HWP 텍스트 파싱 및 마크다운 변환: LLM AI 활용을 위한 한글 문서 데이터 추출

ChatGPT·Claude 같은 LLM이 업무 핵심 도구가 되면서, 누적된 한글(HWP) 문서를 AI 프롬프트에 안전하게 넣어야 하는 신규 수요가 늘고 있다. 그러나 HWP는 데이터를 고도로 압축하여 보관하는 복합 이진 컨테이너(OLE2) 구조라, AI가 직접 읽거나 외부 시스템이 텍스트만 깨끗하게 파싱하기 어렵다. 사용자는 일일이 복사·붙여넣기를 반복하거나 표 데이터가 깨지는 오류를 겪는다.

해결 단계

REFOURIER의 텍스트 추출 기술은 복잡한 HWP를 AI가 가장 잘 인지하는 마크다운으로 정제한다. 첫째, 텍스트 데이터화가 필요한 HWP·HWPX 파일을 추출기에 투입한다

. 둘째, 시스템이 문단 구조·제목 계층·표 데이터를 분석해 마크다운 문법(#, -, |)으로 환원한다. 셋째, 정제된 마크다운을 복사해 AI 프롬프트에 넣거나 .md 파일로 다운로드한다

.

차별화

기업 내부 규정·미발표 논문처럼 반출 통제된 자산을 AI RAG 용도로 데이터화할 때, 외부 상용 파싱 서버 API를 거치지 않고 브라우저 안에서 로컬로 추출하는 것은 필수 보안 장치다. 원격 통신 없이 기기 브라우저 연산만으로 이진 문서를 순수 텍스트로 해체해 완전한 데이터 주권을 보장한다.

자주 묻는 질문

복잡한 표 데이터도 손실 없이 추출되나요?

한글 문서의 표 구조·셀 분할 정보를 마크다운 표 문법(| 셀 |)으로 1:1 매핑하므로 LLM이 행·열 형태로 정확히 인식한다.

수십 개 문서를 한 번에 변환하나요?

네트워크 대기 없이 여러 문서를 순차로 빠르게 묶어 추출한다.