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한국딥러닝 제조업 AI 대전환 전문기업 선정
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한국딥러닝은 도면과 자재명세서(BOM), 공정 매뉴얼 등 제조 현장의 비정형 문서를 인공지능이 활용할 수 있는 데이터로 전환하는 기술을 바탕으로 전문성을 인정받았다고 13일 밝혔다.
M.AX 전문기업은 제조업의 AI 전환을 이끌 기업을 발굴·육성하기 위한 제도다. 한국딥러닝은 이번 선정에서 품질제어 및 검사자동화, 생성형 AI, 제조 데이터 가공 및 생성, 제조 암묵지 데이터 가공 및 생성 등 4개 분야의 전문성을 인정받았다.
제조 현장에는 설비와 센서에서 수집되는 데이터뿐 아니라 설계 정보, 자재 구성, 공정 기준, 작업 방식 등 다양한 업무 정보가 축적돼 있다. 상당 부분이 도면과 BOM, 공정 매뉴얼, 원가계산서 등 문서 형태로 관리되지만, 문서마다 형식이 다르고 표와 도면, 이미지가 혼재해 AI나 업무 시스템에서 바로 활용하기 어렵다.
제조업의 AI 도입을 확대하려면 문서 내용을 인식하는 수준을 넘어 필요한 정보를 추출하고, 데이터 구조에 맞게 정리해 실제 업무 시스템에서 활용할 수 있도록 만드는 과정이 필요하다. 한국딥러닝은 제조 문서의 이해와 데이터 구조화, 검증을 통해 이 같은 문제를 해결하는 데 주력하고 있다.
핵심 솔루션인 ‘DEEP Agent for Manufacturing(딥 에이전트 포 매뉴팩처링)’은 제조 현장의 비정형 문서를 AI 활용 데이터로 전환하는 문서 AI 솔루션이다. 시각언어모델(VLM) 기반 기술로 문자를 인식하는 데 그치지 않고 문서의 구조와 맥락을 파악해 필요한 정보를 추출하고 구조화한다.
도면과 BOM, 공정 매뉴얼, 원가계산서 등 다양한 제조 문서에서 정보를 추출한 뒤 원문과 처리 결과를 검증하고, 제조실행시스템(MES)과 전사적자원관리(ERP) 등 기존 업무 시스템에 연계하는 과정도 지원한다. 수율 계산과 공정 데이터 검증 등 제조 현장의 후속 업무에도 활용할 수 있다.
회사는 문서 인식과 구조화, 검색, 검증 기술을 기반으로 문서에 담긴 제조 지식을 실제 업무에서 활용할 수 있는 데이터로 전환하는 데 초점을 맞추고 있다. 공정 기준과 작업 방식, 숙련자의 경험처럼 제조 현장에 축적된 지식도 구조화해 AI가 활용할 수 있도록 한다는 설명이다.
문서 데이터 구축 이후의 운영 지원도 확대하고 있다. 한국딥러닝은 최근 문서 AI 운영 플랫폼 ‘DEEP Ops(딥 옵스)’를 출시했다. 고객사가 문서 양식이나 업무 기준이 바뀔 때 직접 데이터 추출 기준을 조정하고, 변경 전후의 성능을 비교·검증할 수 있도록 지원하는 것이 특징이다.
한국딥러닝은 이번 M.AX 전문기업 선정을 계기로 제조 분야 사업을 확대할 계획이다. 제조업의 AI 도입이 실제 생산성과 업무 효율 개선으로 이어지려면 데이터 확보뿐 아니라 정확도 검증과 기존 시스템 연계, 지속적인 운영 관리가 뒷받침돼야 한다는 점에서 문서 데이터 인프라의 역할도 커질 것으로 예상된다.
김지현 한국딥러닝 대표는 “제조 현장의 경험과 기준은 이미 도면과 매뉴얼 속에 담겨 있다”며 “이를 AI가 활용할 수 있는 데이터로 전환해 문서를 읽는 기술에서 제조 데이터를 만드는 인프라로 역할을 확대하겠다”고 말했다.