섹션 헤더 인식 안됨 해결 방법: 2026년 최신 AI ResumeMaker 레퍼런스 예시

섹션 헤더 인식 안됨 문제: 즉시 해결하는 트러블슈팅 가이드

이력서를 작성하는 과정에서 가장 곤혹스러운 순간은 분명히 텍스트를 입력했음에도 AI가 그 내용을 제대로 분류하지 못할 때입니다. 특히 AI ResumeMaker와 같은 최신 AI 기반 이력서 작성 도구는 사용자가 입력한 데이터를 직무 적합성과 구조화된 데이터로 변환해야 하는데, 이 과정에서 '섹션 헤더(Secion Header)'가 명확하지 않으면 혼란이 발생할 수 있습니다. 이는 마치 도서관에서 책 제목 없이 내용만 던져 주면 분류사가 어떤 장르인지 알 수 없는 이치와 같습니다.

일반적인 워드 프로세서와 달리 AIResumeMaker는 텍스트의 의미를 이해하고 분류하려는 시도를 합니다. 만약 '경력'이라는 헤더를 입력했음에도 불구하고 AI가 이를 단순한 문장의 일부로 인식하거나, '학력'과 '자격증' 섹션을 뒤섞어 버린다면 이는 명백한 인식 오류 증상입니다. 이러한 오류는 단순히 보기 흉한 것을 넘어, 이후 PDF나 Word로 내보낼 때 제대로 된 서식이 나오지 않거나, AI가 추천해주는 직무 키워드가 엉뚱한 섹션에 배치되는 치명적인 결과로 이어질 수 있습니다.

이런 문제가 발생했을 때 대부분의 사용자는 "AI가 잘못되었다"고 생각하기 쉽지만, 사실은 시스템이 해석할 수 없는 신호를 주고 있었을 가능성이 높습니다. 이 글에서는 AI ResumeMaker를 비롯한 모든 AI 이력서 툴에서 공통적으로 발생하는 '섹션 헤더 인식 안됨' 문제의 원인을 정확히 진단하고, 2026년 현재 기준의 AI가 가장 잘 이해할 수 있는 방식으로 수정하는 구체적인 방법을 제공합니다.

증상(Symptom): AI가 섹션 구분을 제대로 처리하지 못할 때

헤더 텍스트가 일반 문장으로 오인되는 현상

가장 흔하게 관찰되는 증상은 사용자가 '경력 사항'이라고 굵게 써 놓은 텍스트를 AI가 무시하고, 그 뒤에 이어지는 회사 이름과 업무 내용을 단순한 문단으로 처리하는 것입니다. 이 경우 AI ResumeMaker의 내부 로직은 해당 텍스트가 섹션의 시작을 알리는 '태그'라는 것을 인식하지 못하고, 마치 이력서의 서론 부분이나 자기소개 문장의 일부로 착각하게 됩니다.

이러한 현상이 발생하면 결과물에서 해당 섹션에 대한 구분선이나 탭(Tab)이 사라지고, 모든 내용이 한 덩어리로 붙어 나오게 됩니다. 더 심각한 경우, AI가 이력서의 본질적인 구조를 파악하지 못해 직무 적합도 분석을 할 때 '경력'이라는 중요한 요소를 누락시키고, 단순히 '기타 경험' 정도로만 치부해 버리는 경우도 발생합니다.

이 증상은 사용자가 특수기호(예: ★, ◆, - 등)를 과도하게 사용하거나, 헤더의 크기를 너무 작게 설정하여 시각적 강도가 약할 때 빈번하게 일어납니다. AI가 텍스트의 시각적 속성(글자 크기, 굵기, 위치)과 의미적 속성(텍스트 내용)을 종합적으로 판단할 때, 시각적 신호가 약하면 의미적 신호만 보게 되는데, 이때 내용이 모호하면 인식 실패로 이어집니다.

섹션이 혼재되어 엉망으로 분류되는 경우

두 번째 증상은 헤더는 인식되었으나 내용이 엉망으로 섞이는 '혼재 현상'입니다. 예를 들어 '학력' 섹션에 작성한 내용이 '자격증' 섹션으로 넘어가거나, '수상 내역'이 '경력' 사이에 끼어드는 형태입니다. 이는 보통 헤더의 계층 구조가 명확하지 않을 때 발생합니다.

