프로젝트 SAMSEGI
한글 처리 알고리즘 모델
및 시스템 아키텍처 명세서
및 시스템 아키텍처 명세서
I. 문제 정의: 디지털 표현 방식의 아키텍처적 결함
현재의 한국어 로컬라이제이션(지역화) 표준은 시스템 레벨에서 구조적인 비효율성을 내포하고 있습니다.
역사적 타협: 1987년에 채택된 표준(KS C 5601)은 한글의 음절 조합을 하나의 거대한 완성형 통글자(이레귤러형 캐릭터) 구조(11,172자)로 고정했습니다. 기계식 타자기 시대의 이러한 제약은 그대로 유니코드와 현대 OS 아키텍처로 이어져 고착화되었습니다.
시스템적 오류: 한국어는 전 세계 주요 티어 1 문자 체계 중 디지털 기반이 조합론이 아닌, 불필요한 사전식 전수 탐색구조로 설계된 유일한 알파벳형 시스템입니다.
비즈니스 관점의 운영 및 재무적 비용
LLM 토큰화: 과도한 토큰 텍스가 발생합니다 (영어 텍스트 대비 최대 2.4배의 가중치 작용). 이는 추론비용의 상승으로 이어지며, 이를 우회하기 위해 특허 기반 알고리즘에 의존해야 하는 원인이 됩니다.
입력기 인터페이스: 최신 CLI 환경 및 편집기(Claude Code, Warp, Ghostty, VS Code 등)에서 자소 조합 시 고질적인 시스템 레벨 버그가 발생합니다.
DBMS 및 검색: 데이터 정규화 충돌로 인해 검색 인덱스, 전체 텍스트 검색(SQLite FTS), 정규 표현식 등이 오작동하거나 파괴됩니다.
임베디드 시스템(IoT): 11,172자에 달하는 무거운 매핑 테이블을 상시 보유해야 하므로 마이크로컨트롤러의 제한된 메모리가 불필요하게 낭비됩니다.
결론: 문제의 본질은 언어 자체의 언어학적 복잡성이 아니라, 업계가 소프트웨어적 임시방편으로 보완해 온 데이터 구조적 결함에 있습니다.
역사적 타협: 1987년에 채택된 표준(KS C 5601)은 한글의 음절 조합을 하나의 거대한 완성형 통글자(이레귤러형 캐릭터) 구조(11,172자)로 고정했습니다. 기계식 타자기 시대의 이러한 제약은 그대로 유니코드와 현대 OS 아키텍처로 이어져 고착화되었습니다.
시스템적 오류: 한국어는 전 세계 주요 티어 1 문자 체계 중 디지털 기반이 조합론이 아닌, 불필요한 사전식 전수 탐색구조로 설계된 유일한 알파벳형 시스템입니다.
비즈니스 관점의 운영 및 재무적 비용
LLM 토큰화: 과도한 토큰 텍스가 발생합니다 (영어 텍스트 대비 최대 2.4배의 가중치 작용). 이는 추론비용의 상승으로 이어지며, 이를 우회하기 위해 특허 기반 알고리즘에 의존해야 하는 원인이 됩니다.
입력기 인터페이스: 최신 CLI 환경 및 편집기(Claude Code, Warp, Ghostty, VS Code 등)에서 자소 조합 시 고질적인 시스템 레벨 버그가 발생합니다.
DBMS 및 검색: 데이터 정규화 충돌로 인해 검색 인덱스, 전체 텍스트 검색(SQLite FTS), 정규 표현식 등이 오작동하거나 파괴됩니다.
임베디드 시스템(IoT): 11,172자에 달하는 무거운 매핑 테이블을 상시 보유해야 하므로 마이크로컨트롤러의 제한된 메모리가 불필요하게 낭비됩니다.
결론: 문제의 본질은 언어 자체의 언어학적 복잡성이 아니라, 업계가 소프트웨어적 임시방편으로 보완해 온 데이터 구조적 결함에 있습니다.
II. 기존 접근 방식의 한계
현행 솔루션들은 근본적인 결함이 있는 인코딩 평면 내부에서 파생된 증상만을 치료하고 있을 뿐입니다.
