널리 사용되는 오픈 소스 OCR 모델 및 작동 방식

많은 기업과 디지털 시스템은 스캔한 송장, 신분증 또는 손으로 쓴 양식과 같은 문서의 정보에 의존합니다. 그러나 해당 정보가 이미지로 저장되면 컴퓨터가 다양한 작업에 대해 검색, 추출 또는 사용하기 어렵습니다. 

그러나 기계가 시각 정보를 해석하고 이해할 수 있도록 하는 AI 분야인 컴퓨터 비전과 같은 도구를 사용하면 이미지를 텍스트로 변환하는 것이 훨씬 쉬워지고 있습니다. 특히 광학 문자 인식(OCR)은 텍스트를 감지하고 추출하는 데 사용할 수 있는 컴퓨터 비전 기술입니다. 

OCR 모델은 다양한 형식의 텍스트를 인식하고 편집 가능하고 검색 가능한 데이터로 변환하도록 훈련되었습니다. 문서 자동화, 신원 확인 및 실시간 스캔 시스템에 널리 사용됩니다.

이번 글에서는 OCR 모델의 작동 방식, 인기 있는 오픈 소스 모델, 사용처, 일반적인 응용 분야, 그리고 실제 사용을 위한 주요 고려 사항을 살펴보겠습니다.

OCR이란 무엇인가?

OCR 모델은 우리가 인쇄되거나 손으로 쓴 텍스트를 읽는 방식과 유사하게 기계가 시각적 소스에서 텍스트를 읽을 수 있도록 설계되었습니다. 이러한 모델은 스캔한 문서, 이미지 또는 손으로 쓴 메모 사진과 같은 입력을 받아 검색, 편집 또는 소프트웨어 시스템에서 사용할 수 있는 디지털 텍스트로 변환합니다.

초기 OCR 시스템은 엄격한 템플릿을 따랐지만, 최신 OCR 모델은 딥 러닝을 사용하여 텍스트를 인식합니다. 다양한 종류의 텍스트 글꼴, 언어, 심지어 흐릿한 손글씨까지 쉽게 인식하면서 품질이 낮은 이미지도 처리할 수 있습니다. 이러한 발전으로 OCR 모델은 금융, 의료, 물류 및 정부 서비스와 같은 텍스트 중심 산업에서 자동화의 핵심 요소가 되었습니다.

OCR 모델은 텍스트가 명확하고 구조화된 이미지에 적합하지만, 텍스트가 복잡한 시각적 요소와 함께 나타나거나 동적인 장면 내에 있는 경우 어려움에 직면할 수 있습니다. 이러한 경우 OCR 모델은 Ultralytics YOLO11과 같은 컴퓨터 비전 모델과 함께 사용할 수 있습니다. 

YOLO11은 이미지에서 표지판, 문서 또는 라벨과 같은 특정 객체를 감지하여 OCR을 사용하여 실제 내용을 추출하기 전에 텍스트 영역을 찾는 데 도움을 줄 수 있습니다.

예를 들어, 자율 주행 차량에서 YOLO11은 정지 표지판을 감지한 다음 OCR이 텍스트를 읽어 시스템이 객체와 그 의미를 정확하게 해석할 수 있도록 합니다.

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OCR 모델 작동 방식 개요

이제 OCR이 무엇인지 다루었으니, OCR 모델이 실제로 어떻게 작동하는지 자세히 살펴보겠습니다.

OCR 모델을 사용하여 이미지에서 텍스트를 읽고 추출하기 전에 이미지는 일반적으로 전처리 및 객체 감지라는 두 가지 중요한 단계를 거칩니다.

먼저, 이미지는 전처리 과정을 거쳐 정리되고 개선됩니다. 선명도 향상, 노이즈 감소, 밝기 또는 대비 조정과 같은 기본적인 이미지 처리 기술을 적용하여 이미지의 전체적인 품질을 개선하고 텍스트를 더 쉽게 감지할 수 있도록 합니다.

다음으로 객체 감지와 같은 컴퓨터 비전 작업이 사용됩니다. 이 단계에서는 텍스트가 있는 특정 관심 객체(예: 번호판, 거리 표지판, 양식 또는 ID 카드)를 찾습니다. 이러한 객체를 식별함으로써 시스템은 의미 있는 텍스트가 있는 영역을 분리하여 인식을 준비합니다.

OCR 모델은 이러한 단계가 완료된 후에야 작업을 시작합니다. 먼저, 감지된 영역을 가져와 더 작은 부분으로 분해하여 개별 문자, 단어 또는 텍스트 줄을 식별합니다. 

딥러닝 기술을 사용하여 모델은 글자의 모양, 패턴 및 간격을 분석하고, 훈련 중에 학습한 내용과 비교하여 가장 가능성이 높은 문자를 예측합니다. 그런 다음 인식된 문자를 일관성 있는 텍스트로 재구성하여 추가 처리합니다.

