사용자 맞춤형 AI 의류 분류 시스템

본 과제는 세탁 전 사용자가 직접 의류를 구분해야 하는 번거로움과 잘못된 분류로 인해 발생할 수 있는 이염 등의 문제를 줄이기 위해, 인공지능 기반 자동 의류 분류 시스템을 제작하는 것을 목적으로 한다. 사용자가 자신의 의류를 사전에 등록하고 원하는 세탁 기준을 설정하면, 시스템이 컨베이어벨트 위를 이동하는 의류를 카메라로 촬영한 뒤 경량 AI 모델인 MobileNetV3-Small을 활용해 이미지의 특징을 임베딩 벡터로 변환한다. 이후 데이터베이스에 저장된 기존 의류의 임베딩 값과 유사도를 비교하여 가장 유사한 의류를 식별하고, 사용자가 미리 지정한 정보에 따라 속옷, 옅은색 겉옷, 진한색 겉옷의 세 가지로 분류한다. 이를 위해 의류 이동용 컨베이어벨트를 직접 제작하고, Raspberry Pi Camera Module과 Raspberry Pi를 이용해 영상 촬영과 인식 과정을 수행하며, 최종 분류 결과를 통해 모터와 분류 장치를 제어하도록 시스템을 구성하였다. 또한 데이터베이스에서 의류 정보와 임베딩 값을 추가·삭제할 수 있도록 하였으며, 동일한 의류를 여러 번 등록해 촬영 위치나 형태가 조금 달라져도 안정적으로 인식할 수 있도록 설계하였다. 본 작품은 단순히 색상만 감지해 의류를 나누는 방식과 달리, 사용자가 직접 등록한 의류를 AI가 식별하고 개인이 설정한 세탁 기준에 따라 분류한다는 점에서 차별성이 있다. 또한 경량 AI 모델을 사용해 고성능 서버 없이도 구현 가능하므로 제작비와 전력 소모를 줄일 수 있으며, 향후 운동복, 수건, 섬세 세탁 의류 등으로 분류 기준을 확대할 수 있다. 이를 통해 세탁 준비에 필요한 시간과 반복 작업을 줄이고, 가정뿐 아니라 세탁소, 기숙사, 호텔 등 다양한 환경에서 활용 가능한 개인 맞춤형 스마트 세탁 보조 시스템으로 발전할 수 있을 것으로 기대한다.