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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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2026년 AI 행사 달력에 미리 표시하기

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

2026년 AI 행사 달력에 미리 표시하기

안녕하세요, Document AI 기업 사이냅소프트입니다.

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

⚡1월: 신년에는 CES 소식이 가장 먼저!

CES 2026 (1월 6-9일, 라스베가스)

CES2026

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

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

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

AAAI 2026 (1월 20-27일, 싱가포르)

AAAI 2026

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

🧩3월: 엔비디아의 달

NVIDIA GTC 2026 (3월 16-19일, 산호세)

엔비디아GTC2026

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

2026년 3월에는 엔비디아가 무엇을 가져올지 기대됩니다.

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

🌸4월: 4월의 꽃말은 중간고사.. 가 아니고 딥러닝의 달

ICLR 2026 (4월 23-27일, 브라질 리우데자네이루)

ICLR2026

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

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

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

🏢5월: 빅테크 뉴스가 많이 나오는 달

Google I/O 2026

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

👁️6월: CVPR의 달

CVPR 2026

CVPR 2026 (6월 3-7일, 덴버)

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

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

🗯️7월: 2026년에는 ICML이 서울에서 열려요

ACL 2026 (7월 2-7일, 샌디에이고)

ACL2026

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

ICML 2026 (7월 6-11일, 서울)

ICML2026

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

🏝️8월: 또다른 국제학회가 제주에서

KDD 2026 (8월 9-13일, 제주)

KDD2026

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

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

IJCAI-ECAI 2026 (8월 15-21일, 독일 브레멘)

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

🧠12월: 한 해 결산은 뉴립스!

NeurIPS 2026 (12월, 일정 미정)

NeurIPS 2026

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

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

AI 뉴스 노출이 큰 주요 행사들 체크하기

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

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

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

2026년 새로운 소식, 알차게 확인하시길 바라겠습니다.

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2025년 AI 정책 뉴스 사분면으로 회고하기

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

2025년 AI 정책 뉴스 사분면으로 회고하기

안녕하세요, Document AI 전문 기업 사이냅소프트입니다.

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

Intro

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

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

기술-정책 대응 매트릭스

기술-정책 매트릭스

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

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

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

2025년의 AI 이슈들도 한번 이 매트릭스 안에 넣어봤습니다.

대한민국 AI 정책 분석 맵

1사분면: [규제 성숙 高 / 산업화 高] – 발전도·규제도 OK

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

AI 반도체와 에너지의 지정학

출처: 한국일보, 강준구 기자

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

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

인프라의 투명성과 ESG

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

2사분면: [규제 미비 / 산업화 低] – 미개척 지대

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

AGI와 킬 스위치

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

3사분면: [규제 미비 / 산업화 高] – 회색지대

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

에이전틱 AI: 자율성과 책임의 딜레마

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

AI 에이전트 개인정보 논의

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

AI Slop(AI 슬롭)과 정보 오염

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

AI 슬롭 예시로 잘 알려진 새우예수

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

딥페이크: 공포의 추락 사례

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

출처 연합뉴스

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

4사분면: [규제 성숙 高 / 산업화 低] – 선제적 규제 대응

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

소버린 AI: 기술적 독립 선언

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

출처 머니투데이

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

▶ 사이냅 홈페이지 바로가기

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[지티티코리아]소규모 지자체 디지털 문서 혁신, ‘사이냅 문서뷰어 SaaS’가 해법… 청송군, 전국 지자체 최초 도입

synap — Wed, 12 Nov 2025 01:34:19 +0000

[지티티코리아]소규모 지자체 디지털 문서 혁신, ‘사이냅 문서뷰어 SaaS’가 해법… 청송군, 전국 지자체 최초 도입

안녕하세요. AI 전문 기업 사이냅소프트입니다.

