본 논문은 기존의 문자 단위 OCR의 한계를 극복하고자, 단어 단위 OCR에서 줄 단위 OCR으로의 전환을 제안합니다. 기존의 문자 단위 OCR은 문자 분할 과정에서 오류가 발생하기 쉽고, 언어 모델을 활용하는 데 제한적이었습니다. 단어 단위 OCR은 이러한 문제를 해결했지만, 단어 분할 과정에서 오류가 발생할 수 있다는 한계가 있습니다. 따라서 본 논문에서는 단어 단위 OCR의 한계를 넘어 줄 단위 OCR을 제안하여 단어 검출 오류를 피하고 더 큰 문장 맥락을 제공함으로써 언어 모델 활용도를 높입니다. 또한, 줄 단위 OCR을 위한 새로운 데이터셋(251개의 영어 페이지 이미지)을 공개합니다. 실험 결과, 제안된 기법은 기존 단어 단위 OCR에 비해 정확도가 5.4% 향상되었고, 효율성은 4배 향상되었음을 보여줍니다.
