OCR(광학 문자 인식)이란 무엇인가요?

OCR은 광학 문자 인식(Optical Character Recognition, OCR)의 약자로, 이미지와 문서에서 텍스트를 식별하는 기술입니다. 비즈니스에서 OCR 도구를 활용하면 시간과 자원을 절약할 수 있고, 결과적으로 매출 증대로 이어질 수 있습니다.

글로벌 OCR 시장은 2023년부터 2030까지 연평균 성장률(CAGR) 14.8%로 성장할 것으로 예상됩니다.

이 심층 가이드는 OCR 기술, 그 이점, 그리고 시장에서 사용할 수 있는 최고의 OCR 소프트웨어를 이해하는 데 도움이 될 것입니다.

OCR 소프트웨어란 무엇인가요?

사람과 컴퓨터는 텍스트와 디지털 이미지를 해석하는 방식이 다릅니다. 사람은 단순히 알파벳과 글자를 인식하지만, 컴퓨터는 이를 0과 1로 이루어진 이진 포맷(바이너리)으로 해석합니다.

OCR stands for Optical Character Recognition

OCR 기술은 이러한 이진 데이터를 기계가 읽을 수 있는 형식(텍스트, JSON, HTML 등)으로 변환합니다. 이렇게 함으로써, OCR을 통해 이미지나 PDF 파일에서 텍스트를 자동으로 추출할 수 있습니다. 최신 AI OCR 기술은 머신러닝과 인공지능(AI)을 사용하여 손글씨와 여러 언어도 더 잘 인식할 수 있습니다.

OCR의 역사

OCR의 역사는 제1차 세계대전 시기로 거슬러 올라갑니다. 당시 물리학자 에마누엘 골드버그(Emanuel Goldberg)는 텔레그래프 코드의 문자를 읽어 변환하는 기계를 발명했습니다. 이 기계는 '통계 기계(Statistical machine)'로 불렸으며, 이후 IBM에 인수되었습니다.

1970년대에는 레이 커즈와일(Ray Kurzweil)이 모든 폰트를 인식할 수 있는 최초의 옴니-폰트 OCR을 개발했습니다. 그리고 2000년대부터 OCR 도구는 클라우드, 데스크톱, 모바일 기반 애플리케이션에서 쉽게 사용할 수 있게 되었습니다. 요즘은 손글씨도 상당히 신뢰성 있게 인식하여 실제 우편물 주소나 수표 읽기 등에도 활용됩니다.

OCR은 어떻게 작동하나요?

OCR 프로세스에는 세 단계가 있습니다.

이미지 전처리
문자 인식
후처리

Tesseract OCR with Java with Examples - GeeksforGeeks

이미지 전처리

OCR 소프트웨어가 정확하게 동작하려면 입력되는 스캔 문서나 이미지 파일의 품질과 정확성을 먼저 확보해야 합니다. 이를 위해 이미지 전처리 단계가 필요하며, 대표적으로 사용되는 기술은 다음과 같습니다.

노이즈 제거
기울임 보정
크기 조정(리스케일)

이러한 방식들은 입력 자료의 품질을 향상시키는 데 도움이 됩니다.

문자 인식

이 과정에서는 AI를 사용하여 이미지 내의 문자를 식별하고 분석합니다(지능형 문자 인식, IDR). 대표적으로 두 가지 방법이 있습니다.

패턴 인식은 다양한 글꼴, 서식을 AI에게 학습시킨 다음, 입력 문자를 비교하여 정답을 찾아냅니다.
특징 기반 인식은 특정 특징(예: 곡선 등)을 기준으로 규칙을 정의하여 문자 구조의 특징에 맞게 인식합니다.

후처리

마지막 단계는 데이터의 정확도 향상을 위해 오류를 수정하는 단계입니다. 머신러닝 알고리즘을 학습시킬 때, AI에게 결과물이 어떤 모습이어야 하는지 알려주기 때문에, 프로그램은 표준 어휘와 언어 데이터에 맞는지 비교 후 잘못된 부분을 수정할 수 있습니다.

