개발 이야기 Archives - Synapsoft

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.

The post AI 정부를 위한 HWP·PPT 구조분석의 디테일 appeared first on Synapsoft.

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

The post 공공 데이터 AI 전환, 산더미처럼 쌓인 ‘HWP’ 문서가 고민이라면? appeared first on Synapsoft.

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.

The post 2026년 AI 행사 달력에 미리 표시하기 appeared first on Synapsoft.

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

국가적 대응: 사우디, 일본, 프랑스, 그리고 한국은 ‘소버린 AI’, 즉 국가 주권 AI 확보를 안보 과제로 삼았습니다. 우리 정부는 한국어 특화 데이터를 학습에 활용할 수 있도록 저작권 가이드라인을 완화하고, GPU 26만 개 확보 등 대규모 인프라 투자를 진행하고 있습니다.
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.

The post 2025년 AI 정책 뉴스 사분면으로 회고하기 appeared first on Synapsoft.

[사이냅소프트 AI 신제품 3종] 키냅스, 아이넥스, 보이스애널라이저를 소개합니다

synap — Tue, 16 Dec 2025 02:48:57 +0000

[사이냅소프트 AI 신제품 3종] 키냅스, 아이넥스, 보이스애널라이저를 소개합니다

안녕하세요. 도큐먼트 AI 전문 기업 사이냅소프트입니다.

벌써 2026년 새해가 다가오고 있습니다.
Document AI 전문기업 사이냅소프트가 오늘은 새로운 AI 솔루션 세 가지를 소개합니다.

키냅스
대학을 위한 AI 플랫폼 ‘아이넥스(Ainex)’
음성 데이터 분석 솔루션 ‘사이냅 보이스애널라이저(Synap VoiceAnalyzer)’입니다.

✅ 기업 지식을 지능형 자산으로 만드는

지식관리 플랫폼, 키냅스 Kynapse

회사에서 이런 경험, 한 번쯤은 있으시죠?
“작년에 만든 그 기획서 어디 있더라?” 하면서 30분 동안 파일을 뒤지거나,
핵심 직원이 퇴사하면서 그 사람만 알던 업무 노하우가 통째로 사라지는 일 말입니다.
최근 연구 결과들을 보면 이 문제가 얼마나 심각한지 알 수 있습니다.
‘Iterators 조사^[1]’에 따르면 직장인의 60%가
“동료로부터 필요한 정보를 얻는 것이 어렵거나 거의 불가능하다” 고 답했습니다.
더 놀라운 건 직원 퇴사 시 발생하는 비용입니다. ‘Market Logic Software 연구^[2]’에 따르면
직원 1명이 퇴사할 때 교체 비용은 해당 직원 연봉의 최대 213%까지 소요된다고 합니다.
새 직원이 이전 직원만큼의 효율에 도달하는 데 최대 2년이 걸리기 때문이죠.
그리고 퇴사한 직원이 수행하던 업무의 전문성과 스킬 중
평균 42%는 그 사람만 알고 있어서 대체 인력으로는 채울 수 없다고 합니다.^[3]
키냅스(Kynapse) (https://kynapse.ai/ )는
바로 이러한 기업이 겪는 지식 자산 손실 문제를 해결하기 위해 탄생한 AI 기반 지식관리 플랫폼입니다.

| 검색이 아니라 ‘질문‘하세요!

키냅스의 핵심은 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 기술입니다.
일반 검색처럼 키워드를 입력하는 게 아니라, 말하듯 질문하면 됩니다.
“작년 3분기 마케팅 예산 얼마였지?” 이렇게 물으면 AI가 질문 의도를 파악해서
관련 문서와 회의록까지 다 뒤져서 정확한 답변을 찾아줍니다.
키워드가 정확히 일치하지 않아도 문맥을 이해하니 원하는 정보를 찾을 수 있는 것이죠.
특히 코로나19 이후 재택근무가 늘면서 이 문제는 더 심각해졌습니다.
‘ResearchGate 논문^[4]’에 따르면, 2012년에는 지식 근로자가 주당 1일을 정보 검색에 사용했는데,
코로나 이후 일부 근로자는 주당1.5일까지 정보 검색에 시간을 쓴다고 합니다.

| 실제로 효과가 있을까요?

효과는 이미 검증됐습니다. ‘Keevee 통계^[5]’에 따르면 지식관리 플랫폼을 도입한 기업들은 다음과 같은 성과를 거뒀습니다:

직원 이직률 40% 감소 – 업무 만족도와 정착률 향상
• 교육 효율성 33% 향상 – 신입사원이 더 빠르게 적응하고 학습
• 운영 비용 23% 절감 – 효율적인 프로세스로 시간과 비용 절약

특히 30,000명 규모의 조직은 지식 손실로 인한 일상적 비효율로
연간 약 7,200만 달러(약 1,000억 원)의 생산성 손실이 발생한다는 연구 결과도 있습니다.^[6]

| 보안 걱정 없이 쓸 수 있어야죠

“AI 좋긴 한데, 우리 회사 기밀 문서를 ChatGPT 같은 상용 AI 서버에 올리는 건 좀…” 이런 걱정 많이 하시는데요,
키냅스는 AWS Bedrock 기반의 프라이빗 AI로 작동합니다.
전 세계 185개국 이상에서 신뢰하는 엔터프라이즈급 보안으로 회사 데이터가 외부로 유출될 걱정을 안 해도 됩니다.

| 워드 쓰듯 편집하고, 팀원들과 실시간 협업까지

키냅스는 단순히 검색만 하는 게 아닙니다.
워드프로세서처럼 문서를 직접 작성하고 편집할 수 있어,
“이 정보 찾았으니 이제 보고서 만들어야지” 하면서 프로그램을 왔다 갔다 할 필요가 없습니다.
특히 국내 공공기관에서 사용하는 HWP 파일은 물론이고,
기업에서 사용하는 MS 워드·엑셀·파워포인트까지 모든 포맷을 그대로 올릴 수 있습니다.
파일 변환하느라 시간 쓸 필요가 없다는 거죠.
더 좋은 건 여러 팀원이 동시에 같은 문서를 편집할 수 있는데,
구글 문서처럼 실시간으로 누가 어디를 수정하는지 보이고, 버전 히스토리도 관리됩니다.
파일을 주고받으면서 “최종_진짜최종_진짜진짜최종.docx” 이런 이름 붙일 일이 없어지는 것이죠.

| 무료로 써보고 결정하세요!

아무리 좋다고 해도 우리 팀한테 맞는지는 써봐야 아니까요.
키냅스는 현재 모든 기능을 제한 없이 무료로 체험할 수 있습니다.
신용카드 등록도 필요 없고, 팀원을 무제한으로 초대할 수 있어 실제 업무에 적용해보고 효과를 확인할 수 있습니다.
사이냅소프트는 25년간 디지털 문서 처리 기술을 쌓아온 회사입니다.
이번에 나온 키냅스는 그동안 쌓아온 Document AI 기술에 최신 지식관리 AI를 더한 결과물입니다.

키냅스에 대한 자세한 내용은 https://kynapse.ai/ 에서 확인하실 수 있습니다.

*연구 출처
[1] Iterators (2025년 9월), “Cost of Organizational Knowledge Loss and Countermeasures”
[2] Market Logic Software (2025년 5월), “How to prevent knowledge loss during employee turnover”
[3] HelloNesh.io, “Employee Turnover = Knowledge Loss? Let’s change the equation”
[4] ResearchGate (2024년 4월), “How Much Time does the Workforce Spend Searching for Information in the ‘new normal’?”
[5] Keevee (2025년 1월), “43 Knowledge Management Statistics for 2025”
[6] Procedureflow Blog (2025년 9월), “7 Effective Strategies to Prevent Knowledge Loss

✅대학을 위한 AI 플랫폼, 아이넥스 Ainex

요즘 많은 대학들이 비슷한 고민을 가지고 있습니다.
대표적으로 외국인 유학생이 늘어나면서 24시간 다국어 문의 대응이 필요하게 되었습니다.
학사팀·장학팀·취업지원팀처럼 부서마다 흩어진 정보를 학생들이 찾기 어려워하는 문제도 있습니다.
겨울방학이 끝나면 다시 돌아올 입학 시즌마다 한정된 인력으로 계속 반복되는 업무를 처리하려니 부담도 크죠.

아이넥스(Ainex)(링크: https://ainex.chat/intro )는 이런 대학의 현실적인 고민을 풀기 위한 서비스입니다.
무엇보다 GPT, Claude, Gemini 같은 여러 AI 모델을 한 곳에서 상황에 맞춰 골라 쓸 수 있고,
모델마다 계정을 따로 만들 필요도 없습니다.

