PDF를 텍스트로 변환하기는 어려운 문제임

카테고리

프로그래밍/소프트웨어 개발

서브카테고리

데이터 분석

대상자

PDF 텍스트 추출을 개발하는 개발자 및 데이터 분석가 (중급 이상)

핵심 요약

• PDF는 그래픽 기반 포맷으로 텍스트의 구조적 정보 추출이 어려움
• 폰트 크기와 통계 기반 알고리즘이 제목/문단 식별에 효과적
• 머신러닝 비전 모델(예: docTR)은 정확도 높지만 리소스 소모가 큼

섹션별 세부 요약

###PDF의 본질적 문제

• 글리프 좌표 정보만 존재하며 의미 정보 결여
• 검색 엔진은 HTML 형식 입력을 선호하지만, 기존 도구는 구조 추출에 한계

###기존 접근 방식의 한계

• PDFBox의 PDFTextStripper는 문자열만 추출, 의미론적 구조 파악 불가
• 라인 간격 및 들여쓰기 기반 문단 식별이 문서마다 적용 어려움

###개선 전략

• 페이지별 폰트 크기 분포 통계 활용한 제목 식별 (중앙값 +20% 기준)
• 동일 폰트 크기/ 굵기의 연속 줄 병합으로 제목 식별 가능

###최신 기술 동향

• docTR은 PyTorch/TensorFlow 기반으로 도메인 맞춤형 성능 가능
• OCR 기반 접근(예: Tesseract)은 정확도 떨어짐, 기하 정보 기반 알고리즘(Apple의 방식)이 유망

###실무적 제안

• cpdf 도구로 PDF를 JSON 변환 후 실험 가능
• PDF.js로 DOM 렌더링하여 컨텐츠 스트림 분석 가능
• 소스 문서 첨부가 최선의 해결책 (LibreOffice 활용)

결론

• 폰트 크기/간격 통계와 머신러닝 비전 모델(docTR) 병행 사용이 실무적 효율성 확보, cpdf/PDF.js 도구 활용 추천