텍스트 추출을 넘어 Layout과 Semantics를 융합한 Contextual AI 기반 문서 해석 체계

Context

기존 Rule-based 및 Template-based 추출 방식의 낮은 유연성과 포맷 변경 시 발생하는 데이터 매핑 오류가 병목 지점으로 작용. 단순 Text Extraction만으로는 문서 내 요소 간의 관계와 문맥적 의미 파악이 불가능하여 수동 검증 비용이 지속적으로 증가하는 한계 존재.

Technical Solution

• Computer Vision을 통한 Spatial Context 분석으로 문서 내 표, 섹션 등 레이아웃 구조적 신호 탐지
• NLP 기반 Linguistic Context 분석으로 문장 구조와 의미론적 관계를 파악하여 엔티티 간 연결성 확보
• Knowledge Graph를 활용한 관계 매핑으로 도메인 특화 지식과 데이터 포인트 간의 논리적 연결 구조 설계
• Deep Learning 기반 Context Fusion 모델을 통해 텍스트, 레이아웃, 시각적 신호를 통합 처리하는 해석 로직 구현
• Cross-Document Context 참조 체계를 구축하여 과거 이력 데이터를 통한 현재 데이터의 모호성 해소