문서 파싱(Parsing) - 생성형 AI 성공의 핵심 열쇠, 실제 구축 사례로 보는 RAG/LLM 성공 전략

1. AI 시스템 도입하려는데, 문서부터 막히는 이유는 뭘까?

금융, 공공, 일반기업 등 산업분야를 막론하고 요즘 생성형 AI 시스템 구축, 특히 RAG/LLM 도입이 활발하게 진행되고 있습니다. 하지만 시작부터 한 가지 벽에 부딪히는 경우가 많습니다. “우리가 보유한 수많은 문서를 AI가 제대로 활용할 수 있을까?”

바로 이 질문에 대한 답변으로 이 콘텐츠를 작성하게 됐습니다. 많은 조직이 AI OCR(광학 문자 인식)만 도입해도 충분할 거라 생각하지만, 실제로 AI가 정보를 정확하게 읽고 이해하는 데 필수적인 'AI-Native 데이터'를 생성하려면 문서를 구조화(Parsing)하는 과정이 선행되어야 합니다. 모든 문서를 'AI-Native 데이터'로 변환하는 Textscope® Doc Parser는 LLM이 정보를 정확하게 읽고 이해하는 데 필수적인 'AI-Native 데이터'를 생성하는 핵심 솔루션입니다.

이번 콘텐츠에서는 RAG/LLM 성공을 위한 문서 파싱의 중요성과 로민의 문서 레이아웃 분석 솔루션인 Textscope® Doc Parser가 AI-Native 데이터 생성을 통해 어떻게 업계에서 선택받고 있는지 구체적인 사례를 중심으로 소개합니다.

2. 문서 파싱(Parsing)이란? 단순 OCR과는 무엇이 다른가요?

OCR은 “글자 인식”, 파서(Parser)는 “구조 이해”입니다

• AI OCR(광학 문자 인식): 문서 이미지에서 텍스트를 "추출"합니다. 하지만 표의 의미, 항목 간 관계, 시각적 계층, 논리적 구조 등은 대부분 손실됩니다. AI OCR은 단지 문자를 인식하는 역할을 합니다.

• Parser(문서 파서): 텍스트뿐만 아니라 표, 단락, 캡션, 리스트, 이미지 등 10종 이상의 시각적 요소를 검출하고, 이러한 요소들의 논리적 구조와 관계, 계층까지 파악하여 AI가 학습하고 추론할 수 있는 형태로 전처리합니다. 이는 사람이 문서를 읽을 때 시각적으로 표, 그래프, 본문 등을 구분하여 의미를 파악하듯이, 문서 파싱은 AI가 이처럼 문서를 '이해'할 수 있도록 데이터 구조로 전환하는 기술입니다. Doc Parser는 문서의 구조와 의미를 분석해 AI가 학습하고 추론할 수 있는 형태로 전처리하는 핵심 인프라 역할을 합니다.

AI가 정보를 정확하게 읽고 이해하는 데 필수적인, 'AI-Native 데이터'는 구조화된 데이터에서 시작합니다. 문서의 텍스트, 표, 이미지, 레이아웃을 구조화된 정보로 읽고, AI-Native 데이터로 변환합니다.

3. RAG/LLM 성공을 위해 문서 파싱이 중요한 이유

3-1. RAG는 “정제된 AI-Native 데이터” 없이는 작동하지 않습니다

LLM(대규모 언어 모델)을 활용한 요약, 검색, 상담 시스템이 빠르게 확산되면서, 이러한 기술들이 제대로 작동하기 위해서는 LLM이 문서를 직접 이해할 수 있는 형태로의 구조화가 필수적입니다. 특히 최근 각광받는 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 시스템의 경우, 문서 구조화는 AI 성능에 결정적인 영향을 미칩니다.

