이처럼 Feature는 AI 모델이 현실의 복잡한 현상을 이해하는 기본 단위이자, 예측 정확도를 결정짓는 핵심 요소입니다.

• 표준화·카탈로그화란?

    각 Feature의 정의, 산출 로직, 데이터 출처, 생성 주기, 품질 지표 등을 전사적으로 통일된 방식으로 관리합니다.

    이를 통해 부서/팀/프로젝트별로 달랐던 데이터 정의와 해석의 혼선을 없애고, 누구나 신뢰할 수 있는 데이터 기반을 제공

    합니다.

또한, KFM은 단순한 데이터 저장소(Data Warehouse)가 아닙니다. 

데이터 웨어하우스가 원천 데이터를 보관하는 공간이라면, KFM은 그 데이터를 AI가 즉시 학습에 사용할 수 있도록 Feature 단위로 정제·표준화·품질 검증까지 완료한 ‘AI 친화적 데이터 레이어’입니다.

K Feature Map 주요 기능 및 기술적 구성

표준화된 피처 정의

KFM은 모든 데이터를 AI가 이해할 수 있는 Feature 단위로 정의하고, 이를 전사적으로 표준화합니다. 이로써 부서·팀·프로젝트별로 상이했던 데이터 정의 및 해석의 불일치를 해소합니다. 아래 표와 같이 각 피처의 이름과 그에 따른 정의를 예시로 서술합니다.

KFM은 이런 정의를 데이터 사전(Feature Catalog)에 등록하여, 조직 전체가 동일한 언어로 데이터 활용을 보장함으로써 부서/팀/프로젝트별로 달랐던 데이터 정의와 해석의 혼선을 없앱니다.

피처 카탈로그 & 메타데이터 관리

KFM은 단순히 Feature 정의만 하는 것이 아니라, 메타데이터와 품질 정보를 체계적으로 관리합니다. 아래 표와 같이 생성주기, 출처, 데이터 계보, 품질 지표 등이 그 예시입니다.

* PSI: Population Stability Index, 데이터 변화 분포 평가지표 중 하나로 수치형 변수를 검증할때 쓰임

** KL Divergence: Kullback–Leibler divergence, 데이터 변화 분포 평가 지표 중 하나로 범주형 변수를 검증할때 쓰임

이러한 정보가 함께 관리되어, “이 피처는 믿고 쓸 수 있는가?”를 데이터 사이언티스트가 바로 확인할 수 있습니다.

K Feature Map 아키텍처

KFM 아키텍처는 원천 데이터의 수집부터 AI/분석 서비스 적용까지 전 과정을 표준화·자동화하여, 데이터 기반 혁신의 토대를 제공합니다. 각 계층은 데이터 품질, 신뢰성, 재사용성, 확장성을 극대화하는 역할을 수행합니다.

Step 1. 원천 데이터 집적층

통화 로그, 데이터 사용량, IPTV 시청 이력, 결제 정보 등 고객의 다양한 활동 데이터가 이 계층에 집적됩니다. 데이터는 포맷과 주기가 상이한 원시(raw) 형태로 수집되며, 방대한 규모의 원천 데이터를 활용하여 주제 영역 별로 데이터를 생성합니다.

Step 2. 데이터 정제 및 Feature화 단계

데이터 정제, 결측치 처리, 이상치 탐지, 집계, 실시간 이벤트 처리 등의 과정이 수행됩니다. 데이터 품질 검증과 모니터링이 자동화되어 있어 오류나 품질 저하 발생 시 즉시 감지 및 알림 기능을 구현하였습니다. 이를 통해 데이터는 AI 및 분석에 바로 활용할 수 있는 Feature 단위로 변환됩니다.

Step 3. KFM Feature Store 관리

정제된 Feature 데이터는 KFM Feature Store에 저장되어 관리됩니다. 이 저장소는 Feature Catalog(정의 및 설명), Metadata(출처, Lineage, 주기, 품질), Storage(Batch·Realtime) 등 다양한 관리 기능을 제공하며, 조직 전반에서 동일한 기준과 언어로 데이터를 활용할 수 있도록 지원합니다.

