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[연예뉴스]“논문도 통했다”…올거나이즈, ACL2026 채택으로 검색증강생성 기술력 입증

온카뱅크관리자

2026-04-23 14:54:41

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div>  <strong class="summary_view" data-translation="true">세계 3대 자연어처리 학회 메인 컨퍼런스 채택<br>벤치마크 77.9%지만 실제 금융 8.5%·법률 5.0% 왜?<br>기업 맞춤형 RAG 평가 프레임워크 제시<br>제품까지 적용</strong> 
        <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> 
         <section dmcf-sid="4VCG09CEO3">
          <p contents-hash="a1d3e9745b12566a8efbe24e6ae5d15e0e4ff5521bd76ea10ae0000b31807687" dmcf-pid="8fhHp2hDrF" dmcf-ptype="general"> [이데일리 김현아 기자] 엔터프라이즈 인공지능(AI) 플랫폼 기업 올거나이즈가 생성형 AI 핵심 기술인 RAG(검색증강생성)의 ‘현실 성능 한계’를 학문적으로 입증하며 글로벌 기술력을 인정받았다.</p>
          <p contents-hash="868daa0243ba875e07537894388d9cbc7d798eb06123c850c5eb086105ba5e24" dmcf-pid="64lXUVlwst" dmcf-ptype="general">올거나이즈는 자연어처리(NLP) 분야 최고 권위 학회인 Association for Computational Linguistics(ACL) 2026 메인 컨퍼런스‘에 제출한 논문이 최종 채택됐다고 23일 밝혔다. </p>
          <p contents-hash="a7b2b5abe4f088644c54febc75d1b49d9b94360d81d9d92648e91c9bc74cb9e3" dmcf-pid="PQytq6yOw1" dmcf-ptype="general">ACL은 세계 3대 자연어처리 학회 중 하나로 꼽히며, 엄격한 심사 기준으로 유명하다. 올해 약 1만2000편의 논문이 제출된 가운데 약 19%만 메인 컨퍼런스에 채택됐다.</p>
          <p contents-hash="b8c70f1b4578acd8d1e6a637ba0a7fb49b99dcd870de7a39592e8e84b7a31a91" dmcf-pid="QxWFBPWII5" dmcf-ptype="general">이번에 채택된 논문 ’RARE(중복 인지 검색 평가 프레임워크)‘는 기업 환경에서의 래그 시스템 평가 방법론을 다룬다. 1저자는 올거나이즈 조한준 엔지니어다.</p>
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="594d7034fc54b2fe63442a1356517e3c595a96bb2122b98bb70808751101afda" dmcf-pid="xMY3bQYCmZ" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202604/23/Edaily/20260423145442551yake.jpg" data-org-width="670" dmcf-mid="f3cIY0cnI0" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202604/23/Edaily/20260423145442551yake.jpg" width="658"></p>
          </figure>
          <div contents-hash="f4da216b15766472684b9085c791d79ad43c41d78d9cd3bed126244fa215824c" dmcf-pid="yWRarTRfOX" dmcf-ptype="general">
           논문의 핵심은 ’벤치마크와 실제 환경 간 성능 괴리‘다. 기존 RAG 평가는 위키피디아처럼 문서 간 구분이 명확한 환경을 전제로 설계됐지만, 실제 기업 환경은 유사 문서와 중복 정보가 많은 구조여서 동일한 기준으로는 성능을 정확히 반영하기 어렵다는 지적이다.
          </div>
          <p contents-hash="d65ab62180fd4937a15d5d2bb9352a553883ff93da1d3370495e7d760664d2ea" dmcf-pid="WYeNmye4rH" dmcf-ptype="general">실험 결과도 이를 뒷받침한다. 일반 환경에서 상위 10개 검색 정확도(PerfRecall@10)이 77.9%에 달한 모델이 실제 환경에서는 금융 도메인 8.5%, 법률 도메인 5.0% 수준까지 떨어지는 것으로 나타났다. </p>
          <p contents-hash="48b6637d1e0bebffe308a65bd025234476d3dbee1b5533a079d1f572719fa7a6" dmcf-pid="YGdjsWd8DG" dmcf-ptype="general">기업들이 체감하는 ’도입 후 성능 저하‘ 현상을 수치로 입증한 것이다.</p>
          <p contents-hash="069518ad5b1bc5ec2b684eaa2f921f70a7cddbbe8291ec3474cf4f1d4922da45" dmcf-pid="GHJAOYJ6DY" dmcf-ptype="general">올거나이즈는 해결책으로 ▲문서를 최소 단위 사실로 분해하는 ’아토믹 팩트 디컴포지션(Atomic Fact Decomposition)‘ ▲평가 데이터 품질을 정제하는 씨알알에프(CRRF·컨센서스 랭크 기반 리시프로컬 퓨전) 기법을 제시했다. 이를 통해 기업은 자사 데이터에 맞는 맞춤형 래그 벤치마크를 구축할 수 있다.</p>
          <p contents-hash="dda1f28f388460211205c34687e388941f6e08d4fbeea3d587e2eefed32af277" dmcf-pid="HXicIGiPEW" dmcf-ptype="general">해당 기술은 이미 자사 AI 플랫폼 ’알리(Alli)‘에 적용돼 실제 서비스 환경에서 활용되고 있다. 연구 성과가 논문에 그치지 않고 제품으로 이어졌다는 점에서 의미가 크다.</p>
          <p contents-hash="a8c4f6bdfa5752aa0cde6e90bd9ce2b988eeba28e3ed5972e4320783ef8a00d2" dmcf-pid="XZnkCHnQwy" dmcf-ptype="general">이창수 올거나이즈 대표는 “현장에서 출발한 문제의식이 학문적으로도 인정받은 사례”라며 “앞으로도 연구와 제품을 연결하는 선순환 구조를 통해 AI 혁신을 이어가겠다”고 말했다.</p>
          <p contents-hash="99f0efdd067ce4a62d20819f26a8b4a54889a174c61f748727124ac78f848ff9" dmcf-pid="ZRG0KxGhsT" dmcf-ptype="general">김현아 (chaos@edaily.co.kr) </p>
         </section> 
        </div> 
        <p class="" data-translation="true">Copyright © 이데일리. 무단전재 및 재배포 금지.</p>

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