카카오가 인공지능(AI)을 활용해 교통 불균형 해소에 나선다.
카카오모빌리티는 카카오브레인과 공동연구를 통해 국내 최초로 딥러닝 기반 택시수요예측 AI 모델을 개발한다고 10일 밝혔다.
이들이 고안한 시간제약망(TGNet)은 날씨, 이벤트 정보 등 외부 데이터 없이 딥러닝을 통해 실시간 맥락(환경 이해)를 높이는 방식이다.
TGNet 수요를 예측하려는 시간대, 또는 요일, 휴일 여부를 먼저 고려한다. 금요일 퇴근 시간대와 토요일 오전 시간대 택시 수요가 다르다는 사실을 신경망이 인지하고 딥러닝 한다.
TGNet은 최근 캐나다에서 열린 최고권위 신경정보처리시스템학회(닙스, NeurlPS) 워크숍에 채택됐다. TGNet을 기본 구조로 외부 데이터를 추가한다면 지금보다 좀 더 정확한 택시수요 예측이 가능해진다.
연구팀은 TGNet 예측에 필요한 단계별 매개변수 숫자를 120만개에서 250개로 줄인 상태에서 다양한 시간대 택시 수요를 예측할 수 있다는 점을 확인했다.
카카오에 따르면 TGNet은 차량 호출 수요예측 분야에서 성능 평가 척도가 되는 미국 뉴욕 택시 공개 데이터와 비교했을 때도 기존 연구를 뛰어넘는 우수한 능력을 보였다. 카카오 관계자는 “핵심 운송수단 중 하나인 택시가 운전자의 주관적인 경험에 의해 운행되는 문제를 해결하고자 모빌리티 데이터 처리 기반 전문화된 인공지능 방법론을 연구할 것”이라고 설명했다.
택시 수요공급 예측 정확성이 높아지면 다양한 사업모델이 나온다. 택시 기사에게 재배치를 제안하는 것을 넘어 택시 수요는 많으나 공급이 적은 지역에서는 요금을 올리는 가변 가격제를 적용하는 것이 가능하다.
카카오는 앞으로 수요예측 정보를 도로 위 택시들에게 적극적으로 공유한다. 공차 시간을 감소시키고, 택시기사 수익 증진으로 직결될 수 있도록 적용해 나갈 예정이다.
정주환 카카오모빌리티 대표는 “교통수요 불일치 시대를 벗어나게 될 것”이라며 “이번 연구 성과가 국내 모빌리티 시장이 한층 선진화되는 기폭제 역할을 할 수 있을 것”이라고 말했다.
김남주 카카오브레인 최고기술책임자(CTO)는 “카카오브레인은 자사 인공지능 기술을 더욱 고도화하는 한편 국내외 기업과 적극적으로 협력하며 누구나 인공지능 기술이 주는 혜택을 누릴 수 있도록 하겠다”고 말했다.
김시소 게임/인터넷 전문기자 siso@etnews.com
