카카오모빌리티, ‘운전자 반응 기반 경로 안내 AI’ SCI 저널 등재

작성일 07-14

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div>  <strong class="summary_view" data-translation="true">카카오내비, 운전자 선택 학습해 <br>교통정보와 함께 최적 경로 제공<br>국내외 내비게이션과 차별화 나서<br>신규 경로 순응률 6.65%p 상승 효과</strong> 
        <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> 
         <section dmcf-sid="pky9OxzTjk">
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="0cf68778f88a33b80acf67df9019ffce57063f232b922d1fd57063f6b04b4ad6" dmcf-pid="UEW2IMqycc" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="카카오내비는 도로 진출입을 위한 대기열로 인해 사용자의 경로이탈이 잦아지는 도로 구간(동작대교 남단 - 올림픽대로 등)도 오른쪽 하단의 이미지(B)와 같이 운전자의 행동 데이터를 경로 탐색에 반영한다. [사진 = 카카오모빌리티]" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202507/14/mk/20250714132111264mqbh.png" data-org-width="700" dmcf-mid="01ba0riBkE" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202507/14/mk/20250714132111264mqbh.png" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            카카오내비는 도로 진출입을 위한 대기열로 인해 사용자의 경로이탈이 잦아지는 도로 구간(동작대교 남단 - 올림픽대로 등)도 오른쪽 하단의 이미지(B)와 같이 운전자의 행동 데이터를 경로 탐색에 반영한다. [사진 = 카카오모빌리티]
           </figcaption>
          </figure>
          <div contents-hash="fb6d8a9d464e7ce1509f7fb20a2a5c4f1ab05982963f9269fcec89852e2046f4" dmcf-pid="uDYVCRBWoA" dmcf-ptype="general">
           카카오모빌리티가 개발한 운전자의 행동 데이터를 인공지능(AI)으로 분석해 내비게이션 길안내에 반영하는 기술이 국제 학술지에서 인정받았다.
          </div>
          <p contents-hash="26208a6cc0788672d2094adae03f391aed2349491da91f640f72ae7828400848" dmcf-pid="7wGfhebYcj" dmcf-ptype="general">카카오모빌리티는 해당 연구 논문 교통 분야 최고 권위의 SCI급 학술지 ‘TRC(Transportation Research Part C: Emerging Technologies)’에 이달 초 게재됐다고 14일 밝혔다.</p>
          <p contents-hash="6c8758bf4cfcb7d30828870457962a260db1495a20cf92129b09a7abe3e62c6e" dmcf-pid="zrH4ldKGjN" dmcf-ptype="general">카카오모빌리티 AI연구개발팀과 서울대학교 김동규 교수 연구팀이 공동으로 저술한 운전자 반응 기반 AI 경로 안내 기술에 대한 논문은 운전자 행동 데이터를 기반으로 기존 내비게이션 시스템이 고려하지 못했던 도로의 잠재 특성을 경로 탐색에 반영한다.</p>
          <p contents-hash="30d54de8f1b36ee487848aee40af446d200c44cd38297ac184454bd723c085fe" dmcf-pid="qmX8SJ9Hoa" dmcf-ptype="general">내비게이션은 일반적으로 ‘차량의 속력’, ‘도로 폭’, ‘차선 수’ 등 관측 가능한 물리적 정보를 기반으로 경로를 탐색한다. 하지만 운전자들은 실제 주행 상황에서 불법 주정차가 많은 지역이거나 진출입이 불편한 경우, 또는 낯선 경로에 대한 불신과 같은 다양한 이유로 내비게이션이 알려주는 경로에서 잠시 벗어나기도 한다. 그러나 이러한 모든 요인을 길안내에 반영하는 것은 현실적으로 쉽지 않다. 운전자의 주행 습관이 각각 다를 뿐 아니라 전국 수백만 개의 세부 도로 구간을 개별 분석해야 하기 때문이다.</p>
          <p contents-hash="fda8744169b6c4fd3f4ed15da3a61771d72dd9c1cb99721aafbf8fe954cc3e97" dmcf-pid="BsZ6vi2XAg" dmcf-ptype="general">카카오모빌리티는 운전자가 안내받은 도로를 실제로 주행했는지를 보는 ‘경로 준수율’을 토대로 도로의 ‘통행가치’를 평가하고 경로에 반영하는 방식으로 이 문제를 개선했다. 이는 사용자 반응성을 토대로 특정 항목의 가치를 평가하는 강화학습의 한 방법론인 ‘멀티암드밴딧(MaB)’을 적용한 AI 알고리즘을 자체 구축함으로써 가능했다고 회사는 설명했다.</p>
          <p contents-hash="353caccffa49811b786c89046e63ef9324397371b804bac806bdb09c8ff7eccf" dmcf-pid="bO5PTnVZko" dmcf-ptype="general">이를 통해 대기열로 인해 사용자들의 내비 경로 이탈이 잦아지는 도로나 복잡한 골목길 등 기존 내비게이션이 반영하지 못했던 불편 구간을 감지하고 실시간 경로 탐색에 반영할 수 있게 됐다.</p>
          <p contents-hash="57c647d8edb1336e8c79d0e2cc1d383b3136f191478dd295867439c00def1488" dmcf-pid="KjSBr6UlcL" dmcf-ptype="general">실제 상용 서비스에도 적용돼 효과를 확인하고 있다. 카카오모빌리티는 지난해 11월부터 운전자 반응 기반 AI 경로 안내 기술을 카카오내비에 적용하고 있다. 운전자가 목적지를 선택하면, 카카오내비 알고리즘이 ‘빠른 경로’, ‘고속도로 우선 경로’, ‘큰길 우선 경로’ 등을 중심으로 이 기술을 적용해 ‘내비추천 경로’로 제안해 준다.</p>
          <p contents-hash="01d500ac13defda07e2a2190e17d7b2fa4b964d1333752cae47e86af146b48c7" dmcf-pid="9AvbmPuSgn" dmcf-ptype="general">해당 논문에 따르면 기술 적용 초기 일주일간의 데이터 분석을 통해 경로 탐색 방식 별로 운전자의 경로 준수율을 확인한 결과 ‘빠른 경로’에서는 새롭게 제공된 경로의 운전자 준수율이 64.22%에서 70.87%로, 6.65%p 상승한 것으로 나타났다.</p>
          <p contents-hash="f1cc4a4a5e2a6b6803be1b070cc2413aa5c160fa9663cfb0c88ae05f924354e8" dmcf-pid="2cTKsQ7vAi" dmcf-ptype="general">마찬가지로 ‘고속도로 우선 경로’에서는 71.32%에서 72.91%로, ‘큰길우선 경로’의 경우 70.79%에서 72.40%로 운전자의 경로 준수율이 향상됐다.</p>
          <p contents-hash="dfb1964845a516c39b2014d0e41e36ec256811ff416227090caba1c50c8fafba" dmcf-pid="Vky9OxzTaJ" dmcf-ptype="general">논문의 제1저자인 김푸르뫼 카카오모빌리티 AI연구개발팀 연구원은 “목적지까지의 실제 주행시간, 도로의 주행 편의성 등 다양한 경로품질 지표에서 개선된 효과를 확인했다는 점에서 학술적·서비스적으로 의미 있는 성과를 거뒀다”라고 말했다.</p>
         </section> 
        </div> 
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