많은 비즈니스와 디지털 시스템은 스캔한 송장, 신분증, 수기 양식과 같은 문서에 있는 정보에 의존합니다. 하지만 이러한 정보가 이미지로 저장되어 있으면 컴퓨터가 이를 검색하거나 추출하거나 다양한 작업에 사용하기가 어렵습니다.
하지만 기계가 시각 정보를 해석하고 이해할 수 있게 해주는 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 및 검색 가능한 데이터로 변환하도록 학습됩니다. 문서 자동화, 신원 확인, 실시간 스캔 시스템에서 널리 사용됩니다.
이 문서에서는 OCR 모델의 작동 방식, 인기 있는 오픈 소스 모델, 사용처, 일반적인 애플리케이션 및 실제 사용 시 주요 고려 사항에 대해 살펴봅니다.
OCR 모델은 우리가 인쇄된 텍스트나 손으로 쓴 텍스트를 읽는 방식과 유사하게 기계가 시각적 소스에서 텍스트를 읽을 수 있도록 설계되었습니다. 이러한 모델은 스캔한 문서, 이미지, 손글씨 메모 사진 등의 입력을 받아 소프트웨어 시스템에서 검색, 편집 또는 사용할 수 있는 디지털 텍스트로 변환합니다.
이전의 OCR 시스템은 엄격한 템플릿을 따랐지만, 최신 OCR 모델은 딥러닝을 사용해 텍스트를 인식합니다. 저품질 이미지를 처리하면서 다양한 종류의 텍스트 글꼴, 언어, 심지어 지저분한 손글씨까지 쉽게 인식할 수 있습니다. 이러한 발전으로 인해 금융, 의료, 물류, 정부 서비스 등 텍스트를 많이 사용하는 산업에서 OCR 모델은 자동화의 핵심 요소로 자리 잡았습니다.
OCR 모델은 텍스트가 명확하고 구조화된 이미지에는 적합하지만, 텍스트가 복잡한 시각적 요소와 함께 나타나거나 동적인 장면 안에 있을 때는 문제가 발생할 수 있습니다. 이러한 경우 OCR 모델을 Ultralytics YOLO11과 같은 컴퓨터 비전 모델과 함께 사용할 수 있습니다.
YOLO11은 이미지에서 간판, 문서, 라벨과 같은 특정 물체를 감지하여 실제 콘텐츠를 추출하기 위해 OCR을 사용하기 전에 텍스트 영역을 찾는 데 도움을 줍니다.
예를 들어 자율주행 차량에서 YOLO11은 정지 표지판을 감지한 다음 OCR이 텍스트를 판독하여 시스템이 물체와 그 의미를 정확하게 해석할 수 있습니다.
OCR이 무엇인지 살펴보았으니 이제 OCR 모델이 실제로 어떻게 작동하는지 자세히 살펴보겠습니다.
이미지에서 텍스트를 읽고 추출하는 데 OCR 모델을 사용하기 전에 일반적으로 이미지에는 전처리와 개체 감지라는 두 가지 중요한 단계를 거칩니다.
먼저 전처리를 통해 이미지를 깨끗하게 정리하고 품질을 향상시킵니다. 선명하게 하기, 노이즈 감소, 밝기 또는 대비 조정과 같은 기본적인 이미지 처리 기술을 적용하여 이미지의 전반적인 품질을 개선하고 텍스트를 더 쉽게 감지할 수 있도록 합니다.
다음으로 물체 감지와 같은 컴퓨터 비전 작업이 사용됩니다. 이 단계에서는 번호판, 도로 표지판, 양식 또는 신분증과 같이 텍스트가 있는 특정 물체를 찾습니다. 이러한 물체를 식별함으로써 시스템은 의미 있는 텍스트가 있는 영역을 분리하여 인식할 수 있도록 준비합니다.
이 단계를 거쳐야만 OCR 모델이 작업을 시작합니다. 먼저 감지된 영역을 더 작은 부분으로 분해하여 개별 문자, 단어 또는 텍스트 줄을 식별합니다.
이 모델은 딥러닝 기술을 사용하여 문자의 모양, 패턴, 간격을 분석하고 학습 과정에서 학습한 내용과 비교하여 가장 가능성이 높은 문자를 예측합니다. 그런 다음 인식된 문자를 일관된 텍스트로 재구성하여 추가 처리를 진행합니다.
텍스트 추출이 포함된 컴퓨터 비전 애플리케이션을 구축할 때 올바른 OCR 모델을 선택하는 것은 정확도, 언어 지원, 실제 시스템에 얼마나 쉽게 맞느냐와 같은 요소에 따라 결정됩니다.
오늘날 많은 오픈소스 모델이 개발자에게 필요한 유연성, 강력한 커뮤니티 지원, 안정적인 성능을 제공합니다. 가장 인기 있는 몇 가지 옵션과 그 특징에 대해 살펴보세요.
