이번 연구는 창구 접수 및 예금업무 등에서 발생하는 수기 문서의 인식 정확도를 높이고 반복적인 업무를 자동화하기 위한 프로젝트로, 로민은 고도화된 다큐먼트 AI 기술을 통해 창구 업무의 디지털 전환 가능성을 입증했다.
로민은 소포 접수용지 및 예금 수기문서 등 5종 문서 유형에 특화된 인식 모델을 개발하고, 서울 동작우체국과 경기 남부천우체국에 시범 시스템을 설치해 실효성을 검증했다. 그 결과, 문서 인식률은 목표치를 초과한 95%를 달성했으며, 인식된 데이터의 94%는 별도 검수 없이 즉시 실무에 활용됐다.
특히 인식된 결과는 우정사업본부의 내부 시스템인 포스트넷과 연동되어, 창구 담당자가 별도 확인이나 파일 업로드 없이 곧바로 결과를 활용할 수 있도록 구현됐다. 기존의 복수 단계 검수 과정을 간소화한 이 구조는 실무 편의성과 문서 처리 속도 개선에 기여했다.
또한 시스템 도입 이후 검수 프로세스 단순화를 통해 월간 사용량이 도입 초기와 비교해 약 22배 증가한 것으로 집계됐다. 로민은 창구 환경에 맞춰 신규 서식을 제안하고 데이터 구조를 정비함으로써, 필기체 인식 성능과 자동화 범위를 한층 끌어올렸다. 이 외에도 정보 추출 시각화, 주소 자동 보정, 데이터 유효성 검증 등 우체국 업무에 특화된 기능을 통합 적용해, 반복 입력 작업을 줄이고 문서 처리의 정확도 또한 함께 향상시켰다는 평가를 받았다.
강지홍 로민 대표는 "이번 프로젝트는 문서 AI 기술이 공공 현장에 실질적으로 적용돼 실무 성과를 창출한 의미 있는 사례"라며 "본 시스템을 향후 전국 우체국에 확대 적용해 우정 서비스의 품질 향상에 기여할 수 있도록 적극 지원하겠다"고 말했다. 한편, 로민은 우정사업의 디지털 기술 발전에 기여한 공로를 인정받아 과학기술정보통신부 장관 표창을 수상한 바 있다.박상길기자 sweatsk@dt.co.kr
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