한국딥러닝, 부산광역시청 특화 AI 고도화 사업에 DEEP Parser 공급

한국딥러닝이 부산광역시청의 특화 AI 고도화 사업에 문서 구조화 솔루션 DEEP Parser(딥 파서)를 공급한다. 행정 문서의 대부분을 차지하는 HWP·PDF 같은 비정형 문서를 AI가 활용할 수 있는 구조화 데이터로 바꾸는 역할이다. 2025년 경기도청에서 검증한 행정문서 구조화 기술이 다른 광역지자체로 이어지는 사례다.

행정 AI의 첫 단계는 문서 구조화

지자체가 생성형 AI를 행정에 들이려면 먼저 AI가 읽을 수 있는 데이터가 있어야 한다. 그런데 공문과 보고서, 정책 자료는 대부분 표와 병합 셀, 계층형 목차가 뒤섞인 HWP·PDF 파일로 쌓여 있다. 글자만 뽑아내면 어떤 값이 어느 항목에 속하는지, 어떤 문단이 어떤 상위 항목 아래에 있는지가 사라지고, 이런 데이터로는 검색과 질의응답의 정확도가 떨어진다.

DEEP Parser는 텍스트 추출에 더해 표와 차트, 계층 구조, 병합 셀까지 분석해 문서의 의미와 구조를 함께 데이터로 옮긴다. 제목과 본문, 표, 캡션, 도형 등 문서 요소를 최대 23가지 유형으로 자동 분류하고, PDF·HWP·JPEG 파일을 HTML, JSON, 마크다운, XML로 변환한다. 이렇게 구조화된 행정문서는 공무원의 문서 검색과 질의응답, 회의록 요약, AI 에이전트가 활용할 지식 데이터베이스 구축의 기반이 된다.

경기도청에서 검증한 기술이 부산으로

DEEP Parser는 2025년 8월 경기도청 '생성형 AI 플랫폼 구축사업'에 공급되며 광역지자체 행정문서 구조화에 처음 쓰였다. 131억 원 규모의 이 사업은 엠티데이타와 협력해 진행됐고, 경기도청 문서의 90% 이상을 차지하는 HWP·PDF 등 비정형 문서를 구조화 데이터로 바꾸는 것이 목표였다. 한국딥러닝은 자체 테스트에서 문서 항목 인식 정확도 97.3%, 데이터 추출 정확도 96%를 기록했다고 밝힌 바 있다.

2025년 10월 정식 출시된 DEEP Parser는 와이즈넛, 코난테크놀로지와 협력해 지자체 프로젝트에서 구조 데이터를 각 사의 RAG·검색 플랫폼과 연동하며 활용 범위를 넓혀 왔다. 한국딥러닝은 2026년 4월 EBN 인터뷰에서 경기도청과 부산시를 포함해 80곳 이상의 공공·기업 환경에 솔루션을 도입했다고 소개했다.