OCR, 줄여서 광학 문자 인식는 이미지 안의 텍스트, 스캔한 파일, 이미지 기반 PDF를 기계가 읽을 수 있는 텍스트로 변환하는 기술입니다. 실질적으로 OCR은 영수증 사진, 스캔한 계약서 또는 종이 양식을 검색, 복사, 색인화, 분석 및 비즈니스 워크플로우에 통합할 수 있는 디지털 콘텐츠로 변환합니다.
기업에게 OCR은 편리한 기능 그 이상입니다. 이는 종이 문서와 정형화된 디지털 데이터 간의 격차를 해소하기 때문에 디지털 혁신의 핵심 부분입니다. OCR이 없으면 스캔한 파일은 단순한 이미지인 경우가 많습니다. OCR을 사용하면 유용한 비즈니스 자산이 됩니다.
OCR이 중요한 이유
많은 기업에서는 여전히 송장, 영수증, 계약서, 납품서, ID 문서, 양식, 의료 기록, 보관된 종이 파일 등 자동 처리가 어려운 형태로 정보를 받고 있습니다. 이러한 파일을 OCR 없이 스캔하면 텍스트가 사람에게 시각적으로 표시되지만 소프트웨어 시스템에서는 숨겨집니다. OCR은 텍스트를 추출하고 이를 검색 및 처리 가능하게 만들어 이러한 문제를 해결합니다.
이것이 바로 OCR이 다음을 생성하는 데 널리 사용되는 이유입니다. 검색 가능한 PDF, 문서 검색 개선, 수동 데이터 입력 감소, 규정 준수 보관 지원 및 다운스트림 자동화 가속화. 어도비의 검색 가능한 PDF 지침과 AWS의 OCR 개요는 모두 OCR이 이미지 기반 문서를 편집 가능하거나 검색 가능한 파일로 변환하여 시간을 절약하고 효율성을 향상시킨다는 점을 강조합니다.
OCR 작동 방식
높은 수준에서 OCR은 일반적으로 다단계 작업 흐름을 따릅니다.
1. 이미지 획득
프로세스는 스캔한 PDF, 전화 사진, TIFF, PNG 또는 JPEG와 같은 이미지 또는 문서 입력으로 시작됩니다. 시스템은 먼저 시각적 콘텐츠를 수신하고 분석을 위해 준비합니다. IBM은 이 초기 단계를 소스를 인식에 적합한 형식으로 변환하는 것으로 설명합니다.
2. 전처리
인식하기 전에 OCR 엔진은 종종 이미지를 정리하고 표준화합니다. 여기에는 노이즈 제거, 대비 증가, 가장자리 다듬기, 기울어짐 수정, 잘못된 정렬 처리 등이 포함될 수 있습니다. Google Cloud는 추출 품질을 향상시키는 기능으로 기울기 조정과 회전 수정을 명시적으로 언급하는 반면, IBM은 불필요한 픽셀을 제거하고 페이지 정렬을 수정하는 중요한 단계로 전처리를 강조합니다.
3. 텍스트 감지
그런 다음 OCR 시스템은 페이지에서 텍스트가 나타나는 위치를 찾습니다. IBM은 OCR을 다음과 관련된 것으로 설명합니다. 발각 문서의 단어를 현지화하는 단계입니다. 최신 OCR 플랫폼은 블록, 단락, 줄, 단어는 물론 기호까지 감지할 수 있습니다.
4. 텍스트 인식
텍스트 영역이 발견되면 시스템은 문자나 단어를 식별합니다. 기존 OCR은 패턴 일치 및 글꼴 템플릿에 크게 의존했습니다. 보다 현대적인 시스템에서는 기계 학습과 신경망을 사용하여 인쇄된 텍스트, 필기, 혼합 언어 및 복잡한 레이아웃을 더 정확하게 인식합니다. Microsoft는 최신 OCR이 인쇄된 텍스트와 손으로 쓴 텍스트를 추출하고 단어, 줄 및 텍스트 블록을 출력할 수 있으며 Tesseract 문서에서는 LSTM 기반 OCR 엔진을 강조합니다.