(아이넥스 영상보러가기)

대학에 특히 유용한 특장점은 대학 시스템과 자동으로 연동된다는 건데요.
학사일정 등이 바뀌어 홈페이지가 업데이트될 때,
AI가 알아서 학습해서 학생이 물어보면 바로 최신 일정으로 답해줍니다.
일반 AI 챗봇처럼 매번 손으로 자료를 올릴 필요가 없다는 이야기입니다.
사이냅도큐애널라이저의 문서 구조분석을 기반으로 정확한 데이터로 답변하고요.

그리고 AI 답변이 정말 맞는 건지 의심스러울 때가 있잖아요.
아이넥스는 답변 근거를 원본 문서에서 바로 확인할 수 있게 해줍니다.
중앙행정부의 85% 이상이 쓰는 사이냅 문서뷰어로 한글 파일이나 PDF 원문을 직접 열어볼 수 있습니다.

AI 캔버스 기능도 매우 좋습니다.
“작년 수강신청 안내 참고해서 올해 초안 만들어줘“라고 하면
제목, 본문, 표까지 들어간 문서 초안을 AI가 작성해줍니다.
파일을 내보내기 할 수 있어서 답변 받고 원문 확인하고 문서 파일로 만들기까지 모든 과정이
한 곳에서 자연스럽게 이어집니다.

아이넥스는 https://ainex.chat/intro 에서 보다 자세한 소개를 확인하실 수 있습니다.

✅ 단순 STT를 넘어선 음성 분석 솔루션,
보이스 애널라이저 Voice Analyzer

음성을 텍스트로 바꾸는 STT 서비스는 이미 많이 나와 있는데요,
사이냅 보이스애널라이저(Synap VoiceAnalyzer)(링크: /voiceanalyzer/ )는
그냥 음성을 글로 옮기는 게 아니라 음성 데이터 자체를 분석하는 솔루션입니다.

국정감사나 법원 재판, 수사기관 조사처럼 공식 기록이 중요한 곳에서는 아직도 손으로 문서를 작성하는데요.
이러다 보니 시간도 오래 걸리고 실수도 생깁니다.
그렇다고 일반 STT 서비스를 쓰기엔 보안이나 처리 속도가 아쉬운 게 현실이었죠.

사이냅 보이스애널라이저는 먼저 화자 분리 기능이 있습니다.
20~30명이 참여하는 복잡한 회의에서도 누가 뭐라고 했는지 알아서 구분해주고,
여러 사람이 동시에 말하거나 대화가 겹쳐도 각 사람의 목소리를 구분해냅니다.

그다음은 화자 인식인데요.
특정 사람의 목소리를 데이터베이스에 등록해두면
여러 회의나 상담 기록에서 그 사람이 한 말만 쏙쏙 뽑아낼 수 있습니다.
누가 어떤 의사결정을 했는지 정확하게 남겨야 할 때 쓰면 좋죠.

단어 단위 타임스탬프와 감성 분석 기능 역시 수사, 콜센터 등에 중요하게 활용됩니다.
문장이 아니라 단어 하나하나마다 언제 시작하고 끝났는지 시간을 찍어줘서 원하는 부분을 금방 찾을 수 있고,
콜센터에서는 고객 감정이 어떻게 변하는지 분석해서 불만이 생긴 구간이랑 키워드를 찾아내고
상담 품질을 평가하는 데 쓸 수 있습니다.

더불어 음성 재생 시간보다 20배 이상 빠르게 처리해서 많은 양의 데이터도 빨리 돌릴 수 있습니다.
한국어 인식률은 평균 CER 6.89% 정도로 좋고, 사투리나 방언도 잘 알아듣습니다.
영어, 러시아어, 베트남어, 일본어, 중국어 같은 외국어도 지원하고요.

무엇보다 자체 서버에 깔아서 쓸 수 있다는 게 장점인데요.
민감한 데이터를 밖으로 내보내지 않고 완전히 통제할 수 있어서
보안이 중요한 공공기관이나 수사기관에서 마음 놓고 쓸 수 있습니다.

사이냅 보이스애널라이저는 다음의 블로그 /blog/37049/ 에서
보다 자세한 내용을 확인하실 수 있습니다.

The post [사이냅소프트 AI 신제품 3종] 키냅스, 아이넥스, 보이스애널라이저를 소개합니다 appeared first on Synapsoft.

[Global AI Topic] “산타는 진짜예요” 🎅 동심과 기술을 잇는 ‘AI 산타’의 등장!

synap — Mon, 15 Dec 2025 06:52:07 +0000

[Global AI Topic] “산타는 진짜예요” 🎅 동심과 기술을 잇는 ‘AI 산타’의 등장!

안녕하세요. 도큐먼트 AI 전문 기업 사이냅소프트입니다.

[Global AI Topic] 은 인공지능 분야의 최신 해외 뉴스와 흥미로운 화제를 여러분께 이야기해 드리는 코너입니다. 전 세계에서 일어나는 AI의 혁신과 발전, 그리고 다양한 분야에서의 활용 사례를 살펴보며 AI에 대한 폭넓은 시각을 키워보세요!😀

| 산타는 진짜예요, 그리고 당신의 전화를 기다리고 있어요.🎅

어린 시절, 크리스마스이브에 산타 할아버지에게 전화를 걸어보고 싶었던 적 없으신가요?
2025년 12월, 그 순수한 동심이 인공지능 기술을 만나 현실이 되었습니다.
세계적인 음성 AI 기업 ‘일레븐랩스(ElevenLabs)’가 선보인 프로젝트,
‘산타에게 말해요(Talk to Santa)’가 그 주인공입니다.

사용법은 마법처럼 간단합니다.
웹사이트에 접속해 버튼 하나만 누르면 북극에 있는 산타와 즉시 연결됩니다.
“올해 착한 일을 많이 했나요?”라는 산타의 질문에 대답하면,
AI는 단순한 텍스트 낭독이 아닌, 특유의 따뜻하고 굵은 목소리로 호탕하게 웃으며 실시간으로 대화를 이어갑니다.
한국어를 포함한 29개국 언어를 지원하니, 언어의 장벽 없이 누구나 산타와 비밀 이야기를 나눌 수 있게 된 것이죠.🎅

| 기술 그 이상의 가치: ‘Tech for Good’

이 프로젝트가 더욱 특별한 이유는 화려한 기술 뒤에 숨겨진 따뜻한 ‘기부 철학’ 때문입니다.|
일레븐랩스는 이번 캠페인을 통해 단순히 AI 기술력을 과시하는 것에 그치지 않고,
‘브릿징 보이스(Bridging Voice)’라는 비영리 단체와 손을 잡았습니다.

사용자가 산타와 통화를 할 때마다
일레븐랩스는 루게릭병(ALS) 환자들의 의사소통을 돕는 이 단체에 2달러씩을 기부합니다.
나의 즐거운 통화 한 번이, 목소리를 잃어가는 누군가에게 다시 소통할 수 있는 기회를 선물하는 셈입니다.
최첨단 AI 기술이 사회적 약자를 돕는 도구로 쓰이는 ‘Tech for Good(선한 기술)’의 완벽한 사례라고 볼 수 있습니다.

| 진짜 사람 같은 대화, 비결은 ‘초저지연 음성 모델’

여기서 기술적인 궁금증이 생깁니다.

“기존의 챗봇이나 ARS와 무엇이 다르기에 ‘실시간’이라고 하는 걸까?”
비결은 바로 ‘초저지연(Ultra-low Latency) 음성-대-음성 모델’에 있습니다.
과거의 AI가 [음성 인식 → 텍스트 변환 → 답변 생성 → 다시 음성 변환]의 느린 과정을 거쳤다면,
이번 모델은 이 과정을 획기적으로 단축했습니다.

덕분에 산타는 사람이 말하는 중간에 끼어들거나,
말끝의 미묘한 감정 변화까지 감지하여 1초 미만의 속도로 반응합니다.
숨소리, 웃음소리, 말의 억양까지 학습한 AI는 상대방이 아이인지 어른인지,
기쁜지 슬픈지를 파악해 그에 맞는 ‘톤’으로 대화합니다.
텍스트를 읽는 기계가 아니라, 감정을 나누는 ‘인격체’처럼 느껴지는 이유가 바로 여기에 있습니다.

| 마치며

‘AI 산타’가 우리에게 시사하는 바는 명확합니다.
AI는 단순히 업무 효율을 높이는 ‘도구’를 넘어, 인간의 ‘정서적 빈자리’를 채워주는 동반자로 진화하고 있습니다.
차가운 서버 속에 있던 인공지능이 따뜻한 산타의 목소리를 입었을 때,
기술은 비로소 사람의 마음을 움직이는 마법이 되었습니다.

