AI OCR이 필기체를 읽는다
기존 OCR이 보지 못하는 곳까지

필기체에서 글자 단위 인식이 실패하는 이유

전통적인 OCR은 분할 우선 모델로 작동합니다. 엔진이 이미지를 스캔하여 공백 경계를 감지해 각 문자를 분리하고, 분리된 형태를 알려진 글리프 라이브러리와 대조합니다. 이 과정은 문자가 예측 가능할 때, 즉 인쇄된 Arial체 'A'가 저장된 Arial체 'A' 템플릿에 깔끔하게 매칭될 때는 잘 작동합니다. 하지만 문자가 예측 가능한 상자 안에 들어가지 않으면 무너집니다.

세 가지 구조적 문제로 인해 필기체는 전통적인 OCR에게 분할의 악몽이 됩니다. 연결된 문자 — 필기체는 인접한 글자를 합자로 연결하므로, 'car'에서 'a'와 'r' 사이의 공간을 경계 감지 알고리즘이 찾을 수 없습니다. 엔진은 사람이 네 글자로 보는 곳에서 하나의 연속된 글리프를 보게 됩니다. 가변적인 획 두께 — 볼펜으로 내리긋기는 세게, 올리긋기는 가볍게 누르면 선 두께 차이가 생겨 단일 문자가 여러 조각으로 분할됩니다. '5'가 덩어리와 별개의 대시로 인식됩니다. 일관되지 않은 기준선 — 사람들은 비스듬히 쓰고, 페이지 위로 흘러가며, 같은 단어 안에서도 글자 높이가 제각각입니다. 인쇄체 텍스트에 적용되던 선 찾기 단계는 'apple'이 15도 기울어져 쓰이고 'p'는 기준선 아래로 내려가고 'l'은 위로 올라갈 때 실패합니다.

그 결과는 연쇄적으로 이어집니다. 《International Journal of Computer Scientific Technology & Electronics Engineering》에 게재된 2025년 연구에 따르면, 필기 문서에 대한 기존 OCR의 정확도는 깨끗한 인쇄체에서 92%에서 시작해 중간 정도 훼손 시 55%, 심각한 훼손 시 30%까지 떨어집니다. 이는 인쇄체 텍스트 처리에서는 거의 노이즈로 간주되지 않을 수준의 조건입니다. 한편, AIMultiple의 2026년 필기체 벤치마크에서는 14개 모델에서 100개 샘플을 테스트한 결과, Google Cloud Vision과 Amazon Textract 같은 기존 클라우드 OCR 서비스가 필기체에서 50~70%의 정확도를 보였습니다. 즉, 100단어 중 30~50단어가 틀린다는 뜻입니다.

Reddit 데이터 입력 커뮤니티는 수년간 이 격차를 기록해 왔습니다. 2024년 r/Automate 토론에서 필기 인보이스에서 데이터 추출에 관한 글은 문제를 간결하게 요약했습니다: "필기 데이터뿐만 아니라 비정형 필기 데이터를 가져와서 의미를 파악해야 합니다." r/computervision 커뮤니티의 2025년 리뷰에서는 새로운 AI 모델의 "필기 정확도(~65-85%)가 업무상 중요한 용도에서는 여전히 특화 솔루션에 뒤처진다"고 단호히 지적했습니다. 이들은 마케터가 아닌 실무자들입니다. 그들의 수치는 중요합니다.

AI 비전 모델이 필기체를 문자 시퀀스가 아닌 시각적 패턴으로 읽는 방법

AI 비전 모델 — 더 정확히는 GPT-5, Gemini, Claude 같은 비전-언어 모델 — 은 문자 분할을 전혀 수행하지 않습니다. 이들은 이미지를 전체적으로 처리하여, 단어 전체 형태를 통합된 시각적 패턴으로 본 후, 그 단어가 등장하는 문장을 이해하는 동일한 언어 모델로 해당 패턴을 해석합니다. 이것이 핵심적인 역전입니다: 문자에서 단어를 조립하는(상향식) 대신, 단어를 시각적 전체로 인식하고 이해된 단어를 사용하여 개별 문자 형태를 명확히 하는(하향식) 방식입니다.

