한국딥러닝, 문서를 읽는 OCR에서 이해하는 AI 에이전트로 옮겨 간 과정

김지현 한국딥러닝 대표가 2025년 7월 11일 보도된 테크42 인터뷰에서 문서를 '인식'하는 단계를 넘어 '이해'하는 AI 에이전트를 만든 과정을 이야기했다. 인터뷰는 2025년 3월 출시된 DEEP Agent(딥 에이전트)가 기존 광학문자인식(OCR)과 어떻게 다른지, 그리고 그 기술을 만든 한국딥러닝이 어떻게 성장해 왔는지에 집중했다.

한국딥러닝은 왜 현실에서 쓰이는 기술을 택했나

한국딥러닝은 이론보다 실제 문제 해결에 무게를 둔다. 비전 AI를 사업 아이템으로 고른 이유도 ROI를 수치로 계산할 수 있는 기술이라고 판단했기 때문이다.

첫 사업은 딥러닝 기반 OCR 엔진 개발이었다. 우체국 운송장 인식에 도입돼 약 300만 원의 첫 매출을 올렸다. 이어 키오스크 업체와 함께 신분증을 인식해 미성년자 출입을 제한하는 무인 출입 통제 시스템을 만들었고, 이 사업이 소상공인시장진흥공단 지원 사업에 채택되며 약 1억 원 규모의 매출로 이어졌다.

데이터 스노우볼은 어떻게 굴러갔나

한국딥러닝의 학습 데이터셋은 1억 장이 넘는다. 2025년 상반기 기준 특허는 13건이다. 연구 동의를 받은 데이터와 협력사를 통한 수집, 문서 생성 업체의 파이프라인을 활용했고, 초기에는 직접 손으로 쓴 문서까지 학습에 썼다. 그 결과 표와 필기체, 워터마크가 섞인 문서도 99% 정밀도로 인식하고 1분에 780장을 처리한다. 기존에 66일이 걸리던 AI 도입 기간은 10일로 줄었다. 한국딥러닝은 데이터 스노우볼을 계속 굴려 크게 키우는 데 집중했다.

이 데이터 위에서 한국딥러닝은 외부의 인정도 받았다. 2024년 6월 엔비디아의 글로벌 스타트업 지원 프로그램 인셉션에 합류해 대규모 학습과 추론에 필요한 기술 지원을 받기 시작했다. 인터뷰는 이 프로그램의 엘리트 파트너로 선정된 이력도 함께 소개했다.

정확도는 기본, 이제는 맥락이다

인터뷰의 중심은 DEEP Agent였다. DEEP Agent는 글자를 읽어 텍스트로 바꾸는 데서 멈추지 않고, 문서의 시각 구조와 언어 의미를 함께 해석해 핵심 정보를 추출하고 후속 업무 조치까지 수행한다. 문서 인식 솔루션 DEEP OCR과 문서 구조 분석 솔루션 DEEP Parser(딥 파서)를 결합한 제품으로, 계약서를 올리면 핵심 조항 요약부터 위험 조항 식별, ERP 등록까지 이어진다. 템플릿 없이 문서를 넣으면 맥락을 파악해 키-밸류 정보를 뽑아내며, 사전 학습이 필요 없는 'Zero Training', 10일 이내 도입하는 'Zero Period', 추가 데이터 수집이 필요 없는 'Zero Data'를 내세운다. 계약서와 견적서의 금액이 맞는지 자동으로 확인하는 '검증 AI' 기능도 갖췄다.

"정확도는 기본이고 이제는 문서의 맥락을 읽는 것이 더 중요해지고 있습니다."

— 김지현 한국딥러닝 대표

한국딥러닝은 DEEP Agent가 다른 대규모 언어 모델(LLM) 기업의 AI 에이전트와 연결되는 A2A(에이전트 간 협업) 구조를 지향한다고 설명하며, 지금의 단계를 에이전트 이코노미의 시작점으로 본다. LLM 개발사들이 검색증강생성(RAG)을 구축할 때 청킹과 구조화 작업에 DEEP Agent를 쓰고 있다는 점도 소개했다.

2025년 4월 10일에는 한국딥러닝이 국내 최초의 비전언어모델(VLM) 기반 OCR 솔루션 DEEP OCR+를 내놓았다. 문서 인식에서 이해로 넘어가는 같은 흐름 위에 있는 제품이다.

출시 직후의 성과와 다음 목표

OCR에 LLM을 결합한 이 접근으로 출시 석 달 만에 50건의 계약이 진행 중이라는 근황도 전해졌다. 출시 2개월 만의 누적 수주는 9억 원이었고, 한국벤처투자와 현대캐피탈, 국세청, KT 등이 계약 상대로 언급됐다. 고객사는 KT, 현대, 경기도, 국세청, 한국벤처투자 등 80곳이 넘는다. 한 LLM 기업과는 130억 원 규모의 프로젝트를 진행하고 있다.

한국딥러닝은 투자 없이 매출로 성장해 왔다. 한국딥러닝은 그 비결을 제품시장적합도(PMF)에 대한 집중으로 설명했다. 2028년 기업공개(IPO)를 목표로 최근 투자 유치를 시작했고, IBK 창공 데모데이에서 IR을 진행했다. 학위나 경력보다 실제 문제를 풀 역량을 보는 '오픈 리크루팅'으로 팀을 꾸리고 있으며, 앞으로 DEEP Agent를 LLM 기업의 필수 솔루션으로 키우고 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 연구도 이어 갈 계획이다.

인터뷰 전문은 테크42에 실렸다.