온라인 OCR — 이미지, PDF, 스캔 문서에서 AI 기반 텍스트 추출, 브라우저에서 바로
대부분의 무료 온라인 OCR 도구는 가장 필요할 때 파일 크기 제한에 부딪힙니다 — 여기는 5MB, 저기는 15MB, 한 번에 한 페이지씩. 하지만 이 도구는 다릅니다. Vision AI가 문서를 읽고 텍스트나 명명된 필드를 구조화된 Excel 열로 페이지당 5~10초 만에 추출합니다 — 필요한 만큼 파일을 일괄 처리하고, 설치할 소프트웨어나 구성할 템플릿이 없습니다.
페이지당 5~10초 · 필드 정확도 최대 99% · PDF / JPG / PNG / WebP · 템플릿 설정 불필요
추출 가능한 데이터 — 모든 문서에서, 모든 스프레드시트 형식으로
일반 OCR 도구는 단순히 텍스트 덩어리만 제공하고 구조화는 사용자에게 맡기지만, 이 AI 엔진은 텍스트, 표, 필기, 체크박스 등 페이지를 시각적으로 한 번에 읽어냅니다. 원하는 열 이름을 입력하세요 — 날짜, 금액, 공급업체, 참조번호 — 그러면 그 이름이 출력 스프레드시트의 정확한 헤더가 됩니다. 이것이 바로 사용자 정의 열 추출입니다: 출력 스키마를 직접 정의하면, AI가 각 페이지의 모든 값을 위치나 형식이 아닌 의미를 이해하여 찾아냅니다. 동일한 열 정의는 같은 배치 내 모든 문서 유형에 적용되며, 문서별 설정이 전혀 필요 없습니다.
동일한 열 정의로 송장, 영수증, 은행 명세서, 구매 주문서, 계약서 등 모든 비즈니스 문서에서 데이터를 추출합니다. 유형별 설정이나 템플릿 라이브러리 유지가 필요 없습니다.
온라인 OCR은 텍스트만 제공합니다. 스프레드시트에는 여전히 명명된 열이 필요합니다.
무료 온라인 OCR 도구를 열어보세요 — 송장을 업로드하고, 텍스트를 추출하고, 다운로드하세요. 이제 실제로 얻은 것을 살펴보세요: 단어 덩어리입니다. 어떤 단어가 공급업체 이름인가요? 어떤 숫자가 합계, 소계, 세금인가요? OCR 엔진은 알지 못합니다. 문자는 감지했지만, 문서 내에서의 의미는 감지하지 못했습니다. 한 페이지의 경우, 이 격차는 필드당 2~3분의 수동 복사-붙여넣기 시간을 소모합니다. 일주일에 20개의 문서라면, 매주 한 시간을 잃는 셈입니다 — 데이터 추출이 아닌, 도구가 추출 중에 처리했어야 할 데이터 구성에 말이죠. 병목 현상은 결코 OCR 정확도가 아니었습니다. 텍스트 출력과 사용 가능한 스프레드시트 사이의 누락된 단계였습니다.
무료 온라인 OCR 도구의 한계: 텍스트 추출은 절반의 작업일 뿐
파일 크기와 페이지 제한이 실제 작업 흐름을 막습니다. 큰 문서만 문제가 아닙니다. OnlineOCR.net은 업로드 용량을 15MB로 제한합니다. OCR.space 무료 버전은 파일당 5MB까지만 가능합니다. Adobe Acrobat Online은 하루에 1개 파일만 무료로 제공합니다. i2OCR은 한 번에 한 페이지만 처리합니다. Google Drive OCR은 2MB 제한이 있어, 스캔된 다중 페이지 인보이스 하나도 자주 이 제한을 초과합니다. 이러한 제한은 각주로 표시되지만, 도구의 유용성을 결정짓는 핵심 요소입니다. r/datacurator의 한 사용자는 이렇게 요약했습니다: "여기서 제안된 몇 가지를 시도해봤지만 성공한 게 없었습니다." 패턴은 항상 같습니다. 도구는 첫 번째 테스트 파일에서는 작동하지만, 두 번째 파일에서 제한에 부딪힙니다. 실제 작업은 아직 시작되지도 않았는데 말이죠.
