한국어 지식콘텐츠를 AI로 연결하는 기반기술 확보… 처리 속도 7배 이상 향상
온더아이티는 문화체육관광부의 '토론과 소통으로 지식을 연결하는 AI 에이전트 기술 개발' 과제에 참여해 한국어 도서 콘텐츠를 AI가 보다 빠르고 정확하게 이해할 수 있도록 하는 핵심기술이 적용 된 VLM(Vision-Language Model) 기반 OCR 모델을 개발했다고 밝혔다.
이번 과제는 도서에 축적된 지식을 단순히 디지털화하는 데 그치지 않고, AI가 도서의 구조와 내용을 이해한 뒤 사용자의 질문과 관련된 정보를 찾아 독서와 토론, 지식 탐색에 활용할 수 있도록 하는 AI 에이전트 기술을 개발하는 것이 목표다.
온더아이티는 과제에서 도서 원문을 AI가 활용 가능한 형태로 전처리하고, 사용자 질의와 관련된 콘텐츠를 검색해 해당 페이지의 본문과 도서명·저자·목차 등 메타정보를 함께 제공하는 기술 개발을 담당하고 있다.
도서 콘텐츠는 일반적인 문서보다 AI가 처리하기 까다롭다. 본문뿐 아니라 제목, 각주, 표, 이미지, 캡션 등이 한 페이지에 복합적으로 배치되고, 도서마다 편집 방식과 레이아웃도 서로 다르기 때문이다.
따라서 단순히 문자를 인식하는 기존 OCR 방식만으로는 충분하지 않다. AI가 도서 내용을 정확하게 활용하려면 페이지 내 요소의 위치와 관계를 파악하고, 사람이 실제로 책을 읽는 순서에 가깝게 콘텐츠를 추출하는 문서 이해 기술이 필요하다.
온더아이티는 이러한 과제 요구에 대응하기 위해 VLM(Vision-Language Model) 기반 OCR 기술을 적용했다. 개발된 모델은 시각 정보와 언어 정보를 함께 분석해 복잡한 페이지에서도 레이아웃과 콘텐츠 영역을 구분하고, 자연스러운 읽기 흐름에 따라 텍스트와 이미지 정보를 추출하도록 설계됐다.
이번 과제에서는 최신 글로벌 AI 연구 동향도 실제 기술개발에 반영됐다.
온더아이티 연구진은 ECCV 2026에서 발표된 컴퓨터 비전 및 비전·언어 모델 관련 연구 흐름을 검토하는 과정에서, 대규모 범용 모델을 그대로 적용하는 방식보다 목표 업무와 언어에 맞는 데이터 구성과 정교한 파인튜닝이 실제 서비스 성능과 효율성에 더 중요할 수 있다는 점에 주목했다.
이를 바탕으로 상대적으로 작은 베이스 모델을 선택하고, 한국어 도서의 구성과 표현 특성을 반영한 데이터로 집중적인 파인튜닝과 최적화를 진행했다.
그 결과 과제 수행에 필요한 한국어 문서 인식 성능을 안정적으로 확보하면서, 자체 비교 환경에서 기존 모델 대비 7배 이상의 처리속도 향상을 달성했다.
도서는 한 권에 수백 페이지, 많게는 1,000페이지 이상에 이르는 만큼 대규모 지식콘텐츠를 AI로 처리하려면 정확도 뿐 아니라 처리속도와 비용 효율성도 중요하다. 이번 경량화 성과는 GPU 자원과 추론 부담을 낮추고, 대량의 도서 콘텐츠를 보다 빠르게 전처리 할 수 있다는 점에서 과제의 실제 서비스 확장성에도 의미가 있다.
이번 과제의 핵심은 OCR 자체에만 있지 않다. 인식된 도서 콘텐츠는 페이지 단위 본문과 도서명, 저자, 목차 등의 메타정보를 연결해 검색 가능한 지식 데이터로 구축된다.
사용자가 특정 주제나 내용에 대해 질문하면 관련 도서와 페이지를 검색하고, 검색된 본문과 출처정보를 AI 에이전트에 제공한다. 이를 통해 AI가 일반적인 학습지식만으로 답변하는 것이 아니라 실제 도서의 내용을 근거로 정보를 제시하고, 사용자가 해당 근거가 되는 도서와 페이지까지 확인할 수 있는 구조를 구현하는 것이 목표다.
이 같은 방식은 향후 독서 토론 과정에서 특정 주제와 관련된 여러 도서의 내용을 비교하거나, 책 속 주장과 근거를 확인하고, 서로 다른 지식을 연결하는 등 기존의 단순 검색을 넘어선 새로운 독서·지식 활용 서비스로 확장될 수 있다.
온더아이티 관계자는 “이번 과제는 AI가 도서의 내용을 단순히 읽는 수준을 넘어, 실제 지식 탐색과 독서 토론에 활용할 수 있도록 하는 기반을 만드는 데 의미가 있다”며 “특히 한국어 도서의 특성을 반영한 경량 VLM OCR 기술을 통해 인식 성능과 처리 효율을 함께 확보했고, 이를 검색과 출처 기반 답변까지 연결할 수 있는 구조를 구현하고 있다”고 말했다.
이어 “앞으로도 과제 수행을 통해 도서 전처리, 구조 이해, 지능형 검색, 근거정보 제공, AI 에이전트 활용으로 이어지는 기술 체계를 지속적으로 고도화해, 국내 출판·독서·교육·연구 분야에서 신뢰할 수 있는 AI 기반 지식서비스가 확산될 수 있도록 기여할 계획”이라고 밝혔다.
이원지 기자 news21g@etnews.com
