생성형 AI와 AI 에이전트 도입이 제조업으로 확산되는 가운데 한국딥러닝이 글로벌 자동차 부품기업 서연이화의 문서 인공지능(AI) 구축 사업에 참여한다. 제조 현장에 축적된 비정형 문서를 데이터로 전환해 검색과 분석, AI 활용이 가능한 환경을 구축하는 것이 핵심이다.
공공·기업용 시각지능(AI Vision) 솔루션 기업 한국딥러닝은 서연이화의 AI 구축 프로젝트에 참여한다고 29일 밝혔다.
이번 사업은 지산소프트가 주관하며 코난테크놀로지와 한국딥러닝이 함께 참여한다. 한국딥러닝은 AI OCR(광학문자인식)과 Parser 기반 문서 데이터화 솔루션을 공급한다.
서연이화는 그동안 PDF와 이미지, 엑셀, 파워포인트(PPT) 등 다양한 형태의 문서를 축적해 왔다. 하지만 문서 형식이 제각각이어서 검색과 분석, 시스템 연계에 한계가 있었다.
이번 사업에서는 개별 파일에 흩어져 있는 공정과 설계 관련 정보를 AI가 읽고 구조화해 데이터 형태로 전환하는 작업이 추진된다.
회사 측은 문서 확인과 재입력 같은 반복 업무를 줄이고 설계와 품질, 생산 정보를 통합 관리할 수 있는 기반을 마련하는 것이 목표라고 설명했다.
문서 데이터화에는 한국딥러닝의 AI OCR과 Parser 기술이 적용된다.
AI OCR은 단순히 문자의 내용을 읽는 데 그치지 않고 핵심정보추출(KIE·Key Information Extraction) 기능을 통해 문서 속 텍스트가 어떤 항목에 해당하는지까지 식별해 필요한 정보를 자동으로 추출한다.
Parser는 문서를 구성하는 텍스트와 표, 이미지 등을 15종의 레이아웃 태그로 구분해 전체 문서 구조를 분석한다.
특히 중첩된 표나 병합된 셀처럼 일반 OCR이 처리하기 어려운 복잡한 문서 구조도 HTML 형태로 변환할 수 있도록 설계됐다. 제조 현장에서 사용하는 다양한 비정형 문서도 원본 구조를 유지한 상태로 데이터베이스와 AI 시스템에서 활용할 수 있는 형태로 변환하는 것이 특징이다.
이를 통해 공정과 설계, 품질 관련 문서를 검색하거나 분석하는 것은 물론 향후 AI 에이전트 기반 업무 자동화에도 활용할 수 있는 기반을 구축한다는 계획이다.
한국딥러닝은 이번 프로젝트를 계기로 제조업 분야에서 문서 AI 사업을 확대한다는 전략이다.
최근 제조기업들이 생성형 AI와 AI 에이전트를 업무에 도입하는 사례가 늘어나면서 문서를 AI가 이해할 수 있는 데이터로 변환하는 기술의 중요성도 커지고 있다.
김지현 한국딥러닝 대표는 "제조 문서 자동화는 단순히 문자를 인식하는 수준을 넘어 AI가 문서의 구조와 맥락을 이해하고 후속 업무까지 연결할 수 있어야 한다"며 "복잡한 표와 다양한 레이아웃이 포함된 제조 문서도 실제 업무에 활용 가능한 데이터로 전환해 AI 에이전트 기반 문서 업무 자동화를 제조 현장에 구현해 나가겠다"고 말했다.
제조업의 디지털 전환이 가속화되면서 문서 AI 시장도 빠르게 성장하고 있다. 다만 실제 현장에서는 문서 형식의 다양성과 시스템 간 연계, 데이터 정확성 확보가 성과를 좌우하는 요소인 만큼 AI 기술이 얼마나 안정적으로 업무에 적용될지가 향후 경쟁력을 결정할 것으로 보인다.
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