은행별 앱 신분증 OCR 정확도와 오류 대응은?

📋 목차

• 💰 OCR 기술의 발전과 은행 앱
• 🛒 신분증 OCR 정확도, 은행별 비교
• 🍳 오류 발생 시 은행의 대응 전략
• ✨ OCR 정확도 향상을 위한 은행의 노력
• 💪 비대면 금융 서비스와 OCR의 미래
• 🎉 OCR 오류 예방 및 사용자 팁
• ❓ 자주 묻는 질문 (FAQ)

스마트폰으로 은행 업무를 보는 것이 일상이 된 요즘, 비대면 금융 거래에서 신분증 촬영은 필수적인 절차인데요. 이때 신분증 정보를 빠르고 정확하게 인식하는 OCR(광학 문자 인식) 기술이 중요한 역할을 해요. 은행 앱마다 이 OCR 기술의 정확도와 오류 발생 시 대처 방식이 조금씩 다를 수 있다는 사실, 알고 계셨나요? 오늘은 은행 앱의 신분증 OCR 정확도와 오류 대응에 대해 자세히 알아보면서, 더욱 편리하고 안전한 비대면 금융 생활을 위한 정보를 공유해 드릴게요.

은행별 앱 신분증 OCR 정확도와 오류 대응은?

 

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💰 OCR 기술의 발전과 은행 앱

OCR 기술은 단순히 글자를 읽는 것을 넘어, 이미지 속 문자를 디지털 텍스트로 변환하는 혁신적인 기술이에요. 최근 AI 기술의 발전과 함께 OCR의 정확도는 비약적으로 향상되었고, 이는 금융권에서 비대면 서비스의 핵심 요소로 자리 잡았어요. 특히 은행들은 고객의 신분증 정보를 정확하고 신속하게 처리하기 위해 OCR 기술 도입에 적극적으로 나서고 있죠. 예를 들어, 수협은행은 모바일뱅킹 신분증 인식 및 사본 판별 시스템 구축에 상당한 투자를 하고 있으며, 이는 OCR 기술의 중요성을 단적으로 보여줘요. 또한, AI 기반의 이미지 인식 솔루션들은 송장, 계약서, 신분증 등 다양한 문서를 처리하는 데 활용되며, 멀티모달 모델이나 비전 트랜스포머와 같은 최신 AI 기술은 인식 정확도를 더욱 높이는 데 기여하고 있어요. 이러한 기술 발전은 금융 기관들이 신분증 정보를 안전하게 관리하고, 고객들에게는 더욱 빠르고 편리한 금융 서비스를 제공할 수 있도록 돕는 기반이 됩니다.

 

🍎 OCR 기술 적용 사례

기술 분류	주요 활용 분야	은행 적용 예시
OCR (광학 문자 인식)	신분증 정보 추출, 서류 자동 입력	신분증 촬영 시 이름, 주민등록번호, 발급일자 등 정보 자동 인식
AI (인공지능)	안면 인식, 문서 분류, 이상 거래 탐지	신분증 OCR과 연계한 비대면 본인 확인, 투자 상품 설명 보조 챗봇 (NH농협은행)
eKYC (전자 신원 확인)	온라인 비대면 신원 인증	얼굴 인식, 지문 인식 등과 결합하여 신분증 정보 일치 여부 확인 (우리은행)

 

🛒 신분증 OCR 정확도, 은행별 비교

은행 앱에서 신분증 OCR의 정확도는 사용자 경험에 직접적인 영향을 미치는 중요한 요소예요. 최근 공개된 정보들을 종합해 보면, 대부분의 주요 은행들은 자체 개발 또는 외부 솔루션 도입을 통해 높은 수준의 OCR 정확도를 확보하려 노력하고 있어요. 예를 들어, 신한은행의 AI OCR은 현재 신분증을 포함한 13종의 문서를 처리할 수 있으며, 지속적으로 처리 가능한 문서 종류를 확장해 나가고 있다고 해요. 이는 AI 기술이 OCR 정확도를 높이는 데 핵심적인 역할을 하고 있음을 보여주는 사례예요. 물론, 조명 상태, 신분증의 구겨짐이나 오염, 촬영 각도 등 외부적인 요인에 따라 인식률이 다소 달라질 수 있어요. 또한, 클라우드 기반 OCR 시스템은 AI 발전을 통해 인식 정확도를 지속적으로 개선해 나가고 있으며, 이는 금융 기관들이 신분증 인식 정확도를 높이는 데 중요한 역할을 할 것으로 기대돼요. 각 은행은 이러한 기술적 발전을 바탕으로 사용자들에게 더욱 정확하고 빠른 신분증 촬영 경험을 제공하고자 노력하고 있습니다.