RAG는 다음과 같은 과정으로 작동합니다:

1. 사용자 질문 입력

2. 백엔드에서 문서 검색 (벡터 DB 임베딩 데이터 활용)

3. 검색 결과 요약 or 인용하여 응답 생성

이때 검색 가능한 문서 데이터가 비정형(PDF, 스캔 등)이면 AI는 “찾고 요약하는 것” 자체가 불가능합니다. 따라서 문서를 HTML, Markdown, JSON 등의 문서 구조를 표현할 수 있는 구문으로 변환하여 AI가 이해하고 응답할 수 있도록 전처리해야 합니다. Textscope® Doc Parser는 LLM이 문서를 마치 사람처럼 이해할 수 있도록 도와줍니다.

3-2. 문서 파싱은 RAG 도입의 핵심 인프라입니다

• AI-Native 데이터 생성 → 검색 최적화 → 응답 정확도 향상: 문서를 AI가 이해할 수 있는 논리적 구조로 변환함으로써, RAG 시스템의 검색 정확도와 답변 품질을 높일 수 있습니다.

• 불필요한 정보 제거 → LLM Token 절약: 문서 내 정보 항목의 위치 좌표화 및 계층적 분해를 수행하여, 필요한 정보만 선별하여 LLM의 처리 효율성을 높입니다.

• 최신 문서 반영 속도 개선 → 실시간 대응력 확보: 자동화된 문서 파싱은 수작업 대비 문서 처리 시간을 단축하여 최신 정보 반영 속도를 개선하고, 신속한 AI 응답을 가능하게 합니다.

4. Doc Parser 기술적 강점: 'AI-Native 데이터'를 만드는 솔루션

로민의 Textscope® Doc Parser는 복잡한 문서를 LLM이 즉시 이해할 수 있도록 변환하는 문서 레이아웃 분석 솔루션입니다. 표, 텍스트, 이미지 등 10종 이상의 시각적 요소를 검출하고, 문서 내 구조적·형태적 정보와 비텍스트 요소까지 정밀 분석해 AI가 바로 활용할 수 있는 데이터로 전환합니다.

✅ AI-Native 데이터 생성의 핵심 기술

• 정교한 문서 레이아웃 분석/추출: 문서 및 표 구조를 분석하고 추출하며, 문서 내 시각적·논리적 구조(표, 제목, 본문, 캡션 등)를 자동 분석합니다. 문서 제목, 섹션 소제목, 텍스트 단락, 리스트, 수식, 표, 그림, 캡션, 머리말, 꼬리말, 각주 등 10종 이상의 레이아웃 요소를 인식합니다. 위치 좌표 및 계층 구조 인식(폰트 크기, 이미지 크기 및 위치 인식 등)도 가능하며, 그림, 표의 캡션 관계 인식도 가능합니다.

• 강력한 표 구조 인식: 문서 내 다양한 표 인식은 물론, 병합된 셀 인식 및 헤더 정보 인식도 가능합니다. HTML에서 테이블을 표현하는 태그(<table>, <thead>, <th>, <td> 등)를 사용하여 표 구조를 표현합니다. 표 캡션을 인식하여 <caption> 태그로 표현하는 것도 가능합니다.

• 자연스러운 읽기 순서 유지: 다양한 텍스트 객체들의 자연스러운 읽기 순서 인식을 유지하며 정보를 추출합니다.

✅ 다양한 입/출력 파일 포맷 지원

• 입력: PDF, 한글(HWP, HWPX), 워드(DOC, DOCX), 파워포인트(PPT, PPTX), 엑셀(XLS, XLSX) 등 오피스 문서와 JPG, PNG, TIFF, BMP, GIF 등 이미지 문서를 지원합니다.

• 출력: 인식된 결과를 HTML, Markdown, Text 등 텍스트 기반 형식으로 출력합니다. 추출된 표는 엑셀, CSV 파일로 export 가능하며, 추출된 이미지는 별도 JPG/PNG 파일로도 저장할 수 있습니다.

• 비정형 또는 반정형 문서도 정확히 분석: 이미지 형태의 문서 인식(AI OCR) 기능을 포함하며, 스캔/팩스 문서 등 이미지 파일에서도 레이아웃, 텍스트, 표 등 문서 요소를 인식합니다. 그림자, 노이즈, 촬영 각도 등 저화질 이미지에서도 동작하며, 높은 한글 필기체 인식률을 자랑합니다. 머신러닝 기반 모델을 사용하여 이미지를 인식합니다.

