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AZ Tools

읽기·말하기 시간 계산기

텍스트를 읽거나 말하는 데 걸리는 시간 추정 — 느린·평균·빠른 독자, TED, 팟캐스트 WPM 프리셋.

프리셋

읽기 시간

—

말하기 시간

—

단어

0

글자

0

문장

0

문단

0

묵독·연속 발화 가정 — 멈춤·슬라이드·청중 반응으로 실제론 더 걸립니다.

사용법

  1. 기사·블로그·강연 원고 등 텍스트 붙여넣기.
  2. WPM을 직접 조정하거나 프리셋 선택.
  3. 단어/문장/문단 수와 함께 시간이 실시간 갱신.

자세한 설명

펼치기

텍스트를 붙여넣으면 예상 읽기 시간과 그 근거가 되는 수치를 함께 보여 줍니다. 공백을 포함한 글자 수와 제외한 글자 수, 단어 수, 문장 수, 문단 수가 나오고, 분당 단어 수는 묵독용이든 소리 내어 읽는 용이든 직접 설정할 수 있습니다. 여러 언어가 섞인 텍스트도 공백만으로 나누지 않고 제대로 처리합니다. 라틴 문자는 공백으로 구분된 토큰으로 세고, 중국어·일본어·한국어는 글자 하나를 한 단위로 셉니다. 이 문자들은 단어 사이에 공백을 두지 않기 때문입니다. 따라서 한중일 수치는 단어 수보다 글자 수에 가까우니, 그런 언어에서는 속도를 낮춰 잡으세요. 보통 분당 몇백 단어가 아니라 분당 몇백 글자로 보는 것이 통상적인 조언입니다. 모든 처리는 브라우저에서 이루어집니다.

자주 묻는 질문

238 wpm 근거는?

Brysbaert(2019)가 190개 연구를 메타분석해 영어 논픽션 묵독 238 wpm으로 정리. 픽션 175, 훑어 읽기는 300+. 238이 합리적 기본값.

발표에 140 wpm이 맞나요?

140은 대화 속도; 발표는 강조를 위해 100–130 wpm으로 늦추는 경우가 많아요. TED 평균은 ~155 wpm. 스타일에 맞는 프리셋을 고르세요.

CJK는 어떻게 세나요?

한자·가나·한글 각 1자를 '단어' 하나로 계산 — 언어별 형태소 분석기 없이도 합리적인 추정.

'글자' 단위 시간은 왜 없나요?

읽기 속도는 글자가 아닌 단어와 상관관계가 있습니다. 단어 길이 편차는 어떤 표본에서든 평균화됩니다.

한국어나 일본어 텍스트의 예상 시간이 왜 이렇게 긴가요?

한글 음절, 한자, 가나 하나하나를 '단어' 하나로 세는데, 이것은 wpm 수치가 측정된 단위가 아니기 때문입니다. "오늘 날씨가 아주 좋습니다"는 어절로는 넷이지만 음절로는 열하나라서, 한국어에서는 개수가 대략 2.5~3배로 부풀고 시간도 그만큼 길게 나옵니다. 읽기 속도를 같은 배율만큼 올려서 보정하세요. 텍스트가 단어당 평균 세 음절이라면 238이 아니라 700으로 두면 됩니다. 아니면 한 번 100음절을 직접 재어 보고 그 값을 계속 쓰세요.

문장과 문단은 어떻게 세나요?

문장은 . ! ? 。 ! ? 중 하나 이상에서 끝납니다. 그래서 한중일 마침표는 처리되지만, 종결 부호가 전혀 없는 글도 0이 아니라 1문장으로 셉니다. 약어는 개수를 부풀립니다. 'e.g.'는 문장 끝 두 개로 읽히고 소수점도 마찬가지입니다. 문단은 빈 줄로 나뉜 덩어리라서, 문단 사이를 줄바꿈 하나로만 구분한 문서는 1문단으로 보고됩니다. 두 수치 모두 대략적인 감을 잡기 위한 것이지 문체 검사 도구가 아닙니다.

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