업스테이지, 컴퓨터비전 학회 ECCV서 OCR 논문 2편 발표

↑ ECCV 홈페이지. [사진 제공 = 업스테이지]

업스테이지가 세계 최고 권위의 인공지능(AI) 학회에서 논문이 채택되는 성과를 거뒀다.
업스테이지가 유럽컴퓨터비전학술대회(ECCV) 2022에서 두 편의 논문을 게재했다고 11일 밝혔다. ECCV는 표현 학습 국제 학회(ICLR), 국제 컴퓨터 비전·패턴인식 학술대회(CVPR)와 함께 세계 최고 권위 인공지능 학회로 꼽힌다.
ECCV 학회는 2년마다 개최되며, 논문 채택율이 30%가 채 되지 않는다. 지난 2020년 개최된 ECCV 2020에서는 총 5150편의 논문이 제출됐다. 그 가운데 26%인 1360편의 논문만이 채택됐다.
업스테이지가 발표한 두 편의 논문은 광학문자판독(OCR) 문자 인식 모델에 대한 연구와 머신러닝 기반이 되는 학습전략을 다뤘다.
첫 번째 논문은 AI가 사진에서 문자를 인식할 때 언어적, 시각적 요소를 모두 한번에 인식하는 멀티 모달 기술을 적용해 시각적 요소를 주로 활용하던 기존 문자 인식모델 대비 성능을 개선했다는 연구 결과를 담았다.
두 번째는 사전 학습된 모델을 활용해 특정 분야 적용 시 발생하는 문제점을 해결하는 맞춤 학습 전략을 다룬 연구 논문이다. 이 기술을 통해 여러 형태의 모델에 쉽게 적용해 모델 학습 당시 살펴보지 못한 분야 데이터의 성능을 확보할 수 있을 것으로 기대된다.

↑ ECCV 2022에서 채택된 업스테이지의 'Multi-modal Text Recognition Networks' 논문. [사진 제공 = 업스테이지]

즉, AI가 사진의 데이터를 인식할 때 시각적·언어적 요소가 상호작용하도록 설계해 성능을 높이고, 이를 여러 형태의 문서에서 활용할 때도 좋은 성능을 얻어낼 수 있는 기술을 선보였다. 이같은 성과는 OCR 성능 개선에 큰 기여를 할 수 있을 것으로 업스테이지 측은 전망하고 있다.
업스테이지는 향후 AI를 활용해 이미지에서 원하는 정보를 추출해 이용할 수 있는 '업스테이지 OCR 팩' 개발에 박차를 가한다는 목표다.
김성훈 업스테이지 대표는 "학술적 연구에서 그치지 않고 최고 성능의 서비스를 만드는 데 주요 기반으로 활용해 고객들이 최고 성능의 AI를 현업에서 노코드로 활용할 수 있도록 최선을 다할 것"이라고 말했다.
[우수민 기자]