테서랙트는 현재 가장 널리 사용되는 오픈 소스 OCR 모델 중 하나입니다. 1985년부터 1994년 사이에 영국 브리스톨과 콜로라도주 그릴리에 있는 휴렛팩커드 연구소에서 처음 개발되었습니다. 2005년에 HP는 테서랙트를 오픈 소스 소프트웨어로 출시했으며, 2006년부터는 오픈 소스 커뮤니티의 지속적인 기여를 통해 Google에서 유지 관리하고 있습니다.
테서랙트의 주요 기능 중 하나는 100개 이상의 언어를 처리할 수 있어 다국어 프로젝트를 위한 신뢰할 수 있는 선택이라는 점입니다. 지속적인 개선을 통해 인쇄된 텍스트, 특히 양식이나 보고서와 같은 구조화된 문서를 읽을 때 신뢰성이 향상되었습니다.
테서랙트는 일반적으로 송장 스캔, 서류 보관, 표준 레이아웃의 문서에서 텍스트 추출 등의 프로젝트에 사용됩니다. 문서 품질이 양호하고 레이아웃이 크게 다르지 않을 때 가장 잘 작동합니다.
마찬가지로 EasyOCR은 Jaided AI에서 개발한 Python 기반의 오픈 소스 OCR 라이브러리입니다. 라틴어, 중국어, 아랍어, 키릴 문자를 포함한 80개 이상의 언어를 지원하여 다국어 텍스트 인식을 위한 다목적 툴로 활용되고 있습니다.
인쇄된 텍스트와 손으로 쓴 텍스트를 모두 처리하도록 설계된 EasyOCR은 레이아웃, 글꼴 또는 구조가 다양한 문서에서 잘 작동합니다. 이러한 유연성 덕분에 영수증, 도로 표지판, 혼합 언어 입력이 있는 양식 등 다양한 소스에서 텍스트를 추출하는 데 매우 유용합니다.
PyTorch를 기반으로 구축된 EasyOCR은 정확한 텍스트 감지 및 인식을 위해 딥 러닝 기술을 활용합니다. CPU와 GPU 모두에서 효율적으로 실행되므로 로컬에서 몇 장의 이미지를 처리하거나 더 강력한 시스템에서 대량의 파일을 처리하는 등 작업에 따라 확장할 수 있습니다.
오픈 소스 도구인 EasyOCR은 정기적인 업데이트와 커뮤니티 주도의 개선으로 최신 상태를 유지하고 다양한 실제 OCR 요구사항에 적응할 수 있습니다.
PaddleOCR은 텍스트 감지와 인식을 하나의 간소화된 파이프라인에 결합한 Baidu에서 개발한 고성능 OCR 툴킷입니다. 80개 언어를 지원하여 영수증, 표, 양식과 같은 복잡한 문서도 처리할 수 있습니다.
PaddleOCR의 차별점은 PaddlePaddle 딥러닝 프레임워크를 기반으로 구축되었다는 점입니다. 패들패들 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.
또한 PaddleOCR은 고도로 모듈화되어 있어 개발자가 특정 감지, 인식 및 분류 구성 요소를 선택하여 파이프라인을 맞춤화할 수 있습니다. 잘 문서화된 Python API와 강력한 커뮤니티 지원을 통해 다양한 OCR 애플리케이션을 위한 유연하고 프로덕션에 바로 사용할 수 있는 솔루션입니다.
다음은 일반적으로 사용되는 몇 가지 다른 오픈 소스 OCR 모델입니다:
OCR 기술이 발전함에 따라 그 역할은 기본적인 디지털화를 넘어 훨씬 더 확장되었습니다. 실제로 텍스트 정보에 의존하는 다양한 산업 분야에서 OCR 모델이 채택되고 있습니다. 다음은 오늘날 실제 시스템에서 OCR이 어떻게 적용되고 있는지 살펴보는 몇 가지 방법입니다:
OCR 모델은 1950년대에 처음 고안된 이래로 많은 발전을 거듭해 왔습니다. 이제는 더욱 접근하기 쉽고 정확하며 다양한 콘텐츠와 플랫폼에 적용할 수 있습니다. 오늘날의 OCR 모델이 제공하는 주요 강점은 다음과 같습니다:
OCR 모델의 장점에도 불구하고, 특히 입력이 완벽하지 않은 경우 몇 가지 문제점이 있습니다. 다음은 염두에 두어야 할 몇 가지 일반적인 제한 사항입니다:
OCR은 컴퓨터가 이미지에서 텍스트를 읽을 수 있게 하여 디지털 시스템에서 해당 정보를 사용할 수 있게 해줍니다. 문서, 간판, 손글씨 메모를 처리하는 데 핵심적인 역할을 하며 속도와 정확성이 중요한 분야에서 큰 영향력을 발휘합니다.
OCR 모델은 이미지 내의 물체를 감지할 수 있는 Ultralytics YOLO11과 같은 모델과 함께 작동하기도 합니다. 이 두 가지를 함께 사용하면 시스템이 무엇이 쓰여지고 어디에 나타나는지 이해할 수 있습니다. 이러한 기술이 계속 발전함에 따라 OCR은 기계가 세상을 해석하고 상호 작용하는 방식에서 핵심적인 부분이 되고 있습니다.
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