실용적인 차이는 가장 평범한 것 — 양식의 이름 입력란 — 에서 쉽게 확인할 수 있습니다. 필기자가 "Sm_th"의 중간에서 펜을 살짝 떼어 "m"과 "t" 사이에 희미하거나 누락된 문자가 있는 필기 항목을 상상해 보세요. 문자 단위로 작업하는 전통적인 OCR은 "Sm" + 인식 불가 글리프 + "th"를 반환합니다. 오류가 누적되어 전체 이름이 이후 단계에서 인식 불가능해질 수 있습니다. AI 비전 모델은 "Sm_th"라는 단어 형태와 주변 맥락 — 이 입력란이 양식의 "이름" 필드이며 전체 이름이 "John Smith"임 — 을 봅니다. 언어 모델은 마치 여러분이 직접 눈으로 보는 것처럼 맥락에서 빈칸을 채웁니다. 동일한 메커니즘으로 필기체 "1"과 소문자 "l", "0"과 "O", "9"처럼 보이는 필기체 "4"도 "여기서 무엇이 말이 되는가?"라는 질문을 통해 해결합니다.

이것이 바로 현대 AI 비전 모델이 필기 인식에서 전통적인 OCR보다 훨씬 뛰어난 성능을 보이는 이유입니다. AIMultiple의 벤치마크에 따르면, GPT-5와 Gemini 3 Pro Preview가 필기체 인식에서 최상위를 기록했습니다. 이는 더 나은 문자 감지기를 갖췄기 때문이 아니라, 사람처럼 문서를 읽기 때문입니다. 즉, 픽셀 모양뿐만 아니라 텍스트가 의미하는 바를 이해하는 방식입니다. 동일한 벤치마크에서 Google Cloud Vision은 필기체 인식률이 약 63%였습니다. 95%와 63%의 차이는 "부분 확인으로 사용 가능"과 "전체 수동 재입력 필요"의 차이입니다.

이러한 의미 기반 접근 방식이 AI 기반 데이터 입력을 템플릿 없이 설계 가능하게 만듭니다. 추출하려는 열 이름("직원 이름", "근무 시간", "날짜")을 입력하면, AI가 페이지 내 어디에 있든 각 필드에 해당하는 필기 값을 의미를 이해하여 찾아냅니다. 픽셀 좌표도, 양식별 템플릿도, 필체가 바뀔 때마다 재학습도 필요 없습니다. 이것이 바로 사용자 정의 열 추출 메커니즘입니다. 원하는 열 이름을 지정하여 출력 스키마를 정의하면, AI가 각 필기 값이 페이지 내 어디에 있든 문서 내용을 스키마에 매핑합니다.

인쇄체와 손글씨 혼합: 아무도 이야기하지 않는 가장 흔한 문서 형식

실제 손글씨 문서 대부분은 순수한 필기체가 아닙니다. 인쇄된 템플릿(라벨, 박스, 안내문)에 펜으로 내용을 채운 서식입니다. "환자명:" 라벨은 Helvetica로 인쇄되어 있고, "김철수" 값은 볼펜 필기체로 쓰여 있습니다. 인쇄체에 최적화된 기존 OCR 엔진은 라벨은 완벽히 읽지만 값은 실패합니다. 결과적으로 텍스트의 80%는 정확하지만, 실제로 필요한 20%가 누락된 문서가 만들어집니다.

이 인쇄체+필기체 혼합 형식은 AI 비전 모델이 경쟁사 대비 가장 강력한 우위를 보이는 분야입니다. 모델은 "인쇄체 모드"와 "필기체 모드"를 전환하지 않습니다. 페이지 전체를 하나의 시각적 장면으로 읽어 "Patient Name"이 (깔끔하게 인쇄된) 필드 레이블이고 그 아래의 휘갈겨 쓴 글씨가 (지저분한) 필드 값임을 인식하여, 둘 모두를 올바른 출력 열에 매핑합니다. 인쇄된 레이블의 맥락이 필기체 인식에 적극적으로 도움을 줍니다. 레이블이 "Phone Number"라면 모델은 값 필드에 숫자 열이 올 것으로 예상하여 인식 문제를 제약합니다. 레이블이 "Comments"라면 모델은 완전한 문장을 예상하고 그에 맞춰 조정합니다.

이 형식은 어디에나 존재합니다. 의료 접수 양식 — 인쇄된 인구통계 질문, 필기 답변. 현장 검사 보고서 — 인쇄된 안전 점검 항목, 메모란에 필기된 관찰 사항. 배송 확인서 — 인쇄된 추적 번호, 필기된 수령인 서명 및 타임스탬프. 업체 견적서 — 인쇄된 라인 항목, 필기된 수량 조정. 이 모든 경우에서 워크플로의 병목은 "문서 읽기"가 아닙니다. "실행 가능한 데이터가 담긴 필기 부분 읽기"입니다. 기존 OCR은 레이블 텍스트를 공짜로 주고 값에 대해 큰 비용을 청구합니다. AI 비전은 둘 모두를 한 번에 읽습니다.