 

🍎 은행별 OCR 정확도 고려 사항

평가 항목	주요 특징	영향 요인
인식 속도	사진 촬영 후 텍스트 변환까지 걸리는 시간	앱 성능, 서버 처리 능력, AI 모델 효율성
문자 오류율	인식된 텍스트와 실제 텍스트 간의 차이 정도	조명, 각도, 신분증 상태 (구김, 오염), 글씨체, OCR 엔진 성능
데이터 추출 정확도	이름, 생년월일, 발급일자 등 필수 정보 추출의 정확성	OCR 엔진의 특정 필드 인식 능력, 신분증 종류별 템플릿

 

🍳 오류 발생 시 은행의 대응 전략

OCR 인식 오류가 발생했을 때, 은행들은 사용자 불편을 최소화하고 거래의 신뢰성을 유지하기 위해 다양한 대응 전략을 가지고 있어요. 기본적인 대응은 사용자에게 재촬영을 요청하거나, 수동으로 정보를 입력할 수 있도록 안내하는 것이에요. 예를 들어, 우리은행의 경우 얼굴 인식과 지문 인식을 조합한 이중 생체 인증 방식을 도입하여, 신분증 정보의 정확도를 높이는 동시에 추가적인 본인 확인 절차를 제공해요. 또한, 수협은행이 시스템 구축 시 안면 인식 정확도, OCR 처리 속도, 신분증 진위 확인 기능 등을 핵심 요소로 고려하는 것처럼, 많은 은행들이 OCR 오류 발생 가능성을 줄이기 위해 기술적인 안전장치를 마련하고 있어요. 만약 OCR 인식에 실패하면, 대부분의 은행 앱은 다음 단계로 진행하기 전에 사용자에게 명확한 오류 메시지를 표시하고, 올바른 촬영 방법이나 대체 입력 방식을 안내하는 친절한 절차를 제공하죠. 이는 단순히 오류를 수정하는 것을 넘어, 고객이 안심하고 서비스를 이용할 수 있도록 돕는 중요한 부분이에요.

 

🍎 OCR 오류 발생 시 은행 앱 대응 방식

오류 유형	은행 앱의 일반적인 대응	추가 조치 (필요시)
인식 불가 (흐릿함, 그림자)	"신분증이 흐릿하게 나왔어요. 다시 촬영해주세요." 와 같은 안내 메시지 표시	촬영 가이드 제공 (조명, 각도 조절 등)
정보 불일치 (잘못된 문자 인식)	"입력하신 정보가 신분증과 일치하지 않습니다." 메시지 후 수동 입력 유도	본인 확인을 위한 추가 인증 (ARS 인증, SMS 인증 등)
신분증 위변조 의심	"확인이 어려운 신분증입니다." 메시지 후 고객센터 상담 연결 유도	영업점 방문 안내 또는 추가 서류 제출 요구

 

✨ OCR 정확도 향상을 위한 은행의 노력

은행들은 더 나은 고객 경험을 제공하기 위해 OCR 정확도 향상에 지속적으로 투자하고 있어요. AI 기술의 발전은 이러한 노력의 핵심 동력인데요, 특히 딥러닝 기반의 OCR 엔진은 과거의 규칙 기반 시스템보다 훨씬 높은 정확도를 보여줘요. 예를 들어, 문서 노이즈 제거를 통한 OCR 정확도 향상 연구나 다양한 OCR 엔진을 선택적으로 활용하는 기술은 인식률을 높이는 데 중요한 역할을 해요. 또한, 신한은행처럼 신분증뿐만 아니라 등본 등 다양한 문서를 처리할 수 있도록 OCR 시스템을 확장하는 것은 처리 가능한 문서의 다양성을 높여 고객 편의를 증진시켜요. 미래에는 양자 메모리와 같은 첨단 기술이 신분증 확인 서비스에 적용될 가능성도 있으며, 이는 보안성과 정확성을 한층 더 강화할 수 있을 거예요. 결국, 은행들은 AI, 머신러닝, 최신 이미지 처리 기술 등을 적극적으로 도입하여 OCR 인식률을 높이고, 오류 발생률을 낮추며, 궁극적으로는 비대면 금융 거래의 신뢰성과 효율성을 제고하는 데 집중하고 있습니다.

