Azure 문서 인텔리전스 실습
2026년 7월 12일 공유
Azure Document Intelligence 기초
개요
Microsoft Azure 의 Document Intelligence 서비스는 스캔·PDF·이미지 문서에서 텍스트, 키‑값 쌍, 테이블 등 구조화된 데이터를 자동으로 추출·정리해 주는 AI 기반 도구입니다.
주요 기능은 사전 학습(pre‑built) 모델과 사용자 정의(custom) 모델 두 가지이며, 코드 없이도 문서 분석을 시작할 수 있는 Document Intelligence Studio가 제공됩니다.
핵심 개념
항목 | 설명 |
|---|---|
사전 학습 모델 | Invoice, Receipt, ID Card 등 대표 문서 유형에 대해 미리 훈련된 모델. 복잡한 설정 없이 바로 사용 가능. |
커스텀 모델 | 최소 5개의 샘플 문서를 업로드해 조직 전용 양식(계약서, 설문지 등)을 학습시켜 특정 필드 추출에 최적화. |
Semantic Recognition | 단순 텍스트 인식이 아니라 필드 간 의미(예: 날짜/시간, 금액/세금) 관계를 파악해 구조화된 결과 제공. |
Document Intelligence Studio | 코딩 없이 UI 기반으로 리소스 생성·모델 선택·분석 실행·결과 시각화까지 한 번에 할 수 있는 웹 애플리케이션. |
리소스 생성 | Azure 포털에서 Document Intelligence와 AI Service 두 리소스를 생성한 뒤 Studio에서 활성화 필요. |
상세 내용
1. 문서 업로드와 자동 추출
예시: 영수증 PDF를 업로드하면 가게명, 주소, 날짜, 항목별 가격, 총액, 세금 등이 자동으로 인식·분류.
- 신뢰도 표시: 각 필드에 Confidence(예: 98.6%)가 표시되어 품질을 바로 판단 가능.
2. 사전 학습 모델 활용
사용 시나리오: 일반적인 송장, 영수증, 신분증 등을 빠르게 처리하고 싶을 때.
- 장점: 설정이 필요 없고 바로 사용 가능, 초기 비용 및 시간 절감.
3. 커스텀 모델 학습
샘플 수: 최소 5개 문서 업로드.
- 적용 대상: 조직 고유 양식(예: 계약서, 내부 보고서 등)에서 필요한 필드를 정확히 추출.
정확도 향상: 반복적 사용으로 모델이 최적화되어 데이터 입력 시간을 크게 단축.
4. Studio 사용 흐름
1.리소스 생성*: Azure 포털 → Document Intelligence → “만들기”.
2. Studio 접속: 리소스 메뉴에서 “Studio” 클릭 → 자동 로그인.
3. 모델 선택: “Receipt” 등 원하는 문서 유형 선택.
4. 분석 실행: 샘플 이미지 업로드 → “Run analysis” 클릭.
5. 결과 확인: 이미지 뷰어와 필드 뷰에서 추출 결과와 Confidence 확인.
5. 다국어 및 다양한 문서형 지원
- 영어, 일본어, 프랑스어 등 다국어 문서에서도 필드 인식이 가능.
- 비정형 문서에서도 블록, 테이블, 체크박스 등 레이아웃을 파악해 구조화된 데이터를 반환.
6. 실제 실습 요약
샘플 영수증 분석: 가게명 → “네임”, 주소 → “주소”, 날짜/시간 → 각각 “날짜”, “시간”으로 자동 분류.
- 품목 항목: 항목별 묶음으로 “아이템” 필드에 저장, 세부 내용(수량, 가격)까지 구조화.
총액/세금: “서브 토탈”, “세금” 등 별도 필드로 분리되어 제공.
핵심 포인트 - 사전 학습 모델과 커스텀 모델을 조합해 문서 자동화 효율 극대화 - 코드 없이도 Azure Studio에서 바로 문서 분석 가능 - Semantic Recognition 덕분에 의미 기반 필드 추출이 가능 - 다국어·다양한 포맷에 대해 높은 신뢰도로 자동 처리 - 조직 맞춤형 양식은 최소 5개 샘플로 빠르게 학습시킬 수 있음