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광학 마크 인식

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목차

1. 개요

광학 마크 인식(OMR)은 종이에 마크의 유무를 감지하여 데이터를 입력하는 기술로, 시험, 설문 조사, 투표 등 다양한 분야에서 활용된다. 19세기 초 시각 장애인을 위한 기계에서 시작되어, 천공 테이프와 펀치 카드 시대를 거쳐 현재는 광학 스캐너와 OMR 소프트웨어를 통해 발전했다. OMR은 높은 데이터 입력 정확도와 빠른 처리 속도를 제공하며, 자체 양식 제작 및 인쇄가 가능하여 비용 효율적이다. 시험, 설문조사, 투표 등에서 사용되며, OMR 카드는 객관식 시험에 특화된 서식으로 활용된다. OMR은 데이터 수집 시 텍스트 입력의 어려움, 스캔 오류 가능성 등의 단점을 가지고 있으며, 객관식 시험의 확대를 가져오기도 한다.

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광학 마크 인식
개요
종류문자 인식 기술
특징마크가 표시된 영역을 감지하여 데이터를 판독
활용 분야시험 답안지 채점
설문 조사
출석 체크
복권 판독
투표 용지 분류
기술적 상세
기술 방식광학적인 방식으로 마크를 인식
마크 형태일반적으로 O, X, ☐, ✓ 등의 기호 사용
판독 방식빛의 반사율 또는 투과율을 이용
장점 및 단점
장점대량의 데이터를 빠르고 정확하게 처리 가능
인건비 절감 효과
단점특수한 용지 필요
마크의 정확성이 중요
훼손된 용지는 판독 불가
관련 기술
관련 기술OCR (광학 문자 인식)
ICR (지능형 문자 인식)
OMR (광학 마크 인식)

2. 역사

광학 마크 인식(OMR)은 종이에 미리 정해진 위치에 표시된 마크의 유무를 감지하기 위해 종이를 스캔하는 기술이다.[4] OMR은 시각 장애인을 위한 기계 개발과 전신, 컴퓨터 입력 장치 등 다양한 기술 발전을 거쳐 발전해왔다.

현대 OMR은 광학 스캐너를 통해 연필로 채워진 거품의 유무를 인식한다.

1983년 웨스팅하우스 러닝 코퍼레이션은 내셔널 컴퓨터 시스템스(NCS)에 인수되었다. 2000년에 NCS는 피어슨 에듀케이션에 인수되었고, OMR 기술은 피어슨의 데이터 관리 그룹의 핵심을 형성했다. 2008년 2월, M&F 월드와이드는 피어슨으로부터 데이터 관리 그룹을 인수했고, 이 그룹은 현재 스캔트론 브랜드의 일부이다.[16]

OMR은 현재 설문 조사와 시험에 광범위하게 사용된다.[14]

2. 1. 초기 역사

19세기 초와 20세기 초, 시각 장애인을 돕는 기계에 대한 특허가 등장했다.[2] 1857년부터 천공 테이프가 전신 입력 장치로 사용되었고,[9] 1890년에는 펀치 카드가 만들어져 컴퓨터 입력 장치로 사용되었다. 이들은 종이에 연필로 채워진 원 대신 매체에 실제 구멍을 뚫어 사용하는 초기 OMR(광학 마크 인식) 형태였다. 펀치 카드의 사용은 개인용 컴퓨터가 도입되면서 1970년대 초에 크게 감소했다.[14]

2. 2. 발전 과정

19세기 초와 20세기 초, 시각 장애인을 돕는 기계에 대한 특허가 부여되면서 광학 마크 인식 기술이 발전하기 시작했다.[2]

최초의 표시 감지 스캐너는 IBM 805 시험 채점 기계였다. 이 기계는 페이지를 스캔하는 와이어 브러시 쌍을 사용하여 흑연 연필심의 전기 전도성을 감지하여 마크를 읽었다. 1930년대에 IBM의 리처드 워렌은 시험 채점을 위한 광학 마크 감지 시스템을 실험했다.[4] 최초로 성공적인 광학 마크 감지 스캐너를 개발한 사람은 에버렛 프랭클린 린드퀴스트이다. 린드퀴스트는 수많은 표준화된 교육 시험을 개발했으며, 당시 표준이었던 IBM 805보다 더 나은 시험 채점 기계가 필요했다.

