기업의 디지털 전환(DX) 과정에서 가장 큰 장애물 중 하나는 바로 방대한 양의 ‘문서’입니다. 계약서, 보고서, 신청서, 기술 문서 등 형태와 종류가 다양한 문서 속에서 필요한 정보를 찾아내고 활용하는 일은 여전히 많은 시간과 비용이 소요됩니다.

최근 LLM(거대 언어 모델)의 발전으로 문서 처리(Document AI) 기술이 비약적으로 향상되면서, 많은 기업들이 관련 솔루션 도입을 적극적으로 검토하고 있습니다. 그러나 각 솔루션이 가진 특성과 장단점을 명확히 이해하고, 우리 조직에 가장 적합한 것을 선택하는 일은 쉽지 않습니다.

오늘은 시장에서 주목받는 대표적인 임베딩 기술 세 가지를 비교해 보겠습니다. 특히 기존의 임베딩 기술적 특징을 살펴본 뒤, 플랫폼 지향형 Morphik과 이들 솔루션이 갖는 근본적인 차이를 전문가 관점에서 명확하게 설명하겠습니다.

기업이 디지털 문서를 LLM 기반 검색·요약·자동화에 활용하려 할 때 핵심 과제는 문서 내부의 레이아웃 표, 이미지, 문단 구조 등을 얼마나 정확하게 이해시키느냐에 달려 있습니다. 전통적인 접근 방식은 텍스트를 중심으로 한 파싱 기법이지만, Morphik은 문서의 이미지 표현 자체를 임베딩해 검색을 수행하는 Visual-first RAG 방식을 채택합니다. 반면, 사이냅소프트와 업스테이지는 문서를 구성 요소별로 분해하고 구조화하는 파서 중심의 접근을 취합니다.

정확한 문서 파싱 기반 제품은 PDF·한글(HWP)·오피스·이미지 등 다양한 포맷의 시각·구조 정보를 정밀하게 분석해 Markdown 또는 XML로 변환합니다. 제목, 페이지 번호, 캡션, 리스트, 표, 이미지 등 숨겨진 문서 구조까지 인식하고 추출하는 데 강점이 있습니다.

다만 이 솔루션의 주된 역할은 텍스트를 ‘정확히 추출’하는 데 있습니다. 추출된 데이터가 어떤 의미를 갖는지 예를 들어 “이 숫자는 계약 금액이다” 또는 “이 날짜는 만기일이다”와 같은 해석과 구조화는 이후 AI 모델이 담당합니다. 다시 말해, AI 처리를 위한 가장 기본적인 원재료를 정교하게 손질해주는 ‘기반 기술’ 또는 ‘엔진’이라고 이해하시면 됩니다.

이 솔루션의 핵심은 AI OCR(광학 문자 인식), 특히 레이아웃 이해(Layout Understanding) 기술입니다. 단순히 글자를 읽는 수준을 넘어, 문서의 시각적 구조 즉 ‘어디에’ 어떤 내용이 위치하는지를 인식해 정보를 추출합니다.

예를 들어, 청구서의 수많은 숫자 중 ‘총 청구금액’이라는 레이블 옆에 있는 숫자를 정확히 ‘총액’으로 인식하거나, 사업자등록증의 특정 위치에 있는 번호를 ‘사업자 번호’로 추출하는 식입니다. 이는 경험 많은 전문 사무원이 어떤 양식의 청구서나 영수증을 받아도 공급자 정보, 품목, 금액 위치를 능숙하게 파악해 엑셀 시트 같은 서식에 깔끔히 정리하는 것과 유사합니다.

Morphik은 문서를 텍스트로 변환하지 않고 문서 전체를 이미지로 임베딩해 벡터 색인합니다. 검색 시에도 원본 문서의 시각적 형상을 기반으로 유사도를 계산하는 비주얼 중심 RAG 방식을 취합니다.

이 방식은 도표, 스캔, 이미지 중심 문서에서 특히 강점을 발휘합니다. OCR 변환 과정이 없으므로 변환 오류 없이 원본 이미지를 그대로 학습하고, 표나 도식이 많은 문서에서 더욱 직관적이고 정확한 검색이 가능합니다. 또한 구조화 파싱 과정이 없기 때문에 대량 스캔 문서 색인에서 효율적이며, 연산량도 상대적으로 낮습니다.

다만 텍스트 단위의 세밀한 질의응답(QA) 정확도는 파싱 기반 방식보다 떨어질 수 있습니다. 따라서 정밀 요약이나 특정 필드 추출이 필요할 경우, 검색 결과를 바탕으로 LLM 프롬프트 튜닝이 필요할 수 있습니다. Morphik은 주로 문서 전체의 시각적 컨텍스트 유사성 검색에 최적화되어 있으며, 구조화된 텍스트 중심 애플리케이션보다는 검색 정확성과 문서 매칭이 핵심인 워크플로우에서 더 큰 효과를 발휘합니다.

