ㅁ 전처리 확대

ㅇ 정의:
문서 및 비정형 데이터를 처리하기 위해 데이터를 구조화하고, 분석 가능한 형태로 변환하는 과정.

ㅇ 특징:
– 다양한 데이터 형식(텍스트, 이미지, 음성 등)을 처리 가능.
– 데이터의 품질을 높이고 분석의 정확성을 향상시킴.
– 처리 과정에서 데이터 손실을 최소화해야 함.

ㅇ 적합한 경우:
– 대량의 비정형 데이터를 분석해야 하는 경우.
– 데이터의 품질이 낮아 직접 분석이 어려운 경우.
– 머신러닝 모델의 학습 데이터로 사용하기 위해 정제된 데이터가 필요한 경우.

ㅇ 시험 함정:
– 전처리 과정에서 데이터의 본질이 왜곡될 수 있음.
– 모든 데이터가 동일한 방식으로 처리되지 않음.
– 전처리의 필요성을 과소평가하거나 과대평가할 수 있음.

ㅇ 시험 대비 “패턴 보기” 예시:
1. 전처리 과정은 데이터의 품질을 높이는 데 필수적이다. (O)
2. 전처리 과정은 데이터의 크기를 반드시 줄이는 작업이다. (X)

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1. 문서 파서

ㅇ 정의:
문서를 분석하여 구조적 데이터로 변환하는 프로세스.

ㅇ 특징:
– 텍스트 데이터의 구조를 파악하여 필요한 정보를 추출.
– 다양한 문서 형식(PDF, DOCX, HTML 등)을 처리 가능.
– 자연어 처리(NLP) 기술을 활용하여 문맥을 이해.

ㅇ 적합한 경우:
– 대량의 문서에서 특정 정보를 자동으로 추출해야 하는 경우.
– 문서의 구조가 복잡하여 수작업으로 처리가 어려운 경우.
– 법률, 의료, 금융 등 전문 문서 분석이 필요한 경우.

ㅇ 시험 함정:
– 문서 형식에 따라 파싱 결과가 달라질 수 있음.
– 모든 문서를 동일하게 처리할 수 없다는 점을 간과할 수 있음.
– 파싱 과정에서 정보 손실이 발생할 가능성.

ㅇ 시험 대비 “패턴 보기” 예시:
1. 문서 파서는 모든 문서 형식을 완벽히 처리할 수 있다. (X)
2. 문서 파서는 텍스트 데이터를 구조화하여 분석 가능하게 한다. (O)

ㅁ 추가 학습 내용

1. OCR(Optical Character Recognition): OCR은 이미지 기반 문서에서 텍스트를 추출하는 기술입니다. 이 기술은 스캔된 문서, 사진, PDF 파일 등에서 텍스트를 인식해 디지털 텍스트로 변환합니다. 주요 학습 내용은 다음과 같습니다:
– OCR의 작동 원리: 문자 인식 과정(이미지 전처리, 문자 분리, 패턴 매칭 등).
– OCR의 활용 사례: 문서 디지털화, 데이터 입력 자동화, 이미지 기반 데이터 분석.
– OCR 소프트웨어 및 도구: Tesseract, Google Vision API 등.
– OCR의 한계: 저품질 이미지, 글씨체 다양성, 언어 지원 문제.

2. 텍스트 추출 알고리즘: 문서에서 텍스트를 추출하는 알고리즘은 문서의 형식과 구조를 분석하여 필요한 정보를 추출합니다. 주요 학습 내용은 다음과 같습니다:
– 텍스트 추출 과정: 문서 구조 분석, 텍스트 영역 식별, 데이터 정제.
– 알고리즘의 종류: 규칙 기반 접근, 머신러닝 기반 접근.
– 문서 형식별 처리 방법: PDF, HTML, XML, 이미지 파일 등.
– 사례: 계약서에서 특정 조항 추출, 이메일 본문 분석.

3. 자연어 처리(NLP): NLP는 추출된 텍스트를 이해하고 분석하는 데 사용됩니다. 주요 학습 내용은 다음과 같습니다:
– NLP의 기본 개념: 토큰화, 품사 태깅, 구문 분석, 의미 분석.
– 주요 NLP 기술: 감정 분석, 문서 요약, 키워드 추출, 질의응답 시스템.
– NLP와 문서 파서의 결합: 텍스트 추출 후 의미 분석을 통한 정보 제공.
– 사례: 고객 리뷰에서 핵심 내용 요약, 법률 문서에서 주요 조항 식별.

4. 문서의 다양한 형식 처리 방법:
– 이미지 기반 문서: OCR 기술 활용.
– 구조화된 문서: XML, JSON 등에서 데이터 추출.
– 비구조화된 문서: 텍스트 마이닝 기법 적용.
– 복잡한 문서 처리: 다중 형식(텍스트+이미지 포함) 문서에서의 통합 처리.

시험 대비를 위해 OCR 기술의 사례와 텍스트 추출 알고리즘 및 NLP의 실제 활용 사례를 중심으로 학습하며, 다양한 문서 형식 처리 방법에 대한 이해를 심화하는 것이 중요합니다.