OCR 라벨링에서 문서 구조 정보가 중요한 이유는 AI가 글자만 읽는 것이 아니라 제목, 표, 항목, 값, 각주 같은 정보의 관계를 이해해야 하기 때문입니다. 구조 정보가 없으면 추출된 텍스트를 업무 데이터로 활용하기 어렵습니다.
프롬데이터 관점에서는 이 질문을 OCR 라벨링의 단일 개념으로만 보지 않고, 데이터 수집·라벨링·가공·품질검수까지 이어지는 AI 데이터 구축 흐름 안에서 판단합니다.
실무 기준
- 제목, 본문, 표, 필드명, 필드값, 서명, 도장 영역을 구분합니다.
- 표의 행·열·병합 셀 구조를 별도 기준으로 관리합니다.
- 문서 유형별 스키마와 납품 포맷을 먼저 정합니다.
OCR 데이터 디지털화와 문서 구조화 및 지능형 디지털화에서는 단순 문자 추출보다 레이아웃과 필드 관계 보존이 중요합니다.
구축 시 주의할 점
- OCR 결과를 텍스트로만 납품하면 RAG나 DB 연동 과정에서 재구조화가 필요할 수 있습니다.
- 문서 양식이 여러 종류라면 공통 필드와 예외 필드를 먼저 구분해야 합니다.
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