숭실대 교수팀, '자연어처리' 분야 최고 권위 학술대회서 논문 2편 채택

숭실대학교는 소프트웨어학부 박찬준 교수 연구팀의 논문 2편이 ACL 2026(Association for Computational Linguistics 2026)에 채택됐다고 21일 밝혔다.

ACL은 자연어처리(NLP) 분야 최고 권위의 국제학술대회로, 전 세계 연구자들이 최신 연구 성과를 발표하고 공유하는 학술 교류의 장이다. ACL은 엄격한 심사를 거쳐 우수한 연구 성과만 채택한다는 점에서 이번 논문 채택은 숭실대의 인공지능(AI) 분야 연구 역량을 국제적으로 인정받은 성과로 평가된다.

해당 논문은 박찬준 숭실대 교수 연구팀이 임희석 고려대 교수 연구팀과 공동으로 수행한 연구를 바탕으로 이뤄졌다. 두 편의 논문은 최근 AI의 핵심 기반 기술인 파운데이션 모델(Foundation Model)의 성능 향상과 내부 구조에 대한 이해를 높이는 데 초점을 맞췄다.

첫 번째 논문인 'LangSAE Editing: Improving Multilingual Information Retrieval via Post-hoc Language Identity Removal'은 다국어 정보검색(Multilingual Information Retrieval) 성능 향상을 위한 새로운 방법론을 제안했다. 연구팀은 모델 내부에 형성된 특정 언어의 정체성(Language Identity)을 사후에 분리·제거하는 기법인 'LangSAE Editing'을 적용해 언어 간 표현 차이를 완화하고 다국어 정보검색 성능 개선 가능성을 제시했다.

두 번째 논문인 'Exploring Coding Spot: Understanding Parametric Contributions to LLM Coding Performance'는 대규모언어모델(LLM)이 코드 생성 및 이해 과정에서 어떤 파라미터(매개변수)가 핵심적인 역할을 수행하는지를 분석한 연구다. 연구팀은 모델 내부의 '코딩 스팟(Coding Spot)'을 규명해 코딩 특화 AI 모델의 동작 원리를 이해하고 성능을 개선하기 위한 기초 연구의 토대를 마련했다.

박 교수는 "앞으로도 파운데이션 모델과 AI 분야의 핵심 연구를 지속적으로 수행해 학계와 산업계 발전에 기여할 수 있도록 노력하겠다"고 말했다.