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‘AI 모델 피로감’의 시대 - 한국딥러닝이 2026년 상반기를 견디며 단단해진 이유

2026-09-08T10:51:47Z

2026년 상반기는 AI 업계 전체가 거대한 소음과 속도전으로 가득했던 시기였습니다. 불과 일주일 사이에도 앤트로픽, 메타, 구글, 오픈AI 등 주요 빅테크 기업들이 새로운 핵심 모델을 잇달아 쏟아냈죠. 하지만 시장과 개발 현장의 반응은 기대와 환호만은 아니었습니다. CNBC는 이 현상을 ‘모델 피로감(Model Fatigue)’이라는 단어로 짚어냈습니다.

[개발문화] 누가 무엇을 하고 있는지 모른다

2026-09-05T09:37:05Z

업무의 흐름과 소유권이 불분명해, 커뮤니케이션 비용이 계속 늘어나고 있지는 않나요? 한국딥러닝이 VLM 기반 Document AI 시장에서 속도를 내며 개발 조직이 확장되던 시기, 슬랙 메시지 수는 폭발적으로 증가했습니다. 하지만 아이러니하게도 "지금 옆자리의 동료가 정확히 어떤 개발에 몰두하고 있는지" 아는 사람은 점점 줄어들었습니다. 왜 AI 엔지

[개발문화] 일을 하지 않는 사람이 있는가? - "우리 팀에 일을 안 하는 사람이 있는 것 같아요."

2026-09-05T09:22:03Z

기여가 눈에 보이지 않거나, 책임과 역할이 모호해 일의 균형이 무너지고 있지는 않나요? "우리 팀에 일을 안 하는 사람이 있는 것 같아요." 사내 익명 인터뷰에서 이 피드백을 마주했을 때, 우리는 심각한 충격을 받았습니다. 하지만 개인을 비난하기에 앞서 한 걸음 물러서서 상황을 객관적으로 바라보기로 했습니다. 과연 그 동료는 태생부터 게으른 무임승차자였

[개발문화] ‘무엇을’, ‘어디까지’가 모호하다 - 팀원들이 각자 다르게 이해하고 있지는 않나요?

2026-09-05T09:21:31Z

업무의 범위와 기준이 명확하지 않아, 팀원들이 각자 다르게 이해하고 있지는 않나요? KDL(한국딥러닝)의 AI 엔지니어링팀은 VLM(Vision Language Model) 기반의 OCR과 파서(Parser)를 개발하며 매일 수많은 엔터프라이즈 문서 데이터를 다룹니다. 고객사마다 문서의 양식은 천차만별이고, 데이터는 늘 정제되지 않은 날것(Raw)의 상

바이오 기술과 문서 AI가 닮았다고? - 2시간의 주사를 5분으로 줄인 바이오의 지혜, 그리고 문서 AI 이야기

2026-09-04T05:56:53Z

최근 바이오 뉴스를 읽다가 문득 재미있는 비유가 떠올랐습니다. 요즘 제약·바이오 업계에서 아주 뜨거운 주목을 받는 기술이 하나 있습니다. 바로 병원에 누워 몇 시간씩 맞아야 하는 '정맥주사'를, 집에서 5분 만에 끝내는 '피하주사'로 바꿔주는 제형 변경 기술입니다. 이 바이오 기술의 핵심 작동 원리를 가만히 들여다보고 있자니, 저희 한국딥러닝(주)이 매일

글로벌 OCRBench v2 리더보드 1위 달성 - 한국딥러닝(KDL)의 VLM 기술력이 세계 최고 수준임을 입증했습니다.

2026-04-16T10:46:13Z

한국딥러닝(KDL)의 VLM 기술력이 세계 최고 수준임을 입증했습니다. Announcement 저희 한국딥러닝(KDL)의 모델이 허깅페이스(Hugging Face)에 등재된 멀티모달 벤치마크 'OCRBench v2'에서 전체 1위(Global No.1)를 기록했습니다! 이번 성과는 Gemini 3, GPT-4o 등 글로벌 빅테크 기업들의 모델을 넘어선 결

야생에서의 처절한 사투, 그리고 마침내 피어난 결실 - 문서 AI 플랫폼 ’딥에이전트’의 SaaS 출시

2026-04-16T11:03:07Z

"그것은 가벼운 소동극이 아니라, 말 그대로 '야생'에 던져진 이들의 처절한 생존기였습니다." 2026년 4월 2일, 마침내 한국딥러닝의 문서 AI 플랫폼 '딥에이전트(DEEP Agent)' SaaS 버전이 세상에 공식 출시되었습니다. 비정형 문서의 복잡한 구조와 숨은 의미까지 통합적으로 분석하는 이 거대한 AI 솔루션이 구독형 서비스로 세상에 나오기까지

