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[데이터넷]사이냅소프트, 에이전틱 OCR ‘사이냅 OCR IX’ 출시

synap — Mon, 26 Jan 2026 05:19:09 +0000

[데이터넷]사이냅소프트, 에이전틱 OCR ‘사이냅 OCR IX’ 출시

안녕하세요. Document AI 전문 기업 사이냅소프트입니다.

사이냅소프트가 VLM(시각언어모델)과 AI 에이전트 기술을 결합하여 OCR의 새로운 패러다임, ‘Agentic OCR’ 시대를 여는 ‘사이냅 OCR IX’를 출시했다는 소식이 언론에 보도되었습니다.

이번 보도에서는

📌 스스로 판단하는 똑똑한 Agentic OCR: 문서의 유형과 양에 따라 AI 에이전트가 VLM, KVT, FormMaker 중 최적의 엔진을 자동으로 선택하여 도입 편의성과 운영 효율을 극대화합니다.

📌 정확도와 유연성의 완벽한 조화: TTA 인증 99.3%의 압도적인 한글 인식률을 유지하면서, VLM을 통해 복잡한 비정형 문서의 맥락까지 파악하고 AI의 환각 현상은 획기적으로 방지합니다.

보이는 것을 넘어 맥락까지, Agentic OCR의 시작!

사이냅소프트는 끊임없는 기술 혁신으로 비즈니스 문서 처리의 새로운 기준을 제시하고 고객의 성공적인 AI 전환(AX)을 이끌겠습니다.

▼ 아래 기사에서 자세한 내용을 확인해 보세요. 😊

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사이냅소프트, VLM과 AI 에이전트 결합한 ‘사이냅 OCR IX’ 출시… “Agentic OCR 시대 연다”

▶ VLM·KVT·FormMaker 결합한 ‘Agentic OCR’ 방식 채택으로 도입 및 운영 효율성 극대화
▶ TTA 한글 인식률 99.3% 유지하며 비정형 문서 대응력과 환각 방지 기술 동시 확보

[이미지 : 사이냅 OCR IX 구조도 ]

(2026년 1월 26일) 도큐먼트 AI 전문기업 사이냅소프트(대표 전경헌)는 시각 언어 모델(VLM)과 AI 에이전트 기술을 결합한 ‘사이냅 OCR IX’를 출시한다고 26일 밝혔다.

사이냅소프트는 이번 ‘사이냅 OCR IX’ 출시를 통해 기존의 정형 서식 위주 OCR 시장을 넘어, 고도의 문맥 이해가 필요한 비정형 비즈니스 문서 시장에서의 인공지능 전환(AX)을 본격적으로 주도한다는 계획이다.

사이냅 OCR IX의 핵심은 AI 에이전트가 문서의 유형과 처리량에 따라 VLM, KVT(Key Value Trainer), FormMaker 중 최적의 엔진을 자동으로 선택하는 ‘Agentic OCR’ 솔루션이다. 기존 사이냅 OCR의 TTA 인증 99.3% 한글 인식률을 유지하면서 새롭게 결합된 세 가지 엔진이 상호 보완하며 운영 효율을 극대화한다.

사이냅 OCR IX에 새로 결합된 VLM은 사전 학습 없이 신규 양식을 바로 처리할 수 있어 도입 기간을 단축하고, 비정형 문서에서도 맥락을 파악해 데이터를 정확히 추출한다. 기존 사이냅 OCR의 텍스트 인식 기술과 결합해 VLM만 사용했을 때의 환각 현상을 방지하고 오인식을 최소화한 것이 특징이다.

데이터가 축적되면 KVT로 전환해 처리 속도를 높이고 운영 비용을 절감할 수 있으며, 주민등록증이나 운전면허증 같은 표준 서식은 FormMaker로 초고속 처리가 가능하다.

사이냅 OCR IX는 세금계산서, 거래명세서, 견적서 등 비정형 비즈니스 문서부터 표준 서식까지 폭넓게 적용할 수 있는 실질적인 솔루션을 완성했다.

사이냅소프트 전경헌 대표는 “OCR IX는 25년간 축적한 문서 처리 기술에 AI 에이전트 개념을 결합해 도입부터 운영까지 최적의 성능을 제공하는 솔루션“이라며 “200건 이상의 실적으로 입증된 인식 정확도에 VLM의 유연성을 더해, 도입부터 확장까지 기업의 업무 환경에 가장 최적화된 도큐먼트 AI 모델을 구현했다.” 고 전했다.

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[AI타임즈] 사이냅소프트, ‘에이전틱 OCR’ 시대 연다…”성능 넘어 ROI에 초점”

synap — Mon, 26 Jan 2026 05:10:46 +0000

[AI타임즈] 사이냅소프트, ‘에이전틱 OCR’ 시대 연다…”성능 넘어 ROI에 초점”

안녕하세요. Document AI 기업 사이냅소프트입니다.

최근 사이냅소프트가 공개한 차세대 OCR 신제품,
‘OCR IX(Intelligence Document to X)’의 특집기사가 공개됐습니다.

기사에서는 문서의 유형과 난이도에 따라 VLM, 폼메이커, KVT 등 세 가지 엔진을 최적으로 조합해
비용은 낮추고 효율은 극대화하는 ‘에이전틱 OCR’ 기술을 소개하고 있습니다.

특히 VLM으로 초기 구축 시간을 획기적으로 단축하고,
자동 라벨링을 통해 저비용 엔진으로 전환하는 하이브리드 전략을 통해
기업의 ROI(투자수익률)까지 확실하게 보장한다는 점을 중심으로
사이냅소프트만의 차별화된 경쟁력을 다루고 있습니다.

단순 이미지 판독을 넘어 기업의 문서를 고품질 AI 학습 자산으로 바꿔주는 기술!

▼ 아래 기사에서 자세한 내용을 확인해 보세요. 😊

[AI타임즈] 사이냅소프트, ‘에이전틱 OCR’ 시대 연다…”성능 넘어 ROI에 초점”

사이냅소프트(대표 전경헌)가 차세대 광학문자인식(OCR) 신제품 ‘OCR IX(Intelligence Document to X)’ 공개했다.

기존 대표 AI 솔루션 ‘사이냅 OCR 프로’는 지난해 9월 누적 레퍼런스 200건을 돌파할 정도로 인기를 끌었다. 그러나 OCR IX는 단순한 기술적인 업그레이드를 넘는다. ROI(투자수익률)에 초점을 맞춘 가장 빠르고 경제적인 솔루션으로 소개했다.

24일 사이냅소프트 관계자는 이를 “비전언어모델(VLM)과 폼메이커, 키밸류트레이너(KVT) 등을 전략적으로 조합한 솔루션”이라고 소개했다. 문서 유형에 따라 세가지 엔진을 선택적으로 활용할 수 있는 “에이전틱 OCR”이라는 설명이다.

우선, 새 제품은 VLM 추가로 비정형 서식에 대한 인식 능력을 향상했다. 사전 학습한 모델로 복잡한 문서의 맥락을 이해, 안정적인 키밸류 추출이 가능해졌다. 이에 따라 다양한 문서 양식을 별도 학습하지 않아도 기관과 기업은 바로 모델 도입이 가능하다.

비용과 효율을 따지면, 컴퓨팅이 필요한 VLM보다 다른 엔진이 효과적일 수도 있다. 이를 위해 폼메이커와 KVT를 결합한 것이다.

폼메이커는 주민등록증, 사업자 등록증 등 항목이 고정된 정형 문서에 강하다. GPU가 필요 없을 정도의 적은 연산량으로 구동되며, 처리 속도는 밀리초(ms) 단위에 불과하다.

대량의 데이터가 필요 없이, ‘템플릿 정의’ 방식으로 학습할 수 있다. 운영 비용도 가장 낮다.

이어 KVT는 구조나 양식이 비교적 다양한 ‘반정형 문서’에 유용하다. 항목의 위치는 달라도, 구조가 일정한 명함이나 세금계산서 등의 형식을 잘 인식한다. 중소형 GPU가 필요하며, 처리 속도는 1초 이하다. 학습을 위해 100건의 샘플이 필요하다.

VLM은 이 두 엔진으로 처리가 어려운 각종 계약서나 처방전, 기술 문서 등 구조까지 불규칙한 문서를 처리하는 것이다. 1~3초 내에 처리가 가능하다.

