가독성 평가기

가독성 평가기는 다양한 검증된 가독성 지표를 활용하여 주어진 텍스트의 가독성을 평가하도록 설계된 컴포넌트입니다. 이 도구는 콘텐츠 생성, 요약, 교육 관련 애플리케이션, 사용자 대상 문서 등에서 텍스트의 접근성 이해 혹은 최적화가 중요한 모든 AI 워크플로우에 유용합니다.

컴포넌트 기능

이 컴포넌트는 입력된 텍스트를 하나 이상의 선택한 가독성 지표로 평가합니다. 각 지표는 텍스트의 복잡도, 적합한 학년 수준, 다양한 독자층이 얼마나 쉽게 이해할 수 있는지에 대한 인사이트를 제공합니다.

여러 지표 중 원하는 것을 선택할 수 있어 다양한 활용 목적과 기준에 맞는 유연함을 제공합니다.

지원하는 가독성 지표

아래의 지표들을 개별적으로 선택하여 평가할 수 있습니다:

• Flesch Kincaid 학년 수준: 해당 텍스트를 이해하는 데 필요한 미국 학년 수준을 나타냅니다.
• Flesch Reading Ease: 100점 만점 척도로 텍스트의 읽기 쉬움을 평가하며, 점수가 높을수록 읽기 쉽습니다.
• Dale Chall 가독성: 익숙한 단어를 고려해 텍스트의 이해도를 평가합니다.
• ARI (자동 가독성 지수)
• Coleman Liau 지수
• Gunning Fog 지수
• SMOG 지수: 텍스트를 이해하는 데 필요한 교육 연수를 추정합니다.
• Spache 가독성
• Linsear Write 공식
• 통계: 단어 수, 문장 수 등 텍스트에 대한 일반적인 통계를 제공합니다.

입력값

• 입력 텍스트: 분석할 주 텍스트입니다. 필수 항목입니다.
• 지표 선택: 위 목록에서 하나 이상 선택할 수 있으며, 기본적으로 Flesch Kincaid와 통계가 선택되어 있습니다.

출력값

이 컴포넌트는 두 가지 출력을 생성합니다:

이 출력값들은 AI 워크플로우의 후속 단계(리포트 작성, 대상 독자 맞춤 텍스트 변환, 결과 기반 추가 동작 등)에서 사용할 수 있습니다.

왜 이 컴포넌트를 사용해야 하나요?

• 콘텐츠 최적화: 텍스트가 의도한 독자에게 적합한지 확인
• 자동 편집: 콘텐츠 생성·검토 자동화 워크플로우에 가독성 지표 연동
• 교육적 활용: 학생 글쓰기 평가 또는 맞춤 난이도의 자료 생성
• 품질 보증: 게시물의 일관된 품질 기준 유지

활용 예시

• 챗봇 응답이 가독성 기준을 충족하는지 자동 점검
• 사용자용 문서의 접근성 평가 및 개선
• 생성된 AI 콘텐츠를 다양한 읽기 수준에 맞게 필터링 또는 변환

가독성 평가기를 워크플로우에 통합하면, 다양한 독자의 요구에 맞춘 효과적이고 접근성 높은 콘텐츠를 제공하는 AI 기반 프로세스를 구현할 수 있습니다.