여러분은 이번 크리스마스에 AI 산타에게 어떤 소원을 빌고 싶으신가요?
그리고 여러분의 통화가 누군가의 목소리를 되찾아주는 기적이 된다면,
그보다 더 멋진 크리스마스 선물은 없지 않을까요?🎁

출처:
ElevenLabs Blog. (2025). Call Santa Claus this Christmas. https://elevenlabs.io/blog
Talk to Santa. (2025). Interactive AI Experience. https://talktosanta.io
Bridging Voice. (2025). Empowering ALS Patients with AI. https://bridgingvoice.org

The post [Global AI Topic] “산타는 진짜예요” 🎅 동심과 기술을 잇는 ‘AI 산타’의 등장! appeared first on Synapsoft.

보이스피싱, 음성 AI로 대응하는 법

synap — Wed, 29 Oct 2025 05:47:00 +0000

보이스피싱, 음성 AI로 대응하는 법

안녕하세요, Document AI 기업 사이냅소프트입니다.

보이스피싱 범죄는 점점 교묘해지고 있습니다. 딥페이크 음성 기술로 가족의 목소리를 흉내 내거나, 금융기관 직원을 사칭하는 수법이 날로 정교해지고 있죠. 하지만 역설적이게도, 이런 범죄에 대응하는 가장 강력한 무기 역시 AI 기술입니다. 음성 AI는 실시간으로 위험 신호를 감지하고, 화자를 검증하며, 사기 패턴을 분석할 수 있습니다. 이번 달 출시된 사이냅 보이스애널라이저의 기술을 활용하면 이런 대응이 가능할 수 있습니다.

보이스피싱, 얼마나 심각할까?

2024년 한 해 동안 국내 보이스피싱 피해액은 6,700억 원을 넘어섰습니다. 이는 전년 대비 15% 증가한 수치인데요. 특히 최근에는 인공지능 음성 합성 기술을 악용한 사례가 급증하고 있습니다. 실제로 중국에서는 딥페이크 음성으로 회사 대표를 사칭해 4억 원을 가로챈 사건이 발생했고, 한국에서도 가족의 목소리를 복제해 긴급 상황을 연출하는 범죄가 증가하는 추세입니다.

보이스피싱이 위험한 이유는 단순히 금전적 피해 때문만이 아닙니다. 피해자들은 사기를 당한 후 심리적 트라우마를 겪고, 주변 사람들을 의심하게 되죠. 더 심각한 건 범죄 수법이 계속 진화하고 있다는 점입니다. 과거에는 “급하게 돈이 필요해“라는 단순한 방식이었다면, 이제는 금융감독원이나 검찰을 사칭하며 개인정보보호법 위반, 계좌 이용 제한 같은 전문 용어를 동원해 피해자를 압박합니다.

AI는 어떻게 보이스피싱을 막을 수 있을까?

보이스피싱 대응의 핵심은 세 가지입니다. 첫째, 실시간으로 위험을 감지하는 것. 둘째, 통화 상대방이 진짜 본인인지 확인하는 것. 셋째, 사기 패턴을 분석해 사전에 차단하는 것. 음성 AI 기술은 이 세 가지를 모두 가능하게 합니다.

실시간 위험 신호 감지

보이스피싱 범죄자들은 특정한 언어 패턴을 사용합니다. “금융감독원입니다“, “계좌가 범죄에 연루되었습니다“, “신속하게 조치하지 않으면“, “다른 사람에게 말하면 안 됩니다” 같은 표현들이 대표적이죠. AI는 이런 키워드를 실시간으로 인식할 수 있습니다.

자동음성인식(ASR) 기술은 여기에 활용됩니다. 음성 인식 모델이 통화 내용을 실시간으로 텍스트로 변환하면, 이 텍스트 데이터를 바탕으로 자연어처리(NLP) 모델이나 LLM을 활용해 위험 신호를 탐지할 수 있습니다. 사이냅 보이스애널라이저는 정확한 음성 인식과 화자 분리 기능을 제공하며, 이렇게 생성된 텍스트 데이터를 다른 분석 시스템과 연계하여 활용할 수 있습니다. 특정 키워드가 감지되면 통화자에게 경고 알림을 보내거나, 금융기관에 자동으로 신고하는 시스템 구축이 가능하죠.

여기에 감정 인식 기술이 더해지면 더욱 정교한 탐지가 가능합니다. 보이스피싱 범죄자들은 피해자를 압박하기 위해 의도적으로 긴박한 톤을 사용하거나, 권위적인 태도를 취합니다. 음성 분석 솔루션에 감정 인식 기능을 추가하면 통화 상대방의 목소리에서 이런 이상 패턴을 포착할 수 있죠. ‘기쁨’, ‘중립’, ‘분노’, ‘슬픔’ 같은 분석을 실시간으로 제공하는 시스템 구축이 가능합니다.

화자 검증: 진짜 목소리인가?

딥페이크 음성 기술이 발전하면서, 단순히 목소리만으로는 본인 여부를 확인하기 어려워졌습니다. 하지만 화자 검증(Speaker Verification) 기술은 이에 대응할 수 있습니다.

화자 검증은 각 사람의 목소리에서 고유한 특징을 추출해 “목소리 지문“을 만듭니다. 목소리의 높낮이, 억양, 음색, 말의 속도, 호흡 패턴 같은 다양한 요소를 종합적으로 분석하는 거죠. 이렇게 만들어진 목소리 지문은 마치 홍채나 지문처럼 개인을 식별하는 생체 인증 수단이 됩니다.

사기 패턴 분석과 대량 녹음 분석

보이스피싱은 조직적으로 이루어지는 범죄입니다. 화자 분리(Speaker Diarization) 기술이 여기서 중요한 역할을 합니다. 녹음된 통화 내용에서 여러 화자를 자동으로 구분하고, 각 화자의 발화를 분리해서 분석할 수 있죠. “이 통화에는 3명이 참여했고, 화자 A는 피해자, 화자 B는 범죄자, 화자 C는 범죄 조직의 다른 구성원입니다” 같은 분석이 가능합니다.

수사기관에는 수천, 수만 개의 보이스피싱 녹음 파일이 증거로 보관되어 있습니다. 사람이 일일이 듣고 분석하기에는 너무 많은 양이죠. 하지만 AI를 활용하면 이런 대량의 음성 데이터를 빠르게 처리할 수 있습니다.

사이냅 보이스애널라이저는 바로 이런 대량 음성 분석에 최적화되어 있습니다. 녹음 파일을 재생 대비 20배 이상 빠른 속도로 전사하고, 실시간 스트리밍 ASR을 지원해서 파일 전체가 완료되기 전에 앞부분부터 바로 확인할 수 있습니다. 이러한 기술을 보이스피싱 대응에 적용한다면, 수사기관이 범죄 조직의 통화 패턴을 빠르게 파악하고, 피해자를 신속하게 구조하는 데 활용할 수 있을 것입니다.

여기에 화자 검증 기술을 결합하면 더욱 강력합니다. 수천 개의 녹음 파일에서 동일한 목소리를 자동으로 찾아내서 “이 범죄자는 지난 3개월 동안 127건의 보이스피싱에 관여했습니다“라고 추적할 수 있습니다. 범죄 조직의 네트워크를 매핑하고, 주요 인물을 식별하는 데 결정적인 역할을 하죠.

VAD가 속도를 높이는 방법

대량의 녹음 파일을 빠르게 처리하려면 VAD(Voice Activity Detection, 음성 활동 감지) 기술이 필수입니다. VAD는 오디오에서 “실제로 사람이 말하는 구간“과 “침묵이나 배경 소음 구간“을 구분합니다.

보이스피싱 녹음을 들어보면, 실제 대화보다 대기 시간, 침묵, 배경 소음이 훨씬 많습니다. 범죄자가 스크립트를 확인하는 시간, 피해자가 고민하는 시간, 전화 연결음 같은 것들이죠. VAD는 이런 구간을 자동으로 건너뛰고, 음성이 있는 부분만 ASR 모델에 입력합니다. 결과적으로 처리 속도가 크게 향상되고, 계산 비용도 줄어듭니다.

현대적인 VAD 모델은 단순히 볼륨만 보는 게 아니라, 딥러닝으로 음향 특징을 분석합니다. Silero VAD 같은 모델은 시끄러운 환경에서도 사람의 목소리만 정확하게 골라낼 수 있죠. 보이스피싱 녹음에는 종종 거리의 소음, 사무실의 타이핑 소리 같은 배경 소음이 섞여 있는데, VAD가 이를 걸러내고 음성만 추출합니다.

