OCR(Optical Character Recognition) 광학 문자 인식이란?




1. OCR이란?

**OCR(Optical Character Recognition)**은 이미지나 스캔된 문서 속의 문자(글자)를 인식하여 텍스트로 변환하는 기술입니다. 쉽게 말해, PDF, 사진, 스캔 문서와 같은 비정형 데이터에서 글자를 추출하여 디지털 텍스트로 바꾸는 작업입니다.

2. OCR의 핵심 기능

  • 이미지 속 글자 감지

  • 텍스트 추출 및 변환

  • 문서 레이아웃 분석 (표, 단락, 제목 등)

  • 다국어 인식 및 손글씨 인식 (진보된 경우)

  • 문서 자동 분류 및 메타데이터 추출 (AI OCR)

3. OCR의 주요 활용 분야

3-1. 비즈니스 문서 자동화

  • 세금계산서, 영수증, 신분증 스캔 후 데이터 입력 자동화

  • 계약서, 통장사본에서 주요 정보 추출

3-2. 금융 및 보험

  • 보험청구서, 통장, 신분증 OCR로 자동 심사

  • KYC 인증 (Know Your Customer)

3-3. 공공기관 및 교육

  • 주민등록등본, 운전면허증 스캔 정보 자동 입력

  • 학생 시험지 채점, 설문지 처리

3-4. 헬스케어

  • 처방전, 의료기록의 디지털화

  • 환자정보 자동 추출 및 입력

3-5. 번역 및 접근성 향상

  • 외국어 간판 번역 (Google Lens)

  • 시각장애인을 위한 문서 낭독 도구

4. OCR의 동작 방식

4-1. 입력 이미지 전처리

  • 노이즈 제거: 불필요한 점, 선 제거

  • 기울기 보정: 문서가 삐뚤어진 경우 교정

  • 이진화: 흑백 이미지로 변환하여 문자 대비 극대화

4-2. 문자 영역 검출

  • 페이지에서 텍스트 블록, 문단, 줄, 단어, 글자를 구분

4-3. 문자 인식

  • 각 글자를 패턴 매칭 또는 AI 기반 알고리즘으로 인식

  • 전통적 OCR은 Rule-based 방식, 최신 기술은 딥러닝 기반 AI OCR

4-4. 텍스트 후처리

  • 문맥 기반 철자 교정

  • 언어 모델로 문장 구조 보정

  • 표, 문단 구조 복원

5. OCR 기술 발전 흐름

구분기술 특징설명
전통 OCRRule-based정형문서 인식 우수, 비정형 문서에는 약함
AI OCR딥러닝 기반손글씨, 비정형 문서, 다국어 등에서 우수
ICR (Intelligent Character Recognition)인공지능 기반 필기체 인식연속 필기 인식에 활용
OMR (Optical Mark Recognition)체크박스/마킹 인식시험지, 설문지에서 사용

6. 대표적인 OCR 엔진 및 도구

6-1. 오픈소스

  • Tesseract OCR

    • 구글 지원, 강력한 오픈소스 엔진

    • 다국어 지원 (한국어 포함), 커스터마이징 가능

    • 최근에는 LSTM 기반 딥러닝 엔진 도입

  • EasyOCR

    • PyTorch 기반의 딥러닝 OCR 라이브러리

    • 이미지 품질이 낮은 경우에도 비교적 우수

6-2. 상용 OCR

  • Google Cloud Vision OCR

    • 클라우드 기반, 강력한 다국어 및 문서 추출 기능

    • 자동 분류 및 구조화 지원

  • AWS Textract

    • 비정형 문서 인식에 특화

    • 테이블, 양식의 구조 인식 자동화

  • Microsoft Azure OCR

    • Azure Cognitive Services 제공

    • 문서 자동화 및 검색 지원

  • NAVER CLOVA OCR

    • 한글 인식 최적화

    • 신분증, 통장, 사업자등록증 특화 모델 제공

7. OCR 기술의 한계와 도전 과제

  • 손상된 이미지 인식 어려움 (흐림, 조명, 그림자)

  • 손글씨 인식 정확도 문제

  • 다양한 폰트/언어 혼합 인식 어려움

  • 문서 구조화 및 의미 추출 한계 (복잡한 레이아웃)

  • 보안/개인정보 이슈 (OCR 대상 문서에 민감정보 포함 가능)

8. AI OCR의 미래

  • 자연어 처리(NLP)와 융합 → 텍스트 의미 분석

  • **RPA(로봇 프로세스 자동화)**와 연계 → 완전 자동화

  • 멀티모달 처리 → 문서 내 이미지, 표, 텍스트 통합 인식

  • 문맥 기반 강화 학습 OCR → 사용자 피드백으로 학습 향상

9. 정리: OCR 기술 요약

항목설명
정의이미지 또는 문서에서 글자를 인식해 텍스트로 변환하는 기술
방식전통 OCR (패턴 기반) vs AI OCR (딥러닝 기반)
도구Tesseract, EasyOCR, Google Vision, AWS Textract 등
활용 분야금융, 공공, 헬스케어, 번역, 문서 자동화
미래 방향AI + RPA + NLP 융합을 통한 지능형 문서 이해 시스템

 


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