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'광학문자인식'통합검색 결과 입니다. (6건)

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로민, NIA 사업 주관기업 선정…공공문서 AI SaaS 시장 정조준

로민이 정부 주관 사업을 통해 공공문서 디지털 전환용 서비스형 소프트웨어(SaaS) 개발에 착수한다. 로민은 최근 과학기술정보통신부와 한국지능정보사회진흥원(NIA)이 주관하는 '2025년 공공부문 이용 SaaS 개발·검증' 사업의 주관기업으로 최종 선정됐다고 14일 밝혔다. 이번 사업은 공공 부문에 적합한 SaaS 모델을 개발하고 이를 조달 체계와 연계해 상용화 가능성을 검증하는 것을 목표로 한다. 로민은 이번 과제를 통해 회사의 온프레미스 기반의 문서 인공지능(AI) 솔루션 '텍스트스코프 스튜디오'를 클라우드 환경에 맞춰 재설계한 '텍스트스코프 클라우드' 개발에 착수한다. 이 플랫폼은 문서 자동 분류, 서식 인식, 검색·요약 기능 등을 포함하며 공공문서 환경에 최적화된 AI 학습·배포 기능(MLOps)을 갖춘 것이 특징이다. '텍스트스코프 클라우드'는 필기체, 인쇄체, 타자체 등 다양한 서체 인식이 가능한 고정밀 광학문자인식(OCR) 기술을 기반으로 문서 인식 정확도를 높인다. 동시에 공공기관별 행정 프로세스에 맞는 맞춤형 AI 모듈을 지원해 다양한 업무 시스템과 연동된다. 로민은 이번 사업을 통해 내년까지 총 여섯 가지 주요 솔루션을 SaaS로 전환한다. 기록물관리시스템(RMS), 전자문서관리시스템(EDMS) 등과의 통합을 통해 비전자 문서의 디지털화를 촉진하고 행정문서 처리의 효율성과 정확성을 높이는 데 집중한다. 올해 1차년도에는 클라우드 기반 공공서비스 제공을 위한 공공 플랫폼형 클라우드 서비스(K-PaaS), 클라우드 서비스 적합성 평가제도(KACI) 등 주요 인증을 획득하고 내년에는 클라우드 서비스 보안 인증(CSAP) 보안 인증 및 디지털서비스몰 등록을 완료할 예정이다. 이후 조달시장 진출을 본격화하면서 공공기관 대상 SaaS 공급을 확대한다는 계획이다. 로민은 이미 우정사업본부, 특허청, 국가기록원 등 주요 공공기관과의 협업을 통해 기술 안정성과 인식 정확도를 검증한 바 있다. 이번 사업을 계기로 기존 성과를 클라우드 환경으로 확장하며 공공 다큐먼트 AI 시장에서의 리더십을 공고히 할 방침이다. 강지홍 로민 대표는 "문서 기반 행정업무를 보다 효율적이고 정확하게 처리할 수 있는 SaaS 모델의 필요성이 높아지고 있다"며 "이번 과제를 통해 신뢰성 높은 공공문서 AI 인식 서비스를 구현하고 공공 SaaS 도입의 모범 사례를 만들어 나가겠다"고 밝혔다.

