행정문서, 왜 이렇게 중요한가요?
행정기관의 일은 결국 문서에서 시작해 문서로 끝난다고 해도 과언이 아닙니다. 정책을 기획할 때 보고서를 만들고, 회의에서 발언 내용을 기록하며, 지침을 내려보낼 때는 공문을 작성합니다. 국민이 민원을 넣으면 접수 문서가 생기고, 답변 역시 문서로 남습니다.
이번 공공기관 역시 예외가 아니었습니다. 하루에도 수천 건의 행정 문서가 생산·유통되며, 대부분이 HWP, PDF 형식으로 보관되고 있었습니다. 문제는 이 문서들이 AI에게는 거의 ‘읽을 수 없는 파일’이라는 점이었습니다. 사람이 보면 잘 정리된 문서이지만, AI는 글자와 그림이 섞여 있는 이미지 덩어리로만 인식하기 때문이죠.
이로 인해 정책 연구나 행정 서비스 개선을 위한 AI 활용의 잠재력이 크게 제한되고 있었습니다. 공공 행정의 디지털 전환을 진정으로 이루려면, 문서를 AI가 활용 가능한 데이터로 바꿔야 한다는 절박한 과제가 있었습니다.
기존 방식의 한계: OCR은 왜 부족했을까?
지금까지는 OCR(광학 문자 인식) 기술이 디지털화의 주요 수단이었습니다. OCR은 이미지 속 글자를 읽어 텍스트로 바꿔줍니다. 그러나 여기에는 치명적인 한계가 있었습니다.
문서의 구조를 잃어버린다
OCR은 글자만 뽑아내기 때문에, 표·차트·계층 구조 같은 맥락은 사라집니다.
복잡한 행정 문서에 취약하다
공문이나 보고서에는 제목, 본문, 각주, 표가 섞여 있는데, OCR은 이를 하나의 텍스트로만 인식합니다.
AI 활용이 어렵다
단순히 텍스트만 있는 상태에서는 검색이나 질의응답, 자동 요약 같은 고급 활용이 불가능합니다.
즉, OCR만으로는 행정문서를 단순히 “보관용” 디지털화 수준으로밖에 처리할 수 없었습니다.
Parser, 문서를 ‘AI의 언어’로 바꿔주다
여기서 등장한 것이 한국딥러닝의 DEEP Parser입니다. Parser는 단순히 글자를 읽는 것을 넘어, 문서의 의미와 구조까지 분석해 AI가 활용할 수 있는 지식 데이터로 바꿔줍니다.
예를 들어 정책 보고서에 예산 표가 있다면, Parser는 단순히 숫자를 나열하지 않습니다. “이 표는 예산 현황이고, 이 항목은 교육부 예산, 저 항목은 복지부 예산”이라는 구조적 의미를 함께 인식합니다. 회의록에서는 발언자별 내용을 분리하고, 결론 부분을 자동으로 추출해 요약까지 제공합니다.
쉽게 말해, Parser는 “문서를 AI가 이해할 수 있는 언어로 번역하는 통역사”입니다.
왜 DEEP Parser를 선택했을까?
고객사 공공기관은 2025년 총 131억 원 규모의 ‘생성형 AI 플랫폼 구축 사업’을 시작했습니다. 전국 광역지자체 중 최초로 추진되는 이 사업은, 문서 작성·회의 관리·정보 검색까지 행정 전반에서 AI가 실질적인 도움을 주도록 하는 것이 목표였습니다.
이를 위해 가장 먼저 해결해야 할 문제는 바로 문서의 구조화였습니다. 문서를 AI가 이해할 수 있는 데이터로 바꾸지 않으면, 그 위의 어떤 서비스도 제대로 작동하지 않기 때문입니다.
한국딥러닝의 DEEP Parser는 이러한 요구에 완벽히 부합했습니다. 자체 Vision-Language Model(VLM)을 기반으로, 글자뿐 아니라 표·차트·병합 셀·문단 계층 구조까지 인식해낼 수 있었기 때문입니다.
