이미지 형태로 되어 전혀 검색되지 않는 PDF 문서! 📚
공부하고 싶은데 답답하죠! 하지만 기존 OCR 도구는 텍스트가 이상하게 인식되거나(파이썬→파이씬 등...) 특수문자로 인식되는 등 검색을 통해 원하는 내용을 찾기 어려운 경우가 많습니다.
PDF OCR 처리기 by LLM은 EasyOCR과 OpenAI API를 활용해 PDF 문서의 텍스트(한국어+영어)를 정확하게 추출하고 교정하여 원본 PDF 위에 투명하게 삽입하는 완전 자동화 파이프라인입니다.
📸 변환 과정 예시
graph LR
A[📄 PDF 입력] --> B[🖼️ 이미지 변환]
B --> C[👁️ OCR 처리]
C --> D[🤖 AI 교정]
D --> E[📋 PDF 오버레이]
E --> F[✅ 검색 가능한 PDF]
- PDF → 이미지 변환 (PyMuPDF)
- OCR 전처리 (EasyOCR 한글·영어 지원)
- AI 기반 텍스트 교정 (OpenAI gpt-5-mini)
- PDF 오버레이 (PyMuPDF + ReportLab)
실행 과정 스크린샷
- 📄 사용자 지정 페이지 범위 처리 (
start_page~end_page) - 🔄 전체 페이지 일괄 처리 옵션
- ⚡ 고해상도 이미지 변환 (PyMuPDF)
- 🌏 다국어 지원 (한국어
ko+ 영어en) - 📊 신뢰도 기반 텍스트 블록 분석
- 📝 상세 메타데이터 저장 (좌표, 크기, 신뢰도)
{
"page": 1,
"id": "block_001",
"text_raw": "원본 OCR 텍스트",
"confidence": 0.95,
"x_rel": 0.1, "y_rel": 0.2,
"w_rel": 0.3, "h_rel": 0.05,
"font_size": 12
}- 🧠 OpenAI gpt-5-mini 모델 활용
- 📦 배치 처리로 효율성 극대화
- 🔄 자동 재시도 및 오류 처리
- 📈 토큰 사용량 실시간 모니터링
- 🎨 투명도 조절 가능한 텍스트 삽입 (
opacity=0.01) - 🗜️ 폰트 서브셋팅 및 압축 최적화
- 🇰🇷 한글 폰트 지원 (MalgunGothic)
- 📏 상대 좌표 시스템으로 정확한 위치 매핑
- 🎛️ Tkinter 기반 직관적 GUI
- ⚙️ 메인/설정 탭 분리
- 📊 실시간 진행 상황 표시
- 🐛 디버그 모드 지원
| 구분 | 요구 사항 |
|---|---|
| 🖥️ 운영체제 | Windows (현재 지원) |
| 🐍 Python | 3.10 ~ 3.13 (3.13 호환 확인) |
| 💾 메모리 | 최소 8GB RAM 권장 |
| 🔌 GPU | CUDA 12.8 지원 GPU (선택사항) |
💡 다른 OS 지원: 테스트 환경을 지원해주실 분이 있다면 이슈 등록 또는 PR을 보내주세요!
# Python 3.10+ 확인
python --version🔧 단계별 설치 과정
pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu128pip install -r requirements.txtpip install <module_name>💡 팁: 가상환경 사용을 권장합니다 (
venv,conda). conda 사용 방법 링크: Conda 가상환경 설정
- 🔑 OpenAI 계정에서 API 키 발급
- 🖥️ 메인 → API 키 탭에서 키 입력
- 💾 "저장" 버튼으로 설정 완료
| 설정 항목 | 기본값 | 설명 |
|---|---|---|
| 📄 DPI | 300 | PDF의 DPI 설정. 잘 모를 경우 그대로 두시면 됩니다. |
| 📦 배치 사이즈 | 50 | API 호출 단위 |
| 🔄 최대 재시도 | 3 | 실패 시 재시도 횟수 |
| ⏱️ 타임아웃 | 60초 | API 대기 시간 |
| 🎯 일일 토큰 한도 | 2,000,000 | 하루 사용 제한 |
| 모델 | 비용 | 성능 | 추천 용도 |
|---|---|---|---|
| gpt-5-mini ⭐ | 💰 | ⭐⭐⭐ | 일반적인 OCR 교정 |
| gpt-4.1 | 💰💰💰 | ⭐⭐⭐⭐⭐ | 고품질 교정 필요시 |
| o4-mini | 💰 | ⭐⭐⭐⭐ | 시간 여유 있을 때 |
| gpt-4.1-nano | 💰 | ⭐⭐ | 초저비용 모델. 실험적 용도 |
1. PDF 선택 → 2. 페이지 설정 → 3. OCR 시작 → 4. 결과 확인
📁 단일/복수 파일 선택 가능
- 단일 선택: 페이지 범위 설정 가능
- 복수 선택: 자동으로 전체 페이지 처리
📄 처리할 페이지 범위 지정
| 옵션 | 설명 |
|---|---|
| 시작 페이지 | OCR 시작 지점 (기본: 1) |
| 끝 페이지 | OCR 종료 지점 (기본: 마지막) |
| 전체 페이지 | 시작=끝 설정 또는 복수 선택 시 자동 |
🚀 "OCR 처리 시작" 클릭
📊 진행 상황 실시간 모니터링
🐛 디버그 모드로 상세 로그 확인
✅ 완료된 PDF 특징:
- 🔍 원본 위에 투명한 검색 가능 텍스트
- 📁 사전 설정된 출력 폴더에 저장
- 🗜️ 최적화된 파일 크기
⚠️ 중요: OpenAI API 키는 평문으로 저장되므로 가급적 서버 컴퓨터와 같은 개방된 공간에서의 사용을 피하고, 네트워크 유출에 민감한 환경이라면 VeraCrypt와 같은 도구를 사용하면 유출로부터 안전합니다.
| 📝 설명 | |
|---|---|
| 입력값 검증 | 유효하지 않은 값 입력 시 동작 보장 불가 |
| 페이지 수 | 많은 페이지 시 배치 사이즈 조정 필요 |
| 토큰 추정 | 실제보다 20% 과대추정 경향 |
🚨 경고: 고급 모델 사용 시 높은 비용 발생 가능!
권장 설정:
- ✅ OpenAI 콘솔에서 사용량 제한 설정
- ✅ 자동 결제 기능 비활성화
- ✅ 일일/월간 한도 설정
- ✅ 실시간 사용량 모니터링