무하유, 글자 단위 문서 비교·검사 서비스 ‘카피킬러 DIFF’ 출시

무하유는 문서를 글자 단위로 비교 검사하는 '카피킬러 DIFF’ 를 출시한다고 18일 밝혔다.

자연어를 이해하는 실용 AI 기업을 표방하는 무하유는 문서를 글자 단위로 비교 검사하는 '카피킬러 DIFF’ 를 출시한다고 18일 밝혔다.

무하유에 따르면 카피킬러 DIFF는 표절검사가 아닌, 문서 간의 차이를 글자 단위로 정밀하게 탐지해내는 서비스다.

표절검사의 경우, 연속된 어절이 서로 일치한 영역을 찾아주는 기능이다. 문장이나 어절 단위로 일치 여부를 확인해 최소 3개 이상의 어절이 일치하는 경우 표절로 검출한다. 반면, '카피킬러 DIFF'는 두 개의 문서를 글자 단위로 일대일 비교 분석해 기존 문서에서 추가, 삭제, 수정된 부분을 정확하게 탐지한다.

무하유 측은 “공백 영역도 탐지 가능하며, 작성된 순서까지 비교 분석한다”며 “불일치한 영역만 하이라이트 처리하고, 불일치율을 제공하기 때문에 사용자가 문서의 차이점을 한 눈에 파악할 수 있도록 돕는다”고 설명했다.

카피킬러 DIFF는 계약서나 보험서류, 약관 등의 문서를 검토할 때 유용하게 활용할 수 있다. 가격 등 중요한 숫자가 변경되거나, 용어가 일부 바뀌는 등 육안으로는 차이점을 파악하기 힘들지만 놓치면 안 되는 변동사항들을 체크하는데 적합하다.

또한 고객센터 상담사가 약관 및 서비스 개정 설명을 위해 기존 약관 및 서비스와 다른 내용을 실시간으로 확인해 안내하는 식으로 다양하게 활용할 수 있다.

카피킬러 DIFF는 회원가입 없이 누구나 무료로 이용할 수 있으며, 추후 API 연동이나 솔루션 구축 형태로도 제공될 예정이다.

신동호 무하유 대표는 "무하유는 카피킬러를 통해 AI 문서 분석 노하우를 쌓아왔고, 그러다 보니 자연히 문서 대조 분석 서비스에 대한 많은 고객들의 요청이 있었다"며 "기업들은 AI의 도움을 통해 사람이 할 수 있는 실수를 줄이고, 업무 효율성을 높여 다양한 분야에서 문서 비교 및 검토 작업의 능률을 높일 수 있을 것"이라고 전했다.

한편 무하유는 2011년부터 약 14년간 AI 표절검사 서비스 카피킬러를 운영하고 있다. 카피킬러는 표절·출처 미표기·중복 게재 등 사람이 하나하나 파악하기 힘든 검토 작업을 AI 기술을 이용해 빠르게 할 수 있는 표절 검사 서비스로, 이를 통해 수많은 문서 데이터와 무하유만의 한국어 자연어 이해 노하우를 축적해 왔다.

황정호 기자

jhh@tech42.co.kr
기자의 다른 기사보기
저작권자 © Tech42 - Tech Journalism by AI 테크42 무단전재 및 재배포 금지

관련 기사

PFCT, 중금리 대출 부실 예측 AI 특허 등록…에어팩 기술 독창성 인정

AI 기술금융사 피에프씨테크놀로지스(PFCT)가 금융 특화 버티컬 AI 인프라 ‘에어팩(AIRPACK)’에 적용한 중금리 대출 부실 리스크 예측 기술로 특허를 등록했다. PFCT는 이번 특허 등록을 통해 에어팩의 핵심 기술 구현 방식과 독창성을 추가로 인정받았다고 30일 밝혔다.

[현장] 전력·냉각·보안부터 로봇·바이오까지… KAIST 딥테크 스타트업이 제시한 AI 시대 생존 전략

KAIST 창업원이 주최·주관한 ‘KAIST Startup Scaleup Summit 2026’이 지난 18일 서울 코엑스 3층 컨퍼런스홀 E5·E6에서 열렸다. 넥스트라이즈 2026 서울(NextRise 2026, Seoul) 파트너 행사로 마련된 이 행사는 KAIST 스타트업 성장 공동체를 기반으로 투자사와 창업자, 기술 인재가 만나는 스케일업의 장을 표방했다.

삼쩜삼, 전사 AI 전환 속도…개발·비개발 경계 낮춘 ‘AI 위크’ 열어

자비스앤빌런즈, AI 위크 2026 개최…10개 세션서 실무 적용 사례 공유 사내 데이터 분석 도구 ‘로키’ 주목…비개발자도 자연어로 데이터 활용 AI...

GPT-5.6은 제한 공개, 제미나이는 사용 제한…AI 경쟁은 ‘접근권 전쟁’으로 바뀌었다

생성형 AI 주도권 경쟁의 상황이 급변하고 있다. 최근까지 시장의 관심은 누가 더 강력한 모델을 먼저 공개하느냐에 집중됐다. 그러나 최근 오픈AI(OpenAI), 앤트로픽(Anthropic), 구글(Google), 메타(Meta)를 둘러싼 변화는 양상이 다르다. 이제 중요한 것은 모델 성능만이 아니다. 누가 최상위 모델에 접근할 수 있는지, 어느 기업이 충분한 컴퓨트(compute)를 배정받을 수 있는지, 또 어떤 조직이 정부와 플랫폼 기업이 요구하는 신뢰 기준을 충족할 수 있는지가 AI 경쟁의 핵심 변수로 떠오르고 있다.