VLM은 텍스트 단순 인식을 넘어, 문맥을 파악해 키-밸류 값을 자동으로 매칭하는 것이 강점이다. 문서를 ‘처방전’으로 일단 인식하면, 텍스트를 ‘처방약 단위’로 판단해 ‘PenVK 5Oo mg’이라는 오타도 ‘PenVK 500 mg’으로 보정하는 식이다. 제로샷 방식으로, 사전학습에 포함되지 않은 항목도 정확히 추출할 수 있다.

하지만, VLM은 고성능 GPU가 필요하며 운영 비용도 비교적 높다. 이처럼 문서 유형에 따라 필요한 엔진을 선택적으로 적용하기 위해 세가지 엔진을 결합한 것이다.

사이냅소프트 관계자는 “금융기관이 하루 수만건의 신분증 처리에 VLM을 투입하는 것은 낭비”라며 “이 경우에는 폼메이커가 VLM보다 10배 이상 빠르고 저렴하다”라고 설명했다.

이는 최근 업계의 주 관심사인 ‘AI의 활용성’을 반영하는 것이기도 하다. ROI를 위해서는 최신 기술(VLM)만 솔루션인 것처럼 팔리는 상황을 경계해야 한다는 것이다.

여기에 사이냅소프트의 핵심 전략은 케이스에 맞는 엔진을 활용하는 것을 넘어, 이들의 조합으로 비용을 더 낮추는 방법이라고 전했다. “초기 구축은 VLM으로 시작하고, 학습 데이터가 100건 이상 쌓이면 KVT로 전환하는 전략”이라는 내용이다.

만약 어떤 회사가 수백종의 견적서를 자동처리하고 싶다고 요청하면, 1단계는 VLM을 ‘즉시’ 투입한다.

기존 OCR 모델은 수백종의 양식을 일일이 라벨링하고 학습하는 데 수개월이 걸렸다. 그러나, 사전학습한 VLM은 바로(제로 샷) 견적서의 금액과 품목 등을 정확히 읽어낼 수 있다.

이어 2단계는 데이터 축적과 ‘자동 라벨링’이다. VLM이 업무를 수행하면, 읽어 들인 견적서 이미지와 추출된 정답 데이터도 쌓이게 된다. 이는 자동으로 KVT 학습을 위한 고품질의 데이터가 되는 것이다. 인간 라벨링을 통한 시간과 비용 소모는 없어진다.

마지막으로 3단계는 KVT가 해당 양식의 견적서를 전담하는 것이다. VLM의 정확도를 유지하며 빠르고 저렴한 비용으로 기존 업무를 대체할 수 있게 되는 것이다.

이를 두고 “새로운 양식은 VLM으로, 검증된 양식은 KVT로 전환하는 하이브리드 구조”라고 말했다. 결과적으로 OCR 도입 기간은 짧아지고, 비용은 줄어들며, 정확도를 유지할 수 있다고 강조했다.

여기에서 ‘어떤 부분을 어떤 엔진으로 처리할지’ 등을 처리하는 것이 ‘에이전틱 OCR’ 기술이다.

기존 OCR 방식은 ‘문서 분석→추출 항목 정의→라벨링/학습→평가’의 과정을 거쳤다. 특히 사용자가 원하는 결과를 정확하게 뽑아내려면, 상세한 프롬프트가 필요했다. 예를 들어, “이 견적서 읽어줘”라고 하면 AI는 일반 문서처럼 길게 요약하거나 필요 없는 정보까지 포함할 수 있다. 따라서 견적서는 “금액 항목은 숫자로만 뽑아 줘. 날짜는 YYYY-MM-DD 형식으로 해줘. 표 안에 있는 비고란은 무시해”처럼 각 데이터 항목마다 규칙을 프롬프트로 지시해야 했다.

만약 문서 종류가 100종이면, 100개의 프롬프트가 필요하다는 말이다. “VLM도 성능은 뛰어나지만, 제대로 된 결과를 얻기 위해서는 번거로운 작업이 필요했다”라고 전했다.

에이전틱 OCR 기술을 활용하면 문서 유형을 판별해 OCR 엔진을 선택하는 것은 물론, 자동 서식 제작과 자동 프롬프트 생성, 자동 라벨링 등까지 처리한다.

AI 학습 데이터 구축을 위해 이 기술을 도입하는 곳도 많다고 전했다. 전경헌 사이냅소프트 대표는 “기업 내부 방대한 비정형 문서를 AI가 즉시 학습할 수 있는 고품질 자산으로 전환하는 데에도 초점을 맞추고 있다”라고 전했다.

이처럼 사이냅소프트의 새로운 솔루션은 최신 기술의 도입을 넘어, 이를 조합하고 응용해 최적의 사례를 만들어냈다는 것이 핵심이다. 이 때문에 수요 기업과 기관도 빠르게 확장 중이다.

전경헌 대표는 “에이전틱 OCR 기술은 단순 이미지 판독을 넘어 문서를 구조화된 데이터로 완벽하게 변환해, 기업 고유의 대형언어모델(LLM) 구축을 위한 핵심 역할을 할 것”이라고 강조했다.

출처 : AI타임스(https://www.aitimes.com)

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[AI타임즈] 사이냅소프트, ‘에이전틱 OCR’ 시대 연다…”성능 넘어 ROI에 초점”

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[프라임경제]사이냅소프트, ‘Emerging AI+X Top100’ 2년 연속 선정…”기관·기업 시장 AI 전환 주력”

synap — Tue, 13 Jan 2026 04:40:57 +0000

[프라임경제]사이냅소프트, ‘Emerging AI+X Top100’ 2년 연속 선정…”기관·기업 시장 AI 전환 주력”

안녕하세요. Document AI 전문 기업 사이냅소프트입니다.

사이냅소프트가 한국인공지능산업협회가 주관하는 ‘2026 Emerging AI+X Top 100’에 2년 연속 선정되었다는 기쁜 소식이 언론에 보도되었습니다.

이번 보도에서는

📌 2년 연속 증명된 기술 가치: 미래 가치와 혁신성을 종합적으로 평가받아, 대한민국 AI 산업을 이끌어갈 100대 유망 기업으로서의 입지를 다시 한번 굳건히 했습니다.

📌 공공 AX의 확실한 해법: ‘사이냅 도큐애널라이저’를 통해 공공기관의 난제인 HWP 문서 데이터화 문제를 완벽하게 해결하며 실질적인 디지털 전환을 지원합니다.

📌 기업 지식의 스마트한 자산화: 지식관리 플랫폼 ‘키냅스(Kynapse)’로 기업과 팀의 데이터를 지능형 자산으로 전환하며 민간 시장의 업무 효율을 극대화합니다.

AI 전환의 중심, 사이냅소프트!

앞으로도 기관과 기업의 AI 도입 장벽을 낮추고 글로벌 시장으로 뻗어나가는 혁신적인 기술을 선보이겠습니다.

▼ 아래 기사에서 자세한 내용을 확인해 보세요. 😊

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사이냅소프트, ‘Emerging AI+X Top100’ 2년 연속 선정… 기관 및 기업 시장 AI 전환 주력

– 2025년/2026년, 2년 연속 선정되며 기업 및 공공 시장 내 AI 기술력 인정받아
– ‘도큐애널라이저’ 통해 공공(B2G) HWP 데이터화 해결 및 ‘Kynapse’로 기업(B2B) 지식관리 지원

[이미지 : AI 랜드스케이프 플랫폼에 등록된 사이냅소프트 ]

[2026년 01월 13일] Document AI 전문 기업 사이냅소프트(대표 전경헌, /)가 한국인공지능산업협회 주관 ‘2026 Emerging AI+X Top100’ 기업으로 선정되었다. 사이냅소프트는 지난 2025년에 이어 2년 연속으로 선정되며 AI 시장에서의 기술적 가치를 확인했다.

‘Emerging AI+X Top100’은 AI 기술을 기반으로 다양한 산업과의 융합을 주도할 국내 100대 기업을 발굴하는 프로젝트다. 선정 과정에서는 기업의 매출, 영업이익 등 정량적 지표와 기술의 혁신성, 미래가치 등 정성적 지표를 종합적으로 평가한다.

사이냅소프트는 AI OCR, 사이냅 문서뷰어, 사이냅 에디터 등 핵심 솔루션을 통해 공공기관과 민간 기업의 디지털 전환(DX)을 지원하고 있다. 특히 최근에는 정부 및 공공기관의 인공지능 전환(AX) 과정에서 주요 과제로 꼽히는 ‘HWP 문서의 데이터 인식 및 분석’ 문제를 해결하는 데 집중하고 있다.

