한국딥러닝, 문맥까지 이해하는 OCR을 업무 자동화의 핵심으로 만든다

한국딥러닝이 2025년 2월 문서의 문맥과 레이아웃까지 이해하는 OCR을 업무 자동화의 핵심으로 만들겠다는 기술 방향을 밝혔다. 한국딥러닝은 2025년 2월 7일 보도된 지디넷코리아 인터뷰에서 문서 디지털화가 확산될수록 광학문자인식(OCR)의 역할이 커지며, 그만큼 정확하면서도 안전한 OCR이 필요하다고 강조했다.

"광학문자인식(OCR) 성장 잠재력은 무궁무진합니다. 문서 디지털화로 OCR 역할이 늘어날 것이기 때문입니다. OCR을 단순히 문서 인식하는 기술이 아닌 업무 자동화 핵심으로 만들 것입니다."

— 김지현 한국딥러닝 대표

글자 추출을 넘어 문서의 구조와 문맥으로

기존 OCR이 문서의 글자를 추출하는 데 머물렀다면, 한국딥러닝이 그리는 다음 단계는 문서의 구조와 문맥을 함께 이해하는 AI다. 표와 서식이 섞인 비정형 문서에서 어떤 값이 어떤 항목에 속하는지 파악해야 실제 업무 자동화로 이어진다는 판단이다.

한국딥러닝은 문서 양식이 다양할수록 OCR의 인식 정확도가 떨어지는 이유를 OCR 기술이 주로 정형화된 양식에 맞춰 최적화돼 왔기 때문이라고 설명했다. 한국딥러닝은 각 태스크와 프로젝트 특성을 반영한 맞춤형 OCR을 제공하며, 문서 맥락과 레이아웃을 고려해 필요한 정보를 추출하는 것을 강점으로 내세운다. 다양한 양식의 문서 수십만 건을 분석해 필요한 데이터를 일관성 있게 정리할 수 있다는 설명이다.

자체 모델 DEEP IMAGE가 받치는 정확도, 유연성, 보안성

기반 기술은 자체 개발한 거대비전언어모델(LVLM) DEEP IMAGE(딥 이미지)다. 한국딥러닝은 창업 전부터 텍스트, 이미지, 영상, 음성 데이터를 수집해 왔고, 이 모델은 1억 장이 넘는 이미지를 학습했다. 이를 바탕으로 OCR과 객체 검출, 영상 이해, 이미지 생성, 3D 모델 생성 등 다양한 비전 AI 솔루션을 제공한다. 모델 개발과 운영을 위해 자체 GPU 서버와 분산처리시스템을 온프레미스로 갖췄고, 고효율 분산 학습 알고리즘으로 비용을 줄였다.

한국딥러닝은 자사 OCR의 특장점으로 높은 정확도, 유연성, 보안성을 꼽았다. 키-밸류 추출은 신청서의 이름, 생년월일, 전화번호 같은 항목(키)과 그 값(밸류)을 자동으로 찾아내고, 맞춤형 폼 변환으로 고객이 원하는 형태의 데이터를 바로 얻게 한다. 한국딥러닝은 보통 OCR은 문서 속 텍스트만 인식해서 필요한 정보를 찾기 위해 추가 작업이 필요하지만, 자사 OCR은 문서 구조를 분석해 필요한 정보만 정확히 추출하기 때문에 고객이 원하는 데이터를 빠르게 찾을 수 있다고 설명한다.

보안 측면에서는 온프레미스 방식으로 서비스를 제공해 문서 데이터가 외부로 나가지 않고 기업 내부에서 처리되며, 프라이빗 클라우드와 가상 프라이빗 클라우드(VPC) 환경도 지원한다. 이 설계는 한국딥러닝이 2021년 공개한 문자인식 기술 DEEP OCR 때부터 이어진 원칙이다. DEEP OCR은 인터넷 연결 없이 기업 내부 폐쇄망에서도 쓸 수 있도록 만들어져, 개인정보를 다루는 금융기관과 공공기관이 데이터를 밖으로 보내지 않고 문자인식을 수행할 수 있다. 국세청과 신한은행을 포함해 국내 주요 공사와 공공기관, 대기업 등 50곳이 한국딥러닝의 고객사다.

2025년 계획은 OCR 기반 데이터 수집·정제와 해외 시장

한국딥러닝은 2025년 OCR 기반 데이터 수집과 정제 작업에 집중한다. OCR로 변환한 문서를 디지털화한 뒤 챗봇이나 전사적자원관리(ERP) 시스템에 적용할 수 있도록 가공하는 것이 목표다. 한국딥러닝은 대규모언어모델(LLM) 기술이 발전하면서 OCR과 챗봇, 에이전트를 연계한 활용이 가능해져 OCR 사업의 확장 가능성도 커질 것으로 내다봤다.

해외 시장에서는 언어 장벽이 있는 OCR 대신 이미지 디텍션, 세그멘테이션, 분류 서비스로 공략한다는 계획이다. 한국딥러닝은 현재 인도네시아 건설사에 도로와 터널 균열을 감지하는 이미지 분석 솔루션을 제공하고 있다. 2025년 2월 6일에는 말레이시아 소프트웨어 기업 허밍소프트와 드론과 AI로 건물 외벽 균열을 찾는 안전진단 솔루션을 함께 개발하기로 업무협약(MOU)을 맺었다.