From 981ff4c524a74701310e9fbf5d89b8588c87a2e4 Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: seo <seo@chaegeon.com>
Date: Mon, 3 Aug 2026 04:11:50 +0900
Subject: [PATCH] =?UTF-8?q?README=20=EB=AC=B8=EC=9E=A5=20=EC=A0=95?=
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MIME-Version: 1.0
Content-Type: text/plain; charset=UTF-8
Content-Transfer-Encoding: 8bit

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 README.md | 104 +++++++++++++++++++++++++++++++++++++++---------------
 1 file changed, 76 insertions(+), 28 deletions(-)

diff --git a/README.md b/README.md
index c2f4ee1..47fb645 100644
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-# KoBART 기반 장문 요약과 음성 출력
+# KoBART 기반 장문 자동 요약 및 음성 출력 시스템  
 
-긴 한국어 텍스트를 입력하면 KoBART 모델로 요약하고, 요약 결과를 음성으로 읽어주는 프로젝트입니다.
+## 프로젝트 소개
 
-`KoBART.py`가 모델 실행과 API 처리를 맡고, `index.html`에서 텍스트 입력과 결과 확인을 합니다.
+본 프로젝트는 **SKT의 KoBART(Korean BART) 요약 모델**을 활용하여  
+**긴 한국어 텍스트를 자동으로 요약**하고, **요약 결과를 음성(TTS)으로 읽어주는 시스템**을 구현한 캡스톤 디자인 프로젝트입니다.
 
-## 기간
+뉴스 기사, 보고서, 장문 문서 등 읽기에 부담이 되는 텍스트를 입력하면  
+핵심 내용만 추출하여 요약하고, 이를 음성으로 제공함으로써  
+**정보 접근성 향상**과 **사용자 편의성 증대**를 목표로 합니다.
 
-- 2025.03.10 ~ 2025.06.20
+## 프로젝트 목표
 
-## 사용한 것
+- KoBART 모델을 활용한 **한국어 장문 요약 자동화**
+- 요약 결과를 **음성으로 출력(TTS)** 하여 시각적 부담 감소
+- 웹 기반 인터페이스를 통한 **간편한 사용 환경 제공**
+- AI 모델 + 서비스 구조에 대한 **실무형 이해 및 구현 경험**
 
-- `Python`
-- `FastAPI`
-- `PyTorch`
-- `Hugging Face`
-- `KoBART`
-- `HTML`
-- `JavaScript`
+## 시스템 구성
 
-## 동작
+```
+사용자 입력(장문 텍스트)
+        ↓
+KoBART 요약 모델
+        ↓
+요약 텍스트 생성
+        ↓
+TTS(Text-to-Speech)
+        ↓
+음성 출력
+```
 
-1. 브라우저에서 긴 텍스트를 입력합니다.
-2. 서버가 입력 문장을 KoBART 요약 모델에 넣습니다.
-3. 모델이 만든 요약문을 화면에 보여줍니다.
-4. 요약문을 TTS로 변환해 재생합니다.
+## 주요 기능
 
-## 파일
+### 1. 장문 텍스트 자동 요약
+- SKT에서 공개한 **KoBART 요약 모델** 사용
+- 입력 길이에 따라 문단 단위 처리
+- 불필요한 문장 제거 후 핵심 정보 중심 요약
 
-- `KoBART.py`: 모델 로드, 요약 처리, API 실행
-- `index.html`: 입력 화면
-- `requirements.txt`: Python 패키지 목록
-- `uv.sh`: 실행 보조 스크립트
+### 2. 요약 결과 음성 출력 (TTS)
+- 요약된 텍스트를 음성으로 변환
+- 눈으로 읽지 않아도 내용을 파악 가능
+- 시각 피로 감소 및 접근성 강화
 
-## 실행
+### 3. 웹 기반 인터페이스
+- 브라우저에서 바로 텍스트 입력
+- 요약 결과 즉시 확인
+- 음성 재생 버튼 제공
+
+## 사용 모델 및 기술 스택
+
+### AI / NLP
+- **KoBART (SKT)**
+  - digit82/kobart-summarization
+  - Transformer 기반 Seq2Seq 요약 모델
+
+### Backend
+- **Python**
+- **FastAPI**
+- **PyTorch**
+
+### Frontend
+- **HTML / CSS / JavaScript**
+
+### 기타
+- GPU 가속(CUDA) 지원
+- REST API 기반 구조
+
+## 프로젝트 의의
+
+- 실제 공개된 **대규모 한국어 요약 모델을 서비스 형태로 구현**
+- AI 모델 학습이 아닌 **응용·배포 관점의 실무 경험**
+- 텍스트 요약 + 음성 출력 결합을 통한 **사용자 경험(UX) 개선**
+- AI 기술을 실생활 문제 해결에 적용한 사례
+
+## 실행 방법 (요약)
 
 ```bash
 pip install -r requirements.txt
 python KoBART.py
 ```
 
-## 참고
+웹 브라우저에서 페이지 접속 후 장문 텍스트 입력 → 요약 및 음성 출력
 
-- KoBART 모델은 공개된 한국어 요약 모델을 사용했습니다.
-- 입력 길이가 길면 문단 단위로 나눠 처리해야 합니다.
-- 모델 실행 환경에 따라 GPU 설정을 따로 맞춰야 합니다.
+## 참고 자료
+
+- SKT KoBART GitHub  
+  https://github.com/SKT-AI/KoBART
+- KoBART Summarization  
+  https://github.com/seujung/KoBART-summarization
+
+## 라이선스
+
+본 프로젝트는 **학습 및 연구 목적**으로 제작되었습니다.