기존의 어휘 거리(lexical distance), 유사도(similarity) 및 평가 지표(evaluation metrics)는 유니코드 코드 포인트(Unicode code points)를 기반으로 작동하며, 이는 단일 자소(grapheme)가 여러 개의 유니코드 코드 포인트로 표현되는 문자 체계에서의 오류를 잘못 나타낼 수 있습니다. 우리는 이러한 지표들을 자소 클러스터(grapheme clusters) 단위로 작동하도록 확장하는 오픈 소스 Python 라이브러리인 grapheme-kit을 소개합니다. 이 라이브러리는 또한 정확한 자소 클러스터 식별 및 자소 합성/분해(grapheme composition/decomposition) 유틸리티를 포함하여 타밀어(Tamil)와 싱할라어(Sinhala)를 위한 개선된 자소 처리 기능을 제공합니다. 우리는 OCR 사례 연구를 통해 자소 단위(grapheme-level) 지표가 복잡한 문자에 대해 더욱 충실한 평가를 제공한다는 것을 입증합니다.