AI OCR – AI를 활용하여 이미지의 글자를 자동으로 인식

핵심 요약

목차

• 1. 서론: 이미지 속 글씨, 더 이상 그림이 아니다!
• 2. AI OCR이란 무엇인가? 정의와 작동 원리
• 3. AI OCR, 왜 필요한가? 주요 이점과 활용 분야
• 4. AI OCR의 심화: 고급 기능과 극복해야 할 과제
• 5. 무료 AI OCR 도구, 실전 활용 가이드
• 6. 결론: AI OCR로 스마트한 정보 활용의 미래를 열다

1. 서론: 이미지 속 글씨, 더 이상 그림이 아니다!

우리가 일상에서 마주하는 수많은 이미지나 PDF 문서 속에는 중요한 정보들이 텍스트 형태로 숨겨져 있습니다. 과거에는 이러한 정보를 디지털화하려면 일일이 수작업으로 입력해야 했지만, 이제는 AI 기반 OCR(광학 문자 인식) 기술 덕분에 손쉽게, 그리고 매우 정확하게 텍스트를 추출할 수 있게 되었습니다. 특히 무료 AI OCR 도구들은 이러한 혁신적인 기술을 누구나 쉽게 활용할 수 있도록 하여, 문서 디지털화 및 텍스트 추출 작업을 간소화하는 데 크게 기여하고 있습니다.

이 글에서는 AI OCR의 기본 개념부터 핵심 작동 원리, 주요 이점과 다양한 활용 분야를 상세히 다룹니다. 더 나아가, 첨단 기능을 제공하는 무료 AI OCR 도구들을 소개하고, 실제 활용법(온라인 웹사이트, 파이썬 라이브러리, ChatGPT 활용)을 단계별로 안내하여 여러분이 이미지 속 텍스트를 손쉽게 추출하고 활용하는 능력을 얻을 수 있도록 돕겠습니다.

2. AI OCR이란 무엇인가? 정의와 작동 원리

OCR(Optical Character Recognition)은 이미지나 PDF 문서 속의 글자를 컴퓨터가 읽을 수 있는 디지털 텍스트로 변환하는 기술입니다. 즉, 눈으로 보이는 ‘그림’ 형태의 글자를 컴퓨터가 ‘이해할 수 있는’ 문자로 바꾸는 과정이죠. 여기에 인공지능(AI), 머신러닝(ML), 자연어 처리(NLP) 기술이 접목되면서 ‘AI OCR’은 기존 OCR의 한계를 뛰어넘어 훨씬 진보된 형태로 발전했습니다. AI OCR은 단순히 글자를 인식하는 것을 넘어, 복잡한 문서 레이아웃, 다양한 글꼴, 심지어 필기체까지 이해하고 처리할 수 있는 능력을 갖추고 있습니다.

예를 들어, 직접 손으로 쓴 이력서 이미지(핸드라이팅 이력서)를 AI OCR이 인식하여 깔끔한 디지털 텍스트로 변환하는 것을 상상해 보세요. 이것이 바로 AI OCR이 제공하는 강력한 기능입니다.

AI OCR의 작동 원리는 크게 네 가지 단계로 나뉩니다.

• 이미지 전처리 (Image Preprocessing): OCR의 첫 단계는 이미지의 품질을 개선하는 것입니다. 이미지의 밝기, 대비를 조정하고, 노이즈를 제거하거나 기울어진 이미지를 바로잡아 글자가 더 선명하게 보이도록 만듭니다. 이 과정은 후속 단계에서 정확도를 높이는 데 필수적입니다.
• 문자 영역 감지 (Text Area Detection): 전처리된 이미지에서 글자가 포함된 영역을 찾아내는 단계입니다. AI 모델은 텍스트와 배경을 구분하고, 글자 블록, 단락, 테이블 등을 식별합니다.
• 문자 인식 (Character Recognition): 감지된 문자 영역에서 개별 글자의 모양을 분석하여 해당하는 텍스트로 변환합니다. 딥러닝 모델과 신경망을 사용하여 ‘A’, ‘가’, ‘O’와 같은 문자를 인식하며, 필기체의 경우 ICR(Intelligent Character Recognition)이라는 지능형 문자 인식 기술이 활용되어 시간에 따라 정확도를 높여갑니다.
• 후처리 (Post-processing): 인식된 텍스트의 오타를 교정하고, 단어를 조합하며, 자연어 처리(NLP) 기술을 활용하여 문맥에 맞는 최적의 텍스트를 완성합니다. 이 단계에서 문장 전체의 주의(attention) 메커니즘을 적용하여 유사한 문자(예: ‘1’과 ‘I’)를 구분하고 최종적인 오류를 수정합니다.

