– 중고나라, 셀프검수 베타 서비스에 AI 기능 도입…사용자 편의성·검수 신뢰도↑
– 사진만 업로드하면 AI가 자동으로 상품 컨디션 확인…평균 이미지 인식 정확도 90% 이상
– 예상 등급 분석·AI 시세 조회 기능 포함한 셀프검수 정식 서비스 연내 출시 예정
중고거래 플랫폼 중고나라(대표 최인욱)는 ‘셀프검수’ 베타 서비스에 AI 기반 이미지 자동 검수 기능을 도입하며 사용자 편의성과 검수 신뢰도를 한층 강화했다고 22일 밝혔다.
‘AI 이미지 자동 검수’ 기능은 셀프검수 상품 등록 시, 판매자가 업로드한 사진을 AI가 자동으로 분석해 상품 컨디션을 체크할 수 있도록 돕는 기능이다. 중고나라 앱 상품 등록 화면에서 ‘아이폰’ 또는 ‘갤럭시’ 키워드를 입력하면 나타나는 ‘셀프검수 서비스’ 버튼을 통해 이용할 수 있다.
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.
Joonggonara introduces AI image automatic inspection function to ‘self-inspection’ service
– Secondhand Market, AI function introduced to self-inspection beta service… User convenience and inspection reliability ↑
– Just upload a photo and AI will automatically check the product condition… Average image recognition accuracy of over 90%
– Self-inspection service including expected grade analysis and AI price inquiry function scheduled to be launched within the year
Secondhand transaction platform Joonggonara (CEO Choi In-wook) announced on the 22nd that it has further strengthened user convenience and inspection reliability by introducing an AI-based automatic image inspection function to its 'self-inspection' beta service.
The 'AI Image Auto-Inspection' function is a function that helps check the condition of a product by automatically analyzing the photos uploaded by the seller when registering a self-inspection product. It can be used by entering the keywords 'iPhone' or 'Galaxy' on the product registration screen of the Joonggonara app and clicking the 'Self-Inspection Service' button that appears.
With the introduction of this feature, sellers can quickly check and register the condition of a product by simply taking a photo, without having to fill in all the scratches or damage on the product’s exterior. From the buyer’s perspective, the addition of the AI inspection step to the existing self-inspection items allows them to check more reliable product information.
Joonggonara has applied deep learning-based object recognition and image classification technology to this automatic inspection system. To this end, it directly labeled over 80,000 product image data registered in the smartphone/tablet PC category of the Joonggonara app/web to increase the learning accuracy of the AI model.
According to our own test results, the recognition accuracy of major AI judgment models, including ▲watermark identification ▲image orientation detection ▲damage and damage classification, averaged over 90%.
This year, Junggonara plans to further enhance the precision of AI image analysis technology and sequentially expand the categories to which self-inspection is applied. In addition, it plans to release an official version that adds an AI price confirmation function and an expected grade analysis based on product condition within the year.
Joonggonara CEO Choi In-wook said, “Since the launch of the beta service last December, the fraud rate for products subject to self-inspection has been 0%, and the transaction success rate has increased by approximately 46% compared to products not subject to self-inspection, showing positive results.” He added, “We will continue to expand various technological and institutional foundations to create a trustworthy second-hand transaction environment in the future.”
中古国、「セルフ検収」サービスにAIイメージ自動検収機能を導入
– 中古国、セルフ検知ベータサービスにAI機能を導入…ユーザー利便性・検品信頼度↑
– 写真のみアップロードすると、AIが自動的に商品の状態を確認する…平均画像認識精度90％以上
– 予想格付け分析・AI相場照会機能付きセルフ検定正式サービス年内発売予定
中古取引プラットフォーム中古国（代表チェ・インウク）は「セルフ検収」ベータサービスにAIベースのイメージ自動検収機能を導入し、ユーザーの利便性と検収信頼度を一層強化したと22日明らかにした。
「AIイメージ自動検収」機能は、セルフ検品商品登録時に、販売者がアップロードした写真をAIが自動的に分析して商品体調をチェックできるようにする機能だ。中古国アプリ商品登録画面で「iPhone」または「ギャラクシー」キーワードを入力すると表示される「セルフ検知サービス」ボタンを通じて利用できる。
該当機能の導入により、販売者は商品外観の傷や破損状態を一日で記入する必要がなく、簡単な写真撮影だけで商品コンディションを素早くチェックして登録できるようになった。購入者の立場では、既存のセルフ検査項目にAI検査手順が追加され、より信頼性の高い商品情報を確認することができる。
中古国は今回の自動検収システムにディープラーニングベースのオブジェクト認識と画像分類技術を組み込んだ。このために中古国アプリ/ウェブのスマートフォン・タブレットPCカテゴリに登録された8万件以上の商品イメージデータを直接ラベリングしてAIモデルの学習精度を高めた。
自己テストの結果、▲透かし識別▲画像方向の検出▲破損及び損傷分類など主要ＡＩ判別モデルの認識精度は平均９０％以上を記録した。
中古国は今年のAIイメージ分析技術の精度をさらに高度化し、セルフ検知適用対象カテゴリーを順次拡大していく予定だ。これとともに、商品体制に応じた予想格付け分析およびAI相場確認機能を追加した正式版を年内に披露する計画だ。
中古国チェ・インウク代表は「去る12月ベータサービスの発売以後、セルフ検知適用商品の詐欺被害発生率は0%を記録し、取引成績率は美的商品対比約46%増加するなど肯定的な成果が現れている」とし「今後も信頼できる中古取引環境のために多様な技術的制度的。
