한국딥러닝이 보는 “텍스트를 넘어 문서를 이해하는 AI”의 실전 의미
생성형 AI가 대중화되면서 많은 조직이 “이제 AI로 업무가 빨라질 것”이라고 기대했습니다. 실제로 이메일 작성, 보고서 초안, 요약 같은 작업은 체감이 생겼습니다. 그런데 기업 현장에서는 또 다른 질문이 빠르게 등장했습니다. “텍스트는 잘 되는데, 왜 문서·이미지·표·스캔 자료는 여전히 어렵지?”라는 질문입니다.
한국딥러닝은 이 질문이 곧 멀티모달 AI가 왜 중요한지를 설명한다고 봅니다. 기업과 공공기관의 핵심 정보는 여전히 문서에 있고, 그 문서는 대부분 텍스트만으로 구성되지 않습니다. 표, 도장, 서명, 도면, 캡처 이미지, 레이아웃, 문단 위계처럼 ‘눈으로 봐야 알 수 있는 정보’가 섞여 있습니다. 멀티모달 AI는 바로 이 현실을 정면으로 다루는 기술입니다.
멀티모달 AI란 무엇입니까
텍스트 AI의 한계는 “입력 데이터가 텍스트가 아니라는 것”입니다
멀티모달 AI는 한 가지 형태의 데이터만 보지 않습니다. 텍스트뿐 아니라 이미지, 문서 화면, 표 구조, 도표, 심지어 음성 같은 서로 다른 형태의 정보를 함께 이해하는 AI를 말합니다. 쉽게 비유하면, 기존 AI가 “읽기”에 강했다면 멀티모달 AI는 “보고 읽고 연결해서 이해하기”에 강합니다.
기업 업무에서 이 차이는 매우 큽니다. 예를 들어 PDF 보고서를 생각해보면 본문 텍스트만 중요한 것이 아닙니다. 표의 합계 구조, 강조 표시, 주석과 본문 연결, 도표의 범례, 결재 도장의 의미 같은 것들이 실제 판단에 더 중요할 때가 많습니다. 텍스트 모델은 텍스트로 변환된 결과만 보고 판단하려고 하기 때문에, 문서의 진짜 의미가 빠진 상태에서 답을 만들 위험(할루시네이션)이 커집니다.
멀티모달 AI, VLM, Vision AI는 어떻게 연결됩니까
현장에서 자주 혼용되는 용어가 있습니다. 멀티모달 AI, Vision AI, VLM(Vision Language Model) 같은 표현입니다. 정리하면 이렇게 이해하는 것이 가장 실용적입니다.
Vision AI: “이미지에서 패턴을 찾고 분류하는 기술”에 가깝습니다.
VLM: “이미지를 보면서 언어로 설명하고 추론하는 모델”입니다. 문서 이해에 특히 강합니다.
멀티모달 AI: 텍스트+이미지+문서 화면 등 여러 입력을 함께 다루는 더 넓은 개념입니다.
한국딥러닝은 문서 AI 관점에서 멀티모달 AI의 핵심을 “문서를 화면 단위로 이해하는 능력”이라고 봅니다. 그리고 이 지점이 곧 VLM 기반 문서 이해로 이어집니다.
왜 지금 멀티모달 AI가 중요한가
생성형 AI 시대, 기업 데이터의 90%는 여전히 ‘비정형’입니다
기업은 이미 많은 데이터를 갖고 있습니다. 하지만 실무자가 바로 활용할 수 있는 데이터는 생각보다 적습니다. 그 이유는 간단합니다. 핵심 정보가 계약서, 명세서, 보고서, 품질 문서, 신청서 같은 비정형 문서에 들어 있기 때문입니다. 비정형 문서는 “사람이 읽기 좋게” 만들어졌지 “시스템이 이해하기 좋게” 만들어진 것이 아닙니다. 또한 단순 텍스트의 나열이 아닌 여러 문서 구성요소들의 조합(표, 서명, 도장, 이미지 등)으로 이루어져있습니다. 이는 AI가 문서를 ‘바로 이해’하기 어렵게 만드는 요소입니다.
그래서 조직은 AI를 도입하고도 다음 병목에 부딪힙니다.