이러한 과정을 통해 AI OCR은 이미지 속 정보를 단순한 그림이 아닌, 활용 가능한 디지털 데이터로 탈바꿈시킵니다.

3. AI OCR, 왜 필요한가? 주요 이점과 활용 분야

AI OCR은 단순한 텍스트 추출을 넘어, 우리의 업무와 일상에 혁신적인 변화를 가져다줍니다. 그 주요 이점과 다채로운 활용 분야를 살펴보겠습니다.

주요 이점:

• 정확도 향상: AI, ML, NLP를 활용하여 복잡한 레이아웃, 다양한 글꼴, 필기체, 저품질 이미지에서도 99% 이상의 높은 텍스트 추출 정확도를 달성합니다.
• 문서 처리 속도 향상: 수동 데이터 입력 작업을 자동화하여 문서 처리 시간을 대폭 단축시키고, 직원들이 더 가치 있는 핵심 업무에 집중할 수 있도록 돕습니다.
• 수동 데이터 입력 및 비용 절감: 자동화된 데이터 추출을 통해 수작업 오류의 위험을 줄이고, 인건비를 절감하여 운영 효율성을 높입니다.
• 데이터 품질 향상: 비정형 문서에서 정형화된 데이터를 추출하여 데이터의 일관성과 품질을 확보합니다.
• 적응성 및 학습 능력: AI 모델은 새로운 문서 유형, 레이아웃, 언어에 지속적으로 학습하고 적응하여 시간이 지남에 따라 성능을 개선합니다.
• 맥락적 이해: NLP를 활용하여 문서 내의 맥락과 의미를 이해하고, 단순한 글자 인식을 넘어 지능형 데이터 추출 및 문서 분류를 가능하게 합니다.
• 검색 용이성 및 접근성 향상: 디지털화된 문서는 텍스트 검색이 가능해져 필요한 정보를 빠르고 쉽게 찾을 수 있으며, 정보 접근성을 크게 향상시킵니다.
• 확장성 및 유연성: 비즈니스 성장에 따라 쉽게 확장 가능하며, 기존 문서 관리 시스템과 원활하게 통합될 수 있습니다.
• 보안 및 규정 준수 강화: 디지털화된 데이터는 안전하게 백업되고, 접근 권한 및 암호화를 통해 보안을 강화하며, 민감한 데이터의 자동 마스킹 및 편집을 통해 규정 준수 위험을 줄입니다.

실제 활용 분야:

• 스캔 문서 텍스트 추출: 영수증, 계약서, 시험지, 설문지 등 스캔된 문서에서 필요한 텍스트를 자동으로 추출하여 데이터베이스에 저장하거나 분석하는 데 활용됩니다.
• 명함 인식 앱: 명함 이미지를 촬영하면 이름, 회사, 연락처 등 핵심 정보를 자동으로 추출하여 휴대폰 연락처에 저장해주는 애플리케이션에 사용됩니다. 저도 예전에 회사 동료가 명함을 찍어 저장하는 것을 보고 놀랐던 경험이 있습니다.
• 자동 번역 앱: 파파고와 같은 번역 앱에서 카메라로 외국어 간판이나 문서를 찍으면 즉시 해당 텍스트를 인식하여 원하는 언어로 번역해주는 기능에 AI OCR이 핵심적으로 사용됩니다.
• 차량 번호판 인식: 주차 관리 시스템이나 과속 단속 카메라에서 차량 번호판을 자동으로 인식하는 데 사용됩니다.
• 시각 장애인 문자 읽기 시스템: 시각 장애인이 스마트폰이나 특수 장비로 문서를 비추면 AI OCR이 텍스트를 인식하여 음성으로 읽어주는 시스템에 활용되어 정보 접근성을 높입니다.

이처럼 AI OCR은 다양한 영역에서 우리의 삶을 더욱 편리하고 효율적으로 만드는 데 기여하고 있습니다.

