한 줄 요약 — 자모(51자) 단위 한국어 음성인식의 고질적 약점인 규칙 기반 병합의 오류 전파를, mBART 아키텍처를 처음부터 학습한 신경망 자모 병합 모델로 해결. 잘못 인식된 자모까지 교정하면서 음절 문장으로 변환해, 규칙 기반 대비 CER 17.2%·WER 13.1%(상대, eval-clean) 개선.1. 왜 이 연구가 필요한가한국어 음성인식에서 출력 단위를 음절로 두면 클래스가 약 2,904자에 이른다. 희귀 음절은 학습 데이터에 몇 번 안 나오니 성능이 떨어지고 학습 비용도 커진다. 그래서 자모 51자(ㄱ–ㅎ, ㅏ–ㅞ)로 인식하는 접근이 제안됐지만(이원준 2021), 자모 시퀀스를 음절로 되돌리는 병합이 규칙 기반이라는 한계가 있었다.규칙 기반 병합은 인식이 완벽하면 문제없다. 하지만 자모 ..