'불편한 길도 학습'…카카오모빌리티 'AI 경로 안내 기술', SCI 저널 등재

카카오모빌리티는 내비게이션이 안내한 길을 운전자가 실제로 얼마나 잘 따랐는지 분석하고 이를 길찾기에 다시 반영하는 AI 기술이 SCI급 학술지 TRC에 게재됐다고 14일 밝혔다.

카카오모빌리티는 지난해 11월부터 운전자 반응 기반 AI 경로 안내 기술을 카카오내비에 적용하고 있다. 카카오모빌리티는 내비게이션 안내 경로와 실제 주행 데이터를 비교·분석해서 이 차이를 내비게이션 길 안내 기능에 반영했다. 경로 준수율을 바탕으로 도로의 통행가치를 평가해 경로 탐색에 반영하는 방식이다. 이용자 반응성을 토대로 특정 항목의 가치를 평가하는 강화학습의 방법론인 '멀티암드밴딧'(Multi-armed Bandit, MaB)을 적용한 AI 알고리즘을 자체 구축한 덕분이다.

이번 연구에서 이 기술 적용 초기 일주일간 데이터 분석을 통해 경로 탐색 방식별 운전자 경로 준수율을 확인한 결과 ‘빠른 경로’에서는 새로 제공된 경로의 준수율이 64.22%에서 70.87%로 6.65%포인트(p) 상승했다. 경로 준수율은 운전자가 안내받은 도로를 실제로 주행한 비율을 의미한다. ‘고속도로 우선 경로’에서는 71.32%에서 72.91%로, '큰길 우선 경로'에서는 70.79%에서 72.4%로 올랐다.

실제로 동작대교 남단에서 올림픽대로로 진입하는 구간처럼 대기열로 내비게이션 경로 이탈이 잦은 도로, 복잡한 골목길, 환승센터 인근 혼잡 구간, 높낮이 차이가 큰 산간 도로 등 기존 내비게이션이 반영하지 못했던 불편 구간을 감지하고 실시간 경로 탐색에 반영할 수 있게 됐다. 카카오모빌리티는 운전자 행동 데이터를 기반으로 기존 내비게이션 시스템이 고려하지 못했던 도로의 잠재 특성을 경로 탐색에 반영하고 실제 상용 서비스에서 효과를 확인했다고 설명했다.

이번 논문은 카카오모빌리티 AI연구개발팀과 김동규 서울대 교수 연구팀이 공동 저술했다. 논문 제1저자인 김푸르뫼 카카오모빌리티 AI연구개발팀 연구원은 “목적지까지의 실제 주행 시간, 도로의 주행 편의성 등 다양한 경로 품질 지표에서 개선된 효과를 확인함으로써 학술적·서비스적으로 의미 있는 성과를 거뒀다”고 말했다.