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# KoBART 기반 장문 자동 요약 및 음성 출력 시스템
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## 프로젝트 소개
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본 프로젝트는 **SKT의 KoBART(Korean BART) 요약 모델**을 활용하여
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**긴 한국어 텍스트를 자동으로 요약**하고, **요약 결과를 음성(TTS)으로 읽어주는 시스템**을 구현한 캡스톤 디자인 프로젝트입니다.
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뉴스 기사, 보고서, 장문 문서 등 읽기에 부담이 되는 텍스트를 입력하면
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핵심 내용만 추출하여 요약하고, 이를 음성으로 제공함으로써
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**정보 접근성 향상**과 **사용자 편의성 증대**를 목표로 합니다.
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## 프로젝트 목표
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- KoBART 모델을 활용한 **한국어 장문 요약 자동화**
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- 요약 결과를 **음성으로 출력(TTS)** 하여 시각적 부담 감소
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- 웹 기반 인터페이스를 통한 **간편한 사용 환경 제공**
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- AI 모델 + 서비스 구조에 대한 **실무형 이해 및 구현 경험**
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## 시스템 구성
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```
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사용자 입력(장문 텍스트)
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KoBART 요약 모델
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요약 텍스트 생성
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TTS(Text-to-Speech)
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↓
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음성 출력
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```
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## 주요 기능
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### 1. 장문 텍스트 자동 요약
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- SKT에서 공개한 **KoBART 요약 모델** 사용
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- 입력 길이에 따라 문단 단위 처리
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- 불필요한 문장 제거 후 핵심 정보 중심 요약
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### 2. 요약 결과 음성 출력 (TTS)
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- 요약된 텍스트를 음성으로 변환
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- 눈으로 읽지 않아도 내용을 파악 가능
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- 시각 피로 감소 및 접근성 강화
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### 3. 웹 기반 인터페이스
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- 브라우저에서 바로 텍스트 입력
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- 요약 결과 즉시 확인
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- 음성 재생 버튼 제공
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## 사용 모델 및 기술 스택
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### AI / NLP
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- **KoBART (SKT)**
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- digit82/kobart-summarization
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- Transformer 기반 Seq2Seq 요약 모델
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### Backend
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- **Python**
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- **FastAPI**
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- **PyTorch**
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### Frontend
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- **HTML / CSS / JavaScript**
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### 기타
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- GPU 가속(CUDA) 지원
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- REST API 기반 구조
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## 프로젝트 의의
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- 실제 공개된 **대규모 한국어 요약 모델을 서비스 형태로 구현**
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- AI 모델 학습이 아닌 **응용·배포 관점의 실무 경험**
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- 텍스트 요약 + 음성 출력 결합을 통한 **사용자 경험(UX) 개선**
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- AI 기술을 실생활 문제 해결에 적용한 사례
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## 실행 방법 (요약)
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```bash
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pip install -r requirements.txt
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python KoBART.py
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```
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웹 브라우저에서 페이지 접속 후 장문 텍스트 입력 → 요약 및 음성 출력
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## 참고 자료
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- SKT KoBART GitHub
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https://github.com/SKT-AI/KoBART
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- KoBART Summarization
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https://github.com/seujung/KoBART-summarization
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## 라이선스
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본 프로젝트는 **학습 및 연구 목적**으로 제작되었습니다.
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