분과연구회

분과는 어떻게 움직입니까

각 분과는 독립적으로 연구 주제를 정하고 진행합니다. 학회 차원의 승인 절차는 없습니다. 분과가 하는 일은 크게 두 가지입니다. 하나는 그 주제에서 무엇이 이미 측정됐고 무엇이 통념인지를 정리하는 것이고, 다른 하나는 직접 측정해서 그 경계를 조금씩 옮기는 것입니다.

분과별 모임은 격월로 열립니다. 온라인으로 진행하며 회원이면 누구나 참관할 수 있습니다. 진행 중인 연구는 정기 세미나에서 공유하고, 결과가 정리되면 연구논집에 싣습니다.

분과를 나눈 기준

분과 경계는 연구 대상이 아니라 질문의 종류로 나눴습니다.

검색엔진 분과는 “이 시스템이 어떻게 동작하는가”를 묻습니다. 인용·출처 분과는 “그 답의 근거가 무엇이고 그 근거가 정확한가”를 묻습니다. 측정·평가 분과는 “우리가 그것을 어떻게 재야 믿을 만한가”를 묻습니다. GEO·AEO 검증 분과는 “바깥에서 통용되는 기법이 정말 그 효과를 내는가”를 묻습니다.

측정·평가 분과를 따로 둔 이유는 앞의 두 질문이 모두 측정 방법에 기대고 있기 때문입니다. 표본이 몇 개여야 하는지, 같은 질의를 몇 번 반복해야 하는지에 대한 기준이 흔들리면 다른 분과가 낸 결과도 함께 흔들립니다.

GEO·AEO 검증 분과는 2026년 9월에 늘었습니다. 그 이름으로 유통되는 조언이 빠르게 느는데 근거를 확인할 수 있는 경우는 드물었고, 확인하는 일 자체가 하나의 연구 주제라고 보았기 때문입니다.

GEO·AEO 는 무엇이고 학회는 왜 다룹니까

생성형 엔진 최적화(GEO, Generative Engine Optimization)는 ChatGPT 같은 생성형 검색이 답을 만들 때 자기 문서를 근거로 삼게 하려는 일을 가리킵니다. 답변 엔진 최적화(AEO, Answer Engine Optimization)와 LLMO 라는 말도 거의 같은 뜻으로 쓰입니다. 검색 결과 순위를 올리는 기존 SEO 와 달리, 노출이 아니라 인용을 목표로 한다는 점이 다릅니다.

이 분야에는 “이렇게 하면 인용된다”는 조언이 빠르게 늘고 있습니다. 문장을 답부터 쓰라거나, 출처를 본문에 넣으라거나, 구조화 데이터를 붙이라거나, 특정 파일을 두라는 식입니다. 그런데 그 조언들이 실제로 측정된 것인지, 측정됐다면 어떤 조건에서였는지는 대개 밝혀져 있지 않습니다.

학회가 이 분과를 둔 이유가 여기 있습니다. 기법을 권하기 위해서가 아니라 검증하기 위해서입니다. 어떤 기법이 효과가 있다면 어떤 조건에서 얼마나 있는지, 없다면 없다고 적습니다. 회칙 제7조에 따라 학회의 이름으로 특정 기법이나 사업자를 추천하지 않습니다.

측정 결과가 통념과 다르게 나오는 경우도 다룹니다. 널리 권장되는 기법이 효과가 없거나 오히려 불리하게 작용하는 사례가 보고된 적이 있고, 그런 결과일수록 공개할 값어치가 있다고 봅니다.

참여

분과 참여에는 자격 요건이 없습니다. 연구 경력을 묻지 않고 소속을 묻지 않습니다. 회원 가입 신청을 하시면서 관심 분과를 적어 주시면 다음 모임 일정을 안내해 드립니다.