핵심 요약: 한국에서 AI가 실제 업무에 들어가려면 영어권 SaaS 문서만 읽어서는 부족하다. 공문서, HWP, HWPX, 복잡한 표, 신구대조, 양식 채우기, 내부망 문서까지 다뤄야 한다. kordoc은 이 문제를 정면으로 다루는 오픈소스다. 광진구 공무원이 만든 이 프로젝트는 한국형 AI 에이전트가 현장의 문서를 읽고, 비교하고, 생성하고, 다시 공문서 형식으로 남길 수 있게 만드는 중요한 기반이다.
한국 AI 도입의 병목은 모델이 아니라 문서다
기업과 공공기관이 AI를 도입할 때 가장 먼저 떠올리는 질문은 보통 “어떤 모델을 쓸 것인가”다. GPT, Claude, Gemini, Llama, EXAONE, SOLAR 같은 모델 이름이 먼저 논의된다. 하지만 실제 업무에 들어가면 병목은 다른 곳에서 나타난다.
현장의 자료는 AI가 쉽게 읽을 수 있는 형태로 정리되어 있지 않다. 특히 한국 조직에서는 이 문제가 더 크다. 문서는 PDF, HWP, HWPX, HWPML, XLSX, DOCX로 흩어져 있고, 표에는 병합된 셀이 있으며, 서식은 복잡하고, 공문서에는 정해진 항목부호와 여백이 있다. 회의록과 보고서는 사람이 보기에는 익숙하지만 AI가 바로 이해하기에는 불친절하다.
AI가 업무를 돕기 위해서는 먼저 조직의 문서를 읽을 수 있어야 한다. 정확히는, 단순 텍스트 추출이 아니라 문서의 구조, 표, 항목, 변경점, 양식, 출처를 잃지 않고 읽어야 한다.
kordoc은 무엇인가
kordoc은 HWP3, HWP, HWPX, HWPML, PDF, XLS, XLSX, DOCX를 Markdown으로 변환하고, 문서 비교와 양식 자동 채우기, Markdown → HWPX 생성, MCP 기반 AI 에이전트 연동까지 제공하는 오픈소스 프로젝트다.
README는 다음 문장으로 시작한다.
모두 파싱해버리겠다.
대한민국에서 둘째가라면 서러울 문서지옥. 거기서 7년 버틴 공무원이 만들었습니다.
이 프로젝트가 흥미로운 이유는 단순히 지원 포맷과 기능이 많아서가 아니다. 한국 공공·행정 문서 환경을 실제로 겪은 사람이 만든 도구라는 점이 중요하다. 문서 자동화의 품질은 포맷 스펙만으로 결정되지 않는다. 실제 현장에서 어떤 문서가 오가고, 어떤 표가 깨지고, 어떤 양식이 반복되며, 사람이 어느 지점에서 시간을 쓰는지 이해해야 한다.
kordoc이 다루는 문제
kordoc이 다루는 문제는 크게 네 가지다.
1. 한국 문서를 AI가 읽을 수 있게 만든다
지원 포맷은 한국 조직에서 실제로 사용하는 문서 포맷을 폭넓게 포함한다.
- HWP 3.x / HWP 5.x
- HWPX
- HWPML
- XLS / XLSX
- DOCX
이 포맷들을 Markdown으로 변환하면 LLM이 읽고 요약하고 비교하고 재작성할 수 있는 기본 재료가 생긴다. 한국형 RAG, 내부 지식 어시스턴트, 공문서 검토 Agent를 만들 때 가장 먼저 필요한 단계다.
2. 표와 양식을 보존한다
공공 문서와 기업 문서에서 가장 자주 깨지는 것은 표다. 선 없는 PDF 표, 병합 셀, 중첩 테이블, HWP/HWPX 표 구조는 일반적인 텍스트 추출기로는 제대로 복원하기 어렵다.
kordoc은 복잡한 표를 Markdown 또는 HTML table 구조로 복원하고, HWPX 양식에 값을 자동으로 채우는 기능을 제공한다. 이건 단순 편의 기능이 아니라 업무 자동화의 신뢰성과 직접 연결된다. 표가 깨지면 AI 답변도 틀어지고, 비교도 틀어지고, 최종 문서도 사람이 다시 손봐야 한다.
3. 신구대조와 문서 비교를 자동화한다
공공기관과 기업에서는 문서의 변경 사항을 자주 확인한다. 조례, 계약서, 제안서, 지침, 보고서, 회의자료는 버전이 바뀔 때마다 무엇이 달라졌는지 확인해야 한다.
kordoc은 HWP ↔ HWPX 크로스 포맷 비교, 블록 단위 diff, 표 셀 단위 diff를 지향한다. 이 기능은 법무, 공공사업, 정책 문서, 제안서 관리 업무에 직접 도움이 된다.
4. AI 에이전트와 MCP로 연결된다
kordoc은 CLI뿐 아니라 AI 에이전트와의 연동도 지원한다. README 기준으로 Claude Desktop, Cursor, Claude Code, Windsurf, VS Code, Gemini CLI, Zed 등과 MCP 기반으로 연결할 수 있다.
즉 AI 에이전트가 문서를 직접 파싱하고, 표를 읽고, 양식을 채우고, 문서를 생성할 수 있는 도구를 얻게 된다.
npx -y kordoc setup
# CLI 사용
npx kordoc <파일>
이 구조는 한국형 AI Agent에서 중요하다. 에이전트가 문서에 관한 질문에 답하는 수준을 넘어, 실제 파일을 열고 구조화하고 비교한 뒤 결과를 문서로 저장할 수 있기 때문이다.
