Update app.py

app.py

@@ -2,24 +2,24 @@ import gradio as gr
 import pytesseract
 from PIL import Image
 
-# Tesseract OCR 경로 설정 (Hugging Face Spaces에서는 기본 설치된 Tesseract 사용)
+# Tesseract 경로 설정 (Hugging Face Spaces에서는 기본 설치된 Tesseract 사용)
 pytesseract.pytesseract.tesseract_cmd = "/usr/bin/tesseract"
 
-# 루브릭 기반 평가 함수
+# 평가 함수 정의
 def evaluate_solution(image):
     """
-    손글씨 이미지를 받아 OCR로 텍스트를 추출하고,
+    업로드된 손글씨 이미지를 OCR로 텍스트로 변환하고,
     성취기준에 따라 평가 및 피드백을 제공하는 함수.
     """
     try:
         # OCR로 이미지에서 텍스트 추출
         extracted_text = pytesseract.image_to_string(image, lang="kor")
         
-        # 초기 점수 및 피드백 설정
+        # 초기 점수와 피드백 설정
         score = 0
         feedback = []
 
-        # 평가 기준 예시 (6학년 수학 성취기준 기반)
+        # 예시: 6학년 수학 성취기준 기반 평가 (혼합 계산, 약수와 배수, 분수와 소수 연산)
         if "혼합 계산" in extracted_text:
             feedback.append("혼합 계산 풀이가 포함되었습니다.")
             score += 30
@@ -38,19 +38,12 @@ def evaluate_solution(image):
         else:
             feedback.append("분수 또는 소수 연산이 누락되었습니다.")
 
-        # 결과 반환
-        return {
-            "추출된 텍스트": extracted_text,
-            "점수": score,
-            "피드백": "\n".join(feedback)
-        }
+        # 결과 반환 (텍스트, 점수, 피드백)
+        return extracted_text, score, "\n".join(feedback)
     
     except Exception as e:
-        return {
-            "추출된 텍스트": "",
-            "점수": 0,
-            "피드백": f"오류 발생: {str(e)}"
-        }
+        # 오류 발생 시 기본값 반환
+        return "", 0, f"오류 발생: {str(e)}"
 
 # Gradio 인터페이스 구성
 with gr.Blocks() as demo:
@@ -69,5 +62,5 @@ with gr.Blocks() as demo:
         outputs=[output_text, output_score, output_feedback]
     )
 
-# 실행
+# 애플리케이션 실행
 demo.launch()