안녕하세요, AI팀 저스틴입니다. AI팀은 데이터 분석과 머신러닝 기술로 헤이딜러의 성장을 가속하기 위해 노력하고 있습니다. 서비스가 원활하게 운영됨으로써 더 많은 고객이 편한 경험을 할 수 있도록 다양한 AI 모듈을 만듭니다. 회사가 직면한 도전적인 과제가 있을 때는 AI 기술을 활용해 해결할 수 있을지 탐색해 보기도 합니다.

AI팀은 모두 ML Engineer로 구성되어 있습니다. 개개인이 문제 정의부터 시작해 모델링과 배포 및 운영까지 담당합니다. 그러다 보니 내부적으로 해야 할 업무들이 다양하게 존재하는데요, 이런 상황에서 좋은 성과를 내기 위해 항상 주도적으로 일하려고 노력하고 있습니다. 데이터 분석을 통해 먼저 프로젝트를 제안하기도 하고요, 다른 팀에서 요청이 들어왔을 때는 단순히 가능 여부만 답하는데 그치지 않고, 더 나은 방법을 탐색하거나 (만약 안 된다면) 다른 방향으로는 해결할 수 없을지도 고민합니다.

또한, 원팀으로 시너지를 내고 함께 성장해 나갈 수 있도록 노력하고 있습니다. ML 업무 특성상 생소한 문제를 마주하거나 새로운 기술을 도입할 때가 많은데요, 무작정 선택하여 탐색 비용이 늘어나지 않도록 항상 서로가 디스커션 파트너가 되어주고 있습니다. 엔지니어링에 있어서도 PR 리뷰를 통해, 모델링이나 배포 과정에서 발생할 수 있는 실수를 줄이고 서로의 코드에서 뛰어난 점을 배워가고 있습니다.

최근 저희 팀이 진행한 가장 뜻깊은 프로젝트 중 하나는 차량 사진 최적화였습니다. 고객이 업로드한 사진을 AI 기술로 최적화해 차량에만 집중할 수 있도록 만드는 기능입니다.

고객이 헤이딜러에 직접 업로드한 사진은 딜러가 차량의 상태를 평가하고 적절한 가격을 산출하는 데 중요한 역할을 합니다. 그러나 차량 크기가 너무 작거나, 차체가 한쪽으로 치우친 사진이 업로드될 때가 많았습니다. 딜러분들이 한눈에 차량을 확인하기 어려웠고, 입찰 피로도를 높이는 주요 원인이 되었습니다.

제품팀과 논의하면서, 이 문제를 해결하기 위해선 차량이 사진 중앙에 위치되도록 하고, 배경보다는 차량에 집중할 수 있도록 만들어야 한다는 결론을 내렸는데요.
이를 위해 저희 팀은 먼저 차량 탐지(detection) 모델을 만들어 사진 속 차량 위치를 정확히 파악하고, 차체가 이미지 중앙에 오도록 설계했습니다. 또한, 깊이(depth) 추정 기술을 활용해 차량에 포커스를 맞추는 효과(refocusing)를 더해주었습니다. 마지막으로, 이미지 생성 모델을 이용해 배경을 확장하는 outpainting 기술로 답답하지 않은 정방형 사진을 만들었습니다.

이 프로젝트는 생성형 AI 기술을 우리 제품에 처음 도입한 사례로서도 의미가 있지만, 저희가 헤이딜러 경매 프로세스에서 딜러의 매입 경험을 향상시킬 수 있었다는 데에 더 큰 의미가 있습니다. 기술적인 발전과 사용자 경험 개선을 동시에 달성한 프로젝트라, 저희 팀에게 매우 의미 있는 경험이었습니다.