카카오, 공공 AX부터 영상 생성까지…AI 기술·서비스 확장

테크월드뉴스 · 2026년 9월 9일

✦ AI 요약

카카오는 공공서비스 AI 전환 지원을 확대하고 있다.

지난 8일 '2026 카카오 공공혁신 어워즈'에서 공공 부문 우수사례 30곳을 선정했다.

카카오는 ECCV 2026에서 영상 생성 필요 연산량을 줄이는 적응형 토큰화 기술 'KATok'을 공개한다.

카카오는 공공서비스 AI 전환 지원을 확대하고 있다. 공공 부문에서는 카카오톡·카카오맵을 공공 현장 활용 수단으로 내세우며 혁신 사례 발굴을 목표로 자사 서비스 활용 사례를 발굴·공유하고 있다. 카카오는 AI 원천기술 연구도 확대하고 있다.

연구 부문에서는 영상 생성 필요 연산량 절감 기술을 공개했다. 카카오는 공공 부문에서 활용 사례를 넓히는 한편, 연구 부문에서는 영상 생성 관련 연산 효율화 기술을 제시하고 있다.

카카오는 지난 8일 '2026 카카오 공공혁신 어워즈'를 개최했다. 이번 행사에서는 중앙부처·지방자치단체·공공기관의 성과를 공유했다. 공유된 성과는 카카오 서비스의 행정·대국민 서비스 활용에 관한 내용이었다.

카카오는 9개 부문 우수사례 30곳을 선정했다고 밝혔다. 9개 부문에는 행정불편 해소·행정효율성 증대·예산 절감·민관 협력·사회문제 대응·국민안전 강화 등이 포함됐다. 선정 기관은 중앙부처 10곳·지방자치단체 10곳·공공기관 9곳·기타 기관 1곳으로 구성됐다.

공공혁신 어워즈는 지난 6월 말까지 공개된 보도자료·자료를 후보 발굴 기준 자료로 삼아 진행됐다. 이후 외부 전문가 심사를 거쳐 최종 선정이 이뤄졌다. 이 같은 방식으로 공개 자료를 바탕으로 후보를 추리고 외부 전문가 심사를 거쳐 우수사례를 선정했다.

카카오는 자사 플랫폼과 AI를 공공서비스 현장에 연결한 대표 적용 분야로 의료·에너지·지역 생활정보 공공서비스와 카카오 플랫폼·AI 접목 사업을 제시했다.

의료 분야에서는 전남대학교병원 권역모자의료센터가 카카오톡 단체대화방을 활용하고, 응급환자 발생 시 이송 가능 병원 확인용 '모자의료 진료협력 기관 핫라인'을 구축했다. 에너지 분야에서는 한국전력공사가 AI·카카오톡 알림톡 결합 '전기요금 AI 안심 알리미 서비스'를 운영하고 있으며, 이 서비스는 전력 과다 사용 예상 고객을 대상으로 요금 증가 가능성을 사전 안내한다. 지역 생활정보 분야에서는 부산광역시가 카카오맵 연동 '15분도시 생활지도'를 구축했으며, 이 지도는 어린이시설·도서관·공원·생활체육시설 등 10개 분야 1665곳의 위치·운영정보를 제공한다.

카카오는 선정 기관을 대상으로 총 3억 원 상당 광고 비즈쿠폰을 지원할 예정이며, '카카오테크 공공부문 AI 클래스'도 운영할 예정이다. 아울러 공공부문 서비스 혁신 사례·성과를 수록한 '카카오 공공혁신 리포트 2026'을 11월 말 발간할 예정이다.

카카오는 공공 분야의 AI 활용 기반 확대를 추진하는 한편, AI 모델의 연산 효율 향상을 위한 원천기술 연구를 지속하고 있다. 그 일환으로 카카오는 스웨덴에서 열리고 있는 '유럽 컴퓨터 비전 학회(ECCV 2026)'에서 적응형 토큰화 기술 'KATok'을 공개한다. ECCV는 CVPR·ICCV와 함께 세계 3대 컴퓨터 비전 학회로 평가된다.

'KATok'은 AI 영상 생성에 필요한 토큰 수를 절감하는 기술이다. 이 기술은 영상의 시공간적 복잡도에 맞춰 연산용 토큰 수를 조절하는 방식으로 작동한다. 움직임과 정보량이 많은 장면에는 토큰을 더 많이 배분하고, 정적이거나 단순한 영역에서는 중복 토큰을 축소해 연산 자원을 효율적으로 활용한다.

이번 연구는 이연경 카카오 리서치 엔지니어가 주도했다. 이연경 카카오 리서치 엔지니어는 10일(현지시간) 포스터 세션에서 연구 결과를 발표할 예정이다.

기존 밀집형 토큰화는 영상 내용과 무관하게 일정 비율로 압축하는 방식이어서 효율 저하 가능성이 있었다. 특히 움직임이 적은 장면에서도 불필요한 토큰이 발생할 수 있었다. 이에 KATok은 영상별 특성에 따른 필요 토큰을 선택하도록 설계됐으며, 장면 특성에 맞춰 토큰을 골라 연산 부담을 낮추는 데 초점을 맞췄다.

실험 결과에서는 KATok을 비디오 생성 파이프라인에 적용한 성과가 확인됐다. 기존 방식 대비 영상 생성 모델 학습 속도는 약 6.9배 향상됐고, 기존 방식 대비 생성 처리 속도는 약 3.2배 향상됐다.

카카오는 이 결과를 바탕으로 다양한 비디오 생성 모델에서 범용성을 검증할 계획이다. 또 고해상도·장시간 영상 생성으로 적용 범위를 확대할 방침이다. 최동진 카카오 어플라이드 AI 모델 성과리더는 고해상도·장시간 영상처럼 연산량이 급증하는 환경일수록 KATok의 적응형 토큰화 기술의 연산 절감 효과가 확대된다고 밝혔고, 다양한 AI 비디오 생성 모델과의 범용성 검증을 추진하겠다고 전했다. 아울러 연산량 감소와 뛰어난 화질 유지를 함께 달성하는 대규모 비디오 생성 핵심 기반 기술로 발전시키는 것을 목표로 한다고 설명했다.

출처: 테크월드뉴스 · 김승기 기자
원문: https://www.epnc.co.kr/news/articleView.html?idxno=406732