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# Find-Word v0.2.3 단어와 오답 변형

임의의 한글 조합을 자동 생성하지 않고 사전에 있는 표제어만 고른다. 다음의
짧은 의미 구분은 앱 작성자가 작성한 설명이며 사전의 정의·예문·음성을
복제한 데이터셋이 아니다. 표기 단어는 `src/content.ts`에 명시적으로 저장한다.

| 정답 | 초성 교체 | 모음 교체 | 세 번째 변형 |
| --- | --- | --- | --- |
| 사과 | 다과 (차와 간식) | 사고 (뜻밖의 사건) | 사자 (동물), 음절 교체 |
| 바다 | 사다 (구매하다) | 보다 (눈으로 살피다) | 받다 (수령하다), 받침 추가 |
| 나무 | 나루 (배가 오가는 곳) | 너무 (정도가 지나치게) | 나물 (먹는 풀), 받침 추가 |
| 모자 | 포자 (생물의 번식 단위) | 모조 (원본을 본뜸) | 목자 (양을 돌보는 사람), 받침 추가 |
| 우산 | 부산 (도시 이름) | 오산 (잘못된 계산) | 우상 (숭배의 대상), 받침 교체 |
| 시장 | 지장 (일을 방해하는 사정) | 사장 (회사 책임자) | 신장 (몸의 키), 받침 추가 |
| 기름 | 이름 (대상을 부르는 말) | 거름 (식물에 주는 영양) | 기틀 (기본 구조), 음절 교체 |
| 소리 | 오리 (새) | 수리 (고침) | 소금 (조미료), 음절 교체 |
| 고기 | 보기 (예시) | 고개 (목 위의 머리) | 공기 (대기), 받침 추가 |
| 가구 | 하구 (강이 바다와 만나는 곳) | 가교 (연결하는 다리) | 강구 (방안을 찾음), 받침 추가 |

동사·부사는 사전 표제어 형태를 사용하고 부산은 사전에 등재된 고유명사로
사용한다. 문장의 의미 적합성을 오답 생성 규칙으로 삼지 않고 **들은 낱말의
소리 차이**를 묻는다. 이는 의미상 동의어가 아니라 음운상 비슷한 오답이다.

참조 사전은 국립국어원의 [한국어기초사전](https://krdict.korean.go.kr/kor/mainAction),
[표준국어대사전](https://stdict.korean.go.kr/main/main.do),
[우리말샘](https://opendict.korean.go.kr/)이다. 혼동하기 쉬운 일부 표제어의
직접 확인 링크는 [하구](https://krdict.korean.go.kr/kor/dicSearch/SearchView?ParaWordNo=85229),
[목자](https://krdict.korean.go.kr/eng/dicSearch/SearchView?ParaWordNo=55879),
[부산](https://krdict.korean.go.kr/kor/dicSearch/SearchView?ParaWordNo=68895)이다.
[국립국어원의 나루 설명](https://www.korean.go.kr/front/mcfaq/mcfaqView.do?mcfaq_seq=8815)도 참고한다.
앱 실행 중에는 사전에 접속하지 않는다.

`tests/content.test.ts`는 한글 완성형을 초성·중성·종성으로 분해한다. 초성·모음·받침
변형은 정확히 한 자모만 바뀌는지 확인한다. 음절 교체는 더 큰 차이를 허용한다.
받침 추가도 종성 0에서 다른 값으로 바뀌는 ‘받침 교체’로 분류한다.

`RULE_DIFFICULTY`는 음절 1, 초성 2, 모음 3, 받침 4의 예상 혼동 순서를
기록한다. 각 묶음의 세 오답은 서로 다른 규칙과 순위를 가진다. 이 순서는
출제 메타데이터이며 청감·발음·청력에 대한 실측 난이도나 임상 척도가 아니다.
새 단어를 넣을 때는 표제어·의미·변형 규칙을 검토하고 이 목록을 갱신한다.

0.2.3은 기존 10가지 mechanic·100문장을 보존하며 한 라운드에서 서로 다른 세 문항을 고른다.