Cloud AI - 5. 최종 프로젝트: 클라우드 AI를 활용한 나만의 AI 서비스 만들기 (OCR을 활용한 문서 자동화 시스템)

📌 OCR을 활용한 문서 자동화 시스템

OCR(Optical Character Recognition, 광학 문자 인식)은 이미지에서 텍스트를 추출하여 디지털 데이터로 변환하는 기술이다.
OCR을 활용한 문서 자동화 시스템은 종이 문서나 스캔된 이미지에서 텍스트 데이터를 자동으로 인식, 분류 및 처리하여 업무 효율성을 극대화하는 솔루션이다.

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🔹 1️⃣ OCR 문서 자동화 개요

✅ OCR이란?

OCR(Optical Character Recognition)은 문서, 스캔된 이미지, 사진에서 문자 데이터를 추출하는 기술이다.
OCR을 활용하면 손으로 입력할 필요 없이 문서 데이터를 자동으로 디지털화하여 업무 효율성을 극대화할 수 있음

✅ OCR의 주요 기능

기능	설명
문자 인식 (Text Extraction)	이미지에서 텍스트를 추출
필드 인식 (Key-Value Extraction)	문서에서 특정 정보 (예: 이름, 날짜, 가격) 추출
서식 보존 (Layout Detection)	문서 레이아웃 유지 및 표 인식
손글씨 인식 (Handwritten Text Recognition)	필기체 문자 인식

✅ OCR 문서 자동화의 주요 활용 사례

분야	활용 예시
금융 & 보험	고객 서류 자동 처리 (신분증, 계약서)
의료	의료 기록, 처방전 자동 입력
전자상거래	영수증, 송장 자동 처리
공공기관	주민등록증, 여권, 운전면허증 자동 인식
법률 & 회계	계약서, 법률 문서 데이터화

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🔹 2️⃣ OCR 기반 문서 처리 시스템 구축 (Google Vision OCR & Tesseract 활용)

✅ Google Cloud Vision OCR을 활용한 문서 처리

Google Cloud Vision OCR은 Google Cloud에서 제공하는 AI 기반 문자 인식 API로, 정확도가 높고 빠른 속도로 대량의 문서를 처리할 수 있다.

1️⃣ Google Cloud Vision OCR 활성화

gcloud auth login
gcloud config set project [PROJECT_ID]
gcloud services enable vision.googleapis.com

2️⃣ Python 코드: OCR을 사용하여 이미지에서 텍스트 추출

from google.cloud import vision

client = vision.ImageAnnotatorClient()

# 이미지 파일 로드
with open("document.jpg", "rb") as image_file:
    content = image_file.read()

# OCR 요청
image = vision.Image(content=content)
response = client.text_detection(image=image)

# 결과 출력
texts = response.text_annotations
print("인식된 텍스트:", texts[0].description)

✅ Google Vision OCR을 활용하면 문서 내 텍스트를 고속으로 인식 가능

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✅ Tesseract OCR을 활용한 로컬 문서 처리

Tesseract OCR은 오픈소스 기반 OCR 엔진으로, 무료로 사용할 수 있으며 다양한 언어와 서식을 지원한다.

1️⃣ Tesseract OCR 설치

sudo apt install tesseract-ocr
pip install pytesseract

2️⃣ Python 코드: Tesseract OCR을 활용한 문서 인식

import pytesseract
from PIL import Image

# 이미지 파일 로드
image = Image.open("document.jpg")

# OCR 실행
text = pytesseract.image_to_string(image, lang="kor")  # 한국어 인식
print("인식된 텍스트:", text)

✅ Tesseract OCR을 활용하면 별도의 API 없이도 로컬에서 문서를 자동화할 수 있음

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🔹 3️⃣ OCR 결과를 활용한 문서 자동화 시스템 구축

✅ OCR 기반 문서 자동 분류 시스템

OCR을 통해 문서 데이터를 추출한 후, 자동으로 문서를 분류하고 저장하는 시스템을 구축할 수 있다.
예를 들어, 영수증, 신분증, 계약서를 자동으로 인식하고 분류하는 방식이다.

