요약 편집하기 (부분)

== 요약의 종류 ==

=== 목적에 따른 분류 ===

==== 정보 전달형 요약 (Informative Summary) ====

원문의 주요 정보, 수치, 방법, 결론을 '''모두 포함'''하는 방식이다. 독자가 원문을 읽지 않아도 핵심 정보를 충분히 얻을 수 있도록 설계된다. 학술 논문의 '''초록(Abstract)'''이 가장 대표적인 예이며, 기업 보고서의 이그제큐티브 서머리도 이 범주에 속한다.

{| class="wikitable" style="width:60%"
|+ 정보 전달형 요약의 특징
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! 항목 !! 내용
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| 목표 길이 || 원문의 10~25% 수준
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| 필수 포함 요소 || 목적, 방법, 결과, 결론, 주요 수치
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| 주요 사용 분야 || 학술, 보고서, 정책 문서
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| 주요 독자 || 전문가 및 일반 독자 모두
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| 핵심 기준 || 원문 미독자도 내용 이해 가능해야 함
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==== 지시형 요약 (Indicative Summary) ====

원문에 '''무엇이 담겨 있는지를 안내'''하는 방식으로, 구체적인 수치나 결론보다 주제와 범위를 소개하는 데 집중한다. 독자를 원문으로 안내하는 길잡이 역할을 하며, 도서관 카탈로그의 책 소개, 영화 시놉시스, 온라인 쇼핑몰의 상품 설명 등이 이에 해당한다. 지시형 요약만으로는 원문의 결론이나 핵심 데이터를 알 수 없으며, 반드시 원문을 읽어야 한다는 것이 정보 전달형과의 가장 큰 차이다.

==== 비판적 요약 (Critical Summary) ====

단순히 내용을 정리하는 데 그치지 않고, 요약자의 '''평가와 논평'''을 함께 담는 방식이다. 서평(書評), 논문 리뷰, 영화 비평 등이 대표적이다. 요약자의 전문성·관점·논거가 중요한 역할을 하며, 단순 요약과 달리 원문의 논리적 오류, 방법론적 한계, 사회적 맥락 등을 함께 분석한다. 학술 대학원에서 요구하는 문헌 리뷰(Literature Review)가 여기에 해당하며, 단순 내용 기술이 아닌 연구자로서의 비판적 시각이 평가의 핵심이다.

==== 평가 요약 (Evaluative Summary) ====

비판적 요약과 유사하나, 특정 기준이나 루브릭(Rubric)에 따라 원문을 정형화된 방식으로 평가하는 형태다. 제품 리뷰, 영화 평점, 논문 심사 보고서(Peer Review Report) 등이 이에 해당한다. 평가 항목과 기준이 미리 정해져 있다는 점에서 비판적 요약보다 구조화되어 있다.

=== 방법에 따른 분류 ===

==== 추출 요약 (Extractive Summarization) ====

원문에서 중요한 문장이나 구절을 '''그대로 뽑아내어(Extract)''' 나열하는 방식이다. 내용을 재해석하거나 새로운 표현으로 바꾸지 않는다는 점에서 의미 왜곡의 위험이 낮고 구현이 비교적 간단하다. 그러나 추출된 문장들이 서로 논리적으로 잘 연결되지 않을 수 있으며, 추출되지 않은 문장들과의 지시 관계(대명사, 지시어 등)가 끊기는 문제가 발생한다.

인공지능 분야에서 추출 요약에 활용되는 대표적 알고리즘:
* '''TF-IDF 기반''' : 문서 내 단어 빈도와 역문서 빈도를 결합하여 중요 문장을 선별
* '''TextRank''' : 구글의 PageRank 알고리즘을 텍스트 그래프에 적용. 문장 간 유사도를 기반으로 순위를 매김
* '''SummaRuNNer''' : RNN을 활용한 추출 요약 분류 모델
* '''BERTSum''' : BERT를 문장 인코더로 활용한 추출 요약 모델

==== 생성 요약 (Abstractive Summarization) ====

원문을 이해한 뒤 '''새로운 문장으로 재구성'''하는 방식이다. 인간이 자연스럽게 수행하는 요약이 바로 이 방식에 해당한다. 추출 요약보다 훨씬 자연스럽고 응집력 있는 결과물을 만들어낼 수 있지만, 원문에 없는 내용이 생성되는 '''환각(Hallucination)''' 문제가 발생할 수 있어 사실 확인이 중요한 분야에서는 주의가 필요하다.

