텍스트 추출이란 문서, 이미지 또는 스캔된 PDF 파일 등 다양한 출처에서 텍스트 데이터를 추출하는 작업을 뜻합니다. 데이터 분석에서 핵심적인 과정 중 하나로, 대량의 비정형 텍스트로부터 주요 정보를 신속하게 얻을 수 있도록 도와줍니다.
이 글에서는 텍스트 추출이 실제로 어떻게 동작하는지, 대표적인 텍스트 추출 기법은 무엇이 있는지, 그리고 실무에 적용된 다양한 활용 사례까지 살펴봅니다.
텍스트 추출이란?
알고 계셨나요? 매일 2.5퀸틸리언 바이트(10^18 바이트)의 데이터가 생성됩니다.
이처럼 방대한 데이터를 통해 기업들은 고객, 제품, 시장에 대한 인사이트를 얻어 경쟁력을 키워나갑니다. 그러나 효과적으로 데이터를 관리하고 분석하려면 방대한 정보를 신속하게 정제∙가공해야 하며, 이때 바로 텍스트 추출이 필수적인 역할을 합니다.
텍스트 추출은 사람이 직접 읽고 내용을 입력하는 수동 방법도 있고, 여러 자동화 도구를 이용해 수행할 수도 있습니다.
텍스트 추출과 텍스트 마이닝의 차이점
텍스트 추출은 문서에서 필요한 정보를 뽑는 일에 초점을 맞춥니다. 반면, 텍스트 마이닝은 대규모 데이터셋 내에서 패턴이나 트렌드, 감정 등 숨겨진 의미를 찾아내는 분석에 목적이 있습니다. 예를 들어, 텍스트 마이닝은 SNS 댓글에서 긍정·부정·중립 감정을 파악하는 것이 대표적입니다.
수동 텍스트 추출의 문제점
수동 텍스트 추출은 문서 형식이 단일하고 양도 적을 때라면 효과적일 수 있습니다. 하지만 수백·수천 개의 서로 다른 PDF와 문서에서 정보를 추출해야 한다면, 수동 추출은 비효율적이며 오류 가능성도 커집니다.
시간 소모적임
여러 문서를 일일이 열고 필요한 데이터를 찾아내어 입력까지 하다 보면 시간이 많이 소모됩니다. 예를 들어, 음식 배달 업계에서는 주문이 들어오는 즉시 고객정보를 정확히 추출해 빠르게 처리해야만 서비스 경쟁력이 있습니다.
오류 발생 가능성
수동 입력 과정에서 사람의 실수로 인한 오탈자, 누락, 잘못된 정보가 발생할 수 있습니다. 이런 오류가 쌓이면 서비스 품질 저하로 이어질 수 있습니다. 잘못된 주소로 음식이 배달되는 상황을 생각해보십시오.
반면, 자동화된 텍스트 추출은 대량의 문서에서도 몇 초 만에 필요한 정보를 신속하고 정확하게 추출합니다. 이를 통해 인건비와 운영 비용을 절감할 수 있습니다.
자동 텍스트 추출 방식은 어떻게 작동하나요?
텍스트 추출은 일반적으로 "추출-적재-변환(ETL)" 프로세스의 첫 단계입니다. 가장 먼저, 어떤 데이터를 추출할지 명확히 정의하고 식별해야 합니다. 예를 들어, 인보이스라면 "인보이스 번호", "발행일", "고객명", "품목 테이블(상품명, 수량, 단가, 금액 등)" 등 주요 항목을 지정해야 합니다.
이후 입력된 문서에서 자동화된 텍스트 추출 알고리즘이 자연어 처리(NLP), 머신러닝, 패턴 인식 등 다양한 기술을 이용해 지정된 데이터를 추출합니다.
과정은 다음과 같습니다:
- 먼저 문서를 분류합니다(예: 인보이스, 주문 확인서, B/L 서류 등).
- 각 문서 내에서 필요한 메타 필드(이름, 번호, 날짜, 주소, 금액 등)를 식별합니다.
- 정해진 규칙 또는 학습된 모델에 따라 필요한 정보를 추출합니다.
