네이버클라우드는 15일 팀네이버의 연구 논문 24편이 'EMNLP 2026'에 채택됐다고 밝혔다. EMNLP는 ACL, NAACL과 함께 자연어처리 분야 세계 3대 학회로 꼽힌다. 올해 학회는 24일부터 29일까지 헝가리 부다페스트에서 열리며 팀네이버는 주요 논문을 발표할 예정이다.
네이버클라우드는 실제 AI 모델 개발과 서비스 적용 과정에서 발생하는 문제를 해결하는 연구에 집중했다. 언어모델에 시각 능력을 추가할 때 기존의 지시 수행 능력이 저하되는 원인을 규명하고, 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 진행했다.
멀티모달 AI의 성능을 평가하는 새로운 기준도 제시했다. 수 시간 길이의 영상에서 특정 장면을 찾는 과정에서 발생하는 문제를 분석한 결과, 기존 AI의 한계가 장면 인식 자체보다 긴 영상에서 원하는 구간을 찾아내는 능력에 있다는 점을 확인했다. 음성과 영상을 함께 처리하는 옴니모달 AI가 상황에 적합한 목소리 톤과 말하기 속도로 응답하는지 평가하는 기술도 개발했다. 해당 평가에서는 텍스트 처리 성능이 우수한 모델도 음성 표현 능력에서 낮은 점수를 기록했다.
네이버 AI 연구 조직은 LLM의 추론 과정을 분석하고 학습 효율을 높이는 연구에 주력했다. 문제 이해와 계획 수립, 계산 등 서로 다른 추론 과정이 LLM 내부에서도 구분된 형태로 나타난다는 점을 확인했다. 이를 통해 AI가 답변을 도출하는 내부 작동 원리를 분석할 수 있는 연구 기반을 확대했다. 효율적인 추가 학습과 전문가 혼합(MoE) 모델의 기존 능력을 보존하는 기술도 연구했다.
네이버랩스 유럽은 AI 에이전트의 작업 수행 능력을 높이는 연구 성과를 선보였다. AI 에이전트가 과거 작업 경험을 검색해 새로운 과제 해결에 활용하도록 함으로써 처음 접하는 작업에 대한 대응 능력을 개선했다. LLM이 생성한 문장을 음성으로 변환했을 때 자연스럽게 들리도록 학습해 별도의 후처리 없이 음성 서비스에 적합한 답변을 생성하는 기술도 개발했다.
팀네이버는 올해 7월 국제머신러닝학회(ICML 2026)에서 논문 6편, 9월 유럽컴퓨터비전학회(ECCV 2026)에서 논문 23편을 채택받았다. 이번 EMNLP 성과까지 더하면 올해 세 학회에서 채택된 논문은 총 53편이다. 네이버는 연구 성과를 차세대 AI 모델과 서비스 개발에 반영할 계획이다.
