AI Researcher 서원덕 인터뷰
Enhans는 멀티 에이전트와 온톨로지를 축으로 AgentOS를 만들고 있습니다. 이 두 기술은 제품의 뼈대인 동시에, 학계에서도 활발히 검증되고 있는 주제이기도 합니다. Enhans의 AI Researcher 서원덕 님은 올해 한 해 동안 ICML , ACL Main, ICPR 세 곳의 국제 학회에 연속으로 논문 게재가 승인되었습니다. 이 외에도 Enhans에 합류한 뒤 작성한 약 10편의 논문이 퍼블리싱과 리뷰 단계에 있습니다.
이번 기사에서는 서원덕 님과의 인터뷰를 담았습니다. 세 편의 논문이 어떤 질문에서 출발했는지, 그리고 Enhans 안에서 함께 일하는 동료들이 어떻게 연구를 받쳐주고 있는지에 대한 이야기입니다.
논문 소개
• "SPIO: Ensemble and Selective Strategies via LLM-based Multi-Agent Planning in Automated Data Science", ACL 2026 Main
Wonduk Seo, Juhyeon, Yanjun Shao, Qingshan Zhou, Seunghyun Lee, Yi Bu
연구 소개: LLM이 단순한 코드 생성을 넘어 메모리를 축적하며 데이터 사이언스 시나리오를 구성해내는 멀티 에이전트 프레임워크입니다.
• "VisPath: Automated Visualization Code Synthesis via Multi-Path Reasoning and Feedback-Driven Optimization", ICPR 2026
Wonduk Seo, Daye Kang, Hyunjin An, Taehan Kim, Soohyuk Cho, Seungyong Lee, Minhyeong Yu, Jian Park, Yi Bu, Seunghyun Lee
연구 소개: 여러 시각화 코드를 동시에 생성하고 피드백 루프를 돌려 최종적으로 가장 개선된 코드를 만들어내는 프레임워크입니다.
• "OG-MAR: Ontology-Grounded Multi-Agent Reasoning", ICML 2026
Wonduk Seo, Wonseok Choi, Junseo Koh, Juhyeon Lee, Hyunjin An, Minhyeong Yu, Jian Park, Qingshan Zhou, Seunghyun Lee, Yi Bu
연구 소개: 온톨로지 기반으로 가장 적합한 페르소나들을 반환해 멀티 에이전트 시스템에 활용하는 프레임워크입니다. 인핸스가 주력하는 온톨로지와 멀티 에이전트를 엮은 연구입니다.
세 편의 논문, 하나의 질문
한 해 안에 세 학회에 논문이 모두 억셉됐다. 축하한다. 세 연구가 하나의 큰 질문을 공유하는지, 그리고 예일대, UC 버클리, 프린스턴, 베이징대까지 섞인 외부 협업은 어떻게 이뤄졌는지 함께 말씀해달라.
세 논문은 같은 질문에서 출발했다. "멀티 에이전트가 단순히 상호 작용하는 것을 넘어, 데이터 사이언스나 시각화, 얼라인먼트처럼 도메인이 특화된 영역에서도 잘 수행할 수 있는가." ACL Main에 실린 논문은 LLM이 메모리를 축적하며 가장 나은 시나리오를 만들어내는 것을 목표로 했고, ICPR 논문은 여러 시각화 코드를 동시에 생성하고 피드백 루프를 돌려 최종적으로 가장 개선된 코드를 만드는 데 초점을 맞췄다. ICML 논문은 인핸스가 주력하고 있는 온톨로지와 멀티 에이전트를 엮은 연구다.
외부 협업의 경우, 여러 논문에 참여하신 베이징대 Yi Bu 교수님은 학생 때 지도교수님이셨다. 지금까지도 풀리지 않는 난제가 있을 때 가끔 조언을 구하곤 한다.(웃음) 다른 대학의 연구자들은 오랜 기간 알고 지낸 동료들이다. 주로 내가 먼저 공동 연구를 제안하는 편이다. 같은 문제를 고민하고 있는 현업자나 학자들과 인사이트를 나누면서 건강한 연구 생태계를 만들자는 마음이 크다. 다양한 사람들과 협업하다 보면 혼자서는 떠올리지 못했던 아이디어나 문제 해결 방식을 배우게 된다.
