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[서울=뉴시스]오동현 기자 = 한글과컴퓨터가 ‘에이전틱(Agentic) 인공지능(AI)’ 기술을 공개하며 미래 AI 기술 기업으로서의 성장 가능성을 입증했다.

한컴은 자체 개발한 핵심 AI 기술에 대한 논문 2편을 세계적인 기술 연구 논문 공개 플랫폼 ‘아카이브(arXiv.org)’에 게재했다고 30일 밝혔다.

아카이브는 구글, 메타, 오픈AI 같은 글로벌 빅테크 기업이 공식 학회 발표 전 최신 연구 성과를 가장 빠르게 공유하며 기술력을 증명하는 각축장이다. 이번 논문 게재는 한컴의 AI 기술력이 글로벌 시장에서도 통용될 만한 수준에 이르렀음을 의미한다고 한컴은 자평했다.

◆sLM들이 하나의 팀처럼 유기적으로 협업

이번에 공개한 에이전틱 AI 논문(SLM-Based Agentic AI with P–C–G: Optimized for Korean Tool Use)의 중심에는 ‘P-C-G(기획-호출-생성) 모델’이 있다.

지금까지 스스로 계획하고 도구를 사용하는 에이전틱 AI는 막대한 비용과 자원이 필요한 거대 언어 모델(LLM)의 전유물로 여겨졌다.

한컴은 이 과업을 세 단계로 나눠 각 작업에 특화된 소형 언어 모델(sLM)들이 하나의 팀처럼 유기적으로 협업하는 구조를 설계했다. ‘기획자(Planner)’, ‘실행자(Caller)’, ‘생성자(Generator)’가 바로 그들이다.

한컴이 자체 구축한 데이터로 평가한 결과, 여러 도구를 연속으로 호출하는 복잡한 작업이나 사용자 요청에 필요한 도구의 존재 여부 식별 등에서 거대 모델에 버금가거나 더 뛰어난 성능을 보였다. ‘크기’가 아닌 ‘효율적인 협업 구조’가 AI 성능의 핵심이 될 수 있다는 점을 증명한 것이라는 설명이다.

◆환각 현상 줄이는 RAG 고도화 기술

한컴이 공개한 두 번째 논문(Chunk Knowledge Generation Model for Enhanced Information Retrieval: A Multi-task Learning Approach)은 생성형 AI의 정확성과 신뢰도를 높이는 기술인 ‘검색 증강 생성(RAG)’의 성능을 높일 수 있는 내용이다. AI가 외부 정보를 검색할 때의 정확도를 개선한 것이다.

한컴 연구진은 데이터베이스 구축 단계에서 키워드나 예상 질문 같은 ‘검색 힌트’를 AI가 스스로 생성하도록 만들었다. 이는 마치 유능한 리서치 전문가가 단지 키워드만으로 검색하는 것을 넘어, 질문의 숨은 의도와 맥락을 파악하고 관련성이 높은 파생 질문들을 미리 예상하여 가장 정확한 답변을 찾아낼 수 있도록 준비하는 것이다.

정지환 한컴 최고기술책임자(CTO)는 “앞으로 ‘P-C-G’ 모델과 RAG 고도화 기술을 자사의 AI 제품군인 ‘한컴 어시스턴트’와 ‘한컴피디아’ 등에 순차적으로 적용할 계획”이라며 “이번 논문 공개는 한컴이 단순히 AI를 활용하는 기업을 넘어, AI 기술의 미래 방향을 제시하는 기술 선도 기업임을 글로벌 무대에 증명하는 중요한 이정표”라고 말했다.

이어 “특히 공공 및 국방 분야와 같이 비용 효율성과 높은 신뢰도가 동시에 요구되는 시장에서 한컴의 AI 기술이 최적의 대안이 될 것”이라고 밝혔다.
◎공감언론 뉴시스 odong85@newsis.com [서울=뉴시스]오동현 기자 = 한글과컴퓨터가 ‘에이전틱(Agentic) 인공지능(AI)’ 기술을 공개하며 미래 AI 기술 기업으로서의 성장 가능성을 입증했다.한컴은 자체 개발한 핵심 AI 기술에 대한 논문 2편을 세계적인 기술 연구 논문 공개 플랫폼 ‘아카이브(arXiv.org)’에 게재했다고 30일 밝혔다. 아카이브는 구글, 메타, 오픈AI 같은 글로벌 빅테크 기업이 공식 학회 발표 전 최신 연구 성과를 가장 빠르게 공유하며 기술력을 증명하는 각축장이다. 이번 논문 게재는 한컴의 AI 기술력이 글로벌 시장에서도 통용될 만한 수준에 이르렀음을 의미한다고 한컴은 자평했다. ◆sLM들이 하나의 팀처럼 유기적으로 협업이번에 공개한 에이전틱 AI 논문(SLM-Based Agentic AI with P–C–G: Optimized for Korean Tool Use)의 중심에는 ‘P-C-G(기획-호출-생성) 모델’이 있다. 지금까지 스스로 계획하고 도구를 사용하는 에이전틱 AI는 막대한 비용과 자원이 필요한 거대 언어 모델(LLM)의 전유물로 여겨졌다. 한컴은 이 과업을 세 단계로 나눠 각 작업에 특화된 소형 언어 모델(sLM)들이 하나의 팀처럼 유기적으로 협업하는 구조를 설계했다. ‘기획자(Planner)’, ‘실행자(Caller)’, ‘생성자(Generator)’가 바로 그들이다.한컴이 자체 구축한 데이터로 평가한 결과, 여러 도구를 연속으로 호출하는 복잡한 작업이나 사용자 요청에 필요한 도구의 존재 여부 식별 등에서 거대 모델에 버금가거나 더 뛰어난 성능을 보였다. ‘크기’가 아닌 ‘효율적인 협업 구조’가 AI 성능의 핵심이 될 수 있다는 점을 증명한 것이라는 설명이다.◆환각 현상 줄이는 RAG 고도화 기술한컴이 공개한 두 번째 논문(Chunk Knowledge Generation Model for Enhanced Information Retrieval: A Multi-task Learning Approach)은 생성형 AI의 정확성과 신뢰도를 높이는 기술인 ‘검색 증강 생성(RAG)’의 성능을 높일 수 있는 내용이다. AI가 외부 정보를 검색할 때의 정확도를 개선한 것이다. 한컴 연구진은 데이터베이스 구축 단계에서 키워드나 예상 질문 같은 ‘검색 힌트’를 AI가 스스로 생성하도록 만들었다. 이는 마치 유능한 리서치 전문가가 단지 키워드만으로 검색하는 것을 넘어, 질문의 숨은 의도와 맥락을 파악하고 관련성이 높은 파생 질문들을 미리 예상하여 가장 정확한 답변을 찾아낼 수 있도록 준비하는 것이다.정지환 한컴 최고기술책임자(CTO)는 “앞으로 ‘P-C-G’ 모델과 RAG 고도화 기술을 자사의 AI 제품군인 ‘한컴 어시스턴트’와 ‘한컴피디아’ 등에 순차적으로 적용할 계획”이라며 “이번 논문 공개는 한컴이 단순히 AI를 활용하는 기업을 넘어, AI 기술의 미래 방향을 제시하는 기술 선도 기업임을 글로벌 무대에 증명하는 중요한 이정표”라고 말했다. 이어 “특히 공공 및 국방 분야와 같이 비용 효율성과 높은 신뢰도가 동시에 요구되는 시장에서 한컴의 AI 기술이 최적의 대안이 될 것”이라고 밝혔다.
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