사이냅소프트의 ‘사이냅 문서뷰어 SaaS’가 예산과 IT 인력이 부족한 소규모 지자체의 디지털 전환 해법으로 부상하며, 경북 청송군이 전국 지자체 최초로 도입했다는 뜻깊은 소식이 언론에 보도되었습니다.

이번 보도에서는

📌 비용과 운영 부담 ‘Zero’: 초기 구축 비용과 유지보수 부담이 없는 구독형(SaaS) 서비스로, IT 인력과 예산이 부족한 지자체의 디지털 전환 고민을 한 번에 해결합니다.

📌 ‘설치’ 없는 ‘디지털 포용’: 별도 프로그램 설치 없이 PC, 모바일에서 문서를 ‘바로 보는’ 기술로, 정보 취약계층을 포함한 모든 군민의 정보 접근성을 획기적으로 높입니다.

전국 지자체 최초 도입! 적은 비용으로 디지털 혁신과 포용을 실현하다!

사이냅소프트는 청송군의 성공 사례를 바탕으로, 더 많은 지자체가 적은 비용으로 높은 수준의 대민 서비스를 제공하고 ‘디지털 포용’을 실현하도록 돕는 최고의 기술 파트너가 되겠습니다.

▼ 아래 기사에서 자세한 내용을 확인해 보세요. 😊

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소규모 지자체 디지털 문서 혁신, ‘사이냅 문서뷰어 SaaS’가 해법… 청송군, 전국 지자체 최초 도입

– 예산·IT 인력 부족한 지자체, ‘구독형 서비스‘로 디지털 전환·포용 동시 해결

– 문서뷰어 SaaS “초기 구축 비용·유지보수 부담 ‘Zero’… 정보 취약계층 접근성 개선“

[이미지 : 청송군 홈페이지에 적용된 사이냅 문서뷰어 SaaS 서비스 화면]

[2025년 11월11일] – AI 전문 기업 사이냅소프트(대표 전경헌)는 자사의 ‘사이냅 문서뷰어 SaaS’가 예산과 IT 인력이 부족한 소규모 지자체의 디지털 전환 해법으로 부상하고 있다고 밝혔다.

최근 경북 청송군이 전국 지자체 최초로 ‘사이냅 문서뷰어 SaaS’를 도입하여 디지털 혁신과 포용 행정의 모범 사례를 만들었다.

정부의 ‘디지털 플랫폼 정부‘ 기조에 따라 지자체의 디지털 혁신이 시급하지만, 예산과 전문 인력이 부족한 소규모 지자체 에게는 막대한 초기 구축비와 운영 부담이 큰 장벽이 되어왔다. 또한 정보 취약계층이 홈페이지 문서를 보기 위해 별도 프로그램을 ‘설치‘해야 하는 불편함은 ‘디지털 포용‘을 가로막는 큰 문제였다.

‘사이냅 문서뷰어 SaaS’는 이러한 지자체의 고민을 한 번에 해결한다. 구독형(SaaS) 방식이라 초기 구축 비용이 없고, 서버 관리, 보안, 업데이트 등 유지보수 부담을 사이냅소프트가 책임진다. 지자체는 IT 운영 부담 없이 월 구독료만으로 안정적인 서비스 제공이 가능하다. 또한, ‘설치 없는(Non-ActiveX)’ 뷰어 기술로 누구나 PC, 모바일에서 HWP, PDF 등 문서를 다운로드 없이 ‘바로 볼 수‘ 있다. 이는 정보 취약계층의 접근성을 획기적으로 높여준다.

청송군은 노후 솔루션 교체를 넘어 군민 편의성을 개선하고자 ‘사이냅 문서뷰어 SaaS’의 강점을 높이 평가해 전국 지자체 최초로 도입을 결정했다.

