기아자동차

글로벌 자동차 메이커는 신차 출시 때마다 자동차 취급 설명서를 만듭니다. 종이 책자 형태의 매뉴얼을 국가별로 만드는 것은 번거롭고, 내용에 대한 이해가 쉽지 않고, 비용이 많이 드는 일입니다. 이런 이유로 최근 기아자동차는 증강 현실 기반 모바일 앱을 만들어 사용자 편의성을 높이는 한편 취급 설명서 제작에 드는 수고를 줄이기 위해 노력하고 있습니다. 더불어 증강 현실 기술을 적용하는 것은 또 다른 비용이 발생합니다. 이에 기아자동차는 증강 현실 스마트폰 앱에 인공 지능 기술을 적용해 시간과 비용을 모두 절감하는 데 성공하였습니다.

기아자동차와 같이 전 세계를 대상으로 자동차를 판매하는 완성차 업체는 각 나라의 언어에 맞게 취급 설명서를 만들어야 합니다. 신차 출시 때마다 각 언어로 취급 설명서 책자를 만들어 배포하는 일은 시간과 비용이 많이 드는 일입니다. 또한, 종이책 취급 설명서는 필요한 때 원하는 내용을 즉시 찾아 볼 수 있는 유형의 자료가 아닙니다.

이런 이유로 기아자동차는 운전자가 언제든 편히 차량에 대한 궁금증을 해결할 수 있도록 모바일 앱을 제공합니다. 운전자는 언제건 앱으로 취급 설명서 내용을 볼 수 있습니다. 기아자동차는 증강 현실 기술을 접목하여 취급 설명서 내용을 일일이 찾지 않고 차량 내부, 외부, 엔진룸 등을 스마트폰 카메라로 비추면서 알고 싶은 대상을 터치하면 해당 설명을 볼 수 있도록 배려하고 있습니다.

기아자동차의 증강 현실 기반 취급 설명서는 매우 쓰기 편하고, 직관적이어서 사용자 경험을 크게 개선했습니다. 반면에 종이책 취급 설명서와 함께 증강 현실 기술을 적용한 앱까지 제공하다 보니 추가 비용이 발생했습니다.

기아자동차는 신차 출시 때마다 증강 현실에 사용할 좌표 값을 수작업으로 지정했습니다. 그러다 보니 차종별 컨텐츠 확보 및 개발 작업을 진행해야 해서 추가 비용이 발생하였습니다.

증강 현실에 대한 사용자 편의성만으로 만족하기에는 비용 절감은 포기할 수 없는 목표였습니다. 그래서 기아자동차는 증강 현실 컨텐츠 제작 비용 절감 방안을 찾아 나섰고, 그 해답을 인공 지능에서 얻었습니다. 하지만 깊이 파고 들어가 보니 인공 지능을 접목해서 심볼 인식을 할 경우 학습에 사용할 차량 관련 이미지를 촬영해 데이터 세트를 준비하는 데 드는 시간과 비용이 문제로 대두되었습니다. 일일이 수작업으로 해야 하는 일이다 보니 비용이 발생하는 것은 어쩔 수 없었었습니다. 이 문제를 풀기 위해 기아자동차는 메가존클라우드에 문의를 하였습니다.

기아자동차가 원한 것은 데이터 세트 관련 수작업을 최소화할 수 있는 효율적인 심볼 트레이닝 방법을 찾는 것이었습니다. 데이터 준비와 전처리 과정을 간소화하여, 개발자들이 더 중요한 작업인 모델 최적화에 집중할 수 있도록 하여 머신 러닝 관련 시간과 비용을 줄이고 개발 효율을 높이고자 한 것입니다. 메가존클라우드는 기아자동차의 요구 사항을 만족하는 서비스로 Vision AI 서비스 중 AutoML Vision을 제안했습니다. 여기에 모바일 앱 배포와 인퍼런싱을 더 효과적으로 수행하기 위해 TensorFlow Lite와 Firebase ML Kit 적용 방안도 안내했습니다.

기아자동차는 AutoML Vision에 차량의 3D 모델링 파일을 업로드해 이미지 모델을 학습시켰습니다. 이 방식을 써보니 이전처럼 차량 사진을 일일이 찍어 데이터 세트를 확보할 필요가 없어졌습니다. 추가로 한 일은 인식률을 높이기 위해 렌더링 이미지에 실사 이미지를 적절히 더하고 전처리 작업을 한 정도였습니다.

데이터 세트 준비에 드는 수고만 사라진 것이 아닙니다. 학습된 모델을 운전자의 모바일 장치에 배포하는 것도 Firebase ML Kit과 Google Cloud Storage를 이용해 단순한 구조로 구현하였습니다. 그 결과 머신 러닝 관련 데이터 파이프라인은 물론이고 학습, 배포, 인퍼런싱 워크플로우까지 간소화할 수 있었습니다.

기아자동차는 GCP의 Vision AI 서비스로 그동안 균형점을 찾기 어려웠던 취급 설명서에 대한 사용자 경험 강화와 비용 절감에 대한 황금비를 찾았습니다. 증강 현실이 제공하는 사용자 편의를 높이는 가운데 종이 책자로 취급 설명서를 만들 때와 비교해 큰 폭의 비용 절감을 기대할 수 있게 된 것입니다.

기아자동차의 증강 현실 기반 취급 설명서는 나날이 이용자 만족도가 높아지고 있습니다. 이는 지속해서 모델 최적화가 이루어지는 선순환 구조가 자리를 잡으면서 목격되는 효과입니다. 기아자동차는 사용자의 스마트 폰을 엣지 장치로 활용해 학습 모델을 손쉽게 배포하고 인퍼런싱을 수행합니다. 이에 따라 학습 모델 최적화를 더 효율적으로 할 수 있게 되었습니다. 이는 인식률 개선으로 이어져 증강 현실에 대한 사용자 경험을 더욱 강화하는 밑거름이 되었습니다.

한편 최우선 목표인 비용 절감 효과도 거두었습니다. 기아자동차는 증강 현실 서비스 제공에 있어 비용이 많이 들던 부분이 데이터 세트 준비에 드는 시간과 인력 투입을 크게 줄였습니다. 3D 모델링 이미지를 이용해 학습하다 보니 실제 차량을 촬영해 데이터 세트를 확보하는 수작업이 크게 줄었습니다. 더 나아가 3D 모델링 파일만 있으면 신차는 물론이고 아직 출시하지 않은 차와 구형 모델까지 증강 현실 기반 취급 설명서를 제공할 수 있는 가능성을 열었습니다.

메가존은 고객사인 기아자동차의 현재 상황에서 가장 효율적인 모델 트레이닝, 배포, 인퍼런싱 방안을 제시하였습니다. 이는 가능한 복잡하지 않게, 간소화된 방식으로 인공 지능을 적용하고 싶던 고객사의 요구에 딱 맞는 제안으로 이를 통해 실질적인 성과를 내게 되었습니다.