롯데이노베이트, AI 회의록 정확도 높인다…자연어처리 연구 성과 인정
롯데이노베이트가 기업 회의에서 음성인식 오류로 잘못 기록된 전문용어를 인공지능(AI)으로 복원하는 기술 연구 성과를 인정받았다. 롯데이노베이트는 자연어처리 분야 국제학술대회 'EMNLP 2026' 인더스트리 트랙에 관련 연구 논문이 채택됐다고 29일 밝혔다. EMNLP는 ACL, NAACL과 함께 자연어처리 분야의 세계적인 국제학술대회로 꼽힌다. 인더스트리 트랙에선 실제 산업 현장에서 활용되는 자연어처리·음성 기술의 설계와 개발, 배포 및 분석 과정에서 발생하는 과제와 해결 방안을 다룬다. 이번에 채택된 논문은 회의 요약 과정에서 사용자 맞춤형 용어집을 활용해 음성인식 오류로 훼손된 전문용어를 복원하는 조건과 요약 품질을 분석한 연구다. 회의 또는 사용자별 맥락에 맞춘 용어집을 활용해 잘못 인식된 도메인 전문용어를 복원하는 방법을 다뤘다. 기업 회의에선 산업·직무별 전문용어뿐 아니라 프로젝트명과 제품명, 조직명, 시스템명 등 업무와 밀접한 고유명사가 빈번하게 나타난다. 이들 용어가 음성인식(STT) 과정에서 잘못 기록되면 회의록이나 요약문에서 의사결정에 필요한 핵심 정보가 왜곡되거나 누락될 수 있다. 롯데이노베이트 연구진은 기존 STT 모델을 별도로 다시 학습시키는 대신 회의와 업무 맥락에 맞는 용어집을 요약 프롬프트에 제공하는 방식을 연구했다. 실험 결과 회의별 전문용어를 기반으로 구성한 용어집이 여러 분야의 용어를 폭넓게 담은 도메인·통합 용어집보다 전문용어를 복원하는 데 효과적인 것으로 나타났다. 특히 관련성이 낮은 용어를 용어집에 많이 포함할수록 복원 성능이 떨어졌다. 이에 따라 단순히 많은 전문용어를 제공하기보다 해당 회의와 직접 관련된 용어를 중심으로 용어집을 정교하게 구성하는 것이 중요하다는 점을 확인했다. 롯데이노베이트는 이번 연구 결과를 자사 AI 플랫폼 '아이멤버 워크'의 'AI 회의록'을 비롯한 기업용 AI 회의 요약 서비스에 활용할 수 있을 것으로 보고 있다. 회사 측에 따르면 회의 범위에 맞춰 구성한 용어집을 활용하면 음성인식 과정에서 잘못 기록된 전문용어를 요약 결과의 키워드 항목에서 정확한 표기로 복원할 수 있다. 이를 통해 AI 회의록의 전문용어 정확도를 높이고 서비스 차별화에도 활용한다는 구상이다. 이번 연구에는 김기환 담당자를 비롯해 임형준, 정윤서, 박희용, 정창현, 마승희, 박주혜, 김정환 등 롯데이노베이트 AI 기술팀 담당자들이 참여했다. 논문 제1저자인 김기환 롯데이노베이트 AI 기술팀 담당자는 "기업 회의에선 전문용어와 고유명사가 의사결정 및 업무 실행의 핵심 정보로 작용하는 만큼, 이를 정확히 기록하는 것이 중요하다"며 "이번 연구는 회의별 맥락을 반영한 용어 정보가 음성인식 오류로 인한 전문용어 훼손을 보완하는 데 어떤 역할을 할 수 있는지 살펴본 것"이라고 말했다.
