인하대, 취향까지 읽는 AI 개발…“초개인화 추천기술”

대규모 언어모델·지식그래프 결합 추천 AI 'SPiKE' 개발

인하대 전경 ⓒ 인하대 제공

인하대 연구진이 사용자의 취향과 행동 맥락을 심층적으로 분석해 맞춤형 추천의 정확도를 높인 차세대 인공지능(AI) 기술을 선보였다.

대규모 언어모델(LLM)과 지식그래프를 결합한 새로운 추천 시스템으로, AI 분야 세계 최고 권위의 국제학술대회에서 연구 성과를 발표한다.

인하대는 서영덕 전기컴퓨터공학과 교수 연구팀이 신성복 서강대 교수와 공동으로 초개인화 추천 기술인 'SPiKE'를 개발했다고 30일 밝혔다.

이번 공동연구에는 인하대 전기컴퓨터공학과 안석호 박사과정 학생도 참여했다.

새롭게 개발된 SPiKE는 대규모 언어모델이 분석한 의미 정보를 지식그래프와 연계해 사용자의 관심사와 콘텐츠 간 관계를 정밀하게 해석하는 것이 핵심이다.

단순히 이용 기록을 분석하는 수준을 넘어 사용자가 특정 상품이나 콘텐츠를 선호하는 이유와 상황적 맥락까지 함께 반영할 수 있도록 설계됐다.

연구팀은 사용자와 콘텐츠, 관련 정보를 의미 기반 프로필로 재구성한 뒤 이를 추천 알고리즘에 적용하는 방식을 구현했다.

이를 통해 기존 추천 시스템이 놓치기 쉬웠던 개인의 세부 취향과 선호 패턴을 보다 정확하게 반영할 수 있게 됐으며, 추천의 신뢰성과 만족도를 높일 수 있을 것으로 기대하고 있다.

연구진은 이번 기술이 전자상거래와 콘텐츠 플랫폼, 온라인 서비스 등 다양한 분야에서 개인 맞춤형 서비스의 품질을 한층 높일 수 있을 것으로 기대하고 있다.

특히 생성형 AI와 지식그래프를 융합한 추천 기술이 차세대 초개인화 서비스의 핵심 기술로 활용될 가능성이 크다고 평가했다.

서영덕 인하대 전기컴퓨터공학과 교수는 “이번 연구는 AI가 사용자의 취향뿐 아니라 선택의 배경과 맥락까지 이해할 수 있다는 가능성을 확인한 성과”라고 말했다.