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안녕하세요, 카카오모빌리티에서 DevRel을 담당하는 헤이즈입니다. 오늘은 지난 9월에 열린 if(kakao)25에 참여한 카카오모빌리티의 크루들의 이야기를 랩업하고 리뷰하려 합니다.
if(kakao)는 카카오의 프로덕트와 기술 비전 및 성과를 공유하는 대표적인 콘퍼런스입니다. 올해는 9월 23일부터 25일까지 “가능성, 일상이 되다.”라는 슬로건 아래 용인 카카오 AI 캠퍼스에서 오프라인으로 진행되었습니다. 1, 2일 차는 키노트와 발표 세션으로 구성되었고, 이번에는 작년과 달리 3일 차에 카카오 임직원을 위한 크루 데이가 새롭게 마련되었습니다.
카카오모빌리티는 2일 차에 2개 세션의 발표로, 3일 차 크루 데이에 3개의 데모스테이션 부스로 참여했습니다. 2일 차의 자세한 내용과 영상은 if(kakao)25 공식 홈페이지에서 확인하실 수 있지만, 이 페이지에서 한눈에 파악하실 수 있게 요약해 드리겠습니다.
Day 2 링크 복사
1) 자율주행 AI 실차 적용기: 서비스를 위해 우리가 만들고 있는 자율주행 링크 복사
- 시간: 15:00-15:20
- 발표자: 테디(박창수)
발표 소개 링크 복사
자율주행 서비스를 실제 차량에 적용하기 위한 전 과정을 설명하는 발표입니다. 차량 시스템, AI 프레임워크, 관제 시스템 등 세 가지 축을 중심으로 하는 자율주행 서비스의 핵심 기술과 자율주행 상용화를 위한 주행 기술, 그리고 이를 운영하고 관리할 플랫폼 기술의 전반적인 개발 과정을 다룹니다. 또한 실제 환경에서 마주치는 도전 과제들과 기술적 해결책을 공유합니다.
발표 내용 링크 복사
자율주행을 위해 먼저 차량의 센서로 도로, 보행자, 신호 등을 인식하는 데이터를 수집하고 정제한 뒤, 이를 기반으로 AI 모델을 학습시킵니다. 이후 학습된 모델을 차량에 탑재해 실제 도로에서 주행 테스트를 진행하며, 차량은 주행 중 실시간으로 주변 환경을 인식하고 스스로 판단해 움직입니다. 이때 모든 차량은 관제 시스템을 통해 실시간으로 모니터링되며, 이상 상황이 발생하면 즉시 원격 대응이 이루어집니다. 이렇게 수집된 주행 데이터는 다시 개선과 재학습에 활용되어 모델의 완성도를 높입니다. 마지막으로 카카오모빌리티는 자율주행 관련 기술과 노하우를 파트너사들과 공유하여 국내 자율주행 생태계 구축에 앞장서고자 한다는 비전을 제시합니다.
크루들의 한마디 링크 복사
🙋🏻♀️ 발표에서 전달하고 싶었던 핵심 메시지는 무엇이었나요?
테디: 카카오모빌리티는 자율주행 서비스를 실현하기 위해 알고리즘부터 AI 프레임워크, 운영 플랫폼까지 전 영역을 자체 기술로 개발하고 있습니다. 이러한 핵심 기술들을 통해 높은 수준의 기술 경쟁력을 확보하고 있으며, 단독 활용에 그치지 않고 파트너사들과 함께 공유하고 확산시키고자 합니다. 우리는 기술 그 자체보다, 서비스 가능한 자율주행을 만드는 것을 목표로 하고 있습니다.
🙋🏻♀️ 이번 발표 경험을 통해 개인적으로 얻은 가장 크게 배운 점은 무엇인가요?
테디: 이번 발표를 준비하면서 자율주행을 구성하는 전체 기술 체계를 다시 조망할 수 있었고, 각 요소가 유기적으로 연결되어야 서비스가 완성된다는 점을 다시 느꼈습니다. 또한 내부에서만 활용하던 기술들을 외부에 공유하고 설명하는 과정 자체가 기술의 성숙도를 높이는 데 큰 도움이 된다는 걸 경험했습니다. 앞으로도 더 많은 파트너와 함께 자율주행 생태계를 확장해 나가기 위해, 기술을 외부에 열고 소통하는 노력을 계속해 나가고자 합니다.
