OCR vs Vision AI: 문서
레이아웃, Word 변환 시 어느 쪽이 살아남을까

OCR 파이프라인: 전통적인 변환이 문서를 읽는 방식

PDF를 Word로 변환할 때 서식이 깨지는 이유를 이해하려면, 전통적인 OCR이 페이지를 만났을 때 단계별로 어떻게 작동하는지 알아야 합니다.

프로세스는 문자 인식으로 시작됩니다. OCR 엔진은 각 픽셀 라인을 스캔하여 문자로 분류합니다. 이 모양은 'A', 저것은 '3', 저것은 쉼표입니다. 깨끗하고 고해상도의 인쇄 텍스트에서는 이 과정이 꽤 잘 작동합니다. Google의 Document AI와 AWS Textract는 깨끗한 문서에서 문자 수준 정확도 95% 이상을 달성하며, 이는 동일한 입력에 대한 LLM의 성능과 비슷합니다.

문자 정확도는 문제가 아닙니다. 문제는 그 이후에 일어나는 모든 일입니다.

OCR이 인식된 문자 목록과 페이지상의 x,y 좌표를 확보하면, 문자 인식만으로는 해결할 수 없는 일련의 재구성 작업에 직면합니다. 문자를 단어로, 단어를 줄로, 줄을 문단으로 그룹화해야 합니다. 텍스트 근처의 가로 및 세로선이 표를 의미하는지 파악하고, 어떤 셀에 어떤 텍스트가 들어가며, 어떤 셀이 병합되어야 하는지 재구성해야 합니다. 열의 큰 빈 영역이 삽입된 이미지인지 아니면 빈 공간인지 결정해야 합니다. 또한 한 텍스트 블록이 14포인트 굵게 표시되고 다른 블록이 11포인트 보통으로 표시되는 이유와 그 계층 구조가 무엇을 의미하는지 파악해야 합니다.

텍스트 블록 그룹화, 표 감지, 이미지-텍스트 분리, 계층 할당 등 이러한 각 단계는 원시 문자 출력 위에 쌓인 별도의 알고리즘입니다. 각각은 고유한 오류율을 도입하며, 오류는 누적됩니다. 95%의 문자 정확도가 각각 85~90%로 작동하는 4개의 다운스트림 재구성 단계를 거치면, 최종 레이아웃 충실도는 초기 정확도 수치가 암시하는 것보다 훨씬 낮아집니다.

이 누적 효과는 PDF를 Word로 변환한 후 사용자가 겪는 모든 깨진 표, 떠다니는 텍스트 상자, 누락된 이미지 영역 뒤에 있는 메커니즘입니다. OCR 엔진이 '실패'한 것이 아닙니다. 애초에 이러한 재구성 작업을 수행할 능력이 없었던 것입니다. 이러한 작업은 문서에 포함된 문자뿐만 아니라 문서가 의미하는 바를 이해해야 합니다. PDF에서 Word로 변환할 때 서식이 손실되는 이유에 대한 심층 분석에서 설명했듯이, PDF 형식 자체는 텍스트를 흐르는 문단이 아닌 위치가 지정된 객체로 저장하므로, 원본이 처음부터 Word 문서가 아닌 경우 이러한 재구성이 특히 취약합니다.

비전 AI가 다른 점: 4가지 차원

비전-언어 모델(VLM) — GPT-4o, Claude, Gemini, 그리고 NVIDIA의 Nemotron Parse 같은 특화 문서 모델을 포함하는 모델군 — 은 반대 방향에서 문제에 접근합니다. 먼저 문자를 인식한 후 구조를 구축하는 대신, 문서를 하나의 시각적 장면으로 처리합니다. 모델은 사람이 읽는 방식으로 페이지를 '봅니다': 각각 시각적 역할과 서로 간의 의미적 관계를 가진 영역들의 구성으로 말이죠.

이 차이는 레이아웃 보존의 네 가지 중요한 차원에서 나타납니다. 각 차원은 전통적인 OCR의 단계적 접근 방식이 오류를 발생시키는 지점이며, 통합된 시각 모델은 그러한 오류를 만들지 않습니다.

