Tetrapod.js var1

이 프로젝트는 변형된 욕설 단어를 파악하고 탐지하는 것을 목적으로 하는 모듈로, Github 유저 hmmhmmhmm의 Tetrapod 프로젝트를 포크한 뒤에 수정한 모듈입니다. 사용자 Utolee90이 일부 내용을 수정했습니다.

Tetrapod.js 는 변형된 욕설 단어 표현들을 파악하고 탐지하기 위해 개발 되고 있는 모듈형 프로그램입니다. 한국어에서 존재하는 욕설 단어들을 우선적으로 탐지 대상으로 정하여 개발되고 있으며, 향후 모든 언어에서 변형된 욕설 표현을 탐지하는데 사용될 수 있습니다.

프로젝트 용도

이 프로젝트는 (주)클레온에서 제공하는 영상 공유 SNS Kamelo 에서 활용할 예정입니다.

라이센스

핵심 모듈은 MIT Licensed. 원본의 라이선스를 그대로 따릅니다. 다만 욕설 감지 데이터는 보안사항으로 공개되지 않을 예정입니다.

프로젝트 상 탐지 알고리즘 구성

Tetrapod.js 에서 사용하는 욕설 탐지 알고리즘의 구성은 다음과 같습니다.

정상단어 목록 구성

• 시발점과 같은 단어의 오탐지를 막기 위해서 사전에 문자열에서 찾아서 욕설 탐지시 탐지대상에서 제외시킬 용도의 정상단어 목록을 구성합니다.

욕설단어 목록 구성

• 여러 욕설 단어의 변형을 모두 파악하기 위해서, 음운, 음절, 어절 3단계에 걸쳐서 각 글자 요소들의 변형을 모두 파악하여서 욕설 단어 목록을 구성합니다. 해당 내용은 하단에 Bias 구성란 에서 자세히 설명합니다.

(추가) 저속한 단어 목록 구성

• 욕설로 분류하기 애매하지만 저속한 표현을 검출할 수 있습니다. 욕설단어와 마찬가지로 단순히 리스트만 쓸 뿐 아니라 이차원 배열을 통한 조합으로도 유도 가능합니다.

(추가) 특정한 받침을 악용한 단어 검색

• ㅂㅅ, ㄹㅁ, ㄹㄱ 받침을 남용한 표현을 잡아낼 수 있습니다.

프로젝트 상 탐지 알고리즘 구성

Tetrapod.js 에서 사용하는 욕설 탐지 알고리즘의 진행과정은 다음과 같습니다.

정상 단어 탐색 후 배제

• 메시지에서 정상단어를 찾아서 해당 문자열의 시작 위치와 끝나는 위치를 기록합니다. 해당 문자열 범위는 이후 알고리즘 탐지시 범위에서 배제됩니다.

메시지의 N자단위 분리

• 모든 문자열을 임의의 글자 단위의 청크 메시지 로 분리해서 처리할 수 있습니다. 기본 단위는 15자이며, 자세한 것은 아래 API를 참조하세요.

한 글자씩 욕설 단어 탐색

• 갖추고 있는 모든 욕설 문자를 글자단위로 모두 분리합니다. 그 후 청크 메시지에 해당 욕설 문자의 글자가 존재하는지, 몇번째 위치에 존재하는지를 파악합니다.
• 만약 문자들이 모두 존재할 경우 해당 문자들의 위치를 해당 욕설 단어의 글자순서대로 정렬합니다. 이때 만약 순서가 일관되지 않다면 글자가 섞여있는 것으로 간주합니다.
• 만약 글자가 섞여있는 경우 욕설 단어의 사이에 완성된 한글 문자가 존재하는지를 확인하고 존재한다면 이를 욕설 목록에서 제외합니다. (ㄱ, ㅙ 는 완성된 한글이 아니며 완성된 한글은 유니코드로 가(0xAC00) ~ 힣(0xD7A3) 사이의 글자를 뜻합니다.) 또한 완성형 글자이더라도 자음이 ㅇ 인경우에는 욕설 예외처리를 하지 않습니다. 예: 바아아보오 와 같이 이어주는 음의 경우 욕설 처리가 필요합니다.

한영자로 된 욕설 탐지 (자체 추가기능)

• 자체적인 한영변환 맵을 이용해서 한/영 변환을 이용한 메시지에도 욕설을 탐지할 수 있습니다. 예를 들면 wlfkf이라는 메시지는 QWERTY 영자판에 대응되는 한글 두벌식 자판의 키를 입력하면 지랄이라는 메시지가 나타는데, 이러한 욕설을 감지할 수 있습니다.

