SK텔레콤, SIGIR 2024서 AI 추천 모델 알고리즘 ‘우수 논문상’ 수상

SIGIR 2024 컨퍼런스에서 SKT 개인화모델링팀 박정 매니저가 ‘One model 버전 2.0’의 알고리즘에 대해 발표하고 있는 모습./SK텔레콤 제공

SK텔레콤은 지난 달 미국 워싱턴 DC에서 개최된 정보 검색 분야 세계적 권위 학회인 SIGIR 2024에서 자체 개발 추천 모델 알고리즘 연구가 우수 논문상을 수상했다고 5일 밝혔다.

이번에 수상한 논문은 SK텔레콤의 ‘원 모델(One Model) 버전 2.0′에 관한 연구로, 다양한 서비스 도메인의 데이터가 상호 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 선정 됐다.

SK텔레콤의 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 2023(ACM 국제 정보 및 지식 관리 학회)에 채택된 바 있다. 이번 원 모델 버전 2.0은 버전 1.0 대비 추천 성능을 향상시키고 학습 효율성을 높였다.

SK텔레콤은 개인의 다양한 행동 로그를 시간 순서에 따라 통합하거나 정제하고, ‘원 모델 알고리즘’을 통해 고객의 다음 행동을 예측해 고객의 다차원적인 특성을 고려한 개인화 추천을 수행하고 있다. 예를 들어, 요금제 가입 이력, T딜 쇼핑 이력, 멤버십 사용 이력 등 다양한 서비스 도메인에서의 행동 데이터를 종합적으로 분석해, 최근 시점에 해당 고객의 니즈와 관심사에 맞는 서비스 혜택이나 상품을 추천하는 방식이다.

이러한 방식을 다중 도메인 순차적 추천이라 하며, 원 모델은 실제로 10개 이상의 서로 다른 데이터 도메인을 동시에 학습해 SK텔레콤 내 다양한 채널에서의 추천을 하나의 모델로 통합 제공하고 있다. 이 모델을 실제 적용한 결과, 기존 추천 방식 대비 최대 3배 이상 고객의 반응률을 향상시키는 효과를 보였다.

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 방식으로 주목 받았다.

현재 해당 모델은 SK텔레콤의 AI 개인비서 서비스인 에이닷의 추천 시스템과 T멤버십, 요금제 추천에 적용되고 있으며, 연내에는 구독 상품인 T우주와 AI 큐레이션 커머스 T딜 등 다양한 상품 추천에도 확대 적용될 예정이다.

정도희 SK텔레콤 AI서비스사업부 AI 데이터 담당은 “작년에 이어 올해 역시 세계적인 권위의 학회에서 우수 논문상을 수상하며 SK텔레콤의 AI 역량을 다시 한번 입증했다”며 “앞으로 고도화된 개인화 기술을 자사 서비스 곳곳에 적용해 고객만족도를 더 증가시키고 글로벌 AI 컴퍼니로의 진화를 가속화할 것”이라고 밝혔다.

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