인공지능이 일상과 산업을 바꾸고 있는 시대, 오늘은 우리가 자주 접하지만 AI에 의해 혁신적으로 발전한 OCR(Optical Character Recognition, 광학 문자 인식)에 대해 알아보겠습니다.
OCR 기술은 종이 문서나 이미지 속의 텍스트를 컴퓨터가 편집하고 검색할 수 있는 디지털 데이터로 변환하는 기술입니다. 딥러닝(Deep Learning) 기술이 적용되어 성능이 혁신적으로 좋아지면서 비즈니스 효율성을 극대화하는 핵심 기술이 되었죠.
그럼, OCR 기술이 어떻게 진화했는지 알아볼까요?
💡전통적인 OCR 방식 (규칙 기반)
AI가 도입되기 전, 우리가 접했던 OCR은 정형화된 방식을 사용했어요.
문자의 윤곽선이나 획의 교차점 등의 통계적 특징을 분석하거나, 미리 정의된 글꼴 패턴과 비교하여 문자를 식별했습니다. 패턴 매칭(Pattern Matching), 특징 추출(Feature Extraction), 템플릿 매칭(Template Matching) 등의 기술이 사용됐었죠.
문제는 인쇄 상태가 깨끗하고 정형화된 문자만 인식하고, 조금이라도 기울어지거나, 폰토의 다양성에는 취약했습니다. 손글씨나 비정형 데이터는 사실상 인식을 못했죠.
🚀 AI 기반 OCR 방식 (딥러닝 적용)
OCR 기술은 머신러닝(Machine Learning)과 딥러닝(Deep Learning)이 적용되면서 혁명적인 발전을 이루었습니다. 오늘날 고성능 OCR도 컴퓨터 비전 및 자연어 처리 분야의 딥러닝 기술을 기반으로 합니다.
AI OCR 기술의 주요 작동 원리는 다음과 같아요.
- 이미지 전처리 (Pre-processing): AI 는 노이즈 제거, 명암 보정, 문서 기울기 및 왜곡 보정 등을 자동화하여 인식 품질을 최적화합니다.
- 텍스트 검출 (Text Detection): 이미지 내에서 텍스트가 존재하는 영역을 찾아냅니다. Object Detection 알고리즘과 유사한 기법이 사용되어 텍스트 블록의 위치를 바운딩 박스로 표시합니다.
- 문자 인식 (Text Recognition): 검출된 텍스트 영역 내의 개별 문자를 식별합니다. Sequence-to-Sequence 모델이 복잡한 폰트와 연속된 문맥을 고려하여 문자를 인식합니다.
- 후처리 및 구조 분석 (Post-processing & Layout Analysis): 인식된 텍스트의 오타를 NLP 기반 교정 모델로 보정하고, 문서의 레이아웃(표, 제목, 단락 등)을 분석하여 구조화된 데이터로 변환합니다.
🌟 AI OCR이 가져온 혁신
OCR 자체는 문자를 디지털화하는 프로세스의 명칭이지만 AI 기술이 적용되면서 OCR은 '문자를 읽는' 도구에서 더 확장되어 데이터 자동화 솔루션으로 거듭났습니다.
손글씨 인식률도 높아지고, 다국어나 특수 기호 처리도 가능하게 됐죠. 고성능 OCR이 가장 빛나는 분야는 문서 지능화입니다. 텍스트를 인식하는 것을 넘어, 효율적인 비정형 데이터 처리를 통해 업무 자동화까지 기대해볼 수 있으니까요. 데이터의 위치, 의미, 관계를 파악하여 자동으로 데이터를 추출하고 시스템에 입력하는 지능적인 업무 처리가 가능합니다.
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