문서 구조 분석 솔루션인 ‘사이냅 도큐애널라이저’는 표, 도형, 레이아웃 등 문서 내 비정형 데이터를 AI가 즉시 활용할 수 있는 형태로 변환한다. 이는 공공 부문 비중이 높은 HWP 형식의 문서를 포함한 다양한 포멧을 정교하게 분석할 수 있어, 실질적인 AI 도입을 추진 중인 정부 및 공공기관을 대상으로 기술 지원과 정보 제공을 강화하고 있다.

또한 ‘우리 팀 지식을 지능형 자산으로 만드는 키냅스(Kynapse)’를 통해 중소기업 및 팀 단위 조직에 최적화된 지식 관리 모델을 제시하고 있다. 대규모 기업이나 기관 뿐 아니라, 실무 단위의 데이터를 효율적으로 자산화하고자 하는 스타트업 및 중소 조직을 주요 대상으로 안정적인 서비스를 제공하고 있으며, 향후 글로벌 시장 진출을 위한 기술 고도화에 주력할 계획이다.

사이냅소프트 전경헌 대표는 “이번 2년 연속 선정은 사이냅소프트가 AI 시장 전반에서 실제적인 AI 솔루션을 제공해 온 결과”라며, “앞으로도 사이냅소프트의 다양한 AI솔루션과 서비스들로 기관과 기업의 AI 도입 장벽을 낮추는 기술 개발에 매진하겠다”라고 밝혔다.

한편, 선정된 기업의 정보는 AI 랜드스케이프 플랫폼(ailandscape.net)에 공개되어 정부, 산업계, 투자기관을 대상으로 하는 홍보 및 정보 제공 창구로 활용될 예정이다.

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[프라임경제]사이냅소프트, ‘Emerging AI+X Top100’ 2년 연속 선정…”기관·기업 시장 AI 전환 주력”

[지티티코리아]사이냅소프트, ‘이머징 AI+X Top100’ 2년 연속 선정…공공·기업 AI 전환 가속화

[네이트]사이냅소프트, ‘Emerging AI+X Top100’ 2년 연속 선정…”기관·기업 시장 AI 전환 주력”

[위클리포스트]사이냅소프트, Emerging AI+X Top100 2년 연속 선정

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[신년사] 사이냅소프트 “AI 기술력 입증… 2026년 ‘AI 실적 본격화’·‘글로벌 도약’ 나선다”

synap — Mon, 12 Jan 2026 05:42:47 +0000

[신년사] 사이냅소프트 “AI 기술력 입증… 2026년 ‘AI 실적 본격화’·‘글로벌 도약’ 나선다”

안녕하세요. Document AI 전문 기업 사이냅소프트입니다.

사이냅소프트가 2026년 신년사를 통해 ‘AI 실적 본격화’와 ‘글로벌 도약’을 향한 힘찬 비전을 선포했다는 소식이 언론에 보도되었습니다.

이번 보도에서는

📌 약속을 지킨 2025년: 키냅스, 아이넥스, 보이스애널라이저 등 예고했던 특화 AI 서비스를 모두 성공적으로 출시하고, 독보적인 기술력으로 ‘AI 어워드 3관왕’을 달성하며 탄탄한 기반을 다졌습니다.

📌 도약하는 2026년: 완성된 AI 라인업을 바탕으로 실질적인 매출 성장을 이루고, 모바일·로봇 AI 등 신성장 동력을 확보하여 글로벌 시장으로 무대를 넓혀갑니다.

기술을 넘어 실적으로, 국내를 넘어 세계로!

2026년, 사이냅소프트는 문서 데이터를 가장 잘 이해하는 최고의 AI 파트너로서 고객 여러분과 함께 더 높이 비상하겠습니다.

▼ 아래 기사에서 자세한 내용을 확인해 보세요. 😊

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[신년사] 사이냅소프트 “AI 기술력 입증… 2026년 ‘AI 실적 본격화’·‘글로벌 도약’ 나선다”

– 키냅스, 아이넥스, 보이스애널라이저 AI솔루션·서비스 앱 3종 출시…“약속 지킨 2025년”
– 2026년 4대 핵심 과제 제시… “AI 기술 넘어 실질적 매출 창출과 해외 시장 확장에 집중할 것”

[이미지 : 로비에 모여 새해를 시작하는 사이냅소프트 직원들 ]

Document AI 전문기업 사이냅소프트(대표 전경헌)는 2026년 신년사를 통해 AI 서비스/솔루션 라인업을 기반으로 본격적인 사업 성과 창출과 글로벌 시장 확장에 나서겠다고 밝혔다.

전경헌 사이냅소프트 대표는 “지난해는 25년간 축적해온 독보적인 전자문서 원천 기술 위에 AI 기술을 성공적으로 결합해, ‘클라우드부터 온프레미스까지’ 완벽한 AI 생태계를 구축한 해”라고 평가했다.

실제로 사이냅소프트는 문서 뷰어와 필터, OCR 등 기존 기반 기술의 우위를 유지하면서, 생성형 AI 활용을 돕는 AI 솔루션을 공급해왔다. 특히 PDF 변환 없이 원본 포맷을 직접 분석해 공공문서 AI 활용의 기술적 한계를 보완한 ‘사이냅 도큐애널라이저’와 데이터 유출 걱정 없이 온프레미스로 안전하게 활용하는 LLM 솔루션 ‘사이냅 어시스턴트’를 통해 AI 시장의 표준을 제시하고 있다.

이러한 단단한 기술적 토대 위에서 지난해 예고했던 ▲음성 분석 솔루션 ‘보이스애널라이저’ ▲지식관리 서비스 ‘키냅스’ ▲대학용 RAG ‘아이넥스’ 등 특화된 AI 서비스를 연이어 출시하며 제품 라인업을 완성했다. 또한, 대표 AI 솔루션 사이냅 OCR은 누적 레퍼런스 200건을 돌파해 업계 선두 주자로서의 입지를 공고히 했다. 이 같은 신규 서비스와 기존 사업의 기술력을 인정받아 2025년 과기정통부 장관상 등 ‘AI 어워드 3관왕’을 달성했다.

사이냅소프트는 2026년 핵심 경영 목표로 ▲문서 솔루션 지속 성장 ▲AI 사업 실적 ▲로봇 AI 사업 가시화 ▲글로벌·모바일 확장을 통한 신성장 동력 확보 등 4가지 과제를 제시했다.

기존 문서 솔루션 사업의 수익성을 유지하면서, 완성된 AI 제품군의 공공·민간 도입을 확대해 실질적인 매출 성장을 이뤄낸다는 계획이다. 아울러 국내 시장에서의 입지를 발판 삼아 모바일 및 글로벌 시장으로 사업 영역을 확장해 지속 가능한 성장 동력을 확보하겠다는 계획이다.

전경헌 대표는 “사이냅소프트는 이제 문서 데이터를 가장 잘 이해하고 활용하는 AI 파트너”라며, “2026년은 완성된 기술력을 바탕으로 고객에게 실질적인 가치를 제공하고, 세계 무대로 나아가는 도약의 원년이 될 것”이라고 강조했다.

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[AI타임즈][신년사] 사이냅소프트 “AI 기술력 입증… 2026년 ‘AI 실적 본격화’·‘글로벌 도약’ 나선다”
[지디넷코리아]사이냅소프트 “도큐먼트 AI 라인업 완성…글로벌 확장 원년 될 것”

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AI 정부를 위한 HWP·PPT 구조분석의 디테일

synap — Tue, 06 Jan 2026 06:38:27 +0000

AI 정부를 위한 HWP·PPT 구조분석의 디테일

안녕하세요, Document AI 기업 사이냅소프트입니다.

한국주택금융공사, S디스플레이 등에 도입되어있는 사이냅 도큐애널라이저(제품소개 링크)가 근래 관심을 받고 있습니다.

정부의 AI 학습을 위한 hwp 데이터화 추진이 이슈가 되면서인데요.

오늘은 사이냅 도큐애널라이저가 문서 구조를 분석하는 디테일이 어떻게 좋은지 설명합니다.

공공기관의 문서 AI 도입, 어디까지 왔나

2025년 현재, 공공기관의 AI 도입은 더 이상 실험 단계가 아닙니다. 행정안전부와 기획재정부가 공공기관의 AI 활용을 적극 권장하고 있으며, 국가보훈처의 RPA 도입처럼 실제 성과가 나타나기 시작했습니다.

