Document AI vs IDP vs OCR
각 용어가 실제로 의미하는 것

세 가지 용어, 하나의 업계 — 그리고 많은 혼란

2026년에 문서 처리 도구를 검색하면, 공급업체들이 거의 동일한 제품을 세 가지 다른 이름으로 설명하는 것을 발견하게 될 것입니다. 한 곳은 자사를 "AI OCR 플랫폼"이라고 부릅니다. 다른 곳은 "지능형 문서 처리"로 마케팅합니다. 또 다른 곳은 "Document AI"를 제공한다고 말합니다. 세 곳 모두 송장과 영수증에서 데이터를 추출하여 구조화된 출력으로 제공한다고 주장합니다.

혼란은 실제로 존재하며 널리 퍼져 있습니다. Reddit의 r/LanguageTechnology에 있는 실무자가 이를 정확히 설명했습니다: "2026년에 'OCR'(단순히 텍스트를 읽는 것)은 해결된 문제입니다. 그러나 IDP — 텍스트의 맥락과 구조를 실제로 이해하는 것 — 은 여전히 어렵습니다." 한편, r/artificial의 스레드는 "지능형 문서 처리와 광학 문자 인식의 차이를 모르는 것은 기업에 실제로 해를 끼칠 수 있다"고 경고했습니다 — 특히 구매자가 실제 필요에 맞지 않는 솔루션을 선택하기 때문입니다.

문제는 단지 의미론적인 것만이 아닙니다. IDP가 필요할 때 OCR 도구를 선택하면 여전히 스프레드시트에 필드를 수동으로 매핑해야 합니다. 가벼운 추출 도구가 필요할 때 엔터프라이즈급 IDP 플랫폼에 비용을 지불하면 몇 분이면 해결될 문제에 몇 달의 배포 기간이 걸립니다. 용어가 구매 결정을 좌우하는데, 그 용어가 신뢰할 수 없습니다.

아래는 각 용어가 실제로 무엇을 설명하는지 — 기술적, 상업적, 실용적 측면에서 — 이해하기 위한 프레임워크입니다. 도구를 평가 중이고 의사 결정에 구조화된 접근 방식을 원한다면, 데이터 추출 소프트웨어 평가 프레임워크에서 채점 방법론을 제공합니다. 이 글은 그 아래에 있는 개념적 기초를 제공합니다.

각 용어의 실제 의미 — 3계층 모델

OCR, IDP, Document AI를 가장 명확하게 이해하는 방법은 역량의 세 가지 계층으로 보는 것입니다. 각 계층은 그 아래 계층 위에 구축됩니다. 이들은 경쟁 관계가 아니라 범위가 점점 넓어지는 동심원 구조입니다.

이 계층적 모델은 왜 이 용어들이 혼용되는지 설명합니다. 세 가지를 모두 수행하는 도구는 기술적으로 OCR, IDP, Document AI를 동시에 수행하는 것입니다. 공급업체는 이 중 어떤 것으로도 정직하게 부를 수 있으며, 각 공급업체는 대상 고객에 따라 다른 라벨을 선택합니다. 특히 IDP 계층에 대해 자세히 알아보고 싶다면 — 그것이 무엇인지, 어떻게 발전했는지, 누가 필요한지 — 저희 알기 쉬운 IDP 가이드에서 자세히 다룹니다.

나란히 비교: 각각에서 얻을 수 있는 것

"새 문서 유형" 행에서의 비대칭성을 주목하세요. OCR은 문서를 이해하려 하지 않고 단지 문자를 읽기만 하기 때문에 새 문서를 쉽게 처리합니다. 전통적인 IDP는 문서를 이해하려 하기 때문에 새 문서에 어려움을 겪지만, 문서 유형별로 사전 구성된 규칙이나 학습 데이터에 의존합니다. Document AI 접근 방식은 문서를 일반적으로 이해하는 모델을 사용하여 유형별 구성 없이도 이 문제를 해결합니다.

공급업체가 이러한 명칭을 계속 혼용하는 이유

용어 혼동은 우연이 아닙니다. 마케팅 인센티브에 의해 주도되는 예측 가능한 패턴을 따릅니다.

