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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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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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[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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[전자신문] 사이냅소프트, 참좋은여행에 OCR 솔루션 도입…여권 인식률↑

synap — Thu, 19 Jun 2025 01:49:14 +0000

[전자신문] 사이냅소프트, 참좋은여행에 OCR 솔루션 도입…여권 인식률↑

안녕하세요. Document AI 기업 사이냅소프트입니다.

국내 대표 여행사인 ‘참좋은여행’에 사이냅소프트의 AI 기반 OCR 솔루션인 ‘사이냅 OCR Pro’를
공급했다는 소식을 전해드립니다.

이번 도입을 통해 참좋은여행은 기존 시스템에서 어려움을 겪었던 신여권 인식률을 획기적으로 높이고,
다양한 촬영 환경(각도, 빛 번짐, 손가림 등)에서도 안정적으로 여권 정보를 추출할 수 있게 되었는데요.
고객의 편의성을 높이고 직원들의 수기 입력 부담을 줄여 업무 효율성을 크게 개선할 것으로 기대됩니다.

▼ 아래 기사에서 자세한 내용을 확인해 보세요. 😊

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[이미지:사이냅소프트 인공지능(AI) 기반 광학문자인식(OCR) 솔루션을 적용한 참좋은여행 시스템 화면]

사이냅소프트가 여행사 참좋은여행에 인공지능(AI) 기반 광학문자인식(OCR) 솔루션을 도입, 여권 인식률을 높인다.

사이냅소프트에 따르면, 실제 참좋은여행의 기존 OCR 시스템 상 신여권 인식률은 50% 이하 수준으로, 직원들이 여권 정보를 직접 입력해야 하는 불편을 겪고 있었다. 특히 고객들이 다양한 각도나 빛 번짐, 손가림 등 상황에서 촬영한 여권 사진을 제출하는 경우가 많아, 기계 판독 가능 영역(MRZ)이 훼손되거나 인식되지 않는 일이 빈번했다.

사이냅소프트는 ‘사이냅소프트 OCR 프로’ 솔루션으로 문제 해결에 나선다. 이 솔루션은 구여권과 신여권 모두에서 높은 인식률을 보이며, 촬영 상태나 각도, 회전, 밝기 등 다양한 변수에도 안정적인 성능을 유지한다는 게 회사 측 설명이다. 사용자가 직접 문서 서식을 학습시킬 수 있는 KVT(Key-Value Training) 기능과 다양한 문서 포맷 확장성을 더한 게 특징이다.

사이냅 OCR 프로는 한국정보통신기술협회(TTA)의 공식 검증을 통해 99.3%의 한글 인식률을 기록했다. GS인증 획득 및 ICT 기술마켓 등록을 통해 기술 신뢰성도 확보하고 있다.

현재는 문서 자동화(RPA)와 문서 보안 솔루션은 물론, 기업형 대화형 AI 구축을 위한 학습 데이터 도구로도 활용 범위를 넓혀가고 있다.

전경헌 사이냅소프트 대표는 “신여권 확산에 따라 다른 여행사로의 도입도 확대될 것이며, 여행업계 전반의 디지털 혁신을 가속화하는 핵심 파트너로 성장해 나갈 것”이라고 말했다.

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기사 원문 보기

[제민일보] ‘사이냅 OCR Pro’ 참좋은여행에 공급

[디지털투데이]사이냅소프트, 참좋은여행에 ‘사이냅 OCR Pro’ 공급

[전자신문]사이냅소프트, 참좋은여행에 OCR 솔루션 도입…여권 인식률↑

[테크노아]사이냅소프트, 참좋은여행에 사이냅 OCR Pro 공급, 여권 인식 저하 해결

[헬로티]사이냅소프트, 참좋은여행에 AI 기반 OCR 솔루션 공급

[테크월드] 사이냅소프트, 참좋은여행에 ‘사이냅OCR Pro’ 공급..”여권인식저하해결”

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[헬로티]사이냅소프트, B2B 오픈마켓 도매꾹에 ‘OCR Pro’ 공급

synap — Wed, 21 May 2025 01:29:19 +0000

[헬로티]사이냅소프트, B2B 오픈마켓 도매꾹에 ‘OCR Pro’ 공급

안녕하세요. Document AI 기업 사이냅소프트입니다.

국내 최대 B2B 오픈마켓 ‘도매꾹∙도매매’ 서비스에 ‘사이냅 OCR Pro’가 공급되었다는 소식을 전해드립니다.
사이냅 OCR Pro는 뛰어난 한글 인식률과 이미지 처리 성능을 바탕으로, 도매꾹∙도매매 서비스 내 수많은 상품 상세페이지에 포함된 인증 정보를 자동으로 추출하여 상품 정보 관리의 효율성과 정확도를 크게 향상시킬 것으로 기대됩니다.
이번 공급에 대한 자세한 내용과 사이냅 OCR Pro의 차별화된 기술력 !

