1. 어떤 상황에서 AI를 활용했나요?
“옷은 있는데, 오늘 무엇을 입어야 할지 모르겠다.”
저는 옷을 고르고 서로 어울리게 조합하는 데 어려움을 느꼈습니다. 마음에 들어 구입한 옷도 어떻게 입어야 할지 몰라 손이 잘 가지 않았고, 결국 익숙한 조합을 반복하게 됐습니다. 인터넷에서 코디 사진을 찾아도 제가 가진 옷과 달라 그대로 따라 하기 어려웠습니다.
필요했던 것은 새 옷을 추천하는 서비스보다, ‘이미 가진 옷을 잘 입도록 도와주는 도구’였습니다. 여기에 출근·일상·데이트 등 상황과 그날의 날씨까지 고려하면 생활에서 계속 사용할 수 있겠다고 생각했습니다.
그래서 제 옷과 신발을 직접 촬영하고, 얼굴·전신 사진을 활용해 착용 모습을 확인할 수 있는 개인용 웹앱 ‘나만의 옷장’을 만들었습니다. 평소 스타일링에 자신이 없던 제 생활 속 문제를 AI로 해결해 보고자 시작한 사례입니다.
활용방법은 1) 나에게 있는 옷들을 내가 직접 조합해서 스타일 느낌을 확인하는 기능이 있고, 2) AI가 직접 날씨를 연동해서 비즈니스룩, 일상룩, 데이터룩을 직접 추천해주는 기능이 있다.

2. 어떤 AI를 어떻게 활용했나요?
ChatGPT와 Codex를 활용해 아이디어를 구체화하고 웹앱을 제작·수정했으며, OpenAI 이미지 생성 API를 연결해 선택한 옷을 입은 듯한 가상 피팅 이미지를 확인하도록 구성했습니다.
먼저 제가 가진 옷과 신발을 촬영해 신발·하의·셔츠·상의·겉옷으로 등록했습니다. 얼굴과 전신 사진은 가상 피팅의 참고 자료로 사용했습니다. 이후 옷을 직접 선택하거나, 지역과 날짜를 설정해 비즈니스룩·일상룩·데이트룩을 추천받도록 했습니다.
추천 조합은 등록한 옷의 분류·색상·두께·용도와 날씨 정보를 이용해 구성합니다. 날씨는 Open-Meteo의 예보를 연동해 선택한 날짜의 최고·최저기온, 체감기온, 강수확률을 참고하도록 했습니다. 이렇게 고른 조합 중 실제 착용 모습이 궁금한 코디만 선택하면, 이미지 생성 AI가 인물과 옷 사진을 참고해 착용 이미지를 만듭니다.
개발 과정에서도 직접 사용하며 개선했습니다. 처음에는 옷 사진을 아바타 위에 배치하는 방식이었는데, 실제 입은 모습을 상상하기에는 부족했습니다. 이 한계를 확인하고 얼굴과 체형, 옷의 형태를 참고하는 사실적인 AI 착용 이미지 방식으로 변경했습니다.
비용도 생활 속 사용에 맞게 조정했습니다. 이미지 생성은 낮음 품질을 기본으로 하고, 추천된 세 가지 코디를 모두 생성하지 않고 보고 싶은 코디만 생성하도록 했습니다. 이미 생성한 같은 옷 조합은 저장된 이미지를 재사용하도록 구성했습니다.

3. 활용 결과 어떤 변화가 있었나요?
가장 큰 변화는 코디를 ‘머릿속으로만 상상하던 일’에서 ‘내 옷을 기준으로 비교하고 선택하는 일’로 바꾼 것입니다.
기존에는 다른 사람의 코디 사진을 보며 비슷한 옷을 찾아야 했다면, 이제는 제 옷장 안에서 가능한 조합을 살펴볼 수 있습니다. 직접 선택한 옷을 착용 이미지로 확인하는 과정은 스타일링에 대한 부담을 낮추고, 평소 시도하지 않았던 조합을 검토하는 데 도움이 됐습니다.
처음 옷을 촬영하고 등록하는 수고는 있습니다. 그러나 한 번 등록한 옷은 반복해서 활용할 수 있고, 새로 산 옷은 추가하고 더 이상 입지 않는 옷은 삭제하면 됩니다. 매번 처음부터 설명하는 방식보다 제 생활에 맞는 옷장 정보를 계속 축적할 수 있다는 점이 유용했습니다.
또한 AI를 한 번 질문하고 끝내는 서비스가 아니라, 제가 필요할 때 다시 열어 사용하는 생활 도구로 경험하게 됐습니다. 새로운 옷을 사는 것뿐 아니라 이미 가진 옷의 활용도를 높이는 방향으로 생각하게 된 점도 의미 있는 변화입니다.
아직 준비시간 단축이나 구매비용 절감 효과를 수치로 측정하지는 않았습니다. 앞으로 실제 선택한 코디, 반복 착용한 옷, 코디를 정하는 데 걸린 시간 등을 기록해 효과를 확인하고자 합니다.

