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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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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.

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[한국클라우드신문]사이냅소프트, ‘디지털 혁신 유공’ 기재부 장관 표창 수상

synap — Mon, 17 Nov 2025 06:48:32 +0000

[한국클라우드신문]사이냅소프트, ‘디지털 혁신 유공’ 기재부 장관 표창 수상

안녕하세요. AI 전문 기업 사이냅소프트입니다.

사이냅소프트가 과학기술정보통신부가 주최하는 ‘2025 대한민국 Digital Innovation Award’에서 그간의 공로를 인정받아 부총리 겸 장관표창을 수상했다는 영광스러운 소식이 언론에 보도되었습니다.

이번 수상에서는

📌 디지털 경제·사회 구현 공로: 사이냅 OCR, 문서뷰어, 에디터 등 핵심 문서 기술을 통해 공공 및 민간 분야의 성공적인 디지털 전환(DX)을 이끌고 국가 디지털 경쟁력 강화에 기여한 점을 높이 평가받았습니다.

📌 DX를 넘어 AX 리더로: 검증된 기술력과 경험을 바탕으로, 이제는 ‘인공지능 전환(AX)’을 주도하며 업무 효율을 극대화하는 혁신적인 AI 솔루션을 지속적으로 선보일 계획입니다.

디지털 혁신의 주역, 기술력으로 입증하다!

사이냅소프트는 이번 수상을 발판 삼아, 디지털 전환을 넘어 인공지능 전환(AX) 시대를 선도하며 고객에게 더 높은 가치를 제공하는 핵심 파트너가 되겠습니다.

▼ 아래 기사에서 자세한 내용을 확인해 보세요. 😊

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사이냅소프트, ‘2025 대한민국 Digital Innovation Award’ 부총리 겸 장관표창 수상

– OCR·문서뷰어·에디터 등 핵심 문서 처리 기술로 ‘디지털 경제·사회 구현‘ 공로 인정

[이미지 : 사이냅소프트 ‘2025 대한민국 Digital Innovation Award’ 부총리 겸 장관표창 수상 ]

[2025년 11월 17일] Document AI 전문 기업 사이냅소프트(대표 전경헌)가 14일 개최되는 ‘2025 대한민국 Digital Innovation Award’에서 부총리 겸 장관표창을 수상했다고 밝혔다.

‘대한민국 Digital Innovation Award’는 과학기술정보통신부가 주최하고 정보통신산업진흥원(NIPA), 한국경제신문, 전자신문, 동아일보 등이 공동 주관하며, 정보통신기술(ICT)의 개발 및 융복합 활용을 통해 ‘디지털 경제·사회‘ 구현에 크게 기여한 우수 기업 및 기관, 개인을 선정해 포상한다.

이번 어워드에서 사이냅소프트는 AI 기술을 근간으로 한 핵심 솔루션들을 통해 디지털 강국 실현에 기여하고 타 산업과의 연계를 통해 디지털 경쟁력 강화를 이끌어낸 공로를 인정받았다.

특히 사이냅소프트는 주력 제품인 ▲사이냅 OCR ▲사이냅 문서뷰어 ▲사이냅 에디터 등을 통해 공공 및 민간 분야의 디지털 전환을 선도한 점에서 높은 평가를 받았다. 이 솔루션들은 기업과 기관의 업무 효율성을 극대화하고, 다양한 디지털 환경에서 발생하는 사회적 문제를 해결하며 ‘디지털 일상화‘에 기여했다는 평이다.

사이냅소프트 전경헌 대표는 “이번 수상은 사이냅소프트가 성공적인 디지털 전환(DX)을 가속화해 온 경험과 AI 기술력을 인정받은 뜻깊은 성과“라며, “이 경험과 기술력을 바탕으로, 앞으로는 ‘인공지능 전환(AX)’을 주도하는 핵심 기업으로서 업무 효율성을 극대화하고 더 높은 가치를 제공하는 AI 솔루션을 선보일 것“이라고 밝혔다.

한편, 사이냅소프트는 최근 다양한 환경에 최적화된 AI 음성 데이터 분석 솔루션인 ‘사이냅 보이스애널라이저‘를 출시하는 등, 문서를 넘어 음성 분야까지 AI 기술 적용 범위를 확장하며 기술 혁신을 이어가고 있다.

