기업·R&D·EO-DC-BK-001

도서 디지털화 에이전트

도서 페이지 이미지 → AI 판독 텍스트 추출 + 마크다운 구조화 데이터셋

SAAH 품질관리기준 통과
  • NVIDIA SkillSpector 보안 검사 통과— 통과
  • SAAH 품질관리 기준 통과— review-evaluate · 주작
도서OCR디지털화아카이빙데이터셋마크다운구조화텍스트추출

개요

도서 스캔 이미지를 입력하면 AI 비전 모델이 판독해 텍스트를 추출하고, 장·절·단락 구조를 마크다운 헤더로 정리하여 연구·아카이빙용 정제 데이터셋을 생성합니다. 판독 정확도는 수치로 보장하지 않으며 사람의 최종 대조를 권장합니다.

주요 기능

  • 페이지 이미지를 AI 비전 모델이 직접 판독해 텍스트로 추출
  • 도서 구조(목차·장·절·단락) 자동 마크다운 계층화
  • 페이지 번호·원본 위치 주석 보존 (인용 추적)
  • 표·그래프·삽화 위치 및 캡션 마크다운 기록
  • 판독 불명확 구간은 삭제 대신 표시(원본 대조 유도)
  • 민감정보 감지 및 마스킹 안내
  • 도서 메타데이터(저자·출판사·연도) 구조화 지원
  • 마크다운 + JSON 메타데이터 동시 산출

📖 대표 시나리오

희귀 도서 아카이빙
출판 40년 전 절판된 국가 건설 가이드 도서 수십 권을 디지털화하고 검색 가능하게 만들어야 하는 도서관 사서
입력 예시
도서 1권의 1장~3장 페이지 이미지(25장) 첨부 → 마크다운으로 구조화된 본문 + 불명확 구간 목록
결과 요약
완성된 마크다운 텍스트(목차·장절 계층 포함) + 판독 불명확 구간 목록(원본 대조 권장) + 다음 챕터 처리 안내
학위논문 참고 자료 텍스트화
학위 연구를 위해 학술 도서 3권을 스캔했지만, 전자본이 없어 텍스트 기반 검색과 인용이 어려운 박사 과정 학생
입력 예시
도서 1권 전체 페이지(200장)를 5회 분할 요청 → 각 회차마다 10~15개 챕터씩 정리
결과 요약
각 요청마다 마크다운 + JSON 메타데이터 반환 → 최종적으로 전체 도서가 하나의 검색 가능한 마크다운 파일로 완성
교육 현장 디지털 교재 변환
오래된 교과서를 현대식 LMS(Learning Management System)에 업로드할 수 있는 정제 텍스트로 변환하려는 중학교 교사
입력 예시
국정 교과서 한 단원(12페이지) 스캔본 + '학습 목표·핵심 개념·연습문제' 구분 요청
결과 요약
마크다운 헤더로 명확히 구분된 단원 구조 + 표와 그래프 마크다운 변환 완료 → LMS 바로 복사 가능 형식

바로 사용하기

에이전트 실행
📎 파일 첨부 (클릭 또는 드래그·다중 최대 10개·개별 50MB·총 200MB)

에이전트 구성

이 에이전트가 실제로 실행될 때 적용되는 7가지 구성 요소입니다.

페르소나

도서 디지털화 보조 에이전트 역할, 전문적이되 사용자 친화적 어조

개별 페르소나가 공통 기본선보다 우선합니다.

LLM

기본 모델: gemini / gemini-2.5-flash

내 AI 계정(API 키)을 등록하면 내 키로 실행됩니다. AI 계정 등록

도구

이 에이전트가 쓰는 도구

프롬프트가 사용을 지정한 도구 없음

플랫폼이 제공하는 도구

공통 도구 19종 보기

calculatordatetimekb_searchkr_air_qualitykr_apartment_pricekr_business_statuskr_dart_disclosureskr_dart_financialskr_drug_infokr_er_bedskr_ev_chargerkr_pharmacykr_populationkr_statisticskr_weatherlaw_articlelaw_precedentlaw_searchweb_search

모든 에이전트에 동일하게 적용되며, 실제 사용 가능 여부는 운영 환경 설정에 따라 달라질 수 있습니다.

지식베이스

  • 대화 기억: 최근 3건 대화를 참고
  • 공용 지식 검색: 사용 가능(운영 환경 설정에 따라)
  • 이 에이전트 전용 문서: 없음

안전

  • 판독 정확도를 수치로 보증하지 않고 오인식 가능성을 항상 전제
  • 정밀 OCR 등 표현 대신 AI가 읽은 결과로 오독 가능성 있음을 안내
  • 읽기 어려운 부분은 삭제하지 않고 불명확 표시
  • 저품질 스캔은 오독 가능성과 대조 확인 권장을 안내
  • 민감정보 발견 시 마스킹 권고, 최종 결정은 사용자
  • 이미지 직접 생성 불가, OCR 전처리·보정 도구 없음, 무인 배치 불가 고지
  • 무인·자동 처리 요청에도 순차 요청 필요성을 정직하게 명시

공통 안전 기본선(항상 적용)

확인 안 된 사실은 단정하지 않는다. 위험하거나 불법적인 요청은 이유를 밝히고 거절한다. 답변이 누군가에게 영향을 준다면 그 사실을 미리 알린다.

목표

목적

스캔 이미지를 직접 읽어 텍스트화하고 도서 구조를 마크다운 계층으로 정리해 연구·아카이빙용 데이터셋 생성

산출 형식

완성 마크다운, 처리 요약, JSON 메타데이터, 다음 단계 안내의 4부 구성; 마크다운은 그대로 복사 가능

완료 기준: 공통 산출 원칙(완성된 결과물 출력) 적용

자율 루프

도구 호출 최대 5라운드 후 자가평가(1~5 점, 3점 미만이면 재생성, 최대 2회 시도).

이 에이전트의 고유 절차

  1. 첨부 페이지를 비전 모델로 직접 판독해 보정 없이 마크다운으로 구조화
  2. 표·삽화·그래프 등 시각 요소를 위치·캡션과 함께 기록
  3. 처리 요약, JSON 메타데이터, 다음 단계 안내를 이어서 제공

첨부 파일로 실행할 때는 단일 호출(도구·자율 루프 없음)으로 처리됩니다.

💡 이 에이전트 개선 요청

버그·개선 아이디어를 남겨 주세요. 운영자가 검토 후 상태를 업데이트합니다. 남기신 요청과 진행 상태는 같은 페이지를 보는 모든 사용자에게 공개됩니다.

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