✅ 유연한 RAG/LLM 서비스 연계 지원

• API (HTTP API): 파일 업로드, 문서 파싱, 결과 반환, 처리 목록 및 결과 조회, 동작/에러 상태 조회 등 연동 개발을 위한 RESTful API를 제공하며, 개발자 매뉴얼과 예제 코드도 제공합니다.

• Hot Folder: 지정된 Source 폴더에서 파일을 주기적으로 식별하고 순차적으로 처리하며, 결과물을 Destination 폴더에 저장하는 방식으로 별도의 개발 없이 파일 시스템에 기반한 연동이 가능합니다. 에러가 발생한 파일은 별도의 경로에 저장됩니다.

• Vector Embedding을 위한 데이터 연계 기능: Doc Parser를 통해 구조화된 데이터는 Vector DB에 임베딩되어 RAG 및 LLM 기반 AI 답변 시스템과 효과적으로 연결될 수 있습니다. 이 과정에서 필요한 정보를 효율적인 청크(Chunk) 단위로 분할하여 RAG 시스템의 검색 정확도와 응답 품질을 최적화합니다.

• LLM 성능 개선을 위한 프롬프트 맞춤형 데이터 형식 지원: LLM의 정보를 정확하게 읽고 이해하는 데 필수적인 'AI-Native 데이터'를 생성하여 LLM 성능 개선에 기여합니다.

5. 로민 Doc Parser 도입 효과: 데이터에서 가치를 창출하다

로민 Textscope® Doc Parser는 원본 문서를 기업에서 활용할 수 있는 가장 최상의 상태로 변환하여 데이터를 가치로 변환합니다.

• 데이터 품질 향상: 비정형 문서를 AI가 바로 활용할 수 있는 'AI-Native 데이터'로 전환하여, LLM, RAG 검색형 AI, 상담형 AI 시스템의 성능을 비약적으로 향상시킵니다.

• 업무 효율성 증대: 수작업으로 이루어지던 문서 분류, 요약, 정보 추출 등의 업무를 자동화하여 인력과 시간을 크게 절감합니다.

• 정보 활용도 극대화: 문서 내에 숨겨져 있던 비텍스트 요소(표, 그림 등)와 구조적 정보를 정밀 분석하여 AI가 모든 요소를 정확하게 이해하고 활용할 수 있도록 합니다.

• 빠른 AI 시스템 구축: Vector Embedding을 위한 데이터 연계 기능과 프롬프트 맞춤형 데이터 형식을 지원하여 RAG/LLM 서비스 연동을 가속화하고, AI 시스템 구축 기간을 단축합니다.

• 유연한 확장성: 다양한 입출력 파일 포맷 지원 및 HTTP API, Hot Folder 인터페이스 제공으로 기존 시스템과의 연동이 용이하며, 필요에 따라 손쉽게 확장 적용할 수 있습니다.

6. 고객 사례로 보는 로민 Doc Parser의 활용: RAG/LLM 도입의 성공 비결

로민 Textscope® Doc Parser는 기술 난도가 높은 금융권과 공공 부문, 그리고 일반 기업에 이르기까지 다양한 분야에서 솔루션을 공급하며 기술력을 인정받고 있습니다.

🏦 금융권: AI 기반 금융 서비스 고도화의 핵심 인프라

금융업은 방대한 양의 투자정보, 약관, 계약서 등을 다룹니다. 이 문서들은 복잡한 표와 그래프, 전문 용어로 가득 차 있어 AI가 단순한 텍스트만으로는 정확히 이해하기 어렵습니다. 로민의 Textscope® Doc Parser는 AI 기반 금융 서비스 고도화를 위한 핵심 인프라로 선택받고 있습니다.

• 대형 금융그룹: 금융권 최초로 '에이전틱 AI' 기반의 그룹 공동 생성형 AI 포털을 오픈했습니다. 여러 계열사의 문서 양식이 다른 문제를 해결하기 위해 Doc Parser를 도입, 모든 문서를 AI가 이해할 수 있는 공통 구조로 변환하여 금융 AI 자동화의 기반을 마련했습니다.

