인더뉴스 이종현 기자ㅣSK텔레콤[017670]은 지난 달 미국 워싱턴 DC에서 개최된 정보 검색 분야 세계적 권위 학회인 SIGIR 2024에서 자체 개발 추천 모델 알고리즘 연구가 우수 논문상을 수상했다고 5일 밝혔습니다.
이 논문은 SKT의 'One Model 버전 2.0'에 관한 연구로 다양한 서비스 도메인의 데이터가 서로 시너지를 내어 추천 예측 성능을 향상시키는 알고리즘을 제안했습니다.
SKT는 해당 알고리즘의 참신성, 상용 배포 실증성, 방대한 실험을 통한 결과의 신뢰성 등에서 높은 평가를 받아 접수 논문 중 상위 0.6%의 논문에만 수여하는 우수 논문상으로 선정됐다고 설명했습니다.
작년에 상용 배포된 버전 1.0은 정보 검색 분야 최우수 학회 중 하나인 CIKM 2023에 채택된 바 있습니다. 이번 버전 2.0은 버전 1.0 대비 추천 성능을 향상과 함께 학습 효율성을 높였습니다.
SKT는 개인의 다양한 종류 행동 로그를 시간 순서에 따라 통합하거나 정제하고 이번 연구 내용인 'One Model 알고리즘'을 통해 고객의 다음 행동을 예측, 고객의 다차원적인 특성을 고려한 개인화 추천을 수행하고 있습니다.
예를 들어 요금제 가입 이력, T딜 쇼핑 이력, 멤버십 사용 이력 등 고객의 다양한 서비스 도메인에서의 행동 데이터를 종합적으로 분석해 가장 최근 시점에 해당 고객의 요구와 관심사에 맞는 서비스 혜택이나 상품을 추천하는 다중 도메인 순차적 추천 방식입니다.
One Model은 실제로 10개 이상의 서로 다른 데이터 도메인을 동시에 학습해 SKT내 다양한 채널에서의 추천을 하나의 모델로 통합 제공하고 있습니다.
SKT는 이 모델을 실제 적용해 본 결과, 기존 추천 방식 대비 최대 3배 이상 고객의 반응률을 높이는 효과가 있다고 설명했습니다.
이 논문은 특히 여러 서비스 도메인의 데이터를 효과적으로 활용하기 위해 단일 도메인 학습 모델(Pacer)과 다중 도메인 학습 모델(Runner)을 한 아키텍처로 구성해 상호 보완하는 학습 방식을 고안했으며, 이는 마치 마라톤에서 페이스메이커와 마라토너 간의 상호 시너지 효과를 연상시키는 방식으로 주목받았습니다.
SKT는 이 모델을 AI 개인비서 서비스인 에이닷의 추천 시스템과 T멤버십, 요금제 추천에 적용하고 있고 연내에는 구독 상품인 T우주와 AI 큐레이션 커머스 T딜 등 다양한 상품 추천에도 확대 적용할 예정입니다.
정도희 SKT AI서비스사업부 AI 데이터 담당은 "작년에 이어 올해 역시 세계적인 권위의 학회에서 우수 논문상을 수상하며 SK텔레콤의 AI 역량을 다시 한번 입증했다"며 "글로벌 AI 컴퍼니로의 진화를 가속화할 것이다"고 말했습니다.
