만화(Manga)는 문화적으로 독특한 멀티모달 (multimodal) 매체이자 일본 대중문화에서 가장 영향력 있는 형태 중 하나입니다. AI 시스템이 만화 이해, OCR (광학 문자 인식), 그리고 번역을 점점 더 목표로 함에 따라, Manga109는 만화 관련 AI 연구를 위한 기초적인 데이터셋이 되었습니다. 그러나 현재의 Manga109 데이터셋은 전사 오류 (transcription errors)와 거친 어노테이션 (coarse annotations)을 포함하고 있으며, 이는 현대의 OCR 및 멀티모달 만화 이해 작업과 잘 일치하지 않습니다. 본 연구에서는 Manga109의 대화 텍스트 어노테이션을 재검토하여 전사 오류, 누락된 텍스트 영역, 대화와 의성어의 중첩, 그리고 과소 분할된 말풍선 (under-segmented speech balloons)을 포함한 다섯 가지 범주의 어노테이션 문제를 식별했습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 우리는 OCR 기반의 문제 탐지와 수동 수정을 결합하여 약 29,000개의 대화 어노테이션을 수정한 Manga109-v2026을 구축했습니다. 우리의 수정 작업은 만화 특유의 표현 구조를 보존하면서도, Manga109를 현대의 OCR 및 멀티모달 만화 이해 시스템에 더 잘 부합하도록 개선했습니다.