세계 데이터학회 참가
쏘카는 데이터 마이닝·인공지능(AI) 분야 국제학회 KDD(Knowledge Discovery in Database)가 주최한 'DLP-KDD 2022'에서 차량 오염과 파손을 탐지하는 AI 기술을 소개했다고 23일 밝혔다.
쏘카 AI팀(박경호 팀장·정현희 매니저·권순우 인턴사원)은 지난 16일 미국 워싱턴 D.C.에서 열린 DLP-KDD 2022에 참석했다. 이들은 카셰어링 서비스를 통해 수집되는 차량 이미지 데이터를 이용해 차량 파손과 오염을 방지하는 기술과 실제 서비스에 적용·운영한 사례를 발표했다.
쏘카 AI팀은 '효율적인 머신러닝 시스템을 향하여:대규모 카셰어링 플랫폼에서의 작업 정확도 및 엔지니어링 효율성 사이의 상충관계' 연구를 통해 일반적으로 사용되는 이미지 인식의 비효율성을 개선할 수 있는 효율성 중심의 머신러닝 패러다임을 새롭게 제시했다.
대용량 지도 학습 기반인 기존 이미지 인식 모델은 높은 성능을 보장하지만 풀어야하는 문제가 늘어나는 만큼 모델의 개수가 증가하는 단점이 있다. 모델 개수가 늘어남에 따라 머신러닝 엔지니어링(MLOps)에 부하가 발생한다.
쏘카 AI팀은 이를 해결하기 위해 실무 영역에 존재하는 수많은 데이터셋, 모델 분류기, 이상 데이터 탐지, 예측 테이블 등을 단일 머신러닝 파이프라인으로 연결하는 시스템을 개발했다. 해당 시스템을 적용해 차량 오염과 파손을 탐지한 결과, 기존 이미지 인식 모델보다 최소 2%, 최대 7% 더 높은 정확도를 얻어낼 수 있었다.
DLP-KDD는 여러 소스를 통해 수집하는 고차원의 데이터를 AI에 효율적으로 학습시키는 딥 러닝 사례를 주로 다루고 있다. 올해 워크샵에는 알리바바, 텐센트, 아마존 알렉사, 메타, 네이버 등이 참석했다.
박경호 쏘카 AI팀장은 “모빌리티 서비스에 AI를 적극 접목하고 운영 효율화를 이뤄내는 동시에 이용자에게 더 편안하고 안전한 이동 경험을 제공하겠다”고 말했다.
한편, 쏘카는 차량 1만8000여대와 이용자 800만명으로부터 얻는 수많은 데이터를 AI, 사물인터넷(IoT)과 같은 기술과 결합해 차량관제시스템(FMS), 차량 유지보수 관리, 차량 파손 탐지, 세차 인증 자동화, 온디맨드 세차, 예약 최적화 등의 기술을 적용하고 있다.
박진형기자 jin@etnews.com
