시각적 객체 인식과 문맥 분석 알고리즘을 결합하여 PDF, 엑셀, 한글 등 다양한 포맷 내 파편화된
요소를 논리적으로 재구성함으로써 사람이 읽는 방식과 동일한 문서 레이아웃 복원 실현

비전(Vision) 기반 객체 인식과 신경망 모델을 활용하여 테두리가 없는 무선 표부터 복잡한 셀 병합,
다중 헤더 구조까지 표 내 요소 간 관계를 정밀하게 인식하고 논리적 구조로 추론

폰트 크기, 위치, 굵기 등 10여 가지 시각적 속성을 벡터화한 스코어링 모델을 통해 문서의 위계를 판별하며, 관리자가 문서군 특성에 맞춰 가중치를 설정할 수 있어 대량의 이종 문서에서도 일관된 목차 구조 확보

문장 중간에 삽입된 페이지 번호, 각주, 푸터 등 불필요한 노이즈를 식별하여 제거하고,
좌표 기반의 읽기 순서 재배열을 통해 문서 흐름과 동일한 논리적 문맥으로 복원

문서의 구조, 의미, 맥락을 종합적으로 분석하여 검색(RAG), 요약, 질의응답 등
최종 활용 목적에 따라 의미 단위(Semantic Chunk)로 문서를 세그먼트 구조로 생성