카카오모빌리티, AI로 운전자 행동 분석...경로 최적화

[석대건 기자]

[디지털투데이 석대건 기자] 카카오모빌리티가 운전자 반응 기반 AI 경로 안내 기술을 개발했다.

카카오모빌리티가 운전자 행동 데이터를 AI로 분석해 길안내에 반영하는 기술을 개발해 카카오내비에 적용, 성능 개선 효과를 입증했다고 14일 밝혔다.

기존 내비게이션은 차량 속력, 도로 폭, 차선 수 등 물리적 정보를 기반으로 경로를 탐색한다. 하지만 운전자들은 불법 주정차가 많거나 진출입이 불편한 경우 안내 경로에서 벗어나기도 한다.

이에 카카오모빌리티는 내비게이션 안내 경로와 실제 주행데이터를 비교 분석했다. 운전자가 안내받은 도로를 실제로 주행했는지 보는 '경로 준수율'을 토대로 도로의 '통행가치'를 평가해 경로 탐색에 반영했다.

강화학습 방법론인 '멀티암드밴딧(Multi-armed Bandit, MaB)'을 적용한 AI 알고리즘을 자체 구축해 활용했다. 해당 알고리즘은 운전자가 주행경로 선택에 영향을 미치는 불편 요인을 시스템이 자동으로 학습한다.

예를 들어 동작대교 남단~올림픽대로 진입 구간과 같이 대기열로 인한 경로 이탈이 잦은 도로나 복잡한 골목길, 환승센터 인근 혼잡 구간, 고저 차가 큰 산간 도로 등을 감지할 수 있게 됐다. 실시간 경로 탐색에 반영해 길안내의 정확도와 신뢰도를 높이는 방식이다.

카카오모빌리티는 지난해 11월부터 이 기술을 카카오내비에 적용하고 있다. 운전자가 목적지를 선택하면 알고리즘이 '빠른 경로', '고속도로 우선 경로', '큰길 우선 경로' 등을 중심으로 기술을 적용해 '내비추천 경로'로 제안하고 있다.

관련 연구 논문은 교통 분야 SCI급 학술지 'TRC(Transportation Research Part C: Emerging Technologies)'에 7월 초 게재됐다. 카카오모빌리티 AI연구개발팀과 서울대학교 김동규 교수 연구팀이 공동 저술했다.

김푸르뫼 카카오모빌리티 AI연구개발팀 연구원은 "이번 연구는 이용자 행동 데이터를 기반으로 내비게이션이 경로 탐색시 고려하는 정보와 실제 주행 환경과의 '불일치' 정도를 수치화하고, 격차를 줄여 개선된 경로를 제공하는 데 중점을 뒀다"며 "목적지까지의 실제 주행시간, 도로의 주행 편의성 등 다양한 경로품질 지표에서 개선된 효과를 확인했다는 점에서 학술적·서비스적으로 의미 있는 성과를 거뒀다"고 말했다.

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