1. 텍스트 블록 수준 이해

OCR이 하는 일. 개별 문자를 인식하고 좌표를 매핑한 후, OCR 엔진은 공간 근접성 휴리스틱을 적용하여 문자를 그룹화합니다: N 픽셀 이내의 문자는 단어가 되고, M 픽셀 이내의 단어는 줄이 되며, 특정 수직 간격 내의 줄은 문단이 됩니다. 문서에 다중 컬럼 레이아웃, 사이드바, 콜아웃 박스, 또는 불규칙한 텍스트 흐름이 있을 때 — 헤더 블록, 지불 조건이 있는 사이드바, 품목 테이블이 모두 같은 페이지에 있는 인보이스 같은 경우 — 이 휴리스틱은 무너집니다. 사이드바의 텍스트가 본문에 병합됩니다. 컬럼 경계가 흐려집니다. 읽기 순서가 뒤섞입니다.

비전 AI가 하는 일. VLM은 여러 스케일에서 공간적 관계를 동시에 포착하는 비전 트랜스포머를 통해 전체 페이지를 인코딩합니다. 'X 픽셀 떨어진 텍스트 조각이 문단을 형성한다'고 추측할 필요가 없습니다 — 공백, 테두리, 또는 배경색 변화로 경계 지어진 직사각형 텍스트 블록을 시각적 단위로 봅니다. 모델은 오른쪽 상단 모서리에 다른 배경색을 가진 블록이 본문의 연속이 아니라 사이드바임을 인식합니다. 과학 논문의 두 평행 컬럼이 하나의 넓은 텍스트 줄이 분할된 것이 아니라 별도의 읽기 흐름임을 이해합니다.

실질적인 결과: 헤더, 청구 주소 블록, 품목 테이블, 바닥글 메모 섹션이 있는 다중 섹션 인보이스 — OCR로 변환하면 이 네 영역이 종종 하나의 구분되지 않은 텍스트 스트림으로 붕괴됩니다. VLM으로 변환하면 각 블록은 공간적 경계와 읽기 순서를 유지합니다. 레이아웃이 살아남습니다.

2. 표 구조 인식

OCR이 하는 일. 여기서 격차가 가장 큽니다. PDF는 기본적으로 표 구조를 가지고 있지 않습니다. 좌표에 배치된 텍스트와 그 사이에 그려진 시각적 선분의 조합을 통해 표를 시뮬레이션합니다. OCR 엔진은 알고리즘을 통해 선분이 격자를 형성한다는 것을 감지한 다음, 각 텍스트 조각을 올바른 셀에 매칭하고, 병합된 셀을 식별하며, 열 헤더 행을 결정해야 합니다. Winder.ai의 기술 분석에 따르면: "OCR은 문자 스트림을 출력합니다. 표의 행과 열 구조를 보존하지 않습니다. 3열로 된 인보이스 라인 항목 표는 뒤섞인 텍스트 덩어리가 되어 수동 재구성이 필요합니다."

PubTabNet 벤치마크 — 과학 출판물의 568,000개 표 이미지 데이터셋 — 에서 NVIDIA의 Nemotron Parse 비전 모델은 표 콘텐츠 재구성에서 TEDS(트리 편집 거리 기반 유사도) 점수 81.37, 구조 정확도 93.99를 달성했습니다. 표 감지를 별도의 후처리 단계로 수행하는 기존 OCR 도구는 동일한 벤치마크에서 일관되게 60 미만의 점수를 기록합니다. 그 차이는 구조적입니다. 비전 모델은 격자를 장면의 일부로 보는 반면, OCR 파이프라인은 단편화된 선분에서 이를 재구성해야 합니다.

Azure의 차세대 표 인식기(TSR-v2)는 유용한 기준을 제공합니다. 전용 컴퓨터 비전 표 감지 시스템조차 2026년 업데이트에서 라틴 문자 전반에 걸쳐 F1 점수를 약 90%에서 95%로 향상시켰으며, 해당 팀의 블로그 게시물은 "데이터 정렬 정밀도가 필요한 작업의 경우, 고전적인 컴퓨터 비전 기술이 생성형 AI보다 현재 우수한 성능을 제공한다"고 언급했습니다. 이는 기술의 현재 위치에 대한 솔직한 평가입니다. 하지만 주목할 점은, 이 비교는 표 출력을 요청받은 범용 LLM을 대상으로 한 것이지, 문서에 특화된 비전-언어 모델을 대상으로 한 것이 아닙니다.