기사 한 줄에 담기지 않은, 1년의 치열했던 기록 - KDL 팀이 뼈를 깎는 인내로 완성한 '딥에이전트 포 금융'

2026-04-09T09:23:35Z

며칠 전, 언론을 통해 반가운 기사가 보도되었습니다. 저희 한국딥러닝이 금융권 문서 업무 자동화에 특화된 AI 솔루션, '딥에이전트 포 금융(Deep Agent for Finance)'을 공식 출시했다는 소식이었습니다. 기사에는 대출 심사 서류, 피해 구제 문서 등 복잡한 금융 문서의 분류부터 정보 추출, 검증, 시스템 입력까지 전 과정을 한 번에 자동화

당신의 AI 솔루션 세일즈가 그동안 비참했던 이유 - 생존을 걱정할 것인가, 시장을 집어삼킬 것인가

2026-04-06T09:02:50Z

2026년 AI 시장의 착시: 당신이 파는 것은 '혁신'입니까, 아니면 회사의 '생존'입니까? 2015년부터 IT 플랫폼 스타트업 씬에는 천문학적인 자금이 쏟아졌습니다. '비전'과 'MAU(월간 활성 사용자 수)'만으로 수백억의 밸류에이션을 인정받던 낭만의 시대였습니다. 하지만 2022년 시작된 투자 혹한기는 시장의 룰을 잔인하게 바꿔놓았습니다. 지난 3

개발자의 시간은 GPU보다 비싸다 - 한국딥러닝이 인프라에 진심인 이유

2026-03-28T04:01:48Z

AI 엔지니어의 가장 큰 적, 대기 시간 AI 모델을 개발하는 과정은 수많은 가설과 검증의 반복입니다. 하지만 많은 개발자가 모델의 아키텍처를 고민하는 시간보다, 내가 던진 실험 결과가 나오기까지 화면을 멍하니 바라보며 기다리는 시간에 더 많은 에너지를 빼앗기곤 합니다. 공유 서버 자원이 나기를 기다리며 슬랙 메시지를 뒤적거리거나, 제한된 VRAM 안에서

구글보다 정확한 한국어 OCR을 만드는 법 - 한국딥러닝의 진짜 엔지니어링

2026-02-26T08:12:08Z

들어가며: 구글도 못 푸는 문제를 우리가 풀 수 있을까? 전 세계 테크 자이언트 구글. 그들이 만든 Vision AI는 가히 압도적입니다. 하지만 대한민국 기업의 실제 비즈니스 현장에 들어가면 이야기가 달라집니다. 수직으로 정렬된 표, 흐릿한 인감도장 위에 겹쳐진 글자, 그리고 한국어 특유의 복잡한 구조까지. 많은 기업이 구글 API를 쓰다가 결국 고개를

왜 지금 한국딥러닝인가 - 기술영업, "어디까지 AI로 자동화할 수 있는지”를 함께 설계하는 파트너

2025-12-19T03:14:18Z

한국딥러닝(주) 세일즈파트에서 일한다는 건, 단순히 “AI 솔루션을 파는 사람”이 아니라 업계 최고 수준의 시각지능 기술을 앞세워 고객의 비즈니스를 실제로 바꾸는 동료가 된다는 뜻입니다. 기술과 비즈니스의 접점에서 성장하고 싶은 분이라면, 아래 두 포지션은 한국딥러닝의 문을 여는 가장 좋은 출발선입니다. #한국딥러닝은 어떤 회사인가 한국딥러닝은 문서와 이

백엔드 엔지니어, 당신의 코딩은 혁신이 됩니다. - Document AI 기술의 최전선!

