문제: 송장 이미지 정리의 악몽
비개발자가 운영하는 작은 팀의 일상 속 반복 작업 중 하나가 있었다. 바로 매주 쌓이는 송장 이미지 파일들을 스프레드시트에 수작업으로 옮기는 일이었다.
• 이미지 200장 × 추적번호, 배송지, 수량 3개 항목 = 약 600번의 타이핑
• 주 2회 반복
• 월 약 4800분(=80시간) 낭비
어느 날 누군가가 물었다. "Claude Code가 이미지도 읽을 수 있지 않나?"
첫 번째 시도: 이미지 업로드 자동화
Claude Code의 파일 처리 기능을 활용해 다음과 같이 구성했다.
1. 윈도우 디바이스의 로컬 폴더에서 이미지 수집
2. Claude Code에 이미지 배치 전송
3. 인식된 텍스트를 JSON 포맷으로 추출
4. 구글 시트에 자동 삽입
결과? 처음 50장은 정확했다.
발견된 예상 밖의 오류들
1. 저해상도 이미지에서 숫자 착각 (O와 0 혼동)
추적번호가 `1234O567`로 읽혔다. 실제는 `12340567`였다.
대책: 이미지 전송 전 최소 300 DPI 기준으로 필터링하는 전처리 로직 추가.
2. 비스듬한 각도의 글자 인식 실패
배송지 주소가 50% 정도만 추출되는 경우가 발생했다. 송장이 카메라에 정확히 수평으로 찍혀야 했다.
개선: Claude Code에 "텍스트가 기울어진 경우 최대한 보정해달라" 프롬프트 추가.
3. 중복 인식 (같은 파일을 2번 처리)
자동화 초기에는 처리 완료 로그가 없어서 같은 송장이 시트에 2~3번 들어갔다.
해결 방법
처리 완료된 이미지 파일을 `_processed` 폴더로 자동 이동시키고, 스프레드시트 B열에 "처리 시간" 타임스탬프를 기록했다.
최종 프로세스
비개발자도 따라할 수 있는 3단계
1단계: 이미지 준비
• 폴더 하나에 송장 사진 모으기
• 파일명을 숫자로 정렬 가능하게 (예: `001_shipping.jpg`)
2단계: Claude Code 프롬프트 작성
아래 같은 지시문으로 시작:
「이 폴더의 모든 JPG 파일을 읽어줘. 각 이미지에서 다음을 추출하고 JSON 포맷으로 출력해.
• 추적번호 (하이픈 포함)
• 배송 목적지 국가
• 수량 (숫자만)
불확실한 부분은 [불확실] 표시해 줘.」
3단계: 결과 검증 및 시트 삽입
Claude Code 실행 후 출력된 JSON을 구글 시트의 Apps Script로 연결하면 자동 입력 완성.
검증 단계는 필수: "[불확실]" 표시된 줄만 수동 확인 (대개 5~10개).
한 달 사용 결과
• 처리 시간: 80시간 → 8시간 (90% 감소)
• 정확도: 96% (수동 정정 4%)
• 팀의 반응: "이제 그 시간에 바이어 응답이나 할 수 있겠네"
배운 점
자동화는 완벽함을 추구하기보다 「충분히 좋은」 지점을 찾는 일이다. 96% 정확도라도 4%만 손으로 검수하면, 전체 수작업보다 훨씬 빠르다.
그리고 Claude Code의 이미지 읽기 능력은 생각보다 강력했다. 다만 프롬프트로 「불확실할 땐 솔직하게」라고 지시하는 것이 투명성을 높였다.
다음 실험은 다국어 송장 인식이다. 한글, 영문, 중문이 섞인 송장도 분류할 수 있을까?