유니코드: 정치적으로 고착된 전 세계 IT의 기반. 원래의 정규화(NFC/NFD) 로직을 변경하는 것은 기존의 모든 데이터와의 호환성을 깨뜨리기 때문에 불가능합니다.
상위 레벨 프레임워크: 외부 라이브러리(libhangul, HarfBuzz 등)는 런타임에 불필요한 연산 레이어를 추가하여 전반적인 성능을 저하시키며, 커널 레벨의 핵심 문제를 해결하지 못합니다.
폐쇄형 바이너리 모듈(SDK): 보안 감사가 불가능하며, 통합 프로세스를 복잡하게 만들고, 치명적인 공급망 공격 리스크를 야기합니다.
핵심 제약: 표준 인코딩 패러다임의 틀 안에서 작동하는 그 어떤 솔루션도 레거시 데이터와의 충돌을 영구적으로 극복할 수 없습니다.
최종 솔루션의 요구사항: 유니코드를 수정하지 않고 기존 시스템을 교란하지 않으면서, 인코딩 충돌의 평면 상위에 존재하는 아키텍처가 필요합니다.
유니코드: 정치적으로 고착된 전 세계 IT의 기반. 원래의 정규화(NFC/NFD) 로직을 변경하는 것은 기존의 모든 데이터와의 호환성을 깨뜨리기 때문에 불가능합니다.
상위 레벨 프레임워크: 외부 라이브러리(libhangul, HarfBuzz 등)는 런타임에 불필요한 연산 레이어를 추가하여 전반적인 성능을 저하시키며, 커널 레벨의 핵심 문제를 해결하지 못합니다.
폐쇄형 바이너리 모듈(SDK): 보안 감사가 불가능하며, 통합 프로세스를 복잡하게 만들고, 치명적인 공급망 공격 리스크를 야기합니다.
핵심 제약: 표준 인코딩 패러다임의 틀 안에서 작동하는 그 어떤 솔루션도 레거시 데이터와의 충돌을 영구적으로 극복할 수 없습니다.
최종 솔루션의 요구사항: 유니코드를 수정하지 않고 기존 시스템을 교란하지 않으면서, 인코딩 충돌의 평면 상위에 존재하는 아키텍처가 필요합니다.
III. SAMSEGI 기술:
조합론 기반 수학적 코어
조합론 기반 수학적 코어
기계어 명령어 레벨에서 언어 본연의 역사적 조합론적 기반(1443년 창제된 훈민정음 해례본 원리)으로 회귀합니다.
데이터 아토미제이션: 미리 조합된 11,172자의 음절을 전면 배제합니다. 대신 기본 자소별로 1개씩 대응되는 33개의 원자적 수치 태그 체계로 전환합니다.
결정론적 연산: 모든 음절 조합은 평탄화된 태그들의 단순 합산으로 계산되며, 항상 일정한 시간인 O(1) 상수 시간에 완료됩니다. 선형 어드레싱 인덱스 주소 계산 시 조건문, 런타임 테이블, 비용이 큰 정수 나눗셈 연산 등을 전혀 사용하지 않습니다.
격리된 프로젝션: 초기화 시 rodata 구간에 위치한 정적 테이블이 유니코드와 SAMSEGI 태그를 일대일로 매핑하므로, 핵심 연산 과정에서의 탐색 부하가 완벽하게 배제됩니다.
결과: 텍스트 스트림 처리가 단 1~2개의 머신 명령어로 압축됩니다. 런타임 메모리 할당이 전혀 없는 제로 얼로케이션 구조이며, 오버헤드가 없고 외부 소프트웨어에 대한 의존성이 완벽히 제거됩니다.
데이터 아토미제이션: 미리 조합된 11,172자의 음절을 전면 배제합니다. 대신 기본 자소별로 1개씩 대응되는 33개의 원자적 수치 태그 체계로 전환합니다.
