메인 논문 채택 쾌거…AI 신뢰성, 데이터 편향 최소화 기술력 입증

AI 데이터 및 신뢰성 검증 전문기업 셀렉트스타 소속 연구진이 참여한 논문 3편이 자연어처리(NLP) 분야 학회인 ‘EMNLP 2025’에 공식 등재됐다. 특히 이번 논문 채택은 셀렉트스타가 주력하는 AI 데이터와 신뢰성 검증 분야의 핵심 기술력을 글로벌 무대에서 인정받았다는 점에서 의미가 크다.

EMNLP는 국제언어학회(ACL) 산하의 세계 3대 NLP 학회 중 하나로, 올해는 8,000여 편 이상의 논문이 접수돼 약 39.51%만이 최종 채택되는 등 높은 경쟁률을 기록했다. 셀렉트스타 연구진 5인이 참여한 논문 3편이 통과했으며, 그중 1편은 상위 22% 내의 메인 논문으로 채택되는 성과를 거뒀다. 이로써 셀렉트스타는 2023년 EMNLP 논문 2건 등재에 이어 총 5건의 논문 채택 기록을 확보했다.

이번에 등재된 3편의 논문은 AI 시대의 핵심 과제인 데이터 편향 최소화, 추론 성능 고도화, 데이터 효율성 향상에 중점을 뒀다.

메인 논문으로 선정된 ‘CoBA: Counterbias Text Augmentation for Mitigating Various Spurious Correlations via Semantic Triples’는 대규모 언어모델(LLM)을 활용한 자동 텍스트 증강기술을 제시해 학습 데이터 내 편향을 완화하고 모델의 공정성과 성능을 동시에 개선했다.

다른 논문인 ‘GRADE’는 멀티홉 질의응답(Multi-Hop QA)과 난이도별 평가 프레임워크를 개발해 RAG 시스템의 추론력 및 검색 능력을 폭넓게 진단할 수 있는 평가 기준을 마련했다. 또한 ‘CAC-CoT’ 논문은 기존 연쇄 추론(CoT) 방식의 비효율성을 해결하는 합성 데이터 생성 기법을 제안했다.

셀렉트스타는 이번 성과를 통해 AI 데이터의 근본적인 문제인 편향성과 LLM의 추론 신뢰성을 검증하고 높이는 핵심 기술력을 입증했다. 논문에서 인정받은 핵심 기술들은 국가대표 AI 개발 프로젝트의 고품질 데이터 생성 기반 기술로 활용될 뿐 아니라, AI 신뢰성 검증 SaaS 개발에도 도입될 예정이다.

김세엽 셀렉트스타 대표는 “EMNLP 등재는 셀렉트스타가 자체 개발한 AI 신뢰성 검증 기술력이 글로벌 학계로부터 인정받았다는 의미가 크다”며 “이번 연구 성과를 바탕으로 AI 신뢰성 검증 분야에서 셀렉트스타의 기술 리더십을 강화하고, 신뢰할 수 있는 AI 생태계 구축을 위해 힘쓰겠다”고 밝혔다.

한편, 셀렉트스타는 자체 개발한 AI 신뢰성 검증 솔루션 ‘다투모 이밸(Datumo Eval)’을 국내 주요 금융권을 비롯한 다양한 산업 분야에 공급하며 국내 AI 신뢰성 검증 시장을 이끌고 있다.