AI ResumeMaker는 데이터를 입력받을 때, 각 섹션의 시작과 끝을 판단하는 기준점이 필요합니다. 만약 사용자가 '학력'을 쓰고 바로 내용을 적은 뒤, 다시 '경력'이라는 헤더를 쓰지 않고 바로 회사명을 적는다면, AI는 '학력'의 연장선상으로 해석할 수밖에 없습니다. 이는 마치 파이썬 코드에서 들여쓰기를 했는지 않았는지에 따라 블록이 구분되는 것과 유사한 원리입니다.

이런 혼재는 이력서를 PDF로 변환했을 때 가장 큰 문제가 됩니다. HR 담당자는 이력서를 스크린하는 데 평균 30초도 채 걸리지 않는데, 섹션이 섞여 있으면 정보를 빠르게 파악하기 어려워집니다. 따라서 AI가 이를 올바르게 분류하지 못하면, 결과적으로 채용 담당자에게도 혼란을 주는 비효율적인 이력서가 생성됩니다.

원인(Cause): 섹션 헤더가 인식되지 않는 주요 이유

비표준 명칭 사용(예: '일 경험' 대신 '경력')

AI ResumeMaker가 학습한 데이터에는 '경력', 'Education', 'Skills'와 같이 수많은 이력서 작성 데이터가 포함되어 있습니다. 이 데이터를 기반으로 AI는 수많은 명사와 패턴을 학습했습니다. 만약 사용자가 '일했던 곳', '제 경력', 'Company History' 등 매우 주관적이거나 비표준적인 명칭을 헤더로 사용한다면 AI의 분류 모델은 이를 '섹션 헤더'로 인식하는 데 확신을 갖지 못합니다.

2026년 현재의 AI는 텍스트의 의미를 정확히 파악하는 능력이 향상되었지만, 여전히 일반적인 사용자들이 가장 많이 사용하는 표준 단어에 가장 강하게 반응합니다. '경력'이라는 단어를 'Career'나 'Work Experience'가 아닌 '내가 다녔던 회사들'이라고 표현한다면, AI는 이를 헤더가 아닌 설명 문구로 오판할 가능성이 높습니다.

이 문제는 커리어 전환자나 신입 지원자들이 자주 겪습니다. 기존의 틀에 얽매이지 않고 창의적인 표현을 쓰고 싶은 마음은 이해하지만, 이력서 작성 도구의 AI에게는 '정형화된 데이터'가 중요합니다. 따라서 되도록이면 국제 표준에 맞는 명칭(예: '경력' 대신 '경력 사항' 또는 'Work Experience')을 사용하는 것이 좋습니다.

시각적 신호 약화(글자 크기/볼드 미적용)

AI ResumeMaker는 텍스트의 내용뿐만 아니라, 시각적 속성도 함께 분석합니다. 일반적인 이력서 작성법에서도 헤더는 본문보다 크고 굵게 처리하여 구분을 주는 것이 원칙입니다. 만약 사용자가 헤더를 일반 본문과 동일한 크기나 굵기로 작성하면, AI는 시각적으로 구분된 데이터가 없다고 판단할 수 있습니다.

특히 HTML이나 마크다운 기반의 입력창에서 텍스트를 복사-붙여넣기 할 때, 기존의 서식(Format)이 포함되어 들어오는 경우가 있습니다. 이 경우 겉보기에는 헤더처럼 보이지만, 내부적으로는 일반 텍스트 태그로 처리되어 시각적 강조 신호가 누락될 수 있습니다. AI는 이런 '은밀한' 서식 변화를 놓칠 수 있습니다.

또한, 헤더와 내용 사이에 적절한 줄바꿈(Enter 키)이 없으면, AI는 이를 하나의 문단으로 인식할 수 있습니다. 헤더 아래에 최소 한 줄 이상의 공백을 두어 '섹션의 시작'이라는 시각적 및 구조적 신호를 강화하는 것이 필수적입니다.

