왜 OCR 정확도는 들쑥날쑥할까?
AI OCR 솔루션을 도입한 기업들이 가장 자주 겪는 문제 중 하나는 바로 "문서마다 정확도가 다르다"는 점입니다. 분명히 일부 문서는 95% 이상의 인식률을 보이지만, 어떤 문서는 60%를 넘지 못하기도 합니다.
이유는 간단합니다. OCR 정확도는 알고리즘의 문제가 아니라, ‘입력 데이터의 상태’에서 결정되는 경우가 많기 때문입니다.
하지만 이 문제는 종종 간과됩니다. 많은 기업이 OCR 도입 시 단순히 모델의 성능 수치만 비교하거나, 데모에서 잘 동작하는 모습을 보고 의사결정을 합니다. 하지만 실제 운영 환경에서는 수많은 변수들이 결과를 뒤흔듭니다. 그래서 OCR의 정확도는 ‘정해진 값’이 아니라 ‘환경에 따라 달라지는 값’입니다.
이 글에서는 OCR 정확도를 실제로 좌우하는 5가지 핵심 요소를 설명하고, 각 문제를 기술적으로 어떻게 해결할 수 있는지 살펴봅니다.
1. 폰트 다양성과 비표준 문자
OCR 모델은 대개 명확하게 인쇄된 표준 서체를 기준으로 학습됩니다. 하지만 실무에서 마주하는 문서는 항상 그렇지 않습니다.
다양한 글꼴: 유려한 손글씨체, 고딕체, 장식체 등
낯선 문자: 특수기호, 수기 메모, 붓글씨 서명 등
문제는 OCR이 글자 자체를 '패턴'으로 인식한다는 점입니다. 학습 데이터에 없는 형태가 나오면 잘못된 문자로 변환되거나 누락되기 쉽습니다.
더 나아가, 한 문서 내에서도 다양한 글꼴이 혼합되는 경우에는 인식 정확도가 더 낮아지며, 특히 OCR이 처음 보는 언어(예: 한자, 특수 기호, 이모지 등)가 포함되면 인식률은 급격히 떨어집니다.
➡️ 해결 방법: 한국딥러닝은 수기 포함 폰트 다양성에 강건한 모델 아키텍처를 기반으로, 글자 스타일의 ‘불확실성’을 반영한 인식 방식을 적용합니다. 수많은 글꼴과 문자 조합을 사전 학습한 VLM 기반 모델은 문맥 기반의 유연한 텍스트 인식을 가능하게 합니다.
2. 조명 환경과 그림자 영향
스마트폰으로 문서를 촬영하거나 현장 스캐너를 사용할 경우, 광원의 방향이나 밝기에 따라 텍스트가 부분적으로 날아가거나 그림자로 가려지는 문제가 발생합니다.
종이 한쪽이 접혀 있어 생긴 그림자
광원 반사로 인해 날아간 텍스트
형광등 아래서 찍힌 사진의 색 왜곡
OCR은 이미지 대비(contrast)와 가장 가까운 경계선을 찾기 때문에, 조명이 일정하지 않으면 인식률이 급격히 떨어질 수밖에 없습니다. 게다가 최근에는 모바일 기기로 문서를 촬영하는 경우가 많아지면서, 조명 문제는 더욱 빈번해졌습니다.
➡️ 해결 방법: 한국딥러닝의 DEEP OCR+는 광학 왜곡 보정과 조명 보정 알고리즘을 사전 단계에서 자동 적용합니다. 특히 다중 채널 이미지 필터링과 채도 보정을 통해, 조명의 영향을 최소화하면서도 원본을 손상시키지 않는 처리가 가능합니다. 사전에 수작업이 필요 없는 자동 전처리 파이프라인이 구축되어 있습니다.
3. 이미지 품질과 노이즈
OCR 성능은 이미지 품질에 매우 민감합니다. 100dpi 이하의 저해상도 스캔, JPEG 압축으로 생긴 아트리팩트, 종이 위 이물질 등도 문제입니다.
