NHN클라우드가 모든 이미지 속의 글자를 판독할 수 있는 광학문자인식(OCR) 기술을 내놨다. 일반 문서를 비롯해 간판, 교통 표지판 등 이미지 안에 있는 글자를 판독해 디지털화하는 서비스다.
NHN클라우드는 13일 자체 개발한 범용 OCR 서비스가 국제 챌린지 리더보드 상위권에 들었다며 이같이 밝혔다. 이 서비스는 사업자등록증 등 규격화된 문서는 물론 기사, 책, 포스터, 간판 등 광범위한 영역에서 글자를 판독해 별도 수기 작업 없이 디지털 형태로 활용할 수 있다는 점이 특징이다.
인공지능(AI) 학습데이터를 만들기 위해 원천 데이터에 값(라벨)을 붙이는 '데이터 라벨링'이 없이도 가능하다. 문자 인식 모델의 학습데이터로 사용할 수 있는 '준지도학습' 기술을 적용해서다.
특히 이번 범용 OCR 기술에 적용된 알고리즘 2종은 유럽컴퓨터비전학회(ECCV) 챌린지인 OOV(사전 밖 어휘)의 'Cropped Word Text Recognition(잘린 단어 텍스트 인식)' 부문에서 리더보드 상위권에 올랐다. 두 알고리즘에는 각기 다른 최적 OCR 모델 구조를 구축했는데 1위 알고리즘에는 준지도학습 기술 또한 적용했다.
이 챌린지에서는 지원자가 제출한 OCR 알고리즘이 30만장의 테스트 데이터 이미지 속에 있는 텍스트를 정확히 판독할수록 높은 순위가 매겨진다. 이 가운데 NHN클라우드가 제출한 범용 OCR 알고리즘은 높은 판독률을 기록하며 리더보드 1위와 3위에 각각 이름을 올렸다.
NHN클라우드는 이번 서비스 출시로 △범용 OCR △문서 OCR(Document OCR) △자동차번호판 OCR(Vehicle Plate OCR) 등 라인업을 갖춰 다양한 산업군의 고객사에 맞춤형 OCR 서비스를 제공한다는 계획이다.
범용 OCR 알고리즘을 개발한 김연규 NHN 클라우드 컴퓨터비전1팀 선임은 "3년 이상 쌓아온 OCR 기술 역량을 이번 범용 OCR모델 구조에 녹여냈고, 내부 성능 벤치마크에 이어 글로벌 챌린지 리더보드를 통해서 모델 구조의 우수성을 객관적으로 확인했다"며 "향후 여권, 필기체, 표 등도 인식할 수 있는 OCR 서비스도 개발해 출시하겠다"고 밝혔다.
