셀바스AI는 수학 수식 인식에 특화된 자체 OCR(광학문자인식) 기술 개발을 완료했으며, 상용 환경에서 최대 93.6%의 인식 정확도를 보였다고 17일 밝혔다. 자체 비교 테스트 결과, 셀바스AI는 기존 상용 솔루션 A(86.4%)와 B(45.6%) 대비 높은 정확도를 보여 기술 우위를 입증했다. 이번 평가는 실제 교육 현장에서 사용되는 수식 이미지를 기반으로 다양한 촬영 조건과 스캔 노이즈 등 현실적 제약을 반영해 진행됐다. 이 기술은 578종의 수학 기호 인식이 가능하며 복합 연산·행렬·멀티라인 등 다양한 수식 구조도 정확히 처리할 수 있다. 인쇄체뿐 아니라 필기체도 안정적으로 인식하며 CROHME, HME-100K, UniMERNet, MathWriting 등 국제 표준 데이터셋과 자체 수집 데이터 약 250만 장을 학습했다. 처리 속도는 GPU 환경에서 평균 수백 밀리초 내로, 실시간 학습 플랫폼과 모바일 앱 등에도 적용할 수 있다. 셀바스AI는 이번 기술을 바탕으로 ▲시험지 이미지 자동 디지털화 ▲유사 문제 추천 시스템 ▲문제은행 구축 ▲디지털 교과서 제작 등 다양한 교육 서비스에 적용 범위를 넓힐 계획이다. 현재 기업 웹사이트에서 데모 체험 서비스
내연기관 자동차에서 전기차로의 전환이 본격화되면서 이제 충전 케이블에 연결된 채 도로에 주차된 자동차를 흔히 볼 수 있게 됐다. 심지어 일부 자동차 제조업체는 이미 전기차로의 전환 단계를 넘어선 것으로 보인다. 국토교통부는 2024년 국내 전기차 시장 예상 매출액이 99억 달러에 달할 것으로 전망했으며, 환경 문제에 대한 관심 및 전기차의 성능 향상, 가격 하락 등으로 전기차 보급이 증가할 것으로 예측했다. 하지만 전기차로의 전환은 여전히 진행중이며, 변화의 속도는 자동차 제조사와 지역마다 다르게 나타난다. 업계는 시간이 지남에 따라 약 1억 줄의 코드와 1,000개 이상의 반도체 칩을 사용하는 자동차가 디지털화 및 컴퓨터화 되는 주요 변화들을 목격했으며, 이 수는 끊임없이 증가하고 있다. 오늘날의 자율 주행 차량에는 약 3억 줄의 코드가 있는 것으로 추정되며, 전기차 한 대에는 약 3,000여개의 칩을 필요로 한다. 현재 폭스바겐의 ChatGPT 지원 IDA 음성 어시스턴트 탑재 차량 및 아마존과의 제휴로 지능형 개인 비서에 LLM(대형 언어 모델)을 도입한 BMW 차량의 등장은 자동차 업계에 새로운 계층이 생성됐거나 전환이 이미 진행되고 있다는 신호일 수
검증된 기술력 바탕으로 2회에 걸쳐 최적의 AI OCR 활용법 공유 업스테이지가 최신 광학문자인식(OCR) 기술을 활용한 기업의 디지털 경쟁력 강화를 위한 인사이트를 공유한다. 업스테이지는 오는 12월 14일, 19일 양일간 ‘Digitize Anything! 디지털 자산화로 우리 회사만의 데이터 만들기’를 주제로 AI OCR 기술의 활용법을 공유하는 온라인 웨비나 ‘업스테이지 토크’를 개최한다고 밝혔다. OCR은 이미지 내 문자를 텍스트 데이터로 추출하는 기술이다. 기업은 이를 활용해 다양한 종류의 문서를 디지털 자산으로 전환, 문서 자동화 및 지식 데이터베이스 구축 등 업무 효율성을 극대화할 수 있어 AI 시대 핵심 경쟁력을 강화하는 요소로 주목받고 있다. 이에 업스테이지는 검증된 기술력을 바탕으로 최적의 AI OCR 활용법을 공유한다. AI 프로덕트 기획-개발-전달, 고성능 정보 추출 모델 개발 방법, 문서에서 지식으로, 우리 회사만의 데이터를 만드는 디지털 자산화, AI OCR로 비즈니스 한 단계 끌어올리기 등을 주제로 업스테이지의 AI 전문가들이 연사로 포진됐다. 첫째날인 14일에는 현업 개발자를 대상으로 기술 노하우를 방출한다. 업스테이지 이준엽
인공지능(AI) 기업 업스테이지는 한화생명에 광학문자인식(OCR) 솔루션 'OCR팩' 공급 계약을 체결했다고 1일 밝혔다. 업스테이지는 진료비 영수증 등 보험 청구에 필요한 서류 5가지를 AI에 기반한 OCR 기술로 읽어 들여 효율적으로 처리하는 OCR팩을 한화생명에 최초로 공급한다고 설명했다. OCR은 이미지 내 문자를 읽어 텍스트 데이터를 생성하고 원하는 항목의 데이터를 추출하는 기술로, 은행에서 쏟아지는 전자문서 등의 각종 서류를 빠르게 처리하도록 돕는다. 특히 OCR팩은 코딩을 하지 않거나 최소한의 코딩 작업만 하더라도 앱·프로그램을 개발할 수 있도록 돕는 '노코드-로코드'(no-code, low-code) 솔루션이기에 클릭만으로 문서를 쉽게 처리할 수 있는 것은 물론 모델 개발·운영도 수월하다고 업스테이지는 강조했다. 기존 수작업 방식보다 최대 82%의 비용과 시간을 줄일 수 있고, 금융사가 직접 OCR 모델을 개발·운영하는 비용도 10분의 1로 절약할 수 있다고 회사는 설명했다. 한화생명 데이터애널리틱스 전경원 팀장은 "업스테이지 OCR 팩은 다양한 문서에서 기본 모델 성능만으로도 95% 이상의 인식률을 기록했다"며 "좋은 성능뿐 아니라 OCR 업
[헬로티] 신한은행은 AI(인공지능)를 활용해 은행에서 사용되는 각종 문서의 이미지 정보를 자동으로 판독하는 'AI Vision/OCR 플랫폼'을 구축했다고 15일 밝혔다. 이 플랫폼은 AI 기반 OCR(광학문자인식) 엔진을 활용해 은행의 각종 문서와 서식을 자동으로 분류하고, 문서 내 이미지 정보를 빠르고 정확하게 판독해 데이터화할 수 있는 시스템이다. 신한은행은 이번 협업을 통해 문서 내 정보 인식 뿐만 아니라 은행의 문서 이미지 처리 표준 개발 및 은행 내부의 각종 시스템과 유연하게 연결하기 위한 표준화된 연계 모듈 구축까지 완료했다. 그동안 은행의 각종 문서는 서고에 장기 보관되거나 비정형 문서의 경우 수많은 인력이 수작업으로 데이터를 입력·처리하는 경우가 많았지만, 이번 플랫폼 개발을 통해 다양한 문서 내 수많은 정보를 빠르고 정확하게 데이터화할 수 있게 됐다고 신한은행은 설명했다. 신한은행은 이 플랫폼을 무역기반 자금세탁방지를 위한 외환무역서류 점검 자동화 업무에 처음 적용했다. 신한은행은 올해 클라우드 기반 AI 학습 운영 플랫폼인 '신한 AI 플랫폼(SACP)'을 통해 은행 내에서 딥러닝 및 머신러닝의 오픈소스를 자유롭게 활용 중이
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