아마존은 과포장 이렇게 해결한다

2022년 현재, 3억 명의 고객이 190만 판매자들로부터 상품을 구매하고, 전 세계 175개가 넘는 풀필먼트 센터에서 하루 약 160만 개의 배송을 처리하는 아마존에서 포장재를 최적화하는 머신러닝 알고리즘을 포함한 과포장 문제에 대한 성과를 공개했다고 합니다. 이들이 발표한 논문 ‘Reducing Amazon’s packaging waste using multimodal deep learning’에 따르면 텍스트와 이미지 분석을 결합한 다중형식 (multimodal, 멀티모달) 딥러닝이 과포장 해결의 핵심으로, 다음과 같은 4가지 방법입니다. 1) 상품 기본 정보와 고객 리뷰 텍스트에 주목하자 - 상품 페이지별 고객 리뷰, 고객센터 챗봇 대화 기록, 파손 불만 사항등 2) 풀필먼트 센터 입고 시 스캔하는 상품 이미지를 분석하자 - 컴퓨터 비전 기술을 활용해 대규모 검수와 이미지 데이터 분석 3) 데이터 불균형을 해결하자 - ‘포장에 문제가 있는 데이터’가 비록 개수는 적지만 모델 개발 과정에서 영향력이 커질 수 있도록 설정해 데이터 불균형 문제 해결 4) 여러 형식의 데이터를 동시에 고려하자 - 상품 기본 정보, 텍스트 데이터, 이미지 데이터 등 여러 형식의 데이터를 동시에 고려해 포장재를 결정하는 이른바 다중형식 딥러닝 모델 고안