15/07/2024

OCR 기술: 언어 처리 및 번역 간소화

광학 문자 인식 (OCR) 은 최근 오래된 텍스트와 문서를 문서화하고 보존하는 데 있어 중추적인 기술로 떠오르고 있습니다. OCR은 단순히 텍스트를 디지털화하는 것이 아니라, 특히 다국어 상황에서 아날로그의 과거와 디지털 미래를 연결하는 다리 역할을 합니다. 


번역을 다루는 전문가를 위해 OCR은 워크플로우를 간소화하고 기능을 확장했으며 다국어 문서 처리에서 전례 없는 효율성을 제공했습니다. 이 글에서는 OCR 소프트웨어가 어떻게 비즈니스 및 언어 업계의 판도를 바꿀 수 있게 되었는지에 대해 알아보겠습니다. 

OCR 기술이란 무엇입니까?

광학 문자 인식 (OCR) 기술은 인쇄된 텍스트를 편집 및 검색 가능한 형식으로 능숙하게 변환하여 다국어 문서 관리의 초석입니다.


비즈니스와 서비스가 국경을 넘어 운영되는 경우가 많기 때문에 다양한 언어로 된 문서가 필요한상호 연결된 글로벌 환경에서이러한 기능은 필수 불가결한 것으로 입증되었습니다. 


번역을 위한 특수 OCR 시스템은 단순한 텍스트 인식을 넘어서서 광범위한 스크립트를 수용할 수 있도록 세심하게 설계되었습니다.


이러한 시스템은 복잡한 획과 우아한 곡선으로 구성된 일본어 한자와 중국어 번체를 관리합니다. 또한 필기체 흐름이 뚜렷한 아랍어 스크립트도 처리합니다. 이러한 기능을 통해 다국어 문서 관리 시 텍스트를 정확하게 캡처할 수 있습니다.


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OCR 솔루션에 대한 기술적 인사이트

최근 인공 지능 (AI) 의 발전으로 OCR 기술의 기능이 크게 향상되었습니다. 최신 OCR 도구에는 이제 텍스트를 인식하는 것 외에도 상황에 맞는 뉘앙스를 파악할 수 있는 정교한 AI 및 기계 학습 알고리즘이 탑재되어 있어 전반적인 정확도가 크게 향상됩니다. 


번역 업계의 경우 이러한 기술적 도약은 혁신적입니다. AI가 풍부한 OCR 소프트웨어는 다양한 언어에서 시각적으로 유사한 문자를 능숙하게 구별하고 여러 언어가 포함된 문서를 효과적으로 처리할 수 있습니다.


이러한 정밀도는 번역 작업의 보다 안정적인 토대를 마련하여 번역 프로세스를 정확한 텍스트 기반으로 시작하여 오류를 줄이고 후속 언어 변환의 효율성을 높입니다.


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광학 문자 인식 소프트웨어

다양한 OCR 소프트웨어 도구는 번역 요구 사항을 고려하여 개발되었습니다. 이러한 도구에는 공식 문서, 문학 작품 및 기술 매뉴얼을 번역하는 데 필수적인 다양한 알파벳과 스크립트를 지원하는 기능이 있습니다. 


이를 통해 번역가는 인쇄된 자료를 다양한 언어로 신속하게 변환하여 편집 또는 출판할 수 있습니다. 이를 통해 번역 프로세스의 속도가 빨라질 뿐만 아니라 다양한 언어 환경에서 콘텐츠의 접근성이 향상됩니다.

다음은 번역 산업에 특히 유용한 광학 문자 인식 (OCR) 소프트웨어의 몇 가지 예입니다. 각 소프트웨어는 다양한 언어 문제를 처리할 수 있습니다.

1. 애비 파인리더: 높은 정확도로 유명한 ABBYY FineReader는 190개 이상의 언어를 지원하며 스캔한 문서와 이미지에서 다국어 텍스트를 인식하는 데 특히 효과적입니다. 공식 문서를 번역하고 추가 처리를 위해 텍스트를 추출하는 데 널리 사용됩니다.

