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KoBART 기반 장문 자동 요약 및 음성 출력 시스템
프로젝트 소개
본 프로젝트는 SKT의 KoBART(Korean BART) 요약 모델을 활용하여
긴 한국어 텍스트를 자동으로 요약하고, 요약 결과를 음성(TTS)으로 읽어주는 시스템을 구현한 캡스톤 디자인 프로젝트입니다.
뉴스 기사, 보고서, 장문 문서 등 읽기에 부담이 되는 텍스트를 입력하면
핵심 내용만 추출하여 요약하고, 이를 음성으로 제공함으로써
정보 접근성 향상과 사용자 편의성 증대를 목표로 합니다.
프로젝트 목표
- 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
시스템 구성
사용자 입력(장문 텍스트)
↓
KoBART 요약 모델
↓
요약 텍스트 생성
↓
TTS(Text-to-Speech)
↓
음성 출력
주요 기능
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
2. 요약 결과 음성 출력 (TTS)
- 요약된 텍스트를 음성으로 변환
- 눈으로 읽지 않아도 내용을 파악 가능
- 시각 피로 감소 및 접근성 강화
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)
pip install -r requirements.txt
python KoBART.py
웹 브라우저에서 페이지 접속 후 장문 텍스트 입력 → 요약 및 음성 출력
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 목적으로 제작되었습니다.