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결론적으로 말하면 세차는 최대한 적당히 해야지 최저시급 정도 벌어가는 것 같아요. 주당 20대 정도 해서 한달에 50만원 정도 벌겠다는 생각으로 하시면 좋고, 돈을 그 이상으로 벌고 싶으시면 다른 일을 알아 보시는 게 좋을 것 같습니다.
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00:36 시급
01:25 어떤 일인지?
01:54 장단점
03:38 이 일을 하면 좋을 만한 분들
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[쏘카후기] 쏘카 이용 후기 feat. 세차인증
주유를 하는김에, 세차를 했다. 별생각없이 세차장까지 갔는데… 문제가 생겼다. 쏘카 세차 크레딧 받는 법이 꽤나 까다롭다는것.
Source: hatetax.tistory.com
Date Published: 1/23/2021
View: 9421
쏘카 세차계약 종료에 일자리 잃은 저소득 주민들 – 한겨레
쏘카-자활센터 업무협약 맺고 2013년부터 세차 위탁 조합·자활기업 만들었지만 올초 계약갱신 안돼 ‘실직’ 쏘카 “서비스·경쟁력 떨어져” 자활센터 …
Source: www.hani.co.kr
Date Published: 11/11/2022
View: 1763
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주제에 대한 기사 평가 쏘카 세차
- Author: 김주연
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- Date Published: 2021. 5. 20.
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[쏘카후기] 쏘카 이용 후기 feat. 세차인증
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차없찐이지만 대중교통은 이용하기 싫어하는 사람 바로 나..
아무래도 쏘카를 자주 이용하는데, 다른 렌트카들보다 부름서비스가 있어서 그러는듯.. (귀찮..)
집앞까지 찾아와서 차 가지고 가주는거 완전 개꿀
아무튼 오늘은 여기저기 갈곳도 많은데, 주변에는 코로나 확진자가 떴다고 문자가오고
현금결제 손님 받은 택시를 찾는 문자가 난리도 아니여서 택시도 못타겠어서 ㅠㅠ
쏘카를 타기로 했다.
물론 운전은 우리 씨스터가 해주신다.
쏘카는 같은 쏘카 회원끼리는 동승운전자로 등록하여 보험적용이 가능하다.
뭐, 함께 타고있어야지만 가능한거고…
문을 열고 닫는건 차를 빌린 당사자만 가능하다.
쏘카도 다른사람이 타던차 가져오는거라 불안했는데, 주차되어있던곳에 가서 문을 열었더니
소독약 냄새갘ㅋㅋ 그리고 운전석 옆에 소독 티슈 6개가 비치되어있다.
사실 우리동네차, 특히 레이는 매번 빌릴때마다 실내가 너무 더러워서 ㅠㅠ 화가좀 났었는데..
아니 코로나라서? 진짜 역대급으로 깨끗했다. 야 너네 평소에좀 이렇게 깨끗하게 해줘라!
귀엽
호우, 그리고 1시간 30분이나 전에 차가 도착을 해서, 주차비 걱정을 좀 했는데 알림톡이 왔다.
영수증을 첨부하면 환불해준단다.
* 주차비 환불은 한시적으로 진행 * 이라고 되어있으니 참고 해야겠다.
아니근데, 주차장에 영수증이 출력이 안돼서 환불신청을 못했다.
두고보자 공영주차장
아, 그리고 쏘카 관련해서 세차비 크레딧 적립을 한적이 있다.
ㅎㅎ, 차를 타고 진흙길을 누가 갔다 오셨는지 더러워도 너무 더러워서..
주유를 하는김에, 세차를 했다.
별생각없이 세차장까지 갔는데…
문제가 생겼다.
쏘카 세차 크레딧 받는 법이 꽤나 까다롭다는것.
블로그니, 지식인이니 여기저기 뒤지고 뒤져서 주유소 아저씨도 차 상태 보자마자 세차하러 온거냐고 물을정도로
차 상태는 말이 아니었고, 그날은 대학가를 돌아다닐 예정이었으므로..
쌩돈을 날리더라도 세차를 해보기로 했다.
쏘카 고객센터 자동세차 인증 승인 기준
– 기계에 진입한 쏘카 차량의 모습, 또는 차량 내부에서 쏘카임을 확인할 수 있는 주유카드 단말기, 쏘카 태블릿 등이 함께보이도록 촬영
-세차비용은 본인카드로 결제, 쏘카 주유카드로 결제하면 안됨.
-단순먼지/흙털기, 쓰레기 청소, 물티슈로 닦기 등 내부세차만 진행할 경우 인증 불가.
백미러에 세차장아저씨는 열심히 가려드렸다.
아무튼.. 수정 전 사진은 좀더 밑에 네비게이션까지 찍혔다.
요래..? 아니근데 지금보니 그렇게까지 잘 찍은것도 아닌거같은데
잊고있었더니 크레딧이 들어와있었다.
그렇게까지 까다로운건 또 아닌걸로..? 아니면 너무 까다롭게 심사한다고 호되게 혼나서
심사기준을 낮춘걸지도 모르겠다 ㅋㅋ
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쏘카(카 셰어링) 세차 인증에 진절머리 나서 떠난다.
쏘카(카 셰어링) 세차 인증에 진절머리 나서 떠난다.
요즘은 카 셰어링이 유행이다.
원하는 시간을 분 단위로 지정해서, 싼 값에 차를 빌리고 반납 할 수 있는점이 큰 매력이다.
쿠폰적용시 2만원 중반대면 하루동안 차량을 편한대로 이용 할 수 있으니까.
