● 머신러닝 분야 ICML·자연어처리 분야 ACL 등 최상위 학회서 데이터 과학 자동화·문화 정렬 솔루션 제시

● 베이징대·예일·UC버클리·프린스턴과 글로벌 공동 연구…커머스 넘어선 AI 에이전트 기술 범용성 및 확장성 학술적 검증

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엔터프라이즈 에이전틱 AI 스타트업 인핸스(Enhans, 대표 이승현)가 머신러닝 분야 'ICML 2026', 자연어처리 분야 'ACL 2026', 컴퓨터 비전 분야 'ICPR 2026' 등 AI 국제 학술대회 3곳에서 연구 논문 3편이 잇따라 채택됐다고 7일 밝혔다.

인핸스는 AI, 딥러닝 분야에서 가장 영향력 있는 세계 3대 학회 중 하나인 'ICML 2026'에서 베이징대학교, 푸단대학교와 공동 연구한 논문 ‘온톨로지 기반 다중 에이전트 추론을 통한 문화적 정렬 LLM(Toward Culturally Aligned LLMs through Ontology-Guided Multi-Agent Reasoning)’이 채택됐다.

이 논문은 대형언어모델(LLM)의 일반적인 문화 편향 문제를 해결하기 위해, 인구통계적으로 유사한 응답자 프로필을 검색하고 온톨로지 형태로 구조화하는 'OG-MAR' 프레임워크를 제안했다. 여러 에이전트 간의 종합적인 판단을 통해 특정 문화권의 가치관을 투명하고 체계적으로 반영할 수 있다.

이어 AI 및 자연어처리(NLP) 분야 세계 최고 권위 학회인 'ACL 2026'에서 예일대학교, 베이징대학교와 공동 연구한 논문 ‘자동화 데이터 과학에서 LLM 기반 다중 에이전트 계획을 통한 앙상블 및 선택 전략(SPIO: Ensemble and Selective Strategies via LLM-Based Multi-Agent Planning in Automated Data Science)’이 메인 트랙에 채택되었다.

이 논문은 자동화된 데이터 분석 및 예측 모델링을 위한 다중 에이전트 기반 프레임워크인 'SPIO'를 제안했다. 단일 경로에 의존하던 기존 방식의 한계를 넘어, 여러 계획 경로를 탐색하고 이를 앙상블하여 기존 대비 유연하고 강건한 분석 파이프라인을 구성하는 것이 특징이다.

마지막으로, 컴퓨터 비전 및 패턴인식 분야 학술대회 'ICPR 2026'에서는 ‘다중 경로 추론 및 피드백 기반 최적화를 통한 자동화된 시각화 코드 합성(Automated Visualization Code Synthesis via Multi-Path Reasoning and Feedback-Driven Optimization)’논문이 채택됐다.

이 논문은 UC 버클리, 프린스턴 대학교, 베이징대학교 등과 협업하였으며, 모호한 사용자의 자연어 요청에도 여러 추론 경로를 거쳐 시각화 방향을 탐색하고, 결과에 대한 시각적 피드백을 반영해 최종 코드를 개선하는 'VisPath' 프레임워크를 담고 있어 높은 정확도와 실행력을 검증받았다.

이번 3편의 연구 논문 모두 인핸스 서원덕 AI 연구원(1저자)의 주도로 진행되었으며, 해당 성과를 기반으로 인핸스의 핵심 서비스인 AgentOS의 기술력을 한층 고도화할 것으로 기대된다.

이승현 인핸스 대표는 "자연어처리, 비전, 머신러닝 등 다양한 AI 분야의 세계 최고 권위 학회에서 3편의 논문이 동시 채택된 것은 인핸스의 선도적인 연구 역량을 증명하는 것"이라며 "베이징대학교, UC버클리, 프린스턴, 예일대 등 세계적인 명문대 연구진들과 글로벌 공동 연구를 지속 확대하며 차세대 AI 에이전트 기술의 기준을 만들어가겠다”고 말했다.