제미나이 한글 깨짐 원인과 해결: 나노 바나나 모델 완벽 분석

왜 내 AI는 한글을 못 쓸까? 기술적 원인부터 노트북LM 하이브리드 워크플로우까지

2025년, 바야흐로 멀티모달 AI(Multimodal AI)의 시대가 열렸습니다. 텍스트만 입력하면 멋진 그림을 그려주는 세상, 마케터와 기획자들에게는 꿈같은 도구들이 쏟아지고 있죠. 특히 구글의 노트북LM(NotebookLM)이나 제미나이(Gemini)는 자료 분석과 시각화를 한 번에 해결해 준다는 점에서 매력적입니다.

하지만 설레는 마음으로 “인포그래픽 만들어줘”라고 입력하는 순간, 기대는 당혹감으로 바뀝니다. 멋진 배경 위에 떠 있는 글자들은 우리가 아는 한글이 아닙니다. 자음과 모음이 제멋대로 분리되거나, 흡사 외계어 같은 기호들이 둥둥 떠다니는 이른바 ‘모지바케(Mojibake)’ 현상을 마주하게 되기 때문이죠.

“내가 프롬프트를 잘못 썼나?” 라고 자책하지 마세요. 이건 여러분의 실수가 아닙니다. 바로 구글 이미지 생성 모델의 내부, 코드명 ‘나노 바나나(Nano Banana)’가 가진 태생적 특성 때문입니다.

오늘 포스팅에서는 도대체 왜 이런 일이 발생하는지 그 기술적 원인을 아주 쉽게 파헤치고, 당장 실무에 적용할 수 있는 해결책과 프롬프트 템플릿 3종을 선물해 드립니다.

도대체 왜 깨질까? AI가 한글을 ‘그리는’ 방식

지피지기면 백전백승입니다. 문제를 해결하려면 원인부터 알아야겠죠? 제미나이가 한글을 망가뜨리는 이유는 크게 두 가지 기술적 충돌 때문입니다.

① 토크나이저의 비극: “블록 설명서를 잃어버렸어요”

AI는 우리가 입력한 문장을 ‘토큰(Token)’이라는 작은 단위로 쪼개서 이해합니다. 영어인 “Banana”는 하나의 단어 혹은 의미 있는 음절로 깔끔하게 나뉩니다. 하지만 교착어인 한국어는 상황이 다릅니다.

구글 모델이 사용하는 BPE(Byte-Pair Encoding) 방식은 한글을 형태소(의미) 단위가 아닌, 빈도수에 따라 자모 단위로 무작위로 쪼개버리는 경향이 있습니다. 예를 들어 “안녕하세요”라는 단어가 입력되면, AI는 이를 ‘안+녕+하+세+요’라는 완성된 글자가 아니라, ㅇ, ㅏ, ㄴ, 녀 처럼 산산조각 난 파편으로 받아들입니다.

결국 이미지 모델에게 전달되는 지시사항은 ” ‘인사’라는 느낌은 알겠는데, 철자가 정확히 어떻게 생겼는지는 모르겠어 “ 라는 상태가 됩니다. 그래서 글자 비슷한 모양은 흉내 내지만, 읽을 수는 없는 기호가 탄생하는 것입니다.

② 확산 모델의 한계: “저는 서예가가 아니라 화가입니다”

더 근본적인 문제는 생성 방식에 있습니다. 제미나이의 이미지 모델은 확산 모델(Diffusion Model)을 기반으로 합니다. 이 모델은 노이즈(잡음) 상태에서 픽셀을 하나씩 깎아내며 이미지를 ‘그려내는’ 방식입니다.

쉽게 말해, AI는 폰트 파일을 불러와서 글자를 또박또박 ‘쓰는(Writing)’ 것이 아니라, 학습 데이터에서 본 글자 모양의 픽셀 패턴을 캔버스에 유화처럼 ‘그리는(Painting)’ 것입니다.

게다가 ‘나노(Nano)’라는 이름에서 알 수 있듯이, 이 모델은 웹과 모바일 환경을 위해 극도로 경량화(Optimized)된 버전입니다. 속도를 높이기 위해 이미지의 전체적인 분위기는 잘 잡지만, 한글의 복잡한 획(ㅎ, ㄻ, ㅃ 등)을 표현하는 데 필요한 고주파수(High-Frequency) 세부 정보는 과감히 생략하거나 뭉개버립니다. 이것이 바로 글자가 흐릿하거나 획이 뭉개지는 원인입니다.

해결책 Phase 1: AI를 통제하는 ‘프롬프트 엔지니어링’

원인을 알았으니 이제 공략할 차례입니다. AI가 텍스트를 단순한 ‘무늬’가 아닌 ‘정보’로 인식하게 만드는 ‘글리픽 앵커링(Glyphic Anchoring)’ 기법을 소개합니다.