▼ 아래 기사에서 자세한 내용을 확인해 보세요. 😊

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[이미지 : 사이냅 OCR Pro가 적용된 도매꾹 서비스 페이지화면]

사이냅소프트는 자사의 AI기술이 적용된 ‘사이냅 OCR Pro’를 국내 최대 B2B 오픈마켓 ‘도매꾹·도매매’에 공급했다고 20일 밝혔다.

이번 공급을 통해 지앤지커머스가 운영하는 도매꾹·도매매 서비스의 제품 상세페이지 내 인증 관련 정보의 정확도 향상과 콘텐츠 품질 개선에 실질적인 기여를 한 것으로 평가받고 있다고 회사는 전했다.

지앤지커머스 관계자는 “기존 사용하던 OCR 솔루션의 사용량 기반 과금 체계로 인한 비용 부담과 대형 이미지 처리 과정에서 비효율성을 해결하고자 새로운 솔루션 도입을 검토했다”며 “사이냅 OCR Pro는 별도의전처리 작업 없이 대형 이미지를 한 번에 인식하는 성능과 문서 서식을 자동으로 인식하고 다양한 양식으로 확장 가능한 유연성 등 차별화된 강점을 보여 최종 도입을 결정했다”고 설명했다.

이번 도입으로 도매꾹·도매매 서비스에 등록된 수많은 상품 상세페이지 내 인증 관련 텍스트를 정밀하게 자동으로 추출할 수 있게 돼 콘텐츠 생성의 효율성과 정확도가 향상됐다. 또한 자동 서식 분류 및 AI 기반 키-밸류 추출 기능은 다양한 문서 양식의 자동화 처리에 적합해 업무 전반의 생산성 향상을 지원한다.

사이냅 OCR Pro는 TTA 공식 검증을 통해 99.3%의 높은 한글 인식률을 입증 받았으며, 150건 이상의 산업별 레퍼런스, GS 및 ICT 기술 마켓 인증을 보유해 기술력과 신뢰성을 모두 갖춘 솔루션으로 평가받고 있다. 현재는 문서 자동화(RPA), 문서보안 뿐만 아니라 기업 및 기관의 LLM 구축을 위한 AI 학습 도구로서 그 활용도가 증가하고 있다.

전경헌 사이냅소프트 대표는 “지앤지커머스의 사이냅 OCR Pro 도입은 도매꾹·도매매 서비스의 고객 경험을 한 단계 끌어올리는 계기가 될 것”이라며 “앞으로도 다양한 산업 분야에서 고객의 니즈를 충족시키고 B2B 플랫폼에 최적화된 AI OCR 솔루션으로 업무 혁신과 AX(인공지능 전환) 및 DX(디지털 전환)를 선도하겠다”고 말했다.

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기사 원문 보기

[IT데일리] 사이냅소프트, 지앤지커머스에 ‘사이냅 OCR 프로’ 공급

[AI타임스] 사이냅소프트, B2B 오픈마켓 도매꾹에 ‘사이냅 OCR 프로’ 공급

[테크월드] 사이냅소프트, B2B 오픈마켓 ‘도매꾹’에 ‘사이냅 OCR 프로’ 공급

[헬로티] 사이냅소프트, B2B 오픈마켓 도매꾹에 ‘OCR Pro’ 공급

[프라임경제] 사이냅소프트, 국내 최대 B2B 플랫폼 도매꾹에 ‘사이냅 OCR 프로’ 공급

[디지털투데이] 사이냅소프트, B2B 오픈마켓 도매꾹에 “사이냅 OCR 프로” 공급

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사이냅소프트 AI 엑스포2025 부스 현장 스케치

synap — Tue, 20 May 2025 05:11:47 +0000

사이냅소프트 AI 엑스포2025 부스 현장 스케치

안녕하세요, Document AI 기업 사이냅소프트입니다!

지난 5월 14일부터 16일까지, 코엑스 Hall A에서 개최된 ‘AI EXPO KOREA 2025(2025 국제인공지능대전)’에 사이냅소프트가 참여하였습니다. AI 기술 및 솔루션을 선보이는 이번 행사는 많은 관람객들의 뜨거운 호응 속에 성황리에 마무리되었습니다. 현장스케치를 소개합니다.

AI엑스포 사이냅소프트 부스

사이냅소프트, 최신 도큐먼트 AI 솔루션으로 혁신을 선도하다

이번 AI 엑스포에서 사이냅소프트는 도큐먼트 AI 분야의 핵심 솔루션을 선보였습니다. 특히 ▲신뢰할 수 있는 RAG 구축을 위한 문서 분석 솔루션 ‘사이냅 도큐애널라이저‘ ▲TTA 공식 한글 인식률 99.3%의 AI OCR 솔루션 ‘사이냅 OCR Pro’ ▲출시 예정인 문서특화 온프레미스 sLLM ‘사이냅어시스턴트‘가 주요 출품작으로 많은 주목을 받았습니다.