Joonggonara 将 AI 图像自动检测功能引入“自助检测”服务
– Joonggonara 在自助检查测试版服务中引入 AI 功能……用户便利性和检查可靠性↑
– 只需上传照片，AI 就会自动检查产品状况……平均图像识别准确率超过 90%
– 预计年内推出包括预期等级分析和AI价格查询功能的自助检验服务
二手交易平台Joonggonara（代表崔仁旭）22日宣布，在“自助检查”测试服务中引入基于人工智能的自动图像检查功能，进一步加强了用户的便利性和检查的可靠性。
“AI图像自动检测”功能是在注册自检商品时，通过AI自动分析卖家上传的照片，帮助检查商品状况的功能。在Joonggonara应用程序的产品注册画面中输入关键词‘iPhone’或‘Galaxy’，点击出现的‘自助检测服务’按钮即可使用。
推出此功能后，卖家现在只需拍照即可快速检查和记录产品状况，而无需手动记录产品外观的任何划痕或损坏。从买家角度来看，在现有的自检项目中增加AI检测步骤，可以让产品信息更加可靠。
Junggo Nara 将基于深度学习的物体识别和图像分类技术融入到这个自动检查系统中。为此，我们直接标记了Junggonara应用程序/网页的智能手机/平板电脑类别中注册的80,000多个产品图像数据，以提高AI模型的学习准确性。
根据我们自己的测试结果，▲水印识别▲图像方向检测▲损伤及损伤分类等主要AI判断模型的识别准确率平均在90%以上。
今年，正吾奈良计划进一步提高AI图像分析技术的精度，并陆续扩大自检的应用领域。此外，我们计划在年内发布完整版本，其中包括基于产品状况的预期等级分析和AI价格确认功能。
中原集团代表崔仁旭表示，“自去年12月推出内测服务以来，自检商品的欺诈率为0%，与未自检商品相比，交易成功率提高了约46%，取得了积极的成果。”他补充道：“未来我们将继续拓展各种技术和制度基础，打造一个值得信赖的二手交易环境。”
Joonggonara introduit la fonction d'inspection automatique d'images IA dans le service « d'auto-inspection »
– Joonggonara introduit une fonction d'IA dans son service bêta d'auto-inspection… Confort d'utilisation et fiabilité de l'inspection↑
– Téléchargez simplement une photo et l’IA vérifiera automatiquement l’état du produit… Précision moyenne de reconnaissance d’image de plus de 90 %
– Un service d’auto-inspection comprenant une analyse de la qualité attendue et une fonction de demande de prix par IA devrait être lancé dans l’année
La plateforme de transactions d'occasion Joonggonara (PDG Choi In-wook) a annoncé le 22 qu'elle avait encore renforcé la commodité de l'utilisateur et la fiabilité de l'inspection en introduisant une fonction d'inspection automatique d'images basée sur l'IA dans son service bêta « d'auto-inspection ».
La fonction « AI Image Auto-Inspection » est une fonction qui permet de vérifier l'état du produit en demandant à l'IA d'analyser automatiquement les photos téléchargées par le vendeur lors de l'enregistrement d'un produit d'auto-inspection. Vous pouvez l'utiliser en saisissant le mot-clé « iPhone » ou « Galaxy » sur l'écran d'enregistrement du produit de l'application Joonggonara et en cliquant sur le bouton « Service d'auto-inspection » qui apparaît.
Avec l'introduction de cette fonctionnalité, les vendeurs peuvent désormais vérifier et enregistrer rapidement l'état d'un produit en prenant simplement une photo, sans avoir à enregistrer manuellement les rayures ou les dommages sur l'extérieur du produit. Du point de vue de l'acheteur, l'ajout de l'étape d'inspection de l'IA aux éléments d'auto-inspection existants permet d'obtenir des informations sur les produits plus fiables.
Junggo Nara a intégré une technologie de reconnaissance d'objets et de classification d'images basée sur l'apprentissage profond dans ce système d'inspection automatique. À cette fin, nous avons directement étiqueté plus de 80 000 données d'image de produit enregistrées dans la catégorie smartphone/tablette PC de l'application/web Junggonara pour augmenter la précision d'apprentissage du modèle d'IA.
Selon nos propres résultats de test, la précision de reconnaissance des principaux modèles de jugement d'IA, y compris ▲l'identification du filigrane ▲la détection de l'orientation de l'image ▲les dommages et la classification des dommages, était en moyenne supérieure à 90 %.
Cette année, Junggo Nara prévoit d'améliorer encore la précision de la technologie d'analyse d'images par IA et d'élargir séquentiellement les catégories auxquelles l'auto-inspection est appliquée. De plus, nous prévoyons de publier une version complète dans le courant de l'année, qui comprend une analyse de la qualité attendue en fonction de l'état du produit et des fonctions de confirmation des prix par l'IA.
Le PDG de Joonggonara, Choi In-wook, a déclaré : « Depuis le lancement du service bêta en décembre dernier, le taux de fraude pour les produits soumis à l'auto-inspection est de 0 %, et le taux de réussite des transactions a augmenté d'environ 46 % par rapport aux produits non soumis à l'auto-inspection, ce qui montre des résultats positifs. » Il a ajouté : « Nous continuerons à développer diverses bases technologiques et institutionnelles pour créer un environnement de transaction d’occasion fiable à l’avenir. »
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