GUI 자동화의 판도를 바꾸다 – OmniParser V2, LLM과 함께하는 차세대 화면 인식 솔루션

 

GUI 자동화, 왜 이렇게 어려울까?

화면 자동화를 구현해본 사람이라면 누구나 이런 경험이 있을 겁니다.
버튼 위치가 조금만 달라져도 클릭이 엉뚱한 곳을 찍고, 작은 아이콘은 아예 인식하지 못해 작업이 멈춰버립니다.
특히 LLM(대규모 언어 모델)을 활용해 GUI 자동화를 시도하면 이런 문제가 더 심각해지죠.
화면에서 어떤 요소가 클릭 가능한지, 어디를 눌러야 원하는 동작이 수행되는지 정확히 판단하기 어렵기 때문입니다.

여기서 등장한 것이 OmniParser입니다.
UI 스크린샷을 분석해 인터페이스 요소들을 '읽을 수 있는 데이터'로 바꿔주는 도구죠.
그리고 2025년 2월, 이 기술이 한 단계 더 진화했습니다.
OmniParser V2는 더 빠르고 더 정확하게 UI 화면을 해석해, LLM 기반 자동화의 한계를 뛰어넘는 새로운 가능성을 열었습니다.

이 글에서는 OmniParser V2의 핵심 기능, 특징, 사용법, 그리고 기대 효과까지 자세히 살펴보겠습니다.
GUI 자동화에 어려움을 겪고 있다면, 지금부터 주목해보세요.

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OmniParser V2란 무엇인가?

OmniParser는 스크린샷을 구조화된 데이터로 변환하는 화면 분석 도구입니다.
쉽게 말해, 화면에 보이는 버튼, 아이콘, 입력 칸 등을 LLM이 이해할 수 있도록 '문자 데이터'로 바꿔주는 역할을 합니다.

기존 LLM 모델은 화면을 이미지로 보고도, 정확히 무엇을 눌러야 할지 판단하기 어려웠습니다.
OmniParser는 이런 한계를 극복하기 위해 화면의 각 요소를 다음과 같이 분석합니다:

• 클릭 가능한 버튼이나 아이콘 위치 감지
• 각 아이콘의 기능에 대한 설명(캡션) 생성
• 화면 상의 인터랙티브(클릭 등 상호작용 가능한) 요소들만 따로 추출해 구조화

OmniParser V2는 이 기본 기능을 한층 업그레이드했습니다.

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OmniParser V2의 핵심 특징 및 강점

1. 소형 인터랙티브 요소 탐지 능력 강화

OmniParser V2는 작은 아이콘이나 클릭 가능한 버튼까지 정확하게 인식합니다.
특히 고해상도 화면이나 복잡한 UI 환경에서도 작은 대상을 놓치지 않습니다.

→ 실제 벤치마크(ScreenSpot Pro 기준):
OmniParser V2 + GPT-4o 조합 정확도 39.6 (기존 GPT-4o 단독: 0.8)

2. 속도 개선 – 60% 지연 시간 단축

V2는 이미지 해상도를 최적화해 분석 시간을 대폭 줄였습니다.

• 평균 지연 시간(latency):
  • A100 GPU 기준 0.6초/frame
  • RTX 4090 기준 0.8초/frame

기존 버전에 비해 60% 빠른 분석 속도를 보여, 실시간 자동화 작업에도 활용 가능성이 높아졌습니다.

3. 대규모 데이터셋 학습 – 더 정확해진 분석

OmniParser V2는 다음 두 가지 데이터를 기반으로 훈련됐습니다:

• 아이콘 탐지 데이터셋: 웹사이트에서 수집해 클릭 가능한 영역 표시
• 아이콘 캡션 데이터셋: 각 UI 요소가 어떤 기능인지 설명 추가

데이터가 많아지면서 작은 버튼이나 복잡한 UI도 정확하게 해석합니다.

