인공지능 OCR과 LLM을 활용한 비정형 문서 정보 추출 프로젝트

서론 서울대학교 KDT(K-Digital Training) 교육과정의 ‘캡스톤 프로젝트’에 참여한 채권평가사 에프앤자산평가가 인공지능 OCR과 LLM을 결합해 비정형 문서 정보 추출에 도전했다. 이 프로젝트는 혁신적인 기술을 활용하여 문서 처리의 효율성을 높이는 방안을 모색하는 것을 목표로 하고 있다. 본론

인공지능 OCR의 역할

인공지능 OCR은 Optical Character Recognition의 약자로, 이미지나 문서를 스캔하여 텍스트로 변환해주는 기술을 말한다. 이 기술은 비정형 문서에서 정보를 추출하기 위해 필수적인 과정이다. OCR은 텍스트나 숫자 뿐만 아니라 손글씨도 인식할 수 있는 능력을 가지고 있어, 다양한 형태의 문서에서 정보를 추출하는 데 큰 도움이 된다.

LLM의 활용

LLM은 Large Language Models의 약자로, 대규모의 텍스트 데이터를 학습하여 다음에 올 단어를 예측하는 인공지능 모델이다. LLM은 문맥을 파악하고 텍스트의 패턴을 인식하는 능력을 갖추고 있어, 비정형 문서에서의 정보 추출에 매우 유용하다. 특히 복잡한 문서에서 특정 정보를 추출하는 데 효과적으로 활용될 수 있다.

프로젝트 결과 분석

에프앤자산평가의 프로젝트 결과에 따르면, 인공지능 OCR과 LLM을 결합한 새로운 방법을 통해 비정형 문서에서 정보를 정확하게 추출하는 데 성공했다. 이를 통해 채권평가사들은 더 신속하고 정확한 정보를 얻을 수 있게 되어 채권평가의 효율성을 크게 향상시킬 수 있을 것으로 기대된다. 결론 서울대학교 KDT 교육과정의 ‘캡스톤 프로젝트’에서의 인공지능 OCR과 LLM을 활용한 비정형 문서 정보 추출 프로젝트는 혁신적인 기술을 통해 문서 처리의 효율성을 높이는 데 성공했다. 다음 단계에서는 이를 보다 확대하고 발전시켜 더 많은 분야에 적용해 나갈 것이다.