🙋🏻♀️ 발표를 준비하면서 미처 못다 한 이야기가 있다면 말씀해 주세요.
테디: 발표 시간의 한계로, 자율주행 서비스 플랫폼에서 중요한 요소 기술들을 충분히 다루지 못한 점이 아쉬웠습니다. 특히 자율주행에 특화된 경로 생성 로직이나 실제 도로 환경을 고려한 승・하차지 설정, 실시간 관제를 위한 대용량 센서 데이터 처리 기술 등 실제 운영과 직결된 핵심 기술들을 자세히 소개하지 못했습니다. 이러한 부분은 앞으로 더 많은 기회를 통해 공유해 드릴 수 있기를 기대합니다.
2) 실시간 경로탐색에 Multi-armed Bandit 기반 강화 학습 도입하기 (feat. SCI급 논문 게재) 링크 복사
- 시간: 15:20-15:40
- 발표자: 블루(김푸르뫼)
발표 소개 링크 복사
카카오내비 실시간 경로 탐색에 멀티암드밴딧(Multi-armed Bandit, MaB) 기반의 강화 학습을 도입한 사례를 소개한 발표입니다. 내비게이션이 경로 탐색 시 고려하는 정보와 현실 주행 환경의 불일치 정도를 최적화된 수치로 변환하여 실시간 대용량 경로 탐색에 반영한 방법론입니다.
발표 내용 링크 복사
기존에는 고정된 도로 특성에 기반해 경로를 계산했지만, 이 방식은 실제 교통 상황이나 사용자의 운전 패턴을 반영하기 어려웠습니다. 카카오모빌리티는 이를 해결하기 위해 MaB 알고리즘을 이용해 도로별 통행비용(Link Cost)을 학습형으로 계산했습니다. 특히 운전자의 경로 이탈 행동을 보상 신호로 활용해, 내비게이션이 현실과 얼마나 차이가 나는지를 지속적으로 보정하도록 설계했습니다. 이 모델은 전국 도로망에 실제 적용되었고, 평균 경로 준수율(PCR)이 68.12 %에서 68.78 %로, 경로가 변경된 표본에서는 64.22 %에서 70.87 %로 상승했습니다. 고속도로・큰길 우선 옵션 등에서도 성능 향상이 확인되며, 실제 서비스에 적용 가능한 확장성과 안정성을 입증했습니다. 결국 이 연구는 강화 학습을 실시간 대규모 내비게이션 서비스에 성공적으로 적용한 사례로, SCI 급 저널 Transportation Research Part C: Emerging Technologies에 게재되며 학술적 성과까지 인정받았습니다.
크루들의 한마디 링크 복사
🙋🏻♀️ 발표에서 전달하고 싶었던 핵심 메시지는 무엇이었나요?
블루: 기존 대중용 내비게이션이 반영하지 못했던 도로의 잠재적 특성을, 사용자 피드백을 통해 학습하고 이를 최적화된 수치로 변환하여 실시간·대용량 경로 탐색 서비스에 적용한 사례를 소개하고자 했습니다.
🙋🏻♀️ 이번 발표 경험을 통해 개인적으로 얻은 가장 크게 배운 점은 무엇인가요?
블루: 사내에서 주어진 과제를 연구적인 깊이를 더해 접근하면, 단순한 업무 수행을 넘어 회사의 기술 경쟁력을 높일 수 있다는 점을 배웠습니다. 해결해야 할 문제를 깊이 탐구하고 해결 방향을 제시하는 과정이 개인적으로도 큰 성장의 계기가 되었습니다.
🙋🏻♀️ 발표를 준비하면서 미처 못다 한 이야기가 있다면 말씀해 주세요.
블루: 발표 준비의 전 과정을 세심하게 지원해 주신 헤이즈에게 진심으로 감사드립니다. 일정 조율부터 발표 자료, 의상까지 꼼꼼하게 챙겨주신 덕분에 끝까지 안정적으로 마무리할 수 있었습니다.
Day 3 링크 복사
Day3는 카카오 공동체 개발자들이 한자리에 모이는 기술 교류의 날이었습니다. 바이브 코딩으로 즐기는 미니 해커톤, 공동체 개발자 네트워킹 시간, 기술 리더십을 주제로 한 CTO 패널 톡, 선착순으로 퀴즈를 맞히는 골든벨뿐만 아니라 데모스테이션이라는 33개의 기술 전시 부스의 장도 열렸는데요. 저희 카카오모빌리티는 3개의 부스로 참여했습니다.