“청송군 관계자는 “‘사이냅 문서뷰어 SaaS’ 도입으로 기존 시스템의 노후화로 인한 고질적인 문제와 비효율적인 운영·관리 부담이 획기적으로 해소되었다“며, “무엇보다 홈페이지 방문객이 어떤 기기에서도 프로그램 설치 없이 행정 문서를 바로 확인할 수 있게 되어 군민의 정보 접근성이 크게 향상되는 실질적인 효과를 거뒀다“고 말했다.”

사이냅소프트 전경헌 대표는 “청송군 사례는 ‘사이냅 문서뷰어 SaaS’가 제한된 자원으로 디지털 혁신과 포용 행정을 동시에 실현해야 하는 소규모 지자체에 가장 효율적인 솔루션임을 입증한 것“이라고 강조했다. 이어 “문서 열람은 행정 서비스의 기본 관문“이라며, “더 많은 지자체가 적은 비용으로 높은 수준의 대민 서비스를 제공하고, ‘디지털 포용‘을 실현하도록 돕는 최고의 기술 파트너가 되겠다“고 밝혔다.

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기사 원문 보기
[지티티코리아][Success Story] 예산 부담 없이 디지털 행정 실현… 청송군, ‘사이냅 문서뷰어 SaaS’로 문서 혁신

[BIKOREA]청송군, ‘사이냅 문서뷰어 SaaS’ 채택

[테크데일리]소규모 지자체 디지털 문서 혁신…청송군, 전국 지자체 최초 도입..

[지디넷코리아]경북 청송군, 사이냅 문서뷰어 SaaS 도입

[디지털경제뉴스]사이냅소프트, 경북 청송군에 ‘사이냅 문서뷰어 SaaS’ 공급

[한국클라우드신문]청송군, ‘사이냅 문서뷰어 SaaS’ 도입… 디지털 혁신 해법 제시

▶ 사이냅 홈페이지 바로가기

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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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[헬로티] 사이냅소프트, ‘AI정부 혁신 콘퍼런스’ 참가…공공 행정 혁신 위한 AI 문서 처리 기술력 입증

synap — Fri, 29 Aug 2025 01:21:21 +0000

[헬로티] 사이냅소프트, ‘AI정부 혁신 콘퍼런스’ 참가…공공 행정 혁신 위한 AI 문서 처리 기술력 입증

안녕하세요. Document AI 전문 기업 사이냅소프트입니다.
사이냅소프트가 ‘제7회 AI정부 혁신 콘퍼런스’에 참가하여, 공공 행정 혁신을 위한 AI 문서 처리 기술력을 선보였다는 소식을 전해드립니다!

이번 행사에서는

📌 공공 행정을 위한 맞춤 AI 솔루션: 생성형 AI 기반의 대화형 검색 ‘사이냅 어시스턴트’부터 문서 구조 분석, 차세대 OCR까지! 공공기관의 업무 효율을 극대화할 AI 문서 솔루션 3종을 선보였습니다.
📌 신뢰할 수 있는 AI 기술력 입증: 기관 내부망에서 안전하게 운영되는(On-premise) 환경을 지원하고, 복잡한 한글(HWP) 문서까지 완벽하게 처리하는 등 공공기관이 믿고 쓸 수 있는 AI 기술력을 입증했습니다.

AI로 여는 스마트 행정, 사이냅소프트가 함께합니다!

사이냅소프트는 앞으로도 공공기관이 신뢰할 수 있는 안전한 AI 기술을 통해 대국민 서비스 품질 향상과 행정 혁신에 기여하겠습니다.

