VLM OCR이란?
VLM OCR은 Vision-Language Model(비전-언어 모델)을 기반으로 한 차세대 OCR(광학문자판독) 기술입니다.
단순히 문서를 스캔하고 텍스트를 뽑아내는 기존 OCR의 한계를 넘어, 문서의 시각적 구조와 텍스트 의미를 함께 이해하여 실무에 바로 활용 가능한 데이터로 가공하는 AI 기술입니다.
VLM(Vision-Language Model)이란?
VLM(Vision-Language Model)은 이미지와 텍스트를 동시에 이해할 수 있도록 학습된 멀티모달(Multimodal) AI 모델입니다.
전통적인 AI 모델이 하나의 입력(이미지 또는 텍스트)만 처리했던 것과 달리, VLM은 시각 정보(문서 이미지의 구조)와 언어 정보(텍스트 내용)를 동시에 받아들여, 문맥을 이해하며 판단합니다.
예를 들어, 기존 OCR은 '견적서'에서 금액을 인식하지만, 무엇이 총액인지, 어떤 항목이 수량인지 구분하지 못합니다.
반면 VLM 기반 OCR은 문서의 레이아웃(표, 단락, 제목)과 텍스트 의미를 함께 분석해, "이 값은 총액이다", "이 항목은 고객명이다"를 AI가 스스로 추론합니다.
VLM OCR은 이러한 능력을 바탕으로, 단순히 “텍스트를 추출하는 기술”이 아니라
“문서를 이해하고 핵심 정보를 정리하는 기술”로 발전한 것입니다.
기술적 차별점 요약
항목 | 기존 OCR | 한국딥러닝 VLM OCR |
|---|---|---|
처리 방식 | 이미지 → 텍스트 추출 | 이미지 + 텍스트 → 의미 기반 구조 분석 |
레이아웃 인식 | 제한적 | 표/문단/제목/서명란까지 자동 분석 |
맥락 이해 | 없음 | 문맥 분석 및 키-밸류 자동 추출 |
비정형 문서 대응 | 매우 취약 | 강력한 대응 (약관, 계약서, 진료서 등) |
신규 문서 대응 | 템플릿 필요 | 사전 학습 기반 Zero-shot 대응 가능 |
다국어 및 필기체 지원 | 제한적 | 가능 (혼합언어 문서 포함) |
기존 OCR의 한계, 느껴보셨나요?
많은 기업들이 OCR을 도입하고도 실질적인 자동화에 실패했습니다.
왜일까요?
문서마다 양식이 달라서 템플릿을 일일이 만들어야 했습니다
데이터 수집, 라벨링에 수천만 원 이상이 들었습니다
텍스트만 추출할 뿐, 맥락이나 의미를 파악하지 못했습니다
도입에 수개월, 수억 원이 걸리니 실제 ROI는 기대 이하였습니다
OCR은 ‘도입은 했지만 실무에는 못 쓰는 기술’이라는 오명까지 있었습니다.
Google OCR 대비 성능 우위
한국딥러닝의 VLM OCR은 자체 테스트셋 기준 1,000장 실문서를 대상으로 Google OCR과 비교 평가한 결과, 인식 정확도 98%로 Google OCR 대비 약 +5% 향상된 성능을 기록했습니다.
특히 표가 포함된 문서나 비정형 레이아웃 문서(계약서, 보험청구서, 진료내역서 등)에서 기존 OCR보다 맥락 이해, 항목 자동 추출, 키밸류 구조화 정확도가 월등히 높게 나타났습니다.
또한 Google OCR은 ‘텍스트를 최대한 정확히 복사하는 것’에 집중되어 있지만,
한국딥러닝의 VLM OCR은 ‘업무에 필요한 데이터 형태로 정리하는 것’에 특화된 모델입니다.
