카카오모빌리티, 운전자 반응 학습하는 AI 내비 기술 개발

카카오모빌리티가 운전자의 주행 반응을 학습해 길안내 품질을 높이는 인공지능(AI) 경로 안내 기술을 개발하고 이를 카카오내비에 적용했다고 14일 밝혔다. 해당 기술은 운전자가 내비게이션의 경로 안내를 실제로 따랐는지 여부를 토대로 각 도로 구간의 '통행 가치'를 학습하고, 이 정보를 실시간 교통 데이터와 함께 반영해 최적 경로를 제시하는 방식이다. 카카오모빌리티 AI연구개발팀과 서울대 김동규 교수 연구팀이 공동으로 논문을 작성했다. 기존 내비게이션은 도로 폭, 차선 수, 속도 제한 등 물리적 정보만 반영해 경로를 제시한다. 그러나 현실에서는 불법 주정차, 진입 불편, 이면도로 혼잡 등 눈에 보이지 않는 요인으로 인해 운전자가 안내 경로를 무시하는 경우가 많다. 카카오모빌리티는 이를 해결하기 위해 '멀티암드밴딧(MaB)'이라는 강화학습 기법을 적용, 운전자 이탈 데이터를 학습해 각 도로의 실질적인 '불편도'를 추정하는 알고리즘을 자체 개발했다. 기술은 지난해 11월부터 카카오내비에 적용됐다. 이후 실험 결과 '빠른 경로'의 경우 경로 준수율이 64.2%에서 70.9%로 6.65%p 상승했고, '고속도로 우선', '큰길 우선' 경로에서도 각각 1~2%p 가량 순응도가 높아지는 성과를 얻었다. 카카오모빌리티는 이 기술이 별도의 인프라 없이도 도로 단위의 실효성을 학습해 나가는 구조이기 때문에, 향후 실시간 경로 개선, 주행 시간 단축, 운전자 만족도 제고 등 다양한 효과가 기대된다고 밝혔다. 이와 관련된 논문은 교통 분야 세계적 권위의 SCI급 학술지 Transportation Research Part C 7월호에 등재되며 기술력을 인정받았다. 논문의 제1저자 김푸르뫼 카카오모빌리티 연구원은 “실제 주행 데이터 기반으로 기존 안내 경로의 문제점을 수치화하고, 이를 개선하는 방식에 중점을 뒀다”며 “이번 연구는 AI 기술이 내비게이션 품질을 실질적으로 향상시키는 유의미한 사례”라고 말했다.