B2B 부문 핵심 제품, 사이냅 어시스턴트의 활약

사이냅 어시스턴트는 이번 전시의 메인 데모로서 기업 문서 데이터 보안에 최적화된 온프레미스 LLM 솔루션으로 큰 관심을 받았습니다. 자체 모델인 ‘DU LLM’부터 챗GPT, 하이퍼클로바X, 라마, 젬마 등 다양한 LLM 서비스를 기반으로 한 맞춤형 솔루션으로, 데이터 유출 우려 없이 내부에서 안전하게 AI를 활용할 수 있어 많은 기업 관계자들의 문의가 이어졌습니다.

특히 RAG와 관련하여 사이냅 도큐애널라이저와 사이냅 어시스턴트에 대한 문의가 집중되었으며, 대형 백월 앞에서 사이냅소프트 직원들이 바쁘게 제품을 시연하고 설명하는 모습이 인상적이었습니다.

B2C 신규 서비스, 감성 일기 앱 ‘사이다’의 데뷔

B2B 솔루션과 함께 사이냅소프트의 첫 B2C 서비스인 AI 일기 앱 ‘사이다(SAIDA)’도 인포데스크에서 소개되어 일반 관람객들의 큰 관심을 끌었습니다. 감정 이모지를 활용한 직관적인 감정 표현과 AI가 직접 따뜻한 답장을 보내는 기능은 ‘사이다‘만의 차별점으로 많은 호응을 얻었습니다.

특히 사용자가 쓴 일기를 기반으로 AI가 그림을 생성해 감정을 시각적으로 재해석하는 기능은 말로 표현하기 어려운 감정을 시각화하는 새로운 경험으로 주목받았습니다.

전시 성과와 향후 계획

이번 AI 엑스포에서 사이냅소프트 부스는 1,200명 이상의 참관객이 방문하며 큰 성과를 거두었습니다. AI 시대에도 ‘문서‘는 정보 기록과 전달의 핵심 수단으로서 그 중요성이 증가하고 있습니다. 사이냅 어시스턴트(링크)는 기업 문서 구조 분석부터 RAG, LLM 서비스까지 기업 문서 데이터 활용의 전체 파이프라인을 올인원 패키지로 제공하는 혁신적 솔루션이죠.

사이냅소프트는 이번 엑스포를 통해 다양한 문서 환경과 AI 활용 요구에 최적화된 솔루션을 직접 경험할 수 있는 기회를 제공하며, 문서 AI 기술의 선두주자로서의 입지를 더욱 굳건히 했습니다.

사이다 앱(링크)은 현재 구글 플레이스토어와 애플 앱스토어에서 ‘사이다 일기‘로 검색하여 설치 가능합니다. 사이냅소프트는 앞으로도 문서 AI 기술을 기반으로 B2B와 B2C 영역에서 혁신적인 솔루션을 지속적으로 선보일 예정입니다. 사이냅소프트의 Document AI 여정을 앞으로도 응원해주세요!

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[인공지능신문]사이냅소프트, ‘AI EXPO KOREA 2025’ 참가… 최신 문서 AI 솔루션 및 체험존 선보인다

synap — Mon, 28 Apr 2025 04:34:50 +0000

[인공지능신문]사이냅소프트, ‘AI EXPO KOREA 2025’ 참가… 최신 문서 AI 솔루션 및 체험존 선보인다

안녕하세요. Document AI 기업 사이냅소프트입니다.

최근 사이냅소프트가 AI 엑스포에 참여한다는 소식이 언론을 통해 보도되었습니다.

오는 5월14일부터 서울 삼성동 코엑스에서 열리는 ‘국제인공지능대전(AI 엑스포 코리아 2025)’에 참가해 최신 도큐먼트 인공지능(AI) 솔루션을 선보일 예정인데요. 자세한 내용은 아래 기사를 통해 확인해 보세요. 😊

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각 솔루션 소개 이미지

문서 AI 전문기업 사이냅소프트(대표 전경헌)는 오는 5월 14일(수)부터 16일(금)까지 3일간 서울 삼성동 코엑스 1층 A홀 전관에서 단일 인공지능 행사로 아시아 최대 규모로 개최되는 ‘제8회 국제인공지능대전(AI EXPO KOREA 2025)’에 참가해 최신 도큐먼트 AI 솔루션을 선보인다고 25일 밝혔다.

이번 전시회에서 사이냅소프트는 신뢰할 수 있는 검색증강생성(RAG) 구축을 위한 문서 분석 솔루션 ‘사이냅 도큐애널라이저’, TTA 공식 한글 인식률 99.3%의 AI OCR 솔루션 ‘사이냅 OCR Pro’, 출시 예정인 문서특화 온프레미스 sLLM ‘사이냅어시스턴트’등 자사의 핵심 제품을 선보인다.

‘사이냅 도큐애널라이저’는 아래아 한글, Word, PowerPoint, Excel 등 다양한 문서를 PDF 변환 없이 직접 분석하고, 대용량 문서도 고속 처리할 수 있다. 분석 결과는 LLM 학습에 바로 활용할 수 있어, 생성형 AI의 데이터 품질과 신뢰성 향상에 기여할 수 있다.