1) HD MAP 자동화 기술 – AI로 구현하는 디지털 트윈 자동화 지도 제작 링크 복사
본 부스는 자율주행의 핵심 인프라인 HD MAP을 AI로 자동화하는 기술 데모를 다루었습니다. 라이다, 카메라, GNSS 등 다양한 센서 데이터를 결합해 도시 단위의 정밀 3D 지도를 생성하며, AI를 통해 차량・보행자 등 동적 객체를 제거하고 공간 정합 및 속성 검출을 자동화한 내용을 소개했습니다. 이 과정을 통해 지도 구축 효율성과 정확도가 높아졌으며, 생성된 HD MAP은 자율주행, 로보틱스, 스마트시티 등 다양한 영역에서 활용될 수 있음을 소개했습니다.
크루들의 한마디 링크 복사
🙋🏻♀️ 부스를 준비하면서 가장 공들인 부분은 무엇인가요?
- 토마스: HD MAP 자동화 기술을 어떻게 하면 가장 직관적으로 전달할 수 있을까 고민했습니다. 또한 HD MAP의 필요성과 단순히 자율주행 지도에 머무는 것이 아니라, 로보틱스·스마트시티까지 확장될 수 있다는 메시지도 함께 담아, 기술적 깊이와 미래 활용 가능성을 동시에 전달하는 데 가장 공을 들였습니다.
- 오토: HD MAP 자동화에 필요한 다양한 작업을 이해하기 쉽게 전달하는 데 초점을 맞췄습니다. 그러면서 HD MAP을 처음 들어보는 분들이 많을 것으로 생각하여 특징과 역할에 대한 부분도 신경을 썼습니다.
🙋🏻♀️ 이번에 부스를 진행하면서 느낀 점이 있다면?
- 토마스: 많은 분이 관심 가져주셔서 감사했습니다. 참가자분들 중엔 HD MAP에 잘 모르시지만 기술에 대해 호기심이 있는 분도 있고, 관련 일을 하시고 좀 더 많이 알고 계시며 심도 있는 질문을 하신 전문가분도 있었습니다. 해당 분야에 대한 이해도와 숙련도가 천차만별인 상황에서 그에 맞는 준비가 좀 더 필요했다고 생각했습니다.
- 오토: 관심을 주신 크루분들께 감사했습니다. 만약 다시 하게 된다면 크루분들의 기술 이해도에 따른 단순 설명 외의 방식도 준비해야겠다고 생각했습니다.
2) AI 전환을 위한 시도와 결과물 – 사소한 일부터 AI로 변화하기 위한 Krew들의 이야기 링크 복사
카카오모빌리티의 AX TF는 AI를 통한 업무 방식의 혁신을 실험하고, 모든 구성원이 AI 기술을 활용할 수 있도록 전사 공통 플랫폼을 제공하는 것을 목표로 합니다. AX TF는 데모스테이션에서 AI 기반 업무 자동화 프로젝트 세 가지를 전시했습니다.
Meeting Assistant: 메신저에서 자연어로 회의를 요청하면 참석자들의 일정을 자동으로 분석해 최적의 시간을 찾고 회의실 확인 및 예약까지 진행할 수 있는 AI 에이전트입니다.
Clipboard Bot: 클립보드에 복사된 텍스트나 이미지를 단축키로 불러와, 미리 등록해 둔 프롬프트를 실행하여 번역이나 맞춤법 교정 같은 반복 업무를 즉시 처리하는 업무 자동화 도구입니다.
PR Agent: GitHub에 Pull Request를 등록할 때마다 LLM이 자동으로 코드를 리뷰하여 동료의 리뷰 부담을 줄여주고, 개발자가 놓치기 쉬운 실수까지 찾아주는 코드 리뷰 자동화 앱입니다.
크루들의 한마디 링크 복사
🙋🏻♀️ 부스를 준비하면서 가장 공들인 부분은 무엇인가요?
- 제이든: AX TF팀 단위의 데모스테이션인 만큼, 팀원들의 노력이 깃든 소중한 결과물들을 하나도 빠짐없이 온전히 전달해 드리기 위해, 부스 구성부터 설명 하나하나까지 가장 깊이 고민하며 준비했습니다.