4. AI OCR의 심화: 고급 기능과 극복해야 할 과제

AI OCR 기술은 머신러닝, 딥러닝, 자연어 처리 등 최첨단 기술을 기반으로 끊임없이 진화하며 강력한 기능들을 선보이고 있습니다. 하지만 여전히 해결해야 할 과제들도 존재하며, 기술의 양면성을 이해함으로써 더욱 현명하게 AI OCR을 활용할 수 있습니다.

AI OCR의 주요 기능:

• 머신러닝 및 딥러닝 기반 인식: 신경망과 딥러닝 모델을 사용하여 복잡한 텍스트, 다양한 글꼴, 크기 및 필기체를 학습하고 인식합니다. 이는 이전 OCR 시스템보다 훨씬 뛰어난 적응성을 제공합니다.
• NLP 기반 맥락 이해 및 문서 분류: 자연어 처리 기술을 통해 문서의 구조와 맥락을 이해하고, 단순한 텍스트 추출을 넘어 문서 유형을 자동으로 분류하거나 특정 정보를 지능적으로 추출할 수 있습니다.
• ICR (Intelligent Character Recognition) 필기체 인식: 손으로 쓴 글씨를 정확하게 해석하고 학습하여 시간이 지남에 따라 인식 정확도를 높이는 기능입니다.
• 맥락 인식 디코딩: 문장 전체의 맥락을 고려하여 개별 문자 인식 오류를 수정합니다. 이는 오타를 줄이고 더 자연스러운 텍스트를 생성하는 데 기여합니다.
• 노이즈 저항: 딥 컨볼루션 노이즈 제거 네트워크를 사용하여 흐릿하거나 대비가 낮은 문서, 혹은 얼룩이 있는 이미지에서도 강력한 텍스트 인식 성능을 제공합니다.
• 데이터 추출 및 검증: 다양한 문서 형식에서 필요한 특정 데이터를 추출하고, 비즈니스 규칙에 따라 추출된 데이터의 정확성을 검증하는 자동화된 프로세스를 지원합니다.
• 다양한 문서 형식 및 언어 지원: 비라틴어 스크립트(예: 한글, 아랍어, 중국어 등)를 포함한 광범위한 문서 형식, 글꼴, 필기체 스타일 및 다국어를 지원하여 글로벌 활용도를 높입니다.

당면 과제:

AI OCR은 많은 발전을 이루었지만, 여전히 다음과 같은 과제들을 극복해야 합니다.

• 입력 데이터의 가변성: 고도로 양식화된 글꼴, 예술적인 디자인 텍스트, 매우 복잡한 레이아웃, 다단 형식, 테이블 구조, 그리고 회전되거나 왜곡된 텍스트를 인식하는 데 어려움을 겪을 수 있습니다.
• 이미지 품질 및 노이즈: 저해상도 스캔, 과도하게 압축된 이미지, 심한 노이즈, 얼룩, 잉크 번짐, 복잡한 배경 패턴 및 물리적인 왜곡은 OCR 정확도를 크게 저하시키는 주요 원인입니다.
• 훈련 데이터 부족 및 일반화의 어려움: 특정 도메인(예: 특정 산업의 계약서)에 특화된 AI OCR 모델을 훈련하기 위한 고품질 주석 데이터셋을 구축하는 것은 시간과 비용이 많이 소요됩니다. 또한, 특정 데이터셋으로 훈련된 모델이 다른 유형의 문서(예: 인쇄된 문서 vs. 필기 영수증)에서는 성능이 저하될 수 있는 일반화 문제도 존재합니다.
• 언어 및 스크립트 복잡성: 아랍어, 중국어, 일본어, 한국어와 같이 라틴어 계열이 아닌 언어나, 복잡한 문자 세트, 다양한 서체를 지원하는 것은 상당한 기술적 복잡성을 야기합니다.
• 잠재적 ‘환각’ 현상: 특히 대규모 언어 모델(LLM)을 통합하는 AI 기반 OCR 시스템은 때때로 그럴듯하지만 실제로는 잘못된 정보를 생성하는 ‘환각(hallucination)’ 현상을 겪을 수 있습니다. 이는 결과물의 신뢰성에 영향을 미칠 수 있습니다.
• 초기 설정 비용 및 복잡성: 특정 비즈니스 요구사항에 맞춰 AI OCR 시스템을 구축하고 통합하는 과정은 초기 설정 비용이 많이 들고 복잡할 수 있습니다. 특히 고도로 가변적인 문서 유형에 대한 사용자 정의 규칙이나 광범위한 훈련이 필요한 경우 더욱 그렇습니다.

