옵트에이아이(대표 이재호)는 논문 2편이 자연어처리(NLP) 국제학술대회 'EMNLP 2026'의 메인 컨퍼런스와 인더스트리 트랙에 채택됐다고 28일 밝혔다.

올해 행사에는 역대 최다인 1만7669편의 논문이 제출, 메인 컨퍼런스와 파인딩스 채택률은 각각 15.4%, 14.3%를 기록했다. 옵트에이아이는 이번 채택으로 EMNLP, ACL 등 주요 NLP 학회에 3회 연속 논문이 선정됐다.

채택된 논문은 ▲LLM 양자화의 신규 기준을 제시한 '커널퀀트' ▲온디바이스 LLM의 안전성 공백을 최초로 규명한 연구 등 2편이다.

첫 번째 '커널퀀트: 표현 커널 보존을 통한 사후 학습 양자화'는 LLM 양자화 과정에서 기존 '원소 단위 오차 최소화' 방식이 실제 성능과 어긋난다는 점을 규명하고, 모델이 학습한 표현 간 기하학적 관계(표현 커널)를 보존하는 양자화 프레임워크를 제안한 연구다.

별도 재학습 없이 10분 이내 보정만으로 적용 가능하며, 4비트 압축 시 추론 능력이 급락하는 '추론 절벽' 현상에서 기존 대비 정확도 유지율을 최대 4.75%포인트 개선했다. 알고리즘 수정 없이 비전·오디오 모델에도 적용 가능한 범용성도 확인했다.

두 번째 논문 '양자화가 포맷을 무너뜨린다: 가중치 압축이 온디바이스 LLM의 대화 포맷 안전성을 저해하는 방식'은 스마트폰·PC에서 직접 구동되는 온디바이스 LLM의 안전성을 실제 배포 환경 기준으로 검증한 첫 대규모 연구다.

연구팀은 실제 소비자 제품과 동일한 환경에서 상용 모델 9개를 4개의 양자화 수준, 7가지 공격 조건으로 검증했다. 그 결과 초경량 압축 시 소형 모델의 유해 응답률이 최대 75.3%까지 올랐으며, 원본 모델에서 검증된 안전장치가 압축 후 무력화될 수 있음을 확인했다.

연구팀은 실무자용 배포 안전성 체크리스트와 진단 도구도 함께 공개했다.

한편, 옵트에이아이는 LG전자, LG유플러스, 현대자동차, 한화에어로스페이스 등 주요 대기업과 협력 중이며, 미국·일본·독일 등 해외 시장에도 진출하고 있다.

이재호 옵트에이아이 대표는 "두 논문은 모델을 얼마나 작고 똑똑하게 만들고, 작아진 모델을 얼마나 안전하게 배포할 것인가라는 온디바이스 AI의 질문에 답한 연구"라며 "국내외 스마트폰 제조사·앱 개발사와 협력해 글로벌 온디바이스 AI 솔루션으로 발전시키겠다"라고 말했다.

김해원 기자 hwkim@aitimes.com