개발 배경: 아날로그 자료의 디지털 변환
OCR(Optical Character Recognition, 광학 문자 인식) 기술은 텍스트를 디지털 데이터로 변환하는 데 필수적인 도구입니다. 특히 북한과 관련된 많은 아날로그 자료들이 디지털 형식으로 전환되지 않아, 이를 분석하고 활용하는 데 있어 상당한 어려움이 있었습니다. 이번 프로젝트의 주된 목적은 북한에서 출판된 문서, 보고서, 잡지 등 다양한 아날로그 자료들을 디지털화하여 빅데이터로서 처리하고 분석할 수 있는 기반을 마련하는 것이었습니다.
프로젝트 시작: 북한말과 Tesseract
이 목표를 달성하기 위해, 오픈 소스 OCR 엔진인 Tesseract를 사용하여 북한말을 인식할 수 있는 시스템을 개발하기로 결정했습니다. 북한에서 사용되는 특정 폰트와 북한말의 언어적 특성을 고려하여, 북한말 사전을 기반으로 한 학습 프로세스를 진행했습니다. 이를 통해 북한말 인식에 특화된 OCR 시스템을 구축하는 것이 목표였습니다.
학습 과정: 도전과 해결
프로젝트 진행 과정에서는 북한말 특유의 언어적, 문화적 특성을 반영하기 위해 많은 노력이 필요했습니다. 특히, 북한에서 사용되는 폰트를 충분히 확보하고 이를 학습 데이터로 적극 활용함으로써, 초기에 겪었던 낮은 인식률 문제를 점진적으로 해결해 나갔습니다.
최종 결과: 성과와 미래 방향
학습을 13,739회 반복한 결과, 최종적으로 얻은 오류율(Error rate)은 3.872%였습니다. 이는 북한말을 인식하는 데 있어 상당히 높은 정확도를 달성했다는 것을 의미합니다. 이번 개발 과정을 통해, 북한 관련 아날로그 자료들을 디지털화하고 빅데이터로서 활용하는 길이 열렸습니다. 이는 향후 북한 연구 및 분석에 있어 중요한 진전을 의미하며, 북한말 OCR 시스템의 개발은 이러한 연구의 접근성과 효율성을 크게 향상시킬 것으로 기대됩니다.
이용 방법
북한말 OCR 시스템에 관심이 있거나, 이를 활용하고 싶은 개인이나 기관은 메일을 통해 문의해주시길 바랍니다. 시스템의 사용 방법, 접근 방식, 혹은 기술적인 지원이 필요한 경우에도 메일로 연락 주시면 친절하게 안내해드리겠습니다.
보완 작업
현재 진행 중인 보완작업은 북한의 공식적인 글들을 학습시켜 오류율을 낮추는 것에 목표를 두고 있습니다.
마치며
북한의 다양한 아날로그 자료를 디지털 데이터로 변환하고자 하는 이번 프로젝트의 목적은, 기술의 한계를 넘어섬과 동시에 언어적, 문화적 다양성을 포괄하는 기술 개발의 중요성을 다시 한번 상기시킵니다. 북한말 OCR 시스템의 성공적인 개발은 빅데이터 분석의 새로운 지평을 열며, 기술적 접근성을 높이는 데 큰 기여를 할 것이다다.