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이흥섭 2018년 8월 고랭코리아 밋업 재제작기

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이흥섭 2018년 8월 고랭코리아 밋업 재제작기 안녕하세요.

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이흥섭 2018년 8월 고랭코리아 밋업 재제작기 2018년 8월 고랭코리아 밋업에서 〈한글라이즈 재제작기〉를 발표하는

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이흥섭 sublee 이흥섭이라고 합니다. 반갑습니다.

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•야생의 땅: 듀랑고 •카트라이더 코인러시 •카트라이더 대시 넥슨 왓 스튜디오 서버아키텍트 저는 넥슨 왓 스튜디오에서 서버아키텍트를 맡고 있고

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•야생의 땅: 듀랑고 •카트라이더 코인러시 •카트라이더 대시 넥슨 왓 스튜디오 서버아키텍트 얼마 전 〈야생의 땅: 듀랑고〉를 출시했습니다.

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•what-studio/profiling •sublee/trueskill •what-studio/tossi •hangulize/hangulize 오픈소스 2744 385 110 53 개수는 2018년 9월 6일 기준

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•what-studio/profiling •sublee/trueskill •what-studio/tossi •hangulize/hangulize 오픈소스 2744 385 110 53 개수는 2018년 9월 6일 기준 한편으론 틈틈이 오픈소스 활동도 하고 있어요.

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•what-studio/profiling •sublee/trueskill •what-studio/tossi •hangulize/hangulize 오픈소스 2744 385 110 53 개수는 2018년 9월 6일 기준 제가 주축이 된 오픈소스 프로젝트 중에 별이 많은 것만 한 번 추려봤는데

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•what-studio/profiling •sublee/trueskill •what-studio/tossi •hangulize/hangulize 오픈소스 2744 385 110 53 개수는 2018년 9월 6일 기준 이 중에선 가장 별이 적은 〈한글라이즈〉가 오늘 발표의 주제입니다.

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Go 코딩 진지한 장난감 협업 장난감 옹알이 실무 리뷰 구루

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Go 코딩 진지한 장난감 협업 장난감 옹알이 실무 리뷰 구루 우리가 새로운 언어를 습득해 나갈 때 아마 이런 과정을 거치게 될 것 같은데

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Go 코딩 협업 장난감 옹알이 실무 리뷰 구루 고랭코리아 진지한 장난감 Go 언어의 경우 고랭코리아 여러분은 대부분 이쯤에 계실 것 같습니다.

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Go 코딩 진지한 장난감 협업 장난감 옹알이 실무 리뷰 구루 저 반면 저는 여기 쯤에 있어요.

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Go 코딩 진지한 장난감 협업 장난감 옹알이 실무 리뷰 구루 저 Go 코딩은 매일 하고 있지만 아직 본격적으로 실무에 써보진 못 했습니다.

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Go 코딩 진지한 장난감 협업 장난감 옹알이 실무 리뷰 구루 저 한글라이즈도 제 본업과는 전혀 무관하게

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지난 3개월 일과 후 취미코딩 지난 3개월동안 매진했던 일과 후 취미코딩이었어요.

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지난 3개월 일과 후 취미코딩 그러다보니 아마 이 발표에서 제가 여러분에게

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지난 3개월 일과 후 취미코딩 Go에 대한 새로운 지식을 전해 드리진 못 할 것 같은데

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지난 3개월 일과 후 취미코딩 그래도 취미로 익히면서 재밌었던 점을 소개해보려고 합니다.

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지난 3개월 일과 후 취미코딩 학예회 보듯이 재밌게 봐주시면 감사하겠습니다.

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1. 한글라이즈 2. Go 3. 이룬 것 차례

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1. 한글라이즈 2. Go 3. 이룬 것 차례 우선 오늘 발표의 내용은 이렇습니다.

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1. 한글라이즈 2. Go 3. 이룬 것 차례 제가 만들고 있는 한글라이즈에 대해 소개하고

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1. 한글라이즈 2. Go 3. 이룬 것 차례 한글라이즈를 Go로 만들면서 느낀 흥미로웠던 점에 대해서 말씀드릴게요.

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1. 한글라이즈 2. Go 3. 이룬 것 차례 그리고 발표 제목에 "재제작기"라고 적었듯이

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1. 한글라이즈 2. Go 3. 이룬 것 차례 8년 전에 파이썬으로 만들었던 한글라이즈를 이번에 Go로 다시 구현한 것이거든요.

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1. 한글라이즈 2. Go 3. 이룬 것 차례 예전과 비교해서 어떤 성과를 이뤘는지 보여드리겠습니다.

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1. 한글라이즈 그럼 지금부터 한글라이즈가 무엇이고 이 프로젝트가 어떻게 시작됐는지

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1. 한글라이즈 그리고 어떤 원리로 돌아가는지 소개해드릴게요.

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외국어 단어를 한글로 옮겨 적는 도구 한글라이즈

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외국어 단어를 한글로 옮겨 적는 도구 한글라이즈 한글라이즈는 외국어 단어를 한글로 옮겨 적어주는 도구예요.

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말소리를 음성 문자로 옮겨 적음.다음사전 의미를 옮기는 번역(translation)과는 달라요. 전사(transcription) 좀 더 정확히는 "전사"라고 부르는데

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말소리를 음성 문자로 옮겨 적음.다음사전 의미를 옮기는 번역(translation)과는 달라요. 전사(transcription) 다음사전에서 찾아보면 말소리를 음성 문자로 옮겨 적는 걸 뜻한다고 합니다.

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말소리를 음성 문자로 옮겨 적음.다음사전 의미를 옮기는 번역(translation)과는 달라요. 전사(transcription) 한글라이즈의 역할은 외국어 단어의 의미를 해석해서

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말소리를 음성 문자로 옮겨 적음.다음사전 의미를 옮기는 번역(translation)과는 달라요. 전사(transcription) 우리말로 번역하는 게 아니라 발음만 한글로 표기하는 것이죠.

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Go▶ 고(전사) ▶ 가(번역) 영어 단어 "Go"를 예로 들면

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Go▶ 고(전사) ▶ 가(번역) 발음 그대로 "고"로 옮기는 건 전사고

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Go▶ 고(전사) ▶ 가(번역) 의미를 살려 우리말 "가"로 옮기는 건 번역입니다.

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PlayOverwatch Lúcio ▶ 루시우 花村 ▶ 하나무라 인명 지명 Overwatch Wiki

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PlayOverwatch Lúcio ▶ 루시우 花村 ▶ 하나무라 인명 지명 Overwatch Wiki 전사는 인명이나 지명같은 고유명사나 외래어를 우리말로 옮길 때 필요합니다.

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PlayOverwatch Lúcio ▶ 루시우 花村 ▶ 하나무라 인명 지명 Overwatch Wiki 지명인 "하나무라"를 굳이 "꽃 마을"이라고 뜻을 번역해서 옮기지는 않겠죠.

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국립국어원이 정한 외래어 네이밍 컨벤션 외래어 표기법 이렇게 외래어를 한글로 전사할 때 우리는

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국립국어원이 정한 외래어 네이밍 컨벤션 외래어 표기법 귀에 들리는 대로 주먹구구식으로 옮기는 대신

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국립국어원이 정한 외래어 네이밍 컨벤션 외래어 표기법 국립국어원에서 정한 "외래어 표기법"을 따라야 합니다.

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국립국어원이 정한 외래어 네이밍 컨벤션 외래어 표기법 코딩할 때 따르는 네이밍 컨벤션과 비슷하다고 보면 될 것 같아요.

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국립국어원이 정한 외래어 네이밍 컨벤션 외래어 표기법 모두가 외래어 표기법을 잘 따르는 건 아니지만

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국립국어원이 정한 외래어 네이밍 컨벤션 외래어 표기법 그래도 이게 있는 덕분에 외래어의 한글표기가 일관성을 어느정도 지켜갈 수 있는 거죠.

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Cappuccino이탈리아어 ▶ 몇 가지 예시를 들어볼게요.

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Cappuccino이탈리아어 ▶ 익숙한 이탈리아어 단어인 "Cappuccino"입니다.

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Cappuccino이탈리아어 ▶ 캡푸씨노…? 어쩌면 "캡푸씨노"라고 옮겨도 말이 될 것 같은데

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Cappuccino이탈리아어 ▶ 카푸치노 우린 외래어 표기법에 따라서 이 단어를 "카푸치노"라고 옮깁니다.

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Cappuccino이탈리아어 ▶ 카푸치노 "티라미수", "누텔라", "브로콜리"같이 이탈리아어에서 온 외래어는

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Cappuccino이탈리아어 ▶ 카푸치노 대체로 외래어 표기법을 잘 따르는 것 같습니다.

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宮本茂일본어 ▶ 이번엔 일본어입니다. 일본 사람 이름이에요.

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宮本茂일본어 ▶ 궁본무…? 아마 한자를 잘 안다면 우리말 한자음을 따서 "궁본무"라고 옮길 수도 있을 것 같아요.

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宮本茂일본어 ▶ 미야모토 시게루 이 이름을 표기법대로 옮기면 "미야모토 시게루"가 되는데

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宮本茂일본어 ▶ 미야모토 시게루 우리말 한자음이 아닌 일본어 한자음을 따른 겁니다.

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宮本茂일본어 ▶ 미야모토 시게루 〈슈퍼마리오〉를 만든 분으로 게임 업계에서 전설적인 분의 이름이죠.

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Χίος그리스어 ▶ 이건 그리스에 있는 한 섬의 이름이에요. "Xioc"처럼 생기긴 했는데

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Χίος그리스어 ▶ 히오스 "히오스"라고 옮깁니다.

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ピカチュウ일본어 ▶ 피카츄 때론 표기법대로 쓰는 게 불편할 수도 있어요. 일본어 이름인 "피카츄"의 경우

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ピカチュウ일본어 ▶ 피카추 외래어 표기법에 따르면 "츄"가 아닌 "추"로 표기해야 합니다.

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• ピカチュウ ▶ 피카츄 •靑島 ▶ 칭따오 • Chevrolet ▶ 쉐보레 어디까지나 권고사항 피카추 칭다오 셰브럴레이 하지만 외래어 표기법은 어디까지나 권고사항일 뿐이라서

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• ピカチュウ ▶ 피카츄 •靑島 ▶ 칭따오 • Chevrolet ▶ 쉐보레 어디까지나 권고사항 피카추 칭다오 셰브럴레이 이미 다른 표기가 널리 퍼져 있는 브랜드라면 국립국어원에서도 그쪽의 손을 들어주고 있습니다.

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제1항 외래어는 국어의 현용 24 자모만으로 적는다. 제2항 외래어의 1 음운은 원칙적으로 1 기호로 적는다. 제3항 받침에는 ㄱ, ㄴ, ㄹ, ㅁ, ㅂ, ㅅ, ㅇ만을 쓴다. 제4항 파열음 표기에는 된소리를 쓰지 않는 것을 원칙으로 한다. 제5항 이미 굳어진 외래어는 관용을 존중하되, 그 범위와 용례는 따로 정한다. 외래어 표기법 자음 반모음 모음 국제 음성 기호 한글 국제 음성 기호 한글 국제 음성 기호 한글 모음 앞 자음 앞 또는 어 말 p ㅍ ㅂ, 프 j 이 i 이 b ㅂ 브 ɥ 위 y 위 t ㅌ ㅅ, 트 w 오, 우 e 에 d ㄷ 드 φ 외 k ㅋ ㄱ, 크 ɛ 에 g ㄱ 그 ɛ̃ 앵 f ㅍ 프 œ 외 v ㅂ 브 œ̃ 욍 θ ㅅ 스 æ 애 ð ㄷ 드 a 아 s ㅅ 스 ɑ 아

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제1항 외래어는 국어의 현용 24 자모만으로 적는다. 제2항 외래어의 1 음운은 원칙적으로 1 기호로 적는다. 제3항 받침에는 ㄱ, ㄴ, ㄹ, ㅁ, ㅂ, ㅅ, ㅇ만을 쓴다. 제4항 파열음 표기에는 된소리를 쓰지 않는 것을 원칙으로 한다. 제5항 이미 굳어진 외래어는 관용을 존중하되, 그 범위와 용례는 따로 정한다. 외래어 표기법 자음 반모음 모음 국제 음성 기호 한글 국제 음성 기호 한글 국제 음성 기호 한글 모음 앞 자음 앞 또는 어 말 p ㅍ ㅂ, 프 j 이 i 이 b ㅂ 브 ɥ 위 y 위 t ㅌ ㅅ, 트 w 오, 우 e 에 d ㄷ 드 φ 외 k ㅋ ㄱ, 크 ɛ 에 g ㄱ 그 ɛ̃ 앵 f ㅍ 프 œ 외 v ㅂ 브 œ̃ 욍 θ ㅅ 스 æ 애 ð ㄷ 드 a 아 s ㅅ 스 ɑ 아 외래어 표기법은 이런 규칙집으로 이뤄져 있습니다.

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제1항 외래어는 국어의 현용 24 자모만으로 적는다. 제2항 외래어의 1 음운은 원칙적으로 1 기호로 적는다. 제3항 받침에는 ㄱ, ㄴ, ㄹ, ㅁ, ㅂ, ㅅ, ㅇ만을 쓴다. 제4항 파열음 표기에는 된소리를 쓰지 않는 것을 원칙으로 한다. 제5항 이미 굳어진 외래어는 관용을 존중하되, 그 범위와 용례는 따로 정한다. 외래어 표기법 자음 반모음 모음 국제 음성 기호 한글 국제 음성 기호 한글 국제 음성 기호 한글 모음 앞 자음 앞 또는 어 말 p ㅍ ㅂ, 프 j 이 i 이 b ㅂ 브 ɥ 위 y 위 t ㅌ ㅅ, 트 w 오, 우 e 에 d ㄷ 드 φ 외 k ㅋ ㄱ, 크 ɛ 에 g ㄱ 그 ɛ̃ 앵 f ㅍ 프 œ 외 v ㅂ 브 œ̃ 욍 θ ㅅ 스 æ 애 ð ㄷ 드 a 아 s ㅅ 스 ɑ 아 국립국어원 홈페이지에서 누구나 자유롭게 볼 수 있죠.

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제1항 외래어는 국어의 현용 24 자모만으로 적는다. 제2항 외래어의 1 음운은 원칙적으로 1 기호로 적는다. 제3항 받침에는 ㄱ, ㄴ, ㄹ, ㅁ, ㅂ, ㅅ, ㅇ만을 쓴다. 제4항 파열음 표기에는 된소리를 쓰지 않는 것을 원칙으로 한다. 제5항 이미 굳어진 외래어는 관용을 존중하되, 그 범위와 용례는 따로 정한다. 외래어 표기법 자음 반모음 모음 국제 음성 기호 한글 국제 음성 기호 한글 국제 음성 기호 한글 모음 앞 자음 앞 또는 어 말 p ㅍ ㅂ, 프 j 이 i 이 b ㅂ 브 ɥ 위 y 위 t ㅌ ㅅ, 트 w 오, 우 e 에 d ㄷ 드 φ 외 k ㅋ ㄱ, 크 ɛ 에 g ㄱ 그 ɛ̃ 앵 f ㅍ 프 œ 외 v ㅂ 브 œ̃ 욍 θ ㅅ 스 æ 애 ð ㄷ 드 a 아 s ㅅ 스 ɑ 아 하지만 워낙 복잡해서 아무리 잘 따르려 노력해도 틀리는 경우가 많습니다.

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•정기적으로 각 외래어의 한글 표기 결정 • 언론에 보도되는 이름 중심 정부·언론 외래어 심의 공동위원회 그래서 바른 말 쓰기를 특히 중요하게 여기는 정부와 언론 쪽에선

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•정기적으로 각 외래어의 한글 표기 결정 • 언론에 보도되는 이름 중심 정부·언론 외래어 심의 공동위원회 외래어 표기법이 잘 지켜지고 있는지 평가하고

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•정기적으로 각 외래어의 한글 표기 결정 • 언론에 보도되는 이름 중심 정부·언론 외래어 심의 공동위원회 정기적으로 공식 외래어 표기를 발표하는 위원회를 두고 있어요.

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•정기적으로 각 외래어의 한글 표기 결정 • 언론에 보도되는 이름 중심 정부·언론 외래어 심의 공동위원회 "정부·언론 외래어 심의 공동위원회"라는 곳인데 코드리뷰어 집단이라고 생각하면 될 것 같습니다.

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제92차 정부·언론외래어심의공동위원회 심의 결정안 (인명 52건, 일반용어 1건-재심의 2건) • 아베라, 암살라 Amsale Aberra 1954(?1953)~ 에티오피아 여성 기업가·디자이너. 암살라(Amsale) 그룹 대표 겸 디자 인 총책임자. 유행을 좇지 않으면서 세련된 클래식 모던을 강조하는 디자인으로 유명함. • 아벨란제, 주앙 João Havelange 1916~ 국제축구연맹(FIFA) 회장(1974~1998). 브라질 인. • 그루벨, 루스 Ruth M. Grubel 1950~ 미국 교육가·선교사. 일본 간사이(關西)학원 원장(2007. 4.~ ).