평범한 텍스트 출력은 구조를 잃어버립니다. 수동으로 재구성해야 합니다. 기존 OCR은 텍스트를 선형으로 읽습니다: 왼쪽에서 오른쪽, 위에서 아래로. 이 방식은 단일 컬럼 책 페이지에는 잘 작동하지만, 다중 컬럼 인보이스, 양옆에 필드가 있는 양식, 간격이 불규칙한 표에서는 치명적으로 실패합니다. Reddit 사용자들은 같은 결과를 설명합니다. 도구가 텍스트를 추출하지만 "컬럼을 읽지 못한다"는 것입니다. Tabula는 표 구조를 추출하지만 텍스트를 놓칩니다. OmniPage는 텍스트를 읽지만 표 정렬을 잃어버립니다. 두 도구, 두 가지 다른 실패. 공통점은 어떤 무료 온라인 OCR도 이 두 가지를 한 번에 해결하지 못한다는 것입니다.
한 번에 한 파일씩 — 일괄 처리, 병합, 모든 문서를 담은 단일 엑셀 파일은 없습니다. 모든 무료 온라인 OCR 도구는 단일 파일 전용입니다: 업로드, 변환, 다운로드, 반복. 50개의 인보이스에서 데이터를 추출해야 한다면, 업로드-변환-다운로드 루프를 50번 반복하고, 50개의 출력 파일을 수동으로 하나의 스프레드시트에 병합해야 합니다. 문서 폴더를 받아 하나의 통합 엑셀 파일을 제공하는 도구는 없습니다. r/productivity 사용자들은 누적되는 부담을 이렇게 설명했습니다: "매일 PDF, 스캔된 계약서, 엑셀 양식 등 다양한 문서가 들어옵니다." 20-30개의 다양한 문서를 단일 파일 OCR로 처리하는 것은 OCR 자체는 즉각적이더라도 주당 20시간 이상을 소모하는 작업 흐름입니다.
AI 기반 온라인 OCR: 이미지 입력, 명명된 열 출력, 구조화된 Excel 출력 — 한 번에
비전 언어 모델이 페이지 전체(텍스트, 레이아웃, 필드 관계)를 한 번에 읽습니다. 문자 단위 감지 단계, 별도의 레이아웃 재구성 계층, 좌표를 필드 이름에 매핑하는 위치 템플릿이 없습니다. 모델은 문서를 시각적 전체로 봅니다: 인쇄된 텍스트와 손글씨, 표와 로고, 다단 레이아웃과 단일 단 각주가 함께 있습니다. 영수증 사진, 스캔된 PDF 인보이스, 결제 확인 스크린샷 모두 동일한 파이프라인으로 들어갑니다. AI가 시각적 콘텐츠를 직접 읽기 때문입니다 — 입력 형식마다 다른 재구성된 텍스트 레이어가 아닙니다. 결과는 필드 수준 정확도입니다: 공급업체, 날짜, 금액, 참조 번호 등 완전한 데이터 값의 문자 대비 정확도 비율입니다. 깨끗한 인쇄 문서에서는 최대 99%에 도달합니다.
출력 열 이름을 지정하면 AI가 위치 좌표가 아닌 의미 이해를 기반으로 값을 채웁니다. 원하는 필드 이름을 입력하세요 — 공급업체, 날짜, 금액, 참조 번호 — 그러면 해당 이름이 최종 스프레드시트의 정확한 헤더가 됩니다. AI는 각 값의 의미를 이해하여 페이지에서 위치를 찾습니다 — 날짜는 "03/15/2026", "2026년 3월 15일", "March 15, 2026" 등 형식에 관계없이 날짜입니다. 직접 추출 외에도 계산된 열을 정의할 수 있습니다: 추출 중 수행되는 계산(예: 라인 합계(수량 × 단가))으로, 추출 후 Excel 수식 없이 계산 결과를 바로 얻습니다. 그리고 추론된 열: 문서 내용 기반 AI 분류(예: 카테고리(옵션: 식비/교통비/사무용품)) — AI가 각 영수증을 읽고 문서에 "카테고리" 필드가 없어도 카테고리를 할당합니다.