그런데 국내 공공기관에는 특수한 상황이 있습니다. 공무원의 90% 이상이 여전히 한글(HWP) 파일과 MS Office를 주요 업무 도구로 사용합니다. 1990년대 초부터 한글이 공문서 표준 포맷으로 지정되면서 형성된 구조이기 때문입니다.

문제는 이런 문서들을 AI가 제대로 이해하느냐입니다.

OCR 방식의 실제 한계

현재 많은 문서 AI 솔루션이 다음과 같은 방식으로 작동합니다:

HWP/PPT → PDF 변환
PDF를 이미지로 인식
OCR로 텍스트 추출
후처리로 구조 추론

PDF는 인쇄를 위한 ‘페이지 기술 언어’일 뿐, 문서의 논리적 구조 정보를 담고 있지 않습니다. 원본 문서가 가지고 있던 다음과 같은 중요한 정보들이 영구적으로 손실됩니다:

문단 계층 구조: 제목, 소제목, 본문의 논리적 관계
표의 셀 구조: 병합된 셀, 헤더-데이터 관계
차트 데이터: 그래프를 그린 원본 수치 데이터
도형 순서: PPT 슬라이드에서 레이어 간 선후 관계
수식 정보: XML 형태의 구조화된 수식 데이터

특히 공공기관에서 자주 사용하는 복잡한 표 구조의 경우, PDF 변환 후에는 단순히 선과 텍스트의 배치로만 인식됩니다. 이를 다시 복원하려면 AI가 “이 선들이 표를 이루고 있고, 이 텍스트들이 각 셀에 속한다”는 것을 추론해야 하는데, 이 과정에서 오류가 발생할 수밖에 없습니다.

사이냅 도큐애널라이저의 하이브리드 구조 분석

사이냅 도큐애널라이저의 경우 하이브리드로 분석합니다.

AI OCR엔진으로 분석할 뿐만 아니라 한글, 워드, 파워포인트, 엑셀 등의 문서는 사이냅만의 원본문서 구조 분석을 하는 엔진을 사용해 복합적으로 분석합니다.

사례 1: 여러 페이지에 걸친 표

공공기관 보고서에는 예산표, 사업현황표 등 긴 표가 자주 등장합니다. 원본 HWP에서는 하나의 연속된 표이지만, PDF로 변환되는 순간 각 페이지별로 끊깁니다. OCR은 각 페이지를 독립적으로 인식하기 때문에, 이를 다시 하나의 표로 연결하려면 “첫 페이지 마지막 행과 다음 페이지 첫 행이 연결되어 있다”는 것을 AI가 추론해야 합니다. 이 과정에서 오류가 발생하거나, 아예 별개의 표로 인식되는 경우가 많습니다.

사이냅 도큐애널라이저는 한글, 워드 문서에서 페이지가 분리되어있지만 실은 1개인 표의 연결 정보를 제공합니다.

사례 2: 복잡한 셀 구조

PPT 슬라이드나 공문서 작성 시 레이아웃을 맞추기 위해 투명한 표를 자주 사용합니다. 시각적으로는 깔끔하게 정렬된 텍스트처럼 보이지만, 실제로는 테두리를 투명(none)으로 설정한 표 구조입니다.

문제는 이 문서를 PDF로 변환하면 “선이 없는 텍스트 배치”로만 보인다는 점입니다. OCR은 이미지에서 선을 찾아 표를 인식하는데, 투명한 표는 선 자체가 없으니 그냥 여러 개의 텍스트 박스가 배치된 것으로 인식합니다. 따라서:

표의 행과 열 구조를 파악할 수 없습니다
어떤 데이터가 같은 행에 속하는지 추론해야 합니다
텍스트 간 위치 관계만으로 추측하다 보니 정렬이 미묘하게 어긋나면 오인식합니다

반면 사이냅 도큐애널라이저가 원본 파일을 직접 분석하면, 파일 내부에는 “표” 객체로 명확히 저장되어 있습니다.
단지 테두리 속성이 “투명”으로 설정되어 있을 뿐입니다. 따라서 셀의 행·열 정보, 데이터 간 관계를 정확히 추출할 수 있습니다.

공공기관의 프레젠테이션 자료나 보고서에서 이런 투명한 표가 매우 자주 사용되기 때문에, 실무적으로 체감되는 차이가 큽니다.

사례 3: PPT 차트의 원본 데이터

슬라이드의 그래프를 분석할 때, OCR 방식은 이미지로 변환된 그래프를 “보고” 수치를 읽습니다. 막대 높이나 꺾은선을 시각적으로 판단해서 “약 23 정도”라고 추정하는 식입니다. 그래프가 복잡하거나 수치 레이블이 겹치면 오인식 확률이 높아집니다.

사이냅 도큐애널라이저는 원본 PPT 파일을 직접 파싱하기 때문에 세 가지를 동시에 추출합니다:

차트 데이터: 그래프를 그린 실제 수치를 XML에서 추출 (예: “2023년 42.8, 2024년 50.8, 2025년 76.2”)
차트 이미지: 차트를 별도 이미지 파일로 저장하여 Vision-Language Model 활용 가능
캡션 및 메타정보: 차트 제목, 범례, 축 레이블, 출처를 구조화된 형태로 추출

OCR이 “그래프에서 대략 23이라는 숫자를 읽었다”는 수준이라면, 도큐애널라이저는 “2024년 매출액 정확히 23.7억 원, 전년 대비 15% 증가”라는 완전한 정보를 제공합니다.

사례 4. 유니코드 텍스트 추출

OCR은 이미지를 보고 “이 모양이 이 글자일 것이다”라고 추정하는 방식입니다. 일반적인 한글이나 영문은 인식률이 높지만, 특수문자는 문제가 됩니다.

공문서에 자주 등장하는 문자들을 예로 들면:

항목 표시: ㉮㉯㉰, ①②③, ⓐⓑⓒ
법률 기호: §(섹션), ¶(단락), ※(참고)
단위 기호: ㎡, ㎏, ℃, ㎜
특수 한자: 行政, 豫算, 處理

OCR은 이런 문자들을 이미지로 보고 인식하려다 보니 “ㄱ)”으로 잘못 읽거나, 아예 인식하지 못하고 누락시키는 경우가 많습니다. 특히 스캔 품질이 좋지 않거나 폰트가 작을 때 문제가 심각합니다.

반면 HWP, DOCX, PPTX 파일 내부에는 모든 텍스트가 유니코드로 저장되어 있습니다. 사이냅 도큐애널라이저는 파일 포맷을 직접 파싱하기 때문에 이 유니코드 문자를 그대로 추출합니다. 추정이나 인식 과정이 없으므로 특수문자, 한자, 수식 기호 모두 100% 정확하게 가져올 수 있습니다.

공공기관에서 문서를 검색하거나 RAG 시스템에 활용할 때, “제3조 ㉮항”이 정확히 인식되느냐 마느냐는 실무적으로 중요한 차이입니다.

정리하며

공공기관의 문서는 정책 수립과 행정 서비스의 기반이 되는 지식 자산입니다. 하지만 HWP와 MS Office 문서 안에 있는 이 지식들이 AI가 제대로 이해할 수 없는 형태라면, 디지털 전환의 효과는 제한적일 수밖에 없습니다.

OCR 방식도 계속 발전하고 있지만, 원본 문서가 가진 구조 정보를 이미 잃어버린 상태에서 시작한다는 근본적인 한계가 있습니다. PDF 변환 없이 원본 포맷을 직접 해석하는 방식은 이 한계를 피해갈 수 있는 접근법입니다.

사이냅 도큐애널라이저를 사용하는 기관들이 늘고 있는 이유도 여기에 있습니다. 문서를 “이미지로 보고 텍스트를 읽는” 것이 아니라, “구조를 이해하고 맥락을 파악하는” 것. 이 차이가 실제 업무에서 체감되는 정확도와 효율성의 차이로 나타납니다.

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[현장 스케치] 2025 사이냅소프트 종무식

synap — Mon, 05 Jan 2026 02:46:31 +0000

[현장 스케치] 2025 사이냅소프트 종무식

안녕하세요, Document AI 전문 기업 사이냅소프트입니다.