자신을 "AI OCR" 또는 "IDP"라고 부르는 OCR 공급업체: 순수 OCR이 상품화되면서 — Tesseract는 무료이고, Google Vision API는 페이지당 1센트 미만을 청구합니다 — OCR 엔진으로 사업을 구축한 공급업체는 프리미엄 가격을 정당화해야 했습니다. 라벨에 "AI" 또는 "Intelligent"를 추가하면 기본 아키텍처가 실질적으로 변경되었는지 여부와 관계없이 추가된 기능을 암시합니다. 일부는 실제로 ML 기반 필드 추출을 추가했습니다. 다른 업체들은 동일한 템플릿 기반 시스템의 이름만 바꿨습니다.

자신을 "Document AI"라고 부르는 IDP 공급업체: IDP 라벨은 장기 배포, 전문 서비스, 6자리 계약 등 엔터프라이즈급 의미를 내포합니다. 중간 시장 구매자를 대상으로 하는 공급업체는 접근성과 현대적 아키텍처를 알리기 위해 "Document AI"를 채택합니다. 이는 부분적으로는 진정한 변화(최신 IDP 도구는 전통적인 IDP 플랫폼과 다른 기술로 구축됨)이고 부분적으로는 야심적 표현입니다.

클라우드 제공업체가 제품 이름으로 "Document AI"를 사용: Google은 문서 처리 서비스를 "Document AI"라고 명명했습니다. Microsoft는 "Azure AI Document Intelligence"라고 부릅니다. Amazon은 "Textract"를 사용합니다. 이러한 제품 이름은 카테고리 라벨을 브랜드로 전환하여 분류 체계를 더욱 모호하게 만듭니다. Deep Analysis가 지적했듯이, Google은 "IDP 전문 업체와 직접 경쟁하지 않으며" 대신 "기본 데이터 캡처 기술을 상품화"하여 새로운 세대의 도구가 자사 API 위에 구축될 수 있게 했습니다.

Gartner의 자체 프레임워크도 이를 뒷받침합니다. Market Guide는 "data capture", "document AI", "capture automation"을 현재 IDP로 분류하는 것의 역사적 동의어로 명시적으로 나열합니다. Everest Group의 2025 PEAK Matrix는 29개 공급업체를 평가했고 2026년 판은 32개로 확장되었습니다 — 그러나 이 목록의 공급업체들은 최소 4가지 다른 카테고리 라벨을 사용하여 자신을 설명합니다. 분석가들의 합의는 분명합니다. 이는 여러 이름을 가진 하나의 시장이지, 여러 시장이 아닙니다.

실제로 중요한 기술 차이

라벨 혼란 이면에는 문서 처리 방식 간의 실제 아키텍처 차이가 있습니다. 이러한 차이가 도구가 할 수 있는 것과 할 수 없는 것을 결정하며, 카테고리 이름보다 더 유용한 구매 기준이 됩니다.

추출 방식: 템플릿 vs. 학습된 모델 vs. 비전 AI

템플릿/규칙 기반 추출(기존 OCR + 규칙): 좌표나 정규식을 사용하여 각 필드가 페이지에 나타나는 위치를 정의합니다. 단일 문서 레이아웃에는 빠르게 설정할 수 있습니다. 레이아웃이 변경되면 작동이 중단됩니다. 20개 이상의 공급업체 인보이스 형식에 걸쳐 템플릿을 유지 관리하는 것은 전일제 작업이 됩니다. 템플릿 기반 정확도와 AI 기반 정확도를 비교하는 자세한 내용은 AI OCR과 기존 OCR 정확도 분석에서 그 격차를 정량화합니다.

학습된 ML 모델(기존 IDP): 유형당 일반적으로 50~200개의 문서로 구성된 라벨링된 학습 예제를 제공하면 모델이 레이아웃 변형에 따라 필드가 나타나는 위치를 학습합니다. 템플릿보다 유연하지만 학습 데이터, 모델 학습 파이프라인, 문서 형식이 발전함에 따른 주기적인 재학습이 필요합니다. 이것이 2015년부터 2022년까지 대부분의 엔터프라이즈 IDP 플랫폼을 구동한 방식입니다.