개발 성과

원 프로젝트에서 구현된 목표를 포함합니다.

• [x] 국립국어원에서의 한국어 정상 단어 목록 확보
• [x] 인터넷 상에서 쓰이는 욕설 데이터 1차 수집
• [x] 문자열 상에서 정상단어를 찾아서 모든 정상단어 위치를 파악하는 알고리즘
• [x] 글자단위 욕설 단어 탐지 알고리즘
• [x] 뒤집히거나 뒤섞인 욕설 단어 표현의 경우 사람이 인지 가능한 수준만을 욕설로 선정해서 차단하는 알고리즘 추가
• [x] 욕설단어 만을 삭제하거나 특정 특수문자로 대치하는 표현 정정 함수
• [x] 욕설 단어의 변형 예를 음운, 음절, 어절 3단계로 나누어서 정리해나갈 수 있는 분할된 JSON 기반 파일 데이터 병합 체계
• [x] 배열형태로 단어를 전/후 값으로 나눠서 구성할 수 있는 Bias 데이터 포멧 (예: 바를 ㅂ/ㅏ 로 나누어서 표현할 수 있게 하는 체계를 뜻합니다.)
• [x] n차원 형태로 중첩시킬 수 있는 Bias 데이터 포멧 구성 (바/보 라는 단어의 변형 예를 모두 구할때, 별도로 존재하는 ㅂ/ㅏ 와 ㅂ/ㅗ 데이터를 연결시켜서 구성시킬 수 있는 체계를 뜻합니다.)
• [x] n차원의 데이터를 병합할 수 있는 Bias 데이터 포멧
• [x] Bias 데이터 포멧에서의 음절 변수
• [x] Bias 데이터 포멧에서의 응용 함수
• [x] Bias 데이터 포멧에서의 자모합성 함수
• [x] Bias 데이터 포멧에서의 결과배제 함수
• [x] Bias 데이터 포멧에서 테스트 중 중복생선된 단어 탐지 및 삭제 필터
• [ ] Bias 데이터 포멧의 단어 자동 변형 파악 개념 추가 (만능변형인자)
• [ ] 1차 수집된 욕설 데이터의 Bias 재해석
• [ ] Bias 데이터 포멧의 패키지 개념 추가 (욕설단어 / 성적단어 / 폭력성단어 / 약물성단어)
• [ ] LZString 을 통한 Bias 데이터의 minify 화 및 압축 추출 및 메모리 로드 체계
• [ ] 전체 욕설 단어 목록을 사전에 저장하는 형태가 아닌, 욕설 단어 탐지가 발생할때 해당 단어 목록을 실시간으로 구성하여서 쓰다가, 이를 메모리상에 LRU 캐싱 해놓고 씀으로 전체 데이터 용량을 줄이는 동적인 Bias 데이터 해석 체계
• [x] 청크 메시지에서 청크 중간에 욕설이 걸릴 때 감지 보완. (Half-node를 이용해 중간에 노트 끊기로 보완했음.)
• [x] 청크 메시지에서 욕설 단어의 글자가 메시지 상에 있는지 확인할 때 중첩적으로 존재하는 글자가 존재하는 경우, 이를 모두 수집한 후 모든 경우수를 다 계산해서 욕설 검산하는 알고리즘 구현 (부분적으로 구현)
• [ ] 검색엔진 기반 웹 크롤링을 통한 욕설 탐지시도 및 변형단어 수집시도
• [ ] 테스트 페이지 및 테스트 서버 구성
• [ ] gpu.js 쉐이더 기반의 GPU 병렬 연산 가속화 구현 (모든 청크메시지를 숫자 배열화 한 후 코어단에 이를 공유된 메모리 형태로 전달하고, 숫자 배열화 된 욕설 문자들을 코어에게 전달하면 이를 모든 코어 하나하나가 각각의 숫자배열 일치 유무를 파악하는 구조)

사용가능한 함수

Tetrapod.js

find.js 파일에 import Tetrapod from '../tetrapod';라고 입력하신 뒤에 다음과 같은 함수를 사용할 수 있습니다. 편의상 클래스 명인 Tetrapod.(함수명) 형식으로 작성하는 것이 좋습니다.

