자음 교체 (consonant gradation), 모음 조화 (vowel harmony), 소유 접미사 동화 (possessive suffix assimilation)와 같은 문맥 의존적 형태음운론적 (morphophonological) 규칙을 위해 유한 상태 트랜스듀서 (Finite-State Transducers, FSTs)를 구성하는 것은 기하급수적인 상태 폭발 (state explosion) 문제를 야기합니다. 신경망 모델 (neural models)은 이 문제를 우회하지만 규칙 자체에 대한 형식적인 설명 (formal account)을 제공하지 못합니다. 본 논문에서는 각 형태음운론적 규칙이 집중된 국소 문맥 (focused local context)에서 단일 출력 세그먼트로 매핑되는 함수—셀룰러 오토마타 (cellular automata)에서 익숙한 국소 규칙의 유형—이며, 길이 변화 규칙 (length-changing rules)이 코모나드 (comonad)의 코클라이슬리 화살표 (coKleisli arrows)로서 구성되는 첫 번째 프레임워크를 제시합니다. 우리의 핵심 기여는 Writer 코모나드 (DeletionSet x Zipper)로, 이는 이러한 규칙들에 대해 엄격한 코클라이슬리 구성성 (coKleisli compositionality)을 복원하는 새로운 대수적 구조입니다. 각 규칙은 코클라이슬리 화살표이며, extend가 이를 전역 변환 (global transformation)으로 들어 올리고(lifts), 삭제 (deletions)는 중간 매개체의 실체화 (materialization)를 요구하는 대신 모노이드 작용 (monoid action)으로서 축적됩니다. 이를 뒷받침하는 증거로서, 13개의 코클라이슬리 화살표는 Omorfi가 874개의 연속 클래스 (continuation classes)를 통해 인코딩하는 것과 동일한 형태음운론적 동작을 표현하는 대안적 정식화를 제공합니다 (규칙 표현 수준에서 67:1의 감소). 또한 동일한 추상화를 통해 양방향 형태론 (bidirectional morphology)이 가능해집니다. 즉, 형태 생성기 (MorphGenerator)가 분석 화살표 (analysis arrows)를 생성 (generation)에 재사용할 수 있습니다. UD Finnish-TDT 데이터셋에서 이 시스템은 규칙 전용 모호성 해소 (rule-only disambiguation) 시 83.92%의 UPOS 정확도를 달성하였으며 (외부 접미사 태거 사용 시 94.66%), 이를 통해 본 프레임워크가 실용적인 형태론 엔진임을 입증하였습니다.