▼ 아래 기사에서 자세한 내용을 확인해 보세요. 😊

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사이냅소프트, ‘AI정부 혁신 콘퍼런스’ 참가…공공 행정 혁신 위한 AI 문서 처리 기술력 입증

– 생성형 AI 기반 대화형 검색·문서 분석·차세대 OCR 3종 솔루션 전시
– 안전하고 신뢰할 수 있는 AI 기술로 디지털 행정 혁신에 실질적 기여

[이미지: AI 정부 혁신 콘퍼런스 현장 사진 ]

[2025년 8월 28일] 인공지능(AI) 전문 기업 사이냅소프트(대표 전경헌)는 8월 27일(수) 정부세종컨벤션센터에서 열린 ‘제7회 AI정부 혁신 콘퍼런스’에 참가해, 공공기관의 AI 활용이 단순 데이터 추출과 질의응답을 넘어, 문서 작성과 실질적 활용 영역까지 확대되는 AI 기술 흐름에 맞춰, 이에 특화된 문서 AI 전략을 제시했다.

사이냅소프트는 이를 뒷받침하기 위해 ▲생성형 AI 기반 대화형 문서 검색 솔루션 ‘사이냅 어시스턴트’, ▲문서 구조 분석 및 데이터 변환 기술 ‘사이냅 도큐애널라이저’, ▲차세대 광학문자인식(OCR) 솔루션 ‘사이냅 OCR’ 등 AI 문서 솔루션 3종을 전시하며, 공공기관의 문서 자산 활용과 업무 자동화를 위한 혁신적 방향을 선보였다.

사이냅 어시스턴트는 기관 내부 방대한 문서를 대화형으로 검색·활용할 수 있는 생성형 AI 기반 솔루션이다. 보안이 중요한 공공기관 환경을 고려해 온프레미스(On-Premise)를 지원하며, 행사 현장에서는 개정 법률 문서 간의 신속한 비교, 행정문서 초안 작성, 작성된 문서를 곧바로 한글(HWP) 파일로 내보낼 수 있는 기능이 특히 주목을 받았다.

사이냅 도큐애널라이저는 다양한 문서를 구조화 데이터로 변환하는 핵심 엔진이다. 특히 한글(HWP) 파일을 직접 분석하고, 표 안의 표·페이지를 넘어가는 표·투명하거나 복잡한 표 양식까지 손실 없이 변환할 수 있는 강점이 공공기관 업무에 실질적인 도움이 된다는 점에서 높은 평가를 얻었다.

사이냅 OCR은 국내 최초 딥러닝 기반 OCR을 상용화한 솔루션으로, 현재 200건 이상의 구축 레퍼런스를 확보했으며 탁월한 기술력과 구축 경험으로 시장 신뢰를 입증하고 있다. 이번 행사에서는 공공기관에 구축된 다양한 사례와 성능이 강조되었으며, 특히 VLM(비전언어모델) 기술을 적용해 다양한 문서 유형에서 기존 대비 높은 정밀도와 신뢰성을 성취한 점이 주목받았다.

사이냅소프트 전경헌 대표는 “이번 콘퍼런스를 통해 공공기관 관계자분들의 AI 행정 혁신에 대한 강한 의지를 확인할 수 있었다”며, “사이냅소프트는 앞으로도 문서 데이터의 안전한 활용을 최우선으로, 공공기관이 신뢰할 수 있는 AI 기술로 업무 효율성과 대국민 서비스 품질 향상에 기여하겠다”고 말했다.

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기사 원문 보기

[헬로티] 사이냅소프트, ‘AI정부 혁신 콘퍼런스’서 문서 AI 기술 공개

[지디넷코리아] 사이냅소프트, AI정부 혁신 콘퍼런스서 공공 문서 AI 전략 제시

[한국클라우드신문] 사이냅소프트, ‘AI 기반 문서 처리 솔루션’으로 공공 행정 혁신

[네이트뉴스] 사이냅소프트, ‘AI정부 혁신 콘퍼런스’ 참가…’AI 문서 처리’ 기술력 입증

▶ 사이냅 홈페이지 바로가기

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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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[Global AI Topic] 상상이 현실로, 어젯밤 꿈을 영상으로 만드는 ‘드림 레코더’의 등장!

