같은 아파트 플랫폼을 사용해도 입주민에게 필요한 정보는 단지마다 다르다. 주변 상권과 학군, 교통 환경은 물론 날씨와 생활권까지 달라 단지가 늘어날수록 지역별 콘텐츠를 사람이 직접 제작하는 데 필요한 인력과 비용도 커진다. NNT와 삼성물산은 이 과정을 AI로 자동화하는 실증에 착수했다. 단지와 지역 데이터를 결합해 생활정보를 생성하고 검수와 발행, 이용자 반응을 반영한 개선까지 하나의 파이프라인으로 연결하는 방식이다.
AI 마케팅 엔지니어링 기업 NNT는 삼성물산 건설부문의 주거생활 플랫폼 ‘홈닉(Homeniq)’을 대상으로 AI 기반 단지 맞춤형 콘텐츠 자동 생성·발행 파이프라인 구축을 위한 실증(PoC)을 진행하고 있다.
NNT가 삼성물산 건설부문의 주거생활 플랫폼 ‘홈닉’을 대상으로 단지·지역 데이터를 활용한 AI 콘텐츠 자동 생성·발행 파이프라인을 구축하고 있다. (자료 제공: NNT)
홈닉은 아파트 관리와 IoT 기기 제어를 비롯해 단지 주변 지역 생활정보를 제공하는 주거 플랫폼이다. NNT는 홈닉 적용 단지가 늘어날수록 각각의 입지와 인구 구성, 주변 인프라에 맞춘 콘텐츠를 개별 제작해야 하는 운영 부담을 AI 자동화로 줄이는 방식을 검증한다.
핵심은 ‘프로그래매틱 콘텐츠 생성(Programmatic Content Generation)’과 복수의 대형언어모델(LLM)을 연결한 파이프라인이다. 단지의 물리적 속성에 지역 상권과 학군, 교통, 날씨 등 생활 데이터를 결합하고 이를 토대로 단지별 콘텐츠를 자동 생성하는 구조다.
단순히 LLM에 글 작성을 요청하는 방식과 달리 데이터와 템플릿을 기반으로 여러 단지에 필요한 콘텐츠를 반복 생성할 수 있도록 설계했다. NNT는 이를 통해 적용 단지가 늘어날 때 콘텐츠 제작에 필요한 추가 인력과 운영 부담을 줄일 수 있는지를 이번 PoC에서 확인한다.
AI가 만들고 다시 AI·사람이 검수…반응 데이터로 다음 콘텐츠 개선
콘텐츠 생성 이후에는 검수 단계가 이어진다. NNT는 복수의 LLM을 연동한 파이프라인에 AI 자동 검수 도구와 휴먼 에디터 검수를 결합했다. 생성형 AI에서 발생할 수 있는 부정확한 정보와 품질 문제를 줄이고 홈닉의 브랜드 기준과 입주민 유형에 맞는 콘텐츠를 제공하기 위한 구조다.
발행 이후 이용자 반응도 다시 생성 과정에 활용한다. 콘텐츠의 체류시간과 클릭률 등의 데이터를 파이프라인으로 환류해 이후 콘텐츠 생성에 사용하는 프롬프트를 조정하는 폐쇄 루프(Closed-loop) 최적화 방식을 적용한다.
데이터 처리에는 비식별·집계 정보를 사용하는 것을 원칙으로 한다고 회사 측은 설명했다. 이번 PoC에서는 콘텐츠 생성뿐 아니라 검수와 발행, 이용자 반응을 활용한 개선 과정까지 하나의 자동화 파이프라인으로 운영할 수 있는지를 확인한다.
NNT와 삼성물산은 연내 시범 단지를 대상으로 자동 생성 콘텐츠를 선보인 뒤 실증 결과를 토대로 적용 단지를 순차적으로 확대할 예정이다. 현재는 전체 홈닉 적용 단지에 도입된 상용 서비스가 아니라 시범 적용을 위한 실증 단계다.
윤성준 NNT 공동대표(CTO)는 “이번 PoC의 목표는 입주민이 매일 홈닉을 열어볼 이유를 사람이 아닌 AI 시스템이 꾸준히 만들어내는 구조를 검증하는 것”이라며 “대규모 플랫폼 앱 환경에서도 정밀하게 작동하는 마케팅 AI 파이프라인을 삼성물산과 함께 구축하겠다”고 말했다.
NNT는 자체 개발한 에이전틱 AI 솔루션을 기반으로 기업의 데이터 인프라와 마케팅 시스템을 구축하고 있다. 회사에 따르면 삼성전자와 현대자동차 등을 포함해 350개 이상의 프로젝트를 수행했다.
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