배치 우선 처리: 문서 50개를 업로드하면 개별 텍스트 파일 50개가 아닌 하나의 스프레드시트가 생성됩니다. 여러 PDF, 스캔본, 휴대폰 사진, 스크린샷을 하나의 배치로 함께 업로드하세요. 열 이름을 한 번만 정의하면 됩니다. 배치 내 모든 문서가 처리되어 하나의 Excel 파일로 병합됩니다. 각 문서는 하나의 행이 되고, 정의한 각 열 이름은 열 헤더가 됩니다. 특정 페이지에서 찾을 수 없는 필드는 추측 없이 비워둡니다. XLSX, CSV 또는 JSON으로 내보낼 수 있습니다. 추출 중 날짜는 표준화되며, 금액과 참조 번호는 일관된 형식으로 정리됩니다. 처리 속도는 페이지당 5~10초로, 수동 데이터 입력에 약 3분이 소요되고 개별 OCR 결과를 병합하는 추가 시간이 필요한 것과 비교됩니다. 이는 사용자들이 일관되게 지적하는 실제 병목 현상, 즉 추출 자체가 아닌 추출된 텍스트를 스프레드시트 열에 복사하는 데 소요되는 "주당 20시간 이상의 수동 데이터 입력"을 제거합니다.
무료 온라인 OCR과 이 접근 방식의 차이는 미미한 정확도 향상이 아닙니다. 여전히 구조화해야 하는 텍스트 덤프를 제공하는 도구와, 완성된 스프레드시트를 제공하는 도구의 차이입니다 — 모두 브라우저에서, 설치할 것 없이 말이죠.
작동 방식 — 문서에서 완성된 스프레드시트까지, 브라우저에서 한 번에
무료 온라인 OCR 도구를 사용하면서 파일 크기 제한, 단일 파일 처리, 또는 수동 정리가 필요한 텍스트 출력에 부딪혔다면 — 업로드부터 구조화된 Excel까지 한 번에 처리하는 워크플로를 소개합니다.
문서 업로드 — 모든 형식을 한 번에, 파일별 파이프라인 없이
네이티브 PDF, 선택 가능한 텍스트 레이어가 없는 스캔 PDF, JPG 및 PNG 사진, WebP 이미지, 웹페이지 스크린샷을 모두 동일한 배치에 드롭하세요. 각 페이지는 동일한 비전 모델에 의해 독립적으로 처리되므로, 형식 혼합 시 별도의 전처리나 분류 우선 라우팅이 필요하지 않습니다. 문서가 다른 사람(인보이스를 보내는 고객, 영수증을 제출하는 팀원)으로부터 오는 경우 수집 링크를 생성하세요: 업로더가 계정 없이도 파일을 처리 대기열에 추가할 수 있는 공유 가능한 URL입니다. 파일은 추출 준비가 완료된 상태로 대시보드에 도착합니다.
PDF / JPG / PNG / WebP / 스크린샷 — 하나의 파이프라인, 모든 형식, 형식별 준비 불필요.
원하는 열 이름을 지정하거나 — AI가 자동 감지 및 생성하도록 두기
인터페이스에 열 이름을 입력하세요 — 공급업체, 날짜, 금액, 참조 번호. 이 이름들은 출력 스프레드시트의 헤더가 됩니다. AI는 의미론적 이해를 통해 각 페이지에서 각 값을 찾습니다 — 시스템이 한 번도 본 적 없는 형식의 새 공급업체 인보이스라도 Vendor 열을 올바르게 채웁니다. 어떤 필드가 있을지 모르는 스캔의 경우 열 이름을 지정할 필요가 없습니다. AI가 문서의 정보를 자동으로 식별하여 구조화된 테이블을 생성합니다. 추출 중 계산이 필요한 경우 열 이름을 설명적으로 지정하세요: 세금 (소계 × 0.08)는 추출 후 수식 단계 없이 자동으로 세금을 계산합니다.
배치 내 모든 문서 유형에 동일한 열 스키마 적용 — 문서별 구성 불필요.
