2025 APAC Solution Challenge에 참가하게 되었다. UN에서 제공하는 지속가능발전목표 (SDGs) 17개에 대하여 이 문제를 해결할 수 있는 AI기반 서비스를 개발하는 것이 다른 프로젝트와 달리 독특한 점이다. Solution Challenge 아이디에이션 하던 시기에 대한민국에서 큰 산불이 나서 옷, 이불 등 생필품이 많이 필요한 상황이었다. 그래서 의류 기부를 도와줄 수 있는 플랫폼이 있음 좋겠다고 생각해 이것이 ReCloset의 시작이었다.
패션 산업은 한국뿐 아니라 전 세계적으로 빠르게 성장하고 있다. 끊임없이 변화하는 글로벌 트렌드 속에서 패스트 패션은 사람들이 유행을 따라가는 인기 있는 방법으로 자리잡았다. 하지만 패스트 패션에는 상당한 단점이 있다. 예를들어 면 티셔츠 한장을 생상하는데 약 2700리터의 물이 필요하다는 점이다. 물 소비 외에도 패스트 패션은 환경오염, 과소비 그리고 증가하는 섬유 폐기물 문제에 기여한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 사람들이 보다 지속 가능하고 편리한 방식으로 옷을 재활용 하거나 기부할 수 있도록 돕는 AI기반 서비스인 ReCloset을 제안한다.
주요기능
- AI기반 의류 오염도 감지 기능을 통해 사용자는 AI기술을 활용하여 자신의 옷 상태를 손쉽게 분석할 수 있다.
- 서비스는 분석 결과를 바탕으로 가장 적합한 조치를 추천한다. 옷의 손상도(오염도)가 심하지 않는 경우에는 기부처를 추천하고 옷의 손상도가 심해 다른 사람이 입을 수 없다고 판단되면 옷의 손상 종류애 따라 재활용 방법을 추천한다.
- 이를 통해 사용자는 지속 가능한 패션 관행을 장려하고 섬유 폐기물을 줄이기 위한 실용적인 팁을 제공받을 수 있다.
- 통합 지도 서비스를 통해 가까운 재활용 또는 의류 기부처를 간편하게 찾을 수 있다.
- 사용자는 플랫폼을 통해 기부를 인증하고 보상을 획득, 다양한 보상으로 교환이 가능하다.
나의 역할
4인 팀 (FE 1인, BE1인, AI 2인) 중 유일한 백엔드 파트 팀원으로 혼자 서버를 담당하게 되었다. Solution Challenge에서는 구글 기술을 얼마나 잘 활용하는지도 중요한 평가 요소이기 때문에 GCP를 통해 배포했고 OAuth 2.0 을 이용한 구글 소셜 로그인도 구현했다. 그 이외에 springboot기반으로 필요한 api를 모두 개발했다.
아쉽게 TOP10 안에 들진 못했지만 꽤 성장할 수 있었다. 특히 많은 서비스에서 사용하고 있는 소셜 로그인을 직접 구현해보면서 개인 정보 인가에 대한 이해를 높힐 수 있었고 배포도 직접 하면서 서버 부하에도 신경 쓸 수 있었다. 다행히 Google Cloud에서 첫 프로젝트를 생성할 때 무료 크래딧을 많이 주기 때문에 좋은 환경에서 배포할 수 있었다.
혼자 백엔드를 담당하다보니 좀 더 적극적을 나설 수 있었다. 4인 팀 프로젝트였고 기획자가 없었기 때문에 아이디에이션 단계에서부터 적극적으로 의견을 냈고 백엔드 개발자로서 구현 가능성도 쉽게 알 수 있었기 때문에 빠른 회의가 가능했다. 단순 개발자를 넘어서서 서비스 설계자로서 프로젝트에 참가할 수 있었다. 나는 서비스의 심장을 개발하는 백엔드 개발자이다. 자부심을 갖자.