OCR은 광학 문자 인식(Optical Character Recognition)의 약자로, 이미지나 문서 내의 텍스트를 자동으로 식별하고 추출하는 기술입니다. 비즈니스에서 OCR 도구를 활용하면 업무 효율과 자원 절감에 크게 기여하며, 이는 매출 증대와 연결될 수 있습니다.
글로벌 OCR 시장은 2023년부터 2030년까지 연평균 성장률(CAGR)이 14.8%로 전망되고 있습니다.
이 심층 가이드는 광학 문자 인식 기술, 주요 이점, 그리고 시장에서 주목받는 최고의 OCR 소프트웨어를 이해하는 데 도움을 줄 것입니다.
OCR 소프트웨어란 무엇인가요?
사람과 컴퓨터는 문자와 이미지를 인식하는 방식이 다릅니다. 사람은 눈으로 바로 글자를 읽지만, 컴퓨터는 이미지를 0과 1로 이루어진 데이터로 인식합니다.
광학 문자 인식(OCR) 기술은 이러한 비트 데이터를 기계가 이해할 수 있는 포맷(텍스트, JSON, HTML 등)으로 변환합니다. 이를 통해 이미지나 PDF 파일에서 텍스트를 자동으로 추출할 수 있습니다. 최근 AI 기반 OCR은 머신러닝과 인공지능 기술을 결합해 손글씨 및 다양한 언어까지도 더 정확하게 인식합니다.
OCR의 역사
OCR의 시작은 제1차 세계대전 시기, 에마누엘 골드버그(Emanuel Goldberg)가 텔레그래프 코드를 문자로 변환하는 기계를 발명하면서 비롯되었습니다. 이 장치는 '통계 기계(Statistical machine)'로 불렸고, 이후 IBM에 인수되었습니다.
1970년대에는 레이 커즈와일(Ray Kurzweil)이 어떤 폰트든 인식 가능한 최초의 옴니-폰트 OCR을 개발했습니다. 2000년대에는 OCR 기술이 클라우드, 데스크톱, 모바일 애플리케이션으로 확장되었고, 최신 시스템은 손글씨까지 인식하여 실제 우편 주소, 수표 등도 자동으로 처리할 수 있는 수준에 이르렀습니다.
OCR은 어떻게 작동하나요?
OCR의 프로세스는 다음 세 단계로 이루어집니다.
- 이미지 전처리
- 문자 인식
- 후처리
이미지 전처리
우수한 광학 문자 인식 결과를 얻으려면 스캔된 문서나 이미지 파일의 품질이 높아야 합니다. 이 과정에서 적용되는 단계가 이미지 전처리로, 대표적으로 다음과 같은 작업이 수행됩니다.
- 노이즈 제거
- 기울임(스큐) 보정
- 리스케일(크기 조정)
이 과정을 통해 입력 데이터의 품질이 상승하여 인식률이 크게 향상됩니다.
문자 인식
AI가 전처리된 이미지를 분석해 문자(지능형 문자 인식, IDR)를 식별합니다. 주로 다음 두 가지 방식이 사용됩니다.
- 패턴 인식: AI가 다양한 글꼴과 텍스트 스타일을 학습하고, 입력된 문자를 데이터베이스의 패턴과 비교해 일치 여부를 판단합니다.
- 특징 기반 인식: 곡선 등 특정 특징을 중심으로 문자의 구조적 요소를 추출해 판별합니다.
후처리
인식된 데이터의 정확성을 높이기 위해 최종적으로 오류를 자동 교정합니다. 머신러닝 기반 알고리즘은 표준 어휘와 기존 데이터와 비교해 잘못 추출된 부분을 검증하고, 올바른 결과로 보정합니다.
문자 체계(예: 라틴어, 아랍어, 한자 등)에 따라 성능 차이가 있을 수 있지만, 최신 OCR 플랫폼은 특정 언어에 특화된 모델을 반복적으로 학습해 매우 뛰어난 정확도를 달성하고 있습니다. 특히 영어 문서 OCR의 정확도가 가장 높지만, 타 언어 지원도 빠르게 고도화되고 있습니다.
광학 문자 인식의 이점
OCR의 가장 큰 이점은 데이터를 자동으로 추출하여 업무 효율을 크게 높인다는 것입니다. 온라인 OCR 도구의 주요 장점은 다음과 같습니다.
- 비용 절감
- 시간 및 자원 절약
- 비즈니스 프로세스 자동화
- 데이터 안전한 관리 및 보관
광학 문자 인식의 대표 활용 사례
AI 기반 OCR은 청구서, 의료 기록, 은행 명세서, 영수증 등 다양한 서식에서 데이터를 자동 추출하는 데 활용됩니다.
금융 분야의 OCR
금융 및 회계 산업에서는 OCR 소프트웨어로 청구서, 영수증, 디지털 문서에서 텍스트와 숫자 데이터를 신속하게 추출하고, 금융 거래 서류를 효과적으로 검증합니다. 이로써 금융 데이터의 정확성과 보안성이 크게 향상됩니다.
