Korea Deep Learning

텍스트, 이미지, 음성까지 동시에 이해하는 멀티모달 AI. 지금 왜 이 기술이 주목받는지, 활용 사례와 한국딥러닝의 전략까지 정리했습니다.

정확도 높은 문서 AI도 법령과 양식이 바뀌면 멈춥니다. MLOps가 채우지 못한 문서 AI 운영의 빈칸을 VLM Ops로 정의하고, 기업 AI 플랫폼의 문서 계층을 담당하는 DEEP Ops를 출시했습니다. 운영 성능을 재는 네 가지 지표와 실제 무개입률까지 정리했어요.

ChatGPT가 없는 사실을 지어내 당황한 적 있으신가요? RAG(검색 증강 생성)는 LLM의 환각을 줄이는 기술입니다. 개념과 구조, 구현 방식, 산업별 활용 사례, 2026년 트렌드까지 정리했습니다.

AI 에이전트, 단순 챗봇과 무엇이 다를까요? 코파일럿 에이전트, 오케스트레이션 구조, 실제 기업 도입 사례까지. 지금 가장 현실적인 AI 에이전트 가이드를 확인하세요.

할루시네이션이란 무엇인가. 생성형 AI가 그럴듯하게 틀리는 구조적 이유와 RAG 환경에서도 오류가 발생하는 원인을 문서 구조 관점에서 설명합니다.

AI 자동채점은 답안을 읽는 데서 끝나지 않습니다. 채점 기준 대조와 예외검수, 성적·LMS 연동까지 이어지는 채점 업무 자동화의 전 과정을 정리했습니다. 채점 시간 80% 단축 사례와 서술형 답안에서 사람 검수가 필요한 이유까지 정리했습니다.

데이터 라벨링 없이도, 2주 만에 도입되는 AI 문서 자동화 솔루션. 기존 OCR의 한계를 넘어, 문서를 ‘이해하고 정리’하는 한국딥러닝의 DEEP OCR+을 소개합니다.

스마트폰부터 자율주행차까지, 기기 안에서 스스로 학습·추론하는 온디바이스 AI의 잠재력을 지금 만나보세요.

Intelligent Document Processing(IDP)는 문서 parser 기술과 AI를 통합해 문서 처리를 자동화합니다. 높은 정확도와 효율성을 제공하는 IDP의 모든 것을 소개합니다.

생성형 AI가 제대로 답하려면, 단순 텍스트 인식이 아니라 문서를 구조적으로 이해하는 Parser가 필요합니다. OCR과의 차이, LLM·RAG와의 연결, 산업별 사례까지 쉽게 풀어 설명합니다.

시험지 스캔과 OCR, 답안지 디지털화, 서술형 답안 데이터화 방법을 목적별로 총정리했습니다. 객관식 채점부터 손글씨 답안 인식, PDF·HWP 변환, 문서 데이터화까지 한 번에 비교합니다.

시험지 스캔·OCR로 시험지 PDF와 손글씨 답안을 데이터로 만드는 방법 3가지를 비교합니다. 수식·표·손글씨가 어려운 이유부터 채점용 무보정 인식, On-Premise·API 기준까지 정리했습니다.

OCR 정확도는 단순한 엔진 성능이 아니라, 입력 데이터의 조건에 따라 크게 달라집니다. OCR 기술의 실제 인식 성능을 좌우하는 5가지 요소를 분석하고, 이를 해결하는 방법까지 안내합니다.

문서 파서의 개념과 PDF·HWP 파싱 원리부터, 2026년 VLM 기반 문서 이해로의 전환까지 정리했습니다. 대표 솔루션 비교와 도입 체크리스트를 쉽게 설명합니다.

Chain of Thought(CoT)란 무엇이며, 왜 문서 이해 AI에서 주목받는가? 기존 OCR과 VLM+CoT의 차이를 실제 사례와 함께 설명합니다. 한국딥러닝의 VLM OCR이 어떻게 CoT를 활용해 문서 추론력을 강화하는지도 확인해보세요.

