💡요약
한국딥러닝의 주요 기술은
DEEP OCR, DEEP Parser, DEEP Agent, DEEP Ops 네 가지입니다.문서를 읽고(OCR), 구조화하고(Parser), 업무를 끝내고(Agent), 업무가 바뀌어도 계속 돌게 운영합니다(Ops).
한국딥러닝은 문서 AI에서 출발해, 이제 업무를 실행하는 AI 에이전트를 만드는 회사입니다.
기술 | 하는 일 | 한 줄 설명 |
|---|---|---|
DEEP OCR | 읽기 | 흐린 팩스, 손글씨, 도장까지 글자로 읽습니다 |
DEEP Parser | 구조화 | 표와 서식을 구조 그대로 데이터로 바꿉니다 |
DEEP Agent | 업무 실행 | 검증하고 시스템 입력까지 업무를 끝냅니다 |
DEEP Ops | 운영 | 서식과 규정이 바뀌어도 기준을 고쳐 계속 돌게 합니다 |
왜 네 가지로 나뉘는가
기업의 문서 업무는 읽고, 구조화하고, 판단해서 처리하고, 그 결과를 계속 지켜보는 네 단계로 흐릅니다. 한국딥러닝은 이 네 단계에 제품을 하나씩 두었습니다. 어느 한 단계만 잘해서는 업무가 끝나지 않기 때문입니다.
DEEP OCR: 흐린 팩스와 손글씨까지 읽는 문서 인식
DEEP OCR은 해상도가 낮은 팩스, 기울어진 스캔, 자필 서명과 도장까지 글자로 읽고, 값마다 신뢰도를 함께 남깁니다. 한국어 행정 문서와 금융 문서에 특화된 Vision-LLM이 표, 직인, 자필이 한 장에 섞인 문서를 판독합니다. 매일, 팩스, 스캐너, 모바일 촬영 등 어떤 경로로 들어오든 20가지 이상의 파일 형식을 원본 그대로 받습니다.
DEEP Parser: 표와 서식을 구조 그대로 데이터로
DEEP Parser는 표, 차트, 병합 셀, 다단 레이아웃을 구조 그대로 읽어 JSON과 마크다운으로 내보냅니다. 검색(RAG)과 에이전트가 바로 쓸 수 있는 데이터를 만드는 단계입니다. 보험, 금융, 공공 문서 약 2,000쪽으로 표, 차트, 내용 충실도, 서식, 레이아웃을 평가하는 ParseBench(LlamaIndex) Hugging Face 리더보드에서 1.2B 크기의 KDL 파서가 33개 모델 중 평균 점수 1위를 기록했습니다.
DEEP Agent: 읽은 다음 업무까지 끝내는 AI 에이전트
DEEP Agent는 서류를 읽고, 팀의 기준으로 검증하고, 기간계 시스템 입력까지 끝내는 AI 에이전트입니다. 여신 업무 규정, 금융 약관, 과거 결재 이력을 지식 베이스로 참조해 기관 내부의 실제 의사결정 원칙을 판단 기준으로 씁니다. 신뢰도가 기준에 미달하거나 예외 규칙에 걸린 건만 담당자에게 넘기고, 사람이 승인한 결과만 시스템에 들어갑니다. 사내 규정을 근거로 직원 질문에 답하고, 업무 데이터에 말로 물으면 집계와 차트까지 만드는 지식 에이전트도 같은 플랫폼 위에 있습니다.
DEEP Ops: 오픈 뒤에도 계속 돌게 하는 운영 플랫폼
잘 만든 AI도 업무가 바뀌면 멈춥니다. DEEP Ops는 정확도를 계속 재고, 서식이나 규정이 바뀔 때 새 버전을 만들어 기존 버전과 같은 평가 세트로 나란히 비교한 뒤 배포합니다. 누가 언제 무엇을 바꾸고 승인했는지가 근거와 함께 남아 감사와 규제 점검에 바로 대응할 수 있습니다. 담당자가 추출 기준을 직접 고칠 수 있어 법령이나 양식이 바뀔 때 다시 구축하지 않습니다.
네 기술이 어디에 쓰이고 있나
한국딥러닝의 문서 AI는 금융·공공·물류·의료 등 다양한 산업의 실제 업무에 쓰이고 있습니다. 문서를 읽고 구조화하는 기술이 각 산업의 업무와 만나 다음과 같이 활용됩니다.
