PDF/DXF 문서 분석기

Flet 기반의 PDF 및 DXF 파일 업로드 및 분석 애플리케이션입니다. PDF 파일은 Google Gemini AI를 통해 이미지 분석을, DXF 파일은 ezdxf 라이브러리를 통해 도곽 정보 및 Block Reference/Attribute Reference를 추출하여 상세한 정보를 제공합니다.

🌟 주요 기능

PDF 분석 기능

• 📄 PDF 파일 업로드: 간편한 드래그 앤 드롭 인터페이스
• 🔍 AI 이미지 분석: Google Gemini API를 통한 고급 이미지 분석
• 🏢 조직별 스키마: 국토교통부/한국도로공사 전용 분석 스키마
• 👁️ PDF 뷰어 모달: 별도 창에서 PDF 미리보기 및 페이지 네비게이션

DXF 분석 기능 (NEW)

• 🏗️ DXF 파일 지원: CAD 도면 파일 (.dxf) 업로드 및 분석
• 📐 도곽 정보 추출: 도면명, 도면번호, 건설분야, 건설단계, 축척 등
• 🔧 Block Reference 분석: 블록 참조 및 속성 정보 완전 추출
• 📋 Attribute Reference: 모든 속성의 tag, text, prompt, position, bounding box 정보
• 📏 바운딩 박스 계산: 텍스트 및 블록의 정확한 좌표 정보
• 🎯 ATTDEF 정보 수집: 블록 정의에서 프롬프트 정보 자동 매핑

공통 기능

• 📊 실시간 진행률: 분석 과정을 실시간으로 확인
• 🎨 현대적인 UI: 좌우 분할 레이아웃 및 Material Design 기반 인터페이스
• ⚙️ 다양한 분석 모드: 기본, 상세, 사용자 정의 분석
• 💾 결과 저장: 분석 결과를 텍스트/JSON 파일로 저장
• 📱 반응형 디자인: 다양한 화면 크기에 대응하는 인터페이스

🚀 빠른 시작

1. 요구 사항

• Python 3.9 이상
• Google Gemini API 키

2. 설치

# 저장소 클론
git clone https://github.com/your-username/pdf-analyzer.git
cd pdf-analyzer

# 가상 환경 생성 (권장)
python -m venv venv

# 가상 환경 활성화
# Windows:
venv\\Scripts\\activate
# macOS/Linux:
source venv/bin/activate

# 의존성 설치
pip install -r requirements.txt

3. 환경 설정

1. .env.example 파일을 .env로 복사:

copy .env.example .env  # Windows
cp .env.example .env    # macOS/Linux

2. .env 파일을 편집하여 Gemini API 키 설정:

GEMINI_API_KEY=your_actual_gemini_api_key_here

4. 실행

python main.py

🛠️ 설정

환경 변수

.env 파일에서 다음 설정을 조정할 수 있습니다:

# 필수: Gemini API 키
GEMINI_API_KEY=your_gemini_api_key

# 애플리케이션 설정
APP_TITLE=PDF 도면 분석기
APP_VERSION=1.0.0
DEBUG=False

# 파일 업로드 설정
MAX_FILE_SIZE_MB=50
ALLOWED_EXTENSIONS=pdf
UPLOAD_FOLDER=uploads

# Gemini API 설정
GEMINI_MODEL=gemini-2.5-pro
DEFAULT_PROMPT=pdf 이미지 분석하여 도면인지 어떤 정보들이 있는지 알려줘.

Gemini API 키 획득

1. Google AI Studio에 접속
2. Google 계정으로 로그인
3. “Create API Key” 클릭
4. 생성된 API 키를 .env 파일에 추가

📖 사용법

기본 사용법

1. PDF 파일 선택: “PDF 파일 선택” 버튼을 클릭하여 분석할 PDF 파일을 선택합니다.

2. 분석 설정:

   • 페이지 선택: 첫 번째 페이지만 또는 모든 페이지 분석 선택
   • 분석 모드: 기본, 상세, 사용자 정의 중 선택

3. 분석 시작: “분석 시작” 버튼을 클릭하여 AI 분석을 시작합니다.

4. 결과 확인: 분석 완료 후 결과를 확인하고 필요시 저장합니다.

분석 모드

• 기본 분석: 문서 유형 및 기본 정보 분석
• 상세 분석: 도면, 도표, 텍스트 등 상세 정보 분석
• 사용자 정의: 원하는 분석 내용을 직접 입력

🏗️ 프로젝트 구조

fletimageanalysis/
├── main.py              # 메인 애플리케이션
├── config.py            # 설정 관리
├── pdf_processor.py     # PDF 처리 모듈
├── gemini_analyzer.py   # Gemini API 연동
├── ui_components.py     # UI 컴포넌트
├── requirements.txt     # 의존성 목록
├── .env.example         # 환경 변수 템플릿
├── uploads/            # 업로드 폴더
├── assets/             # 자산 폴더
└── docs/               # 문서 폴더

🔧 개발

개발 환경 설정

# 개발용 의존성 설치
pip install black flake8 pytest

# 코드 포맷팅
black .

# 코드 검사
flake8 .

# 테스트 실행
pytest

모듈 설명

pdf_processor.py

• PDF 파일 검증 및 정보 추출
• PDF 페이지를 이미지로 변환
• Base64 인코딩 처리

gemini_analyzer.py

• Gemini API 클라이언트 관리
• 이미지 분석 요청 및 응답 처리
• 스트리밍 분석 지원

ui_components.py

• Flet UI 컴포넌트 정의
• 재사용 가능한 UI 요소들
• Material Design 스타일 적용

main.py

• 메인 애플리케이션 로직
• 이벤트 처리 및 UI 통합
• 백그라운드 작업 관리

🐛 문제 해결

일반적인 문제들

1. API 키 오류

오류: Gemini API 키가 설정되지 않았습니다.
해결: .env 파일에 올바른 GEMINI_API_KEY를 설정하세요.

2. PDF 파일 오류

오류: 유효하지 않은 PDF 파일입니다.
해결: 손상되지 않은 PDF 파일을 사용하거나 다른 PDF로 시도하세요.

3. 의존성 설치 오류

# PyMuPDF 설치 문제가 있을 경우
pip install --upgrade pip
pip install PyMuPDF --no-cache-dir

4. 메모리 부족 오류

해결: 큰 PDF 파일의 경우 첫 번째 페이지만 분석하거나
      zoom 값을 낮춰서 이미지 크기를 줄이세요.

로그 확인

애플리케이션 실행 시 콘솔에서 상세한 로그를 확인할 수 있습니다:

python main.py 2>&1 | tee app.log

🤝 기여하기

1. 이 저장소를 포크합니다
2. 기능 브랜치를 생성합니다 (git checkout -b feature/AmazingFeature)
3. 변경사항을 커밋합니다 (git commit -m 'Add some AmazingFeature')
4. 브랜치에 푸시합니다 (git push origin feature/AmazingFeature)
5. Pull Request를 생성합니다

📝 라이선스

이 프로젝트는 MIT 라이선스 하에 배포됩니다. 자세한 내용은 LICENSE 파일을 참조하세요.

🙏 감사의 말

• Flet - 뛰어난 Python UI 프레임워크
• Google Gemini - 강력한 AI 분석 API
• PyMuPDF - PDF 처리 라이브러리

📞 지원

문제가 있거나 질문이 있으시면 Issues 페이지에서 이슈를 생성해 주세요.

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🔗 관련 링크

• Flet 문서
• Gemini API 문서
• PyMuPDF 문서