쏘카가 데이터·인공지능(AI) 분야 최우수학회 워크샵에서 차량 오염과 파손을 탐지하는 AI 기술을 소개했다.
쏘카 AI팀은 지난 16일 미국 워싱턴 D.C.에서 진행된 ‘DLP-KDD 2022’에 참석해 차량 공유 서비스를 통해 수집되는 차량 이미지 데이터를 이용해 차량의 파손과 오염을 방지하는 기술과 이를 실제 운영한 사례를 발표했다고 23일 밝혔다.
쏘카 AI팀은 이번 연구인 ‘효율적인 머신러닝 시스템을 향하여: 대규모 카셰어링 플랫폼에서의 작업 정확도 및 엔지니어링 효율성 사이의 상충관계’를 통해 일반적으로 사용되는 이미지 인식의 비효율성을 개선할 수 있는 효율성 중심의 머신러닝 패러다임을 새롭게 제시했다.
대용량의 지도 학습을 기반으로 하는 기존 이미지 인식 모델은 높은 성능을 보장한다. 다만 풀어야하는 문제가 늘어나는데 비례해 모델의 개수가 많아질 수밖에 없다는 문제도 있다. AI팀은 실무 영역에 존재하는 수많은 데이터셋, 모델 분류기, 이상 데이터 탐지, 예측 테이블 등을 단일 머신러닝 파이프라인으로 연결하는 시스템을 개발해 이에 대응했다. 그 결과, 기존 이미지 인식 모델들보다 최소 2%, 최대 7%의 더 높은 정확도를 얻어냈다.
박경호 쏘카 AI팀장은 “해당 연구를 기반으로 모빌리티 서비스에 AI를 적극적으로 접목하고 운영 효율화를 이뤄내는 동시에 이용자들에게는 더 편안하고 안전한 이동 경험을 제공할 수 있도록 하겠다”고 말했다.