‘사이냅 OCR Pro’는 비정형 서식까지 정확하게 인식하는 AI OCR 솔루션으로, AI 기반 ‘키밸류 트레이너’ 도구를 무상 제공해 다양한 문서에서 핵심 정보를 자동 추출할 수 있다. GS 인증 및 150건 이상의 공공·금융·기업 레퍼런스를 확보하며 제품의 신뢰성을 확보했다.

또한, 이번 전시회 파트너존에 함께 참석하는 미소정보기술과 토스랩은 최신 생성형 AI기술과 분야 별 적용 사례를 선보일 예정이다.

사이냅소프트 전경헌 대표는 이번 행사 참여를 통해 “다양한 문서 환경과 AI 활용 요구에 최적화된 사이냅소프트만의 솔루션을 직접 경험 하실 수 있도록 하겠다.”고 밝혔다.

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기사 원문 보기

[인공지능신문] 사이냅소프트 ‘AI EXPO KOREA 2025’ 참가… 최신 문서 AI 솔루션 및 체험존 선보인다

[헬로티]사이냅소프트, 문서 기반 RAG·OCR 기술로 AI 엑스포 참가

[프라임경제] [카드] 사이냅소프트, 최신 문서 AI 솔루션 및 체험존 선봬

[ZD SW 투데이] 사이냅소프트, AI 엑스포 코리아 2025 참가

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우리가 원하는 건 결국 자동화다:AI 에이전트와 워크플로우를 논할 때 놓치고 있던 것들

synap — Wed, 23 Apr 2025 09:02:53 +0000

우리가 원하는 건 결국 자동화다:AI 에이전트와 워크플로우를 논할 때 놓치고 있던 것들

안녕하세요, Documnet AI 기업 사이냅소프트입니다 🥰

오늘은 AI Agent, MCP 이야기를 합니다. 한 턴 늦게 주제를 가져온 대신, 실용적인 초점으로 이야기합니다.

인간의 ‘일을 덜고 싶다‘는 욕망에서 출발한 자동화

인류 역사를 돌이켜보면 기술의 발전은 늘 ‘일을 덜어내고 싶다‘는 인간의 근본적인 욕망에서 비롯되었습니다.

자동화는 단순히 기술적 발명품이 아니라, 더 쉽고, 더 빠르고, 더 정확하게 일을 대신하고 싶어하는 본질적인 욕구의 표현입니다.

이 욕망은 시대를 초월하여 변함없이 지속되어 왔으며,

오늘날 AI 기술의 발전으로 그 범위가 반복적인 단순 업무에서 복잡한 판단과 결정까지 확장되고 있습니다.

도구가 아닌 목적 중심의 사고 필요성

현재 우리는 ‘워크플로우‘, ‘AI’, ‘에이전트‘와 같은 개념에 너무 집착한 나머지, 자동화의 근본적인 목적을 간과하곤 합니다.

기술 자체가 목적이 되어버리는 함정에 빠지기 쉬운 것이죠.

새로운 기술이 뭐가 나왔지? MCP가 뭐지, Agent 정의가 뭐지? 왜 이건 Agent가 아니라고 하는거지? 라고 개발자가 아닌 데도

테크 정보들을 끊임없이 구독하고, 놓친 기술들에 대해서 불안해하는 것을 저는 기술의 함정에 빠졌다고 합니다.

하지만 진정한 혁신은 항상 ‘왜 우리가 이 일을 자동화하려고 하는가?’라는 질문에서 시작됩니다. 마음 편안하게 흐름을 정리해봅시다.

목적에 따라 자동화 기술이 어떻게 진화해왔는가?

출처: 로봇신문사, NIA 의 RPA 도입 설명

자동화 기술은 다양한 비즈니스 요구에 부응하며 진화해왔습니다.

초기의 단순 규칙 기반 자동화에서 시작하여 머신러닝과 인공지능을 활용한 복잡한 의사결정 시스템으로 발전했습니다.

이러한 진화는 단순히 기술적 발전이 아니라, 자동화의 목적이 단순 업무 대체에서 전략적 의사결정 지원으로 확장된 결과입니다.

1. 자동화의 첫 번째 물결: 워크플로우(Workflow)

워크플로우의 등장과 의미

n8n의 노코드 워크플로우 작성 과정

워크플로우 자동화는 명확하게 정의된 비즈니스 프로세스를 자동화하는 데서 시작되었습니다.

사전에 정의된 규칙과 조건에 따라 작업을 순차적으로 처리하는 것이 특징입니다.

RPA(Robotic Process Automation), Zapier, IFTTT와 같은 도구들은 이러한 워크플로우 자동화의 대표적인 예입니다.

이들은 ‘만약 A가 발생하면, B를 수행한다‘라는 간단한 논리를 기반으로 작동합니다.