문서를 올렸더니 표가 깨집니다.
텍스트는 추출됐지만 항목과 값이 연결되지 않습니다.
문서 요약은 되는데 근거가 불명확합니다.
질문을 하면 답은 나오지만, 실제 업무에 쓰기에는 불안합니다.
한국딥러닝은 이 문제를 “AI가 부족해서”가 아니라 문서가 AI가 이해할 수 있는 형태로 준비되지 않아서라고 정의합니다. 멀티모달 AI는 그 준비 과정을 현실적으로 가능하게 만듭니다.
“OCR만으로는 부족한 이유”가 더 분명해졌습니다
PDF OCR을 도입하면 텍스트는 뽑힙니다. 하지만 실무에서 중요한 것은 텍스트 그 자체가 아니라 관계입니다. 표의 행과 열이 어떤 의미인지, 합계가 어디에 걸리는지, 병합 셀이 어떤 항목을 대표하는지 같은 구조가 보존되어야 합니다. OCR은 ‘타이핑을 대신하는 기술’로는 훌륭하지만, 문서를 이해하고 구조화하는 단계까지 완성하지는 못합니다.
멀티모달 AI는 문서를 텍스트 덩어리로 보지 않습니다. 문서를 한 장의 화면으로 보고, 그 안에서 구조를 함께 읽습니다. 이 차이가 문서 자동화 성패를 가릅니다.
멀티모달 AI가 바꾸는 문서 자동화의 기준
표를 ‘표로’ 유지하는 것이 자동화의 시작입니다
현장에서 문서 자동화가 멈추는 순간은 대부분 표에서 발생합니다. 표가 중심인 문서(원가계산서, 거래명세서, 성적서, 정산서 등)는 텍스트만 정확해도 실패할 수 있습니다. 표 구조가 무너지면 항목과 값의 연결이 끊기고, 그 순간 자동화는 다시 사람에게 돌아갑니다.
멀티모달 AI가 문서 자동화에서 중요한 이유는 단순합니다. 표를 표로 유지할 가능성이 훨씬 커지기 때문입니다. 이는 곧 document parser, pdf parser 같은 키워드가 실무에서 계속 중요해지는 이유이기도 합니다.
문서의 ‘레이아웃’은 정보의 일부입니다
기업 문서는 레이아웃 자체가 의미입니다. 제목의 크기, 문단의 들여쓰기, 항목의 정렬, 주석 위치, 강조 표시가 “무엇이 중요한지”를 결정합니다. 텍스트만 추출하면 이 정보는 사라지거나 왜곡됩니다. 멀티모달 AI는 이 레이아웃 정보를 함께 보면서 문서를 해석할 수 있습니다.
한국딥러닝은 이 특성을 “문서를 읽는 것이 아니라, 문서를 이해하는 단계”라고 설명합니다.
한국딥러닝 관점: 멀티모달 AI는 ‘Parser’와 함께 완성됩니다
멀티모달 AI가 있어도, 업무 데이터로 바꾸는 단계가 필요합니다
멀티모달 AI는 문서를 더 잘 이해하게 해줍니다. 하지만 기업 업무에서 필요한 것은 “이해했다”는 말이 아니라, 업무 시스템에 들어갈 수 있는 데이터입니다. 결국 최종 목표는 구조화된 결과물을 만드는 것입니다. 여기서 다시 핵심이 되는 것이 Parser입니다.
한국딥러닝은 문서 AI를 한 줄로 정리합니다.
OCR(읽기) → Parser(구조화) → KIE(항목 정리) → 저장/연동(업무 적용)
멀티모달 AI는 이 체인의 앞단(이해)을 강하게 만들고, Parser는 그 이해를 업무 입력으로 바꾸는 역할을 합니다. 둘이 따로가 아니라 함께 갈 때 기업 AX가 실제 성과로 이어집니다.
RAG·AI 에이전트까지 갈수록 멀티모달의 가치가 커집니다
RAG는 내부 문서를 근거로 답변하는 방식입니다. AI 에이전트는 한 단계 더 나아가 실제 업무를 수행하려고 합니다. 문제는 둘 다 “근거 데이터”가 정돈되어 있어야 한다는 점입니다. 문서가 구조화되지 않으면 RAG는 그럴듯하지만 불안한 답을 만들고, AI 에이전트는 비교·판단·검증을 제대로 하지 못합니다.