AI ResumeMaker를 위한 레퍼런스 예시 및 수정 액션

수정(Rewrite): 표준 헤더 레퍼런스 예시

핵심 섹션 명칭 통일(예: '일 경험' 대신 '경력')

AI ResumeMaker의 인식률을 높이기 위해 가장 먼저 해야 할 일은 헤더 명칭을 표준화하는 것입니다. 아래는 2026년 AI가 가장 잘 인식하는 한국어 및 영어 헤더 레퍼런스 예시입니다. 이 명칭들은 수백만 개의 이력서 데이터를 학습한 AI가 가장 높은 정확도로 분류하는 표준 명사들입니다.

가장 기본적인 '경력'의 경우, '경력 사항' 또는 'Work Experience'를 사용하는 것이 좋습니다. '학력'은 'Education' 또는 '학력 및 자격'으로 명확히 표기하고, '보유 기술'은 'Skills' 또는 '기술 역량'으로 통일하십시오. '수상 및 자격증' 섹션은 'Awards & Certifications'가 가장 무난합니다. 이때, 한글과 영문을 병행하여 쓰는 것은 AI가 두 언어를 모두 이해할 수 있게 하므로 오히려 인식률을 높이는 데 도움이 됩니다.

만약 '인턴십'이나 '아르바이트' 같은 경험이 있다면, 이를 굳이 '경력'과 분리하여 '인턴십' 또는 'Internship'이라는 별도의 헤더로 두는 것이 좋습니다. '경력'이라는 단어에 모든 것을 섞어 넣으면 AI가 정규직 경력과 비정규직 경험을 구분하지 못하고 임금 피크제 대상자나 직무 적합도 판정에 오류를 낼 수 있습니다.

특수기호 제거 및 한글/영문 병행 사용

이력서를 화려하게 보이게 하려고 헤더 앞에 '▶', '★', '▣' 같은 특수기호를 붙이는 경우가 있습니다. 그러나 AI ResumeMaker의 경우, 이러한 특수기호가 텍스트 인식을 방해할 수 있습니다. AI는 특수기호를 텍스트의 일부로 인식하거나, 문법적 분석을 할 때 해당 토큰을 제거하는 과정에서 헤더의 본질을 잃게 만들 수 있습니다.

따라서 헤더는 가급적 텍스트만 사용하되, 시각적 강조는 서식 기능에 의존하는 것이 좋습니다. 예를 들어 '경력'이라는 단어를 '▶ 경력' 대신 '경력' 그대로 쓰고, 볼드(Bold)와 크기 조절로 강조하는 것입니다. 2026년 AI는 이런 단순한 텍스트 패턴을 가장 선호합니다.

또한, 너무 금어(禁語)를 쓰지 마십시오. '제가 그동안 쌓아온 경험들'과 같은 문장형 헤더는 피해야 합니다. AI는 명사를 기반으로 분류하므로, '경험'이라는 명사보다는 '경력'이라는 명사가 더 좋은 결과를 만듭니다. 요약하자면, 헤더는 '최대한 간결하고 명확한 명사'로 작성하는 것이 원칙입니다.

적용(Apply): AI 인식 최적화 포맷팅

H1 또는 볼드 처리를 통한 시각적 구분 강화

AI ResumeMaker가 텍스트를 입력받는 텍스트 박스는 보통 일반 텍스트 에디터입니다. 이때 시각적 신호를 주는 가장 확실한 방법은 '볼드(Bold)' 처리입니다. 헤더를 작성한 후 볼드 버튼을 누르거나, 단축키(Ctrl+B)를 사용하여 텍스트를 강조하면, AI는 해당 부분이 주요 제목이라는 시각적 데이터를 함께 분석하게 됩니다.

만약 에디터가 지원한다면 H1, H2와 같은 제목 태그를 사용하는 것이 가장 좋습니다. 하지만 대부분의 웹 기반 이력서 작성 도구는 H1 태그를 지원하지 않을 수 있으므로, '글자 크기를 키우고 굵게 하는 것'이 가장 현실적인 대안입니다. 이는 마치 데이터의 가중치(Weight)를 높여주는 것과 같습니다.