실시간 대응: 스트리밍 ASR의 역할

보이스피싱은 시간과의 싸움입니다. 범죄자는 피해자를 압박해서 빠르게 송금하도록 유도하고, 피해자는 판단할 시간이 부족합니다. 실시간으로 위험 신호를 감지하고 경고할 수 있다면, 피해를 막을 수 있습니다.

예를 들면 어떤 식의 시스템을 만들 수 있을까요? 스트리밍 ASR은 통화가 진행되는 동시에 실시간으로 음성을 텍스트로 변환합니다. 문장이 끝날 때까지 기다리지 않고, 말하는 순간순간마다 텍스트를 생성하는 거죠.

이렇게 전사된 텍스트를 즉시 LLM이나 NLP모델에 연결해 위험 키워드나 사기 패턴을 탐지하는 시스템을 만들 수도 있습니다.

예를 들어, 이러한 기술을 활용한다면 통화 중에 “금융감독원“이라는 단어가 나오는 순간 AI가 이를 감지하고 “공공기관은 전화로 개인정보를 요구하지 않습니다“라는 경고를 화면에 띄울 수 있습니다. “OTP 번호“, “계좌 비밀번호” 같은 민감한 정보를 요구하는 순간 “절대 알려주지 마세요“라고 실시간으로 알리는 시스템 구현도 가능하죠.

스트리밍 ASR의 핵심 난제는 지연시간입니다. 사람이 말을 한 순간부터 AI가 텍스트를 생성하고 경고를 보내기까지의 시간이 너무 길면, 실시간 대응의 의미가 없어집니다. 최신 스트리밍 ASR 모델들은 200~500밀리초 이내에 처리해서 거의 즉각적인 반응을 가능하게 합니다.

사이냅 보이스애널라이저: 보이스피싱 대응의 기술적 기반

10월 22일에 출시된 사이냅 보이스애널라이저는 대량 음성 분석을 위한 핵심 기술을 제공합니다. 현재 수사기관, 콜센터, 금융기관 등 다양한 분야에서 음성 데이터 처리에 활용되고 있으며, 이러한 기술은 보이스피싱 대응에도 적용 가능합니다. 핵심 기능은 다음과 같습니다.

재생 대비 20배 이상 빠른 전사 속도
실시간 스트리밍 ASR: 파일 전체가 완료되기 전에 앞부분부터 즉시 확인 가능
화자 분리: 녹음에서 여러 화자를 자동으로 구분하고 각각의 발화 분석
화자 검증: 목소리 지문으로 동일 인물 추적 및 딥페이크 음성 탐지
감정 인식(출시 예정): 통화 상대방의 감정 상태와 압박 패턴 분석

이러한 기술들은 대량 음성 분석에 최적화되어 있어서, 보이스피싱 대응 시스템에 통합한다면 수사기관이나 금융기관에서 수천 개의 녹음 파일을 효율적으로 처리할 수 있습니다. VAD 기술로 불필요한 침묵 구간을 자동으로 건너뛰고, 병렬 처리로 여러 파일을 동시에 분석하는 것이 가능하죠. 다만 텍스트 분석을 위한 LLM이나 키워드 탐지 시스템은 별도로 구축해야 합니다.

윤리적 고민: 프라이버시와 감시 사이

하지만 음성 AI 기술에는 윤리적 고민도 따라옵니다. 통화 내용을 실시간으로 분석한다는 것은, 곧 개인의 대화를 AI가 듣고 있다는 의미입니다. 프라이버시 침해 우려가 제기될 수밖에 없죠.

따라서 음성 분석 기술은 사용자의 명시적 동의 하에서만 작동해야 합니다. “보이스피싱 방지를 위해 통화 내용을 분석하는 것에 동의하십니까?” 같은 명확한 안내와 선택권이 필요합니다. 또한 분석된 음성 데이터는 암호화되어 저장되고, 필요한 경우에만 제한적으로 사용되어야 합니다.

화자 검증 기술도 악용될 가능성이 있습니다. 누군가의 목소리 지문을 무단으로 수집해서 추적하거나, 감시 목적으로 사용할 수 있죠. 이를 방지하기 위해서는 목소리 지문 데이터의 수집, 저장, 사용에 대한 명확한 법적 규제가 필요합니다.

기술 개발자와 서비스 제공자는 “어떻게 하면 범죄는 막고 프라이버시는 지킬 수 있을까?”를 끊임없이 고민해야 합니다. 예를 들어, 음성 분석을 사용자의 기기 내에서만 수행하고 서버로 전송하지 않는 온디바이스(on-device) 방식을 채택하거나, 분석 결과만 전송하고 원본 음성은 즉시 삭제하는 방식 같은 것들이죠.

결론: 기술로 기술을 막다

보이스피싱 범죄자들이 AI를 무기로 사용한다면, 우리도 AI로 대응해야 합니다. 실시간 위험 감지, 화자 검증, 패턴 분석 같은 음성 AI 기술은 이미 충분히 성숙했습니다. 이제는 이 기술들을 어떻게 실제 서비스에 적용하고, 사람들을 보호할 것인가의 문제입니다.

사이냅 보이스애널라이저는 이러한 대응 시스템의 기술적 기반이 될 수 있습니다. 대량의 음성 데이터를 빠르게 처리하고, 화자를 분리하며, 음성 특징을 추출하는 핵심 기능을 제공합니다. 여기에 키워드 탐지, 패턴 분석 등의 시스템을 결합한다면, 수사기관과 금융기관이 범죄자를 더 빨리 추적하고, 피해자를 더 신속하게 보호할 수 있을 것입니다.

하지만 기술만으로는 충분하지 않습니다. 사람들의 경각심도 중요합니다. “금융기관은 전화로 OTP를 묻지 않는다“, “급하게 돈을 요구하면 의심하라“, “모르는 번호는 바로 끊어라” 같은 기본적인 원칙을 기억해야 합니다. AI가 경고를 보내도, 최종 판단은 사람이 하는 거니까요.

앞으로 음성 AI 기술은 더욱 발전할 것입니다. 감정까지 분석해서 “상대방이 당신을 압박하고 있습니다“라고 실시간으로 알려줄 수 있을 것이고, 딥페이크 음성도 더 정교하게 탐지할 수 있게 될 것입니다. 보이스피싱과 AI의 싸움은 계속되겠지만, 우리에게도 충분한 무기가 있습니다.

결국 기술의 발전 방향은 우리가 결정합니다. AI를 범죄의 도구로 쓸 것인가, 아니면 사람을 보호하는 방패로 쓸 것인가. 사이냅 보이스애널라이저처럼 올바른 방향으로 기술을 활용하는 시도들이 계속 나오길 기대합니다.

이번 이야기가 흥미로웠다면 다음의 내용도 참고해주세요

사이냅 보이스애널라이저의 출시기사
사이냅 보이스 애널라이저 소개 페이지

The post 보이스피싱, 음성 AI로 대응하는 법 appeared first on Synapsoft.

VLM: 정답은 가장 좋은 답이 아니라 문제에 맞는 답

synap — Tue, 28 Oct 2025 06:13:10 +0000

VLM: 정답은 가장 좋은 답이 아니라 문제에 맞는 답

안녕하세요, Document AI 기업 사이냅소프트입니다.

오늘의 소식은 사이냅 OCR에 있는 폼메이커, KVT, VLM을 비교합니다.

모든 문제에 하나의 답이 있을까요?

올해 VLM(Visual Language Model)의 발전은 대단히 빨랐습니다. 2024년 여름, 아직 추상화 시각 문제에 약했던 모델들은 2025년 초, 문서 처리에 있어서 기존의 딥러닝 OCR 모델들과 시장에서도 경쟁하고 있습니다.

VLM은 문서의 의미 구조와 시각적 맥락을 동시에 이해하는 능력이 향상되며, 다양한 조직이 문서 자동화의 핵심 기술로 주목하고 있습니다. 사이냅소프트 역시 올해 VLM을 [사이냅 OCR Pro](보도자료 링크)에 통합했습니다.

하지만 프로젝트를 진행하면서 실무에서는 특히 VLM 하나만 해결책으로 추천하기 보다는 솔루션을 복합적으로 제시하게 되는데요. 기술 블로그와 논문에서 더 최신 정보와 대시보드 성적을 찾아서 전달하는 역할은 잠시 내려놓고, 실무와 기술 두 가지 이야기를 나란히 이야기해보겠습니다.