이러한 과제들을 인지하고 AI OCR을 활용한다면, 기술의 한계를 이해하면서도 그 잠재력을 최대한 발휘할 수 있을 것입니다.

5. 무료 AI OCR 도구, 실전 활용 가이드

이제 이론을 넘어 실전입니다! 이미지에서 글씨를 추출할 수 있는 다양한 무료 AI OCR 도구들을 소개하고, 각 도구의 특징과 사용법을 상세히 안내합니다. 온라인 웹 기반 도구부터 파이썬 라이브러리, 그리고 ChatGPT와 같은 최신 AI 모델 활용법까지, 여러분의 상황에 맞는 최적의 솔루션을 찾아보세요.

5.1. 대표 AI OCR 기술 (개념)

시중에는 다양한 AI OCR 기술들이 존재하며, 각각의 특장점을 가지고 있습니다.

• Tesseract: Google이 후원하는 오픈소스 OCR 엔진으로, 오랜 역사와 넓은 활용 범위를 자랑합니다.
• Google Vision OCR: Google Cloud에서 제공하는 강력한 API 기반 OCR 서비스로, 높은 정확도와 다양한 언어 지원이 특징입니다.
• Naver Clova OCR: 네이버에서 개발한 한국어에 최적화된 OCR 기술로, 특히 한국어 문서 인식에서 뛰어난 성능을 보입니다. 네이버 Clova OCR은 ‘Chandra’라는 기술을 통해 텍스트뿐만 아니라 JSON, HTML, 마크다운 등 다양한 형식으로 변환하여 문서 구조를 보존하는 능력이 탁월합니다.
• Abbyy OCR: 전 세계적으로 인정받는 상업용 OCR 솔루션으로, 매우 높은 정확도와 광범위한 기능 세트를 제공합니다.

5.2. 간편하게 쓰는 온라인 무료 OCR 웹사이트

코딩 지식 없이도 웹사이트에 접속하여 이미지를 업로드하는 것만으로 텍스트를 추출할 수 있는 무료 도구들이 많이 있습니다.

FreeOCR.AI

• 특징: 최첨단 AI 기술과 Vision Large Language Model (VLM)을 활용하여 이미지에서 텍스트를 높은 정확도로 추출합니다. 회원가입 없이 무료로 사용할 수 있으며, 개인 정보 보호를 최우선으로 하여 업로드된 파일은 처리 후 즉시 삭제되고 데이터를 저장하거나 판매하지 않습니다. 브라우저에서 직접 작동하며 설치가 필요 없습니다.
• 지원: 영어, 중국어, 일본어, 한국어, 스페인어, 프랑스어, 독일어, 이탈리아어, 포르투갈어, 러시아어 등 다양한 언어를 지원합니다. PNG, JPEG, BMP, WEBP, TIFF 등 모든 일반적인 이미지 형식을 처리하며, 스크린샷, 사진, 스캔 문서 및 필기 노트에서도 텍스트를 추출할 수 있습니다.
• 출력: 원본 문서 구조를 보존하면서 깔끔한 마크다운(Markdown) 형식으로 텍스트를 출력해줍니다.

i2OCR.com

• 특징: 고급 인공지능을 활용하는 무료 온라인 OCR 도구로, 이미지에서 텍스트를 추출한 후 편집, 서식 지정, 색인, 검색 또는 번역할 수 있습니다. 무제한 사용이 가능하며 등록이 필요 없습니다. 파일은 안전하게 보호되며 30분 후 자동으로 서버에서 삭제됩니다.
• 지원: 100개 이상의 언어를 지원하며, 다중 열 문서 분석 기능을 제공합니다. “Future” 및 “Classic” OCR 엔진과 “Single Column” 또는 “Multi Columns” 레이아웃 옵션을 선택할 수 있습니다.
• 출력: 일반 텍스트, Word 문서, HTML, PDF 등 다양한 형식으로 추출된 텍스트를 저장할 수 있습니다.
• 추가 기능: PDF OCR 및 배치(Batch) OCR 기능도 제공하여 여러 파일을 한 번에 처리할 수 있습니다.

