복합 모빌리티 플랫폼으로 AI 기술 접목 가속화.
카카오모빌리티가 인공지능(AI) 기술을 적극 활용해 모빌리티 서비스의 사용자 경험 혁신에 박차를 가하고 있다. 지난 11일 서울 역삼동 디지털투데이 커뮤니티홀에서 열린 '모빌리티 플랫폼, AI활용 어디까지 왔나?' 세미나에서 서정훈 카카오모빌리티 AI연구개발팀 책임연구원은 다양한 서비스 영역에 AI를 접목한 현황과 미래 기술 개발 방향을 상세히 소개했다.
카카오모빌리티는 택시, 대리운전, 주차, 마이크로모빌리티, 카카오 내비게이션 등을 아우르는 복합 모빌리티 플랫폼으로 성장했다. 여기에 그치지 않고 자율주행, 배송·운송, 여행 서비스 영역까지 사업을 확장하며, 기업 고객을 위한 카카오T 비즈니스 서비스도 제공하고 있다. 이러한 다양한 서비스 영역에서 AI 기술은 사용자 경험을 획기적으로 개선하는 핵심 동력으로 작용하고 있다.
특히 카카오모빌리티는 단순히 기술 자체보다는 사용자 경험 혁신에 초점을 맞추고 있다. 서 책임연구원은 "카카오모빌리티는 AI 기술을 통해 서비스의 정확도와 편의성을 높이는 동시에, 새로운 사용자 경험을 창출하는 데 주력하고 있다"며 "앞으로도 지속적인 연구 개발을 통해 모빌리티 서비스의 혁신을 이어나갈 것"이라고 강조했다. 이는 기술 발전만이 아닌 실질적인 사용자 가치 창출을 중시하는 카카오모빌리티의 기술 철학을 보여준다.
다이나믹 프라이싱과 내비게이션의 정확도 혁신.
카카오모빌리티가 AI 기술을 가장 두드러지게 적용한 분야는 다이나믹 프라이싱(Dynamic pricing, 가변적 가격 책정) 시스템이다. 2019년 10월부터 대리운전 서비스에 수요와 공급, 경로 특성을 실시간으로 분석하여 최적화된 요금을 추천하는 AI 시스템을 도입했다. 이를 통해 기사 배정 확률이 21% 증가했고, 배정 시간은 22% 감소하는 가시적인 성과를 거둔 것으로 나타났다.
서 책임연구원은 이러한 시스템의 필요성에 대해 "대리운전이나 택시 시장은 항공권 예매 시장과 달리, 수요와 공급이 매우 유동적"이라고 설명했다. 특히 "날씨, 이벤트, 특정 장소의 이슈 등으로 인해 짧은 시간 동안 큰 변화가 발생하기 때문에 실시간 수요-공급에 맞는 최적의 요금 산정이 중요하다"고 강조했다. 이는 AI가 빠르게 변화하는 상황을 분석하고 적응하는 능력이 모빌리티 서비스에 얼마나 중요한지를 보여주는 사례다.
내비게이션 분야에서는 정확한 위치 측위와 소요 시간 예측을 위한 첨단 기술 개발에 주력하고 있다. 특히 GPS 신호가 약한 터널 내 위치 측위를 위해 'FIN(Fused Indoor localizatioN)' 기술을 개발했다. 이 기술은 LTE 신호 패턴을 분석해 위치를 추정하는 방식으로, DTW(Dynamic Time Warping) 알고리즘을 활용하여 정확한 위치 파악이 가능하다. 카카오 내비는 2주마다 전국 도로망을 업데이트하고 1분 단위로 실시간 교통 상황을 반영하며, 주행 중에도 실시간으로 최적 경로를 변경할 수 있는 시스템을 갖추고 있다. 또한 최대 100개의 경유지를 포함한 경로 탐색이 가능하여 복잡한 이동 계획도 쉽게 세울 수 있다.
"대리운전이나 택시 시장은 항공권 예매 시장과 달리 수요와 공급이 매우 유동적이다. 날씨, 이벤트, 특정 장소의 이슈 등으로 인해 짧은 시간 동안 큰 변화가 발생하기 때문에 실시간 수요-공급에 맞는 최적의 요금 산정이 중요하다." - 서정훈 카카오모빌리티 AI연구개발팀 책임연구원
리뷰 분석과 번호판 인식 기술의 고도화.