현재 대부분의 고성능 AI 요약 시스템은 생성 요약 방식을 채택하며, [[BART]], [[T5]], [[GPT-5]], [[Claude]] 등의 대형 언어 모델이 이를 구현한다.

==== 혼합형 요약 (Hybrid Summarization) ====

추출 요약과 생성 요약을 단계적으로 결합한 방식이다. 1단계에서 중요 문장을 추출하여 입력 텍스트를 압축하고, 2단계에서 추출된 내용을 바탕으로 자연스럽게 재작성한다. 환각 문제를 줄이면서도 자연스러운 결과물을 얻을 수 있어, 현재 가장 성능이 뛰어난 상용 AI 요약 서비스들이 이 방식을 채택한다.

==== 다중 문서 요약 (Multi-Document Summarization) ====

단일 문서가 아닌 '''여러 문서를 동시에 요약'''하는 방식이다. 같은 사건을 다룬 여러 뉴스 기사를 통합 요약하거나, 동일 주제의 복수 논문을 정리하는 데 활용된다. 문서 간 정보 중복 처리와 상충되는 내용 조율이 핵심 과제이며, 단일 문서 요약보다 기술적 난이도가 훨씬 높다.

==== 대화 요약 (Dialogue/Conversation Summarization) ====

채팅 로그, 회의록, 고객 상담 기록 등 '''대화 형식의 텍스트'''를 요약하는 방식이다. 일반적인 문서 요약과 달리 복수의 화자가 존재하며, 발화 순서와 맥락이 의미 형성에 중요한 역할을 한다. 최근 Microsoft Teams, Zoom, 네이버 클로바 등에서 회의 자동 요약 기능으로 상용화되었다.

=== 형태에 따른 분류 ===

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|+ 형태별 요약 비교표
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! 형태 !! 영어 명칭 !! 표준 길이 !! 특징 !! 주요 사용처
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| 초록 || Abstract || 150~300단어 || 논문 서두에 위치. 목적·방법·결과·결론 포함 || 학술 논문
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| 개요 || Synopsis || 1~3쪽 || 전체 줄거리/내용 간략 정리 || 소설, 영화, 드라마 기획서
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| 적요 || Précis || 원문의 약 1/3 || 원문 구조와 논리를 유지하며 압축 || 영어 작문 교육
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| 요지 || Gist || 1~3문장 || 핵심 아이디어만 추려 극도로 간결하게 || 구어, 일상 대화, 메모
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| 브리핑 || Briefing || 1~5분 || 의사결정자에게 핵심만 구두 또는 문서로 보고 || 기업, 군사, 정치
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| 다이제스트 || Digest || 다양 || 여러 원문을 모아 편집한 요약집 || 잡지, 뉴스레터
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| 이그제큐티브 서머리 || Executive Summary || 1~2쪽 || 보고서 앞부분에 위치. 경영진 맞춤 핵심 요약 || 경영, 컨설팅
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| 어노테이션 || Annotation || 2~8문장 || 문헌의 내용·특성·가치를 간략히 기술 || 참고문헌 목록, 도서관
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| 러닝 헤드 || Running Head || 1~2줄 || 학술지 논문 상단에 표시되는 극도의 축약 제목 || 학술 출판
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| 썸네일 요약 || Thumbnail Summary || 1~2문장 || 검색 결과, SNS 미리보기에서 표시되는 초간략 설명 || 검색엔진, 포털
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