워크플로우의 장점과 한계

워크플로우 자동화의 가장 큰 장점은 예측 가능성과 명확한 관리입니다.

일련의 단계가 명확하게 정의되어 있기 때문에, 결과를 쉽게 예측할 수 있고 문제가 발생했을 때 디버깅이 용이합니다.

또한 비기술적 배경을 가진 사용자도 쉽게 이해하고 관리할 수 있습니다.

그러나 워크플로우 자동화는 변화하는 상황에 대응하는 능력이 제한적이라는 한계가 있습니다.

사전에 정의되지 않은 예외 상황이 발생하면 처리하지 못하거나 오류를 발생시킬 수 있습니다.

또한 복잡한 의사결정이 필요한 경우에는 적합하지 않을 수 있습니다.

예시: Zapier가 대중화한 노코드 자동화

zapier의 트리거와 액션 예시

스타트업 비개발자들이 거의 한번씩은 다 써본 대중적인 노코드 자동화 서비스 zapier로 예시를 들어보겠습니다.

Zapier는 ‘트리거와 액션‘이라는 간단한 개념을 통해 수백 개의 앱과 서비스를 연결할 수 있게 했습니다.

예를 들어, 새 이메일이 도착하면(트리거) 그 내용을 스프레드시트에 기록하고(액션 1)

팀에 Slack 메시지를 보내는(액션 2) 워크플로우를 코딩 없이 구성할 수 있습니다.

이런 방식은 기술적 지식이 없는 비즈니스 사용자들도 자신의 업무를 효율화할 수 있게 해주었습니다.

엑셀을 주로 다루시는 분들은 대신 MS의 Power Automate를 자주 쓰시죠. zapier가 노코드 툴 중에서도 스타트업 업계에 널리 받아들여진 것에는슬랙, 구글 스위트, 노션, 카카오톡 메세지 등 스타트업이 자주 사용하는 기존의 업무 도구들과의 연동이 쉬웠기 때문이기도 합니다.

2. 워크플로우 모델의 진화: AI 워크플로우의 등장

AI가 기존 워크플로우를 더 강력하게 만든 과정

AI 기술, 특히 기계학습과 자연어 처리 기술의 발전은 기존 워크플로우의 한계를 극복하게 했습니다. 전통적인 워크플로우가 구조화된 데이터와 명확한 규칙에 의존했다면, AI 워크플로우는 비정형 데이터를 처리하고 패턴을 인식하여 더 넓은 범위의 업무를 자동화할 수 있게 되었습니다. 이메일 내용 이해, 이미지 인식, 음성 처리와 같은 작업이 가능해지면서 자동화의 영역이 크게 확장되었습니다.

생성형 AI를 통한 할 일 자동 생성 시대 개막

특히 GPT와 같은 생성형 AI의 등장은 워크플로우 자동화의 새로운 지평을 열었습니다. 이제 AI는 단순히 정보를 처리하는 것을 넘어, 콘텐츠를 생성하고, 이메일에 자동으로 답장하고, 보고서를 작성하는 등 창의적인 작업까지 수행할 수 있게 되었습니다. 이러한 발전은 지식 노동자의 일상적인 업무 방식을 근본적으로 변화시키고 있습니다.

초기엔 이를 ‘AI 에이전트‘로 부르던 시기 (혼재된 개념의 시절)

생성형 AI가 처음 등장했을 때, 이를 활용한 자동화 솔루션은 종종 ‘에이전트’라는 용어로 불렸습니다. 그러나 이 시기의 ‘에이전트’는 오늘날 우리가 이해하는 것과는 다른 의미를 가졌습니다. LangChain과 같은 프레임워크의 등장은 생성형 AI와 다양한 도구를 연결하여 복잡한 작업을 수행할 수 있는 기반을 마련했지만, 어떤것이 ‘에이전트’인지에 대한 개념은 아직 명확히 정립되지 않았습니다.

예시: ChatGPT와 Zapier 통합 사례

챗gpt를 zapier에 연동해 나온 결과값을 zapier의 다른 액션들(노션이나 메일에 무언가를 작성하기, 생성하기)할 수 있습니다.

ChatGPT와 Zapier의 통합은 자연어 명령을 통해 복잡한 워크플로우를 활성화할 수 있게 했습니다. 사용자는 “지난 주 판매 데이터를 분석하고 마케팅 팀에 보고서를 보내줘”와 같은 자연어 지시를 내리면, ChatGPT가 이를 해석하여 Zapier의 워크플로우를 실행합니다. 이는 생성형 AI가 기존 워크플로우 자동화 도구의 사용성을 어떻게 향상시키는지 보여주는 좋은 예입니다.

