오토피디아

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등록: 2026년부터

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AI
오토피디아 소개
오토피디아는 기술을 활용하여 모빌리티 시장의 진화를 이끌고, 자동차 이용을 더욱 편리하게 만드는 것을 목표로 합니다. 특히, 차량 고장이나 수리 시 운전자의 어려움을 해결하기 위해 '닥터차'라는 모바일 앱 서비스를 개발했습니다. 이 서비스는 상담 및 질의응답을 통해 차량 문제 해결을 돕습니다. 사용자 증가에 따른 전문가 부담을 완화하기 위해 AI 기술 개발에 집중하여, 사진으로 타이어 마모도나 사이즈를 측정하고 경고등을 인식하는 '닥터트레드', '닥터사이드월', '닥터얼러트'와 같은 AI 기반 서비스를 선보였습니다. 이를 통해 운전자에게 도움을 주며 사업 영역을 자동차 구매 및 판매까지 확장하고 있습니다.
AILLM머신러닝
오토피디아·2024년 5월 14일
AI
12일 안에 세그멘테이션 따라잡기
이 글은 2021 NIPA 인공지능 경진대회의 한국인 헤어스타일 세그멘테이션 문제에 참여하여 최종 1위로 입상하기까지의 과정을 담고 있습니다. 글쓴이는 오토피디아 리서치팀 소속으로, 팀의 비전 달성에 기여하는 머신러닝 프로젝트 경험을 소개합니다. 세그멘테이션 문제에 대한 숙련도를 높이기 위해 12일간의 단기 경진대회에 참가했으며, 최신 모델 학습 및 다양한 테크닉 적용을 통해 빠르게 성능을 향상시킨 경험을 공유합니다. 특히 픽셀 단위 이진 분류 문제인 헤어스타일 세그멘테이션 트랙에 참여하여, 입력 이미지와 Ground Truth(GT)를 시각화하고 모델 출력과의 오차를 분석하는 과정을 보여줍니다. 단기간에 집중적으로 학습하고 문제에 맞게 기술을 적용하여 좋은 성과를 거둔 경험을 상세히 기록했습니다.
세그멘테이션인공지능머신러닝
오토피디아·2022년 6월 6일
AI
12일 안에 세그멘테이션 따라잡기
이 글은 2021년 NIPA 인공지능 경진대회에 참가하여 헤어스타일 세그멘테이션 문제에서 12일 만에 1위를 달성한 후기입니다. 저자는 Semantic Segmentation 경험이 많지 않았음에도 불구하고, 단기간에 최신 모델과 다양한 기법들을 습득하고 적용하여 성능을 빠르게 향상시켰습니다. 글에서는 대회 참여 동기, 문제 정의, 그리고 단기간에 성능을 높이기 위해 집중했던 부분과 배운 점들을 간략하게 소개하며, 세그멘테이션 기술에 대한 실전 경험을 공유합니다.
세그멘테이션인공지능머신러닝
오토피디아·2022년 6월 6일
AI
딥러닝 모델을 활용하여 미응대 상담 알리미 개발하기
닥터차 리서치팀에서 상담사 업무 효율 증대를 위해 개발한 '미응대 상담 알리미'에 대한 글입니다. 늘어나는 상담량으로 인해 발생하는 미응대 상담에 대응하기 위한 목적으로, 딥러닝 모델을 활용하여 미응대 상담을 효과적으로 관리하고자 합니다. 본문에서는 개발 배경, 과정, 구조, 데이터 수집, 그리고 다양한 머신러닝 모델(SVM, Logistic Regression, Decision Tree, Naive Bayes)을 이용한 분류기 개발 및 테스트에 대해 다룹니다. 이를 통해 상담사의 업무 부담을 줄이고 놓치는 상담 없이 고객에게 더 나은 서비스를 제공하는 것을 목표로 합니다.
딥러닝머신러닝상담
오토피디아·2021년 8월 24일