거기에 대화형으로 진행하여 사용자는 더욱더 좋은 결과물을 받아볼 수 있습니다.

음식배달과 오프라인 상품배송 등을 효율적으로 하기 위해서 서울시 25개 구를 중심지역과 동서남북으로 나누려고 했습니다.

하지만 지역을 단순히 가나다순으로 나열할 수는 없어서 행안부 자료를 분석했는데 들쭉날쭉 지역을 표기해서 헛갈렸습니다.

서울특별시

종로구, 중구, 용산구, 성동구, 광진구, 동대문구, 중랑구, 성북구, 강북구, 도봉구, 노원구, 은평구, 서대문구, 마포구, 양천구, 강서구, 구로구, 금천구, , 영등포구, 동작구, 관악구, 서초구, 강남구, 송파구, 강동구

그래서 현재 서비스하고 있는 Ai에게 중동서남북으로 구분해 달라고 물어봤습니다.

하지만 정확하게 구분을 못 해서 지도에 가상의 X선을 그려서 정확하게 산출했습니다.

그래서 Ai에게 이미지를 주면서 가상의 X선을 그려서 산출하면 된다고 이야기했더니 감탄하더군요.

결론은 아무리 Ai더라도 인간의 문제해결 방식을 넘을 수가 없다는 결과를 얻었습니다.

문제해결 방식을 잘 넣어야 합니다.

다음은 '지금'자체 데이터와 사용자 데이터를 Ai의 딥러닝 방식을 복합하여 적용할 사례입니다.

이는 대한민국의 산에서 자라는 식물을 데이터로 정리합니다.

심마니의 협조를 얻어서 대한민국 산에서 캘 수 있는 버섯을 상, 하, 사방팔방 8컷을 촬영하고 업로드합니다.

물론 식용인지 독버섯에 대한 설명을 써야 합니다.

매년 2~3명이 독버섯을 채취해서 먹고 돌아가십니다.

독버섯인지를 판독해서 한 생명이라도 살려야 하지 않겠습니까?

사용자가 산에서 '지금퀘스트' 앱을 실행하고 버섯을 촬영하면 버섯에 대한 설명과 식용버섯인지 독버섯인지 알려줍니다.

이때 Ai는 사용자가 촬영한 사진 데이터가 해당 버섯이 맞다는 판단이 나오면 기존 사진데이터 8장에서 한 장이 추가되어 9장으로 늘어나기 때문에 사용자가 참여하는 딥러닝이 되는 것입니다.

그래서 다음 사용자에게는 9장으로 이미지매칭 서비스를 해주기 때문에 더 정밀해집니다.

이런 게 바로 생활에 적용할 수 있는 Ai 서비스입니다.

수백 개의 '지금'의 서비스를 운영하면서 쌓은 데이터가 외부의 도움 없이 사용자의 니즈에 맞게 정리해서 결과물을 정확하게 보여주는 것이 차별화된 Ai 서비스라고 생각합니다.