인터뷰
한국딥러닝, AI 성능의 병목은 문서 데이터 구조화에 있다고 짚다

한국딥러닝은 2025년 12월 매일일보 인터뷰에서 기존 OCR의 한계를 짚으며 문서 구조화가 AI 성능을 좌우한다고 밝혔다.
김지현 한국딥러닝 대표가 2025년 12월 11일 매일일보 '오시내의 스타트업 로드' 인터뷰에서 AI 성능의 병목은 결국 문서 데이터의 구조화에 있다고 말했다. 한국딥러닝은 기존 광학문자인식(OCR)이 풀지 못한 구조적 한계를 짚으며, 문서의 의미와 계층을 해석하는 AI가 기업과 공공의 업무 방식을 바꿀 것이라고 전망했다.
DX 다음은 도큐먼트 AX
인터뷰의 출발점은 디지털 전환(DX)과 AI 전환(AX)의 구분이다. 종이를 디지털 파일로 바꾸는 단계가 끝나면, 그다음 과제는 AI가 그 파일을 이해하고 쓸 수 있게 만드는 일이라는 것이다. 한국딥러닝은 이 도큐먼트 AX 시장을 사업의 최우선 순위에 두고 있다.
"DX가 종이를 PDF로 바꾸는 수준에 머물렀다면, 앞으로는 AI가 문서를 '이해할 수 있는 형태'로 만드는 AX가 핵심이 될 것입니다."
— 김지현 한국딥러닝 대표
박스 치기에 갇힌 기존 OCR은 왜 한계인가
한국딥러닝은 기존 OCR을 문서의 특정 위치에 박스를 그려 학습시키는 방식에 갇힌 기술로 진단한다. 기업마다 계약서와 세금계산서, 신청서의 디자인이 다르기 때문에, 양식이 바뀔 때마다 다시 박스를 그려 학습해야 하는 방식으로는 실제 업무에 적용하기 어렵다는 것이다. 학습한 문서에서만 맞고 새로운 양식이 들어오면 다시 박스를 그려서 학습하는 기술은 자동화라고 보기 어렵다는 것이 한국딥러닝의 판단이다. 디자인이 다른 문서도 추가 학습 없이 동일 성능을 내는 것이 진짜 자동화라고 본다.
문서를 그대로 범용 AI에 넣는 방법에도 한계가 있다고 봤다. 사진처럼 복잡한 정보 덩어리인 문서를 통째로 넣으면 토큰이 너무 많아져 중요한 정보가 빠지거나 엉뚱한 답이 나오기 쉽다.
문서 구조화는 이미 현장에서 검증됐다
AI가 읽을 수 있는 문서를 만드는 일은 한국딥러닝이 말한 병목을 푸는 작업이다. 한국딥러닝은 2025년 8월 총 131억 원 규모의 경기도청 생성형 AI 플랫폼 구축사업에서 이 문제를 맡았다. 경기도청 문서의 90% 이상이 한글(HWP)과 PDF 같은 비정형 포맷이었고, 이 문서를 구조화된 데이터로 바꾸는 일이 사업의 핵심 과제였다.
그 기술은 2025년 10월 16일 문서 구조화 솔루션 DEEP Parser(딥 파서)로 정식 출시됐다. DEEP Parser는 제목과 본문, 표, 캡션, 도형 같은 문서 요소를 최대 23가지 유형으로 자동 분류하고, PDF·HWP·JPEG 파일을 HTML, JSON, 마크다운, XML로 변환한다. 와이즈넛, 코난테크놀로지와 협력해 지자체 프로젝트에서 이 구조 데이터를 각 사의 검색증강생성(RAG) 플랫폼과 연동했고, 답변 정확도가 높아지고 문서 검색 속도가 빨라진 것으로 확인됐다.
속도보다 정확도, 기술보다 현장 설계
한국딥러닝의 주력 제품 DEEP OCR+는 별도의 라벨링이나 재학습 없이 문서를 바로 처리한다. 4억 장 이상의 독자 데이터셋으로 학습한 자체 모델을 기반으로 공공기관과 대기업을 포함한 80여 고객사에 솔루션을 공급하고 있다. 기사는 업무 처리 시간을 96% 줄이고 휴먼 에러를 1518%에서 34% 수준으로 낮춘 사례, 한 공공기관에서 신청 서류 약 50건을 손으로 입력하던 시간이 1시간에서 3분으로 줄어든 사례를 소개했다.
보안이 중요한 분야를 위한 온프레미스(폐쇄망) 구축과, 석박사급 기술 PM을 고객사에 1대1로 배치하는 'AI PMO' 서비스도 함께 다뤄졌다. 기술만 제공한다고 자동화가 완성되지는 않으며, 각 현장의 제약을 정확히 진단해 적용 가능한 구조를 설계하는 것이 진짜 도입 성공의 열쇠라는 것이 한국딥러닝의 설명이다.
문서 구조화가 국가의 생산성을 정한다
한국딥러닝은 언어 모델 기술이 빠르게 발전해도 AI 성능의 병목은 결국 데이터 구조화에 있다고 강조했다. 문서의 계층을 AI가 이해할 수 있는 데이터로 바꾸는 작업이 국가와 산업 전반의 생산성을 결정할 것이라는 전망이다. 창업 6년 차를 맞은 한국딥러닝의 목표로는 도큐먼트 AI 시장에서 압도적인 기술력을 보여 주는 것을 꼽았다.
"사람들이 모르는 사이에 우리의 에이전트가 세상의 문서를 읽고, 업무 속도를 높이는 미래를 만들고 싶습니다."
— 김지현 한국딥러닝 대표
인터뷰 전문은 매일일보에 실렸다.
DEEP Parser에 관해
AI가 일하려면 먼저 문서가 데이터여야 한다. DEEP Parser는 HWP·PDF처럼 AI가 직접 다루기 어려운 비정형 문서를 구조화된 데이터로 바꾸는 문서 구조화 솔루션이다. 표와 차트, 계층구조, 병합 셀까지 문서의 의미와 구조를 함께 분석해, RAG와 AI 에이전트가 활용할 수 있는 지식 데이터베이스를 만든다. 경기도청 생성형 AI 플랫폼의 행정문서 구조화로 공공 현장에서 검증됐고, 글로벌 문서 파싱 벤치마크 ParseBench VLM 부문에서 종합 1위에 올랐다. 더 자세한 정보는 koreadeep.com의 DEEP Parser 페이지에서 확인할 수 있다.
한국딥러닝 소개
한국딥러닝(KDL)은 2019년 설립된 엔터프라이즈 AI 에이전트 기업이다. 자체 문서 특화 VLM 'KDL 프론티어'를 기반으로 기업과 공공기관의 문서 업무를 맡아 처리하는 AI Worker를 만든다. 주요 제품은 DEEP OCR, DEEP Parser, DEEP Agent, DEEP Ops다.
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출처
- 매일일보 2025-12-11
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