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AI 연구

롯데이노베이트, AI 회의록 전문용어 복원 연구 국제학회 채택

ZDNet Korea·2026-09-29

요약

롯데이노베이트는 자연어처리 국제학술대회 'EMNLP 2026' 인더스트리 트랙에 회의 요약 관련 연구 논문이 채택됐다고 29일 밝혔다. 이 논문은 음성인식 과정에서 잘못 기록된 전문용어를, 기존 STT 모델을 재학습하는 대신 사용자 맞춤형 용어집을 요약 프롬프트에 제공해 복원하는 방법을 다룬다. 실험 결과 회의별로 구성한 용어집이 여러 분야를 폭넓게 담은 통합 용어집보다 전문용어 복원에 효과적이었으며, 관련성 낮은 용어를 많이 포함할수록 복원 성능이 떨어지는 것으로 나타났다. 연구에는 김기환 담당자 등 롯데이노베이트 AI 기술팀이 참여했고, 회사는 이 결과를 자사 AI 회의 요약 서비스 '아이멤버 워크'의 'AI 회의록'에 적용할 계획이라고 밝혔다.

큐레이터 노트

원문에 없는 맥락입니다

STT 모델 자체를 다시 학습시키는 대신 회의 맥락에 맞춘 용어집을 프롬프트에 넣는 방식이라, 도메인 데이터 재학습 없이도 회의별 맞춤화를 구현했다는 점이 이 연구의 핵심이다.

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프롬프트
AI 모델에게 원하는 작업을 지시하기 위해 입력하는 텍스트를 말한다.
학습
학습은 모델이 데이터를 반복적으로 살펴보며 예측 오차를 줄이는 방향으로 내부 파라미터를 조정해 나가는 과정을 말한다.

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