1) 문제점
- 기 기발된 OCR 프로그램에 대한 사용성 부족 (CLI 또는 Google CoLab기반 실행)
- OCR 속도가 느리고 정확도가 낮음
- 정확도 하락 요인
. 숫자가 한칸에 두 줄이 되거나 숫자가 표와 곂치는 부분 오감지
. 사용량 표가 연도를 넘어가는 경우 주요 연도만 OCR 진행 필요 (eg: 2024-02 ~ 2025-01 일 때 2024 데이터만 진행)
. 고객번호 기준 OCR하고자 하는 데이터가 다음 페이지로 넘어가는 경우
. OCR하고자 하는 문서 외 다른 문서가 들어올 경우

2) 프로젝트 목표
- 이전 진행한 프로젝트 코드 리뷰
- OpenAI, Clova OCR 활용 간접비용(전기) PDF 내 고객번호, 사용량 정보 체번
- 체번한 사용량 OCR 인식률 100% 목표

3) 주안점
- 사용성: 멀티 유저 사용을 위한 웹 기반 OCR 서비스 구축 (사용자: < 100)
- 성능: PDF 1 페이지 당 2초 이내, 인식률 100% 목표

1) 포트폴리오 소개
- /project/143690/ 프로젝트
- 전기고지서의 월 전기량을 엑셀로 추출하는 챗GPT+네이버 OCR 활용 파이썬 웹 프로그램 개발
- OCR 속도 향상 및 인식률 100% 목표

2) 작업 범위 및 주요 업무
- 웹 서비스 구축
. 로그인/회원가입/관리자-사용자관리/사용자 작업 페이지 개발
. 사용된 PDF 및 결과 자료 다운로드 뒤 자동 삭제
. OCR 진행 후 정해진 엑셀 서식에 맞게 엑셀 파일 생성 및 다운로드
. 사용자 100명 이하 멀티 유저 사용
- PDF 1 페이지 당 2초 이내, OCR 인식률 100% 목표
- 클라이언트 로컬 PC 내 웹 서비스 구축

3) 개발 환경
- OS: Windows 11 x64 (웹서버용)
- Language: Python
- IDE: Pycharm
- 주요 Package: openai, opencv-python, fastapi, celery

4) 주안점
- 사용성: 멀티 유저 사용을 위한 웹 기반 OCR 서비스 구축 (사용자: < 100)
- 성능: PDF 1 페이지 당 2초 이내, 인식률 100% 목표