• 비속어 존재 여부 판단 : Tetrapod.isBad(message, includeSoft=false)

  1. message 항에는 문자열을 입력해서 사용 가능합니다. 결과값은 참/거짓 중 하나.
  2. includeSoft 부분에 true를 입력하면 비속어뿐 아니라 저속한 표현, 부적절한 받침을 남용하는 표현까지 존재하는지 체크할 수 있습니다.

• 비속어 갯수 세기 : Tetrapod.countBad(message, isStrong=false)

  1. message 항에는 문자열을 입력해서 사용 가능합니다.
  2. 결과값은 {bad:(비속어 갯수),soft:(저속한 표현 갯수),end:(부적절한 받침 갯수)} 형식으로 출력됩니다.
  3. isStrong값을 참으로 지정하면 다른 문자를 한글자모처럼 이용해서 우회적 표현이나 (예: ㄱH새77|) 첫 자음 ㅇ, 무의미한 모음 ㅡ삽입 및 된소리를 이용한 우회표현(브아보 썌끼)도 잡아낼 수 있습니다.

• 비속어 표현 직접 찾기 : Tetrapod.find(message, needMultipleCheck=false, splitCheck=15, qwertyToDubeol=false, stronger=false)

  1. message 항에는 문자열을 직접 입력해서 사용가능합니다.
  2. 결과값은 {totalResult:[(비속어 단어 목록)], softResult:[(저속한 표현 단어 목록)], endResult:[(받침 악용한 표현 목록)]} 형식의 오브젝트로 출력됩니다.
  3. needMultiplecheck를 true로 지정하면 필터에 걸리는 모든 표현을 잡아낼 수 있습니다.
  4. splitCheck를 임의의 숫자(예 20)로 지정하면 지정한 숫자만큼 문자열을 나눈 뒤 나눈 조각들만 조사합니다. 기본값은 15이며, 0을 지정하면 문자열을 나누지 않고 전체 문자열을 검사합니다. isStrong을 지정하면 활성화되지 않습니다.
  5. qwertyToDubeol를 true로 지정하면 한/영전환된 표현을 잡아낼 수 있습니다. 예를 들면 시발의 QWERTY에 대응되는 표현인 tlqkf을 잡아낼 수 있습니다.
  6. isStrong을 true로 지정하면 다른 문자를 한글자모처럼 이용하는 우회적 표현이나 첫자음 ㅇ, 무의미한 모음 ㅡ삽입 및 된소리를 이용한 우회 표현도 잡아낼 수 있습니다. 영자를 한글로 변화해서 검사하는 특성상 위의 qwertyToDubeol와 같이 사용할 수 없습니다.

• 비속어 표현 숨기기 : Tetrapod.fix(message, replaceCharacter, condition) 형태로 사용합니다.

  1. message 항에는 욕설이 들어간 문자열을 직접 입력해서 사용 가능합니다.
  2. replaceCharacter 항에는 욕설을 숨길 때 사용하는 문자를 지정할 수 있습니다. 기본값은 "*"입니다.
  3. condition 항에는 qwertyToDubeol, antispoof, dropDouble 옵션 중 하나를 켤 수 있습니다. 기본은 {qwertyToDubeol:false, antispoof:false, dropDouble:false, fixSoft:false}으로 모두 비활성화된 상태입니다.
  4. 현재는 condition에 옵션을 켤 경우 qwertyToDubeol(qwerty자판->두벌식 자판으로 한영변환 후 테스트), antispoof(유사자음, 유사모음 전부 자모로 바꾼 후 테스트), dropDouble(ㅇ 들어가서 음 늘리기 등 잡아냄)으로 바뀐 후에 잡아낸 메시지만 체크 가능합니다. 원문에서 교정하는 옵션은 현재 불가능합니다.
  5. condition 조건에 {fixSoft:true}라고 지정할 경우 비속어 뿐 아니라 저속한 표현과 과도한 겹받침 표현도 숨김처리가 가능합니다.

• 비속어 표현 리스트 불러오기 : Tetrapod.defaultLoad를 사용하시면 됩니다.

• 파싱한 비속어 표현 리스트 저장하기 : Tetrapod.defaultSaveAllData를 사용하시면 됩니다.

JSON 파일 작성방법

기본적으로 ./resource/dictionary 디렉토리에 있는 bad-words.json, normal-words.json, soft-search-words.json 이 세 파일을 검사합니다.