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기사 원문 보기
[한국클라우드신문]사이냅소프트, ‘디지털 혁신 유공’ 기재부 장관 표창 수상

[BIKOREA]사이냅소프트, 과기부 부총리 겸 장관표창 수상

[헬로티]사이냅소프트, Document AI 기반 디지털 전환 공로로 정부 포상

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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.

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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.

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[파이낸셜투데이]사이냅소프트, 공공문서 RAG 활용 방안 제시

synap — Tue, 19 Aug 2025 02:51:39 +0000

[파이낸셜투데이]사이냅소프트, 공공문서 RAG 활용 방안 제시

안녕하세요. Document AI 기업 사이냅소프트입니다!

사이냅소프트가 ‘2025 공공정보화 리더스 포럼’에서 ‘같은 LLM, 다른 결과: 공공문서(HWP) 효과적으로 RAG에 활용하는 방법’을 주제로 발표를 진행했습니다.

이번 발표에서는 한글 문서의 구조 정보 손실 문제와 해결책을 중심으로, 공공기관의 생성형 AI 도입에 필수적인 ‘문서 데이터 구조화’의 중요성을 전했습니다.

앞으로도 사이냅소프트는 공공부문의 AI 전환을 위한 문서 AI 기술 솔루션을 꾸준히 제공해 나가겠습니다.

▼ 아래 기사에서 자세한 내용을 확인해 보세요. 😊

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사이냅소프트, 공공문서 RAG 활용 방안 제시

문서 인공지능(Document AI) 전문기업 사이냅소프트(대표 전경헌)가 ‘2025 공공정보화 리더스 포럼’에서 한글(HWP) 문서를 효과적으로 생성형 AI에 활용하는 방안을 제시해 공공기관 관계자들의 주목을 받았다.

25일 사이냅소프트는 이번 포럼에서 ‘같은 LLM, 다른 결과: 공공문서(HWP) 효과적으로 RAG에 활용하는 방법’을 주제로 발표를 진행했다고 전했다.

포럼은 전자신문과 한국IT서비스산업협회가 공동 주최하고, 공공정보화협의회와 정부정보화협의회 등이 후원한 행사로, 정부부처·공공기관·지자체 정보화 담당자만을 대상으로 한 폐쇄형 세미나였다.

행사는 한국수목원정원관리원의 정보화 사업 소개를 시작으로, 모두싸인의 전자서명·AI 문서관리 발표에 이어 사이냅소프트의 발표 순으로 진행됐다. 이 중 사이냅소프트의 세션은 실제 공공 현장에서 빈번히 활용되는 한글 문서를 생성형 AI에 접목하는 데 있어 직면하는 구조 정보 손실 문제와 그 해결책을 구체적으로 다루며 참석자들의 높은 관심을 받았다.

사이냅소프트는 발표를 통해 “같은 대형언어모델(LLM·Large Language Model)을 사용하더라도 입력 데이터의 구조와 품질에 따라 결과가 극명하게 달라질 수 있다”며 “문서 구조 정보 손실은 검색 기반 생성(RAG·Retrieval-Augmented Generation) 시스템의 성능 저하를 초래하는 주요 원인”이라고 지적했다.

이를 해결하기 위해 사이냅소프트는 자사의 문서 이해 기술을 집약한 ‘사이냅 도큐애널라이저(Synap DocuAnalyzer)’를 소개했다. 이 기술은 한글(HWP/HWPX) 원본 문서를 직접 분석해 문서의 구조와 내용을 인공지능(AI)이 해석 가능한 형태로 변환한다. 단순한 광학문자인식(OCR)이나 텍스트 추출을 넘어, 제목·본문·표·목차 등 문서의 맥락과 구성요소를 그대로 반영해 LLM에 입력할 수 있도록 설계된 것이 특징이다.

사이냅소프트는 문서 전처리에서부터 검색 기반 생성(RAG) 설계, LLM 서비스까지를 아우르는 통합 패키지 ‘사이냅 어시스턴트(Synap Assistant)’도 함께 선보였다. 실제 활용 사례로는 베타 서비스 중인 ‘DartPoint AI’를 언급했다. 이 서비스는 전자공시 정보를 기반으로 기업분석, 재무분석, 공시 검색 기능 등을 제공하는 생성형 AI 기반 에이전트다.

이번 발표는 공공부문 내에서 생성형 인공지능(Generative AI) 도입이 빠르게 확산되는 흐름 속에서 이뤄졌다. 사이냅소프트에 따르면, 지난해 ‘생성형’이라는 키워드를 포함한 나라장터 입찰 공고는 87건이었지만, 2025년에는 상반기에만 71건이 등록되며 7월 21일 기준 총 93건에 달했다.

