한국딥러닝이 국내 대형 금융사와 ‘비정형 여신 서류 AI OCR 자동화’ 프로젝트 계약을 체결하면서 시각지능 기반 DEEP OCR+ 솔루션을 적용한다. 이번 수주는 금융 업무에서의 비정형 문서 자동화를 본격화하는 사례로, 금융권 디지털 전환의 실질적 성과를 예고하고 있다. 대상 금융사는 기존에 여신 심사 과정에서 46종에 달하는 신청 및 증빙 서류를 하나의 PDF로 수령하고 수작업으로 분류 및 입력 작업을 했다. 이로 인해 문서 누락, 입력 오류, 병목 현상 등이 반복돼 왔다. 한국딥러닝은 이 문제를 해결하기 위해 자사 VLM 기반 AI 문서이해 솔루션 DEEP OCR+를 도입했다. DEEP OCR+는 이미지와 언어를 동시에 이해하는 VLM 기반 OCR 솔루션으로, 문서의 구조와 의미를 함께 분석해 핵심 정보를 자동 추출한다. 문서 병합 해제, 분류, 주요 항목 추출까지 전 과정이 자동화돼 검증 대시보드와 RPA 연계로 후속 업무까지 연동된다. 휴먼인더루프 검수 기능도 지원돼 실시간 오류 검증이 가능하다. 이번 프로젝트로 DEEP OCR+는 문서 구조 인식 정확도를 27% 향상시키고 평균 10배 빠른 병렬 처리로 실무 효율을 크게 개선한다. 오탈자 발생률은
헬로티 함수미 기자 | 한국전자통신연구원(ETRI)은 CCTV 영상에서 쓰러진 사람을 실시간으로 탐지하는 인공지능 기술을 개발했다고 밝혔다. 국내 연구진이 도심 안전사고 예방 및 신속 대응을 위해 시각 인공지능 ‘딥뷰(DeepView)’ 기술을 대전광역시에 본격 적용한다고 전했다. 이로써 도심 안전사고 예방 및 신속한 조치가 가능해 더욱 안전한 사회를 실현할 전망이다. 시각지능 딥뷰는 도심지역에서 주취자, 노숙자, 실신 등 쓰러진 사람을 실시간 탐지하는 행동 인식 AI 기술이다. 안전사고 예방 및 신속한 응급 구조조치 등에 활용 가능해 안전한 도시를 건설하기 위한 핵심 기술이 될 전망이다. 대부분의 기존 행동 인식 기술은 먼저 사람을 탐지하고 자세를 인식하는 2단계 구조로 이루어진다. 따라서 서 있는 사람에 비해 비정형 자세의 사람, 즉 웅크리거나 쓰러진 사람은 잘 탐지하지 못하는 등 미탐지가 많았다. 시각지능 딥뷰는 CCTV 영상 속 사람의 18가지 관절 포인트 및 6가지 자세 정보 등을 종합해 행동을 정확하게 인식한다. 연구진은 연관성이 높은 데이터를 동시에 이해하여 판단하는 최적의 딥러닝 모델을 개발해 비정형 자세 인식률을 획기적으로 개선했으며 탐지 시
[헬로티] 인공지능 분야 기술력을 경합하는 ‘2020 인공지능 그랜드 챌린지’가 대회 참가 접수를 9월 28일부터 진행한다. ‘인공지능 그랜드 챌린지’ 대회는 제시된 문제를 해결하기 위해 참가자들이 개발한 인공지능 알고리즘을 가지고 실력을 겨루는 도전‧경쟁형 연구개발(R&D) 경진대회로, 작년 7월 열린 3차 대회는 617명이, 올해 7월에 열린 4차 대회는 566명이 참여하는 등 데이터 댐을 이끌 국내 최고 수준인 대학과 인공지능 전문기업이 세계 수준의 기술력을 겨루는 명실상부한 인공지능 분야 최고 경진대회로 자리매김하고 있다. 과학기술정보통신부와 정보통신기획평가원이 주최하는 이번 대회는 작년에 개최한 3차 대회(복합재난 상황 이해 및 대응)와 올해 7월에 개최한 4차 대회(지역사회 생활문제 대응)의 난이도를 높여 진행되는 ‘2020 인공지능 그랜드 챌린지’ 2단계 대회로 인공지능을 기반으로 시각지능·청각지능 등 인지지능과 로보틱스 제어지능, 엣지컴퓨팅 대응을 위한 인공지능 최적·경량화 등 총 8개 트랙으로 추진되어 세부기술 분야별로 치열한 접전이 예