한국딥러닝, 임팩테크 대상 한국경제신문 사장상, 택배 미분류물 줄인다

한국딥러닝이 2022년 4월 '2022 대한민국 임팩테크 대상'에서 한국경제신문 사장상을 받았다. 수상 기술은 DEEP OCR을 적용한 '딥러닝 기반 운송정보 이중인식 시스템'으로, 택배 분류 과정에서 바코드를 읽지 못한 화물을 다시 인식해 미분류물을 줄인다. 한국딥러닝은 이 시스템으로 기술적 혁신성과 높은 사업성을 인정받았다.

대한민국 임팩테크 대상은 과학기술정보통신부, 한국경제신문사, 한국정보통신진흥협회(KAIT)가 주최하고 공동 주관하는 정보통신기술(ICT) 분야의 상이다.

하루 2만 건에서 40만 건, 택배 미분류물을 줄이는 이중인식

택배 분류 과정에서는 운송장 바코드를 제대로 읽지 못하는 경우가 생긴다. 바코드를 인식하지 못한 화물은 자동 분류 라인에서 빠져 미분류물이 되고, 사람이 일일이 다시 확인해야 한다. 한국딥러닝에 따르면 이런 미분류물은 하루 평균 최소 2만 건, 많게는 40만 건에 이른다.

한국딥러닝의 운송정보 이중인식 시스템은 바코드 오인식이 발생하면 즉시 운송장의 주소를 다시 인식해 미분류물을 줄인다. 합성곱신경망(CNN) 계열의 YOLO 알고리즘을 기반으로 한 딥러닝 OCR 기술을 썼고, 대기업과 공공기관에서 검증받은 DEEP OCR을 적용했다.

한국딥러닝은 설립 첫해인 2019년 우체국의 딥러닝 운송장 인식 시스템을 구축했다. 이중인식 시스템은 그 이후 쌓은 물류 문자 인식 경험 위에서 나온 기술이다.

"자사의 운송정보 이중인식 시스템은 미분류물로 인한 불필요한 인력 손실을 최소화해 택배기사 과로 문제를 해결하고, 최종적으로 국내뿐 아니라 세계 물류시장에 진출할 계획입니다."

— 김지현 한국딥러닝 대표

수상에서 AI 바우처 선정으로 이어진 물류 사업

이번 수상은 물류와 데이터 사업 확장의 출발점이 됐다. 한국딥러닝은 성화기업택배와 함께 정보통신산업진흥원의 '2022년 AI바우처 지원사업'에 최종 선정돼, 수기 운송장 전산화를 위한 초고속 딥러닝 운송장 인식 시스템 개발에 나선다. 전국 70여 개 물류 네트워크를 갖춘 성화기업택배는 10만 건 이상의 운송장 데이터를 보유하고 있다. 배송 정보를 데이터로 바꾸고 손으로 쓴 운송장을 인식해 물류 분류를 자동화하는 것이 목표다.

한국딥러닝은 주관사의 데이터와 자사의 OCR 솔루션 DEEP OCR 기술이 융합되는 이번 컨소시엄을 통해 택배 업계의 분류 작업 이슈를 해결하도록 노력하겠다고 밝혔다.