스캔된 이미지가 너무 작거나 뿌옇다
찢어진 종이, 주름, 커피 얼룩 등 외부 노이즈
폰카로 찍은 사진에 있는 손가락 그림자나 흔들림
이러한 조건에서는 OCR이 글자 자체보다 배경 패턴을 학습하는 경우도 있어, 정확도가 급격히 하락합니다. 특히 노이즈가 집중된 영역에 텍스트가 위치한 경우, 전체 문서 인식 결과에 치명적인 영향을 미칩니다.
➡️ 해결 방법: 한국딥러닝은 이미지 필터링 및 해상도 보간 기술을 통해 저화질에서도 고정도 OCR이 가능한 모델을 제공합니다. 또한 VLM 기반이기 때문에, 단순한 픽셀 정보가 아닌 ‘문서 전체의 의미 구조’ 속에서 글자 위치를 해석해냅니다. 이로써 텍스트-비텍스트 영역의 구분 정확도가 크게 향상됩니다.
4. 복잡한 레이아웃 구조
문서가 단순히 왼쪽에서 오른쪽으로 쓰인 문장만 있는 것이 아니라, 표, 셀, 도장, 메모, 병합 셀 등 다양한 시각 구조를 가질 경우 문제가 발생합니다.
표 내부의 숫자 데이터가 행/열 구분 없이 추출됨
병합된 셀의 순서 왜곡
도장이 텍스트로 잘못 인식되는 경우
페이지 분할이 잘못 되어 문장이 이어지지 않음
이는 OCR이 ‘무작정 텍스트만 추출’하는 것이 아니라, 문서 구조 전체를 이해해야만 정확한 결과를 낼 수 있다는 것을 보여줍니다. 단순 텍스트 인식에서 ‘문서 이해’로의 전환이 필요한 이유입니다.
➡️ 해결 방법: 한국딥러닝은 문서 구조를 이해하는 VLM 기반 아키텍처를 적용하여, 표나 레이아웃 요소를 '단순 위치 정보'가 아닌 '의미 단위'로 분할하여 인식합니다. 구조적 정보는 모델 내부에서 객체 단위로 분리·처리되며, 결과적으로 엑셀이나 데이터베이스에 그대로 연동 가능한 형식으로 변환할 수 있습니다.
5. 수기와 인쇄가 혼합된 문서
보험청구서, 병원 진단서, 시험지, 공문서 등 실무 문서에서는 수기와 인쇄가 혼합되어 있는 경우가 많습니다.
이름/금액란은 손으로 작성, 나머지는 인쇄
OCR 모델이 수기를 무시하거나 오인식
손글씨가 기울어져 있거나 줄 없이 작성됨
기존 OCR은 인쇄된 텍스트에 특화되어 있어, 수기 인식이 들어가면 갑자기 정확도가 낮아지는 현상이 나타납니다. 수기는 획의 굵기나 흐름이 일정하지 않고, 사람마다 스타일이 다르기 때문에 인식이 어렵습니다.
➡️ 해결 방법: 한국딥러닝은 수기 전용 OCR 서브모델을 기본 OCR과 병렬로 운영하여, 필기체도 ‘의도된 텍스트’로 정확히 인식할 수 있도록 설계되어 있습니다. 특히 교육, 의료, 보험 영역에서 수기 필드를 따로 분리하고, 해당 영역에만 특화된 인식 모델을 적용하여 실사용 정확도를 높이고 있습니다.
결론:정확도는 모델이 아니라 환경과 맥락에서 나온다
OCR 정확도는 단지 좋은 모델을 쓴다고 보장되지 않습니다. 입력 데이터의 상태, 문서 환경, 전처리-후처리 파이프라인이 함께 설계되지 않으면, AI는 의미 없는 텍스트만 뽑아내게 됩니다.
한국딥러닝은 실제 현장에서 발생하는 다양한 문제 상황을 학습하고, 이를 구조적으로 해결할 수 있는 문서 OCR 솔루션을 제공합니다.
문서 OCR과 자연이미지 OCR을 모두 아우르는 유연한 아키텍처
실문서 기반 테스트를 통한 높은 신뢰도 확보
사전 라벨링 없이도 작동하는 비정형 대응 OCR
조명, 해상도, 수기까지 고려한 다중 환경 최적화 처리
단순히 글자를 추출하는 OCR이 아닌, ‘문서 전체를 이해하는 AI’가 필요한 시대. 지금 필요한 건 정확도를 높이는 새로운 접근법입니다.
