글본 — Geulbon 한글 복원
한자 복원 AI · 5종 서체

사라진 글자,
되살아나는 역사01— 한 획도 잃지 않게.

닳고 흐려진 천 년의 글자를, 한국국학진흥원 고문서 데이터로 학습한 AI가 한 글자 한 글자 다시 또렷하게 복원합니다. 조선왕조 의궤·문집·종손가 족보 — 사라질 뻔한 기록을 되살리는 학자의 도구.

한국식 정자(正字)·세로쓰기 자동 검출·학자 워크플로우
FIG. 01 · 의궤 5행 · BEFORE → AFTER
A · 원본
古書文史
흐려진
B · 복원
古書文史
또렷한
RESTORE — 184 ms
5,000자
학습 한자
한국 고문서 텍스트의 98%를 커버합니다.
72.1%
TOP-1 정확도
첫 후보 글자로 곧장 맞히는 비율.
92.4%
TOP-5 정확도
5개 후보 안에 정답이 들어옵니다.
100만+
학습 글자 수
한국국학진흥원 CC-BY-SA 공개 데이터.
SECTION 01LIVE DEMO

흐려진 글자 한 행이,
또렷한 정자(正字)로.

A · 원본 (SOURCE)의궤 권3 · 17세기
古書文史復朝
6자 · 세로쓰기5종 손상 검출
RESTORE184ms · ViT-Small
B · 복원 (RESTORED)top-1 + 사용자 교정
古?文史復朝
1자 · 학자 검토 필요5/6 복원
손상별 결과 · 5종 정직 보고
  • 古흐림BLURTOP-1 자동 복원96%
  • 文얼룩STAINTOP-5 안에 · 한 번 클릭
  • 史결락MISSINGTOP-5 안에 · 한 번 클릭
  • 復번짐BLEEDTOP-5 안에 · 한 번 클릭
  • 書강한 훼손HEAVY TEARTOP-5 밖 · 학자 직접 입력—
SECTION 02HOW IT WORKS

네 번의 호흡으로
한 글자가 돌아옵니다.

STEP 01
行

세로 행 검출

스캔본에서 column 단위로 본문의 흐름을 읽어 행을 분리합니다.

COLUMN DETECT
STEP 02
字

글자 분할

각 행을 한 글자 단위로 정확히 잘라냅니다. 한국 고서의 자간 특성에 맞춤.

SEGMENT
STEP 03
識

ViT가 읽다

ViT-Small 모델이 5,000자 prototype과 비교해 가장 가까운 글자를 찾습니다.

VIT-SMALL
STEP 04
校

학자의 교정

top-5 후보 + 직접 입력으로 학자가 최종 글자를 결정합니다.

HUMAN-IN-LOOP
SECTION 03TRAINING DATA

공개 라이선스 데이터로만,
100만 글자.

글본은 한국국학진흥원이 공개한 CC-BY-SA 데이터로만 학습합니다. 중국 간체·일본 신자체가 아닌, 조선의 정자(正字)와 해서체에 특화된 모델. 출처가 명확한 데이터로만 만들어졌기에, 결과물 역시 같은 라이선스로 환원합니다.

CC-BY-SA 4.0 · 학습 데이터의 출처와 라이선스를 그대로 계승합니다. 연구·교육·문화재 보존 목적의 사용을 환영합니다.
  • 01
    조선왕조 의궤儀軌 · 왕실 의례 기록
    42만 자
  • 02
    종손가 족보·문집宗孫家 · 문중 기록·일기
    31만 자
  • 03
    조선후기 문집文集 · 사대부 시문집
    18만 자
  • 04
    지방 행정 문서邑誌 · 향토 기록
    9만 자
SECTION 04WHO IT'S FOR

다섯 곳의 책상 위에서,
같은 도구로.

館
CASE 01

박물관·도서관 큐레이터

전시 캡션과 도록을 위한 빠른 자형 식별. 보존 문서의 디지털 아카이브화.

CURATOR
院
CASE 02

국학진흥원·연구원

대량의 미정리 고문서를 텍스트로 옮길 때 작업 시간을 1/8로 줄입니다.

INSTITUTE
家
CASE 03

종손가 · 문중

대대로 내려온 족보·문집의 글자를 후손이 읽을 수 있게 복원합니다.

FAMILY
學
CASE 04

한문학·역사학 연구자

희미한 원문을 두고 동료들과 토론하던 시간을 본 연구에 돌려드립니다.

SCHOLAR
譯
CASE 05

고서 출판사·번역가

원문 입력 단계에서의 오독을 줄여, 번역의 출발점을 단단하게 만듭니다.

EDITOR
藏
CASE 06

장서가 · 컬렉터

소장 고서의 캡션·해제·내용 정리를 비전공자도 시작할 수 있습니다.

COLLECTOR
SECTION 05ACCURACY · LIMITS

솔직한 한계도
함께 보여드립니다.

TOP-1 정확도72.1%
첫 후보로 곧장 맞힌 비율
TOP-5 정확도92.4%
5개 후보 안에 정답이 있는 비율
부수 매핑944종
강희부수(康熙部首) 전체 분류

당신의 고문서를
한 글자부터 다시.

이미지 한 장만 올려 보세요. 새벽 한 잔의 차 시간 안에, 행 단위로 다시 읽힙니다. 베타 기간 동안 박물관·연구원·종손가는 무료로 함께합니다.

SECTION 06ROADMAP

다음 호흡.

  • 2026 SUMMER

    행서·초서 학습

    의궤 외 사대부 일기·서간문에 자주 등장하는 흘려쓴 글자.

  • 2026 FALL

    한국어음 자동 표기

    각 한자에 한국 한자음을 자동으로 병기합니다.

  • 2027 WINTER

    부수 기반 미학습 추론

    학습 외 한자도 부수와 구조로 후보 글자를 제시합니다.