카카오모빌리티가 운전자 행동을 반영한 AI 경로 안내 기술을 SCI 학술지에 등재했다.

카카오모빌리티는 내비게이션 경로와 실제 운전자의 주행 데이터를 분석해 길 안내에 반영하는 AI 기술을 개발하고, 이를 카카오내비에 적용해 성능 개선 효과를 입증했다고 14일 밝혔다.

해당 기술은 운전자의 행동 데이터를 기반으로 도로의 잠재적 불편 요소를 파악하고, 이를 실시간 길 안내에 반영하는 것이 핵심이다.

카카오모빌리티 AI연구개발팀과 서울대학교 김동규 교수팀이 공동으로 참여한 연구 논문은 교통 분야에서 권위 있는 SCI급 학술지 ‘TRC’ 7월호에 게재됐다.

일반적으로 내비게이션은 차량 속도, 도로 폭, 차선 수 등 물리적 정보만으로 경로를 탐색하지만, 출입이 불편하거나 불법 주정차가 많은 도로, 혹은 낯선 경로에 대한 불신 등 운전자가 해당 경로를 이탈하는 경우도 발생한다.

기존에는 이러한 요인을 시스템에 반영하기 어려웠으나, 카카오모빌리티는 내비게이션 경로와 실제 주행 간의 차이를 비교하는 방식에 주목했다.

이는 운전자가 안내받은 도로를 실제로 주행했는지를 판단하는 ‘경로 준수율’을 통해 도로의 통행 가치를 평가하고, 이를 다시 경로 탐색에 반영하는 구조다.

SCI 저널에 등재된 이용자 반응 기반 실시간 경로 안내 기술 [카카오모빌리티 제공]

또 해당 방식은 강화학습의 일종인 ‘멀티암드밴딧(MaB)’을 통한 AI 알고리즘을 기반으로 작동하기에 별도의 인프라 구축 없이도 운전자의 주행 패턴을 학습할 수 있다.

아울러 실시간 교통 정보와 결합되면서 전국 수백만 도로 구간의 통행 가치를 정밀하게 반영할 수 있다는 것 역시 장점으로 꼽힌다.

적용 사례로는 동작대교 남단에서 올림픽대로 진입 구간처럼 대기열로 인해 경로 이탈이 잦은 도로, 골목길, 환승센터 인근 혼잡 지역, 고저차가 큰 산간도로 등 불편 구간이 감지됐다.

해당 기술은 지난 2023년 11월부터 카카오내비에 적용됐으며, 운전자가 목적지를 입력하면 빠른 경로와 고속도로 우선 경로, 큰길 우선 경로 등의 추천 옵션이 표시된다.

실제로 카카오모빌리티는 기술 적용 결과 내비게이션에서 ‘빠른 경로’를 채택한 운전자 경로 준수율은 64.22%에서 70.87%로 6.65%p 향상됐다고 밝혔다.

한편 카카오모빌리티는 올해 초 자율주행 연구 기반 강화를 위해 국내 도로 환경에 최적화된 AI 학습용 데이터셋을 무료 공개한 바 있다.

이 자료는 고속도로, 도심, 교차로를 포함한 31개 카테고리에 걸쳐 라이다·카메라 기반 15만 건 이상의 데이터를 담고 있으며, 중소기업도 학계 연구진의 자율주행 알고리즘 개발을 지원한다는 설명이다.

또 지난 6월에는 구글 I/O 2025에서 카카오모빌리티의 온디바이스 AI 및 하이브리드 AI 도입 사례가 발표되면서 단순 서버 기반 처리를 넘어 기기 내 실시간 AI 계산 역량을 확보하는 모습 역시 나타났다.

카카오모빌리티 관계자는 “AI 기술의 핵심은 주행 환경을 면밀히 조사해 일반적인 경로 탐색 결과와 실제 그 경로를 주행할 때의 체감 불일치를 줄이는 것”이라고 말했다.

이어 “앞으로도 지속적인 연구로 주행 편의성 등 다양한 품질 지표를 개선할 것”이라고 덧붙였다.