[디지털데일리 이나연 기자] 인공지능(AI) 데이터·신뢰성 검증 전문기업 셀렉트스타 연구진이 참여한 논문 3편이 자연어처리(NLP) 분야 세계 최고 권위 학회인 ‘EMNLP 2025’에 공식 등재됐다.

셀렉트스타는 이번 논문 채택이 자사가 주력하는 AI 데이터와 신뢰성 검증 분야의 핵심 기술력을 인정받았다는 데 의미가 크다고 4일 밝혔다.

EMNLP는 국제언어학회(ACL) 산하의 세계 3대 NLP 학회 중 하나다. 매년 글로벌 빅테크 및 주요 연구기관의 최신 AI 연구 성과가 엄격한 심사를 거쳐 채택된다. 올해는 8000여편 이상의 논문이 접수돼 약 39.51%만이 최종 채택되는 등 높은 경쟁률을 기록했다.

셀렉트스타 소속 연구진 5인이 참여한 논문 3편이 통과했으며 그 중 1편은 상위 22% 내의 메인 논문으로 채택됐다. 이로써 셀렉트스타는 2023년 ‘EMNLP’ 논문 2건 등재에 이어 총 5건의 논문이 채택되는 쾌거를 거뒀다.

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 활용해 자동 텍스트 증강기술을 제시했다. 학습 데이터 내 편향을 완화하고 소수 집단의 표현을 보완해 모델의 공정성과 성능을 동시에 개선했다.

또한 ‘GRADE: Generating multi-hop QA and fine-gRAined Difficulty matrix for RAG Evaluation’ 논문은 질문에 답하기 위해 여러 문서를 연속적으로 참조해야 하는 멀티홉 질의응답(Multi-Hop QA)과 난이도별 평가 프레임워크를 개발해 검색증강생성(RAG) 시스템의 추론력·검색 능력을 진단하는 평가 기준을 마련했다.

‘CAC-CoT: Connector-Aware Compact Chain-of-Thought for Efficient Reasoning Data Synthesis Across Dual-System Cognitive Tasks’ 논문은 기존 연쇄 추론(CoT, Chain-of-Thought) 방식의 비효율성을 해결하는 합성 데이터 생성 기법을 제안했다. 적은 데이터·자원으로도 고성능 고효율 추론데이터로 합성할 수 있도록 했다.

논문에서 인정받은 셀렉트스타 핵심 기술들은 국가대표 AI 개발을 위한 ‘독자 AI 파운데이션 모델 구축’ 프로젝트의 고품질 데이터 생성 기반 기술과 AI 신뢰성 검증 서비스형 소프트웨어(SaaS) 개발에 도입된다.

이번 논문에 참여한 셀렉트스타 연구진들은 이날부터 6일간 중국 쑤저우에서 열리는 EMNLP 2025 학술대회에 참석해 각 논문별 포스터 세션을 열고 전 세계 연구자들과 교류할 예정이다.

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