비전 AI가 하는 일. VLM은 전체 표를 하나의 시각적 객체로 인식합니다. 격자선, 굵은 서식의 열 헤더, 교차하는 행 음영, 가운데 정렬된 텍스트가 있는 병합된 셀, 다른 배경색의 소계 행을 봅니다. 4행 3열에 수량 "12"가 포함되어 있다는 것을 이해합니다. 그 셀의 "Qty" 헤더 아래 공간적 위치와 해당 열 내에서의 왼쪽 정렬 덕분에 할당이 명확하기 때문입니다. 알고리즘이 다각형 교차점을 계산하고 추측한 결과가 아닙니다.

복잡한 표가 있는 스캔 문서의 경우, 이 차이는 결정적입니다. 8개 열, 두 행에 걸친 병합된 헤더 셀, 주문 불가 품목에 대한 조건부 서식, 표 아래 각주가 있는 구매 주문서의 경우, OCR 접근 방식은 처음부터 재구성이 필요한 출력을 생성합니다. VLM은 행과 열 관계가 보존된 구조화된 표현을 생성합니다. 변환된 Word 문서에서 표를 그대로 유지해야 하는 경우, 변환 중 표를 그대로 유지하는 방법에 대한 단계별 가이드에서 실용적인 워크플로를 설명합니다.

3. 이미지-텍스트 분리

OCR의 역할. 기존 OCR 엔진은 근본적으로 텍스트 중심입니다. 차트, 로고, 사진, 서명 같은 이미지 영역을 만나면 두 가지 선택지가 있습니다. 텍스트로 '읽으려' 시도하거나(쓰레기 문자 생성), 인식 불가 영역으로 표시하고 건너뛰는 것입니다. 어느 쪽도 출력 문서에 이미지를 보존하지 못합니다. 분기별 매출 추세를 설명한 차트, 레터헤드의 회사 로고, 계약서의 스캔된 서명은 빈 공간이나 오류 문자로 변합니다.

일부 고급 OCR 시스템은 별도의 이미지 감지 모듈을 추가해 비텍스트 영역을 식별하고 임베디드 이미지로 저장합니다. 하지만 이 감지는 '인식된 텍스트가 없는 영역 = 이미지'라는 부정 공간 기반이므로, 텍스트가 이미지 위에 겹쳐진 경우(워터마크, 라벨이 있는 다이어그램, 주석이 달린 사진)에는 실패합니다. 또한 인라인으로 유지해야 할 장식용 이미지와 캡션과 함께 배치해야 할 데이터 차트를 구분하지 못합니다.

비전 AI의 역할. VLM은 페이지를 전체적으로 분석합니다. 사진 영역, 벡터 그래픽, 차트, 로고, 필기 주석을 '텍스트의 부재'가 아닌 별개의 시각적 요소 유형으로 식별합니다. Towards AI의 연구팀은 VLM 기반 문서 파이프라인 구축 경험을 기록했습니다. 문서 영역(텍스트, 표, 그림, 다이어그램)을 분류하도록 비전 감지 모델을 훈련시켜 영역 유형 정확도가 72%에서 91%로 향상되었으며, 가장 큰 개선은 밀집된 표와 다이어그램처럼 보이지만 실제로는 아닌 특정 그림 배열 같은 하드 네거티브 예제를 추가한 데서 비롯되었습니다.

실제 결과: 회사 레터헤드 로고와 하단에 필기 서명이 있는 스캔된 계약서. OCR은 로고가 깨진 이미지 플레이스홀더이고 서명이 잘못 인식된 문자 얼룩인 Word 파일을 생성합니다. VLM은 로고를 이미지로 보존하고, 서명을 서명으로 인식하며(텍스트로 변환하지 않음), 둘 다 문서 흐름에 올바르게 배치합니다.

4. 문단 계층 구조 재구성

OCR이 하는 일. OCR 엔진은 글꼴 크기와 굵기를 감지할 수 있습니다. 예를 들어 14포인트 굵은 줄 다음에 11포인트 일반 텍스트가 오는 식입니다. 이를 바탕으로 "글꼴이 크고 굵으면 = 아마 제목"이라는 휴리스틱을 적용합니다. 하지만 글꼴 크기 휴리스틱은 취약합니다. 재무제표에서 12포인트 굵은 줄은 섹션 제목, 표의 열 레이블, 또는 강조를 위해 서식이 지정된 합계 금액일 수 있습니다. OCR 엔진은 텍스트가 무엇을 말하는지나 문서 구조에서 어떤 역할을 하는지 이해하지 못하기 때문에 이를 구분할 방법이 없습니다.