Step 4. AI·분석 서비스 활용

최종적으로 변환된 Feature들은 마케팅 타겟팅, 고객 이탈 예측, 개인화 추천, Agent API 등 다양한 AI·분석 애플리케이션에서 즉시 활용됩니다. KFM 기반 데이터 활용을 통해 데이터 준비 시간은 단축되고, 모델의 일관성과 신뢰성이 확보되며 Feature 재사용이 가능해 개발 효율성과 확장성이 크게 향상됩니다.

K Feature Map 도입 효과 및 실제 적용 가능 시나리오

KFM 도입 정량적 효과

• 신규 모델 개발 리드타임 70% 단축: 기존에는 데이터 준비와 파이프라인 구축에만 2~3주가 소요되었으나, KFM 도입 후에는 표준화된 Feature를 즉시 호출하여 2~3일 이내로 단축. 실제로 2024년 하반기 마케팅 타겟팅 모델 개발 프로젝트에서 데이터 준비 기간이 80% 이상 단축

• 피처 중복 개발 50% 이상 감소: 동일/유사 Feature의 중복 개발이 줄어들어, 연간 약 200건 이상의 중복 개발이 방지됨. 부서 간 Feature 공유가 활성화되어, 신규 프로젝트의 데이터 준비 비용이 대폭 절감

• 동일한 Feature 정의를 학습/서빙 환경 모두에서 사용하여 AI 모델 정확도 5 ~ 10% 증가 → 데이터 불일치(train–serve skew) 최소화하여 모델 실험과 서비스 운영 간 데이터 품질 지표의 차이를 줄여, 현업 신뢰도 향상

• 대규모 데이터 환경에서도 1초 이내 응답 성능 확보를 위한 Serving Latency 최적화 → Redis, Kafka와 같은 캐시/스트리밍 파이프라인과 연계하여 실시간 예측 지원

KFM 도입 정성적 효과

• 데이터 신뢰성 강화: Feature 정의·출처·품질 지표를 투명하게 관리되어, 모든 데이터 사용자에게 신뢰할 수 있는 데이터 환경 구축

• 협업 활성화: 표준화된 Feature Catalog 기반으로 데이터 엔지니어·분석가·비즈니스 담당자 간 협업 강화를 통해 고객 이탈 예측, 개인화 추천 등 다양한 프로젝트 활용 사례 증가

• 데이터 기반 의사결정 체계 확산: 데이터 접근성과 품질 향상으로 실험 속도·AI 모델 성능 개선, 데이터 기반 의사결정 문화 확산

• 재사용성과 확장성 확보: 한 번 정의된 Feature를 다양한 도메인·프로젝트에서 다시 활용하고, 신규 데이터 결합으로 활용 범위 확대

KFM 기반 데이터 활용 시나리오

K Feature Map(KFM)은 모바일, 인터넷, TV 등 주요 서비스 영역의 다양한 데이터 피처를 통합하여, AI·ML 기반의 분석과 예측 모델링에 활용할 수 있는 통합 데이터 플랫폼입니다. 이를 통해 각 도메인의 업무 과제를 데이터 기반으로 해결하고, 예측·추천·이상 탐지 등 다양한 형태의 지능형 서비스를 구현할 수 있습니다. 아래는 구체적인 시나리오 예시를 작성했습니다.

시나리오 1) 인터넷 와이파이 트래픽 예측

• 배경

  • 재택근무·온라인 학습 확산과 OTT·게임 서비스 이용 증가로, 와이파이 트래픽은 계절·이벤트·요금제에 따라 급격히 변동하고 있습니다.

  • KT는 네트워크 품질을 안정적으로 유지하기 위해, 지역·시간대별 와이파이 트래픽을 사전에 예측하여 장비 증설·부하 분산 계획을 수립할 필요가 있었습니다.

  • 특히, K Feature Map(KFM) 에 저장된 가입자·요금제·단말·서비스 이용·위치 기반 피처를 활용하면, 기존 단순 통계 기반 예측보다 훨씬 정교한 수요 예측이 가능할 것으로 기대되었습니다.
    