이러한 흐름은 정부의 ‘AI 전환(AX·AI Transformation)’ 정책 기조에 따른 것으로 풀이된다. 공공데이터 개방정책(2013~), 디지털플랫폼정부(2022~), 소버린 AI 전략(2025~) 등 일련의 국가 AI 정책 속에서, 2025년 정부 부처 합동 AI 예산만 4조 원 이상이 편성된 상태다.

사이냅소프트 관계자는 “공공기관이 보유한 방대한 한글 문서 자산을 구조화된 데이터로 전환해 생성형 AI에 효과적으로 활용할 수 있도록 돕는 것이 목표”라며 “국가 차원의 인공지능 전환 흐름에 기술로 기여하겠다”고 말했다.

출처 : 파이낸셜투데이(http://www.ftoday.co.kr)

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기사 원문 보기

[파이낸셜뉴스] 사이냅소프트, 공공문서 RAG 활용 방안 제시

[테크월드] 사이냅소프트, 공공정보화 리더스 포럼 2025서 HWP 문서 기반 RAG 활용 방안 제시

[테크노어] 사이냅소프트, 공공정보화 리더스 포럼 2025서 HWP 문서 기반 RAG 활용 방안 제시

[ZD SW투데이] 사이냅소프트, 2025 공공정보화 리더스 포럼 참여

▶ 사이냅 어시스턴트 – Synapsoft

▶ 사이냅 도큐애널라이저 – Synapsoft

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사이냅소프트 ‘2025 대한민국 인공지능산업대상’ 과학기술정보통신부 장관상 수상

synap — Tue, 22 Jul 2025 01:43:54 +0000

사이냅소프트 ‘2025 대한민국 인공지능산업대상’ 과학기술정보통신부 장관상 수상

안녕하세요, Document AI 기업 사이냅소프트입니다!

지난 6월 11일부터 13일까지 코엑스에서 개최된 ‘2025 AI·빅데이터쇼’에 사이냅소프트가 참가했습니다. 이번 행사에서 사이냅소프트는 ‘2025 대한민국 인공지능산업대상’ 과학기술정보통신부 장관상을 수상하며, 문서 AI 분야의 독보적인 기술력을 공식적으로 인정받았습니다. 현장의 열기를 전해드립니다!

사이냅소프트, ‘2025 대한민국 인공지능산업대상’

과기정통부 장관상 수상!

문서 기반 인공지능 기술력을 선도해온 사이냅소프트는 이번 AI 빅데이터쇼에서 ▲문서 구조 분석 기반 데이터 생성 솔루션 ‘사이냅 도큐애널라이저’ ▲Agentic RAG 기반 통합 LLM 플랫폼 ‘사이냅 어시스턴트’ ▲TTA 인증 한글 인식률 99.3%의 OCR 솔루션 ‘사이냅 OCR’ 등 대표 제품들을 선보였습니다. 이들 기술은 문서 기반 AI 전환을 위한 전방위 솔루션으로서 큰 주목을 받았으며, Cross-Industry 부문에서 과학기술정보통신부 장관상을 수상하는 쾌거로 이어졌습니다.

신뢰할 수 있는 문서 AI 플랫폼의 가능성을 증명하다 – 사이냅 어시스트

특히 이번 수상의 핵심으로 꼽히는 ‘사이냅 어시스턴트’는 생성형 AI 기반의 RAG 검색, 질의응답, 보고서 생성, 문서 요약 등 다양한 문서 자동화 기능을 통합 제공하는 플랫폼으로, 기업 전용 LLM 구축을 위한 핵심 솔루션으로 부상하고 있습니다.

현장에서는 각 산업군의 실무 담당자들이 직접 솔루션을 체험하고, 도입 및 협업 방안을 적극 논의하는 모습이 이어졌습니다. 사이냅 부스는 1,000명 이상의 관람객이 방문하며 AI 기반 문서 기술에 대한 뜨거운 관심을 입증했습니다.

기술력 기반, 시장 확장의 전환점이 되다

이번 수상은 사이냅소프트가 25년간 축적해온 문서 기술력과 AI 연구 역량이 국가적으로 공식 인정받았다는 점에서 큰 의미를 가집니다. 전경헌 대표는 수상 소감을 통해 “AI 기술이 곧 기업 경쟁력인 시대에, 신뢰할 수 있는 문서 AI 플랫폼 기업으로서 더 큰 가치를 만들어가겠다”고 밝혔습니다.

