안녕하세요 한글 관련 파이썬 강의 듣고 있는 수강생입니다. win32com 라이브러리를 이용해서 hwp,hwpx 파일의 내용을 검색하는 기능을 만들고 있는데요, hwp.Open ("파일경로") 로 한글 파일을 열면 아래의 메세지 창이 뜹니다. 이 창이 안 뜨게 한글 파일을 Open하는 방법 좀 알 수 있을까요? 감사합니다. "상위 버전에서 작성한 문서입니다. 이전 판 한글에서는 상위 버전 문서가 올바르게 표시되지 않을 수 있습니다."
자식 클래스가 재정의하지 않은 것인지 판단하는 것은 부모 클래스에 show(int x)로 정의된 메서드가 없어서 부모클래스에서 정의되지 않았기에 자식클래스가 재정의되지 않았다고 판단되고 그렇기에 업캐스팅 원칙에 의해 부모 클래스에 없는 것은 호출하지 않기때문에 출력값이 부모클래스에서 나온것일까요?
수업을 계속 듣다보니 복습도 하며 각각 개념을 정리할 때는 이해가 되는데 이렇게 유형 2번과 같은 문제를 풀다보니 상속과 업캐스팅이 헷갈려서 문의드립니다. 유형 2번처럼 Parent obj = new Child(); Parent와 Child 클래스명이 다르기에 업캐스팅이니까 위에서 자식클래스에서 Child: 20만 출력하는 것일까요? 만약 유형 2번 문제가 상속문제였다면 부모클래스에서 Parent: 10과 Child: 20을 모두 출력하는 건가요? 이처럼 업캐스팅은 자식클래스만 출력하는 것이고 상속은 부모클래스 먼저 그리고 자식클래스를 출력하는 것인가요?
안녕하세요? 강사님 실무에 적용할 수 있는 상세 내용과 강사님만의 know-how를 알려 주셔서 감사합니다. 더 깊게 이해하고 싶은 마음에 다소 질문이 길고 복잡한 점을 이해해 주시면 감사하겠습니다. 1. 최신 OCR model 성능을 보여주셨는데, 결국은 multi modal LLM을 쓰면 만사 능통한 것처럼 결론이 내려집니다. 그렇다면 OCR model보다는 image처리가 가능한 LLM model 비교하는 게 더 맞다고 생각이 듭니다. 어떻게 생각하시나요? 2. LLM image처리가 좋아짐으로써, 굳이 opencv로 처리하지 않아도 그 결과가 좋을 것 같습니다. 앞으로도 이러한 작업이 필요할까요? (그냥 LLM에 넣는 것과 opencv로 전처리한 것과 비교하는 실험도 첨부해 주셨으면 좋겠습니다.) 3. 보통 기업에서 OCR을 사용할 때는 개인정보를 포함한 문서가 많습니다. 외부 LLM 사용을 꺼릴 때가 많습니다. sLLM으로 처리하고 싶은데, function calling이나, pydantic과 같은 양식 처리가 어렵습니다. 어떻게 해결할 수 있을까요? 4. pipeline을 정리하면, opencv 전처리 -> cropping -> LLM 구조입니다. 원하는 양식대로 만드는 작업은 LLM 성능과 prompt의 역량으로 보입니다. 문제는 문서의 양식이 다양해서 한 문서 양식을 추출할 때마다 복잡한 prompt를 작성해야 하는 것일까요? 또한 문서 종류가 달라질 때마다 수정해야 할까요? 만약 이러한 것이라면 기존 OCR과 같이 문서 종류별로 OCR format이 다 다르게 정해져야 할텐데, 어떻게 해결할 수 있을까요? 전단지말고 다른 여러 문서들도 똑같이 적용될 수 있는지 다양한 문서들에 대한 OCR 작업 예시 강의를 더 올려주시길 바랍니다.