    

• 활용 피처 (KFM 기반)

  • 통신 서비스 피처: 요금제 유형, 월 별 데이터 사용량, 와이파이 접속 빈도

  • 인터넷 피처: 인터넷 n개월 이전 사용량

  • 라이프스타일 피처
    
    

• 적용 모델

  • 트래픽 데이터는 시점 간 상관성이 강한 전형적인 시계열 형태, 과거의 장기 패턴(주기·계절성·이벤트 영향)을 반영 가능 → LSTM(장단기 메모리 딥러닝 알고리즘)을 활용하여 시계열성 형태 및 과거 장기 패턴 학습하여 결과 도출

  • 타깃: 인터넷 다음 월 사용량
    
    

• 결과

  • 예측 결과를 활용해 부하 분산 계획 자동화율 90% 달성

  • 예측→조치 리드타임 24시간 → 2시간 이내 단축
    
    

• 현장 적용

• 네트워크 운용팀 대시보드에서 예측값 시각화 및 트래픽 경보 알림 자동화

시나리오 2) Agent기반 IPTV / 콘텐츠 개인화 추천

• 배경

  • KT의 IPTV 및 모바일 미디어 서비스에서는 콘텐츠의 다양성이 폭발적으로 증가하면서, 고객 개개인에게 “무엇을 보여줄 것인가”가 핵심 경쟁력이 되었습니다.

  • 기존에는 단순히 전체 시청 순위나 장르별 인기 콘텐츠를 기반으로 추천이 이루어졌지만, 이제는 고객의 취향, 이용 맥락, 디바이스 패턴을 반영한 세밀한 개인화 큐레이션이 요구되고 있습니다.

  • 이를 해결하기 위해 K Feature Map을 활용한 AI 기반 추천 모델과 LLM Agent를 결합한 차세대 개인화 시스템을 설계할 수 있습니다.
    
    

• 피처

  • OTT별 사용량 통계

  • 고객 별 앱 웹 사용 카테고리 top_k
    
    

• 활용 모델

  • Candidate generation을 하여 후보군 필터링 개발

  • LLM Agent를 활용하여 생성한 후보 리스트를 요약·설명하고, 대화형 인터페이스로 추천 제공
    
    

• 결과

  • 고객의 메타 정보를 활용한 AI 서비스를 기반한 초개인화 추천 가능

  • 대화형 큐레이션으로 인한 보기 쉬운 인터페이스로 인해 CTR 증가
    
    
    

향후 계획 및 맺음말

KFM은 앞으로 Agent 연계 및 자연어 질의 자동화, 멀티 도메인 확장, 데이터 파이프라인 자동화, 현장 피드백 루프 고도화를 중심으로 발전합니다. 단기적으로는 KFM 분석 에이전트와 메타데이터 정비를 추진하여 AI가 이해할 수 있는 데이터 환경을 마련하고, 중기에는 대화형 BI로 확장해 자연어 기반 데이터 탐색·시각화·인사이트 자동화를 구현합니다. 장기적으로는 LLM 기반 멀티모달 에이전트로 진화시켜 자연어, 데이터, 문서를 통합 질의할 수 있는 Query-Free 데이터 활용 체계를 완성할 예정입니다. 또한 통신 중심의 KFM을 금융·커머스·OTT 등 외부 도메인으로 확장하여 Cross-domain AI 서비스로 진화시키고, 데이터 파이프라인과 MLOps의 완전 자동화를 통해 데이터→피처→모델→서비스 전 과정을 유기적으로 연결합니다. 이와 함께 현장의 피드백을 반영하는 순환적 데이터 생태계를 구축하여, 데이터 품질과 활용성을 지속적으로 향상시킬 계획입니다.

KFM은 KT의 모든 데이터를 AI 친화적으로 표준화한 공용 데이터 언어이자 비즈니스 성장을 이끄는 데이터 지도(Map)입니다. 데이터 과학자는 더 빠르고 안정적인 실험 환경을, 비즈니스 담당자는 동일한 기준과 언어로 협업할 수 있는 체계를 확보함으로써 데이터 기반 의사결정의 속도와 신뢰성이 크게 높아졌습니다. 앞으로 KFM은 단순한 데이터 관리 시스템을 넘어, AI·데이터·비즈니스가 연결되는 혁신의 중심 플랫폼으로 발전합니다. 통신을 넘어 금융, 커머스, OTT 등 다양한 도메인으로 확장되며, KT의 모든 데이터가 AI와 비즈니스 혁신의 핵심 자산으로 활용되는 데이터 중심 성장의 토대가 될 것입니다.