또한, 헤더와 다음 내용 사이에 엔터(Enter)를 두 번 이상 눌러 충분한 공백을 확보하십시오. 이 공백은 AI에게 "헤더가 끝나고 새로운 섹션이 시작된다"는 구조적 신호를 줍니다. 이 작은 습관이 섹션 분류의 정확도를 크게 높여줍니다.

Plain text 변환 후 확인하여 신호 강화

작성 중인 이력서의 복잡성을 확인하는 좋은 방법 중 하나는, 현재 작성한 내용을 '메모장(Notepad)'이나 'TextEdit'와 같은 일반 텍스트 에디터에 붙여넣어 보는 것입니다. 만약 여기서 헤더가 일반 문장과 구분 없이 보인다면, AI도 마찬가지로 구분하기 어렵다는 뜻입니다.

Plain text 환경에서 헤더가 선명하게 드러나려면, 텍스트 자체가 명확해야 합니다. 예를 들어, '경력'과 '학력'이 줄바꿈으로 확실히 구분되어 있는지, 불필요한 공백이 없는지 등을 점검하십시오. 이 과정은 AI ResumeMaker가 데이터를 처리하기 전에, 데이터가 얼마나 '정제'되었는지를 스스로 확인하는 좋은 연습입니다.

만약 Plain text로 변환했을 때 섹션이 뒤섞인다면, 이는 서식 문제보다는 텍스트의 순서나 구조 문제일 가능성이 높습니다. 이때는 섹션의 순서를 '경력 -> 학력 -> 기술'과 같이 논리적인 순서로 재배치하고, 각 섹션 사이에 구분선(--- 또는 ===)을 텍스트로 추가하여 강제로 구분을 주는 것도 AI 인식을 돕는 팁입니다.

최종 검증 및 AI ResumeMaker 활용 팁

검증(Validation): 수정 후 재생성 확인

AI ResumeMaker 미리보기 기능으로 태깅 확인

모든 수정 작업이 완료되었다면, 반드시 '재생성' 또는 '미리보기' 과정을 거쳐야 합니다. AI ResumeMaker의 미리보기 기능은 단순히 화면에 보이는 모습만을 나타내는 것이 아니라, AI가 현재 데이터를 어떻게 해석하고 있는지를 가늠할 수 있는 창구입니다.

미리보기 화면에서 '경력' 섹션이 제대로 분리되어 보이는지, 해당 섹션의 키워드들이 올바른 위치에 태깅되어 있는지 확인하십시오. 만약 '학력' 섹션에 'Java'나 'Python' 같은 기술 스택이 포함되어 있다면, 이는 AI가 섹션을 오인하고 있다는 명백한 증거입니다.

이때, AI에게 재차 명령을 내릴 필요가 있습니다. "섹션 헤더를 다시 인식시켜 달라"거나 "섹션 구분을 명확히 해 달라"는 지시를 내리는 것보다, 아예 전체 내용을 삭제하고 위에서 설명한 표준 헤더 레퍼런스 예시를 그대로 적용하여 다시 입력하는 것이 더 빠르고 정확합니다.

PDF/Word 내보내기 전 섹션 태그 오류 체크

최종 단계인 PDF 또는 Word 내보내기 전, 반드시 한 번 더 점검해야 할 사항은 '자동 태깅' 기능입니다. AI ResumeMaker는 일반적으로 섹션을 인식하면 해당 섹션에 태그를 부여하여 서식을 자동으로 적용합니다.

내보내기 버튼을 누르기 직전, 화면에 보이는 레이아웃이 사용자가 의도한 대로 정렬되어 있는지 확인하십시오. 특히, 헤더가 페이지의 시작 부분에 배치되어 있는지, 내용이 페이지 넘침 없이 깔끔하게 정리되어 있는지가 중요합니다. 이는 AI가 데이터를 구조화하는 능력과 직결됩니다.