같은 기간 동안 IBM은 광학 마크 감지 시험 채점 기계를 개발하여 1962년에 IBM 1230 광학 마크 채점 리더로 상용화했다. 이 기계와 다양한 관련 기계를 통해 IBM은 표시 감지 기계용으로 개발된 광범위한 응용 프로그램을 새로운 광학 기술로 이전할 수 있었다.

교육 시험 분야의 다른 업체들이 스캔 서비스 판매에 주력하는 동안, 1972년에 설립된 스캔트론사는 학교에 저렴한 스캐너를 배포하고 시험 양식을 판매하여 수익을 올리는 모델을 사용했다.[15] 그 결과 많은 사람들이 모든 마크 감지 양식을 "스캔트론" 양식이라고 생각하게 되었다.

3. 원리

OMR 장치는 양식에 빛을 비추는 스캐너를 사용하여, 양식의 특정 위치에서 빛의 반사율 차이를 확인한다. 검은색 마크는 빈 영역보다 빛을 덜 반사하여 감지된다. 일부 OMR 장치는 투과지(transoptic paper)에 인쇄된 양식을 사용하며, 종이를 통과하는 빛의 양을 측정하여 마크를 인식한다.

OMR은 복잡한 패턴 인식 엔진이 필요하지 않아 광학 문자 인식(OCR)과 구별된다. OMR 장치가 마크를 잘못 읽을 가능성은 거의 없다. OMR은 바코드 인식과 관련이 있다.

3. 1. OMR 장치의 종류

OMR 시험 양식. 전용 OMR 장치로 스캔하도록 설계됨


OMR 장치는 크게 전용 OMR 장치와 데스크톱 OMR 소프트웨어 두 가지 종류로 나뉜다.

  • 전용 OMR 장치: 특수 용지에 인쇄된 양식을 사용하며, 빛의 투과량 또는 반사율을 측정한다.
  • OMR 장치는 양식에 빛을 비추는 이미지 스캐너를 사용한다. 이 장치는 양식의 특정 위치에서 빛의 반사율 차이를 확인하여 검은색 마크를 감지한다. 검은색 마크는 빈 영역보다 빛을 덜 반사하기 때문이다.
  • 일부 OMR 장치는 투과지(transoptic paper)에 인쇄된 양식을 사용하며, 종이를 통과하는 빛의 양을 측정한다. 종이 양쪽에 있는 검은색 마크는 통과하는 빛의 양을 줄여서 감지된다.

  • 데스크톱 OMR 소프트웨어: 일반 이미지 스캐너와 함께 작동하며, 워드 프로세서나 컴퓨터에서 만든 양식을 사용할 수 있다.
  • 데스크톱 OMR 소프트웨어를 사용하면 사용자가 직접 양식을 만들고 인쇄할 수 있다. OMR 소프트웨어는 문서 공급 장치가 있는 일반 데스크톱 이미지 스캐너와 함께 작동하여 작성된 양식을 처리한다.
  • OMR 소프트웨어는 이미지 스캐너를 사용하여 레이저 프린터로 인쇄된 설문지, 시험지, 출석부, 체크리스트 등 일반 용지 양식을 처리한다.

이미지 스캐너와 OMR 소프트웨어를 통해 스캔하도록 설계된 일반 용지 OMR 설문지

4. 활용 분야

일본중앙경마회(Japan Racing Association) 후쿠시마 경마장(Fukushima Racecourse)에서 사용되는 OMR 베팅 양식


이 양식을 사용하는 베팅 티켓


OMR(광학 마크 인식)은 객관식 시험 채점, 설문 조사, 투표 등 다양한 분야에서 활용된다. 낮은 오류율, 저렴한 비용, 사용 편의성 덕분에 대량의 데이터를 빠르고 정확하게 처리하는 데 유용하다.

