Automated Pipeline for Chemical Composition Data Extraction in Quality Verification Documents of Nuclear Power Plants

과거 원자력 품질증빙서류의 화학조성 정보 추출은 페이지 분류, 테이블 탐색, 데이터 입력 전 과정이 수작업으로 이루어져 비효율이 컸다. 선행 연구에서 딥러닝을 통해 화학조성 테이블 영역까지 검출하며 정보 위치 탐색의 자동화를 달성했으나, 최종적 데이터 추출은 여전히 수작업으로 남아있었다. 본 연구는 이를 해결하기 위해, 검출된 테이블 이미지로부터 전후처리 과정을 추가한 OCR을 통해 정형 데이터를 추출하는 자동화 파이프라인을 제안함으로써 화학조성 정보 추출의 전체 워크플로우를 완성하였다. 제안하는 방법의 정보 추출 정확도는 90% 수준으로 일부 수작업 검토가 필요할 수 있으나, 화학조성 정보 추출의 전 과정을 연결하는 자동화된 파이프라인을 최초로 제안하고 그 실효성을 검증했다는 점에서 핵심적인 의의를 갖는다.