1️⃣ 문서 유형 감지 모델 (Google Cloud Vision OCR 활용)

def classify_document(text):
    if "계약서" in text or "법률" in text:
        return "계약서"
    elif "환자" in text or "진료" in text:
        return "의료 문서"
    elif "세금" in text or "영수증" in text:
        return "영수증"
    else:
        return "일반 문서"

# OCR 결과에서 문서 유형 감지
document_text = "이 문서는 계약서입니다."
doc_type = classify_document(document_text)
print(f"문서 유형: {doc_type}")

✅ 문서의 내용에 따라 자동으로 분류 가능

2️⃣ OCR 결과를 데이터베이스에 저장 (MySQL 활용)

import mysql.connector

# MySQL 데이터베이스 연결
conn = mysql.connector.connect(user='root', password='password', host='localhost', database='documents')
cursor = conn.cursor()

# 문서 데이터 저장
sql = "INSERT INTO documents (doc_type, content) VALUES (%s, %s)"
cursor.execute(sql, (doc_type, document_text))
conn.commit()

print("문서 저장 완료!")

✅ OCR 데이터를 데이터베이스에 자동으로 저장하여 관리 가능

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🔹 4️⃣ AI 기반 OCR 시스템 API 배포 (Google Cloud Functions 활용)

✅ OCR 자동화 API 구축 및 배포

OCR 기반 문서 자동화 시스템을 API 형태로 배포하여 웹사이트, 모바일 앱과 연동 가능

1️⃣ Google Cloud Functions 활성화

gcloud services enable cloudfunctions.googleapis.com

2️⃣ OCR 자동화 API 코드 (Google Vision OCR 활용)

from google.cloud import vision
import functions_framework

client = vision.ImageAnnotatorClient()

@functions_framework.http
def ocr_api(request):
    """OCR을 활용한 문서 자동화 API"""
    request_json = request.get_json()
    image_content = request_json.get("image_bytes")

    # OCR 실행
    image = vision.Image(content=image_content)
    response = client.text_detection(image=image)
    extracted_text = response.text_annotations[0].description

    # 문서 유형 감지
    doc_type = classify_document(extracted_text)

    return {"document_type": doc_type, "text": extracted_text}

✅ 이제 웹 및 앱에서 OCR API를 호출하여 문서 자동화를 적용할 수 있음

3️⃣ Google Cloud Functions 배포

gcloud functions deploy ocr_api \
  --runtime python39 \
  --trigger-http \
  --allow-unauthenticated

✅ 이제 OCR API가 클라우드에서 동작하며, 자동으로 문서를 처리 가능

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📌 최종 정리: OCR을 활용한 문서 자동화 시스템

✅ OCR 기술 개념 및 활용 사례

1️⃣ OCR을 활용하여 문서를 디지털화하고 자동 분류 가능
2️⃣ 금융, 의료, 법률, 전자상거래 등 다양한 분야에서 활용 가능

✅ OCR 기반 문서 자동화 구축 방법

1️⃣ Google Vision OCR을 활용하여 클라우드 기반 문서 처리
2️⃣ Tesseract OCR을 활용하여 로컬 환경에서 문서 처리 가능
3️⃣ OCR 결과를 데이터베이스에 저장하고 자동으로 문서 분류

✅ AI 기반 OCR 시스템 배포 및 운영

1️⃣ Google Cloud Functions를 활용하여 OCR 자동화 API 구축
2️⃣ 웹사이트, 모바일 앱과 연동하여 자동 문서 처리 시스템 운영

✅ OCR을 활용하면 문서 업무 자동화, 데이터 디지털화, 비용 절감 및 업무 효율성 극대화