CLOVA OCR 기반 자동차 번호판 인식 프로그램 구축

자동차 번호판 인식 시스템(LPR, License Plate Recognition)은 현재 다양한 분야에서 활용되고 있습니다.

• 아파트 주차관제
• 무인 출입 시스템
• 불법 주정차 단속
• 물류 차량 관리
• 스마트시티 관제
• 공공기관 차량 출입관리
• 톨게이트 자동 정산

특히 국내 환경에서는 단순 OCR만으로는 높은 정확도를 얻기 어렵습니다.

그 이유는 다음과 같습니다.

• 차량 속도
• 야간 반사
• 번호판 기울어짐
• 카메라 화질 문제
• 비·눈·안개 환경
• 한글 오인식
• 구형 번호판 존재

따라서 실제 서비스에서는 아래 구조를 조합해서 구현합니다.

OpenCV 번호판 검출
+
CLOVA OCR 문자 인식
+
국내 번호판 규칙 기반 후처리

이번 글에서는 Java 기반으로 국내 번호판 인식 시스템을 구축하는 방법을 단계별로 상세하게 정리합니다.

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1. 국내 자동차 번호판 구조 이해

번호판 OCR을 만들기 전에 반드시 알아야 하는 것이 국내 번호판 규칙입니다.

일반 OCR과 다르게 자동차 번호판은 매우 정형화되어 있습니다.

즉:

• 숫자 패턴이 정해져 있고
• 사용 가능한 한글이 제한되어 있으며
• 지역번호 포함 구형 번호판도 존재합니다.

이 특징 때문에 OCR 결과를 후처리하면 정확도를 크게 올릴 수 있습니다.

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2. 현재 사용되는 국내 번호판 종류

1) 신형 번호판

현재 가장 많이 사용하는 형태입니다.

예시:

123가4567
12나3456

구조:

숫자 2~3자리
+
한글 1자리
+
숫자 4자리

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2) 지역번호 포함 구형 번호판

예시:

서울12가3456
부산34나5678
경기77허1234

특징:

• 지역명 포함
• 현재도 일부 차량 사용 중
• OCR 시 지역명 인식 필요

---

3) 영업용 번호판

예시:

서울74바1234

주로:

• 택시
• 렌터카
• 버스
• 화물차

등에서 사용됩니다.

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3. 국내 번호판에서 사용 가능한 한글

자동차 번호판의 한글은 아무 글자나 사용하는 것이 아닙니다.

실제로는 지정된 문자만 사용됩니다.

대표적으로:

가
나
다
라
마
거
너
더
러
머
버
서
어
저
고
노
도
로
모
보
소
오
조
구
누
두
루
무
부
수
우
주
허
하
호
배
국
합
육
해
공

이 특징이 매우 중요합니다.

왜냐하면 OCR 오인식을 강하게 줄일 수 있기 때문입니다.

예를 들어:

OCR 결과실제 번호판

12기3456	12가3456
77버1234	77허1234
O	0
B	8

이런 식의 오류가 자주 발생합니다.

따라서:

허용 가능한 문자만 인정

하는 후처리가 핵심입니다.

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4. 전체 시스템 구조

실무에서 가장 많이 사용하는 구조는 아래 형태입니다.

CCTV
 ↓
OpenCV 번호판 검출
 ↓
번호판 이미지 Crop
 ↓
CLOVA OCR
 ↓
번호판 정규식 검증
 ↓
오인식 보정
 ↓
DB 저장
 ↓
출입 제어 시스템

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5. CLOVA OCR 장단점

국내 번호판 OCR 시스템에서 CLOVA OCR을 많이 사용하는 이유는 한글 인식 성능 때문입니다.

 

장점

한글 OCR 성능	국내 OCR 중 매우 우수
국내 번호판 최적화	신형·구형 번호판 인식 우수
API 연동 난이도	비교적 쉬움
유지보수	서버 구축 부담 적음
정확도	높은 편
개발 속도	빠름

단점

비용	사용량 기반 과금
인터넷 의존	외부망 필요
API 제한	초당 호출 제한 존재
네트워크 영향	지연 가능성 존재
이미지 품질 의존	저화질에서는 성능 저하

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6. CLOVA OCR API Key 발급 방법

CLOVA OCR 사용을 위해서는 NAVER Cloud Platform에서 API를 생성해야 합니다.

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1) 네이버 클라우드 가입

NAVER Cloud Platform 접속: https://www.ncloud.com/

회원가입 및 로그인 진행.

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2) CLOVA OCR 서비스 이동

콘솔 접속 후:

AI Services
→ CLOVA OCR

메뉴로 이동합니다.

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3) OCR 서비스 생성

OCR 서비스 생성 버튼 클릭 후:

• 서비스명 입력
• 일반 OCR 선택
• Invoke URL 생성

진행합니다.

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4) Secret Key 발급

서비스 생성 후 아래 정보가 발급됩니다.

Invoke URL
Secret Key

이 정보가 실제 API 호출에 사용됩니다.

---

5) API Key 보관 주의사항

Secret Key는 외부에 노출되면 안됩니다.

권장 방식:

application.yml
환경변수
서버 Vault

등으로 관리.