ICLR 2025의 그래프 기반 문서 구조 분석 연구는 OCR이 할 수 없는 것을 공식화합니다: 섹션 제목이 상위 노드, 본문 단락이 하위 노드, 하위 섹션이 상위 섹션 아래에 중첩되고, 캡션이 관련 그림에 연결되는 계층적 트리를 구성하는 것입니다. "이 텍스트 블록은 저 이미지의 캡션이다" 또는 "이 제목은 뒤따르는 세 단락을 소개한다"와 같은 관계 예측은 글꼴 측정만이 아닌 내용 이해를 필요로 합니다.

비전 AI가 하는 일. VLM은 텍스트를 시각적으로만이 아니라 의미적으로 읽습니다. "3.2 수익 인식 정책"이라고 굵게 쓰인 줄을 볼 때, 단순히 글꼴 크기를 확인하는 것이 아니라 이 줄이 재무 문서의 하위 섹션을 소개하며, 뒤따르는 단락들이 이 주제를 자세히 설명하고, 같은 수준의 다음 제목("3.3 비용 분류")이 새로운 하위 섹션을 시작한다는 것을 이해합니다. 생성된 Word 문서는 이를 반영합니다: 직접 서식 대신 적절한 제목 스타일(제목 1, 제목 2, 본문), 탐색 가능한 개요 구조, 그리고 섹션을 접거나 펼칠 수 있는 기능을 제공합니다.

이것이 VLM의 장점이 정확도 퍼센트보다는 출력의 사용성에 가장 크게 작용하는 부분입니다. OCR로 변환된 문서는 올바른 문자를 가질 수 있지만 평평한 서식을 가집니다 — 모든 단락이 동일하게 보여 사용자가 수동으로 제목 스타일을 다시 적용하고, 목차를 재구축하며, 문서를 편집 가능하게 만들기 전에 재구성해야 합니다. VLM으로 변환된 문서는 계층 구조를 보존하여 즉시 작업 가능하게 만듭니다. AI 모델이 이 구조를 분석하는 기본 메커니즘에 대해서는 AI가 문서를 읽는 방법에 대한 설명에서 더 자세한 기술적 내용을 다룹니다.

실제 의미

위 네 가지 차원은 학문적 추상화가 아닙니다. 사용자가 문서를 Word로 변환한 후 출력물을 수정하는 데 시간을 소비할 때 직접 경험하는 것과 정확히 일치합니다.

Reddit의 r/techsupport에서 stanstr이라는 사용자가 대부분의 기술 문서보다 근본 원인을 더 잘 설명했습니다: "PDF 형식은 프레젠테이션용으로 설계되었고, Word는 제작용으로 설계되었습니다. PDF는 기본적으로 디지털 '인쇄물'입니다. 문자, 선, 로고 등 모든 요소를 2D 평면의 고정 좌표를 가진 객체로 취급합니다. 단락이 무엇인지 '알지' 못하고, 문자 'H'가 특정 지점에 있다는 것만 알 뿐입니다." 이것이 바로 동일한 좌표 기반 프리미티브에서 작동하는 기존 OCR 파이프라인이 PDF의 구조적 맹점을 물려받는 이유입니다.

r/TechnologyProTips에서 다른 사용자가 보편적인 좌절감을 포착했습니다: "동료들에게 수없이 질문받았어요. 저: 네, 있어요, Acrobat Pro. 상대: 이건 무료가 아니잖아요. 저: 그럼 xyz 온라인 pdf to doc을 써보세요. 상대: 그래도 항상 잘 안 되고, 서식이 깨지고 어쩌고." 이 대화는 9년 전의 것입니다. 근본적인 문제는 여전히 해결되지 않았습니다. 기본 기술(좌표 기반 텍스트 추출에 휴리스틱 재구성을 더한 방식)이 변하지 않았기 때문입니다.

VLM을 사용하면 달라지는 점은 문서가 좌표에서 재구성되지 않는다는 것입니다. 문서가 구성으로 이해됩니다. 그 차이는 "스캔한 문서가 있다"에서 "실제로 작업할 수 있는 편집 가능한 Word 파일이 있다"까지의 총 시간에서 가장 두드러집니다. 기존 OCR 파이프라인은 수동 정리(표 재구성, 제목 스타일 재적용, 로고 재삽입, 읽기 순서 수정)가 필요한 출력을 생성합니다. 사용자는 문서당 15~30분을 이러한 수정에 소비한다고 보고합니다. VLM은 구조적으로 완전한 출력을 생성하므로 재구성이 아닌 검토만 필요합니다.

