스캔한 PDF가 있고 다른 언어로 변환해야 한다면? 간단해 보이지만 약간의 퍼즐 같은 작업입니다. 스캔한 PDF는 실제로 문서의 사진일 뿐입니다. 텍스트를 복사할 수 없고, 편집할 수 없으며, 표준 번역 도구는 이를 어떻게 처리해야 할지 알 수 없습니다.
작업을 제대로 수행하려면 먼저 단어의 사진을 실제 편집 가능한 텍스트로 변환해야 합니다. 바로 여기서 광학 문자 인식(OCR)이 필요합니다. OCR 도구는 이미지를 스캔하고 문자와 단어를 식별한 후 컴퓨터가 이해할 수 있는 형식으로 추출합니다. 그 다음에야 번역 단계로 진행할 수 있습니다.
스캔한 PDF 번역을 위한 현대적 워크플로우
위의 이미지는 핵심 개념을 정확히 포착합니다: 문서를 캡처하고, 콘텐츠를 추출한 다음 번역합니다. 이것은 단순히 언어를 바꾸는 것이 아니라 정적 이미지에서 동적이고 다국어 텍스트로 문서를 근본적으로 변환하는 것입니다. 모든 것을 손으로 다시 입력하는 고통스러운 작업을 피하는 유일한 방법입니다.
이 전체 프로세스는 함께 작동하는 두 가지 특정 기술에 크게 의존합니다:
- 광학 문자 인식(OCR): 이것이 출발점이자 가장 중요한 단계입니다. OCR 소프트웨어는 문서의 이미지를 꼼꼼히 분석하여 모든 문자, 단어 및 문장을 인식한 후 모두 기계 판독 가능한 텍스트로 변환합니다.
- 기계 번역(MT): OCR이 무거운 작업을 마친 후 DeepL 또는 Google Translate와 같은 기계 번역 엔진이 텍스트를 읽고 목표 언어로 변환할 수 있습니다.
이 기술 조합은 매우 중요합니다. 빠르고 정확한 문서 처리에 대한 글로벌 수요는 언어 서비스 시장을 2025년까지 USD 71.82 억으로 예상되는 수준으로 이끌고 있습니다. Mordor Intelligence가 언급했듯이, 특화된 소프트웨어는 이러한 프로젝트를 더 빠르고 저렴하게 만드는 핵심입니다.
핵심 요점: 텍스트를 읽을 수 없으면 언어를 번역할 수 없습니다. 스캔한 PDF의 경우, 언어를 변환하기 전에 반드시 형식(이미지에서 텍스트로)을 변환해야 합니다. 이미지를 직접 번역하려고 시도하는 것이 이러한 프로젝트가 실패하는 첫 번째 이유입니다.
스캔한 PDF 번역 프로세스 개요
명확한 로드맵을 제공하기 위해 아래 표는 스캔한 이미지에서 완전히 번역된 문서까지의 여정을 단계별로 설명합니다. 각 단계는 특정 목표를 가지고 있으며 성공하기 위해 특정 도구에 의존합니다.
| 단계 | 주요 목표 | 주요 기술 및 도구 |
|---|---|---|
| 1. 준비 및 OCR | 정적 PDF 이미지를 편집 가능하고 기계 판독 가능한 텍스트로 변환합니다. | 고해상도 스캐너, 전용 OCR 소프트웨어(예: Adobe Acrobat Pro, Nanonets) 또는 올인원 번역 도구. |
| 2. 기계 번역 | 추출된 텍스트를 목표 언어로 정확하게 번역합니다. | 고급 기계 번역(MT) 엔진(예: DeepL, Google Translate, 최신 MT 플랫폼). |
| 3. 형식 지정 및 검토 | 번역된 문서에서 원본 레이아웃, 스타일 및 형식을 재구성합니다. | 문서 편집기(예: Microsoft Word, Google Docs), 데스크톱 퍼블리싱(DTP) 소프트웨어 또는 통합 플랫폼 편집기. |
이 워크플로우를 올바르게 수행하면 최종 문서가 올바르게 번역될 뿐만 아니라 전문적으로 보이고 원본 구조를 유지합니다.