전시 성과와 향후 계획

사이냅소프트의 다음 여정도 기대해주세요!
사이냅소프트는 오는 6월 20일 ‘사이냅 문서 AI 기술 세미나’를 개최하여, 기업 전용 LLM 도입 전략과 실사용 사례를 중심으로 더욱 깊이 있는 기술 공유를 이어갈 예정입니다.

앞으로도 사이냅소프트는 문서 AI 기술의 선두주자로서, B2B와 B2G 영역 모두에서 지속 가능한 혁신을 만들어 나가겠습니다.
Document AI의 미래를 여는 여정, 함께 응원해주세요!

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[디지털경제뉴스]사이냅소프트, 쉐어드 IT 통해 전략적 소통 강화…AI 중심 커뮤니케이션 본격화

synap — Mon, 07 Jul 2025 07:44:29 +0000

[디지털경제뉴스]사이냅소프트, 쉐어드 IT 통해 전략적 소통 강화…AI 중심 커뮤니케이션 본격화

안녕하세요. Document AI 기업 사이냅소프트입니다.

최근 사이냅소프트가 IT 실무자 및 의사결정자와의 소통을 강화하기 위해
B2B 플랫폼 ‘쉐어드IT’와 전략적 협업을 시작한 소식이 언론에 보도되었습니다.

이번 보도에서는
📌 문서 솔루션: 사이냅 문서뷰어, 사이냅 오피스, 사이냅 에디터
📌 AI 솔루션: 사이냅 어시스턴트, 도큐애널라이저, 사이냅 OCR, 사이냅 폼
등의 주요 제품들이 쉐어드IT 내 ‘솔루션맵’ 카테고리에 등록되었으며,
이후에는 배너 광고와 솔루션 상담 문의까지도 활발히 운영될 예정입니다.

문서 자동화부터 AI 기반 데이터 분석까지,
사이냅소프트 기술이 고객에게 어떻게 다가가고 있는지, 함께 보시죠!

▼ 아래 기사에서 자세한 내용을 확인해 보세요. 😊

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[이미지: 쉐어드 IT 솔루션 맵 내에서 확인할 수 잇는 사이냅 소프트 AI 솔루션]

사이냅소프트, 쉐어드 IT 통해 전략적 소통 강화…AI 중심 커뮤니케이션 본격화

IT 실무자 대상 커뮤니케이션 확대…실질적 AI 도입 지원
단순한 데이터 축적보다 AI 활용을 위한 디지털 자산 준비가 필수

(2025년 7월 4일) 문서 AI 전문기업 사이냅소프트(대표 전경헌)가 IT 실무자 및 의사결정자와의 실질적인 접점을 확대하기 위해 B2B 플랫폼 ‘쉐어드IT’를 통해 고객 접점 활동을 본격화한다.

쉐어드IT는 전국의 IT 관리자와 실무자가 솔루션 정보를 공유하고 비교할 수 있는 대표적인 온라인 플랫폼이다. 특히 플랫폼 내 문서 열람과 작성 기능에는 사이냅소프트의 문서뷰어와 에디터 솔루션이 적용되어 있어, 사용자들은 별도 설치 없이 직관적이고 편리한 환경을 경험할 수 있다. ‘솔루션맵’ 메뉴를 통해서는 사이냅소프트의 다양한 문서 및 AI 솔루션 정보도 확인할 수 있다.

이번 활동은 기존의 문서 솔루션뿐 아니라 AI 기술이 접목된 제품군을 중심으로 고객 접점을 확장하고, 데이터 기반의 업무 환경에서 실제 활용 가능한 AI 솔루션을 알리기 위한 전략적 커뮤니케이션의 일환이다. 사이냅소프트는 쉐어드IT 내 ‘AI’와 ‘문서’ 카테고리에 아래 주요 제품들을 등록해, 고객의 AI 도입 준비를 지원하고 데이터 자산화를 돕는다.