대형 금융사 | 대출 서류 752종 분류·판독
다양한 양식의 대출 서류 752종을 유형별로 분류하고, 문서에 담긴 정보를 판독합니다.공공기관 | 세무 조사를 위한 문서 포렌식
세무 조사 과정에서 다루는 문서의 정보를 읽고 분석하는 문서 포렌식에 활용됩니다.광역지방자치단체 | 생성형 AI 플랫폼의 행정 문서 DB 구축
행정 문서를 데이터화해, 생성형 AI 플랫폼이 검색하고 참조할 수 있는 데이터베이스로 구축합니다.대형 우편·물류 기관 | 국제소포 운송장 처리
국제소포 운송장에 담긴 정보를 인식하고 추출해 운송장 처리 업무에 활용합니다.대학병원 | 의료기록지 처리
의료기록지에 담긴 정보를 읽고 구조화해, 기록지 처리 업무를 지원합니다.대형 은행 | 행내 CRM 명함 입력
명함에 담긴 고객 정보를 추출해 행내 CRM에 입력하는 업무에 활용합니다.
한국딥러닝은 이러한 현장에서 하루 10만 건 이상의 실제 업무 데이터를 처리하고 있습니다.
SK텔레콤 실증에서 커머스 등 새로운 산업으로
최근에는 SK텔레콤과의 실증도 진행하며 새로운 업무 환경에서의 활용 가능성을 검증했습니다.
적용 범위는 커머스 등 문서와 데이터를 다루는 다른 산업으로도 확장할 수 있습니다. 커머스의 상품 정보, 주문서, 거래명세서, 정산 자료 역시 서로 다른 형식의 정보를 읽고 구조화해 업무 시스템으로 연결하는 과정이 필요합니다.
문서를 이해하는 데서 출발해, 업무를 판단하고 실행하는 AI 에이전트로 확장합니다. 한국딥러닝은 금융·공공·물류·의료 현장에서 쌓은 경험을 바탕으로, 각 산업의 규정과 업무 절차에 따라 검증하고 시스템 입력과 후속 처리까지 수행하는 AI 에이전트를 구현합니다.
커머스를 비롯한 다양한 산업으로, AI가 실제로 맡아 수행할 수 있는 업무의 범위를 넓혀가고 있습니다.
회사 개요
한국딥러닝 주식회사는 2019년 설립됐고, 서울 서초구에 있습니다. 신분증 한 장을 읽는 OCR에서 시작해 지금은 기업과 기관의 업무에 AI 에이전트를 투입합니다. 2026년 1월 한국산업은행, SV인베스트먼트, 트랜스링크인베스트먼트, IBK기업은행이 참여한 시리즈A 120억 원 투자를 마무리했습니다. GS 인증 1등급, ISO 9001, 조달청 혁신시제품 지정을 받았습니다.
자주 묻는 질문
한국딥러닝은 OCR 회사인가요?
OCR에서 시작했지만, 지금은 문서를 읽은 다음 업무까지 끝내는 AI 에이전트 플랫폼을 만드는 회사입니다. DEEP OCR은 네 기술 중 첫 번째 단계입니다.
클라우드 없이 쓸 수 있나요?
네. 폐쇄망 온프레미스 설치가 기본이며, 처리되는 데이터와 모델은 고객사 네트워크 밖으로 나가지 않습니다.
기존 시스템을 바꿔야 하나요?
아니요. HWP, PDF, 오피스 문서, 스캔본을 그대로 받고, 결과는 ERP, EDMS, RPA, 코어뱅킹 같은 기존 시스템에 이어 붙입니다.
도입은 어떻게 진행되나요?
고객사마다 프로젝트 책임자(TPM)와 고객 전담 엔지니어(FDE)가 배정되어, 무엇을 AI에게 맡길지 정하는 일부터 첫 업무가 실제로 돌아갈 때까지 함께 만듭니다.
DEEP Agent와 DEEP Ops는 무엇이 다른가요?
DEEP Agent는 문서를 읽고 업무를 끝내는 AI 에이전트이고, DEEP Ops는 그 문서 AI를 바꾸고 검증하고 관리하는 운영 플랫폼입니다. 서식이나 규정이 바뀌면 DEEP Ops에서 기준을 고치고, DEEP Agent는 바뀐 기준으로 계속 일합니다.
정확도는 검증됐나요?
한국딥러닝의 VLM은 OCRBench v2 영어 부문에서 68.1점으로 1위(2026년 3월 평가), LlamaIndex ParseBench VLM 부문에서 76.4점으로 1위(2026년 6월 측정)를 기록했습니다. 도입 전에는 고객사 실제 문서로 결과를 먼저 확인합니다.
비용은 어떻게 책정되나요?
SaaS는 구독 없이 문서 1장 단위로 쓴 만큼 과금합니다. 폐쇄망 온프레미스 구축은 업무 범위와 처리량에 따라 견적을 드립니다.