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제92차 정부·언론외래어심의공동위원회 심의 결정안 (인명 52건, 일반용어 1건-재심의 2건) • 아베라, 암살라 Amsale Aberra 1954(?1953)~ 에티오피아 여성 기업가·디자이너. 암살라(Amsale) 그룹 대표 겸 디자 인 총책임자. 유행을 좇지 않으면서 세련된 클래식 모던을 강조하는 디자인으로 유명함. • 아벨란제, 주앙 João Havelange 1916~ 국제축구연맹(FIFA) 회장(1974~1998). 브라질 인. • 그루벨, 루스 Ruth M. Grubel 1950~ 미국 교육가·선교사. 일본 간사이(關西)학원 원장(2007. 4.~ ). 이건 외래어 심의위가 발표한 표기 심의 결정안 중 하나인데

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제92차 정부·언론외래어심의공동위원회 심의 결정안 (인명 52건, 일반용어 1건-재심의 2건) • 아베라, 암살라 Amsale Aberra 1954(?1953)~ 에티오피아 여성 기업가·디자이너. 암살라(Amsale) 그룹 대표 겸 디자 인 총책임자. 유행을 좇지 않으면서 세련된 클래식 모던을 강조하는 디자인으로 유명함. • 아벨란제, 주앙 João Havelange 1916~ 국제축구연맹(FIFA) 회장(1974~1998). 브라질 인. • 그루벨, 루스 Ruth M. Grubel 1950~ 미국 교육가·선교사. 일본 간사이(關西)학원 원장(2007. 4.~ ). 아버라, 암살러 그루블 심의위에서도 드물게 틀리는 경우가 있습니다.

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제92차 정부·언론외래어심의공동위원회 심의 결정안 (인명 52건, 일반용어 1건-재심의 2건) • 아베라, 암살라 Amsale Aberra 1954(?1953)~ 에티오피아 여성 기업가·디자이너. 암살라(Amsale) 그룹 대표 겸 디자 인 총책임자. 유행을 좇지 않으면서 세련된 클래식 모던을 강조하는 디자인으로 유명함. • 아벨란제, 주앙 João Havelange 1916~ 국제축구연맹(FIFA) 회장(1974~1998). 브라질 인. • 그루벨, 루스 Ruth M. Grubel 1950~ 미국 교육가·선교사. 일본 간사이(關西)학원 원장(2007. 4.~ ). 아버라, 암살러 그루블 원 단어의 발음을 잘못 유추하는 바람에 표기를 잘못 정하는 경우가 종종 있다고 해요.

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•세계의 말과 글 •끝소리 박종성 @iceager

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•세계의 말과 글 •끝소리 박종성 @iceager 한편 예전부터 외래어 표기법에 큰 관심을 보인 분이 있는데

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•세계의 말과 글 •끝소리 박종성 @iceager 바로 박종성 님입니다.

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•세계의 말과 글 •끝소리 박종성 @iceager 종성 님은 "세계의 말과 글"이라는 블로그와 "끝소리"라는 페이스북 페이지에서

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•세계의 말과 글 •끝소리 박종성 @iceager 외래어 표기법이나 여러가지 언어에 대한 글을 연재하고 계세요.

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•세계의 말과 글 •끝소리 박종성 @iceager 연재하는 글이 굉장히 깊고 재밌으니

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•세계의 말과 글 •끝소리 박종성 @iceager 혹시 이 발표가 흥미롭다면 한 번 들어가 보길 추천해드립니다.

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•세계의 말과 글 •끝소리 외래어 심의 위원 박종성 @iceager 종성 님은 작년부터는 글 연재 이외에

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•세계의 말과 글 •끝소리 외래어 심의 위원 박종성 @iceager 외래어 심의위 위원으로도 활동하고 계십니다.

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정기적으로 회의를 열어 용례를 정하는 것으 로는 한계가 있다. 외래어 표기 심의 방식이 자동화되어 한글로 표기하고 싶은 외국어를 입력하자마자 한글 표기가 나와야 한다. http://iceager.egloos.com/2610028

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정기적으로 회의를 열어 용례를 정하는 것으 로는 한계가 있다. 외래어 표기 심의 방식이 자동화되어 한글로 표기하고 싶은 외국어를 입력하자마자 한글 표기가 나와야 한다. http://iceager.egloos.com/2610028 8년 전, 종성 님은 블로그에 이런 글을 쓰셨어요.

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정기적으로 회의를 열어 용례를 정하는 것으 로는 한계가 있다. 외래어 표기 심의 방식이 자동화되어 한글로 표기하고 싶은 외국어를 입력하자마자 한글 표기가 나와야 한다. http://iceager.egloos.com/2610028 정기적으로 회의를 열어 용례를 정하는 것으로는 한계가 있다.

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정기적으로 회의를 열어 용례를 정하는 것으 로는 한계가 있다. 외래어 표기 심의 방식이 자동화되어 한글로 표기하고 싶은 외국어를 입력하자마자 한글 표기가 나와야 한다. http://iceager.egloos.com/2610028 외래어 표기 심의 방식이 자동화되어

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정기적으로 회의를 열어 용례를 정하는 것으 로는 한계가 있다. 외래어 표기 심의 방식이 자동화되어 한글로 표기하고 싶은 외국어를 입력하자마자 한글 표기가 나와야 한다. http://iceager.egloos.com/2610028 한글로 표기하고 싶은 외국어를 입력하자마자 한글 표기가 나와야 한다.

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강범모, 《언어: 풀어 쓴 언어학 개론》(2005) 잠깐 샛길로 빠지면, 제가 대학교 다닐 때 제일 좋아했던 강의는 〈언어학 개론〉이었거든요.

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강범모, 《언어: 풀어 쓴 언어학 개론》(2005) 언어학은 사람이 구사하는 언어를 연구하는 과학분야인데

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강범모, 《언어: 풀어 쓴 언어학 개론》(2005) 학생 절반이 수능시험의 언어영역 생각하고 들어왔다가

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강범모, 《언어: 풀어 쓴 언어학 개론》(2005) 첫 강의만 듣고 대거 취소했던 강의이긴 하지만 저에겐 인생 강의였습니다.

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강범모, 《언어: 풀어 쓴 언어학 개론》(2005) 언어학을 전공한 건 아니더라도 늘 덕심을 갖고 있었죠.

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정기적으로 회의를 열어 용례를 정하는 것으 로는 한계가 있다. 외래어 표기 심의 방식이 자동화되어 한글로 표기하고 싶은 외국어를 입력하자마자 한글 표기가 나와야 한다. http://iceager.egloos.com/2610028 그런 전 종성 님의 이 글을 보고 깊은 감명을 받았어요.

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정기적으로 회의를 열어 용례를 정하는 것으 로는 한계가 있다. 외래어 표기 심의 방식이 자동화되어 한글로 표기하고 싶은 외국어를 입력하자마자 한글 표기가 나와야 한다. http://iceager.egloos.com/2610028 외래어 표기법이 자동화되면 당장 저에게도 도움될 것 같았고

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정기적으로 회의를 열어 용례를 정하는 것으 로는 한계가 있다. 외래어 표기 심의 방식이 자동화되어 한글로 표기하고 싶은 외국어를 입력하자마자 한글 표기가 나와야 한다. http://iceager.egloos.com/2610028 그걸 만드는 과정도 굉장히 재밌어 보였죠.

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그래서 덥석 물었습니다.

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아쉽게도 비공개 덧글이고 암호도 잊어서 뭐라고 썼었는진 모르겠지만

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그렇게 종성 님과 둘이서 외래어 표기법을 자동화하기 시작했어요.

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파이썬

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파이썬 당시엔 한창 파이썬을 익히는 중이어서 파이썬으로 개발했고

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>>> from hangulize import * >>> hangulize(u'Cappuccino', 'ita') u'카푸치노' 옛 한글라이즈 이런 식으로 파이썬 환경에서 쓸 수 있는 "hangulize" 라이브러리를 만들었습니다.

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>>> from hangulize import * >>> hangulize(u'Cappuccino', 'ita') u'카푸치노' 옛 한글라이즈 이 파이썬 구현을 "옛 한글라이즈"라고 부를게요.

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https://hangulize.org/ 꼭 프로그래머가 아니더라도 누구나 쉽게 쓸 수 있도록

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https://hangulize.org/ "hangulize.org" 웹 서비스도 운영해왔는데

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주로 번역가가 사용 이지민, 《그래도 번역가로 살겠다면》(2017) 이 웹 서비스가 번역가 분들에겐 소소한 도움을 주고 있는 것 같더라고요.

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•주먹구구식 구현 •고치기 어려운 버그 •전사 규칙이 파이썬 코드 옛 한글라이즈 불만 하지만 제가 어렸을 때 만든 것이다 보니

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•주먹구구식 구현 •고치기 어려운 버그 •전사 규칙이 파이썬 코드 옛 한글라이즈 불만 지금 보면 맘에 들지 않는 부분도 몇 가지 있는데

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•주먹구구식 구현 •고치기 어려운 버그 •전사 규칙이 파이썬 코드 옛 한글라이즈 불만 주먹구구식 구현으로 고치기 어려운 버그를 만든 것도 문제지만

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•주먹구구식 구현 •고치기 어려운 버그 •전사 규칙이 파이썬 코드 옛 한글라이즈 불만 특히 외래어 표기법 전사 규칙을 파이썬 코드로 쓰게 했던 점이 가장 후회됩니다.

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•주먹구구식 구현 •고치기 어려운 버그 •전사 규칙이 파이썬 코드 옛 한글라이즈 불만 프로그래머가 아니면 진입장벽도 높고 버그를 야기할 여지도 많아서

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•주먹구구식 구현 •고치기 어려운 버그 •전사 규칙이 파이썬 코드 옛 한글라이즈 불만 새 표기법을 구현할 때 생산성이 그리 좋지 않았던 것 같아요.

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옛 한글라이즈 2010-2018 이런 후회를 뒤로 하고 옛 한글라이즈는 얼마 전에 공식적으로 폐쇄했습니다.

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Go Go로 완전히 새로 구현했죠.

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gore> :import "github.com/hangulize/hangulize" gore> hangulize.Hangulize("rus", "Владивосто́ к") "블라디보스토크" 새 한글라이즈 2018년 5월-

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gore> :import "github.com/hangulize/hangulize" gore> hangulize.Hangulize("rus", "Владивосто́ к") "블라디보스토크" 새 한글라이즈 2018년 5월- "새 한글라이즈"는 8년 만인 지난 5월부터 만들었어요.

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gore> :import "github.com/hangulize/hangulize" gore> hangulize.Hangulize("rus", "Владивосто́ к") "블라디보스토크" 새 한글라이즈 2018년 5월- 옛 한글라이즈처럼 Go 환경에서 쓸 수 있는 간단한 라이브러리죠.

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lang: id = "rus" codes = "ru", "rus" english = "Russian" korean = "러시아어" script = "cyrillic" macros: "@" = "" vars: "cs" = "б", "в", "г" 전사 규칙 .hgl 파일 rewrite: "град" -> "град-" "^ль" -> "л-ь" "ый" -> "ы" transcribe: "б" -> "ㅂ" "л," -> "-ㄹ" test: "Ольга" -> "올가" "Пётр" -> "표트르" 새로 구현하면서는 전사 규칙도 코드 대신 이런 텍스트파일로 정의할 수 있게 설계했는데

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lang: id = "rus" codes = "ru", "rus" english = "Russian" korean = "러시아어" script = "cyrillic" macros: "@" = "" vars: "cs" = "б", "в", "г" 전사 규칙 .hgl 파일 rewrite: "град" -> "град-" "^ль" -> "л-ь" "ый" -> "ы" transcribe: "б" -> "ㅂ" "л," -> "-ㄹ" test: "Ольга" -> "올가" "Пётр" -> "표트르" 정해진 틀 안에서 쓰다 보니 버그가 발생할 여지도 적고

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lang: id = "rus" codes = "ru", "rus" english = "Russian" korean = "러시아어" script = "cyrillic" macros: "@" = "" vars: "cs" = "б", "в", "г" 전사 규칙 .hgl 파일 rewrite: "град" -> "град-" "^ль" -> "л-ь" "ый" -> "ы" transcribe: "б" -> "ㅂ" "л," -> "-ㄹ" test: "Ольга" -> "올가" "Пётр" -> "표트르" 맞춤형 문법이라서 읽기도 훨씬 편해졌습니다.

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H 형상, 로마자 i, 화살표, 한글ㅣ 옛 로고 새 로고 그리고 8년 만에 새 로고도 디자인했죠.

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四川 쓰촨

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四川 쓰촨 이번엔 한글라이즈의 원리를 살펴보기 위해 중국 지명인 "쓰촨"을 예로 들어보겠습니다.

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Rewrite Transcribe Phonemize 四川 쓰촨 한글라이즈 파이프라인 한글라이즈에 한자 "四川"이 입력되면

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Rewrite Transcribe Phonemize 四川 쓰촨 한글라이즈 파이프라인 일련의 파이프라인을 통과해 최종적으로 "쓰촨"이 되죠.

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•뜻글자를 소리글자로 •사전 •형태소 분석 1단계: Phonemize Rewrite Transcribe Phonemize 四川 si chuan 파이프라인의 첫 단계는 Phonemize 단계인데

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•뜻글자를 소리글자로 •사전 •형태소 분석 1단계: Phonemize Rewrite Transcribe Phonemize 四川 si chuan 여기선 뜻글자를 소리글자로 바꾸는 작업을 합니다.

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•뜻글자를 소리글자로 •사전 •형태소 분석 1단계: Phonemize Rewrite Transcribe Phonemize 四川 si chuan 한자 "四川"의 경우 중국어 병음 "si chuan"으로 바뀌죠.

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•뜻글자를 소리글자로 •사전 •형태소 분석 1단계: Phonemize Rewrite Transcribe Phonemize 四川 si chuan Phonemize 단계가 모든 언어에서 필요한 건 아니지만

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•뜻글자를 소리글자로 •사전 •형태소 분석 1단계: Phonemize Rewrite Transcribe Phonemize 四川 si chuan 중국어나 일본어처럼 뜻글자를 쓰는 경우엔 이 단계를 거쳐야만 한글로 옮길 수 있습니다.

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•뜻글자를 소리글자로 •사전 •형태소 분석 1단계: Phonemize Rewrite Transcribe Phonemize 四川 si chuan 이때 방대한 발음 사전이나 형태소 분석 같은 기능이 필요한데

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•뜻글자를 소리글자로 •사전 •형태소 분석 1단계: Phonemize Rewrite Transcribe Phonemize 四川 si chuan 여기에 어떤 라이브러리를 썼는지는 뒤에서 다시 소개하겠습니다.

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•패턴 찾아 바꾸기 •표음성 강화 2단계: Rewrite Rewrite Transcribe Phonemize si chuan "{s}i" -> "i," si, chuan "{h}uan" -> "wan" si, chwan "n$" -> "n," si, chwan,

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•패턴 찾아 바꾸기 •표음성 강화 2단계: Rewrite Rewrite Transcribe Phonemize si chuan "{s}i" -> "i," si, chuan "{h}uan" -> "wan" si, chwan "n$" -> "n," si, chwan, 두 번째 Rewrite 단계에선 일련의 패턴 찾아 바꾸기로

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•패턴 찾아 바꾸기 •표음성 강화 2단계: Rewrite Rewrite Transcribe Phonemize si chuan "{s}i" -> "i," si, chuan "{h}uan" -> "wan" si, chwan "n$" -> "n," si, chwan, 앞에서 넘어온 "si chuan"을 "si, chwan,"로 바꿔줍니다.

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•패턴 찾아 바꾸기 •표음성 강화 2단계: Rewrite Rewrite Transcribe Phonemize si chuan "{s}i" -> "i," si, chuan "{h}uan" -> "wan" si, chwan "n$" -> "n," si, chwan, 이 단계의 용도는 소리글자의 표음성을 강화하는 것인데

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표음성 신도림행 열차 지옥행 급행열차 표음성 극대화 형태학적 표기 신도리맹 녈차 지오캥 그팽녈차 여기서 "표음성"이란

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표음성 신도림행 열차 지옥행 급행열차 표음성 극대화 형태학적 표기 신도리맹 녈차 지오캥 그팽녈차 소리글자가 실제 소리에 대응되는 정도를 뜻합니다.

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표음성 신도림행 열차 지옥행 급행열차 표음성 극대화 형태학적 표기 신도리맹 녈차 지오캥 그팽녈차 한글도 왼쪽처럼 소리나는 대로만 적으면 표음성은 극대화되지만

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표음성 신도림행 열차 지옥행 급행열차 표음성 극대화 형태학적 표기 신도리맹 녈차 지오캥 그팽녈차 한 눈에 의미를 파악하긴 더 어렵죠.

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표음성 신도림행 열차 지옥행 급행열차 표음성 극대화 형태학적 표기 신도리맹 녈차 지오캥 그팽녈차 그래서 철자법에선 오른쪽처럼 표음성을 희생하고

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표음성 신도림행 열차 지옥행 급행열차 표음성 극대화 형태학적 표기 신도리맹 녈차 지오캥 그팽녈차 대신 단어의 형태와 어원을 살리는 경우가 많습니다.

