우버는 어떻게 인공지능 기술을 활용하고 있는가?

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우버가 단순히 차량 공유 서비스 기업으로 보일지도 모르겠다. 기술 기업이라는 이미지가 약하기 때문이다. 그러나 실상을 들여다보면 많은 엔지니어들이 일하는 기술 기업이다. 2016년 8월에는 자율 주행 택시의 시험 운용을 시작했다. 여기서는 우버의 대표적인 서비스인 ‘우버풀’에서 어떻게 기술을 활용하고 있는지 소개한다.

세계 각지에서 사용되는 우버풀

 Uber 홈페이지

<사진 출처> Uber 홈페이지

우버는 2014년부터 우버풀이라는 합승 서비스를 제공하고 있다. 같은 방향으로 가는 사람들을 합승시킴으로써 요금이 저렴해지는 구조다. 즉 모르는 사람이 도중에 자신의 차에 타는 것이다. 이 놀라운 구조는 실리콘밸리나 파리 등 세계 각지에서 사용되고 있다.

우버 창업자인 Travis Kalanick는 TED 2016에서 우버풀의 성과를 발표했다. 미국 로스앤젤레스에서는 첫 8개월 동안 1,260만 킬로미터의 자동차 이동을 줄였다. 샌프란시스코에서는 시가지에서의 교통량을 줄일 수 있었고, 좀 더 적은 자동차로 더 많은 사람을 운송할 수 있게 되었다고 한다. 우버풀은 전 세계의 도시 교통 문제를 해결할 수 있는 잠재력이 있다.

우버풀에 필요한 경로 검색과 소요 시간 예측

그렇다면 우버풀을 위해서는 어떤 기술이 필요했을까? 우버풀은 일반적인(합승하지 않는) 우버에 비하면 훨씬 복잡하다. 어떤 유저와 어떤 유저를 합승시킬지를 순식간에 계산해내야 한다. 이를 위해 필요한 것이 고속으로 최적의 경로를 산출하고 또 정확하게 도착 시간을 예측하는 것이다. 도시 지역에서 자동차의 이동 시간은 거리 이상으로 교통 혼잡 상황에 좌우되는 경우가 많고 혼잡 상황은 실시간으로 변화한다. 만약 최적의 경로 산출과 정확한 시간 예측을 고속으로 실현할 수 없다면 우버풀에는 다음과 같은 문제가 발생하게 된다.

– 운전수의 매칭에 시간이 소요된다.
– 일반적인 우버보다 소요 시간이 길어진다

그러나 샌프란시스코와 같은 밀집한 도시라도 우버풀은 현재 위치와 목적 위치를 입력하고 나서 10초 정도면 운전수와 매칭하고 처음에 표시된 도착 예정 시간과 거의 같은 시각에 도착한다. 호출한 후 유저 자신의 장소에 도착하기까지의 시간이 조금 길다는 것과, 도중에 다른 승객을 합승시키는 만큼 시간이 걸리는 이외에는 문제나 스트레스를 느낄 여지가 적다. 이러한 우수한 유저 체험은 우버가 스스로 개발한 경로 검색과, 소요 시간 예측 기술을 통해 구현되고 있다.

독자적 엔진 Guraful

우버는 이전에는 OSRM(Open Source Routing Machine)을 포함한 몇 가지 경로 검색 엔진을 이용해 경로와 도착 예상 시간을 산출했다. 우버풀 등의 신규 서비스를 제공함에 따라 좀 더 고속에 좀 더 정확한 우버의 성질이나 이용 상황에 특화된 엔진이 필요해졌다. 그래서 개발된 것이 Guraful이다. 우버는 기술 블로그에서 Guraful로 인해 지금까지보다 높은 경로 예측이 가능해졌다고 한다.

실시간 교통 상황을 가미한 최적의 경로 검색과 도착 예측 시간의 산출에는 고도의 알고리즘과 데이터 분석이 필요하다. 그래서 좀 더 우수한 고객 체험, 쾌적한 이동을 실현하기 위해 Guraful은 우버 서비스를 지원하고 있다.

우버는 택시 회사가 아니라 기술 회사

우버는 일견 고도의 기술과는 무관해 보이지만 실제로는 IT 기업이다. 아름다운 앱이나 웹 사이트를 제공하고 있지만 빅데이터 분석이나 인공지능의 활용 부분에 주목해야 한다. 즉 유저가 직접 볼 수 없는 부분에서 기술이 활용되고 있고 서비스 품질을 향상시키고 있다. 우버는 그 밖에도 다음과 같은 기술을 활용하고 있다.

– 수급 균형에 따라 가격이 실시간으로 바뀌는 시스템
– 거리의 우버의 운행 상황의 실시간 비주얼라이즈화
– 부정 이용의 검출

모든 기업은 IT 기업이다

앞으로 모든 기업은 IT 기업으로 자리매김할 것이다. 그래서 기술을 어떻게 활용할지가 기업의 운명을 좌우하게 된다. 빠른 시간 내에 스스로를 IT 기업화하고, 그 기술을 활용해 유저 체험을 향상시킬 수 있는 기업만이 생존 가능성이 높기 때문이다.

 

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