4. 나만의 방식 또는 개선 포인트는 무엇인가요?
저만의 방식은 ‘내 옷장·내 모습·선택한 지역과 날짜의 날씨’를 하나의 사용 흐름으로 연결한 것입니다.
첫째, 실제 보유한 옷을 출발점으로 삼았습니다. 멋진 코디를 보여주는 데 그치지 않고, 제가 지금 가진 옷으로 실행할 수 있는 조합을 찾도록 했습니다. 옷의 추가·삭제 기능을 통해 옷장이 바뀌어도 계속 사용할 수 있습니다.
둘째, 현재 위치뿐 아니라 앞으로 방문할 지역과 날짜를 선택할 수 있도록 했습니다. 오늘부터 7일간 날짜를 바꾸고 국내외 도시를 검색해 해당 지역의 예보를 참고할 수 있습니다. 예를 들어 의정부에서 생활하더라도 주말에 방문할 부산이나 해외 여행지의 기온을 기준으로 옷을 검토할 수 있습니다. 현재 있는 곳의 날씨만 보는 방식에서 ‘내가 옷을 입고 활동할 장소와 날짜’를 기준으로 확장한 것입니다.
셋째, 실제 사용 과정에서 발견한 불편을 개선했습니다. 단순 사진 배치를 사실적인 가상 피팅으로 바꾸고, 생성 비용을 고려해 선택 생성과 동일 조합 재사용을 적용했습니다. 기능을 많이 넣는 것보다 반복해서 사용할 수 있는 방식으로 다듬는 데 중점을 뒀습니다.
넷째, AI의 제안을 최종 정답으로 보지 않습니다. 가상 피팅은 실제 사이즈나 착용감을 보장하지 않으며, 예보도 바뀔 수 있습니다. 최종 선택은 사용자가 자신의 편안함과 취향, 활동 계획을 고려해 결정합니다. 유행 역시 무조건 따를 기준보다 나에게 맞는 스타일을 탐색하는 참고자료로 활용하고자 합니다.

5. 다른 사람도 따라 할 수 있나요?
네. 핵심은 모든 옷을 한 번에 등록하는 것이 아니라, 자주 입는 옷 몇 벌부터 시작하는 것입니다.
① 자주 입는 상의·하의·신발을 직접 촬영합니다.
② 종류·색상·두께·용도를 확인해 나만의 옷장에 등록합니다.
③ 지역과 날짜를 선택해 코디 조합을 살펴봅니다.
④ 궁금한 조합만 AI 착용 이미지로 확인합니다.
⑤ 마음에 드는 조합은 다시 활용하고, 옷이 바뀌면 추가·삭제합니다.
같은 절차에 자신의 취향과 생활 조건을 반영하면 스타일링이 어려운 남성, 옷은 많지만 조합이 어려운 사람, 여행을 준비하는 사람 등에게 응용할 수 있습니다. 이 경험에서 정리한 등록 방법과 사용 절차를 공유하면 다른 사람도 자신의 옷장으로 재현할 수 있습니다. 다만 각자의 사진과 옷장은 분리해 관리해야 하며, API를 활용하는 경우 생성 비용과 결제 주체도 명확히 안내해야 합니다.

육아에도 확장 가능성이 있습니다. 부모가 아이와 함께 옷을 등록하고, 날씨에 맞는 몇 가지 조합 중 아이가 직접 고르게 하는 방식입니다. “AI가 정했으니 입어야 한다”고 강요하기보다 “이 중에서 어떤 옷이 마음에 드니?”라고 선택을 돕는 도구로 사용한다면, 옷을 고르는 대화를 즐거운 놀이로 바꿀 수 있습니다. 이는 앞으로 검증해 보고 싶은 활용 방향이며, 현재 확인한 육아 성과는 아닙니다.
이때 아동의 얼굴 사진을 꼭 사용할 필요는 없습니다. 옷 사진과 일반 아바타만으로 시작하고, 사진 활용 시에는 보호자의 동의와 아이의 의사를 존중해야 합니다.
제 사례는 특별한 기술을 새로 발명한 경험보다, 일상의 작은 불편을 발견하고 AI와 함께 실제 사용할 수 있는 도구로 개선한 경험입니다. 한 번 정리한 옷장을 계속 활용하면서, 옷을 고르는 일을 더 쉽고 재미있게 만드는 것이 목표입니다.