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•패턴 찾아 바꾸기 •표음성 강화 2단계: Rewrite Rewrite Transcribe Phonemize si chuan "{s}i" -> "i," si, chuan "{h}uan" -> "wan" si, chwan "n$" -> "n," si, chwan, 따라서 소리글자라고 해도 실제 소리에 1:1 대응되는 경우는 별로 없는데

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•패턴 찾아 바꾸기 •표음성 강화 2단계: Rewrite Rewrite Transcribe Phonemize si chuan "{s}i" -> "i," si, chuan "{h}uan" -> "wan" si, chwan "n$" -> "n," si, chwan, 한글로 옮기려면 의미가 아닌 발음이 필요하니까

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•패턴 찾아 바꾸기 •표음성 강화 2단계: Rewrite Rewrite Transcribe Phonemize si chuan "{s}i" -> "i," si, chuan "{h}uan" -> "wan" si, chwan "n$" -> "n," si, chwan, 이 단계에서 철자로부터 발음을 최대한 유추합니다.

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•한글 자모로 변환 •패턴 찾아 바꾸기 •외래어 표기법 구현 3단계: Transcribe Rewrite Transcribe Phonemize si, chwan, "wan,?" -> "ㅘ-ㄴ" si, chㅘ-ㄴ "i," -> "ㅡ" sㅡ chㅘ-ㄴ "ch" -> "ㅊ" sㅡ ㅊㅘ-ㄴ "s" -> "ㅆ" ㅆㅡ ㅊㅘ-ㄴ

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•한글 자모로 변환 •패턴 찾아 바꾸기 •외래어 표기법 구현 3단계: Transcribe Rewrite Transcribe Phonemize si, chwan, "wan,?" -> "ㅘ-ㄴ" si, chㅘ-ㄴ "i," -> "ㅡ" sㅡ chㅘ-ㄴ "ch" -> "ㅊ" sㅡ ㅊㅘ-ㄴ "s" -> "ㅆ" ㅆㅡ ㅊㅘ-ㄴ 그렇게 구한 발음을 세 번째 Transcribe 단계에선

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•한글 자모로 변환 •패턴 찾아 바꾸기 •외래어 표기법 구현 3단계: Transcribe Rewrite Transcribe Phonemize si, chwan, "wan,?" -> "ㅘ-ㄴ" si, chㅘ-ㄴ "i," -> "ㅡ" sㅡ chㅘ-ㄴ "ch" -> "ㅊ" sㅡ ㅊㅘ-ㄴ "s" -> "ㅆ" ㅆㅡ ㅊㅘ-ㄴ 대응되는 한글 자모로 바꿔줍니다.

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•한글 자모로 변환 •패턴 찾아 바꾸기 •외래어 표기법 구현 3단계: Transcribe Rewrite Transcribe Phonemize si, chwan, "wan,?" -> "ㅘ-ㄴ" si, chㅘ-ㄴ "i," -> "ㅡ" sㅡ chㅘ-ㄴ "ch" -> "ㅊ" sㅡ ㅊㅘ-ㄴ "s" -> "ㅆ" ㅆㅡ ㅊㅘ-ㄴ 여기가 외래어 표기법이 실제로 구현되는 단계죠.

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•한글 자모로 변환 •패턴 찾아 바꾸기 •외래어 표기법 구현 3단계: Transcribe Rewrite Transcribe Phonemize si, chwan, "wan,?" -> "ㅘ-ㄴ" si, chㅘ-ㄴ "i," -> "ㅡ" sㅡ chㅘ-ㄴ "ch" -> "ㅊ" sㅡ ㅊㅘ-ㄴ "s" -> "ㅆ" ㅆㅡ ㅊㅘ-ㄴ Transcribe 단계도 Rewrite 단계와 마찬가지로 일련의 패턴 찾아 바꾸기로 이뤄져 있습니다.

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Rewrite Transcribe Phonemize 四川 쓰촨 한글라이즈 파이프라인 si chuan si, chwan, ㅆㅡㅊㅘ-ㄴ 마지막으로 나열된 자모들을 한글 글자로 모아쓰기하면 전사가 완료돼요.

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아제르바이잔어 벨라루스어 불가리아어 카탈로니아어 체코어 중국어 웨일스어 독일어 그리스어 에스페란토어 에스토니아어 핀란드어 고대 그리스어 세르보크로아트어 헝가리어 아이슬란드어 이탈리아어 일본어 일본어최영애-김용옥 조지아어제1안 조지아어제2안 라틴어 라트비아어 리투아니아어 마케도니아어 네덜란드어 폴란드어 포르투갈어 브라질 포르투갈어 루마니아어 러시아어 슬로바키아어 슬로베니아어 스페인어 알바니아어 스웨덴어 터키어 우크라이나어 베트남어 웨일스어중세

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아제르바이잔어 벨라루스어 불가리아어 카탈로니아어 체코어 중국어 웨일스어 독일어 그리스어 에스페란토어 에스토니아어 핀란드어 고대 그리스어 세르보크로아트어 헝가리어 아이슬란드어 이탈리아어 일본어 일본어최영애-김용옥 조지아어제1안 조지아어제2안 라틴어 라트비아어 리투아니아어 마케도니아어 네덜란드어 폴란드어 포르투갈어 브라질 포르투갈어 루마니아어 러시아어 슬로바키아어 슬로베니아어 스페인어 알바니아어 스웨덴어 터키어 우크라이나어 베트남어 웨일스어중세 한글라이즈엔 현재 일본어, 헝가리어 등 총 40개의 전사 규칙이 들어있어요.

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영어 하지만 아쉽게도 가장 수요가 많은 영어는 아직 지원하지 못 하고 있습니다.

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영어 영어는 특히나 표음성이 낮은 언어라서 그런데

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• though ▶ • through ▶ • rough ▶ • cough ▶ • thought ▶ • bough ▶ 영어의 낮은 표음성 예를 들어 "ough"는 이렇게나 다양한 발음을 갖고 있지만

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• though ▶ • through ▶ • rough ▶ • cough ▶ • thought ▶ • bough ▶ 영어의 낮은 표음성 철자 규칙만으로 발음을 정확하게 유추하는 건 불가능하다고 합니다.

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Ghoti ▶ 영어의 낮은 표음성을 비꼬는 유명한 농담으로 이런 것도 있습니다.

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Ghoti ▶ "고티"라고 읽을 것 같은 단어인데

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Ghoti ▶ enough women nation "gh"는 "enough"에서, "o"는 "women"에서, "ti"는 "nation"에서 따와서

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Ghoti ▶ 피시 enough women nation "피시"라고 읽어야 한다고 합니다.

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2. Go

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2. Go 이번엔 한글라이즈를 Go로 다시 만들면서 저에게 흥미로웠던 점들을 소개해 드릴게요.

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초보 주의 진지한 장난감 협업 장난감 옹알이 실무 리뷰 구루 저 고랭코리아 우선 들어가기 전에 앞에서 말씀드렸듯이 전 Go를 취미로만 써봤거든요.

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초보 주의 진지한 장난감 협업 장난감 옹알이 실무 리뷰 구루 저 고랭코리아 큰 코드베이스에서 남들과 협업해보거나 실무에서 제대로 써본 적이 아직 없습니다.

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초보 주의 진지한 장난감 협업 장난감 옹알이 실무 리뷰 구루 저 고랭코리아 그래서 너무 당연한 얘기를 하거나 틀린 얘기를 할 수도 있는데

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초보 주의 진지한 장난감 협업 장난감 옹알이 실무 리뷰 구루 저 고랭코리아 그럴 경우 부담 없이 [email protected]로 제보해주시면 감사하겠습니다.

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고루틴 끝내준다! Go 첫인상

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고루틴 끝내준다! Go 첫인상 몇 년 전에 Go 튜토리얼 책을 처음 보면서 들었던 첫인상은 이랬습니다.

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고루틴 끝내준다! Go 첫인상 고루틴 끝내준다!

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고루틴 끝내준다! Go 첫인상 이렇게 병렬 프로그래밍을 쉽게 할 수 있는 환경은 처음 봤었거든요.

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고루틴 끝내준다! Go 첫인상 쓸 때마다 늘 피곤했던 병렬처리 단위, 채널, 큐 등을

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고루틴 끝내준다! Go 첫인상 언어의 기본 기능으로 제공한다는 데에 깜짝 놀랐죠.

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•고루틴은 끝내주는데 •그런데 너무 기능이 적다. Go 첫인상 그런데 그 밖엔 취향에 맞지 않는 점이 많았어요.

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•고루틴은 끝내주는데 •그런데 너무 기능이 적다. Go 첫인상 그 흔한 반복자나 재정의, 예외도 없고 특히 제네릭이 없어서

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•고루틴은 끝내주는데 •그런데 너무 기능이 적다. Go 첫인상 범용적인 정적 자료구조를 만들 수 없다는 점도 의아하게 느껴졌습니다.

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•고루틴은 끝내주는데 •그런데 너무 기능이 적다. •고퍼도 귀엽지 않고 Go 첫인상 그리고 무엇보다도 고퍼가 영 귀엽지 않았죠.

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이걸로 정말 제품이 만들어질까? Go 첫인상 이렇게 단순한 언어로 정말 강력한 제품을 만들 수 있을까 의문이 들었습니다.

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Docker etcd Terraform K8s 하지만 점점 더 많은 유명 프로젝트가 Go로 만들어지고 있는 모습을 보면서

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된다. 아주 잘 된다는 걸 깨닫게 됐죠.

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협업 장난감 옹알이 실무 리뷰 구루 진지한 장난감 저도 한 번 Go를 제대로 익혀보고 싶어서 간단한 취미코딩에 써보기 시작했어요.

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https://subl.ee/runker/ 예를 들면 이런 겁니다.

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https://subl.ee/runker/ 〈섭리랑카〉라는 간단한 〈똥피하기〉 패러디 게임인데

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https://subl.ee/runker/ 랭킹서버가 Go 여기서 랭킹서버가 Go와 구글 앱 엔진으로 돼있습니다.

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sublee/subpptx 지금 이 발표자료에 자막 붙이는 데 쓰고 있는 "subpptx"도 Go로 만들었어요.

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sublee/subpptx 이 프로젝트에선 고루틴 덕분에 손쉽게 페이지 단위로 병렬처리할 수 있었죠.

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쓸 만 하다. 더 잘 하고 싶다. 이런저런 간단한 장난감을 만들면서 Go를 써보니 꽤 쓸 만 하고 재미있다는 인상을 받았습니다.

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쓸 만 하다. 더 잘 하고 싶다. Go 특유의 간결함이 이제 명료함으로 느껴지더라고요.

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쓸 만 하다. 더 잘 하고 싶다. 몇 십 줄 짜리 간단한 장난감에서 벗어나 좀 더 진지한 걸 만들어보면서

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쓸 만 하다. 더 잘 하고 싶다. Go를 더 잘 다루고 싶다고 생각하게 됐습니다.

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한글라이즈 다시 만들면 왠지 더 잘 만들 것 같다.

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한글라이즈 다시 만들면 왠지 더 잘 만들 것 같다. 석 달 전 마침

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한글라이즈 다시 만들면 왠지 더 잘 만들 것 같다. 한글라이즈를 다시 만들면 왠지 더 잘 만들 것 같다는 생각이 떠올랐어요.

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•주먹구구식 구현 •고치기 어려운 버그 •전사 규칙이 파이썬 코드 옛 한글라이즈 불만 앞에서 말씀드렸듯이 기존 한글라이즈에서 맘에 들지 않는 구석도 많았고

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• 이미 한 번 만들어 봄 • 적당한 복잡성 • 계산 중심적 •유니코드/정규표현식 •풍부한 테스트케이스 •언어학 덕질 연습과제: 한글라이즈 또 한글라이즈가 저에겐 새로운 언어를 익힐 때 연습과제로 삼기 꽤 좋은 프로젝트거든요.

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• 이미 한 번 만들어 봄 • 적당한 복잡성 • 계산 중심적 •유니코드/정규표현식 •풍부한 테스트케이스 •언어학 덕질 연습과제: 한글라이즈 이미 한 번 만들어봐서 불확실성은 별로 없는데

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• 이미 한 번 만들어 봄 • 적당한 복잡성 • 계산 중심적 •유니코드/정규표현식 •풍부한 테스트케이스 •언어학 덕질 연습과제: 한글라이즈 적당히 복잡하면서 상당히 계산 중심적이다 보니

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• 이미 한 번 만들어 봄 • 적당한 복잡성 • 계산 중심적 •유니코드/정규표현식 •풍부한 테스트케이스 •언어학 덕질 연습과제: 한글라이즈 구조나 알고리즘에 대한 고민도 다시 한 번 해보게 되고

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• 이미 한 번 만들어 봄 • 적당한 복잡성 • 계산 중심적 •유니코드/정규표현식 •풍부한 테스트케이스 •언어학 덕질 연습과제: 한글라이즈 그 언어가 유니코드와 정규표현식을 어떻게 다루는지 깊게 겪어볼 수도 있고

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• 이미 한 번 만들어 봄 • 적당한 복잡성 • 계산 중심적 •유니코드/정규표현식 •풍부한 테스트케이스 •언어학 덕질 연습과제: 한글라이즈 또 이미 만들어둔 테스트케이스가 많아서 제대로 짰는지 검증할 재료도 충분하죠.

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• 이미 한 번 만들어 봄 • 적당한 복잡성 • 계산 중심적 •유니코드/정규표현식 •풍부한 테스트케이스 •언어학 덕질 연습과제: 한글라이즈 마지막으로 제가 덕질할 수 있는 주제여서

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• 이미 한 번 만들어 봄 • 적당한 복잡성 • 계산 중심적 •유니코드/정규표현식 •풍부한 테스트케이스 •언어학 덕질 연습과제: 한글라이즈 몇 달 정도는 지긋이 해볼 수 있는 과제이기도 합니다.

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• 이미 한 번 만들어 봄 • 적당한 복잡성 • 계산 중심적 •유니코드/정규표현식 •풍부한 테스트케이스 •언어학 덕질 연습과제: 한글라이즈 그렇게 파이썬으로 만들었던 한글라이즈를 Go로 다시 만들게 됐습니다.

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a. 정규표현식 b. 말과 글 c. 테스트와 문서화

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a. 정규표현식 b. 말과 글 c. 테스트와 문서화 그럼 Go에서 흥미로웠던 세 가지 주제로 넘어가 보겠습니다.

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a. 정규표현식 b. 말과 글 c. 테스트와 문서화 좀 두서 없을 수도 있는데 정규표현식, 말과 글, 테스트와 문서화에 대해 다룰 거예요.

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a. 정규표현식

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a. 정규표현식 첫 번째는 정규표현식입니다. 줄여서 "정규식"이라고도 부르는데

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/(?:[a-z0-9!#$%&'*+/=?^_`{|}~-]+(?:\.[a-z0-9!#$%&'*+/=?^_`{|}~- ]+)*|"(?:[\x01-\x08\x0b\x0c\x0e-\x1f\x21\x23-\x5b\x5d- \x7f]|\\[\x01-\x09\x0b\x0c\x0e-\x7f])*")@(?:(?:[a-z0-9](?:[a-z0-9- ]*[a-z0-9])?\.)+[a-z0-9](?:[a-z0-9-]*[a-z0-9])?|\[(?:(?:25[0- 5]|2[0-4][0-9]|[01]?[0-9][0-9]?)\.){3}(?:25[0-5]|2[0-4][0- 9]|[01]?[0-9][0-9]?|[a-z0-9-]*[a-z0-9]:(?:[\x01-\x08\x0b\x0c\x0e- \x1f\x21-\x5a\x53-\x7f]|\\[\x01-\x09\x0b\x0c\x0e-\x7f])+)\])/ 이메일 정규표현식 http://emailregex.com/ 텍스트 매칭하는 데에 다들 한 번 쯤은 써보셨을 것 같아요.

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/(?:[a-z0-9!#$%&'*+/=?^_`{|}~-]+(?:\.[a-z0-9!#$%&'*+/=?^_`{|}~- ]+)*|"(?:[\x01-\x08\x0b\x0c\x0e-\x1f\x21\x23-\x5b\x5d- \x7f]|\\[\x01-\x09\x0b\x0c\x0e-\x7f])*")@(?:(?:[a-z0-9](?:[a-z0-9- ]*[a-z0-9])?\.)+[a-z0-9](?:[a-z0-9-]*[a-z0-9])?|\[(?:(?:25[0- 5]|2[0-4][0-9]|[01]?[0-9][0-9]?)\.){3}(?:25[0-5]|2[0-4][0- 9]|[01]?[0-9][0-9]?|[a-z0-9-]*[a-z0-9]:(?:[\x01-\x08\x0b\x0c\x0e- \x1f\x21-\x5a\x53-\x7f]|\\[\x01-\x09\x0b\x0c\x0e-\x7f])+)\])/ 이메일 정규표현식 http://emailregex.com/ 정규식 엔진엔 몇 가지 알고리즘이 있지만

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import "regexp" Go 표준 정규식 라이브러리는

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•안전한 정규표현식 구현 •문자열 길이에 대해 선형 시간 •고의적으로 일부 기능 미지원 RE2 by Google 구글에서 만든 정규식 엔진인 RE2를 기반으로 하고 있습니다.