• bad-words.json - 예상되는 비속어를 저장합니다. 파싱할 때 recursiveComponenent 메소드를 이용하기에 [['바','ba'],['보','bo']]처럼 앞단어/뒷단어로 구성된 구성요소도 작성 가능합니다.
  • badword : 기본 비속어 목록
  • drug : 약물 관련 비속어 목록
  • insult : 모욕적인 표현 관련 비속어 목록
  • sexuality : 성적인 표현 관련 비속어 목록
  • violence : 폭력적 표현 관련 비속어 목록
  • macro : 특정 반복되는 패턴들을 저장할 수 있습니다. 저장할 때는 "매크로명":[(매크로에 포함된 리스트)] 형식으로 사용하시면 되며, 매크로를 사용할 때에는 매크로 이름 앞에 "*"표시를 붙이면 됩니다.
    • 매크로 예시 : {놈:["놈", "뇸", "넘", "롬", "룜", "럼"]}
    • badword 입력할 때 [[["개", "멍청한"], ["*놈"]]]
    • 파싱 결과 :

  [
    "개놈",
    "개뇸",
    "개넘",
    "개롬",
    "개룜",
    "개럼",
    "멍청한놈",
    "멍청한뇸",
    "멍청한넘",
    "멍청한롬",
    "멍청한룜",
    "멍청한럼"
  ]
  

• normal-words.json - 예상되는 정상 단어를 저장합니다. tetrapod 프로젝트는 메시지에서 정상단어로 예상되는 위치에서는 검사하지 않는 방식입니다. 정상단어에 모욕적 표현이 붙은 경우 이 부분을 감지하지 않기 위한 예외 목록을 추가하려면 exception 부분에 리스트를 추가하시면 됩니다.
• soft-search-words.json - 예상되는 저속한 표현을 저장합니다. 단어목록을 파싱할 때 recursiveComponent 메소드를 사용합니다. 비속어로 보기 애매하지만 저속한 표현이라 여기는 표현을 추가할 수 있습니다. 기본적으로 저속한 표현은 잡지 않지만 옵션을 주어서 저속한 표현도 잡아낼 수 있게 변경할 수 있습니다.

작성용 기호

한글 단어 이외에 *, !, ?등을 사용할 수 있습니다. 사용하는 방법은 다음과 같습니다.

• 매크로용 문자. 앞에서 붙일 때에만 쓸 수 있습니다.
  • * 매크로 사용할 때 사용할 수 있습니다. 주의할 점은 매크로 이름은 띄어쓰기를 해서는 안 되며, 리스트에 독립된 단어 형식으로 들어가야 합니다.
• 대체 문자 - 글자 뒤에 문자를 사용합니다. 글자 하나만 사용할 수 있습니다.
  • ! 앞에 오는 글자에 대해 변형패턴들을 모두 감지합니다. Tetrapod.isKindChar 함수를 이용해서 변형 패턴을 잡아낼 수 있습니다. 예를 들면 시!의 경우 ㅅ의 된소리인 ㅆ이나 ㅣ와 발음이 유사한 이중모음인 ㅟ, ㅢ로 변형된 글자도 잡아낼 수 있습니다.
  • + 임의의 받침을 표현할 때 사용합니다. 예를 들면 "시+"는 "시,식,싟,..."등을 모두 포함합니다.
• 아무개 문자 - 글자 뒤에 문자를 아무거나 표현할 때 사용합니다. 무제한으로 사용할 수 있습니다.
  • ? 앞에 오는 글자에 대해 뒤에 아무 한글 한 자를 모두 감지합니다. 예를 들면 멍?청이라고 입력할 경우, 멍개청을 감지할 수 있습니다. 기본적으로 Tetrapod는 어느 정도 글자 사이가 벌어진 것을 감지하지만 이 문자를 이용하면 문자 뒤에 어떤 한글이 와도 무시할 수 있습니다.
• 이스케이프 문자 - 특수 기호를 따로 표현하고자 할 때 사용합니다.
  • , Tetrapod는 한글자모가 따로 떨어져 있으면 자동으로 합성을 해서 처리합니다. 즉, 비속어 리스트에 ["ㄱㅣ레ㄱㅣ"]라고 입력하면 "기레기"를 비속어로 인식합니다. 구태여 원래의 표현인 "ㄱㅣ레ㄱㅣ"를 인식하기 위해서는 "ㄱ,ㅣ레ㄱ,ㅣ"라고 입력하시면 됩니다.
  • . 위의 특수문자가 포함된 리스트를 작성하고 싶을 때 사용하는 이스케이프 문자입니다. 예를 들면 "기!" 자체를 비속어로 인식하고 싶을 때는 "기.!"이라고 입력하시면 됩니다.