OMR은 학교나 자료 수집 기관뿐만 아니라 기업, 의료 기관에서도 데이터 입력 프로세스를 간소화하고 입력 오류를 줄이기 위해 사용한다.[17] OMR, OCR, ICR 기술은 모두 종이 양식에서 데이터를 수집하는 수단을 제공한다.

과거에는 특수 용지, 특수 잉크, 특수 입력 리더가 필요한 OMR 시스템도 있었지만,[18] 현재는 사용자가 직접 양식을 만들고 인쇄하여 스캐너로 정보를 읽을 수 있다.[19] OMR 마크는 봉투 삽입 장비가 우편물을 봉투에 넣을 때를 결정하기 위해 인쇄된 우편물에 추가되기도 한다.

4. 1. 시험 및 평가

광학식 답안지(OMR) 또는 버블 시트는 객관식 시험에 사용되는 특수한 형태의 서식이다. OMR은 답을 감지하는 데 사용된다. 스캔트론 코퍼레이션은 많은 광학식 답안지를 제작하지만, 특정 용도에는 자체 맞춤형 시스템이 필요하기도 하다.

광학식 답안지는 일반적으로 각 질문에 해당하는 빈 타원 또는 상자 세트를 갖추고 있으며, 종종 별도의 용지에 인쇄된다. 바코드는 자동 처리를 위해 시트를 표시할 수 있으며, 채워진 각 타원 시리즈는 판독 시 특정 값을 반환한다. 이러한 방식으로 학생들의 답을 디지털 방식으로 기록하거나 신원을 부여할 수 있다.[17]

광학식 답안지에 표시된 SAT 수학 문제에 대한 응답

4. 2. 설문 조사

광학 마크 인식(OMR)은 대규모 설문 조사의 응답을 빠르고 효율적으로 수집하고 분석하는 데 사용된다. 소비자 설문 조사, 지역 사회 설문 조사, 제품 평가 등 다양한 유형의 설문에 활용된다.

OMR의 다양한 응용 분야는 다음과 같다.

설문 조사 종류
지역 사회 설문 조사
소비자 설문 조사
제품 평가


4. 3. 투표

OMR은 선거에서 투표 결과를 집계하는 데 사용되어, 투표 과정의 효율성과 정확성을 높인다. 대한민국에서는 2002년 제16대 대통령 선거부터 OMR 시스템을 활용한 전자개표기가 도입되었다.

4. 4. 기타 분야

OMR은 학교나 자료 수집 기관뿐만 아니라, 많은 기업과 의료 기관에서도 데이터 입력 프로세스를 간소화하고 입력 오류를 줄이기 위해 사용된다.[17] OMR, OCR, ICR 기술은 모두 종이 양식에서 데이터를 수집하는 수단을 제공한다.

OMR의 다양한 응용 분야는 다음과 같다.

응용 분야
기관 연구 과정
지역 사회 설문 조사
소비자 설문 조사
시험 및 평가
평가 및 피드백
데이터 편집
제품 평가
타임 시트 및 재고 수량
회원 가입 양식
복권 및 투표
지오코딩 (예: 우편 번호)
주택 담보 대출, 은행 및 보험 신청서



OMR 마크는 봉투 삽입 장비가 우편물을 접어서 봉투에 넣어야 할 때를 결정하기 위해 인쇄된 우편물에 추가되기도 한다.

과거에는 일부 OMR 시스템이 특수 용지, 특수 잉크 및 특수 입력 리더를 필요로 했지만,[18] 현재 OMR 기술은 사용자가 자체 양식을 생성하고 인쇄할 수 있으며, 스캐너를 사용하여 정보를 읽을 수 있다.[19] OMR 시스템은 거의 100% 정확도를 보이며 표식을 인식하는 데 평균 5ms밖에 걸리지 않는다.[18]

5. 광학식 답안지 (OMR 카드)

광학식 답안지(OMR 카드)는 객관식 시험에 사용되는 특수한 서식이다. 스캔트론 코퍼레이션에서 주로 제작하지만, 특정 용도에 따라 맞춤형 시스템을 사용하기도 한다.

