이경전 교수 "AI 기술, 영수증 데이터로 다음 소비 예측"

"그동안 인공지능(AI) 기술과 경영을 동시에 연구해 왔습니다. 이젠 AI를 단순히 연구실 내에서만 활용할 것이 아니라, 산업 현장에 활발하게 적용돼야 합니다. 앞으로도 여러 산업에 AI 모델이 스며들도록 기술·경영 연구에 힘쓰겠습니다."

이경전 경희대 경영대학·빅데이터응용학과 교수는 최근 기자와 인터뷰에서 산업 현장에 적용 가능한 AI 기술 개발에 대해 설명하며 이같이 밝혔다.

이 교수가 이끄는 연구팀은 지난달 캐나다 벤쿠버에서 열린 제38회 세계인공지능학회(AAAI)에서 '혁신적 인공지능 응용상(IAAI)'을 수상했다. 이번이 4번째 수상이다. IAAI는 AI 기술을 실제 산업에 적용해 성과를 창출한 연구팀에게 주는 상이다. AAAI는 매년 전 세계에서 10개팀에게 이 상을 시상한다.

이경전 교수팀은 지난달 캐나다 벤추에서 열린 제38회 세계인공지능학회에서 '혁신적 인공지능 응용상'을 받았다.

올해 이경전 교수팀은 '일반 상거래 지능: 다수의 상인의 정보를 보호해 지속가능한 개인화된 서비스를 제공하기 위해 글로컬하게 연합하는 자연어처리 기반 엔진'으로 IAAI를 수상했다. 해당 논문 핵심은 영수증 데이터로 소비자의 다음 소비를 예측할 수 있는 'GCI(General Commerce Intelligence) 엔진'이다.

이경전 교수는 "언어 데이터를 학습한 챗GPT가 다음 나올 단어를 예측하는 것처럼 GCI 엔진도 소비자 데이터를 학습함으로써 다음 소비를 예측할 수 있다"고 설명했다. 방법론도 동일하다. 챗GPT와 GCI 엔진 모두 트랜스포머 모델이다.

이 교수는 GCI 엔진 특장점을 경제성과 보안성으로 꼽았다. 일반적으로 AI 모델이 구매 패턴을 예측하려면 소비 데이터를 대량 확보해야 한다.

개발사는 모델 훈련을 위해 돈을 주고 데이터를 구매해야 한다. 모델 업데이트를 위해 지속적으로 데이터를 넣어야 한다. 이경전 교수는 "개발사는 데이터 구매 비용을 부담스러워할 수 있다"며 "구매한 정보가 모두 고품질이라는 보장도 없다"고 덧붙였다.

개인정보 문제도 발생할 수 있다. 소비자 패턴 데이터는 민감한 개인 정보일 수 있다는 이유에서다.

이경전 교수는 이를 GCI 엔진을 통해 극복했다고 설명했다. 개발자가 데이터를 AI에 옮겨 모델을 학습하는 것이 아니라, AI가 구매 내역 시스템에 직접 들어가 자체적으로 훈련하는 식이다. GCI 엔진을 연합학습 방법론으로 학습시키는 셈이다. 이를 통해 데이터를 구매할 필요가 없어 경제적이다. 개인 정보를 이리저리 옮길 필요도 없어서 보안성도 높아진다.

이 교수는 "보통은 데이터를 AI 엔진에 넣은 후 학습을 하는 식인데, 이번 연구는 AI를 소비자 구매 내역이나 상점 시스템에 전송하는 원리를 활용했다"고 말했다.