주요 정보 추출(KIE)과 광학 문자 인식(OCR)의 차이점은 무엇인가요?

주요 정보 추출(KIE)은 문서에 포함된 의미 있는 필드를 AI로 자동 식별 및 추출하는 과정입니다. 반면, 광학 문자 인식(OCR)은 텍스트 이미지에서 기계가 읽을 수 있는 문자로 변환만을 담당하는 기술로, 문맥이나 의미 파악 없이 단순 텍스트로 전환합니다.

핵심 요약:

• OCR은 텍스트를 인식하고, KIE는 문서에서 정보를 추출해 구조화된 데이터로 변환합니다.
• KIE는 수작업과 오류를 줄여 업무 효율성과 비용 절감을 이끕니다.
• Parseur는 OCR과 KIE를 결합해 비구조화 문서를 즉시 활용 가능한 데이터(JSON 등)로 바꿉니다.

많은 분들이 **OCR(광학 문자 인식)**과 **KIE(주요 정보 추출)**를 동일하다고 생각하지만, 실제로는 역할과 목적이 다릅니다. OCR은 디지털 전환의 기초일 뿐 전체 자동화의 일부입니다.

OCR은 인쇄물이든 필기체든 문자를 기계가 읽을 수 있는 형태로 변환해 문서의 디지털화와 검색을 가능케 합니다. TDWI에 따르면, 대부분의 OCR 솔루션은 인쇄 품질이 좋은 문서의 경우 98~99% 정확도를 자랑합니다. 하지만 이 높은 정확도에도 불구하고, OCR은 텍스트의 의미까지 해석하지 못하고 문자만을 인식합니다.

여기서 **주요 정보 추출(KIE)**가 본격적으로 중요성을 갖습니다. KIE는 문서 전체 텍스트가 아닌, 합계, 날짜, 고객명 등 기업 실무에 필요한 핵심 필드를 자동으로 식별해 구조화합니다.

이 글에서는 OCR과 KIE의 차이, 두 기술의 상호 보완적 역할, 그리고 KIE가 어떻게 지능형 문서 처리 및 자동화의 핵심이 되었는지를 설명합니다.

OCR이란?

**광학 문자 인식(OCR)**은 스캔된 문서나 이미지로부터 텍스트를 추출하고 이를 기계가 읽을 수 있는 형태로 변환하는 기술입니다. 쉽게 말해, 컴퓨터가 사람이 읽는 것과 비슷하게 페이지에 쓰인 문자를 “읽을” 수 있도록 해줍니다.

예시:

• 송장을 스캔하면 OCR은 "Invoice #1234 Total $1,249.99"와 같이 텍스트만을 추출합니다.
• 운송장 라벨을 OCR에 통과시키면 이름, 주소, 송장 번호 등 각 항목이 평문 텍스트로 수집됩니다.

OCR을 사용하면 종이문서의 디지털화, 검색 가능 문서 생성 등에 매우 효과적입니다. 하지만 중요한 한계점이 있습니다. OCR은 개별 문자의 인식만 가능하며, 그 문자의 문맥이나 의미는 알지 못합니다. 예를 들어 "1234"가 송장번호, 고객ID, 우편번호 중 어떤 의미인지 판단하지 못합니다.

즉, 회계 총액, 결제일, 업체명 등과 같은 구조화된 데이터가 필요하다면, OCR만으로는 충분하지 않습니다. 이러한 이유로 **주요 정보 추출(KIE)**가 반드시 필요한 것입니다.

주요 정보 추출(KIE)란?

주요 정보 추출(KIE)는 문서로부터 의미 있는 필드를 자동으로 식별해 추출하는 기술입니다. OCR이 원시 텍스트만을 제공하는 반면, KIE는 자연어 처리(NLP), 머신러닝(ML), 엔터티 인식 등 첨단 AI 기술로 텍스트의 맥락까지 이해합니다.

예시:

• OCR에서 추출한 송장 원문: "Invoice #1234 Total $1,249.99"
• KIE가 추출한 결과:
  • 송장 번호: 1234
  • 합계: $1,249.99

이처럼 KIE는 데이터가 곧바로 회계, CRM, ERP, 분석 등 각종 비즈니스 시스템에 연동될 수 있도록 정제합니다.