비전-언어 모델(최신 Document AI): 모델이 문서 이미지를 직접 봅니다. 먼저 텍스트로 변환한 다음 분류하고 추출하는 방식이 아닙니다. 페이지 레이아웃을 보고, 텍스트를 읽고, 요소 간의 관계를 이해하고, 단일 패스로 라벨링된 필드를 출력합니다. 템플릿이 필요 없습니다. 학습 데이터도 필요 없습니다. 추출하려는 내용을 설명하면 모델이 찾아냅니다. 이것이 Google Document AI의 맞춤 추출기, Azure AI Document Intelligence, ImageToTable.ai와 같은 도구의 기반 아키텍처입니다.

출력 제어: 고정 스키마 vs. 맞춤 스키마

일부 도구는 공급업체 이름, 송장 번호, 합계, 날짜 등 고정된 필드만 추출하며 그게 전부입니다. 도구가 지원하지 않는 필드가 필요하면 막히게 됩니다. 다른 도구는 자체 추출 스키마를 정의할 수 있게 해줍니다. 열 이름을 지정하면 AI가 문서에서 해당 특정 필드를 추출합니다. 이것은 "도구가 무엇이 중요한지 결정하는 것"과 "사용자가 무엇이 중요한지 결정하는 것"의 차이입니다. ImageToTable.ai의 맞춤 열 추출은 두 번째 접근 방식을 따릅니다. 원하는 필드 이름(예: "PO 번호", "결제 조건", "라인 항목 설명")을 입력하면 AI가 페이지에서의 위치가 아니라 의미를 이해하여 각 값을 찾습니다.

배치 기능: 한 번에 문서 하나 vs. 여러 개를 하나로

단일 문서 처리는 기본입니다. 진짜 시험은 배치 처리입니다. 30개 공급업체의 송장 50개를 업로드하여 각 행이 송장 하나이고 각 열이 사용자가 정의한 필드인 단일 통합 스프레드시트를 얻는 것입니다. 이 기능은 프로덕션 워크플로우용으로 설계된 도구와 데모용으로 설계된 도구를 구분합니다. 배치 처리가 주요 관심사라면 엔터프라이즈 vs. 중소기업 추출 요구 사항 및 데이터 추출 소프트웨어의 기능에 대한 문서에서 운영 세부 사항을 다룹니다.

OCR이 한계에 부딪히는 지점

OCR이 실패하는 이유는 문자를 제대로 읽지 못해서가 아닙니다. 최신 엔진은 깨끗한 인쇄 텍스트에서 95% 이상의 문자 정확도를 달성합니다. 문제는 문자 정확도가 데이터 정확도와 같지 않기 때문입니다.

그 차이는 구조화된 출력이 필요해지는 순간 나타납니다. 페이지에 "2,527.74"라는 문자가 있다는 것을 아는 것만으로는 그것이 송장 합계인지, 라인 항목 소계인지, 배송비인지 알 수 없습니다. OCR은 페이지의 모든 텍스트를 읽기 순서대로 제공합니다. 그 텍스트를 올바른 열에 올바른 값이 있는 사용 가능한 스프레드시트 행으로 바꾸는 것은 여전히 사용자의 몫입니다.

OCR의 실질적 한계를 보여주는 세 가지 특정 실패 유형이 있습니다:

• 레이아웃 변형: 두 공급업체가 송장을 다르게 구성합니다. OCR은 공급업체 A 송장의 "합계"가 오른쪽 하단에 있고 공급업체 B 송장의 "합계"가 상단 요약 테이블에 있다는 것을 알지 못합니다. 각 레이아웃에 대해 별도의 파싱 규칙이 필요합니다.
• 다중 페이지 문서: 테이블이 여러 페이지에 걸쳐 계속될 때 OCR은 두 개의 별도 텍스트 블록을 생성합니다. 이를 연속된 테이블로 재조립하려면 각 문서 형식에 특화된 사용자 지정 로직이 필요합니다.
• 혼합 콘텐츠: 인쇄 텍스트와 필기, 텍스트와 체크박스, 또는 내러티브 단락에 포함된 테이블이 있는 문서 — OCR은 각 요소를 개별적으로 처리하며 요소 간의 관계를 이해할 방법을 제공하지 않습니다.

이것은 예외적인 경우가 아닙니다. 이는 모든 AP 팀, 운영 그룹 또는 회계 법인이 매일 처리하는 일반적인 문서를 설명합니다. OCR은 필요한 구성 요소입니다. 문자를 읽는 무언가가 필요하지만 비즈니스 워크플로우가 실제로 소비하는 구조화된 데이터를 생성하기에는 충분하지 않습니다.