[AI 분야 등록 제품]
· 사이냅 어시스턴트 : 내부 문서를 기반으로 자연어 질의응답 및 검색이 가능한 생성형 AI 기반 문서 어시스턴트
· 도큐애널라이저 : 비정형 데이터를 요약·분석하고 핵심 정보를 추출하는 AI 문서 분석 솔루션
· 사이냅 OCR : 고정밀 문자 인식 엔진으로 이미지 및 스캔 문서의 텍스트 자동 추출
· 사이냅 폼 : 문서 자동화를 위한 스마트 입력 및 설문 폼 작성 기능 제공

[문서 분야 등록 제품]
· 사이냅 문서뷰어 : 다양한 포맷의 문서를 웹에서 바로 열람할 수 있는 고속 문서 뷰어
· 사이냅 오피스 : 문서 작성, 협업, 스프레드시트 등을 지원하는 클라우드 기반 오피스 솔루션
· 사이냅 에디터 : 웹 환경에서 콘텐츠 제작과 협업을 지원하는 고성능 에디터

이번 전략은 쉐어드IT와 단순한 업무 협력을 넘어, AI 기술을 현업에서 어떻게 실제적으로 활용할 수 있을지에 대한 정보 제공에 집중한다.

사이냅소프트는 “디지털 시대에는 단순한 데이터 축적보다, 이를 기반으로 실질적인 인사이트를 도출하고 자동화할 수 있는 AI 디지털 자산화 역량이 더욱 중요해지고 있다”며, 현업의 AI 도입을 지원하는 실제적인 소통 창구로서 쉐어드IT 플랫폼을 적극 활용할 계획이다.

한편, 사이냅소프트는 지난 6월 생성형 AI 기반 문서 어시스턴트 ‘사이냅 어시스턴트’를 정식 출시하며, Document AI 시장 변화를 선도하고 있다.

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기사 원문 보기

[디지털경제뉴스]사이냅소프트, ‘쉐어드 IT’ 플랫폼 활용해 고객 접점 늘린다

[BIKOREA]사이냅소프트, ‘쉐어드 IT’ 구축

[한국클라우드신문]사이냅소프트, 쉐어드IT 통해 AI문서 솔루션 접점 확대

[테크월드뉴스]사이냅소프트, 쉐어드 IT 통해 전략적 소통 강화…AI 중심 커뮤니케이션 본격화

▶ 사이냅 홈페이지 바로가기

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사이냅소프트, 전자공시 AI ‘DartPoint AI’ MCP 서버 기능 출시

synap — Fri, 27 Jun 2025 01:15:30 +0000

사이냅소프트, 전자공시 AI ‘DartPoint AI’ MCP 서버 기능 출시

안녕하세요. Document AI 기업 사이냅소프트입니다.

사이냅소프트가 AI 기업정보 분석 플랫폼 ‘DartPoint AI’에 MCP 서버 기능을 출시했습니다.

MCP(Model Context Protocol) 서버는 DartPoint AI의 정제된 기업 정보를 다양한 AI 서비스와 연결해주는 역할을 하는데요,

▼ 아래 기사에서 자세한 내용을 확인해 보세요. 😊

사이냅소프트가 자사의 AI 기업정보 분석 플랫폼 ‘DartPoint AI’에 MCP 서버 기능을 출시했다고 26일 밝혔다.

DartPoint AI는 금융감독원 전자공시시스템(DART)에 공시된 기업 정보를 AI로 분석해 주식 투자, 기업 분석, 취업 준비 등에 활용할 수 있는 서비스다. 이번 MCP 서버 출시로 사용자는 클로드, 커서 AI 등의 LLM 서비스에서 정제 가공된 기업 분석 정보를 바로 활용할 수 있게 됐다.

MCP(Model Context Protocol) 서버는 DartPoint AI의 정제된 기업 정보 다양한 AI 서비스와 연결해주는 역할을 한다. 사용자는 평소 주로 사용하던 LLM 서비스에서 “L전자와 S전자 최근 3년 매출 추이 분석해 비교해줘”라고 요청하면 실시간으로 분석 보고서를 자동 생성한다.

실제 사용 예시를 보면 MCP 서버를 통해 DartPoint AI에 있는 양사의 기업 개황, 재무 건전성, 재무제표, 경쟁 정보, 주가/주주, 산업군, 경쟁정보 등을 바탕으로 분석 보고서를 생성한다. 기업 데이터를 찾아 분석하고 보고서를 작성하는데 소요되는 시간을 획기적으로 단축하고 자동화를 통해 기업정보가 필요한 애널리스트를 비롯하여 투자 및 기업 분석 업무의 효율성을 크게 높일 것으로 기대된다.

