"제조 문서도 AI로 분석"…한국딥러닝, 서연이화 AI 사업 참여

흩어진 공정·설계 정보 검색·분석 가능한 데이터로 전환…"반복 업무 절감"

한국딥러닝이 자동차 부품 제조 현장에 문서 인식·구조화 기술을 공급한다.

한국딥러닝은 글로벌 자동차 부품기업 서연이화의 인공지능(AI) 구축 사업에 참여해 비정형 문서를 데이터화하는 AI 광학문자인식(OCR)·파서 솔루션을 공급한다고 29일 밝혔다. 사업은 지산소프트가 주관하며 코난테크놀로지와 한국딥러닝이 참여한다.

이번 사업은 서연이화가 PDF와 이미지, 엑셀, 파워포인트 등 다양한 형태로 축적한 사내 문서를 활용 가능한 데이터로 바꾸는 것이 핵심이다. 변환된 데이터는 검색과 분석·사내 시스템 연계에 활용된다.

한국딥러닝이 자동차 부품 제조 현장에 문서 인식·구조화 기술을 공급한다. (사진=한국딥러닝)

한국딥러닝은 개별 파일에 흩어진 공정·설계 정보를 추출해 검색·분석 가능한 형태로 구조화할 계획이다. 문서를 사람이 일일이 확인하거나 내용을 다시 입력하는 반복 업무를 줄여 현장 생산성을 높인다는 목표다.

AI OCR 기술은 문서 이미지 속 글자를 인식하면서 각 내용이 어떤 항목에 해당하는지 함께 식별한다. 이를 통해 문서에 포함된 주요 정보를 자동으로 추출한다.

파서 기술은 텍스트와 표·이미지 등 문서 구성 요소를 총 15종의 레이아웃 태그로 구분한다. 각 요소 위치와 관계를 파악해 문서 전체 구조를 분석하는 방식이다.

표 안에 다른 표가 포함되거나 여러 칸이 하나로 합쳐진 복잡한 구조도 HTML형태로 변환할 수 있다. 정형화되지 않은 제조 문서도 원본 구조와 맥락을 유지한 채 데이터베이스(DB)나 AI 시스템에서 조회·분석할 수 있는 형태로 바꾼다.

한국딥러닝은 이번 사업을 통해 서연이화의 설계·품질·생산 정보를 통합 관리할 수 있는 기반을 마련할 방침이다. 이를 계기로 문서 AI 기술의 제조 분야 적용도 확대할 계획이다.

김지현 한국딥러닝 대표는 "제조 문서 자동화 성패는 문서를 얼마나 잘 읽는지가 아니라, 사람이 다시 확인하고 입력하지 않아도 AI가 문서 구조와 맥락을 이해해 후속 업무까지 이어갈 수 있느냐에 달려 있다"며 "복잡한 표와 레이아웃이 뒤섞인 문서까지 실제 업무에 활용 가능한 데이터로 전환해 AI 에이전트 기반 문서 업무 자동화를 제조 현장에 구현해 나가겠다"고 말했다.