2. 어도비 아크로뱃 프로 DC: Adobe Acrobat Pro는 주로 PDF 도구이지만 스캔한 문서를 편집 및 검색 가능한 파일로 변환할 수 있는 강력한 OCR 기능도 제공합니다. 다양한 언어와 스크립트를 지원하므로 다국어 문서를 다루는 번역가에게 유용한 도구입니다.

3. 옴니페이지 얼티밋: 이 고급 OCR 소프트웨어는 아랍어 및 아시아 언어와 같은 복잡한 스크립트를 포함하여 광범위한 언어 지원을 제공합니다. OmniPage는 대량의 문서를 처리하도록 설계되었으며 전문 번역 대행사가 다양한 유형의 콘텐츠를 빠르고 정확하게 처리하기 위해 자주 사용합니다.

4. 구글 클라우드 비전 API: 이 솔루션은 기계 학습을 활용하여 시간이 지남에 따라 OCR 결과를 개선하는 기술적으로 더욱 발전된 솔루션입니다. 50개 이상의 언어로 이미지 내 텍스트를 감지하고 번역할 수 있으며, OCR 기능을 애플리케이션에 통합해야 하는 개발자와 기업에 특히 유용합니다.

5. 테서랙트 OCR: 오픈 소스 OCR 엔진인 Tesseract는 고도로 사용자 정의가 가능하며 데바나가리 및 키릴 문자와 같은 스크립트를 비롯한 다양한 언어를 지원합니다. 프로그래밍에 익숙하고 특정 OCR 작업을 워크플로에 통합하려는 개발자와 기술에 정통한 번역가 사이에서 인기가 있습니다.

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번역을 위한 OCR 도구 사용의 실제 응용

번역에 OCR을 사용하는 가장 간단한 방법 중 하나는 인쇄된 문서를 디지털화하는 것입니다. 번역가는 더 이상 책이나 논문의 텍스트를 수동으로 입력할 필요가 없습니다. 대신 문서를 직접 스캔하여 편집 가능한 형식으로 변환할 수 있습니다.  OCR 소프트웨어 사용을 시작하는 방법에 대한 몇 가지 팁과 조언을 작성했습니다. 

단계 1: 적합한 OCR 소프트웨어 선택

  • 조사 및 선택: 특정 언어 쌍과 문서 유형에 맞는 다양한 OCR 도구를 평가해 보세요. 언어 지원, 정확성, 사용 편의성, 통합 기능 등의 기능을 고려해 보세요.

  • 평가판 버전: 구매하기 전에 평가판을 사용해 일반적인 번역 작업과의 호환성을 확인하세요.

2단계: 스캔할 문서 준비

  • 원본 문서의 품질: 결함은 OCR 정확도에 영향을 미칠 수 있으므로 문서의 상태가 양호하고 접히거나 얼룩이 생기지 않도록 하십시오.

  • 적절한 스캐닝 장비: 문서 유형과 크기를 처리할 수 있는 신뢰할 수 있는 스캐너를 사용하십시오. 고해상도로 설정하면 텍스트의 선명한 이미지를 캡처할 수 있습니다.

3단계: OCR 설정 최적화

  • 언어 설정: 문서의 언어 및 특정 스크립트를 인식하도록 OCR 도구를 구성합니다.

  • 해상도 및 형식: 필요한 경우 해상도 설정을 조정합니다 (일반적으로 300DPI는 일반 텍스트에 충분합니다). 추가 처리 요구 사항에 따라 출력에 적합한 파일 형식 (예: PDF 또는 DOCX) 을 선택합니다.

단계 4: 문서에서 OCR 수행

  • OCR 실행 중: 스캔한 이미지를 OCR 소프트웨어에 공급합니다. 소프트웨어가 텍스트를 정확하게 인식하는지 확인하기 위해 프로세스를 모니터링합니다.

