SKT, 세계적 권위 정보 검색 학회서 AI 기술 우수성 입증
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SK텔레콤은 지난달 미국 워싱턴 DC에서 개최된 세계적 권위의 정보 검색 분야 학회 'SIGIR 2024'에서 자체 개발 추천 모델 알고리즘 연구가 우수 논문상을 수상했다고 5일 밝혔다.
이번에 수상한 논문은 SKT의 '원 모델(One Model) 버전 2.0'에 관한 연구로, 다양한 서비스 도메인의 데이터가 서로 시너지를 내어 추천 예측 성능을 향상시키는 알고리즘을 제안했다.
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SK텔레콤은 지난달 미국 워싱턴 DC에서 개최된 세계적 권위의 정보 검색 분야 학회 'SIGIR 2024'에서 자체 개발 추천 모델 알고리즘 연구가 우수 논문상을 수상했다고 5일 밝혔다.
이번에 수상한 논문은 SKT의 '원 모델(One Model) 버전 2.0'에 관한 연구로, 다양한 서비스 도메인의 데이터가 서로 시너지를 내어 추천 예측 성능을 향상시키는 알고리즘을 제안했다. 이 논문은 해당 알고리즘의 참신성, 상용 배포 실증성, 방대한 실험을 통한 결과의 신뢰성 등에서 높은 평가를 받아 접수 논문 중 상위 0.6%의 논문에게만 수여되는 우수 논문상으로 선정됐다.
자체 개발 추천 모델인 원 모델은 작년에 버전 1.0을 개발해 상용 배포했으며 해당 모델의 알고리즘 관련 연구는 정보 검색 분야 최우수 학회 중 하나인 CIKM 2023에 채택된 바 있다. 이번 원 모델 버전 2.0은 버전 1.0 대비 추천 성능을 향상시킴과 동시에 학습 효율성을 높였다.
SKT는 개인의 다양한 종류 행동 로그를 시간 순서에 따라 통합하거나 정제하고 이번 연구 내용인 '원 모델 알고리즘'을 통해 고객의 다음 행동을 예측, 고객의 다차원적인 특성을 고려한 개인화 추천을 수행하고 있다. 요금제 가입 이력, T딜 쇼핑 이력, 멤버십 사용 이력 등 고객의 다양한 서비스 도메인에서의 행동 데이터를 종합적으로 분석해 가장 최근 시점에 해당 고객 수요와 관심사에 맞는 서비스 혜택이나 상품을 추천하는 방식이다. 원 모델은 실제로 10개 이상의 서로 다른 데이터 도메인을 동시에 학습해 SKT 내 다양한 채널에서의 추천을 하나의 모델로 통합 제공하고 있다. 이를 실제 적용한 결과 기존 추천 방식 대비 고객의 반응률을 최대 3배 이상 향상시켰다.
특히 여러 서비스 도메인의 데이터를 효과적으로 활용하기 위해 단일 도메인 학습 모델과 다중 도메인 학습 모델을 한 아키텍처로 구성해 상호 보완하는 학습 방식을 고안했다. 이는 마치 마라톤에서 페이스메이커와 마라토너 간의 상호 시너지 효과를 연상시키는 방식이다.
현재 해당 모델은 SKT의 인공지능(AI) 개인비서 서비스인 에이닷의 추천 시스템과 T멤버십, 요금제 추천에 적용되고 있고, 연내에는 구독 상품인 T우주와 AI 큐레이션 커머스 T딜 등에도 확대 적용될 예정이다.
정도희 SKT AI서비스사업부 AI 데이터 담당은 “작년에 이어 올해 역시 세계적인 권위의 학회에서 우수 논문상을 수상하며 SK텔레콤의 AI 역량을 다시 한 번 입증했다”며 “앞으로 고도화된 개인화 기술을 자사 서비스 곳곳에 적용해 고객만족도를 더 증가시키고 글로벌 AI 컴퍼니로의 진화를 가속화할 것”이라고 말했다.
solidkjy@fnnews.com 구자윤 기자
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