구조화된 데이터 다운로드 — 문서당 한 행, 사용자가 지정한 열 이름 그대로
각 문서가 스프레드시트의 한 행이 됩니다. 열 이름은 사용자가 지정한 그대로 정확히 일치합니다 — 추측하거나 다시 레이블을 지정할 필요가 없습니다. 특정 페이지에 없는 필드는 비워둡니다 — 배치가 실패하지 않고 AI가 값을 임의로 생성하지 않습니다. XLSX, CSV 또는 JSON으로 내보낼 수 있습니다. 추출 중 날짜는 표준화됩니다 — 파일 간에 "03/15/26"과 "15-03-2026" 같은 불일치가 없습니다. 금액과 참조 번호는 일관된 형식으로 표시됩니다. 스프레드시트는 피벗 테이블, ERP 가져오기 또는 분석에 즉시 사용할 수 있습니다 — 수동 재포맷, 원시 OCR 출력에서 복사하여 붙여넣기, Excel의 "텍스트 나누기" 마법사가 필요하지 않습니다. 처리 속도는 페이지당 5~10초로, 수동 데이터 입력(페이지당 약 3분)과 무료 도구에서 요구하는 별도의 OCR 출력 파일 병합 단계와 비교됩니다.
페이지당 5~10초. 추가 Excel 정리 없이 분석에 바로 사용할 수 있는 표준화된 필드.
전체 워크플로 — 열 이름 지정, 문서 업로드, 구조화된 스프레드시트 다운로드 — 는 소량 배치의 경우 1분 이내에 완료됩니다. 무료 온라인 OCR 도구가 사용자에게 맡기는 단계, 즉 추출된 텍스트를 올바른 스프레드시트 열에 복사하는 작업은 추출 중에 처리되며, 이후가 아닙니다.
온라인 OCR이 가장 효과적인 경우 — 그리고 주의해야 할 경우
모든 OCR 도구에는 최적의 사용 환경이 있습니다. 무료 웹 기반 도구는 무료 액세스를 우선시하고, AI 기반 온라인 OCR은 구조화된 출력과 배치 효율성을 우선시합니다. 각 접근 방식이 가장 강력한 결과를 제공하는 경우와 기대치를 조정해야 하는 경우를 소개합니다.
최적의 사용 환경
인쇄되거나 깔끔하게 타이핑된 텍스트, 깨끗하고 조명이 좋은 문서, 150 DPI 이상. 네이티브 PDF, 선명한 휴대폰 사진, 읽기 쉬운 스캔본 모두 높은 정확도 범위(필드 수준 최대 99%)에 해당합니다. 텍스트를 눈으로 명확히 읽을 수 있다면, 비전 AI가 이를 정확히 추출하여 올바른 명명된 열에 배치합니다.
혼합된 문서 유형과 형식을 한 번에 업로드. 네이티브 PDF, 스캔 문서, 휴대폰 사진, 스크린샷을 단일 배치로 업로드할 수 있습니다. 각 페이지는 독립적으로 처리되며, 형식별 전처리나 문서 유형별 사전 분류가 필요하지 않습니다.
텍스트 블록이 아닌 명명된 열이 필요한 워크플로우. 최종 목표가 원시 텍스트 Word 문서가 아닌, 레이블이 지정된 열(공급업체, 날짜, 금액, 참조 번호)이 있는 스프레드시트라면, 비전 AI 접근 방식이 구조화된 출력을 직접 제공합니다. 수동 필드 식별 단계나 값을 올바른 셀에 복사하여 붙여넣는 과정이 필요 없습니다.
반복적인 문서 배치 처리에서 문서별 수동 입력 시간이 크게 절약됩니다. 단일 파일 온라인 OCR 도구로 20개의 송장을 처리하려면 20번의 업로드, 20번의 다운로드, 그리고 20개의 개별 텍스트 출력을 수동으로 하나의 스프레드시트에 병합해야 합니다. 동일한 20개의 송장을 배치 추출로 처리하면 한 번에 하나의 병합된 Excel 파일이 생성됩니다.
주의가 필요한 경우
필기가 많은 문서, 특히 필기체는 필드 정확도를 크게 떨어뜨립니다. 깨끗한 양식의 정자 필기는 90~95%의 필드 정확도를 보이지만, 빽빽한 필기체, 연한 연필 자국, 번진 메모, 바랜 감열지 영수증은 정확도를 75~85%까지 낮출 수 있습니다. 필기 위주의 작업 흐름이라면 추출된 필드에 대한 수동 확인을 계획하세요.
150 DPI 미만의 저해상도 스캔은 인식 정확도를 저하시킵니다. 팩스 품질로 스캔된 문서, 이메일 첨부파일의 고압축 JPEG, 멀리서 찍어 글자가 깨진 사진은 정확도가 낮습니다. 300 DPI로 스캔하고, 휴대폰 사진의 경우 텍스트가 프레임 대부분을 채우도록 하면 훨씬 좋은 결과를 얻을 수 있습니다.