OLMOCR.com

• 특징: 고급 대규모 언어 모델(LLM)을 활용하여 이미지 및 PDF에서 텍스트를 무료로 추출하며, 뛰어난 정확성과 지능을 자랑합니다. 복잡한 레이아웃이나 저품질 이미지에서도 정확한 텍스트 인식이 가능합니다. 문서는 안전하게 처리되며 서버에서 자동으로 삭제됩니다.
• 지원: 12개 이상의 주요 언어와 다양한 필기 스크립트를 포함하여 다국어 지원이 가능합니다. PDF, PNG, JPG, JPEG 형식을 지원하며 이미지 크기 제한은 5MB입니다.
• 레이아웃 분석: 테이블, 열 및 서식과 같은 문서 구조를 지능적으로 식별하고 보존합니다.
• 고급 오류 보정: 맥락을 이해하는 자체 보정 시스템을 통해 인식 오류를 자동으로 수정합니다.
• 사용자 경험: 간단한 3단계 과정(문서 업로드, AI 처리, 결과 수신)으로 텍스트를 추출할 수 있습니다.

OCR Flux

• 특징: PDF나 이미지를 업로드하면 마크다운(Markdown) 형식으로 변환해주는 무료 플랫폼입니다. 특히 테이블 구조나 수학 기호가 포함된 문서도 효과적으로 마크다운으로 변환해줍니다.
• 활용 예시: 테이블로 구성된 이미지를 업로드하면 해당 테이블을 마크다운 형식으로 깔끔하게 변환해주거나, 복잡한 수학 공식이 포함된 이미지를 올리면 이를 텍스트 기반의 마크다운으로 추출해주는 것을 확인할 수 있습니다.

5.3. AI 모델 활용: ChatGPT로 이미지 글씨 추출

최신 AI 모델인 ChatGPT는 이미지 분석 능력을 탑재하여 이미지 속 텍스트를 추출하는 데 활용될 수 있습니다.

• 사용법:
  1. ChatGPT 대화창에 추출하고자 하는 이미지를 업로드합니다.
  2. “이미지에서 글씨를 추출해 줘” 또는 “이 이미지의 텍스트를 알려줘”와 같이 명확한 프롬프트를 입력합니다.
• 활용 예시:
  • 필기 이력서 추출: 손글씨로 작성된 이력서 이미지를 업로드하고 텍스트 추출을 요청하면, ChatGPT가 이름, 연락처, 경력 등 주요 정보를 정확하게 인식하여 출력해줍니다.
  • 수학 공식 추출: 복잡한 수학 공식이나 문제 이미지를 업로드하면, 공식뿐만 아니라 관련된 설명 텍스트까지 깔끔하게 추출해주는 것을 볼 수 있습니다.

ChatGPT를 활용하면 복잡한 코딩 없이도 AI의 강력한 이미지-텍스트 변환 기능을 쉽게 이용할 수 있습니다.

5.4. 개발자를 위한 파이썬 EasyOCR 라이브러리

개발자라면 파이썬의 EasyOCR 라이브러리를 활용하여 더욱 유연하게 OCR 기능을 구현할 수 있습니다. EasyOCR은 초보자도 쉽게 사용할 수 있도록 설계되었으며, 다양한 언어를 지원합니다.

• 설치:

  pip install easyocr torch torchvision torchaudio opencv-python matplotlib

  이 명령어는 EasyOCR과 함께 필요한 종속성(PyTorch, OpenCV, Matplotlib)을 모두 설치합니다.

• 기본 사용법:

  import cv2
  import easyocr
  import matplotlib.pyplot as plt
  
  # 1. 이미지 로드 (OpenCV 사용)
  image_path = 'sample_image.png' # 본인의 이미지 파일 경로로 변경
  image = cv2.imread(image_path)
  
  # 이미지를 화면에 표시 (선택 사항)
  # plt.imshow(cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB))
  # plt.show()
  
  # 2. EasyOCR Reader 초기화 (언어 지정)
  # 'en'은 영어, 'ko'는 한국어. 여러 언어 동시 지정 가능 (예: ['en', 'ko'])
  reader = easyocr.Reader(['en']) # 영어 인식을 위한 reader 초기화
  
  # 3. 텍스트 추출
  results = reader.readtext(image)
  
  # 추출된 결과 출력
  # results는 각 감지된 텍스트에 대해 (바운딩 박스 좌표, 텍스트, 신뢰도) 튜플 리스트를 반환합니다.
  print("--- 추출 결과 (모두) ---")
  for (bbox, text, prob) in results:
      print(f"텍스트: {text}, 신뢰도: {prob:.2f}")
  
  print("\n--- 추출된 텍스트만 출력 ---")
  for (bbox, text, prob) in results:
      print(text)

• 다양한 이미지 적용 예시:
  • 영어 문서: 일반적인 영문 문서 이미지에서 단어와 문장을 정확하게 추출할 수 있습니다.
  • 편지/메모: 손으로 쓴 편지나 메모 이미지에서도 텍스트를 인식하여 디지털화할 수 있습니다.