• 대형 증권사: 투자정보 시스템 고도화를 위해 Doc Parser를 도입했습니다. 애널리스트 리포트, 투자 설명서 내의 본문, 표, 그래프 등을 자동으로 구조화하여 HTML 기반의 체계적인 데이터로 생성합니다. 이 데이터는 벡터 DB에 저장되어 LLM 기반 AI 답변 시스템과 연결되며, AI가 금융 정보를 정확하게 분석하고 신뢰성 높은 답변을 제공할 수 있게 합니다.

🏛 공공기관: AI 기반 행정 서비스 혁신을 위한 첫걸음

공공기관은 방대한 양의 법령, 규정, 정책 보고서, 민원 관련 문서를 관리합니다. 이러한 문서는 복잡한 표와 법률 조항 등으로 이루어져 있어, 단순한 텍스트 변환만으로는 AI가 정확히 이해하기 어렵습니다.

이러한 문제를 해결하기 위해 로민의 문서 파싱 솔루션을 활용하여 문서들을 AI가 활용할 수 있는 'AI-Native 데이터'로 전환할 수 있습니다. 이 솔루션은 문서 내의 본문, 표, 이미지, 목록 등을 정확하게 구분하고, 논리적 관계를 파악하여 체계적인 데이터로 변환합니다. 이렇게 구조화된 데이터는 다음과 같은 AI 시스템 구축에 활용됩니다.

• AI 기반 질의응답 시스템: 민원인이 복잡한 행정 절차나 규정을 질문했을 때, AI가 방대한 법령집과 보고서를 검색해 정확한 답변을 제공합니다.

• 정책 분석 챗봇: 공무원들이 특정 정책의 관련 조항이나 과거 사례를 신속하게 찾아 업무 효율성을 높일 수 있습니다.

🏭 제조업: 기술 문서 및 도면의 AI 기반 지식화

제조업은 제품 설계, 생산, 유지보수 과정에서 수많은 기술 도면, 해석 보고서, 설계 문서를 축적합니다. 이 데이터는 기업의 핵심 자산이지만, 비정형 형태로 되어 있어 필요한 정보를 찾는 데 많은 시간과 노력이 소요됩니다.

이러한 문제를 해결하기 위해 로민의 문서 파싱 솔루션을 활용하여 핵심 기술 문서들을 AI가 이해할 수 있는 형태로 전환할 수 있습니다. 이 솔루션은 복잡한 도면 내의 표, 주기부, 수치 데이터를 정확하게 검출하고, PDF 형태의 해석 보고서에 포함된 표와 그래프를 자동으로 구조화합니다. 이렇게 변환된 데이터는 다음과 같이 활용됩니다.

• 기술 문서 검색 시스템: 엔지니어가 특정 부품의 설계 정보나 과거 해석 결과를 몇 초 만에 찾아볼 수 있게 되어, 신규 프로젝트 개발 속도를 높일 수 있습니다.

• 지식 공유 플랫폼: 신입 엔지니어가 복잡한 기술 자료를 빠르게 학습하고, 현장 작업자가 필요한 정보를 즉시 찾아볼 수 있는 AI 기반 지식 플랫폼을 구축할 수 있습니다.

로민의 문서 파싱 솔루션은 AI 시대에 필수적인 데이터 인프라의 표준이 되어, 다양한 산업의 비즈니스 혁신을 가속화하고 있습니다.

7. 자주 묻는 질문(FAQ)

Q1. 문서 파싱이 OCR과 뭐가 다른가요? 저희는 OCR을 쓰고 있는데 충분하지 않나요?

OCR은 문서 이미지에서 텍스트를 단순히 추출하는 기술입니다. 하지만 LLM, RAG 등 AI 시스템은 단순 텍스트만으로는 문맥과 구조를 이해하기 어렵습니다. 문서 파싱은 텍스트뿐만 아니라 표, 제목, 단락, 캡션 등 문서 내의 다양한 요소와 그 관계를 분석하여 AI가 '이해'할 수 있는 구조화된 데이터를 만듭니다. AI 시스템의 성능을 극대화하려면 OCR을 넘어선 문서 파싱이 필수적입니다.

