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[IT뉴스]LGU+, 세계 최고 권위 AI 학회에 익시젠 논문 채택…“산업 특화 기술력 입증”

온카뱅크관리자

2025-11-06 13:07:30

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        <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> 
         <section dmcf-sid="zu6hom6bwz">
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="db89353503c3e453eb43799ce897e5e4051e44b6d68f44a0016234037a58768d" dmcf-pid="qBMTjCMVs7" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="이번 논문 집필에 참여한 LG유플러스 구성원들." class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202511/06/etimesi/20251106130348018hfhm.jpg" data-org-width="700" dmcf-mid="uksqWprNrB" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202511/06/etimesi/20251106130348018hfhm.jpg" width="658"></p>
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            이번 논문 집필에 참여한 LG유플러스 구성원들.
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          <p contents-hash="ee14247fe594cd82a5c98671f3ff8891d814db63cd8d938a06126a6e52d53b96" dmcf-pid="BbRyAhRfDu" dmcf-ptype="general">LG유플러스가 자체 개발한 생성형 인공지능(AI) 기술로 세계 최고 권위 자연어처리(NLP) 학회인 'EMNLP 2025'에 이름을 올렸다. 거대언어모델(LLM)에 비해 작지만, 특정 산업에서 더 강력한 성능을 구현할 수 있는 소형언어모델(sLLM)의 잠재력을 입증한 셈이다.</p>
          <p contents-hash="104317bf34f1d298d6a59f4694d992e29251708d961ee5947d55d9aa7632d1ca" dmcf-pid="bKeWcle4rU" dmcf-ptype="general">EMNLP는 국제언어학회(ACL) 산하에서 주관하는 세계 3대 NLP 학회 중 하나다. 산업과 학계에서 최신 AI 연구 성과의 등용문으로 꼽힌다. 올해 학회는 중국 쑤저우에서 11월 4일부터 9일까지 열린다.</p>
          <p contents-hash="f9e1f34f28c07610c744e020c08092b500abb62fd0b0a6523ef99c395b3fb732" dmcf-pid="K9dYkSd8Ip" dmcf-ptype="general">LG유플러스의 논문은 '도메인 특화 학습을 통한 산업 특화 소형 언어모델 고도화'다. 자체 AI 기술 '익시젠(ixi-GEN)'에 적용된 핵심 기법을 다뤘다. 논문에서 소개한 '도메인 특화 학습(DACP)'은 산업 현장에서 사용하는 전문 용어와 문맥을 대규모 데이터로 추가 학습시키는 기술이다. 기존의 소규모 파인튜닝보다 깊이 있는 지식 주입이 가능하고, 범용 언어 능력 손실도 최소화할 수 있다는 점에서 차별성을 인정받았다.<br></p>
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="c635f53ca35c4a59d722990267d0caee90b22dde03b62962f90abcb9a9e04834" dmcf-pid="92JGEvJ6s0" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="박성익 LG유플러스 LLM기술1팀 팀장(왼쪽)과 김기현 LG유플러스 CTO 산하 AX기술그룹 연구위원이 본지와 인터뷰를 하고 있다." class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202511/06/etimesi/20251106130349324gxhl.png" data-org-width="700" dmcf-mid="7YS4tKSrrq" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202511/06/etimesi/20251106130349324gxhl.png" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            박성익 LG유플러스 LLM기술1팀 팀장(왼쪽)과 김기현 LG유플러스 CTO 산하 AX기술그룹 연구위원이 본지와 인터뷰를 하고 있다.
           </figcaption>
          </figure>
          <p contents-hash="842fccab2d1bd219a662e0d5e0151dc8506dcc5ea8778b64bbd57ef7acc20009" dmcf-pid="2ViHDTiPs3" dmcf-ptype="general">LG유플러스는 DACP 기법의 효과를 실제 산업 환경에서 검증했다. 통신·금융 분야에 특화된 데이터를 각각 적용해 학습한 결과, 통신 분야에서는 약 56%, 금융 분야에서는 약 39%의 성능 향상이 나타났다. 특히 산업 데이터를 주입하면서도 기존 모델이 보유한 일반 언어 능력을 유지하기 위해 '파괴적 망각(Catastrophic Forgetting)' 방지 기법을 병행한 점도 높은 평가를 받았다.</p>
          <p contents-hash="1b975f20f0d06c202225271bc745d78cd2b7de7967f9b8bc3187a3849af0d37d" dmcf-pid="VfnXwynQOF" dmcf-ptype="general">박성익 LG유플러스 LLM기술1팀 팀장은 “sLLM 자체가 LLM보다 작은 모델이라, 모든 분야에서 뛰어난 성능을 내긴 어렵다”면서도 “오히려 통신처럼 특정 산업에서는 꼭 필요한 기능만 뾰족하게 잘 다듬으면 충분한 경쟁력을 발휘할 수 있다”고 설명했다.</p>
          <p contents-hash="91292af351d4273125486b9ac98afb97fefe8a7377390f210b93b5f87c0d1f47" dmcf-pid="f4LZrWLxOt" dmcf-ptype="general">DACP는 교육, 법률, 의료 등 보안과 전문성이 요구되는 다양한 산업군에서도 활용 가능하다. 산업별 고유 데이터를 효과적으로 반영할 수 있어 실제 업무 환경에 밀착된 AI 서비스를 구현할 수 있다. 초거대 모델을 직접 운영하기 어려운 기업들도 비용과 인프라 부담 없이 산업 맞춤형 AI를 구축할 수 있다. 다양한 GPU 환경에 맞춰 모델을 경량화하거나 고도화할 수 있는 구조로 진화하고 있어, 중소기업을 포함한 산업계 전반에 실질적인 도움이 될 수 있다.</p>
          <p contents-hash="027f3a416975c6ca60d4490a6a6038bd6485c178aebab88688ce25f18b9168ec" dmcf-pid="48o5mYoMs1" dmcf-ptype="general">김기현 LG유플러스 CTO 산하 AX기술그룹 연구위원은 “GPU 메모리 크기에 따라 사용할 수 있는 모델이 제한되는 상황에서, 모델을 상황에 맞게 스케일 업하거나 다운시키는 기술은 특히 예산이 적은 산업 현장이나 중소기업 환경에서 더 실용적일 수 있다”며 “이 기술이 하드웨어 접근성 측면에서도 큰 의미가 있다고 생각한다”고 말했다.</p>
          <p contents-hash="87d6d7a22f90dcc0947820e8f1ea514ff327cb7a9e217d618f2189c4441d9290" dmcf-pid="86g1sGgRI5" dmcf-ptype="general">박 팀장은 “이번 논문은 단순한 연구 성과를 넘어, 실제 서비스 환경에 적용한 결과를 기반으로 한다는 점에서 더 큰 의미가 있다”며 “국내 기업들도 많은 데이터를 가지고 있지만, 이를 AI에 어떻게 잘 녹여내느냐는 여전히 풀어야 할 숙제”라고 말했다. 그는 “LG유플러스는 산업 데이터를 수집하고, 이를 모델 학습과 서비스 운영까지 연결하는 전 과정을 직접 설계하고 수행해 의미 있는 성과를 만들어냈다”고 강조했다.</p>
          <p contents-hash="ad886717327de9a8a4d5ee5a6b05f76aa3caa7ec69ec18ab46c19005379f1344" dmcf-pid="6PatOHaeIZ" dmcf-ptype="general">남궁경 기자 nkk@etnews.com</p>
         </section> 
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        <p class="" data-translation="true">Copyright © 전자신문. 무단전재 및 재배포 금지.</p>

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