🔑 핵심 전략: 텍스트 격리 및 강조 (Isolation & Emphasis)

AI에게 두루뭉술하게 “한글 써줘”라고 하면 실패합니다. 텍스트가 들어갈 위치(Container)와 내용(Content)을 명확히 분리해서 명령해야 합니다.

Bad Prompt: “맛있는 비빔밥 그림에 비빔밥이라고 써줘.”

Good Prompt (Anchor 적용):
“Realistic photo of Bibimbap. In the center, a clean white label. On the label, the text ‘비빔밥’ is written in bold, black syntax. Typography focuses on clear Hangul rendering.”

보시다시피, 텍스트가 놓일 ‘하얀 라벨(White label)’이라는 공간을 먼저 만들어주고, 그 위에 텍스트를 얹으라고 지시함으로써 AI의 집중력을 분산시키지 않는 것이 포인트입니다.

🚫 부정 프롬프트(Negative Prompt)의 힘

AI에게 ‘하지 말아야 할 것’을 알려주는 것도 중요합니다. 프롬프트 끝에 다음 구문을 추가해 보세요.

Avoid: garbled text, gibberish, misspelled words, extra strokes, morphing text, english text, low resolution

🔄 다중 턴(Multi-turn) 수정 기법: “한 번 더 기회를 줘”

한 번에 완벽한 이미지가 나오지 않았나요? 괜찮습니다. 제미나이는 대화형 수정이 가능합니다. 이미지를 생성한 후, 이렇게 명령하세요.

“이미지의 분위기는 그대로 두고, 간판의 텍스트만 ‘커피’로 정확하게 고쳐줘. 폰트는 고딕체로 해줘.”

이것을 인페인팅(In-painting)이라고 합니다. 전체 그림을 다시 그리는 게 아니라, 텍스트 영역에만 연산 자원을 집중하게 하므로 성공률이 획기적으로 올라갑니다.

해결책 Phase 2: 현실적인 타협점, ‘하이브리드 워크플로우’

현재 ‘나노 바나나’ 모델의 한글 깨짐 현상은 과도기적 문제이며, 구글이 Glyph-ByT5 같은 텍스트 특화 인코더를 연구 중에 있습니다. 현재 기술로는 아무리 프롬프트를 잘 짜도 긴 문장의 한글을 완벽하게 생성하기 어렵습니다. 업무 효율을 위해서는 “이미지는 AI, 텍스트는 사람”이라는 이원화 전략이 가장 현명합니다.

이른바 ‘빈 캔버스(Blank Canvas)’ 전략입니다.

• AI (노트북LM/제미나이): 고품질의 배경, 아이콘, 레이아웃을 생성합니다. 단, 텍스트가 들어갈 자리는 “Blank sign” 또는 “Empty box”로 비워두라고 지시합니다.
• Human (Canva/PPT): 생성된 이미지를 가져와서, 정확한 한글 폰트(Noto Sans KR 등)로 텍스트를 입힙니다.

이 방식은 텍스트 오탈자 스트레스에서 100% 해방되면서도, AI의 창의적인 디자인 능력은 그대로 활용할 수 있는 최고의 꿀조합입니다.

🎁 복사해서 바로 쓰는 프롬프트 템플릿

여러분의 퇴근 시간을 앞당겨줄 시나리오별 템플릿입니다. [ ] 부분만 바꿔서 바로 사용하세요.

You are a professional graphic designer specializing in Korean typography.
Create a high-quality image for [주제: 예) a summer cafe promotion].
The background features [배경 묘사: 예) a blue ocean view]. Keep the center area clean.
In the center, a clearly visible signboard displays the text **"[한글 텍스트: 예) 여름]"**.
The text is written in [스타일: 예) cool white font].
Ensure the text is legible, spelled correctly as "[한글 텍스트]", and has high contrast against the background.
Avoid: garbled text, misspelled words, extra strokes, english characters, low resolution.

Generate a professional infographic layout summarizing the key points.
Use a [색상 테마] color scheme.
Design Instructions:
1. Create [숫자] distinct visual containers (boxes) for the steps.
2. Include relevant icons for each step.
3. DO NOT generate detailed text. Use dummy lines or leave the text boxes blank.
4. Focus on clean layout, alignment, and visual hierarchy.

🚀 결론: 도구는 탓하지 말고, 지휘하세요

구글 제미나이의 ‘나노 바나나’ 모델은 여전히 발전 중입니다. 구글은 이미 ‘Glyph-ByT5’와 같은 텍스트 특화 기술을 연구하고 있어, 머지않아 한글도 완벽하게 써주는 날이 올 것입니다.

하지만 그때까지 기다릴 필요는 없습니다. 오늘 알려드린 글리픽 앵커링과 하이브리드 워크플로우를 통해, 기술적 한계를 뛰어넘는 스마트한 ‘AI 오케스트레이터’가 되어보세요. 깨진 글자에 좌절하지 말고, 지금 바로 템플릿을 복사해서 나만의 멋진 콘텐츠를 만들어보시기 바랍니다.