OCR 후 올바른 파일 형식을 선택하는 것도 대부분의 사람들이 생각하는 것보다 중요합니다. 이것이 중요한 이유를 탐색하는 자세한 가이드를 준비했으며, 여기에서 읽을 수 있습니다: AI 번역을 위한 EPUB 대 PDF.
이제 실용적인 조언과 함께 이 프로세스의 각 부분을 자세히 살펴보겠습니다.
스캔한 이미지를 OCR로 편집 가능한 텍스트로 변환
번역을 생각하기도 전에 중요한 첫 번째 단계가 있습니다: 스캔한 PDF를 컴퓨터가 실제로 읽을 수 있는 것으로 변환하는 것입니다. 지금은 PDF가 문서의 사진일 뿐입니다. 텍스트는 텍스트가 아니라 단순히 문자 모양의 픽셀 모음입니다. 바로 여기서 광학 문자 인식(OCR)이 필요합니다.
OCR 기술은 이미지를 분석하고 그 픽셀 패턴을 실제 편집 가능한 문자로 변환하는 마법입니다. 이 초기 변환의 품질은 그 이후의 모든 것의 무대를 설정합니다. OCR이 뒤죽박죽된 단어나 잘못 해석된 문자로 엉망이 되면, 그 오류는 번역에 직접 적용됩니다. 처음부터 이를 올바르게 수행하는 것은 필수입니다.
세부 사항이 궁금하다면, 광학 문자 인식이 무엇이고 어떻게 작동하는지에 대한 훌륭한 설명이 있습니다.
OCR 도구 선택
그렇다면 무엇을 사용해야 할까요? 시장에는 빠르고 허술한 무료 옵션부터 매우 강력한 전문 소프트웨어까지 모든 것이 있습니다. 선택은 문서의 복잡성과 필요한 정확도에 따라 결정됩니다.
간단한 작업의 경우: 간단한 단일 열 문서가 있고 빠른 변환만 필요한가요? Google Drive의 내장 OCR이 실제로 작업을 수행할 수 있습니다. PDF를 업로드하고 마우스 우클릭하여 "Google Docs로 열기"를 선택하면 텍스트가 추출됩니다. 빠르고 무료이지만 복잡한 레이아웃, 표 또는 열을 잘 처리하기를 기대하지 마십시오.
심각한 프로젝트의 경우: 기술 매뉴얼, 상세 보고서 또는 복잡한 형식의 내용을 다루고 있다면 Adobe Acrobat Pro와 같은 전용 도구를 사용하고 싶을 것입니다. 이러한 프로그램은 이를 위해 만들어졌습니다. 레이아웃 보존, 표 인식 및 다양한 언어에서 훨씬 높은 정확도를 제공합니다. 수동 수정에서 절약할 수 있는 시간은 종종 투자 가치가 있습니다.
이렇게 생각해보세요: 간단한 스캔한 편지는 무료 도구에 완벽합니다. 다이어그램과 차트가 있는 200페이지 엔지니어링 매뉴얼은 전문 소프트웨어의 일입니다.
스캔한 PDF를 위한 인기 있는 OCR 도구 비교
결정하는 데 도움이 되도록 가장 일반적인 OCR 솔루션 중 일부를 빠르게 비교했습니다. 각각 강점이 있으므로 "최고"의 도구는 실제로 달성하려는 것에 따라 달라집니다.
| 도구 | 최적 용도 | 주요 기능 | 가격 |
|---|---|---|---|
| Google Drive/Docs | 빠르고 간단한 일회성 문서 | Google 생태계에 무료로 내장됨 | 무료 |
| Adobe Acrobat Pro | 전문 수준, 복잡한 레이아웃, 높은 정확도 | 고급 텍스트 인식 및 문서 편집 | 구독 기반 |
| ABBYY FineReader | 대량, 엔터프라이즈 수준의 작업 | 업계 최고의 정확도 및 언어 지원 | 일회 구매 또는 구독 |
| Nanonets | 자동화된 워크플로우 및 데이터 추출 | 특정 데이터 포인트(예: 송장)에 대한 AI 기반 파싱 | 볼륨 기반 계층 가격 |
궁극적으로 전문 도구는 완성된 제품에 더 많은 제어권을 제공하고 더 깔끔한 시작점을 제공하므로 나중에 정리 작업이 줄어듭니다.
