생성형 AI 잘 쓰려면 Parser부터 알아야 하는 이유

생성형 AI가 제대로 답하려면, 단순 텍스트 인식이 아니라 문서를 구조적으로 이해하는 Parser가 필요합니다. OCR과의 차이, LLM·RAG와의 연결, 산업별 사례까지 쉽게 풀어 설명합니다.
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Aug 27, 2025
생성형 AI 잘 쓰려면 Parser부터 알아야 하는 이유

들어가며 – 생성형 AI, 왜 기대와 다를까?

생성형 AI는 이제 누구에게나 익숙한 도구가 되었습니다. 하지만 “생성형 가 왜 이렇게 틀린 말을 할까?”라는 의문은 여전히 남습니다. 이는 단순히 모델 성능의 문제가 아니라, AI가 읽는 데이터가 제대로 구조화되어 있지 않기 때문입니다.

AI에게 제공되는 데이터 대부분은 문서 형태로 존재합니다. 계약서, 회의록, 보고서, 세금계산서, 연구 논문 등은 겉보기에는 디지털 파일이지만 실제로는 비정형 데이터입니다. 표는 이미지처럼 붙어 있고, 도장은 그림으로만 남아 있으며, 문단은 위계 없이 뒤섞여 있죠.

이 문제를 해결하는 열쇠가 바로 Parser입니다.


Parser란 무엇인가?

Parser(파서)는 간단히 말해 문서를 “사람처럼 읽고, 구조화하는 AI 기술”입니다. 그리고 구조화한 결과물(JSON, HTML, Markdown)을 LLM 학습에 활용하죠.

  • OCR은 텍스트를 추출하는 단계에서 멈추지만,

  • Parser는 문서 안의 의미 단위를 이해하고, 레이아웃과 위계를 보존합니다.
     

예를 들어 PDF 문서 한 장에 다음과 같은 요소가 있다고 해봅시다.

  • 제목과 본문

  • 표 안의 표 (nested table)

  • 병합된 셀

  • 각주와 캡션

  • 서명과 도장 이미지

Image Tag
이미지 태그

OCR은 글자를 “텍스트”로만 추출하지만, Parser는 이를 각각 <table>, <header>,  같은 태그 단위로 분리하고 관계를 정의합니다. 결과적으로 AI가 “이건 제목이고, 이건 표의 두 번째 행이고, 이 도장은 승인 여부를 의미한다”까지 이해할 수 있게 됩니다.

즉, Parser는 단순 추출을 넘어 문맥과 의미 단위까지 해석하는 기술입니다.


왜 생성형 AI와 Parser가 연결되는가?

생성형 AI가 잘 쓰이려면 “좋은 데이터”가 필요합니다. 하지만 지금 업계는 다음과 같은 상황에 놓여 있습니다.

  1. 데이터 고갈

    • 인터넷에 공개된 데이터는 이미 대부분 학습에 쓰였습니다.

    • 기업·기관 내부에 잠들어 있는 문서 데이터가 새로운 자원이 됩니다.

  2. 비정형 데이터의 문제

    • 내부 문서의 70% 이상이 PDF, 스캔본, 이미지 기반 비정형 형태입니다.

    • 이 데이터는 그냥 AI에 넣어도 활용할 수 없습니다.

  3. 구조화의 필요성

    • LLM이나 RAG는 구조화된 데이터를 만났을 때 가장 높은 성능을 발휘합니다.

    • 문서 → 구조화 DB → 벡터 DB로 이어지는 파이프라인에서 Parser는 출발점입니다.

즉, Parser 없이는 생성형 AI의 성능도 제한될 수밖에 없습니다.


Parser가 제공하는 핵심 기능

Parser가 단순한 “문서 변환기”가 아닌 이유는, AI 활용에 최적화된 기능들을 제공하기 때문입니다.

PII 자동식별 및 가림 처리
  • 정밀한 구조 분석

    • 30종 이상의 레이아웃 태그를 통해 제목, 본문, 표, 리스트, 캡션 등을 구분.

  • 표 안의 표, 병합 셀 인식

    • Nested table 구조와 병합 셀까지 정확히 파악.

  • 이미지 이해

    • 도장, 서명, 삽화 등을 단순 그림이 아니라 의미 있는 객체로 인식.

  • AI 친화적 포맷 변환

    • HTML, JSON, Markdown 등 LLM 입력에 최적화된 구조 제공.

  • 개인정보 탐지 및 마스킹

    • PII 자동 식별 및 가림 처리로 안전한 데이터셋 생성.

  • 대량 처리와 속도

    • 수만 건의 문서를 병렬 처리하는 멀티스레드 엔진.

이 기능들이 결합되면, 단순히 “읽을 수 있는 문서”가 아니라 “AI가 활용할 수 있는 데이터”로 변환됩니다.


산업별 활용 사례

Parser는 이미 다양한 산업에서 AI 실사용 성과를 내고 있습니다.

  • 금융/보험

    • 보험금 청구서, 세금계산서를 Parser로 자동 구조화.

    • 결과: 수작업 입력 70% 감소, 고객 응대 속도 2배 향상.

  • 제조업

    • 검사 성적서와 설계도 문서에서 표 안의 표와 복잡한 도면 데이터 추출.

    • 결과: 불량 원인 분석 소요 시간 단축, 보고서 작성 자동화.

  • 공공기관

    • 등기부등본, 행정 보고서 같은 스캔본 문서를 데이터베이스화.

    • 결과: 검색과 재활용 가능, 민원 서비스 품질 개선.

  • 법률/컨설팅

    • 계약서, 합의서 같은 긴 문서에서 핵심 조항 자동 추출.

    • 결과: 변호사 검토 시간 단축, 실수율 감소.

이처럼 Parser는 단순 기술이 아니라 산업별 AI 혁신의 실질적 촉매제로 작동합니다.


Parser vs OCR – 뭐가 다를까?

많은 분들이 “OCR 있으면 되는 거 아닌가?”라고 묻습니다. 하지만 두 기술은 다릅니다.

  • OCR → 글자를 인식하는 기술

  • Parser → 문서의 구조, 위계, 의미 단위를 이해하는 기술

예를 들어 OCR은 “2025년 8월 27일”이라는 텍스트를 추출할 수 있습니다. 하지만 Parser는 이 데이터가 “계약일자”라는 항목임을 태그로 명시하고, 이후 데이터베이스에서 검색할 수 있게 만듭니다.

즉, Parser는 AI에게 문서의 언어를 번역해주는 통역가 같은 역할을 합니다.


정리 – 생성형 AI의 진짜 출발점은 Parser

생성형 AI의 답변 품질은 결국 데이터가 얼마나 잘 준비되었는가에 달려 있습니다.

그리고 문서가 기업과 사회의 대부분 데이터를 차지하는 만큼, Parser는 AI 활용의 필수 출발점입니다.

  • OCR은 시작일 뿐이다.

  • Parser는 문서를 구조화하고 의미 단위로 해석한다.

  • LLM과 RAG의 성능은 Parser가 얼마나 좋은 데이터를 공급하느냐에 좌우된다.

따라서, 생성형 AI를 제대로 쓰고 싶다면 Parser부터 알아야 한다는 말은 과장이 아닙니다.


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