소버린 AI, 이제는 국가의 미래를 넘어 모든 기업의 핵심 전략입니다. 이 글은 소버린 AI의 정확한 정의부터 필요성, 기술적 접근법, 한국 정부 정책 방향, 기업 실무 적용 포인트까지 한 번에 정리한 실전형 전략 가이드입니다.

비전AI의 모든 것을 한눈에! 이미지 인식부터 구글 비전까지, 컴퓨터 비전 딥러닝 기술과 최신 활용 사례를 쉽고 재미있게 소개합니다. 비전 AI의 개념과 미래를 지금 확인해보세요!

RAG란 무엇인가. 생성형 AI가 답은 내놓지만 신뢰를 잃는 이유를 문서 구조·데이터 준비 관점에서 설명하고, 기업 AI에서 RAG가 제대로 작동하기 위한 조건을 정리합니다.

AI 에이전트 구축은 모델 선택보다 업무 범위, 문서 데이터, 시스템 권한, 사람 승인, 보안과 로그 설계에서 갈립니다. 금융·공공·제조 담당자를 위한 구축 기준과 도입 체크리스트, 문서 AI Worker의 실제 연결 구조를 확인하세요.

기업·사내 RAG 구축 전 확인할 문서 구조, 권한, 보안, 비용 결정 요소와 PoC 평가 지표를 실무 체크리스트로 정리합니다.

AI 거버넌스의 뜻과 AI 기본법·NIST·ISO 핵심을 정리하고, AI를 믿을 수 있게 만드는 7가지 운영 기준을 설명합니다. 문서·RAG·AI 에이전트의 검증·권한·사람 승인 설계와 도입 점검 방법을 확인하세요.

풀스택 AI의 인프라·모델·플랫폼·에이전트 구조를 살펴보고, 기업이 직접 구축할 영역과 문서 업무 자동화 도입 기준을 정리합니다.

데이터 전처리는 원시 데이터를 분석·AI 학습에 맞게 정제·변환·구조화하는 과정입니다. 개념과 단계, 그리고 정형 데이터보다 어려운 비정형 문서(계약서·스캔본·표) 전처리를 자동화하는 기준까지 정리했습니다.

Commercial Invoice(C/I), Packing List(P/L), B/L 문서를 사람이 입력하고 다시 검수하고 있나요? 거래처마다 다른 양식과 다국어 품목표를 구조화하고, 문서 간 불일치·저신뢰 건만 분리해 ERP까지 연결하는 무역문서 자동화 방법을 정리했습니다.

수백 건의 계약서에서 금액·기간·갱신일·특약을 사람이 일일이 옮겨 적고 계신가요. 양식이 제각각이어도 핵심 항목을 자동으로 추출해 검수 부담을 줄이는 도입 기준 다섯 가지를 정리했습니다.

프롬프트·RAG·파인튜닝만으로는 기업 문서 업무의 할루시네이션을 막지 못합니다. 도입 전에 무엇을 검증하고 어떤 지표로 측정해야 하는지 5가지 기준으로 정리했습니다.

에이전틱 RAG(Agentic RAG)를 일반 RAG와의 차이부터 4가지 유형, 작동 루프, 활용 사례까지 정리했습니다. 기업 문서 업무에 적용할 때 검색 루프보다 문서 이해가 먼저인 이유를 실무 기준으로 안내합니다.

OCR API가 문서를 읽어도 사람이 다시 검수하고 입력한다면 자동화가 아닙니다. 출력 형식, 예외 처리, 시스템 연동, 배포 방식과 PoC 기준을 확인해 보세요.

금융·공공 문서 업무를 위한 AI 자동화 설계 가이드입니다. 비정형·필기체 문서 인식부터 검증, RPA·시스템 연계, 온프레미스 구축까지 도입 순서와 확인 기준을 정리했습니다. 우리 회사 문서로 자동화 범위를 확인해 보세요.

PDF 표 추출 방법을 파이썬·엑셀·온라인 도구·문서 AI까지 상황별로 비교했습니다. 실제 코드와 엑셀 절차, 병합·스캔 표가 깨지는 이유, 대량 문서를 자동화하는 기준까지 한 번에 확인하고 내게 맞는 방법을 골라 보세요.