왜 BrandsMore 관점에서 중요한가
BrandsMore가 보는 AI 도입의 핵심은 “모델을 붙이는 것”이 아니라 AI가 업무 안에서 작동하는 구조를 만드는 것이다. kordoc은 이 관점에서 세 가지 의미가 있다.
KnowledgeMore: 문서를 지식으로 바꾸는 기반
KnowledgeMore는 조직 문서와 지식을 AI가 참고할 수 있는 구조로 바꾼다. 이때 HWP/HWPX/PDF/DOCX를 안정적으로 Markdown/JSON 구조로 바꾸는 레이어가 필요하다.
kordoc은 한국 문서 환경에서 이 역할을 맡을 수 있는 강력한 후보 중 하나다. 특히 공공기관, 협회, 교육기관, 중견기업처럼 HWP 자산이 많은 조직에서는 문서 변환이 RAG 품질의 출발점이 된다.
AgentMore: 공문서 업무를 실행 단위로 바꾸는 도구
AgentMore에서 AI Agent는 단순히 답변하지 않는다. 문서를 읽고, 비교하고, 초안을 만들고, 사람이 승인할 수 있는 형태로 결과를 남긴다.
kordoc의 MCP 연동은 이 흐름과 맞닿아 있다. 예를 들어 Agent가 다음 작업을 수행할 수 있다.
- 기존 HWP 문서를 Markdown으로 변환
- 이전 버전과 최신 버전의 변경점 비교
- 보고서 초안을 Markdown으로 작성
- 공문서 프리셋으로 HWPX 생성
- 사람이 검토한 후 최종 문서로 저장
이것은 “AI가 문장을 써준다”보다 훨씬 실무적인 자동화다.
Private AI Operations: 내부망 문서 환경의 현실적 선택지
중견기업 이상의 규모를 갖춘 조직이나 공공기관은 모든 문서를 외부 API로 보낼 수 없다. 내부망, 감사 로그, 접근 권한, 문서 반출 제한, 개인정보 보호 요구가 있다.
kordoc 같은 로컬 문서 처리 도구는 Private AI 운영 구조에서 중요하다. 문서를 내부 환경에서 먼저 구조화하고, 필요한 경우 로컬 LLM 또는 온프레미스 RAG와 연결할 수 있기 때문이다.
kordoc이 보여주는 한국형 AI 인프라의 방향
kordoc은 “한국 문서를 잘 읽는 파서” 이상의 의미가 있다. 이 프로젝트는 한국 AI 인프라가 어디에서 차별화되어야 하는지 보여준다.
| 문제 | 일반 AI 도구의 한계 | kordoc이 보여주는 방향 |
|---|---|---|
| HWP/HWPX 문서 | 텍스트 추출 또는 업로드 단계에서 깨짐 | 한국 문서 포맷을 직접 파싱 |
| 복잡한 표 | 셀 병합, 중첩 구조, 선 없는 표 처리 약함 | 표 구조 복원과 셀 단위 비교 |
| 공문서 서식 | Markdown에서 끝나고 최종 문서로 못 돌아감 | Markdown → HWPX, 공문서 프리셋 |
| AI 에이전트 연동 | 문서를 사람이 변환해 넣어야 함 | MCP로 에이전트가 직접 문서 도구 호출 |
| 내부망/보안 | 외부 API 업로드 의존 | 로컬 실행과 Private AI 구조에 적합 |
도입 시 주의할 점
kordoc이 흥미롭다고 해서 모든 기업이 바로 운영 환경에 적용할 수 있는 것은 아니다. 실제 도입에는 몇 가지 검증이 필요하다.
- 문서 샘플 검증: 우리 조직의 HWP, HWPX, PDF, XLSX 샘플에서 표와 문단이 얼마나 잘 보존되는지 확인해야 한다.
- 권한·로그 설계: AI 에이전트가 어떤 문서를 읽고 생성할 수 있는지 권한을 제한해야 한다.
- 출력 품질 평가: Markdown 변환 결과가 RAG 검색과 요약 품질에 어떤 영향을 주는지 평가셋으로 확인해야 한다.
- 공문서 생성 검수: HWPX 생성 결과가 실제로 제출하거나 공유할 수 있는 수준인지 사람이 검토할 기준을 마련해야 한다.
- MCP 도구 권한: 에이전트가 문서 생성·패치까지 수행한다면 승인 단계와 실행 로그가 필요하다.
결론: 한국형 AI의 경쟁력은 현장 문서에서 시작된다
kordoc은 작은 도구처럼 보일 수 있지만, 한국의 AI 도입에서 중요한 과제를 다룬다.
AI가 한국 조직에서 일하려면, 한국 조직의 문서를 읽고 다룰 수 있어야 한다.
HWP와 공문서, 복잡한 표와 양식, 신구대조와 내부망 문서는 글로벌 AI 제품이 기본 기능만으로는 제대로 처리하기 어렵다. 이 빈틈을 메우는 도구가 있어야 한국형 AI Agent와 Private AI가 실제 업무 시스템에 활용될 수 있다.
kordoc은 기술적 완성도뿐 아니라 현장의 문제를 직접 해결한다는 점에서도 가치가 있다. 공무원이 직접 겪은 문서지옥에서 나온 오픈소스가 한국 기업과 공공기관의 AI 전환에서 중요한 기반이 될 수 있다는 점에서, 이 프로젝트는 주목할 만하다.