5. 구조화 및 내보내기
최종 출력은 일반 텍스트, 검색 가능한 PDF, DOCX, XML, JSON 또는 데이터베이스에서 사용할 수 있는 구조화된 데이터일 수 있습니다. 고급 시나리오에서는 OCR 출력이 텍스트에만 국한되지 않습니다. 여기에는 좌표, 신뢰도 점수, 페이지 구조, 레이아웃 계층 구조 및 검색된 문서 요소(예: 확인란, 양식 필드 또는 테이블 콘텐츠)가 포함될 수 있습니다.
OCR의 종류
OCR 기사 순위가 높은 이유 중 하나는 기본 정의에서 멈추지 않기 때문입니다. 그들은 종종 OCR이 더 광범위한 인식 기술 제품군에 속한다고 설명합니다.
단순 OCR
단순 OCR은 일반적으로 이미지 패턴을 저장된 글꼴 또는 문자 템플릿과 일치시킵니다. 예측 가능한 글꼴과 깔끔한 레이아웃을 갖춘 선명한 인쇄 문서에 가장 적합합니다. AWS는 이를 일치 알고리즘을 기반으로 하는 기본 OCR 범주로 나열합니다.
ICR(지능형 문자 인식)
ICR은 기계 학습을 사용하여 손으로 인쇄한 문자와 더 다양한 문자 모양을 해석하는 OCR의 확장입니다. 특히 손으로 쓴 양식이나 혼합 형식 입력을 처리할 때 적합합니다. AWS와 ABBYY는 모두 ICR을 표준 OCR과 구별합니다.
IWR(지능형 단어 인식)
IWR은 엄격하게 문자 수준이 아닌 단어 수준에서 작동합니다. 이를 통해 컨텍스트를 통해 전체 단어를 보다 안정적으로 식별하는 데 도움이 되는 특정 필기 또는 문서 캡처 시나리오에서 성능이 향상될 수 있습니다. AWS에는 지능형 단어 인식이 별도의 OCR 관련 유형으로 포함되어 있습니다.
OMR(광학표식인식)
OMR은 기술적으로 다르지만 종종 OCR과 함께 논의됩니다. OMR은 문자를 읽는 대신 채워진 거품, 체크박스, 선택 영역 등의 표시를 식별합니다. 실제 문서 작업 흐름에서 OCR과 OMR은 시험, 설문 조사, 신청서 및 체크리스트를 위해 결합되는 경우가 많습니다.
전체 텍스트 인식과 필드 수준 인식
ABBYY는 또한 다음과 같은 유용한 구별을 제공합니다. 전체 텍스트 인식 그리고 현장 수준의 인식. 전체 텍스트 인식은 문서 변환, 보관 및 콘텐츠 재사용에 사용되는 반면, 필드 수준 인식은 송장 합계, 날짜, 이름 또는 ID 번호와 같은 지정된 영역에서 특정 값을 추출하는 데 중점을 둡니다.
OCR 대 AI OCR
전통적인 OCR은 주로 보이는 텍스트를 기계가 읽을 수 있는 텍스트로 변환하는 데 중점을 둡니다. AI OCR은 더 나아갑니다. 레이아웃을 이해하고, 문서 구조를 식별하고, 테이블을 감지하고, 양식을 해석하고, 키-값 쌍을 추출하고, 필기를 읽고, 때로는 필드 간의 관계를 추론할 수 있습니다.
이것이 바로 많은 클라우드 플랫폼이 이제 OCR을 클라우드 서비스의 일부로 포지셔닝하는 이유입니다. 지능형 문서 처리(IDP) 또는 AI 문서 독립형 유틸리티가 아닌. Microsoft는 OCR이 IDP의 기초라고 밝히고 있으며 Google Cloud의 Enterprise Document OCR에는 언어 힌트, 회전 수정, 이미지 품질 채점, 체크박스 추출, 글꼴 스타일 감지와 같은 기능이 추가되어 있습니다.
즉, 기본 OCR은 다음 질문에 답합니다. “이 페이지에는 어떤 텍스트가 있나요?”