카카오모빌리티는 사용자 경험 개선을 위해 LLM(대규모 언어 모델)을 활용한 리뷰 요약 서비스도 제공하고 있다. 택시 이용 후 사용자들이 남긴 평가, 태그, 리뷰를 AI가 분석하여 키워드와 감정을 추출하고, 이를 바탕으로 적절한 요약 정보를 생성한다. 이 정보는 두 가지 방향으로 활용된다. 첫째, 사용자에게는 다른 이용자들의 경험을 요약해 제공함으로써 서비스 선택에 도움을 준다. 둘째, 기사에게는 자신의 서비스에 대한 사용자 선호사항과 개선 방향을 알려주는 코칭 멘트를 전달한다. 이는 단순한 피드백 시스템을 넘어 AI가 중재자 역할을 하며 서비스 품질을 지속적으로 향상시키는 선순환 구조를 만든다.
주차 서비스 분야에서는 번호판 인식 기술의 고도화에 주력하고 있다. 기존 시스템의 한계를 극복하기 위해 영상 기반의 번호판 인식 시스템을 연구 개발 중이다. 현재 주차장에서 흔히 발생하는 플래시 미작동, 차량 일부 가림 현상, 빛 반사 등으로 인한 인식 오류 문제를 해결하기 위해 딥러닝 기술을 적용하고 있다. 이를 통해 주차장 입출차 시스템의 정확도와 효율성을 크게 향상시킬 수 있을 것으로 기대된다.
이러한 기술 혁신은 단순히 편의성 증대만이 아니라, 주차 공간의 회전율 향상과 이용자의 대기 시간 감소 등 실질적인 경제적 효과도 가져올 것으로 예상된다. 특히 자동 결제 시스템과 연계되면 주차장 운영 효율성과 사용자 만족도를 동시에 높일 수 있는 기반이 될 것이다.
HD맵 기반 차선 가이드와 3D 렌더링 기술 개발.
카카오모빌리티가 현재 집중하고 있는 주요 연구 개발 프로젝트 중 하나는 VL-Navi(차선 가이드 내비게이션)다. 이 기술은 HD맵과 AI를 결합해 차선 단위의 정밀한 경로와 주행 가이드를 제공한다. 일반 GPS가 제공하는 대략적인 위치 정보와 달리, VL-Navi는 사용자가 도로의 어느 차선에 있는지까지 정확히 파악할 수 있다. 서 책임연구원은 "테스트 결과 1m 수준의 정확도를 보였다"고 설명했다. 이는 복잡한 교차로나 여러 차선이 있는 도로에서 특히 유용하며, 사용자에게 "두 번째 차선으로 진입하세요" 같은 더욱 구체적인 안내를 제공할 수 있게 된다.
또 다른 주목할 만한 연구 분야는 3D 렌더링 기술이다. 구글의 이머시브 뷰나 메타포트의 부동산 디지털 트윈 서비스와 유사하게, 사용자가 원하는 시점에서 공간을 자유롭게 둘러볼 수 있는 기술을 연구하고 있다. 현재 카카오모빌리티는 사무실 내부, 다양한 사물, 주차장 등 여러 환경에서 이 기술을 테스트하고 있다. 이 기술이 상용화되면 사용자는 주차장이나 목적지의 내부 구조를 미리 확인하거나, 가상으로 경로를 시뮬레이션해볼 수 있게 될 것이다.
카카오모빌리티는 이러한 첨단 기술 개발을 통해 AI와 모빌리티의 융합을 계속해서 확장해 나갈 계획이다. 서 책임연구원은 "사용자 경험의 혁신이 우리의 최우선 목표"라며, "앞으로도 지속적인 연구 개발을 통해 모빌리티 서비스의 혁신을 이어나갈 것"이라고 강조했다. 인공지능 기술의 발전과 함께 카카오모빌리티의 서비스는 더욱 정교하고 개인화된 이동 경험을 제공할 것으로 기대된다.