언어 모델이란?
텍스트 이해에서 복합 데이터 분석으로의 전환
최근 몇 년간 생성형 AI 기술은 놀라운 성장을 이뤘다. GPT-4, Claude, PaLM과 같은 대규모 언어 모델(LLM, Large Language Model)은 인간 수준의 대화, 요약, 번역 능력을 보이며 산업과 사회 전반에서 중요한 도구로 자리 잡았습니다. 하지만 이러한 LLM의 뛰어난 성능에도 불구하고, 오로지 텍스트만 이해할 수 있다는 한계로 인해 이미지나 시각적 요소가 포함된 현실적이고 복잡한 문서 처리에는 제약이 따랐습니다.
이러한 배경 속에서 주목받는 기술이 바로 VLM(Vision-Language Model)입니다. VLM은 이미지와 텍스트를 동시에 이해하는 멀티모달 AI로, 기존의 텍스트 중심 AI 기술의 한계를 극복하고 있습니다.
본 글에서는 VLM과 LLM의 근본적인 차이를 구체적으로 설명하고, 왜 VLM이 차세대 문서 이해 기술로서 필연적으로 우위를 점할 수밖에 없는지 분석하고자 합니다.
LLM의 한계: 왜 텍스트만으로는 부족할까?
LLM은 대규모의 텍스트 데이터로 학습하여 언어 구조와 의미를 깊이 있게 이해합니다. 그러나 현실의 많은 문서들은 텍스트 외에도 표, 도장, 서명, 손글씨, 로고 등 다양한 시각적 요소를 포함하고 있습니다. 이런 비정형 데이터 앞에서 LLM은 직접적인 해석이 불가능합니다. LLM이 비정형 데이터를 이해하려면 반드시 OCR(Optical Character Recognition)을 통해 이미지를 텍스트로 전환하는 과정이 필요하고, 이 과정에서 발생하는 전처리 오류는 최종 결과물의 정확성을 떨어뜨립니다.
실제 예로, 한 보험사는 LLM 기반 OCR을 도입했지만, 다양한 형식의 의료 영수증과 처방전을 처리하는 과정에서 약 20% 이상의 오류율을 기록하여 최종적으로 수동 검증 과정을 거쳐야 했습니다.
LLM 기반 OCR 시스템은 다음과 같은 문제를 안고 있습니다:
이미지 내 구조와 문맥을 파악하지 못하고 단순 텍스트만 추출
시각적 기호나 이미지 속 정보의 손실로 인한 정확도 저하
비정형 문서 처리에 대한 높은 오류율
VLM이 제시하는 근본적인 해결책
VLM은 텍스트와 이미지를 동시에 학습하여 문서의 맥락과 구조를 포괄적으로 이해합니다. 특히 교차 어텐션(Cross-Attention) 기술을 통해 이미지와 텍스트 정보 간 상호작용을 촉진하여 더 정확한 추론이 가능합니다.
예를 들어, 물류 기업 A사는 하루 3만 장의 다양한 형태의 송장을 처리해야 했는데, 기존 OCR 기술로는 서로 다른 레이아웃과 언어를 처리하지 못해 많은 오류가 발생했습니다. 그러나 VLM OCR을 도입한 이후 송장 처리의 정확도를 96% 이상으로 끌어올리고, 처리 시간도 대폭 단축할 수 있었습니다.
VLM OCR 기술의 주요 강점
VLM OCR은 텍스트와 이미지 정보를 결합해 문서의 맥락과 구조를 심층적으로 이해함으로써, 기존 OCR 기술의 한계를 뛰어넘습니다. VLM OCR의 주요 강점은 다음과 같습니다.
복합 데이터 이해: 이미지 내 표, 그래프, 아이콘 등을 인지하고 이들의 개념적 의미를 정확히 해석
비정형 문서 처리 능력: 다양한 문서 형식과 템플릿에 상관없이 핵심 정보를 정확히 추출
구조적 맥락 유지: 문서 내 요소들의 계층적 관계를 인식하여 핵심 정보와 부차 정보를 명확히 구분
이러한 기술적 강점은 별도의 복잡한 전처리 과정 없이 업무 현장에 즉시 적용 가능한 문서 이해 기술로서의 가치를 극대화합니다.
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VLM OCR 기술의 산업적 영향력
이미 여러 산업 분야에서 VLM OCR 기술은 실질적 성과를 입증하고 있습니다.
금융 및 보험: 의료 영수증, 처방전 등 복잡한 문서를 빠르게 분석하여 보험 청구 처리 시간을 기존 대비 최대 50% 단축
물류: 다양한 형태의 송장을 높은 정확도로 처리하여 비용 절감 및 업무 효율성 증대, 인력 비용을 약 30% 절감
공공 행정: 다국어 민원 서류 처리의 정확도를 높여 번역 및 교정 인력을 40% 절감하고 업무 효율성을 증가
이처럼 VLM OCR은 현업에서 체감할 수 있는 구체적인 효용성을 입증하며 기존 OCR 기술의 한계를 명확히 뛰어넘고 있습니다.
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미래를 위한 VLM OCR의 준비
향후 VLM 기술은 더욱 발전하여 다양한 산업 분야에서 필수적인 역할을 하게 될 것으로 예상됩니다.
멀티모달 RPA: 업무 자동화 솔루션과의 연계를 통해 문서 처리 자동화를 더욱 고도화할 예정
엣지 컴퓨팅: 현장에서 즉각적인 문서 분석을 위한 경량화된 온디바이스 VLM 연구 확대
AI 거버넌스 대응: EU AI Act 등 국제 규제에 따라 데이터 처리의 투명성 및 책임성 강화
이러한 변화들은 결국 VLM OCR이 문서 처리와 업무 자동화에서 차세대 표준으로 자리 잡는 데 기여할 것입니다.
AI OCR의 미래
텍스트만으로는 더 이상 충분하지 않습니다. 이제 현실의 복합 데이터를 빠르고 정확하게 이해하는 AI 기술이 필수적인 시대가 되었습니다. VLM OCR은 이 요구에 완벽히 부합하며, 기술적 우위와 현실적 효용성을 겸비한 차세대 AI 문서 이해 솔루션으로서 시장을 선도할 것입니다. VLM OCR을 도입하지 않은 조직은 앞으로의 경쟁에서 뒤처질 수밖에 없습니다. 지금이 VLM OCR을 준비할 최적의 시기입니다.
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