결정론적 연산: 모든 음절 조합은 평탄화된 태그들의 단순 합산으로 계산되며, 항상 일정한 시간인 O(1) 상수 시간에 완료됩니다. 선형 어드레싱 인덱스 주소 계산 시 조건문, 런타임 테이블, 비용이 큰 정수 나눗셈 연산 등을 전혀 사용하지 않습니다.
격리된 프로젝션: 초기화 시 rodata 구간에 위치한 정적 테이블이 유니코드와 SAMSEGI 태그를 일대일로 매핑하므로, 핵심 연산 과정에서의 탐색 부하가 완벽하게 배제됩니다.
결과: 텍스트 스트림 처리가 단 1~2개의 머신 명령어로 압축됩니다. 런타임 메모리 할당이 전혀 없는 제로 얼로케이션 구조이며, 오버헤드가 없고 외부 소프트웨어에 대한 의존성이 완벽히 제거됩니다.
IV. 원활한 통합 및 역호환성
메모리 설계 레벨에서 레거시 시스템과의 충돌을 원천 차단했습니다.
바이트 레벨 표현: 메모리 내 SAMSEGI 태그의 바이트 레이아웃은 표준 인코딩(UTF-8 / UTF-16) 체계 내에서 항상 유효한 문자열로 작동하도록 물리적으로 설계되었습니다.
제로 코스트 트랜슬레이션: union 구조체를 통한 데이터 최적화를 실현했습니다. 하드웨어 레벨에서 동일한 메모리 영역을 수학적 연산을 위한 정수형 태그로도, 레거시 인터페이스 출력을 위한 바이트 배열로도 동시에 해석할 수 있습니다.
변환 프로세스 배제: 시스템은 기존 레거시 파일들을 사전 변환 없이 그대로 읽어 들이며, 새로운 출력 데이터 또한 구형 소프트웨어에서 올바르게 인식됩니다.
정규화 레이어 제거: 이 수학적 모델은 완성형 음절(NFC)과 자소 시퀀스(NFD) 간의 런타임 충돌을 완전히 상쇄합니다.
IT 인프라 측면의 경제적 효과 기술 도입 시 데이터베이스 마이그레이션이나 데이터 컨버전이 전혀 필요 없습니다. 기존 API 및 네트워크 프로토콜과의 완벽한 역호환성이 유지됩니다. 두 가지 텍스트 표현 형태를 유지하고 동기화하는 데 드는 유지보수 비용이 대폭 절감됩니다.
바이트 레벨 표현: 메모리 내 SAMSEGI 태그의 바이트 레이아웃은 표준 인코딩(UTF-8 / UTF-16) 체계 내에서 항상 유효한 문자열로 작동하도록 물리적으로 설계되었습니다.
제로 코스트 트랜슬레이션: union 구조체를 통한 데이터 최적화를 실현했습니다. 하드웨어 레벨에서 동일한 메모리 영역을 수학적 연산을 위한 정수형 태그로도, 레거시 인터페이스 출력을 위한 바이트 배열로도 동시에 해석할 수 있습니다.
변환 프로세스 배제: 시스템은 기존 레거시 파일들을 사전 변환 없이 그대로 읽어 들이며, 새로운 출력 데이터 또한 구형 소프트웨어에서 올바르게 인식됩니다.
정규화 레이어 제거: 이 수학적 모델은 완성형 음절(NFC)과 자소 시퀀스(NFD) 간의 런타임 충돌을 완전히 상쇄합니다.
IT 인프라 측면의 경제적 효과 기술 도입 시 데이터베이스 마이그레이션이나 데이터 컨버전이 전혀 필요 없습니다. 기존 API 및 네트워크 프로토콜과의 완벽한 역호환성이 유지됩니다. 두 가지 텍스트 표현 형태를 유지하고 동기화하는 데 드는 유지보수 비용이 대폭 절감됩니다.
