우리 대학 AI대학원이 자연어처리 분야 최상위 학술대회 ‘EMNLP 2024’에서 4편의 논문을 성공적으로 발표해 국제적인 주목을 받았다.

EMNLP(Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing)는 매년 개최되는 자연어처리 분야 최고 권위의 학술대회다. ChatGPT와 같은 거대 언어모델, 최신 자연어처리 방법론이 EMNLP를 통해 발표된다. 애플·구글·메타 등 글로벌 AI 기업이 이번 학술대회에도 스폰서로 참여해 거대 언어모델 기술 발전에 힘을 싣는 것은 물론 자연어처리 분야 인재 확보에 열을 올렸다. 

(위, 왼쪽부터) 김영빈 교수, 이환희 교수

(아래, 왼쪽부터) 최주환 석사과정생, 양준호 석사과정생, 김미현 석사졸업생

이처럼 뜨거운 열기 속에서 진행된 EMNLP 2024에서 AI대학원 김영빈 교수와 이환희 교수가 이끄는 연구팀은 총 4편의 논문을 발표해 큰 주목을 받았다. 

김영빈 교수와 최주환 석사과정생이 함께 작성한 ‘UniGen: Universal Domain Generalization for Sentiment Classification via Zero-shot Dataset Generation’ 논문은 적은 자원으로도 고성능의 결과를 도출할 수 있는 범용 도메인 일반화 방법을 제시해 참석자들의 큰 호응을 얻었다. 제로샷 데이터셋 생성 방식을 통해 도메인 일반화 성능을 향상시킨 부분에 학계의 관심이 집중됐고, 많은 질의응답이 오갔다. 

김영빈 교수와 석사졸업생 김미현 연구원이 주도한 ‘IM-BERT: Enhancing Robustness of BERT through the Implicit Euler Method’ 논문은 대규모 언어 모델을 동적 시스템의 관점에서 분석했다. 내재적 Euler 방법을 적용한 새로운 접근으로 모델의 견고성을 강화하는 방안을 제안했다. 

연구팀은 발표를 통해 내재적 Euler 방법이 LLM의 견고성을 실질적으로 향상시키는 것을 실험 결과를 통해 명확히 보여줬다. 제한된 자원 환경에서도 언어 모델의 성능을 높일 수 있는 중요한 발견이란 평이 이어졌다. 

김영빈 교수와 최주환 석사과정생이 발표한 또 다른 논문 ‘Multi-News+: Cost-efficient Dataset Cleansing via LLM-based Data Annotation’에서는 대규모 언어모델을 활용한 데이터 정제 방법론을 탐구했다. Chain-of-Thought 기법과 다수결 투표 방식을 결합한 새로운 데이터 정제 프레임워크를 제시했으며, 이를 통해 데이터셋의 품질을 효율적으로 개선할 수 있음을 입증했다. 데이터셋 품질이 중요한 분야에서 큰 활용 가치를 지닐 것으로 기대된다.

이환희 교수와 양준호 석사과정생이 참여한 ‘FIZZ: Factual Inconsistency Detection by Zoom-in Summary and Zoom-out Document’는 거대 언어모델이 생성한 텍스트의 사실 관계의 불일치를 탐지하는 기술을 제안했다. 이 연구는 텍스트를 원자 단위로 쪼개 언어모델의 환각 현상을 세밀하게 탐지할 수 있는 방법론을 개발한 내용을 담고 있다. 글로벌 기업 Adobe Research와의 국제 공동연구를 통해 진행된 것이기에 한층 의미가 크다는 평이 뒤따른다. 

이환희 교수는 발표를 통해 FIZZ 방법론의 우수성을 실제 사례를 통해 보여줬다. LLM의 신뢰성 문제를 해결할 수 있는 잠재력을 가진 기술이란 점에서 큰 관심이 쏟아졌다. 

이처럼 AI대학원 연구팀은 EMNLP 2024에서 혁신적인 연구 결과를 발표하며 자연어처리 분야의 발전에 크게 기여했다는 평가를 받았다. 특히, 각 연구는 이론적 기여를 넘어 실제 응용 가능성까지 제시해 학계와 산업계 모두의 관심을 끌었다.

이외에도 김영빈 교수는 올해 EMNLP를 비롯해 NAACL, ECCV, EACL, COLING 등 여러 국제 학술대회에서 8편의 논문을 발표하는 우수한 성과를 거뒀다. 이환희 교수도 올해 EMNLP, NAACL, ACL, COLING 등 세계적 권위의 자연어처리 분야 학술대회에서 6편의 논문을 발표하며 AI+언어 분야의 선두주자로 자리매김했다. 두 교수는 EMNLP를 포함한 AI 분야 여러 주요 학술대회에서 Area Chair로 활발하게 활동하며, 공정한 논문 심사와 학술교류 증진에도 기여하는 중이다. 

특히, 이환희 교수는 이번 EMNLP 2024에서 Area Chair로서의 전문성을 인정받아 Outstanding Area Chair로 선정되는 영예를 안았다. 이는 이환희 교수의 학문적 업적뿐만 아니라 학술대회 운영에 기여한 점을 인정받은 결과다. 

백준기 AI대학원장은 “EMNLP에서 4편의 논문을 성공적으로 발표한 것은 교수와 학생 모두에게 커다란 영광이다. 자연어처리 분야에서 거대 언어모델의 발전이 주목받는 만큼 이번 성과는 학생들에게 글로벌 기업으로의 진출 기회를 열어줄 것”이라며, “AI대학원은 이번 성과에 안주하지 않고, 앞으로도 세계 최고 수준의 연구를 이어가며 인재 양성에 매진할 것”이라고 말했다.