3. AI 에이전트 개념의 구체화와 분화: Anthropic의 역할

현재는 AI 워크플로우와 AI 에이전트의 혼재 상황

AI 기술이 발전함에 따라 ‘AI 워크플로우‘와 ‘AI 에이전트‘라는 개념 사이의 경계가 모호해졌습니다. 많은 기업과 개발자들이 두 용어를 혼용하며 사용하고 있어 시장에는 혼란이 존재합니다. 어떤 솔루션은 단순한 AI 워크플로우이지만 마케팅 목적으로 ‘에이전트‘라고 부르는 경우도 있고, 반대로 고급 에이전트 기능을 갖추고 있지만 ‘워크플로우‘로 분류되는 경우도 있습니다.

Anthropic은…

이러한 혼란 속에서 Anthropic(Claude)은 AI 에이전트에 대한 나름의 정의를 제시했습니다. Anthropic에 따르면, AI 에이전트와 AI 워크플로우를 구분하는 핵심 요소는 ‘오케스트레이션(Orchestration)’의 유무입니다. 오케스트레이션이란 AI가 다양한 작업과 도구를 상황에 맞게 조율하고 관리하는 능력을 의미합니다.

AI 에이전트를 어떻게 만들지에 대한 Anthropic의 고민이 위의 영상에서 드러나는데요. 공유드립니다.

AI 에이전트의 핵심: 환경 인식, 상황 판단, 능동적 의사결정과 적응

AI 에이전트는 단순히 미리 정의된 단계를 따르는 것이 아니라, 환경을 인식하고, 상황을 판단하며, 자율적으로 의사결정을 내리고, 변화하는 조건에 적응할 수 있는 능력을 갖추고 있습니다. 이는 사전에 프로그래밍된 규칙 대신, AI 모델이 스스로 적절한 행동 과정을 결정한다는 것을 의미합니다.

예시: 원전 ‘AI 에이전트’

원전 AI 에이전트 예시_ 한국원자력연구원의 유용균 실장 발표

해외 기업 대신 국내 공공분야에서 구축한 사례를 가져왔습니다. 한국원자력연구원에서 발표한 원전 AI 에이전트는 원전에 부착된 센서와 CCTV를 통해 얻는 운영 데이터, 디지털트윈을 활용한 예측 시나리오, 원전 운영 매뉴얼에 관한 정보가 ‘AI 운전원’에 집중된다. 원전 관리자는 AI 운전원이 수집한 자료와 처분을 LLM을 통해 파악하고 필요한 조치를 내리는데요.

이때 AI 운전원이 자료를 수집해 전달하는 역할에 머물지 않고 자주적으로 상황을 파악해 적절한 조치를 내릴 능력이 있다는 게 특징입니다.

그래서 ‘에이전트(agent)’라는 이름이 붙었다고 설명합니다. 원전 업무 프로세스의 일부는 논리적 흐름을 따르지만(워크플로우인가요?), 에이전트에 해당하는 ‘환경’ 을 인식해서 ‘판단’을 내리는 영역이 있다는 걸 확인했고, 해당 예시에서도 볼 수 있습니다.

자세한 기사는 [데일리한국] ‘AI 에이전트’가 원전 운영하며 사람에 보고하는 시대 올까? 에서도 더 볼 수 있습니다.

워크플로우 부터 AI 에이전트까지 정리해보기

항목	일반 워크플로우	AI 워크플로우	AI 에이전트
자동화 범위	반복적, 정형적	정형 + 비정형	비정형, 예외상황까지 대응 가능
판단 주체	규칙 기반	부분적 AI 판단	AI 스스로 상황 판단 및 대응
유연성	낮음	중간	높음
설계 복잡도	낮음	중간	높음
적용 시나리오	고정 업무 처리	비정형 포함 업무	빈번한 변화 및 복합적 의사결정이 필요한 업무

두 개념은 경쟁이 아니라 목적과 상황에 따라 선택적 조합 가능

AI 워크플로우와 AI 에이전트는 아직 정의상으로 영역이 겹치면서, 어느정도 상호 보완적인 관계에 있습니다.

모든 자동화 요구사항에 에이전트가 필요한 것은 아니며, 때로는 더 예측 가능하고 관리하기 쉬운 워크플로우가 더 적합할 수 있습니다.

반대로, 복잡하고 변화가 많은 환경에서는 에이전트의 유연성과 적응력이 중요한 이점이 될 수 있습니다.

핵심은 비즈니스 목표와 상황에 맞는 적절한 자동화 방식을 선택하는 것입니다.

4. MCP(Model Context Protocol)의 등장과 변화된 AI 에이전트 논의

MCP의 등장으로 AI 에이전트 논의가 어떻게 바뀌었는가?

MCP 아키텍쳐를 비유한 그림

최근 AI 에이전트 기술은 단일 에이전트 모델에서 여러 에이전트가 협업하는 모델로 발전하고 있습니다. Model Context Protocol(MCP)의 등장은 이러한 변화를 가속화했습니다. MCP는 각기 다른 역할과 전문성을 가진 여러 AI 에이전트가 서로 소통하고 협력하여 복잡한 문제를 해결하는 플랫폼입니다. 앞서 말한 Anthropic 에서 제시했는데, 이걸 ‘AI 앱을 위한 USB-C 포트’라고 비유했습니다. 위의 그림처럼요.

