OCR 프로그램 – 이미지 텍스트 추출하는 방법

광학 문자 인식(OCR) 프로그램의 정의와 활용 방법을 알아봅니다.

광학 문자 인식(OCR)이란?

광학 문자 인식은 컴퓨터 비전의 영역으로 이미지 텍스트 추출을 통해 해당 텍스트를 기계가 읽을 수 있는 형식으로 변환하는 것을 의미합니다. 다시 말해, 종이 문서에 손으로 쓰거나 타이핑한 문자를 디지털 형식으로 변환하는 것을 말합니다.

1990년대에 많은 기업은 OCR 프로그램 기술을 통해 종이 문서를 디지털 파일로 변환했습니다. 이후 광학 문자 인식 기술이 향상되면서 더 다양한 사용성에 대한 수요가 높아졌죠. 최근에는 인공지능이 더 빠르게 발전하면서 OCR 프로그램 기술이 더 다양한 곳에서 사용될 수 있게 됐습니다.

인공지능 기반 OCR 프로그램의 장점

OCR 프로그램이 발명되기 전에는 수작업으로 종이 텍스트 추출을 통해 디지털로 변환했습니다. 사람이 직접 문서를 입력해야 했기 때문에 실수가 발생하고 시간 소모도 큰 작업이었죠. 하지만 광학 문자 인식 기술을 사용하게 되면서 원본 콘텐츠를 온전히 보존하면서도 신속하게 변환할 수 있게 됐습니다.

  • 종이 문서의 디지털화를 통해 손쉬운 문서 편집, 서식 지정 및 검색
  • 이메일을 통한 서류 공유, 웹사이트 업로드, 압축 파일 저장
  • 물리적 저장 공간의 필요성이 줄어들어 부동산 중개 업체나 법률 회사와 같이 문서량이 많은 기업의 비용 절감 효과

기술이 발전함에 따라 광학 문자 인식을 통해 텍스트를 더 정확하게 변환하고, 오류를 최소화하게 됐습니다. OCR 프로그램은 손글씨 해석에도 뛰어나, 다양한 문서를 디지털화할 수 있습니다.

인공지능 기반 OCR 프로그램은 인쇄 송장을 디지털화하는 데에도 큰 도움이 됩니다. 예를 들어, 스캐너가 송장의 금액을 50만 원을 5만 원으로 잘못 식별한 경우, 일반 광학 문자 인식 프로그램은 이를 오류로 인식하지 못하기 때문에 사람의 검토가 필수적이었습니다. 하지만 인공지능 기반 OCR 프로그램은 전체 문서를 검토할 수 있습니다. 따라서 송장의 서비스 총합이 5만 원이 아닌 50만 원이 되어야 한다는 것을 사람의 감독 없이도 식별하고 수정할 수 있죠.

인공지능 기반 OCR 프로그램은 작업자를 투입하지 않고도 수많은 문서를 분석하는 데 효과적입니다. 또한 직원들에게 지루한 단순문서 작업 부담을 줄여줘 업무 퀄리티를 높이고 이직률을 낮추는 데 중요한 역할을 할 수 있죠. 문자 인식 기술이 발전됨에 따라 AI 기반 OCR에 대한 수요가 계속 높아질 것으로 예상됩니다.

 

OCR 프로그램은 어떻게 작동될까?

하드웨어와 소프트웨어가 조합된 OCR 프로그램은 종이 문서를 스캔하고 문서 내의 문자를 데이터 처리에 사용되는 코드로 변환합니다.

광학 문자 인식은 우편 업무에서도 유용하게 활용됩니다. 우편을 더 빠르고 효과적으로 분류하기 위해서는 주소를 신속하게 처리하는 게 중요한데요, OCR 프로그램은 다음 세 단계로 우편 작업을 수행합니다.

1. 이미지 텍스트 추출

하드웨어(광학 스캐너)는 종이 문서를 이미지로 처리합니다. 이 단계에서 OCR 프로그램은 이미지 텍스트 추출을 정확하게 표현하고 오류를 최소화하도록 작업합니다. 그 결과 이미지는 흑백 버전으로 변환되어 밝은 영역(배경)과 어두운 영역(문자)으로 나뉩니다. 또한 OCR 프로그램은 필요한 경우 표, 이미지 텍스트 추출 또는 삽입 이미지와 같은 별도의 요소로 이미지를 분류할 수 있습니다.

2. 지능형 문자 인식(ICR)

인공지능은 이미지의 어두운 부분을 분석해 문자와 숫자를 식별하는데요, 일반적으로 ICR은 아래 두 가지 방법 중 하나를 사용하여 문자를 인식합니다.