2025.06.14 16:59조이환

"굿바이 수기입력"…한국딥러닝, 금융 여신서류에 AI 자동화 도입

한국딥러닝이 국내 대형 금융사 프로젝트 수주를 통해 금융권 공략에 시동을 걸었다. 한국딥러닝은 최근 한 대형 금융사와 여신 심사 과정에 필요한 문서 자동처리 시스템 구축 계약을 체결했다고 22일 밝혔다. 이 프로젝트에는 자체 비전언어모델(VLM) 기반 광학문자인식(OCR) 솔루션인 '딥 오씨알 플러스(DEEP OCR+)'가 적용된다. 해당 금융사는 기존에 여신 심사 시 46종의 신청·증빙 문서를 하나의 PDF로 수령해 사람이 직접 분류하고 입력해왔다. 이로 인해 문서 누락이나 오탈자, 병목 등 반복적 오류가 발생해 업무 효율 저하가 불가피했다. 한국딥러닝은 이같은 비효율 문제를 해결하기 위해 문서의 의미와 구조를 동시에 파악할 수 있는 시각지능 AI를 투입했다. '딥 오씨알 플러스'는 OCR 기술을 넘어 문서 내 시각적 레이아웃과 언어적 맥락을 함께 분석해 필요한 정보를 자동 추출한다. 이 솔루션은 회사가 지난 5년간 확보한 4억 장 이상의 텍스트·이미지 데이터를 학습한 문서특화 VLM 모델을 기반으로 한다. PDF, HWP, 워드 등 다양한 문서 유형에 대응하며 하나의 PDF 안에 병합된 문서를 자동 분할·분류할 수 있다. 정확도와 속도 개선 수치도 두드러진다. 기존 솔루션 대비 복합 문서 인식 정확도는 27% 향상됐고 병렬처리 기술 덕분에 문서 처리 속도는 10배 빨라졌다. 또 검증 대시보드 내 '휴먼 인 더 루프' 기능을 통해 인식 불가 항목을 빠르게 검수할 수 있어 오탈자 발생률도 95% 이상 줄일 수 있을 것으로 기대된다. 김지현 한국딥러닝 대표는 "모든 AI 에이전트의 시작은 '보는 능력'에서 출발한다"며 "시각지능 기반 문서이해 기술로 산업 전반의 디지털 혁신을 이끌어 나가겠다"고 밝혔다.

2025.05.22 16:04조이환

로민-이씨에이시스템, '물류 OCR' 공략…자동화 시장 판 키운다

로민이 물류 자동화 전문기업 이씨에이시스템과 손잡고 도큐먼트 인공지능(AI) 기술 고도화에 나선다. 로민은 최근 이씨에이시스템과 우편·물류 분야 AI 광학문자인식(OCR) 사업 확대를 위한 전략적 업무협약(MOU)을 체결했다고 19일 밝혔다. 이번 협약은 양사의 기술 및 솔루션을 연계해 물류 현장의 이미지 데이터를 효율적으로 인식하는 시스템을 공동 구축하기 위해 맺어졌다. 로민은 인쇄체와 필기체 모두를 정밀하게 인식하는 독자적인 AI OCR 엔진을 개발했다. 이 기술은 금융·공공·제조·무역 분야에서 검증됐으며 우편물 분류 과정에서도 이미지 처리 시스템(IPS)와의 연동성을 확보하고 있다. 이씨에이시스템은 지난 2005년 설립 이후 우정사업본부, 쿠팡, CJ대한통운, 롯데글로벌로지스, DHL 등 다수 물류 기업에 자동화 시스템을 공급해왔다. 독일 비트로닉, 비저바 등 글로벌 파트너사들과의 협업 경험도 보유하고 있다. 양사는 이번 협약을 통해 공공 우편물 처리 시스템은 물론 민간 택배 기업의 물류 자동화 과정에 AI OCR 솔루션을 공동 적용할 방침이다. 이는 정확한 데이터 확보와 분류 속도 향상을 통해 물류 전반의 효율성을 끌어올리는 기반이 될 것으로 예상된다. 이중순 이씨에이시스템 대표는 "이미지 기반 인식 기술은 물류 데이터의 정확성과 운영 효율을 동시에 높이는 핵심 기술"이라며 "AI OCR 전문기업인 로민과의 협력은 고객 맞춤형 물류 시스템 구축에 큰 시너지를 낼 것"이라고 밝혔다. 강지홍 로민 대표는 "물류 분야에 강점을 가진 이씨에이시스템과 협력하게 돼 의미가 크다"며 "실제 현장에서 체감 가능한 성과를 도출해 다큐먼트 AI 기술의 시장 확대를 이끌겠다"고 말했다.