MCP로 인한 패러다임 변화: 협업 에이전트 모델의 실용화 가속

이 기술이 요근래 모든 기사에서 보이게 되는 의의는 단순합니다. AI Agent 개발이 개발자들에게 훨씬 쉬워질 수 있는 표준을 제공한 것입니다. USB-C 포트 가 호환성을 높이며 더 복잡한 연결을 구상할 수 있게 되었습니다. 단일 에이전트가 모든 작업을 처리하는 방식에서 전문화된 에이전트들이 협업하는 방식으로의 전환은 자동화의 가능성도 크게 확장합니다.

5. 워크플로우와 에이전트 도입 시 흔히 겪는 문제

워크플로우: 변화 대응 한계

워크플로우 자동화의 주요 한계는 변화하는 비즈니스 환경에 적응하기 어렵다는 점입니다. 비즈니스 요구사항이 변경되면 워크플로우도 재설계해야 하며, 이는 시간과 비용이 소요되는 작업입니다. 또한 워크플로우는 예외 상황 처리에 취약하여, 예상치 못한 입력이나 상황에서 오작동할 가능성이 있습니다.

AI 에이전트: 통제의 어려움, 예측 불가능성

반면 AI 에이전트는 더 유연하지만, 그만큼 통제와 예측이 어렵다는 문제가 있습니다. 에이전트가 내린 결정을 이해하고 검증하기 어려울 수 있으며, 때로는 예상치 못한 행동을 할 수 있습니다. 또한 에이전트 시스템은 설계와 구현이 복잡하여 초기 도입 비용이 높고 전문 지식이 필요합니다.

자동화 도구를 선택할 때 현실적으로 고려해야 하는 요소들

자동화 도구를 선택할 때는 기술적 가능성뿐만 아니라 조직의 현실적 여건도 고려해야 합니다. 조직의 기술적 성숙도, 자동화하려는 프로세스의 복잡성과 변동성, 가용 예산, 구현 시간, 그리고 기존 시스템과의 통합 가능성 등을 종합적으로 평가해야 합니다. 너무 복잡한 솔루션은 실패 위험이 높기 때문에, 단계적 접근이 현명할 수 있습니다.

결론: 도구가 아닌 목적 중심의 자동화를 위한 가이드라인

결국 목표는 사람의 일을 더 잘 대신하고 효율화하려는 욕망의 실현

우리는 zapier 같은 노코드 워크플로우 툴 부터 Anthropic가 제시한 MCP 까지 살펴봤습니다. 자동화 기술이 발전함에 따라 다양한 도구와 방법론이 등장했지만, 그 근본적인 목적은 변함이 없습니다 – 인간의 일을 더 효율적으로, 더 정확하게, 더 빠르게 수행하는 것입니다. 우리는 기술적 용어와 트렌드에 집착하기보다, 이 본질적인 목적을 항상 염두에 두어야 합니다.

성공적인 자동화 전략은 ‘어떤 기술을 사용할 것인가?’가 아니라 ‘무엇을 달성하고자 하는가?’라는 질문에서 시작됩니다.

먼저 자동화를 통해 얻고자 하는 구체적인 비즈니스 목표를 명확히 정의한 후, 그 목표를 가장 효과적으로 달성할 수 있는 기술적 접근 방식을 생각해야하는 것은 우리가 종이에서 그림을 그리며 일을 계획하던 때의 원칙과 크게 다르지 않은 것 같습니다.

더 읽어보기

오늘의 글이 재밌으셨다면 사이냅소프트에서 다음의 페이지들을 읽어보시면 좋을 것 같습니다. 기본적인 RPA 자동화나 IDP를 위해서 OCR을 도입하실 예정이실 수도 있고, 기업 내 여러 문서를 LLM이 활용할 수 있도록 RAG 구축을 위해서 디지털 문서를 변환해야한다면 사이냅 도큐애널라이저 가 필요하실 수도 있습니다.

AI 시장 현황, AI 기술 트렌드 by Alex 시리즈

1. 시장알기: 2024 생성형 AI 시장 브리핑: 리서치 중이라면 여기요🔍📈

2. 기술 알기: AI 기술, ‘비개발자’가 알아야 할 트렌드 1

3.기술 알기: AI 기술, ‘비개발자’가 알아야 할 트렌드 2

4. 자사 알기: 부동산 감정평가 AI 사례 뜯어보기 1

5. 자사 알기: 부동산 감정평가 AI 사례 뜯어보기 2

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사이냅소프트 이노테크데이 2025 행사 후기

synap — Wed, 12 Mar 2025 02:23:15 +0000

사이냅소프트 이노테크데이 2025 행사 후기

Document AI 기업 사이냅소프트입니다.
이노테크데이는 사이냅소프트 내부 기술 공유 세미나인데요. 올해도 성황리에 개최된 행사의 스틸컷을 공유해드립니다.