맥락 속에서 레이블과 값을 읽는 개념은 단순한 필기체 해결책이 아닙니다. 이는 AI OCR과 기존 OCR 정확도의 근본적인 차이입니다. 기존 OCR은 "Date: 03/15/2026"을 문자 문자열로 봅니다. AI 추출은 필드 레이블("Date")과 의미 유형(달력 날짜)을 보고, 같은 페이지에 다른 날짜가 다섯 개 더 있어도 어떤 날짜가 어떤 레이블에 속하는지 이해하여 값을 올바른 스프레드시트 열에 배치합니다.

체크박스, 체크 표시, 원: 모양이 아닌 의도 읽기

종이 양식에서 체크된 박스는 다양한 형태를 띱니다: 완전히 채워짐, 대각선, X 표시, 체크 표시, 동그라미 친 답변, 잘못된 선택지를 지운 낙서, 정답 아래 이중 밑줄 등. 기존 OCR 엔진에게 이들은 텍스트가 아니라 이미지 노이즈입니다. 엔진은 이를 무시하거나, 더 나쁘게는 표시를 문자로 오인합니다: 체크 표시는 "V"로, 대각선은 "/"로, 동그라미 친 선택지는 답변 텍스트 앞에 "O"가 붙은 것으로 읽힙니다.

구조화된 양식에서는 문제가 더 심각해집니다. 20개의 예/아니오 체크박스가 있는 안전 점검 체크리스트는 규정 준수, 유지보수 일정, 책임 소재를 결정하는 20개의 이진 결정을 포함합니다. 엔진이 20개 중 5개를 잘못 읽으면 자동화는 무용지물どころか 해롭습니다 — 올바르게 보이는 잘못된 데이터를 조용히 생성합니다. "안전"으로 표시된 항목이 "위험"으로 바뀌는데, 이는 엔진이 체크 표시 ✓를 잘못된 선택지 옆의 문자 "V"로 해석했기 때문입니다.

AI 비전 모델은 체크박스를 다르게 처리합니다. 문자 감지가 아닌 공간 관계를 기반으로 작동하기 때문입니다. 모델은 질문 텍스트("소화기 점검 완료?")와 답변 옵션("예 / 아니오")을 식별한 후, 어떤 답변 영역에 표시가 있는지 결정합니다 — 어떤 표시든 상관없습니다. 체크 표시, X 표시, 채워진 원, 낙서된 선: 모두 "이 옵션이 선택됨"으로 등록됩니다. 모델은 표시 유형을 분류할 필요가 없습니다. 표시와 그 표시가 수정하는 옵션 간의 공간적 연결인 선택 의도를 분류합니다.

Google의 Document AI 팀은 개발자 포럼에서 이 문제를 직접 다루었습니다. 실무자들은 인쇄-작성-스캔 과정을 거치는 양식에서 체크박스 크기가 커도 인식이 실패한다고 보고합니다. 권장되는 체크박스 크기(12-15mm)는 양식 디자인을 직접 제어할 수 있을 때만 유효합니다. 이미 유통 중인 수천 개의 기존 양식처럼 체크박스가 작은 경우에는 모양이 아닌 공간적 의도를 읽는 AI 모델이 필요합니다.

AI가 여전히 제대로 읽지 못하는 것

한계를 솔직히 인정해야 AI 필체 추출에 대한 신뢰가 생깁니다. 다음은 여전히 문제가 되는 경우입니다.

심하게 겹쳐 쓴 필기. 한 줄의 필기가 다른 줄 위에 직접 쓰여진 경우(원장부에서 수정 사항을 원본 항목 위에 덮어쓰는 방식으로 기록한 경우가 흔함) 기존 OCR과 AI 비전 모델 모두 어려움을 겪습니다. 모델은 두 겹의 의미가 있는 곳을 하나의 시각적 덩어리로 봅니다. 문서의 이력을 아는 사람이라면 분리할 수 있지만, 현재 AI는 불가능합니다.