 

🍎 OCR 정확도 향상을 위한 은행의 기술적 접근

기술/방법	상세 내용	기대 효과
AI 기반 딥러닝 모델	대규모 데이터 학습을 통한 패턴 인식 능력 강화	다양한 환경 및 조건에서의 인식률 향상, 글자체, 노이즈 등에 강건한 인식
이미지 전처리 기술	노이즈 제거, 명암 조절, 기울기 보정 등	OCR 엔진이 더 깨끗하고 명확한 이미지로 인식하도록 지원
데이터 증강 (Data Augmentation)	이미지에 변형을 주어 학습 데이터의 다양성 확보	실제 발생할 수 있는 다양한 촬영 조건에 대한 모델의 일반화 성능 향상

 

💪 비대면 금융 서비스와 OCR의 미래

앞으로도 비대면 금융 서비스는 더욱 확대될 것이며, OCR 기술은 이 흐름에서 빼놓을 수 없는 핵심 요소로 작용할 거예요. AI 뱅커의 도입, 챗봇을 통한 고객 응대 강화 등 은행들이 AI 기술을 활용하는 방식이 다변화되면서, OCR은 단순한 신분증 인식을 넘어 더 복잡하고 다양한 문서 처리 작업에 활용될 가능성이 높아요. 예를 들어, 금융 상품 가입 시 필요한 각종 서류의 내용을 자동으로 인식하고 분석하는 데 OCR이 활용될 수 있죠. 또한, 모바일 신원 확인 및 신분증에 대한 확인 서비스 기술 개발은 계속해서 진행될 것이며, 이는 더욱 안전하고 편리한 비대면 거래 환경을 구축하는 데 기여할 거예요. 미래에는 OCR 기술이 금융 거래의 모든 단계에서 활용되어, 절차를 간소화하고 오류를 줄이며, 궁극적으로는 고객에게 최적화된 맞춤형 금융 서비스를 제공하는 데 중요한 역할을 할 것으로 전망됩니다. 이는 금융 서비스의 디지털 전환을 가속화하고, 더욱 포용적인 금융 환경을 만드는 데 기여할 거예요.

 

🍎 비대면 금융 서비스와 OCR 기술의 미래 전망

미래 활용 분야	기술 발전 방향	기대되는 변화
자동 서류 분석 및 입력	복잡한 금융 서류의 내용을 정확히 이해하고 필요한 정보 추출	상품 가입 절차 간소화, 수작업 오류 감소, 심사 속도 향상
지능형 고객 서비스	OCR과 AI 챗봇의 결합으로 상담 내용 이해 및 맞춤형 응대	고객 만족도 향상, 24시간 상담 가능, 상담원 업무 부담 경감
강화된 보안 및 본인 확인	신분증 이미지 분석 및 생체 정보 연계를 통한 다중 인증 강화	금융 사기 예방, 비대면 거래의 보안성 증대

 

🎉 OCR 오류 예방 및 사용자 팁

은행 앱에서 신분증 OCR 인식이 원활하게 이루어지도록 사용자가 몇 가지 사항을 미리 확인하고 준비하면 오류를 줄이는 데 큰 도움이 될 거예요. 가장 중요한 것은 촬영 환경이에요. 밝고 고른 조명 아래에서 촬영하는 것이 좋으며, 직사광선이나 그림자가 신분증에 직접적으로 비치지 않도록 주의해야 해요. 또한, 신분증이 흔들리지 않도록 안정적인 자세를 유지하고, 카메라 렌즈를 깨끗하게 닦는 것도 인식률 향상에 도움이 된답니다. 신분증의 모든 정보가 카메라 화면 안에 명확하게 들어오도록 촬영하는 것도 중요해요. 너무 멀리서 찍거나 일부가 잘리면 인식이 어려울 수 있어요. 혹시라도 인식이 잘 되지 않는다면, 은행 앱에서 제공하는 촬영 가이드를 꼼꼼히 확인하고 다시 시도해 보세요. 만약 여러 번 시도해도 문제가 해결되지 않는다면, 앱 내 고객센터에 문의하거나 가까운 영업점을 방문하여 도움을 받는 것도 좋은 방법이에요. 이러한 작은 주의사항들이 비대면 금융 거래를 더욱 쉽고 빠르게 만들어 줄 거예요.