1. 폼메이커(FormMaker), 템플릿 기반 접근법의 재발견

머신러닝 시대에도 시장에서 규칙기반 시스템은 여전히 자주 필요합니다. 간단한 문제에 대한 저렴하고 간단한 답이기 때문입니다. 물론 레이아웃과 추출 항목에 대한 조건이 있습니다.

조건	설명	폼메이커 활용 여부
문서 레이아웃이 고정됨	주민등록증, 사업자등록증처럼 위치가 일정함	⭕
문서마다 항목 위치가 달라짐	영수증, 자유양식 계약서처럼 위치가 유동적임	❌
항목 구성이 일정함	항상 같은 필드 (예: 이름, 생년월일, 주소)가 존재	⭕
항목의 개수가 문서마다 달라짐	어떤 문서엔 5개, 다른 문서엔 8개 필드가 있음	❌

사이냅 OCR의 ‘폼메이커’는 위치와 항목 구성이 일정한 문서에 적합한 규칙 기반 도구입니다. 키워드 박스를 기준으로 상대 좌표를 계산하여 항목을 추출합니다. GUI 환경에서 비개발자도 쉽게 템플릿을 정의할 수 있습니다.

폼메이커는 문서의 레이아웃이 고정된 환경에서 GPU 없이 밀리초 단위로 결과를 산출할 수 있습니다.
예를 들어 주민등록증, 사업자등록증처럼 구조가 변하지 않는 서식에서는 VLM보다 빠르고 저렴합니다.
이는 실제 금융기관 도입 사례에서도 일관된 결과로 확인되었습니다.

📄 참고: Template-based extraction systems (Chen et al., Pattern Recognition Letters, 2023)은 “명확히 정의된 서식에서는 규칙기반 시스템이 최신 딥러닝보다 효율적”이라 분석했습니다.

폼메이커커의 특징:

밀리초 단위의 빠른 처리
OCR 품질에 좌우되지만, 품질이 확보되면 매우 정확
GUI 기반으로 비개발자도 템플릿 작성 가능

2. KVT(Key-Value Trainer), 경량 딥러닝의 실용적 중간지점

조건	설명	KVT 활용 여부
문서 레이아웃이 완전히 고정됨	항목 위치가 동일한 주민등록증, 등본 등	⭕(할 수 있지만, 폼메이커가 더 쉽고 저렴한 솔루션일 것)
문서마다 디자인이 달라짐	명함, 거래명세서, 세금계산서 등	⭕
항목 구조가 일정함	항상 같은 필드(예: 이름, 전화번호, 이메일)가 존재	⭕
항목의 종류나 개수가 변동됨	어떤 문서에는 ‘직책’이 없거나 추가 필드가 존재	⚪ (부분적 학습 가능)
100건 내외의 샘플로 학습 가능	라벨링 된 데이터 준비 필요	⭕
완전 자유 형식 비정형 문서	문단 구조나 항목 구분이 없는 문서	❌

KVT는 항목 구조는 일정하나 서식 형태가 다양한 반정형 문서를 대상으로 합니다. OCR 결과와 이미지를 결합한 멀티모달 입력을 분석하며, 학습·검증·배포를 모두 GUI 환경에서 수행할 수 있습니다.

하루 500건의 명함을 처리하는 영업 조직이 있다고 가정해봅시다. 폼메이로는 불가능합니다. 거래처마다 명함 디자인이 다르기 때문입니다. 그렇다고 VLM을 쓰기엔 부담스럽습니다. 명함은 “이름, 직책, 전화번호, 이메일”이라는 구조가 명확하기 때문에 대규모 언어모델의 추론 능력까지는 필요 없습니다. KVT는 바로 이 지점을 노립니다. 항목 구조가 일정한 문서에서는 100건 정도의 샘플만으로 다양한 양식을 학습할 수 있습니다. 딥러닝의 유연성과 경량 모델의 효율성을 결합한 접근법입니다.

📄 참고: CORD(2021) 벤치마크 기준, 소형 딥러닝 모델은 구조 일관 문서에서 F1-score 92~95% 수준을 기록하며, 대형 언어모델 대비 약 30%의 비용으로 동일 수준 정확도를 달성할 수 있었습니다.

KVT의 특징:

항목 구조는 일정하지만 양식이 다양한 반정형 문서에 적합
항목당 약 100건 정도의 샘플로 학습 가능
중소형 GPU에서 1초 이내 처리
GUI 기반 관리로 진입장벽이 낮음

3. VLM의 강점과 고려사항

VLM은 문서의 시각적 맥락과 텍스트 의미를 통합적으로 이해합니다. 의료 처방전, 계약서, 기술문서처럼 문맥적 관계를 파악해야 하는 비정형 문서에서 특히 효과적입니다. 대략 다음의 조건을 가진 문서를 대상으로 활용할 수 있습니다.

조건	설명	VLM 활용 여부
문서 레이아웃이 완전히 고정됨	항목 위치가 동일한 주민등록증, 등본 등	⭕(할 수 있지만, 폼메이커가 더 쉽고 저렴한 솔루션일 것)
문서마다 디자인이 달라짐	명함, 거래명세서, 세금계산서 등	⭕
항목 구조가 일정함	항상 같은 필드(예: 이름, 전화번호, 이메일)가 존재	⭕
항목의 종류나 개수가 변동됨	어떤 문서에는 ‘직책’이 없거나 추가 필드가 존재	⭕ (특히 강점)
사전 학습 데이터 없음	라벨링 된 데이터 준비가 필요없음, 바로 활용 가능	⭕
의미적 관계 이해 필요	“Rx 처방”처럼 문맥·시각 정보 통합 추론	⭕

다만 추론 비용, 속도, 환각(hallucination) 문제가 실무 도입의 주요 고려 요소로 남습니다.

VLM의 강력한 장점

예를 들어 의료 처방전을 처리할 때, 기존 OCR은 ‘Rx’라는 문자를 정확히 읽지만, 그것이 처방 항목을 의미한다는 사실까지는 파악하지 못합니다. 반면 VLM은 이러한 의미적 관계와 시각적 단서를 함께 이해할 수 있습니다. Rx처방 항목 : PenVK500mg 값을 파악하는 것이 훨씬 쉬워집니다.

이런 의미적인 관계를 이해하면 구조가 불규칙한 문서에서도 문맥을 기반으로 추론해 안정적 결과를 낼 수 있습니다. 학습 데이터도 따로 필요하지 않습니다. 데이터 라벨링도, 사전학습도 없이 바로 실전에서 OCR를 활용한다고도 말 할 수 있습니다.

VLM, 딥러닝 OCR로 보완하기

다만 VLM만으로는 충분한 추론이 어려울 수 있습니다.

특히 환각(Hallucination) 현상 문제가 있습니다.

📘참고:“Zhou et al.(2023) 연구에 따르면, 대형 VLM에서는 이미지에 존재하지 않는 객체까지 생성하는 ‘객체 환각(Object Hallucination)’ 현상이 빈번히 발생한다고 분석되었습니다.”

“Kim et al.(2024)은 이러한 환각을 탐지하고 완화하는 프레임워크를 제시했으며, 생성 텍스트와 이미지 간 의미적 재구성(Semantic Reconstruction)을 통해 환각을 약 27~33 % 줄였다고 보고했습니다.”

사이냅 OCR은 그래서 VLM을 사용할때 OCR 결과를 입력으로 활용해 LLM의 추론 근거를 강화합니다.
VLM은 이 과정에서 OCR의 후보정을 해주기도 합니다. RX(처방약) 이야기를 할 때 PenVK 5ㅇㅇ mg 인지 PenVK 500 mg 인지 중에서 처방약 단위로 후자가 더 자연스럽다는 것을 아는 것입니다.

📘참고: Bunny (2024), DocVLM (2024) 연구는 VLM 단독보다 OCR 하이브리드 입력이 실제 성능을 10~15% 향상시킨다고 보고했습니다.

VLM의 비용, 특히 운영 비용 고려하기.

기본적으로 VLM을 위해서는 GPU가 필요합니다. KVT보다 더 좋은 성능의 GPU가 요구됩니다. 당연합니다. 비전 모델과 언어 모델을 결합하면 시스템 복잡도가 높아집니다. 따라서 더 많은 컴퓨팅 리소스, 더 많은 운영비용으로 이어집니다. 특히 클라우드 환경에서는 모델 크기와 추론량에 따라 비용 차이가 크게 벌어집니다.

VLM의 처리 속도, 빠르다. 그러나 정말 빨라야 할 때는?

VLM의 처리 속도는 일반적으로 수 초 정도입니다. 폼메이커가 ms단위, KVT가 1초 이하 단위인 것에 비해서는 조금 시간이 걸립니다. 하루 수천 건의 정형 문서를 실시간 처리하는 환경에서는 밀리초 단위의 지연도 운영 효율에 영향을 줄 수 있습니다.