KIE는 송장뿐 아니라 계약서, 의료 양식, 영수증, 물류 문서 등에서 필수 정보 추출에 폭넓게 활용됩니다. 즉, KIE는 평문 텍스트 제공에 그치지 않고, 기업 운영에 실질적으로 필요한 데이터를 정밀하게 제공합니다.

한마디로, OCR은 “텍스트만” 제공, KIE는 “필요한 데이터”를 제공합니다.

OCR vs KIE: 주요 비교

OCR과 KIE가 동시에 언급되지만, 둘의 근본적인 목적은 완전히 다릅니다. OCR은 “문자를 읽는다”면, KIE는 “문서를 이해하고 데이터를 만든다”에 가깝습니다.

정리하자면: OCR은 “읽는다”, KIE는 “읽고, 이해하며, 구조화한다”의 차이가 있습니다.

왜 OCR만으로는 충분하지 않은가

OCR(광학 문자 인식)은 문서를 디지털로 바꿀 때 꼭 필요하지만, 자동화 수준 향상을 위해선 한계가 분명합니다. OCR은 평면적인 텍스트 전환만 가능하므로 정보 해석, 내용 분류, 다양한 문서 유형 처리 측면에서 여러 제약이 따릅니다. 이것은 비정형 혹은 많은 양의 복잡한 문서를 다루는 기업에 치명적일 수 있습니다.

OCR 단독 사용의 한계:

• 문맥 해석 불가: OCR은 “1234”가 합계, 송장 번호, 우편번호 중 무엇인지 알지 못해 하위 시스템 연계에 제약이 있습니다.
• 수작업 필요 증가: 실용적 데이터로 활용하려면 문서 검수, 템플릿 제작 등 많은 수작업 및 검증이 요구되어 효율성이 저하됩니다.
• 비정형 문서 오류 다발: 다양한 형식의 송장‧계약‧영수증 등에서 위치·구조 변화에 따른 결과 품질 저하가 심각합니다.
• 확장성 부족: 수천 종의 문서를 처리하는 환경에서는 수동 검증 및 템플릿 유지가 불가능에 가깝습니다.

Gleematic에 따르면, OCR은 복잡하고 저품질 문서에서 최대 30%까지 오탐이 발생해, 데이터 정합성‧컴플라이언스를 위협할 수 있습니다.

따라서 OCR은 지능형 문서 처리의 출발점에 불과합니다. KIE로 의미와 구조가 더해져야 신뢰할 수 있는 데이터 자동화가 가능합니다.

KIE의 주요 장점

KIE는 OCR의 단순 문자 인식 수준을 뛰어넘어, 기업 자동화에서 요구되는 정확성, 지능성, 확장성을 제공합니다.

MDPI 연구 결과, OCR 단독 사용시 키-값 필드 정합률은 **60.18%**에 그쳤지만, KIE 적용으로 **90.06%**까지 상승해 약 30% 정확도 개선이 증명되었습니다.

KIE의 주요 이점을 요약하면:

• 문맥 인식으로 정확도 향상: KIE는 AI/NLP로 필드의의미를 정확히 파악, OCR 대비 오류를 획기적으로 줄입니다.
• 다양한 레이아웃 대응: 고정 템플릿 대신 다양한 문서 유형·포맷에 동적으로 적응합니다.
• 수작업 최소화: 필드 자동 추출로 반복 작업·검증 부담이 크게 감소해 효율이 극대화됩니다.
• 엔드-투-엔드 업무 자동화: 회계, CRM, ERP 등과 실시간 연동되어 데이터가 곧바로 시스템으로 흘러갑니다.

즉, OCR이 평문 텍스트만 준다면, KIE는 구조화되고 활용 가능한 데이터로 전환해 더 높은 업무 효율을 제공합니다.

KIE가 OCR의 한계를 넘어서는 방법

OCR은 문자 인식에서 멈추지만, KIE는 그 위에 AI 기반 문맥 해석과 구조화를 더합니다.

KIE의 보완 방식:

• 문맥 기반 의미 해석: 단순 "1234"를 추출하는 것뿐 아니라, 송장번호, 총합, I.D 등 정확한 의미로 구분합니다.
• 동적 문서 구조 적응: 엄격한 템플릿 없이 서로 다른 문서 포맷에도 유연히 작동합니다.
• 비정형 문서 자동화: 복수의 복잡 문서 양식(송장, 영수증, 계약 등)도 문제없이 자동 처리합니다.
• 대량 문서 확장성: AI로 수천~수백만 문서도 수작업 없이 처리, 엔터프라이즈 레벨에 최적화됩니다.
• 내장 검증기능: 추출 값간 자동 검증(예: 합계와 항목 합 일치 여부 확인) 등 신뢰성까지 내장합니다.

