후기 완전 익명화를 위한
랜덤 닉네임 구조 조사

I. 글로벌 표준: 형용사+명사(+숫자)

업계에서 압도적으로 많이 쓰는 형태입니다. Docker·Reddit·다수의 npm 라이브러리가 전부 같은 골격을 씁니다 — 사전 두어 개를 이어붙이고, 겹칠 확률을 숫자 접미사로 낮춥니다.

• unique-names-generator(npm) — 형용사 1,400+·동물 350+ 사전 조합, 커스텀 사전 주입 가능 · npm
• random-word-slugs(npm) — 3단어 조합, totalUniqueSlugs()로 충돌 확률을 개발자가 직접 계산 가능 · GitHub
• 충돌 회피는 생일 역설(birthday paradox) 계산이 표준 — 조합 수가 N이면 √N명 근처에서 중복 확률 50%를 넘기 시작해, 숫자 접미사로 조합 공간을 100배 이상 늘리는 게 실무 관행

V-A. 100배 확장 후보 뱅크

기존 100개를 기준으로 공개 한국어 어휘 원자료를 품사·길이·한글·민감어 후보 필터로 가공해 10,000개 후보를 별도 파일로 추가했다. 이 목록은 운영 승인본이 아니라 자동 닉네임 조합 전 단계의 후보군이다.

II. 한국 서비스는 실제로 이렇게 씁니다

의외로 "형용사+동물" 자동생성 닉네임을 쓰는 한국 커뮤니티는 많지 않았습니다. 번호·마스킹·소속명 노출이 더 흔했고, 완전 랜덤 생성은 소수 사례에서만 확인됩니다.

III. 데이팅앱 직접 사례

같은 업종에서 실제로 후기·익명게시판에 쓰는 방식 — 가장 참고할 만한 2곳입니다.

V. 기존 큐레이션 단어뱅크 100개

30~60대가 읽기 어렵지 않은 말, 성별 중립성, 사람을 평가하거나 특정 직업으로 오해시키지 않는지를 우선했다. 형용사는 사전형을 기계적으로 활용하지 않고 검수된 관형형 그대로 저장하는 안이다.

편집 판단. 동물은 국립생물자원관의 공인 국명을 바탕으로 하되 모욕·성별 고정관념·맹수·해충 이미지를 거르고, 골프는 공식 용어 중 실패나 벌점을 뜻하지 않고 초보자도 알아보기 쉬운 말을 골랐다. 사람 역할을 사칭할 수 있는 골퍼·캐디·프로, 실패 이미지인 보기·OB·생크, 성별화된 레이디티는 제외했다.

• 형용사 관형형과 활용 검증 기준 · 국립국어원 한국어기초사전 · 표준국어대사전 오픈 API
• 동물 국명·분류 기준 · 국립생물자원관 국가생물종목록 · 국가생물종지식정보시스템 조류도감
• 골프 용어 기준 · 대한골프협회 코스레이팅 시스템 · R&A Rules of Golf Definitions
• 구조 비교 · korean-random-words · @woowa-babble/random-nickname

V-B. 실제 서비스용 최종 단어뱅크 120개

10,000개 원자료에서 기본형 형용사와 서비스 톤에 맞지 않는 명사를 제거하고, 형용사는 닉네임 앞에 바로 붙는 관형형으로 고정했다. 최종본은 형용사 60개와 동물·자연·골프 명사 60개로 분리한다.

파일 구분. 최종본 JSON은 실제 조합에 사용할 확정 리스트이고, 10,000개 확장 원자료는 candidate_requires_review 상태의 검수 전 참고 자료로 남겨둔다. 최종본에서는 없다·좋다·싶다처럼 기본형으로 끝나는 형용사를 사용하지 않는다.

VI. 출시 전 안전성 검수 규칙

단어 하나씩 안전해도 붙인 경계에서 뜻이나 비속어가 새로 생길 수 있다. 따라서 승인 단위는 개별 단어와 전체 2,500개 결합 결과 모두이며, 단어가 하나라도 바뀌면 전수 검사를 다시 돌린다.

• 표시 문자열은 NFC로 저장하고 NFKC는 탐지용 보조 키로만 사용 · Unicode Standard Annex #15
• 외모·나이·질병·장애·종교·계층을 임의로 부여하는 단어는 긍정 표현이어도 기본 뱅크에서 제외 · Discord Hateful Conduct Policy
• 사용자 노출 후 신고·차단·재검토 경로를 운영 · Google Play UGC 정책