---

6) application.yml 설정 예시

clova:
  ocr:
    url: https://example.apigw.ntruss.com/custom/v1/1234/abcd
    secret-key: YOUR_SECRET_KEY

---

7) Java 설정값 주입

@Value("${clova.ocr.url}")
private String apiUrl;

@Value("${clova.ocr.secret-key}")
private String secretKey;

---

7. 개발 환경 구성

권장 환경

Java	JDK 17
Framework	Spring Boot
OCR	CLOVA OCR
영상처리	OpenCV
DB	MariaDB
WAS	Tomcat

---

7. Maven 의존성 설정

Spring Web

<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
</dependency>

---

OpenCV

<dependency>
    <groupId>org.openpnp</groupId>
    <artifactId>opencv</artifactId>
    <version>4.9.0-0</version>
</dependency>

---

반응형

8. OpenCV 설치

OpenCV 공식 사이트: https://opencv.org/

설치 후 Java Native Library 등록 필요.

System.loadLibrary(Core.NATIVE_LIBRARY_NAME);

---

9. 번호판 검출 과정

OCR 전에 가장 중요한 단계입니다.

번호판 영역만 정확하게 잘라야 OCR 정확도가 크게 올라갑니다.

전체 흐름:

이미지 입력
→ 흑백 변환
→ Blur 처리
→ Edge 검출
→ 윤곽선 탐색
→ 번호판 비율 탐색
→ 번호판 Crop

---

10. 이미지 읽기

Mat image = Imgcodecs.imread("car.jpg");

if(image.empty()){
    System.out.println("이미지 로드 실패");
    return;
}

---

11. 흑백 변환

컬러보다 흑백이 OCR에 훨씬 유리합니다.

Mat gray = new Mat();

Imgproc.cvtColor(
    image,
    gray,
    Imgproc.COLOR_BGR2GRAY
);

---

12. Blur 처리

노이즈 제거 단계입니다.

Mat blur = new Mat();

Imgproc.GaussianBlur(
    gray,
    blur,
    new Size(5,5),
    0
);

---

13. Edge 검출

번호판 테두리를 찾는 핵심 과정입니다.

Mat edge = new Mat();

Imgproc.Canny(
    blur,
    edge,
    100,
    200
);

---

14. 윤곽선 탐색

List<MatOfPoint> contours = new ArrayList<>();

Imgproc.findContours(
    edge,
    contours,
    new Mat(),
    Imgproc.RETR_TREE,
    Imgproc.CHAIN_APPROX_SIMPLE
);

---

15. 번호판 후보 찾기

국내 번호판은 가로 직사각형 형태입니다.

for(MatOfPoint contour : contours){

    Rect rect = Imgproc.boundingRect(contour);

    double ratio =
        (double) rect.width / rect.height;

    if(ratio > 2 && ratio < 6){

        Mat plate = new Mat(image, rect);

        Imgcodecs.imwrite(
            "plate.jpg",
            plate
        );
    }
}

---

16. 번호판 전처리

OCR 정확도를 결정하는 핵심 단계입니다.

Threshold 처리

Mat binary = new Mat();

Imgproc.threshold(
    gray,
    binary,
    0,
    255,
    Imgproc.THRESH_BINARY
    + Imgproc.THRESH_OTSU
);

효과:

• 문자 대비 강화
• 야간 인식 개선
• OCR 정확도 상승

---

18. CLOVA OCR 호출 구조

인증은 Header 기반입니다.

X-OCR-SECRET

---

19. Java OCR API 호출 예제

URL url = new URL(apiUrl);

HttpURLConnection conn =
    (HttpURLConnection) url.openConnection();

conn.setRequestMethod("POST");

conn.setRequestProperty(
    "Content-Type",
    "application/json"
);

conn.setRequestProperty(
    "X-OCR-SECRET",
    secretKey
);

conn.setDoOutput(true);

---

20. OCR 요청 JSON 예시

{
  "version": "V2",
  "requestId": "plate-test",
  "timestamp": 123456789,
  "images": [
    {
      "format": "jpg",
      "name": "plate"
    }
  ]
}

---

21. OCR 응답 예시

{
  "images": [
    {
      "fields": [
        {
          "inferText": "123가4567"
        }
      ]
    }
  ]
}

---

22. OCR 결과 추출

String plateNo =
    jsonNode
        .get("images")
        .get(0)
        .get("fields")
        .get(0)
        .get("inferText")
        .asText();

---

23. 번호판 정규식 검증

국내 번호판은 규칙이 명확합니다.

그래서 OCR 이후 정규식 검증이 매우 중요합니다.

신형 번호판 검증

String regex =
    "^\\d{2,3}[가-힣]\\d{4}$";

 

지역번호 포함 번호판 검증

String regex =
"^(서울|부산|대구|인천|광주|대전|울산|경기|강원|충북|충남|전북|전남|경북|경남|제주)"
+
"\\d{1,3}[가-힣]\\d{4}$";

---

24. 정확도를 결정하는 핵심 요소

실제 번호판 인식 정확도를 가장 크게 좌우하는 요소는 다음입니다.

요소영향도

카메라 화질	매우 큼
야간 조명	매우 큼
번호판 Crop 품질	매우 큼
OCR 엔진	큼
후처리	매우 큼

즉:

OCR 엔진보다 전처리와 후처리가 더 중요

한 경우도 많습니다.

---

25. CLOVA OCR 장단점

장점

• 한글 OCR 매우 강력
• 국내 번호판 인식 우수
• API 연동 쉬움
• 유지보수 편리
• 정확도 높음

단점

• 사용량 기반 과금
• 외부 인터넷 필요
• API 호출 제한 존재
• 네트워크 지연 가능성

 

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