에프앤자산평가가 서울대학교 KDT 교육과정의 ‘캡스톤 프로젝트’에 참여하여 인공지능(AI) 기술을 활용한 비정형 문서 발행정보 추출 프로젝트를 진행하고 있습니다. 이 프로젝트에서는 LLM(대형 언어 모델)과 OCR(광학 문자 인식) 기술이 결합되어 비정형 문서에서 발행정보를 효율적으로 추출하는 방법을 모색하고 있습니다. 이러한 혁신적인 접근은 향후 다양한 분야에서 문서 정보 처리의 효율성을 크게 향상시킬 것으로 기대됩니다.
비정형 문서의 이해와 LLM의 역할
비정형 문서는 일반적인 텍스트 형태로 제공되지 않는 문서를 의미합니다. 이러한 문서들은 종종 표, 이미지, 스캔된 문서 등 다양한 형태로 존재하며, 정보 추출이 어렵습니다. LLM은 이러한 비정형 문서 내용을 이해하고 해석하는 데 있어 매우 중요한 역할을 합니다. LLM은 데이터와 정보를 기반으로 학습하여, 비정형 문서에서 패턴을 식별하고 맥락을 이해할 수 있도록 지원합니다. 이러한 LLM의 특성은 비정형 문서에서 필요한 정보를 효과적으로 추출하는 데 큰 도움을 줍니다. 예를 들어, 계약서나 보고서, 이메일 등에서 필요한 발행정보(예: 날짜, 작성자, 제목 등)를 자동으로 인식하고 정리할 수 있습니다. LLM을 활용하는 방법은 텍스트 분석은 물론, 자연어 처리(NLP) 기술을 통한 구체적인 질문에 대한 답변 제공 등 여러 형태로 발전하고 있습니다. 따라서, 비정형 문서의 정보 추출은 LLM을 통해 효율적으로 이루어질 수 있으며, 이는 기업이나 개인에게 시간과 자원을 절약하는 결과로 이어질 것입니다. LLM을 활용한 정보 분석은 특히 대량의 문서를 다루는 금융, 법률, 의료 분야에서 더욱 중요하게 여겨집니다.OCR 기술을 통한 비정형 문서 인식
OCR(광학 문자 인식)은 비정형 문서에서 텍스트를 자동으로 인식하여 디지털 데이터로 변환하는 기술입니다. 이 기술은 스캔된 문서, 이미지 파일, PDF 등 다양한 형식의 비정형 문서를 처리하는 데 매우 유용합니다. OCR 기술의 발전으로 인해 이제는 손글씨나 복잡한 레이아웃을 가진 문서에서도 정확한 정보 추출이 가능해졌습니다. 비정형 문서를 OCR 기술을 통해 디지털 형식으로 변환한 후, LLM과 결합함으로써 최고의 시너지를 발휘할 수 있습니다. OCR을 사용하여 비정형 문서에서 텍스트를 추출한 다음, LLM이 이를 분석하여 필요한 정보를 추출하는 과정은 매우 혁신적입니다. 이 과정은 기업들이 비정형 데이터를 신속하게 분석하고 비즈니스 결정을 지원하는 데 큰 역할을 합니다. 비정형 문서에서 발행정보를 추출할 때 OCR 기술은 자동화된 데이터 입력을 가능하게 하여 인적 오류를 줄이고, 처리 시간을 단축합니다. 이러한 방법은 특히 인력 자원이 제한된 중소기업이나 스타트업들에게 매우 유용하게 작용할 것입니다. OCR과 LLM의 결합은 비정형 문서 처리의 새로운 가능성을 열어주며, 정보의 흐름과 의사결정 과정을 더욱 원활하게 해줄 것입니다.비정형 데이터 처리의 미래
비정형 데이터를 효율적으로 처리하기 위해 LLM과 OCR의 결합은 앞으로 더욱 중요해질 것입니다. 이러한 기술들은 고도화된 인공지능 솔루션을 통해 기업들이 데이터를 더 효과적으로 활용할 수 있게 해줍니다. 기업들이 비정형 데이터를 수집하고 분석하기 위해 필요한 도구들을 지속적으로 발전시키는 것이 필수적입니다. 앞으로, 인공지능 기술의 발전은 다양한 산업의 데이터 처리 방식에 큰 변화를 가져올 것입니다. 특히 금융, 의료, 법률 등의 분야에서 비정형 데이터의 중요성은 점차 커질 것입니다. 따라서 에프앤자산평가와 같은 기업들이 이러한 기술을 도입하여 비정형 데이터의 가치를 극대화하는 것은 매우 중요합니다. 결론적으로, LLM과 OCR의 결합은 비정형 문서 발행정보 추출의 핵심 기술로 자리 잡을 것으로 보입니다. 이 기술을 통해 수집된 정보는 기업의 의사결정 과정을 더욱 효과적으로 지원하며, 향후 다양한 분야에서 활용될 가능성이 큽니다. 기업들은 이러한 혁신적인 방법을 통해 비정형 데이터 처리의 새로운 패러다임을 경험할 수 있을 것입니다.결론적으로, LLM과 OCR의 결합은 비정형 문서에서 발행정보를 추출하는 데 있어 매우 혁신적인 접근법으로, 데이터 분석의 효율성을 크게 향상시킬 것입니다. 앞으로 이러한 기술들이 다양한 분야에서 채택됨에 따라 기업들은 더 나은 정보 처리를 통해 경쟁력을 강화할 수 있을 것입니다. 다음 단계로는 이러한 기술을 실제 업무에 어떻게 적용할지에 대한 지속적인 연구와 개발이 필요합니다.