OS | Windows | MacOS |
Program | Visual Studio Insiders 2026 | Xcode 2026 |
Operation Memory | 8 | 16 |
Build Format | Console App | Command Line Tool |
Stack | C++(98-present time) with union | |
Purpose of the application | decomposition of Korean syllables based on a mathematical model | |
Data for benchmark | kowiki-latest-pages-articles-multistream.xml(5.87 GB) | |
Syllables decomposed | 3.07 Billion/3.07 Billion found (100%) | |
Time(seconds) | 322 sec (9M per sec) | 118 sec (26M per sec) |
V. 인도 모델 및 리스크 관리
리스크의 영역을 기술적 평면에서 법률적 평면으로 전환합니다: 강력한 법적 경계선 안에서 보호받는 투명한 아키텍처를 지향합니다.
본 기술은 엄격한 비밀유지계약에 의거하여 소스 코드 형태로 투명하게 인도됩니다. 따라서 성능을 저하시키는 소프트웨어 난독화나 바이너리 프로텍터 처리가 불필요합니다.
고객사(Enterprise 레벨)를 위한 보안 보장
전수 검증 권한: 고객사의 보안 부서는 백도어나 메모리 취약점(Buffer Overflow, Use-After-Free 등)이 없는지 모든 소스 코드 라인을 독립적으로 완벽하게 실사 및 감사할 수 있습니다.
신뢰 빌드: 컴파일이 고객사의 독립된 폐쇄형 환경 내부에서 수행되므로 공급망 공격리스크가 원천 차단됩니다.
최소화된 공격 표면: 극도로 압축된 코드베이스 크기와 동적 메모리 할당의 배제를 통해 최상의 런타임 안정성을 보장합니다.지식재산권 보호 기술의 수학적 코어는 강력한 금전적 배상 책임 메커니즘이 내재된 법적 계약을 통해 보호됩니다.
계약 범위를 벗어난 무단 사용이나 코드 복제 행위는 기업 간 신의성실 의무 위반 및 계약 위반으로 규정되어, 즉각적인 법적·재무적 제재가 직결됩니다.
본 기술은 엄격한 비밀유지계약에 의거하여 소스 코드 형태로 투명하게 인도됩니다. 따라서 성능을 저하시키는 소프트웨어 난독화나 바이너리 프로텍터 처리가 불필요합니다.
고객사(Enterprise 레벨)를 위한 보안 보장
전수 검증 권한: 고객사의 보안 부서는 백도어나 메모리 취약점(Buffer Overflow, Use-After-Free 등)이 없는지 모든 소스 코드 라인을 독립적으로 완벽하게 실사 및 감사할 수 있습니다.
신뢰 빌드: 컴파일이 고객사의 독립된 폐쇄형 환경 내부에서 수행되므로 공급망 공격리스크가 원천 차단됩니다.
최소화된 공격 표면: 극도로 압축된 코드베이스 크기와 동적 메모리 할당의 배제를 통해 최상의 런타임 안정성을 보장합니다.지식재산권 보호 기술의 수학적 코어는 강력한 금전적 배상 책임 메커니즘이 내재된 법적 계약을 통해 보호됩니다.
계약 범위를 벗어난 무단 사용이나 코드 복제 행위는 기업 간 신의성실 의무 위반 및 계약 위반으로 규정되어, 즉각적인 법적·재무적 제재가 직결됩니다.
VI. 사업 제안
SAMSEGI는 기존 표준을 능가하는, 한국어 처리 최적화를 위한 검증된 로우‑레벨 솔루션입니다.
하드웨어 레벨(x86, ARM, RISC‑V)에서의 O(1) 실행.
레거시 데이터의 변경이 불필요하며, 기존 시스템의 안정성을 완전히 보존합니다.
Windows(Visual Studio) 및 macOS(Xcode)용 네이티브 검증 빌드.
코드는 C++98 표준을 기반으로 작성되었으며, 현재의 개발 환경을 고려하여 C++11과의 호환성을 보장합니다. 안드로이드 에뮬레이터(안드로이드 2까지)에서 기능 동작을 확인했으며, 에뮬레이터 환경에서는 벤치마크를 측정하지 않았습니다.
IoT 마이크로컨트롤러부터 고부하 LLM 토크나이저 및 검색 엔진까지 원활하게 확장 가능합니다.
하드웨어 레벨(x86, ARM, RISC‑V)에서의 O(1) 실행.