5. 1. 구조

광학식 답안지는 객관식 시험에 사용되는 특수한 형태의 서식이다. 일반적으로 각 질문에 해당하는 빈 타원이나 상자 세트를 갖추고 있으며, 종종 별도의 용지에 인쇄된다. 바코드는 자동 처리를 위해 시트를 표시할 수 있으며, 채워진 각 타원 시리즈는 판독 시 특정 값을 반환한다. 이러한 방식으로 학생들의 답을 디지털 방식으로 기록하거나 신원을 부여할 수 있다.[1]

5. 2. 판독 방식

초기의 광학 마크 인식(OMR) 판독 방식은 빛을 답안지에 비추고 반대편에 있는 광전관을 이용하여 빛이 얼마나 차단되는지 측정하는 방식이었다.[10] 일부 광전관은 가시광선 스펙트럼의 청색 끝 부분에 주로 민감하여 청색 잉크는 사용할 수 없었다.[11] 따라서 2B 연필을 사용하여 답란을 채워야 했는데, 흑연은 빛을 흡수하거나 반사하는 매우 불투명한 물질이기 때문이다.[10]

현대의 광학 마크 인식 판독 방식은 반사된 빛을 기반으로 밝고 어두움을 측정한다. 2B 연필 사용이 권장되기는 하지만, 반드시 2B 연필로 채울 필요는 없다. 검은색 잉크도 읽을 수 있지만, 많은 시스템에서는 양식이 인쇄된 색상과 동일한 색상의 표시는 무시한다.[10]

5. 3. 디자인 및 인쇄

OMR 시트는 0.05mm의 정밀도로 치수를 맞춰 설계, 인쇄, 재단해야 한다. 치수가 정밀도 기준에 미치지 못하면 OMR 시트의 정확도가 달라질 수 있다.[1]

OMR 시트는 용지 종류 및 두께, 무탄소 용지 사용 여부 등에 따라 여러 종류로 나뉜다.[1]

종류설명
단일 부품A4/리갈 용지에 105gsm에서 120gsm 용지로 인쇄된다.
이중 부품 (무탄소)두 장의 시트가 인쇄된다. 한 장은 105gsm 용지에, 다른 한 장은 60-70gsm 용지에 A4 용지로 인쇄된다. 첫 번째 시트의 하단과 두 번째 시트의 상단은 화학적으로 처리되어 첫 번째 시트의 인상이 두 번째 시트에 나타난다.
삼중 부품 (무탄소)세 장의 시트가 인쇄된다. 한 장은 105gsm 용지에, 다른 두 장은 60-70gsm 용지에 A4 용지로 인쇄된다. 첫 번째 시트의 하단, 두 번째 시트의 상단과 하단, 세 번째 시트의 상단은 화학적으로 처리되어 첫 번째 시트의 인상이 두 번째와 세 번째 시트에 나타난다.


6. OMR 소프트웨어

OMR 소프트웨어는 데스크톱 컴퓨터에서 OMR을 가능하게 하는 응용 프로그램이다. 전용 OMR 장치와 달리, 사용자는 워드 프로세서나 컴퓨터에서 자체 양식을 만들고 인쇄할 수 있다. OMR 소프트웨어는 문서 공급 장치가 있는 일반적인 데스크톱 이미지 스캐너와 함께 작동하여 작성된 양식을 처리한다.

OMR은 복잡한 패턴 인식 엔진이 필요하지 않다는 점에서 광학 문자 인식(OCR)과 구별된다. OMR 마크는 이미지가 높은 대비를 가지고 쉽게 인식 가능하거나 관련 없는 모양을 가져야 하므로, OMR 장치가 올바르게 읽지 못할 가능성이 거의 없다. OMR과 OCR은 바코드 인식과 관련이 있다.

1980년대 후반부터 많은 양식 처리 회사에서 인구 조사 양식 처리와 같은 양식 내 광학 마크를 식별하는 기능을 제공해 왔다. 대부분 이진 이미지와 픽셀 수를 기반으로 하며, 최소 및 최대 픽셀 수를 사용하여 불필요한 마크를 제거한다. 일부 제품은 마커의 의도를 더 잘 식별하기 위해 그레이스케일을 사용하기도 한다.

