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 OCR 기술, 주요 이점, 그리고 시장에서 주목받는 최고의 OCR 소프트웨어를 이해하는 데 도움을 줄 것입니다.
OCR 소프트웨어란 무엇인가요?
사람과 컴퓨터는 문자와 이미지를 인식하는 방식이 다릅니다. 우리 사람은 단순히 알파벳과 글자를 바라보지만, 컴퓨터는 이를 0과 1로 이루어진 이진 포맷으로 인식합니다.
OCR 기술은 이러한 이진 데이터를 기계가 읽을 수 있는 형식(텍스트, JSON, HTML 등)으로 변환합니다. 이처럼 OCR을 활용하면 이미지나 PDF 파일에서 텍스트를 자동으로 추출할 수 있습니다. 최신 AI 기반 OCR은 머신러닝과 인공지능(AI)을 통해 손글씨와 다양한 언어까지도 더욱 정확히 인식할 수 있습니다.
OCR의 역사
OCR의 시작은 제1차 세계대전 시기, 물리학자 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. 2000년대에 들어서면서 OCR 도구는 클라우드, 데스크톱, 모바일 기반 애플리케이션 등에서 손쉽게 사용할 수 있게 되었습니다. 현재는 손글씨까지도 신뢰성 있게 인식하여 실제 우편 주소나 수표의 내용을 자동으로 파악할 수 있습니다.
OCR은 어떻게 작동하나요?
OCR의 프로세스는 다음 세 단계로 이루어집니다.
- 이미지 전처리
- 문자 인식
- 후처리
이미지 전처리
OCR 소프트웨어가 제대로 동작하려면 스캔 문서나 이미지 파일의 정확성과 품질이 충분히 높아야 합니다. 이를 위해 이미지 전처리 단계가 반드시 필요하며, 대표적인 방법은 다음과 같습니다.
- 노이즈 제거
- 기울임(스큐) 보정
- 리스케일(크기 조정)
이러한 방식들은 입력 데이터의 품질을 크게 끌어올립니다.
문자 인식
이 과정에서는 AI가 이미지를 분석해 문자(지능형 문자 인식: IDR)를 식별합니다. 사용되는 대표적 방법은 아래와 같습니다.
- 패턴 인식: 다양한 글꼴과 서식을 AI에게 학습시킨 후, 입력 문자를 비교하여 알맞게 매칭합니다.
- 특징 기반 인식: 곡선 등 특정 특징에 기반한 규칙을 적용하여 문자의 구조적 특성을 중심으로 인식합니다.
후처리
마지막 단계에서는 데이터의 정확도를 더욱 높이기 위해 오류를 자동으로 수정합니다. 머신러닝 알고리즘을 학습시키는 과정에서 AI는 목표 데이터의 형태가 어떻게 되어야 하는지 익히게 됩니다. 따라서 프로그램은 인식 결과가 표준 어휘와 언어 데이터에 부합하는지 비교·검증하여 잘못된 부분을 수정합니다.
OCR의 성능은 사용하는 문자 체계(예: 라틴, 아랍, 한자 등)에 크게 의존합니다. 하지만 최고의 OCR 플랫폼은 특정 언어에 대해 반복적으로 학습을 진행하여 최고의 정확성을 제공합니다. 현재는 영어 문서 OCR의 정확도가 가장 높지만, 다른 언어 지원 역시 빠른 속도로 발전하고 있습니다.
광학 문자 인식의 이점
OCR의 핵심 이점은 데이터를 자동으로 추출해 효율적으로 업무를 수행한다는 것이며, 다음과 같은 추가 장점도 있습니다.
- 비용 절감
- 시간 및 자원 절약
- 비즈니스 프로세스 자동화
- 데이터의 안전한 관리
광학 문자 인식의 대표 활용 사례
AI OCR은 청구서, 의료 기록, 은행 명세서, 영수증 등에서 데이터를 읽어 자동 추출하는 데 광범위하게 활용되고 있습니다.
금융 분야의 OCR
금융 및 회계 분야에서는 OCR 소프트웨어로 청구서, 영수증, 디지털 문서에서 텍스트와 숫자 데이터를 추출하고, 금융 거래 서류를 검증합니다. 이는 정확한 데이터 관리 및 보안 확보에 큰 도움이 됩니다. 일회성 데이터 추출이 필요할 경우, 무료 OCR to Excel 변환기를 사용해보세요.
의료 분야의 OCR
AI OCR은 환자 기록 및 병원 데이터의 자동화된 처리, 그리고 의료진의 수작업 데이터 입력 부담 해소에 효과적으로 사용됩니다.
