조선대 김원열 교수팀, 물류 자동화 ‘주소 인식 문제’ 해결 핵심 기술 개발

[위키트리 광주전남취재본부 노해섭 기자] 조선대학교(총장 김춘성) 인공지능공학과 김원열 교수 연구팀이 우편·물류 자동화 분야의 주소 인식 문제를 3초 만에 해결할 수 있는 인공지능 모델 Re-VPIU(Retrieval-augmented Visual Parcel Invoice Understanding)’를 개발했다.

이번 연구는 조선대학교 김원열 교수(교신저자)를 중심으로 정연비(제1저자), 김유환, 국립한국해양대학교 서홍일 연구원이 함께 수행했으며, 인공세계 상위 2%에 해당하는 국제 학술지 「Engineering Applications of Artificial Intelligence」2025년 10월호에 게재됐다.

연구팀이 개발한 ‘Re-VPIU’는 인쇄된 송장뿐만 아니라 수기로 작성된 송장에서도 주소·이름·전화번호를 자동으로 인식하고, 오류를 스스로 교정하는 인공지능 시스템이다.

이 시스템은 대규모 인공지능 언어모델(LLM)에 AI가 외부에서 정보를 찾아와 답하는 RAG 기술을 결합해, AI가 잘못 인식한 주소를 실제 주소 데이터베이스와 비교·검색하여 스스로 오류 여부를 판단하고 정확한 주소로 교정하도록 설계됐다.

이로써 기존 시스템에서 사람이 1~2분 걸려 수동 입력하던 작업을 단 3초 만에 처리할 수 있게 됐으며, 주소 인식 정확도 역시 기존 최고 모델보다 12% 향상돼 83.4% 수준을 기록했다.

특히 주소 데이터베이스가 갱신되더라도 모델을 재학습할 필요 없이 최신 정보를 즉시 반영할 수 있으며, 이미지 문서에서 글자를 인식하고 의미를 해석하는 기술(VDU) 분야에 RAG를 적용한 첫 사례라는 점에서도 의의가 크다.

이는 향후 우편·택배 시스템의 자동 접수, 주소 인식, 고객정보 관리 등 물류 자동화 전반에 활용될 수 있으며, 물류기업의 운영 효율성과 고객 편의성을 동시에 높일 수 있는 기반 기술로 활용될 전망이다.

김원열 교수는 “이번 연구는 복잡한 한글 주소 체계를 AI가 스스로 이해하고 교정하도록 한 첫 시도로, 물류 자동화 분야의 난제를 해결할 새로운 방향을 제시했다”며, “향후 기술 상용화를 통해 실제 우편 및 택배 산업의 효율성을 높이는 데 기여할 수 있기를 바란다”고 밝혔다.

한편, 본 연구는 국토교통부 고부가가치 융복합 물류·인프라 혁신기술개발사업(Grant RS-2021-KA162922)과 과학기술정보통신부 ICT융합산업혁신기술개발사업(No.2022-0-00092)의 지원을 받아 수행됐다.