카카오모빌리티, 카카오 개발자 행사서 모빌리티 분야 AI 기술 도입 사례 발표

[아이뉴스24 정유림 기자] 카카오모빌리티는 카카오 개발자 콘퍼런스 '이프 카카오'에 참여해 자사 인공지능(AI) 기술 혁신 성과를 소개했다고 24일 밝혔다.

이 콘퍼런스에서 카카오모빌리티는 자율주행·내비게이션 분야 AI 기술 개발 현황과 실제 적용 사례를 중심으로 발표를 진행하며 디지털트윈 지도 제작 자동화와 카카오T 퀵 AI 주소 자동 붙여넣기 등의 사례도 함께 소개했다.

박창수 자율주행개발팀 테크 리더는 기술 심층 세션데이에 참여해 '자율주행 AI 실차 적용기: 서비스를 위해 우리가 만들고 있는 자율주행'이라는 주제로 발표했다. 자율주행 서비스를 위한 핵심 기술을 차량 시스템, AI 프레임워크, 관제 시스템 등 3가지 축을 중심으로 자율주행 상용화를 위한 주행 기술을 비롯해 이를 운영하고 관리할 플랫폼 기술의 전반적인 개발 과정과 실제 서비스 적용을 위한 기술적 시도·경험을 공유했다.

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

김푸르뫼 AI 연구개발팀 연구원은 카카오내비 실시간 경로 탐색에 멀티암드밴딧(MaB) 기반의 강화 학습을 도입한 사례를 소개했다. 이는 내비게이션이 경로 탐색 시 고려하는 정보와 현실 주행 환경의 불일치 정도를 최적화된 수치로 변환해 실시간 대용량 경로 탐색에 반영한 방법론이다.

카카오모빌리티는 운전자가 실제로 안내된 도로를 주행했는지 기반으로 도로별 경로 준수율을 산출하고 이를 통해 도로의 통행 가치를 산정해 카카오내비 실시간 경로 탐색에 반영했다. 예를 들어 통행이 불편한 버스 환승센터 주변이나 상시 주·정차 차량으로 혼잡한 도로 등에서 운전자가 도로를 주행하지 않는 경향이 나타난다면 그 도로는 주행에 부적합할 가능성이 높다고 판단해 향후 경로 안내를 지양하게 된다.

카카오모빌리티에 따르면 이 연구는 운전자 행동 데이터를 기반으로 기존 내비게이션 시스템이 고려하지 못했던 도로의 잠재 특성을 경로 탐색에 반영하고 실제 상용 서비스에서 효과를 확인한 선도 사례로서 학계의 주목을 받았다. 관련 연구 논문은 지난 7월 초 교통 분야 최고 권위의 SCI급 학술지인 TRC에 게재된 바 있다.

마지막 날인 25일 진행되는 그룹 개발자 간 기술 교류와 네트워크의 장인 기술자산 부스(데모스테이션)에도 참여해 AI로 구현하는 디지털트윈 자동화 지도 제작, 카카오T 퀵 AI 주소 자동완성 체험 등을 선보일 예정이다. 류긍선 카카오모빌리티 대표는 "앞으로도 AI 기반의 혁신적인 모빌리티 기술을 통해 더 똑똑하고 안전한 이동 경험을 제공할 것"이라고 밝혔다.