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•안전한 정규표현식 구현 •문자열 길이에 대해 선형 시간 •고의적으로 일부 기능 미지원 RE2 by Google RE2는 평균적으로 가장 빠른 정규식 엔진은 아니더라도

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•안전한 정규표현식 구현 •문자열 길이에 대해 선형 시간 •고의적으로 일부 기능 미지원 RE2 by Google 대상 문자열 길이에 정비례하는 선형 시간을 보장하는 걸 목표로 삼는다고 합니다.

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•안전한 정규표현식 구현 •문자열 길이에 대해 선형 시간 •고의적으로 일부 기능 미지원 RE2 by Google 그래서 선형 시간에 구현할 수 없는 정규식의 일부 고급 기능은 고의적으로 지원하지 않죠.

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O(mn) RE2 성능 보장 RE2의 시간복잡도는 평균, 최악 모두 O(mn)입니다.

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O(mn) RE2 성능 보장 정규표현식 길이 대상 문자열 길이 여기서 m은 정규식 패턴의 길이고 n은 대상 문자열의 길이예요.

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O(mn) RE2 성능 보장 정규표현식 길이 대상 문자열 길이 grep 같이 정규식을 사용자입력으로 받는 프로그램이 아닌 이상

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O( n) RE2 성능 보장 대상 문자열 길이 보통 상수항 정규식 패턴은 코드에 미리 적어 두는 경우가 대부분이다 보니

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O( n) RE2 성능 보장 대상 문자열 길이 보통 상수항 사실상 m을 상수항으로 취급해도 좋습니다. 상당히 훌륭하죠.

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/a?a?a?aaa/를 "aaa"에 매치 벤치마크 Russ Cox, 〈Regular Expression Matching Can Be Simple And Fast〉(2007)

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/a?a?a?aaa/를 "aaa"에 매치 벤치마크 Russ Cox, 〈Regular Expression Matching Can Be Simple And Fast〉(2007) RE2를 만든 Russ Cox의 홈페이지에 가보면

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/a?a?a?aaa/를 "aaa"에 매치 벤치마크 Russ Cox, 〈Regular Expression Matching Can Be Simple And Fast〉(2007) 두 종류의 정규식 엔진을 비교하는 재미있는 벤치마크가 있습니다.

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/a?a?a?aaa/를 "aaa"에 매치 벤치마크 Russ Cox, 〈Regular Expression Matching Can Be Simple And Fast〉(2007) Russ Cox는 Go 개발진으로도 유명한 분이죠?

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/a?a?a?aaa/를 "aaa"에 매치 벤치마크 Russ Cox, 〈Regular Expression Matching Can Be Simple And Fast〉(2007) 우선 이 예시를 보시죠.

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/a?a?a?aaa/를 "aaa"에 매치 벤치마크 Russ Cox, 〈Regular Expression Matching Can Be Simple And Fast〉(2007) 패턴엔 /a?/와 리터럴 /a/가 각각 3개씩 있고

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/a?a?a?aaa/를 "aaa"에 매치 벤치마크 Russ Cox, 〈Regular Expression Matching Can Be Simple And Fast〉(2007) 대상 문자열은 "a" 3개로 이뤄져 있습니다.

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/a?a?a?aaa/를 "aaa"에 매치 벤치마크 Russ Cox, 〈Regular Expression Matching Can Be Simple And Fast〉(2007) 패턴에서 /a?/는 전부 건너뛰고 리터럴 /a/ 3개만 매치시켜야

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/a?a?a?aaa/를 "aaa"에 매치 벤치마크 Russ Cox, 〈Regular Expression Matching Can Be Simple And Fast〉(2007) 매치에 성공할 수 있는 패턴이에요.

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f(1) = /a?a/를 "a"에 매치 f(3) = /a?a?a?aaa/를 "aaa"에 매치 f(5) = /a?a?a?a?a?aaaaa/를 "aaaaa"에 매치 f(x) = /a?ˣaˣ/를 "aˣ"에 매치 벤치마크 Russ Cox, 〈Regular Expression Matching Can Be Simple And Fast〉(2007) 벤치마크는 패턴과 문자열의 길이를 바꿔가며 진행할 텐데

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f(1) = /a?a/를 "a"에 매치 f(3) = /a?a?a?aaa/를 "aaa"에 매치 f(5) = /a?a?a?a?a?aaaaa/를 "aaaaa"에 매치 f(x) = /a?ˣaˣ/를 "aˣ"에 매치 벤치마크 Russ Cox, 〈Regular Expression Matching Can Be Simple And Fast〉(2007) 이런 식으로 /a?/와 /a/를 x개만큼 반복하는 패턴과

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f(1) = /a?a/를 "a"에 매치 f(3) = /a?a?a?aaa/를 "aaa"에 매치 f(5) = /a?a?a?a?a?aaaaa/를 "aaaaa"에 매치 f(x) = /a?ˣaˣ/를 "aˣ"에 매치 벤치마크 Russ Cox, 〈Regular Expression Matching Can Be Simple And Fast〉(2007) x개의 "a"로 이뤄진 대상 문자열을 가지고

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f(1) = /a?a/를 "a"에 매치 f(3) = /a?a?a?aaa/를 "aaa"에 매치 f(5) = /a?a?a?a?a?aaaaa/를 "aaaaa"에 매치 f(x) = /a?ˣaˣ/를 "aˣ"에 매치 벤치마크 Russ Cox, 〈Regular Expression Matching Can Be Simple And Fast〉(2007) x를 늘려가면서 속도를 비교해볼 겁니다.

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f(1) = /a?a/를 "a"에 매치 f(3) = /a?a?a?aaa/를 "aaa"에 매치 f(5) = /a?a?a?a?a?aaaaa/를 "aaaaa"에 매치 f(x) = /a?ˣaˣ/를 "aˣ"에 매치 벤치마크 Russ Cox, 〈Regular Expression Matching Can Be Simple And Fast〉(2007) 저는 파이썬의 정규식 표준 라이브러리 "re"와

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f(1) = /a?a/를 "a"에 매치 f(3) = /a?a?a?aaa/를 "aaa"에 매치 f(5) = /a?a?a?a?a?aaaaa/를 "aaaaa"에 매치 f(x) = /a?ˣaˣ/를 "aˣ"에 매치 벤치마크 Russ Cox, 〈Regular Expression Matching Can Be Simple And Fast〉(2007) Go의 정규식 표준 라이브러리 "regexp" 두 가지로 직접 돌려봤어요.

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/a?ˣaˣ/를 "aˣ"에 매치 시간 파이썬의 re Go의 regexp f(x) 결과는 이랬습니다.

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/a?ˣaˣ/를 "aˣ"에 매치 시간 파이썬의 re Go의 regexp f(x) 파이썬 쪽 곡선이 압도적으로 가파르게 올라갔죠.

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/a?ˣaˣ/를 "aˣ"에 매치 시간 파이썬의 re Go의 regexp f(x) Russ Cox의 설명에 의하면

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/a?ˣaˣ/를 "aˣ"에 매치 시간 f(x) O(x²) O(2ˣ) 시간복잡도가 Go 쪽은 O(x²)이고 파이썬 쪽은 O(2ˣ)이라고 합니다.

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/a?ˣaˣ/를 "aˣ"에 매치 시간 f(x) O(x²) O(2ˣ) 언뜻 보면 제곱 시간도 나쁜 성능처럼 보이지만

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/a?ˣaˣ/를 "aˣ"에 매치 시간 f(x) O(x²) O(2ˣ) 이 벤치마크 함수는 x가 커질 수록 패턴 길이 m과 문자열 길이 n을 같이 키우니까

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/a?ˣaˣ/를 "aˣ"에 매치 시간 f(x) O(x²) O(2ˣ) 제곱 시간이면 사실은 이상적인 성능이라고 볼 수 있습니다.

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/a?ˣaˣ/를 "aˣ"에 매치 파이썬 re Go regexp f(10) 39.7㎲ 1.8㎲ f(15) 1.3㎳ 3.8㎲ f(20) 47.2㎳ 6.6㎲ f(25) 1.7초 9.7㎲ f(30) 61.8초 13.9㎲ f(50) 676일(예상) 38.5㎲ 제가 돌려본 벤치마크 환경에선 x가 50일 때 Go 쪽은 38.5㎲면 끝나지만

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/a?ˣaˣ/를 "aˣ"에 매치 파이썬 re Go regexp f(10) 39.7㎲ 1.8㎲ f(15) 1.3㎳ 3.8㎲ f(20) 47.2㎳ 6.6㎲ f(25) 1.7초 9.7㎲ f(30) 61.8초 13.9㎲ f(50) 676일(예상) 38.5㎲ 파이썬 쪽은 1년 9개월이나 걸릴 것으로 예상되더라고요.

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Spencer 류 펄, PCRE, 파이썬, 루비, 자바 Thompson 류 awk, sed, grep, RE2, Go, 러스트

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Spencer 류 펄, PCRE, 파이썬, 루비, 자바 Thompson 류 awk, sed, grep, RE2, Go, 러스트 앞서 정규식 엔진엔 몇 가지 알고리즘이 있다고 말씀드렸는데

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Spencer 류 펄, PCRE, 파이썬, 루비, 자바 Thompson 류 awk, sed, grep, RE2, Go, 러스트 크게 Spencer 류와 Thompson 류로 나눌 수 있을 것 같습니다.

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Spencer 류 펄, PCRE, 파이썬, 루비, 자바 Thompson 류 awk, sed, grep, RE2, Go, 러스트 파이썬 re는 Spencer 류에 속하고 RE2와 Go regexp는 Thompson 류에 속하죠.

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Spencer 류 펄, PCRE, 파이썬, 루비, 자바 Thompson 류 awk, sed, grep, RE2, Go, 러스트 앞에서 돌렸던 벤치마크의 경우 Spencer 류 엔진에선 지수 시간이 걸리지만

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Spencer 류 펄, PCRE, 파이썬, 루비, 자바 Thompson 류 awk, sed, grep, RE2, Go, 러스트 Thompson 류 엔진에선 제곱 시간밖에 걸리지 않습니다.

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Spencer 류 펄, PCRE, 파이썬, 루비, 자바 Thompson 류 awk, sed, grep, RE2, Go, 러스트 왜 이런 차이가 생기는지 x=3일 때를 예로 들어서 살펴볼게요.

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Spencer 류 "aaa" a? a? a? aaa a?가 있다고 가정 a?가 없다고 가정

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Spencer 류 "aaa" a? a? a? aaa a?가 있다고 가정 a?가 없다고 가정 Spencer 류 엔진은 /a?/라는 분기를 만나면

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Spencer 류 "aaa" a? a? a? aaa a?가 있다고 가정 a?가 없다고 가정 우선 /a?/가 존재한다고 가정하고 다음으로 넘어갑니다.

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Spencer 류 "aaa" a? a? a? aaa a?가 있다고 가정 a?가 없다고 가정 /a?a?a?/가 전부 있다고 가정하고 끝까지 가보면

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Spencer 류 "aaa" a? a? a? aaa a?가 있다고 가정 a?가 없다고 가정 대상 문자열의 끝에 도달해서 리터럴 /a/를 매치시킬 곳이 없단 걸 깨닫죠.

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Spencer 류 "aaa" a? a? a? aaa aaa a?가 있다고 가정 a?가 없다고 가정 그럼 마지막 분기로 되돌아가서 그 /a?/가 없다고 가정합니다.

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Spencer 류 "aaa" a? a? a? aaa aaa a?가 있다고 가정 a?가 없다고 가정 하지만 이 길 역시 틀린 길이죠.

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Spencer 류 "aaa" a? a? a? aaa a? aaa aaa aaa a?가 있다고 가정 a?가 없다고 가정 한 단계 더 물러나서 이번엔 두 번째 /a?/가 없다고 가정해요.

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Spencer 류 "aaa" a? a? a? aaa a? aaa aaa aaa a?가 있다고 가정 a?가 없다고 가정 그 상태에서 앞에서와 같이 세 번째 분기도 다시 탐색합니다.

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Spencer 류 "aaa" a? a? a? aaa a? aaa aaa aaa a?가 있다고 가정 a?가 없다고 가정 새로운 두 가지 길이 있지만 이번에도 모두 틀린 길이죠.

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Spencer 류 "aaa" a? a? a? aaa a? a? aaa a? aaa a? aaa aaa aaa aaa a?가 있다고 가정 a?가 없다고 가정 aaa 이젠 첫 번째 /a?/도 없다고 가정하고 그동안 탐색했던 길만큼 다시 탐색합니다.

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Spencer 류 "aaa" a? a? a? aaa a? a? aaa a? aaa a? aaa aaa aaa aaa a?가 있다고 가정 a?가 없다고 가정 aaa 매치! 마지막 길까지 살펴보면 마침내 패턴이 매치된단 걸 알 수 있습니다.

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a? a? a? aaa a? a? aaa a? aaa a? aaa aaa aaa aaa aaa 퇴각검색 (backtracking) 이런 식으로 일단 길 하나를 쭉 파보고 틀렸으면 퇴각한 다음

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a? a? a? aaa a? a? aaa a? aaa a? aaa aaa aaa aaa aaa 퇴각검색 (backtracking) 다른 길로 다시 파보는 방식을 "퇴각검색"이라고 하는데

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a? a? a? aaa a? a? aaa a? aaa a? aaa aaa aaa aaa aaa 퇴각검색 (backtracking) Spencer 류 정규식 엔진은 분기를 퇴각검색으로 구현합니다.

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Thompson 류 "aaa" a?a?a?aaa a?a?a?aaa a?a?a?aaa a?a?a?aaa 첫 번째 a 반면 Thompson 류 정규식 엔진은 대상 문자열의 각 글자에 대해서

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Thompson 류 "aaa" a?a?a?aaa a?a?a?aaa a?a?a?aaa a?a?a?aaa 첫 번째 a 가능한 선택지를 모두 평가하면서 전진해요.

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Thompson 류 "aaa" a?a?a?aaa a?a?a?aaa a?a?a?aaa a?a?a?aaa 첫 번째 a 대상 문자열의 첫 번째 "a"의 경우 패턴의 세 /a?/ 중 어디에도 매치될 수 있고

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Thompson 류 "aaa" a?a?a?aaa a?a?a?aaa a?a?a?aaa a?a?a?aaa 첫 번째 a 첫 번째 리터럴 /a/에도 매치될 수 있어서 총 4가지 가능성을 가집니다.

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Thompson 류 "aaa" a?a?a?aaa a?a?a?aaa a?a?a?aaa a?a?a?aaa a?a?a?aaa a?a?a?aaa a?a?a?aaa a?a?a?aaa 첫 번째 a 두 번째 a 그 다음 앞쪽 가능성이 참일 경우에 뒤따르게 될 다음 가능성을 두 번째 "a"에 매치해보고

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Thompson 류 "aaa" a?a?a?aaa a?a?a?aaa a?a?a?aaa a?a?a?aaa a?a?a?aaa a?a?a?aaa a?a?a?aaa a?a?a?aaa a?a?a?aaa a?a?a?aaa a?a?a?aaa a?a?a?aaa 첫 번째 a 두 번째 a 세 번째 a 세 번째 "a"에서도 같은 일을 반복합니다.

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Thompson 류 "aaa" a?a?a?aaa a?a?a?aaa a?a?a?aaa a?a?a?aaa a?a?a?aaa a?a?a?aaa a?a?a?aaa a?a?a?aaa a?a?a?aaa a?a?a?aaa a?a?a?aaa a?a?a?aaa 첫 번째 a 두 번째 a 세 번째 a 매치! 그러면 패턴 끝까지 도달한 가능성이 하나 나타나는데

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Thompson 류 "aaa" a?a?a?aaa a?a?a?aaa a?a?a?aaa a?a?a?aaa a?a?a?aaa a?a?a?aaa a?a?a?aaa a?a?a?aaa a?a?a?aaa a?a?a?aaa a?a?a?aaa a?a?a?aaa 첫 번째 a 두 번째 a 세 번째 a 매치! 바로 매치를 찾은 것이죠.

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Thompson 류 "aaa" a?a?a?aaa a?a?a?aaa a?a?a?aaa a?a?a?aaa a?a?a?aaa a?a?a?aaa a?a?a?aaa a?a?a?aaa a?a?a?aaa a?a?a?aaa a?a?a?aaa a?a?a?aaa 첫 번째 a 두 번째 a 세 번째 a 매치! 퇴각검색 방식을 쓰는 Spencer 류에서와 달리

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Thompson 류 "aaa" a?a?a?aaa a?a?a?aaa a?a?a?aaa a?a?a?aaa a?a?a?aaa a?a?a?aaa a?a?a?aaa a?a?a?aaa a?a?a?aaa a?a?a?aaa a?a?a?aaa a?a?a?aaa 첫 번째 a 두 번째 a 세 번째 a 매치! Thompson 류에서 대상 문자열의 각 글자는 단 한 번씩만 읽히는데

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Thompson 류 "aaa" a?a?a?aaa a?a?a?aaa a?a?a?aaa a?a?a?aaa a?a?a?aaa a?a?a?aaa a?a?a?aaa a?a?a?aaa a?a?a?aaa a?a?a?aaa a?a?a?aaa a?a?a?aaa 첫 번째 a 두 번째 a 세 번째 a 매치! 즉, 되돌아가는 일 없이 전진만 하는 것입니다.