실제 기업 고객 테스트에서도
“기존 OCR은 텍스트만 뽑았고, 결국 사람이 정리해야 했는데 VLM OCR은 문서의 의미까지 파악해서 ‘정리된 결과’를 내보내 주더라”는 피드백이 나왔습니다.
VLM OCR은 무엇이 다른가요?
1️⃣ 데이터 라벨링 ‘없음’ → 도입 장벽 ‘제로’
기존: 문서 유형별로 3천 장 이상 수집 + 라벨링 필요
VLM OCR: 4억 장 이상의 문서를 이미 학습한 초거대 모델 → 데이터 없이도 바로 적용 가능
초기 도입비용이 0원에 가깝습니다.
2️⃣ 2주 내외 도입 → 실무 전환이 즉시 가능
기존 OCR: 구축까지 평균 6개월 소요
VLM OCR: 별도 학습 없이 바로 적용 → 평균 2주 안에 실무에 투입 가능
프로젝트가 멈추지 않고 이어질 수 있습니다.
3️⃣ 문서를 ‘이해’하는 AI 어시스턴트
VLM OCR은 단순히 텍스트를 뽑는 수준을 넘어, 문서 구조와 맥락을 파악합니다.
계약서 → 핵심 조항 요약 + 주요 리스크 자동 분석
청구서 → 항목별 금액 자동 정리
견적서 → 수량·단가·총액 자동 추출
의료 문서 → 진료비 항목, 약품명까지 정확히 구분
실제 사례에서 계약서 검토 시간이 80% 이상 단축되었습니다.
4️⃣ 템플릿이 필요 없습니다
VLM OCR은 문서의 표, 문단, 제목, 시각 구조를 통합적으로 분석합니다.
그래서 문서의 양식이 조금 달라도, 같은 정보는 같은 방식으로 추출합니다.
PDF든, 이미지든, 사진이든 모두 자동 정리 가능합니다.
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AI타임스 - 한국딥러닝, VLM 기반 OCR ‘딥 OCR+’ 출시
출시 전, 고객 반응은 어땠을까요?
현재 한국딥러닝은 VLM OCR 공식 출시에 앞서 다양한 고객사들과 미팅을 진행 중입니다. 놀랍게도, 현장에서 만난 기업 대부분이 “이런 기술 처음 봤다”며 획기적이라고 평가해 주셨습니다.
"진짜 이런 계약서도 되나요?"
"아니 이건 텍스트가 아니라 스캔본인데, 이걸 어떻게 이렇게 요약하죠?"
"이건 OCR이라기보단 문서 AI네요"
특히 인상적인 것은 고객들이 자발적으로 각자 문서를 꺼내서 테스트해보는 장면이었습니다.
"이건 좀 어려운 문서인데…"라며 내부 회의록, 손글씨 계약서, 약관 PDF까지 업로드하며 테스트해봤고, 대부분 정확하게 인식되고 정리되는 결과에 감탄을 표했습니다.
실제 고객사 중 한 곳은, "이 기능 하나만으로도 우리 팀의 검토 인건비가 절반은 줄겠네요" 라며 즉시 내부 PoC 일정을 제안하기도 했습니다.
공공기관·대기업이 먼저 도입한 이유
✅ 개인정보, 계약정보 등 민감 데이터에 대한 높은 보안 요구
✅ 보안 인증, 보고 체계 등 행정적 대응력
✅ 전담 기술지원팀의 상시 운영 → AI 업데이트 + 성능 유지 지원
한국딥러닝은 수십 건의 공공 프로젝트 경험을 통해 이 모든 요구를 충족했습니다.
지금이 도입의 타이밍입니다
초기 도입 비용 ‘0’
실무 적용까지 ‘2주’
다양한 문서를 ‘하나의 모델’로 처리
공공기관, 금융, 의료, 제조 등 어떤 산업이든 적용 가능
VLM OCR, 지금 도입해서 업무 자동화의 미래를 먼저 경험하세요.
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당신의 문서도, AI가 ‘이해하고 정리’해드립니다.