기존 IDP의 한계

IDP는 OCR의 가장 큰 한계를 해결했습니다. 문자만 인식하는 것이 아니라 문서를 이해한다는 점입니다. 그러나 기존 IDP 플랫폼은 사용 대상을 제한하는 자체적인 제약을 가져왔습니다.

학습 데이터 요구량: 대부분의 엔터프라이즈 IDP 플랫폼은 문서 유형별로 50~200개 이상의 레이블링된 예시가 있어야 추출 정확도가 실사용 수준에 도달합니다. 40개 공급업체의 인보이스, 20개 공급업체의 구매 주문서, 수백 개 상점의 영수증을 처리하는 기업은 시스템이 유용해지기 전에 상당한 데이터 수집과 레이블링 작업을 수행해야 합니다. r/dataengineering의 Reddit 토론에서도 이러한 문제가 직접적으로 지적되었습니다. 한 실무자는 IDP가 "구조화된 문서에는 잘 작동하지만" 엔지니어링 팀이 "사용하려는 특정 영역에 맞춰 학습"을 시켜야 한다고 주장했습니다.

구축 복잡성: 엔터프라이즈 IDP 도입은 일반적으로 전문 서비스 계약, 맞춤형 통합, 수개월의 일정이 필요합니다. Gartner의 첫 IDP 매직 쿼드런트(2025년 9월)는 18개 공급업체를 평가했으며, 대부분의 구매자는 전담 자동화 팀을 보유한 엔터프라이즈입니다. 직원 5명 규모의 회계 법인이나 월 200장의 인보이스를 처리하는 물류 관리자에게는 다른 누군가의 문제를 위해 설계된 솔루션입니다.

문서 유형별 구성: 포장 명세서나 보험 증서 같은 새 문서 유형을 추가하려면 일반적으로 새 추출 모델을 만들고, 학습 데이터를 레이블링하고, 정확도를 테스트하고, 출력을 조정해야 합니다. 문서 유형을 추가할 때마다 드는 비용이 적지 않습니다. 추출 도구의 자체 구축 vs. 구매에 관한 기사에서 이러한 비용 구조를 자세히 다루었습니다.

이 모든 것이 기존 IDP가 나쁜 기술이라는 뜻은 아닙니다. 엄격한 정확도 요구 사항이 있는 규제 워크플로우에서 월 수백만 건의 문서를 처리하는 엔터프라이즈에게 이러한 플랫폼은 목적에 맞게 설계되었고 충분히 검증되었습니다. Everest Group 2025 PEAK Matrix가 29개 공급업체를 평가한 것도 엔터프라이즈 수요가 실제로 존재하기 때문입니다. 한계는 접근성에 관한 것이지, 성능에 관한 것이 아닙니다. IDP가 무엇이고 어떻게 작동하는지 종합적으로 알아보려면 전체 IDP 가이드를 참조하세요.

Vision AI가 세 가지 범주 모두를 바꾼 방식

비전-언어 모델(VLM) — 문서 이미지를 직접 처리하고, 단일 작업으로 시각적 레이아웃과 텍스트 내용을 모두 이해하는 AI 시스템 — 은 OCR, IDP, Document AI 간의 경계를 근본적으로 다시 그었습니다. 무엇이 바뀌었는지 살펴보겠습니다:

OCR은 눈에 보이지 않게 되었습니다. VLM은 별도의 OCR 단계를 실행하지 않습니다. 전체 페이지를 이해하는 과정의 일부로 텍스트를 읽습니다. 문자 인식은 여전히 발생하지만, 레이아웃, 관계, 의미를 동시에 이해하는 모델에 내장되어 있습니다. "OCR" 계층은 사라지지 않았습니다. 더 큰 무언가에 흡수된 것입니다.

IDP는 학습 요구 사항을 잃었습니다. 기존 IDP는 각 문서 유형을 학습하기 위해 레이블이 지정된 예제가 필요했습니다. VLM은 수십억 개의 문서 이미지로 사전 학습된 상태로 제공됩니다. VLM은 여러분의 특정 문서를 본 적 없이도 송장, 영수증, 계약서, 구매 주문서를 이해합니다. 모델에 추출할 필드를 지정하기만 하면 됩니다 — "송장 번호", "마감일", "합계" — 그러면 좌표나 템플릿이 아닌 의미론적 이해를 기반으로 해당 필드를 찾아냅니다.

