한국딥러닝, ‘시맨틱 청킹’으로 차세대 OCR의 난제에 도전

지난 2026년 3월 15일, 국내 AI 스타트업 한국딥러닝이 ‘시맨틱 청킹’ 기법을 활용해 기존 OCR(광학문자인식) 시스템의 인식 오류를 대폭 줄인 차세대 모델을 선보이겠다고 밝혔다. OCR 분야는 인공지능 산업의 근간이 되는 응용기술 가운데 하나로, 문서 자동화와 데이터 전환, 전자문서화, 금융·법률·정부·의료 분야 데이터 처리 등 산업 전반에서 실질적 활용도가 높다. 하지만 다양한 언어 환경과 글꼴, 비정형 문서, 저해상도 이미지, 손글씨 등 OCR의 난제는 여전히 남아 있다.

딥러닝 OCR 발전사를 보면, 2010년대 중반까지는 CNN·RNN 기반의 문자 검출과 인식에 집중해 정확도의 비약적 향상을 이뤘으나, 실제 필드에서는 문맥의 단절과 풀어쓰기, 글자왜곡, 줄바꿈 등 다양한 오류 상황이 빈번했다. 최근 트랜스포머(Transformer) 아키텍처가 도입되고, 얼라인먼트 기반 문자 인식·문맥 정보 결합 모델까지 등장했지만, 실무 적용 단계에서 소위 ‘문맥적 의미 판단’의 한계가 명확하다. 이 과정에서 여러 글로벌 기업들이 딥 러닝 OCR의 ‘로우 데이터 오류’, ‘시퀀스 혼동’, ‘복합언어 혼재’ 등 장애물을 겪는 이유도 결국은 ‘의미론적 청킹(semantic chunking)’의 부족 때문이다.

한국딥러닝이 제안한 ‘시맨틱 청킹’ 도입은 이런 구조적 한계를 정면에서 공략한다는 점이 주목된다. 언어 처리 분야에서 시맨틱 청킹이란, 단어 또는 문장내 의미적 덩어리(chunks)를 추출해 앞뒤 관계, 상호 연관성, 의미 체계 전체를 고려하는 방식이다. 예컨대 공문서의 ‘발신기관’, ‘수신자’, ‘본문’ 등이 서로 다른 청크로 분리되어 처리될 때, 문맥 파악 정확도가 상승하고, 개별 문자 인식 오류를 최소화할 수 있게 된다.

기술적으로는 Transformer 기반 인코더에 세그멘테이션 알고리즘과 언어 모델의 사전 학습값을 추가로 조합, 각 청크별 의미별로 확률적 예측(Probabilistic Inference)을 적용하는 방식으로 구현된다. 텍스트의 의미 블록별(예: 표제-본문, 주소-날짜 등) 구획화, 불필요한 온톨로지 연산 최소화, 노이즈(잡음) 필터링, 동적 문맥 추론 등이 동시에 동작한다. AI 비즈니스 현장에서 수요가 컸던 보험 청구서류 자동처리, 진료기록지 OCR, 세금계산서 전자문서화 등에서 문서 구조와 문장 의미까지 고려해야만 실사용이 가능했던 이유가 여기에 있다. 실제로 글로벌 산업에서는 구글, 애플, ABBYY, Amazon 등이 비정형 OCR 분야 연구를 선도해왔으나, ‘Chunk-aware’ OCR SW 상용화는 여전히 초기 단계다.

한국딥러닝의 발표 내용을 보면, 이 시맨틱 청킹 기반 신모델은 2026년 하반기 정식서비스를 목표로 현재 베타테스트 단계에 있다. 독창적인 점은 구축 과정에서 ‘한국어-영어-중국어’ 멀티링구얼 환경을 염두에 둔 복합 청킹 알고리즘을 적용했다는 것이다. 즉, 문장 내 다국어 특수문자, 한자, 도메인특화 용어, 부가정보(코드, 표, 메타데이터 등)까지 실시간 분할-통합 처리 방식이 가능해진다. 공개 사양에 따르면 대표 벤치마크(TDV, SROIE, FUNSD 등) 테스트에서 기존 모델 대비 오류율(Word Error Rate)이 28~35% 가까이 감소, 사용자 맞춤 후보선택 기능과 실시간 예측 개선이 현실화됐다고 설명한다.

AI 산업적 맥락에서 보면, OCR 정확도 제고는 단순 효율만이 아니라 산업 자동화 전환(특히 종이문서 의존 산업의 디지털화), 대규모 언어 데이터의 적층(스태킹)·활용 가능성에서 의미가 크다. 2025년 기준 글로벌 OCR 시장은 2조원대를 돌파했으며, AI OCR 클라우드 서비스와 연동되는 SaaS 솔루션, API 시장 등 B2B·B2G까지 확장세다. 한국딥러닝과 같이 원천기술 국산화, 다언어 처리, 실시간 API 제공 역량은 국내외 수요기업들에게 곧 경쟁력으로 직결된다. AI 윤리, 개인정보보호 이슈도 간과할 수 없는 만큼 업계에선 후속 공개되는 보안체계 세부사양에도 관심이 쏠린다.

장기적으로 시맨틱 청킹의 발전 방향은 오타교정, 자연어 생성(natural language generation), 사진·음성·문서 연동 멀티모달 처리 등 차세대 인공지능 응용 영역으로 연결될 전망이다. AI가 텍스트의 의미 덩어리를 맥락 자체에서 파악하는 역량은 챗봇·RPA·AI 비서·헬스케어 등 혁신 서비스의 필수 키로 인식된다. 한국딥러닝이 산업 현장에 최적화한 고도화 전략으로 어떤 성과를 낼 지, 기술/시장/정책적 접점에서 지켜볼 이유가 충분하다.

이도현 ([email protected])