회의록서 깨진 전문용어 AI가 복원… 롯데이노베이트, 기술력 입증

[미디어펜=배소현 기자] 롯데이노베이트가 인공지능(AI) 회의록에서 잘못 인식된 전문용어를 바로잡는 기술 연구 성과를 국제무대에서 인정받았다. 음성인식(STT) 모델을 다시 학습시키지 않고 회의 내용에 맞는 용어집을 활용해 프로젝트명과 제품명 등 기업 업무에 중요한 단어의 정확도를 높이는 방식이다.

롯데이노베이트는 자연어처리 국제학술대회 'EMNLP 2026'의 Industry Track에 전문용어 복원 기술을 다룬 논문이 채택됐다고 29일 밝혔다.

EMNLP는 ACL, NAACL과 함께 자연어처리 분야의 대표적인 국제학술대회로 꼽힌다. Industry Track에서는 자연어처리와 음성 기술을 실제 산업 현장에 적용하는 과정에서 발생하는 문제와 이를 해결한 연구 등을 다룬다.

이번 논문은 기업 회의를 음성으로 인식하고 요약하는 과정에서 잘못 기록된 전문용어를 복원하는 방법을 연구했다. 기업 회의에서는 산업·직무별 전문용어뿐 아니라 프로젝트명과 제품명, 조직명, 시스템명 등 고유명사가 빈번하게 등장하는데, STT가 이를 잘못 인식하면 회의록의 핵심 내용까지 달라질 수 있다.

롯데이노베이트 연구진은 자체 운영 중인 STT 모델을 별도로 재학습하는 대신 회의와 업무 맥락에 맞는 용어집을 요약 프롬프트에 제공하는 방식을 적용했다.

실험에서는 많은 전문용어를 한꺼번에 넣은 광범위한 용어집보다 해당 회의와 직접 관련된 단어로 구성한 용어집이 전문용어 복원에 더 효과적인 것으로 나타났다. 관련성이 낮은 용어가 많아질수록 성능이 떨어져 용어의 양보다 실제 회의 맥락과의 연관성이 중요하다는 점도 확인했다.

업계에서는 기업용 AI가 실제 업무에 깊숙이 들어갈수록 모델 자체의 성능을 높이는 것만큼 기업별 전문용어와 업무 맥락을 정확하게 반영하는 기술의 중요성도 커질 것으로 보고 있다.

롯데이노베이트는 이번 연구를 기업용 AI 플랫폼 '아이멤버 Work'의 'AI 회의록' 서비스 고도화에도 활용할 수 있을 것으로 보고 있다. 회의별 용어집을 활용하면 STT 단계에서 잘못 인식된 단어라도 요약 과정에서 정확한 표현으로 복원해 전문용어가 많은 기업 회의의 기록 정확도를 높일 수 있다.

김기환 롯데이노베이트 AI 기술팀 담당자는 “기업 회의에서는 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.