PDF를 엑셀로

사전 정의된데이터 모델이 없거나사전 정의된방식으로 구성되지 않은문서에는 구조화되지 않은 데이터가포함되어 있습니다. 이는 스캔(이미지 PDF) 여부(기본PDF) 여부에 관계없이PDF 파일을포함하여 생성된 모든전자 문서의약 90%를나타냅니다. 반대로Excel 파일은 정보가테이블 형식으로 구성되므로 정의에따라 구조화됩니다. PDF를Excel로변환하는 목적은 동일한시각적, 논리적 모양을유지하면서구조화되지않은 데이터를 구조화된문서로 변환하는 것입니다.
가장 큰 문제는 PDF 파일에 텍스트, 이미지, 그래픽등 다양한요소가 포함될 수 있어추출하여Excel 스프레드시트로 변환하기어렵다는 것입니다. PDF를Excel로변환하는 가장 확실한사용 사례인테이블도 변환하기 어려울 수 있습니다. 예를들어, 병합된 셀, 복잡한 서식또는 부분개요가 포함된 표를 변환하면 오류가 발생하거나 데이터가손실될 수있습니다.
다양한 도구와 소프트웨어 응용 프로그램을 사용하여 PDF 파일을Excel 형식으로 변환할 수 있습니다. 모두가 똑같이효과적이지는 않습니다. 변환품질은 PDF 파일의 복잡성, 표의형식, 가장중요하게는변환을 수행하는 데 사용되는 특정도구 및 기술에 따라달라집니다.

많은 AI 기반 기술이PDF 파일을Excel로변환하는 데도움이 될수 있습니다.
광학 문자인식(OCR): AI 기반OCR 엔진은스캔한 PDF 파일 또는PDF 파일내의 PDF에서 텍스트를인식하고 추출할 수 있습니다. AI 기술은 특히저품질 스캔문서에서표, 차트, 그래픽, 이미지 등 복잡한 레이아웃에서 텍스트를 추출하는 데 유용합니다.
기계 학습(ML): ML 알고리즘은테이블이나양식과 같은PDF 파일내의 패턴과구조를 인식하고 이를Excel 형식으로 변환하도록 훈련될 수 있습니다.
KVP(키-값쌍): KVP 추출은 이름, 주소또는 날짜와같은 특정유형의 데이터를 식별하고 추출하는것과 관련된데이터 추출및 자연어처리(NLP)에 사용되는기술입니다.
DLA(문서레이아웃 분석): DLA는 문서의영역을 식별하고 분류합니다. 표, 그림, 수식, 바코드등의 기하학적 분석과문서의 논리적 레이아웃분석(단락, 행, 단어, 문자)을 의미합니다.