OCR(광학 문자 인식)은 인쇄물, 손글씨, 타이핑된 텍스트가 포함된 이미지를 컴퓨터에서 처리 및 편집할 수 있는 텍스트 데이터로 변환하는 기술입니다. 다른 이미지 처리 기술과 달리, OCR은 물리적 또는 디지털 매체에서 텍스트 정보를 자동으로 추출하고 구조화하는 데 특화되어 있습니다. 일반적으로 이미지 전처리(보정, 필터링, 대비 조정), 문자 감지 및 분할, 통계 모델 또는 신경망을 통한 인식의 세 단계로 동작합니다. OCR의 주요 의미는 기존에 디지털로 접근할 수 없던 내용을 검색 및 편집 가능하게 만드는 데 있습니다.
활용 사례 및 사용 예시
OCR은 행정 문서 디지털화, 아카이브 관리, 송장 및 우편물 자동 입력, 차량 번호판 자동 인식, 시각장애인 접근성 등 다양한 분야에서 활용됩니다. 금융 및 법률 분야에서는 문서 처리 속도를 높이고, 물류에서는 복잡한 바코드나 손글씨 배송 전표 인식에 쓰입니다.
주요 소프트웨어 도구, 라이브러리, 프레임워크
대표적인 솔루션으로는 Tesseract(오픈소스, HP 개발 후 Google 유지), ABBYY FineReader(상업용 솔루션), Google Cloud Vision OCR 및 Amazon Textract(클라우드 서비스), EasyOCR, PaddleOCR, Kraken(역사적 필사본 특화), Adobe Acrobat, Microsoft OneNote 등 오피스 제품군 내 통합 모듈이 있습니다.
최신 동향 및 발전, 트렌드
딥러닝 도입으로 특히 손글씨나 손상된 문서에서의 정확도가 크게 개선되었습니다. 다국어 및 맥락 인식형 OCR 모델의 진화, 복잡한 문서(청구서, 구조화 양식)의 자동화 역시 활발합니다. OCR은 정보 추출, 의미 분석, 로봇 프로세스 자동화(RPA) 등과 결합되어 보다 지능적이고 상호작용적인 응용 분야로 확장되고 있습니다.