과거 랜트카 업체의 토쏠리는 가격을 비교해 보았을때. 확실히 매리트가 넘친다.
+ 대물/대인 보험까지 들어준다.(보험료 별도),
본인이 초보일 경우에는 본인부담금을 5만원으로 설정할시. 사고가 나더라도 신사임당 한장 내면 면책이된다는 것 또한 좋은 시스템이다.
망설여진다면 한번쯤은 써보길 바란다.
덤으로 쏘카말고 그린카나 딜카를 이용하길.
국내 카 셰어링은 주로 쏘카와 그린카 둘이 있는데.
둘다 국내 사람이 모일법한곳은 어디든 계약해서 최소 1~2대는 배치가 되어있다. 주로 아방떼이지만…
(잡설)
본인 또한, 카 셰어링을 알게 된 이후에는, 쏘카나 그린카 같은 카 셰어링을 이용해왔다. 아마 초창기 고객이 아닐까 스스로 생각해본다.
예외가 많지만, 주로 짧은 시간은 그린카, 하루이상 긴 시간은 쏘카를 이용하고.
빈도는 한달에 많으면 양사 합쳐서 20번을 넘어갈 정도 였다.
본인은 운전병 출신이고, 운행이 적은 부대였기에 운행,주유,세차하고싶어 안달났던 부대였으므로,
세차나 주유, 주행에 대해서 귀찮다거나 짜증내지 않는다.
오히려 깨끗해지면 기분이 더 상쾌해진다.
아버지曰 어릴적 아버지가 주유소가면 세차도 같이하자고 난리를 피웠단다.
아마 이유는, 기계식 세차를 안에서 보면 재미있고, 깨끗해진게 기분 좋아서?
(본론)
카 셰어링은, 따로 전담 관리자가 차량마다 지정이 되어있는것이 아닌.
주차장에서 이용자간의 자율운영시스템이기 때문에(주인없는 빵가게 같은)
가끔씩 전문 업체를 불러서 내,외부 세차를 실시한다. 당연히 비용은 많이들겠지.
최대한 그 전문업체를 부르는 주기를 넓혀서 영업지출을 줄이기 위한 방편이 세차인증/리워드 제도이다.
요약하자면, 차량 대여 요금을 지불한 이용자가 대여시간 내에 세차를 하고 인증해줄시.
1만원 상당의 포인트를 지급해주는 방식이다.
하루는 쏘카를 이용하고 시간이 남아 여유가 생겼다.
마침 차량도 더러워서 집 근처 기계식 세차가 있는곳에서 주유 후, 세차를 이용하려고 했으나.
기계식 세차는 더이상 이용이 불가능 하단다.
관계자분께 여쭤보니, 기계식 세차 이용도중 기스나 찍힘 스크레치 사고가 많이 난다는 것이다.
며칠전 알아보니, 전국적으로 기사가 많이 났다. 기계식 이용중에 차량 파손있다고…
사진은 인터넷에서 퍼온 예시 사진. 셀세모
결국, 차 머리를 돌려 사진처럼 구성되어있는 손세차장을 이용했다.
오랜만에 군시절 수송부에서 쓰던 고압 물 분사기를 이용해서 세차를 하니 추억에 잠겨 기분좋았다.
시간도 남아 손해도 아니라 생각하고 물세차에 거품솔에다가, 천장에서 물이 주르륵 떨어지는 첨보는 샤워세차? 까지 기분좋게 하고 반납했다.
덤으로 ,세차인증 사진은 비교가 쉽게 세차 전/후 사진을 같은 구도로 찍어서 보냈다.
다음날 문자온걸 보니까, 사진이 판독불가능하다고 세차 크레딧 1만원 지급이 안된단다.
고객센터에 문의해보니까 킹갓 ‘거품칠’사진을 인증해야한다고 세차인증 가이드 약관을 보라고 한다.
ㅅㅂ누가봐도 세차 전 후가 극심하게 달랐는데…
찾아보니 보험약관마냥 작게 적혀있긴하다.
ㅂㄷㅂㄷ하면서 그냥 오천원 정도 손해봤다고 생각하고 넘어갔다.
참고로, 그린카는 사용자가 ‘정말로 세차를 잘 시행했다’라고 인증이 된다면 세차 1만포인트가 지급된다.
그러니까, 쏘카의 인증시스템 처럼 거품칠 하다말고 ,폰 꺼내서 인스타에 빠진 사람마냥 차 사진 찰칵찰칵 찍고, 다시 솔 들고 밀고 헹구고 할 필요가 없다는거다.
당연히 보상은 같은 1만 포인트. 갓 그린카 쓰자.
그 사건이 잊혀질 때쯤…
바로 최근. 똑같은 일이 벌어졌다.
차량 이용중 때마침 손 세차장 인근이라, 세차포인트나 받을까 싶어서(하필 쏘카 이용중에) 손 세차장을 방문했다.
거품칠을 똥빠지게 했다. 특히 유리.
이전사용자들은 급식충만 있나, 왜 차 앞유리에 손으로 지장을 그리많이 찍어놨는지, 궁시렁 대면서 측면, 전조등 후미등까지 싹다 깨끗하게 문질렀다.
그리고 인스타 따봉충 처럼 솔을 옆에 두고, 폰을 꺼내서 사진을 찍었다.
저번에 인정안되고 빠꾸먹은 세차인증이 생각이 나서, 특히 유리창 거품이 아주 잘 보이게 정면에서 찍어서 보냈다.
오늘 온 답변은. 역시 노 인정 답변이다.
