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이번에 수상한 논문은 SKT의 '원 모델(One Model) 버전 2.0'에 관한 연구로, 다양한 서비스 도메인의 데이터가 서로 시너지를 내어 추천 예측 성능을 향상시키는 알고리즘을 제안했다. 이 논문은 해당 알고리즘의 참신성, 상용 배포 실증성, 방대한 실험을 통한 결과의 신뢰성 등에서 높은 평가를 받아 접수 논문 중 상위 0.6%의 논문에게만 수여되는 우수 논문상으로 선정됐다.
자체 개발 추천 모델인 원 모델은 작년에 버전 1.0을 개발해 상용 배포했으며 해당 모델의 알고리즘 관련 연구는 정보 검색 분야 최우수 학회 중 하나인 CIKM 2023에 채택된 바 있다. 이번 원 모델 버전 2.0은 버전 1.0 대비 추천 성능을 향상시킴과 동시에 학습 효율성을 높였다.
SKT는 개인의 다양한 종류 행동 로그를 시간 순서에 따라 통합하거나 정제하고 이번 연구 내용인 '원 모델 알고리즘'을 통해 고객의 다음 행동을 예측, 고객의 다차원적인 특성을 고려한 개인화 추천을 수행하고 있다. 요금제 가입 이력, T딜 쇼핑 이력, 멤버십 사용 이력 등 고객의 다양한 서비스 도메인에서의 행동 데이터를 종합적으로 분석해 가장 최근 시점에 해당 고객 수요와 관심사에 맞는 서비스 혜택이나 상품을 추천하는 방식이다.
구자윤 기자
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