광학 문자 인식(OCR) 기술은 데이터 수집 및 처리 방식에 혁신을 가져왔습니다. 이를 통해 인쇄물이나 손글씨 텍스트를 손쉽게 디지털로 변환할 수 있으며, 기계가 읽을 수 있는 데이터로 가공할 수 있습니다. 그러나 기존 OCR은 이미지나 문서의 특정 부분에서 원하는 정보만을 추출하는 데에는 제한이 있습니다. 이 문제를 해결하는 것이 바로 '영역 OCR'입니다.
이번 글에서는 영역 OCR의 개념, 작동 방식, 실제 응용 사례와 그 이점에 대해 상세히 알아봅니다. 이 글을 다 읽으시면 영역 OCR이 비즈니스의 디지털 전환에서 어떤 역할을 하는지 명확히 알게 되실 것입니다.
영역 OCR이란?
영역 OCR은 템플릿 OCR 혹은 Zone OCR이라고도 하며, 전통적 OCR 후에 등장한 진보된 기술입니다. 영역 OCR은 이미지나 문서 내에서 지정된 특정 영역(Zone)을 정의해 해당 부분의 텍스트만 인식합니다. 이를 통해 전통 OCR보다 더 높은 정확도와 빠른 처리 속도를 자랑하며, 데이터 추출 프로세스 자동화를 원하는 기업에 이상적입니다.
영역 OCR과 전통적 OCR의 차이
영역 OCR: 문서를 구조화된 데이터로 전환
영역 OCR은 사용자가 지정한 영역의 텍스트만 추출하여 JSON 등 구조화된 데이터로 전환합니다.
비구조적 데이터를 구조화된 데이터로 변환하는 데 영역 OCR이 매우 효과적입니다. 직접 원하는 영역을 그려 지정하는 과정이 직관적으로 이루어지기 때문에, 영역 OCR은 쉽고 실용적입니다.
전통적 OCR: 모든 텍스트를 통째로 추출
전통적 OCR(일반 OCR)은 문서 전체의 텍스트를 구분 없이 가져오는데, 이 방식은 데이터 커스터마이징이나 추출 적용 범위에 제약이 있습니다. 이러한 비구조적 데이터는 나중에 활용하거나 다른 시스템에 연동하는 데 한계가 있습니다.
반면, 영역 OCR은 여러 개의 영역 각각에서 필요한 데이터만 골라내 구조화된 형태로 추출하므로, 분석 및 자동화 활용에 훨씬 적합합니다. 특정 영역만 집중해 추출하므로 결과의 정확도도 향상됩니다.
영역 OCR의 작동 원리
영역 OCR은 다음과 같은 단계로 동작합니다.
1. 이미지/문서 사전 처리
우선 이미지를 자르고 노이즈와 왜곡을 제거해 문서를 OCR 처리에 적합하게 만듭니다.
2. 영역(Zone) 지정
Parseur에서는 영역 설정이 매우 간단하며, 파싱 규칙이 없이 클릭 몇 번 만으로도 쉽게 지정할 수 있습니다.
- 추출할 데이터 선택: 원하는 데이터가 있는 부분에 박스를 그려 해당 ‘영역(Zone)’을 정의합니다.
- 데이터 필드 생성 및 명명: 예를 들어 “송장 번호” 영역에 이름을 “invoice_number”로 지정합니다.
- 필드 옵션 커스터마이즈: 필요시 데이터 형식(예: 숫자, 날짜 등) 지정으로 정확도를 높일 수 있습니다.
- 필드 저장: 동일한 방식으로 필요한 모든 데이터를 영역별로 저장하여 최적의 OCR 템플릿을 완성합니다.
영역 OCR은 정보 위치가 문서마다 일관될 때 최고의 성능을 보입니다.
3. 데이터 추출
지정된 영역별로 OCR 템플릿을 적용하면, 파서는 해당 영역에서만 데이터를 추출합니다.
영역 OCR의 활용 사례
영역 OCR은 외식 주문, 송장 처리, 신분증 데이터 추출 등 다양한 산업 현장에서 자동화에 활용되고 있습니다.
