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이미지 확대보기13일 네이버클라우드에 따르면 팀네이버는 지난 6일부터 11일까지 서울 코엑스에서 열린 ICML 2026에 부스를 열고 주요 연구 성과뿐만 아니라 이를 기반으로 한 실서비스 사례를 다수 선보였다. 주요 내용은 AI 풀스택 기술을 실제 서비스와 산업현장에 적용하기 위한 것으로 △AI 안전성 강화 △모델·에이전트 운영 효율화 △3D 공간 이해와 물리 세계 확장 등이다.
그중 가장 주목받은 연구는 거대 언어 모델(LLM)의 취약점을 공격자의 관점에서 찾아내는 '레드티밍' 기술이었다. 기존 '스테이블 지플로우넷'은 기존 방식이 안고 있던 학습 불안정성과 유사 패턴 반복 문제를 구조적으로 해결한 기술로 전체 채택 논문 중 상위 약 2.2%에 해당하는 '스포트라이트'에 선정됐다.
또 모델·에이전트 운영 효율화 분야에서는 AI를 더 효율적으로 합치고 운영하는 기술 '시머지'를 공개했다. 이 기술은 서로 다른 작업에 특화된 여러 모델을 하나로 통합하는 모델 병합 기법으로 단 하나의 레이어만 조정해 모델 간 시너지를 이끌어내는 매우 간단한 아이디어를 제시한다.
아울러 3D 공간 이해 분야에서는 흔들리거나 초점이 흐린 단일 카메라 영상만으로 움직이는 3차원 장면을 복원하는 연구가 발표됐다. 기존 방식은 움직임으로 인해 물체의 동작과 형태 정보를 뒤섞어 정밀한 복원이 어려웠지만 이 연구는 운동 궤적을 기반으로 형태를 추정하는 방식으로 탁월한 복원 성능을 입증했다.
논문 발표와 함께 팀네이버는 실제 서울을 가상으로 재현한 '서울 월드 모델'를 공개했다. 네이버와 네이버랩스, 한국과학기술원(KAIST), 서울대학교가 공동 개발한 이 모델은 서울 전역의 공간 데이터를 시뮬레이션해 로봇의 경로·행동 학습에 직접 활용할 수 있는 피지컬 AI의 핵심 플랫폼이다.
한편 네이버클라우드는 AI를 개발하고 고도화해 다양한 분야에 선보이고 있다. 최근에는 국방과 관련된 AI 개발에 집중하면서 관련된 행사에 참석했다.
이재현 글로벌이코노믹 기자 kiscezyr@g-enews.com