ㅅㅂ 골때려서 문자답변 받자마자 고객센터로 찾아갔다.
‘지금 저랑 상담하시는분이 세차인증 담당 부서가 아닌거 안다.
시간걸리더라도 기다릴수있으니까 확인 꼭 하고 뭐가 문젠지 알려달라.’
오는 답변은 다음과 같다.
‘거품세차중 위쪽(차량 천장)일부 거품 확인이 어려워서 지급불가능.’
돌았나.
차가 낮은 승용차도 아니고.
세차장 거품솔 길이가 짧은데다가, 차량외부의 상단(천장)은 손이 닿지도 않는 부분인데.
디딤판 밟고 올라가서 밀라는건지.
밀다가 소매나 상의에 거품 묻을수도 있는건데.
그리고 솔직히 카셰어링 탈때 전방 후방 측면 그리고 유리정도 깨끗하면 말다한거 아닌가.
개같은 생 트집에 알겠다고. 앞으로 쏘카 잘 안탈거고.
타더라도 지금까지 타던 앞사람마냥 개차반처럼 대충 쓰고, 주유없이 반납한다고 하니까.
상담원은 마치 그러슈~ 라고 하듯, 문자로 쏘카 세차 인증 매뉴얼을 보냈다.
씨발 세상에 어느 누구가, 카 셰어링 공유차를 자기 상의 옷.소매에 거품이 묻어갈수있는 위험을 감수하고.
디딤대를 밟고 올라가서 상판 전면을 다 미냐고.
가뜩이나 담합해서 핫딜 같은 가격 싼 정책 없애버리고, 쏘카는 특히 쿠폰도 안내주면서
정당하게 대여시간 쓰고, 손으로 노력하고, 세차비용 써가면서 세차하는거 포인트 안주려고 트집잡는거 보면 골때린다.
그래 만포인트 많이 아끼고, 장기고객 하나 떠나보내자.
지금이라도 개떡같은곳인거 알아서 다행이다.
킹갓엠페러충무공마제스티 ‘그린카’ 쓰던가.
현대 캐피탈에서 시작한 ‘딜카’ 쓰자.
짧게 쓸꺼면 그린카 쓰고.
하루이상 쓸꺼면 딜카 쓰면 됨.
심지어 가격도 쏘카보다 저렴하고, 딜카는 집앞까지 배송까지해주고, 반납도 집앞에다가 하면 됨.
죡같아서 시간들여서 블로그에 글 남긴다.
단 , 쏘카이용자가 딱 한명이라도 이 글로 계몽된다면 이 글은 대 성공한것.
————-2019 2월 추가———–
딜카도 거르는게 나아보입니다.
딜카는 현대에서 각 지역별 랜트카 사설 업체와 계약을 맺는 방식이라고 하더군요.(정정이필요할경우 댓글주세요.)
그래서 예약을 하면, 예약장소와 가장 가까운 위치의 (계약되어있는) 랜트카 업체에 요청이가고.
랜트카 업체에서 원하는 위치에 딜리버리해주는 구조.
하지만, 보배드림 유저가 겪은 사건이 대박인데.
요약하자면.
1.딜카를 이용. 차를 가져다줄때, “형식적인 서류에요”라는식으로 서류에 사인하라고함.
2.사인하고, 이용하고 반납함.
3.랜트카업체에서 수령하러 왔음.
4.랜트카 曰 : 어? 여기 기스 뭐지? 여기도있고? 무엇?!?!?! 책임 지셔야겠는데요?
5.이용자. 가족도있고 길게 끌기싫었는데, 아니라고해도 랜트카업체에서 계속 트집잡고 책임강요
6.이용자 曰 : 그러면 내가 출발전에 사진찍은거있으니까, 그거보고 확인해서 책임여부 따지죠.
(그린카,쏘카 탈때 찍던 습관때문에 사진을 미리 찍어놓음.)
7.랜트카 曰 : 예? 사진을 미리…찍어놓으셨어요…?
8.같이 사진확인해보니 선명하진않아도 해당 장소에 기스가 있는것이 확인.
9.랜트카 曰 : (귀찮다는듯 +죄송한 마음X) 예~ 그냥 가세요.
이런곳이니까 딜카도 알아서 거르는게 낫겠다.
그린카도 이런 트러블이 있는진 모르겠지만.
적어도 난. 월 20회 이상 그린카 쓰고있는데, 전혀 지장없었다.
쏘카 세차하고 24,000 크레딧 받자[월 8,000원 x 최대 3회]
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안녕하세요, 여행하다 보면 반드시 차가 필요한 순간이 오는데, 그럴 때, 우리는 카 쉐어링을 통해, 편하게 여행을 할 수 있습니다. 쏘카가 일상에 등장한 지 벌써 10년 가까이 되어가는 것 같은데요. 그동안 많은 혜택들이 있었는데, 세차를 통해 8,000크레딧을 준다는 건 통 큰 이벤트가 아닌가 싶어요!
오늘은 제가 몇가지 실수를 하면서 깨달은 정보를 공유할까 합니다.
쏘카, 세차 인증 어떻게 하나?
결론부터 말씀드리면, 쏘카에서 어플을 이용하지 않고 핸드폰 카메라 어플을 이용해서 사진을 남기고, 그 사진으로 고객센터에 인증을 요청하는 것은 인정되지 않습니다. 반드시 쏘카 어플의 세차 인증하기를 이용 하셔야 하는데요. 그 방법을 아래에 설명드릴게요. 잘 따라오시면 됩니다. *이용하고 계신 차량이 있을 경우에만 가능합니다.
