
지난 7월 18일 미국 워싱턴 DC에서 열린 SIGIR 2024 컨퍼런스에서 SKT 관계자들이 우수 논문상을 수상한 모습. 사진 좌측부터 SKT 개인화모델링팀 윤형준, 박정, 김태산 매니저. / 사진=SKT
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유영상기사 모아보기, 이하 SKT)은 지난 달 미국 워싱턴 DC에서 개최된 정보 검색 분야 세계적 권위 학회인 SIGIR 2024에서 자체 개발 추천 모델 알고리즘 연구가 우수 논문상(Best Paper Honorable Mention)을 수상했다고 5일 밝혔다.이번에 수상한 논문은 SKT의 '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 One Model은 작년에 버전 1.0을 개발해 상용 배포하였으며, 해당 모델의 알고리즘 관련 연구는 정보 검색 분야 최우수 학회 중 하나인 CIKM 2023에 채택된 바 있다. 이번 One Model 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 'One Model 알고리즘'을 통해 고객의 다음 행동을 예측, 고객의 다차원적인 특성을 고려한 개인화 추천을 수행하고 있다.
정도희 SKT AI서비스사업부 AI 데이터 담당은 “작년에 이어 올해 역시 세계적인 권위의 학회에서 우수 논문상을 수상하며 AI 역량을 다시 한번 입증했다”며 “앞으로 고도화된 개인화 기술을 자사 서비스 곳곳에 적용해 고객만족도를 더 증가시키고, 글로벌 AI 컴퍼니로의 진화를 가속화할 것”이라고 밝혔다.
김재훈 한국금융신문 기자 rlqm93@fntimes.com


















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