Bias.js

find.js 파일에 import Bias from '../bias/bias';를 입력하신 뒤에 Bias.buildHelper('(패키지명)', '(원본 단어명)', false)를 입력하시면 사용가능합니다. JSON 파일은 bias/build에 저장됩니다.

패키지 제작 및 사용 방법

Tetrapod 프로젝트는 기본적으로 kr-badword 패키지를 지원하고 있습니다. 그러나 Bias.js 파일을 이용하면 사용자가 원하는 대로 변형 패턴을 지정할 수 있습니다.

1. 우선 bias/source 디렉토리에 패키지명으로 디렉토리를 제작합니다.
2. 그 다음 아래 포맷 규칙을 이용해서 JSON 파일을 작성합니다.

Bias 데이터 포멧(미완성)

• 욕설 단어는 음운마다 발음이 약간씩 달라지거나 모양이 약간씩 달라지는 변형 단어가 파생될 수 있으므로, 각 음운별로 모든 변형 가능한 조합을 알아내야할 필요가 있습니다. 이를 명확하게 파악하기 위해서 모든 음운과 음절, 어절에 쓰일 수 있는 구조를 1차원 배열 또는 2차원 배열로 표현하여서 변형구조를 어절단계에서 파악할 수 있는 어떠한 데이터 구조가 필요합니다. 이를 위해서 개발된 데이터 구조가 Bias 데이터 포멧입니다.

RecursiveList

• Bias 데이터 포멧은 필터에 사용될 욕설를 2차원 배열을 중첩해나가면서 조합될 단어의 목록을 구성할 수 있게 돕습니다. 2차원 배열은 before+after 구조로, 각 차원 데이터가 합쳐져서 단어를 구성하게 됩니다. 이를 RecursiveList 라고 하며 다음과 같은 예시형태로 구성될 수 있습니다.

2차원 배열 예시

let data = [[
    "바",
    "ba"
],[
    "보",
    "bo"
]]
let result = Bias.recursiveList(data)
let resultCheck = [
    "바보",
    "바bo",
    "ba보",
    "babo"
]
console.log(result == resultCheck)
// true

중첩된 2차원 배열 예시

RecursiveList 로는 자음과 모음의 변형과정을 세분화해서 명시하는데 적합한 구조를 갖추고 있습니다. 하지만 자음 모음을 합성해서 완성된 한글문자로 합친다던지, 자음과 모음을 재활용할 수 있는 어떠한 구조는 RecursiveComponent 에서 다룹니다.

let data = [[
    [[
        'ㅂ',
        'ㅃ'
    ],[
        'ㅏ',
        'ㅑ'
    ]],
    "ba"
],[
    "보",
    "bo"
]]
let result = Bias.recursiveList(data)
let resultCheck = [
    "ㅂㅏ보",
    "ㅂㅑ보",
    "ㅃㅏ보",
    "ㅃㅑ보",
    "ㅂㅏbo",
    "ㅂㅑbo",
    "ㅃㅏbo",
    "ㅃㅑbo",
    "ba보",
    "babo"
]
console.log(result == resultCheck)
// true

RecursiveComponent (미완성)

RecursiveComponent 는 RecursiveList 의 재사용성을 높이고 배열 상에서 사용가능한 부가적인 함수개념을 제공합니다.

변수 및 코드 분리

RecursiveComponent 는 변수와 코드가 존재하며, 자음과 모음 같이 한글문자의 최소 단위인 음운 을 RecursiveList 로 표현할 때 재활용성을 높이기 위해서 변수를 사용하며, 해당 음운들로 어떠한 최종적인 음절을 구성할 때 코드 를 구성합니다.

자유로운 JSON 파일구성

RecursiveComponent 를 구성할 때 한국어의 경우 음운, 음절, 어절 의 형태로 구성될 수 있지만, 향후 개발 과정에서 새로운구조가 필요하거나, 차후 다른 언어에 확장형태로 다른 구조를 취해야할 가능성이 있기에, 보다 유연하게 데이터를 분리해야할 필요가 있습니다. 이를 위해서 JSON 형태로 데이터를 표현할 수 있게 허용하고 있으며, JSON 데이터는 해당 소스폴더 안에만 있다면 내부에 얼마나 중첩된 폴더아래에 JSON파일이 존재하던, 어떤 이름으로 폴더가 존재하던, 어떤 이름으로 JSON 파일이 존재하던 이를 모두 수집해서 구성할 수 있게끔 RecursiveComponent 를 구성하였고, 이를 통해서 자유롭게 데이터 명칭 부여를 하고 자유로운 데이터 카테고리 부여가 가능합니다.