synap — Wed, 27 Aug 2025 01:05:26 +0000

[Global AI Topic] 상상이 현실로, 어젯밤 꿈을 영상으로 만드는 ‘드림 레코더’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!😀

| 어젯밤 꾼 신비로운 꿈, 이제는 영상으로

혹시 잠에서 깨자마자 방금 꾼 신비로운 꿈을 붙잡아두고 싶다는 생각, 해보신 적 없으신가요? 영화 ‘인셉셥’에서나 가능할 것 같았던 일이 이제는 현실이 되었습니다. 네덜란드의 디자인 스튜디오 ‘모뎀(Modem)’이 개발한 침대 옆 AI 기기, ‘드림레코더(Dream Recorder)’가 바로 그 주인공입니다.

사용법은 놀랍도록 간단합니다. 아침에 일어나 버튼을 누르고, 간밤에 꾼 꿈 이야기를 들려주기만 하면 끝. 그러면 AI가 꿈의 주제와 아이디어를 분석해, “흐릿하고, 때로는 비논리적이며, 향수를 불러일으키는 듯한” 느낌의 몽환적인 영상으로 즉시 ‘번역’해 줍니다. 이제 기억 저편으로 사라지던 꿈은 눈으로 다시 볼 수 있는 시대가 열린 것이죠.😮

| ‘드림 레코더’의 특별한 철학: 조용한 기술

‘드림 레코더’가 더욱 특별한 이유는 그 안에 담긴 철학 때문입니다. 이 기기는 우리의 삶을 방해하는 알림과 앱에서 벗어나, ‘조용한 기술(Calm Technology)’을 지향합니다.

인터넷 연결 없이 기기 자체적으로만 작동하여 사적인 꿈 이야기가 외부로 나갈 걱정이 없고, 스마트폰 앱 없이 독립적으로 움직입니다. 심지어 야광 소개로 만들어 밤에는 은은한 임시 야간 조명으로도 가능하죠. 이 모든 설계도는 오픈소스로 공개되어, 누구나 ‘나만의 드림 레코더’를 만들 수 있습니다. 기술을 소유하는 대신, 경험을 공유하자는 멋진 생각 입니다.

| 그런데 AI는 어떻게 우리의 꿈을 ‘번역’할 수 있을까?

여기서 한 가지 궁금증이 생깁니다. “그렇게 뒤죽박죽인 꿈 이야기를 AI가 어떻게 이해하고 영상으로 만들 수 있지?” 상식적으로는 불가능해 보입니다.

그런데 학술지 ‘Frontiers in Sleep’에 발표된 한 연구(2025년 7월)가 그 실마리를 제공합니다. 놀랍게도 AI에게 꿈 이야기는 논리 정연한 위키피디아 문서보다 오히려 더 ‘예측하기 쉬운’ 텍스트라고 합니다. 우리 인간은 현실의 논리를 기준으로 꿈이 ‘이상하다’고 판단하지만, AI는 그런 기준 없이 텍스트의 통계적 패턴을 봅니다. AI에게는 꿈에서 반복되는 감정이나 서사 구조가 백과사전의 다양한 주제보다 더 일관된 패턴을 인식될 수 있다는 것이죠.

바로 이 점이 ‘드림 레코더’와 같은 기기가 탄생할 수 있었던 과학적 비밀입니다. 우리의 꿈이 AI에게는 결코 ‘기괴한’ 이야기가 아니었던 셈입니다.

| 마치며

그렇다면 ‘드림 레코더’와 같은 기기가 우리에게 주는 진짜 의미는 무엇일까요?

가장 중요한 시사점음 AI가 꼭 복잡한 업무를 처리하거나 생산성을 높이는 데만 쓰이는 게 아니라는 점입니다. ‘드림 레코더’의 사례처럼, AI는 우리의 내면을 탐험하고 감성을 자극하는 아주 개인적인 친구가 될 수도 있다는 가능성을 보여줍니다. 알림으로 우리를 방해하는 대신, 우리의 잠재의식을 조용히 비춰주는 것처럼 말이죠.

