카카오모빌리티, '이프 카카오'서 AI 기술 혁신 성과 공유

카카오모빌리티(대표 류긍선)는 카카오 개발자 컨퍼런스 ‘이프 카카오25’에 참여해 자사의 AI 기술 혁신 성과를 소개한다고 24일 밝혔다.

이번 컨퍼런스에서 카카오모빌리티는 자율주행 및 내비게이션 분야의 AI 기술 개발 현황과 실제 적용 사례를 중심으로 발표를 진행하며, ‘디지털트윈 지도 제작 자동화’와 ‘카카오 T 퀵 AI 주소 자동 붙여넣기’ 등의 혁신 사례도 함께 공유한다.

자율주행개발팀 박창수 테크 리더는 24일 ‘기술 심층 세션데이’에 참여해 ‘자율주행 AI 실차 적용기: 서비스를 위해 우리가 만들고 있는 자율주행’이라는 주제로 발표를 진행한다. 자율주행 서비스를 위한 핵심 기술을 ▲차량시스템 ▲AI 프레임워크 ▲관제시스템 등 세 가지 축을 중심으로 설명하며, 자율주행 상용화를 위한 주행 기술은 물론 이를 운영하고 관리할 플랫폼 기술의 전반적인 개발 과정과 실제 서비스 적용을 위한 기술적 시도 및 경험을 공유한다.

박 리더는 자율주행 서비스를 위해 대규모 데이터 수집과 처리, AI 학습 파이프라인 구축, 알고리즘 검증 및 배포까지 전 과정을 체계화한 과정과 배차, 관제, 원격가이드 등 자율주행차 통합 운영이 가능한 서비스 플랫폼 구축 현황도 함께 발표할 예정이다.

이어, AI 연구개발팀 김푸르뫼 연구원은 카카오내비 실시간 경로탐색에 멀티암드밴딧(Multi-armed Bandit, MaB)’ 기반의 강화학습을 도입한 사례를 소개한다. 이는 내비게이션이 경로 탐색 시 고려하는 정보와 현실 주행환경의 불일치 정도를 최적화된 수치로 변환하여 실시간 대용량 경로탐색에 반영한 방법론이다.

카카오모빌리티는 운전자가 실제로 안내된 도로를 주행했는지를 기반으로 도로별 ‘경로 준수율’을 산출하고, 이를 통해 도로의 ‘통행 가치’를 산정해 카카오내비 실시간 경로탐색에 반영했다. 예를 들어, 통행이 불편한 버스 환승센터 주변이나 상시 주정차 차량으로 혼잡한 도로 등에서 운전자들이 해당 도로를 주행하지 않는 경향이 나타난다면 그 도로는 주행에 부적합할 가능성이 높다고 판단해 향후 경로 안내를 지양하게 된다.

해당 연구는 운전자 행동 데이터를 기반으로 기존 내비게이션 시스템이 고려하지 못했던 도로의 잠재 특성을 경로 탐색에 반영하고 실제 상용 서비스에서 효과를 확인한 선도적인 사례로서 학계의 주목을 받았다. 관련 연구 논문은 지난 7월 초 교통 분야 최고 권위의 SCI급 학술지 ‘TRC(Transportation Research Part C: Emerging Technologies)’에 게재된 바 있다.