실시간 경로탐색에 Multi-armed Banadit 기반 강화학습 도입하기 (feat. SCI급 논문게재)
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AI 핵심 요약
실시간 경로 탐색은 대규모 도로망에서 빠르게 경로를 계산해야 하므로, 운전 편의나 대기열처럼 정적 도로 정보만으로 파악하기 어려운 특성을 링크 비용에 반영하기가 쉽지 않았습니다. 카카오모빌리티 연구팀은 운전자의 링크별 경로 이탈률을 로지스틱 함수로 변환해 통행 시간에 곱하는 링크 가중치를 만들고, 과거 경로 요청과 교통 정보를 이용한 오프라인 시뮬레이션으로 파라미터를 최적화했습니다. 이 Multi-armed Bandit 기반 방법을 실제 서비스에 적용한 온라인 평가에서 경로 준수율이 개선됐고, 고속도로 우선·큰길 우선 경로에서도 여러 품질 지표의 향상을 확인했습니다. 운전자의 이탈 행동을 현실과 기존 경로 모델 사이의 불일치를 드러내는 데이터로 활용하면, 대규모 실시간 환경에서도 잠재적인 도로 특성을 경로 비용에 반영할 수 있다는 점을 보였습니다.
- 운전자의 경로 이탈은 안내 경로에 반영되지 않은 도로 특성을 찾는 신호로 활용할 수 있습니다.
- 로지스틱 함수의 상한과 민감도를 조절해 일시적인 이탈에 과도한 페널티가 생기지 않도록 합니다.
- 과거 경로 요청과 당시 교통 정보를 이용한 오프라인 시뮬레이션으로 파라미터를 최적화하면 실제 사용자에게 영향을 주지 않고 검증할 수 있습니다.
- 경로 품질은 경로 준수율뿐 아니라 도로 유형, 경로 길이, 실제 주행 시간 등 여러 지표를 함께 살펴야 합니다.
소개
if(kakao)25 내비게이션이 경로탐색 시 고려하는 정보와, 현실 주행환경의 불일치 정도를 최적화된 수치로 변환하여 실시간 대용량 경로탐색에 반영한 Multi-armed Bandit(MAB) 기반 방법론을 소개합니다. #TECH #AI #AI 카카오모빌리티 AI연구개발팀에서 ETA 예측 및 경로 최적화를 담당하고 있는 김푸르뫼(blue.mountain)입니다. 발표자료 보기 📍https://if.kakao.com/2025/session?sessionId=44 📍if.kakao.com if(kakao)25 홈페이지 : https://if.kakao.com/2025 #카카오 #kakao #이프카카오25
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