SKT, 'AI 추천 알고리즘' 정보검색학회서 우수 논문상

'원 모델 버전 2.0' 추천 예측 성능 향상
에이닷·멤버십 이어 T우주·T딜에도 확대

SK텔레콤이 자체 개발한 추천 모델 알고리즘 연구가 세계 유수 학회에서 논문상을 받았다. SK텔레콤은 지난 달 미국 워싱턴 DC에서 열린 정보검색 분야 학회인 'SIGIR 2024'에서 자체 개발한 '원 모델(One Model) 버전 2.0' 연구가 상위 0.6%의 논문에만 수여되는 우수 논문상을 수상했다고 5일 밝혔다.

원 모델은 SK텔레콤이 지난해 버전 1.0을 개발해 상용 배포했는데 해당 모델의 알고리즘 관련 연구가 정보 검색 분야 최우수 학회 중 하나인 'CIKM 2023'에 채택된 바 있다. 이번 버전 2.0은 1.0 대비 추천 성능을 향상하고 학습 효율성을 높였다는 설명이다. 

특히 논문에서는 다양한 서비스 도메인의 데이터가 서로 시너지를 내 추천 예측 성능을 향상한 알고리즘을 제안했다. 개인의 다양한 행동 로그를 시간 순서에 따라 통합하거나 정제하고, 원 모델 알고리즘을 통해 다음 행동을 예측해 개인의 특성을 고려한 추천을 수행한다. 예를 들어 요금제 가입 이력, T딜 쇼핑 이력, 멤버십 사용 이력 등 다양한 서비스 도메인에서의 행동 데이터를 종합적으로 분석해, 가장 최근 시점의 니즈와 관심사에 맞는 서비스 혜택이나 상품을 추천하는 방식이다.

이런 방식은 다중 도메인 순차적 추천이라고 하는데 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 이용자 반응률이 기존 추천 방식 대비 최대 3배 이상 향상한 것으로 나타났다.

또한 여러 서비스 도메인의 데이터를 효과적으로 활용하기 위해 단일 도메인 학습 모델(Pacer)과 다중 도메인 학습 모델(Runner)을 한 아키텍처(설계도)로 구성해 상호 보완하는 학습 방식을 고안했다. 이는 마치 마라톤에서 페이스메이커와 마라토너 간의 상호 시너지 효과를 연상시키는 방식으로 주목을 받았다는 설명이다. 

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

정도희 SK텔레콤 AI(인공지능)서비스사업부 AI 데이터 담당은 "작년에 이어 올해에도 세계적인 권위의 학회에서 우수 논문상을 수상하며 AI 역량을 다시 한번 입증했다"며 "앞으로 더욱 고도화된 개인화 기술을 서비스에 적용해 이용자 만족도를 높이고 글로벌 AI 컴퍼니로의 진화를 가속화할 것"이라고 말했다.

SIGIR 2024 컨퍼런스에서 박정 SKT 개인화모델링팀 매니저가 '원 모델 버전 2.0'의 알고리즘에 대해 발표하고 있는 모습/사진=SK텔레콤 제공

 

한수연 (papyrus@bizwatch.co.kr)

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