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PDF를 AI가 활용할 수 있는
Markdown으로
수천 개의 PDF를 AI 학습, 검색, 지식관리까지 가능한 Markdown 문서로 변환합니다.
PDF는 저장용이지만, Markdown은 AI를 위한 지능형 자산입니다.
한국어 PDF, 제대로 변환되고 있나요?
대부분의 Markdown 변환 서비스와 AI 모델은 영어 문서 중심으로 학습되었습니다. 영어는 단어 구분이 명확하고
문장 구조가 비교적 단순하지만, 한국어는 조사, 띄어쓰기, 문맥에 따라 의미가 달라지며
문서 구조를 정확하게 분석하는 것이 훨씬 어렵습니다.
띄어쓰기 오류
개인정보 처리방침
arrow_downward개인정보처리 방침
문장 분리 오류
원래 하나의 문장
arrow_downward여러 문장으로 잘못 분리
제목/계층 인식 실패
제1장 사업 개요
arrow_downward일반 텍스트 처리
표 구조 손상
항목내용
arrow_downward항목 내용
OCR 오류와 잘못된 문장 분석으로 인해 사람이 다시 수정해야 하는 결과가 발생합니다. 결국 많은 사용자가 Markdown 변환 이후에도 제목을 다시 정리하고, 표를 다시 만들고, 문장을 수정하고, 문서 구조를 재구성하는 작업을 반복하고 있습니다.
NexBook MD는 이러한 문제를 해결하기 위해
한국어 문서 구조 분석과 후처리 복원 기술에 집중했습니다.
Specialized Features
변환보다 수정에 더 많은 시간이 걸립니까?
기존 OCR은 글자만 읽습니다. NexBook MD는 문맥과 구조를 이해합니다.
일반적인 변환 결과
한국어 OCR 오류
회사의 개인정보처리 방침을 확인해주 세요.
띄어쓰기 및 오탈자 발생
표 구조 손실
Name 100 John (데이터 나열)
관계형 데이터 파괴
NexBook MD 복원 결과
한국어 문맥 교정
회사의 개인정보 처리방침을 확인해 주세요.
정확한 띄어쓰기 및 맞춤법
Markdown 표 복원
| --- | --- |
| John | 100 |
표 구조 및 계층 완벽 보존
우리는 PDF를 단순 변환하지 않습니다.
한국어 문서 구조와 표현 방식을 고려하여
복원합니다.
단순한 OCR을 넘어 원본 문서의 구조와 의미를 유지하는 기술, 이것이 NexBook MD의 핵심입니다. 특히 복잡한 한국어 문법과 레이아웃에 최적화되어 있습니다.
-
account_tree
제목 계층 구조 분석
H1부터 H6까지 논리적인 문서 구조를 생성합니다.
-
spellcheck
한국어 특화 후처리
조사와 띄어쓰기, 문맥을 고려한 딥러닝 기반 교정.
-
table_view
복잡한 표 구조 완벽 복원
병합된 셀과 다중 레이아웃 표를 Markdown으로 변환.
# Output: restored_document.md
Structure: Optimized for LLM
압도적인 차이, 무엇이 다른가?
| 기능 및 성능 | 일반 OCR | Amazon Textract | Azure DI | NexBook MD |
|---|---|---|---|---|
| 텍스트 추출 정확도 | 보통 | 우수 | 우수 | 매우 우수 |
| 한국어 문맥 교정 | close | close | close | |
| 표/계층 구조 복원 | 불가 | 부분적 지원 | 부분적 지원 | |
| 후처리 교정 | close | close | close | |
| 최종 품질 유사도 | 50-70% | 70-85% | 75-85% | 90%+ |
※ 당사 내부 테스트 기준 데이터입니다.
AI 시대의 문서 자산화
AI 학습 데이터
ChatGPT · Claude · Gemini
AI 학습 및 RAG 데이터 구축
디지털 아카이브
연구자료 · 기록물 · 보존 문서
기업 문서 관리
매뉴얼 · 보고서 · 정책집 · 백서
Notion · Obsidian
지식관리 · 문서 아카이브
개발 문서
GitHub · GitLab · MkDocs · Docusaurus
AI 검색 시스템
사내 지식 검색 · 문서 QA
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단순한 변환이 아닌 '문서 복원'을 경험해 보십시오.
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