마지막 단계 에서 는 블록 간 연산 을 통해 추출 된 유사 어절 후보 에 대해 편집 거리 ( edit distance ) 를 사용 하 여 최종 적 인 추천 교정 을 결정 할 수 있 다 . 이때 , 음소 단위 의 편집 거리 를 사용 한 개선 된 편집 거리 방식 을 적용 하 여 외국인 의 작문 특성 을 반영 할 수 있 다 . 외국인 의 작문 에서 는 ‘ 찢 다 ’ 와 ‘ 짓 다 ’, ‘ 얘 를 ’ 과 ‘ 예 를 ’, ‘ 외 냐 하 면 ’ 과 같이 기존 시스템 에서 잘 교정 하 지 못하 는 이중모음 과 격음 , 경음 을 혼동 하 는 경우 가 자주 발견 된다 . 이 에 따라 , 채팅 부 ( 360 ) 에서 는 기존 의 편집 거리 의 삽입 / 삭제 / 수정 중 수정 연산 에서 혼동 되 기 쉬운 이중모음 과 격음 , 경음 에 대해 낮 은 편집 거리 를 부여 하 여 외국인 의 작문 특성 을 반영 할 수 있 다 . 한국어 의 특성 상 자주 혼동 하 는 음소 는 초성 , 중성 , 종성 별 로 다른데 , 이 에 기반 하 여 초성 내 에서 자주 혼용 하 는 음소 별 그룹 , 중성 내 에서 자주 혼용 하 는 음소 별 그룹 , 종성 내 에서 자주 혼용 하 는 음소 별 그룹 을 따로 구성 할 수 있 다 . 편집 거리 계산 에서 는 삽입 , 삭제 연산 이나 다른 그룹 간 의 수정 연산 은 연산 발생 시 편집 거리 에 상수 를 더 하 는 방식 을 이용 할 수 있 다 . 자주 혼용 될 수 있 는 그룹 내 수정 연산 에 대해서 는 그룹 내 인덱스 차이 의 절댓값 을 그룹 내 의 원소 개수 로 나누 어 편집 거리 를 계산 할 수 있 는데 , 예 를 들 어 ‘ 왜냐하면 ’ 과 ‘ 외 냐 하 면 ’ 에서 모음 ‘ ㅙ ’ 와 ‘ ㅚ ’ 의 차이 는 외국인 이 자주 실수 하 는 이중모음 오류 이 다 . 이 에 따라 , 후보 로 얻 어 진 유사 어절 바이 그램 각각 에 대한 편집 거리 를 계산 하 여 편집 거리 가 작 은 순서 로 추천 교정 으로 제시 한다 . ‘ 밥 을 찢 는다 ’ 예제 에 대해서 는 ‘ 밥 은 짓 는다 ’ 가 최종 적 인 추천 교정 으로 선택 될 수 있 고 , 대화 에이전트 는 이 를 교정 하 여 사용 자 에게 텍스트 또는 음성 의 결과 로 알려 줄 수 있 다 . 물론 , 상술 한 방법 이외 에 도 다양 한 방법 이 적용 될 수 있 으므로 상술 한 방법 에 한정 되 지 않 으며 , 대화 에이전트 나 인공지능 챗 봇 의 자연어 처리 ( NLP ) 에 대해서 는 공지 기술 과 동일 하 므로 그 설명 을 생략 한다 .