음식 주문 내역 자동 추출
고객의 주문 정보를 빠르게 추출해야 할 땐, 영역 OCR을 이용해 고객 이름, 주소, 연락처, 주문 금액 등 필요한 데이터를 정확히 선별해 내보낼 수 있습니다.
송장 자동 처리
평균 16.3일이 소요되는 수작업 송장 처리 대신, 영역 OCR로 PDF 송장에서 필요한 데이터를 빠르고 정확하게 자동화할 수 있습니다.
신분증 데이터 추출 및 디지털화
KYC(고객 신원 확인) 프로세스에서 신분증은 필수입니다. 신분증의 서식이 다양하거나 품질이 낮은 경우에도, 영역 OCR로 이름이나 주민번호 등 핵심 데이터를 자동 추출할 수 있습니다.
또한, 금융/은행 데이터 추출, 물류 송장 처리 등에도 광범위하게 활용됩니다.
영역 OCR의 장점
영역 OCR을 업무에 도입하면 다음과 같은 이점이 있습니다.
뛰어난 정확도와 처리 속도
문서에서 필요한 부분만 골라 추출하므로 전통적 OCR보다 정확성과 속도가 모두 우수합니다. 특히 민감 정보나 중요 데이터 추출에서 신뢰도 높은 결과를 제공합니다.
효율적인 문서 관리
영역 OCR을 활용하면 종이 문서를 디지털로 전환해 저장, 검색, 정보 활용이 용이합니다. 업무 효율성과 데이터 보존 안정성 모두 향상시킬 수 있습니다.
직접적인 데이터 제어
AI 기반 자동화에서는 결과를 세세하게 제어하기 어려울 수 있지만, 영역 OCR은 원하는 정보를 스스로 정의할 수 있고 데이터 표준화가 쉽습니다.
손쉬운 모델 관리 및 수정
영역 OCR 템플릿은 쉽고 빠르게 편집·수정할 수 있어 문제 발생 시 언제든 맞춤형으로 조정할 수 있습니다.
Parseur: 최고의 영역 OCR 솔루션
Parseur는 템플릿 기반 클릭-앤-포인트 편집기를 제공해 누구나 간단하게 영역 OCR을 구현할 수 있습니다. PDF 파싱 도구를 이용하면 PDF 및 테이블에서 데이터 추출이 쉽고, 추출 데이터는 즉시 다운로드하거나 다양한 외부 프로그램과 연동할 수 있습니다.
Parseur의 핵심 기술
- 머신러닝(ML)
- 자연어 처리(NLP)
- 컴퓨터 비전
다양한 문서 유형 지원
- 스캔된 PDF
- 텍스트 기반 파일
- 이메일
- 손글씨 텍스트
- 스프레드시트
- 워드 문서
- 기타 다양한 문서 포맷!
Parseur만의 강점
- 코딩/파싱 규칙 불필요
- 60여 개 언어 지원
- 1000개 이상의 앱 연동
- 테이블 데이터도 간편 분석
- 강력한 후처리 기능 제공
영역 OCR의 한계점
영역 OCR은 기존 OCR보다 월등하지만, 다음과 같은 제약이 있습니다.
위치/크기 변화 데이터는 한계
필드(데이터 위치나 크기)가 문서마다 달라질 경우 정확한 추출이 어렵습니다. 영역 OCR은 정보가 항상 같은 위치에 있을 때 최적입니다.
낮은 해상도의 문서는 인식이 어려움
영역 OCR은 고품질(고해상도)의 문서나 이미지에서 최적 성능을 발휘합니다.
영역 설정 오류 시 데이터 누락 위험
지정한 영역에 정보가 없거나 배치가 다르면, OCR 결과가 부정확할 수 있습니다.
영역 OCR로 불편을 겪고 계신가요?
더 유연한 OCR 기술을 원한다면 동적 OCR로 한계를 뛰어넘어 보세요! 영역 OCR의 단점을 보완해 드릴 수 있습니다.
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