의료 분야의 OCR
AI OCR은 환자 기록 및 병원 데이터의 자동화된 처리, 그리고 의료진의 수작업 데이터 입력 부담 해소를 위해 광범위하게 사용됩니다.
물류 분야의 OCR
OCR 온라인 도구는 운송장(BOL)에서 정보 추출과 화물 또는 트럭 관련 영수증의 정보를 자동화하여 데이터 입력 및 확인 업무의 효율성을 극대화합니다.
최고의 무료 OCR 소프트웨어는 무엇인가요?
현대에는 여러 형태와 기능을 갖춘 광학 문자 인식 소프트웨어가 있습니다. 일부는 특정 언어나 산업 도메인에 최적화되어 있습니다. 최근 많이 사용되는 OCR 도구는 다음과 같습니다.
1. Parseur OCR
OCR은 전체 문서 자동 처리 프로세스의 출발점입니다. 많은 기업이 단순히 문서에서 텍스트를 인식하는 것 이상의 기능, 즉 핵심 데이터까지 자동 추출하여 시스템에 연동하길 원합니다. 예를 들어, 회계팀은 공급업체 청구서 텍스트 추출뿐 아니라, 자동으로 연락처, 금액, 항목 정보까지 식별하기를 희망하죠. Parseur와 같은 고급 솔루션이 바로 이를 지원합니다.
Parseur는 강력한 OCR 소프트웨어로, 영역 OCR과 동적 OCR 기술을 결합하여 PDF 등 다양한 문서에서 데이터 추출을 자동화합니다. 설정이 간편하며, 다양한 산업에 맞게 적용할 수 있습니다. 문서를 Parseur 메일박스로 전달하면 로봇이 자동으로 데이터를 추출해줍니다.
별도의 복잡한 파싱 규칙 없이도 문서가 몇 초 만에 처리됩니다. 원하는 대로 데이터 필드를 추가·수정할 수 있고, 무제한 템플릿 생성도 가능합니다. Parseur는 머신러닝 기반으로 각 문서에 맞는 템플릿을 자동 적용하여 데이터 추출 정확도를 극대화합니다.
문서 유형 또는 PDF의 특성에 따라 Parseur는 내장 템플릿 라이브러리를 통해 데이터를 자동 추출할 수 있습니다. 표 데이터 추출도 완벽하게 지원하며, Zapier, Make, Power automate 등 다양한 플랫폼과 손쉽게 연동됩니다.
2. Tesseract OCR
Tesseract는 Apache 2.0 라이선스로 배포되는 오픈소스 무료 OCR 소프트웨어입니다. 100개 이상의 언어를 지원하며, 딥러닝 기반 데이터 모델도 연동이 가능합니다.
2006년 구글이 Tesseract 프로젝트를 공식 후원하게 되면서, 당시 가장 정확한 무료 광학 문자 인식 도구 중 하나로 평가받았습니다.
Tesseract는 Windows, Linux, Mac OS 등 여러 환경에서 사용할 수 있습니다. 최신 5버전은 최근 출시됐으며, Github에서 확인하고 설치할 수 있습니다.
3. Amazon Textract
AWS Textract는 AI와 머신러닝, 광학 문자 인식 기술을 결합해 스캔 문서에서 텍스트를 자동 추출합니다. Amazon Augmented AI를 연동하면 민감 정보 검증 및 손글씨 문서의 사람 검토도 가능합니다. 주요 특징은 다음과 같습니다.
- 표 및 양식 데이터 추출
- 손글씨 인식
- 신분증 정보 추출
- 바운딩 박스 지원
아마존 신규 고객은 AWS 프리티어(무료)를 3개월간 사용할 수 있습니다.
포춘 500대 기업인 Reinsurance Group of America는 AWS Textract와 협력하여 보험 인수 심사 프로세스 혁신 솔루션을 선보였습니다. - RGA, 2022년 1월
4. Google Document AI
2020년 구글은 문서처리 자동화를 위한 DocAI(Document AI) 플랫폼을 론칭했습니다. 이 플랫폼은 AI와 머신러닝에 기반해 데이터 추출 워크플로우를 누구나 간편하게 구축할 수 있도록 지원합니다.
Document AI의 사용법을 샘플로 체험할 수 있습니다. 자연어 처리(NLP)까지 지원되어, 대량의 스캔 문서도 신속하게 분석 및 처리할 수 있습니다.
OCR의 미래
지능형 광학 문자 인식 소프트웨어는 기업의 문서 처리 방식에 혁신을 가져오고 있습니다. 딥러닝, AI와 같은 첨단 기술 도입으로 OCR 시스템은 앞으로도 글로벌 디지털 문서 시장을 이끌 것으로 전망됩니다.
OCR 시장은 2031년까지 약 3,978억 5,000만 달러 규모로 성장할 것으로 예상됩니다.
기업이 디지털 전환을 가속화하고자 한다면, 이와 같은 데이터 캡처 기술의 도입은 필수적입니다.
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