2025년의 마지막 날,
사이냅소프트 전 임직원이 한자리에 모여 한 해를 마무리하는 종무식을 가졌습니다.
이번 종무식은 2025년의 사업 성과를 되돌아보고,
다가오는 2026년 경영 목표를 공유하며 내실 있게 진행되었습니다.

| 2025년 주요 성과 및 개인 소회

모인 구성원들은 한 사람씩 돌아가며 지난 1년간의 업무 소회와 성과를 공유했습니다.

특히 2025년은 사이냅소프트가 약속했던 AI 서비스/솔루션 라인업(키냅스, 아이넥스, 보이스애널라이저)을 성공적으로 시장에 선보인 해였던 만큼, 개발과 영업 현장에서 느낀 실질적인 경험담들이 오갔습니다.

“사이냅 OCR의 누적 레퍼런스가 200건을 돌파해서 뿌듯합니다!”
“과기정통부 장관상 포함 ‘AI 어워드 3관왕’을 달성하며 기술력을 인정받을 수 있어 좋았습니다!”
“여러 팀들이 유기적으로 도와 AI서비스 출시가 가능했다고 생각합니다.”

동료들의 이야기를 통해, 기존 전자문서 원천 기술에 AI를 성공적으로 결합해낸 과정과 그 결실을 다시 한번 확인하는 자리가 되었습니다.

| 2026년 핵심 경영 목표 발표

이어 전경헌 대표님과 임원분들의 소회가 이어졌습니다.
대표님은 신년사를 통해 2026년의 4대 핵심 경영 과제를 명확히 제시하며 임직원들의 동기부여를 이끌어냈습니다.

1. 문서 솔루션의 수익성 유지 및 지속 성장

2. 완성된 AI 제품군을 통한 실질적 매출 성장

3. 로봇 AI 사업 가시화

4. 글로벌 및 모바일 시장 확장을 통한 신성장 동력 확보

“2026년은 완성된 기술력을 바탕으로 고객에게 실질적 가치를 제공하고, 세계 무대로 나아가는 도약의 원년이 될 것”이라는 비전을 공유하며,
단순한 기술 개발을 넘어 사업적 성과를 극대화하겠다는 의지를 다졌습니다.

| 악수와 격려, 종무식 마무리

발표 세션이 끝난 후에는 전 임직원이 돌아가며 악수를 나누는 시간을 가졌습니다.
인원이 늘어난 만큼 대열이 길게 이어졌지만, 한 해 동안 협업한 동료들에게 직접 인사를 건네며 차분하게 일정을 마무리했습니다.

종무식의 마지막은 로비에 모여 단체 사진을 촬영하는 것으로 끝을 맺었습니다.

| 2025년 마무리, 2026년 시작!

사이냅소프트는 2026년에도 독보적인 기술력을 바탕으로 실질적인 비즈니스 성과를 창출하고,
글로벌 무대로 영역을 확장해 나갈 것입니다.
앞으로도 사이냅소프트의 새로운 도전과 성장을 기대해 주시기 바랍니다.

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[사이냅 라이프] 사옥에서 즐기는 힐링 타임! 🎄 사이냅소프트의 미리 메리 크리스마스

synap — Wed, 24 Dec 2025 05:39:06 +0000

[사이냅 라이프] 사옥에서 즐기는 힐링 타임! 🎄 사이냅소프트의 미리 메리 크리스마스

안녕하세요. 도큐먼트 AI 전문 기업 사이냅소프트입니다!😊

어느덧 2025년의 마지막 달, 12월이 찾아왔습니다.
우리 사이냅소프트 사옥에도 아주 특별한 변화와 함께 따뜻한 연말 분위기가 찾아왔답니다.

임직원들의 더 나은 업무 환경과 휴식을 위해 새롭게 단장한 사이냅소프트의 리뉴얼 공간!
업무 스트레스는 날리고, 창의력은 채우는 우리들만의 힐링 스팟을 지금 공개합니다.

| 매일이 크리스마스 파티처럼, <로비 라운지>

회사 문을 열고 들어오면 가장 먼저 마주하는 로비가 마치 호텔 라운지처럼 변신했습니다.
이번 리뉴얼의 핵심은 바로 ‘여유’와 ‘소통’인데요.

🎄 푹신한 소파와 대형 트리의 조화
로비 한가운데 자리 잡은 대형 크리스마스트리가 연말 분위기를 물씬 풍깁니다.
그 주변으로는 몸을 포근하게 감싸주는 푹신한 소파들이 배치되어 있는데요.
점심시간이나 잠시 머리를 식히고 싶을 때, 삼삼오오 모여 앉아 트리 멍을 때리거나
담소를 나누는 직원들의 모습에서 여유가 느껴집니다.

| 💬 언제든 편하게, 로비 회의실

로비 한 켠에는 든든한 지원군, 2개의 회의실이 떡하니 자리 잡고 있습니다.
“회의실 잡으러 위층까지 가? NO!” 🙅‍♀️
급한 미팅이나 외부 손님이 오셨을 때, 1층에서 바로 쏙! 들어갈 수 있는 최고의 접근성을 자랑합니다.
아늑한 공간에서 자유롭게 토론하다 보면 막혔던 문제도 술술 풀리는 기분이죠.
화목한 분위기 속에서 자유롭게 오가는 대화가 사이냅소프트의 경쟁력이 아닐까요?

| 지혜와 쉼이 공존하는 공간, <독서존 & 라이브러리>

활기찬 로비를 지나 조금 더 차분한 휴식이 필요할 땐, 새롭게 탄생한 ‘독서존’으로 향합니다.

📚 압도적인 스케일, 벽면 라이브러리
마치 거대한 도서관에 온 듯, 한쪽 벽면을 가득 채운 책장은 보는 것만으로도 지적 호기심을 자극합니다.
업무 관련 전문 서적부터 베스트셀러까지, 직원들은 이곳에서 자유롭게 책을 고르며 마음의 양식을 쌓습니다.

| 😴 눈치 보지 말고 쉬세요, 프리미엄 리클라이너

독서존의 하이라이트는 단연 창가에 배치된 ‘리클라이너’입니다.
열심히 일한 당신, 쉬어라!
업무에 몰입하다 지칠 때면 이곳에서 잠시 눈을 붙이거나 편안하게 누워 책을 읽을 수 있습니다.

누구의 눈치도 보지 않고 온전히 나만의 휴식을 취할 수 있는 이곳은
사이냅소프트 직원들이 가장 사랑하는 ‘최애’ 공간이 되었습니다.

| 직원이 행복해야 회사도 성장합니다!

이번 사옥 리뉴얼은 단순히 공간을 예쁘게 꾸미는 것을 넘어,
직원들이 가장 편안한 상태에서 최고의 효율을 낼 수 있도록 배려한 사이냅소프트의 마음이 담겨 있습니다.

화목한 분위기 속에서 함께 성장하고, 쉴 땐 확실하게 쉬는 사이냅소프트의 라이프!
새로워진 공간에서 만들어갈 2026년의 이야기도 많이 기대해 주세요.

모두 따뜻하고 행복한 연말 보내세요! 🎅🎁

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공공 데이터 AI 전환, 산더미처럼 쌓인 ‘HWP’ 문서가 고민이라면?

synap — Wed, 24 Dec 2025 01:33:49 +0000

공공 데이터 AI 전환, 산더미처럼 쌓인 ‘HWP’ 문서가 고민이라면?

안녕하세요. 도큐먼트 AI 전문 기업 사이냅소프트입니다.

바야흐로 대 AI의 시대입니다. 정부에서도 ‘AI 국가 경쟁력 확보’를 위해 공공 데이터를 전면 개방하고,
이를 AI 학습에 활용하겠다는 야심찬 계획을 발표했습니다.

하지만 실무자들은 거대한 현실의 벽 앞에서 깊은 고민에 빠졌습니다.
바로 공공기관 행정망 깊숙이, 아주 방대하게 축적되어 있는 ‘아래아한글(HWP)’ 문서들 때문입니다.

| 🏔️ 거대한 ‘HWP의 산’, 어떻게 넘어야 할까요?

공공 문서는 그 자체로 엄청난 가치를 지닌 지식 자산입니다.
하지만 AI에게 이 데이터를 먹여주는 과정은 생각보다 험난합니다.

많은 분이 처음 떠올리는 방법은 “변환”입니다.
“AI가 읽기 편하게 PDF로 다 바꾸자!” 혹은 “최신 포맷인 HWPX로 일괄 변환하자!”

