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 테크42 무단전재 및 재배포 금지

관련 기사

[현장] 보안 구멍 뚫린 한국 시장 대책은? 아비트불 레이븐 대표 “AI 공격에 패치 기다릴 시간 없다”

보안 기업 레이븐(RAVEN.IO)이 한국 시장에 진출했다. 레이븐은 12일 서울 서초구 JW 메리어트 호텔 서울에서 기자간담회를 열고, 실행 중인 애플리케이션 내부의 코드 동작을 분석해 취약점 악용을 차단하는 기술과 한국 시장 진출 전략을 공개했다. 이날 온라인으로 원격 접속해 화면을 공유하며 발표에 나선 로이 아비트불(Roi Abitboul) 레이븐 공동 창업자 겸 최고경영자(CEO)는 기존 엔드포인트 탐지 및 대응(EDR) 기술의 한계를 지적하며, AI 시대에는 취약점의 존재 여부보다 실제 코드가 어떤 동작을 수행하는지 파악하는 것이 중요하다고 강조했다.

기관명 바뀌어도 기록 찾는다…솔트룩스, 국가기록 검색에 AI 접목

2380만건 기록물 목록·54만여건 원문 데이터 검색 단위 색인 자체 AI ‘루시아’와 온톨로지 결합…기관·정책 간 연관성까지 분석 자연어 질문에 원문 근거...

AI는 상세 페이지 인용, 방문자는 홈페이지로..."웹사이트가 거꾸로 지어졌다"

챗GPT가 인용한 URL의 65%는 깊은 페이지지만 추천 트래픽의 58.8%는 홈페이지에 도착한다. 10월 GPT-6 배포 직후의 추적 태그 누락이 드러낸 AI 유입 측정의 사각지대와, 기업이 손봐야 할 '두 개의 문'을 정리했다.

[현장] “휴머노이드 부품은 만들기 어렵고, 공장은 결정이 느리다”…AI 제조혁신 가로막는 세 가지 병목

독일 정밀가공 장비기업 융커(JUNKER)의 마이클 마커(Michael Marker) 글로벌 영업 책임자(왼쪽)는 휴머노이드 구동부품의 대량생산을 가로막는 제조기술과 공급망의 한계를 짚었다. 폴란드 산업용 AI 기업 DBR77의 파베우 므로치코프스키(Paweł Mroczkowski) 서유럽 담당 총괄(가운데)은 기술 자체보다 기업 내부의 의사결정 지연이 스마트 제조 전환을 늦추고 있다고 지적했다. 핀란드 LUT대학교의 베사 살미넨(Vesa Salminen) 교수는 인간과 AI가 협업하는 조직으로의 전환이 필요하다고 강조했다. 세 발표는 기술 개발 이후 산업적 성과로 이어지는 과정에 존재하는 제조 역량, 의사결정, 조직문화의 문제를 입체적으로 드러냈다.