포스트에이아이의 VLM 기반 OCR 기술과 성장성

포스트에이아이의 VLM 기반 OCR 기술과 성장성

포스트에이아이(post-ai.com)는 차세대 AI 기반 데이터 분석 기술을 통해 OCR(광학 문자 인식) 분야에서 중요한 성과를 만들고 있다. 특히, VLM(Visual Language Model) 기반 OCR 기술을 활용하여 기존 방식의 한계를 극복하고 영수증 데이터 매칭의 정확도를 획기적으로 개선하였다. 현재 이 기술은 마크로밀 엠브레인에 적용 중이며, 실시간 데이터 분석 및 자동화된 정보 추출 기능을 제공하여 시장에서 높은 평가를 받고 있다.

현대 사회에서 영수증은 소비자의 구매 이력을 기록하는 중요한 데이터로, 개인 소비 관리, 회계 처리, 기업의 마케팅 전략 수립 등에 필수적인 요소라 할 수 있다. 종이 영수증을 사람이 직접 정리하는 것은 번거롭고 시간이 많이 소요되므로 OCR 기술을 활용한 영수증 디지털화는 당연한 기술적 귀결이 되고 있다. 이러한 영수증 디지털화와 정보처리는 개인 소비 관리 및 가계부 자동화, 기업 회계 처리 및 경비 정산, 리테일 및 마케팅 분석, 세금 신고 및 증빙 자료 관리, 금융 및 보험 업계 활용 등의 다양한 적용 가능성을 가지는 것으로 평가된다.

기존 OCR 방식은 좌표 기반 OCR과 단순 OCR 방식으로 나눌 수 있다. 좌표 기반 OCR은 사전에 정의된 특정 좌표 위치에서 텍스트를 추출하는 방식으로 동일한 포맷의 영수증에 대해서는 높은 정확도를 보이지만, 레이아웃이 조금만 변경되어도 인식이 어렵다는 단점이 있다. 반면 단순 OCR 방식은 이미지 내 모든 텍스트를 추출하여 문자열로 변환하는 방식인데, 문자의 개별 인식률은 높지만 추출된 데이터가 구조화되지 않아 의미 해석이 어렵고, 제품명과 가격을 정확히 매칭하지 못하는 문제가 발생한다. 즉, 기존 방식들은 데이터의 구조화가 미흡하며 포맷 변화에 취약하여 실무에서 한계를 보여왔다.

이러한 한계를 극복하기 위해 포스트에이아이의 VLM 기반 OCR 기술은 단순한 문자 인식이 아니라 문맥을 분석하고 데이터를 의미적으로 연결하는 방식을 적용하고 있다. 이 기술은 문맥을 이해하고 제품명과 가격을 자동으로 연결하며, 특정 좌표에 의존하지 않고 다양한 포맷의 영수증을 처리할 수 있는 장점을 가진다. 또한, AI를 활용하여 제품명, 가격, 세금, 할인 등의 정보를 자동으로 분류하고, 데이터 구조를 지속적으로 학습하여 정밀도를 향상시킨다. 이러한 방식은 기존 OCR 방식과 비교할 때 문맥 기반 데이터 매칭, 레이아웃 독립적 분석, 비정형 데이터 처리 능력 향상, AI 학습을 통한 지속적 개선 등의 차별성 확보를 가능케 하고 있다.

VLM 기반 OCR 기술의 실효성은 실험을 통해 입증되었다. 기존 OCR 방식에서는 총 결제 금액의 오류율이 22%에 달했던 반면, VLM 기반 OCR 방식에서는 오류율이 3%로 감소하였다. 즉, 기존 방식보다 약 7배 이상의 정확도를 보이며, 다양한 영수증 포맷에서도 높은 인식률을 기록했다. 이를 통해 실시간으로 데이터를 분석하고 의미를 부여하는 능력이 기존 OCR보다 뛰어남이 검증되었다. 현재 마크로밀 엠브레인에서 이 기술을 활용하여 소비자 패널 데이터를 더욱 정확하게 분석하고 있으며, 이를 통해 기업의 마케팅 전략 수립에도 기여하고 있다.

포스트에이아이의 영수증 정보처리 기술은 단순한 영수증 인식을 넘어 전자문서 자동화, 공공 행정 서비스, 의료 데이터 분석, 리테일 및 물류 최적화 등 다양한 분야로 확장될 수 가능성을 가지고 있다.  또한, AI 기반 추천 시스템, 블록체인 기반 영수증 인증 등의 응용도 가능하며, 기업 및 공공기관에서 활용할 수 있다. 이 기술을 통해 포스트에이아이는 문서인식 시장 경쟁력의 확보와 함께, IDP(Intelligent Document Processing)분야에서 주요한 플레이어로 자리 잡아가고 있다.

아래 이미지는 포스트에이아이의 VLM 기반 OCR 기술이 적용된 사례로, 실제 영수증과 추출된 데이터가 정확하게 매칭된 결과를 보여준다. 이를 통해 기존 OCR 방식보다 뛰어난 데이터 분석 및 자동화 성능을 입증하고 있다.