2025-09-25T06:57:04Z

AI 문명 재설계! 백엔드 엔지니어, 당신의 코딩은 혁신이 됩니다! 안녕하세요! 문자를 읽는 기술에서 문명을 해석하는 Document AI 기술로 세상의 지식과 절차를 다시 설계하는 저희 팀에 오신 것을 환영합니다! 저희는 흔한 OCR을 넘어, DEEP OCR+, DEEP IMAGE 등 최첨단 Vision AI 기술의 심장을 코딩하는 백엔드 엔지니어의 자리

[AI 개발 인사이트] 과잉 서비스가 발생하는가? - 이 문제를 풀기 위해 우리는 질문을 던집니다:

2025-09-04T11:29:46Z

개발 과정에서 가장 자주 마주치는 함정 중 하나는 ‘과잉 서비스(Over-Servicing)’입니다.애초에 요구되지 않았던 기능, 혹은 사용자가 필요로 하지 않는 복잡한 구현이 개발자들의 선의와 책임감 속에서 자연스럽게 추가되는 경우가 많습니다. ‘과잉 서비스’ 왜 이런 현상이 생길까요? “타사에서는(전임자는) 해줬는데 왜 안 되나요?” 비교에서

인공지능으로 칸딘스키 따라잡기! - 누구나 할 수 있는 딥러닝

2025-08-21T22:00:27Z

누구나 할 수 있는 딥러닝딥러닝 CNN 특징을 가진 VGG 모델을 사용하여 Neural Style Transfer 하기 내가 피카소나 칸딘스키처럼 그림을 그릴 수 있다면? 뜨거운 추상미술의 대표 화가, 바실리 칸딘스키. 점, 선, 면의 특징을 살린 독특한 분위기로 지금까지도 많은 사랑을 받고 있죠. 칸딘스키만의 강렬한 화풍은 아무나 따라 할 수 없

인공지능 머신러닝의 정의 - 머신러닝은 왜 써야 할까?

2025-08-20T05:13:41Z

우리의 일상에서 인공지능은 생각보다 가까운 곳에 있습니다. 특히, 인공지능 중 자주 언급되는 머신러닝, 딥러닝은 어려운 분야에서만 활용되는 것이 아닌 우리의 하루 일과와 계속 함께하고 있다고 해도 과언이 아닌데요. 오늘은 기계가 스스로 판단하고 스스로 결정할 수 있도록 도와주는 인공지능 머신러닝에 대해 알아보겠습니다. 머신러닝 왜 사용하는 걸까?

데이터 분석 빅데이터 vs 딥데이터, - 어떤 차이가 있을까?

2025-08-06T04:38:19Z

우리는 데이터 중심의 세상에 살고 있습니다. 전 세계의 개인 소비자, 기업 또는 기계가 생성하는 데이터의 양은 매일 폭발적인 양과 빠른 속도로 증가하고 있는데요. 2025년 전 세계 데이터의 양은 최대180 제타 바이트*에 이를 것으로 예측된다고 합니다. *(약 180,000,000,000,000,000,000,000 바이트) 특히 데이터는 출판물, 이

휴대폰으로 명함 정보가 쏙! - 인공지능 문자인식 OCR 대체 뭘까

2025-07-17T12:31:23Z

여러분은 인공지능 기술 중에서 딥러닝에 기반한 인공지능 OCR에 대해서 알고 계신가요? 직장인이라면 한 번쯤 명함 인식 앱을 써보셨을 텐데요. 스마트폰으로 상대방에게 받은 명함을 사진 찍으면 명함에 있는 정보가 이름, 전화번호, 이메일, 주소 등 실제 정보에 맞게 휴대폰 주소록에 쏙! 들어가게 됩니다. 이처럼 광학 문자 인식 즉, 딥러닝 OCR 기술

인간의 개입 없이 학습하는 딥러닝, - 과연 어떻게 활용될까?

2025-07-15T07:10:30Z

여러분은 인공지능에 대해 얼마큼 알고 계시나요? 인공지능이라 하면 보통 복잡하고 어렵게만 느껴지실 텐데요. 이제 우리 생활에서는 인공지능이 없는 것을 상상할 수 없을 정도로 다양한 분야에 걸쳐 인공지능 기술이 활용되고 있습니다. 인공지능 기술 분야에서도 특히 딥러닝은 기계 학습을 토대로 우리에게 더 편리하고 안정적인 라이프 스타일이나 비즈니스 모델을 제공

[개발문화] 매뉴얼이 없다: - 개발팀의 속인화와 생산성의 딜레마

2025-07-12T09:47:49Z

왜 우리는 같은 질문을 반복할까요? 개발팀에서 자주 듣는 말이 있습니다.“이거 어떻게 하더라?”, “저번에도 물어봤던 것 같은데…”반복되는 질문과 답변, 그리고 그 과정에서 소모되는 시간.우리는 분명 열심히 일하고 있는데, 왜 생산성은 기대만큼 오르지 않을까요? 속인화는 없앨 수 없습니다, 하지만… 사람이 일하는 조직에서 ‘속인화’(특정인에게 업무가