2025.05.19 16:57조이환

'문서 AI'가 더 똑똑해졌다…"서류 속 문맥·구조까지 파악"

문서 인공지능(AI) 기술이 단순 텍스트 인식을 넘어 문맥·구조까지 이해하는 방향으로 진화했다. 복잡한 문서에서도 주요 정보를 자동 식별하고 고도화된 자동화 처리까지 가능해졌다. 11일 IT 업계에 따르면 최근 문서 처리 시장에서는 비전언어모델(VLM) 기반 광학 문자 인식(OCR) 기술이 주목받고 있다. 이 기술은 계약서, 보고서 등 여러 형식과 맥락으로 이뤄진 문서 속 표, 조항, 제목, 본문을 AI로 식별해 구조화된 데이터로 변환할 수 있다. VLM은 이미지와 언어 정보를 동시에 이해하는 AI 모델이다. 일종의 '이미지 전문가'와 '언어 전문가'가 한 팀처럼 협업하는 방식으로 작동한다. 우선 이 모델은 문서에서 표, 문장, 도장, 손글씨 등 다양한 이미지 요소를 구분한다. 이후 각 영역의 텍스트를 분석해 의미를 파악하고, 이를 종합적으로 해석한다. 이 과정에서 시각 정보와 언어 정보가 실시간으로 상호작용하며 정답을 조율한다. 정보 하나가 잘못 인식되면 다른 정보가 이를 보완하고, 누락된 부분은 이미지 단서를 활용해 추론하는 식이다. 예를 들어, 사용자가 계약서에 VLM 기반 OCR을 적용하면 '계약 당사자'와 '계약 기간' '주요 조항' '서명란' 등을 자동으로 식별해 체계적으로 정리할 수 있다. 이를 통해 문서 처리 자동화 수준을 높이고 반복 작업과 인적 오류를 줄일 수 있다. 기존 OCR은 이미지 속 텍스트를 디지털 문자로 바꾸는 데만 초점 맞췄다. 문서 레이아웃이나 의미적 맥락은 이해하지 못해 데이터 활용에 한계가 있었다. 이에 추가 인력이 이를 수작업으로 정리해야만 했다. VLM OCR, 정확도·사업성 모두 잡아 한국딥러닝은 '딥 OCR 플러스' 출시로 VLM OCR 서비스를 이미 상용화했다. 이 솔루션은 별도 학습 없이 여러 형식 문서를 처리할 수 있다. 한국어·영어·숫자·특수문자가 섞인 복잡한 구조도 정확하게 인식할 수 있도록 설계됐다. 딥 OCR 플러스는 문서의 표나 문단을 자동 분석해 핵심 정보를 요약하고, 추출 데이터를 표준 포맷으로 제공해 업무 시스템과 연동된다. 한국딥러닝은 이 솔루션으로 문서 검토 시간을 최대 80% 줄이고, 일관된 데이터 품질을 유지할 수 있다고 강조했다. 앞서 업스테이지도 AI 기반 문서 구조화 솔루션 '다큐먼트 파스'를 출시해 보험, 금융, 의료 등 산업 현장에서 문서 자동화를 지원하고 있다. 고정밀 벤치마크에서 아마존·마이크로소프트 모델보다 높은 정확도를 기록한 것으로 전해졌다. 올해 6월 모델 '솔라'를 결합한 '솔라 다큐브엘엠'도 출시한다. 솔라 타큐브엘엠은 시각 정보와 언어 정보 통합 처리 역량을 강화해 문서 기반 요약, 질의응답, 자동 분류까지 수행할 수 있도록 구성됐다. 특히 비정형 문서나 복잡한 레이아웃 문서에서도 높은 인식률을 보일 것이란 평가를 받고 있다. 김지현 한국딥러닝 대표는 "비전 OCR은 돈 버는 AI"라며 "정확도와 사업성을 모두 잡을 수 있는 실용 기술"이라고 강조했다.