OCR의 성능은 사용하는 문자체계(라틴, 아랍, 한자 등)에 크게 영향을 받지만, 최고의 OCR 플랫폼은 개별 언어에 특화된 학습을 충분히 거쳐 최고의 정확도를 제공합니다. 현재 영어 문서 OCR 정확도가 가장 높지만, 다른 언어도 매우 빠르게 발전하고 있습니다.

광학 문자 인식의 이점

OCR의 가장 큰 장점은 데이터 추출 자동화이지만, 그 외에도 OCR 온라인 도구를 활용함으로써 다음과 같은 이점을 얻을 수 있습니다.

비용 절감
시간 및 자원 절약
비즈니스 프로세스 자동화
데이터의 안전한 관리

대표적인 OCR 활용 사례

AI OCR은 청구서, 의료 기록, 은행 명세서, 영수증 등에서 데이터를 읽어 자동으로 추출할 때 널리 사용됩니다.

OCR is used across many industries

금융 분야에서의 OCR

금융 및 회계 분야에서는 OCR 소프트웨어를 사용해 청구서, 영수증, 디지털 문서에서 텍스트 및 숫자를 추출하고, 금융 거래 문서의 서류를 검증합니다. 이를 통해 정확한 데이터가 확보되고 보안도 강화됩니다. 일회성 데이터 추출이 필요한 경우, 무료 OCR to Excel 변환기를 사용해보세요.

의료 분야의 OCR

AI OCR은 병원 및 환자 기록을 효과적으로 처리하고 의료진의 수작업 입력 부담을 줄이는 데 사용됩니다.

물류 분야의 OCR

OCR 온라인은 운송장(BOL)에서 정보를 추출하며 화물이나 트럭 영수증 정보를 식별합니다.

최고의 무료 OCR 소프트웨어는 무엇인가요?

현대에는 다양한 종류의 OCR 소프트웨어어가 있으며, 일부는 특정 언어나 비즈니스 도메인에 특화되어 있습니다. 아래 목록에서는 현재 주로 사용되는 OCR 도구들을 소개합니다.

1. Parseur OCR

OCR 온라인은 문서 처리 전체 워크플로우의 첫 단계에 해당합니다. 많은 기업은 수신 문서에서 단순히 OCR로 텍스트를 읽는 것뿐 아니라, 시스템에 입력될 수 있는 구체적인 데이터 포인트 추출까지 원합니다. 예를 들어, 회계 부서는 공급업체 청구서에서 텍스트를 추출하는 것뿐 아니라, 공급업체의 연락처 정보, 청구 금액, 개별 항목까지 자동으로 식별하길 원합니다. 이럴 때 Parseur와 같은 고급 솔루션이 유용합니다.

Parseur는 강력한 OCR 소프트웨어로 영역 OCR과 동적 OCR 모두를 활용하여 PDF에서 데이터 추출을 자동화합니다. 다양한 업종에서 손쉽고 빠르게 세팅할 수 있으며, 문서를 Parseur 메일박스에 전달만 하면 로봇이 알아서 처리합니다.

무료 계정 만들기

Parseur로 시간과 노력을 절약하세요. 문서 처리를 자동화하세요.

Parsing 규칙 없이도 문서가 수 초 내에 처리됩니다. 원하는 데이터 필드를 커스터마이즈하고, 무제한 템플릿도 생성할 수 있습니다. Parseur는 머신러닝을 기반으로 문서에 맞는 템플릿을 자동으로 선택해 데이터를 추출합니다.

문서 또는 PDF의 종류에 따라 Parseur는 내장 템플릿 라이브러리를 활용해 자동으로 데이터를 추출할 수 있습니다. 표 데이터 추출도 가능하며 Zapier, Make, Power automate와 같은 다양한 애플리케이션과도 연결됩니다.