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널리 사용되는 오픈 소스 OCR 모델 

텍스트 추출과 관련된 컴퓨터 비전 애플리케이션을 구축할 때 적합한 OCR 모델을 선택하는 것은 정확도, 언어 지원, 실제 시스템에 얼마나 쉽게 통합되는지와 같은 요소에 달려 있습니다. 

오늘날 많은 오픈 소스 모델은 개발자에게 필요한 유연성, 강력한 커뮤니티 지원 및 안정적인 성능을 제공합니다. 가장 인기 있는 옵션과 그 특징을 살펴보겠습니다.

Tesseract OCR

Tesseract는 오늘날 가장 널리 사용되는 오픈 소스 OCR 모델 중 하나입니다. 1985년에서 1994년 사이에 영국 브리스톨과 콜로라도주 그릴리의 Hewlett-Packard Laboratories에서 처음 개발되었습니다. 2005년에 HP는 Tesseract를 오픈 소스 소프트웨어로 출시했으며, 2006년부터 Google에서 유지 관리하고 있으며 오픈 소스 커뮤니티의 지속적인 기여가 있습니다.​

Tesseract의 주요 기능 중 하나는 100개 이상의 언어를 처리할 수 있어 다국어 프로젝트에 적합한 선택이라는 점입니다. 지속적인 개선을 통해 인쇄된 텍스트, 특히 양식 및 보고서와 같은 구조화된 문서에서 신뢰도가 향상되었습니다.

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Tesseract는 일반적으로 송장 스캔, 서류 보관 또는 표준 레이아웃으로 문서에서 텍스트를 추출하는 프로젝트에 사용됩니다. 문서 품질이 좋고 레이아웃이 크게 다르지 않을 때 가장 잘 작동합니다.

EasyOCR

마찬가지로, EasyOCR은 Jaided AI에서 개발한 Python 기반 오픈 소스 OCR 라이브러리입니다. 라틴어, 중국어, 아랍어 및 키릴 문자를 포함하여 80개 이상의 언어를 지원하므로 다국어 텍스트 인식에 다용도로 사용할 수 있습니다.

인쇄된 텍스트와 손으로 쓴 텍스트를 모두 처리하도록 설계된 EasyOCR은 레이아웃, 글꼴 또는 구조가 다양한 문서에서 잘 작동합니다. 이러한 유연성 덕분에 영수증, 거리 표지판, 혼합 언어 입력이 있는 양식과 같은 다양한 소스에서 텍스트를 추출하는 데 적합합니다.

PyTorch를 기반으로 구축된 EasyOCR은 정확한 텍스트 감지 및 인식을 위해 딥 러닝 기술을 활용합니다. CPU와 GPU 모두에서 효율적으로 실행되므로 로컬에서 몇 개의 이미지를 처리하든 더 강력한 시스템에서 대량의 파일을 처리하든 작업에 따라 확장할 수 있습니다.

오픈 소스 도구인 EasyOCR은 정기적인 업데이트와 커뮤니티 중심의 개선을 통해 다양한 실제 OCR 요구 사항에 대한 최신 상태를 유지하고 적응할 수 있습니다.

PaddleOCR

PaddleOCR은 Baidu에서 개발한 고성능 OCR 툴킷으로, 텍스트 감지 및 인식을 하나의 간소화된 파이프라인으로 결합합니다. 80개 언어를 지원하며 영수증, 테이블 및 양식과 같은 복잡한 문서를 처리할 수 있습니다.

PaddleOCR이 다른 점은 PaddlePaddle 딥러닝 프레임워크를 기반으로 구축되었다는 것입니다. PaddlePaddle 프레임워크는 쉽고 안정적이며 확장 가능한 AI 모델 개발 및 배포를 위해 설계되었습니다. 또한 PaddleOCR은 품질이 낮거나 복잡한 이미지에서도 높은 정확도를 제공하므로 정밀도와 신뢰성이 중요한 실제 OCR 작업에 적합합니다.

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이 외에도 PaddleOCR은 매우 모듈화되어 있어 개발자가 특정 감지, 인식 및 분류 구성 요소를 선택하여 파이프라인을 사용자 정의할 수 있습니다. 잘 문서화된 Python API와 강력한 커뮤니티 지원을 통해 광범위한 OCR 애플리케이션을 위한 유연하고 생산 준비가 완료된 솔루션입니다.

다른 인기 있는 오픈 소스 OCR 모델

다음은 일반적으로 사용되는 다른 오픈 소스 OCR 모델입니다.

