Q-OCR의 특별함
GS인증 1등급을 받은 Q-OCR은 글자만 옮기지 않고 문서의 구조까지 읽습니다.
문서 구조 인식
제목·문단·표·캡션과
읽기 순서까지 그대로
정확한 표 인식
병합 셀까지 살린
표 구조를 그대로 변환
고객사 문서 맞춤 학습
고객사 문서로 학습시켜
정확도를 높이는 OCR
AI 활용 형식
RAG·LLM이 바로 쓰는
Markdown으로 출력
기술 구성도
오피스 문서와 이미지 문서를 함께 분석해 레이아웃·표·텍스트를 인식하고,
Markdown 형태로 구조화한 결과를 LLM 학습·추론, 대화형 AI 문답, 업무 자동화, 데이터베이스 구축에 활용합니다.
주요 기능
01
문서 구조 인식
레이아웃 검출, 텍스트 인식, 표 구조 인식이 앞 단계의 결과를 이어받아 한 흐름으로 처리됩니다.
✔️ 제목·문단·머리글·바닥글·캡션·목차·표 등 구성 요소를 영역별로 구분
✔️ 사람이 읽는 순서대로 읽기 순서 구성
✔️ 표의 행·열과 병합 셀을 분석해 HTML로 변환
✔️ 인식 결과를 Markdown 형태로 출력
02
다양한 문서 포맷 지원
업무 현장에서 쓰는 문서를 형식에 맞춰 분석합니다.
✔️ 한글·워드·파워포인트·엑셀 등 오피스 문서
✔️ PDF와 PNG·JPG 등 이미지 문서, 스캔본
✔️ 오피스 문서는 포맷 분석, 이미지 문서는 이미지 분석으로 처리
03
학습 데이터 구축 도구
고객사 문서로 학습 데이터를 직접 만들 수 있는 라벨링 환경을 제공합니다.
✔️ 문서 위에서 영역을 지정하고 구성 요소 유형 선택
✔️ 읽기 순서 지정
✔️ AI 자동 사전 라벨링으로 초기 작업 단축
✔️ 인식 결과를 확인·수정해 지식 데이터로 적재
04
맞춤 모델 학습·비교
개발자가 아니어도 화면에서 모델을 학습시키고 결과를 확인합니다.
✔️ 구축한 데이터로 고객사 문서에 맞는 모델 추가 학습
✔️ 레이아웃·텍스트 탐지·텍스트 인식·표 인식 모델을 선택 적용
✔️ 파이프라인 방식과 VLM 방식 중 선택해 문서 파싱
✔️ 두 모델의 결과를 나란히 비교한 뒤 적용
05
시스템 연동·운영 관리
모델과 서비스를 한 곳에서 관리하고 기존 시스템에 연결합니다.
✔️ API로 기존 업무 시스템과 연동
✔️ 모델 버전 관리와 서비스에 쓸 기본 모델 지정
✔️ 역할 기반 접근 권한과 API 키 관리
자주 묻는 질문
Q-OCR 도입을 검토할 때 가장 많이 받는 질문을 정리했습니다.