쏘카 어플 메인 페이지에서, 아래쪽으로 내려보면 ‘세차 인증’이라는 부분을 클릭하고 들어갑니다.
인증하기 전 간단한 안내를 확인하고 진행할 수 있도록 합니다. 나중에 세차 후 세차한 금액을 돌려받거나 할 수는 없으니, 크레딧을 위해 하는 세차라면 반드시 확인하고 넘어갈 수 있도록 합니다. (이 과정에서 저도 세번을 크레딧 소득 없이 세차를 진행했답니다.)
아래에 보시면 세차 인증을 어떻게 해야 할지 나와있습니다. 사진을 어떻게 찍어야 하는지 자세히 나와 있으니, 반드시 안내된 모습으로 촬영하시길 바랍니다.
저는 혹시 몰라서, 카드를 들고 사진을 찍었습니다. 사진에 이용하고 있는 차량의 번호가 스티커로 나와 있습니다. 그래서 혹시 몰라서 저렇게 촬영을 했는데요. 아마도 쏘카에서 제시한 기준에만 맞춘다면 충분히 크레딧을 지급받을 수 있지 않을까 싶네요.
오늘은 이렇게 쏘카 세차 인증하고 크레딧 받기를 알아봤습니다. 월 최대 3회면, 24,000원을 받아 절약할 수 있는 거니, 반드시 참고하셔서 이용하시는데 도움이 된다면 좋겠습니다.
“이 포스팅은 쿠팡 파트너스 활동의 일환으로, 이에 따른 일정액의 수수료를 제공받습니다.”
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딥러닝 기반 세차 인증 자동화 모델 개발 이야기
안녕하세요 쏘카 데이터비즈니스 본부의 AI팀 에스더라고 합니다! 😎
저는 AI팀에서 Computer Vision 관련 다양한 Task와 연구를 하고 있습니다. 이번 글에서는 세차 인증 자동화 모델을 개발한 과정을 정리해보려고 합니다. 이 글을 끝까지 다 읽고 나면 현실에서 AI를 적용하여 비즈니스적인 임팩트를 내는 과정을 이해하실 수 있습니다.
목차
목차는 다음과 같습니다
세차 인증 자동화는 왜 해야 할까 세차를 위한 데이터 스킴을 어떻게 정할 수 있을까 모델 적용기 3.1. 분류 모델 실험 과정
3.2. Rejection 모델 개발
3.3. 실무 적용 위한 External Validation 이 글을 마치며 참고
1. 세차 인증 자동화는 왜 해야할까
쏘카는 여러 유저가 쏘카의 차량을 공유하는 서비스입니다. 따라서 공유되는 차량을 주기적으로 세차해 주는 것이 중요한데, 이를 위해 반납 전 세차하는 고객에게 쏘카 크레딧을 제공하고 있습니다.
쏘카 크레딧이 제공되는 과정은 다음과 같습니다.
고객은 세차장을 방문하여 세차를 진행합니다. 세차가 완료되면, 세차를 수행했음을 인증할 수 있는 사진을 쏘카 앱에 업로드합니다. 쏘카 직원이 업로드된 사진을 검토한 뒤, 크레딧 지급 여부를 결정합니다.
하지만 서비스가 성장함에 따라 어느덧 쏘카 매니저분들이 한 달에 6,000건 이상 세차 사진을 보아야 하는 상황에 이르렀습니다. 매니저분들의 단순 작업이 가중되었고, 고객에게도 크레딧 지급 여부 결과를 빠르게 받기 어려운 문제가 생기게 되었습니다.
이에 쏘카 매니저분들을 대신하여 세차 인증을 해줄 딥러닝 모델을 만들게 되었습니다.
2. 세차를 위한 데이터 스킴을 어떻게 정할 수 있을까
딥러닝 관련 문제들을 풀다 보면, 중요한 것은 어떤 모델이나 프레임워크를 사용하는 것이 아니라 좋은 데이터를 사용하는 것임을 알 수 있습니다. 하지만 현실에서 수집되는 데이터는 우리가 생각하는 이상향과는 많이 다른 경우가 많습니다.
같은 뷰로 찍은 사진이라도 접사가 있을 수 있고, 너무 멀리서 찍어서 어떤 것을 말하고자 하는 것인지 모를 때도 있습니다. 혹은 지금 풀고자 하는 문제와 완전히 Distribution이 다른 데이터가 들어올 수도 있습니다. 이러다 보니, 비즈니스 문제 상황을 잘 표현하며 모델이 잘 학습할 수 있는 데이터 스킴을 만드는 작업이 매우 중요합니다.
데이터 스킴에는 각 Class마다 같은 Characteristic을 가진 데이터만이 속해있어야 합니다. 레이블러의 주관에 따라 달라질 수 있는 애매한 데이터들은 오히려 성능을 더 낮출 수도 있습니다. 따라서 전체 데이터 중에서 상대적으로 명확한 기준을 잡는 것은 매우 중요하지만 동시에 어려운 일이기도 합니다.
저희 데이터 모델링 팀에서는 2020-2021, 약 2년간 적재된 고객 수행 세차 건 이미지 데이터를 분석하여 세차 여부를 검토하는 4개의 패턴을 발견할 수 있었습니다. 이에 따라 세차 여부를 분류해 주는 모델을 만들고, 분류가 애매한 이미지들을 매니저의 검토가 필요하도록 별도로 Isolate(격리)해주는 모델을 설계했습니다.
