한국딥러닝, 제미나이·GPT 제치고 글로벌 OCR 벤치마크 1위 달성

시각 인공지능 분야에서 두각을 나타내고 있는 한국딥러닝이 최근 글로벌 OCR(광학 문자 인식) 벤치마크에서 놀라운 성과를 거두며 주목받고 있다. 회사는 3월에 진행된 허깅페이스의 'OCR벤치 v2' 평가에서 자사 모델인 'KDL 프론티어'를 통해 68.1점을 기록하며 종합 1위를 차지했다. 이는 아시아 기업으로서는 최초로 구글의 '제미나이'와 같은 세계적인 모델을 제치고 이룬 쾌거다.

독자적인 기술력으로 세계 정상에

한국딥러닝의 'KDL 프론티어' 모델은 문서 도메인에 최적화된 비전언어모델(VLM)로, 수억 건의 학습 데이터를 기반으로 문서 처리 성능을 극대화했다. 이번 평가에서 2위에 오른 제미나이 3 프로 프리뷰와는 4.7점 차이로 큰 격차를 보였으며, 오픈AI의 GPT-5와 알리바바의 큐원3-옴니-30B 등 다른 경쟁 모델과도 상당한 점수 차이를 기록했다. 특히 문서 구조화와 맥락 이해에서 두드러진 성과를 보였으며, 이는 문서의 인식 및 정보 추출 정확도를 크게 향상시키는 데 기여하고 있다.

한편, 'OCR벤치 v2'는 HUST와 바이트댄스가 공동 개발한 매우 도전적인 벤치마크로, 단순한 텍스트 인식을 넘어 레이아웃 분석, 수식 및 도표 해석 등 총 31개의 다양한 시나리오를 검증하는 시스템이다. 이 평가에서 대부분의 모델이 100점 만점 중 50점을 넘기기 어려울 정도로 난도가 높은 것으로 알려져 있다.

환각 현상 최소화, 높은 신뢰성 확보

이번 성과를 가능하게 한 핵심 기술 중 하나는 '니어-제로-할루시네이션(Near-Zero Hallucination)' 기술이다. 생성 AI에서 흔히 발생하는 환각 현상을 최소화하여, 문서에 명시된 내용을 정확히 추출할 수 있도록 설계되었다. 한국딥러닝은 일반적인 VLM과는 달리 문서 구조 이해에 특화된 모델을 개발하여, 단순한 텍스트 나열을 넘어 레이아웃과 항목 간의 관계를 동시에 반영함으로써 정보 추출의 정확성을 높였다.

이러한 접근 방식 덕분에 한국딥러닝의 VLM은 문서 내 요소 간 연결성과 맥락을 유지하여, 정보의 왜곡을 최소화하고 더 나은 결과를 보여주고 있다. 특히 노이즈가 많은 입력 환경인 한국어 손글씨와 같은 상황에서도 안정적인 인식이 가능하다는 점은 이 기술의 신뢰성을 더욱 높인다.

미래를 향한 도전과 비전

김동현 한국딥러닝 CSO는 "이번 성과는 아시아 기업이 글로벌 AI 시장에서 순수 국내 기술로 제미나이와 GPT를 초월했다는 점에서 큰 의미가 있다"며, "환각 없는 문서 AI가 금융, 법무, 공공 등 분야에서 어떤 가치를 창출할 수 있는지를 글로벌 무대에서 보여줄 것"이라고 강조했다.

이러한 성과는 한국딥러닝이 단순히 기술력을 넘어, 글로벌 시장에서도 기술 격차를 증명해 나가고 있음을 보여준다. 앞으로도 한국딥러닝의 독창적인 접근 방식이 다양한 산업에 긍정적인 영향을 미칠 것으로 기대된다. AI 기술이 더욱 발전하는 이 시점에서, 한국딥러닝의 행보는 주목할 만한 사례로 남을 것이다.