멀티모달 AI는 문서의 구조를 더 정확히 파악하게 만들고, Parser/KIE는 그 구조를 데이터로 바꿉니다. 이 조합이 갖춰질 때, RAG와 ai agent는 실무에서 신뢰를 얻습니다.
멀티모달 AI 도입을 고민하는 조직이 가장 많이 놓치는 것
“모델 선택”보다 “문서 준비”가 먼저입니다
많은 조직이 멀티모달 AI를 도입하려고 할 때, 어떤 모델을 쓸지부터 고민합니다. 하지만 한국딥러닝은 순서가 반대라고 봅니다. 먼저 정해야 할 것은 다음입니다.
어떤 문서가 업무 병목을 만들고 있는가
그 문서에서 ‘표/구조/항목’ 중 무엇이 가장 문제인가
결과물을 어디에 저장하고, 어떤 프로세스에 연결할 것인가
이 정의가 없으면, 멀티모달 AI도 결국 “데모에서는 좋아 보였는데 운영에서는 애매한” 결과로 끝나기 쉽습니다.
정확도보다 중요한 것은 “검수 비용을 줄이는 구조”입니다
기업에서 문서 AI는 정확도 경쟁으로 끝나지 않습니다. 최종 승부는 검수 비용입니다. 사람이 다시 확인해야 하는 구간이 줄어들수록 자동화는 성공합니다. 한국딥러닝에 도입 문의를 주시는 대부분의 고객사가 비슷한 문제를 겪고 있습니다. 멀티모달 AI는 표 구조 인식과 레이아웃 이해를 통해 이 검수 비용을 줄이는 데 큰 역할을 합니다. 그리고 Parser/KIE는 그 결과를 안정적으로 업무 데이터로 만들어 “되돌아가는 구간”을 최소화합니다.
정리하며: 멀티모달 AI는 기업 AX의 ‘다음 엔진’입니다
멀티모달 AI는 유행 키워드가 아닙니다. 기업 현실에 가장 가까운 형태의 AI입니다. 기업의 문서는 텍스트만으로 이루어져 있지 않고, 실무의 핵심은 구조와 관계에 있습니다. 멀티모달 AI는 문서를 화면 단위로 이해하고, Parser/KIE는 그 이해를 업무 데이터로 바꿉니다. 이 흐름이 갖춰질 때, 생성형 AI는 비로소 업무를 “도와주는 수준”을 넘어 “실제로 움직이는 수준”으로 올라갑니다.
한국딥러닝은 문서 AI를 단일 기능이 아니라 기업 AX 인프라로 바라봅니다. 멀티모달 AI는 그 인프라가 다음 단계로 확장되기 위한 핵심 요소이며, 문서 자동화의 성패는 결국 문서를 얼마나 잘 구조화했는가에서 결정됩니다.
FAQ
멀티모달 AI는 OCR을 대체합니까
대체라기보다 역할이 다릅니다. OCR은 텍스트 추출에 강하고, 멀티모달 AI는 문서 구조·레이아웃을 이해하는 데 강합니다. 실무에서는 OCR+Parser+멀티모달이 함께 쓰이는 경우가 많습니다.
멀티모달 AI가 필요한 문서는 어떤 유형입니까
표 중심 문서, 스캔 문서, 레이아웃이 중요한 보고서, 도장·서명이 포함된 문서처럼 “화면 정보”가 의미를 갖는 문서에서 효과가 큽니다.
RAG를 하려면 멀티모달 AI가 필수입니까
필수는 아니지만, 문서가 비정형이고 표가 많다면 멀티모달 기반 구조화가 RAG의 신뢰도를 크게 높입니다. 특히 근거를 정확히 인용해야 하는 업무일수록 도움이 됩니다.
멀티모달 AI 도입 시 가장 먼저 해야 할 일은 무엇입니까
모델 선정이 아니라 “어떤 문서를 어떤 업무 프로세스에 연결할지”를 먼저 정의하는 것입니다. 문서 구조화와 저장/연동까지를 함께 설계해야 운영 단계에서 성과가 납니다.
