한국딥러닝, 6년 흑자는 재무 목표가 아닌 기술 전략이었다

김지현 한국딥러닝 대표가 2026년 3월 25일 공개된 매일경제 매경LUXMEN 3월호(제186호) 인터뷰에서 문서를 읽고 처리하는 AI는 반짝 트렌드가 아니라 IT 업계의 방향성을 바꿀 기술이라고 밝혔다. 한국딥러닝은 외부 투자 없이 6년간 흑자 경영을 이어 기술력을 쌓았고, 120억 원 규모의 시리즈A 투자를 유치했다.

왜 반짝 트렌드가 아닌 문서를 읽는 AI를 골랐나

한국딥러닝은 딥러닝을 메타버스 같은 반짝 트렌드가 아니라 IT 업계의 방향성을 전환할 기술로 확신했다.

"딥러닝은 메타버스 같은 반짝 트렌드가 아니라, IT 업계의 방향성을 전환할 기술이라고 확신했습니다."

— 김지현 한국딥러닝 대표

사업 모델의 출발점은 문서를 쓰지 않는 기관이나 기업은 없다는 사실이었다. '딥러닝'이라는 키워드를 선점하고 공공기관에 신뢰를 주기 위해 사명을 '한국딥러닝'으로 지었고, 직관적인 이름 덕분에 회사를 매번 설명하지 않아도 됐다.

6년 흑자는 어떻게 가능했나

외부 투자 없이 흑자를 이어 온 것은 의도적인 선택이었느냐는 질문에 한국딥러닝은 재무 목표가 아니라 기술 전략이었다고 답했다.

"재무 목표라기보다 기술 전략이었습니다. 문서 AI는 시간이 필요한 기술입니다."

— 김지현 한국딥러닝 대표

한국딥러닝은 연구실 성적이 아니라 실제 산업 현장에서 고객의 문제를 해결할 수 있는 기술을 개발해야 한다고 생각했다. 투자를 받았다면 더 빠르게 컸겠지만, 현장 데이터를 쌓고 기술력을 검증하는 데 집중했다는 설명이다.

그렇게 6년간 쌓은 데이터와 프로젝트별 기술을 수십 개의 모듈로 만들어 두고 필요에 따라 조합한다. 필기체를 인식해야 하면 왜곡이 있는 데이터를 인식하는 OCR 모듈을 붙이는 식이다. 이제 한국딥러닝은 고객 데이터를 보자마자 어떤 모듈을 켜야 할지 안다.

그 중심에는 2025년 상용화한 비전언어모델(VLM) OCR이 있다. 한국딥러닝은 2025년 4월 10일 국내 최초의 VLM 기반 OCR 솔루션 DEEP OCR+를 출시했다. 수억 원 규모의 비용과 수개월의 개발 기간이 들던 기존 OCR 프로젝트와 달리 별도의 라벨링이나 학습 없이 평균 2주 안에 도입하도록 설계한 제품이다. 복잡한 문서를 구조화하는 파서 기술도 한 축이다. 한국딥러닝은 2025년 8월 총 131억 원 규모의 경기도청 생성형 AI 플랫폼 구축사업에 DEEP Parser(딥 파서)를 공급했다. 경기도청 문서의 90% 이상이 한글(HWP)과 PDF 같은 비정형 포맷이어서, 이 문서를 AI가 읽을 수 있는 데이터로 바꾸는 일이 사업의 핵심이었다. 인터뷰는 한국딥러닝이 이 파서 기술로 경기도청 등 대규모 공공사업의 데이터 전처리 표준을 설계하고 있으며, 문서 파싱 단계에서 불필요한 데이터를 걸러 언어모델 성능을 끌어올린다고 전했다.

2026년, 국내에서 검증한 기술로 해외로

한국딥러닝은 2026년 목표로 VLM OCR이 금융·물류·공공 등 주력 영역에서 성과를 증명하는 것을 꼽았다. 문서를 쓰는 분야라면 의료 행정을 포함해 어디로든 넓힐 수 있지만, 분야별 문서를 구조적으로 이해하고 데이터를 쌓을 시간이 필요하다는 것이다.

글로벌 시장에서의 성과도 기대했다. 한국 공공 문서는 OCR 난이도가 매우 높은데, 영어권과 동남아 문서는 언어는 달라도 구조적 복잡성은 한국보다 단순한 편이어서 국내에서 검증한 기술을 해외에 더 안정적으로 적용할 수 있다는 판단이다.

투명한 소통과 시장 중심의 사고

한국딥러닝은 창업 5년 차에 조직 관리의 위기를 겪은 뒤 '리더 간의 소통은 무조건 투명해야 한다'는 원칙을 지키고 있다. 임원끼리는 돌려 말하지 않고 직설적으로 피드백하며, 정확한 목표치를 제시하고 진실되게 소통하는 것이 장기적인 신뢰를 만든다는 설명이다.

한국딥러닝은 기술에 매몰되지 말고 시장과 고객을 봐야 한다고 본다. 사내에서 "'엔지니어틱'하게 생각하지 말자"는 표현을 일부러 쓰는 것도 그래서다.

인터뷰 전문은 매일경제에 실렸다.