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[카카오를 움직이는 사람들]구글 출신 천재소년, 모빌리티 진화 이끌다⑥유승일 박사, 머신러닝 기법으로 카카오T 편리성 강화 중책

서하나 기자공개 2019-09-10 08:12:41

[편집자주]

카카오는 2009년 세워진 아이위랩이 시작이다. 작은 벤처기업에서 10년만에 자산 10조원의 IT 공룡으로 성장했다. 이젠 모바일 플랫폼뿐 아니라 핀테크, 모빌리티 등 대한민국의 일상을 책임지는 대기업이 됐다. 카카오의 성장을 함께한 핵심 인물들의 면면을 살펴본다.

이 기사는 2019년 09월 03일 07:10 더벨 유료페이지에 표출된 기사입니다.

카카오T 서비스의 성패는 '이용자 편리성'을 얼마나 향상하는 가에 달려있다. 그 책임을 맡고 있는 이는 유승일 카카오모빌리티 인텔리전스 연구소 소장(사진)이다.

유 소장은 구글 출신 머신러닝 전문가다. 천재소년으로 불리기도 했던 인물이다. 구글에서 인턴십을 하다 정식 채용이 됐던 몇 안되는 케이스다.

유승일 소장은 카카오택시야 말로 인공지능을 꽃 피우기에 최적화된 서비스라는 확신으로 카카오에 합류했다. 카카오T는 1800만명 국내 이용자를 통해 일평균 150만콜에 이르는 데이터를 쌓고 있다. 현재 카카오T 서비스에 머신러닝을 접목해 이용자 편의성을 극대화하는데 주력하고 있다.

사진_카카오모빌리티 유승일 소장
△유승일 카카오모빌리티 인텔리전스 연구소 소장.
유승일 소장은 1985년생으로 올해 나이가 불과 만34세다. 2011년 서울대학교 전기공학부를 수석으로 졸업했다. 학부시절 부전공으로 경제학도 공부했다.

이후 서울대학교 CPS LAB(현 로봇러닝LAB)에서 연구원을 지냈고 같은해 미국 캘리포니아 공과대학(California Institete of Technology)로 유학길에 올라 Control and Dynamaical Systems 박사학위를 받았다. 부전공으로 응용수학을 공부했다.

2014년 구글 본사에서 소프트웨어 엔지니어링 인턴십을 시작한 지 반년 만에 구글에 정식영입됐다. 당시 구글에서 인턴십을 통해 정식 채용으로 이어지는 일이 그리 흔하지 않았다. 구글 측에서 적극적으로 영입 의사를 표한 데다 유 소장도 뜻이 맞았다.

유승일 소장은 2015년 8월부터 구글에서 소프트웨어 엔지니어, 2016년 리서치(현 구글 AI) 소프트웨어 엔지니어를 거쳐 2017년 4월 텐서플로우 기반의 오픈소스 패키지인 'Tensor Flow Lattice'의 기술책임자 및 오픈소스 책임자(Tech Leader)를 맡았다.

카카오모빌리티 관계자는 "유승일 소장은 구글 재직 시절 여러 서비스에 머신러닝 기법을 적용해 서비스 품질 향상에 크게 기여했다"며 "구글은 보안 상의 이유로 구글을 떠난 뒤에도 구글 내부 역할, 담당 서비스 등을 공개하지 못하도록 규정하고 있어 구체적인 내용을 공개할 수 없다"고 전했다.

유승일 소장이 구글에 있는 동안 '대용량 수리최적화 기술' 연구를 통해 개발한 소프트웨어의 경우, 현재 미국에서 특허출원을 진행하고 있다. 머신러닝 분야 최고권위 의학회인 'Neur IPS' 'ICLR'을 포함 20여편 이상 논문을 게재한 전 세계적 머신러닝 전문가다.

유승일 소장은 2107년 2월 카카오택시야말로 머신러닝이 꽃피울 수 있는 서비스라는 확신으로 카카오모빌리티에 합류했다. 당시 유 소장은 "온전히 나의 꿈을 위한 선택"이라며 "카카오모빌리티가 제공하는 모든 서비스에 기술을 녹여 새롭고 편리한 서비스를 만들겠다"라는 포부를 보였다.

유승일 소장은 카카오모빌리티에 합류한 뒤 카카오브레인과 공동 연구를 통해 국내 최초로 딥러닝 기반의 택시수요예측 AI 모델을 개발했다. 단순한 경로안내를 넘어 개별 콜마다 예상 거리, 시간, 경로, 교통 상황 등을 반영한 뒤 콜에 우선적으로 응답할 기사에 선별적으로 연결해주는 시스템을 구축했다. 2015년부터 카카오택시 서비스에 누적된 콜, 배차 성공 및 실패 등 모두 4억건에 이르는 데이터를 분석했다.

택시 수요와 공급의 불균형 문제를 해결하기 위해서는 어느 시간, 어느 지역에서 호출이 발생할지를 미리 예측하는 것이 필수적 요소다. 특히 서울과 같은 복잡한 교통 체계를 갖춘 속에서 원활한 택시 배차를 위해서는 콜 시각, 출발지, 도착지, 도착 예상 시간, 교통상황 등 다양한 정보를 고려하는 매칭 시스템이 요구된다. 택시기사들의 도착지역 선호도가 다르다는 점도 고려대상이다.

유 소장의 성과물은 차량 호출 수요예측 분야에서 성능 평가의 척도가 되고 있는 미국 뉴욕 택시 공개 데이터와 비교해도 앞섰다는 평가를 받았다. 이런 성과를 인정받아 지난해 12월 인공지능 분야의 최고 권위 학회 중 하나인 신경정보처리시스템학회(NeurlPS) 워크샵 '시공간 영역에서의 모델링과 의사결정(Modeling and decision-making in the spatiotemporal domain)'에 소개되기도 했다.

유 소장은 카카오브레인과 함께 택시수요예측 기술을 바탕으로 수요가 없는 지역에서 활동하는 택시를 수요가 많거나 많을 것으로 예상되는 지역으로 유도하거나, 예상되는 수요와 공급을 바탕으로 택시 요금을 탄력적으로 적용할 수 있는 가변 가격제 연구 등을 진행하여 수요 불일치를 해결하는 실마리를 찾고 있다.

수요예측 정보가 도로 위 곳곳의 택시들에게 적극적으로 공유될 수 있게 해 공차 시간을 줄이고 택시기사의 수익 증진으로 직결될 수 있도록 다양한 서비스에 적용해 나갈 계획이다.

유 소장은 모빌리티 서비스를 고도화하는 데 필수적인 위치추정 기술을 고도화하기 위해 다양한 연구개발 등도 진행중이다. 앞으로 카카오T 서비스를 대중교통 분야로 확장하기 위한 기초작업도 하고 있다.

유승일 소장은 "카카오모빌리티가 축적한 데이터를 활용하면 교통수요 및 공급을 분석할 수 있다"며 "수익화할 수 있는 대중교통 노선을 찾아낼 것"이라고 말했다. 실제로 카카오모빌리티는 최근 모바일 기반 버스 공유 플랫폼 운영회사 위즈돔과 파트너십을 체결하고 AI를 활용한 스마트버스 노선 설계, 스마트버스-카카오T 연계 서비스 개발에 나섰다.
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