KISTI 과학 AI '고니', 글로벌 AI 학회서 논문 2편 채택

한국과학기술정보연구원(KISTI)은 과학기술 특화 LLM(거대언어모델) '고니'(KONI) 연구진의 논문 2편이 국제표현학습학회(ICLR)에 동시 채택됐다고 30일 밝혔다. ICLR은 신경정보처리시스템학회(NeurIPS), 국제머신러닝학회(ICML)와 세계 3대 AI 학회로 꼽힌다.

고니팀은 비영리 오픈소스 연구단체 해례(HAERAE)팀과 한국어 특화 추론 모델을 개발했다. 579만건의 한국어 네이티브 프롬프트와 370만건의 장문 추론 경로를 포함한 '이상' 학습 데이터세트를 구축했다. 이는 공개된 한국어 사후 학습 데이터자원 중 최대 규모다.

또 영어로 사고하지만 답변은 한국어로 하는 '혼합 언어 단계적 사고' 기법을 적용했다. 한국어 전용 모델의 논리적 한계를 극복하고, 번역 어투를 최소화하면서 추론 효율을 극대화했다. 덕분에 딥시크(DeepSeek)-R1-32B 등 유사 규모의 글로벌 모델보다 높은 한국어 추론 성능을 기록했다. 특정 언어나 도메인에 모델을 적응시킬 때 기존 지식을 잊어버리는 '치명적 망각' 문제를 해결하는 '저계층 적응 기반 대조 보정'(LGCD) 기술도 개발했다. 고도의 정확성이 요구되는 전문 분야에서 환각 현상을 줄이는 데 도움이 된다.

앞서 배경훈 부총리 겸 과학기술정보통신부 장관이 업무보고에서 요청한 '독자 파운데이션 모델 기반 고니 업데이트'의 기술적 토대를 마련했다는 설명이다.

고니팀은 이번 연구를 바탕으로 'AI 연구동료(AI Co-Scientist)' 기술 개발을 추진한다. 과학적 난제를 해결할 수 있는 지능형 연구 에이전트 시스템을 구축해 국가 AI 주권을 확보하고, 연구 현장을 '과학을 위한 AI' 체제로 전환하는 데 기여할 방침이다.

이식 KISTI 원장은 "이번 성과는 한국어 AI 기술의 글로벌 경쟁력을 입증한 것"이라며 "고니 고도화를 지속 추진해 AI 연구동료 개발과 과학을 위한 AI 혁신을 선도하겠다"고 말했다.

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기자 사진 윤지혜 기자

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