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[IT뉴스]시선AI 문서 인식 엔진, 글로벌 OCR 평가 1위…빅테크 모델 앞서

온카뱅크관리자

2026-10-15 14:37:25

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        <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> 
         <section dmcf-sid="W9y8pwb0E4">
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="d522533cd3798bef5f679bf563e2356463081e00f1514ba80b1ce6fb82a51fa9" dmcf-pid="YgBcM5Lxrf" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="자료: 시선AI" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202610/15/etimesi/20261015143002142ccxe.jpg" data-org-width="354" dmcf-mid="yHjthMYCm8" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202610/15/etimesi/20261015143002142ccxe.jpg" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            자료: 시선AI
           </figcaption>
          </figure>
          <p contents-hash="c41c7d5555513f2b6b739c9bb0c835e890146ec2daada385e8097867bae5d36b" dmcf-pid="GabkR1oMwV" dmcf-ptype="general">시선AI가 자체 개발한 문서 인식 엔진으로 글로벌 광학문자인식(OCR) 성능 평가에서 종합 1위를 기록했다. 구글과 오픈AI, 엔비디아, 알리바바 등 글로벌 기업의 AI 모델을 제치고 문서 인식과 구조화, 추론 분야에서 경쟁력을 입증했다.</p>
          <p contents-hash="f83948d80b5832e03c4aa5fbbbce90d4d79f48bac9d8f6f025c69948c20480e9" dmcf-pid="HNKEetgRm2" dmcf-ptype="general">시선AI는 자사의 문서 AI 엔진 '씨유닥'(SEEU DOC)이 OCR 성능 평가 지표 'OCRBench v2'의 2026년 9월 리더보드 영어 과제 부문에서 평균 76.2점을 받아 1위에 올랐다고 15일 밝혔다.</p>
          <p contents-hash="29236e16a597d891664cd56e12c37c78ad91b4e5b05bb8697c4ff727c3ea9afc" dmcf-pid="Xj9DdFaer9" dmcf-ptype="general">시선AI는 이번 평가에서 글로벌 주요 기업보다 좋은 평가를 받았다. 2위 모델인 야오치-DTS-A2T-1.9의 73.4점을 크게 크게 앞선 것은 물론이고 알리바바의 큐웬3.6-27B(68.3점), 엔비디아의 네모트론 3.5 슈퍼 VL(67.4점), 구글의 제미나이 3 프로 프리뷰(63.4점), 오픈AI GPT-5(55.5) 등을 모두 앞섰다.</p>
          <p contents-hash="300789ad8a6a4d976dee842d4340c058d9a3462740dfe610b5b47bba75901797" dmcf-pid="ZA2wJ3NdrK" dmcf-ptype="general">세부 평가에서도 강점을 보였다. SEEU DOC은 8개 평가 영역 가운데 텍스트 인식에서 77.9점, 문서 구조화에서 42.4점, 추론에서 74.6점을 얻어 각각 1위를 차지했다. 특히 추론 점수는 2위 모델의 67.0점보다 7.6점 높았다.</p>
          <p contents-hash="41e63fc14288a8e9e844c30bc6aaab2e2eaab5060aec8feadd50bf521b0cd59a" dmcf-pid="5cVri0jJwb" dmcf-ptype="general">나머지 평가 항목에서도 상위권에 들었다. 정보 추출은 93.8점으로 3위, 텍스트 검출은 80.6점으로 3위, 위치 지정은 67.1점으로 4위를 기록했다. 계산은 89.9점으로 4위, 문서 이해는 83.1점으로 6위에 올랐다.</p>
          <p contents-hash="9b30a435facee965ec73685bede0a19cb8281761953494e50e1e807103e23d61" dmcf-pid="1kfmnpAiDB" dmcf-ptype="general">OCRBench v2는 문서 속 글자를 읽는 기능뿐 아니라 표와 서식의 구조를 파악하고, 필요한 정보를 추출하거나 문서 내용을 추론하는 능력까지 평가하는 벤치마크다. 시선AI가 공개한 자료에 따르면 이번 순위는 2026년 9월 제출 모델의 영어 과제 평균 점수를 기준으로 집계됐다. 평가에는 비공개 데이터셋이 활용되며, 리더보드는 분기별로 갱신된다.</p>
          <p contents-hash="c87358a08dd40febe7bf0851e3c0b015b2f1302989114f355a1d17eeb25378b1" dmcf-pid="tE4sLUcnmq" dmcf-ptype="general">SEEU DOC은 문서와 이미지에서 추출한 정보를 구조화된 데이터로 변환하는 엔진이다. 표와 병합 셀, 중첩된 문서 구조 등을 유지하면서 JSON 형태로 출력하고, 항목별 신뢰도 정보를 제공해 후속 검수 작업을 지원한다. PDF와 한글(HWP·HWPX), 워드·엑셀·파워포인트 문서 및 스캔 이미지도 처리할 수 있다.</p>
          <p contents-hash="a916321a58421674b52e9c307e06d405e25c49f5e544c1dafe1893fe66d90598" dmcf-pid="FD8OoukLIz" dmcf-ptype="general">이 같은 기능은 문서에서 필요한 데이터를 추출하거나 검색증강생성(RAG)에 활용할 지식 데이터를 구축하고, 전자서식을 자동으로 생성하는 업무 등에 적용할 수 있다. 대량의 문서를 다루는 공공기관과 금융권 등에서 문서 처리 자동화 수요가 커지는 가운데 관련 시장을 겨냥한 기술 경쟁도 이어질 전망이다.</p>
          <p contents-hash="7a36f2286a0e91e8aac17fca61998409da9d16aed37b8cfa8be55586b0774a42" dmcf-pid="3w6Ig7EoI7" dmcf-ptype="general">시선AI는 이번 성과를 바탕으로 공공기관과 금융권을 중심으로 문서 자동화 사업을 확대할 계획이다. 고객 문서를 활용한 샘플 판독과 분석 보고서, 시연 등을 통해 실제 업무 환경에서 기술 성능을 검증하는 프로그램도 추진한다.</p>
          <p contents-hash="d58930a195edcae3cc2a8d02c65e0d1f3873b1afe8dd43e397179321121652dc" dmcf-pid="0rPCazDgOu" dmcf-ptype="general">시선AI는 앞서 2021년 미국 국립표준기술연구소(NIST)의 얼굴인식 평가(FRVT) 2개 부문에서 1위를 기록한 바 있다.</p>
          <p contents-hash="08041738fad4c1bfcf516639981856919b9715f4a86b5af8c02477794ba79253" dmcf-pid="pmQhNqwamU" dmcf-ptype="general">남운성 시선AI 대표는 “글로벌 빅테크의 최신 AI 모델들과 같은 시험지, 같은 채점 기준으로 겨뤄 얻은 결과라 더욱 의미가 크다”며 “얼굴인식에서 쌓아온 비전 AI 기술을 문서와 언어 이해로 넓혀, 현장의 문서 업무를 실제로 줄여주는 AI로 고객의 업무 혁신을 이끌겠다”고 말했다.</p>
          <p contents-hash="5f6e922ec34dd2175a5caec9f4ec77a3617294a80928bf24041ddb33374662a8" dmcf-pid="UsxljBrNEp" dmcf-ptype="general">최호 기자 snoop@etnews.com</p>
         </section> 
        </div> 
        <p class="" data-translation="true">Copyright © 전자신문. 무단전재 및 재배포 금지.</p>

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