[디지털데일리 오병훈 기자] 쏘카가 이미지를 통해 차량파손을 인식하는 AI 기술을 소개했다.

쏘카(대표 박재욱)는 KDD(Knowledge Discovery and Data) 주최 워크샵 ‘DLP-KDD 2022’에서 차량 오염·파손 탐지 인공지능(AI)을 소개했다고 23일 밝혔다. KDD는 데이터추출 및 인공지능 분야 학회다.

쏘카AI팀은 카셰어링 서비스에서 수집된 차량 이미지로 차량 파손 및 오염을 방지하는 기술을 소개하고, 이를 서비스로 배포·운영한 사례를 발표했다.

쏘카AI팀은 이번 연구를 통해 일반적으로 사용되는 ‘이미지인식(Image Recognition)’ 기술 비효율성을 개선할 수 있는 ‘효율성 중심 머신러닝(Efficiency-centric ML)’ 패러다임을 제시했다.

대용량 지도 학습 기반 기존 이미지인식 모델은 높은 성능을 보장한다. 다만, 인식해야하는 모델 개수가 많아 실무자가 관리해야하는 아티팩트(인공관상물)가 증가하게 된다. 이로 인해 머신러닝 엔지니어링 부하를 발생시킨다는 단점이 존재한다.

쏘카AI팀은 이를 해결하기 위해 실무 영역인 ▲데이터셋 ▲모델 분류기 ▲이상 데이터 탐지▲예측 테이블 등을 단일 머신러닝 파이프라인으로 연결하는 시스템을 개발했다. 파이라인은 머신러닝 전체 과정을 순차적으로 처리하는 일련의 프로세스다. 이를 적용해 차량 오염과 파손을 탐지한 결과, 기존 이미지 인식 모델들보다 최소 2%, 최대 7% 더 높은 정확도를 나타냈다.

DLP-KDD 워크샵에서는 고차원 데이터를 AI에 효율적으로 학습시키는 딥러닝 사례를 주로 다룬다. 이번 워크샵에는 알리바바, 텐센트, 아마존 알렉사, 메타, 네이버 등 글로벌 빅테크 기업 발표도 포함됐다.

박경호 쏘카 AI팀장은 “대규모 플릿을 직접 운영하고 있는 쏘카가 직접 배포하고 적용한 연구 사례인 만큼 학회에서도 많은 관심을 받았고, 유수 연구자들과 토론할 수 있는 좋은 기회였다”며 “해당 연구를 기반으로 모빌리티 서비스에 AI를 접목하고, 운영 효율화를 이뤄내 이용자에게 편안하고 안전한 이동 경험을 제공하겠다”고 말했다.