극도로 양식화된 서명. 서명은 읽을 수 있는 텍스트가 아니라 신원 표시로 기능합니다. 장식, 읽기 어려운 고리, 개인적 문자 기호가 결합된 의도적으로 독특한 패턴입니다. AI 모델은 서명이 존재한다는 것(문서에서 서명 영역을 식별)은 감지하지만, 서명 모양 자체에서 서명자의 이름을 추출하지는 못합니다. 이름은 문서의 다른 곳에 인쇄되거나 손으로 쓴 텍스트로 있어야 합니다.

어두운 배경의 희미한 연필 글씨. 모조지에 연필로 쓴 글씨를 낮은 대비로 스캔하면 종이 결과 거의 구분되지 않는 필기 획이 생성됩니다. 2025년 필기 인식 기술에 대한 학술 조사에 따르면 "잡음 내성"은 여전히 해결되지 않은 주요 문제 중 하나로 남아 있으며, "연구자들은 최적이 아닌 실제 조건에서 OCR 시스템의 복원력을 높이는 방법을 계속 조사해야 합니다". 이는 전통적인 시스템과 AI 기반 시스템 모두에 적용됩니다.

비라틴 문자. 성능은 모델에 크게 의존합니다. GPT-5와 Gemini는 아랍어, 데바나가리어, 한자 등 주요 문자에서 우수한 성능을 보이며, 특히 해당 문자 체계로 훈련된 모델의 경우 더욱 그렇습니다. 소형 또는 특화 모델은 라틴 문자 필기체에서는 좋은 성능을 보일 수 있지만, 다른 문자 체계에서는 성능이 급격히 저하됩니다. 여러 문자 체계의 필기 텍스트가 포함된 문서가 있다면, 사용 전에 특정 모델을 문서에 대해 테스트하세요. 교차 문자 필기 인식은 아직 완전히 해결되지 않았습니다.

열화된 종이의 역사 문서. 뒷면 잉크가 비쳐 보이는 번짐, 오염(노화 반점), 물 손상, 찢어진 가장자리가 있는 문서는 문자 수준 및 전체 인식 모두를 혼란스럽게 하는 시각적 인공물을 생성합니다. AIMultiple 벤치마크에 따르면 최고 성능 모델도 문서 상태가 악화되면 10~15% 포인트의 성능 손실이 발생합니다. 기록 보관용 디지털화에는 범용 AI 추출 도구에 포함되지 않은 전문 도구와 별도의 전처리 파이프라인이 필요할 수 있습니다.

필기 추출이 중요한 실제 업무 흐름

이 기술은 실제 업무 흐름을 바꿀 때만 의미가 있습니다. 다음은 수동 재입력에서 AI 필기 추출로 전환할 때 측정 가능한 시간 절감 효과를 얻을 수 있는 시나리오입니다.

수기 근무 시간표. 건설 현장, 현장 서비스 기술자, 교대 근무자는 종이 근무 시간표에 이름, 날짜, 근무 시간, 작업 코드를 작성합니다. 대부분 교대 근무가 끝날 무렵 좁은 공간에 지저분한 필기로 적습니다. 주당 80장의 시간표를 처리하는 급여 관리자는 각 항목을 읽고 급여 시스템에 입력한 후 총계를 확인하는 데 시간표당 약 3분을 소비합니다. 이는 매주 4시간, 즉 오전 전체를 필기 재입력에 사용하는 셈입니다. AI 추출을 사용하면 동일한 80장의 시간표를 일괄 업로드하여 "직원 이름", "날짜", "근무 시간", "작업 코드" 열이 포함된 단일 스프레드시트로 추출하고 1분 이내에 내보낼 수 있습니다. 관리자의 역할은 데이터 입력에서 예외 처리로 전환됩니다. 즉, 필기가 진정으로 모호했던 5~10개의 항목을 무작위 점검하는 것입니다.

FLSA 섹션 11(c)에 따라 고용주는 근무 시간과 지급 임금을 포함한 정확한 급여 기록을 보관해야 합니다. 급여에 반영된 수기 시간표 오류는 규정 준수 위험을 초래하며, 사후에 수정하는 것은 입력 중에 발견하는 것보다 비용이 더 많이 듭니다.

