다 된 세탁에 AI 뿌리기 EP1. 우리는 당신의 옷을 기억합니다
요원 B
기술 블로그
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안녕하세요, 인게이지 스쿼드의 백엔드 엔지니어 다나 요원입니다.
이번 글에서는 인게이지 스쿼드가 세탁특공대의 2025년 비전인 “줄 서는 세탁소”를 실현하기 위해, 서비스에 AI 기술을 도입하게 된 여정을 소개하려고 해요. 앞으로 이 시리즈는 <다 된 : 세탁 서비스 AI 도입기>라는 이름으로 연재될 예정입니다.
목표: 고객이 줄 서는 세탁소
2025년, 세탁특공대는 “고객이 줄 서서라도 맡기고 싶은 세탁소”를 목표로 삼고 있어요. 인게이지 스쿼드에서는 이 목표를 실현하기 위해 두 가지 핵심 가치에 집중했어요:
1.
고객 맞춤 관리 – 고객이 맡긴 옷의 세탁 히스토리를 기억해서, 옷 관리 이력을 시각적으로 보여주기
2.
차별화된 메시지 전달 – “우리는 고객의 요청을 기억하고 세심하게 관리합니다”라는 인상을 심어주기
이 두 가지를 통해 고객에게 전문성과 신뢰감을 줄 수 있다고 생각했어요. 그래서 우리는 “고객의 옷을 데이터로 기억하는 방식”에 대해 본격적으로 고민하기 시작했죠.
시작: "당신의 옷을 기억합니다"
이 프로젝트는 “우리는 당신이 아끼는 옷의 히스토리를 기억합니다”라는 한 문장에서 시작됐어요. 단순히 세탁 이력을 텍스트로만 보여주는 게 아니라, 시각적으로도 즐거운 경험을 주고 싶다는 게 핵심이었어요.
첫 번째 아이디어는 스마트팩토리(SF)에서 촬영된 고객 의류 이미지 데이터를 활용하는 거였어요. 고객의 세탁물이 입고될 때 자동으로 촬영되는 사진을, 더 의미 있게 활용할 수 없을까 고민했죠.
아이디어: 고객의 옷을 마네킹에 입혀보기
"세탁한 옷을 마네킹에 입혀서 보여주면 어떨까?"라는 아이디어가 나왔어요. SF에서 촬영된 이미지를 AI를 활용해 마네킹 착용 이미지로 재구성해보자는 거였죠.
가능성을 빠르게 확인해보기 위해, ChatGPT 웹 인터페이스에 사진을 업로드하고 이렇게 물어봤어요:
"첨부한 사진의 옷을 마네킹에 입혀줘"
순조로운 시작. 이땐 몰랐다...
놀랍게도, 한 번의 시도만에 기대했던 결과물이 나왔습니다. 이 정도 퀄리티라면 API 연동을 통해 실제 서비스에 적용하는 것도 어렵지 않겠다고 판단했어요.
현실의 벽: API에서 만난 예기치 못한 문제들
하지만 DALL·E API를 활용해 동일한 요청을 보내자, 문제가 시작됐어요. 생성되는 마네킹의 스타일, 포즈, 배경이 매번 달랐고, 리스트 형태로 이미지가 나열될 UI 특성상 시각적 통일성이 무너지는 문제가 발생했어요.
더 심각한 건 이미지 인식 오류였어요. 이미지 URL을 API에 전달했을 때, AI가 해당 옷을 제대로 인식하지 못하고 전혀 다른 옷이 입혀진 마네킹 이미지를 만들어낸 거예요.
이걸 넣었는데
이게 나와버림
"당신의 옷을 기억합니다"라는 핵심 가치에 치명적인 문제였어요. 고객의 실제 옷이 아닌 엉뚱한 옷이 보여진다면, 오히려 신뢰를 떨어뜨릴 수 있었죠.
발견: 숨겨진 프롬프트의 비밀
문제를 더 깊이 들여다보던 중, 재미있는 사실을 발견했어요. ChatGPT에서 이미지를 클릭하고 우측 상단의 정보 아이콘을 열어보면, 해당 이미지를 생성할 때 실제로 사용된 프롬프트가 표시되더라고요.
우리는 "첨부한 옷을 마네킹에 입혀줘"라고만 입력했지만, 실제로는 아주 정교하고 상세한 프롬프트가 들어가 있었어요:
첨부한 사진과 유사한 베이지색 터틀넥 스웨터를 입은 마네킹의 사실적인 이미지를 생성해주세요. 스웨터는 부드러워 보이며 약간 루즈한 핏을 가지도록 표현해야 합니다. 의류의 디테일을 강조하기 위해 배경은 깔끔한 흰색으로 설정해주세요.
즉, ChatGPT는 우리 요청을 해석해서 적절한 프롬프트를 자동 생성해주고 있었던 거죠. 반면, API에서는 그 역할을 우리가 직접 해야 했던 거예요.
문제 요약
정리해보면 우리가 마주친 문제는 다음과 같아요:
1.
이미지 링크 기반 요청 시, 옷을 제대로 인식하지 못함
2.
고객이 맡긴 옷과 전혀 다른 옷이 생성됨
3.
마네킹 이미지의 스타일이나 구도가 매번 달라 통일성 부족
다음 이야기
이번 글에서는 세탁 서비스에 AI 이미지 생성 기술을 도입하게 된 배경과, 첫 번째 기술 검토에서 마주친 시행착오들을 공유해봤어요.
다음 글에서는, 우리가 이 문제들을 어떻게 해결했는지, 실제 서비스 적용을 위해 어떤 방향으로 접근했는지를 자세히 소개해볼게요.
다음 요원은 당신입니다 🫵
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