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Spencer 류 Thompson 류 "aaa" "aaa" a? a? a? aaa a? a? aaa a? aaa a? aaa aaa aaa aaa aaa 2ˣ a?a?a?aaa a?a?a?aaa a?a?a?aaa a?a?a?aaa a?a?a?aaa a?a?a?aaa a?a?a?aaa a?a?a?aaa a?a?a?aaa a?a?a?aaa a?a?a?aaa a?a?a?aaa 첫 번째 a 두 번째 a 세 번째 a x＋1

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Spencer 류 Thompson 류 "aaa" "aaa" a? a? a? aaa a? a? aaa a? aaa a? aaa aaa aaa aaa aaa 2ˣ a?a?a?aaa a?a?a?aaa a?a?a?aaa a?a?a?aaa a?a?a?aaa a?a?a?aaa a?a?a?aaa a?a?a?aaa a?a?a?aaa a?a?a?aaa a?a?a?aaa a?a?a?aaa 첫 번째 a 두 번째 a 세 번째 a x＋1 이 벤치마크에서 Spencer 류가 탐색하는 가능성은 2ˣ개인데 반해

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Spencer 류 Thompson 류 "aaa" "aaa" a? a? a? aaa a? a? aaa a? aaa a? aaa aaa aaa aaa aaa 2ˣ a?a?a?aaa a?a?a?aaa a?a?a?aaa a?a?a?aaa a?a?a?aaa a?a?a?aaa a?a?a?aaa a?a?a?aaa a?a?a?aaa a?a?a?aaa a?a?a?aaa a?a?a?aaa 첫 번째 a 두 번째 a 세 번째 a x＋1 Thompson 류는 x+1개만 탐색합니다.

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Spencer 류 Thompson 류 "aaa" "aaa" a? a? a? aaa a? a? aaa a? aaa a? aaa aaa aaa aaa aaa 2ˣ a?a?a?aaa a?a?a?aaa a?a?a?aaa a?a?a?aaa a?a?a?aaa a?a?a?aaa a?a?a?aaa a?a?a?aaa a?a?a?aaa a?a?a?aaa a?a?a?aaa a?a?a?aaa 첫 번째 a 두 번째 a 세 번째 a x＋1 그래서 Spencer 류의 탐색 횟수는 지수적으로 증가하고

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Spencer 류 Thompson 류 "aaa" "aaa" a? a? a? aaa a? a? aaa a? aaa a? aaa aaa aaa aaa aaa 2ˣ a?a?a?aaa a?a?a?aaa a?a?a?aaa a?a?a?aaa a?a?a?aaa a?a?a?aaa a?a?a?aaa a?a?a?aaa a?a?a?aaa a?a?a?aaa a?a?a?aaa a?a?a?aaa 첫 번째 a 두 번째 a 세 번째 a x＋1 Thompson 류의 탐색 횟수는 선형적으로 증가하죠.

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Spencer 류 Thompson 류 "aaa" "aaa" a? a? a? aaa a? a? aaa a? aaa a? aaa aaa aaa aaa aaa 2ˣ a?a?a?aaa a?a?a?aaa a?a?a?aaa a?a?a?aaa a?a?a?aaa a?a?a?aaa a?a?a?aaa a?a?a?aaa a?a?a?aaa a?a?a?aaa a?a?a?aaa a?a?a?aaa 첫 번째 a 두 번째 a 세 번째 a x＋1 이 때문에 특정한 경우에 둘 사이에서 극단적인 성능차이를 볼 수 있습니다.

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•평균적으론 충분히 빠르고 •표현력이 더 좋아요. •펄, PCRE, 파이썬, 루비, 자바 Spencer 류

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•평균적으론 충분히 빠르고 •표현력이 더 좋아요. •펄, PCRE, 파이썬, 루비, 자바 Spencer 류 하지만 일반적인 경우 Spencer 류 정규식 엔진도 충분히 빠르게 동작해요.

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•평균적으론 충분히 빠르고 •표현력이 더 좋아요. •펄, PCRE, 파이썬, 루비, 자바 Spencer 류 패턴만 안전하게 짜면 Thompson 류만큼 안정적으로 쓸 수 있죠.

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•평균적으론 충분히 빠르고 •표현력이 더 좋아요. •펄, PCRE, 파이썬, 루비, 자바 Spencer 류 그리고 정규식 기능 중엔 퇴각검색으로만 구현할 수 있는 것도 있어서

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•평균적으론 충분히 빠르고 •표현력이 더 좋아요. •펄, PCRE, 파이썬, 루비, 자바 Spencer 류 이쪽의 정규식 표현력이 훨씬 좋습니다.

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•평균적으론 충분히 빠르고 •표현력이 더 좋아요. •펄, PCRE, 파이썬, 루비, 자바 Spencer 류 그래서인지 펄과 PCRE, 파이썬을 비롯해

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•평균적으론 충분히 빠르고 •표현력이 더 좋아요. •펄, PCRE, 파이썬, 루비, 자바 Spencer 류 오늘날 수많은 정규식 엔진이 이 방식을 쓴다고 해요.

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/(a+)+/ /([a-zA-Z]+)*/ /(a|aa)+/ /(a|a?)+/ ReDoS 공격 하지만 Spencer 류 정규식 엔진을 쓰는 서버가

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/(a+)+/ /([a-zA-Z]+)*/ /(a|aa)+/ /(a|a?)+/ ReDoS 공격 만약 사용자 입력으로 정규식 패턴을 받는다면 얘기가 달라집니다.

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/(a+)+/ /([a-zA-Z]+)*/ /(a|aa)+/ /(a|a?)+/ ReDoS 공격 공격자가 정규식 엔진에서 최악의 경우를 이끌어내는

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/(a+)+/ /([a-zA-Z]+)*/ /(a|aa)+/ /(a|a?)+/ ReDoS 공격 악의적인 정규식 패턴으로 ReDoS 공격을 가할 수 있거든요.

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/(a+)+/ /([a-zA-Z]+)*/ /(a|aa)+/ /(a|a?)+/ ReDoS 공격 구글에서도 ReDoS 공격에 대한 우려가 있어서

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/(a+)+/ /([a-zA-Z]+)*/ /(a|aa)+/ /(a|a?)+/ ReDoS 공격 Thompson의 정규식 알고리즘을 기반으로 RE2를 만들게 됐다고 합니다.

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"^gli{@}" "^^(a|e|i|o|u)" "{~@}sub" HRE 한글라이즈 정규표현식 방언

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"^gli{@}" "^^(a|e|i|o|u)" "{~@}sub" HRE 한글라이즈 정규표현식 방언 한편 한글라이즈에선 패턴 찾아 바꾸기 할 때

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"^gli{@}" "^^(a|e|i|o|u)" "{~@}sub" HRE 한글라이즈 정규표현식 방언 "HRE"로 명명한 한글라이즈 전용 정규표현식 방언을 쓰고 있어요.

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"^gli{@}" "^^(a|e|i|o|u)" "{~@}sub" HRE 한글라이즈 정규표현식 방언 파란색으로 강조한 부분은 RE2 정규식엔 없는 문법인데

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HRE를 RE2로 "^gli{@}"HRE /((?:^|\\s+|{}))()gli(a|e|i|o|u)()/RE2 RE2가 이해할 수 있는 문법으로 번역해서 사용하고 있죠.

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HRE 룩어라운드 "foo{bar}" "foo{~bar}" 그 중 구현하기 골치 아팠던 룩어라운드에 대해 얘기해 드리겠습니다.

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/^foo/ foo인데 맨 앞 /foo$/ foo인데 맨 뒤 정규식에서 /^/과 /$/가 무엇을 뜻하는진 다들 잘 아시죠?

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/^foo/ foo인데 맨 앞 /foo$/ foo인데 맨 뒤 /^foo/는 "foo"인데 문자열 맨 앞에 있는 경우에 매치되고

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/^foo/ foo인데 맨 앞 /foo$/ foo인데 맨 뒤 /foo$/는 "foo"인데 문자열 맨 뒤에 있는 경우에 매치됩니다.

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"foo{bar}" foo인데 bar 바로 전 "foo{~bar}" foo인데 bar가 아닌 것 바로 전 "{bar}foo" foo인데 bar 바로 뒤 "{~bar}foo" foo인데 bar가 아닌 것 바로 뒤 룩어라운드도 비슷해요.

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"foo{bar}" foo인데 bar 바로 전 "foo{~bar}" foo인데 bar가 아닌 것 바로 전 "{bar}foo" foo인데 bar 바로 뒤 "{~bar}foo" foo인데 bar가 아닌 것 바로 뒤 "foo{bar}"라고 쓰면 "bar" 바로 앞에 있는 "foo"에만 매치되고

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"foo{bar}" foo인데 bar 바로 전 "foo{~bar}" foo인데 bar가 아닌 것 바로 전 "{bar}foo" foo인데 bar 바로 뒤 "{~bar}foo" foo인데 bar가 아닌 것 바로 뒤 "foo{~bar}"라고 쓰면 "bar"가 아닌 것 바로 앞에 있는 "foo"에만 매치되죠.

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"foo{bar}" foo인데 bar 바로 전 "foo{~bar}" foo인데 bar가 아닌 것 바로 전 "{bar}foo" foo인데 bar 바로 뒤 "{~bar}foo" foo인데 bar가 아닌 것 바로 뒤 "{bar}foo", "{~bar}foo" 처럼 "{}"가 앞에 올 수도 있습니다.

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"foo{bar}" 포지티브 룩어헤드 "foo{~bar}" 네거티브 룩어헤드 "{bar}foo" 포지티브 룩비하인드 "{~bar}foo" 네거티브 룩비하인드 각각의 문법을 "포지티브 룩어헤드", "네거티브 룩어헤드",

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"foo{bar}" 포지티브 룩어헤드 "foo{~bar}" 네거티브 룩어헤드 "{bar}foo" 포지티브 룩비하인드 "{~bar}foo" 네거티브 룩비하인드 "포지티브 룩비하인드", "네거티브 룩비하인드"라고 부릅니다.

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".^" foo foobar foobaz foobarr foofoobar

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".^" foo foobar foobaz foobarr foofoobar 룩어라운드가 실제로 매치되는 모습을 한 번 보겠습니다.

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".^" foo foobar foobaz foobarr foofoobar 위쪽은 패턴이고 아래쪽은 대상 문자열이에요.

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".^" foo foobar foobaz foobarr foofoobar ".^"은 아무 데도 매치되지 않는 모순 패턴이죠.

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"foo" foo foobar foobaz foobarr foofoobar 패턴 "foo"를 찾으면 모든 "foo"에 불이 들어옵니다.

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"foo(bar)" foo foobar foobaz foobarr foofoobar "foo" 뒤에 "(bar)"를 붙이면 "foobar"에 불이 들어오고

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"foo{bar}" foo foobar foobaz foobarr foofoobar "(bar)" 대신 "{bar}"를 써서 포지티브 룩어헤드로 만들면

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"foo{bar}" foo foobar foobaz foobarr foofoobar "foobar" 중 "foo"에만 불이 들어옵니다.

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"foo{bar}" foo foobar foobaz foobarr foofoobar 이런 식으로 "{}" 속 단어는 매치에 참고는 되지만 실제 결과에 포함되진 않아요.

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"foo{~bar}" foo foobar foobaz foobarr foofoobar "{bar}"에 물결을 붙여 "{~bar}"로 바꿔서 네거티브 룩어헤드로 만들면

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"foo{~bar}" foo foobar foobaz foobarr foofoobar "foobar"가 아닌 곳의 "foo"에만 불이 들어옵니다.

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•어두의 n은 초성 ㄴ으로 치환 •모음 뒤 n은 종성 ㅇ으로 치환 •m 뒤 n은 묵음이니 삭제 룩어라운드 쓰임새 한글라이즈에선 이런 룩어라운드가 꽤 자주 쓰이는데

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•어두의 n은 초성 ㄴ으로 치환 •모음 뒤 n은 종성 ㅇ으로 치환 •m 뒤 n은 묵음이니 삭제 룩어라운드 쓰임새 특히 같은 글자라고 해도 앞뒤 글자에 따라 다르게 바꿔야 하는 경우에 주로 쓰고 있습니다.

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/foo(?=bar)/ 포지티브 룩어헤드 /foo(?!bar)/ 네거티브 룩어헤드 /(?<=bar)foo/ 포지티브 룩비하인드 /(?

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/foo(?=bar)/ 포지티브 룩어헤드 /foo(?!bar)/ 네거티브 룩어헤드 /(?<=bar)foo/ 포지티브 룩비하인드 /(?

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/foo(?=bar)/ 포지티브 룩어헤드 /foo(?!bar)/ 네거티브 룩어헤드 /(?<=bar)foo/ 포지티브 룩비하인드 /(?

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/foo(?=bar)/ 포지티브 룩어헤드 /foo(?!bar)/ 네거티브 룩어헤드 /(?<=bar)foo/ 포지티브 룩비하인드 /(?

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/foo(?=bar)/ 포지티브 룩어헤드 /foo(?!bar)/ 네거티브 룩어헤드 /(?<=bar)foo/ 포지티브 룩비하인드 /(?

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•안전한 정규표현식 구현 •문자열 길이에 대해 선형 시간 •고의적으로 일부 기능 미지원 RE2 by Google 그런데 아까 RE2가 고의적으로 일부 기능을 지원하지 않는다고 말씀 드렸잖아요?

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룩어라운드 사용 불가 (?=bar) 룩어라운드도 그 중 하나였습니다.

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룩어라운드 사용 불가 (?=bar) 옛 한글라이즈에서처럼 단순한 번역으로는 구현할 수 없었죠.

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import "github.com/glenn-brown/.../pcre" import "github.com/dlclark/regexp2" 찾아보니 서드파티 라이브러리 중에

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import "github.com/glenn-brown/.../pcre" import "github.com/dlclark/regexp2" PCRE나 .NET을 기반으로 한 정규식 엔진도 발견할 수 있었는데

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import "github.com/glenn-brown/.../pcre" import "github.com/dlclark/regexp2" 이런 라이브러리를 쓰면 정규식의 모든 기능을 쓸 수 있기야 하지만

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이왕이면 표준 이왕이면 표준 정규식 라이브러리를 쓰고 싶어서

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이왕이면 표준 RE2만으로 룩어라운드를 구현할 대안을 고민해보게 됐습니다.

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"foo{bar}" "{bar}foo" 포지티브 룩어라운드 대안 /()(foo)(bar)/ /(bar)(foo)()/

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"foo{bar}" "{bar}foo" 포지티브 룩어라운드 대안 /()(foo)(bar)/ /(bar)(foo)()/ 포지티프 룩어라운드의 대안 구현은 간단했어요.

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"foo{bar}" "{bar}foo" 포지티브 룩어라운드 대안 /()(foo)(bar)/ /(bar)(foo)()/ 그냥 룩어라운드 부분까지 포함시켜서 매치하고

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$2만 취하기 "foo{bar}" "{bar}foo" 포지티브 룩어라운드 대안 /()(foo)(bar)/ /(bar)(foo)()/ $2 그룹만 취해서 앞뒤를 잘라내는 것으로 충분했습니다.

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"foo{~bar}" "{~bar}foo" 네거티브 룩어라운드 대안 /()(foo)()/ /()(foo)()/ 반면 네거티브 룩어라운드는 살짝 복잡했어요.

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"foo{~bar}" "{~bar}foo" 네거티브 룩어라운드 대안 /()(foo)()/ /()(foo)()/ 일단 RE2 용으로 번역한 정규식에는 "{~}" 부분을 아예 넣지 않았습니다.

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"foo{~bar}" "{~bar}foo" 네거티브 룩어라운드 대안 /()(foo)()/ /()(foo)()/ 이 경우 모든 "foo"에 대해서 매치되겠죠.

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"foo{~bar}" "{~bar}foo" 네거티브 룩어라운드 대안 /()(foo)()/ /()(foo)()/ 뒤쪽이 /^bar/이면 건너뛰기 앞쪽이 /bar$/이면 건너뛰기 배제 패턴 그러고 나서 "{~}" 속에 있는 배제 패턴을 매치됐던 곳 앞뒤에 한 번 더 매치시켜 봅니다.

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"foo{~bar}" "{~bar}foo" 네거티브 룩어라운드 대안 /()(foo)()/ /()(foo)()/ 뒤쪽이 /^bar/이면 건너뛰기 앞쪽이 /bar$/이면 건너뛰기 배제 패턴 만약 앞뒤가 이 패턴에 매치되면 최종 결과에선 빠지는 거죠.

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"foo{~bar}" "{~bar}foo" 네거티브 룩어라운드 대안 /()(foo)()/ /()(foo)()/ 뒤 3글자가 /^bar/이면 건너뛰기 앞 3글자가 /bar$/이면 건너뛰기 bar에 맞춰서 길이 제한 이때 살펴보는 앞뒤의 길이를

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"foo{~bar}" "{~bar}foo" 네거티브 룩어라운드 대안 /()(foo)()/ /()(foo)()/ 뒤 3글자가 /^bar/이면 건너뛰기 앞 3글자가 /bar$/이면 건너뛰기 bar에 맞춰서 길이 제한 배제 패턴이 매치될 수 있을 만한 최대 길이로 제한하고 있어요.