이것이 정확도 수치의 실용적인 해석입니다. 종이 위의 67% 대 60% 격차는 실제로 문서당 15~30분의 정리 시간 절약을 의미합니다. OCR 후 정리 프로세스가 실제로 어떻게 진행되는지에 대한 자세한 설명은 OCR 이후의 작업 과정 분석에서 전체 수정 워크플로를 다룹니다.

전통적인 OCR이 여전히 적합한 경우 (그렇지 않은 경우)

어느 한 기술이 모든 면에서 우월하다고 단정하는 것은 공정한 비교가 아닙니다. 전통적인 OCR은 특정 상황에서 확실한 장점이 있으며, 그 경계를 이해하는 것은 비전 AI의 강점을 이해하는 것만큼 중요합니다.

OCR이 더 나은 선택인 경우:

• 동일한 양식의 문서를 매우 대량으로 처리할 때. 매달 동일한 템플릿의 W-9 양식 10,000장을 받는다면, 템플릿 기반 OCR 파이프라인과 영역 추출이 모든 문서를 VLM에 통과시키는 것보다 페이지당 더 빠르고 저렴합니다. 입력의 일관성은 재구성 문제를 없애줍니다.
• 편집 가능한 서식이 아닌 검색 가능한 텍스트만 필요할 때. 목표가 문서 관리 시스템에서 스캔한 PDF를 텍스트 검색 가능하게 만드는 것이라면(편집 가능한 Word 파일을 만드는 것이 아니라면), OCR의 출력으로 충분합니다.
• 문서가 깨끗하고 디지털로 생성된 PDF이며 텍스트가 포함되어 있을 때. Word에서 내보낸 PDF는 이미 텍스트를 데이터로 포함하고 있습니다. OCR로 "추출"하는 것은 불필요합니다. 포함된 텍스트 스트림을 읽는 직접 파서가 모델 오버헤드 없이 더 빠르고 완벽하게 정확합니다.
• 예산이 절대적인 제약 조건이고 문서당 비용을 최소화해야 할 때. Tesseract는 무료 오픈 소스입니다. 100,000페이지를 VLM에 통과시키는 데는 상당한 컴퓨팅 비용이 듭니다. 깨끗한 문서에서 순수 텍스트 추출의 경우 비전 모델의 추가 비용이 정당화되지 않을 수 있습니다.

비전 AI가 확실한 선택인 경우:

• 레이아웃 보존이 중요할 때. 출력물이 원본처럼 보여야 한다면(표가 제자리에, 제목 스타일 적용, 이미지 올바른 위치) VLM은 사치가 아닙니다. 수동 재구성 없이 이 결과를 제공하는 유일한 접근 방식입니다.
• 문서의 형식이 다양하고 예측 불가능할 때. 각각 레이아웃이 다른 200개 공급업체의 송장을 받는다면, 전통적인 OCR 파이프라인의 템플릿 유지 관리 비용이 VLM의 페이지당 비용을 초과합니다. 템플릿이 필요 없다는 것은 추출 규칙을 만들고 유지하는 작업을 중단한다는 의미입니다.
• 문서가 디지털 원본이 아닌 스캔본이나 사진일 때. 스캔된 문서에는 포함된 텍스트가 없습니다. OCR이 필수이며, 독립적인 벤치마크에 따르면 VLM 기반 OCR은 스캔된 입력에서 전통적인 OCR보다 지속적으로 10~15% 포인트 더 나은 성능을 보입니다.
• 출력물이 텍스트 검색 가능뿐만 아니라 구조적으로 편집 가능해야 할 때. 누군가 변환된 파일을 Word에서 열어 실질적인 편집(섹션 추가, 표 서식 재지정, 그림 업데이트)을 해야 한다면, 임시 직접 서식이 적용된 평범한 텍스트 덤프가 아닌 적절한 구조를 가진 문서가 필요합니다.

실제로 많은 조직에서는 하이브리드 방식을 사용합니다. 대량의 균일한 문서 스트림에는 전통적인 OCR을, 다양하고 레이아웃에 민감하거나 스캔된 문서에는 비전 AI를 사용합니다. 결정은 이념적이지 않습니다. 경제적입니다. 각 범주에서 현재 어떤 도구가 최상의 결과를 제공하는지에 대한 자세한 시장 개요는 2026년 PDF-Word 변환기 비교를 참조하세요. 레이아웃을 보존하는 변환에 필요한 전체적인 그림을 보려면 레이아웃 보존 문서-Word 가이드를 참조하십시오.