EasyOCR은 간단한 코드만으로 강력한 OCR 기능을 제공하여 개발자들이 손쉽게 AI OCR을 프로젝트에 통합할 수 있도록 돕습니다.

6. 결론: AI OCR로 스마트한 정보 활용의 미래를 열다

AI 기반 무료 OCR 도구들은 이미지 속 텍스트를 디지털화하는 과정을 혁신하며, 우리에게 높은 정확도와 효율성을 제공합니다. 더 이상 종이 문서나 이미지에 갇힌 정보를 일일이 수작업으로 처리할 필요가 없어졌습니다. FreeOCR.AI, i2OCR.com, OLMOCR.com과 같은 온라인 플랫폼은 비전문가도 쉽게 접근할 수 있게 하며, ChatGPT는 직관적인 AI 인터페이스를 통해, EasyOCR과 같은 파이썬 라이브러리는 개발자들에게 강력한 커스터마이징의 자유를 제공합니다.

물론, 입력 데이터의 가변성, 이미지 품질, 그리고 특정 언어 및 스크립트의 복잡성과 같은 해결해야 할 과제들이 여전히 존재합니다. 그러나 AI 기술, 특히 머신러닝과 딥러닝의 지속적인 발전은 이러한 한계들을 극복하고 AI OCR의 잠재력을 더욱 확장시킬 것입니다.

오늘 소개된 다양한 AI 무료 OCR 도구들을 통해 여러분의 정보 활용 능력을 한 단계 업그레이드하고, 더 스마트하고 효율적인 디지털 환경을 구축하시길 바랍니다. 이미지 속 글씨를 디지털 데이터로 전환하는 것은 이제 선택이 아닌, 스마트한 정보 활용의 기본이 될 것입니다.

자주 묻는 질문 (FAQ)

Q: AI OCR은 어떤 종류의 이미지에서 텍스트를 추출할 수 있나요?

A: AI OCR은 스캔 문서, 사진, 스크린샷, 심지어 필기 노트 등 다양한 이미지 형식에서 텍스트를 추출할 수 있습니다. 복잡한 레이아웃이나 다양한 글꼴도 인식 가능합니다.

Q: 무료 AI OCR 도구의 정확도는 어느 정도인가요?

A: 최신 AI 기반 무료 OCR 도구들은 머신러닝과 딥러닝 기술을 활용하여 99% 이상의 높은 텍스트 추출 정확도를 달성합니다. 하지만 이미지 품질이나 글꼴의 복잡성에 따라 정확도는 달라질 수 있습니다.

Q: AI OCR은 어떤 언어를 지원하나요?

A: 대부분의 AI OCR 도구는 영어, 한국어, 중국어, 일본어 등 주요 언어를 포함한 다국어를 지원합니다. 일부 도구는 100개 이상의 언어를 지원하기도 합니다.

Q: 개발자가 AI OCR 기능을 프로젝트에 통합하려면 어떻게 해야 하나요?

A: 파이썬의 EasyOCR 라이브러리나 Google Vision OCR, Naver Clova OCR과 같은 API 서비스를 활용하여 AI OCR 기능을 프로젝트에 쉽게 통합할 수 있습니다. 각 라이브러리나 API는 상세한 문서와 예시 코드를 제공합니다.

Q: AI OCR 사용 시 개인 정보 보호는 어떻게 이루어지나요?

A: 대부분의 신뢰할 수 있는 무료 AI OCR 웹사이트는 업로드된 파일을 처리 후 즉시 삭제하며, 데이터를 저장하거나 판매하지 않는다고 명시하고 있습니다. 서비스 이용 전 해당 플랫폼의 개인 정보 처리 방침을 확인하는 것이 좋습니다.

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