JSON내에서의 변수 구성 예

JSON 에서 객체를 하나 생성후 그 안에 var 라는 이름의 객체를 하나 담으면, 그 var 객체 안에 변수를 생성할 수 있습니다. 한국어 데이터의 경우엔 이를 통해서 음운 데이터를 구성하며, 이 과정에서 한 음운의 발음변형 과 모양변형 데이터를 RecursiveComponent 로 모두 구성합니다. 이렇게 구성된 ㅂ 의 음운 데이터화 예시는 다음과 같습니다.

{
    "var": {
        "ㅂ_발음변형": [
            "ㅂ",
            "ㅃ",
            "ㅍ"
        ],
        "ㅂ_모양변형": [
            "ㅂ",
            "ㅃ",
            "ㅍ",
            "b",
            "f"
        ]
    }
}

JSON내에서 변수 간 참조

JSON 형태로 Bias 데이터를 구성할 때 변수를 구성할 수 있는데, 이 변수 내에서 다른 변수를 써야하는 상황이 생길 수 있습니다. 한국어는 주로 음절 데이터 구성시 음운 변수를 불러와야함과 동시에 자신도 변수여야하는 상황이 발생하는데, 이런 상황을 위해서 변수가 변수를 참조할 수 있도록 구성되어 있습니다. 변수는 RecursiveList 를 사용할때 요소 앞에 *를 붙여서 사용하면 해당 위치에 변수 데이터가 참조됩니다. 음절 데이터 구성 시 자음과 모음을 합쳐서 완성된 한글 글자를 만들어야하는 경우가 생기는데, 이럴 때를 위한 자모합성 함수기능 또한 구현되어 있습니다. 자모를 합성해서 완성된 한글 글자를 만들지 않고 자모를 각각 분리된 글자처럼 취급하는 것은 단어병합 함수 라고 합니다. 기본적으로 RecursiveList 는 단어병합 알고리즘으로 작동되지만, 자모합성과 차이를 명확하게 하기 위해서 함수명을 표기해서 구분할 수 있습니다.

변수간 참조 및 함수 사용 예

{
    "var": {
        "시": [
            {
                "type": "단어병합",
                "data": [[
                    "*ㅅ_모양변형"
                ], [
                    ""
                ]]
            },

            {
                "type": "자모합성",
                "data": [
                    [
                        "ㅅ",
                        "ㅆ"
                    ], [
                        "*ㅣ_발음변형"
                    ]
                ],
                "exclude": ["쇠"]
            }
        ]
    }
}

단어병합 함수 및 코드 구성 예

code 는 변수를 사용해서 최종적으로 정의될 데이터를 정의하는 공간입니다. 한글에서는 어절 을 정리할 때 사용됩니다. 최종적으로 산출된 결과물 중 배제하고 싶은 단어를 exclude 부분에 입력해주면 해당 단어는 결과물에서 삭제된채로 반환됩니다.

{
    "code": [

        {
            "type": "단어병합",
            "data": [[
                "*바"
            ],[
                "*보"
            ]],
            "exclude": [
                "babo"
            ]
        }

    ]
}

주의사항

단어병합시 주의사항

• 단어병합 함수는 한글 글자 자모에 각각 한글자씩을 할당해서 병합하는 함수를 뜻합니다. (예: ㅂㅏㅂㅗ-> ㅂㅏㅂㅗ)
• 자음만으로 욕설가 될 수 있는 욕설의 경우엔 단어병합시 모음을 절대 추가로 표기하지 않습니다.
• 불필요한 모음을 추가하면 불필요한 용량증가와 처리속도 지연을 불러옵니다.

자모합성시 주의사항

• 자모합성 함수는 한글 글자 자모를 최대한 한글자로 몰아서 병합하는 함수를 뜻합니다. (예: ㅂㅏㅂㅗ-> 바보)
• ㅂㅗㅑ 와 같이 한글자로 합성될 수 없는 단어 합성을 절대적으로 피해야합니다.