  • 패턴 인식:다양한 텍스트 형식과 손글씨에 대해 인공지능 알고리즘을 학습합니다. 그 후 스캔한 이미지의 문자와 학습한 문자를 비교하여 일치하는 항목을 식별합니다.
  • 특징 추출:새로운 문자를 인식하기 위해 문자의 각도, 교차 또는 수평선과 곡선 수와 같은 특징에 대해 규칙을 적용합니다. 예를 들어 “H”에는 두 개의 수직선과 그 사이에 하나의 수평선이 있습니다. 머신은 이러한 기능 식별자를 사용하여 이미지에 있는 모든 “H”를 식별합니다.

머신이 문자를 식별한 후 ASCII 코드로 변환되어 추가 조작에 사용할 수 있습니다.

3. 데이터 후처리

ICR의 마지막 단계에서 인공지능은 문서에서 찾을 수 있는 특정 단어 사전에 대한 학습을 통해 오류를 수정합니다. 인공지능의 해석이 사전을 벗어나지 않도록 AI의 출력을 해당 단어/형식으로만 제한합니다.

 

OCR 프로그램은 어디에 쓰일까?

OCR 프로그램

 

컴퓨터 문서 작업

OCR 프로그램은 컴퓨터 문서 작업(Word Processing)에서 가장 많이 쓰입니다. 인쇄된 문서를 스캔하여 텍스트 추출, 편집 및 검색 가능한 버전으로 쉽게 변환할 수 있기 때문이죠. 이때 인공지능은 이러한 문서가 최대한 정확하게 변환되도록 지원합니다.

법적 문서 관리

대출 서류와 같이 서명된 중요한 법적 문서는 OCR 프로그램을 통해 쉽게 전자 데이터베이스에 저장할 수 있습니다. 이를 통해 여러 사람이 문서를 쉽게 보고 공유할 수 있습니다.

소매업

소매 업체는 일련번호를 사용하여 제품을 표시합니다. 제품 바코드를 스캔해 광학 문자 인식 기술을 적용하여 바코드에서 일련 번호를 추출합니다. 이를 통해 재고를 추적까지 가능하게 하죠.

역사적 문서 기록 및 보관

OCR 프로그램은 기록 문서를 검색 가능한 PDF로 바꿀 수 있습니다. 이것은 오래된 신문, 잡지, 편지 및 기타 역사적 기록을 보관하는 데 특히 유용합니다.

금융업

요즘에는 스마트폰만 있으면 입금하려고 하는 수표의 앞뒷면을 찍어 업로드할 수 있습니다. 인공지능 기반 OCR 프로그램은 수표를 자동으로 검토하여 유효성을 확인하고 입금하려는 금액과 일치하는지 확인합니다.

광학 문자 인식 기술은 인공지능의 지원으로 현재와 같이 크게 발전했습니다. 인공지능 기반의 OCR 프로그램은 오류는 줄이고 정확도는 크게 높여 문서 관리의 효율성을 향상했습니다.

광학 문자 인식(OCR) 인사이트

  1. 모델에 적합한 데이터를 사용해 실제 데이터 유형에 맞게 라벨링하세요.
    예를 들어 영수증을 자동으로 기록하는 모델을 학습시키기 위해서는 이에 적합한 데이터, 즉 찾고자 하는 값이 포함된 영수증을 사용해야합니다. 특히 해당 모델이 사용자 생성 콘텐츠에 적용될 경우, 이 데이터는 다양한 각도에서 찍은 이미지와 여러 유형의 이미지를 활용해 균형을 맞추는 것이 중요하죠.
  2. OCR 프로그램은 올바른 도구가 중요합니다. 학습 데이터는 균형이 잘 맞아야 하므로 이때 사용되는 데이터 라벨링 툴은 모든 종류의 문서에서 작동할 수 있어야 합니다.
  3. 휴먼 인 더 루프(Human in the Loop) 접근방식은 광학 문자 인식에 매우 중요합니다. 즉, 모델의 정확성을 높이기 위해서는 AI와 사람의 협업이 필수적이죠. 라벨링 과정에서 작업자와의 협업을 통해 학습 전에 데이터의 오류를 찾아 수정하는 것이 좋습니다.

에펜의 광학 문자 인식 솔루션

에펜은 400,000개 이상의 직접 손으로 쓴 이름의 전사를 특징으로 하는 필기 인식 데이터을 포함한 완성된 데이터셋을 제공합니다. 또한 광학 문자 인식 기능이 추가된 이미지 라벨링 툴을 제공하여 인공지능 모델에 필요한 고품질 학습 데이터를 얻을 수 있도록 도와드립니다.

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