한국딥러닝, 엔에프씨앤티와 딥러닝 OCR 우편물 주소판독 시스템 개발

한국딥러닝이 2024년 9월 한국데이터산업진흥원이 전담하는 데이터바우처 지원사업으로 수요기업 엔에프씨앤티와 우편물 주소판독 OCR 시스템을 개발하고 있다. 딥러닝 OCR이 등기 우편물과 비정형 우편물의 도착지 주소를 자동으로 읽고 분류 정보를 만들어, 작업자가 손으로 나누던 분류 작업을 물류 자동화 시스템으로 바꾼다.

손으로 나누던 등기·비정형 우편물을 자동 분류로

이번 프로젝트는 현재 작업자가 수작업으로 분류하고 있는 등기 우편물과 비정형 우편물의 분류를 자동화하기 위해 기획됐다.

주소를 읽고 분류 정보를 만드는 딥러닝 OCR

시스템의 핵심은 우편물 표면에 적힌 도착지 주소를 딥러닝 OCR이 자동으로 판독하는 것이다. 판독한 주소를 바탕으로 분류 정보를 생성해 후속 물류 처리로 넘긴다. 사람이 주소를 읽고 구분하던 단계를 AI가 맡으면, 분류 속도를 높이고 작업자 간 판단 차이에서 오는 오분류를 줄일 수 있다. 한국딥러닝과 엔에프씨앤티는 이를 통해 우편물 처리의 전 단계를 바꾸는 것을 목표로 한다.

우체국 초고속 OCR과 수기 운송장 인식에서 쌓은 물류 경험

한국딥러닝은 우체국 초고속 물류 OCR과 수기 운송장 전산화 사업으로 쌓은 물류 문서 인식 경험을 이번 프로젝트에 투입한다. 2021년 공개한 문자인식 기술 DEEP OCR은 우편물 송장을 0.1초 이내에 인식하는 우체국 초고속 물류 OCR 시스템에 적용됐다. 2022년에는 성화기업택배와 함께 AI 바우처 지원사업에 선정돼 '수기 운송장 전산화를 위한 초고속 딥러닝 운송장 인식 시스템'을 개발했고, 이때 구축한 택배 운송장 자동 인식 시스템은 수요기업의 인건비를 연간 4억5000만 원 줄일 수 있을 것으로 기대됐다.

물류 현장에서 검증한 아이디어는 외부 평가로도 이어졌다. 바코드 오인식이 발생하면 즉시 초고속으로 주소를 다시 인식하는 '딥러닝 기반 운송정보 이중인식 시스템'은 2022년 9월 392개 팀이 도전한 '2022 새로운 경기 창업공모' 결선대회에서 대상을 받았다. 손으로 쓴 운송장과 고속으로 흘러가는 물류 이미지를 처리해 온 경험이 우편물 주소 판독의 기반이 된다.

데이터바우처 공급기업에서 물류 자동화로

데이터바우처 지원사업은 데이터 구매와 가공이 필요한 기업에 비용을 바우처로 지원하는 사업으로, 한국딥러닝은 이 사업의 공급기업으로 참여하고 있다. 2022년에는 공급기업으로 참여한 22개 과제가 과학기술정보통신부의 데이터바우처 지원사업에 한꺼번에 선정되기도 했다.

회사 관계자는 이번 사업을 통해 우편물과 물류 업계의 효율성을 크게 개선하고, 물류 자동화 시스템 분야에서 앞서 나가겠다고 밝혔다.