대한민국 인공지능(AI) 기업이 세계 최고 권위의 자연어 기반 데이터 변환 평가에서 전 트랙 1위를 차지하며 글로벌 기술력을 공식 입증했다.
AI 전문기업 다큐브(대표 윤예지)는 미국 예일대 연구진이 주도하는 차세대 Text-to-SQL 벤치마크 ‘Spider 2.0’에서 DBT, Lite, Snow 등 3개 전 트랙 모두 세계 1위를 기록했다고 11일 밝혔다.
이는 국내 기업 최초이자, 전 세계를 통틀어도 세 개 트랙을 모두 석권한 첫 사례다. 글로벌 빅테크와 연구기관이 경쟁하는 해당 평가에서 한국 기업이 ‘그랜드슬램’을 달성한 것은 이례적 성과로 평가된다.
■ ‘AI 데이터 수능’이라 불리는 Spider 2.0… 547개 실전 문제로 검증
Spider 2.0은 사람이 일상 언어로 질문하면 AI가 이를 데이터베이스 질의어(SQL)로 얼마나 정확하고 실행 가능하게 변환하는지를 평가하는 고난도 벤치마크다.
총 547개의 실전형 문제로 구성되며, Google Analytics, Salesforce 등 실제 기업 환경에서 사용하는 데이터 구조를 기반으로 성능을 측정한다.
평가는 세 개 트랙으로 구분된다.
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DBT(Data-Based Text-to-SQL): 데이터 구조 이해력
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Lite: 자연어-데이터 변환 정확도
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Snow: 실제 상용 데이터베이스 환경에서의 실행 가능성과 산업 적용성
특히 올해 진행된 Snow 트랙은 동일 문제를 실제 상용 DB 환경에 적용해 SQL의 실행 완성도까지 검증하는 최고 난도 구간으로 꼽힌다.
■ 복잡한 다중 테이블 질의도 정밀 처리… “산업 현장 적용성 입증”
다큐브는 복잡한 조건, 다중 테이블 조인, 고난도 집계 쿼리 등 실전 환경에서 빈번히 등장하는 문제 유형에서도 가장 높은 정확도를 기록했다.
특정 데이터베이스에 최적화된 ‘편향 성능’이 아니라, 다양한 상용 DB 환경에서 일관된 결과를 보였다는 점이 높은 평가를 받았다. 이는 단순 연구용 모델을 넘어 금융·회계·데이터 플랫폼 등 실제 산업 현장에서 활용 가능한 수준의 안정성과 확장성을 확보했음을 의미한다.
윤예지 다큐브 대표는 “자연어 기반 데이터 질의 기술을 금융, 회계, 데이터 플랫폼 전반에 적용하며 AI 에이전트 기술을 지속 고도화해 왔다”며 “Spider 2.0 전 트랙 1위는 기술의 범용성과 실전 경쟁력을 동시에 증명한 결과”라고 밝혔다.
■ K-AI, 글로벌 ‘기술 장벽’ 돌파
Text-to-SQL은 자연어 처리(NLP)와 데이터베이스 구조 이해, 논리 추론을 동시에 요구하는 고난도 영역이다. 글로벌 AI 기업들조차 정확도와 실행 가능성을 동시에 확보하는 데 어려움을 겪어 왔다.
이번 성과는 단일 모델의 성능 우위를 넘어, 자연어를 데이터 언어로 정밀 변환하는 ‘AI 데이터 번역’ 분야에서 한국 기업이 세계 최고 수준의 기술 장벽을 돌파했음을 상징한다는 평가가 나온다.
AI 산업이 단순 생성형 모델 경쟁을 넘어 ‘산업 적용성’ 중심으로 재편되는 가운데, 다큐브의 이번 결과는 국내 AI 기술이 글로벌 실사용 환경에서도 경쟁력을 갖췄다는 점을 보여주는 사례로 주목받고 있다.
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