Universal Architecture
OCR·Vision Provider와 공통 Recognition Schema, raw·normalized·reviewed 결과 및 provenance를 연결하는 아키텍처를 구축했습니다. Router와 Fusion은 평가 전용입니다.
RESEARCH & DEVELOPMENT
Universal Document Recognition
ATPIA ALLREAD Research Program
연구 프로젝트는 성능을 과장하기 위한 쇼케이스가 아니라, 실패 원인을 측정하고 다음 제품의 기반을 쌓기 위한 작업 공간입니다.
ATPIA ALLREAD RESEARCH PROGRAM
문자 지식에서 Universal Document Recognition으로
개별 연구의 축적을 하나의 제품·기술 로드맵으로 연결합니다. 아래 단계는 기술 발전 방향이며 모든 단계의 상용 제공 완료를 뜻하지 않습니다.
STAGE 1
Character & Dictionary Intelligence
한자 자전·한자 데이터베이스·한국 국자·문자 지식 데이터
STAGE 2
Handwriting Recognition
한자 필기 인식, 모바일·태블릿·데스크톱 입력 연구
STAGE 3
Historical OCR
세로쓰기·목판·필사 자료, Column / Glyph 분석과 데이터셋 연구
STAGE 4
Vision Document AI
PaddleOCR-VL·Qwen3-VL·Layout Recognition 연구
STAGE 5
Universal Document Recognition
Provider abstraction·문서 분류·Router·공통 스키마·Review Workflow
STAGE 6
ATPIA ALLREAD
Unified Document AI를 서비스 브랜드로 발전 · Enterprise Document Intelligence와 AI BOX / RAG 연계는 향후 목표
RECENT RESEARCH MILESTONES
실행 증거로 쌓아가는 Document AI
GPU Document Recognition
PaddleOCR-VL 기반 실제 GPU 이미지·스캔 PDF E2E를 승인된 합성 입력에서 확인했습니다. 개별 smoke 성공은 실문서 정확도나 서비스 전체 안정성의 증명이 아닙니다.
Engine Protection
공유 GPU 엔진의 Writer·Drain·Cleanup 제어, 처리 중 삭제 및 후속 정상 처리 흐름을 검증했습니다. 취소 시험에는 연속 관측 공백이 남아 있으며 결합·장기 안정성 검증을 이어갑니다.
GPU Stability
CUDA module loading 과정의 추론 정체를 분석하고 EAGER loading 방식으로 복구한 뒤 이미지·PDF 처리를 확인했습니다. 모든 환경의 안정성을 보장하는 결과는 아닙니다.
Review-first Architecture
분석 → 사람의 명시적 검토 → JSON 구조화 결과 → 삭제의 합성 시험을 수행했습니다. workflow 승인은 독립 Gold 검수가 아니며 hashing 색인은 실제 embedding·RAG 품질 검증이 아닙니다.
Historical Document
한자 자전·필기 인식·세로쓰기·고문서 연구를 전문 Provider와 Review Workflow로 연결하는 방향을 개발합니다. 이 영역은 Experimental로 별도 관리합니다.
ALLREAD 공개 홈페이지·HTTPS·베타 인증 구조를 구축했습니다. 일반 사용자 분석 접수는 아직 닫혀 있으며 실문서 정량평가와 장기 운영 안정성 검증이 남아 있습니다.
RESEARCH PHILOSOPHY
자동화보다 먼저, 근거와 검토
Accuracy before Automation
정확도가 검증되지 않은 결과는 자동 승인하지 않습니다.
Evidence-based Development
격리 시험, 실제 모델 실행, 운영 증거와 정량 품질을 구분합니다.
Human Review
Experimental 문서는 사람이 검토하는 구조를 유지합니다.
Reproducibility
모델·코드·환경·provenance와 미확인 사항을 기록합니다.
Data Governance
시험 데이터와 사용자 데이터를 분리하고 보관·삭제 정책을 검증합니다.
ROADMAP · NEXT VALIDATION
다음에 검증할 것
1. Operational Stability
반복 처리·장기 Idle·Cancel/Delete·공유 GPU 결합 시나리오 검증
2. Real-world Documents
권리가 확인된 일반 인쇄·열화 스캔·업무 혼합·표/다단 자료 확보
3. Gold Dataset
전사·구조 정답 작성, 원문 대조 및 독립검수·문서 단위 분할
4. Quantitative Evaluation
잠금 평가셋에서 CER / WER / Layout / Structure와 실패율 평가
5. Multi-model Routing
문서별 Provider 선택과 결정론적 Fusion의 효과·악화 사례 검증
6. Document Intelligence
문자 인식에서 문서 구조·의미 분석으로 확장
7. AI BOX Integration
검토된 결과를 RAG·기업 업무 자동화로 연결하는 후속 개발
실문서 목표는 120페이지(DEV 40·EVAL 80)이며 확보 실적이 아닙니다. 개발용 pilot, 독립검수, 잠금 평가를 분리하고 평가셋을 threshold 튜닝에 사용하지 않습니다.
PROJECTS
연구 프로젝트 현황
기존 전문 프로젝트와 연구 이력은 ATPIA Universal Document Recognition의 기술 축으로 보존합니다. 각 프로젝트의 상태는 ALLREAD 공개 분석 서비스의 제공 상태와 다릅니다.
Document AI
Historical OCR
RESEARCH고문헌의 세로쓰기 구조를 읽고, 사람이 검토할 수 있는 OCR 결과로 연결합니다.
DBNet column detector와 glyph recognition을 조합하고, 위치·개수·순서 오류를 측정하며 개선하고 있습니다.
프로젝트 상세 →Character Intelligence
Hanja Recognition
IN DEVELOPMENT한자 데이터와 시각 인식을 연결해 전문 문자 지식의 검색 가능성을 넓힙니다.
한자 자전의 구조화된 지식과 이미지 기반 문자인식 연구를 연결하는 방향을 탐색합니다.
Vision + Language
Multimodal AI
BETA이미지와 언어를 함께 다루는 모델을 실제 서비스 형태로 검증합니다.
Qwen VL 기반 실험을 통해 이미지 이해와 문서 처리의 접점을 살펴봅니다.
Private AI
Local LLM
IN DEVELOPMENT기업 데이터가 외부로 나가지 않는 AI 운영 방식을 제품과 구축 프로젝트로 확장합니다.
모델 선택, 서버 구성, 업무 데이터 연결, 운영 관리까지 이어지는 실용적인 도입 경로를 설계합니다.
ATPIA ALLREAD
문서를 읽는 AI에서, 문서를 이해하는 AI로
ATPIA가 개발 중인 Universal Document Recognition 기술과 지원 범위·개발 현황을 공식 홈페이지에서 확인하세요. 소개와 인증은 공개되어 있으며 분석 접수는 준비 중입니다.