이번에 억셉된 세 학회 외에도 Enhans에 와서 작성한 약 10편 정도의 논문이 퍼블리싱과 리뷰 중에 있다. 논문화를 통해 Enhans의 멀티 에이전트와 온톨로지에 대한 이해도를 검증하고 싶었고, 프로덕트뿐만 아니라 Enhans가 최신 AI 기술 발전에도 기여하고 있다는 것을 알리고 싶었다.
실무와 연구는 따로 가지 않는다
실무와 논문 세 편을 동시에 진행했다. 어떻게 시간을 쪼갰는지, 그리고 업무에서 "이건 논문감이다" 싶었던 순간이 있었는지 함께 말씀해달라.
논문은 모두 근무 외 개인 시간을 할애했다. 퇴근 후에 카페에 달려가 실험과 라이팅을 진행하는 편이다. 시간 관리를 따로 하기보다, 시간이 날 때마다 리서치에 기여하려고 노력한다. 데드라인 직전까지 더 개선할 방안이 있을지 고민하는 편이라, 투고 마감 직전에는 추가로 보충할 실험이 있는지, 라이팅에서 부족한 부분이 있는지 계속 살핀다. 투고 데드라인 직전의 짜릿함을 즐기는 편이기도 하다.
Enhans가 풀고 있는 문제들은 학계에서도 비슷하게 고민하고 있는 주제다. 그래서 내부 프로덕트뿐만 아니라 외부 벤치마크에서도 효과적일 것 같은 프레임워크는 최대한 논문화하려고 한다. 대표적인 예가 ICPR 2026에 억셉된 VisPath 논문이다. 25년도에 인핸스 내부에서 시각화 생성을 더 잘하는 LLM을 개발하려는 작업이 있었고, 그 과정에서 멀티 에이전트로 다중 경로를 만들고 피드백 루프를 돌려 개선하는 프레임워크가 나왔다. 그 작업이 그대로 논문으로 이어졌다.
반대 방향도 있다. 작년 IEEE BigData 2025에 억셉된 Question to Knowledge 논문이 좋은 예시다. Enhans 내부적으로 다양한 프로덕트를 수집해 에이전틱 시스템에 적용하는 과정에서, 이름은 다르지만 동일 상품으로 판단되는 데이터들이 있었다. 이 동일 상품 문제를 해결하기 위해 작성한 논문이 Question to Knowledge다. 우리가 구상한 프레임워크가 다른 에이전틱 베이스라인보다 좋은 성능을 냈고, 회사에서도 계속해서 사용하고 있다. 이번에 ICML에 억셉된 OG-MAR도 비슷한 흐름이다. 어떤 온톨로지 시스템이 정보를 반환하고 연결할 때 효과적인지를 계속 고민했고, CQ-by-CQ 기법을 발견해 논문 프레임워크에 적용하면서, 동시에 Enhans AgentOS 프로덕트에도 맞춤형 온톨로지를 설계하고 있다.
논문화는 단순히 어떤 방법론을 픽스해 검증하는 작업이 아니라, 계속해서 문제점을 파악하고 개선하면서 최종적으로 완결된 프레임워크를 디자인하는 과정이다. 이 과정에서 무수히 많은 시행착오를 겪다 보면 어떤 기술이 "맞는지 틀린지"를 직접 수행하지 않고도 어느 정도 파악할 수 있게 된다. 한 가지 문제를 봐도 다양한 관점의 해결 방안이 떠오른다.
혼자 쓰는 논문은 없다
VisPath 논문에는 강다예, 안현진, 유민형 님이 공저자로 들어가 있다. 그 외에도 정호찬 님, 이승현 대표님께 감사 인사를 남겼다. 함께 일한 동료들이 각자 어떤 방식으로 관여했는지 말씀해달라.