테두리 없이 빽빽한 텍스트와 시각적 구분선이 없는 다중 열 테이블은 데이터 정렬을 어긋나게 할 수 있습니다. 테이블 셀에 격자선, 교차 행 음영, 또는 일관된 공백이 없으면 추출된 라인 항목 데이터가 행과 열의 대응 관계를 잃을 수 있습니다. 명확한 시각적 구조(테두리, 일관된 정렬, 적절한 간격)는 테이블 추출 정확도를 눈에 띄게 향상시킵니다.
이는 문서-데이터 추출 계층으로, ERP와 직접 통합되거나 결제를 처리하거나 승인 워크플로를 자동화하지 않습니다. 문서를 구조화된 Excel, CSV 또는 JSON 출력으로 변환합니다. 회계 시스템, ERP 또는 AP 자동화 플랫폼과의 연결은 이러한 표준 내보내기 형식을 통해 이루어집니다. 네이티브 ERP 커넥터와 다단계 워크플로 자동화가 필요한 조직에는 엔터프라이즈 IDP 플랫폼이 더 적합합니다.
자주 묻는 질문
무료 온라인 OCR 도구의 일반적인 한계(파일 크기, 페이지 수, 출력 형식)는 무엇이며, 이 도구는 어떻게 비교되나요?
무료 온라인 OCR 도구는 실제 작업에 유용한지 결정하는 제한이 있습니다. OnlineOCR.net은 게스트 모드에서 15MB 및 시간당 15페이지로 제한됩니다. OCR.space 무료 티어는 파일을 5MB로 제한합니다. 스캔된 다중 페이지 PDF 하나가 이 제한을 초과하는 경우가 많습니다. i2OCR은 한 번에 하나의 이미지 또는 페이지만 처리하며, 대량 처리는 유료 플랜이 필요합니다. Adobe Acrobat Online OCR은 하루에 하나의 무료 파일을 허용합니다. NewOCR.com은 무제한 파일을 제공하지만 Tesseract OCR을 사용합니다. 영어 정확도는 90-92%이며, 출력은 구조적 이해 없이 일반 텍스트입니다. Google Drive OCR은 무료이지만 파일 크기 제한이 2MB이고 변환 시 서식이 제거됩니다. 이 모든 도구의 출력은 원시 텍스트이며, 구조화된 스프레드시트 열을 생성하는 도구는 없습니다. 이 AI 기반 온라인 OCR은 전체 페이지를 시각적으로 읽고, 필드를 명명된 스프레드시트 열로 추출하며, 여러 파일을 하나의 Excel로 병합된 단일 배치로 처리합니다. 모두 브라우저에서 소프트웨어 설치 없이 가능합니다.
다른 온라인 OCR 도구처럼 파일을 하나씩 업로드해야 하나요, 아니면 여러 파일을 한 번에 일괄 처리할 수 있나요?
주요 무료 온라인 OCR 도구는 모두 단일 파일 방식입니다. 하나 업로드, 하나 변환, 하나 다운로드, 반복입니다. 30개의 인보이스에서 데이터를 추출해야 한다면 이 과정을 30번 반복한 다음, 30개의 개별 출력을 수동으로 하나의 스프레드시트에 병합해야 합니다. 이 도구는 설계부터 일괄 처리 우선입니다. PDF, JPG, PNG, 스크린샷 등 모든 문서를 하나의 배치로 함께 업로드하세요. 열 이름을 한 번만 정의하면(공급업체, 날짜, 금액, 참조 번호), 배치 내 모든 문서가 처리됩니다. 결과는 모든 문서의 행이 포함된 하나의 Excel 파일이며, 각 행에는 사용자가 지정한 필드가 채워집니다. 병합할 별도 파일도, 출력 간 복사-붙여넣기도 필요 없습니다.
온라인 OCR 도구에 문서를 업로드할 때 내 데이터는 안전한가요? 파일이 저장되거나 공유되나요?
