"정확도만 봐선 안 돼"…로민이 제시한 '문서 AI' 실전 해법은

KCCV 2026 플래티넘 후원사 참여…그라운딩·신뢰도 예측 기반 전략 공개

문서 인공지능(AI) 기술 성과를 실제 업무 자동화 수준으로 평가해야 한다는 주장이 나왔다. 오류 가능성 높은 결과만 선별하는 기술을 통해 사람 검수 부담을 줄여야 한다는 이유에서다. 

로민은 지난 3일부터 5일까지 부산 벡스코에서 열린 한국컴퓨터비전학회 'KCCV 2026'에 플래티넘 후원사로 참여해 산업 세션 발표와 전시 부스 운영을 진행했다고 7일 밝혔다. 

로민은 산업 세션에서 '문서 이해: 실제 환경에서 마주하는 비전-언어 과제'를 주제로 기업 문서 AI 도입 성과를 업무 자동화율 관점에서 설명했다. 업무 자동화율은 사람이 직접 확인하거나 수정하지 않고 처리할 수 있는 문서가 전체 문서에서 차지하는 비율이다.

로민은 지난 3일부터 5일까지 부산 벡스코에서 열린 한국컴퓨터비전학회 'KCCV 2026'에 플래티넘 후원사로 참여했다. (사진=로민)

임비 로민 최고기술책임자(CTO)는 "문서 인식 정확도가 99%에 이르더라도 오류가 발생한 문서를 특정할 수 없다면 전체 문서를 사람이 다시 확인해야 한다"며 "이 경우 모델 평균 정확도는 높지만 실제 업무 자동화율은 0%에 머물 수 있다"고 강조했다. 

임 CTO는 자동화율을 높이기 위한 핵심 기술로 '그라운딩'과 '신뢰도 예측'을 제시했다. 그라운딩은 AI가 추출한 정보가 원본 문서의 어느 위치에서 나왔는지 보여주는 기술이다. 신뢰도 예측은 오류 가능성이 높은 결과만 골라 사람에게 검수를 요청하는 방식이다.

그는 "신뢰도 예측에서는 모델이 맞힌 결과에 높은 점수를 주는 것보다 실제로 틀린 결과에 낮은 점수를 부여하는 설계가 중요하다"며 "기업은 허용 가능한 위험 범위 안에서 사람이 확인하지 않아도 되는 문서를 단계적으로 늘릴 수 있다"고 설명했다. 

로민은 행사 기간 전시 부스에서 다큐먼트 AI 에이전트 플랫폼도 공개했다. 이 플랫폼은 문서 파싱과 분류를 비롯해 정보 추출과 비교, 민감정보 비식별, AI 학습 등 문서 처리 전 과정을 지원한다.

회사는 석·박사급 AI 연구원과 전문연구요원 채용을 위한 현장 밋업도 진행했다. 올해 KCCV에는 논문 약 170편이 발표됐으며 참가자는 1300여 명으로 역대 최대 규모를 기록했다.

이날 발표를 맡은 임 CTO는 이미지 초고해상도 기술 논문 'ESDR' 제1저자다. 해당 논문은 구글 스칼라 기준 1만 5000회 이상 인용됐으며, 연구 성과를 인정받아 2022년 KCCV 이상욱 논문상을 수상했다.

임 CTO는 "기업이 문서 AI에 기대하는 것은 단순히 높은 정확도가 아니라 실제 업무를 얼마나 신뢰성 있게 자동화할 수 있는지"라며 "앞으로도 현장에서 축적한 경험을 바탕으로 기업 환경에 최적화된 문서 AI 기술을 지속적으로 고도화해 나가겠다"고 말했다.