랜딩 AI

랜딩 AI

Landing AI

복잡한 표와 손글씨가 포함된 문서를 시각적으로 이해하여 정밀하게 데이터를 추출하는 에이전트 기반 AI 플랫폼

부분 무료WebAPILLM 기반멀티모달
웹사이트 방문하기landing.ai

검증된 사실

라이브 가격
Free · 무료2026-06-15 확인
최신 버전
dpt-2-20260410
최근 변경
2026-05-19 LandingAI, ADE 문서 파싱·섹션 분류 전용 Playground 신기능 및 Section API 공개 프리뷰 출시 소스: https://docs.landing.ai/ade/ade-chan

2026-06-15 직접 확인 · 자동 검증 데이터

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랜딩 AI 제품 화면

2026-06-15 확인

도구 선택 가이드

한 줄 결론

랜딩 AI는 복잡한 표와 손글씨가 포함된 문서를 시각적으로 이해하여 정밀하게 데이터를 추출하는 에이전트 기반 AI 플랫폼. 특히 글자만 읽는 OCR과 달리 표·체크박스·서명 같은 문서 구조까지 해석하는 에이전틱(Agentic) 방식입니다.

추천 대상

  • 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

피해야 할 경우

  • 전문적인 기능이 많아 초보자에게는 초기 설정 과정이 복잡할 수 있음
  • 대량 문서 처리를 위한 고성능 모델 사용 시 비용 부담 발생 가능
체크 기준, 주의사항, 공식 출처 보기

체크할 기준

  • 무료 한도로 먼저 검증하고 필요할 때 유료로 올릴 계획이 있는가
  • 영문 UI와 해외 서비스 사용에 팀이 부담이 없는가
  • 사용하려는 환경(Web, API)을 지원하는가

확인 전 주의사항

  • 여기 정리한 내용은 공개 메타데이터 기반 요약입니다. 결제 전 공식 가격·약관·기능 한도를 직접 확인하세요.
  • 보안, 라이선스, 테스트 검증 없이 코드를 반영하면 위험합니다.
검증일: 2026-06-20가격 정보문서/도움말공식 블로그공식 웹사이트

가격 정보

부분 무료시작 가격: Free / $250/mo (Team)라이브 확인 2026-06-15

무료 플랜에서는 매월 1,000 크레딧이 주어져 이미지 학습과 예측 기능을 부담 없이 테스트해 볼 수 있습니다. 크레딧 방식이라 실제로 처리하는 문서 분량만큼만 소진되어, 도입 전 자사 양식으로 정확도를 가늠해 보기에 적합합니다. 본격적으로 쓰려면 월 250달러부터 시작하는 유료 Starter 플랜으로 넘어가며, 이때 만들 수 있는 프로젝트 수와 이미지 처리 용량이 늘어납니다. 처리량이 큰 기업이라면 사용 규모에 맞춘 맞춤형 플랜을 별도 협의로 받을 수 있습니다.

가격표 확인하기

활용 사례AI 요약

이 도구가 특히 맞는 3가지 상황
상황 1

의료 기관의 환자 기록 및 임상 보고서 자동 데이터화

상황 2

금융 서비스의 대출 심사 계약서 및 재무제표 분석 가속화

상황 3

물류 및 제조 현장의 송장(Invoice) 및 품질 검사 보고서 처리

최근 업데이트와 소식

소개AI 요약

Landing AI는 인공지능 권위자 앤드류 응 교수가 설립한 기업으로, 시각적 지능 기반의 '에이전틱 문서 데이터 추출(ADE)' 솔루션을 제공합니다. 독자적인 DPT-2 모델을 통해 복잡한 표, 수기 양식, 체크박스 등 비정형 문서에서 정밀하게 데이터를 추출하며, 추출된 모든 값은 원본 문서 내 위치 좌표와 연동되어 높은 신뢰성과 추적성을 보장합니다. Snowflake 등 클라우드 데이터 플랫폼과의 네이티브 연동을 지원하여 기업의 데이터 보안과 업무 자동화를 동시에 실현합니다.

차별점AI 요약

  • 글자만 읽는 OCR과 달리 표·체크박스·서명 같은 문서 구조까지 해석하는 에이전틱(Agentic) 방식입니다
  • 앤드류 응 교수의 비주얼 AI 연구를 바탕으로 문서 파싱에 특화해 만든 DPT-2 모델을 씁니다
  • 추출값마다 원본 내 위치 좌표를 붙여, 모델이 지어낸 값인지 원문에서 가져온 값인지 검증할 수 있습니다

