한국딥러닝, HWP·PDF를 AI 데이터로 바꾸는 DEEP Parser 정식 출시

한국딥러닝이 2025년 10월 16일 HWP와 PDF 같은 비정형 문서를 대규모 언어 모델(LLM) 학습과 검색에 활용할 수 있는 구조 데이터로 바꾸는 문서 구조화 솔루션 DEEP Parser(딥 파서)를 정식 출시했다. 제목과 본문, 표, 캡션, 도형 등 문서 요소를 최대 23가지 유형으로 자동 분류하는 비전언어모델(VLM) 기반 제품이다.

AI가 읽을 수 있는 문서로 바꾸는 일

기업과 기관의 지식은 대부분 한글(HWP)과 PDF 같은 문서에 담겨 있지만, AI가 이를 그대로 다루기는 어렵다. 표와 차트, 계층 구조, 병합 셀이 섞인 문서를 글자 단위로만 추출하면 문맥이 끊기고, 검색증강생성(RAG)과 AI 에이전트의 답변 품질도 떨어진다.

DEEP Parser는 VLM 기술로 문서의 의미와 구조를 함께 분석한다. 문서 요소를 최대 23가지 유형으로 자동 분류하고, PDF·HWP·JPEG 파일을 HTML, JSON, 마크다운, XML로 변환한다. 대용량 문서는 AI가 처리하기 좋은 의미 단위로 자동 분할해 데이터 전처리에 드는 시간을 크게 줄인다. 별도의 학습 데이터 준비 없이 다양한 문서를 바로 처리할 수 있다는 점도 특징이다.

선택형 모듈과 API로 높인 도입 속도

복잡한 표 인식과 이미지 분석, 개인정보 보호 기능은 선택형 모듈로 제공한다. 기술 검증(PoC)에서 상용화까지의 전환 속도를 높이기 위해 패키지 구성을 단순화했고, 전사적 자원관리(ERP)와 로보틱 프로세스 자동화(RPA) 같은 기존 사내 시스템과 연결할 수 있도록 API 연동을 지원한다. 웹 기반 온라인 데모도 공개해, 기업이 자사 문서를 올려 구조화 결과를 직접 확인할 수 있게 한다. 데모 링크는 사전 신청 기업에 순차적으로 발송한다.

경기도청 131억 원 사업에서 먼저 검증한 기술

DEEP Parser는 공공 현장에서 먼저 검증됐다. 한국딥러닝은 2025년 8월 경기도청의 131억 원 규모 '2025년 생성형 AI 플랫폼 구축사업'에 엠티데이타와 협력해 이 기술을 공급했다. 경기도청 문서의 90% 이상이 HWP와 PDF 같은 비정형 문서인 만큼, 이를 AI가 읽을 수 있는 데이터로 바꾸는 일이 사업의 핵심 과제였고, 자체 테스트에서 문서 항목 인식 정확도 97.3%, 데이터 추출 정확도 96%를 기록했다.

한국딥러닝은 와이즈넛, 코난테크놀로지와도 협력 체계를 갖췄다. 지자체 프로젝트에서 DEEP Parser가 만든 구조 데이터를 각 사의 RAG·검색 플랫폼과 연동했고, 검증 결과 사용자 질문에 대한 답변 정확도가 높아지고 문서 검색 속도가 빨라진 것으로 확인됐다.

OCR, 파서, 에이전트로 이어지는 제품군 완성

이번 출시로 DEEP OCR(인식), DEEP Parser(구조화), DEEP Agent(업무 수행)로 이어지는 한국딥러닝의 문서 AI 제품군이 갖춰졌다. 한국딥러닝은 2025년 3월 문서 기반 AI 에이전트 DEEP Agent를, 2025년 4월 국내 최초 VLM 기반 OCR 솔루션 DEEP OCR+를 내놓은 데 이어 문서 구조화 영역까지 제품화했다.

"와이즈넛·코난테크놀로지와의 연동을 계기로 생태계 결합을 넓히고, API와 데모 제공을 통해 기업 고객이 즉시 체감할 성과를 만들도록 지원하겠습니다."

— 김지현 한국딥러닝 대표