결론적으로, KIE는 OCR의 평문 텍스트를 의미 있는 데이터로 바꿉니다. 기업의 효율적 데이터 활용과 대규모 업무 자동화 혁신에 기여합니다.

KIE의 대표적 활용 사례, OCR과의 차이

업무 현장에서 KIE와 OCR의 차이는 더욱 명확히 드러납니다. OCR은 텍스트 디지털화에 그치지만, 기업은 진짜 필요한 “필드 데이터”를 원합니다.

• 송장/영수증: KIE는 공급업체명, 송장번호, 합계, 세금, 납기일 등 회계에 필수적인 정보까지 추출합니다. OCR만 있다면 일일이 복사/붙여넣기 해야 하며 자동화가 어렵습니다. Medium에 따르면, KIE/LLM 도입 시 행별 추출 정확도가 **OCR+정규식 사용 시 88% → KIE 적용 시 97%**까지 향상되었습니다.
• 계약서: KIE는 당사자, 계약/시작일, 갱신조건, 주요 의무 등을 자동 추출해 법무/준법 프로세스를 혁신합니다.
• 헬스케어 양식: KIE로 환자ID, 청구번호, 보험 등 주요 필드를 추출, 진료 및 보험 청구를 자동화합니다.
• 물류 문서: 운송장, 납품서 등에서 선적번호, 배송지, 화물내용 등 핵심 데이터를 추출해 공급망 시스템과 연계합니다.

즉, OCR은 단순히 "읽기"만 한다면 KIE는 "실제 활용 대비 데이터화"를 실현합니다. 추출된 데이터는 ERP, CRM 등 주요 시스템과 즉시 연동할 수 있다는 점이 자동화의 본질적 차이를 만듭니다.

Parseur로 실현하는 KIE 자동화

OCR만으로는 더 이상 기업 자동화의 니즈를 충족할 수 없습니다. 이제는 문서를 읽고, 필요한 필드를 정확히 추출하며, 비즈니스 시스템까지 데이터로 자동 연동하는 것이 핵심입니다. 바로 여기서 Parseur가 차별점을 갖습니다.

Parseur는 OCR과 KIE 기술을 결합해, 비구조화 파일도 즉시 활용 가능한 JSON 등 구조화 데이터로 변환합니다.

Parseur는 별다른 수작업 없이 정확한 데이터 추출을 제공합니다.

Parseur의 특징은 API와 웹앱의 이중 제공입니다. 개발자는 API로 빠르고 쉽게 연동, 운영팀은 웹 인터페이스에서 실시간 모니터링과 파싱 결과 관리를 할 수 있습니다. 클릭 몇 번으로 JSON 스키마·추출규칙 정의, 데이터 전체 흐름 관리까지 간편합니다.

무엇보다도 Parseur는 ERP, CRM, 회계, RPA 등 다양한 워크플로와도 매끄러운 데이터 연동을 지원해, 업무 자동화를 실질적으로 구현합니다.

즉, Parseur만의 정확한 데이터 추출, 쉬운 관리, 강력한 확장성이 KIE를 실용적 자동화 솔루션으로 완성합니다.

미래 전망: OCR + KIE + AI/LLM

문서 처리 기술은 빠르게 진화 중입니다. OCR이 텍스트 디지털화의 기반이라면, KIE는 필드 추출의 핵심입니다. 여기에 **LLM(대규모 언어모델)**까지 더하면 한 단계 더 앞선 정보 자동화가 가능해집니다.

전망 요약:

• OCR = 기반: 종이 및 이미지 문서의 텍스트화를 지원
• KIE = 지능: 비즈니스에 필요한 데이터 추출·구조화
• LLM = 차세대: 더 깊은 맥락 이해, 전혀 새로운 레이아웃 대응, 다국어 및 손글씨까지 지원

LLM 도입 효과:

• 정확도 비약적 향상: 단어 및 의미적 맥락, 항목-합계 등 연결까지 자동 판단함
• 포맷 적응력 대폭 강화: 템플릿 의존 감소, 문서 유형 추가도 쉬워짐
• 적용 범위 확대: 다양한 언어, 손글씨 문서, 업종별 특화 문서 등도 지원

이들 기술이 결합된 지능형 문서 처리(IDP, Intelligent Document Processing) 플랫폼이 앞으로의 주류입니다. OCR, KIE, AI가 하나의 자동화 스택에서 통합되어 업무 생산성·정확도를 극대화합니다. Fortune Business Insights에 따르면, 글로벌 IDP 시장은 **2025년 105.7억 달러 → 2032년 666.8억 달러(연 30.1% 성장)**로 전망됩니다.