현장 점검 양식. 안전 점검관, 품질 감사자, 현장 감독관은 현장에서 종이 체크리스트를 작성합니다. 비 오는 날씨에, 잉크가 거의 다 떨어진 펜으로 클립보드에 적는 경우가 많습니다. 각 양식에는 체크박스(장비 합격/불합격), 손으로 쓴 숫자 기록(압력, 온도, 전압), 자유 형식 메모(관찰 사항, 시정 조치)가 포함됩니다. 점검 양식 50장을 수동으로 처리하는 데는 하루 종일이 걸립니다. 노코드 AI 데이터 입력을 사용하면 동일한 배치를 몇 분 안에 추출할 수 있습니다. 체크박스 상태, 숫자 기록, 서술형 메모가 각각 별도의 스프레드시트 열로 자동 입력됩니다. 금요일 오후에나 완료되던 규정 준수 보고서가 금요일 오전에 준비됩니다.

환자 접수 양식. 한 의료 클리닉은 하루에 60건의 신규 환자 접수 양식을 처리합니다. 병력, 현재 복용 약물, 알레르기 목록, 보험 정보 등은 모두 대기실에서 환자가 손으로 작성합니다. 접수 직원은 각 양식을 수동으로 EHR 시스템에 입력하는데, 양식당 5~7분이 소요되며, 읽기 어려운 필체와 의학 용어 데이터베이스 사이를 오가며 전사 오류가 발생합니다. AI 추출은 손으로 쓴 필드를 읽고 "약물명", "용량", "투여 빈도" 등 올바른 EHR 데이터 범주에 매핑하며, 신뢰도가 낮은 값은 환자 기록에 입력되기 전에 사람이 확인하도록 플래그를 지정합니다.

수기 장부와 영수증철. 푸드트럭, 시장 상인, 개인 사업자 등 소규모 사업체는 종종 수기로 장부를 기록합니다. 판매업자의 카본지 영수증철에는 수백 건의 항목(날짜, 품목 설명, 금액, 고객명)이 모두 펜으로 적혀 있습니다. 세무 신고 시기에는 이를 디지털화해야 합니다. 기존 OCR은 카본지 용지에서 제대로 작동하지 않습니다. 희미하고 푸른빛이 도는 텍스트는 명암 기반 감지를 혼란스럽게 만들기 때문입니다. 다양한 실제 이미지로 학습된 AI 비전 모델은 픽셀을 흑백으로 이분화하는 대신 페이지를 하나의 장면(희미한 텍스트, 종이 질감, 행과 열의 레이아웃 패턴)으로 이해하여 항목을 읽어냅니다.

배송 확인서. 물류 회사는 서명된 배송 확인서(인쇄된 배송 정보와 수기로 작성된 수취인 이름, 타임스탬프, 상태 메모)를 접수합니다. 수기로 작성된 수취인 이름은 법적 배송 증빙 기록입니다. AI 추출은 양식에서 수취인 이름과 타임스탬프를 추출하여 수동 재입력 없이 배송 확인 데이터베이스를 채웁니다.

정확도 기대치: 생산 환경에서 85-95% 필기 인식의 의미

AI 업계의 표준 정확도 고지 사항인 "인쇄 텍스트 기준 최대 99%"는 필기에는 적용되지 않는 기대치를 설정합니다. 필기 정확도는 근본적으로 다른 기준의 다른 숫자입니다. 실제로 기대해야 할 사항은 다음과 같습니다.

출처: AIMultiple 필기체 벤치마크(2026); IJCSTEE 전통적 방식 대 AI-OCR 정확도 연구(2025); 클라우드 OCR 서비스의 실제 벤치마킹. 모든 수치는 필드 수준 정확도(스프레드시트의 추출 값이 필기 원본과 일치하는지 여부)를 반영하며, 문자 수준 정확도가 아닙니다.

이 표에서 가장 중요한 숫자는 어떤 단일 정확도 수치가 아닙니다. 바로 AI 추출 시간과 수동 검증 시간의 비율입니다. 깔끔한 인쇄체로 작성된 100장의 수기 타임시트에서 AI 추출은 30초 미만이 소요되며, 검증이 필요한 필드는 약 5~10개로, 사람이 3분 정도 검토하면 됩니다. 동일한 100장을 수동으로 입력하는 데는 약 300분이 걸립니다. AI 정확도가 100%일 필요는 없습니다. 90% 이상의 시간 절감을 달성하려면 검증이 처음부터 다시 입력하는 것보다 빠를 정도의 정확도만 있으면 됩니다.