2025.05.11 14:40김미정

한국딥러닝 "문맥까지 이해하는 OCR 시대 왔다…업무 자동화 핵심 될 것"

"광학문자인식(OCR) 성장 잠재력은 무궁무진합니다. 문서 디지털화로 OCR 역할이 늘어날 것이기 때문입니다. 이럴수록 정확하면서도 안전한 OCR 서비스가 필요합니다. 한국딥러닝은 자체 모델 '딥 이미지'를 통해 이런 OCR 서비스를 맞춤형으로 공급하고 있습니다. OCR을 단순히 문서 인식하는 기술이 아닌 업무 자동화 핵심으로 만들 것입니다." 김지현 한국딥러닝 대표는 지디넷코리아 인터뷰에서 자사 OCR 서비스 특장점을 소개하며 이같이 밝혔다. 김지현 대표는 2019년 한국딥러닝을 설립했다. 22세 대학생이던 때다. 학창 시절부터 개발자 부모 영향으로 자연스럽게 코딩을 접했다. 스타트업에서 대학생 인턴으로 근무하며 창업을 결심했다. 그는 "당시 딥러닝 기술이 확산하던 때"였다며 "AI 기술이 다양한 산업에 스며들 것으로 판단해 회사를 설립했다"고 밝혔다. 김 대표는 창업 전부터 텍스트와 이미지, 영상, 음성 데이터를 수집했다. 이를 통해 자체 거대비전언어모델(LVLM) 딥 이미지를 내놨다. 딥 이미지는 텍스트와 이미지를 동시에 처리·생성할 수 있다. 텍스트·이미지 데이터가 상호작용하며 분석을 수행한다는 점에서 멀티모달 모델과 다르다. 이 모델은 현재 1억 장 넘는 이미지를 학습했다. 이를 기반으로 광학문자인식(OCR)을 비롯한 객체 검출, 영상 이해, 이미지 생성, 3D 모델 생성 등 다양한 비전 AI 솔루션을 제공한다. 한국딥러닝은 모델 개발과 운영을 위해 자체 그래픽처리장치(GPU) 서버와 분산처리시스템을 온프레미스 형태로 갖췄다. 김 대표는 "모델 초기 투자비와 유지비 부담이 컸다"며 "고효율 분산 학습 알고리즘을 통해 비용을 줄였다"고 설명했다. 이어 "서버는 스케일아웃 방식으로 확장 가능하도록 설계했다"며 "비용 문제는 고객사와 기술협력·장기계약을 통해 해결했다"고 덧붙였다. "기업 맞춤형으로 제공…정확도·보안·유연성 높아" 김지현 대표는 자사 OCR 특장점으로 높은 정확도, 유연성, 보안성을 꼽았다. 한국딥러닝은 각 태스크와 프로젝트 특성을 반영한 맞춤형 OCR을 제공한다. 단순히 글자를 인식하는 데 그치지 않고, 문서 맥락과 레이아웃을 고려해 필요한 정보를 정확히 추출하는 것이 강점이다. 김 대표는 "문서 폼이 다양하면 OCR 인식 정확도가 떨어진다"며 "이는 OCR 기술이 주로 정형화된 폼에만 최적화됐기 때문"이라고 설명했다. 그는 "딥이미지의 OCR은 다양한 폼의 문서 수십만 건을 분석하고 필요한 데이터를 일관성 있게 정리할 수 있다"고 말했다. 김 대표는 자사 OCR이 높은 보안성을 갖췄다고 강조했다. 현재 온프레미스 형태로 OCR 서비스를 제공하고 있어서다. 이에 문서 데이터가 외부로 나가지 않고 기업 내부에서 처리된다. 반면 타사 OCR 서비스는 인터넷 기반의 클라우드 환경에서 작동한다. 사용자가 문서 파일을 외부 서비스에 올려야 한다는 의미다. 이 과정에서 민감 정보가 외부로 전송될 수 있다. 한국딥러닝은 온프레미스 외에도 프라이빗 클라우드와 가상 프라이빗 클라우드(VPC)상에서 서비스를 지원한다. 김 대표는 OCR 서비스가 키-밸류 추출과 맞춤형 폼 변환 기능을 통해 높은 유연성을 갖췄다고 설명했다. 키-밸류 추출은 문서에서 중요한 정보(키)와 그에 해당하는 값(밸류)을 자동으로 찾아내는 기능이다. 예를 들어 신청서에서 이름과 생년월일, 전화번호가 키다. 여기에 입력된 내용이 밸류다. 김지현 대표는 "보통 OCR은 문서 속 텍스트만 인식한다"며 "필요한 정보를 찾기 위해 추가 작업이 필요하다"고 말했다. 이어 "자사 OCR은 문서 구조를 분석해 필요한 정보만 정확히 추출한다"며 "고객은 원하는 데이터를 빠르게 찾을 수 있다"고 강조했다. "OCR 잠재력 무한대"…이미지 분석으로 해외 공략 김지현 대표는 OCR 사업 확장 가능성이 더 커질 것이라고 내다봤다. 그는 "앞으로 문서는 디지털 데이터로 변환될 것"이라며 "OCR이 이 부분에서 큰 역할을 할 것"이라고 예측했다. 또 "거대언어모델(LLM) 기술이 발전하면서 OCR과 챗봇, 에이전트 연계 활용도 가능해질 것"이라며 "이에 따른 OCR 사업 확장 가능성도 높다"고 덧붙였다. 김 대표는 솔루션을 해외 시장에 적극 공급할 예정이다. 현재 인도네시아 건설사에 도로와 터널 균열을 감지하는 이미지 분석 솔루션을 제공하고 있다. 그는 "언어 장벽이 있는 OCR 대신 이미지 디텍션, 세그멘테이션, 분류 서비스로 해외 시장을 노릴 것"이라고 말했다. 한국딥러닝은 올해 OCR 기반 데이터 수집·정제 작업에 집중할 계획이다. 김 대표는 "OCR로 변환한 문서를 디지털화한 후 챗봇이나 전사적자원관리(ERP) 시스템에 적용할 수 있도록 가공하는 것이 목표"라며 "OCR을 단순히 문서를 인식하는 기술이 아닌 업무 자동화 핵심 요소로 만들 것"이라고 강조했다.

