- 저정밀도 검색을 위한 신뢰할 수 있는 평가 프로토콜(Reliable Evaluation Protocol for Low-Precision Retrieval) 논문 채택

- 저비용·고효율 AI 서비스의 검색 신뢰성 확보 기술… 에이전트 및 RAG 솔루션에 적용

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바이브컴퍼니(대표이사 김경서)는 자사 연구진이 제1저자로 참여한 공동 연구 논문이 자연어 처리(NLP) 분야 최고 권위 학회인 ‘ACL 2026’ 메인 컨퍼런스에 채택됐다고 밝혔다.

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ACL(Association for Computational Linguistics)은 구글 학술 검색(Google Scholar) 지수 기준 NLP 분야 전 세계 1위 학회로, 올해는 1만 2,148건의 논문이 제출되어 그중 약 19%만이 엄격한 심사를 거쳐 채택되었다. 바이브컴퍼니는 고려대, 코펜하겐대, UC 버클리 연구진과 함께 글로벌 수준의 학술 성과를 거두며 자사의 기술력을 입증했다.

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연구팀은 AI 에이전트와 RAG(검색 증강 생성) 시스템 운영 시 비용 절감을 위해 널리 쓰이는 ‘저정밀도(Low-precision) 검색’의 결함을 해결하는 데 집중했다. 저정밀도 연산 과정에서 검색 결과 순위가 우연히 동일하게 처리되는 ‘가짜 동점(Spurious ties)’ 현상이 발생하면, AI가 최적의 정보를 찾지 못해 전체 성능이 왜곡될 수 있기 때문이다.

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이를 해결하기 위해 시스템 전체를 고정밀도로 전환하는 대신, 최종 출력값(Logits)만 선별적으로 보정하는 HPS(High-Precision Scoring) 기술을 제안했다. 이는 시스템 부하를 최소화하면서도 검색 정확도를 원천적으로 복원하는 효율적인 방식이다. 또한, 함께 개발된 TRM(Tie-aware Retrieval Metrics) 지표는 검색 순위가 겹치는 상황에서도 모델 간의 우위를 수학적으로 정밀하게 판별해낼 수 있어, 그간 학계와 산업계에서 간과되었던 저정밀도 환경의 성능 측정 표준을 새롭게 정립했다는 평가를 받았다.

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이는 RAG(검색 증강 생성) 시스템의 검색 정밀도를 결정짓는 핵심 알고리즘으로서, 바이브컴퍼니가 제공하는 AI 에이전트 서비스의 신뢰성을 한 차원 높이는 데 직결된다. 이를 통해 고객사는 하드웨어 운영 비용(TCO)을 효과적으로 낮추면서도, 방대한 데이터 속에서 가장 정확한 정보를 도출하는 최적의 AI 시스템을 구축할 수 있다.

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바이브컴퍼니 김경서 대표는 “이번 연구는 AI 서비스의 경제성을 확보하면서도 검색 신뢰성을 놓치지 않기 위한 실무적인 해법을 글로벌 학계에서 인정받은 것”이라며, “검증된 평가 표준을 자사 솔루션에 지속 적용해 고객사가 믿고 사용할 수 있는 고성능 AI 서비스를 제공할 것”이라고 밝혔다.