레거시 데이터의 변경이 불필요하며, 기존 시스템의 안정성을 완전히 보존합니다.
Windows(Visual Studio) 및 macOS(Xcode)용 네이티브 검증 빌드.
코드는 C++98 표준을 기반으로 작성되었으며, 현재의 개발 환경을 고려하여 C++11과의 호환성을 보장합니다. 안드로이드 에뮬레이터(안드로이드 2까지)에서 기능 동작을 확인했으며, 에뮬레이터 환경에서는 벤치마크를 측정하지 않았습니다.
IoT 마이크로컨트롤러부터 고부하 LLM 토크나이저 및 검색 엔진까지 원활하게 확장 가능합니다.
협업 절차 (NDA 엄수 하에 진행):
1. 아키텍처 감사. 귀하는 알고리즘, 공용체(union), 수학적 코어 및 스트림 처리 로직에 대한 완전한 소스 코드를 제공받습니다. 단, 태그 테이블(SAMSEGI_TABLE)은 제외됩니다. 이를 통해 독립적인 보안 감사를 수행하고 처리 로직의 투명성을 완벽하게 검증할 수 있습니다. 코드는 완전히 판독 가능하지만, 작동하지 않는 상태입니다.
2. 성능 시연. 당사는 사전 컴파일된 바이너리 모듈을 귀사의 데이터에서 실행합니다. 귀사는 속도, 정확도 및 시스템 부하를 측정합니다. 태그 테이블이 포함된 소스 코드는 전달되지 않습니다.
3. 라이선스 체결 및 전체 소스 코드 인도. 상업적 조건에 합의하고 라이선스 계약을 체결한 후, 귀하는 태그 테이블을 포함한 완전한 소스 코드와 대상 제품에 대한 무제한 사용 권리를 획득합니다. 코드 보호 책임은 귀사의 인프라 내에서 귀사에게 이전됩니다.
1. 아키텍처 감사. 귀하는 알고리즘, 공용체(union), 수학적 코어 및 스트림 처리 로직에 대한 완전한 소스 코드를 제공받습니다. 단, 태그 테이블(SAMSEGI_TABLE)은 제외됩니다. 이를 통해 독립적인 보안 감사를 수행하고 처리 로직의 투명성을 완벽하게 검증할 수 있습니다. 코드는 완전히 판독 가능하지만, 작동하지 않는 상태입니다.
2. 성능 시연. 당사는 사전 컴파일된 바이너리 모듈을 귀사의 데이터에서 실행합니다. 귀사는 속도, 정확도 및 시스템 부하를 측정합니다. 태그 테이블이 포함된 소스 코드는 전달되지 않습니다.
3. 라이선스 체결 및 전체 소스 코드 인도. 상업적 조건에 합의하고 라이선스 계약을 체결한 후, 귀하는 태그 테이블을 포함한 완전한 소스 코드와 대상 제품에 대한 무제한 사용 권리를 획득합니다. 코드 보호 책임은 귀사의 인프라 내에서 귀사에게 이전됩니다.
프로젝트 완료
문의 사항은 아래 이메일로 연락 바랍니다:
info@samsegi.com
*White Paper(En/Ko/Ru) + APPENDIX: EMPIRICAL PERFORMANCE VERIFICATION(En)는 주요 기업,
정부 관계자, 학자 및 언론사에 한해 협의 후 제공 가능합니다.
info@samsegi.com
*White Paper(En/Ko/Ru) + APPENDIX: EMPIRICAL PERFORMANCE VERIFICATION(En)는 주요 기업,
정부 관계자, 학자 및 언론사에 한해 협의 후 제공 가능합니다.
그로모브 아르세니이
러시아 소프트웨어 개발자
글자를 조합하여 한국어 단어를 만드는 알고리즘 게임 제작자
samsegiproject@gmail.com | samsegiproject@daum.net
글자를 조합하여 한국어 단어를 만드는 알고리즘 게임 제작자
samsegiproject@gmail.com | samsegiproject@daum.net
본 프로젝트는 저작권으로 보호된다.