팀네이버 AI 연구 경쟁력 입증…EMNLP서 논문 24편 채택
한국어AI·LLM 추론·멀티모달 연구 성과 인정
[파이낸셜뉴스] 팀네이버의 인공지능(AI) 연구 논문 24편이 세계 3대 자연어처리 학회인 'EMNLP 2026'에 채택됐다. 한국어 AI부터 멀티모달 AI, 거대언어모델(LLM) 추론 및 에이전트 기술까지 다양한 분야에서 연구 성과를 인정받았다.
네이버는 네이버클라우드와 네이버랩스 유럽 등 팀네이버 기술 조직의 연구 논문 24편이 'EMNLP 2026'에 채택됐다고 15일 밝혔다.
EMNLP는 ACL, NAACL과 함께 자연어처리 분야 3대 학회로 꼽힌다. 올해 행사는 오는 24일부터 29일까지 헝가리 부다페스트에서 개최되며 팀네이버는 현장에서 주요 연구 성과를 발표할 예정이다.
채택된 논문 24편은 한국어 AI부터 음성·영상을 아우르는 멀티모달 AI, LLM 추론 분석과 에이전트 기술 등 다양한 주제를 다뤘다.
네이버클라우드는 실제 AI 모델 개발과 서비스 적용 과정에서 발생하는 문제를 해결하는 연구에 집중했다고 설명했다. 언어모델에 시각 기능을 추가할 때 기존 지시 수행 능력이 저하되는 원인을 분석하고, 이를 학습 전에 예측할 수 있는 진단 지표를 제안했다. 의료·보안 등 전문 분야에서 부족한 한국어 추론 학습 데이터를 영어 원문을 활용해 합성하고 한국어 성능을 개선하는 연구도 채택됐다.
멀티모달 AI의 실제 활용 능력을 평가하는 연구도 채택됐다. 수 시간 분량의 영상에서 특정 장면을 찾아내는 기술을 분석해 기존 AI의 한계가 장면 인식 자체보다 긴 영상 속에서 원하는 구간을 탐색하는 데 있다는 점을 규명한 연구다.
네이버는 LLM의 추론 과정 분석과 학습 효율을 개선하는 연구도 진행했다. 네이버 AI 랩은 문제 이해와 계획 수립, 계산 등 서로 다른 추론 과정이 LLM 내부에서도 구분되는 형태로 나타난다는 점을 확인했다.
네이버랩스 유럽은 검색 증강형 LLM 에이전트와 음성 서비스 관련 연구를 선보였다. AI 에이전트가 과거 작업 경험을 검색해 새로운 과제 해결에 활용하도록 함으로써 처음 접하는 작업에 대한 일반화 성능을 높였다. LLM이 생성한 문장을 음성합성(TTS)에 적합하도록 학습시켜 별도 후처리 없이도 자연스러운 음성 답변을 생성하는 기술도 연구했다.
네이버는 이번 연구 성과를 차세대 AI 모델과 서비스 개발에 반영해 글로벌 AI 경쟁력을 강화할 계획이다.
[email protected] 최혜림 기자
