세계 무대에서 빛난 AI 신뢰성 연구 성과 – 셀렉트스타, EMNLP 2025 논문 3편 채택

(사진 및 포스트 출처 : 셀렉트스타 기업 블로그)

세계 최고 권위를 자랑하는 자연어처리 학회 EMNLP 2025에서 셀렉트스타 연구진이 참여한 논문 3편이 동시에 채택되는 쾌거를 거뒀습니다.

상위 22% 내 메인논문으로 채택된 ‘CoBA: Counterbias Text Augmentation for Mitigating Various Spurious Correlations via Semantic Triples’(이하 CoBA)는 LLM 기반 텍스트 증강으로 학습 데이터의 편향을 줄이고 성능을 높이는 연구로, 진교훈 연구원이 1저자로 참여했습니다.

다음으로 ‘GRADE: Generating multi-hop QA and fine-gRAined Difficulty matrix for RAG Evaluation’(이하 GRADE)는 RAG의 추론·검색 능력을 난이도별로 평가하는 자동화 프레임워크를 제시한 연구로 이정수 연구원과 진교훈 연구원이 1저자로 이름을 올렸습니다.

마지막으로 최성욱 연구원이 교신저자로, 권용훈·이헌득 연구원이 공동 1저자로 참여한 ‘CAC-CoT: Connector-Aware Compact Chain-of-Thought for Efficient Reasoning Data Synthesis Across Dual-System Cognitive Tasks’(이하 CAC-CoT)는 기존 CoT 방식의 비효율성을 해결하는 합성 데이터 생성 기법을 담았습니다.

이번 성과의 주역인 진교훈 연구원(’CoBA’, ‘GRADE’ 1저자)과 최성욱 연구원(’CAC-CoT’ 교신저자)을 만나 연구의 출발점과 EMNLP 2025 학회가 열린 중국 쑤저우 현장의 이야기, 셀렉트스타의 연구 방향 등을 들어봤습니다. (이하 생략...)

[인터뷰 전문 읽기]

https://selectstar.ai/blog/notice/emnlp-2025-selectstar/