맥과 리눅스에서 문맥을 이해하는 일본어 입력을 가능하게 하는 도구
키보드를 두드리면 가나가 뜨고, 띄어쓰기 없이 주변 문맥에 맞는 한자로 변환되는 장면을 상상해 보세요. 카루칸은 리눅스와 macOS에서 동작하는 일본어 입력 시스템입니다. 신경망 모델을 활용해 복잡한 문맥까지 고려한 변환을 수행하며, 사용자가 선택한 결과를 기억해 다음 입력 시 더 적합한 후보를 제시합니다.
신경망 기반 변환과 실시간 피드백
카루칸은 GPT-2나 Qwen3 기반 모델을 llama.cpp으로 추론하여 변환합니다. 이는 단순한 사전 매칭을 넘어 주변 텍스트를 분석해 자연스러운 한자 선택을 가능하게 합니다. 입력과 동시에 변환 결과를 실시간으로 표시하며, 스페이스바를 누르지 않아도 변환이 진행됩니다. 이 기능은 Ctrl+Shift+L 키로 켜고 끌 수 있습니다. 사용자가 선택한 변환 결과는 학습되어 이후 입력 시 우선순위가 높아지며, 입력 중에도 학습된 후보가 제시됩니다.
후보 생성과 이모지 입력
Mozc에서 이식된 후보 리라이터가 포함되어 있어, 반각 카타카나, 영문 대소문자, 숫자의 다양한 표기법(한자 숫자, 로마 숫자, 16진수 등)을 자동으로 생성합니다.
- 후보 리라이터 반각 카타카나, 영문 대소문자, 숫자 표기법 등을 자동으로 생성하고 주석을 붙입니다.
- 이모지 입력 가나 읽기 방식과 슬랙 스타일 트리거 쿼리로 이모지를 입력할 수 있습니다.
- 변환 페르소나 설정 파일에 키워드를 등록하면 해당 주제에 맞는 변환이 강화됩니다.
설치와 초기 모델 다운로드
리눅스에서는 fcitx5 프론트엔드를, macOS에서는 Swift와 InputMethodKit을 기반으로 설치합니다. 각 플랫폼의 구체적인 설치 방법은 해당 하위 디렉토리의 README를 참고해야 합니다. 첫 실행 시 Hugging Face에서 필요한 모델을 백그라운드로 다운로드합니다. 다운로드 중에도 가나 입력과 기본 사전 변환은 가능하며, 모델 로딩이 완료되면 자동으로 신경망 변환이 활성화됩니다. 이후에는 네트워크 연결 없이 로컬에서 저장된 모델을 사용합니다.
라이선스와 사용 전 점검
카루칸은 MIT 또는 Apache-2.0 이중 라이선스로 제공되며, 일부 데이터는 Mozc에서 파생되어 BSD 3-Clause 라이선스를 따릅니다. 신경망 변환을 위해 초기 모델 다운로드가 필요하므로, 첫 실행 시 네트워크 연결이 필수적입니다. 특정 산업 용어나 고유 명사에 대한 변환 정확도는 학습 데이터와 페르소나 설정에 따라 달라질 수 있으므로, 중요한 문서 작성 전에는 후보 목록을 충분히 검토하는 것이 좋습니다.