MCP 서버의 자세한 소개와 사용법은 GitHub에 공개되어 사용자들이 자유롭게 활용할 수 있다. 또한 해외 MCP 마켓플레이스인 ‘Glama.ai’, ‘lobechat.com’에 등록되어 더 많은 사용자가 쉽게 접근할 수 있도록 했다. 현재 클로드, 커서 AI 등 MCP를 하는 LLM 서비스에서 모두 사용 가능하다.

전경헌 사이냅소프트 대표는 “AI가 일상화되는 시대에 맞춰 사용자들이 더 직관적이고 효율적으로 기업 정보를 활용할 수 있는 환경을 만들고자 했다”며 “DartPoint AI의 신뢰성 높은 공시 데이터와 AI 기술의 결합을 통해 새로운 비즈니스 인텔리전스 경험을 제공해 나가겠다”고 밝혔다.

향후 사이냅소프트는 정기 기업 분석 보고서 자동 생성 기능과 추가 데이터 활용 API를 확대 제공할 계획이다. 이를 통해 사용자는 방대한 기업 정보를 신속하게 분석해 업무에 활용하고 API 연동으로 솔루션, 서비스, 앱 개발 시 기업 정보를 다양하게 활용할 수 있다.

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[헬로티]사이냅소프트, 전자공시 AI ‘DartPoint AI’ MCP 서버 기능 출시

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[전자신문] 사이냅소프트, 문서 AI 기술세미나 개최

synap — Fri, 27 Jun 2025 00:56:27 +0000

[전자신문] 사이냅소프트, 문서 AI 기술세미나 개최

안녕하세요. Document AI 기업 사이냅소프트입니다.

사이냅소프트가 지난 6월 20일, 사이냅소프트 마곡 R&D본사에서
‘같은 LLM, 다른 결과: 데이터 품질이 만드는 압도적 차이’를 주제로
문서 AI 기술세미나를 개최했습니다.

이번 세미나에서는 문서 기반 RAG 구성 전략과
기업 맞춤형 AI 어시스턴트 활용 사례를 중심으로,
AI 성능을 좌우하는 ‘데이터 품질’의 중요성을 전했습니다.

앞으로도 사이냅소프트는
문서 중심의 AI 기술 인사이트를 꾸준히 공유해 나가겠습니다.

▼ 아래 기사에서 자세한 내용을 확인해 보세요. 😊

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[사이냅소프트가 지난 20일 서울 마곡 R&D센터에서
‘같은 LLM, 다른 결과: 데이터 품질이 만드는 압도적 차이’를 주제로 인공지능(AI) 기술세미나를 개최했다. ]

사이냅소프트가 지난 20일 서울 마곡 R&D센터에서 ‘같은 LLM, 다른 결과: 데이터 품질이 만드는 압도적 차이’를 주제로 인공지능(AI) 기술세미나를 개최했다.

이번 세미나는 고객이 보유한 방대한 문서를 활용한 전용 AI 어시스턴트 구현 전략과 검색증강생성(RAG)·에이전트 기술 최신 트렌드 등이 공유됐다.

AI 콘텐츠 크리에이터 ‘테디노트’가 연사로 참여해 최근 주목받는 랭그래프(LangGraph), 에이전틱 RAG 등 에이전트 기반 기술 흐름을 쉽고 흥미롭게 풀어냈다.

이후 세션에선 문서 구조 분석 기반의 RAG 구성을 위한 ‘사이냅 도큐애널라이저’, 디지털 자산으로 전환된 기업 문서를 AI 어시스턴트에 연계할 수 있는 ‘사이냅 어시스턴트’ 등 사이냅소프트의 AI 솔루션이 소개됐다.

또한 협업툴 전문 기업 토스랩이 참여해 사이냅 도큐애널라이저와 잔디(JANDI)를 연계한 지능형 업무환경 구축 사례도 소개돼 이목을 끌었다.

전경헌 사이냅소프트 대표는 “사이냅 어시스턴트는 문서 구조 분석부터 RAG, LLM 서비스까지 아우르는 올인원 솔루션으로, 데이터 유출 걱정 없이 기업의 업무 효율성과 지식 자산화를 혁신적으로 지원할 것”이라고 말했다.

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기사 원문 보기

[전자신문] 사이냅소프트, 문서 AI 기술세미나 개최

[BI KOREA] 사이냅소프트, ‘문서 AI 기술세미나’ 개최

[AI TIMES] 사이냅소프트, AI어시스턴트 기술 세미나 개최

▶ 사이냅 어시스턴트 – Synapsoft

▶ 사이냅 도큐애널라이저 – Synapsoft

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