분류 레이블은 크게 “인증 성공”과 “인증 보류” 2개로 나뉘고 구체적으로는 아래처럼 4개로 나뉩니다. 인증 성공과 보류로 거품이 묻어있는 외관이나 기계 세차장 내부에서 찍은 사진은 세차 인증으로 보고, 차량 외관만 찍은 사진이나 일반 차량 내부 사진들은 세차 인증 보류 클래스로 분류했습니다.
(1) 인증 성공 : 외부에서 촬영한 거품 묻은 차량 이미지 (2) 인증 성공 : 내부에서 촬영한 기계 세차중인 이미지 (3) 인증 보류 : 세차 완료된 깨끗한 차량 이미지 (4) 인증 보류 : 일반 차량 내부 이미지
아래처럼 명확한 분류 기준이 없는, 즉 사람이 검토해 줘야 할 애매한 경우에는 Rejection하도록 모델을 설계했습니다. 여기서 Rejection이란 4개의 분류 레이블 어느 것에도 속하지 않는 애매한 이미지가 들어올 경우, 완전히 다른 클래스인 Rejection 클래스로 분류하는 것을 의미합니다. 저희는 아래와 같이, 우리가 분류하고자 하는 스킴에서 벗어나는 데이터들을 Out-of-distribution 데이터라고 부르겠습니다.
세차를 위해 잡은 전체적인 구조는 아래와 같습니다. 첫 번째로 Input으로 들어오는 데이터에 대해서 4-class Classification을 진행하고, 그 Output 값을 받아 Open-set Recognition을 적용하여 Rejection Class를 생성하는 형태로 보실 수 있습니다. 각 구조에 대한 자세한 설명은 3. 모델 적용기 에서 자세한 다루겠습니다.
3. 모델 적용기
3.1. 모델 실험 과정
세차 인증 모델을 만들기 위해 저희는 2가지 방법으로 접근했습니다. 첫 번째 접근은 기본적인 Supervised Classifier 모델이었고, 두 번째 접근은 Image Retrieval 활용하는 방식이었습니다.
Image Retrieval은 간단하게 생각하면, Training set의 이미지 Feature 들을 데이터베이스에 저장해두고, 입력으로 들어오는 이미지와 가장 비슷한 이미지 k개를 뽑아주는 방식의 접근입니다. 이 방식은 Place Recognition이나 Map Matching에서 많이 활용하는 접근 방법입니다. 세차 인증 시에도 결국 비슷한 차량의 부분들을 다른 View로 사진을 찍어 올라오게 되는 형태이므로 비슷한 접근으로 풀 수 있을 것이라고 생각했습니다.
또 Inference 시에 Data-shift에 좀 더 유리할 것이라고도 생각했습니다. 예를 들어 “세차 기계 안에서 차 내부를 찍은 사진”과 “비가 많이 오는 날 차 내부를 찍은 사진”을 생각해 보면, 후자의 경우 Training Set에 없었다면 기본 분류 모델은 이 사진을 세차 완료로 잘못 분류할 수 있습니다. Image Retrieval로 이 문제를 풀게 되면 Feature Vector가 다르게 생성되기 때문에 다른 클래스로 분류하게 될 수 있을 거라고 생각했습니다.
저희는 Image Retrieval 모델 중에서 Place Recognition 문제에서 높은 성능을 보였던 NetVLAD 모델을 저희 데이터에 맞게 변형하여 사용했고 Classification 모델로는 Resnet50을 사용했습니다.
그리고 실험 결과는 다음과 같았습니다.
NetVLAD NetVLAD (w. self-supervision) Supervised Classifier Supervised Classifier (w. self-supervision) test set acc 0.8694 0.8444 0.9583 0.9555 test set precision 0.8773 0.8604 0.9608 0.9565 test set recall 0.8759 0.8548 0.9576 0.9550 test set f1-score 0.8740 0.8556 0.9591 0.9557
이 실험을 통해 저희는 Imagenet Pretrained Supervised Classifier를 Baseline으로 사용하기로 결정했고, 2가지 Takeaway도 같이 정리해 볼 수 있었습니다.
(1) Retrieval 보다 Supervised Classifier 사용했을 때가 성능이 더 좋다
대부분 Retrieval로 푸는 문제들을 보면 공통된 픽셀 값을 가지는 곳, 즉 이미지 내에서 같은 객체가 있는 곳을 Landmark로 보고 같은 곳이라고 판단해 이 부분들을 매칭하는 방식을 사용합니다.
Patch Net-VLAD에서 비슷한 Object가 있는 부분을 보고, 같은 Place라고 예측하는 이미지
하지만 저희가 사용하는 사진의 경우는 같은 Class 내에서 같은 Object를 공유하는 형태가 아닙니다. 아래 사진과 같이 같은 “세차 보류 : 차량 내부” 사진이라도 핸들이 등장하는 경우도 있고 차량 시트 쪽이 등장하는 경우도 있기 때문에 Feature Space 상에서 유사하다고 판별하기 어려웠습니다. 따라서 Motivation은 괜찮았지만 데이터 특성상 좋은 성능을 내기 힘들었습니다.
