우리는 히라가나(hiragana)를 단순한 전사 매체(transcriptional medium)가 아니라, 모델의 일반화(generalization)에 영향을 미칠 수 있는 형태음운론적(morphophonological) 구분을 인코딩하는 표현 체계(representational system)로 취급하여, 일본어 과거 시제 형태론적 굴절(morphological inflection)에 대한 철자 인식 오류 분석(orthography-aware error analysis)을 제시합니다. 우리는 SIGMORPHON 2020 및 2023 공유 태스크(shared task) 관례에 따라 구성된 데이터셋을 사용하여, 과거 시제 형성(past-tense formation)에 대한 두 가지 문자 수준 시퀀스 투 시퀀스(character-level sequence-to-sequence) 아키텍처를 평가합니다. 높은 총 정확도(aggregate accuracy)에도 불구하고, 모델은 히라가나의 특정 철자 특성(orthographic properties) 주변에 군집하는 체계적이고 언어학적으로 해석 가능한 오류를 나타냅니다. 우리는 7가지 주요 실패 모드(failure modes)를 포착하는 간결한 오류 분류 체계(error taxonomy)를 도입하고 정량적 및 정성적 분석을 모두 제공합니다. 촉음(gemination) 관련 오류가 잔여 실패의 대부분을 차지하며 오류의 75-80%를 차지하는데, 특히 어간이 모음 e로 끝나고 과거 시제 접미사 앞에 촉음이 필요한 동사에서 두드러집니다. 오류 패턴은 아키텍처와 랜덤 시드(random seeds) 전반에 걸쳐 매우 일관되게 유지되며, 이는 모델의 일반화를 형성하는 데 있어 철자 표현(orthographic representation), 형태 구조(morphological structure), 그리고 데이터 빈도 효과(data frequency effects) 사이의 견고한 상호작용을 시사합니다. 이러한 결과는 형태론적으로 복잡한 언어에서 신경망 일반화(neural generalization)를 이해하기 위해 철자 인식 평가(orthography-aware evaluation)가 필요함을 강조합니다.