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+# 필요한 라이브러리 설치
+# !pip install transformers gradio pytesseract pillow
+
+from transformers import pipeline
+import gradio as gr
+from PIL import Image
+import pytesseract
+
+# 1. 이미지에서 텍스트 추출 (OCR)
+def extract_text_from_image(image):
+    """
+    업로드된 이미지를 텍스트로 변환하는 함수.
+    """
+    img = Image.open(image)
+    text = pytesseract.image_to_string(img)
+    return text
+
+# 2. 답안 채점 함수
+def grade_answer(question, student_answer):
+    """
+    질문과 학생의 답안을 입력받아 채점하는 함수.
+    """
+    # Hugging Face의 사전 학습된 모델을 사용하여 답안을 평가합니다.
+    model = pipeline("text-classification", model="distilbert-base-uncased-finetuned-sst-2")
+    result = model(f"Question: {question} Answer: {student_answer}")
+    
+    # 긍정적(Positive)인지 부정적(Negative)인지 결과 반환
+    return result[0]['label']
+
+# 3. 문제 풀이 생성 함수
+def generate_solution(question):
+    """
+    질문에 대한 해설을 자동으로 생성하는 함수.
+    """
+    generator = pipeline('text-generation', model='gpt2')
+    solution = generator(f"Explain the solution to the following question: {question}", max_length=150)
+    
+    # 생성된 풀이 반환
+    return solution[0]['generated_text']
+
+# 4. Gradio 인터페이스 처리 함수
+def process_image(image, student_answer):
+    """
+    업로드된 이미지를 처리하고, 학생의 답안을 채점하며, 문제 풀이를 제공하는 함수.
+    """
+    # 이미지에서 텍스트 추출 (OCR)
+    question_text = extract_text_from_image(image)
+    
+    # 채점 결과
+    grade = grade_answer(question_text, student_answer)
+    
+    # 문제 풀이 생성
+    solution = generate_solution(question_text)
+    
+    # 결과 반환
+    return f"문제 내용:\n{question_text}\n\n채점 결과: {grade}\n\n풀이:\n{solution}"
+
+# 5. Gradio UI 설정 및 실행
+interface = gr.Interface(
+    fn=process_image,  # 처리할 메인 함수
+    inputs=[
+        gr.inputs.Image(type="file", label="문제 이미지 업로드"),  # 이미지 입력
+        gr.inputs.Textbox(lines=2, placeholder="학생의 답안을 입력하세요", label="학생의 답안")  # 답안 입력
+    ],
+    outputs="text",  # 출력 형식 (텍스트)
+    title="자동 채점 및 풀이 제공 시스템",
+    description="초등학교 6학년 학생들이 푼 문제를 사진으로 올리면 자동으로 채점하고 해설을 제공합니다."
+)
+
+# 인터페이스 실행 (Hugging Face Spaces에서 실행 가능)
+interface.launch()