6. 1. 상용 OMR 소프트웨어



OMR 소프트웨어는 이미지 스캐너를 사용하여 레이저 프린터로 인쇄된 설문지, 시험지, 출석부, 체크리스트 및 기타 일반 용지 양식을 처리함으로써 데스크톱 컴퓨터에서 OMR을 가능하게 하는 컴퓨터 소프트웨어 응용 프로그램이다.

OMR 소프트웨어는 OMR 시트에서 데이터를 캡처하는 데 사용된다. 데이터 캡처 스캐닝 장치는 용지 두께, OMR 시트의 치수 및 디자인 패턴과 같은 여러 요인에 중점을 둔다.

1991년에 출시된 Gravic, Inc.(원래는 Principia Products, Inc.로 알려짐)에서 제작한 Remark Office OMR은 일반적인 이미지 스캐너의 이미지를 사용한 최초의 OMR 소프트웨어 패키지 중 하나였다.

OMR 소프트웨어의 필요성은 초기 광학 마크 인식 시스템이 전용 스캐너와 드롭아웃 색상 및 등록 표시가 있는 특수 사전 인쇄 양식을 사용했기 때문에 생겨났다. 이러한 양식은 일반적으로 페이지당 0.1달러~0.19USD였다.[12] 반면에 OMR 소프트웨어 사용자는 워드 프로세서나 내장 양식 편집기를 사용하여 자체 마크 감지 양식을 디자인하고, 프린터로 로컬에서 인쇄하며, 대량의 양식에서 수천 달러를 절약할 수 있다.[13]

OMR 소프트웨어는 또한 폴더 삽입 장비로 스캔할 수 있도록 메일 문서에 OMR 마크를 추가하는 데 사용된다. OMR 소프트웨어의 예로는 영국 개발자 Funasset Limited의 Mail Markup이 있다.

6. 2. 활용

OMR은 객관식 시험에서 연필로 광학식 답안지를 사용하는 것과 같이 특수 양식을 작성하는 작업이 필요한 여러 분야에서 활용된다. 이러한 양식은 컴퓨터 스캔에 최적화되어 있으며, 인쇄 시 주의 깊게 등록하고 모호성을 최소화하도록 설계되었다. 낮은 오류율, 저렴한 비용, 사용 편의성 덕분에 OMR은 투표 집계에 널리 사용되는 방법이다.[1][2][3][4][5][6][7][14][8][9]

OMR 소프트웨어를 사용하면 워드 프로세서나 컴퓨터에서 자체 양식을 만들고 인쇄할 수 있어 비용 절감 효과가 있다. 사용자는 OMR 소프트웨어와 일반적인 데스크톱 이미지 스캐너를 함께 사용하여 작성된 양식을 처리할 수 있다. OMR 소프트웨어는 이미지 스캐너를 사용하여 레이저 프린터로 인쇄된 설문지, 시험지, 출석부 등 일반 용지 양식을 처리한다.

OMR 마크는 봉투 삽입 장비가 우편물을 접어서 봉투에 넣어야 할 때를 결정하기 위해 스캔하는 용도로 인쇄된 우편물에 추가되기도 한다. 이러한 마크는 우편물 문서의 각 페이지에 추가되는 일련의 검은색 대시로 구성된다.

7. 장단점

OMR(광학 마크 인식)은 데이터 입력 속도가 빠르고 정확도가 높아 대량의 데이터를 효율적으로 처리할 수 있으며, 입력 오류를 줄여 데이터의 신뢰성을 높인다.[18] 사용자는 워드 프로세서나 컴퓨터에서 자체 양식을 만들고 인쇄할 수 있어 비용 절감 효과도 있다.[18] OMR 시스템은 거의 100% 정확도를 보이며, 표식을 인식하는 데 평균 5밀리초밖에 걸리지 않는다.[18]

OMR은 사용자가 많은 양의 텍스트를 수집하려는 경우 데이터 수집을 복잡하게 만들고, 스캔 과정에서 데이터가 누락될 가능성이 있다는 단점이 있다.[20] 또한, 잘못되거나 번호가 매겨지지 않은 페이지는 잘못된 순서로 스캔될 수 있으며, 보호 장치가 마련되지 않으면 페이지가 다시 스캔되어 중복된 데이터를 제공하고 데이터가 왜곡될 수 있다.[18] OMR의 광범위한 채택과 사용 편의성으로 인해 표준화 시험이 주로 객관식 문제로 구성될 수 있으며, 이는 시험의 성격을 변화시킨다는 한계도 존재한다.

