한국딥러닝, 국내 최초 VLM 기반 OCR DEEP OCR+ 출시

한국딥러닝이 2025년 4월 10일 국내 최초의 비전언어모델(VLM) 기반 광학문자인식(OCR) 솔루션 DEEP OCR+를 출시했다. DEEP OCR+는 문서 이미지에서 글자를 뽑아내는 기존 OCR과 달리, 문서의 의미와 구조를 자동으로 분석해 핵심 정보를 추출하도록 설계됐다. 수억 원이 들던 초기 구축 비용의 벽을 없애는 것이 출시의 목표다.

표와 조항 앞에서 멈추던 기존 OCR

기존 OCR은 문서 이미지에서 텍스트를 추출하는 데 그쳐 표와 조항, 문단 같은 복잡한 구조를 인식하기 어려웠다. 계약서나 청구서처럼 서식이 일정하지 않은 문서는 문서마다 별도의 설계와 라벨링이 필요했고, 그만큼 도입과 유지에 드는 비용이 컸다. 기존 OCR 프로젝트에는 수억 원 규모의 비용과 수개월의 개발 기간이 필요했다.

한국딥러닝은 2025년 2월 지디넷코리아 인터뷰에서 OCR을 단순히 문서를 인식하는 기술이 아닌 업무 자동화의 핵심으로 만들겠다고 밝혔다. DEEP OCR+는 그 방향을 담은 첫 제품이다.

4억 장을 학습한 VLM, DEEP IMAGE

DEEP OCR+는 한국딥러닝이 5년간 4억 장 이상의 텍스트·이미지 문서로 학습한 자체 VLM 'DEEP IMAGE(딥 이미지)'를 기반으로 한다. 이미지와 텍스트를 함께 처리해 특정 포맷에 의존하지 않고, 서식이 제각각인 비정형 문서도 별도 학습 없이 주요 정보를 구조화해 정리한다.

한국딥러닝은 최근 단순한 인식 기술을 넘어 문서 내 의미와 맥락까지 파악할 수 있는 AI 기술에 대한 관심이 함께 높아지고 있다고 설명했다. 이번 신제품은 이러한 흐름 속에서 문서 처리 기술의 진화를 보여주는 사례가 될 것이라는 설명이다.

계약서에서 리스크 조항까지 뽑아내는 DEEP OCR+

활용 방식은 구체적이다. 계약서를 넣으면 날짜와 금액, 주요 조항을 추출하고 리스크가 될 수 있는 항목을 요약해 보여 준다. 한국어와 영어, 숫자, 특수문자가 섞인 문서나 복잡한 표·문단 구조도 처리한다. 결과는 JSON과 Excel 등으로 내보낼 수 있어 RPA나 ERP 같은 기업 시스템과 연동하기 쉽고, 문서 검토와 입력에 드는 시간을 줄여 업무 자동화로 이어진다.

평균 2주 도입, 구축형·SaaS·API 세 가지 제공 방식

한국딥러닝은 별도의 데이터 수집이나 라벨링 없이 다양한 문서 유형을 바로 처리할 수 있어 초기 도입 부담이 거의 없다고 설명했다. 최소한의 고객 데이터만으로도 높은 정확도를 낸다는 것이다. 평균 도입 기간은 2주 내외다. 제품은 구축형과 SaaS, API 형태로 제공된다.