(2) Self-Supervised Learning 보다 Imagenet-pretrained Weight을 사용했을때 성능이 더 좋다
저희는 Upstream Weight을 설계할 때 Self-Supervised Weight을 사용하는 경우와 Imagenet-pretrained weight을 사용하는 경우의 두 가지 성능도 같이 비교해 보았습니다
일반적으로 Domain Specific한 형태의 이미지에서는 Self-Supervision을 사용한 성능이 더 좋아야 했지만, 저희는 그렇지 않았습니다. 그 이유는 Self-Supervised Learning을 학습한 데이터에 있었습니다
Self-Supervision Weight의 Training 데이터로 차종 분류 문제를 풀 때 사용했던 이미지를 사용했고, 해당 문제를 풀 때 좋은 성능을 냈던 Weight을 가져와서 사용했습니다. 하지만 세차 인증을 위해서는 “깨끗한 외부 사진” 뿐만 아니라 “거품이 있는 외관”과 같은 Fine-grained 한 특징까지 알아야 하므로 해당 Weight으로는 좋은 성능을 내지 못했습니다.
더 좋은 성능을 내고자 했다면, 우리가 지금 풀고자 하는 Fine-grained 한 문제를 푸는 도메인을 잘 이해하고 있는 모델로 Self-Supervised Learning 모델을 학습한 Weight을 사용했었어야 합니다.
3.2. Rejection 모델 개발
이제 Baseline Classifier를 다 만들었다면, Inference 시에 들어오는 Out-of-distribution 데이터, 즉 저희가 Classification 스킴 이외의 데이터가 들어온다면 이를 어떤 클래스로도 포함하지 않고 reject 하여 담당 매니저에게 검수를 요청하기 위한 모델을 개발해야 합니다.
예를 들어, 세차 인증을 위해 고객분들이 영수증을 찍어 업로드하시는 경우가 생각보다 많습니다. 이를 모델로 판단하기 위해서는 OCR로 영수증으로부터 텍스트를 읽어내고 다시 판단하는 과정을 거쳐야 하지만, 일단 지금 단계에서는 Out-of-distribution으로 판단하고, Reject 한 이후에 담당 매니저에게 검토를 요청하는 방식을 취하기로 결정했습니다.
Rejection으로 들어가는 이미지는 다음과 같습니다. 영수증 사진이라 사람이 봐도 (세차 여부를 판단하기) 애매한 사진들 혹은 세차장 내부에서 찍은 사진인 것 같으나 역시나 애매한 사진들에 해당됩니다.
이번에도 저희는 두 가지 접근 방법을 사용했는데요, 첫 번째 방법은 모델 Output의 Certainty를 활용하여 Threahold로 Out-of-distribution 데이터를 골라내는 방식이고, 두 번째 방법은 Open-set Recognition 접근 방법을 사용했습니다. 우선 첫 번째 방법으로 inference된 영수증 데이터들의 distribution을 확인해 본 그림은 아래와 같습니다. 아주 높은 Certainty로 다른 In-of-distribution으로 예측하고 있으므로 이 데이터를 Threaholding으로 Reject 하기는 매우 어려워 보입니다. 이뿐만 아니라, 다른 애매한 사진들, 즉 사람의 판단이 필요한 데이터들이 들어왔을 때도 Calibration Problem 때문에 높은 Certainty로 다른 클래스로 분류해버리는 문제가 생겼습니다.
따라서 두 번째 방법인 Open-set Recognition으로 넘어가게 되었는데요, 이 방법의 접근 방법을 다음처럼 크게 두 가지로 떠올려볼 수 있는데요,
모델의 Output Logit 값을 이용해서 판단하는 방식 Generative Model을 활용하여 Reject 될 만한 Out-of-distribution을 일부러 만들어 이를 분류하는 모델을 추가적으로 개발하는 방식
저희는 좀 더 직관적이고 컴퓨팅 리소스가 덜 소모되는 1번 방법을 사용하기로 했습니다. 또 SOTA로 분류되는 OpenHybrid, PROPOSER보다 더 간단하고 결과적으로도 더 좋은 “Simple and Effective”한 논문인 open set reocognition : a good closed-set classifier is all you need를 참고하여 저희 상황에 맞게 변형하여 실험 옵션을 구성해 보고자 했습니다.
첫 번째 실험에서의 Calibration 문제를 해결하고자 Label Smoothing의 Parameter를 조정해가면서 실험했고
Softmax 전의 Logit 값을 사용하여 Thresholding 하는 실험을 진행했습니다.
아래의 그림을 확인해 보면, 이 실험을 통해 어느 정도 Bill, 즉 Out-of-distribution으로 가장 대표적인 영수증 데이터가 Thresholding으로 94% 정도 필터링 될 수 있음을 확인했습니다. 영수증 이외에 Out-of-distribution으로 분류되는 다른 두 클래스의 경우(=Human-hand-wash, Ego-hand-wash)는 제대로 Thresholding은 되지 않았지만, “사람이 직관적으로 판단하기에” 제대로 된 Class에 분류되는 것을 확인했기에 큰 문제가 되지 않고 Rejection 모델을 만들 수 있었습니다.
아래는 저희가 최종적으로 적용한 전체 구조입니다.
3.3. 실무 적용 위한 External Validation
모델의 최종 성능은 accuracy 기준 98%를 달성했습니다.
마지막으로 실제 운영팀에서 세차 인증을 진행하는 단위로 External Validation을 수행해보았습니다.
한 고객당 평균 3장의 이미지를 업로드 (=하나의 예약 건) 예약 건별로 세차 인증일지, 보류 혹은 Rejection 예측
각 예약 건별로 한 장이라도 세차 인증 이미지가 들어있다면 해당 건은 세차 인증으로 분류했고, 전부 세차 보류라면 세차 보류로 분류했습니다. 또 Rejection으로 예측되는 이미지와 세차 보류의 이미지가 섞인 예약 건은 사람이 검수해 줄 수 있는 Rejection 클래스로 분류했습니다. 그리고 각 클래스마다의 Precision을 확인해 보았습니다.