AI OCR과 문서 인텔리전스는 더 큰 질문에 답합니다. "이 문서에는 무엇이 포함되어 있으며 어떤 데이터가 중요한가요?"
일반적인 OCR 사용 사례
OCR은 이미지 안에 갇힌 텍스트가 보편적인 문제이기 때문에 많은 산업 분야에서 사용됩니다.
검색 가능한 PDF 및 디지털 아카이브
가장 일반적인 사용 사례 중 하나는 스캔하거나 팩스로 보낸 PDF를 검색 가능한 문서로 바꾸는 것입니다. 이는 아카이브, 법률 파일, 규정 준수 기록 및 기록 문서 저장에 매우 중요합니다. Adobe는 이미지 기반 PDF에서 사용자가 내부를 검색하려면 OCR이 필요하다고 설명합니다.
송장, 영수증, 양식 처리
지급 계정, 재무, 물류 및 운영 팀은 OCR을 사용하여 송장, 구매 주문서, 영수증 및 배송 문서에서 데이터를 추출합니다. OCR은 수동 키 입력을 줄이고 ERP, 회계 및 작업 흐름 시스템으로의 자동 라우팅을 지원합니다. AWS는 영수증, 양식, 송장 및 계약을 주요 OCR 및 IDP 시나리오로 반복적으로 강조합니다.
신분증 및 온보딩
OCR은 ID, 라이선스, 애플리케이션 및 지원 문서에서 데이터를 읽어 고객 온보딩 및 확인 워크플로를 가속화할 수 있습니다. 이러한 경우 OCR은 일반적으로 고위험 결정을 위해 검증 논리 및 인적 검토와 결합됩니다. 이러한 광범위한 문서 처리 방향은 Microsoft와 Google Cloud의 OCR 및 문서 인텔리전스 포지셔닝에 반영됩니다.
다국어 콘텐츠 및 필기
최신 OCR 플랫폼은 점점 더 다양한 언어를 지원하고 경우에 따라 혼합 언어 문서를 지원합니다. Microsoft Notes는 여러 언어로 된 인쇄 및 필기 텍스트를 지원하며, Google 문서에서는 언어 감지 및 언어 힌트를 제공하여 결과를 개선합니다.
일반 이미지 텍스트 추출
문서 외에도 OCR은 포스터, 표지판, 라벨, 패키지, 스크린샷 및 제품 이미지에도 사용됩니다. Microsoft는 스캔 또는 디지털 문서에 대해 문서에 최적화된 OCR과 일반적인 "실제" 이미지에 대한 OCR을 특별히 분리합니다.
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OCR 정확도에 영향을 미치는 것
OCR 정확도는 소프트웨어만으로는 결정되지 않습니다. 이미지 품질과 문서 상태가 매우 중요합니다.
IBM은 OCR 문제의 몇 가지 일반적인 원인을 식별합니다. 해상도 부족, 조명 불량, 초점 손실, 정렬되지 않은 페이지, 잘못된 스캐너 설정, 인쇄 품질 저하로 인한 아티팩트 등입니다. Google은 추출 품질에 영향을 미칠 수 있는 요소 목록에 회전 문제, 눈부심, 흐릿함, 작은 글꼴을 추가합니다.
OCR 성능을 향상하려면 일반적으로 다음을 수행하는 것이 가장 좋습니다.
- 적절한 해상도로 문서를 캡처하고,
- 흐림과 그림자를 피하고,
- 올바른 기울기와 회전,
- 대비를 높게 유지하고,
- 가능하면 깨끗한 원본을 사용하세요.
- 소스 언어가 알려지면 언어 힌트를 제공합니다.
- 중요한 비즈니스 데이터를 추출할 때 사람의 검증을 적용합니다.
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OCR 소프트웨어 옵션: 오픈 소스와 클라우드 OCR
OCR 도구는 일반적으로 오픈 소스 엔진과 관리형 클라우드 서비스라는 두 가지 광범위한 그룹으로 분류됩니다.
