하렉스인포텍, 한국경영정보학회 학술대회서 '사용자 중심 초개인화 추천 시스템' 연구 결과 발표

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입력 2022.06.08 15:34 | 수정 2022.06.10 16:45
하렉스인포텍은 한국경영정보학회가 6월 9일부터 11일까지 부산 한화리조트 해운대 티볼리에서 개최하는 ‘2022 한국경영정보학회 춘계학술대회’에 참석해 이경전 경희대 교수(빅데이터응용학과)팀과 함께 진행한 ‘사용자 중심 초개인화 추천 시스템을 활용한 새로운 B2B 서비스’ 연구 결과를 발표한다고 8일 밝혔다.

이경전 교수 연구팀(황보유정 학술연구교수, 정백·김수현·이건호 연구원)과 하렉스인포텍 사용자중심인공지능 연구소(조영재 매니저, 양문호 부사장)는 자체 개발한 사용자 중심 초개인화 추천 시스템을 활용한 새로운 B2B 서비스 타겟 마케팅과 신상품 기획 브레인 스토밍을 제안한다. 추천 시스템은 주로 사용자에게 상품을 추천하는 B2C 서비스로 활용되지만, 연구팀에서 개발한 추천 시스템은 상점에서도 활용 가능한 B2B 서비스 방법론이다.

박경양 하렉스인포텍 대표(왼쪽)와 이경전 경희대 교수 / 류은주 기자
연구팀은 타겟 마케팅을 위해 사용자 중심 초개인화 추천 시스템으로 도출된 추천 상품 리스트를 활용한다. 사용자별로 추천된 상품 리스트를 다시 상품을 기준으로 교차한 후 상품별 사용자 리스트로 만들고, 상품별로 리스트된 사용자를 타겟하여 마케팅하는 방법론이다. 현재 이 기술은 특허 출원 중이다.

예를 들어, 사용자 A의 구매 내역를 바탕으로 ‘B사의 후라이드 치킨’이 추천 값으로 도출되면, B사는 사용자 A를 타겟으로 후라이드 치킨 마케팅을 할 수 있다. 기존 타겟 마케팅은 주로 인구통계학적 정보를 기반으로 20대 여성, 50대 남성 등 그룹화된 형태로 진행됐지만, 연구팀의 추천 시스템은 쌍대(서로 짝이 되거나 맞서는 관계) 기반 초개인화된 타겟 마케팅이 가능하다.

연구팀은 신상품 기획 브레인 스토밍을 위해 상품명을 자연어 그대로 활용한 사용자 중심 초개인화 추천 시스템에 사용한다. 상품명 의미의 최소 단위인 형태소 단위(‘햄치즈 토스트’를 ‘햄/치즈/토스트’로 분리)로 학습해 초개인화된 상품을 도출하기 때문에 실제로 존재하지 않는 상품명이 도출될 수 있다. 현실에 존재하지 않는 도출 상품은 오히려 사용자에게 더 적합할 수 있다. 이를 신상품 개발을 위한 아이디어로 활용하는 방안은 특허 출원 중이다.

AI 공유 플랫폼과 기존 플랫폼 간 차이를 나타내는 이미지 / 하렉스인포텍
해당 방법론은 형태소 단위로 학습을 진행하는 것이 특징이다. 예를 들어, 어떤 사용자가 ‘닭가슴살 크림 스파게티’, ‘낙지 비빔밥’, ‘제육덮밥’, ‘햄치즈 토스트’를 구매했다면, 이를 ‘닭가슴살’, ‘크림’, ‘스파게티’, ‘낙지’, ‘비빔밥’, ‘제육’, ‘덮밥’, ‘햄치즈’, ‘토스트’라는 형태소로 학습한다. 산출 값 역시 형태소 단위로 도출되어 조합된다. ‘낙지 크림 스파게티’, ‘제육 토스트’ 등 실제 존재하지 않는 상품명이 도출될 수 있다. 이렇게 도출된 새로운 상품명은 신상품 개발을 위한 브레인 스토밍 아이디어로 제시할 수 있다.

기존 추천 시스템 연구는 추천 모델이라는 단일 서비스 태스크로 사용됐지만, 이 교수 연구팀은 하나의 추천 시스템을 통해 초개인화 추천을 위한 B2C 서비스뿐만 아니라 B2B 서비스 기반 타겟 마케팅과 신상품 개발 브레인 스토밍 등 다중 서비스 태스크로 사용될 수 있다.

정백 연구원은 "오픈AI(OpenAI)가 출시한 대형언어모델 GPT-3가 하나의 서비스 엔진이 되어 질의응답·문법교정·챗봇 등 다양한 응용서비스로 활용되고 있다"며 "그동안 개발해 온 사용자 중심 초개인화 추천 시스템을 AI 엔진으로 활용해 다양한 서비스 태스크를 개발하고, 개발 엔진이 상거래 환경 일반에서 사용될 수 있도록 하겠다"고 말했다.

한국경영정보학회 춘계학술대회에서 발표하는 이경전 교수 / 하렉스인포텍
하렉스인포텍 사용자중심인공지능 연구소를 이끄는 이경전 교수는 20222 한국경영정보학회 춘계학술대회 Digital ESG 연구회 세션에서 <독점적 플랫폼의 대안으로서 인공지능을 공유하는 연합 플랫폼의 가능성 연구>를 주제로 발표한다. 사용자 중심 인공지능에 기반한 인공지능 공유 플랫폼은 빅테크나 대기업에 기반한 독점적 플랫폼에 대항하는 대안 중 하나다.

빅테크 등 기업은 고객이나 소상공인, 개인사업자, 중소기업이 확보한 데이터를 독점한다. 이 교수는 새롭게 개발한 연합 학습 기술을 활용해 고객과 중소사업자가 데이터를 각자가 그대로 유지하는 가운데 인공지능을 공유하는 시너지를 추구한다. 공유된 인공지능을 바탕으로 추천, 타겟마케팅, 신상품 기획, 결제 서비스 등 다양한 서비스를 제공하고, 공유하는 연합 플랫폼 비즈니스 모델을 제시한다.

이경전 교수는 "의료, 상거래, 교통, 금융, 스마트 팜, 제조, 로봇, 스마트 시티 등 사회 각 부문, 각 레벨에서 가장 큰 AI 엔진은 AI 공유 방식에 의해서 구축될 것이다"며 "이러한 방식을 도입하면 경제 주체간 데이터 협약을 체결하지 않고 서로의 데이터를 활용할 수 있는 만큼, 향후 개인, 기업, 기관들 간에 그동안 불가능했던 협력과 비즈니스 모델을 새롭게 가능하게 만들 것이다"고 말했다.

박경양 하렉스인포텍 대표는 "초기에는 몇몇 기업 내부와 기업간 작은 규모의 AI 공유로 비즈니스가 시작되겠지만, 점점 확대되어 나갈 것이다"며 "기업의 비즈니스 모델과 협업 방식을 완전히 바꾸는 계기가 될 것이고, 나아가 이해관계자 자본주의 시대의 지속가능한 경영 방식으로 정립될 것이다"고 밝혔다.

이진 기자 jinlee@chosunbiz.com


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