물류 분야의 OCR
OCR 온라인은 운송장(BOL)에서 정보 추출 및 화물이나 트럭 영수증의 정보를 자동으로 추출하는 데 도움을 줍니다.
최고의 무료 OCR 소프트웨어는 무엇인가요?
현대에는 다양한 종류의 OCR 소프트웨어가 있으며 일부는 특정 언어나 비즈니스 도메인에 특화되어 있습니다. 아래는 최근 가장 널리 사용되는 OCR 도구 목록입니다.
1. Parseur OCR
OCR 온라인은 엔드-투-엔드 문서 처리 워크플로우의 첫 번째 단계에 불과합니다. 대부분의 비즈니스에서는 수신 문서에서 OCR로 텍스트를 읽는 것뿐만 아니라, 해당 시스템에 입력할 수 있는 핵심 데이터 포인트까지 자동으로 추출하길 원합니다. 예를 들어 회계팀의 경우, 공급업체 청구서에서 텍스트를 추출함과 동시에 공급업체 연락처, 금액, 개별 항목까지 자동으로 식별해야 할 때가 많습니다. 이러한 니즈에 바로 Parseur 같은 고급 솔루션이 적합합니다.
Parseur는 강력한 OCR 소프트웨어로, 영역 OCR과 동적 OCR을 활용하여 PDF로부터 데이터 추출을 자동화합니다. 어떤 산업에든 빠르고 쉽게 적용할 수 있고, 문서를 Parseur 메일박스로 전달하기만 하면 로봇이 자동으로 처리해 줍니다.
별도의 파싱 규칙 설정 없이도 문서가 몇 초 만에 처리됩니다. 원하는 데이터 필드 커스터마이즈, 무제한 템플릿 생성이 가능합니다. Parseur는 머신러닝으로 각 문서에 맞는 템플릿을 자동 적용하여 데이터를 추출합니다.
문서 혹은 PDF의 종류에 따라 Parseur는 내장 템플릿 라이브러리를 통해 데이터를 자동 추출할 수 있습니다. 표 데이터도 추출이 가능하며, Zapier, Make, Power automate 등의 다양한 앱과도 연동됩니다.
2. Tesseract OCR
Tesseract는 Apache 2.0 라이선스로 공개된 무료 오픈소스 OCR 소프트웨어입니다. 100개 이상의 언어를 손쉽게 인식할 수 있으며 OCR 스캔에 최적화되어 있습니다. Tesseract OCR은 딥러닝 데이터 모델도 지원합니다.
2006년 구글이 Tesseract를 후원하면서 가장 정확한 OCR 애플리케이션으로 평가받았습니다.
Tesseract는 Windows, Linux, Mac OS에서 모두 사용 가능합니다. 최신 버전 5는 작년에 출시되었으며 Github에서 설치할 수 있습니다.
3. Amazon Textract
AWS Textract는 AI, 머신러닝, OCR을 사용해 스캔 문서에서 텍스트를 자동 추출할 수 있습니다. 민감한 데이터 검증과 손글씨 문서의 사람 검토를 위해 Amazon Augmented AI를 Textract에 추가할 수 있습니다. 주요 특징은 다음과 같습니다.
- 표 및 양식 데이터 추출
- 손글씨 인식
- 신분증 정보 인식
- 바운딩 박스 지원
아마존은 신규 고객을 위해 3개월 동안 AWS 프리티어를 제공합니다.
포춘 500대 기업인 Reinsurance Group of America는 AWS Textract와 협력해 인수 심사 프로세스 혁신 솔루션을 OCR 및 머신러닝으로 개발했습니다. - RGA, 2022년 1월
4. Google Document AI
2020년 구글은 문서 자동 처리를 위한 DocAI(Document AI) 플랫폼을 공개했습니다. 이 플랫폼은 AI와 머신러닝을 바탕으로 손쉬운 데이터 추출 워크플로우를 제공합니다.
Document AI의 동작 방식 샘플을 직접 체험할 수 있습니다. 소프트웨어는 자연어 처리(NLP) 기능도 제공하여 대량의 스캔 문서까지 효과적으로 처리할 수 있습니다.
OCR의 미래
확실히 지능형 OCR 소프트웨어는 조직의 문서 처리 방식을 근본적으로 바꾸고 있습니다. 심층 머신러닝과 AI 등 신기술의 발전에 힘입어 OCR 시스템은 앞으로도 글로벌 시장을 주도할 것입니다.
OCR 시장은 2031년까지 약 3,978억 5,000만 달러 규모에 이를 전망입니다.
기업이 디지털 혁신을 주도하고자 한다면, 이러한 데이터 캡처를 반드시 워크플로우에 도입해야 합니다.
마지막 업데이트