모델이 “인증 성공”으로 분류한 건들의 97%는 실제로 사람도 인증을 해주고 있었습니다. 나머지 3%의 경우, 직접 이미지들을 확인해 보니, 월 3회 이상 세차 인증을 수행하여 쏘카 정책상 크레딧 지급이 불가능한 건들이었습니다. 즉 모델은 정확하게 판단했으나, 운영 정책상 사람이 인증해 주지 않은 부분이었기 때문에, 모델은 충분히 제 역할을 해주고 있다고 생각했습니다.
또 모델이 “인증 보류”로 분류한 건들의 72%는 실제로 사람도 인증 보류를 해주고 있었습니다. 나머지 28%의 경우는, 아래 사진처럼 운영 정책상으로는 맞지 않지만 인간의 시각으로 봤을 때 사람마다 다를 수 있었습니다. 즉, 매니저 재량에 따라 달라지는 부분이었습니다. 이외에 모델이 판단하기에 애매한 사진들 즉 영수증 사진, 세차장 직원과 함께 찍힌 차량 사진 등은 사람이 검토할 수 있도록 Rejection이 잘 되는 것까지 확인할 수 있었습니다.
4. 이 글을 마치며
이렇게 회사 구성원분들의 단순 작업을 효율적으로 줄이면서도 고객에게 빠른 세차 피드백을 제공하기 위한 세차 모델의 첫 번째 모델을 마무리하게 되었습니다. 실제로 다양한 데이터를 보면서 Data-centric AI가 정말 현업에서는 중요하게 작용한다는 것을 다시 한번 느끼게 되었고 또 다양한 접근 방식을 통해 성능이 개선되는 과정을 통해 저 또한 많이 성장했던 것 같습니다.
이제 실제로 도입하여 사용하는 분들의 피드백을 받아볼 예정이고, 이를 통해 모델 개선을 해볼 예정입니다. 이후 모델을 개선하는 과정은 추가 글로 공유드리겠습니다.
만약 AI팀에 관심이 생기셨다면 쏘카 AI팀의 Applied Research Scientist는 어떤 일을 하나요? 글을 참고해주세요 🙂
5. 참고
카셰어링 그린카 개꿀팁! 무조건 봐야되는 글! [세차인증, 매너평가]
안녕하세요~ 원멘토입니다!
요즘 카쉐어링 포스팅으로 꾸준하게 방문해주시는 분들이 있어서 기분이 좋습니다 ㅎㅎ
혹시라도 더 궁금하신 점이 있으시면 댓글로 남겨주시면 포스팅 해보겠습니다!
오늘 알려드릴 개꿀팁은 두가지인데요
대부분 잘 모르시더라고요
저는 항상하는 겁니다… 매우매우 이득이니 여러분들도 꼭 하시길 바랍니다!
바로 매너평가와 세차인증입니다
우선 간단한 매너인증부터 알려드리겠습니다
그린카 매너인증 [100p 적립]
그린카 매너인증은 아주 간단하게 100p 를 적립할 수 있는 시스템입니다
우선은 차량을 대여 후
스마트키 메뉴에서 빨간 박스인 매너평가를 눌러주시면 됩니다
매너평가는 전 사용자에 대해 평가하는 시스템입니다
사진처럼 앞 사용자가 깔끔하게 사용했는지와 외관, 정비상태를 평가하면 바로 100p 가 적립됩니다
아주아주 간단하게 100p 적립하세요!
그린카 세차인증 [10,000p 적립]
사실 이 시스템이 그린카에서 가장 엄청난 시스템이라고 볼 수 있겠습니다
저도 항상하지는 못하지만 왠만하면 하고 있는 이 세차인증은 무려 10,000 포인트를 적립해줍니다
방법은 동일합니다
스마트키에서 세차인증으로 들어가셔서 촬영한 사진을 등록하면 끝!
다만 주의사항이 있으니 꼭 확인해주세요!
1. 세차인증 포인트 지급횟수는 한달에 총 4번 가능 [40,000포인트]
2. 세차인증은 즉시촬영만 가능하기 때문에 미리 사진을 찍어놓고 나중에 등록하거나 앨범에 있는 사진으로 등록이 불가능합니다
굉장히 중요한 팁으로 현재 그린카 어플이 상태가 이상해서 자동 로그인이 해제되거나
폰 잠금만 했는데도 초기화되거나 할때가 정~~말 많기 때문에
세차인증전에 화면 자동잠금 해제하시고 어플 미리 켜두시고
중간에 절대!!! 폰 잠금안하시는 것을 추천드립니다
이런 상황 때문에 날려먹은 적이 있어서 여러분들은 꼭 미리미리 준비하세요!
3. 세차는 외부, 내부 관계없고 꼭 돈을 내고 세차해야하는 것은 아님!
가장 중요한 점으로 꼭 자동기계세차가 아니라 셀프세차 도 가능하고
집에 있는 무선청소기 등으로 차 내부 세척해도 포인트를 받을 수 있습니다
주변에 저렴한 셀프세차장이나 집에 세차 도구가 있다면 돈을 안쓰고 10,000 포인트를 받을 수 있습니다
소소한 팁일수도 있겠지만 저는 왠만하면 항상하는중입니다
그린카 포인트는 현금이랑 동일하게 사용이 가능하기 때문에 10,000포인트는 정말정말 크다고 생각되네요
왠만하면 세차인증을 하고 있습니다!
혹시 다른 업체는 세차인증이 없는가? [쏘카, 피플카]
저도 항상 그린카만 이용하는 것은 아닙니다
그래서 다른 업체도 확인해봤습니다!