하지만 냉정하게 현실을 들여다보면 이 방법들은 완벽한 정답이 되기 어렵습니다.
수십만, 수백만 건에 달하는 과거 문서들을 일일이 변환하는 데 드는 시간과 비용도 문제이지만,
더 치명적인 건 ‘데이터의 손실’입니다.

PDF로 변환하는 순간, 텍스트는 그림처럼 뭉개지고 표나 문단 정보는 사라집니다.
AI가 맥락을 이해하기 위해서는 이 뭉개진 데이터를 다시 살려내는 이중 작업이 필요해지죠.
“AI를 위해 변환을 했는데, 정작 AI가 쓰기 어려운 데이터가 되는 아이러니”가 발생하는 것입니다.

| 💡 발상의 전환: “변환하지 말고, 원본 그대로 읽으세요”

“굳이 다른 포맷으로 바꾸느라 힘빼지 마세요. HWP 원본 그대로 읽어내면 됩니다.“

영어를 잘 이해하려면 번역기를 돌리는 것보다 영어를 배우는 게 가장 정확하듯, 문서도 마찬가지입니다.
문서가 만들어진 원리 자체를 이해하고 있다면, 포맷을 바꿀 필요가 없습니다.

|💡 문서의 본질을 꿰뚫다, ‘사이냅 도큐애널라이저’

1. 문서의 ‘출생신고 부터 가족관계증명서까지’ 갓벽하게!
AI 학습 데이터의 신뢰성을 위해선 본문뿐만 아니라 문서 파일 자체가 품고 있는 메타데이터가 필수적입니다.

생성일자 & 수정일자: 데이터의 최신성 파악
생성자: 작성 주체 확인
제목 및 속성 정보: 파일의 핵심 요약

도큐애널라이저는 이러한 속성 정보를 놓치지 않고 추출하여,
데이터의 출처를 명확히 하고 이력을 관리할 수 있게 돕습니다.

2. ‘글자’가 아닌 ‘맥락’을 이해합니다

AI가 똑똑해지려면 텍스트의 위치와 의미를 알아야 합니다.
도큐애널라이저는 단순 텍스트뿐만 아니라 문서의 핵심 구조를 함께 파악합니다.

복잡한 표(Table) 구조화: 표 안의 데이터가 어떤 행, 어떤 열에 있는지 정확히 파악
문서 속성(Metadata) 추출: 누가, 언제 작성했는지, 문서의 제목은 무엇인지 등 신뢰성 검증에 필수적인 정보 확보

3. AI가 좋아하는 포맷으로 자동 변환합니다.
분석된 데이터는 Markdown, JSON, XML, Latex AI가 바로 학습할 수 있는 4가지 형식으로 자동 변환됩니다.
LLM 학습이나 RAG 시스템 구축에 즉시 활용 가능한 ‘준비된 데이터’를 제공하는 것이죠.

| 🗝️ 이미 검증된 ‘찐’ 레퍼런스

이미 시장은 사이냅소프트의 기술력을 선택했습니다.
한국주택금융공사 등 주요 공공기관은 물론, S디스플레이, H시스템, H건설 등
국내 굴지의 대기업들이 도큐애널라이저를 도입했습니다.
최근에는 협업툴 잔디(JANDI)에도 탑재되며 기술의 범용성을 입증했죠.

| 🚀 고민은 끝, 이제 데이터를 깨울 시간입니다

🏁 AI 전환, 돌아가지 말고 직진하세요

정부의 데이터 혁신, 그리고 기업의 AX 전환.
성공의 열쇠는 쌓여있는 문서 자산을 ‘얼마나 빠르고 정확하게 정형 데이터로 만드느냐’에 달려 있습니다.

포맷 변환의 늪에 빠져 시간을 허비하지 마세요.
사이냅소프트가 산더미처럼 쌓인 문서들을 가장 빠르고 정확하게, 살아있는 AI 지식으로 바꿔드리겠습니다.

※사이냅 도큐애널라이저 보러가기

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2026년 AI 행사 달력에 미리 표시하기

synap — Mon, 22 Dec 2025 08:01:49 +0000

2026년 AI 행사 달력에 미리 표시하기

안녕하세요, Document AI 기업 사이냅소프트입니다.

매년 글로벌 행사 후에는 AI 소식이 쏟아지죠. 1월에 바로 있는 CES 2026 부터, 뉴립스, ICRL 등 내년에 언제 새로운 소식이 쏟아질 예정인지 굵직한 행사들을 대략적으로 정리해봅니다.

⚡1월: 신년에는 CES 소식이 가장 먼저!

CES 2026 (1월 6-9일, 라스베가스)

CES2026

세계 최대 가전·기술 전시회 CES는 AI의 실제 적용 사례를 볼 수 있는 무대입니다. 원래는 CES에서 가전, 자동차 등을 선보였지만 최근 몇년 사이에 산업+AI 전시회가 되었는데요.

2025년 초 행사에서는 NVIDIA가 Cosmos 플랫폼을 공개하며 Physical AI 시대를 선언했고, GeForce RTX 50 시리즈와 개인용 AI 슈퍼컴퓨터 Project DIGITS를 발표해 큰 주목을 받았습니다. 삼성, LG 등 가전 기업들도 Vision AI 기능을 통합한 제품을 선보이며 일상 속 AI 적용이 빠르게 확산되고 있음을 보여줬습니다.

직접 가지 못하시는 분들은 CES가 진행되는 전후로 유튜브에 후기 영상이 많이 올라온다는 사실!

AAAI 2026 (1월 20-27일, 싱가포르)

AAAI 2026

AI 학회 중 가장 오래된 역사를 가진 AAAI는 AI 연구의 전 분야를 포괄하는 종합 학술대회입니다. 매년 1월에 개최되어 새해 AI 연구 트렌드를 가늠할 수 있는 행사로, 학계와 산업계 연구자들이 모여 최신 연구 성과를 공유합니다.

🧩3월: 엔비디아의 달

NVIDIA GTC 2026 (3월 16-19일, 산호세)

엔비디아GTC2026

젠슨 황의 키노트로 유명한 엔비디아 GTC는 AI 하드웨어 업계에서 가장 영향력 있는 행사입니다. 주가도 들썩이고 개발업계도 들썩이는 행사죠.
2025년에는 Blackwell Ultra GPU와 차세대 Vera Rubin 플랫폼 로드맵을 공개하며, 2026년 하반기 Rubin, 2027년 Rubin Ultra로 이어지는 연간 업데이트 주기를 확정했습니다. 특히 Blackwell Ultra는 Hopper 대비 40배의 성능 향상을 제공하며, AI 추론 워크로드에 최적화된 것으로 발표됐습니다. 2025년 로보틱스 분야에서는 Isaac GROOT N1 휴머노이드 로봇 파운데이션 모델과 Disney Research와의 협력으로 개발한 Newton 물리 엔진도 공개했습니다.

2026년 3월에는 엔비디아가 무엇을 가져올지 기대됩니다.

기업 행사는 대개 다시보기, 유튜브 공개를 지원하고, 엔비디아도 마찬가지라서 직접 가지 못해서 충분히 온라인에서 키노트 등 주요 강연을 다시 볼 수 있습니다.

🌸4월: 4월의 꽃말은 중간고사.. 가 아니고 딥러닝의 달

ICLR 2026 (4월 23-27일, 브라질 리우데자네이루)

ICLR2026

딥러닝과 representation learning 분야의 최고 권위 학회입니다. 2024년에는 Diffusion 모델의 일반화를 설명한 논문, Vision Transformer의 아티팩트 문제를 해결한 “Vision Transformers Need Registers”, 실세계 시뮬레이터 학습 등이 Outstanding Paper로 선정되며 생성 AI와 비전 분야의 혁신을 이끌었습니다.

실은 2026년도 발표를위해서 2025년 9월까지 제출된 논문에서는 약간의 소란도 있었는데요

ICLR라서 라기 보다는 2025년 9월쯤에 이르러서는 이런 일들이 빈번할 만큼 학계제출물에도 AI 생성 환각 문제가 확산 되고 있음을 보여주는 사례라고 생각합니다. ICLR은 이 검출을 위해 GPTZERO를 활용했고, 다른 학회들도 이러한 부분들을 검출하려고 노력하고 있습니다.

