dictionaries
Gramota.ru
VDS Anglizismenindex (cross-ref)
НКРЯ (Национальный корпус русского языка)
Словарь молодёжного сленга 2020-25

⬇ JSON

독일어 1187 · v2026-07-16-de2 · CC0

출처

VDS Anglizismenindex (cross-ref)
Duden Fremdwörterbuch (descriptive)
VDS Anglizismenindex
Duden
Wahrig Fremdwörterlexikon
Goethe-Institut Wortschatz

⬇ JSON

프랑스어 2460 · v2026-07-16-fr1 · CC0

출처

Académie française — Dire, ne pas dire
OQLF Vitrine linguistique
TERMIUM Plus
Larousse
FranceTerme (CULTURE.FR)
Office québécois de la langue française (OQLF)
Le Robert

⬇ JSON

스페인어 968 · v2026-07-16-es1 · CC0

출처

RAE Diccionario panhispánico de dudas
Fundéu RAE
Diccionario de la lengua española (DRAE)
RAE — Diccionario de la lengua española
RAE — Diccionario panhispánico de dudas
Fundéu BBVA
CORPES XXI
Banco de neologismos del CSIC

⬇ JSON

포르투갈어 1030 · v2026-07-16-pt1 · CC0

출처

Academia Brasileira de Letras (ABL)
Ciberdúvidas da Língua Portuguesa
Vocabulário Ortográfico da Língua Portuguesa (VOLP)
Priberam
Houaiss
Aulete
Acordo Ortográfico de 1990

⬇ JSON

한국어 767 · v2026-07-16-ko1 · CC0

출처

국립국어원 외래어 표기 용례
국립국어원 우리말 다듬기
표준국어대사전
국립국어원 (NIKL)
우리말샘
외래어 표기법
한국어 어문 규범

⬇ JSON

인도네시아어 745 · v2026-07-16-id1 · CC0

출처

KBBI (Kamus Besar Bahasa Indonesia)
Badan Bahasa — Pedoman Padanan Istilah Asing
Pusat Bahasa
Badan Pengembangan dan Pembinaan Bahasa
Tata Bahasa Baku Bahasa Indonesia

⬇ JSON

아랍어 663 · v2026-07-16-ar1 · CC0

출처

مجمع اللغة العربية بالقاهرة
مجمع اللغة العربية الأردني
معجم الوسيط
المعجم العربي الأساسي
مجمع اللغة العربية في دمشق
معجم اللغة العربية المعاصرة

⬇ JSON

🤝 한계에 대한 솔직함

저희는 기준이 되고자 합니다 — 그래서 도구가 무엇을 하고 무엇을 하지 않는지 솔직하게 말합니다.

아직 하지 않는 것: 표제어 추출은 근사치입니다(어근 및 어미에 대한 정규식). 고유 명사가 완전히 분리되지 않습니다. 문맥적 문법은 고려되지 않습니다. 이러한 개선 사항은 로드맵에 있습니다. 출시 전까지는 귀화 옵션이 활성화된 균형 엄격도 모드가 가장 신뢰할 수 있습니다.

📜 라이선스

8개 사전 모두 CC0 — 퍼블릭 도메인으로 출시되었습니다. 제한 없이, 출처 표시 없이 사용하세요. 도구 자체는 비공개 소스이지만 데이터는 여러분의 것입니다.

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