Document AI는 접근 가능해졌습니다. 원래의 Document AI 도구(Google Document AI, Azure Form Recognizer)는 코드를 작성해 호출할 수 있는 개발자를 위해 설계된 API였습니다. 현재 세대에는 회계, 운영, 구매 등 모든 팀이 코드 한 줄 작성 없이 문서를 업로드하고 추출 스키마를 정의할 수 있는 노코드 도구가 포함됩니다. 팀에 API 우선 접근 방식이 필요한지 노코드 접근 방식이 필요한지 평가 중이라면, API 대 노코드 비교에서 장단점을 확인할 수 있습니다.

이러한 융합이 지금 용어가 특히 혼란스럽게 느껴지는 이유입니다. 2015년에는 OCR과 IDP가 서로 다른 기능을 가진 진정으로 다른 제품을 설명했습니다. 2026년에는 비전-언어 모델을 기반으로 구축된 도구가 동시에 OCR(문자 읽기), IDP(구조화된 필드 추출), Document AI(학습 없이 새로운 문서 유형 처리)를 수행합니다. 이러한 레이블은 서로 다른 현재 기능이 아닌 서로 다른 역사적 기원을 가리킵니다. AI OCR이 기존 OCR과 내부적으로 어떻게 다른지에 대한 기술적 심층 분석은 정확도 비교를 참조하세요.

구매자 역량 체크리스트: 라벨은 건너뛰세요

라벨이 신뢰할 수 없다면, 실제로 무엇을 평가해야 할까요? 답은 도구가 특정 문제를 해결하는지 결정하는 구체적인 역량 집합입니다. 다음 다섯 가지 질문이 용어의 장벽을 뚫어줍니다:

이 다섯 가지 질문은 3계층 모델에 직접 연결됩니다. 순수 OCR 도구는 #1(문서에서 텍스트를 읽는 것)에는 답하지만 #2~#5에서는 실패합니다. 전통적인 IDP 플랫폼은 #1~#4에는 답하지만 #5(설정 시간)에서 어려움을 겪습니다. 잘 구축된 Document AI 도구 — 또는 VLM 기반 추출 도구, 공급업체가 어떤 라벨을 붙이든 — 는 다섯 가지 모두를 해결합니다.

실제로 체험해 보세요

OCR, IDP, Document AI의 차이는 직접 보면 가장 쉽게 이해할 수 있습니다. 아래에 인보이스, 영수증, 계약서, 포장 명세서 등 어떤 문서든 업로드하세요. 추출하려는 열 이름을 입력하세요. AI가 문서를 읽고 구조를 파악한 뒤, 정의한 스키마에 맞춰 데이터를 반환합니다. 템플릿도, 학습도, 가입도 필요 없습니다.

자주 묻는 질문

Document AI는 이름만 다른 IDP인가요?

부분적으로 그렇습니다. "Document AI"는 두 가지 방식으로 사용됩니다: 제품 이름(Google Document AI, Azure AI Document Intelligence)과 문서 처리에 적용되는 모든 AI를 지칭하는 광범위한 카테고리 라벨로 사용됩니다. 카테고리로서 Document AI는 IDP를 포함하는 상위 개념입니다. 제품으로서는 특정 클라우드 API입니다. Gartner 자체도 "document AI"와 "IDP"를 동일한 시장을 설명하는 중복 용어로 분류합니다. 실질적인 차이는 "Document AI"가 API 우선, 사전 학습된 모델을 의미하는 경향이 있는 반면, "IDP"는 구성된 엔터프라이즈 플랫폼을 의미하는 경향이 있다는 점입니다 — 하지만 이는 경향일 뿐, 규칙은 아닙니다.

비용을 절약하기 위해 IDP 대신 OCR을 사용할 수 있나요?

OCR 이후의 프로세스가 이미 해결된 경우에만 가능합니다. OCR은 텍스트를 제공하지만 구조화된 데이터를 제공하지는 않습니다. 현재 OCR과 수동 데이터 입력 또는 맞춤 파싱 스크립트를 사용하여 필드를 스프레드시트에 입력하고 있다면, 이미 IDP 계층의 비용을 지불하고 있는 것입니다 — 단지 인력으로 지불하고 있을 뿐입니다. AI 추출 기능이 있는 최신 OCR 도구는 파싱 스크립트를 유지하는 것보다 종종 더 낮은 비용으로 이 수동 단계를 제거할 수 있습니다.