Q2. 저희 회사에 IT/기술 인력이 부족한데도 Doc Parser를 도입하고 활용할 수 있을까요?

네, 가능합니다. 로민 Doc Parser는 IT 전문 인력이 없어도 쉽게 활용할 수 있도록 'Hot Folder' 방식을 지원합니다. 지정된 폴더에 문서를 넣으면 자동으로 파싱하여 결과물을 다른 폴더에 저장해주므로, 별도의 개발 없이도 파일 시스템에 기반한 연동이 가능합니다. 물론, 기존 시스템과 긴밀하게 연동이 필요한 경우 RESTful API 및 개발자 매뉴얼, 예제 코드를 제공하여 지원합니다.

Q3. 우리 회사의 문서들은 PDF, 스캔본, HWP 등 형식이 매우 다양하며, 저화질 문서도 많은데 모두 처리 가능한가요?

로민 Doc Parser는 PDF, 한글(hwp, hwpx), 워드(doc, docx), 파워포인트(ppt, pptx), 엑셀(xls, xlsx) 등 오피스 문서는 물론, JPG, PNG, TIFF, BMP, GIF 등 이미지 문서와 스캔본도 처리 가능합니다. 저화질 이미지, 그림자, 노이즈, 촬영 각도 등 문서 품질과 서식 변동성에 관계없이 정확하게 데이터를 인식하고 추출하는 기술력을 보유하고 있습니다. 높은 한글 필기체 인식률도 자랑합니다.

Q4. RAG/LLM 구축을 계획 중인데, Doc Parser가 어떤 방식으로 도움이 되나요?

Doc Parser는 RAG/LLM 서비스 연동을 위한 'AI-Native 데이터'를 생성하는 핵심 인프라입니다. 문서를 구조화된 HTML, Markdown, JSON 등으로 변환하여 Vector DB에 임베딩하기 최적화된 데이터를 제공합니다. 이 과정에서 의미 단위로 효율적인 청크(Chunk)를 생성하여 RAG 시스템의 검색 정확도를 높이고, LLM의 문맥 이해 및 답변 생성 능력을 극대화하여, 환각(Hallucination) 현상을 줄이는 데 기여합니다.

Q5. 우리 회사의 특정 산업군(금융, 공공, 제조 등) 문서에도 적용 가능한가요?

네, 로민은 기술 난도가 높은 공공기관과 금융사를 중심으로 솔루션을 연이어 공급하며 기술력을 인정받았으며, 최근에는 제조, 통신, 무역, 교육, 의료 등 다양한 산업 분야로 영역을 확대해 문서 업무 자동화를 실현하고 있습니다. 로민은 각 산업별 문서 특성을 고려한 맞춤형 솔루션 제공도 가능합니다.

8. RAG/LLM 성공의 시작은 AI-Native 데이터입니다. 지금 로민과 상의하세요.

금융, 공공, 일반기업 등 모든 산업 분야에서 AI 시대에 단순 OCR만으로는 한계가 명확합니다. LLM, RAG, 챗봇 기반 서비스가 늘어나는 지금, 문서를 AI가 해석할 수 있도록 구조화하는 기술이야말로 AI 기반 비즈니스 혁신의 첫걸음입니다. 로민 Textscope® Doc Parser는 AI가 이해할 수 있는 고품질 'AI-Native 데이터'를 만드는 국내 최고 수준의 구조 분석 솔루션으로, 이미 주요 금융기관과 공공기관, 그리고 다양한 산업에서 성공적인 구축 사례로 검증을 마쳤습니다.

RAG/LLM 도입을 고민하고 계신가요? AI 시스템을 통해 비즈니스 혁신을 이루고 싶으신가요? 그렇다면 가장 먼저, AI가 즉시 활용 가능한 데이터를 만드는 문서 파싱에 집중하는 것이 중요합니다. 로민 Textscope® Doc Parser는 단순 솔루션을 넘어, AI 시대에 필수적인 데이터 인프라의 표준이 될 것입니다.