OCR 과제
저화질 이미지
문제점
이미지가 흐릿하거나, 해상도가 낮거나, 노출 부족이거나, 기울어져 있거나, 시각적 노이즈가 포함된 경우 OCR 정확도가 크게 저하됩니다.
해결 방안
- 전처리 기술: 이미지 개선(예: 기울기 보정, 노이즈 감소, 이진화, 대비 조정)을 적용합니다.
- 텍스트 선명도를 높이기 위해 고해상도 스캔(최소 300 DPI)을 사용합니다.
- 이미지 품질 검증: OCR을 수행하기 전에 품질이 낮은 입력을 거부하거나 표시하도록 검사를 구현합니다.
- 최신 OCR 엔진: 품질 문제에 더 강력한 고급 OCR 기술을 사용합니다.
필기 인식
문제점
필기 텍스트는 변동성이 매우 커서 표준 OCR 엔진이 정확하게 해석하기 어렵습니다.
해결 방안
- 관련 데이터로 훈련된 ICR(지능형 문자 인식) 또는 AI 기반 필기 인식 모델을 사용합니다.
- 양식 템플릿(예: 상자 또는 선)을 통해 구조화된 필기를 장려합니다.
- 조직에서 특정 필기 스타일을 자주 처리하는 경우 사용자 지정 필기 모델을 훈련합니다.
복잡한 레이아웃 및 서식
문제점
표, 열, 이미지, 각주 또는 비표준 레이아웃이 있는 문서는 OCR을 혼란스럽게 하고 텍스트 읽기 순서를 깨뜨릴 수 있습니다.
해결 방안
- 레이아웃 분석 기능이 있는 OCR 엔진을 사용합니다.
- 양식 및 구조화된 문서에 대해 영역 지정 또는 템플릿 기반 OCR을 적용합니다.
- 동적 레이아웃의 경우 OCR과 레이아웃 및 의미 분석을 결합한 문서 AI 모델을 활용합니다.
다국어 문서
문제점
여러 언어 또는 비 라틴 문자가 포함된 문서를 처리할 때 OCR 정확도가 저하될 수 있습니다.
해결 방안
- 언어 자동 감지를 지원하거나 특정 언어를 인식하도록 구성된 OCR 엔진을 사용합니다.
- 필요한 경우 CJK(중국어, 일본어, 한국어) 또는 RTL(오른쪽에서 왼쪽으로) 스크립트(예: 아랍어, 페르시아어, 우르두어, 쿠르드어, 히브리어, 파슈토어)로 훈련된 모델을 선택합니다.
- 미리 알고 있는 경우 언어 영역에 따라 섹션을 분리하고 전처리합니다.
낮은 대비 또는 배경 노이즈
문제점
패턴, 색상 또는 노이즈가 있는 배경(예: 워터마크, 스탬프 또는 색지) 위의 텍스트는 OCR을 혼란스럽게 할 수 있습니다.
해결 방안
- 적응형 임계값 처리, 배경 제거 및 대비 정규화와 같은 전처리 기술을 사용합니다.
- 텍스트를 분리하기 위해 흑백 또는 이진으로 변환합니다.
- 딥 러닝 기반 OCR을 사용합니다. 이는 기존 엔진보다 이러한 경우를 더 잘 처리하는 경우가 많습니다.
글꼴, 필기체 또는 장식 텍스트
문제점
일반적이지 않은 글꼴, 왜곡된 문자 또는 스타일화된 텍스트는 올바르게 해석되지 않을 수 있습니다.
해결 방안
- 사용자 지정 글꼴이 일반적으로 사용되는 경우 OCR 모델을 훈련하거나 미세 조정합니다.
- 글꼴 정규화 전처리(예: 기울기 보정, 스무딩)를 사용합니다.
- 글꼴 적응성이 있는 OCR 엔진을 사용하거나 AI 기반 텍스트 인식 모델과 통합합니다.
표 및 격자 구조
문제점
OCR은 표 내용을 일반 텍스트로 추출하여 행/열 구조를 잃을 수 있습니다.
해결 방안
- 표 인식을 지원하는 OCR 플랫폼을 사용합니다.
- 공간 데이터(경계 상자, 셀 정렬)를 사용하여 표를 재구성하기 위해 후처리 규칙을 적용합니다.
- 표 구조를 이해하도록 훈련된 ML 모델(예: PDF-to-HTML 변환기)을 사용합니다.
회전되거나 기울어진 텍스트
문제점
텍스트가 회전되거나, 거꾸로 되거나, 각도가 있는 경우 OCR이 실패하거나 잘못된 결과를 생성합니다.
해결 방안
- 전처리에서 자동 기울기 보정 및 방향 감지를 적용합니다.
- 자동 회전 감지를 포함하는 OCR 도구를 사용합니다.
- 일괄 처리의 경우 문서 준비 중에 수동으로 플래그를 지정하거나 회전합니다.
스탬프, 인감 및 서명으로 인한 노이즈
문제점
인감 및 스탬프가 텍스트 영역을 방해하여 인식 오류를 일으킬 수 있습니다.
해결 방안
- 객체 감지를 사용하여 OCR 전에 텍스트가 아닌 요소를 감지하고 마스크합니다.
- 이러한 패턴을 인식하고 무시하거나 분리하도록 모델을 사전 훈련합니다.
- OCR과 이미지 분할 도구를 결합합니다.
일관성 없는 입력 형식
문제점
OCR 솔루션은 가변 문서 형식, 일관성 없는 템플릿 또는 알 수 없는 문서 구조로 어려움을 겪습니다.
해결 방안
- OCR 전에 템플릿 일치 또는 문서 분류를 사용하여 올바른 추출 전략을 선택합니다.
- 반구조화 및 비구조화 형식을 동적으로 처리하는 AI 기반 문서 처리 플랫폼을 적용합니다.
- 새로운 문서 유형에 대해 시스템을 지속적으로 재훈련합니다.