본문으로 건너뛰기
n.today

Tsuzuri

embedded · 2026– · 오픈소스

포메라에서 오프라인으로 도는 한↔일 번역 작문 드릴 — 점수를 매기지 않고 짚어주기만 합니다

GitHub
  • 화면 재현 · 초기화면 — 번호를 쳐서 이동하는 PC통신 양식 메뉴. 드릴 시작·복습·내보내기·설정·팩 받기·첨삭 받기, 오른쪽 자료실에 한→일·일→한 문제 팩
  • 화면 재현 · 출제 — 한국어 제시문 "어제 처음 간 카페가 생각보다 조용해서 오래 앉아 있었다" 아래에서 일본어로 답을 입력하는 중
  • 화면 재현 · 분석 결과 — 내 답과 참조 번역을 나란히 두고, 빠진 표현 둘과 な형용사 활용 오류, 정중체·보통체 불일치를 짚는다. 실제 분석 엔진의 출력이다
  • 화면 재현 · 분석 결과 — 답이 참조와 같아 짚을 것이 없으면 확인 표시만 남기고 조용히 넘어간다. 실제 분석 엔진의 출력이다
  • 화면 재현 · 첨삭 — 내 답·첨삭·참조를 세 줄로 두고 오류(✗)와 뉘앙스(·)를 나눠 보여준다. 첨삭 문구는 화면을 보이기 위한 예시 데이터다
프로젝트 소개

킹짐 포메라 DM250의 Debian 모드에서 오프라인으로 돌아가는 한↔일 양방향 번역 작문 드릴입니다. 한쪽 언어로 제시문이 나오면 반대 언어로 쓰고, 그 글에 대한 피드백을 받습니다. MIT 라이선스로 공개했습니다.

위 화면은 실제 바이너리를 가상 터미널에서 돌린 출력을 포메라 해상도(1024×600)로 옮긴 재현입니다. 실기 사진이 아니고 기기의 글꼴과 칸 수는 아직 실기에서 확인하지 않았습니다. 분석 결과 두 장은 실제 분석 엔진이 낸 것이고, 첨삭 화면의 문구는 예시 데이터입니다.

무엇을 하나

  • 오프라인 드릴 — 문제 팩을 받아 두면 네트워크 없이 출제·작문·분석이 돌아갑니다. 온라인이 필요한 곳은 팩을 받을 때와 첨삭을 받을 때 둘뿐입니다
  • 형태소 분석으로 짚기 — 핵심 표현을 빠뜨렸는지, 사전에 없는 형태(오타·활용 오류)가 있는지, 문체(です·ます와 だ·である, 해요체와 한다체)가 섞였는지를 활용형까지 풀어 비교합니다
  • 첨삭 큐 — 첨삭 요청은 오프라인에서 쌓아 두고, Wi-Fi가 잡힐 때 한꺼번에 받습니다
  • 복습 노트 — 순정 포메라 모드에서도 읽을 수 있는 텍스트 파일로 내보냅니다

판단

기기가 선택지를 대부분 지웠습니다. 32비트 ARM에 RAM 1GB라, 오프라인 번역 엔진은 지원 아키텍처 밖이고 로컬 LLM은 돌기는 해도 쓸 속도가 안 나옵니다. 그래서 기기 안에서는 규칙으로 할 수 있는 것만 하고, 판단이 필요한 첨삭은 온라인으로 미뤘습니다.

Go를 고른 이유는 형태소 분석기 하나였습니다. kagome는 순수 Go라 C 의존 없이 32비트 ARM 바이너리가 한 번에 나옵니다. 사전까지 바이너리에 넣어, 파일 하나를 SD 카드에 복사하면 끝납니다.

점수를 매기지 않습니다. 번역은 정답이 여럿인데 참조 번역은 하나뿐입니다. 참조와 다르다고 감점하면 맞는 답을 틀렸다고 가르치게 됩니다. 그래서 화면의 ✗와 ⚠는 오답 표시가 아니라 확인 요청이고, 데이터 모델에 점수 필드 자체가 없습니다.

풀스크린 TUI를 쓰지 않았습니다. 키를 한 글자씩 읽는 방식은 일본어 입력기(mozc)의 입력 경로를 깰 위험이 있고, 일본어가 안 쳐지면 앱이 성립하지 않습니다. 줄 단위 입력으로 두고 번호를 쳐서 이동하는 PC통신(하이텔) 게시판 양식을 따랐습니다 — 같은 제약에서 나온 같은 답이라 잘 맞습니다.