  • 검토 및 편집: 처음에는 몇 페이지를 검토하여 텍스트가 제대로 인식되고 있는지 확인합니다. 오류가 자주 발생하는 경우 더 높은 품질로 다시 스캔하거나 OCR 설정을 조정하는 것을 고려해 보십시오.

5단계: 번역된 문서 편집 및 서식 지정

  • 수동 검토: OCR 출력을 꼼꼼하게 검토하여 잘못된 인식이나 형식 지정 문제를 수정하십시오. 고유 명사, 기술 용어 및 레이아웃에 특히 주의하십시오.

  • 서식 지정: 원본 레이아웃과 일치하거나 번역 목적에 맞게 문서 서식을 조정합니다. 여기에는 텍스트 정렬, 글꼴 조정, 이미지나 표 같은 텍스트가 아닌 요소 재삽입이 포함됩니다.

6단계: 텍스트 번역하기

  • 번역 도구: 번역 관리 소프트웨어 또는CAT 도구를활용하여 OCR 처리된 텍스트를 가져옵니다. 이러한 도구는 일관성을 유지하고 번역 프로세스의 속도를 높이는 데 도움이 될 수 있습니다.

  • 맥락에 따른 이해: 번역이 원본 텍스트의 문맥과 뉘앙스를 준수하는지 확인하십시오. 이를 위해서는 추가 배경 조사 또는 주제 전문가와의 상담이 필요할 수 있습니다.

7단계: 품질 보증

8단계: 피드백을 통한 개선

  • 피드백 수집: 고객 또는 문서의 최종 사용자로부터 피드백을 수집하여 개선이 필요한 문제나 영역에 대해 알아보세요.

  • 프로세스 개선: 피드백을 사용하여 향후 프로젝트를 위한 OCR 설정, 문서 준비 단계 및 번역 방법을 개선하세요. 

OCR 스캐닝 사용의 문제점과 해결책


OCR 기술의 장점에도 불구하고 문제가 없는 것은 아닙니다. 특히 복잡한 스크립트와 레이아웃을 다룰 때는 더욱 그렇습니다. 아랍어나 북경어와 같이 다양한 문자와 문맥에 따른 변형이 포함된 비 라틴 문자는 특히 어려움을 야기합니다.


최신 OCR 소프트웨어는 향상된 문자 인식 알고리즘과 향상된 컨텍스트 이해를 통해 오류율을 크게 줄임으로써 이러한 문제를 해결합니다.


정확성은 여전히 중요한 문제입니다. OCR 기술은 발전했지만, 특히 오래되거나 손상된 문서의 경우 여전히 오류가 발생합니다. AI의 지속적인 발전은 OCR 소프트웨어가 다양한 글꼴과 스타일을 해석하고 변환하는 데 사용하는 알고리즘을 개선하여 이러한 문제를 완화하는 데 도움이 됩니다.


AI OCR 스캔의 미래 방향

기술의 정확성과 다양성 향상을 목표로 하는 지속적인 혁신으로 번역 업계에서 OCR의 미래는 밝아 보입니다. OCR을 기계 번역 시스템과 통합하는 것은 중요한 개발 영역 중 하나입니다.


이러한 통합은 간소화된 단일 워크플로우 내에서 문서를 스캔, 인식 및 여러 언어로 번역하는 원활한 번역 프로세스를 보장하여 수동 번역에 소요되는 시간과 노력을 크게 줄여줍니다.

결론

지금까지 살펴본 바와 같이, OCR 기술은 번역 및 언어 산업에 혁신적인 잠재력을 가지고 있습니다. 텍스트를 실제 형식에서 디지털 형식으로 변환하여 번역의 초기 단계를 단순화할 뿐만 아니라 전체 번역 프로세스의 정확성과 효율성을 향상시킵니다. 다른 디지털 도구와의 조정 및 통합 기능을 갖춘 OCR 기술은 이러한 변화의 최전선에 서 있으며, 극복하기에 언어 장벽이 너무 높지 않도록 합니다.


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