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[IT뉴스]“생성형 AI, 다중 대화에선 취약” GS네오텍 논문 EMNLP 2025 선정

온카뱅크관리자

2025-09-23 14:47:36

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div>  <strong class="summary_view" data-translation="true">단일 사용자 환경 대비 다중 사용자 대화시 LLM 성능 급감하는 결과 밝혀</strong> 
        <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> 
         <section dmcf-sid="uicZkde7XZ">
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="0c6c69a7608e6b8dc329cda082abf6ce7a608f9f1860279ffddc30d6f184e117" dmcf-pid="7nk5EJdz5X" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="GS네오텍 송상민 AI 리서치 엔지니어가 1저자로 참여한 '다중 사용자 대화 상황에서의 대화 상태 추적 성능 검증' 논문ⓒGS네오텍" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202509/23/dailian/20250923144716908nivh.jpg" data-org-width="700" dmcf-mid="UCDtwniBt5" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202509/23/dailian/20250923144716908nivh.jpg" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            GS네오텍 송상민 AI 리서치 엔지니어가 1저자로 참여한 '다중 사용자 대화 상황에서의 대화 상태 추적 성능 검증' 논문ⓒGS네오텍
           </figcaption>
          </figure>
          <p contents-hash="9c2820159b3e562461f246f96f34170ed895ecabb0d7a525eeccb5cd2e92c85d" dmcf-pid="zLE1DiJqYH" dmcf-ptype="general">GS네오텍은 자사 송상민 AI 리서치 엔지니어가 주저자로 참여한 생성형 AI 관련 논문이 세계 자연어처리(NLP) 분야의 최고 권위 학회 ‘EMNLP 2025’ (Empirical Methods in Natural Language Processing, 이하 EMNLP) 메인 트랙에 채택됐다고 23일 밝혔다.</p>
          <p contents-hash="b6cfd18444edb4bb8cde958817f7605b11ae7689e91942be02c9f371fb7ccfe3" dmcf-pid="qoDtwniBZG" dmcf-ptype="general">EMNLP는 ACL(Association for Computational Linguistics, 자연어처리 학회) 산하에서 주관하는 학술 행사로 전 세계에서 가장 영향력 있는 NLP 학회 중 하나다. 특히 메인 컨퍼런스 논문은 실용성과 학문적 완성도를 기준으로 엄격하게 심사되며 매년 높은 경쟁률을 기록하고 있다.</p>
          <p contents-hash="0b90280d4476d9a12f666cb830974d7421a0d222334d293fae6316cf994d4d4f" dmcf-pid="BgwFrLnbYY" dmcf-ptype="general">송 엔지니어가 1저자로 참여한 이번 논문 ‘Beyond Single-User Dialogue: Assessing Multi-User Dialogue State Tracking Capabilities of Large Language Models’(단일 사용자 대화를 넘어: LLM의 다중 사용자 대화 상태 추적 성능 평가)는 실제 고객 응대 환경과 유사한 다중 사용자 대화 상황(Multi-User Dialogue)을 설정하고 대규모 언어모델(LLM)의 대화 상태 추적(DST, Dialogue State Tracking) 성능을 체계적으로 검증한 연구다.</p>
          <p contents-hash="9ba1ba9e7d8fec52a2024f2e6df21ebce1791d62ef254e5af881dd1fc305e6a1" dmcf-pid="bar3moLKGW" dmcf-ptype="general">연구팀은 단일 사용자 대화로 구성된 기존 DST 데이터셋에 화행 이론(Speech Act Theory)을 바탕으로 LLM이 만든 두 번째 사용자의 발화를 더해 다중 화자 상황을 구현했다. 이를 통해 데이터 구축 비용은 낮추고 실험 통제력은 높이는 구조적 실험 설계를 도입했다.</p>
          <p contents-hash="54bdf678828a0001d133bbf4b191140d90fa7611782b211bdae4046870204d73" dmcf-pid="KNm0sgo9Gy" dmcf-ptype="general">그 결과, LLM은 단일 사용자 환경에서는 안정적인 성능을 보였으나 다중 사용자 환경에서는 화자 간 의도 파악 및 대화 상태 유지에 어려움을 겪으며 성능이 저하되는 것으로 나타났다. 이는 생성형 AI 모델의 실제 서비스 환경 적용 시 고려해야 할 중요한 기술적 지점을 짚어낸 결과로 평가된다.</p>
          <p contents-hash="9b619881dc488747b65dd83aef5a915e9cf9d580314815bbc95f201fed56eb6d" dmcf-pid="9B6wPz7vtT" dmcf-ptype="general">이상오 CTO는 "AI 컨택센터는 단순한 상담 자동화를 넘어 기업과 고객을 연결하는 핵심 비즈니스 인프라로 진화하고 있다"며 "이번 연구 결과를 통해 다중 사용자 대화 상황에서 생성형 AI가 해결해야 할 과제를 명확히 확인했다"고 설명했다.</p>
          <p contents-hash="a2d09a9cb7ff10478bfea297df5cc471b324dd365bbb489d1b8302faee43e38b" dmcf-pid="VKQmxBqytS" dmcf-ptype="general">이어 "GS네오텍은 이를 극복하기 위해 대화 상태 추적, 실시간 음성·텍스트 융합 처리, 모델 성능 최적화 등 핵심 기술을 AI와 클라우드, 데이터 역량을 결합해 개발하고 있다"며 "AI 컨택센터 분야에서 글로벌 레퍼런스로 자리매김하겠다"고 밝혔다.</p>
         </section> 
        </div> 
        <p class="" data-translation="true">Copyright © 데일리안. 무단전재 및 재배포 금지.</p>

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