그럼에도 VLM을 더 많이 쓰게 될 것

다만 경량화 모델, GPU 가속, 캐싱 구조를 통해 성능 차이는 점차 줄어들고 있습니다. VLM의 비용과 속도를 점차 효율화 해나가면 VLM을 더 많이 쓰겠지만, KVT와 폼메이커의 효율성도 지금 당장 고려해야할 비즈니스적인 문제입니다. 중요한 것은 정확도·유연성·비용 간의 트레이드오프를 어디에 둘 것인가입니다.

결론: 하나의 정답은 없다

AI 업계에서는 종종 “최신 기술이 곧 최선의 해결책“이라는 인식이 있습니다. 하지만 실무는 다릅니다.

구분	폼메이커	KVT	VLM
문서 유형	정형 문서 (고정 서식)	반정형 문서 (구조 일정, 양식 다양)	비정형 문서 (구조 불규칙)
예시 문서	주민등록증, 사업자등록증	명함, 세금계산서	계약서, 처방전, 기술문서
입력 방식	OCR텍스트 + 좌표	OCR텍스트 + 이미지 (멀티모달)	이미지 + OCR텍스트 (비전+언어 결합)
GPU 필요 여부	❌ 없음	△ 중소형 GPU	⭕ 고성능 GPU
처리 속도	⚡ 밀리초 단위	🚀 1초 이하	⏱ 수 초 단위
학습 데이터 필요성	템플릿 정의로 대체	약 100건 샘플 필요	사전학습 모델 사용 (별도 라벨링 불필요)
적합한 구조	항목 위치 고정	항목 구조 일정	구조 불규칙·문맥 의존
운영 비용	💲 비교적 낮음	💲 중간	💲💲 비교적 높음

폼메이커는 하루 수만 건의 신분증 처리에서 VLM보다 10배 이상 빠르고 저렴합니다. 양식이 고정된 대량 문서라면 폼메이커를 추천합니다.

KVT는 여러 은행의 통장사본처럼 구조는 같지만 형태가 다른 문서를 약 100건 이상의 학습만으로 처리합니다. 템플릿으로는 불가능하고 VLM은 운영비용의 부담이 클 것입니다.

VLM은 복잡한 계약서에서 조건절 간의 인과관계를 이해합니다. 문맥 추론이 필요한 비정형 문서에서 진가를 발휘합니다.

단계적 최적화 전략

실제 프로젝트에서는 기술 전환도 자주 일어납니다.

예를 들어 견적서 처리 시스템을 구축한다고 가정해봅시다. 빠른 도입이 목적이었고, 하루 처리량도 50건 정도로 적었기 때문입니다. 하지만 6개월 후 거래처가 늘면서 하루 500건을 처리하게 되자 VLM 운영 비용이 부담이 되기 시작했습니다. 이때 수집된 500건의 데이터로 KVT를 학습하면, 정확도는 유지하면서 처리 비용을 수분의 1로 줄일 수 있었습니다. VLM은 신규 양식이 들어올 때만 사용하고, 검증된 양식은 KVT로 전환하는 하이브리드 구조를 만든 것입니다.

금융 대출 심사도 마찬가지입니다. 신분증은 폼메이커로, 통장사본은 KVT로, 재직증명서는 VLM으로 처리하되, 특정 회사의 재직증명서가 월 100건 이상 들어온다면 해당 양식만 KVT로 전환하는 식입니다.

적재적소의 기술

결국 중요한 것은 문서 특성과 비즈니스 단계에 맞는 기술을 선택하는 일입니다. 처리량, 예산, 정확도 기준을 종합적으로 고려해야 합니다. 때로는 가장 단순한 템플릿이 답이고, 때로는 최신 VLM이 필요하며, 많은 경우 그 중간이 최선입니다. 그리고 상황이 변하면 기술도 바꿀 수 있어야 합니다.

사이냅 OCR Pro는 하나의 기술로 모든 문제를 해결하려 하지 않습니다. 문제의 본질을 이해하고 적정 기술을 선택할 수 있는 유연성, 그리고 비즈니스가 성장하면서 최적화할 수 있는 전환 가능성—이것이 실무에서 진정으로 필요한 솔루션입니다. 기술은 수단이지 목적이 아닙니다. 가장 좋은 답이 아니라, 문제에 맞는 답을 찾는 것. 그것이 사이냅 OCR Pro가 추구하는 방향입니다.

The post VLM: 정답은 가장 좋은 답이 아니라 문제에 맞는 답 appeared first on Synapsoft.

[Global AI Topic] “이건 역겨워!” AI 배우의 등장, 할리우드는 왜 분노하는가?

synap — Mon, 20 Oct 2025 06:12:52 +0000

[Global AI Topic] “이건 역겨워!” AI 배우의 등장, 할리우드는 왜 분노하는가?

안녕하세요. 도큐먼트 AI 전문 기업 사이냅소프트입니다.

| 실체 없는 스타, 할리우드의 문을 두드리다

최근 할리우드에 아주 특별한 신인 배우가 등장해 엄청난 논란을 일으키고 있습니다.
바로 실체가 없는 AI 배우, ‘틸리 노우드(Tilly Norwood)’입니다.
네덜란드의 한 AI 스튜디오가 만들어낸 이 가상의 인물은 놀랍게도 벌써 여러 연예 기획사와 계약을 논의 중이라고 하는데요.
할리우드 최초의 ‘AI 배우’가 스크린에 데뷔할지도 모른다는 소식에 전 세계의 관심이 쏠리고 있습니다.

| “우리의 일자리를 뺏지 마!” 배우들의 격렬한 반발

하지만 틸리의 등장을 모두가 환영하는 것은 아닙니다.
오히려 할리우드 배우들은 거센 비판과 분노를 쏟아내고 있습니다.
미국 배우 조합(SAG-AFTRA)은 공식 성명을 통해 “창작은 인간의 영역”이라고 선을 그으며,
“틸리 노우드는 배우가 아니라, 수많은 배우들의 연기를 무단으로 학습해 만들어진 컴퓨터 프로그램일 뿐”이라고
강하게 비판했습니다.

영화 ‘인 더 하이츠’의 멜리사 바레라는 “정말 역겹다”며 분노했고,
배우 에밀리 블런트는 “우리는 망했다”며 두려움을 표했습니다.
특히 틸리의 제작진이 그녀를 ‘제2의 스칼렛 요한슨’으로 만들고 싶다고 한 말에는
“지금 스칼렛 요한슨이 있는데 왜?” 라고 일침을 가하기도 했습니다.

| 단순한 해프닝을 넘어: 우리가 주목해야 할 진짜 문제들

틸리 노우드 논란은 단순히 한 AI 배우의 등장을 넘어, 우리가 직면한 기술의 명암을 고스란히 보여줍니다.

가장 먼저 부딪히는 것은 저작권과 배우들의 생존권 문제입니다.
틸리의 ‘연기’는 수많은 배우들의 데이터를 기반으로 했을 가능성이 높으며, 이는 심각한 저작권 침해로 이어질 수 있습니다.
배우들의 얼굴과 목소리가 동의 없이 AI 학습에 쓰여 일자리를 위협하는 상황은 단순한 불안감을 넘어 현실적인 위협입니다.
이는 통제 불가능한 초상권 문제로도 이어집니다.
딥페이크 기술처럼, 누군가 특정 배우의 모습을 도용해 원치 않는 영상에 출연시키는 끔찍한 일이 벌어질 수도 있습니다.

더 나아가 예술의 본질에 대한 질문도 던져집니다. 바로 ‘진정성’의 문제입니다.
삶의 경험과 실제 감정 없이 데이터를 계산해 연기를 ‘흉내’ 내는 AI에게서 관객들은 과연 진정한 감동을 느낄 수 있을까요?
또한, AI가 대중의 편향된 미의 기준만을 학습해 획일화된 아름다움을 강요하는 도구가 될 수 있다는 우려도 나옵니다.

결국 틸리 노우드 논란은 단순히 ‘인간 배우 vs AI 배우’의 대결 구도를 넘어,
예술의 본질, 인간의 정체성, 그리고 기술 윤리에 대한 훨씬 더 깊고 넓은 질문을 우리 사회에 던지고 있습니다.

| “새로운 붓일 뿐”이라는 창작자의 항변

물론 틸리를 만든 창작자는 “틸리는 인간 배우의 대체품이 아닌, 하나의 예술 작품”이라고 말합니다.
AI 배우를 ‘새로운 붓’에 비유하며, 애니메이션이나 CGI 기술처럼 AI 역시 새로운 창작의 도구가 될 수 있다고 주장합니다.

