카카오모빌리티 “AI 기술, 연구 넘어 실서비스 적용”

카카오모빌리티가 자율주행과 내비게이션 분야에서 축적한 인공지능(AI) 기술력을 본격 공개했다. 단순한 연구 수준을 넘어 실제 서비스에 적용되며 성과를 입증한 기술들이다.

카카오모빌리티는 24일 카카오 개발자 컨퍼런스 ‘이프 2025(if kakao25)’에서 자사의 AI 기술 혁신 성과를 발표했다. 자율주행 상용화를 위한 핵심 기술부터 카카오내비의 강화학습 도입 사례까지 실질적인 기술 적용 현황을 공개했다.

박창수 카카오모빌리티 자율주행개발팀 테크리더는 24일 기술 심층 세션에서 ‘자율주행 AI 실차 적용기: 서비스를 위해 우리가 만들고 있는 자율주행’을 주제로 발표했다. 자율주행 서비스 핵심 기술을 차량시스템, AI 프레임워크, 관제시스템 등 3개 축으로 나눠 설명하며, 대규모 데이터 수집부터 AI 학습 파이프라인 구축, 알고리즘 검증 및 배포까지 전 과정의 체계화 방법을 소개했다. 특히 배차, 관제, 원격가이드 등 자율주행차 통합 운영이 가능한 서비스 플랫폼 구축 현황도 함께 공개해 자율주행 상용화를 위한 구체적인 로드맵을 제시했다.

김푸르뫼 AI 연구개발팀 연구원은 카카오내비 실시간 경로탐색에 ‘멀티암드밴딧(Multi-armed Bandit)’ 기반 강화학습을 도입한 혁신 사례를 발표했다. 내비게이션 경로 탐색 정보와 현실 주행환경의 불일치를 최적화된 수치로 변환해 실시간 대용량 경로탐색에 반영하는 방법론이다.

카카오모빌리티는 운전자가 실제 안내 도로를 주행했는지를 기반으로 도로별 ‘경로 준수율’을 산출하고, 이를 통해 ‘통행 가치’를 산정해 카카오내비에 적용했다. 버스 환승센터 주변이나 상시 주정차로 혼잡한 도로처럼 운전자들이 기피하는 구간은 주행 부적합 도로로 판단해 향후 경로 안내에서 제외하는 방식이다.

해당 연구는 운전자 행동 데이터를 기반으로 기존 내비게이션이 고려하지 못한 도로의 잠재 특성을 경로 탐색에 반영한 선도적 사례로 평가받았다. 관련 연구 논문은 지난 7월 교통 분야 최고 권위 학술지 ‘TRC(Transportation Research Part C: Emerging Technologies)’에 게재됐다.

25일에는 카카오 그룹 개발자 기술 교류 장인 ‘기술자산 부스’에서 ‘AI 디지털트윈 자동화 지도 제작’과 ‘카카오 T 퀵 AI 주소 자동완성’ 등 다양한 AI 기술 도입 사례를 선보일 예정이다.

류긍선 카카오모빌리티 대표는 “이번에 소개한 기술들은 단순한 연구 수준을 넘어 실제 서비스에 적용되며 사용자 경험을 개선하고 있는 성과”라며 “AI 기반 혁신적인 모빌리티 기술을 통해 더욱 똑똑하고 안전한 이동 경험을 제공하겠다”고 말했다.