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OmniTool과 함께하는 실전 활용법

OmniParser V2는 단독으로도 유용하지만, OmniTool이라는 툴킷과 함께 사용하면 훨씬 강력해집니다.
OmniTool은 Windows VM 환경에 OmniParser와 주요 LLM들을 한 번에 설치해주는 도커 기반 시스템입니다.

1. 지원 언어 모델(LLM)

• OpenAI GPT(4o, o1, o3-mini)
• DeepSeek (R1)
• Qwen (2.5VL)
• Anthropic Sonnet

원하는 모델과 OmniParser를 조합해 GUI 자동화 에이전트를 바로 실행할 수 있습니다.

2. 설치 및 실행 방법 (기본 흐름)

1. OmniTool Docker 컨테이너 설치
2. Windows 11 VM 환경 설정
3. OmniParser + LLM 선택 및 연동
4. 스크린샷 기반 화면 분석 → 인터랙티브 요소 추출
5. 다음 동작 예측 → 클릭, 입력 등 자동화 수행

3. 간단한 사용 예시

from omni_parser_v2 import OmniParser
parser = OmniParser(model="YOLOv8-Finetuned", caption_model="Florence-2-Base")

result = parser.parse_screenshot("screenshot.png")
for element in result['elements']:
    print(f"위치: {element['position']}, 설명: {element['caption']}")

이렇게 하면 스크린샷에 있는 클릭 가능한 요소들의 위치와 기능이 출력됩니다.

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안전성과 한계: 믿고 써도 될까?

OmniParser V2는 Microsoft의 책임 있는 AI 원칙에 따라 다음과 같은 안전장치가 마련되어 있습니다.

1. Responsible AI 데이터 적용

아이콘 설명 모델은 인종, 종교 등 민감한 속성을 추론하지 않도록 학습되었습니다.
개인 정보를 유추하거나 잘못된 해석을 최소화합니다.

2. 보안 가이드 및 샌드박스 제공

• Microsoft Threat Modeling Tool로 위협 요소 분석
• Docker 기반 격리 환경(샌드박스) 제공 → 실무 환경에서도 안전하게 테스트 가능
• 사용자 주의사항 명시: 민감한 내용이 포함된 스크린샷은 신중하게 다룰 것

3. 한계점

• 화면 분석만 가능 → 실제 클릭, 입력 등 실행 과정에서는 사용자 판단이 여전히 필요함.
• 유해 콘텐츠 필터링은 지원하지 않음 → 스크린샷 입력 시 주의가 필요함.

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OmniParser V2는 GUI 자동화의 정확도와 속도를 획기적으로 개선한 도구입니다.
특히 LLM 기반 자동화 시스템이 가진 화면 인식의 한계를 보완해, 더 안정적이고 효율적인 자동화가 가능해졌습니다.

이 기술이 본격적으로 도입되면 다음과 같은 변화가 기대됩니다:

• 소프트웨어 테스트 자동화: 복잡한 UI 환경에서도 안정적으로 테스트 진행
• 원격 지원 및 장애 처리: 화면 상태를 정확히 파악해 빠르게 문제 해결
• 업무 자동화: 반복적인 클릭 작업, 데이터 입력 등 효율 극대화

결국 핵심은 이겁니다.
OmniParser V2는 “화면 인식”이라는 벽을 허물고, GUI 자동화 에이전트 개발을 현실로 만드는 길을 열었다는 것.
GUI 자동화의 새로운 가능성을 모색하고 있다면, OmniParser V2와 OmniTool을 꼭 한 번 직접 경험해보시길 권합니다.

https://huggingface.co/microsoft/OmniParser-v2.0?fbclid=IwZXh0bgNhZW0CMTAAAR0ESzngq4L6-peXRV0Rp2Ex871onXOE2zcPnkll01OAdP4PvQ1tN3ZUi2Q_aem_txSM5-hi1ZICGobYAL3BTQ

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