쏘카의 경우는 쏘카 블로그에서 확인할 수 있었습니다
blog.socar.kr/10291
쏘카는 5,000 포인트를 지급한다고 하네요
요즘 자동세차가 4~5,000원정도 하니 큰 메리트가 있지는 않아보입니다
어느정도까지 인정해주는지는 잘 모르겠네요
피플카의 경우는 피플카 어플 자주묻는 질문에서 찾아볼 수 있었습니다
요약하자면 따로 세차에 대해 환불규정은 없기에 임의로 세차하는 경우에는 어떠한 혜택도 받을 수 없다고 합니다
다만 너무 지저분해서 세차를 해야하는 상태라면 고객센터로 세차 전에 먼저 연락을 하고 협의 안내가 있으면
세차비용을 포인트로 환불해준다고 하네요
피플카 역시 세차을 이용한 메리트를 없어보입니다
긴글 읽어주셔서 감사합니다!
혹시 틀린 내용이 있거나 보충할 내용이 있다면 댓글로 알려주시면 수정하도록 하겠습니다!
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쏘카 세차계약 종료에 일자리 잃은 저소득 주민들
쏘카-자활센터 업무협약 맺고 2013년부터 세차 위탁
조합·자활기업 만들었지만 올초 계약갱신 안돼 ‘실직’
쏘카 “서비스·경쟁력 떨어져” 자활센터 “일방해지”
쏘카 차량을 닦고 있는 자활센터 세차자활사업단 주민들의 모습. 쏘카와 자활센터들은 2013년 업무협약을 맺고, 쏘카존 차량 세차업무를 자활센터와 자활기업에 맡겼으나, 쏘카는 올해 들어 계약을 갱신하지 않고 있다. 서울광역자활센터 누리집 갈무리
렌트카 기반 차량공유 업체 ‘쏘카’가 2013년부터 지역자활센터·자활기업(워시마스터)에 위탁해온 세차 용역계약을 종료해 기초생활수급자·차상위계층 수십명이 일자리를 잃은 것으로 나타났다. 쏘카는 “자활센터의 서비스 품질과 가격 경쟁력이 떨어진다”는 것을 계약갱신 거부 사유로 들었지만, 자활센터·기업들은 “쏘카가 기존 업무협약을 외면했다”고 밝히고 있다.
7일 쏘카와 서울광역자활센터·지역자활센터 쪽 말을 종합하면, 지역자활센터·자활기업 15곳과 쏘카가 맺은 세차 용역이 모두 올해 안에 종료된다. 11곳은 지난 1월과 6월 갱신되지 않았고, 나머지 4곳은 재계약 불가 의사를 쏘카로부터 전달받았다.
‘쏘카존’을 순회하며 차를 닦는 ‘세차 용역’이 시작된 것은 2013년이었다. 쏘카는 서울에 진출하며 서울광역자활센터와 지역자활센터·자활기업 8곳과 업무협약을 맺고 세차업무를 위탁했다. 협약서는 △인프라 형성을 위한 공동업무 개발 △인력육성을 위한 교류협력 등을 업무협력 분야로 삼았다. 쏘카는 업무협약을 홍보하며 ‘공익사업’이라고 밝힌 바 있다.
세차 인력은 조건부 기초생활수급자와 차상위계층 주민들로, 조건부 수급자들은 일을 해야 수급비를 받을 수 있다. 지역자활센터들은 쏘카와 업무협약에 따라 ‘세차자활사업단’이나 협동조합, 자활기업인 ‘워시마스터’를 창업했다. 워시마스터와 같은 자활기업은 자활의 모범사례로 꼽힌다. 보건복지부는 지난 7월 자활기업을 육성해 일자리 20만개를 창출하겠다는 계획을 발표하기도 했다.
자활사업단·기업은 물량의 90% 이상을 의존하던 쏘카와 계약이 종료되며 일감을 잃었다. 지난 1월 계약이 종료된 한 지역자활센터 관계자는 “새벽부터 하루종일 차를 닦아야 해서 노동강도가 만만치 않은데도 자활 의지를 갖고 일했던 분들의 좌절감이 컸다. 다른 세차 물량을 찾아보고 있지만 쉽지 않다”고 말했다. 조건부 수급자들은 세차를 하며 월 100만원 남짓을 벌었고, 자활기업 참여자들은 최저임금(월 175만여원)을 조금 웃도는 임금을 받았다.
쏘카는 서비스 품질과 가격경쟁력이 떨어져 계약을 지속할 수 없었다는 입장이다. 자활센터·기업보다 비용이 저렴한 다른 업체들이 많다는 것이다. 쏘카 관계자는 “유료서비스인 쏘카는 세차업무를 진행하면서 품질유지와 비용관리를 우선 고려해야 했다”고 말했다. 쏘카는 일반 업체들에 세차용역을 맡겨 월 800만원가량 비용을 절감할 수 있게 됐다. 대당 1만원대 중반인 세차 단가는 일반 업체들이 자활센터·기업보다 1천원가량 저렴하다고 한다.
김봉준 관악봉천지역자활센터장은 “다른 업체보다 서비스 품질이 떨어진다고 보지 않는다. 쏘카가 재계약 불가 통보 공문을 보내기 전에 협의조차 하지 않았다”고 말했다. 서울광역자활센터 관계자는 “쏘카의 사업 제안이 없었다면 정부 예산을 들여 사업단을 구성하지도 않았을 것”이라며 분통을 터뜨렸다.
박태우 기자 [email protected]
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