코드 포 vs 랜딩 AI

코드 포 장단점

• 법 집행 기관 전용으로 설계된 만큼 보고서 템플릿이 실제 경찰 업무 프로세스에 맞춰져 있어, 현장 경찰관들이 작성 시간을 크게 단축할 수 있다는 평가를 받습니다. 40개 이상의 언어와 다양한 사투리를 인식하는 기능은 이민자 비율이 높은 지역에서 특히 유용하며, 다문화 상황에서 의사소통 장벽을 낮추는 데 기여합니다. 기존 RMS 및 CAD 시스템과의 통합이 원활하여 별도의 데이터 이관 과정 없이 워크플로우를 개선할 수 있고, 다양한 바디캠 제조사와 호환된다는 점은 특정 하드웨어에 종속되지 않는 장점으로 꼽힙니다.

• 2025년 현재 공개된 독립적인 사용자 리뷰나 제3자 평가가 상대적으로 부족하여, 도입 전 실제 성능과 한계를 파악하기 어려운 측면이 있습니다. 경찰 업무 특성상 민감한 데이터를 다루기 때문에 클라우드 기반 AI 시스템에 대한 보안 우려나 규정 준수 문제를 검토해야 하며, 이에 대한 투명한 정보 공개가 더 필요하다는 지적도 있습니다. 또한 미국 시장 중심의 솔루션으로, 한국 경찰 시스템의 보고서 형식이나 법적 요구사항과의 호환성은 별도 검증이 필요합니다.

랜딩 AI 장단점

• 수기 양식이나 병합 셀이 섞인 복잡한 표에서도 기존 OCR보다 추출 정확도가 높습니다
• 양식별 템플릿을 따로 학습시키지 않아도 처음 보는 문서 레이아웃에 바로 대응합니다
• Snowflake 같은 데이터 플랫폼 안에서 직접 처리해 문서를 외부로 내보내지 않고도 보안 요건을 맞출 수 있습니다
• 추출한 값마다 원본 위치 좌표가 함께 남아 감사 추적(Audit Trail)이 가능합니다

• 전문적인 기능이 많아 초보자에게는 초기 설정 과정이 복잡할 수 있음
• 대량 문서 처리를 위한 고성능 모델 사용 시 비용 부담 발생 가능

코드 포 주요 기능

• 바디캠·대시캠 영상의 프레임 단위 시각 데이터 분석
• 60초 이내 사건 내러티브 자동 생성
• 40개 이상 언어 음성 인식 및 다국어 지원
• AI 기반 증거물 자동 태깅 및 검색
• CJIS 준수 자동 개인정보 마스킹(Redaction)
• RMS·CAD 기존 시스템 원활 통합

랜딩 AI 주요 기능

• DPT-2 기반 Agentic Reasoning: 제로샷 문서 레이아웃 분석
• 복잡한 표·체크박스·서명·스탬프 정밀 인식
• 추출 데이터의 시각적 근거(Visual Grounding) 및 상세 좌표 제공
• Snowflake, AWS, SAP 등 엔터프라이즈 환경과의 네이티브 연동
• Python·TypeScript SDK와 REST API로 자체 앱에 연동
• 수십억 페이지 처리를 위한 고처리량 미션 크리티컬 워크플로우 지원