🏢5월: 빅테크 뉴스가 많이 나오는 달

Google I/O 2026

Google I/O 2026 (통상 5월): Google의 AI 통합 전략과 Gemini 업데이트가 예상됩니다.
구글 I/O 와 구글 I/O Extended 모두 새로운 소식들로 가득한 편입니다. 모두 영상으로 공개하고 있으니 집에서 따라잡기 좋겠죠!
Microsoft Build 2026 (통상 5월): Copilot과 Azure AI 서비스의 최신 소식을 기대할 수 있습니다. 마이크로소프드도 역시 기업 행사라 영상으로 공개하고 있어서 세션을 따라잡기 좋습니다.

👁️6월: CVPR의 달

CVPR 2026

CVPR 2026 (6월 3-7일, 덴버)

컴퓨터 비전 분야 최대 학회로, 이미지 인식, 객체 탐지, 비전-언어 모델 등 시각 AI의 최신 연구가 집중됩니다. 매년 4천 편이 넘는 논문이 제출되며, 기업 부스에서는 자율주행, 로보틱스, AR/VR 등 비전 기술의 산업 적용 사례를 볼 수 있습니다.

+ 5월에 보통 발표하는 구글과 마소보다 살짝 다음인 6월,
Apple WWDC 2026 (통상 6월): iOS, macOS의 AI 기능과 Apple Intelligence 진화를 확인할 수 있습니다.

🗯️7월: 2026년에는 ICML이 서울에서 열려요

ACL 2026 (7월 2-7일, 샌디에이고)

ACL2026

자연어처리(NLP) 분야의 최고 권위 학회입니다. LLM, 기계번역, 대화 시스템 등 언어 AI의 최신 연구가 발표되며, GPT 이후 급격히 성장한 생성 AI와 언어 모델 분야의 핵심 연구 트렌드를 파악할 수 있습니다.

ICML 2026 (7월 6-11일, 서울)

ICML2026

머신러닝 이론과 알고리즘 연구 학회입니다. NeurIPS, ICLR과 함께 중요한 학회로 꼽히며, 최적화, 강화학습, 이론적 분석 등 ML의 기초 연구에 강점을 보입니다. 특히 2026년에는 서울에서 개최되어 아시아 AI 연구자들의 접근성이 높아질 전망입니다. 1월 6일부터 사이트가 오픈 될 예정인데요, 오픈 되면서 해당 학회에 논문들을 받고 있습니다. 발표하실 내용이 있다면 체크해주세요!

🏝️8월: 또다른 국제학회가 제주에서

KDD 2026 (8월 9-13일, 제주)

KDD2026

데이터 마이닝과 지식 발견 분야의 학회로, 데이터 과학과 AI가 결합된 실용적 연구에 초점을 맞춥니다. 추천 시스템, 그래프 분석, 이상 탐지 등 산업 현장에서 직접 활용되는 연구가 많이 발표됩니다.

지금까지 북미, 유럽에서 주로 개최되었고 한국에서 개최하는 건 또 처음이네요! 가천대와 제주도에서 협력했다고 합니다. 가까운 곳에서 국제 학회를 만날 수 있는 좋은 기회입니다.

IJCAI-ECAI 2026 (8월 15-21일, 독일 브레멘)

AI의 모든 분야를 아우르는 종합 학회로, 유럽과 전 세계 AI 연구자들이 모이는 대형 행사입니다. 로보틱스, 게임 이론, 멀티 에이전트 시스템 등 다양한 AI 응용 분야의 연구가 집중됩니다.

🧠12월: 한 해 결산은 뉴립스!

NeurIPS 2026 (12월, 일정 미정)

NeurIPS 2026

1만 5천 편 이상의 논문이 제출되는 AI/ML 최대 학회입니다. 2024년에는 Visual Autoregressive Modeling (VAR)이 Best Paper를 수상하며 이미지 생성 분야에 새로운 접근법을 제시했고, LLM 사전학습 최적화 기법과 Diffusion 모델 개선 연구 등이 주목받았습니다. NeurIPS는 기초 연구부터 산업 응용까지 AI의 전 분야를 아우르는 종합 선물 세트와 같은 행사로, 매년 12월 AI 업계의 한 해를 결산하는 자리입니다.

매년 점점 늘더니 2025년에는 3만명이 넘는 참석자들이 현장에 모였는데요. 2026년에도 더 핫해질 뉴립스에서는 또 어떤 논문이 나올까요?

AI 뉴스 노출이 큰 주요 행사들 체크하기

한 해에 우리가 직접 갈 수 있는 행사는 얼마 없지만, 가만히 있어도 행사에 나온 논문과 신기술, 기업의 새 제품 발표 소식이 우리에게 오니까요. 이번엔 우리가 행사에게 간다! 는 느낌으로 1년 일정을 미리 정리해보았습니다.

학술 컨퍼런스에서는 NeurIPS, ICML, ICLR이 3대 ML 학회로 논문 발표와 연구 트렌드가 가장 많이 보도됩니다.

산업계에서는 CES, NVIDIA GTC, Google I/O, Microsoft Build 등이 제품 발표와 산업 동향 뉴스가 집중됩니다. 특히 NVIDIA GTC는 젠슨 황의 키노트로 AI 하드웨어/인프라 뉴스가 많이 나왔던 거 같아요.

2026년 새로운 소식, 알차게 확인하시길 바라겠습니다.

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2025년 AI 정책 뉴스 사분면으로 회고하기

synap — Mon, 22 Dec 2025 06:24:40 +0000

2025년 AI 정책 뉴스 사분면으로 회고하기

안녕하세요, Document AI 전문 기업 사이냅소프트입니다.

AI는 기술적 발전 속도가 전례 없이 빠르며, 이로 인해 사회적/윤리적 논의 및 정책적 대응이 뒤따르는 양상을 보입니다. AI 기술의 산업화 수준과 규제 성숙도를 축으로 하는 사분면으로 한눈에 2025년 올해의 AI 정책 트렌드를 확인하고 2026년 내년의 포인트를 짚어봅니다.

Intro

우리나라는 오는 2026년 1월 22일 <인공지능 발전과 신뢰 기반 조성 등에 관한 기본법(AI 기본법)>을 전면 시행합니다. 한국이 AI 규범을 적용하는 가장 이른 사례가 되면서 국내외 관심이 높아지고 있는데요.

규제가 강한지, 약한지, 정부 지원은 적절한지. AI 정책 전문가가 많지 않은 상황에서 어떻게 판단하면 좋을까요? 이전부터 존재했던 간단한 방법론으로 알아보려고 합니다.

기술-정책 대응 매트릭스

기술-정책 매트릭스

산업 기술과 정부 정책의 상호작용을 분석하기 위해 전통적으로 사용되는 4분면(2×2) 모델이 있습니다. 기술–정책 대응 매트릭스’ 라고 불리는 틀인데요. 기술의 ‘산업화 수준‘과 ‘정부 규제의 성숙도‘를 두 축으로 설정하여 분석합니다.

원래는 산업군 전체를 아우르는 매트릭스를 볼 수 있는데요, 한 산업(예: AI 산업) 안에서도 이러한 매트릭스를 세분화된 이슈로 나누고 이슈들의 포지션을 설명할 수 있습니다.

1사분면 (규제 순응 / 산업화 高): 규제와 기술 수준이 모두 높습니다. 에너지, 국방, 원자력 등 정부의 허가가 필수적인 산업이 주로 여기 속합니다.
2사분면 (규제 샌드박스 / 산업화 高): 기술 산업화는 높으나 규제가 아직 미비합니다. 빠르게 상업화된 기술에 대한 법적 공백을 메우기 위한 정책 대응이 필요한 영역입니다.
3사분면 (미개척 지대 / 규제 低): 기술 수준과 규제 강도가 모두 낮습니다. 초기 연구 단계의 기술들이 여기에 해당합니다.
4사분면 (규제 정체 / 산업화 低): 기술 발전은 더디지만 규제는 선제적으로 강력합니다. 국가 주도의 정책 지원이나 안보 우려로 인한 규제가 먼저 정해진 영역입니다.

2025년의 AI 이슈들도 한번 이 매트릭스 안에 넣어봤습니다.

대한민국 AI 정책 분석 맵

1사분면: [규제 성숙 高 / 산업화 高] – 발전도·규제도 OK

이 구역은 AI가 이미 우리 경제의 골격을 이루고 있으며, 정책도 ‘통제‘보다는 ‘국가 안보‘와 ‘공급망 안정‘에 집중됩니다.

AI 반도체와 에너지의 지정학

출처: 한국일보, 강준구 기자

2025년, AI 반도체는 더 이상 기업 간의 기술 경쟁이 아니었습니다. 이는 국가 간의 ‘전략적 동맹‘ 문제로 격상되었습니다.