요약하자면, OCR은 시작에 불과하고 KIE는 실제 데이터 자동화의 핵심, 그리고 LLM/AI는 완전한 미래형 문서 처리의 진화를 이끌고 있습니다.

OCR과 KIE는 경쟁하는 기술이 아니라 연속된 진화의 단계입니다. OCR은 "무엇(What)": 문서를 디지털화하고, KIE는 "왜(Why)": 핵심정보를 이해·추출해 자동화를 완성합니다.

결국, 기업이 OCR만 사용하면 원시 텍스트만 얻지만, KIE를 더하면 곧바로 활용 가능한 정확한 데이터를 얻어 중요 시스템과 연계, 진정한 디지털 자동화로 도약할 수 있습니다.

만약 OCR의 한계를 넘어 KIE 효율을 경험하고 싶다면, Parseur를 도입해보세요. 무템플릿 AI 엔진으로 송장, 영수증, 계약서 등 실무 데이터 추출·자동 연동이 가능합니다.

자주 묻는 질문

기업이 문서 자동화를 조사할 때 두 가지 주요 용어가 자주 등장합니다: 광학 문자 인식(OCR)과 주요 정보 추출(KIE). 두 기술 모두 지능형 문서 처리에서 중요한 역할을 하며, 목적은 다릅니다. 차이를 이해하고 올바른 솔루션을 선택할 수 있도록, OCR과 KIE에 관한 가장 자주 묻는 질문을 정리했습니다.

OCR과 KIE는 같습니까?

아닙니다. OCR(광학 문자 인식)은 스캔한 문서와 이미지를 기계가 읽을 수 있는 텍스트로 변환하는 기술입니다. KIE(주요 정보 추출)는 합계, 날짜, 고객명과 같은 특정 필드를 식별 및 구조화하여 자동화에 사용 가능한 데이터를 제공합니다.

왜 KIE가 비즈니스 자동화에 OCR보다 더 나은가요?

OCR은 원시 텍스트만 제공하므로 의미를 파악하려면 수동 검토나 템플릿 작업이 필요합니다. KIE는 AI와 자연어 처리를 활용해 문맥을 이해하고, 구조화된 데이터를 추출하여 바로 비즈니스 시스템에 연동함으로써 오류를 줄이고 시간을 절약합니다.

OCR과 KIE를 함께 사용할 수 있나요?

네. 일반적으로 OCR이 첫 단계로 문서를 디지털화하고, 그 위에 KIE가 지능을 더해 기업이 필요한 필드를 추출합니다. 두 기술은 함께 지능형 문서 처리(Intelligent Document Processing, IDP)의 핵심을 이룹니다.

KIE의 활용 예시는 무엇이 있나요?

KIE는 주로 송장, 영수증, 계약서, 헬스케어 양식, 물류 문서 등에서 사용됩니다. OCR만으로는 분류하기 어려운 합계, 계약일, 환자ID, 운송번호 등 구조화된 데이터를 추출합니다.

KIE는 OCR에 비해 정확도가 얼마나 높습니까?

OCR은 비구조적 문서에서 한계를 보이지만, AI가 결합된 KIE는 문맥을 이해하고 필드를 검증하여 최대 98%의 정확도를 달성합니다. 이는 단순 문자 인식보다 훨씬 높은 수준입니다.

Parseur는 OCR과 KIE 중 어떤 것을 사용하나요?

Parseur는 두 가지 기술을 결합합니다. OCR로 텍스트를 캡처한 뒤, AI 기반 KIE로 구조화되고 맥락이 풍부한 필드를 추출합니다. 이 템플릿 없이 적용 가능한 방식은 다양한 문서 유형에 유연하게 대응하며, 업무 흐름에 바로 통합할 수 있습니다.

마지막 업데이트 2025년 10월 9일