만약 내보내기 결과물에서 헤더가 누락되거나 위치가 이상하다면, 이는 내보내기 설정의 문제가 아니라 입력 단계에서의 인식 오류일 가능성이 높습니다. 이 경우, 다시 입력 단계로 돌아가 헤더의 볼드 처리와 줄바꿈을 강화하여 AI가 명확하게 인식할 수 있도록 유도해야 합니다.

추가 활용: AI ResumeMaker의 최적화 기능

AI 이력서 생성 기능으로 자동 포맷팅 적용

만약 수동으로 헤더를 수정하고 인식시키는 과정이 번거롭게 느껴진다면, AI ResumeMaker의 'AI 이력서 생성' 기능을 활용하는 것이 훨씬 효율적입니다. 이 기능은 사용자가 입력한 경력과 학력 정보를 바탕으로, HR 전문가들이 선호하는 최적의 구조와 헤더를 자동으로 생성해 줍니다.

사용자가 할 일은 간단합니다. 'AI에게 이력서 생성을 요청'하고, 자신의 경력과 학력 정보를 시간 순서대로 나열하면 됩니다. AI가 이를 분석하여 'Work Experience', 'Education', 'Skills'와 같은 표준 헤더를 자동으로 부여하고, 각 섹션에 맞는 내용을 배치합니다. 이는 헤더 인식 문제를 근본적으로 해결하는 방법입니다.

특히 커리어 전환자나 신입들의 경우, 어떤 헤더를 사용해야 할지 고민할 필요 없이 AI가 제시하는 템플릿을 따르기만 하면 되므로 이력서 작성 시간을 대폭 단축할 수 있습니다.

HR 로직 기반 직무별 키워드 자동 최적화

AI ResumeMaker의 또 다른 강점은 HR 로직 기반의 직무별 키워드 자동 최적화 기능입니다. 헤더가 제대로 인식되지 않으면 이 기능도 제대로 작동하지 않을 수 있습니다. 헤더가 명확해야 AI가 해당 섹션에 어떤 키워드를 넣어야 직무 적합도가 높아지는지 정확히 판단할 수 있기 때문입니다.

예를 들어, 'Software Engineer' 직군에 지원할 때, 'Skills' 섹션이 명확히 인식되어야 AI가 'Python', 'Java', 'Spring' 같은 기술 스택을 해당 섹션에 배치하여 점수를 높여줍니다. 만약 헤더 인식이 실패하여 'Skills'가 '기타' 섹션으로 넘어가면, AI의 키워드 최적화 기능도 무용지물이 됩니다.

따라서 섹션 헤더 인식 문제는 단순한 서식 오류가 아니라, AI ResumeMaker의 핵심 기능인 '키워드 최적화'와 '면접 대비' 기능을 제대로 활용할 수 있는지 여부를 결정하는 중요한 열쇠입니다. 위에서 설명한 트러블슈팅 가이드를 정확히 따라 한다면, AI가 제공하는 모든 최적화 혜택을 100% 받아볼 수 있을 것입니다.

섹션 헤더 인식 안됨 해결 방법: 2026년 최신 AI ResumeMaker 레퍼런스 예시

AI ResumeMaker를 사용 중인데, 입력한 '경력'이나 '자격증' 같은 섹션 헤더가 AI에 의해 제대로 인식되지 않고 있어요. 이력서 최적화 기능을 정상적으로 사용할 수 없는데, 원인이 뭘까요?

이런 증상은 주로 비표준적인 용어 사용이나 시각적 형식 미비에서 비롯됩니다. AI ResumeMaker의 이력서 최적화 엔진은 HR 데이터 기반의 표준 분류 체계를 따르기 때문에, '일 경험'과 같은 비표준 명칭이나 특수기호가 과도하게 포함된 헤더는 인식률이 낮아질 수 있습니다. 또한, 텍스트 크기나 굵기 등 시각적 신호(Signal)가 약해 문단 구분이 명확하지 않으면 AI가 내용을 제대로 분리하지 못하고 일반 텍스트로 오판할 확률이 높습니다. 이는 결과적으로 AI 커버레터 생성이나 모의 면접 준비 시 직무 적합도가 떨어지는 결과로 이어질 수 있으므로, 반드시 표준 형식을 지켜야 합니다.

