[서울=뉴스핌] 양태훈 기자 = 쏘카가 오는 5일 ICLR(International Conference on Learning Representations)에서 운영하는 워크숍 PML4DC(Practical Machine Learning for Developing Countries)에 참석해 딥러닝 연구 논문을 발표한다고 2일 밝혔다.

쏘카는 데이터 리소스가 부족한 환경에서 효율적으로 데이터를 학습시킬 수 있는 사례를 소개할 예정이다.

우선, 쏘카 AI팀은 '공개 의도 분류에 대한 보정 효과 분석(Uncovering Effectiveness of Calibration on Open Intent Classification)'에 대한 논문을 발표한다. 논문에서는 딥러닝 모델이 실제값과 예측값의 차이를 계산하는 크로스 엔트로피 손실(Cross Entropy Loss)로 데이터를 학습할 경우 생기는 손실값(loss)에 보정(calibration)을 추가하는 방법을 제안한다. 또, 문장 분류 문제에서 기존 학습 데이터에 포함되지 않은 카테고리 문장이 주어지는 상황에서 딥러닝 모델이 이를 별도의 OOD(out-of-distribution)의 라벨로 분류하는 방법과 데이터셋이 적은 환경에서 문장 분류 문제를 효과적으로 풀어낸 수 있는 방법을 담았다.

두번째 논문에서는 '텍스트 데이터 증강을 위한 품사 대체와 특징 공간 보간(PMixUp: Simultaneous Utilization of Part-of-Speech Replacement and Feature Space Interpolation for Text Data Augmentation)'하는 방안을 제안했다. 논문은 데이터가 충분하지 않아 효과적인 모델 학습이 어려운 상황에서 유의어로 교체(Synonym Replacement)와 특징 공간 보간(Feature Space Interpolation)을 동시에 적용한 데이터 증강(Data Augmentation) 기법에 대해 소개했다. 이 기법을 활용하면 데이터가 부족한 상황에서도 문장 분류 문제를 뛰어난 성능으로 풀어낼 수 있다는 게 회사의 설명이다.

쏘카는 이러한 연구 성과 등을 토대로 플랫폼 운영 효율 개선에 박차를 가하고 있다. 플랫폼 운영을 통해 얻은 자연어 데이터를 기반으로 쏘카 도메인을 가장 잘 이해할 수 있는 AI 모델도 개발하고 있다. 쏘카는 이르면 연내 해당 AI 모델을 기반으로 한 AI 고객센터 솔루션을 도입할 계획이다.

쏘카 측은 "거대언어모델(Large Language Model·LLM)을 자체적으로 연구 및 개발하여 대화형 AI를 구축하고 있다"며 "대화형 AI는 고객의 발화 의도를 이해하고 이에 적합한 응답을 생성하여 차량 이용 중 발생하는 문의에 신속하고 정확하게 응대할 수 있다"고 전했다.

또 "쏘카가 자체 연구개발한 STT(Speech-to-Text) 기술을 통해 고객과 상담사 사이의 통화내용을 텍스트 처리하고, 고객 질의 내용을 분석하여 서비스를 개선할 수 있을 것으로 기대하고 있다"고 덧붙였다.

한편, 쏘카는 앱과 차량 등 플랫폼을 통해 얻을 수 있는 여러 데이터를 AI와 접목해 운영 효율화를 이뤄내고 있다.

대표적으로 차량 사고 부문에서는 고객이 쏘카를 이용하기 전·후 올리는 사진 데이터, 차량관제단말기의 DR-GPS 센서 데이터, 블랙박스의 영상 데이터를 활용해 차량의 파손과 사고 여부를 AI 모델을 통해 자동으로 처리하고 있다. 또, 차량 세차 영역에서는 이미지를 통한 차량의 오염 여부 판단, 고객 또는 세차원의 세차 퀄리티 확인 및 세차 인증 등 여러 과정을 자동화하여 운영하고 있다.
 

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