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<학회 후기>
킨텍스에서 진행된 본 학회는 한국물류과학기술학회와 ICPI Week 2025가 동시에 진행되었다. 특히 우리 연구실에서는 ICPI 중 Korea MAT, 국제물류산업대전의 부스들을 위주로 관람하는 시간을 가졌는데, 해당 전시에서는 다양한 물류 기업들이 인공지능을 비롯한 기술을 물류 산업 현장에 적용한 사례들을 소개하고 있었다. 실제 물류 환경에서 사용되는 장치들을 직접 볼 수 있는 기회가 많지 않았는데, 이번 기회를 통해 직접 기계들이 작동하는 모습을 보고, 적용된 기술들에 대해 알아볼 수 있는 시간이 되어서 상당히 뜻깊었다. 특히 우리가 다루고 있는 인공지능 모델들이 산업 현장에서 적용되는 모습을 보는 경험을 통해서 새로운 영감을 얻고 앞으로의 기술 개발 방향에 대해서도 고민해볼 수 있는 기회가 될 수 있었다. 좋은 기회로 학회에 참여해 새로운 인사이트를 얻을 수 있는 기회를 주신 교수님꼐 감사드린다.

<청취 후기>
일시: 4월 22일
제목: 택배 화물 송장 인식을 위한 OCR
본 발표에서는 다양한 물류 업체에서 제작되는 송장 이미지가 비정형적 특징을 갖기 때문에, 이러한 비정형 송장 데이터에 대한 인식 성능의 향상을 목적으로 진행된 연구를 소개한다. 컨베이어 벨트 위를 지나가는 송장에 대해 easy ocr의 파이프라인을 통해 정확한 인식이 가능하도록 제안된 본 연구에서는 특히 한글에 대한 인식 성능을 향상시키는 방향의 모델 적용을 고안했다. 다만 본 발표를 들으면서, 두가지 질문이 떠오르게 되었는데, 먼저 컨베이어 벨트 상의 이미지에 대한 보정 여부였다. 해당 발표에서 구축한 데이터셋은 상당히 정제된 환경에서 촬영되어 이미지의 좋은 품질이 보장된 상황이었는데, 현장에서의 송장 이미지는 데이터셋 처럼 고품질의 이미지가 아닐 것이기 때문에, 이에 대한 부분이 고려되어야 한다 생각하였다. 두번째 질문은 구겨진 송장에 대한 이미지 처리 여부이다. 박스에 붙은 송장 뿐만 아니라 최근에는 비닐 포장재를 통한 택배 포장이 많이 사용되고 있는데, 이때에는 송장이 구겨질 수 있는 가능성이 상당히 높다. 구겨진 송장에 대해서 이미지를 보정하지 않을 경우 연구에서 제안하는 간단한 이미지 전처리로는 충분한 인식 성능을 보장하기에 한계가 있을 것이라 생각되었다.

제목: 효율적 항만 운영을 위한 강화학습 기반 twin 야드 크레인 작업 배정 모델
본 발표에서는 항만 운영에서 크레인에 대한 작업 배정을 강화학습을 통해 수행한 사례로 크레인과 작업 사이의 거리를 기반으로 최적의 정책을 탐색하도록 하는 방식론에 대해 제안하였다. 다만 본 연구에서는 아주 적은 수로 한정된 경우에 대해서만 효과를 보였다는 점에서, 더 많은 작업의 사례를 가질 경우에는 연산량 및 훈련의 속도에 있어 한계가 있을 것이라는 점이 언급되었다. 발표를 들으면서도, 해당 부분에 대해 충분히 다룰 수 있는 방법은 강화학습에 추가적인 기법을 적용한 방식이 가능할 것이라 생각되었다. 두번째로, 기존 조합 정책만으로 수행했을 때 강화학습 모델보다 더 나은 결과를 보이는 것을 보아 본 연구에서 적용된 강화학습 기법론이 적절하지 않다라는 생각을 하게 되었다. 추가적인 기법을 도입할 경우에 더 좋은 효과를 얻을 수 있어, 연구적 의의가 충분할 것이라 생각되었다.