OCR 정확도 향상을 위한 실용적인 팁
선택한 소프트웨어는 전투의 절반일 뿐입니다. 원본 스캔의 품질은 최종 결과에 큰 역할을 합니다. 몇 분의 준비 작업으로 큰 차이를 만들 수 있습니다.
먼저 스캔 해상도를 확인하십시오. 300 DPI(인치당 도트)는 OCR의 황금 표준입니다. 그 이하는 소프트웨어가 문자를 구분하기 어려워져 오류가 연쇄적으로 발생합니다.
전문가 팁: "스캔" 버튼을 누르기 전에 물리 문서를 준비하십시오. 주름을 펴고 페이지가 곧은지 확인한 후 좋은 균등한 조명을 사용하여 텍스트를 숨기거나 왜곡할 수 있는 그림자를 제거하십시오. 깨끗한 스캔이 정확한 변환의 기초입니다.
이것이 정확히 Adobe Acrobat과 같은 전용 도구가 매우 유용한 이유입니다. 보시다시피 OCR을 실행하기 전에 스캔을 향상시키는 기능이 포함되어 있어 왜곡된 페이지나 낮은 대비를 수정할 수 있습니다. 이 전처리 단계는 불완전한 원본 문서에 대한 게임 체인저입니다.
복잡한 레이아웃, 표 및 이미지 처리
솔직히 말해서 모든 문서가 간단한 텍스트 벽은 아닙니다. 매뉴얼, 학술 논문 및 뉴스레터는 종종 OCR 소프트웨어를 쉽게 혼동시킬 수 있는 요소로 가득 차 있습니다.
이러한 일반적인 장애물을 처리하는 방법은 다음과 같습니다:
- 표: OCR 도구가 표를 망치고 텍스트의 뒤죽박죽을 뱉어낼 때, 이를 고치려고 시간을 낭비하지 마십시오. 텍스트를 추출하고 워드 프로세서에서 표를 수동으로 다시 작성하는 것이 거의 항상 더 빠릅니다.
- 캡션이 있는 이미지: 소프트웨어가 이미지 내의 텍스트를 "읽으려" 하거나 캡션을 잘못 이해할 수 있습니다. 내 워크플로우는 본문 텍스트에서 OCR을 실행한 후 최종 형식 지정 단계에서 이미지와 번역된 캡션을 수동으로 배치하는 것입니다.
- 다중 열 레이아웃: 잡지와 같은 것의 경우 도구에 열을 인식하기 위한 특정 설정이 있는지 확인하십시오. 그렇지 않으면 초기 추출 후 텍스트를 올바른 순서로 복사하여 붙여넣어야 할 가능성이 높습니다.
이러한 종류의 작업에 대한 수요가 폭발적으로 증가하고 있습니다. OCR과 기계 번역에 크게 의존하는 번역 서비스 시장은 2025년에 USD 27.78 억으로 평가되었으며 2029년까지 USD 34.24 억2억 2,000만 명의 사람들 중 많은 사람들이 자신의 모국어로 스캔한 자료에 접근해야 합니다.
깨끗하고 편집 가능한 텍스트를 성공적으로 추출한 후, 다음 단계는 번역 엔진에 준비하는 것입니다. 이는 종종 EPUB과 같은 구조화된 형식으로 변환하는 것을 포함합니다. 프로세스의 해당 부분에 대한 자세한 가이드는 EPUB 변환 및 번역을 위한 최고의 도구에 대한 문서를 참조하십시오.
올바른 기계 번역 엔진 선택
좋습니다. 스캔한 PDF는 이제 깨끗하고 편집 가능한 텍스트입니다. OCR의 무거운 작업은 완료되었습니다. 이제 주요 이벤트가 옵니다: 번역 자체입니다. 찾은 첫 번째 무료 온라인 도구에 모든 것을 복사하여 붙여넣는 것은 매우 유혹적이지만 잠깐입니다. 이 단계에서 프로젝트의 성공 또는 실패가 결정됩니다.
선택한 기계 번역(MT) 엔진은 최종 문서의 품질에 가장 큰 영향을 미칩니다. 모두 같지는 않습니다. 각각 다른 신경망을 기반으로 하며 다른 데이터로 학습되었습니다. 여기서 신중한 선택은 거친 어색한 번역과 세련되고 전문적인 문서의 차이가 될 수 있습니다.
