강인호 | 네이버 Future AI 센터장
12:25 - 13:10 (45분)
AI는 검색을 넘어 사용자의 질문에 답하고 필요한 정보를 찾는 것을 넘어, 이제는 비교와 추천, 예약과 구매까지 직접 수행하는 단계로 발전하고 있습니다. 이에 따라 LLM의 경쟁력도 모델 크기나 벤치마크 성능만으로 평가하기보다 실제 서비스에서 얼마나 좋은 결과를 만들어내는지가 중요해지고 있습니다.
이 강연에서는 서비스에 특화된 LLM인 Product Native LLM을 만들기 위해 어떤 데이터가 필요하고, 서비스에 맞는 학습 데이터와 평가 데이터를 어떻게 만들고 활용하는지 살펴봅니다. 단순히 많은 데이터를 학습하는 것이 아니라 서비스의 요구와 사용자의 실제 행동을 이해하고, 이를 모델의 학습과 평가에 반영하는 방법에 초점을 맞춥니다.
또한 좋은 콘텐츠와 데이터가 더 나은 모델을 만들고, 더 나은 모델이 다시 서비스의 가치를 높이는 과정을 살펴보면서 앞으로 AI 검색과 AI Agent가 어떤 방향으로 발전할 수 있을지 이야기합니다.
학력
2004.02 박사, KAIST
1999.02 석사, KAIST
1997.02 학사, 경북대학교
경력
2008.03 - 현재 네이버
2006.01 - 2007.12 Carnegie Mellon University, Language Technologies Institute, Postdoctoral Researcher
2004.03 - 2005.12 삼성종합기술원, 전문연구원
13:10 - 13:55 (45분)
임수종 | ETRI
임수종 실장은 연세대학교에서 전산학 박사학위를 취득하였으며, 현재 한국전자통신연구원(ETRI) 언어지능연구실장으로 재직하고 있다. 2000년부터 자연어처리 및 인공지능 분야의 연구개발을 수행해왔으며, 엑소브레인 SW 개발에 참여하고, 2022년부터 2025년까지 한국어 대형 언어모델의 효율적인 사전학습 기술 개발을 과제책임자로 이끌었다. 2024년부터는 생성형 언어모델의 지속가능성과 최신성 반영을 위한 학습·활용 기술 개발을 과제 책임자를 맡고 있으며, 2025년에는 독자 AI 파운데이션 모델 프로젝트의 실무책임자로 참여하였다. 2026년부터는 과학공용 멀티모달 파운데이션 모델 개발의 실행과제 책임자와 트랜스포머의 기술적 한계를 극복하는 차세대 AI 아키텍처 개발의 공동연구 책임자를 맡고 있다.
신종훈 | ETRI
신종훈 책임연구원은 부산대학교 컴퓨터공학과에서 석사학위를 취득하였으며, 자연어처리 및 대규모 언어모델을 중심으로 인공지능 기술 연구개발을 수행해왔다. 2016년부터 ETRI 신경망 자동번역 시스템 개발을 수행하며 한-영 번역 모델의 설계와 학습, 추론 시스템 구현을 담당하였다. 2022년부터는 한국어 중심의 Token-free 사전학습 언어 이해·생성 모델인 KEByT5의 모델 설계와 학습을 주도하고 모델을 공개하였으며, 2023년부터 2025년까지 한국어 STEM 및 정량 추론 능력에 특화된 사전학습 언어 생성 모델 EAGLE 시리즈의 모델 설계, 학습 및 공개를 수행했다. 2025년 8월에는 NC AI 컨소시엄의 독자 AI 파운데이션 모델 개발에 참여하여 Mixture-of-Experts(MoE) 기반 모델의 설계와 대규모 사전학습을 총괄했다. 또한 2026년부터는 과학특화 파운데이션 모델 SciEagle의 모델 설계 및 학습을 총괄하고 있다.
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