카카오내비, 운전자 주행 반응 학습 AI 경로 안내 기술 적용으로 길안내 품질 향상

핵심 기술: 카카오모빌리티는 운전자의 실제 주행 반응을 학습하여 길안내 품질을 높이는 AI 경로 안내 기술을 카카오내비에 적용했습니다. 이 기술은 운전자가 경로를 따랐는지 여부를 기반으로 도로 구간의 '통행 가치'를 학습하고, 실시간 교통 데이터와 결합하여 최적 경로를 제시합니다.

기술적 세부사항:
* 핵심 알고리즘: 운전자의 경로 이탈 데이터를 학습해 도로의 실질적인 '불편도'를 추정하는 '멀티암드밴딧(MaB)' 강화학습 기법을 자체 개발하여 적용했습니다.
* 기존 내비게이션 한계 극복: 물리적 도로 정보(폭, 차선 수, 속도 제한)만을 반영하는 기존 방식과 달리, 불법 주정차, 진입 불편, 이면도로 혼잡 등 실제 운행 시 발생하는 눈에 보이지 않는 요인을 고려합니다.
* 학습 방식: 별도의 인프라 없이 도로 단위의 실효성을 지속적으로 학습하며 개선되는 구조입니다.
* 공동 연구: 카카오모빌리티 AI연구개발팀과 서울대 김동규 교수 연구팀이 공동으로 논문을 작성했습니다.

개발 임팩트:
* 지난해 11월부터 적용 후 '빠른 경로'의 경우 경로 준수율이 6.65%p(64.2%→70.9%) 상승했습니다.
* '고속도로 우선', '큰길 우선' 경로에서도 순응도가 1~2%p 가량 높아지는 성과를 보였습니다.
* 향후 실시간 경로 개선, 주행 시간 단축, 운전자 만족도 제고 등 다양한 효과가 기대됩니다.

커뮤니티 반응: 원문에서 특정 커뮤니티 반응은 언급되지 않았으나, AI 기술을 활용한 내비게이션 품질 향상 사례는 기술 커뮤니티에서 높은 관심을 받을 만한 내용입니다.

톤앤매너: 기술 전문성을 바탕으로 AI 기술의 실제 적용 사례와 그 효과를 명확하게 전달하는 톤을 유지합니다.