텍스트 추출 기법 및 방법
텍스트 문서에서 정보를 추출하는 데는 여러 가지 접근 방식이 있습니다. 자주 사용되는 기술로는 광학 문자 인식(OCR), 자연어 처리(NLP), 머신러닝, 정규 표현식 등이 있습니다.
각각 자세히 알아보겠습니다:
머신러닝
머신러닝(ML)은 예제를 통해 스스로 학습하고, 그 경험을 바탕으로 새로운 문서에서도 필요한 정보를 추출하는 데 탁월합니다. 특정 문서 유형에 대한 모델을 학습시키면, 유사한 형식의 문서에서 같은 방식으로 정보를 추출할 수 있습니다.
OCR
OCR은 문서 스캔 이미지나 사진처럼 비정형 문서 내 텍스트를 기계가 해석할 수 있는 문자 데이터로 변환합니다. 다양한 패턴 인식 기술을 기반으로 글자 이미지를 판독해 실제 텍스트로 추출합니다.
자연어 처리(NLP)
NLP 기술은 문장의 의미와 맥락까지 이해하여 사람 이름, 날짜, 주소 등 다양한 비정형 텍스트 정보를 정확하게 뽑아낼 수 있습니다. 복잡한 문장 구조에도 유연하게 적용할 수 있습니다.
정규 표현식
정규 표현식은 문자, 숫자 또는 특정 패턴이 반복되는 구조(예: 이메일, 전화번호 등)를 빠르게 식별하여 추출할 수 있는 규칙 기반 방식입니다. 정형 데이터 추출에 효과적입니다.
텍스트 추출의 활용 사례
텍스트 추출 기술은 다양한 산업에서 업무 효율화를 위해 광범위하게 사용되고 있습니다. 대표 활용 사례는 다음과 같습니다.
부동산
부동산 중개인들은 매일 수백 건의 플랫폼 리드, Zillow, Trulia 등 다양한 부동산 포털에서 새 고객 정보를 받습니다. 자동 텍스트 추출로 고객 정보를 신속하게 파악하여 영업 속도를 높일 수 있습니다.
금융 및 법률
텍스트 추출은 계약서, 재무제표 등 다양한 금융 및 법률 문서에서 주요 정보를 자동으로 추출해 분석과 의사결정 시간을 크게 줄여줍니다.
음식 주문 및 배달
주문 확인 이메일이나 영수증 등에서 자동으로 주문 데이터가 추출되어 Google Sheets 등으로 실시간 전송되면, 음식 준비 및 배송 속도가 크게 빨라집니다.
음식 주문 자동화 사례 및 DoorDash API 연동하기
이커머스
Shopify나 WooCommerce 등 전자상거래 플랫폼에서 주문 정보를 자동으로 추출∙연동하면 CRM 솔루션(HubSpot 등)과의 워크플로우 자동화가 쉬워집니다.
Parseur: 강력한 텍스트 추출 도구
Parseur는 이메일, PDF, 스캔 이미지 등 다양한 문서에서 텍스트를 자동 추출하는 고성능 소프트웨어입니다. AI 기반 엔진을 활용해 누구나 쉽게 문서에서 원하는 정보를 추출할 수 있다는 게 가장 큰 장점입니다.
Parseur는 AI, 영역 OCR, 동적 OCR 기술을 적용, 수많은 문서에서 텍스트를 신속하게 추출하고 처리합니다. 이 도구는 음식 배달, 인보이스 처리, Google 알림 등 다양한 업무에 맞게 학습되어 있습니다.
추출된 데이터는 Parseur를 통해 다른 애플리케이션과 손쉽게 통합할 수 있습니다.
텍스트 추출로 실시간 데이터 확보하기
구글이 매년 1조 2천억 건 이상의 검색을 처리하는 것처럼, 전 세계 데이터는 끊임없이 생성되고 있습니다. 텍스트 추출 기법을 활용해 필요한 정보를 정확하게 뽑아내면, 소비자 행동 분석부터 비즈니스 의사결정까지 데이터 기반 업무가 한층 정밀해집니다.
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