2. Tesseract OCR

Tesseract는 Apache 2.0 라이선스로 배포되는 무료 오픈소스 OCR 소프트웨어입니다. 100개 이상의 언어를 손쉽게 인식하며, OCR 스캔에 최적화되어 있습니다. 또한 Tesseract OCR은 딥러닝 데이터 모델을 지원합니다.

2006년 구글이 Tesseract를 후원한 이후 가장 정확한 OCR 애플리케이션 중 하나로 인정받았습니다.

Tesseract는 Windows, Linux, Mac OS에서 모두 사용할 수 있습니다. 5번째 최신 버전은 작년에 출시되었으며 Github에서 설치할 수 있습니다.

Source: By Glitchyme

3. Amazon Textract

AWS Textract는 AI, 머신러닝, OCR 기술을 이용해 스캔 문서에서 텍스트를 자동으로 추출합니다. 민감한 데이터 검증이나 손글씨 문서의 인간 리뷰 구현을 위해 Amazon Augmented AI를 Textract에 추가할 수도 있습니다. 주요 특징:

표 및 양식 추출
손글씨 인식
신분증 추출
바운딩 박스 기능

아마존은 신규 고객을 위해 3개월 동안 AWS 프리 티어를 제공합니다.

포춘 500대 기업인 Reinsurance Group of America는 AWS Textract와 협업해 보험 인수 프로세스 혁신 솔루션을 OCR 및 머신러닝으로 개발했습니다. - RGA, 2022년 1월

4. Google Document AI

2020년 구글은 문서 자동 처리 플랫폼 DocAI(Document AI)를 발표했습니다. AI와 머신러닝을 바탕으로 데이터 추출 워크플로우를 손쉽게 구현할 수 있습니다.

DocAI를 통해 Unifiedpost Group은 데이터 정확도를 250% 향상시킬 수 있었습니다.

Document AI가 어떻게 동작하는지 샘플로 테스트할 수 있습니다. 이 소프트웨어는 자연어 처리(NLP) 기능도 갖추고 있어 대량의 스캔 문서를 효율적으로 처리할 수 있습니다.

Example of an invoice processed by DocAI

Example of an image processed by DocAI

OCR의 미래

지능형 OCR 소프트웨어는 조직의 문서 처리 방식을 혁신적으로 바꾸고 있습니다. 딥 머신러닝, AI 등 신기술의 발달에 따라 OCR 시스템은 앞으로도 전 세계 시장에서 계속 성장할 것입니다.

OCR 시장은 2031년까지 약 3,978억 5,000만 달러 규모에 이를 전망입니다.
Straits Research, 2022 보도자료

기업이 디지털 트랜스포메이션을 주도하고자 한다면, 이러한 데이터 캡처 자동화가 반드시 워크플로우에 포함되어야 합니다.

마지막 업데이트 2026년 7월 3일

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자주 묻는 질문 (FAQ)

광학 문자 인식(OCR)에 대한 일반적인 질문, 작동 방식, 그리고 사용 분야에 대한 안내입니다.

OCR은 광학 문자 인식(Optical Character Recognition)의 약자로, 이미지와 스캔 문서에서 텍스트를 식별하여 텍스트, JSON, HTML 등 기계가 읽을 수 있는 형식으로 변환하는 기술입니다. 컴퓨터는 이미지를 이진수로 인식하며, OCR은 이러한 숫자를 소프트웨어가 처리할 수 있는 문자로 변환합니다. 이를 통해 기업은 이미지나 PDF 파일에서 텍스트를 수동으로 입력하는 대신 자동으로 추출할 수 있습니다.

OCR은 이미지의 문자를 기계가 읽을 수 있는 텍스트로 변환하는 반면, AI OCR은 머신러닝과 인공지능을 추가하여 손글씨, 다양한 글꼴 및 여러 언어를 더 잘 이해합니다. 기존 OCR은 고정된 패턴이나 특징 매칭에 의존하지만, AI OCR은 데이터로부터 학습하여 더 복잡하고 다양한 문서를 처리할 수 있습니다. 최신 문서 처리 도구는 단순히 원시 텍스트가 아닌 특정 데이터 포인트를 추출하기 위해 OCR과 AI를 결합합니다.

