패션 AI의 힘: 케이크몰의 의류 상품 AI 자동 추천 및 상세 정보 자동 생성 시스템 

케이크몰 프로젝트 개요: 패션 오픈 마켓의 디지털 혁신

1. 지능형 상품 추천: 고객의 패션 취향, 과거 구매 이력, 그리고 웹사이트 내 행동 데이터를 기반으로 개인화된 의류 상품을 자동으로 추천하는 시스템.
2. 상품 정보 입력 자동화: 판매자가 상품을 등록할 때, 기본적인 정보만으로 AI가 상세 설명을 자동으로 생성하여 판매자의 업무 부담 경감.
3. 판매자 및 상품 관리 효율화: 판매자가 상품을 쉽게 등록하고 재고를 관리하며, 구매자는 안전하고 빠르게 주문 및 결제를 완료할 수 있는 안정적인 시스템 구축.
4. 모바일 최적화: 모바일 환경에서의 원활한 쇼핑 경험을 위한 반응형 디자인 구현 및 빠른 로딩 속도 보장.

기술 스택 및 아키텍처: 유연성과 성능의 조화

• 프레임워크: Dabory Composable
  • 상품, 사용자, 주문, 결제와 같은 핵심 기능을 독립적인 모듈로 구성하여 개발 속도를 높이고, 향후 AI 기능 추가와 같은 확장에 유연하게 대응할 수 있는 아키텍처를 제공합니다.
• 프론트엔드: PHP Laravel
  • 사용자 친화적인 인터페이스(UI)를 구현하여 구매자와 판매자 모두에게 직관적인 웹 경험을 제공합니다. Blade 템플릿 엔진을 활용하여 효율적인 페이지 렌더링과 반응형 디자인을 지원합니다.
• 백엔드: Golang
  • 대규모 트래픽 처리, 복잡한 비즈니스 로직(주문 처리, 결제 연동), 그리고 AI 모델과의 통신을 위한 고성능 API 서버를 구축하는 데 사용되었습니다. Golang의 동시성 모델은 빠른 응답 속도와 안정적인 운영을 보장합니다.
• 데이터베이스: MySQL
  • 상품 정보, 사용자 데이터, 주문 내역, 판매자 정보 등 방대한 데이터를 안정적으로 저장하고 관리합니다. 검색 성능 최적화를 위해 주요 필드에 인덱싱 전략을 적용했습니다.
• AI 모듈:
  • 별도의 마이크로서비스 형태로 구현되어 Golang 백엔드와 API로 통신합니다. 자연어 처리(NLP), 컴퓨터 비전(Computer Vision), **추천 시스템 알고리즘(협업 필터링, 콘텐츠 기반 필터링 등)**이 핵심적으로 활용됩니다.

주요 유즈케이스 1: AI 기반 의류 상품 자동 추천 시스템

1. 고객 행동 데이터 수집:
   • 과정: 고객이 케이크몰 웹사이트에 접속하여 특정 의류 상품들을 조회하거나, 장바구니에 담거나, 위시리스트에 추가하는 등 모든 행동 데이터가 Golang 백엔드를 통해 실시간으로 MySQL에 저장됩니다. 여기에는 클릭 스트림 데이터, 페이지 체류 시간, 검색 쿼리, 카테고리 이동 경로 등이 포함됩니다.
   • 기술적 특징: Golang의 비동기 처리와 MySQL의 빠른 쓰기 성능을 활용하여 대량의 로그 데이터를 효율적으로 수집합니다.
2. 고객 프로파일링 및 특성 분석:
   • 과정: AI 추천 모듈은 수집된 고객 행동 데이터와 함께, 고객의 과거 구매 이력, 성별, 연령(회원 정보 기반), 그리고 명시적으로 설정한 선호 스타일(예: 미니멀리즘, 스트릿 패션) 등의 정보를 통합하여 고객의 패션 취향과 잠재적 니즈를 분석합니다.
   • AI 모듈 연동:
     • 협업 필터링(Collaborative Filtering): "이 고객과 유사한 취향을 가진 다른 고객들은 어떤 상품을 구매했는가?"를 분석하여 추천합니다.
     • 콘텐츠 기반 필터링(Content-Based Filtering): 고객이 관심을 보인 상품의 속성(색상, 소재, 디자인 패턴, 브랜드 등)을 기반으로 유사한 속성의 다른 상품을 추천합니다. 상품 이미지에서 색상 팔레트, 디자인 요소, 의류 유형 등을 컴퓨터 비전 기술로 추출하여 추천 시스템의 피처(Feature)로 활용합니다.
     • 세션 기반 추천: 현재 세션 내 고객의 행동(예: 특정 카테고리 집중 탐색)을 실시간으로 분석하여 즉각적인 추천을 제공합니다.
   • 기술적 특징: Golang 백엔드에서 필요한 데이터를 AI 추천 모듈로 전달하고, AI 모듈은 복잡한 머신러닝 알고리즘(예: Matrix Factorization, Deep Learning 기반 추천 모델)을 수행하여 추천 스코어를 산출합니다.
3. 개인화된 상품 추천 UI 렌더링:
   • 과정: AI가 산출한 추천 결과는 Golang API를 통해 PHP Laravel 프론트엔드로 전달됩니다. 프론트엔드는 이 추천 리스트를 홈페이지 메인 배너, 특정 카테고리 페이지 하단, 또는 장바구니 페이지 등에 '추천 상품' 섹션으로 노출합니다.
   • 기술적 특징: PHP Laravel의 Blade 템플릿과 JavaScript를 활용하여 추천 상품 이미지를 동적으로 로드하고, 고객의 인터랙션에 따라 추천 리스트를 업데이트하는 기능을 구현합니다.