개발자의 말처럼 “AI는 또 다른 방해 요소가 될 수도 있고, 우리의 인식을 부드럽게 전환시키는 도구가 될 수도 있습니다.” 결국 어떤 AI를 만들고 사용할지는 우리의 선택에 달려있습니다.

여러분이라면 AI에게 어떤 꿈을 ‘번역’해달라고 부탁하고 싶으신가요?😉

출처:
Dezeen. (2025년 6월 30일). AI 기반 드림 레코더를 통해 사용자는 꿈을 재생할 수 있습니다. https://www.dezeen.com/2025/06/30/dream-recorder-ai-design/
Lorenzo bertolini . (2025, July 23). Frontiers. https://www.frontiersin.org/journals/sleep/articles/10.3389/frsle.2025.1625185/full
designboom. (2025년 8월 16일). AI 레코더는 사람들의 꿈을 비디오로 재생하여 수면 중에 상상했던 것을 기억해냅니다. https://www.designboom.com/technology/ai-recorder-replays-dream-videos-recall-visualized-sleep-device-modem-08-16-2025/

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[전자신문] 사이냅소프트, 배스킨라빈스 앱에 OCR 기술 공급… B2C 서비스로 활용 확대

synap — Tue, 19 Aug 2025 05:41:46 +0000

[전자신문] 사이냅소프트, 배스킨라빈스 앱에 OCR 기술 공급… B2C 서비스로 활용 확대

안녕하세요. Document AI 기업 사이냅소프트입니다.
최근 사이냅소프트의 AI OCR 기술이 비알코리아의 신규 ‘배스킨라빈스 앱’에 탑재되었다는 반가운 소식이 언론에 보도되었습니다.

이번 보도에서는
📌 B2C 서비스로의 본격 확장: 사용자가 앱 카메라로 아이스크림 이름표를 비추면 메뉴를 인식해 바로 주문으로 연결하는 ‘플레이버 스캔’ 기능에 ‘사이냅 OCR’이 적용되었습니다.
📌 생활 밀착형 AI 기술: 공공, 금융 등 B2B 중심이던 OCR 기술이 어떻게 일반 소비자의 구매 경험을 혁신하는 생활 속 기술로 진화하고 있는지 소개합니다.

카메라로 비추기만 하면 끝!
사이냅소프트의 AI 기술이 고객의 일상에 어떻게 더 가까이 다가가고 있는지, 함께 보시죠!

▼ 아래 기사에서 자세한 내용을 확인해 보세요. 😊

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사이냅소프트, 배스킨라빈스 앱에 OCR 기술 공급… B2C 서비스로 활용 확대

– 사이냅 OCR Pro B2C 서비스 적용, OCR 기술의 생활 밀착형 진화
– 카메라로 비추면 끝, AI OCR 기술로 더 스마트해진 구매 경험

[이미지: 사이냅 OCR 적용된 배라앱 ‘플레이버 스캔’ 화면]

(2025년 8월 19일) AI 전문기업 사이냅소프트는 비알코리아의 신규 모바일 플랫폼 ‘배스킨라빈스 앱(배라앱)’에 자사의 OCR(광학문자인식) 기술이 도입되었다고 밝혔다. 이번 도입은 사이냅소프트가 공공·금융·제조·보안 등 기업 내부 시스템 중심의 OCR 공급을 넘어, 일반 소비자 대상의 B2C 서비스에 OCR을 본격 적용한 사례로 주목된다.

배라앱은 배스킨라빈스가 모바일 환경에서 브랜드 경험을 강화하기 위해 새롭게 선보인 공식 애플리케이션이다. 배달, 케이크 예약 주문부터, 매장 방문 시 대기 없이 앱으로 간편하게 주문할 수 있는 ‘모바일 오더’, 쇼케이스에 진열된 아이스크림의 네임택을 카메라로 인식해 즉시 주문으로 연결하는 ‘플레이버 스캔’ 등 다양한 기능을 탑재했다.