아카이빙 대상 문서 예시
📂 고객사 공공기관이 Parser로 변환하는 문서들
내부 정책 보고서 (HWP 원본)
회의록 및 공문 PDF 파일
행정 지침서 및 매뉴얼 문서
정책 연구자료와 통계 차트
부서별 사업 보고서 및 발주 문서
DEEP Parser의 핵심 기능
✅ HWP, PDF 등 비정형 문서 구조화
문서의 본문, 제목, 목차, 표·차트를 자동 인식하여 체계화
✅ 회의록 요약 및 키포인트 추출
긴 회의록도 발언자별 요약과 주요 결론 자동 도출
✅ 정책 문서 정보 추출 및 정제
보고서의 수치, 정책명, 부서명 등을 항목별로 분리 정리
✅ 검색·질의응답 AI 서비스 연계
“이 사업 예산은 얼마인가요?” 같은 질문에 AI가 문서 기반으로 답변
도입 후 변화: 행정 효율과 정책 활용도 극대화
1️⃣ 문서 정리·검색 시간 단축
수십 분이 걸리던 문서 탐색이 몇 초 내로 가능해졌습니다.
2️⃣ 비정형 문서 인식률 개선
표·차트·계층 구조까지 인식 → 기존 OCR 대비 압도적으로 높은 정확도
3️⃣ 정책 문서 활용 구조 표준화
데이터가 일관된 조로 정리되어 검색·분류·연동이 쉬워졌습니다.
4️⃣ 정량 효과
문서 처리 효율 최소 2배 이상 개선, 수천 건 단위에서 수백~수천 시간의 업무 절감이 예상됩니다.
DEEP Parser는 어떻게 작동하나요?
문서 구조 인식
본문, 제목, 목차, 표, 차트, 병합 셀 등 시각적 구조를 AI가 자동 분석자연어 기반 항목 추출
정책명, 예산, 부서명 등 문맥을 이해해 자동 분류지식 DB 연동
JSON, XML, CSV 등 다양한 출력 포맷 제공 → 행정 플랫폼과 API로 연동보안 대응
클라우드·온프레미스 모두 지원, 보안이 중요한 내부망 환경에도 설치 가능
FAQ – 행정기관 담당자가 가장 자주 묻는 질문
Q1. HWP 문서도 인식 가능한가요?
A. 네. DEEP Parser는 HWP 특화 구조 분석 기능을 갖추고 있어 높은 정확도를 보장합니다.
Q2. 표와 차트도 데이터로 추출되나요?
A. 가능합니다. 표 셀 구조와 차트 수치를 항목별로 인식해 데이터베이스화할 수 있습니다.
Q3. 회의록 요약도 자동화되나요?
A. 네. 발언자별 문단 요약과 주요 결론 도출까지 지원합니다.
Q4. 행정망 내부에도 설치 가능한가요?
A. 가능합니다. 보안 요구사항에 맞춘 온프레미스 버전을 제공합니다.
Q5. 초기 도입 부담은 큰가요?
A. 별도의 데이터 수집·라벨링이 필요 없어, 초기 도입 장벽이 매우 낮습니다.
앞으로의 기대 효과와 전망
고객사 공공기관의 DEEP Parser 도입은 단순히 한 기관의 효율화에 그치지 않습니다.
공공 행정의 표준화
전국 지자체·정부기관으로 확산되어, 공공 문서 처리의 새로운 기준이 될 수 있습니다.정책 투명성 강화
정리된 데이터는 대국민 공개·검색 서비스와도 연계 가능해, 행정 투명성을 높입니다.민원 서비스 개선
국민이 질문하면 AI가 문서 기반으로 바로 답변 → 더 빠르고 정확한 민원 처리다른 산업으로 확산
금융, 의료, 물류 등에서도 비슷한 문서 구조화 수요가 많아, 확산 가능성이 큽니다.
지금, 공공 행정문서 디지털 전환을 시작할 때입니다
고객사 공공기관의 사례는 Parser가 단순한 기술이 아니라, AI 시대의 행정 인프라임을 보여줍니다. 문서가 곧 데이터가 되고, 데이터는 곧 행정 효율과 정책 품질로 이어집니다.
한국딥러닝의 DEEP Parser는 공공기관과 기업 모두에서 문서 이해 AI의 새로운 기준으로 자리 잡고 있습니다.
지금, 인문지식 아카이빙 자동화를 시작할 때입니다
사라지기 쉬운 인문기록, 이제는 AI가 읽고 디지털화하여 오래도록 남깁니다. DEEP OCR+는 고문서부터 신문까지, 다양한 인문 문서의 정확한 인식을 통해 자료 정리의 시간을 줄이고, 활용 가치는 더 높입니다.
👉 DEEP Parser로 공공/행정 문서 자동화 시작하기
※ 요청 기반으로 구성된 예시 콘텐츠입니다. 필요 시 맞춤형 데모 및 견적 제공 가능합니다.로 구성된 예시 콘텐츠입니다. 필요 시 맞춤형 데모 및 견적 제공 가능합니다.