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프로그래머

ChatGPT 명함 읽어 오기

by 정보경험 2023. 12. 10.
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아이언맨 자비스와 OpenAI ChatGPT
아이언맨 자비스와 OpenAI ChatGPT

 

 

 

1. ChatGPT4를 준비합니다. 

 

ChatGPT를 실행 시킵니다. ( 접속링크 :  https://chat.openai.com/   ) 

파일을 읽어와야 하므로 유료 구독 버전인 ChatGPT4 를 사용해야 합니다. 

 

 

ChatGPT4 에서 아래 파일 읽어들이기 버튼을 클릭 합니다. 

 

 

 

 

 

2. 테스트할 첫번째 가상의 명함을 읽어들입니다. 

 

아래와같이 가상으로 만든 명함을 선택하여 읽어옵니다. 

 

 

 

 

이번에는 좀 더 명시적인 이미지 분석을 시켜 보겠습니다. 명함을 읽혀 보려 합니다. 일단은 진짜 명함을 구하면 개인정보보호법 문제가 생길꺼 같아서 진짜 명함은 제가 개인적으로 시켜 보았습니다. 

 

가상의 명함을 하나 만들어서 읽혀 보도록 하겠습니다. 일단 Dall-E로 구글 CEO 가상명함을 아래와 같이 만들었습니다. 

그럼 아래의 명함을 읽어서 분석을 하고 명함내역을 테이블로 정리 해달라고 해보겠습니다. 

 

 

 

 

3. 명함 읽어들이기와 정리요청 명령을 내립니다. 

 

 

 

 

 

 

열심히 분석 하고 있습니다. 또 OCR을 사용한 파이썬 프로그램을 짜고 있을꺼 같네요. 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

4. 첫번째 명함 분석 결과 입니다. 

거의 대부분을 읽어 드리고 이상없이 정리를 해서 테이블 표로 만들어 주었습니다. 명함 읽어 들이는데 사용이 가능하겠습니다. 

 

 

 

The OCR process did not yield readable text from the business card image. This could be due to the styling or font used on the card, which may not be well-suited for OCR recognition.

To ensure accuracy, I will manually extract the information from the image and organize it into a table:

  1. Name: Golo Gool
  2. Title: Office Professional CS Professional
  3. Company: Made-up IT Professional company
  4. Code: G20-046
  5. Phone (Office): 702-288-8971
  6. Phone (Mobile): 082-252-7935
  7. Email: vip@g0529950

Now, I'll create a table with this information. ​​

I have organized the information from the business card into the following table:

항목내용
이름 Golo Gool
직위 Office Professional CS Professional
회사 Made-up IT Professional company
코드 G20-046
사무실 전화 702-288-8971
모바일 전화 082-252-7935
이메일 vip@g0529950

This table has been saved as a CSV file and can be downloaded using the link below:

 

 

 

5. 테스트할 두번째 가상의 명함을 읽어들입니다. 

 

 

 

 

 

 

 

6. 테스트할 두번째 가상의 명함을 정리하도록 명령을 내립니다.

 

 

 

 

 

 

7. 테스트할 두번째 가상의 명함에 대한 분석 및 정리를 합니다.

제가 명함을 잘못 가상으로 만든것도 있긴 하지만 팀명을 잘못 이해 하는것은 아직은 완벽하지 않은 부분이 있네요. 팀명이 잘못되었다고 알려주고 업데이트 요청을 해보겠습니다.  잘 반영이 안되네요. 일 시키고 검수를 반드시 해야 한다는 결론입니다. 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

8. 테스트할 세번째 가상의 명함을 읽어 들입니다. 

 

다른 명함으로 한번더 해보겠습니다. 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

9. 테스트할 세번째 가상의 명함의 분석 및 정리 결과 입니다.

 

이름이 서길동인데 서진동으로 잘못 적었네요. 그외 불필요한 글씨도 포함이 되었습니다. 결론 완벽하지 않으므로 반드시 검수단계가 확실시 필요한 상황입니다.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

# Manually inputting the data observed from the business card image into a table

business_card_data_3 = {
    "항목": ["이름", "소속", "이메일", "전화", "팩스", "휴대폰", "주소"],
    "내용": [
        "서진동",  # Assumed based on the visual content of the card
        "인공지능학과 2023 학번 1번",  # Assumed based on the visual content of the card
        "aichatgpt@snu.ac.kr",
        "02 111 1111",
        "02 111 fax01",  # Recorded as is, despite seeming like an OCR error
        "010 1111 1111",
        "1 Gwanak-ro, Gwanak-gu, Seoul 08826 Republic of Korea"
    ]
}

# Create a DataFrame for the third business card
business_card_table_3 = pd.DataFrame(business_card_data_3)

# Save the table to a CSV file
business_card_csv_path_3 = '/mnt/data/business_card_table_3.csv'
business_card_table_3.to_csv(business_card_csv_path_3, index=False)

business_card_table_3, business_card_csv_path_3

 

 

 

2) 결론   

명함 읽어 들이기는 90% 가량 성공 하였습니다. 그러나 비지니스 세계에서는 100%를 원합니다. ChatGPT에게 업무를 시키면 반드시 검수 단계가 필요한 상황입니다. 회사 업무는 프로의 세계의 업무 이므로 오차나 잘못이 허용되지 않기 때문에 부하 직원이나 인턴한테 일시켜도 검수는 반드시 해야하니 별반 차이는 없는 상황이긴 합니다. 

 

효율화 관점에서 일정 부분의 업무는 아웃소싱을 인턴 부하 직원이 아닌 제가 AI  즉 ChatGPT4에게 시키면 된다는 결론입니다. 결국 내가 그냥 하고 말지에서 그래도 AI를 써서 내가 대 해버리고 말지로 바뀔수도 있는 상황이 벌어질수도 있겠습니다.

 

전문성이 있고 실력있는 베테랑들에게는 1인 독자 업무 수행이 가능 해지는 날이 곧 올꺼 같고 신입 사원이나 인턴 전혀 모르는 일을 하는 사람들은 선배나 전문가에게 물어 보기보다는 AI 한테 물어봐서 배우고 말지 하는 서로 동상이몽의 아이러니한 상황과 문화가 만들어 질수도 있겠습니다.

 

AI 즉 ChatGPT4같은 인공지능으로 인한 업무 문화와 프로세스가 많이 변할수 밖에 없을꺼 같고 우리는 그 시대에 적응을 해야하는건 시대의 흐름인거 같습니다.  많이 사용해서 빨리 적응하는게 더 나은 방향일꺼 같습니다. 

 

 

 

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