 

🍎 신분증 OCR 인식률 높이는 사용자 팁

항목	상세 내용	효과
촬영 환경	밝고 고른 조명, 그림자 피하기, 반사광 주의	문자 선명도 증가, 불필요한 노이즈 감소
촬영 자세	신분증과 카메라 수평 유지, 흔들림 없이 촬영	문자 왜곡 방지, 정확한 정보 추출 가능성 증가
촬영 범위	신분증 전체가 화면에 들어오도록 촬영, 정보 누락 방지	필수 정보 누락 없이 정확한 데이터 확보
신분증 상태	구김, 오염, 훼손 없는 깨끗한 상태 유지	문자 인식률 직접적인 향상

 

❓ 자주 묻는 질문 (FAQ)

Q1. 신분증 OCR 인식 오류가 자주 발생하는 이유는 무엇인가요?

 

A1. 조명 상태가 좋지 않거나, 신분증이 기울어져 촬영되었거나, 신분증 자체에 구김이나 오염이 있는 경우, 또는 카메라 렌즈가 더러운 경우에 인식 오류가 발생하기 쉬워요.

 

Q2. 혹시 은행별로 신분증 OCR 정확도에 큰 차이가 있나요?

 

A2. 최신 기술을 적용하는 은행들은 높은 정확도를 보이지만, 사용되는 AI 모델의 성능이나 데이터 학습량 등에 따라 미세한 차이는 있을 수 있어요. 하지만 대부분의 주요 은행들은 사용자 경험 개선을 위해 지속적으로 정확도를 높이고 있답니다.

 

Q3. 신분증 촬영 시 주의해야 할 점은 무엇인가요?

 

A3. 밝은 곳에서 신분증 전체가 나오도록 흔들림 없이 촬영하는 것이 중요해요. 빛 반사나 그림자도 피해야 하고요. 앱에서 제공하는 촬영 가이드를 따르는 것이 가장 좋아요.

 

Q4. OCR로 인식된 정보가 틀렸을 경우, 어떻게 수정할 수 있나요?

 

A4. 대부분의 은행 앱에서는 OCR 인식 오류 시 수동으로 정보를 직접 입력할 수 있는 기능을 제공해요. 또는 고객센터를 통해 수정 요청을 할 수도 있습니다.

 

Q5. 오래된 신분증도 OCR 인식이 잘 되나요?

 

A5. 신분증의 훼손 정도나 인쇄 상태에 따라 인식률이 달라질 수 있어요. 너무 오래되어 글씨가 흐릿하거나 훼손된 경우에는 인식이 어려울 수 있으며, 이 경우 대체 인증 방법을 사용해야 할 수도 있어요.

 

Q6. 신분증 외에 다른 서류도 OCR로 인식 가능한가요?

 

A6. 네, 신한은행처럼 13종 이상의 문서를 처리 가능한 AI OCR 시스템도 있으며, 앞으로 더 많은 종류의 서류 인식이 가능해질 것으로 예상돼요. (예: 등본, 초본 등)

 

Q7. OCR 기술이 금융 거래의 보안에 어떻게 기여하나요?

 

A7. OCR은 비대면 신원 확인 과정에서 필수적인 기술로, 신분증 정보를 빠르고 정확하게 추출하여 본인 확인의 정확도를 높여요. 이는 금융 사기를 예방하고 안전한 거래 환경을 만드는 데 기여합니다.

 

Q8. OCR 인식 오류 발생 시 고객센터 연결이 번거로울 것 같아요.

 

A8. 일부 오류의 경우 앱 내에서 바로 수정하거나 재촬영이 가능하도록 지원하고 있어요. 복잡하거나 해결되지 않는 문제에 대해서는 고객센터 연결을 안내하며, 원활한 상담을 위해 노력하고 있습니다.

 

Q9. OCR 기술은 앞으로 어떻게 발전할 것으로 예상되나요?