2025.02.07 15:07김미정

한전, SW로봇 활용해 전기요금 복지할인 자격검증 자동화

한국전력(대표 김동철)은 인공지능(AI)과 광학문자인식(OCR) 기술을 접목한 '전기요금 복지할인 자격검증 RPA(Robotic Process Automation)'를 개발, 단계적 시범운영을 거쳐 10월부터 본격적으로 전국 사업소에서 확대 시행했다고 22일 밝혔다. 장애인, 다자녀 가구, 저소득층, 출산 가구 등 8개 복지 유형에 전기요금 할인 혜택을 제고하고 있는 한전은 그동안 매월 복지할인 혜택을 받는 고객 자격 검증과 증빙자료 확인을 수작업으로 해 왔다. 한전은 이 같은 반복 업무를 RPA로 자동화해 복지할인 대상자적정 여부를 신속하게 판별하고 부정수급을 조기에 예방함으로써 58억원의 비용 절감과 함께 복지할인이 꼭 필요한 고객에게 혜택이 돌아갈 것으로 예상했다. 또 시범운영 결과 업무 효율이 약 80% 높아지는 등 직원 만족도와 업무 속도가 개선된 것으로 조사됐다. 한전은 영업·송배전·ICT 등 업무 전반에 걸쳐 70종의 맞춤형 RPA를 통해 연간 30만 시간의 업무시간을 단축하고 연간 5억원에 이르는 라이선스 비용을 절감하고 있다. 올해 확대 개설한 한전 인재개발원 실습 교육 과정을 통해 향후 매년 약 100명의 RPA 전문인력을 양성할 계획이다. 한전은 앞으로도 현장 중심 아이디어를 반영한 다양한 RPA 서비스를 개발하고 확대 운영해 직원 업무 효율 향상과 디지털 기반 업무혁신을 위해 노력할 계획이다.

2024.10.22 14:50주문정

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