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OCR 인식 오류 패턴 분석과 후처리 전략
OCR 데이터 처리에서 자주 접하는 주요 문제는 저화질 이미지에서의 문자 인식 오류입니다. 특히 흐릿한 폰트, 기울어진 텍스트, 표 내부 텍스트가 오인식이 집중되는 구간입니다. 이를 해결하기 위해 이미지 전처리 단계에서 이진화(Binarization)와 기울기 보정(Deskewing)을 적용하고, OCR 엔진 출력의 신뢰도 점수를 임계값으로 필터링합니다. 낮은 신뢰도 구간은 규칙 기반 후처리로 도메인 특화 사전을 활용해 보정했습니다. 실제 경험으로는 금융 서류 OCR 파이프라인에서 표 내부 숫자 인식률이 낮은 문제를 해결했고, 전처리 + 후처리 조합으로 인식 정확도를 82%에서 96%로 개선했습니다. OCR 품질은 모델 선택보다 전처리와 후처리 설계에서 결정됩니다.
이 결의 특징
이진화·Deskewing 전처리와 OCR 신뢰도 점수 필터링, 도메인 특화 사전 기반 후처리를 단계별로 나열하고 금융 서류 파이프라인에서 인식 정확도 82%→96%라는 수치를 명시한 흔적이 있습니다. 기술 조합을 열거하는 게 아니라 수치로 결과를 입증한 결로 읽힙니다.
면접관이 다음에 할 행동
82%→96%라는 개선 수치가 등장하면 면접관이 어느 단계에서 가장 큰 폭의 개선이 있었는지 세부 기여도를 파고드는 방향으로 이동하는 흐름이 자주 관찰됩니다. 숫자가 명확할수록 꼬리질문이 결과보다 과정의 세부로 이동하는 경향이 있습니다.