네온 간판 작업을 하다 보니 글자를 자주 넣게 됩니다. 한글은 생각보다 잘 나오는 편인데, 함정이 하나 있습니다.
한글은 자모 51개를 조합해 음절을 만드는 자질문자입니다. 모델 입장에선 수천 개의 개별 글자(한자)를 외우는 대신, 적은 부품과 조합 규칙만 배우면 되죠. 실제로 리뷰어들이 같은 모델에서 한글이 일본어·중국어보다 정확도가 높다고 보고합니다.
GPT Image 2에 이렇게 요청했습니다. the sign reads exactly "따뜻한 하루" in neat modern Korean Hangul lettering

메인 간판은 완벽합니다. ‘따뜻한 하루’ 네 글자, 받침 위치까지 정확해요. 그런데 오른쪽 아래 입간판을 보세요. 제가 요청하지 않은 글씨인데, 한글처럼 생겼지만 읽을 수 없는 가짜 글자입니다.
요청한 글자는 잘 나오고, 요청하지 않은 배경 글자는 깨집니다. 간판, 책등, 메뉴판, 번호판 — 장면에 딸려 오는 모든 글자가 위험 지대예요.
그리고 한글 특유의 실패 모드가 있습니다. 자모는 그럴듯한데 조합이 틀린 경우입니다. 진짜 음절이 아닌 글자 블록이 만들어지거나 받침이 엉뚱한 자리에 붙어요. 라틴 문자의 깨짐보다 오히려 위험한 게, 흘끗 봐서는 안 잡힙니다.
규칙 하나만 기억하세요. 공개 전에 한 글자씩 소리 내어 읽어보기.

a completely blank empty wooden sign board, clean unmarked surface with generous empty space, absolutely no text anywhere — 일부러 빈 간판을 뽑습니다.
그리고 Figma·포토샵·캔바에서 진짜 한글 폰트로 글자를 얹습니다. Pretendard, 노토 산스 KR, 나눔, 산돌 — 조합이 100% 정확하고 커닝도 마음대로죠. 5단어가 넘거나 상업용이라면 무조건 이 방법을 권합니다.
the text reads "..."처럼 읽는 동사를 쓰세요Pretendard(❌) → clean modern sans-serif(✅). 실제 폰트명은 20% 정도밖에 안 먹힙니다이 셋 중 하나라도 넘어가면 보정 작업을 계획하세요. 그리고 네온·각인·엠보싱처럼 글자를 꾸미면 철자가 제일 먼저 무너집니다. 제 전공이 네온이라 이건 뼈저리게 압니다 🌃
참고로 Nano Banana Pro에는 이미지 속 글자만 번역해 바꾸는 기능이 있습니다. 영어로 만들고 한글로 교체하는 쪽이, 처음부터 한글로 생성하는 것보다 안정적일 때가 많아요.