[디지털데일리 오병훈 기자] 바야흐로 인공지능(AI)이 청소 상태를 두고 ‘잔소리’까지 해주는 시대다. 쏘카에서 개발한 세차 AI모델은 전국 각지에 흩어진 공유차량 사진을 보고 청소 상태를 판단한다. 쏘카는 AI를 활용한 차량 관리로 비용을 줄일 수 있었다. 쏘카 개발자들은 어떻게 AI로 하여금 차량 위생상태를 판단하도록 만들 수 있었을까?

김연서 쏘카 데이터프로덕트 매니저는 2일 인프랩에서 개최한 ‘인프콘2024’에서 ‘AI와 데이터로 실제 운영 효율화가 가능할까?:AI 세차 도입기’를 주제로 쏘카 차량관리시스템 일환인 세차 오퍼레이션(세차요청시스템)을 소개했다.

김연서 매니저는 “쏘카에게 차량은 실물 자산으로, 차량이 많아지면서 이를 제대로 통제하지 못하면 규모 경제를 확립하기 어렵다”며 “관리 효율화를 위해 데이터와 AI를 사용하기로 했고 그 예시 중 하나가 AI 세차 모델을 활용한 세차 오퍼레이션”이라고 설명했다.

쏘카는 차량 공유 플랫폼을 통해 전국 각지 약 2만5000대에 달하는 공유차량을 이용자에게 제공하고 있다. 공유 차량 수가 많은 만큼, 차량 관리 방법에 대한 고민도 깊었다. 쏘카는 AI와 데이터 기술을 활용한 차량관제시스템(FMS)을 활용해 차량 배치와 정비 등 작업 모니터링을 자동화했다.

세차 오퍼레이션 또한 차량관리 일환으로 개발됐다. AI가 적용되기 이전에는 사람이 직접 세차가 필요한 공유 차량을 선정하고, 세차 상태를 시스템에 입력하는 방식이었다.

김 매니저는 “현재는 AI를 통해서 어떤 차량을 세차해야 하는지, 어떤 차량이 더러운지를 판단하는 로직이 포함됐다”며 “기존에 있던 로직을 개선하는 과정을 통해 그 전후 효과를 비교할 수가 있었다”고 설명했다.

기본적으로 쏘카 세차 오퍼레이션은 차량 사진을 AI가 읽는 것에서 시작하게 된다. AI는 차량 부위별 사진을 읽고 종합적으로 차량 미관·위생 상태를 판단한다. 정보 수집원이 차량 사진을 많이 찍어 보내면 보낼수록 그 정확도가 높아지는 원리다.

김 매니저는 “개발 과정에서 중요한 착오가 있었는데, 그게 바로 이 AI가 더럽다면 더럽다는 전제를 믿고 접근했던 게 문제가 됐다”며 “나중에 이용자 피드백과 AI 데이터를 종합해 보니, 이용자 주관 상 더러운 차량을 AI는 깨끗하다고 판단하는 경우가 있어 개발하는데 혼란이 있었다”고 설명했다.

AI가 한정된 기준으로 내린 판단을 맹신한 탓에 이용자 주관 정보와 괴리가 있었다는 것이 그의 분석이다. 개발을 맡은 쏘카 AI팀은 원점으로 돌아가 AI가 상태를 구분하는 기준을 강화하기로 했다.

기존에는 더러운 차량 사진을 대규모로 학습시켰다면, 개선 이후에는 ▲이용자 피드백 정보 ▲현업 세차 전문가의 판단 ▲차량 사진 등 복합적인 기준을 통해 상태를 판단할 수 있도록 했다.

김 매니저는 “이후 기능 고도화 등을 이뤄낼 수 있었지만, 현재 시스템도 여전히 완벽하다고는 할 수 없는 요인이 있다”며 “세차원이 차를 닦았다 하더라도 그 차가 기대하는 만큼 누구에게나 주관적으로 완벽히 깨끗하게 닦였는지 판단하는 건 다른 문제”라고 짚었다.

그는 “결국 문제를 해결하기 위해 중요한 건, 상황을 판단하고 인식하는 기획자의 관점”이라며 “AI 기술이 발전했음에도 완전히 해결하기 어려운 지점이 있는데, 이 문제를 해결하기 위한 새로운 시스템을 구현하는 방법에 대한 기획자 관점이 중요해졌다”고 부연했다.