자주 묻는 질문

비전 AI가 다단 레이아웃과 사이드바를 처리할 수 있나요?

네, 가능합니다. VLM(비전 언어 모델)은 페이지를 하나의 장면으로 처리하여 본문, 사이드바, 콜아웃 박스 등 각각을 별개의 시각적 영역으로 인식해 서로 다른 읽기 흐름을 구분합니다. 반면, 기존 OCR은 텍스트를 공간적 근접성에 따라 그룹화하기 때문에 인접한 컬럼을 하나의 텍스트 스트림으로 병합하는 경우가 잦습니다. 이는 변환된 문서에서 '텍스트 순서가 뒤죽박죽'이 되는 가장 흔한 원인 중 하나입니다.

변환 과정에서 이미지, 차트, 로고는 어떻게 처리되나요?

기존 OCR의 경우 이미지를 건너뛰거나(출력물에 빈 공간 생성) 읽을 수 없는 문자열로 변환하는 경우가 일반적입니다. 비전 AI는 이미지 영역을 식별하여 Word 출력물에 포함된 이미지로 보존하고, 올바른 문서 위치에 배치합니다. 차트, 로고, 사진, 서명 모두 변환 과정에서 그대로 유지됩니다.

비전 AI가 기존 OCR보다 느리거나 비용이 더 많이 드나요?

페이지당으로 보면 그렇습니다. 전체 페이지를 비전-언어 모델로 처리하는 것은 경량 OCR 엔진으로 처리하는 것보다 더 많은 컴퓨팅 자원을 소모합니다. Poorna Reddy가 LinkedIn에 공유한 비용 비교에 따르면, 비전 전용 파이프라인으로 문서 1,000개를 처리하는 데 약 10~40달러가 드는 반면, OCR과 LLM을 혼합한 방식은 1~3달러가 소요됩니다. 하지만 문서당 비용 차이는 깨진 서식을 수동으로 고치는 데 드는 시간 절감 효과와 함께 고려해야 합니다. 레이아웃 보존이 중요한 문서의 경우, 줄어든 정리 시간이 더 높은 처리 비용을 상쇄하는 경우가 대부분입니다.

손글씨 문서에도 적용할 수 있나요?

기존 OCR의 손글씨 인식 정확도는 대부분의 필체에서 70% 미만으로 떨어지며, 필기체나 자유로운 형태의 주석은 사실상 판독이 불가능합니다. 비전 AI는 손글씨 처리를 훨씬 더 잘하지만, 정확도는 필체의 질에 따라 달라집니다. 매우 세련되거나 빽빽한 필기체의 경우 일부 오류가 발생할 수 있습니다. 이 모델은 주변 문맥을 활용하여 모호한 문자를 해결하는데, 이는 기존 OCR이 할 수 없는 기능입니다.

"To Table" 모드와 "To Word" 모드의 차이점은 무엇인가요?

"To Table" 모드는 문서에서 구조화된 데이터를 추출하여 스프레드시트 행으로 변환합니다. 문서의 외형이 아닌 정보가 필요할 때 유용합니다. "To Word" 모드는 원본 레이아웃을 유지하면서 전체 문서를 편집 가능한 Word 파일로 변환합니다. 문서 자체를 편집해야 할 때 유용합니다. 이 글의 4가지 차원 비교는 주로 레이아웃 충실도를 목표로 하는 "To Word" 모드에 적용됩니다.

결론

기존 OCR은 문자를 읽습니다. 비전 AI는 문서를 읽습니다. 이 차이가 중요한 네 가지 차원(텍스트 블록, 표, 이미지, 계층 구조)은 예외적인 경우가 아닙니다. 한 문단 이상의 거의 모든 문서에 존재하는 핵심 구조적 요소입니다.

의사 결정 트리는 간단합니다. 문서가 깨끗하고, 디지털 원본이며, 단일 열이고, 텍스트만 필요하고 서식은 필요하지 않다면 기존 OCR로 충분합니다. 문서에 표, 이미지, 다중 열 레이아웃, 다양한 형식이 있고 원본처럼 보이는 편집 가능한 Word 파일이 필요하다면, 비전-언어 모델은 기존 OCR과 경쟁하는 것이 아닙니다. 완전히 다른 문제를 해결하는 것입니다.

중요한 문서로 직접 시험해 보세요. OCR이 수십 년 동안 깨뜨리려 했던 레이아웃이 마침내 온전하게 살아나는지 확인해 보십시오.