이 중 ‘플레이버 스캔’ 기능에 사이냅소프트의 OCR 기술이 적용됐다. 사용자가 매장 쇼케이스 앞에서 플레이버 네임택을 스마트폰 카메라로 비추면, 앱이 해당 텍스트를 인식하여 즉시 메뉴를 확인하고 장바구니에 담을 수 있도록 구현한 기능이다. 실제 제품을 눈으로 보고 선택하는 오프라인 경험과 디지털 주문을 자연스럽게 연결하는 것으로, 소비자 입장에서도 새로운 방식의 구매 경험을 제공한다는 평가다.

비알코리아는 해당 기능을 통해 고객이 직접 상품을 확인하고 매장에서의 주문 경험을 강화하고자 했으며, 이를 위해 OCR의 인식 정확도, 처리 속도, 다양한 환경에서의 안정성을 핵심 도입 기준으로 삼았다. 수많은 OCR 솔루션 중에서 사이냅소프트가 최종 파트너로 선정된 것은 이러한 높은 인식률과 빠른 처리 속도, 정확한 인식 결과를 제공하는 우수한 기술력이 입증됐기 때문이다.

사이냅 OCR 은 AI-OCR 분야에서 최근 5년간 공공, 기업 200개 이상의 레퍼런스 공급 사례를 보유하고 있는 검증된 솔루션이다. 특히 최근에는 머신러닝(ML) 기반 학습과 비전–언어 모델(VLM)을 결합한 하이브리드 방식을 적용하여 할루시네이션 가능성을 최소화했으며, 이를 통해 문서 내 키와 값을 보다 정확하게 추출할 수 있어 데이터 처리의 신뢰성과 효율성이 크게 향상되었다.

전경헌, 사이냅소프트 대표는 “이번 공급 사례는 당사 OCR이 일반 소비자 대상의 모바일 앱 서비스에 적용된 B2C 사례로, 매우 상징적인 의미를 갖는다”며, “지금까지는 공공기관, 금융사, 제조·보안 기업 등 업무 시스템 중심의 적용이 많았지만, 올해부터 여행사, 쇼핑몰 등 B2C 고객 접점 서비스에서도 OCR 도입 수요가 빠르게 늘고 있다”고 말했다. 이어 “앞으로 사이냅소프트는 OCR 기술을 기반으로 한 AI 주문∙추천∙예약 서비스 등 다양한 B2C 활용 사례를 확장해 나갈 것”이라며, “일반 소비자에게도 더 많은 가치를 제공하는 OCR 기술로 자리매김하겠다”고 덧붙였다.

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기사 원문 보기

[전자신문] “원하는 맛 찍어서 주문”…사이냅소프트, 배스킨라빈스 앱에 OCR 기술 공급

[BIKOREA] 사이냅소프트, 배스킨라빈스 앱에 OCR 공급

[헬로티] 사이냅소프트, 배스킨라빈스 앱에 OCR 공급…B2C 첫 적용

[CBCNEWS] 사이냅소프트, 배스킨라빈스 앱에 AI OCR 기술 공급

[인공지능신문] 사이냅소프트, 배스킨라빈스 앱에 AI OCR 기능 탑재…B2C 시장 진출 본격화

[뉴스탑] 사이냅소프트 OCR, 배스킨라빈스 신규 앱에 적용

[테크월드뉴스] 사이냅소프트, 배스킨라빈스 앱에 OCR 기술 공급…B2C 서비스로 활용 확대

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[AI타임즈] 사이냅소프트, 배스킨라빈스 앱에 OCR 공급…”눈으로 보고 휴대폰으로 편하게 구매”

[디지털경제뉴스] 사이냅소프트, OCR 기술 배스킨라빈스 앱에 적용

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