국내 대학 연구진이 사용자의 취향과 선택 이유까지 반영해 추천 정확도를 높이는 인공지능(AI) 추천 기술을 개발했다. 이용 이력 중심의 기존 추천 방식을 넘어 개인의 선호와 맥락까지 분석하는 기술로, 인공지능 기반 맞춤형 추천 서비스 발전에 기여할 것으로 기대된다.

인하대학교는 전기컴퓨터공학과 서영덕 교수 연구팀이 대규모 언어모델(LLM)과 지식그래프를 결합한 추천 모델 ‘SPiKE’를 개발했다고 5일 밝혔다.

SPiKE는 대규모 언어모델을 활용해 사용자와 상품, 관련 정보의 의미를 분석한 뒤 이를 지식그래프와 결합해 개인별 취향을 정교하게 반영하는 것이 특징이다. 단순히 구매나 이용 기록을 분석하는 데 그치지 않고 사용자가 특정 상품을 선호하는 이유와 상황까지 함께 고려해 추천 정확도를 높였다.

연구팀은 추천 과정에서 사용자 프로필 정보를 가장 효과적으로 활용할 수 있는 구조를 설계해 기존 방식으로 파악하기 어려웠던 선호의 맥락까지 반영할 수 있도록 했다. 이를 통해 더욱 정밀한 맞춤형 추천이 가능해졌다고 설명했다.

연구 결과는 오는 8월 열리는 KDD 2026에서 발표될 예정이다. KDD는 데이터마이닝과 인공지능 분야의 세계적인 국제학술대회다. 이번 연구에는 신성복 서강대 컴퓨터공학과 교수와 안석호 인하대 박사과정 학생이 공동으로 참여했다.

서 교수는 “이번 연구는 인공지능이 사용자 취향과 맥락을 보다 깊이 이해할 수 있는 가능성을 보여준 사례”라며 “앞으로도 신뢰할 수 있는 사람 중심의 AI 추천 기술을 개발해 나가겠다”고 말했다.