- 양쓰: 사내 서비스이고 업무와 밀접한 부분이 있다 보니, 완성도에 신경을 많이 썼습니다.
🙋🏻♀️ 이번에 부스를 진행하면서 느낀 점이 있다면?
- 제이든: 단순히 제품에 대한 궁금증뿐만 아니라, 방문하신 분들의 고민을 함께 나눌 수 있는 자리였습니다.
- 양쓰: '전시'에 집중하기보다는 '교류'에 더 가까워서 좋았습니다. 관심 있는 크루끼리 이야기하고 개선 방향도 논의할 수 있어 좋은 시간이었어요.
3) 카카오T 퀵 AI 주소 자동 완성 체험 – 텍스트 복사만 하면 카카오T 퀵 주문서에 주문 정보가 쏙 들어가는 AI 주소 자동 완성 링크 복사
7월 기술 블로그 업데이트에서 소개된 것처럼, 카카오모빌리티는 Google의 AI 모델인 Gemini 2.0 Flash를 기반으로 카카오 T 퀵·배송 서비스에 ‘AI 주소 자동 붙여넣기’ 기능을 도입했습니다.
이 기능은 사용자가 메시지에서 주소, 수신인, 연락처 등이 포함된 문장을 복사하면, 카카오 T 퀵·배송 화면을 여는 즉시 AI가 필요한 정보를 자동으로 인식해 입력해 주는 기술입니다.
이번 데모스테이션 부스에서는 크루분들이 직접 ‘AI 주소 자동 붙여넣기’ 기능을 체험해 볼 수 있도록 시연 공간을 마련했습니다.
크루들의 한마디 링크 복사
🙋🏻♀️ 부스를 준비하면서 가장 공들인 부분은 무엇인가요?
- 로빈: 부스 방문객들이 퀵 AI 주소 자동 완성 기능을 직접 체험하면서 흥미를 느낄 수 있도록 하는 데 가장 많이 신경을 썼습니다. 특히 서버사이드 LLM과 Gemini Nano를 결합한 Hybrid AI 구조를 이해하기 쉽게 전달하고, 더 나아가 실제 프로덕션 환경에서 정답률을 높이기 위한 프롬프팅 전략을 소개하는 부분에 공을 들였습니다. 단순히 기술 시연에 그치지 않고, 현업에서 어떤 고민과 해법이 적용되는지를 보여드리고자 했습니다.
- 맥스웰: 방문객들이 카카오T 퀵의 AI 주소 자동완성 기능을 직접 체험하며 이해할 수 있도록 하는 데 신경을 썼습니다. 특히 On-Device AI와 서버 AI를 결합한 하이브리드 구조를 쉽게 전달하고, 실제 서비스에서 어떻게 적용되는지를 직관적으로 보여드리기 위해 데모스테이션 준비에 노력하였습니다.
🙋🏻♀️ 이번에 부스를 진행하면서 느낀 점이 있다면?
- 로빈: 무엇보다 많은 분들이 관심을 두고 적극적으로 질문해 주셔서 큰 보람을 느꼈습니다. 기술을 소개하는 자리였지만, 동시에 다양한 시각과 피드백을 들을 기회가 되었습니다. 특히 현업에서 AI 기술을 바라보는 여러 관점을 접하면서, 저희가 준비한 내용이 어떻게 받아들여지는지 확인할 수 있었던 점이 의미 있었습니다.
- 맥스웰: 방문해 주신 크루분들이 단순히 보고 가는 게 아니라 구체적인 질문과 사례, 이슈, 해결 방법 등의 디테일한 부분까지도 질문해 주시고 진지하게 들어주셔서 운영했던 보람이 있었습니다. 단순히 기술 소개에 그치지 않고, 현업에서의 고민과 해법에 대해 다양한 관점을 나눌 수 있었던 점이 의미 있었습니다. 특히 AI 기술이 서비스로 이어질 때 어떤 가치를 만들 수 있는지 함께 확인할 수 있어 뜻깊은 시간이었습니다.
마치며 링크 복사
작년에 이어 올해도 저희 크루들의 이야기를 소개할 수 있어 기쁩니다. 이번 if(kakao)25에서 선보인 저희의 고민, 노력, 열정이 이 글을 통해 고스란히 전해지길 바랍니다. 앞으로도 카카오모빌리티는 더 나은 기술과 경험으로 모두에게 의미 있는 변화를 만들어가겠습니다. 읽어주셔서 감사합니다!