"몇 시간짜리 영상서 원하는 장면 척척"…네이버, AI 학회 논문 24편 채택

[서울=뉴시스]이주영 기자 = 네이버가 한국어 AI의 추론 능력을 높이고 긴 영상에서 원하는 장면을 찾아내는 기술을 세계적인 인공지능(AI) 학회에서 선보인다.

네이버는 자연어처리 분야 국제학회 'EMNLP 2026'에 네이버와 네이버클라우드, 네이버랩스 유럽 등 팀네이버 소속 연구진의 논문 24편이 채택됐다고 15일 밝혔다.

EMNLP는 ACL, NAACL과 함께 세계 3대 자연어처리 학회로 꼽힌다. 올해 행사는 오는 24일부터 29일까지 헝가리 부다페스트에서 열린다. 네이버 연구진은 이 자리에서 주요 연구 결과를 발표할 예정이다.

네이버클라우드는 AI 모델을 실제로 개발하고 서비스에 적용하는 과정에서 발생하는 문제를 해결하는 연구에 집중했다.

대표적으로 의료·보안 등 전문 분야에서 부족한 한국어 AI 학습 데이터를 영어 자료를 활용해 생성하는 기술을 개발했다. 이를 통해 한국어 추론 성능을 높이는 방법을 제시했다.

AI가 긴 영상을 이해하는 능력을 평가하는 연구도 채택됐다. 수 시간 분량의 영상에서 특정 장면을 찾아내는 과제를 분석한 결과, 기존 AI는 장면 자체를 인식하지 못하는 것보다 긴 영상 속에서 해당 구간을 정확히 찾아내는 데 어려움을 겪는 것으로 나타났다.

AI가 상황에 맞는 목소리로 답변하는 능력을 평가하는 연구도 선보였다. 말의 내용뿐 아니라 목소리의 높낮이와 말하는 속도 등을 적절히 조절하는지 평가한 결과, 글로 답하는 능력이 뛰어난 AI 모델도 음성 표현에서는 낮은 성능을 보이는 것으로 확인됐다.

네이버 AI 연구조직인 AI 랩은 대규모 언어모델(LLM)이 답을 도출하는 과정을 분석하는 연구를 진행했다. 문제 이해와 계획 수립, 계산 등 서로 다른 추론 과정이 AI 모델 내부에서도 구분되는 형태로 나타난다는 사실을 확인했다.

네이버랩스 유럽은 AI가 과거 작업 경험을 검색해 새로운 문제를 해결하는 기술을 연구했다. 처음 접하는 과제에서도 이전 경험을 활용해 대응 능력을 높이는 방식이다.

또 AI가 생성한 문장을 음성으로 변환했을 때 자연스럽게 들리도록 언어모델 자체를 개선하는 연구도 발표한다.

네이버는 올해 주요 AI 학회에서도 연구 성과를 이어가고 있다. 지난 7월 머신러닝 학회 'ICML 2026'에서 논문 6편, 9월 컴퓨터비전 학회 'ECCV 2026'에서 23편이 채택됐다. 이번 EMNLP 논문까지 합하면 총 53편이다.

네이버는 이번 연구 성과를 차세대 AI 모델과 서비스 개발에 반영해 글로벌 AI 경쟁력을 강화할 계획이다.


◎공감언론 뉴시스 [email protected]