SKT, 美 `SIGIR 2024`서 우수 논문상

인공지능 기술 우수성 인정받아
T우주·T딜 등 확대 적용 예정

'SIGIR 2024' 우수 논문상. SKT 제공

지난달 18일 미국 워싱턴 DC에서 열린 SIGIR 2024 컨퍼런스에서 SKT 관계자들이 우수 논문상을 수상한 후 사진을 찍고 있다. SKT 개인화모델링팀 윤형준(왼쪽부터), 박정, 김태산 매니저. SKT 제공

SK텔레콤이 세계적인 권위의 정보 검색 학회에서 인공지능(AI) 기술의 우수성을 인정 받았다.

SK텔레콤은 지난달 미국 워싱턴DC에서 개최된 정보검색 분야 세계적 권위 학회인 '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 연구다. 다양한 서비스 도메인의 데이터가 시너지를 내 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 선정됐다고 회사 측은 설명했다.

자체 개발 추천 모델인 원 모델은 지난해 버전 1.0을 개발해 상용 배포했다. 이 모델의 알고리즘 관련 연구는 정보 검색 분야 최우수 학회 중 하나인 'CIKM 2023'에 채택된 바 있다. 이번 원 모델 버전 2.0은 버전 1.0 대비 추천 성능을 향상시키고, 학습 효율성을 높였다.

SKT는 개인의 다양한 종류 행동 로그를 시간 순서에 따라 통합하거나 정제하고, 원 모델 알고리즘으로 다음 행동을 예측, 다차원적인 특성을 고려한 개인화 추천을 수행하고 있다. 예를 들어 요금제 가입 이력이나 T딜 쇼핑 이력, 멤버십 사용 이력 등 다양한 서비스 도메인에서의 행동 데이터를 종합적으로 분석해 가장 최근 시점에 관심사에 맞는 서비스 혜택이나 상품을 추천하는 식이다. 이같은 '다중 도메인 순차적 추천' 모델을 적용한 결과, 기존 추천 방식 대비 최대 3배 이상 반응률을 향상시키는 효과를 냈다. 특히 여러 서비스 도메인의 데이터를 활용하기 위해 단일 도메인 학습 모델과 다중 도메인 학습 모델을 한 아키텍처로 구성해 상호 보완하는 학습 방식을 고안했다. 이는 마라톤에서 페이스메이커와 마라토너 간의 상호 시너지 효과를 연상시키는 방식으로 주목받았다.

이 모델은 SKT의 AI 개인비서 서비스인 '에이닷'의 추천 시스템과 'T멤버십', 요금제 추천에 적용되고 있다. 연내 구독 상품인 'T우주'와 AI 큐레이션 커머스 'T딜' 등 다양한 상품 추천에도 확대 적용될 예정이다.

정도희 SKT AI서비스사업부 AI 데이터 담당은 "앞으로 고도화된 개인화 기술을 자사 서비스 곳곳에 적용해 고객만족도를 더 증가시키고, '글로벌 AI 컴퍼니'로의 진화를 가속화할 것"이라고 말했다.김나인기자 silkni@dt.co.kr