하지만 기술이 던지는 질문의 무게는 결코 가볍지 않습니다.
AI라는 새로운 붓이 그려낼 미래는 과연 어떤 모습일까요?
기술의 발전과 인간의 창의성이 아름다운 조화를 이루는 세상일까요,
아니면 끝없는 법적, 윤리적 논쟁으로 가득한 세상일까요?

여러분은 AI 배우의 시대에 대해 어떻게 생각하시나요?

출처: (N.d.). Global News. Tilly Norwood, an AI-generated “actor,” faces Hollywood, celebrity

The post [Global AI Topic] “이건 역겨워!” AI 배우의 등장, 할리우드는 왜 분노하는가? appeared first on Synapsoft.

개발 진입장벽을 낮추는 게임체인저, 구글 제미나이 CLI 2시간 체험기

synap — Wed, 27 Aug 2025 07:13:34 +0000

개발 진입장벽을 낮추는 게임체인저, 구글 제미나이 CLI 2시간 체험기

안녕하세요, Document AI 기업 사이냅소프트입니다 🥰

이번 기술 토픽은 2025년 7월, 구글이 공개한 Gemini GLI 입니다.

2025년 7월, 구글이 공개한 Gemini CLI는 개발자에게도 이슈지만, 실은 비개발자들에게도 큰 변곡점이 될 것 같습니다. 그런데 정작 비개발자는 ‘개발도구’ 라는 이유로 생각보다 관심을 가지고 있지 않습니다.

터미널에서 바로 AI와 대화하며 코드를 생성하고, 에러를 해결하고, 문서를 작성할 수 있는데. 이렇게 쉽다, 라고 개발자들이 말하는 것, 비개발자가 직접 두시간만에 체험해봤습니다.

CLI, 그리고 AI의 만남

깃헙 코파일럿

CLI(Command Line Interface)는 개발자들이 텍스트 명령어로 시스템을 제어하는 인터페이스입니다.

GUI가 대중화된 지금도 개발자들이 터미널을 고집하는 이유는 간단한데요. 빠르고, 정확하며, 자동화가 쉽기 때문입니다. AI 시대에 접어들면서 CLI 도구들도 진화했습니다. GitHub Copilot이 에디터 통합으로 코드 자동완성에 주력했다면, Anthropic의 Claude Code는 CLI 도구로 등장해 터미널에서 직접 작업할 수 있게 했습니다. 그리고 이제 2025년 7월, 구글이 Gemini CLI를 제시했습니다.

Gemini CLI: 무료 전략이 가져올 파급력

비즈니스리서치, 2025

글로벌 소프트웨어 개발 도구 시장은 2024년 66억 달러에서 2033년 226억 달러 규모로 성장할 전망이며, 연평균 성장률은 14%를 웃돌 것으로 예측됩니다. 이런 상황에서 구글은 제미나이 CLI를 완전 무료로 공개했습니다.

무료 한도: 분당 60회, 일일 1,000회 요청 허용 (업계 최상위 수준)
의미: 단순한 마케팅이 아니라 개발 도구 시장에서 파괴적 혁신을 촉발할 수 있는 전략

분당 60회, 일일 1000회면 근무시간 하루종일 gemini와 대화해도 거의 막힐일이 없습니다. 특히 비용 제약이 큰 스타트업이나 중소기업 개발팀에게는 부담 없는 진입점이 됩니다. 한국의 많은 소규모 팀이 여전히 레거시 도구를 쓰는 중요한 이유 중 하나가 구독료 부담인데, “무료”라는 점은 이 심리적 장벽을 크게 낮춥니다.

GitHub Copilot이 월 10달러, Cursor가 월 20달러를 받는 상황이니까요.

IDE와 CLI

Gemini CLI를 이해하려면 웹이나 앱, 그리고 IDE 확장과 어떻게 다른지 비교하는 것이 좋습니다.

제가 윈도우 파워셀에서 실행한 제미나이 CLI입니다.

터미널 CLI의 가장 큰 장점은 속도와 정확성입니다. 마우스 클릭 대신 키보드만으로 작업을 수행할 수 있고, 현재 디렉토리나 환경 설정을 그대로 활용할 수 있습니다. 또한 스크립트와 파이프라인을 통해 복잡한 작업을 자동화할 수 있다는 점은 웹이나 앱 환경에서 쉽게 따라 하기 어렵습니다. 반면 CLI는 학습 곡선이 높아 초보자에게는 진입 장벽이 될 수 있습니다.

제가 가장 많이 쓰는 건 실은 클로드의 웹페이지입니다. 비개발자 99%는 이렇게 사용할 겁니다.

웹이나 앱 기반 인터페이스는 직관적입니다. 시각적인 UI와 클릭 중심의 접근은 누구나 빠르게 익숙해질 수 있습니다. 하지만 클릭과 페이지 이동에서 오는 지연이 생기고, 로컬 파일 시스템이나 운영체제 자원에 깊이 접근하기 어렵다는 한계가 있죠.

IDE 확장, 예를 들어 Copilot이나 Cursor같은 경우는 개발자의 코드 작성 환경과 밀착되어 있습니다. 코드 제안, 리팩토링, 자동 완성에 최적화되어 있고 진입 장벽이 낮아 빠르게 확산될 수 있습니다. 그러나 IDE라는 울타리를 벗어나 시스템 자원이나 외부 워크플로우와 긴밀하게 연결되기는 어렵습니다.

비즈니스 관점에서 보면 CLI는 특유의 진입 장벽이 오히려 강점이 되는데요. 개발자가 한번 익숙해지면 워크플로우에 깊이 통합되고 전환 비용이 높아 쉽게 다른 도구로 옮겨가지 않으니까요. 또한 CLI는 Git, Docker, Node 같은 기존 생태계와 자연스럽게 연결되고 기업 환경에서는 CI/CD 파이프라인이나 서버 관리, 자동화 스크립트에 바로 투입할 수 있죠.

웹과 앱은 대중 확산에는 유리하지만 유지보수와 서버 비용이 상대적으로 크고, 커스터마이징의 유연성에도 한계가 있습니다. IDE 확장은 생산성 시장에서 빠르게 자리 잡았지만, 기업 단위의 시스템 운영이나 배치 자동화까지 아우르기에는 부족합니다.

결국 Gemini CLI의 포지션은 운영체제 수준의 도구처럼 시스템 자원과 개발 워크플로우에 깊게 통합되는 것입니다. 웹이나 앱은 직관적인 AI 도우미, IDE 확장은 코드 생산성을 높이는 도구라면, Gemini CLI는 개발자의 손끝에서 운영체제와 맞닿아 있는 AI 도구라고 설명할 수 있죠.

제미나이 CLI 직접 체험: 2시간의 솔직한 후기

사이냅소프트는 Document AI 기업인데요, 문서 솔루션과 관련된 예시는 마케터 입장에서는 가시적으로 결과를 알기 어려울 것 같습니다. 짧은 시간(2시간) 안에 바로 눈으로 확인할 수 있는 결과물을 얻을 수 있도록 요즘IT 의

구글의 오픈소스 AI 에이전트 ‘제미나이 CLI’ 톺아보기 를 참고해 게임을 만들어보겠습니다.

설치 과정의 첫인상

윈도우(파워셀) 환경에서 진행
사전 준비물: Git, Node.js 설치
이후에는 대부분 Gemini CLI에게 지시하는 방식으로 진행

gemini -p "안녕하세요! 설치 테스트 중이에요. 한줄로 답해주세요." 입력 → 곧바로 응답이 출력되며 설치 확인 완료

설치 성공 여부마저 AI와 대화하듯 확인한다는 점에서 꽤 신선합니다.

아, 시작할 때는 홈 디렉토리에서 돌아가고 있어서, 프로젝트 파일을 하나 만들얼주고, 제미나이 2.5 pro가 기본으로 설정되어있는 경우, API가 금방 멈춰서 가벼운 flash로 변경하였습니다. 애초에 복잡한 요청을 하지 않을 예정이라 충분할 겁니다.

시나리오 1: 즉석 게임 생성

코드를 짜는 대신 창에 “dino t-rex 게임을 만들어 달라”고 한줄로 요청했다.
Gemini는 곧바로 index.html, style.css, script.js 세 파일을 생성했고, 브라우저에서 열자마자 간단한 장애물 피하기 게임이 실행되었습니다.

조작: 마우스로 파란 네모를 움직이며 초록색 장애물 피하기
충돌 시 “GAME OVER!” 메시지 표시, 클릭하면 즉시 재시작

단 한 줄의 명령으로 동작하는 결과물 나오네요. 제 컴퓨터 안에서만 시작되지만요.

