숭실대 연구진, 자연어처리 분야 최고 학회 'ACL 2026' 채택

소프트웨어학부 박찬준 교수팀 연구

다국어 정보검색 성능 향상 성과 인정

[서울=뉴시스] 박찬준 숭실대 소프트웨어학부 교수. (사진=숭실대 제공) 2026.06.18. [email protected] *재판매 및 DB 금지

[서울=뉴시스]박시은 인턴 기자 = 숭실대학교는 소프트웨어학부 박찬준 교수 연구팀의 논문 2편이 자연어처리(NLP) 분야 최고 권위 학술대회인 'ACL 2026'에 채택됐다고 18일 밝혔다.

이번 성과는 박 교수 연구팀이 고려대 임희석 교수 연구팀과 공동 수행한 연구에서 비롯됐다. 채택된 두 편의 논문은 최근 인공지능(AI)의 핵심 기반 기술인 파운데이션 모델(Foundation Model)의 성능 향상과 내부 구조에 대한 이해를 높이는 데 초점을 맞췄다.

연구진은 논문 'LangSAE 편집: 사후 언어 식별 제거를 통한 다국어 정보 검색 성능 향상(LangSAE Editing: Improving Multilingual Information Retrieval via Post-hoc Language Identity Removal)'을 통해 새로운 방법론을 제안했다.

특히 모델 내부에 형성된 특정 언어의 정체성(Language Identity)을 사후에 분리·제거하는 기법인 'LangSAE Editing'을 적용해 언어 간 표현 차이를 완화하고, 다국어 정보 검색 성능 개선 가능성을 제시했다.

함께 채택된 논문은 '코딩 스팟 탐구: LLM 코딩 성능에 대한 매개변수적 기여도 이해(Exploring Coding Spot: Understanding Parametric Contributions to LLM Coding Performance)'다.

이는 대규모언어모델(LLM)이 코드 생성 및 이해 과정에서 어떤 파라미터(매개변수)가 핵심적인 역할을 수행하는지를 분석한 연구다. 연구팀은 모델 내부의 '코딩 스팟'을 규명함으로써 코딩 특화 AI 모델의 동작 원리를 이해하고 성능을 개선하기 위한 기초 연구의 토대를 마련했다.

박 교수는 "앞으로도 파운데이션 모델과 인공지능 분야의 핵심 연구를 지속적으로 수행해 학계와 산업계 발전에 이바지할 수 있도록 노력하겠다"고 채택 소감을 밝혔다.


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