사이냅소프트 이노테크데이 2025 행사 후기

사이냅소프트 이노테크데이가 뭔가요?

이노테크데이는 사이냅소프트의 기술력과 혁신을 공유하는 연례 행사입니다.

내부 개발자들이 한 해 동안 연구하고 적용한 기술을 서로 공유함으로써 조직 전체의 기술 역량을 강화하고, 부서 간 협업을 촉진하는 중요한 자리입니다. 이 행사는 단순한 지식 전달을 넘어 개발자들이 서로의 경험과 아이디어를 나누며 성장할 수 있는 플랫폼으로 자리매김하고 있습니다.

이노테크데이 기술 세미나 개요 및 진행 방식

2025년 이노테크데이는 2월 27일 (목)과 28일 (금) 2일에 걸쳐서 진행되었습니다.

최애림, 고은세, 최재우 사원님이 진행을 해주셨습니다.

기술 세미나 현장 스케치

랜덤으로 진행되는 이노테크데이 발표는 바로 다음 발표자가 내가 아닐까? 하는 긴장감 속에서 서로의 내용을 열심히 경청하는데요. 즐거웠던 행사 현장 사진을 전합니다.

사이냅소프트 이노테크데이 행사 현장

발표를 듣고있는 사이냅소프트의 개발자들이 2층 강당을 가득 채웠습니다.

사이냅소프트 이노테크데이 행사 현장

질의응답시간에 발표자의 내용에 덧붙여 좋은 점을 칭찬해주시는 김영표 팀장님!

사이냅소프트 이노테크데이 행사 현장

Ppt를 띄워놓고 이야기에 몰입중인 청중들. 단순히 내가 했던 일을 공유하는 행사를 넘어서서, 어떤 문제가 있었고 문제 해결을 위해 여러 도구 중 이 도구를 비교하며 왜 사용했는지 공유하면서 한단계 성장하는 사이냅소프트의 자랑스러운 개발문화입니다.

사이냅 이노테크데이 행사 소감

끝나고 소감 발표와 함께 맛있는 저녁식사도 함께했답니다!

기술 세미나 주요 내용

개발 본부에게도 중요한 행사지만, 사업부 입장에서도 개발 팀장님들 발표가 곧 중요한 사이냅 제품에 대한 이야기기도 하므로 메모해가면서 들어야하는 귀한 시간입니다. 2일동안 진행된 38개의 발표 중에서도 마케팅 팀에서 재밌게 들었던 내용들은 다음과 같은데요.

사이냅 이노테크데이_ 발표중인 박민호 팀장님

예를 들면, 박민호 팀장님의 는 사이냅 도큐애널라이저의 신규 업데이트 예정 기능들에 대해서 미리 볼 수 있는 시간입니다!

사이냅소프트의 원본문서 분석 기술은 타사의 문서 Parse와 접근방법이 다르기 때문에 마케팅 팀에서도 항상 자사의 기술을 새로 배우고, 장점에 대해서 잘 알릴 수 있어야 합니다. PPT 도형 인식과 보이지 않는 투명한 표 인식에 대해서 잘 알릴 수 있으면 좋겠다고 생각한 하루였습니다.

▶사이냅 도큐애널라이저 더 알아보기

또 김영표 팀장님과 오효원 대리님이 이번 이노테크데이에서 많은 사람들의 관심을 받았는데요.

김영표 팀장님은 < 뉴럴 네트워크의 이야기, 그래프로 듣다: 텐서보드> 라는 주제로,

오효원 대리님은 < AI 음성 인식의 이해와 WhisperX>라는 발표주제로 참여해주셨습니다. 역시 사이냅소프트 안에서 AI에 대한 관심이 항상 높은 것을 알 수 있었어요.

개인적으로도 김영표 팀장님의 기본기 교육이 흥미로웠는데요. 텐서보드로 모델 Loss값과 Evaluation Metric(평가지표) 를 그래프로 보며 딥러닝 모델이 학습하고 성장하는 과정을 모니터링하고 평가, 최적화 하는 과정에 대해서 알려주셔서 개발자분들이 이렇게 일하는구나 를 알게 된 재밌는 시간이었습니다.

마치며

이번 사이냅소프트 이노테크데이는 단순한 기술 발표를 넘어, 각 팀이 직면한 도전과 그 해결 과정을 생생하게 공유하는 지식 교류의 장이었습니다. 특히 AI, 보안, 테스트 자동화, 성능 최적화 등 다양한 주제에 걸친 38개의 발표는 우리 회사의 기술적 역량과 혁신에 대한 열정을 잘 보여주었습니다.

발표자들의 노고에 감사드리며, 이노테크데이에서 공유된 지식과 경험이 앞으로의 기술 개발과 혁신에 큰 밑거름이 되길 기대합니다. 다음 이노테크데이에서는 또 어떤 놀라운 기술과 도전 스토리가 공유될지 벌써부터 기대가 됩니다.

함께 참여해주신 모든 분들께 다시 한번 감사드립니다!

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