시나리오 2: 커스터마이징 — 구어 명령을 얼마나 잘 알아들을까?

기본 네모 캐릭터가 다소 밋밋해 보여, Gemini에게 게임을 꾸며 달라고 부탁합니다.

캐릭터 교체: 네모 → 고양이 이미지
장애물 교체: 기둥, 횃불 같은 스프라이트로 변경
배경 추가: 숲 속 풍경 이미지(background.png) 삽입

Gemini는 필요한 코드(script.js, style.css)를 즉시 수정해주었고, 로컬 폴더에 이미지만 추가하자 조금 더 그럴듯 해졌습니다.

시나리오 3: 에러 디버깅 도움

에러가 뜬다면?

게임 배경이 보이지 않는 문제가 발생했는데, Gemini가 곧바로 원인 분석 + 수정 코드를 제안했습니다.
style.css에서 불필요한 배경색 속성을 제거하도록 알려주자 문제는 바로 해결됐습니다.

개발 경험이 많지 않은 사용자라도, AI가 문제 설명 → 코드 수정안 제시 → 즉시 반영이라는 과정을 매끄럽게 이끌어주니 훨씬 빠르게 해결할 수 있습니다.

비개발자에게 개발은

환경세팅, 에러 읽기, 코드 수정하기는 제법 큰 감정적 장벽입니다.

바이브 코딩의 시대가 오면서 IDE에서 바이브 코딩을 하기도 하지만, 환경 세팅, 패키지 설치 오류, 빌드/런타임 에러를 해결하는 과정은 보통 콘솔이나 터미널 패널에서 따로 진행하곤 했는데요.

제미나이 CLI에서 제미나이와 대화하는 과정은

모든 게 터미널 한 화면 안에서 이뤄집니다.
모델이 환경 세팅(패키지 설치, 버전 충돌 해결, 재설치), 에러 메시지를 구어체로 해석, 코드 수정까지 전부 현재 쉘 맥락에서 바로 실행합니다.
즉, 마치 옆자리 개발자가 내 터미널을 대신 두드리면서 “여기 버전 꼬였네, 다시 설치할게. 그리고 저 에러는 DB 연결이 안 된 거야. 코드도 고쳐줄게.”라고 말해주는 듯한 바이브코딩이 가능하죠.
장점은 맥락이 끊기지 않는다는 점이에요. 터미널 상태와 모델 대화가 곧바로 연결되어 즉각적인 액션으로 이어집니다.

이런 장벽이 녹는 경험을 했네요. 개발자들에게 확장성의 길을 열어준 것과 별개로, 비개발자에게 CLI 에서 코딩하기의 새로운 장을 열었습니다.

미래 전망

뻔한 이야기지만 Gemini CLI 같은 도구는 개발자가 AI도구 여러개를 동시 실행하고, 합치고, 여러 종류의 에이전트들을 호출하는 방식으로 개발 방식을 확장한다면, 비개발자에게는 경계를 허무는 변화를 가속화할 것입니다.

GUI 세대가 CLI 문법을 몰라도 CLI를 활용할 수 있게 되는 변화죠. 당장은 교육에서 제일 많이 활용 되겠지만, 스타트업과 소규모 팀에서 비개발자도 어느정도 개발 워크플로우에 발을 들여놓을 수 있게 될 거 같습니다.

The post 개발 진입장벽을 낮추는 게임체인저, 구글 제미나이 CLI 2시간 체험기 appeared first on Synapsoft.

개발 이야기 Archives - Synapsoft

AI 정부를 위한 HWP·PPT 구조분석의 디테일

AI 정부를 위한 HWP·PPT 구조분석의 디테일

공공기관의 문서 AI 도입, 어디까지 왔나

OCR 방식의 실제 한계

사이냅 도큐애널라이저의 하이브리드 구조 분석

사례 1: 여러 페이지에 걸친 표

사례 2: 복잡한 셀 구조

사례 3: PPT 차트의 원본 데이터

사례 4. 유니코드 텍스트 추출

정리하며

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

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

| 🏔️ 거대한 ‘HWP의 산’, 어떻게 넘어야 할까요?

| 💡 발상의 전환: “변환하지 말고, 원본 그대로 읽으세요”

|💡 문서의 본질을 꿰뚫다, ‘사이냅 도큐애널라이저’

| 🗝️ 이미 검증된 ‘찐’ 레퍼런스

| 🚀 고민은 끝, 이제 데이터를 깨울 시간입니다

🏁 AI 전환, 돌아가지 말고 직진하세요

2026년 AI 행사 달력에 미리 표시하기

2026년 AI 행사 달력에 미리 표시하기

⚡1월: 신년에는 CES 소식이 가장 먼저!

CES 2026 (1월 6-9일, 라스베가스)

AAAI 2026 (1월 20-27일, 싱가포르)

🧩3월: 엔비디아의 달

NVIDIA GTC 2026 (3월 16-19일, 산호세)

🌸4월: 4월의 꽃말은 중간고사.. 가 아니고 딥러닝의 달

ICLR 2026 (4월 23-27일, 브라질 리우데자네이루)

🏢5월: 빅테크 뉴스가 많이 나오는 달

👁️6월: CVPR의 달

CVPR 2026 (6월 3-7일, 덴버)

🗯️7월: 2026년에는 ICML이 서울에서 열려요

ACL 2026 (7월 2-7일, 샌디에이고)

ICML 2026 (7월 6-11일, 서울)

🏝️8월: 또다른 국제학회가 제주에서

KDD 2026 (8월 9-13일, 제주)

IJCAI-ECAI 2026 (8월 15-21일, 독일 브레멘)

🧠12월: 한 해 결산은 뉴립스!

NeurIPS 2026 (12월, 일정 미정)

AI 뉴스 노출이 큰 주요 행사들 체크하기

2025년 AI 정책 뉴스 사분면으로 회고하기

2025년 AI 정책 뉴스 사분면으로 회고하기

Intro

기술-정책 대응 매트릭스

1사분면: [규제 성숙 高 / 산업화 高] – 발전도·규제도 OK

2사분면: [규제 미비 / 산업화 低] – 미개척 지대

3사분면: [규제 미비 / 산업화 高] – 회색지대

4사분면: [규제 성숙 高 / 산업화 低] – 선제적 규제 대응

역동적 경로 분석: 2025년의 ‘이동’들

Outro: 2026년의 우리는 무엇을 준비해야할까?

[사이냅소프트 AI 신제품 3종] 키냅스, 아이넥스, 보이스애널라이저를 소개합니다

[사이냅소프트 AI 신제품 3종] 키냅스, 아이넥스, 보이스애널라이저를 소개합니다

✅ 기업 지식을 지능형 자산으로 만드는

지식관리 플랫폼, 키냅스 Kynapse

✅대학을 위한 AI 플랫폼, 아이넥스 Ainex

✅ 단순 STT를 넘어선 음성 분석 솔루션, 보이스 애널라이저 Voice Analyzer

[Global AI Topic] “산타는 진짜예요” 🎅 동심과 기술을 잇는 ‘AI 산타’의 등장!

[Global AI Topic] “산타는 진짜예요” 🎅 동심과 기술을 잇는 ‘AI 산타’의 등장!

| 산타는 진짜예요, 그리고 당신의 전화를 기다리고 있어요.🎅

| 기술 그 이상의 가치: ‘Tech for Good’

| 진짜 사람 같은 대화, 비결은 ‘초저지연 음성 모델’

| 마치며

보이스피싱, 음성 AI로 대응하는 법

보이스피싱, 음성 AI로 대응하는 법

보이스피싱, 얼마나 심각할까?

AI는 어떻게 보이스피싱을 막을 수 있을까?

실시간 위험 신호 감지

화자 검증: 진짜 목소리인가?

사기 패턴 분석과 대량 녹음 분석

VAD가 속도를 높이는 방법

실시간 대응: 스트리밍 ASR의 역할

사이냅 보이스애널라이저: 보이스피싱 대응의 기술적 기반

윤리적 고민: 프라이버시와 감시 사이

결론: 기술로 기술을 막다

VLM: 정답은 가장 좋은 답이 아니라 문제에 맞는 답

VLM: 정답은 가장 좋은 답이 아니라 문제에 맞는 답

모든 문제에 하나의 답이 있을까요?

1. 폼메이커(FormMaker), 템플릿 기반 접근법의 재발견

2. KVT(Key-Value Trainer), 경량 딥러닝의 실용적 중간지점

3. VLM의 강점과 고려사항

✅ 단순 STT를 넘어선 음성 분석 솔루션,
보이스 애널라이저 Voice Analyzer