| 딥글 DeepGL | |
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| 설립 | 2026년 2월 11일 |
| 서비스 국가 | 대한민국 |
| 영문명 | DeepGL Inc. |
| 대표자 | 유병훈 |
| 업종 | 응용 소프트웨어 개발 및 공급업 |
| 이메일 | [email protected] |
| 웹사이트 | 딥글 공식 홈페이지 |
1. 개요
| 글 잘 쓰는 사람이 회사 가냐, 일 잘하는 사람이 회사 가자. 완전히 새로운 자소서 AI. 한 번도 AI를 제대로 사용해 본 적 없던 당신에게 - 딥글 DeepGL |
대한민국의 커리어 데이터 ETL[1] AI 스타트업. 주요 서비스는 LLM을 활용한 자기소개서 생성 및 커리어 데이터 관리이다. HITL(Human-in-the-Loop) AI 기술을 기반으로, 사용자가 검증한 데이터만을 활용하여 자기소개서를 작성할 수 있도록 돕는 웹 서비스이다.
딥글은 자기소개서를 생성하면서 얻어진 순도높은 커리어 데이터를 분류에 맞게 자동으로 아카이빙한다. 그리고 프리즘(Prism)과 컨텍스트 엔지니어링을 통해, 검증된 커리어 데이터를 다른 AI 에서도 자유롭게 활용할 수 있도록 한다. 이를 통해 구직자가 취업·이직을 위한 모든 작업과정에서 인공지능(챗지피티, 클로드, 제미나이 등)을 할루시네이션이 억제된 상태에서 쾌적하게 활용하는 것을 목표로 한다.
2. 상세
딥글은 일반적인 생성형 AI가 가진 할루시네이션(사실과 다른 답변) 문제를 구조적으로 해결하는 것에 초점을 둔다. 흔히 사용하는 범용 AI는 토큰 예측 방식으로 이루어지기 때문에, AI답변이 한번 잘못 생성되면 해당 대화 서버안에 오염된 토큰이 절대 사라지지 않는다. 이 상태에서 대화가 길어질수록 오류가 누적되는 반면[2], 딥글은 매 단계마다 사용자가 직접 결과를 검토·수정·승인 [3]하는 방식을 채택하여 검증된 데이터만 다음 단계로 넘어 자기소개서를 생성하게끔 설계되었다. 그렇게 추출된 데이터는 종류별로 아카이빙 되어, 사용자가 원하는 작업에 맞게 파일로 만들어 다른 AI에서도 편리하게 작업할 수 있게 하는 것을 목표로 한다.3. 주요 기능
3.1. HITL AI (Human-in-the-Loop AI)
딥글의 핵심 기술. AI는 분석하고 제안하며, 최종 판단은 사용자에게 일임한다. 단순히 사용자의 답변을 수정해서 작업을 이어나가는 것이 아니라, 인공지능의 답변 자체를 자신의 방향성과 상황에 맞게 자유롭게 수정하고 재생성할 수 있다. 이렇게 매 단계마다 사용자가 직접 검토·수정한 내용만 다음 단계로 진행되므로, 오염된 데이터가 매 단계마다 누적되지 않고 분석이 진행된다.3.2. Context Engineering (컨텍스트 엔지니어링)
AI에게 정확한 데이터를 먼저 제공하는 방법으로, 아무리 정교한 프롬프트라도 데이터의 품질을 넘어설 수 없다는 원리에 기반한다. 딥글은 사용자가 자기소개서를 생성하면서 승인한 검증된 커리어 데이터를 구조화한 컨텍스트 파일[4]을 생성한다. 사용자가 이 파일을 ChatGPT, Claude, Gemini 등 외부 AI에 제공하면, 해당 AI는 특정작업을 위한 사전정보를 인지하였기 때문에 할루시네이션이 억제된 상태에서 작업이 진행된다.3.3. DeepGL Prism (딥글 프리즘)
딥글 데이터베이스에 쌓인 사용자가 검증한 커리터 데이터를, 진행하고자하는 작업을 위한 컨텍스트 파일로 변환하는 기능이다. 이 변환 과정을 '프리즈밍'이라 한다. 예를들어 채용공고 등을 입력하면 사용자의 데이터베이스에서 적합한 경험을 정리하여, 다른 AI에서 곧바로 자기소개서 작업을 시작할 수 있는 맥락데이터가 담긴 컨텍스트 파일을 만들어 준다. 이 밖에도 여러 데이터를 자유롭게 조합하여, 다른 AI에서 즉시 활용할 수 있는 형태로 정리할 수 있다.4. 서비스 프로세스
딥글의 자기소개서 작성은 다음 흐름으로 진행된다.채용공고 입력 → 방향성 분석 → 경험 카드 생성 → 문답(STAR 구조) → 에피소드 생성 → 자기소개서 생성 → 원클릭 첨삭 → 완성
문답은 STAR 구조(Situation, Task, Action, Result, Supplement)에 따라 다섯 단계로 나뉘며, 일반입력을 포함하여 객관식 선택과 질문·보기 재생성, 답변 수정이 모두 가능하다. 재생성 기능은 횟수 제한이 없다.
