물리적 원본(PDF/이미지)과 디지털 텍스트의 연결이 끊어지지 않는, 사람과 LLM이 함께 고전 텍스트를 읽고 번역하고 연구하는 통합 작업 환경.
처음 사용하시나요? 사용자 가이드를 먼저 읽어주세요.
왼쪽에 서고 탐색기, 가운데에 원본 PDF 뷰어, 오른쪽에 텍스트 작업 패널이 배치된 VSCode 스타일 3단 레이아웃입니다. 상단 탭(열람 → 레이아웃 → 교정 → 표점 → 현토 → 번역 → 주석 → 인용 → 이체자)으로 작업 단계를 전환합니다.
PDF/이미지 위에 읽기 순서대로 번호가 매겨진 파란색 블록이 표시됩니다. 고전적에 최적화된 NDL古典籍OCR(Full/Lite), 근현대 문서용 NDLOCR, LLM 비전, PaddleOCR 중 원하는 엔진을 선택해서 OCR을 실행할 수 있습니다.
- 자동감지: 버튼 하나로 페이지 전체의 텍스트 영역을 자동으로 잡아줍니다
- 수동 조정: 블록을 드래그해서 위치·크기·읽기 순서를 직접 수정할 수 있습니다
- 모든 블록 OCR / 선택 블록 OCR: 전체 또는 원하는 영역만 골라서 인식합니다
왼쪽 원본 이미지를 보면서 오른쪽에서 OCR 인식 결과를 직접 수정합니다. 일괄 교정(이체자 사전 기반)과 대조 뷰(OCR 원본 vs 교정본 비교)를 지원합니다.
교정이 끝난 텍스트에 문장 부호(구두점)를 삽입합니다. 미리 설정된 부호 세트를 사용하거나, AI에게 표점 초안을 요청할 수도 있습니다.
표점이 완료된 문장에 한국어 토(吐)를 삽입하는 단계입니다. 한문 원문 옆에 작은 글씨로 토가 표시되며, AI 보조 기능도 사용할 수 있습니다.
원문을 현대 한국어로 번역합니다. Ollama(로컬), Anthropic, Gemini, OpenAI 등 다양한 LLM에 번역 초안을 요청하고, 연구자가 직접 수정·확정합니다. LLM이 응답하지 않으면 자동으로 다음 프로바이더로 폴백합니다.
번역이 끝난 텍스트에 연구 주석을 추가합니다. 인명·지명·서명 등의 태그, 단어의 뜻풀이를 기록하는 사전형 주석, 다른 문헌의 해당 구절을 연결하는 인용 마크 세 가지 유형을 지원합니다.
고전 한문에 자주 등장하는 이체자(異體字) 대응표를 관리합니다. 예를 들어 '萬→万', '國→国' 같은 자형 변환을 등록해두면 OCR 결과를 일괄 교정할 때 자동으로 적용됩니다.
원본 저장소와 해석 저장소가 각각 독립된 Git 저장소로 관리됩니다. 커밋 로그와 사다리형 그래프로 작업 이력을 한눈에 볼 수 있고, 언제든 이전 상태로 되돌릴 수 있습니다.
여러 문헌과 해석 저장소를 하나의 **서고(Library)**로 묶어 관리합니다. 백업 경로 설정, 원격 저장소(GitHub 등) 연결, JSON 스냅샷 내보내기/가져오기를 GUI에서 바로 할 수 있습니다.
| 영역 | 기능 |
|---|---|
| 원본 관리 | PDF/이미지 뷰어, 레이아웃 분석, OCR(NDL古典籍OCR Full/Lite + NDLOCR + LLM 비전 + PaddleOCR), HWP/HWPX 가져오기, PDF 참조 텍스트 추출 |
| 해석 작업 | 표점(句讀), 현토(懸吐), 번역(LLM+수동), 주석(태깅+사전형) |
| 연구 도구 | 인용 마크, 사전 내보내기/가져오기, 이체자 사전, 교차 뷰어 |
| 저장소 관리 | 원본·해석 분리 Git 저장소, 사다리형 그래프, JSON 스냅샷 |
| 텍스트 가져오기 | HWP/HWPX 표점·현토 분리, PDF 텍스트 레이어 추출, LLM 원문/번역/주석 분리 |
| LLM 연동 | Ollama, Base44, Anthropic, Gemini, OpenAI (자동 폴백) |
- ZIP 다운로드 → 압축 풀기
install.bat더블클릭 (Windows) 또는./install.sh(macOS/Linux) — Python, Git, uv 자동 설치start_server.bat더블클릭 (Windows) 또는./start_server.sh(macOS/Linux)
브라우저에서 http://localhost:8000 접속. GUI에서 서고를 선택/생성할 수 있습니다.
Git을 아는 분은
git clone https://github.com/hw725/classical-text-browser.git으로도 가능합니다. 오프라인 OCR 설치:uv sync --extra ndlkotenocr(고전적 전용, 권장) 또는uv sync --extra ndlocr(근현대 범용). GPU가 있다면:uv sync --extra ndlkotenocr-full(TrOCR, 최고 품질).
Python + FastAPI | HTML + vanilla JS (빌드 도구 없음) | PDF.js | PyMuPDF | GitPython | jsonschema | uv
| 층 | 이름 | 저장소 | 층 | 이름 | 저장소 |
|---|---|---|---|---|---|
| L1 | 원본 파일 | 원본 | L5 | 표점/현토 | 해석 |
| L2 | OCR 결과 | 원본 | L6 | 번역 | 해석 |
| L3 | 레이아웃 | 원본 | L7 | 주석/사전 | 해석 |
| L4 | 교정 텍스트 | 원본 | L8 | 관계 그래프 | 해석 |
src/
├── core/ # 핵심 로직 (표점, 번역, 주석 등)
├── hwp/ # HWP/HWPX 처리 (hwp-hwpx-parser)
├── text_import/ # 텍스트 가져오기 (HWP 표점분리 + PDF 참조텍스트)
├── llm/ # LLM 라우터 + 프로바이더
├── ocr/ # OCR 엔진 (NDL古典籍OCR Full/Lite + NDLOCR + LLM 비전 + PaddleOCR)
├── parsers/ # 서지정보 파서
├── cli/ # CLI 도구
└── app/ # 웹 앱 (FastAPI + static)
schemas/
├── source_repo/ # 원본 저장소 스키마 (7개)
├── interp/ # 해석 저장소 스키마 (5개)
└── core/ # 코어 엔티티 스키마 (6개)
| 문서 | 대상 | 내용 |
|---|---|---|
| user-guide.md | 연구자 | 사용 방법 단계별 안내 |
| platform-v7.md | 개발자 | 전체 아키텍처 |
| DECISIONS.md | 개발자 | 설계 결정 근거 (D-001~D-023) |
| core-schema-v1.3.md | 개발자 | 코어 엔티티 모델 |
| schemas/README.md | 개발자 | JSON 스키마 구조 |
| architecture-diagrams.md | 전체 | Mermaid 다이어그램 |
| schema_overview.html | 전체 | 스키마 개요도 (브라우저, 19개) |
| llm_architecture_design.md | 개발자 | LLM 4단 폴백 설계 |
| docs/sessions/ | 개발자 | 구현 세션 기록 (Phase 10~12) |
- 비상업적 사용·수정·재배포: 자유
- 상업적 사용: 별도 협의 필요 (LICENSE 파일 하단 연락처 참고)