초보자를 위한 계산 열:
추출과 계산을 한 번에

계산 열이란 무엇인가요?

계산 열은 추출 중에 AI가 값을 계산하는 출력 테이블의 열입니다. 문서에서 단순히 복사하는 것이 아닙니다.

표준 문서 추출에서는 도구에 찾을 필드를 지정합니다: "송장 번호", "날짜", "공급업체 이름". 도구는 문서를 읽고 해당 값을 찾아 출력에 배치합니다. 반환되는 것은 정확히 인쇄된 내용입니다.

계산 열은 하나의 지침을 추가합니다: 추출된 값을 가져와서 무언가를 하세요.

송장 라인 항목을 고려해 보세요. 문서에 수량 = 5, 단가 = $12로 표시됩니다. 표준 추출은 두 개의 셀을 제공합니다: 하나는 5, 다른 하나는 12입니다. 계산 열은 세 번째 셀을 제공합니다 — 60이 들어 있습니다. AI가 추출 중에 두 숫자를 곱했고, 수식을 하나도 작성하지 않고 답이 스프레드시트에 도착했습니다.

핵심 차이는 계산이 언제 발생하는지입니다. 전통적인 워크플로우 — OCR, AI 추출 또는 수동 데이터 입력을 사용하든 — 계산은 추출 후 별도의 도구에서 발생합니다. 계산 열은 계산을 추출 자체로 이동합니다. 다운로드하는 출력은 이미 완성된 제품입니다.

문서 추출이 처음이라면, AI 문서 추출 초보자 가이드에서 AI가 문서를 읽는 기본 원리를 다룹니다. 이 문서는 기본 개념을 이해하고 있다고 가정하며, 그 위에 있는 계산 계층에 초점을 맞춥니다.

Excel에서 하면 안 되나요?

대부분의 사람들이 묻는 첫 번째 질문은: 내보낸 후 수식 열을 추가하면 안 되나요? 답은 그렇다 — 그리고 그것이 수년 동안 사람들이 해온 방식입니다. 실제 질문은 그렇게 하지 않음으로써 얻는 이점입니다.

규모가 방정식을 바꿉니다. 라인 항목이 5개인 단일 송장은 5개의 수식이 필요합니다. 각각 10~40개의 라인 항목이 있는 30개의 송장 배치는 수백 개가 필요합니다. 그렇게 큰 배치에서 수식 참조 하나를 잘못 배치하면 잘못된 숫자가 생성되고, 금융에서 잘못된 숫자는 복리처럼 커질 수 있습니다. Excel이 수식에 나쁘다는 것이 아닙니다. 수식 생성은 문서 볼륨에 따라 선형적으로 증가하지만, 검증 노력은 더 빠르게 증가합니다.

수식은 스프레드시트에 있으며, 워크플로에 없습니다. 새 송장 배치를 추출할 때마다 수식을 다시 만들거나 템플릿 시트를 복사하고 범위가 여전히 일치하기를 바랍니다. 계산 열은 추출 정의의 일부입니다 — 한 번 정의하면 이후 모든 배치의 모든 문서에 적용됩니다.

일부 계산은 Excel이 볼 수 없는 컨텍스트가 필요합니다. 수식 셀은 위치로 다른 셀을 참조합니다 — B2×C2. B2가 수량이고 C2가 단가인지 알지 못합니다. 그냥 거기에 있는 것을 곱합니다. 동일한 계산을 수행하는 AI는 필드 간의 관계를 이해합니다. 문서가 수량을 "약 5개"로 표시하거나 단가를 열이 아닌 단락에 넣으면 AI는 여전히 추론할 수 있습니다. 수식은 그럴 수 없습니다.

이것이 Excel 사용을 중단해야 한다는 의미는 아닙니다. 추출 단계가 수학이 이미 완료된 스프레드시트를 제공할 수 있다는 의미입니다 — Excel은 산술이 아닌 분석을 위한 장소가 됩니다.

계산을 정의하는 두 가지 방법

ImageToTable.ai는 계산 열을 정의하는 두 가지 방법을 제공합니다. 두 방법 모두 동일한 결과를 생성하지만 워크플로우의 서로 다른 단계에 적합합니다.

열 이름 방식 — 계정 없이 사용해 보기

가장 간단한 방법: 열 이름에 계산식을 직접 작성합니다. AI가 열 이름 전체(레이블과 지침)를 읽고 원하는 바를 파악합니다.

이 방법은 게스트 데모에서 즉시 작동합니다 — 로그인도, 설정도 필요 없습니다. 단점은 계산이 복잡할 때 열 머리글이 길어져 출력 테이블을 읽기 어려울 수 있다는 점입니다.

규칙 형식 — 반복적인 프로덕션 워크플로우용

로그인 사용자를 위한 대안은 규칙 형식입니다: 열 이름은 깔끔하게 유지하고(예: "Line Total") 계산 로직은 별도의 JSON 규칙에 정의합니다. 이렇게 하면 출력 머리글이 정돈되고 서식 규칙, 소수점 정밀도, 대체 값 등 더 자세한 지침을 지정할 수 있습니다.

시작하는 가장 좋은 방법: 열 이름 방식으로 몇 개의 문서에서 계산을 테스트해 보세요. 로직이 제대로 작동한다는 확신이 들면 정규 워크플로우를 위해 규칙 형식으로 전환하세요. 두 방법 모두 동일한 AI 추론 엔진에 의존합니다 — 차이는 지침을 작성하는 위치뿐입니다.