주요 번역 플레이어 비교
MT 세계는 정말로 몇 가지 큰 이름에 의해 지배되고 있으며, 각각의 성격이 있습니다. "최고의" 엔진을 찾는 것이 아니라 이 특정 작업에 최고의 것을 찾는 것입니다.
고려할 가능성이 높은 세 가지 거대 기업에 대한 내 견해는 다음과 같습니다:
DeepL: 특히 유럽 언어에서 자연스럽고 유창하게 들리는 모든 것에 대한 나의 선택입니다. 소설, 마케팅 카피 또는 톤이 정말 중요한 것을 번역하는 경우 DeepL은 일관되게 인간 편집이 덜 필요한 번역을 생성합니다.
Google Translate: 순수 언어 지원 면에서 Google을 이기는 사람은 없습니다. 덜 일반적인 언어 쌍으로 작업하는 경우, 이것이 시작점입니다. 번역은 때때로 DeepL의 번역보다 좀 더 문자 그대로 느껴질 수 있지만 놀라운 접근성과 범위로 인해 필수적인 도구입니다.
Microsoft Translator: 특히 Microsoft Office 생태계 내에 있는 경우 정말 견고하고 신뢰할 수 있는 선택입니다. 광범위한 언어 지원과 번역 품질 사이의 좋은 균형을 맞춰 비즈니스 보고서 및 기술 가이드를 위한 훌륭한 올라운더입니다.
문서의 목적을 생각해보세요. 창의적인 원고의 경우 DeepL로 기울어집니다. 틈새 언어의 기술 매뉴얼의 경우 Google Translate이 가장 논리적인 첫 번째 단계입니다.
문맥과 전문 용어의 영향
기계 번역은 비약적으로 개선되었지만 여전히 문맥과 업계 특화 전문 용어로 인해 혼동될 수 있습니다. 엔진이 "drive"라는 단어를 보고 자동차를 생각할 수 있지만, 전체 문서가 컴퓨터 하드웨어에 관한 것입니다.
법적 계약을 번역하려고 상상해보세요. "execute", "party", "consideration"과 같은 단어는 일반적인 도구가 놓칠 가능성이 높은 매우 구체적인 법적 의미를 가집니다. 의료 차트, 엔지니어링 사양 또는 재무 명세서도 마찬가지입니다.
전문가 통찰: 이것을 강조할 수 없습니다: 사용 가능한 경우 용어집 기능을 사용하십시오. 이를 통해 주요 용어의 마스터 목록을 만들고 매번 번역 방법을 정확하게 정의할 수 있습니다. 일관성을 보장하고 기계가 어색한 문맥 실수를 하는 것을 방지하는 가장 좋은 방법입니다.
전문 언어로 스캔한 PDF를 번역해야 하는 경우 간단한 용어집 작성은 전문적인 결과를 얻기 위한 필수 단계입니다.
무료 웹 인터페이스 이상
무료 웹 기반 번역기는 빠른 문장이나 두 문장에는 좋지만 심각한 프로젝트를 위해 만들어지지 않았습니다. 전용 번역 플랫폼과 API는 훨씬 더 많은 제어, 더 나은 기능 및 무엇보다 더 나은 보안을 제공합니다.
위의 인터페이스는 원본 구조를 유지하려고 하면서 전체 문서를 처리하도록 설계된 더 견고한 도구의 완벽한 예입니다. 이는 간단한 텍스트 상자가 할 수 없는 것입니다.
이러한 종류의 고급 기능은 최근 몇 년간 기계 번역 시장이 폭발적으로 증가한 직접적인 결과입니다. 2024년부터 2029년 사이에 놀라운 USD 15억 성장할 것으로 예상됩니다. 이 성장은 지역화된 콘텐츠에 대한 글로벌 수요에 의해 주도되고 있으며, 유럽만 해도 그 확장의 30%를 차지합니다. 이 포괄적인 시장 분석에서 자세히 설명했듯이 클라우드 기반 솔루션이 시장의 65%를 차지하여 강력한 번역 도구가 그 어느 때보다 접근 가능해졌습니다.
궁극적