한국딥러닝, 외부 투자 없이 5년 만에 누적 매출 100억 원을 만든 방식

김지현 한국딥러닝 대표가 2026년 4월 22일 보도된 EBN 인터뷰에서 AI의 쓸모는 기술 자체가 아니라 실무자의 시간을 얼마나 줄이느냐로 증명된다고 말했다. 한국딥러닝은 2019년 설립 이후 초기 5년간 외부 투자 없이 자체 매출만으로 성장했고, 설립 5년 만에 누적 매출 100억 원을 넘겼다.

한국딥러닝은 왜 문서를 택했나

한국딥러닝이 문서를 택한 이유는 단순했다. 디지털 문서를 쓰지 않는 조직은 없지만 이를 처리하는 AI의 수준은 부족했다는 판단이다. 한국딥러닝의 첫 사업도 문서에서 나왔다. 설립 첫해인 2019년 우체국의 딥러닝 운송장 인식 시스템을 구축하고 신세계I&C의 신분증 인식 모듈을 개발했다.

글자만 읽는 기술과 현장이 요구하는 기술 사이의 거리는 그때부터 보였다. 과거 광학문자인식(OCR) 기술이 글자만 인식했다면, 실제 산업 현장에서는 특정 값을 분류하고 맥락을 이해하는 기술이 필수적이라는 것이 한국딥러닝의 입장이다.

외부 자금 없이 5년을 버틴 이유

한국딥러닝은 초기 5년간 외부 자금 없이 자체 수익으로 성장했다. 팁스(TIPS) 지원금 1억 원이 외부에서 들어온 돈의 전부였다. 한국딥러닝은 자본의 규모보다 고객이 돈을 낼 만큼 실제로 작동하는 기술을 먼저 만드는 것이 우선이라고 판단했다.

"내 자본 100만 원으로 1억 원의 가치를 창출하지 못하는데, 외부 자금 100억 원을 받는다고 1,000억 원짜리 유니콘 기업을 만들 수 있겠느냐는 의문이 들었습니다."

— 김지현 한국딥러닝 대표

이렇게 쌓은 결과가 2026년 1월 8일의 시리즈A 마무리다. KDB산업은행이 마지막 투자자로 50억 원을 투입하면서 총 120억 원 규모의 라운드가 닫혔다. 창업 이후 처음 받은 대규모 투자였다.

택배 기사의 하루를 줄인 운송장 자동화

한국딥러닝은 AI를 '사람의 시간을 찾아주는 도구'로 정의한다. 실무에서 중요한 것은 OCR 기술을 갖췄다는 사실이 아니라 문서를 실제 업무 데이터로 완벽하게 바꿀 수 있느냐는 것이다. 벤치마크 점수가 99점이냐 95점이냐보다 실무자의 검수 시간을 얼마나 줄여 주느냐가 한국딥러닝의 기준이다.

한국딥러닝이 꼽은 사례는 택배 현장이다. 운송장을 손으로 입력하느라 하루 10~11시간씩 일하던 택배 기사들의 업무를 AI로 자동화했고, 근무 만족도가 높아졌다. 솔루션 도입 후 업무 시간이 단축돼 근무 만족도가 높아졌다는 현장의 목소리를 한국딥러닝은 가장 큰 보람으로 여긴다.

이 장면은 한국딥러닝이 오래 붙들어 온 문제와 이어져 있다. 2022년 4월 한국딥러닝은 성화기업택배와 함께 정보통신산업진흥원의 AI 바우처 지원사업에 선정돼 수기 운송장을 읽는 인식 시스템을 개발했다. 같은 해 DEEP OCR을 적용한 운송정보 이중인식 시스템으로 '2022 대한민국 임팩테크 대상' 한국경제신문 사장상을 받았다. 당시 한국딥러닝은 택배 분류 라인에서 바코드를 읽지 못해 밀려나는 미분류물이 하루 평균 최소 2만 건, 많게는 40만 건에 이른다고 설명했다.

현장이 확신이 되는 순간

한국딥러닝은 자사 기술이 현장 실무자의 업무 부담을 덜고 만족도를 높이는 모습을 볼 때 그간의 노력이 확신으로 바뀐다고 본다. 한국딥러닝이 기술의 기준을 점수가 아니라 현장에 두는 이유다.

인터뷰 전문은 EBN에 실렸다.