임베딩 기술의 진화 방향을 결정짓는 핵심 요인은 알고리즘의 세련됨보다 현실의 문서 구조입니다. 오늘날 기업 문서는 단순히 텍스트로만 의미를 전달하지 않습니다. 표의 셀 배치, 차트의 축과 범례, 도장의 형태, 스캔된 레이아웃의 공간 구성 등 시각적 요소가 문서 의미의 상당 부분을 차지합니다. 기존의 텍스트 중심 임베딩은 이러한 시각적 맥락을 잃어버린다는 한계가 있습니다.

반대로, 레이아웃을 포함한 이미지 자체를 임베딩 공간에 직접 반영하는 멀티모달 방식은 문서의 모양·구성·배치를 그대로 보존하며 벡터화합니다. 최근 연구 결과는 이 접근이 OCR·문서 파싱 기반 파이프라인의 구조적 제약을 뛰어넘는다는 사실을 수치로 입증하고 있습니다. 특히, 시각 정보만으로 문서를 임베딩하고 검색하는 비전 기반 리트리버가 기존 방식보다 단순하면서도 더 높은 검색 품질을 제공하는 사례가 늘고 있습니다.

이 변화는 단순한 기술 선택의 문제가 아니라, 오류 전파와 비용 절감이라는 시스템 관점의 필연입니다. OCR 과정에서 발생한 작은 인식 오류가 추출·정규화·색인 단계에서 누적·확대되는 문제는 오래전부터 지적되어 왔습니다. 이에 따라 최신 문서 AI 연구는 OCR 단계를 아예 생략하거나(“OCR-free”), 이미지와 텍스트를 하나의 표현 공간에서 통합 학습해 오류 전파를 줄이는 방향으로 발전하고 있습니다. Donut, Pix2Struct, LayoutLMv3가 대표적인 예입니다.

멀티모달 임베딩은 문서를 텍스트로 변환하지 않고, 페이지 이미지를 임베딩 공간에서 텍스트와 동등한 핵심 요소로 다룹니다. 이렇게 하면 글자, 선, 여백, 도형, 헤더, 풋노트 등 페이지 내 모든 시각적 요소를 함께 고려하여 문맥을 구성할 수 있습니다.

결과적으로 검색은 “비슷한 문장을 찾는 것”이 아니라, “유사한 문서 경험을 재현하는 것”에 가까워집니다.

최근 비전-언어 리트리버의 성과는 이 접근이 실무에서도 효과적임을 보여줍니다. 문서 페이지 이미지를 직접 임베딩하고 다중 벡터 매칭을 수행하는 방식이, 텍스트 기반 파이프라인보다 구조가 단순하면서도 다양한 도메인·언어·레이아웃에서 검색 품질과 속도를 동시에 향상시키는 결과를 보였습니다. 특히, 멀티페이지 PDF, 스캔본, 표, 차트 등 복합 문서 환경에서 이 차이는 더욱 두드러집니다.

이 흐름은 모델 아키텍처 세대교체와도 맞물려 있습니다. OCR을 생략하고 이미지-텍스트를 통합 사전학습하는 모델들이 속속 등장하고 있으며, 문서·UI·그래픽까지 아우르는 시각-언어 통합 학습이 사실상의 표준이 되어가고 있습니다. Donut은 OCR-free 접근의 필요성을 명확히 제시했고, Pix2Struct와 LayoutLMv3는 텍스트·이미지를 통합 마스킹과 정렬 학습으로 레이아웃 이해의 기준을 재정의했습니다. 이 연구 흐름은 결국 “레이아웃을 보존하는 임베딩”이 주류가 될 것임을 시사합니다.

정리하자면, 임베딩이 텍스트 중심에서 멀티모달 중심으로 이동하는 것은 선택이 아니라 필연입니다. 비용, 성능, 운영 단순성 측면에서 모두 합리적인 결론이기 때문입니다. 문서의 의미를 구조와 함께 유지하려면 이미지 자체를 임베딩 공간에 포함시키는 방법이 가장 확실합니다. 이 점에서 Morphik과 같은 비주얼-퍼스트 RAG는 단순한 대안 기술이 아니라, 문서 처리의 최종 진화 단계에 가까운 해법입니다. Donut·Pix2Struct·LayoutLMv3의 연구 성과, ColPali·VisRAG 등 비전 리트리버의 실제 결과, 그리고 멀티모달 RAG 서베이가 제시한 품질 지표들이 모두 이를 강하게 뒷받침합니다.

Morphik은 문서를 파싱하지 않고 이미지 임베딩 중심으로 검색하는 혁신적인 접근이며, 이는 도표·도면·스캔 중심의 문서에 매우 효과적입니다.

Document AI에 주목해야 하는 이유는, 더 이상 문자 인식과 의미 분석을 따로 처리하는 복잡한 파이프라인이 필요 없기 때문입니다.

LLM과 결합된 최신 Document AI는 텍스트와 시각적 레이아웃을 동시에 이해해 정확성과 속도를 크게 높입니다.

단일 엔드투엔드 처리로 오류 누적을 최소화하고, 문서의 구조적 맥락까지 활용할 수 있습니다.

결국 기업과 공공기관 모두 데이터 활용 범위를 넓히고, 의사결정 속도를 높이는 핵심 기술이 됩니다.