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"foo{~bar}" "{~bar}foo" 네거티브 룩어라운드 대안 /()(foo)()/ /()(foo)()/ 뒤 3글자가 /^bar/이면 건너뛰기 앞 3글자가 /bar$/이면 건너뛰기 bar에 맞춰서 길이 제한 예시로 든 배제 패턴은 /^bar/, /bar$/인데 앞뒤가 "bar"인지 아닌지는

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"foo{~bar}" "{~bar}foo" 네거티브 룩어라운드 대안 /()(foo)()/ /()(foo)()/ 뒤 3글자가 /^bar/이면 건너뛰기 앞 3글자가 /bar$/이면 건너뛰기 bar에 맞춰서 길이 제한 3글자만 보면 되니까 딱 그만큼만 보는 거죠.

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"foo{~bar}" "{~bar}foo" 네거티브 룩어라운드 대안 /()(foo)()/ /()(foo)()/ 뒤 3글자가 /^bar/이면 건너뛰기 앞 3글자가 /bar$/이면 건너뛰기 bar에 맞춰서 길이 제한 이 길이 제한이 있어야만 대상 문자열이 아무리 길어져도

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"foo{~bar}" "{~bar}foo" 네거티브 룩어라운드 대안 /()(foo)()/ /()(foo)()/ 뒤 3글자가 /^bar/이면 건너뛰기 앞 3글자가 /bar$/이면 건너뛰기 bar에 맞춰서 길이 제한 네거티브 룩어라운드를 빠르게 끝낼 수 있습니다.

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syntax.Parse("a?|b", syntax.Perl) import "regexp/syntax" Alternate '|' Literal 'b' Quest '?' Literal 'a' 패턴이 매치될 수 있는 문자열의 최대 길이를 구하는 건 간단했습니다.

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syntax.Parse("a?|b", syntax.Perl) import "regexp/syntax" Alternate '|' Literal 'b' Quest '?' Literal 'a' regexp/syntax 표준 라이브러를 쓰면 정규식을 해석한 추상구문트리를 얻을 수 있는데

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Alternate '|' Literal 'b' Quest '?' Literal 'a' 트리 살펴보면 최대 길이 계산 가능 트리 노드를 적당히 살펴보는 것만으로 최대 길이를 쉽게 계산할 수 있었죠.

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"{~a}foo" O(n) "{~a+}foo" O(n²) 네거티브 룩어라운드 성능 물론 배제 패턴의 매치 최대 길이가 무한대인 경우엔

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"{~a}foo" O(n) "{~a+}foo" O(n²) 네거티브 룩어라운드 성능 앞뒤를 딱 필요한 만큼 자를 수 없어서 최악의 경우 제곱 시간이 걸릴 수도 있어요.

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"{~a+}foo" O(n²) 이런 패턴은 금지 하지만 다행히 이런 패턴은 그동안 한 번도 쓰였던 적이 없었고

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"{~a+}foo" O(n²) 이런 패턴은 금지 간단히 금지하기로 결정할 수 있었습니다.

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/()(foo)()/ foo foobar foobaz foobarr foofoobar 뒤 3글자가 /^bar/이면 건너뛰기

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/()(foo)()/ foo foobar foobaz foobarr foofoobar 뒤 3글자가 /^bar/이면 건너뛰기 이렇게 만들어진 한글라이즈의 네거티브 룩어라운드가

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/()(foo)()/ foo foobar foobaz foobarr foofoobar 뒤 3글자가 /^bar/이면 건너뛰기 실제로 어떻게 돌아가는지 한 번 살펴보겠습니다.

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/()(foo)()/ foo foobar foobaz foobarr foofoobar 뒤 3글자가 /^bar/이면 건너뛰기 우선 번역한 정규식으로 매치를 돌려봅니다. 모든 "foo"가 매치되겠죠.

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/()(foo)()/ foo foobar foobaz foobarr foofoobar 뒤 3글자가 /^bar/이면 건너뛰기 그 다음엔 매치된 "foo" 뒤 3글자씩을 살펴봅니다.

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/()(foo)()/ foo foobar foobaz foobarr foofoobar 뒤 3글자가 /^bar/이면 건너뛰기 그 중에 /^bar/에 매치되는 게 있으면

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/()(foo)()/ foo foobar foobaz foobarr foofoobar 뒤 3글자가 /^bar/이면 건너뛰기 결과에서 지워요.

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/()(foo)()/ foo foobar foobaz foobarr foofoobar 뒤 3글자가 /^bar/이면 건너뛰기 이런 과정을 통하면 최종적으로 "bar"가 아닌 것 앞에 있는 "foo"만 남게 됩니다.

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b. 말과 글

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b. 말과 글 이번엔 한글라이즈에서 말과 글을 다루는 데 도움됐던

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b. 말과 글 세 가지 Go 라이브러리를 소개해 드리겠습니다.

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•한글 모아쓰기 •중국어 병음 사전 •일본어 형태소 분석 필요한 기능 필요한 기능은 한글 모아쓰기, 중국어 병음 사전, 일본어 형태소 분석이었습니다.

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한글 모아쓰기 ㅐㅍ-ㄹ 받침 표시 한글 모아쓰기는 이런 걸 얘기해요.

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한글 모아쓰기 ㅐㅍ-ㄹ 받침 표시 "ㅐㅍ-ㄹ"과 같이 자모를 나열했을 때

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한글 모아쓰기 애 ㅐㅍ-ㄹ 받침 표시 불완전한 모음인 "ㅐ" 앞엔 "ㅇ"을 채워주고

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한글 모아쓰기 애플 ㅐㅍ-ㄹ 받침 표시 불완전한 자음인 "ㅍ" 뒤엔 "ㅡ"를 채워서

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한글 모아쓰기 애플 ㅐㅍ-ㄹ 받침 표시 온전한 한글 글자로 합쳐주는 기능입니다.

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Διόνυσος 디오니소스 διονισοσ Transcribe ㄷㅣㅗㄴㅣㅅㅗㅅ Rewrite P 한글라이즈 파이프라인의 Transcribe 단계에서 나온 자모의 나열을 최종결과로 만드는 데 쓰이죠.

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suapapa/go_hangul 여기엔 이호민 님이 만드신 "go_hangul"을 사용했습니다.

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• 한글 판별 •자모 분리 및 조립 • 한글 획 세기 import "github.com/suapapa/go_hangul" hangul.Join('ㅎ', 'ㅏ', 'ㄴ') == '한' hangul.Split('한') == 'ㅎ', 'ㅏ', 'ㄴ' hangul.IsJaeum('ㅋ') == true hangul.IsMoeum('ㅋ') == false 호민 님 감사합니다. 이 라이브러리엔 한글을 다루기 위한 유용한 기능이 많이 있어요.

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• 한글 판별 •자모 분리 및 조립 • 한글 획 세기 import "github.com/suapapa/go_hangul" hangul.Join('ㅎ', 'ㅏ', 'ㄴ') == '한' hangul.Split('한') == 'ㅎ', 'ㅏ', 'ㄴ' hangul.IsJaeum('ㅋ') == true hangul.IsMoeum('ㅋ') == false 호민 님 감사합니다. 주어진 문자가 한글인지, 자음인지, 모음인지 판별해주는 함수와

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• 한글 판별 •자모 분리 및 조립 • 한글 획 세기 import "github.com/suapapa/go_hangul" hangul.Join('ㅎ', 'ㅏ', 'ㄴ') == '한' hangul.Split('한') == 'ㅎ', 'ㅏ', 'ㄴ' hangul.IsJaeum('ㅋ') == true hangul.IsMoeum('ㅋ') == false 호민 님 감사합니다. 한글을 자모 단위로 쪼개거나 합치는 기능을 포함해 여러가지를 제공합니다.

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• 한글 판별 •자모 분리 및 조립 • 한글 획 세기 import "github.com/suapapa/go_hangul" hangul.Join('ㅎ', 'ㅏ', 'ㄴ') == '한' hangul.Split('한') == 'ㅎ', 'ㅏ', 'ㄴ' hangul.IsJaeum('ㅋ') == true hangul.IsMoeum('ㅋ') == false 호민 님 감사합니다. 특이하게 한글의 획을 세는 기능까지도 있더라고요.

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Rewrite Transcribe Phonemize 四川 쓰촨 si chuan si, chwan, ㅆㅡㅊㅘ-ㄴ

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Rewrite Transcribe Phonemize 四川 쓰촨 si chuan si, chwan, ㅆㅡㅊㅘ-ㄴ 나머지 두 라이브러리는 Phonemize 단계에서 소리글자를 만드는 데에 쓰고 있습니다.

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중국어 병음 Qīng dǎo 青岛 칭 다오 그 중 첫 번째는 중국어 병음입니다.

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중국어 병음 Qīng dǎo 青岛 칭 다오 중국어 한자엔 대응되는 로마자 표기가 있는데 이를 "병음"이라고 불러요.

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중국어 병음 Qīng dǎo 青岛 칭 다오 예를 들어 "青岛"의 병음은 "Qīng dǎo"로 표현되죠.

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•중국 한자를 병음으로 변환 •단순 사전이라 빠르다. •의외로 용량도 안 크다. (800KB) import "github.com/mozillazg/go-pinyin" args := pinyin.NewArgs() pinyin.SinglePinyin('青', args) == "Qīng" "go-pinyin"이라는 라이브러리를 쓰면 손쉽게 병음을 구할 수 있습니다.

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•중국 한자를 병음으로 변환 •단순 사전이라 빠르다. •의외로 용량도 안 크다. (800KB) import "github.com/mozillazg/go-pinyin" args := pinyin.NewArgs() pinyin.SinglePinyin('青', args) == "Qīng" 이 라이브러리는 단순한 사전이어서 속도도 빠르고

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•중국 한자를 병음으로 변환 •단순 사전이라 빠르다. •의외로 용량도 안 크다. (800KB) import "github.com/mozillazg/go-pinyin" args := pinyin.NewArgs() pinyin.SinglePinyin('青', args) == "Qīng" 의외로 데이터도 별로 크지 않아서 800KB 밖에 되지 않습니다.

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Hangulize("chi", "北京") Hangulize("chi", "章子怡") == "베이징" == "장쯔이" 이 라이브러리 덕분에 한글라이즈에 중국어를 새로 추가할 수 있게 됐어요.

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Hangulize("chi", "李興燮") == "리싱셰" 이 흥 섭 중국어가 되니까 자기 한자 이름 넣어보는 재미도 나름 쏠쏠하더라고요.

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陸カ審月名検ナレチカ可栄1経断ヒヲカツ宅意へざン丁可ホ 載省末応をじいく行昧7年てぼかせ答予シ告断ハヌカサ武元 争ちぞけみ。26丈なづ広靱増理ソヒタセ士定ワオトヘ整判 べっ集遺ワサヤイ聞出じどれな勝際ずンれ線芸せ年今ロエヒ 常政よのトッ上日やみぎね告創ゅど。作ケヨワ逮氏ッじルへ 地能どぜ祉83派あ織口ケ更探づを車下べひく毎旅まひづゅ意 幕づ務鋼けぶ要情ハリス択著乞伍トごへれ。 일본어 형태소 분석 일본어 로렘 입숨

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陸カ審月名検ナレチカ可栄1経断ヒヲカツ宅意へざン丁可ホ 載省末応をじいく行昧7年てぼかせ答予シ告断ハヌカサ武元 争ちぞけみ。26丈なづ広靱増理ソヒタセ士定ワオトヘ整判 べっ集遺ワサヤイ聞出じどれな勝際ずンれ線芸せ年今ロエヒ 常政よのトッ上日やみぎね告創ゅど。作ケヨワ逮氏ッじルへ 地能どぜ祉83派あ織口ケ更探づを車下べひく毎旅まひづゅ意 幕づ務鋼けぶ要情ハリス択著乞伍トごへれ。 일본어 형태소 분석 일본어 로렘 입숨 다음은 일본어인데

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陸カ審月名検ナレチカ可栄1経断ヒヲカツ宅意へざン丁可ホ 載省末応をじいく行昧7年てぼかせ答予シ告断ハヌカサ武元 争ちぞけみ。26丈なづ広靱増理ソヒタセ士定ワオトヘ整判 べっ集遺ワサヤイ聞出じどれな勝際ずンれ線芸せ年今ロエヒ 常政よのトッ上日やみぎね告創ゅど。作ケヨワ逮氏ッじルへ 地能どぜ祉83派あ織口ケ更探づを車下べひく毎旅まひづゅ意 幕づ務鋼けぶ要情ハリス択著乞伍トごへれ。 일본어 형태소 분석 일본어 로렘 입숨 일본어는 특히 처리하기 까다로웠던 것 같아요.

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陸カ審月名検ナレチカ可栄1経断ヒヲカツ宅意へざン丁可ホ 載省末応をじいく行昧7年てぼかせ答予シ告断ハヌカサ武元 争ちぞけみ。26丈なづ広靱増理ソヒタセ士定ワオトヘ整判 べっ集遺ワサヤイ聞出じどれな勝際ずンれ線芸せ年今ロエヒ 常政よのトッ上日やみぎね告創ゅど。作ケヨワ逮氏ッじルへ 地能どぜ祉83派あ織口ケ更探づを車下べひく毎旅まひづゅ意 幕づ務鋼けぶ要情ハリス択著乞伍トごへれ。 일본어 형태소 분석 일본어 로렘 입숨 일본어에선 뜻글자인 한자와 소리글자인 가나를 섞어 씁니다.

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陸カ審月名検ナレチカ可栄1経断ヒヲカツ宅意へざン丁可ホ 載省末応をじいく行昧7年てぼかせ答予シ告断ハヌカサ武元 争ちぞけみ。26丈なづ広靱増理ソヒタセ士定ワオトヘ整判 べっ集遺ワサヤイ聞出じどれな勝際ずンれ線芸せ年今ロエヒ 常政よのトッ上日やみぎね告創ゅど。作ケヨワ逮氏ッじルへ 地能どぜ祉83派あ織口ケ更探づを車下べひく毎旅まひづゅ意 幕づ務鋼けぶ要情ハリス択著乞伍トごへれ。 일본어 형태소 분석 일본어 로렘 입숨 그리고 띄어쓰기를 사용하지 않아요.

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陸カ審月名検ナレチカ可栄1経断ヒヲカツ宅意へざン丁可ホ 載省末応をじいく行昧7年てぼかせ答予シ告断ハヌカサ武元 争ちぞけみ。26丈なづ広靱増理ソヒタセ士定ワオトヘ整判 べっ集遺ワサヤイ聞出じどれな勝際ずンれ線芸せ年今ロエヒ 常政よのトッ上日やみぎね告創ゅど。作ケヨワ逮氏ッじルへ 地能どぜ祉83派あ織口ケ更探づを車下べひく毎旅まひづゅ意 幕づ務鋼けぶ要情ハリス択著乞伍トごへれ。 일본어 형태소 분석 일본어 로렘 입숨 여기 붙여 둔 문단은 일본어 로렘 입숨인데 보시다시피 띄어쓰기가 없습니다.

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陸カ審月名検ナレチカ可栄1経断ヒヲカツ宅意へざン丁可ホ 載省末応をじいく行昧7年てぼかせ答予シ告断ハヌカサ武元 争ちぞけみ。26丈なづ広靱増理ソヒタセ士定ワオトヘ整判 べっ集遺ワサヤイ聞出じどれな勝際ずンれ線芸せ年今ロエヒ 常政よのトッ上日やみぎね告創ゅど。作ケヨワ逮氏ッじルへ 地能どぜ祉83派あ織口ケ更探づを車下べひく毎旅まひづゅ意 幕づ務鋼けぶ要情ハリス択著乞伍トごへれ。 일본어 형태소 분석 일본어 로렘 입숨 전각문자 마침표와 띄어쓰기처럼 보이는 이것도 사실은 전각문자 1개죠.

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일본어 형태소 분석: 띄어쓰기 宮本茂일본어 ▶ 미야모토 시게루 일본인 이름은 이렇게 한자 서너자로 이뤄진 경우가 많은데

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일본어 형태소 분석: 띄어쓰기 宮本茂일본어 ▶ 미야모토 시게루 어디까지가 성이고 어디까지가 이름인지 구별해서

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일본어 형태소 분석: 띄어쓰기 宮本茂일본어 ▶ 미야모토 시게루 전사 결과엔 띄어쓰기를 넣어줘야 합니다.

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일본어 형태소 분석: 띄어쓰기 宮本茂일본어 ▶ 미야모토 시게루 형태소를 분석해보면 이름 경계를 알 수 있는데

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일본어 형태소 분석: 띄어쓰기 宮本茂일본어 ▶ 미야모토 시게루 이게 일본어에 형태소 분석이 필요했던 첫 번째 이유죠.

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일본어 형태소 분석: 후리가나 ニッポンダ ニホンゴ 日本だ 日本語 니 고 혼 닛 폰 다 또 다른 이유는 후리가나입니다.

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일본어 형태소 분석: 후리가나 ニッポンダ ニホンゴ 日本だ 日本語 니 고 혼 닛 폰 다 일본어에서 한자의 읽는 법을 소리글자로 쓰는 걸 "후리가나"라고 하는데

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일본어 형태소 분석: 후리가나 ニッポンダ ニホンゴ 日本だ 日本語 니 고 혼 닛 폰 다 같은 한자라도 문맥에 따라서 후리가나가 달라질 수 있습니다.