7. 1. 장점

OMR(광학 마크 인식)은 데이터 입력 속도가 빠르고 정확도가 높다는 장점이 있다. 대량의 데이터를 효율적으로 처리할 수 있으며, 입력 오류를 줄여 데이터의 신뢰성을 높인다.[18] 사용자는 워드 프로세서나 컴퓨터에서 자체 양식을 만들고 인쇄할 수 있어 비용 절감 효과도 있다.[18]

OMR 시스템은 거의 100% 정확도를 보이며, 표식을 인식하는 데 평균 5밀리초밖에 걸리지 않는다.[18] 사용자는 마크 영역에 사각형, 원, 타원, 육각형을 사용할 수 있고, 소프트웨어를 통해 채워진 버블, 십자, 체크 표시 등을 인식하도록 설정할 수 있다.

7. 2. 단점

OMR은 사용자가 많은 양의 텍스트를 수집하려는 경우 데이터 수집을 복잡하게 만들고, 스캔 과정에서 데이터가 누락될 가능성이 있다는 단점이 있다.[20] 또한, 잘못되거나 번호가 매겨지지 않은 페이지는 잘못된 순서로 스캔될 수 있으며, 보호 장치가 마련되지 않으면 페이지가 다시 스캔되어 중복된 데이터를 제공하고 데이터가 왜곡될 수 있다.[18]

OMR의 광범위한 채택과 사용 편의성으로 인해 표준화 시험이 주로 객관식 문제로 구성될 수 있으며, 이는 시험의 성격을 변화시킨다는 한계도 존재한다.

참조

[1] 웹사이트 Optical mark recognition http://www.postgradm[...] 2006-06-13
[2] 서적 Research Optical Character Recognition | Macmillan Science Library: Computer Sciences http://www.bookrags.[...] Bookrags.com 2010-11-02
[3] 웹사이트 Optical Scanning Systems — http://www.aceprojec[...] Aceproject.org 2015-07-03
[4] 서적 Management Information Systems for the Information Age McGraw-Hill Ryerson 2006
[5] 웹사이트 Statisticians' Lib: Using Scanners and OMR Software for Affordable Data Input http://www.nyu.edu/i[...] 2006-06-13
[6] 웹사이트 Data Collection on the Cheap http://remarksoftwar[...] 2015-07
[7] 웹사이트 Remark Office OMR, by Gravic (Principia Products), works with popular image scanners to scan surveys, tests and other plain paper forms http://www.omrsoluti[...] Omrsolutions.com 2015-07-03
[8] 웹사이트 Forms Processing Technology http://www.tkvision.[...] Tkvision.com 2015-07-03
[9] 서적 Research Input Devices | Macmillan Science Library: Computer Sciences http://www.bookrags.[...] Bookrags.com 2010-11-02
[10] 웹사이트 Question 1529: Why do scantron-type tests only read #2 pencils? Can other pencils work? http://howeverything[...] HowEverythingWorks.org 2006-05-29
[11] 간행물 Mullard Technical Handbook Volume 4 Section 4:Photoemissive Cells 1960
[12] 웹사이트 Archived copy http://fdc.fullerton[...] 2009-03-12
[13] 웹사이트 Grading Biology Exams at a Large State University http://remarksoftwar[...] RemarkSoftware.com 2015-07-21
[14] 뉴스 The Basics of Automatic Identification Canadian Datasystems 1989-09
[15] 웹사이트 The Marketplace for Educational Testing http://www.bc.edu/re[...] 2015-07-03
[16] 웹사이트 NCS Pearson, Inc. http://www.ncspearso[...] 2010-06-14
[17] URL http://datamanagemen[...]
[18] 문서 Bergeron
[19] 문서 LoPresti 1996
[20] 문서 Green 2000


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