 

A9. AI 및 딥러닝 기술과의 융합을 통해 인식 정확도와 처리 속도가 더욱 향상될 것이며, 단순 텍스트 인식을 넘어 문서의 의미를 이해하는 수준으로 발전할 가능성이 있어요. 또한, 실시간 영상 인식 등 새로운 형태의 OCR 기술도 등장할 수 있습니다.

 

Q10. OCR 정확도를 높이기 위해 은행은 어떤 노력을 하고 있나요?

 

A10. 최신 AI 알고리즘 도입, 대규모 학습 데이터 구축, 이미지 전처리 기술 고도화, 그리고 다양한 OCR 엔진 비교 테스트 등을 통해 지속적으로 정확도를 개선하고 있어요.

 

Q11. 비대면으로 계좌 개설 시 신분증 OCR이 필수인가요?

 

A11. 네, 비대면 계좌 개설 시 본인 확인 절차를 위해 신분증 촬영 및 OCR 인식이 필수적인 경우가 대부분입니다.

 

Q12. OCR 인식률이 낮을 때, 혹시 수기 입력으로 대체 가능한가요?

 

A12. 네, 많은 은행 앱에서 OCR 인식 실패 시 수동으로 정보를 입력하는 옵션을 제공하고 있습니다.

 

Q13. OCR 기술로 인식하지 못하는 신분증 종류도 있나요?

 

A13. 현재 대부분의 주요 신분증(주민등록증, 운전면허증, 여권)은 OCR 인식이 가능하지만, 해외에서 발급된 신분증이나 특수한 형태의 신분증은 인식이 어려울 수 있습니다.

✨ OCR 정확도 향상을 위한 은행의 노력

 

Q14. OCR 엔진이란 무엇인가요?

 

A14. OCR 엔진은 이미지에서 텍스트를 인식하고 추출하는 핵심 소프트웨어 또는 알고리즘을 의미해요. 다양한 OCR 엔진이 존재하며, 각각 성능과 특징이 다릅니다.

 

Q15. OCR 정확도 향상을 위한 '문서 노이즈 제거'는 무엇인가요?

 

A15. 이미지에 포함된 불필요한 점, 얼룩, 배경 등 문자와 구분하기 어려운 요소를 제거하여 OCR 엔진이 텍스트만 더 명확하게 인식하도록 돕는 전처리 과정입니다.

 

Q16. 은행 앱에서 신분증 촬영 시 '화면 가득 채우기'가 중요한 이유는 무엇인가요?

 

A16. 신분증의 모든 정보(이름, 생년월일, 발급일자, 사진 등)가 OCR 엔진에 의해 정확하게 인식되기 위해서는 이미지 내에 신분증이 충분한 크기로 포함되어야 하기 때문입니다.

 

Q17. OCR 기술 외에 비대면 본인 확인에 사용되는 기술은 무엇이 있나요?

 

A17. 안면 인식, 지문 인식, 음성 인식, 그리고 OTP(일회용 비밀번호) 생성 등 다양한 생체 정보 및 인증 기술이 OCR과 결합되어 사용됩니다.

 

Q18. OCR 인식 실패 시 고객센터 상담원 연결은 얼마나 걸리나요?

 

A18. 이는 은행의 고객센터 운영 상황에 따라 달라지며, 일반적으로 대기 시간이 발생할 수 있습니다. 앱 내 FAQ나 도움말을 먼저 확인하는 것이 시간을 절약할 수 있는 방법이 될 수 있어요.

 

Q19. OCR 정확도를 높이기 위한 AI 기술의 역할은 무엇인가요?

 

A19. AI는 이미지의 복잡한 패턴을 학습하여 글자, 숫자, 기호 등을 더 정확하게 인식하도록 돕고, 다양한 환경에서의 오류를 줄이며, 신분증 종류별 특징을 분석하는 데 핵심적인 역할을 합니다.

 

Q20. OCR 기술은 앞으로도 계속 발전할까요?

 

A20. 네, AI 기술의 발전과 함께 OCR 기술은 더욱 정교해지고 활용 범위가 넓어질 것으로 예상됩니다. 특히 금융, 의료, 행정 등 다양한 분야에서 자동화 및 효율성 증대를 위해 지속적으로 발전할 것입니다.

 

Q21. 신분증을 촬영할 때 스마트폰 플래시를 사용해도 되나요?