계산 열이 할 수 있는 다섯 가지

가장 간단한 것부터 가장 강력한 것까지 정의할 수 있는 다섯 가지 계산 유형을 소개합니다. 각 항목에는 이 문서 끝에 있는 데모에 복사할 수 있는 실제 열 이름이 포함되어 있습니다.

1. 행 수준 산술

같은 행이나 문서의 같은 섹션에 있는 값을 곱하거나, 나누거나, 더하거나, 뺄 수 있습니다. 가장 흔한 사용 사례이며, 가장 많은 Excel 수식을 대체하는 기능입니다.

문서에 개별 입력값은 표시되지만 합산 결과는 없는 경우에 사용합니다. 수량과 단가는 인쇄하지만 합계 금액은 생략하는 인보이스 — 처음부터 추출 워크플로우를 설정하는 전체 과정은 인보이스 필드를 Excel로 추출하는 방법 가이드를 참조하세요. 근무 시간과 시급은 표시하지만 인건비 합계는 직접 계산하도록 남겨두는 작업 시트. 시작 및 종료 주행 거리계 수치가 있는 주행 기록부.

2. 행 간 집계

같은 그룹이나 섹션에 속한 여러 행의 값을 합산, 평균 또는 기타 방식으로 결합합니다. 수식 기반 방식이 한계에 부딪히는 지점입니다 — 범위를 수동으로 정의해야 하며, 범위는 문서마다 달라지기 때문입니다.

AI는 문서의 시각적 구조(제목, 간격, 표 그룹화)를 읽고 섹션 경계를 식별한 다음, 해당 섹션에 속한 행만 집계합니다. 범위를 선택하는 것이 아니라 합산할 대상을 설명하면 AI가 어떤 행이 해당되는지 판단합니다.

3. 조건부 논리

값을 비교하고 비교 결과에 따라 달라지는 결과를 출력합니다. 수동 대조 작업(숫자가 맞는지 확인하는 작업)을 단일 출력 열로 전환합니다.

조건부 열을 사용하여 송장 불일치를 표시하고, 급여 명세서 공제액 합계가 순 급여와 일치하는지 확인하거나, 구매 주문 총액이 품목 합계와 일치하는지 검증할 수 있습니다. 이 열은 단순 추출이 아니라 감사(audit)를 수행합니다.

4. 고정 매개변수 참조

문서에 포함되지 않은 값(세율, 메뉴 가격, 표준 마크업 비율)을 계산에 포함합니다. AI는 이를 주어진 상수로 처리합니다.

이는 답이 문서 외부의 정보(가격표, 세금 참조 카드, 계약 조건)에 의존할 때 유용합니다. 열 정의에 매개변수를 한 번만 지정하면 AI가 모든 행에 적용합니다.

5. 미출력 데이터에서 파생된 값

문서에 필요한 값이 누락되었지만 계산에 필요한 요소가 포함된 경우, AI가 누락된 숫자를 파생할 수 있습니다.

이는 산술 연산과는 구별되는 기능입니다. AI는 단순히 추출된 두 값을 계산하는 것이 아니라, 값이 누락되었음을 인지하고, 이를 파생하는 데 필요한 필드를 식별하고, 해당 필드를 추출한 다음 결과를 계산합니다. 수식은 첫 번째 단계를 수행할 수 없습니다. 사람이 직접 누락을 발견하고 수식을 추가한 후 수동으로 채워야 합니다.

이 다섯 가지 패턴에 대한 더 자세한 기술적 설명(행 간 인식, 모호성 처리, Precision+ 모드 활성화 시점 포함)은 계산 열 상세 가이드를 참조하세요.

계산 열이 할 수 없는 작업

한계에 대한 솔직함은 기능에 대한 명확함만큼 중요합니다. 계산 열이 처리하지 못하는 작업은 다음과 같습니다:

문서 간 참조. 각 추출은 하나의 문서를 독립적으로 처리합니다. 계산 열은 인보이스의 라인 항목 합계가 인쇄된 총액과 일치하는지 확인할 수 있습니다. 그러나 인보이스 총액이 총계정원장의 해당 항목과 일치하는지 확인할 수는 없습니다 — 해당 데이터는 다른 시스템에 있기 때문입니다.

회계 또는 ERP 소프트웨어를 대체. 계산 열은 추출 중에 결과를 생성합니다. 분개를 입력하거나, 재고를 업데이트하거나, 승인 워크플로를 트리거하지 않습니다. 계산 열은 원시 문서를 검증되고 계산이 완료된 데이터로 변환하는 계층으로 생각하세요 — 다운스트림에서 사용하는 모든 시스템으로 가져올 준비가 된 데이터입니다.

읽을 수 없는 원본 문서를 보완. AI가 수량이나 단가를 읽을 수 없는 경우 — 스캔이 너무 흐리거나, 필기가 알아보기 어렵거나, 필드가 단순히 누락된 경우 — 어떤 계산으로도 보완할 수 없습니다. 기본 원칙: 문서를 보는 사람이 페이지에 보이는 정보(및 제공한 고정 매개변수)로 답을 계산할 수 있다면 AI도 할 수 있습니다. 사람이 할 수 없다면 AI도 할 수 없습니다.

30초 만에 사용해 보기

열 이름 방식은 계정이 필요 없습니다. 아래 데모에 계산 열 이름을 입력하고 문서를 업로드하면 출력에 계산 결과가 표시됩니다 — 데이터를 추출한 동일한 단계에서 수학 계산도 수행합니다.