반도체의 무기화: 미국과 중국의 패권 다툼 속에서 AI 칩은 석유와 같은 전략 물자가 되었습니다. 우리 정부도 AI 반도체 공급망 다변화와 국산 NPU(신경망 처리 장치) 육성에 투자를 확대하고 있습니다. 최근 정부가 발표한 엔비디아 고성능 GPU 26만 개 확보는 한국의 AI 전략 전환점을 상징하는 조치로 평가됩니다.
에너지 대란: AI 모델을 돌리는 데 드는 전력이 국가 예비율을 위협하면서, 데이터센터 전력망 확충이 중요한 정책 과제로 떠올랐습니다. 이제 규제는 소프트웨어를 넘어 전력과 냉각 인프라라는 ‘물리적 한계‘로 확장되었습니다.

인프라의 투명성과 ESG

이제 거대 테크 기업들은 AI 모델의 성능뿐만 아니라, 그 모델을 만드는 데 얼마나 많은 탄소를 배출했는지 공시해야 합니다. 1사분면의 기업들에게 ‘환경적 책임‘은 이제 선택이 아닌 법적 의무가 되었습니다.

2사분면: [규제 미비 / 산업화 低] – 미개척 지대

초기 연구 단계의 AI 기술들이 여기에 속합니다. AGI(범용 인공지능)에 대한 연구가 진행 중이지만, 실제 산업화는 아직 먼 미래의 이야기입니다.

AGI와 킬 스위치

인간의 지능을 뛰어넘는 AGI가 인류를 위협할 수 있다는 우려에 대해, 기술적 ‘킬 스위치‘ 연구가 일부 국가에서 R&D 과제로 지정되었습니다. 이는 산업화보다는 ‘인류 생존‘이라는 관점에서의 선제적 연구입니다.

3사분면: [규제 미비 / 산업화 高] – 회색지대

현재 가장 역동적이며 위험한 구역입니다. 기술은 이미 대중화되어 수익을 내고 있지만, 법과 규제가 산업에 맞게 충분히 성숙하지 못했습니다.

에이전틱 AI: 자율성과 책임의 딜레마

2025년의 주인공은 단연 에이전트였습니다. 사용자가 “집들이 식사를 위한 장을 봐줘“라고 말하면, AI가 직접 메뉴를 선정하고 식재료를 주문합니다. OpenAI, Anthropic, Block 등 주요 기업들이 12월 Linux Foundation 산하에 ‘Agentic AI Foundation’을 공동 설립하며 표준화에 나섰습니다.

AI 에이전트 개인정보 논의

책임의 공백: 만약 에이전트가 실수로 엉뚱한 결제를 하거나 개인정보를 유출했다면 누구 책임일까요? 개발사는 “사용자의 지시였다“고 하고, 사용자는 “AI가 제멋대로 판단했다“고 주장합니다. 이 ‘책임 소재의 회색지대‘를 해결하기 위한 법적 논의가 올 한 해 내내 이어졌습니다.

AI Slop(AI 슬롭)과 정보 오염

조회수 수익을 위해 AI가 기계적으로 생산한 저품질 콘텐츠(AI Slop)가 인터넷을 뒤덮었습니다. 메리엄–웹스터 사전은 ‘슬롭(slop)’을 2025년 올해의 단어로 선정했습니다. 아래는 AI 슬롭 예시로 대표적인 새우 예수 입니다. 슬롭(오물)이라는 말 처럼 의미가 전혀 없이 만들어지는데요. 페이스북, 유튜브 쇼츠, 틱톡 등지에서 의미없는 콘텐츠를 무한히 생성하고 퍼지는 현상이 두드러지고 있습니다.

AI 슬롭 예시로 잘 알려진 새우예수

검색의 위기: AI가 대량 생산한 저품질 콘텐츠가 검색 결과를 오염시키고 있습니다. 한 연구에 따르면 신규 웹 콘텐츠의 약 75%가 어떤 형태로든 AI를 활용한 것으로 나타났습니다.
플랫폼의 대응: 유튜브는 7월부터 AI로 대량 생산한 저품질 영상의 수익화를 제한하기 시작했고, 메타 역시 페이스북 내 ‘비창의적 콘텐츠‘ 단속을 강화했습니다. 정부도 데이터의 순수성을 지키기 위해 ‘디지털 워터마크 의무화‘와 AI 생성물 표시 제도를 서둘러 도입하고 있습니다.

딥페이크: 공포의 추락 사례

2025년 한국에서는 딥페이크 성범죄 문제가 사회적 패닉을 일으켰습니다. 이는 ‘공포의 추락‘ 경로의 전형적인 사례입니다.

출처 연합뉴스

즉각적인 규제 대응: 기술은 이미 산업화되어 악용되고 있었지만 규제는 뒤늦게 대응하게 되었습니다. 정부는 긴급 법안을 통과시켰고, AI 기본법에서는 성 착취 딥페이크물에 가시적 워터마크 삽입을 의무화했습니다.
징벌적 손해배상: 국무총리는 AI를 활용한 허위광고 영상에 대해 최대 5배의 징벌적 손해배상을 골자로 하는 제도 도입을 밝혔습니다.

4사분면: [규제 성숙 高 / 산업화 低] – 선제적 규제 대응

기술은 완성되지 않았지만, 국가 전략적 중요성이나 윤리적 우려 때문에 규제와 정책 지원이 먼저 마련된 영역입니다.

소버린 AI: 기술적 독립 선언

거대 빅테크 AI가 전 세계의 데이터를 독점하면서, 각국의 문화와 가치관이 획일화될 것이라는 우려가 커졌습니다.

출처 머니투데이

한국의 전략: 과기정통부가 노무현 정부 이후 17년 만에 부총리급 부처로 승격되면서 소버린 AI 개발이 핵심 국정과제로 자리 잡았습니다. 네이버, 카카오 등 국내 기업들이 한국어 기반 LLM을 출시하며 기술 자립에 박차를 가하고 있습니다.

AI 기본법의 양날의 검

2025년 한국판 AI 기본법이 통과되면서 ‘고영향 AI’에 대한 정의가 내려졌습니다.

신중한 접근: 의료나 금융처럼 민감한 분야의 AI 스타트업들은 인증 비용과 책임 부담을 우려하고 있습니다. 다만 정부는 법 시행 초기 1년 이상 과태료를 부과하지 않고 계도 기간을 운영할 계획입니다.
진흥과 규제의 균형: 과기정통부는 “규제보다는 진흥에 무게를 둔다“는 방침을 밝혔으며, 글로벌 규범 동향과 국내 AI 산업을 고려한 최소한의 규제 체계를 도입하고 있습니다.

역동적 경로 분석: 2025년의 ‘이동’들

AI 이슈는 사분면 안에서 고정되어 있지 않습니다.

소버린 AI 연구(4사분면)가 성공하고 법적 체계가 정비되어 안전하게 안착(1사분면)하는 것이 가장 이상적인 흐름입니다.
3사분면(회색지대)에서 발생한 딥페이크 성범죄나 대규모 사기가 사회적 패닉을 일으키면, 정부는 즉각적으로 강력한 금지 규제를 실시합니다. 올해 딥페이크 긴급 법안 처리가 이 위험성을 잘 보여주었습니다.

Outro: 2026년의 우리는 무엇을 준비해야할까?

Trust by Design: 설계부터 신뢰할 수 있게 하기

규제가 생기기를 기다려서는 안 됩니다. 이제는 모델을 설계하는 첫 단계부터 “이 AI가 왜 이런 결정을 내렸는가“를 설명할 수 있는 설명 가능한 AI(XAI) 기술을 탑재해야 합니다. 신뢰를 증명하지 못하는 AI는 시장에서 퇴출될 것입니다.

물리적 AI의 책임 법제화

2026년에는 자율주행 배달 로봇이나 AI 휴머노이드가 우리 주변에 더 많아질 것입니다. 소프트웨어 버그가 아닌 ‘물리적 상해‘에 대한 책임 보험과 법적 책임 소재를 명확히 하는 것이 기업의 핵심 과제가 될 것입니다.

글로벌 표준 전쟁

EU의 AI Act과 미국의 행정명령 사이에서 한국의 기업들이 어느 기준에 맞춰야 할지 결정하는 시기가 올 것입니다. 정부는 우리 기업들이 해외 수출 시 중복 규제를 받지 않도록 글로벌 규제 상호 인정에 주력해야 합니다.

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