이것은 모든 웹 기반 문서 처리 도구의 정당한 우려 사항입니다. 대부분의 무료 온라인 OCR 서비스는 업로드된 파일이 "처리 후 자동으로 삭제된다"고 명시합니다. i2OCR, OCR.space, NewOCR 모두 이 문구를 포함합니다. 그러나 삭제 시점은 다양하며(즉시 대 "짧은 기간 후"), 개인정보 보호 모델은 불투명합니다. 재무 데이터, 개인 식별 정보(PII) 또는 고객 계약서가 포함될 수 있는 문서를 무료 서비스에 신뢰하는 것입니다. 공개적으로 이용 가능한 양식이나 개인 참고 자료와 같은 민감하지 않은 문서의 경우 무료 온라인 OCR 서비스가 실용적입니다. 재무 데이터, 고객 정보 또는 기밀 계약서가 포함된 업무 문서의 경우 다음을 고려하십시오. 서비스가 게시된 개인정보 보호정책에서 데이터 처리 방식을 자세히 설명합니까? 타사 OCR 엔진과 데이터를 공유합니까? 민감한 문서를 정기적으로 처리해야 하는 경우, 외부 서버에 색인화되거나 저장되는 것을 원하지 않는 것은 업로드하기 전에 도구의 데이터 보존 정책을 평가하십시오.
온라인 OCR 도구는 표, 다단 레이아웃, 서식을 보존할 수 있나요? 아니면 출력이 뒤죽박죽이 되나요?
기존 OCR 엔진은 텍스트를 선형 스캔 방식(왼쪽→오른쪽, 위→아래)으로 읽습니다. 단일 열 문서에서는 깔끔한 출력이 나오지만, 다단 텍스트, 나란히 있는 필드, 또는 표가 포함된 문서에서는 이 방식이 내용을 뒤섞습니다. OCR 엔진이 같은 줄에서 A열을 읽다가 B열로 넘어가면서 읽을 수 없는 혼합 텍스트 스트림을 생성하기 때문입니다. Reddit의 r/excel 및 r/datasets 커뮤니티 사용자들은 일관되게 보고합니다. 도구가 "열을 읽지 못한다"는 것입니다. 텍스트는 기술적으로 추출되지만 구조적 정렬이 손실됩니다. 이 비전 AI 접근 방식은 페이지 전체를 시각적으로 읽습니다. 열은 별도의 흐름이고, 표는 그리드이며, 단락은 연속된 텍스트임을 이해합니다. 그 결과 문서의 구조가 보존됩니다. 표는 올바르게 정렬된 Excel 행이 되고, 단락은 그대로 유지되며, 다단 텍스트는 각 열에 그대로 남습니다. 서식 정확도가 구조화된 데이터보다 중요한 문서의 경우 레이아웃을 보존하는 Word 문서로 내보낼 수도 있습니다.
어느 정도의 정확도를 기대할 수 있나요? 무료 OCR 도구가 광고하는 "99% 정확도"와 어떻게 다른가요?
무료 OCR 도구가 인용하는 정확도 수치는 문자 수준입니다. 즉, 개별 문자가 올바르게 인식된 비율입니다. 500자 문서에서 99% 문자 정확도는 5개의 잘못된 문자를 의미합니다. 그 오류 중 하나가 송장 합계("$1,234.56"이 "$1,284.56"으로 읽힘)에 있다면, 다른 문자가 얼마나 정확했는지와 관계없이 전체 필드가 손상됩니다. 문자 정확도는 구조적 문제도 무시합니다. 모든 문자가 올바르게 읽혀도 OCR 출력은 평평하고 순서가 없는 텍스트입니다. 어떤 텍스트가 공급업체 이름인지, 품목 설명인지, 마감일인지 알려주지 않습니다. 필드 수준 정확도, 즉 완전하고 올바르게 추출된 데이터 필드의 비율은 수동 검토 없이 출력을 사용할 수 있는지 여부를 결정하는 지표입니다. 깨끗한 인쇄 문서에서 이 비전 AI 접근 방식은 최대 99%의 필드 수준 정확도에 도달합니다. 정확도는 다음과 같은 경우에 감소합니다. 손글씨가 많은 문서(75–85%), 150 DPI 미만의 저해상도 스캔, 조밀한 워터마크나 배경 잡음이 있는 문서, 시각적 구분선이 없는 테두리 없는 다단 표. 중요한 재무 데이터(금액, 합계, 세액)의 경우, 어떤 추출 도구를 사용하든 추출된 값을 원본 문서와 대조 확인하는 것이 좋습니다.