 

A21. 플래시 사용 시 빛이 반사되어 오히려 인식이 어려워질 수 있어요. 가능한 자연광이나 주변 조명을 활용하고, 플래시 사용이 필요하다면 신분증에 직접 빛이 닿지 않도록 각도를 조절하는 것이 좋아요.

 

Q22. 'eKYC' 솔루션은 OCR과 어떤 관련이 있나요?

 

A22. eKYC(electronic Know Your Customer)는 비대면 신원 확인 절차 전체를 의미하며, OCR은 신분증 정보를 자동으로 추출하는 핵심 기술 중 하나로 eKYC 솔루션에 포함됩니다. OCR 외에 안면 인식, 생체 정보 확인 등도 eKYC의 일부입니다.

 

Q23. OCR 엔진을 선택할 때 중요하게 봐야 할 점은 무엇인가요?

 

A23. 인식 정확도, 처리 속도, 지원하는 언어 및 문자 종류, 그리고 실제 적용하려는 환경(예: 모바일 앱)에서의 성능 등을 고려해야 합니다.

 

Q24. OCR 기술은 필기체 인식도 가능한가요?

 

A24. 네, OCR 기술은 필기체 인식도 가능합니다. 다만, 인쇄체보다 인식률이 낮을 수 있으며, 특히 아동 필기체 인식 개선을 위한 연구도 진행되고 있어요.

 

Q25. 신분증 정보가 OCR로 추출된 후, 어떤 방식으로 활용되나요?

 

A25. 추출된 정보는 비대면 계좌 개설, 대출 신청, 본인 인증 등 다양한 금융 거래의 본인 확인 절차에 활용됩니다. 또한, 개인화된 금융 상품 추천 등에 기초 정보로 사용될 수도 있습니다.

 

Q26. OCR 인식 오류를 줄이기 위해 은행 앱에서 제공하는 기능이 있나요?

 

A26. 네, 실시간 촬영 가이드, 흔들림 방지 기능, 자동으로 초점을 맞춰주는 기능 등이 제공되어 사용자의 촬영 편의성을 높이고 인식률을 개선하는 데 도움을 줍니다.

 

Q27. '안면 인식' 기술은 OCR과 어떻게 결합되나요?

 

A27. OCR로 신분증의 사진과 정보를 추출한 후, 안면 인식 기술로 사용자의 얼굴과 신분증 사진을 비교하여 동일 인물인지 추가로 확인하는 방식으로 결합되어 비대면 본인 확인의 정확도를 높입니다.

 

Q28. OCR 인식 결과를 확인하는 절차가 반드시 필요한가요?

 

A28. 네, OCR은 기술적인 오류가 발생할 수 있으므로, 최종적으로 사용자가 입력된 정보가 정확한지 확인하는 절차를 거치는 것이 좋습니다. 은행 앱에서도 이를 안내하는 경우가 많습니다.

 

Q29. OCR 기술 발전이 가져올 긍정적인 측면은 무엇인가요?

 

A29. 금융 거래의 속도와 편의성이 증대되고, 수작업 오류가 줄어들어 효율성이 높아집니다. 또한, 비대면 금융 서비스 접근성이 향상되어 더 많은 사람들이 편리하게 금융 서비스를 이용할 수 있게 됩니다.

 

Q30. OCR 오류율을 0%로 만드는 것은 가능한가요?

 

A30. 현재 기술로는 OCR 오류율을 완전히 0%로 만드는 것은 매우 어렵습니다. 다양한 외부 요인과 환경적 변수 때문에 일정 수준의 오류는 발생할 수 있으며, 이를 줄이기 위한 지속적인 연구 개발이 이루어지고 있습니다.

 

⚠️ 면책 조항

본 글은 일반적인 정보 제공을 목적으로 작성되었으며, 전문적인 조언을 대체할 수 없습니다.

📝 요약

은행 앱의 신분증 OCR은 AI 기술 발전으로 정확도가 높아지고 있으며, 오류 발생 시 재촬영, 수동 입력, 추가 인증 등 다양한 방법으로 대응하고 있어요. 은행들은 지속적인 기술 개발을 통해 OCR 정확도를 높여 비대면 금융 서비스의 편의성과 보안성을 강화하고 있습니다. 사용자는 밝은 환경에서 신분증을 정확하게 촬영하여 오류를 줄일 수 있습니다.