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일본어 형태소 분석: 후리가나 ニッポンダ ニホンゴ 日本だ 日本語 니 고 혼 닛 폰 다 한자어인 "日本"의 경우 독립적으로 쓰일 땐 "닛폰"으로 읽히지만

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일본어 형태소 분석: 후리가나 ニッポンダ ニホンゴ 日本だ 日本語 니 고 혼 닛 폰 다 다른 한자어의 일부로 쓰일 땐 "니혼"으로 읽히더라고요.

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일본어 형태소 분석: 후리가나 ニッポンダ ニホンゴ 日本だ 日本語 니 고 혼 닛 폰 다 이런 걸 판단해서 한자로부터 후리가나를 추출해줄 도구가 필요했죠.

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일본어 형태소 분석: 장모음 イーエ カワイ·イ いいえ かわいい 가 이 i i e i i wa ka 에 와 이 이 마지막으로 장모음 문제도 있었습니다.

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일본어 형태소 분석: 장모음 イーエ カワイ·イ いいえ かわいい 가 이 i i e i i wa ka 에 와 이 이 우리말에선 사라진 장모음/단모음 구별이 일본어엔 있는데

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일본어 형태소 분석: 장모음 イーエ カワイ·イ いいえ かわいい 가 이 i i e i i wa ka 에 와 이 이 외래어 표기법에선 장모음을 단모음처럼 취급하거든요.

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일본어 형태소 분석: 장모음 イーエ カワイ·イ いいえ かわいい 가 이 i i e i i wa ka 에 와 이 이 그래서 첫 번째 예시인 "いいえ"(iie)의 경우 "いい"(ii)가 장음이라서

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일본어 형태소 분석: 장모음 イーエ カワイ·イ いいえ かわいい 가 이 i i e i i wa ka 에 와 이 이 "이이에"가 아닌 "이에"로 옮깁니다.

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일본어 형태소 분석: 장모음 イーエ カワイ·イ いいえ かわいい 가 이 i i e i i wa ka 에 와 이 이 하지만 똑같이 "いい"(ii)라고 써있더라도 장모음이 아니라

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일본어 형태소 분석: 장모음 イーエ カワイ·イ いいえ かわいい 가 이 i i e i i wa ka 에 와 이 이 형태소의 경계로 나뉘어 있는 경우도 있어요.

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일본어 형태소 분석: 장모음 イーエ カワイ·イ いいえ かわいい 가 이 i i e i i wa ka 에 와 이 이 두 번째 예시인 "かわいい"(kawaii)가 그런 경우인데

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일본어 형태소 분석: 장모음 イーエ カワイ·イ いいえ かわいい 가 이 i i e i i wa ka 에 와 이 이 여기의 "いい"(ii)는 장모음이 아니고 각각 다른 형태소에 속한 두 개의 "い"(i)죠.

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일본어 형태소 분석: 장모음 イーエ カワイ·イ いいえ かわいい 가 이 i i e i i wa ka 에 와 이 이 이때는 단모음처럼 합치면 안 되고 "이이"라고 구별해서 적어줘야 됩니다.

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일본어 형태소 분석: 장모음 イーエ カワイ·イ いいえ かわいい 가 이 i i e i i wa ka 에 와 이 이 이처럼 일본어는 제대로 한글로 옮기려면 꽤 정밀한 형태소 분석을 필요로 하는데

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•순수 Go •일본어 형태소 분석기 import "github.com/ikawaha/kagome.ipadic" 다행히 "kagome"라는 적합한 라이브러리가 있었습니다.

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•순수 Go •일본어 형태소 분석기 import "github.com/ikawaha/kagome.ipadic" kagome는 Go만으로 구현된 일본어 형태소 분석기인데

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•순수 Go •일본어 형태소 분석기 import "github.com/ikawaha/kagome.ipadic" 여기에 일본어 문장을 입력하면

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•순수 Go •일본어 형태소 분석기 import "github.com/ikawaha/kagome.ipadic" 형태소의 품사, 원형, 읽는 법까지 꽤 자세한 정보를 구할 수 있어요.

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•순수 Go •일본어 형태소 분석기 •무거워요 import "github.com/ikawaha/kagome.ipadic" 단, 다소 무거운 편입니다.

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•순수 Go •일본어 형태소 분석기 •무거워요 import "github.com/ikawaha/kagome.ipadic" 초기화 속도도 느리고 분석 속도도 그리 빠르진 않더라고요.

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Hangulize("jpn", "任天堂") Hangulize("jpn", "新海誠") Hangulize("jpn", "天空の城ラピュタ") == "닌텐도" == "신카이 마코토" == "덴쿠노시로라퓨타" 어쨌든 옛 한글라이즈의 일본어 규칙에선

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Hangulize("jpn", "任天堂") Hangulize("jpn", "新海誠") Hangulize("jpn", "天空の城ラピュタ") == "닌텐도" == "신카이 마코토" == "덴쿠노시로라퓨타" 소리글자인 가나만 지원했고 장모음 구별도 못 했는데

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Hangulize("jpn", "任天堂") Hangulize("jpn", "新海誠") Hangulize("jpn", "天空の城ラピュタ") == "닌텐도" == "신카이 마코토" == "덴쿠노시로라퓨타" kagome 덕분에 새 한글라이즈는 웬만한 일본어 문장까지도 지원할 수 있게 됐습니다.

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•hangulize 8.1MB •go-pinyin 3.3MB •kagome.ipadic 13MB •합치면 20MB 빌드 용량

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•hangulize 8.1MB •go-pinyin 3.3MB •kagome.ipadic 13MB •합치면 20MB 빌드 용량 그런데 go-pinyin이랑 kagome까지 한글라이즈 패키지에 포함하려고 보니

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•hangulize 8.1MB •go-pinyin 3.3MB •kagome.ipadic 13MB •합치면 20MB 빌드 용량 빌드 용량이 너무 커지더라고요.

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•hangulize 8.1MB •go-pinyin 3.3MB •kagome.ipadic 13MB •합치면 20MB 빌드 용량 특히 JavaScript 빌드도 같이 뽑고 있었는데 20MB면 JS 파일 하나치곤 너무 커서

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import "github.com/hangulize/hangulize" import "github.com/hangulize/hangulize/phonemize/furigana" func main() { hangulize.UsePhonemizer(&furigana.P) fmt.Println(hangulize.Hangulize("jpn", "秋葉原")) // Output: 아키하바라 } 플러그인 이렇게 플러그인처럼 쓸 수 있도록 분리했어요.

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import "github.com/hangulize/hangulize" import "github.com/hangulize/hangulize/phonemize/furigana" func main() { hangulize.UsePhonemizer(&furigana.P) fmt.Println(hangulize.Hangulize("jpn", "秋葉原")) // Output: 아키하바라 } 플러그인 여러분이 Go 코드에서 한글라이즈 라이브러리를 쓰실 경우엔

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import "github.com/hangulize/hangulize" import "github.com/hangulize/hangulize/phonemize/furigana" func main() { hangulize.UsePhonemizer(&furigana.P) fmt.Println(hangulize.Hangulize("jpn", "秋葉原")) // Output: 아키하바라 } 플러그인 직접 UsePhonemizer를 호출해야만 중국어와 일본어도 제대로 다룰 수 있습니다.

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c. 테스트와 문서화

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c. 테스트와 문서화 다음으로 Go의 테스트 및 문서화 도구에서 인상적이었던 부분을 말씀드릴게요.

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assert Portuguese({ 'bossa nova': '보사 노바', 'moor': '모르', 'maracas': '마라카스', }) 용례집 유닛테스트 국립국어원 사이트에선 이렇게 외래어 표기법 용례집을 구할 수 있는데

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assert Portuguese({ 'bossa nova': '보사 노바', 'moor': '모르', 'maracas': '마라카스', }) 용례집 유닛테스트 옛 한글라이즈 때부터 이 용례집을 유닛테스트로 만들어 써왔어요.

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assert Portuguese({ 'bossa nova': '보사 노바', 'moor': '모르', 'maracas': '마라카스', }) 용례집 유닛테스트 이것으로 전사 규칙을 제대로 만들었는지 쉽게 검증할 수 있었죠.

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기존 용례집 테스트 승계 5. 20. 재제작 시작 5. 27. 첫 릴리즈 5. 28. 기존 언어 모두 지원 8. 27. 발표 새 한글라이즈를 만들면서도 기존 용례집 테스트는 그대로 승계했습니다.

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기존 용례집 테스트 승계 5. 20. 재제작 시작 5. 27. 첫 릴리즈 5. 28. 기존 언어 모두 지원 8. 27. 발표 처음부터 테스트가 충분했던 덕분에

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기존 용례집 테스트 승계 5. 20. 재제작 시작 5. 27. 첫 릴리즈 5. 28. 기존 언어 모두 지원 8. 27. 발표 8일 첫 8일만에 기존 38가지 언어를 모두 지원하는 것도 가능했죠.

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기존 용례집 테스트 승계 5. 20. 재제작 시작 5. 27. 첫 릴리즈 5. 28. 기존 언어 모두 지원 8. 27. 발표 8일 그만큼 한글라이즈에서 테스트는 굉장히 중요한 축을 맡고 있습니다.

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import "testing"

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import "testing" "testing"은 Go의 표준 테스트 도구인데 기본 도구임에도 불구하고

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import "testing" 상당히 강력한 테스트 프레임워크를 쓰는 기분이었습니다.

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// $ go test -run TestLang/ita func TestLang(t *testing.T) { t.Run("jpn", testJpn) t.Run("chi", testChi) t.Run("ita", testIta) } 서브테스트 testing에서 인상적인 점 중 하나는 바로 서브테스트 기능이었어요.

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// $ go test -run TestLang/ita func TestLang(t *testing.T) { t.Run("jpn", testJpn) t.Run("chi", testChi) t.Run("ita", testIta) } 서브테스트 서브테스트는 한 테스트케이스에서 여러 테스트케이스를 파생시키는 기능인데

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// $ go test -run TestLang/ita func TestLang(t *testing.T) { t.Run("jpn", testJpn) t.Run("chi", testChi) t.Run("ita", testIta) } 서브테스트 본격적인 서드파티 테스트 프레임워크에서나 지원할 법한 걸

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// $ go test -run TestLang/ita func TestLang(t *testing.T) { t.Run("jpn", testJpn) t.Run("chi", testChi) t.Run("ita", testIta) } 서브테스트 기본 도구가 지원한다는 점이 놀라웠죠.

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// $ go test -run TestLang/ita func TestLang(t *testing.T) { t.Run("jpn", testJpn) t.Run("chi", testChi) t.Run("ita", testIta) } 서브테스트 한글라이즈에선 각 언어 별 용례집을 검증하는 테스트를

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// $ go test -run TestLang/ita func TestLang(t *testing.T) { t.Run("jpn", testJpn) t.Run("chi", testChi) t.Run("ita", testIta) } 서브테스트 이런 식으로 서브테스트를 이용해 만들었습니다.

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// $ go test -bench . // BenchmarkF 100 1078834 ns/op func BenchmarkF(b *testing.B) { for i := 0; i < b.N; i++ { f() } } 벤치마크

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// $ go test -bench . // BenchmarkF 100 1078834 ns/op func BenchmarkF(b *testing.B) { for i := 0; i < b.N; i++ { f() } } 벤치마크 또 벤치마크 기능까지 제공하는 점도 신선했는데

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// $ go test -bench . // BenchmarkF 100 1078834 ns/op func BenchmarkF(b *testing.B) { for i := 0; i < b.N; i++ { f() } } 벤치마크 "Benchmark"로 시작하는 함수에서 testing.B를 인자로 받아

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// $ go test -bench . // BenchmarkF 100 1078834 ns/op func BenchmarkF(b *testing.B) { for i := 0; i < b.N; i++ { f() } } 벤치마크 b.N바퀴 도는 반복문 코드를 작성하는 식으로 만들더라고요.

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// $ go test -bench . // BenchmarkF 100 1078834 ns/op func BenchmarkF(b *testing.B) { for i := 0; i < b.N; i++ { f() } } 벤치마크 테스트 실행할 때 "-bench" 옵션을 지정하면

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// $ go test -bench . // BenchmarkF 100 1078834 ns/op func BenchmarkF(b *testing.B) { for i := 0; i < b.N; i++ { f() } } 벤치마크 벤치마크를 돌려본 후 루프 한 바퀴에 얼마나 걸렸는지 알려줍니다.

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benchmark( setup='prepare()', run='do_it()', ) 흔히 보던 벤치마크 제가 흔히 보던 벤치마크 도구에선 보통

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benchmark( setup='prepare()', run='do_it()', ) 흔히 보던 벤치마크 벤치마크를 준비하는 코드 "setup"과 벤치마크할 코드 "run"을

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benchmark( setup='prepare()', run='do_it()', ) 흔히 보던 벤치마크 따로 입력하는 인터페이스가 있었는데

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func BenchmarkDoIt(b *testing.B) { Prepare() b.ResetTimer() for i := 0; i < b.N; i++ { DoIt() } } Go 벤치마크 복잡한 추상화 없이 testing.B 인자만으로

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func BenchmarkDoIt(b *testing.B) { Prepare() b.ResetTimer() for i := 0; i < b.N; i++ { DoIt() } } Go 벤치마크 훨씬 간결하게 같은 기능을 구현한다는 점에서 상당히 감탄했습니다.

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func BenchmarkF(b *testing.B) { b.Run("1", genBenchmarkF(1)) b.Run("10", genBenchmarkF(10)) b.Run("100", genBenchmarkF(100)) b.Run("1000", genBenchmarkF(1000)) } 서브벤치마크 BenchmarkF/1 BenchmarkF/1000 시간

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func BenchmarkF(b *testing.B) { b.Run("1", genBenchmarkF(1)) b.Run("10", genBenchmarkF(10)) b.Run("100", genBenchmarkF(100)) b.Run("1000", genBenchmarkF(1000)) } 서브벤치마크 BenchmarkF/1 BenchmarkF/1000 시간 벤치마크에서도 서브테스트와 같은 방식으로 서브벤치마크를 만들 수 있는데

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func BenchmarkF(b *testing.B) { b.Run("1", genBenchmarkF(1)) b.Run("10", genBenchmarkF(10)) b.Run("100", genBenchmarkF(100)) b.Run("1000", genBenchmarkF(1000)) } 서브벤치마크 BenchmarkF/1 BenchmarkF/1000 시간 덕분에 알고리즘의 시간복잡도에 더 집중할 수 있었고

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func BenchmarkF(b *testing.B) { b.Run("1", genBenchmarkF(1)) b.Run("10", genBenchmarkF(10)) b.Run("100", genBenchmarkF(100)) b.Run("1000", genBenchmarkF(1000)) } 서브벤치마크 BenchmarkF/1 BenchmarkF/1000 시간 개선하는 과정이 눈에 바로바로 들어와서 성취감도 높았습니다.

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func TestF(t *testing.T) { if f() != 42 { t.Fail("f() does not return 42") } }

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func TestF(t *testing.T) { if f() != 42 { t.Fail("f() does not return 42") } } 한 가지 아쉬웠던 건 Go에 assert 문법이 없어서

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func TestF(t *testing.T) { if f() != 42 { t.Fail("f() does not return 42") } } 테스트케이스를 두꺼운 if문 덩어리로 만들어야 한다는 점이었는데

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import "github.com/stretchr/testify/assert" func TestF(t *testing.T) { assert.Equal(t, 42, f()) assert.NotEqual(t, 21, f()) } 전 테스트케이스를 좀 더 편하게 쓰기 위해 서드파티 라이브러리인 "testify"를 쓰고 있습니다.

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import "github.com/stretchr/testify/assert" func TestF(t *testing.T) { assert.Equal(t, 42, f()) assert.NotEqual(t, 21, f()) } testify의 "assert" 패키지가 제공하는 "Equal", "NotEqual" 같은 메소드를 이용하면

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import "github.com/stretchr/testify/assert" func TestF(t *testing.T) { assert.Equal(t, 42, f()) assert.NotEqual(t, 21, f()) } 테스트 코드 작성도 훨씬 간편하고 테스트 실패 보고서도 읽기 더 좋더라고요.

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import "github.com/stretchr/testify/assert" func TestF(t *testing.T) { assert.Equal(t, 42, f()) assert.NotEqual(t, 21, f()) } 워낙 유용하고 유명해서 아마 여러분 대부분도 이미 쓰고 계실 것 같습니다.

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https://godoc.org/github.com/hangulize/hangulize

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https://godoc.org/github.com/hangulize/hangulize 한편 패키지를 문서화하면서는 GoDoc의 초간단 문법이 인상적이었어요.

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• **이런거**, _이런거_, `이런거` 없음 • 불릿 목록도 없음 • 그림도 없음 초라한 문법 그동안 마크다운에 익숙해져 있었고 마크다운도 충분히 간단하다고 생각했는데

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• **이런거**, _이런거_, `이런거` 없음 • 불릿 목록도 없음 • 그림도 없음 초라한 문법 GoDoc의 문법은 훨씬 단순하더라고요.