주요 유즈케이스 2: AI 기반 상품 상세 정보 자동 생성 시스템

1. 판매자의 기본 상품 정보 입력:
   • 과정: 판매자가 케이크몰 관리자 페이지를 통해 신규 의류 상품(예: "남성용 데님 재킷")을 등록합니다. 이때 상품명, 카테고리(남성/아우터/재킷), 주요 소재(데님), 색상(블루), 그리고 상품 대표 이미지 등 필수적인 몇 가지 정보만 입력합니다.
   • 기술적 특징: PHP Laravel 기반의 판매자 관리 페이지에서 상품 등록 폼을 제공하며, 입력된 데이터는 Golang 백엔드로 전달됩니다.
2. AI 기반의 상품 이미지 분석 및 특징 추출:
   • 과정: 판매자가 업로드한 상품 대표 이미지를 AI 모듈로 전송합니다. AI는 이 이미지를 분석하여 상품의 다양한 시각적 특징(예: 핏(Fit), 디테일(워싱, 패치), 계절감, 스타일(캐주얼, 포멀))을 자동으로 추출합니다.
   • AI 모듈 연동: 컴퓨터 비전(Computer Vision) 기술 중 객체 감지(Object Detection), 이미지 분류(Image Classification), 특징 추출(Feature Extraction) 등의 알고리즘(예: CNN 기반 모델)을 활용하여 이미지 내 의류의 형태, 색상 분포, 패턴 등을 분석합니다.
3. AI 기반의 상세 설명 및 추천 키워드 자동 생성:
   • 과정: AI는 판매자가 입력한 기본 정보와 이미지 분석을 통해 추출된 특징을 종합하여, 상품 상세 페이지에 필요한 설명 텍스트와 검색 키워드를 자동으로 생성합니다.
   • AI 모듈 연동:
     • 자연어 생성(NLG - Natural Language Generation): 상품의 특징(예: "레귤러 핏의 데님 재킷으로, 빈티지한 워싱이 특징이며, 가을/겨울 시즌 데일리 룩에 적합합니다.")을 매끄러운 문장으로 구성하여 상세 설명을 생성합니다. 이는 사전에 학습된 대량의 패션 상품 설명 데이터를 기반으로 합니다.
     • 키워드 추출/생성: 생성된 설명 텍스트와 상품 정보를 바탕으로 고객들이 검색할 가능성이 높은 관련 키워드(예: "남자 데님 재킷", "빈티지 재킷", "청재킷 코디")를 자동으로 추출하거나 생성하여, 상품의 검색 노출도를 높입니다.
   • 기술적 특징: Golang 백엔드에서 이 모든 AI 처리 결과를 받아 MySQL에 저장하고, 판매자 관리 페이지에서 검토 후 최종 반영할 수 있도록 제공합니다.
4. 자동 생성된 정보 검토 및 수정 (옵션):
   • 과정: 판매자는 AI가 자동으로 생성한 상세 설명과 키워드를 검토하고, 필요한 경우 직접 수정하거나 추가하여 최종 상품 정보를 확정합니다.
   • 기술적 특징: PHP Laravel 프론트엔드에서 텍스트 에디터와 키워드 관리 인터페이스를 제공하여 판매자가 쉽게 정보를 수정할 수 있도록 합니다.

결론: AI로 진화하는 패션 오픈 마켓 케이크몰

• 고객 만족도 및 전환율 향상: AI 기반의 개인화된 의류 상품 추천은 고객에게 '나를 위한' 쇼핑 경험을 제공하여 구매 전환율을 높입니다.
• 판매자 업무 부담 경감: AI를 통한 상품 상세 정보 자동 생성은 판매자가 상품 등록에 들이는 시간과 노력을 획기적으로 줄여, 더 많은 상품을 등록하고 판매 활동에 집중할 수 있도록 돕습니다.
• 플랫폼 데이터 품질 향상: AI를 통한 일관된 상품 정보 생성 및 이미지 분석은 플랫폼 내 상품 데이터의 품질과 검색 정확도를 향상시킵니다.
• 확장성 및 경쟁력 강화: 모듈화된 아키텍처는 향후 AI 기반의 스타일 코디 추천, 가상 피팅, 트렌드 예측 등 더욱 고도화된 기능으로의 확장을 위한 강력한 기반이 됩니다.