소규모 팀에 엔터프라이즈 IDP 플랫폼이 필요한가요?

거의 확실히 필요하지 않습니다. 엔터프라이즈 IDP 플랫폼(ABBYY, Hyperscience, Kofax)은 전담 자동화 팀과 함께 수백만 건의 문서를 처리하는 조직을 위해 설계되었습니다. 월 수백 건에서 수천 건의 문서를 처리하는 팀은 일반적으로 학습 데이터, 템플릿 또는 전문 서비스 없이 즉시 작동하는 노코드 Document AI 도구가 필요합니다. 엔터프라이즈 IDP의 비용, 기간, 복잡성은 소규모 워크플로우의 요구 사항을 초과합니다.

IDP에서 "지능형"이 실제로 의미하는 것은 무엇인가요?

문자뿐만 아니라 맥락을 이해하는 시스템을 의미합니다. "지능형" 시스템은 인보이스 하단의 "$4,312.50"이 합계임을 인식합니다 — 특정 좌표에 있기 때문이 아니라, 품목 목록 아래의 "합계" 라벨과 맥락적 관계로 나타나기 때문입니다. 지능은 맥락 이해에 있습니다: 시스템은 픽셀 위치뿐만 아니라 문서 구조를 이해하기 때문에 이전에 본 적 없는 문서도 처리할 수 있습니다. IDP 소프트웨어 페이지에서 이에 대해 더 자세히 기능적으로 설명합니다.

도구를 검색할 때 어떤 용어를 사용해야 하나요?

카테고리가 아닌 기능으로 검색하세요. "인보이스 데이터를 Excel로 추출"은 "IDP 소프트웨어"나 "Document AI 플랫폼"보다 더 관련성 높은 도구를 찾아줍니다. 카테고리로 검색한다면, "IDP"는 엔터프라이즈 플랫폼 쪽으로, "Document AI"는 클라우드 API 및 개발자 도구 쪽으로, "AI OCR" 또는 "데이터 추출 소프트웨어"는 최종 사용자 도구 쪽으로 치우친다는 점을 알아두세요. 저희의 데이터 추출 소프트웨어 구매 가이드는 카테고리에 얽매이지 않는 출발점을 제공합니다.

이 글은 AI OCR과 기존 OCR 비교 글과 어떻게 다른가요?

저희의 AI OCR과 기존 OCR 비교 글은 템플릿 기반 OCR과 AI 기반 추출이라는 두 가지 특정 추출 방식 간의 정확도 차이를 벤치마크와 비용 분석으로 측정합니다. 이 글은 더 넓은 개념적 프레임워크를 제공합니다: OCR, IDP, Document AI가 카테고리로서 어떻게 서로 관련되는지, 용어가 왜 혼란스러운지, 그리고 공급업체가 어떤 라벨을 사용하든 관계없이 평가해야 할 기능이 무엇인지에 대해 다룹니다.

라벨이 데이터를 추출해 주지는 않습니다

도구가 스스로를 OCR, IDP 또는 Document AI라고 부르는지는 그 회사의 마케팅 부서에 대한 정보일 뿐, 엔지니어링에 대한 정보는 아닙니다. 중요한 기능 — 실제 문서를 처리하고, 추출할 내용을 정의할 수 있으며, 템플릿이나 학습 데이터 없이 작동하고, 결과를 단일 출력으로 일괄 처리하며, 데이터 과학 팀 없이도 사용할 수 있는 기능 — 은 세 가지 라벨 모두에 걸쳐 있습니다.

시장은 수렴하고 있습니다. 비전-언어 모델은 OCR, 분류, 추출을 3단계 파이프라인 대신 단일 작업으로 만들었습니다. Gartner와 Everest Group과 같은 분석 기관은 IDP 아래에서 분류 체계를 통합하고 있지만, 이들이 평가하는 공급업체들은 책에 나오는 모든 라벨로 스스로를 설명합니다. 구매자에게 이는 용어가 수년간 일관되지 않을 것임을 의미하며, 올바른 대응은 카테고리가 아닌 기능을 평가하는 것입니다.

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