한국딥러닝, 물류 OCR로 수기 운송장 분류 자동화 기술 발표

한국딥러닝이 2023년 12월 20일 딥러닝 기반의 차세대 물류 데이터 OCR DX 기술을 발표했다. 손으로 쓴 운송장과 제각각인 송장 양식처럼 기계가 읽기 어려운 물류 문서를 광학문자인식(OCR)으로 데이터로 바꾸고, 그 데이터를 분류 자동화로 잇는 기술이다. 물류 현장의 디지털 전환(DX)을 앞당기는 것이 목표다.

물류 현장에 쏟아지는 읽기 어려운 문서

물류 현장에는 기계가 읽기 어려운 문서가 쏟아진다. 손으로 쓴 운송장, 업체마다 다른 송장 양식, 흐릿한 스캔본이 대표적이다. 운송장의 배송 정보를 제대로 읽지 못하면 화물은 자동 분류 라인에서 빠져나와 사람이 다시 확인해야 한다. 물량이 많은 날일수록 이런 수작업이 쌓이고, 현장 인력의 부담도 커진다.

비정형 문서를 배송 데이터로 바꾸는 물류 OCR

한국딥러닝의 물류 OCR은 이런 비정형 문서를 읽어 배송 정보를 데이터로 바꾸고, 그 데이터가 분류 자동화로 이어지게 한다. 글자를 인식하는 데서 끝나지 않고 운송장 안의 정보를 배송에 필요한 항목으로 정리해 후속 시스템이 바로 쓸 수 있게 하는 것이 목표다.

이 기술의 뿌리는 한국딥러닝이 설립 첫해인 2019년 우체국에 구축한 딥러닝 운송장 인식 시스템이다. 이후 자체 개발 딥러닝 엔진 기반의 문자 인식 솔루션 DEEP OCR로 기술을 발전시켜 왔다.

우체국과 성화기업택배 과제로 검증했다

한국딥러닝은 우체국 초고속 물류 OCR 시스템과 성화기업택배 수기 운송장 전산화 과제로 이 기술을 검증해 왔다. 성화기업택배와는 2022년 정보통신산업진흥원의 AI 바우처 지원사업에 함께 선정돼 '수기 운송장 전산화를 위한 초고속 딥러닝 운송장 인식 시스템' 개발에 나섰다. 성화기업택배는 전국 70여 개 물류 네트워크를 보유한 기업택배 업체로, 10만 건 이상의 수기 운송장 데이터를 가지고 있었다.

이 과제는 2023년 1월 2022년 AI 바우처 지원사업 우수 공급기업 선정으로 이어졌다. 구축한 택배 운송장 이미지 자동 인식 시스템은 택배 오분류 문제를 줄여 수요기업의 인건비를 연간 4억5000만 원 절감할 수 있을 것으로 기대됐다.

한국딥러닝은 이렇게 검증한 기술을 바탕으로 물류 산업의 디지털 전환을 지원하는 기술 고도화를 이어 간다고 밝혔다.