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[IT뉴스][2025 하반기 Best Goods] 웨어비즈, 왜곡·오류 99% 개선한 'AI OCR' 주목

온카뱅크관리자

2025-12-22 17:07:34

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        <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> 
         <section dmcf-sid="YNX0xZYCmQ">
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="4fccc6b58690b28f05846ce8e9021e25fb1a766f39493447d52e0a40945961c7" dmcf-pid="GjZpM5GhsP" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202512/22/etimesi/20251222170453030ngfv.jpg" data-org-width="700" dmcf-mid="yoEiCx8BmM" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202512/22/etimesi/20251222170453030ngfv.jpg" width="658"></p>
          </figure>
          <p contents-hash="50722c61c106aa634fe1b141dbf80bcc24fc032e4d72bc0e18cb4802866e8de6" dmcf-pid="HA5UR1HlO6" dmcf-ptype="general">웨어비즈는 혁신적인 인공지능(AI) 기반 광학문자인식(OCR) 솔루션 기업이다. 웨어비즈는 최근 이 회사 제품 'ARGOS OCR' 솔루션에 독자 개발한 '웨어비즈 비전 모델(WVM)'을 적용해 OCR 인식률을 획기적으로 개선했다.</p>
          <p contents-hash="59b4ee9d90afe865aaeeccab1487e3054bb36bc5517e99d225ed23172a1b1e81" dmcf-pid="XT2QDVb0D8" dmcf-ptype="general">그동안 OCR의 고질적인 문제였던 이미지 왜곡 및 기울어짐 오류 개선 효과를 99% 이상 획기적으로 달성하면서 주목을 받았다.</p>
          <p contents-hash="51576203fa18c27c26acd96809b6e7361d858c44f23ca4588b9a1110aa66040b" dmcf-pid="ZyVxwfKpD4" dmcf-ptype="general">기존 AI OCR 솔루션의 주류를 이루던 합성곱 신경망(CNN)과 순환신경망방식(RNN)의 조합인 CRNN 방식을 사용했다. 하지만 CNN과 RNN 방식은 순차적 특징 추출의 구조적 한계로 인해, 스마트폰 촬영 등으로 발생하는 이미지의 심한 기울어짐이나 왜곡에 취약했다. 이는 인식 순서가 쉽게 흐트러져 인식률이 저하되는 구조적 한계를 드러냈다.</p>
          <p contents-hash="b7ad9d12aa0a5211210b4eec4bccaebc62a0bf95c9058857af9381fa13e1f881" dmcf-pid="5WfMr49UEf" dmcf-ptype="general">웨어비즈는 이 기술적 한계를 해결하기 위해 트랜스포머 기반의 비전 언어 모델(VLM() 핵심 구성 요소를 독자적으로 결합한 WVM을 개발했다. WVM은 이미지 전체의 글로벌 문맥을 이해하는 트랜스포머의 강력한 자기주의(Self-Attention) 메커니즘을 활용한다. 이로써 왜곡된 이미지에서도 텍스트의 전체적인 위치와 순서 관계를 정확히 파악하여 인식률 저하를 원천적으로 방지한다.</p>
          <p contents-hash="ef800dcf2a15b73621d237a4613b1b2d2c7abe59953b697f0988939f2864418f" dmcf-pid="1Y4Rm82uOV" dmcf-ptype="general">특히, '인식 속도 역시 기존 방식과 동등한 수준을 유지하는 동시에, 동시 접속 환경에서의 병렬 처리 성능까지 확보하여 서비스 안정성과 효율성을 크게 높였다.</p>
          <p contents-hash="d876c81c188f1840bdaec4116169ffff792274ff317bfb8da1d73434228136cc" dmcf-pid="tG8es6V7O2" dmcf-ptype="general">아울러 고성능 그래픽 처리 장치(GPU) 없이도 일반 컴퓨터 중앙처리장치(CPU) 환경에서 놀라운 속도와 정확도로 OCR 기능을 구현할 수 있는 경량화한 제품도 내놓았다. 이를 통해 고비용의 GPU 인프라 구축이 어려웠던 다양한 산업 분야에 AI 기반 OCR를 적용할 수 있다.</p>
          <p contents-hash="c9779154dff9c9383fcaa938963edc6827766b2544d2fe0e5f60836c005a6366" dmcf-pid="FH6dOPfzs9" dmcf-ptype="general">기존 고성능 AI 기반 OCR 솔루션은 방대한 데이터 처리와 복잡한 딥러닝 연산을 위해 GPU의 강력한 병렬 처리 능력이 필수적이었던 데서 진일보한 것이다.</p>
          <p contents-hash="d171c30e04c4129f18effde67b9a4c5367530277806f1c08cc26cdc8c001911e" dmcf-pid="3XPJIQ4qDK" dmcf-ptype="general">박상길 박상길 대표는 “WVM을 통해 기존 CRNN 기반 솔루션에서 빈번했던 왜곡 및 기울어짐으로 인한 인식 오류율을 극적으로 낮춰, 오류 발생률이 높던 영역에서 99%에 가까운 안정적인 인식률을 달성했다”고 밝혔다.</p>
          <p contents-hash="64b45bae5548b4f8a9f125894c317655c28be308d629e6c50df0985b701a96fe" dmcf-pid="0ZQiCx8BIb" dmcf-ptype="general">박 대표는 이어 “특히 여권의 기계판독영역(MRZ), 신분증, 차량 번호판 등 정형화된 데이터는 물론, 영수증, 계약서와 같은 비정형 데이터에서도 압도적인 성능을 보였다”며 “이번 제품 출시가 서류 및 데이터 입력 자동화와 고객사의 업무 효율 증대 및 비용 최적화에 크게 기여할 것으로 기대한다”고 강조했다.<br></p>
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="744b405d85a053980add95e5927a8349843f5aad44a8e381024b524a81c1c645" dmcf-pid="p5xnhM6bwB" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="웨어비즈의 '아르고스 OCR 서치'" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202512/22/etimesi/20251222170454435dccm.png" data-org-width="700" dmcf-mid="WQzVNqUZOx" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202512/22/etimesi/20251222170454435dccm.png" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            웨어비즈의 '아르고스 OCR 서치'
           </figcaption>
          </figure>
          <p contents-hash="9795388a6db7aa8ff0b5a8b5842720f6ce714579c5eedbdf5b87814ba4b94c70" dmcf-pid="U1MLlRPKrq" dmcf-ptype="general">이경민 기자 kmlee@etnews.com</p>
         </section> 
        </div> 
        <p class="" data-translation="true">Copyright © 전자신문. 무단전재 및 재배포 금지.</p>

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