LLM 듀얼 모델 컨센서스(Dual-model consensus)를 활용한 OCR 데이터 검증 워크플로우

요약

Mundx 개발팀은 나이지리아 선거 결과 집계 시스템 구축 과정에서 수기 작성된 투표소 결과지 인식을 위해 LLM 기반의 OCR 기술을 도입했다. 이미지 품질과 조명 등 변수가 많은 수기 문서의 한계를 극복하기 위해 두 개의 서로 다른 모델이 각각 결과지를 읽고 일치할 때만 데이터를 수용하는 '이중 모델 합의 방식(dual-model consensus approach)'을 적용했다. 그 결과, Mundx는 97.77%의 투표소 데이터만으로도 실제 INEC 공식 결과와 95.68%의 정확도를 보이며 수동 집계 대비 높은 효율성과 속도를 입증했다. 이번 사례는 기존 OCR 도구로 처리하기 어려웠던 문서에서 LLM 기반 OCR의 강력한 성능을 확인시켜 주었다. 개발팀은 향후 2027년 선거를 대비하여 시스템의 검증 계층을 강화하고 예외 사례 처리 능력을 개선할 계획이다.

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