컨텍스트 엔지니어링이란 무엇인가. 프롬프트 엔지니어링과의 차이, 컨텍스트를 채우는 5가지 요소, 컨텍스트가 망가지는 4가지 방식, 그리고 좋은 컨텍스트의 의외의 출발점인 '문서 구조화'까지 정리했습니다.

데이터 라벨링이란 무엇인가. 정의·종류·방법부터, 양식이 바뀔 때마다 재작업하는 숨은 비용, 그리고 라벨링·재학습 없이(zero-shot) 비정형 문서를 바로 처리하는 대안까지 의사결정 기준으로 정리했습니다.

컴퓨터 유즈(Computer Use)란 무엇인가. AI가 화면을 보고 마우스·키보드를 직접 조작하는 원리와 시작법, 잘 되는 일과 막히는 일, 그리고 기업·규제 산업이 도입할 때 부딪히는 보안·통제 문제까지 한 번에 정리했습니다.

멀티모달 AI란 무엇인가. 텍스트·이미지·음성·문서를 함께 이해하는 멀티모달 AI의 뜻과 작동 원리(4단계), 활용 사례, 그리고 기업에서 가장 많이 쓰는 '멀티모달 OCR·문서 이해'까지 한 번에 정리했습니다.

AI 에이전트 종류를 전통 5가지 유형(단순반사·모델기반·목표기반·유용성·학습형)부터 실무형 분류(웹·코딩·자율)까지 한 번에 정리했습니다. 챗봇과의 차이, 작동 원리, 활용 사례, 그리고 기업 문서·업무 자동화엔 어떤 에이전트가 맞는지까지 실무 기준으로 안내합니다.

소버린 AI를 도입하려는 기업이 가장 먼저 막히는 건 모델이 아니라 '문서'입니다. 우리 데이터의 대부분은 PDF·HWP·스캔본인데, 이게 구조화되지 않으면 폐쇄망에 좋은 모델을 둬도 답이 흔들립니다. 내부 문서 데이터 관점에서 소버린 AI 구축 순서를 정리했습니다.

벡터DB와 RAG를 붙였는데도 환각이 줄지 않는 이유는 ‘검색’만의 문제가 아닙니다. 할루시네이션 5종 진단표와 RAG, CAG, TAG 선택 기준, 운영 KPI 6개, 그리고 DEEP Parser가 필요한 순간을 실무 기준으로 정리했습니다.

생성형 AI의 할루시네이션은 모델의 문제가 아니라 ‘의미 기준’의 문제다. 한국딥러닝은 문서 AI 관점에서 온톨로지를 할루시네이션을 줄이는 구조적 해법으로 정의한다.

벤치마크 속도보다 중요한 것은 '실전 운영 능력'입니다. 경기도청에서 9,000건 이상의 복잡한 행정 문서를 완벽하게 처리한 한국딥러닝 'DEEP Parser'의 차별화된 문서 AI 기술력과 RAG 최적화 노하우를 확인하세요.

기업 문서 자동화, 어떤 AI를 선택해야 할까요? 생성형 AI인 ChatGPT·Gemini와 한국딥러닝의 문서 AI 솔루션 'DEEP OCR'을 전격 비교합니다. 98.7%의 텍스트 정확도와 구축형(On-premise) 보안망을 갖춘 실무 맞춤형 솔루션을 지금 확인해 보세요.

HWP·스캔 PDF 공공문서가 생성형 AI/RAG에서 못읽는 이유, Parser(문서 구조화)가 먼저입니다.

Parser 설계가 부족하면 RAG는 필요한 문서를 정확히 찾지 못해 답변이 흔들릴 수 있습니다. 이 글에서는 레이아웃 분석, 문서 구조를 살리는 파싱, Chunk 분할과 메타데이터 설계가 검색 품질에 어떤 영향을 주는지 쉽게 정리했습니다.

OCR이란 무엇인가? 생성형 AI 시대에 OCR이 다시 주목받는 이유와 문서 자동화의 병목을 해결하는 구조화·Parser·RAG까지 한국딥러닝의 시선으로 정리합니다.