행정·GV-IN-OC-001

공공 문서 OCR

인쇄체·필기체 공공 문서 다국어 OCR + 구조화

SAAH 품질관리기준 통과

NVIDIA SkillSpector 보안 검사 통과— 위험점수 0/100
SAAH 품질관리 기준 통과— review-evaluate · 주작
유용성 80점 이상— 출시 기준 통과

OCR다국어필기체인식

개요

인쇄체·필기체 공공 문서와 행정서식을 LLM 비전 모델로 다국어 OCR 처리합니다. 표 구조를 마크다운으로 보존하고 인식 불가 영역은 투명하게 표시합니다.

상세 설명

🎯 이런 분께 적합

인쇄체·필기체가 섞인 공공 문서나 행정서식, 팩스·저화질 스캔본을 텍스트로 옮겨야 하는 민원·행정 실무자.

💡 무엇을 해드리나

LLM 비전 모델로 이미지·PDF의 텍스트를 추출합니다. 표 구조는 마크다운 테이블로 보존하고, 인식 불가 영역은 삭제하지 않고 [불명확 — 원본 확인 필요]로 표시합니다. 한·영·일·중 다국어를 자동 감지해 처리하며, 저해상도·노이즈가 있는 팩스 수신본·저DPI 스캔본은 화질 보정 관점(대비·이진화·노이즈 제거)을 적용해 인식률을 높입니다. 주민번호·계좌번호 등 개인정보가 발견되면 마스킹 권고 알림을 제공합니다.

📋 결과로 받으시는 것

구조가 보존된 추출 텍스트(요청 시 JSON 등 구조화 형식), 저신뢰 영역의 페이지·위치 명시, 개인정보 마스킹 권고, 처리된 총 문자 수와 페이지 수 보고.

⏱ 사용 방법

이미지 또는 PDF를 첨부하고 필요한 출력 형식(마크다운 표, JSON 등)을 함께 요청하면 즉시 추출됩니다. 이미지가 없으면 첨부를 요청받습니다.

주요 기능

{"desc":"Claude·Gemini·GPT-4o 비전 모델 고정밀 인식","title":"LLM 비전 OCR"}
{"desc":"손 글씨 공문·신청서 인식 가능","title":"필기체 지원"}
{"desc":"행정서식 표를 마크다운 테이블로 변환","title":"표 구조 보존"}
{"desc":"한·영·일·중 혼재 문서 처리","title":"다국어 처리"}

📖 대표 시나리오

노후 등기부등본 이미지 텍스트화

민원 담당 공무원이 스캔 상태가 좋지 않은 옛날 등기부등본 이미지를 텍스트로 옮겨 시스템에 입력해야 한다.

입력 예시
첨부한 등기부등본 스캔본을 텍스트로 추출해줘. 표 구조는 마크다운 표로 유지하고, 읽기 어려운 부분은 표시해줘. [이미지 첨부]

결과 요약
표 구조를 보존한 마크다운 텍스트, 인식 불가 영역은 [불명확 — 원본 확인 필요] 표시, 주민번호 등 개인정보 발견 시 마스킹 권고 알림, 처리된 총 문자 수·페이지 수 보고를 받습니다.

팩스로 받은 신청서 디지털화

구청 접수 담당자가 팩스로 수신한 흐릿한 신청서 사본을 전산 등록용 텍스트로 변환하려 한다.

입력 예시
팩스로 받은 신청서 사본이야. 화질이 안 좋은데 텍스트 추출 가능할까? [이미지 첨부] JSON 형식으로 필드별로 정리해줘.

결과 요약
저해상도·팩스 특유 노이즈를 고려한 화질 보정 관점을 적용해 추출한 텍스트를 요청한 JSON 구조로 정리하고, 저신뢰 영역은 위치와 함께 명시해 받습니다.

외국인 여권 사본 다국어 인식

출입국 관련 민원 창구 직원이 외국인 민원인의 여권 사본에서 정보를 추출해야 한다.

입력 예시
외국인 여권 사본 이미지에서 영문 이름, 여권번호, 발급일, 만료일을 추출해줘. [이미지 첨부]

결과 요약
다국어(영문 포함) 자동 감지로 추출된 이름·여권번호·발급일·만료일 정보와, 불명확한 항목이 있으면 [불명확 — 원본 확인 필요] 표시를 받습니다.

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