기존 한국어 형태소 합성 기술은 복잡한 규칙 정의와 미정의 상황에서의 한계점을 가지고 있었습니다. 본 발명은 이러한 문제점을 해결하기 위해 딥러닝 기반의 형태소 합성 장치 및 방법을 제안합니다. Seq2Seq 모델과 GRU(Gated Recurrent Unit)를 활용하여 입력 문장의 형태소와 품사 정보를 벡터화하고, 이를 기반으로 규칙 정의 없이도 한국어 문장을 정확하게 합성합니다. 이는 기계 번역 및 자연어 생성 분야에서 한국어 처리의 효율성과 정확도를 획기적으로 개선하며, 복잡한 규칙 구축 없이도 유연한 언어 처리를 가능하게 합니다. 따라서 본 기술은 한국어 자연어 처리 기술 발전에 크게 기여할 것으로 기대됩니다.