5. 크레딧 시스템 (DGLC)
딥글은 월 구독이나 이용권 없이, 필요한 만큼 충전하여 사용하는 크레딧(DGLC) 방식을 채택하고 있다. 크레딧은 FIFO(선입선출) 방식으로 실제 작업한 만큼만 차감되며, 마이페이지에서 상세 내역을 확인할 수 있다.| 구분 | 내용 |
| 충전 단위 | 1 DGLC = ₩100 (1·5·10·50·100 단위) |
| 자기소개서 | 문항당 약 10 DGLC (₩1,000) |
| 간편 에피소드 | 하나당 약 5 DGLC |
| 신규 가입 | 100 DGLC 지급 |
| 일일 로그인 | 7 DGLC 지급 |
| 프로젝트 생성 | 1 DGLC 지급 |
| 환불 수수료 | 3.5% (7일 이내 전액 환불) |
6. 여담
- 인공지능 번역 웹서비스인 DeepL과 혼동할 수 있다. 실제로 영문으로 'DeepGL'을 검색해도 DeepL이 먼저 나오는 것을 확인할 수 있다.
- 환불수수료 3.5퍼센트는 국내 AI 웹서비스 중 최저수준으로 알려져있다.
7. 관련 문서
[1] Extract(추출), Transform(변환), Load(로드)의 약자. 자기소개서 생성 과정에서 자연스럽게 축적되는 커리어 데이터를 수집·정제하여 사용자가 필요로 하는 형태의 컨텍스트 파일로 가공하고 활용하는 과정을 의미한다.[2] 예를들어 AI가 사용자의 경험을 오인하여 없는 경험을 있다는 식으로 답변을 하면, 사용자가 그건 잘못된 데이터라고 정정을 해도, 현존하는 범용AI들은 대화전체의 내용을 서버로 보내서 분석하고 답변을 생성하게 설계되어있다. 즉 사용자가 잘못된 데이터라고 해도 그것이 삭제되어 분석되는 것이 아니라, 오류와 정정의 맥락 모두가 포함되어 분석되는 것이다. 이렇게되면 언제든지 오류데이터가 튀어나올 가능성(왜냐하면 토큰예측방식, 즉 어디까지나 수학적계산에만 의존하여 답변이 생성되기 때문에)이 존재할 수 있으며, 대화가 길어질수록 계산할 데이터가 많아지면 AI성능이 기하급수적으로 하락한다[3] AI의 질문도 수정할 수 있다. 경험을 구체화하기위한 문답섹션에서 사용자는 직접 딥글의 질문을 수정하고, 그거에 알맞는 답변을 입력할 수 있다. 이렇게되면 서버에는 올바른 정보가 담긴질문, 그것에 대한 올바른 답변만이 저장되고, 그것은 곧 구체화된 에피소드로 생성된다.[4] 맥락정보라고 생각하면 편하다. AI에게 이제부터 진행할 작업이 무엇이며, 필요로 하는 데이터가 무엇인지, 등 관련 정보를 하나의 파일로 생성하는 것이다.