• MMOCR: 더 복잡한 프로젝트를 위해 설계된 MMOCR은 텍스트를 감지할 뿐만 아니라 페이지에서 텍스트가 어떻게 배열되어 있는지 이해할 수 있습니다. 테이블, 다단 레이아웃 및 기타 시각적으로 복잡한 문서를 작업하는 데 적합합니다.
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• TrOCR: 텍스트 시퀀스를 이해하는 데 특히 뛰어난 딥 러닝 모델 유형인 Transformer를 기반으로 구축된 TrOCR은 더 긴 구절과 지저분하고 구조화되지 않은 레이아웃을 처리하는 데 탁월합니다. 콘텐츠가 고립된 레이블이 아닌 연속적인 언어처럼 읽힐 때 신뢰할 수 있는 선택입니다.

OCR 모델의 일반적인 응용 분야

OCR 기술이 더욱 발전함에 따라 그 역할은 기본적인 디지털화를 훨씬 뛰어넘어 확장되었습니다. 실제로 OCR 모델은 텍스트 정보에 의존하는 다양한 산업에서 채택되고 있습니다. 다음은 OCR이 오늘날 실제 시스템에서 적용되고 있는 몇 가지 방법입니다.

• 법률 산업 및 전자 증거 개시(e-discovery): 법률 회사는 OCR을 적용하여 수천 페이지의 법률 문서를 스캔하여 계약서, 법원 제출 서류 및 증거를 검색 가능하게 만들어 더 빠른 검색 및 분석을 수행합니다.
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• 헬스케어: 병원에서는 OCR 모델을 사용하여 환자 기록을 디지털화하고, 손으로 쓴 처방전을 해석하고, 검사 보고서를 효율적으로 관리합니다. 이는 관리 업무를 간소화하고 의료 워크플로우 전반의 정확성을 향상시킵니다.
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• 역사 보존: 박물관, 도서관 및 기록 보관소는 OCR을 적용하여 오래된 책, 원고 및 신문을 디지털화하여 귀중한 문화 유산을 보존하고 연구자가 검색할 수 있도록 합니다.
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• ID 및 여권 확인: 많은 디지털 온보딩 및 여행 시스템은 OCR을 사용하여 정부 발행 문서에서 주요 데이터를 추출합니다. 더 빠른 신원 확인과 수동 입력 오류 감소는 더 원활한 사용자 경험과 더 높은 보안으로 이어집니다.

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OCR 모델의 장단점

OCR 모델은 1950년대에 처음 구상된 이후로 많은 발전을 이루었습니다. 이제 다양한 콘텐츠와 플랫폼에 더 쉽게 접근하고 정확하며 적응할 수 있습니다. 다음은 오늘날의 OCR 모델이 제공하는 주요 강점입니다.

• 접근성 개선: OCR은 인쇄물을 시각 장애 사용자를 위한 화면 판독기에서 읽을 수 있는 형식으로 변환하여 콘텐츠의 접근성을 높이는 데 도움이 됩니다.
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• 머신러닝 파이프라인 강화: 구조화되지 않은 시각적 데이터를 구조화된 텍스트로 변환하여 다운스트림 머신러닝 모델에서 사용할 수 있도록 하는 브리지 역할을 합니다.
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• 템플릿 없는 추출: 고급 OCR은 더 이상 엄격한 템플릿을 필요로 하지 않습니다. 문서 간 레이아웃이 다른 경우에도 지능적으로 정보를 추출할 수 있습니다.

OCR 모델은 장점에도 불구하고 입력이 완벽하지 않으면 몇 가지 문제가 있습니다. 다음은 염두에 두어야 할 몇 가지 일반적인 제한 사항입니다.

• 이미지 품질에 민감함: OCR은 선명한 이미지에서 가장 잘 작동하며, 흐릿하거나 어두운 사진은 결과에 영향을 줄 수 있습니다.
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• 특정 필기체 또는 글꼴로 어려움을 겪습니다. 화려하거나 지저분한 글씨는 최고의 모델조차도 여전히 혼란스러워할 수 있습니다.
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• 여전히 필요한 후처리: 높은 정확도를 갖춘 OCR 결과물이라도 중요한 문서의 경우 사람이 검토하거나 정리해야 하는 경우가 많습니다.

주요 내용

OCR은 컴퓨터가 이미지에서 텍스트를 읽을 수 있게 하여 디지털 시스템에서 해당 정보를 사용할 수 있도록 합니다. 문서, 표지판 및 손으로 쓴 메모를 처리하는 데 중요한 역할을 하며 속도와 정확성이 중요한 영역에서 영향력을 발휘합니다.

OCR 모델은 이미지 내에서 객체를 감지할 수 있는 Ultralytics YOLO11과 같은 모델과 함께 작동하는 경우가 많습니다. 함께 사용하면 시스템이 무엇이 쓰여 있는지, 어디에 나타나는지 이해할 수 있습니다. 이러한 기술이 계속 발전함에 따라 OCR은 기계가 세상을 해석하고 상호 작용하는 방식의 핵심 부분이 되고 있습니다.

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