테서렉트 가장 잘 알려진 오픈 소스 OCR 엔진 중 하나입니다. 문서에는 Apache 2.0 라이선스에 따른 오픈 소스이며 다양한 언어를 지원하고 Tesseract 4에 도입된 LSTM 기반 엔진이 포함되어 있다고 명시되어 있습니다. 배포 및 최적화에는 기술적인 노력이 필요하지만 제어, 오프라인 처리 및 공급업체 종속 없음을 원하는 개발자에게 강력한 옵션입니다.
Google Cloud, Microsoft, AWS와 같은 제공업체의 관리형 클라우드 OCR 플랫폼은 일반적으로 더 쉬운 확장, 내장된 언어 처리, 레이아웃 추출, 신뢰 점수 및 구조화된 문서 기능을 제공합니다. 기업에 더 빠른 배포, 기업 지원 및 고급 문서 이해가 필요할 때 더 나은 선택이 되는 경우가 많습니다.
OCR만으로 충분합니까?
스캔한 PDF를 검색 가능한 텍스트로 변환하는 등의 간단한 작업에는 OCR만으로 충분할 수 있습니다. 그러나 이제 많은 기업에서는 텍스트 추출 이상의 기능이 필요합니다. 문서 분류, 테이블 구문 분석, 양식 이해, 키-값 추출, 검증, 워크플로 라우팅 및 분석이 필요합니다. 그렇기 때문에 OCR은 독립 실행형 단계가 아닌 대규모 문서 자동화 시스템의 기초로 점점 더 많이 사용되고 있습니다.
결론
OCR은 종이 기반 정보와 이미지 기반 정보를 사용 가능한 디지털 데이터로 변환하는 기반 기술입니다. 가장 간단하게 OCR은 보이는 텍스트를 기계가 읽을 수 있는 텍스트로 변환합니다. 더 발전된 수준에서 최신 AI 기반 OCR 시스템은 레이아웃, 필기, 표, 확인란 및 문서 구조를 이해하여 지능형 문서 처리의 중심이 될 수 있습니다.
사용자와 기업 모두에게 OCR의 진정한 가치는 단순히 이미지에서 단어를 읽는 것이 아닙니다. 문서를 검색 가능하고 실행 가능하며 자동화할 수 있도록 준비하고 있습니다. 이것이 바로 OCR이 문서 디지털화, 작업 흐름 효율성 및 기업 정보 관리 분야에서 가장 중요한 기술 중 하나인 이유입니다.
자주하는 질문
OCR은 무엇을 의미하나요?
OCR은 다음을 의미합니다. 광학 문자 인식. 이미지, 스캔, 이미지 기반 PDF에서 텍스트를 추출하고 해당 텍스트를 기계가 읽을 수 있는 형식으로 변환하는 기술을 말합니다.
OCR은 손글씨를 읽을 수 있나요?
예, 많은 최신 OCR 시스템은 최소한 손으로 쓰거나 손으로 인쇄한 텍스트를 읽을 수 있습니다. Microsoft와 AWS는 표준 OCR과 필기 관련 시나리오에 대한 ICR과 같은 고급 접근 방식을 구분합니다.
스캔한 PDF를 검색할 수 없는 이유는 무엇입니까?
스캔한 PDF 중 상당수가 텍스트 기반 문서가 아닌 이미지로 저장되기 때문입니다. 텍스트를 검색, 복사 또는 색인화하려면 먼저 OCR을 적용해야 합니다.
OCR과 AI OCR의 차이점은 무엇인가요?
OCR은 텍스트 읽기에 중점을 둡니다. AI OCR은 일반적으로 레이아웃 분석, 테이블 추출, 필기 지원, 필드 감지 등의 문서 이해 기능을 추가합니다.
OCR과 OMR의 차이점은 무엇입니까?
OCR은 문자와 단어를 읽는 반면 OMR은 채워진 거품, 확인란 또는 양식의 선택 항목과 같은 표시를 감지합니다.
Tesseract가 여전히 관련이 있나요?
예. Tesseract는 Apache 2.0 라이선스, 광범위한 언어 지원 및 LSTM 기반 인식 기능을 갖춘 주요 오픈 소스 OCR 엔진으로 남아 있습니다.
