SKT 알고리즘 연구, 세계 권위 정보검색학회서 논문상

SIGIR 2024 상위 0.6% 논문 선정
다양한 데이터 학습해 추천 모델 도출
추천 예측 성능 높이는 효과

지난 달 미국 워싱턴 D.C.에서 열린 ‘SIGIR 2024’에서 SK텔레콤 개인화모델링팀의 윤형준(왼쪽부터) 박정 김태산 매니저가 우수 논문상을 들어보이고 있다. SK텔레콤 제공

SK텔레콤은 지난달 미국 워싱턴DC에서 열린 정보검색 분야 세계 권위의 학회인 ‘SIGIR 2024’에서 우수 논문상을 수상했다고 5일 발표했다. 우수 논문상은 접수된 논문 중 상의 0.6%으로 평가된 논문에만 수여한다.

수상 논문은 SK텔레콤의 알고리즘 모델인 ‘원 모델 버전 2.0’에 대한 연구를 담은 것이다. 다양한 서비스 도메인의 데이터가 서로 시너지를 내며 추천 예측 성능을 향상시키는 알고리즘을 제안하는 데 초점을 맞췄다. 회사 관계자는 “해당 논문은 알고리즘의 참신성, 상용 배포 실증성, 방대한 실험을 통한 결과의 신뢰성 등에서 높은 평가를 받았다”고 설명했다.

SK텔레콤은 원 모델을 활용해 이용자 추천 서비스를 고도화해왔다. 이 회사는 개인의 다양한 종류 행동 로그를 시간 순서에 따라 통합하거나 정제한 뒤 원 모델 알고리즘을 통해 다음 행동을 예측하는 식의 개인화 추천을 제공 중이다. 이 때 원 모델은 10개 이상 서로 다른 데이터 도메인을 동시 학습해 추천 모델을 도출한다.

원 모델은 에이닷, T멤버십, 요금제 추천 시스템 등에 활용되고 있다. 예컨대 요금제 가입 이력, 멤버십 사용 추이 등의 행동 데이터를 종합 분석해 이용자 관심사에 맞는 서비스 혜택이나 상품을 추천하는 식이다. 원 모델 적용 후 고객 반응률은 최대 세 배 높아지는 것으로 조사됐다.

이 회사는 연내 구독 상품인 T우주, 인공지능(AI) 큐레이션 커머스 T딜 등에도 원 모델을 확대 적용할 계획이다.

정지은 기자 jeong@hankyung.com