프로젝트 성공사례#06 고객사 제공 QR이미지와 함께 촬영된 음식 이미지 수집기

고객사 제공 QR이미지와 함께 촬영된 음식 이미지 수집기

영양 정보 분석 및 식단 관리 AI 솔루션 고도화 작업기 

고객사 요구사항

  • 조리된 음식 촬영 (공산품 및 식음료 단독 촬영 불가)
  • 고객사에서 제공하는 QR 이미지를 화면 중앙에 두고 촬영
  • 일반렌즈 촬영만 허용 (광각렌즈 사용 불가)
  • 촬영 거리 및 각도를 다양하게 하여 총 5장 이미지 촬영

고객사에게 어떤 어려움이 있었나요?

저희는 영양 정보 분석 및 식단 관리 어플리케이션을 운영 중인 기업입니다. 최근 동일한 서비스를 제공하는 업체가 계속해서 늘어남에 따라, 보다 다양한 종류의 음식을 인식하고 정확한 정보를 제공하는 것이 무엇보다도 중요한 경쟁력이 되었는데요. 사용자들에게 오래도록 사랑받는 어플리케이션으로 살아남기 위해서는 짧은 기간 내에 다양한 환경에서 촬영된 새로운 음식 이미지와 데이터가 꾸준히 학습되어야 하죠! 하지만, 저희에게 필요한 음식 이미지는 반드시 저희가 제공하는 QR이미지와 함께 촬영된 데이터여야 하는데요. 따라서, 단기간에 많은 사람을 모집하고 이러한 필수사항을 교육 및 관리하는데 어려움을 겪고 있었습니다.

크라우드웍스를 선택한 이유!

  • 고객사에서 제공하는 QR 이미지를 동시다발적으로 배포하여 교육 및 작업 관리 가능 
  • 고객사 기준에 적합한 높은 퀄리티의 이미지 데이터 확보 가능

크라우드웍스 솔루션

작업자 선발 과정

이번 프로젝트에서는 작업자들의 QR이미지 우편수령이라는 조건이 존재했습니다. 작업자들은 고객사의 요구사항에 따라 고객사에서 제공하는 QR이미지를 화면 중앙에 두고 조리된 음식을 촬영해야했기 때문이죠. 담당PM은 TA(Talent Acquisition)팀의 도움을 받아 개인정보동의 및 우편 수령에 동의하는 작업자들만 빠르게 모집할 수 있었고, 선발된 825명의 작업자들에게 QR이미지가 발송되었습니다.

이미지 수집

‘식사’의 명확한 기준은 무엇일까요? 담당PM은 프로젝트를 오픈하기 전 생각했습니다. 사람마다 ‘식사’에 대한 기준이 모호하기 때문에 프로젝트 진행 중 많은 CS가 발생할 것을 말이죠. 과연 고객사가 생각하는 ‘식사’는 무엇인지, 또 촬영 각도, 방향, 사용된 식기 등에 대한 정확한 기준이 있는지 작업자 입장에서 불명확하다고 판단될 수 있는 부분들에 대해서 미리 생각하고, 고객사와 논의하여 세밀한 가이드 조정을 진행했습니다.

또한, 식사 구성에 따라 QR이미지를 놓을 수 있는 범위가 지정되어 있었는데요. 프로젝트 초반, 작업자들이 음식의 종류와 가지수에 따라 위치를 판단하는데 어려움을 겪자 담당PM은 PI팀(Project Improvement)와 협업하여 작업 가이드에 예시 이미지와 영상 가이드를 추가하고 작업자들의 피드백에 따라 추가 수정을 끊임없이 진행하며 프로젝트가 원활하게 진행될 수 있도록 노력을 아끼지 않았습니다. 이와 더불어 작업자와 검수자의 문의사항에 실시간 응대를 하며 작업 속도를 높였죠.

실제 QR이미지를 우편 수령하여 조건에 맞는 음식들을 촬영하는 작업이었기 때문에 일반적인 이미지 수집보다 높은 난이도의 프로젝트였음에도 불구하고, 프로젝트는 놀라운 속도를 보였습니다. 예상했던 기간보다 4주 단축된 기간에 고객사의 요구사항을 모두 만족하는 높은 퀄리티의 이미지가 수집되었는데요. 정확도와 스피드 뭐 하나 놓치는 것이 없는 크라우드웍스입니다!

담당 PM 코멘트

QR이미지의 촬영 위치라던지 조리된 음식의 기준이라던지 프로젝트 초반에는 작업자들의 CS가 많았어요. 이미 프로젝트를 오픈하기 전부터 여러가지 요구사항에 대한 분명한 기준에 대해 많은 고민들을 해왔기에 이슈가 없을 것이라고 생각했지만 오산이었죠. PI팀과 함께 머리를 맞대고 10,000가지의 경우의 수를 모두 생각해본 것 같아요. 오로지 작업자가 보다 수월하게 작업 내용을 이해하여 프로젝트 진행을 원활하게 하기 위함이었죠. 물론, 검수자가 있으니 수차례 반려를 놓도록 손을 놓고있어도 되지만, 그렇게 되면 작업자와 검수자 모두 사기가 떨어지거든요. 작업자와 검수자가 처음의 마음가짐을 잃지 않도록, 그래서 궁극적으로 최상의 퀄리티의 데이터를 얻을 수 있도록 저희가 할 수있는 최선을 다 한거라고 생각해요.”   

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