머신러닝과 AI 덕분에 오늘날 OCR은 손글씨를 꽤 신뢰성 있게 읽을 수 있습니다. 최신 OCR 시스템은 실제 우편물과 수표의 주소를 읽는 데 사용되며, Amazon Textract와 같은 도구에는 필기체 인식 기능이 포함되어 있습니다. 정확도는 여전히 손글씨의 가독성과 스캔 이미지의 품질에 좌우됩니다.

OCR은 문서에서 텍스트를 읽는 첫 번째 단계일 뿐이지만, 문서 처리는 구조화된 특정 데이터 포인트를 추출하여 다른 시스템에 입력합니다. 예를 들어, 회계 팀은 청구서의 원시 텍스트 이상의 것이 필요하며, 공급업체 세부 정보, 청구 금액, 개별 항목까지 필요로 합니다. Parseur는 OCR을 사용해 문서를 읽은 다음 비즈니스에 필요한 정확한 필드를 추출하는 문서 처리 도구입니다.

OCR 정확도는 라틴어, 아랍어, 중국어와 같은 문자 체계와 OCR 엔진이 특정 언어에 대해 얼마나 잘 학습되었는지에 크게 좌우됩니다. 현재 영어 문서에서 최고의 OCR 결과가 나오고 있지만, 다른 언어에 대한 지원도 빠르게 발전하고 있습니다. 특정 언어에 특화된 학습과 고품질의 입력 이미지는 모두 인식 정확도를 높이는 데 기여합니다.

OCR은 크게 이미지 전처리, 문자 인식, 후처리라는 세 가지 단계로 작동합니다. 전처리는 노이즈 제거, 기울임 보정, 크기 조정과 같은 기술을 통해 입력 품질을 향상시킵니다. 문자 인식은 패턴 인식이나 특징 인식을 사용하여 각 문자를 식별하며, 후처리는 표준 어휘 및 언어 데이터와 결과를 대조하여 오류를 수정합니다.

OCR은 청구서, 영수증, 의료 기록, 은행 명세서에서 데이터를 읽고 추출하는 데 널리 사용됩니다. 재무 및 회계 분야에서는 청구서와 영수증에서 숫자와 텍스트를 캡처하고, 의료 분야에서는 병원 및 환자 기록을 처리하며, 물류 분야에서는 운송장과 화물 영수증에서 정보를 추출합니다. 이러한 사용 사례는 수작업 데이터 입력을 줄이고 추출된 데이터의 정확성을 유지하는 데 도움이 됩니다.

Tesseract는 Apache 2.0 라이선스로 배포되는 인기 있는 무료 오픈소스 OCR 엔진으로, Windows, Linux, macOS 환경에서 100개 이상의 언어를 식별할 수 있습니다. 널리 사용되는 또 다른 OCR 도구로는 신규 사용자를 위해 클라우드 기반 추출의 무료 티어를 제공하는 Amazon Textract와 Google Document AI가 있습니다. 최적의 선택은 단순히 원시 텍스트 추출이 필요한지 아니면 전체 데이터 추출 워크플로우가 필요한지에 따라 달라집니다.

Parseur는 영역 OCR과 동적 OCR을 내장형 AI와 결합하여 PDF 및 이미지에서의 데이터 추출을 자동화하는 OCR 소프트웨어입니다. 문서를 Parseur 메일박스로 전달하면, 내장된 AI가 각 형식에 대해 별도의 템플릿을 설정할 필요 없이 모든 레이아웃에서 요청된 필드를 추출합니다. 추출된 데이터는 Zapier, Make, Power Automate와 같은 도구로 전송할 수 있으며, 내보내기 전에 결과를 확인하고 수정할 수 있는 수동 검토 단계도 선택 사항으로 제공됩니다.