한글파일 데이터 파싱 및 언어모델 기반 활용 솔루션

한글파일 데이터 파싱 및 언어모델 기반 활용 솔루션

1. 문제 정의

1. 데이터 파싱 문제
   • 한글파일(.hwp)은 독자적인 포맷(HWPML)을 사용하며, 테이블, 취소선, 다양한 서식 데이터를 효과적으로 추출하기 어려움.
   • 기존 파싱 도구들은 구조적 데이터(테이블, 리스트 등)와 비구조적 데이터(텍스트)를 정확히 구분하지 못함.
2. 복잡한 형식 문제
   • 취소선, 주석, 하이라이트 등 문서에 포함된 형식적 정보가 중요한 의미를 가지는 경우, 이를 분석하지 못하면 데이터의 맥락이 손실됨.
3. 언어모델 적용 어려움
   • 파싱된 데이터가 언어모델에서 이해하기 어려운 형태로 제공되면, 문맥 분석 및 의미 추론의 정확도가 낮아짐.

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2. 제안 솔루션: 한글파일 데이터 파싱 및 언어모델 통합

2.1 핵심 구성 요소

1. 한글파일 파싱 엔진
   • HWPML(XML 기반) 파일 구조를 분석하여 텍스트와 메타데이터를 정확히 분리.
   • 기능:
     • 텍스트 추출: 취소선, 하이라이트, 주석 등 형식 정보를 태그로 표시.
     • 구조 추출: 테이블, 리스트, 머리글/바닥글 등 문서 구조를 유지하며 데이터 변환.
     • 이미지 추출: 포함된 이미지 데이터를 OCR 기술과 결합해 텍스트화.
2. 형식 보존 데이터 변환
   • 변환된 데이터를 언어모델이 이해할 수 있도록 JSON 또는 Markdown 형식으로 정리.
   • 예시:

{
  "text": "This is an example text.",
  "format": {
    "strikethrough": true,
    "highlight": "yellow",
    "comments": "This text is deprecated."
  },
  "table": [
    ["Header1", "Header2"],
    ["Data1", "Data2"]
  ]
}

 

1. 언어모델 활용 모듈
   • 파싱된 데이터를 언어모델로 전달하여 맥락 이해와 분석.
   • 활용 사례:
     • 문서 요약: 테이블 및 형식적 정보 포함한 요약 생성.
     • 중요도 분석: 취소선, 하이라이트 등을 기반으로 문서 내 주요 정보 추출.
     • 데이터 보완: 주석이나 메모를 활용해 문서의 불완전한 부분 보완.

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3. 기술 스택 및 아키텍처

3.1 기술 스택

1. 파싱 엔진:
   • PyHWP: 한글파일(HWP) 파싱 라이브러리.
   • HWPML 처리: XML 파서를 사용해 문서 구조 분석.
2. 형식 보존 변환:
   • Python: 데이터 변환 및 형식 보존 처리.
3. 언어모델 통합:
   • OpenAI API 또는 Hugging Face 모델: 데이터 분석 및 요약.
4. OCR 처리:
   • Tesseract OCR: 이미지 텍스트 추출.

3.2 아키텍처

1. 사용자 → 한글파일 업로드.
2. 파싱 엔진 → 텍스트 및 형식 데이터 추출.
3. 형식 보존 변환 → JSON/Markdown 형식으로 데이터 변환.
4. 언어모델 → 데이터 분석 및 결과 생성.
5. 결과 → 사용자에게 시각화된 데이터 제공.

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4. 기대 효과

4.1 데이터 파싱 효율성 증가

• 한글파일의 복잡한 형식을 정확히 분석하여 언어모델에 적합한 데이터로 변환.
• 문서의 맥락과 형식 정보를 유지하여 데이터 손실 방지.

4.2 언어모델 활용성 강화

• 문서 요약, 데이터 보완, 중요도 분석 등 기존에 어려웠던 작업을 자동화.
• 사용자 요구에 맞는 맞춤형 결과 제공.

4.3 비용 및 시간 절감

• 수작업으로 문서 내용을 변환하고 요약하는 시간을 대폭 단축.
• 정확하고 신뢰도 높은 결과로 생산성 향상.

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5. 서비스 적용 사례

5.1 기업 문서 관리

• 사내 보고서, 계약서, 제안서 등 복잡한 형식의 문서를 효율적으로 분석.
• 주요 정보 요약 및 문서 데이터베이스 구축.

5.2 공공기관

• 공문서의 구조적 데이터를 자동으로 분석하여 정책 결정에 활용.
• 공공 데이터의 표준화와 접근성 향상.

5.3 학술 연구

• 논문, 연구 보고서의 테이블 및 주석 데이터를 자동으로 정리.
• 학술 자료 요약 및 데이터베이스 구축.

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6. 개발 로드맵

1단계 (0~3개월): 파싱 엔진 개발

• HWPML 기반 텍스트 및 구조 분석.
• 취소선, 주석, 테이블 등 형식 정보 처리.

2단계 (3~6개월): 데이터 변환 및 통합

• JSON/Markdown 변환 모듈 개발.
• 언어모델과의 데이터 통합 및 초기 테스트.

3단계 (6~12개월): 고도화 및 상용화

• 데이터 정확성 및 성능 최적화.
• 사용자 인터페이스 개발 및 클라우드 배포.

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7. 결론

이 솔루션은 한글파일의 복잡한 형식적 데이터를 효과적으로 파싱하고, 언어모델과 결합하여 다양한 분석 및 활용이 가능하게 합니다. 이를 통해 기존의 데이터 처리 한계를 극복하고, 문서 관리와 분석의 효율성을 대폭 향상시킬 수 있습니다.