혼자 썼다면 어느 논문도 지금 형태로 나오지 못했을 것이다. 에이전트 파이프라인팀의 PM 강다예 님은 VisPath 초기에 합류해 아이디에이션과 라이팅을 같이 진행하면서 중간중간 부족한 부분을 짚어주셨다. 에이전트 그라운드팀의 PO 안현진 님과 AI 연구자 유민형 님은 VisPath 외에도 여러 논문에서 함께 작업하고 있다. 현진 님은 프레임워크가 실제 사용자들에게 적용됐을 때 효과적일지에 대한 정성평가 설계를 도와주셨고, 민형 님은 알고리즘 관점에서 문제를 짚어주시고 라이팅도 많이 보완해주셨다.
그로스팀의 마케팅 매니저 정호찬 님은 내가 작성한 논문들을 Enhans 블로그에 정리해서 올려주고 계신다. 좋은 성과가 있으면 내외부적으로 알리려고 노력해주신다. 논문이 단순히 성과에서 그치지 않고 많은 사람들에게 소개될 수 있도록 도와주셔서 감사하다. Enhans의 CEO 이승현 님은 교신저자로서 논문의 방향성에 대해 조언해주시고, 작업하는 과정에서 격려를 많이 해주신다. 논문화 과정이 쉽지 않을 때도 있는데, 응원해주시는 덕분에 포기하지 않고 계속할 수 있다.
인핸스에는 엔지니어, 연구자, 도메인 전문가가 섞여 있다. 배경이 다른 사람들과 일하는 일상은 어떤 모습이고, 사내에서 연구를 공유하는 자리도 있는지 궁금하다.
이전에는 주로 AI 연구자와 엔지니어들과 협업했어서 큰 충돌은 없었는데, 최근에 백엔드 엔지니어분들과 같이 일하게 되면서 AI 용어 측면에서 잘 통하지 않는 순간이 있었다. 특히 Hybrid Retrieval을 설명할 때, 내게는 당연한 개념이 다른 도메인에 계신 분들에게는 생소할 수 있다는 걸 느꼈다. End-to-end로 설명드릴 기회가 있었고, 그 과정에서 많은 인터랙션이 오갔다. 서로 이해할 수 있는 시간이 됐다고 생각한다. 그 과정을 거치면서 우리 팀 백엔드 엔지니어분들은 이제 기본적인 AI 지식은 다 탑재되어 있다.
사내 공유는 보통 논문이 억셉되면 슬랙 채널에 논문 설명과 결과를 같이 올리는 방식이다. 궁금한 점이 있는 분들에게는 하나하나 설명드리고 있다.
다음 질문으로
다음에 풀고 싶은 문제는 정해졌나. 앞으로 Enhans에서 어떤 연구자로 성장하고 싶은지 한마디 남겨달라.
현재 Enhans에서 나오는 AI 논문들은 모두 내가 주도하고 있다. 연구 주제도 먼저 제안하는 편이고, 회사의 방향성과 개인적인 관심이 어느 정도 섞여 있다. 25년에는 멀티 에이전트의 상호 작용에 대해 연구했지만, 올해 들어서는 멀티 에이전트가 단순히 커뮤니케이션하는 것을 넘어, 특정 도메인에서 어떻게 효과적으로 구성될 수 있을지를 고민하고 있다. 이번에 억셉된 세 논문은 멀티 에이전트의 시각화, 데이터 사이언스, 온톨로지 순서로 이어진 작업이다.
앞으로의 연구 주제는 계속 탐색 중이다. 회사가 풀고 있는 GEO, 그리고 회사 문제를 해결하면서 계속해서 필요성을 느꼈던 automatic knowledge graph construction 분야가 다음 후보가 될 것 같다. 특정 문제를 해결하는 것을 넘어, 더 범용적으로 사용 가능한 프레임워크를 설계하고, 이를 논문화해서 해당 분야의 발전에 도움을 주고 싶다. 그 과정에서 많이 배우면서 성장하고 싶다.
기술은 혼자 간직하면 큰 의미가 없다고 생각한다. 계속해서 토론하고 의견을 나누면서, 리서치 분야에 뛰어들어 소통하고 체감해야 새로운 깨달음을 얻을 수 있다. 성장하면서 기여하는 연구자가 되고 싶다.
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