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해당 기능 도입으로 판매자는 상품 외관의 흠집이나 파손 상태를 일일이 기입할 필요 없이, 간단한 사진 촬영만으로 상품 컨디션을 빠르게 체크해 등록할 수 있게 됐다. 구매자 입장에서는 기존 셀프검수 항목에 AI 검수 단계가 추가되면서 보다 신뢰도 높은 상품 정보를 확인할 수 있다.
중고나라는 이번 자동 검수 시스템에 딥러닝 기반의 객체 인식 및 이미지 분류 기술을 접목했다. 이를 위해 중고나라 앱/웹의 스마트폰·태블릿PC 카테고리에 등록된 8만 건 이상의 상품 이미지 데이터를 직접 라벨링해 AI 모델의 학습 정확도를 높였다.
자체 테스트 결과 워터마크 식별, 이미지 방향 감지, 파손 및 손상 분류 등 주요 AI 판별 모델의 인식 정확도는 평균 90% 이상을 기록했다.
중고나라는 올해 AI 이미지 분석 기술의 정밀도를 더욱 고도화하고, 셀프검수 적용 대상 카테고리를 순차적으로 확대해 나갈 예정이다. 이와 함께, 상품 컨디션에 따른 예상 등급 분석 및 AI 시세 확인 기능을 추가한 정식 버전을 연내 선보일 계획이다.
중고나라 최인욱 대표는 “지난 12월 베타 서비스 출시 이후 셀프검수 적용 상품의 사기 피해 발생률은 0%를 기록했으며, 거래 성사율은 미적용 상품 대비 약 46% 증가하는 등 긍정적인 성과가 나타나고 있다”며 “앞으로도 신뢰할 수 있는 중고거래 환경을 위해 다양한 기술적·제도적 기반을 지속 확대해 나가겠다”고 밝혔다.