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• **이런거**, _이런거_, `이런거` 없음 • 불릿 목록도 없음 • 그림도 없음 초라한 문법 **볼드**, _이탤릭_, `코드`도 없고 불릿 목록도 없고 그림도 없었습니다.

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• URL엔 하이퍼링크 • 들여쓰면 코드블록 • 대문자로 시작하고 마침표가 없는 줄은 제목 초간단 문법 그렇다고 문서화하는 데에 부족한 건 아니었어요.

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• URL엔 하이퍼링크 • 들여쓰면 코드블록 • 대문자로 시작하고 마침표가 없는 줄은 제목 초간단 문법 URL엔 자동으로 하이퍼링크가 붙고 한 칸이라도 들여쓰기하면 코드블록으로 인식됩니다.

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• URL엔 하이퍼링크 • 들여쓰면 코드블록 • 대문자로 시작하고 마침표가 없는 줄은 제목 초간단 문법 마크다운처럼 "#" 같은 걸 붙이지 않고도

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• URL엔 하이퍼링크 • 들여쓰면 코드블록 • 대문자로 시작하고 마침표가 없는 줄은 제목 초간단 문법 대문자로 시작하고 마침표가 없는 줄은 제목으로 취급되죠.

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$ go doc github.com/hangulize/hangulize PACKAGE DOCUMENTATION package hangulize import "github.com/hangulize/hangulize" Package hangulize transcribes non-Korean words into Hangul. "Hello!" -> "헬로!" Hangulize was inspired by Brian Jongseong Park (http://iceager.egloos.com/2610028). Based on this idea, the original 커맨드라인 문법이 이렇게 단순한 건 GoDoc이 웹 사이트 뿐만 아니라

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$ go doc github.com/hangulize/hangulize PACKAGE DOCUMENTATION package hangulize import "github.com/hangulize/hangulize" Package hangulize transcribes non-Korean words into Hangul. "Hello!" -> "헬로!" Hangulize was inspired by Brian Jongseong Park (http://iceager.egloos.com/2610028). Based on this idea, the original 커맨드라인 커맨드라인 출력도 중요하게 다루기 때문이라고 합니다.

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•.md, .rst에 비해 초라하지만 •외울 게 적어서 •서식을 헷갈리지 않아요. 쉬운 문법 아무튼 마크다운이나 reStructuredText에 비하면 상당히 초라한 문법이지만

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•.md, .rst에 비해 초라하지만 •외울 게 적어서 •서식을 헷갈리지 않아요. 쉬운 문법 그만큼 외울 게 적어서 금방 익숙해질 수 있었고

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•.md, .rst에 비해 초라하지만 •외울 게 적어서 •서식을 헷갈리지 않아요. 쉬운 문법 작성하면서 서식을 헷갈리는 일이 거의 없었던 것 같습니다.

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$ godoc \ -http=:8080 \ -goroot="$GOPATH" 로컬 godoc localhost:8080/pkg/github.com/hangulize/hangulize 처음 쓸 때 조금 헷갈리더라도 로컬 GoDoc 서버를 이용해

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$ godoc \ -http=:8080 \ -goroot="$GOPATH" 로컬 godoc localhost:8080/pkg/github.com/hangulize/hangulize 실시간으로 바로바로 확인하면서 쓰다 보니 금새 익힐 수 있었습니다.

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func ExampleComposeHangul_perfect() 예제 코드 대상 이름 소제목 예제 코드로 인식되게 함

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func ExampleComposeHangul_perfect() 예제 코드 대상 이름 소제목 예제 코드로 인식되게 함 또한 문서에 포함되는 예제 코드를 테스트 코드의 일종으로 다루는 것도 인상적이었는데

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func ExampleComposeHangul_perfect() 예제 코드 대상 이름 소제목 예제 코드로 인식되게 함 정해진 형식에 맞춰 테스트 함수의 이름을 지정하면

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문서 상에 딱 그 대상 밑에

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함수 내용이 예제 코드로써 배치되는 방식이었어요.

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$ go test --- FAIL: ExampleComposeHangul_perfect (0.00s) got: 하느글라이스 want: 한글라이즈 FAIL exit status 1 FAIL github.com/hangulize/hangulize 1.949s 예제 코드 방부처리 예제 코드가 테스트 코드의 일종이다 보니 혹시 나중에 그 내용이 틀리게 되더라도

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$ go test --- FAIL: ExampleComposeHangul_perfect (0.00s) got: 하느글라이스 want: 한글라이즈 FAIL exit status 1 FAIL github.com/hangulize/hangulize 1.949s 예제 코드 방부처리 테스트가 바로 실패해서 언제나 올바른 상태를 유지할 수 있도록 도와주더라고요.

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3. 이룬 것

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3. 이룬 것 지금까지 한글라이즈를 Go로 다시 만들면서 인상적이었던 부분을 소개해드렸는데

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3. 이룬 것 마지막으로 이번 재제작 과정을 통해서 이룬 점들을 살펴보고 이 발표를 마치겠습니다.

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1. 성능 개선 이룬 것 첫 번째는 성능 개선이에요.

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1. 성능 개선 이룬 것 Go가 파이썬보다 훨씬 빠르기는 하지만 이번엔 알고리즘에도 꽤 신경쓰면서 작업했거든요.

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Cappuccino이탈리아어 ▶ 카푸치노 •옛 한글라이즈 398㎲ •새 한글라이즈 85㎲ "카푸치노"같이 짧은 단어로 비교해보면 옛 한글라이즈에선 398㎲가 걸렸지만

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Cappuccino이탈리아어 ▶ 카푸치노 •옛 한글라이즈 398㎲ •새 한글라이즈 85㎲ 새 한글라이즈에선 85㎲밖에 걸리지 않았습니다.

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Cappuccino이탈리아어 ▶ 카푸치노 •옛 한글라이즈 398㎲ •새 한글라이즈 85㎲ 네다섯 배는 빨라진 거죠.

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단어 길이 옛 한글라이즈 새 한글라이즈 8만 자 630㎳ 465㎳ 80만 자 10초 5초 800만 자 14분 50초 시간 옛 한글라이즈 새 한글라이즈 단어 길이 단어가 길면 길 수록 새 한글라이즈가 옛 한글라이즈보다 더욱 빠른데

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단어 길이 옛 한글라이즈 새 한글라이즈 8만 자 630㎳ 465㎳ 80만 자 10초 5초 800만 자 14분 50초 시간 옛 한글라이즈 새 한글라이즈 단어 길이 800만 자짜리 단어에서 새 한글라이즈에선 50초 정도밖에 걸리지 않았지만

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단어 길이 옛 한글라이즈 새 한글라이즈 8만 자 630㎳ 465㎳ 80만 자 10초 5초 800만 자 14분 50초 시간 옛 한글라이즈 새 한글라이즈 단어 길이 옛 한글라이즈에선 14분이나 걸리더라고요.

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O(n²) O(n) 옛 한글라이즈 새 한글라이즈 옛 한글라이즈엔 일부 비효율적인 코드가 있어서 시간복잡도가 제곱 시간이었는데

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O(n²) O(n) 옛 한글라이즈 새 한글라이즈 그에 반해 새 한글라이즈는 선형시간을 보장하기 때문입니다.

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2. Phonemize 도입 이룬 것

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2. Phonemize 도입 이룬 것 두 번째는 이번에 새로 추가한 Phonemize 단계예요.

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Rewrite Transcribe Phonemize 재제작 과정에서 새로 도입 四川 쓰촨 si chuan si, chwan, ㅆㅡㅊㅘ-ㄴ Phonemize 단계가 옛 한글라이즈엔 없었거든요.

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Rewrite Transcribe Phonemize 재제작 과정에서 새로 도입 四川 쓰촨 si chuan si, chwan, ㅆㅡㅊㅘ-ㄴ 앞에서 살펴봤듯이 이 단계가 추가된 덕분에

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Rewrite Transcribe Phonemize 재제작 과정에서 새로 도입 四川 쓰촨 si chuan si, chwan, ㅆㅡㅊㅘ-ㄴ 중국어도 새로 지원할 수 있었고 일본어도 더 제대로 지원할 수 있게 됐죠.

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Ghoti fish Phonemize 어쩌면 영어도? 어쩌면 Phonemize 단계를 이용해서 언젠간 영어도 지원할 수 있지 않을까 싶습니다.

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3. 생산성 개선 이룬 것

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3. 생산성 개선 이룬 것 그리고 전사 규칙 만들 때의 생산성도 상당히 좋아진 것 같아요.

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• 중국어 전혀 모르는데 • 중국어 외래어 표기법 만드는 데 이틀 전사 규칙 제작 생산성 저는 중국어를 전혀 모르는데 중국어 외래어 표기법 자료만 보고

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• 중국어 전혀 모르는데 • 중국어 외래어 표기법 만드는 데 이틀 전사 규칙 제작 생산성 규칙을 만드는 데엔 이틀 밖에 걸리지 않았습니다.

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test: "郭廣昌" -> "궈광창" "劉鶴" -> "류허" "屠呦呦" -> "투유유" "許家印" -> "쉬자인" "王健林" -> "왕젠린" "廬志强" -> "루즈창" "馬化騰" -> "마화텅" "努爾白克力" -> "누얼바이커리" "金立群" -> "진리췬" "曹國偉" -> "차오궈웨이" "李河君" -> "리허쥔" "游客" -> "유커" "雷軍" -> "레이쥔" "李保樟" -> "리바오장" "古天樂" -> "구톈러" "鄧森悅" -> "덩썬웨" 이렇게 용례집에서 단어를 긁어서 테스트케이스에 대량으로 집어넣고

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rewrite: "v" -> "yu" "{c|ch|r|s|sh|z|zh}i" -> "i," "{}ue" -> "yue" "{}uan" -> "yuan" "{}un" -> "yun" transcribe: # 단운 "yu" -> "ㅟ" # 제치류 "{}yang" -> "ㅏ-ㅇ" "{}yan" -> "ㅔ-ㄴ" "{}you" -> "ㅜ" "{}yai" -> "ㅏㅣ" "{}yao" -> "ㅏㅗ" "{}ya" -> "ㅏ" "{}yo" -> "ㅗ" "{}ye" -> "ㅔ" 오른쪽과 같은 외래어 표기법 표를 참고해서

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rewrite: "v" -> "yu" "{c|ch|r|s|sh|z|zh}i" -> "i," "{}ue" -> "yue" "{}uan" -> "yuan" "{}un" -> "yun" transcribe: # 단운 "yu" -> "ㅟ" # 제치류 "{}yang" -> "ㅏ-ㅇ" "{}yan" -> "ㅔ-ㄴ" "{}you" -> "ㅜ" "{}yai" -> "ㅏㅣ" "{}yao" -> "ㅏㅗ" "{}ya" -> "ㅏ" "{}yo" -> "ㅗ" "{}ye" -> "ㅔ" 패턴 찾아 바꾸기 규칙만 몇 개 짜다 보니 금방 완성할 수 있었죠.

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4. Go 학습 이룬 것

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4. Go 학습 이룬 것 마지막으로 이번 한글라이즈 재제작을 통해서 이룬 가장 큰 성과는

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4. Go 학습 이룬 것 Go를 많이 익힐 수 있었다는 것입니다.

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•고루틴은 끝내주는데 •그런데 너무 기능이 적다. •고퍼도 귀엽지 않고 Go 첫인상 Go에 대한 제 첫인상은 이랬죠.

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•고루틴은 끝내주는데 •그런데 너무 기능이 적다. •고퍼도 귀엽지 않고 Go 첫인상 고루틴은 끝내주지만 언어의 기능이 너무 빈약해 보였습니다.

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•고루틴은 끝내주는데 •그런데 너무 기능이 적다. •고퍼도 귀엽지 않고 Go 첫인상 고퍼도 안 귀엽고요.

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• 세밀하게 절제된 최소주의 •실수하지 않도록 도와주는 환경 Go 지금 인상 하지만 지금은, 빈약해 보였던 언어가

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• 세밀하게 절제된 최소주의 •실수하지 않도록 도와주는 환경 Go 지금 인상 사실은 세밀하게 절제된 최소주의를 따르는 것이었고

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• 세밀하게 절제된 최소주의 •실수하지 않도록 도와주는 환경 Go 지금 인상 언어의 복잡성을 극도로 낮춰서

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• 세밀하게 절제된 최소주의 •실수하지 않도록 도와주는 환경 Go 지금 인상 대규모 프로젝트에서도 실수하기 어렵고

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• 세밀하게 절제된 최소주의 •실수하지 않도록 도와주는 환경 Go 지금 인상 조금만 신경 써도 좋은 코드를 작성할 수 있게 해준다는 걸 깨닫게 됐습니다.

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• 세밀하게 절제된 최소주의 •실수하지 않도록 도와주는 환경 • 고퍼는 여전히 귀엽지 않다. Go 지금 인상 그래도 고퍼는 여전히 귀여워 보이지 않지만요.

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•패키징 •테스팅 •문서화 •정규표현식 •파서 • 플러그인 • 성능 최적화 Go에 자신감 이번 경험으로 Go의 여러가지 영역에 입문했고

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•패키징 •테스팅 •문서화 •정규표현식 •파서 • 플러그인 • 성능 최적화 Go에 자신감 덕분에 Go 코딩에 자신감도 많이 붙었어요.

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- [한글라이즈 재제작기] 이흥섭(넥슨 왓 스튜디오) 〈한글라이즈〉는 외국어 단어를 외래어 표기법에 따라 한글로 옮겨 적어주는 도구입니다. "Espresso"를 "에스프레소"로, "東京 "을 "도쿄"로 변환할 수 있죠. 본래 Python으로 구현했던 한글라 이즈를 Go로 재구현하면서 겪은 경험과 느낀점을 공유합니다. Go에 근자감 어떻게 보면 근자감일 수도 있는데 결국 이 발표까지 하게 됐습니다.

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- [한글라이즈 재제작기] 이흥섭(넥슨 왓 스튜디오) 〈한글라이즈〉는 외국어 단어를 외래어 표기법에 따라 한글로 옮겨 적어주는 도구입니다. "Espresso"를 "에스프레소"로, "東京 "을 "도쿄"로 변환할 수 있죠. 본래 Python으로 구현했던 한글라 이즈를 Go로 재구현하면서 겪은 경험과 느낀점을 공유합니다. Go에 근자감 이번 발표를 준비하면서

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- [한글라이즈 재제작기] 이흥섭(넥슨 왓 스튜디오) 〈한글라이즈〉는 외국어 단어를 외래어 표기법에 따라 한글로 옮겨 적어주는 도구입니다. "Espresso"를 "에스프레소"로, "東京 "을 "도쿄"로 변환할 수 있죠. 본래 Python으로 구현했던 한글라 이즈를 Go로 재구현하면서 겪은 경험과 느낀점을 공유합니다. Go에 근자감 명확하게 정리하지 않고 넘어갔던 부분도 명확하게 이해할 수 있었고

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- [한글라이즈 재제작기] 이흥섭(넥슨 왓 스튜디오) 〈한글라이즈〉는 외국어 단어를 외래어 표기법에 따라 한글로 옮겨 적어주는 도구입니다. "Espresso"를 "에스프레소"로, "東京 "을 "도쿄"로 변환할 수 있죠. 본래 Python으로 구현했던 한글라 이즈를 Go로 재구현하면서 겪은 경험과 느낀점을 공유합니다. Go에 근자감 한글라이즈를 더 많이 발전시킬 수 있는 기회가 되기도 했습니다.

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- [한글라이즈 재제작기] 이흥섭(넥슨 왓 스튜디오) 〈한글라이즈〉는 외국어 단어를 외래어 표기법에 따라 한글로 옮겨 적어주는 도구입니다. "Espresso"를 "에스프레소"로, "東京 "을 "도쿄"로 변환할 수 있죠. 본래 Python으로 구현했던 한글라 이즈를 Go로 재구현하면서 겪은 경험과 느낀점을 공유합니다. Go에 근자감 발표 준비하는 동안 한글라이즈 코딩도 평소보다 더 많이 했던 것 같아요.

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I GO 요즘은 매일 일과후에 Go로 코딩하는 것을 취미로 삼고 있는데

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I GO Go는 놀이처럼 느껴질 정도로 코딩하기 즐거운 언어였습니다.

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I GO 이렇게 Go 프로그래머 분들을 많이 만날 수 있는 기회가 생겨서 설레고

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I GO 여러분과 교류하며 더 많이 배우고 싶습니다.

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I GO 좀 더 이야기 나누고 싶은 분은 [email protected]로 이메일 보내주세요.

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감사합니다! 이 제작물은 아모레퍼시픽의 아리따 돋움, 그리고 서울남산체, 조선일보명조, 스포카한산스, Ubuntu Mono를 사용하여 디자인 되었습니다. 제가 준비한 발표는 여기까지입니다.

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감사합니다! 이 제작물은 아모레퍼시픽의 아리따 돋움, 그리고 서울남산체, 조선일보명조, 스포카한산스, Ubuntu Mono를 사용하여 디자인 되었습니다. 끝까지 읽어주셔서 감사합니다.

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김영호, 김찬웅, 김향아, 박종성 만든이 도와주신 분 이흥섭