Document AI란 무엇인가: 문서를 인식하고 이해하는 기술 범주 완전 정리

Document AI란, 문서를 읽어 내고 그 안의 구조와 의미를 파악하는 일련의 기술을 묶어 부르는 범주 표현으로, 문자 인식부터 구조화와 항목 추출에 이르는 영역을 포괄합니다.

Document AI라는 말이 쓰이는 이유

기술 하나로는 문서 업무가 풀리지 않았습니다.

문서를 다루는 기술은 오랫동안 문자 인식이라는 이름으로 불렸습니다. 이미지에서 글자를 꺼내는 일이 전부였기 때문입니다. 그런데 실제 업무에 붙여 보면 글자만으로는 아무것도 되지 않았습니다.

표의 구조를 알아야 값이 의미를 갖고, 서식을 판별해야 무엇을 뽑을지 정해지며, 항목과 값을 연결해야 시스템에 넣을 수 있습니다. 이 기술들은 각각 이름이 다르지만 하나의 흐름 위에 있습니다. Document AI는 그 흐름 전체를 가리키려고 생긴 표현입니다. 특정 제품이나 방식을 뜻하는 말이 아니라 범주를 가리키는 말이라는 점이 중요합니다.

Document AI의 정확한 정의: AI Worker와 무엇이 다른가

Document AI와 AI Worker, 세 가지 축의 차이

첫째, 범위가 다릅니다. Document AI는 문서를 읽고 이해하는 단계까지를 다룹니다. AI Worker는 읽은 결과로 판단하고 시스템에 등록하는 실행 단계까지를 다룹니다. 앞의 표현이 기술의 묶음이라면 뒤의 표현은 업무의 단위입니다.

둘째, 목표가 다릅니다. Document AI의 목표는 문서를 기계가 다룰 수 있는 데이터로 바꾸는 것입니다. AI Worker의 목표는 그 데이터로 업무를 완결하는 것입니다.

셋째, 성과지표가 다릅니다. Document AI는 인식 정확도와 구조 복원 정확도, 항목 추출 정확도로 평가합니다. AI Worker는 사람의 개입 없이 처리된 비율과 건당 처리 시간으로 평가합니다. 앞의 지표가 좋아도 뒤의 지표가 개선되지 않는 경우가 실제로 자주 있습니다.

두 개념은 대립하지 않습니다. Document AI는 AI Worker가 서 있는 토대입니다. 다만 도입 논의에서 두 표현을 섞어 쓰면 기대와 결과가 어긋나므로, 어디까지를 맡기는 이야기인지 먼저 정하는 편이 좋습니다.

Document AI를 이루는 4가지 기술 영역

범주 안에 들어가는 4가지 기술 영역

첫째, 문자 인식입니다. 이미지에서 글자를 찾아 텍스트로 바꾸는 영역이고, 문서 상태 보정과 필기체 처리가 여기에 포함됩니다.

둘째, 구조 분석입니다. 제목과 본문, 표, 그림 같은 구성 요소를 판별하고 읽는 순서와 위계를 정하는 영역입니다.

셋째, 항목 추출입니다. 업무에 필요한 값을 골라 항목과 짝지어 내보내는 영역이고, 검증 규칙이 함께 붙습니다.

넷째, 문서 판별입니다. 접수된 파일이 어떤 서식인지 가려내고 필요하면 문서 단위로 나누는 영역입니다.

이 넷은 순서대로 이어지는 것이 아니라 서로 맞물립니다. 판별이 되어야 무엇을 추출할지 정해지고, 구조가 잡혀야 값이 의미를 가지며, 인식이 정확해야 나머지가 성립합니다.

Document AI 도입 시 확인할 것

어디까지 다루는 제품인지 먼저 확인합니다

Document AI라는 표현은 범주가 넓어서 제품마다 실제 범위가 다릅니다. 문자 인식만 제공하는 제품과 구조화까지 제공하는 제품, 업무 실행까지 다루는 제품이 같은 이름으로 소개됩니다.

검토할 때는 표현이 아니라 산출물을 물어보시는 편이 정확합니다. 결과로 무엇이 나오는지, 그 결과가 기존 시스템에 어떻게 들어가는지를 확인하면 범위가 분명해집니다.

지표를 영역별로 나누어 봅니다

하나의 정확도 숫자로 요약된 자료는 실제 성능을 가립니다. 문자 인식과 구조 복원, 항목 추출, 서식 판별을 각각 확인하시기 바랍니다.

실제 평가에서 이 값들이 서로 다르게 움직입니다. 문자 인식이 98%대인데 표 구조 복원이 79%대인 사례가 있고, 요소 검출이 100%인데 표 복원만 낮은 사례도 있습니다.

국내 환경에서의 Document AI

국내에서는 문서 형식과 보안 요건이 도입 범위를 먼저 제한합니다. 한글 워드프로세서 문서를 원본 그대로 처리할 수 있는지, 망분리 환경에 설치할 수 있는지가 기술 검토의 앞자리에 옵니다.

문서 조건도 다릅니다. 관공서 서식의 다층 표와 원문자 항목번호, 팩스 접수본의 겹친 헤더, 도장과 필기체가 섞인 신청서가 실제 대상입니다. 국내 문서로 학습과 검증을 반복한 사업자가 유리한 영역입니다.

읽는 단계와 수행하는 단계를 구분합니다

문서 AI라는 표현은 범위가 넓어서 무엇까지 포함하는지가 사람마다 다릅니다. 그래서 도입 논의에서는 어느 단계를 말하는지 먼저 맞추는 편이 좋습니다.

단계를 나누면 다섯 개입니다. 문자를 인식하는 단계, 문서의 구조를 이해하는 단계, 필요한 값을 구조화하는 단계, 그 값을 근거로 판단하는 단계, 그리고 판단 결과를 업무 시스템에 반영하는 단계입니다. 문서 AI라는 표현은 대체로 앞의 세 단계를 가리킵니다.

뒤의 두 단계까지 포함하는 개념은 따로 부릅니다. 읽는 데서 끝나는지 업무를 수행하는 데까지 가는지가 도입 효과를 가르기 때문에, 이 구분을 흐리면 기대와 결과가 어긋납니다.

자주 묻는 질문