이것이 정확도 논의를 학술적이 아닌 실용적으로 만드는 이유입니다. AI 데이터 입력 정확도는 마케팅 수치를 맞추는 것이 아닙니다. AI 출력을 검증하는 비용이 수동 입력 비용보다 낮아지는 임계점을 넘는 것이 중요합니다. 인쇄체 텍스트의 경우, 이 임계점은 몇 년 전에 이미 넘어섰습니다. 깔끔한 인쇄체 손글씨의 경우, GPT-4 수준의 비전 모델과 함께 넘어섰습니다. 지저분한 필기체의 경우, 지금 막 넘어섰습니다. 하지만 검증 단계는 여전히 필수적입니다.

자주 묻는 질문

AI OCR이 모든 필체를 읽을 수 있나요?

특정 스타일이 아니라 가장 일반적인 필체를 말합니다. 깔끔한 인쇄체와 대소문자 혼용 인쇄체는 현재 AI 비전 모델에서 85~95%의 필드 정확도를 달성합니다. 필기체는 75~88%입니다. 심하게 장식되거나 겹치거나 매우 지저분한 필체는 70% 미만으로 떨어질 수 있습니다. 스캔본에서 직접 자신 있게 읽을 수 없다면 AI도 마찬가지일 가능성이 높습니다. 실용적인 접근 방식은 모든 것을 일괄 업로드하고 AI가 추출할 수 있는 것을 추출한 후 낮은 신뢰도의 항목만 수동으로 검토하는 것입니다.

AI는 체크박스와 양식 요소도 처리하나요, 아니면 텍스트만 처리하나요?

AI 비전 모델은 문자 모양이 아닌 공간적 의도를 읽어 체크박스, 라디오 버튼, 동그라미 친 선택 항목 및 기타 양식 마크업을 처리합니다. 옵션 옆의 체크 표시, 엑스 표시, 채움, 동그라미는 모두 '선택됨'으로 인식됩니다. 이는 양식 레이아웃이 명확할 때 가장 잘 작동합니다. 즉, 인접한 옵션과 시각적으로 구분되는 별개의 응답 영역이 있어야 합니다. 빽빽한 양식에 체크박스가 촘촘히 있으면 사람의 확인이 필요한 모호함이 여전히 발생할 수 있습니다.

AI 필기 인식과 기존 ICR의 차이점은 무엇인가요?

기존 ICR(지능형 문자 인식)은 필기 데이터 세트로 훈련된 머신 러닝으로 OCR을 확장하지만, 여전히 문자 분할 모델(개별 문자를 분리하여 분류)로 작동합니다. AI 비전 모델은 분할을 완전히 건너뛰고 전체 단어 형태를 시각적 패턴으로 읽고 언어적 맥락을 사용하여 모호한 문자를 해결합니다. 실용적인 차이점: ICR은 깔끔한 인쇄체에서는 잘 작동하지만 필기체에서는 성능이 저하됩니다. AI 비전은 둘 다에서 작동하며, 둘 사이의 정확도 차이가 더 작습니다.

필기 문서와 인쇄 문서를 같은 배치에서 처리할 수 있나요?

네. AI 비전 모델은 각 문서를 하나의 장면으로 읽습니다. 텍스트가 인쇄되었는지 손으로 작성되었는지 미리 알 필요가 없습니다. 동일한 배치에 타자된 인보이스, 손으로 쓴 근무 시간표, 혼합 형식의 검사 양식이 포함될 수 있습니다. 모델은 배치별이 아닌 문서별로 읽기 전략을 조정합니다. 이는 인쇄물과 필기 입력에 대해 별도의 구성이 필요한 기존 OCR 파이프라인과의 주요 차이점입니다.

비영어권 언어에서도 필기 추출이 가능한가요?

모델에 따라 다릅니다. GPT-5와 Gemini는 주요 라틴 알파벳 언어(프랑스어, 스페인어, 독일어, 포르투갈어)의 인쇄 및 필기 형태 모두에서 우수한 성능을 보입니다. 비라틴 문자(아랍어, 데바나가리어, 중국어, 일본어, 한국어)는 모델 의존도가 더 높습니다. 특정 문서로 먼저 테스트해 보세요. 문자 기반 문자 체계(중국어, 일본어)의 필체 스타일 변화는 라틴어 필기체와 다른 인식 문제를 야기하며, 정확도 기대치는 이에 맞게 조정되어야 합니다.

워크플로우를 구축하기 전에 자체 문서에서 추출을 테스트하세요. 깔끔한 데모 샘플과 실제 팀의 필기체 사이의 차이에서 실제 정확도 수치가 결정됩니다.