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Dev.toAI/ML
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국가별 ID Heterogeneity 해결을 통한 글로벌 KYC 데이터 정규화 설계
The hard part of national ID OCR isn't the OCR
AI 요약
Context
단순 OCR 모델 도입만으로는 국가별로 상이한 ID 카드 스키마, 문자 체계, 날짜 표기법 대응 불가. 단일 고정 스키마 기반의 데이터 모델 설계로 인한 정보 손실 및 국가별 예외 처리 로직의 기하급수적 증가 문제 발생.
Technical Solution
- Country-specific Schema 도입을 통해 국가별로 상이한 필수 필드(종교, 신장, 눈 색깔 등)를 유연하게 수용하는 데이터 모델 설계
- Native Script 보존 및 Latin Transliteration 병행 전략으로 데이터 손실 방지 및 정부 데이터베이스 매칭 정밀도 확보
- Buddhist Calendar 등 비 그레고리력 날짜를 ISO 8601 표준으로 정규화하되, 원본 문자열을 함께 유지하는 Reversible Normalization 적용
- OCR 추출 단계와 국가별 유효성 검증(Checksum, Region Code) 로직을 분리하여 책임 범위를 명확히 정의한 계층 구조 설계
- 자체 어댑터 구현 대신 국가별 도메인 지식이 내재된 API를 활용하여 국가 확장 시 발생하는 유지보수 비용의 선형적 증가 억제
실천 포인트
- 글로벌 서비스 설계 시 '국가별 상이함'을 예외 케이스가 아닌 First-class Constraint로 정의했는지 검토 - 문자열 변환 시 Lossy한 Transliteration만 사용하지 않고 원본 Native Script를 함께 저장하는 구조인지 확인 - 날짜 처리 시 지역별 캘린더 시스템 차이를 고려하여 표준 포맷(ISO 8601) 변환 로직을 분리했는지 체크 - 도메인 복잡도가 높은 외부 데이터 연동 시 직접 구현과 전문 API 도입의 TCO(Total Cost of Ownership) 비교 분석