인공지능(AI) 전문 딥노이드(대표 최우식)는 ‘AI 융합 통관 영상 관리 솔루션 실증’ 사업 성과를 발표하며, 내년 개발 완료를 목표로 모델 고도화 중이라고 28일 밝혔다.
AI 융합 통관 영상 관리 솔루션 실증 사업은 과학기술정보통신부와 정보통신산업진흥원(NIPA)이 주관하는 ‘부처 협업 기반 AI 확산 사업’의 일환이다. 주관 기관인 딥노이드는 케이씨넷과 협력, 2025년까지 세관 통관 판독업무 지원 AI 기술을 개발할 예정이다.
국내로 반입되는 전자상거래 해외직구 물량은 해마다 늘고 있다. 2020년 6400만건이던 물량 규모는 2023년 1억3100만건을 기록하는 등 4년간 약 두배로 증가했다. 딥노이드는 AI 솔루션 ‘딥엑스싱크’ ‘딥서치플러스’의 개발 및 고도화를 통해 세관 판독 업무의 과부하를 해소할 예정이다.
먼저 딥엑스싱크는 반입되는 특송물품의 X-레이 영상과 화물신고 정보를 하나의 화면으로 제공해 준다. 여러 화면에서 필요한 정보를 확인해야 했던 불편함을 덜어낼 수 있다고 설명했다.
딥서치플러스는 통관 X-레이 영상을 빠르게 검색해 유사화물을 식별하는 시스템이다. 통관영상 데이터의 검색 정확도를 높이는 동시에 고속 영상 검색이 가능하도록 개발 중이다. 딥엑스싱크 및 딥서치플러스는 현재 연구 개발 단계로, 관세청 및 세관과의 협의를 거쳐 실제 통관 현장에서 테스트를 진행할 계획이다.
안병훈 딥노이드 AI연구소 연구원은 “기존 학술대회 등에 공개된 AI 모델은 통관 X-레이 영상에 대한 지식이 없어 통관 영상 분야의 새로운 AI 모델 설계가 필요했다”라며 “관세청의 실제 통관 X-레이 빅데이터와 딥노이드만의 AI 노하우를 접목시켜 세관에 적합한 AI 모델을 완성해 나가고 있다”라고 말했다.
최우식 딥노이드 대표는 “협력부처의 지속적 의견 수렴 및 환류를 통해 정부부처와 민간기업이 협력하는 모범적인 AI 기술개발 사례가 될 수 있도록 최선을 다할 것”이라고 말했다.
장세민 기자 semim99@aitimes.com