정확한 섹션 헤더를 사용하고 싶은데, AI ResumeMaker에서 권장하는 표준 레퍼런스 예시가 궁금합니다. 어떤 형식으로 입력해야 AI가 정확하게 분류할까요?

AI ResumeMaker는 시장 트렌드를 반영한 HR 로직 기반의 분류 알고리즘을 사용합니다. 따라서 되도록이면 직무 전문성을 강조할 수 있는 명확한 단어를 사용해야 합니다. 대표적인 레퍼런스 예시로는 '경력 사항' 대신 '업무 경험' 또는 '경력', '학력' 대신 '최종 학력' 또는 '교육 이수'를 사용하는 것이 좋습니다. 헤더 입력 시에는 텍스트의 시작점에 배치하고, 글자 크기를 키우거나 볼드(Bold) 처리하여 시각적 강도를 높여야 합니다. 이 형식을 지키면 AI가 해당 섹션을 태깅(Tagging)하여, 1분 만에 이력서를 최적화하고 직무별 경쟁력을 강화할 수 있는 정확한 데이터를 추출해냅니다.

AI ResumeMaker에서 섹션 헤더 인식 문제를 해결하기 위해 즉시 적용할 수 있는 수정 액션과 검증 방법이 있나요?

가장 확실한 수정 액션은 'Plain Text 변환 테스트'입니다. 작성한 이력서 전체를 메모장이나 다른 텍스트 에디터에 붙여넣었을 때, 헤더와 본문이 명확히 구분되는지 확인하세요. 만약 붙여넣기 후 뭉쳐 보인다면, AI ResumeMaker 내에서 엔터(줄바꿈)를 2회 이상 추가하여 간격을 확보해야 합니다. 수정 후에는 재생성 기능을 통해 AI가 해당 섹션을 올바르게 태깅하는지 확인해야 합니다. 수정된 헤더가 적용된 이력서를 PDF나 Word로 내보내기 하여 HR 담당자가 볼 때 직관적인지 다시금 점검하는 것도 좋은 검증 방법입니다.

섹션 헤더 인식 문제 해결 후, AI ResumeMaker의 어떤 기능을 활용해 지원 과정을 더 효율화할 수 있나요?

헤더 인식 문제를 해결하면 AI ResumeMaker의 고급 기능을 정상적으로 활용할 수 있습니다. 우선 'AI 이력서 생성' 기능을 통해 수정된 섹션 데이터를 바탕으로 목표 직무에 최적화된 맞춤 이력서를 즉시 제작할 수 있습니다. 이와 연동하여 'AI 커버레터 생성' 기능을 사용하면 귀하의 경력과 직무 적합도를 분석하여 합격률을 높이는 맞춤형 커버레터를 뚝딱 만들 수 있습니다. 또한, 'AI 면접 대비' 기능을 활용해 해당 직무와 경력에 기반한 예상 질문 리스트를 제공받아 답변을 연습하고, '커리어 설계 툴'을 통해 시장 트렌드에 맞는 향후 커리어 패스까지 점검해 보세요.

이력서 작성 경험이 부족한 신입이나 커리어 전환자도 AI ResumeMaker의 헤더 인식 문제를 쉽게 해결할 수 있을까요?

물론입니다. AI ResumeMaker는 신입, 커리어 전환자, 이직 준비 직장인 등 경력 단계와 무관하게 누구나 전문적인 이력서를 작성할 수 있도록 설계되었습니다. 특히 헤더 인식 문제는 대부분의 사용자가 겪는 흔한 문제로, 제공된 레퍼런스 예시만 따라 해도 해결되는 경우가 대부분입니다. 헤더 형식만 올바르게 잡아주면 AI가 내용을 분석하여 직무에 맞는 키워드를 자동으로 추천해주고, 이는 곧 경쟁력 있는 서류를 만드는 지름길이 됩니다. 복잡한 이론 없이 텍스트만 입력하면 되는 직관적인 인터페이스이므로, 이력서 작성에 어려움을 느끼는 분들에게 특히 유용한 도구입니다.