박준영 | 기자 작성일 2026년 04월 29일
한국딥러닝, ‘AI EXPO KOREA 2026’ 참가 (자료 제공: 한국딥러닝)
한국딥러닝이 ‘AI EXPO KOREA 2026’에 참가해 문서 처리부터 업무 실행까지 전 과정을 자동화하는 AI 에이전트 플랫폼 ‘DEEP Agent’를 선보입니다. 단순한 OCR 인식 도구를 넘어 ‘일하는 AI’로의 전환을 표방한다는 점에서 업계의 관심이 집중되고 있습니다.
문서 분류·추출·검증·업무 연계까지 통합 자동화
이번에 공개되는 ‘DEEP Agent’는 기존 OCR 중심의 문서 인식 기술을 넘어, 문서 분류와 핵심 정보 추출, 검증, 업무 시스템 연계까지 하나의 흐름으로 연결하는 것이 특징입니다. 이를 통해 실제 업무 환경에서 활용 가능한 자동화 수준을 구현했습니다.
기존 문서 자동화 도구는 텍스트를 추출하는 데 그치는 경우가 많았습니다. 추출된 정보를 분류하고 검증한 뒤 사내 시스템에 연결하는 작업은 별도 솔루션이나 사람이 처리해야 했습니다. ‘DEEP Agent’는 이러한 단절된 흐름을 하나의 워크플로우로 엮어 사용자가 문서를 업로드하면 결과가 곧바로 업무 시스템에 반영되도록 설계됐습니다.
특히 텍스트와 레이아웃, 문서 구조를 동시에 이해하는 VLM(비전-언어 모델)을 기반으로 금융·공공 등 높은 정확도가 요구되는 분야에서도 안정적인 적용이 가능하도록 설계됐습니다. 정형화된 양식이 많은 금융권 계약서, 공공 행정 문서 등에서 OCR 단독 처리보다 훨씬 풍부한 구조 인식이 가능하다는 점이 강점으로 꼽힙니다.
글로벌 벤치마크 1위 VLM, 환각 최소화 설계
한국딥러닝의 문서 AI 기술은 글로벌 벤치마크에서도 경쟁력을 입증했습니다. 멀티모달 평가 지표인 OCRBench v2 영어 부문에서 세계 1위를 기록하며 주요 글로벌 AI 모델을 앞섰습니다.
또한 생성형 AI의 한계로 지적되는 환각 현상을 최소화한 ‘Near-Zero Hallucination’ 설계도 핵심 강점으로 꼽힙니다. 환각(hallucination)은 생성형 AI가 사실과 다른 정보를 그럴듯하게 만들어내는 현상을 뜻합니다. 금융이나 공공 영역처럼 한 글자라도 틀리면 안 되는 분야에서는 환각 최소화가 도입의 전제 조건이 되는 만큼, ‘DEEP Agent’의 안정성 설계는 도입 진입장벽을 크게 낮출 수 있다는 평가를 받고 있습니다.
산업별 적용 데모, ‘일하는 AI’ 시연
전시 현장에서는 금융, 제조, 공공 등 산업별 AI 워크플로우 데모가 진행됩니다. 문서 업로드부터 데이터화, 검증, 실제 업무 실행까지 이어지는 과정을 실시간으로 확인할 수 있습니다.
주요 데모 시나리오는 다음과 같습니다.
- 계좌·계약서 처리 (금융)
- 생산·품질 문서 분석 (제조)
- 행정 문서 자동 분류 (공공)
이러한 시나리오는 단순한 인식 데모가 아니라, 실제 기업 환경에서 ‘DEEP Agent’가 어떻게 사람의 업무 단계를 대체하거나 보조하는지를 보여줍니다.
세미나·컨설팅 병행
이와 함께 ‘AI와 업무 자동화’, ‘문서 AI 기술 진화’, ‘도입 사례 및 ROI’를 주제로 한 세미나도 운영됩니다. 기업 대상 컨설팅과 현장 이벤트도 병행됩니다.
특히 ROI 세미나는 AI 도입을 검토 중인 기업이 가장 궁금해하는 항목이라 할 수 있습니다. 업무 자동화 솔루션 도입 후 처리 시간 단축, 인력 재배치 효과, 오류율 감소 등을 정량적으로 비교할 수 있는 자리가 마련될 예정입니다.
한국딥러닝 관계자는 “문서 AI의 핵심은 단순 인식이 아니라 업무와의 연결”이라며 “실제 기업 현장에서 바로 활용 가능한 자동화 솔루션을 제시할 것”이라고 밝혔습니다.
문서 AI 시장의 진화 방향
문서 AI 시장은 OCR 단독 시장에서 ‘인식+추출+이해+실행’을 통합하는 AI 에이전트 시장으로 빠르게 재편되고 있습니다. 주요 글로벌 빅테크들이 잇따라 비전-언어 모델 기반 문서 처리 도구를 내놓으며 경쟁이 본격화된 상황입니다.
이런 흐름 속에서 한국딥러닝의 ‘DEEP Agent’는 글로벌 1위 VLM 성능과 환각 최소화 설계를 결합해 국내 기업 환경에 특화된 솔루션을 제공한다는 차별화 전략을 내세우고 있습니다. 금융·공공 적용성을 중심으로 한 안정성 강화는 국내 도입 사례 확보에 유리한 요소가 될 것으로 보입니다.
향후 ‘DEEP Agent’의 도입 사례가 누적되면, 단순 문서 처리에서 벗어나 기업 업무 시스템 전반과 연동되는 ‘업무 자동화 에이전트’ 시장에서 한국딥러닝의 입지가 한층 강화될 전망입니다.