카카오내비는 복잡한 골목길(Case A), 버스 환승센터 부근(Case B), 산간도로(Case C) 등 기존 내비게이션에서 자동으로 반영하지 못한 불편 구간을 실시간 경로 탐색에 반영한다. 카카오모빌리티 제공카카오모빌리티가 내비게이션이 안내한 경로에 반응하는 운전자 행동 데이터를 인공지능(AI)으로 분석해 길 안내에 반영하는 기술을 개발하고 카카오내비에 적용해 성능 개선 효과를 입증했다.
카카오모빌리티는 관련 논문이 교통 분야 최고 권위의 SCI급 학술지 'TRC'에 7월 초 게재됐다고 14일 밝혔다.
이번 논문은 카카오모빌리티 AI연구개발팀과 서울대학교 김동규 교수 연구팀이 공동 저술했다.
해당 논문을 통해 운전자 행동 데이터를 기반으로 기존 내비게이션 시스템이 고려하지 못했던 도로의 잠재 특성을 경로 탐색에 반영하고 실제 상용 서비스에서 효과를 확인했다.
통상 내비게이션은 '속력', '도로 폭', '차선 수' 등 물리적 정보를 기반으로 경로를 탐색한다. 하지만 실제로 운전자들은 불법 주정차가 많은 지역이거나 진출입이 불편한 경우 다른 경로를 택하기도 한다.
카카오모빌리티는 운전자가 안내받은 도로를 실제로 주행했는지를 보는 '경로 준수율'을 토대로 도로의 통행가치를 평가해 경로 탐색에 반영하는 방식으로 개선했다. 이는 '멀티암드밴딧(Multi-armed Bandit, MaB)'을 적용한 AI 알고리즘을 통해 가능해졌다. 이는 사용자 반응성을 토대로 특정 항목의 가치를 평가하는 방식이다.
이를 통해 시스템은 운전자의 불편 요인을 자동으로 학습하고 사용성을 지속 개선할 수 있게 됐다.
또한 전국 수백만 도로 구간의 통행가치를 보다 정밀하게 산정하고, 실시간 교통 정보도 함께 반영해 길 안내의 정확도와 신뢰도를 높였다고 카카오모빌리티 측은 설명했다.
논문에 따르면, 기술 적용 초기 일주일간 데이터 분석을 통해 경로 탐색 방식별 운전자 경로 준수율을 확인한 결과 '빠른 경로'에서는 새로 제공된 경로의 준수율이 64.22%에서 70.87%로 6.65%포인트(p) 상승했다. 경로 준수율은 운전자가 안내받은 도로를 실제로 주행한 비율을 뜻한다.
'고속도로 우선 경로'에서는 71.32%에서 72.91%로, '큰길 우선 경로'에서는 70.79%에서 72.4%로 올랐다.
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"고 말했다.