활용 워크플로우

제로샷 레이아웃 파싱 (Zero-shot Layout Parsing)사전 템플릿 학습 없이도 복잡한 다단 문서, 비정형 보고서, 지저분한 스캔본의 구조를 즉시 이해하고 분리합니다.
시각적 근거 및 추적성 (Visual Grounding)추출된 모든 데이터에 원본 페이지 번호와 좌표(Bounding Box)를 연결하여, 사용자가 데이터의 출처를 즉시 검증하고 신뢰할 수 있게 합니다.
Agentic AI 기반 추론 (Agentic Reasoning)단순 OCR을 넘어 DPT-2(Document Pre-trained Transformer) 모델이 문서 구성 요소 간의 관계를 논리적으로 추론하여 정확도를 극대화합니다.
지능형 테이블 및 차트 분석격자선이 없는 표, 병합된 셀, 복잡한 계층 구조를 가진 차트 데이터를 정밀한 Markdown 또는 JSON 형식으로 변환합니다.
랜딩 AIAI 허브
비주얼 프롬프팅 (Visual Prompting)마우스 클릭 몇 번으로 특정 데이터 영역을 지정하면 AI가 이를 학습하여 유사한 양식의 다른 문서에서도 해당 필드를 자동 추출합니다.
LLM/RAG 최적화 데이터 출력추출된 데이터를 의미적 단위(Semantic Chunk)로 분할하여 RAG 시스템이나 LLM 애플리케이션에 즉시 투입 가능한 상태로 제공합니다.
Snowflake Native App 통합데이터를 외부 클라우드로 이동시키지 않고 Snowflake 데이터 웨어하우스 내에서 직접 문서를 처리하여 보안과 거버넌스를 유지합니다.
제로샷 레이아웃 파싱 (Zero-shot Layout Parsing)사전 템플릿 학습 없이도 복잡한 다단 문서, 비정형 보고서, 지저분한 스캔본의 구조를 즉시 이해하고 분리합니다.
시각적 근거 및 추적성 (Visual Grounding)추출된 모든 데이터에 원본 페이지 번호와 좌표(Bounding Box)를 연결하여, 사용자가 데이터의 출처를 즉시 검증하고 신뢰할 수 있게 합니다.
Agentic AI 기반 추론 (Agentic Reasoning)단순 OCR을 넘어 DPT-2(Document Pre-trained Transformer) 모델이 문서 구성 요소 간의 관계를 논리적으로 추론하여 정확도를 극대화합니다.
지능형 테이블 및 차트 분석격자선이 없는 표, 병합된 셀, 복잡한 계층 구조를 가진 차트 데이터를 정밀한 Markdown 또는 JSON 형식으로 변환합니다.
랜딩 AIAI 허브
비주얼 프롬프팅 (Visual Prompting)마우스 클릭 몇 번으로 특정 데이터 영역을 지정하면 AI가 이를 학습하여 유사한 양식의 다른 문서에서도 해당 필드를 자동 추출합니다.
LLM/RAG 최적화 데이터 출력추출된 데이터를 의미적 단위(Semantic Chunk)로 분할하여 RAG 시스템이나 LLM 애플리케이션에 즉시 투입 가능한 상태로 제공합니다.
Snowflake Native App 통합데이터를 외부 클라우드로 이동시키지 않고 Snowflake 데이터 웨어하우스 내에서 직접 문서를 처리하여 보안과 거버넌스를 유지합니다.
연동SnowflakeDatabricksAWS S3Microsoft Azure Blob StoragePython SDKTypeScript SDK

핵심 차별점: 시각적 근거(Visual Grounding)와 Agentic AI 추론을 결합하여, 복잡한 비정형 문서의 데이터를 100% 추적 가능한 형태로 자동화하는 업계 유일의 플랫폼입니다.

주요 기능AI 요약

  • 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

장점 & 단점AI 분석

공식 정보와 공개 피드백을 함께 정리한 참고 메모입니다

장점

  • 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
  • Turn complex, real-world documents into reliable, structured data—with 99% accuracy, full auditability, and zero training required.

단점

  • 전문적인 기능이 많아 초보자에게는 초기 설정 과정이 복잡할 수 있음
  • 대량 문서 처리를 위한 고성능 모델 사용 시 비용 부담 발생 가능
  • 일반적인 목적의 도구가 아닌, 컴퓨터 비전 및 문서 처리에 고도로 특화되어 있습니다.
  • 일부 기존 MLOps 플랫폼에 비해 타사 통합 기능이 적을 수 있습니다.
  • 일부 세련된 SaaS 제품과 비교했을 때 UI가 기본적인 느낌을 줄 수 있습니다.
  • 상업적 사용을 위해서는 유료 Enterprise 플랜이 필요하여 소규모 기업에는 부담이 될 수 있습니다.
  • 주로 클라우드 기반 플랫폼으로, 모든 데이터 민감 조직에 적합하지 않을 수 있습니다 (Enterprise 옵션 존재).

사용자 리뷰

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