# AI 코디 추천 알고리즘 원리 "오늘 뭐 입지?"라는 질문에 답하기 위해, 웬더의 AI는 날씨 데이터를 분석하고, 사용자의 취향을 학습하고, 수많은 코디 조합을 검토합니다. 단순히 "기온이 낮으니 두꺼운 옷을 입으세요" 수준이 아니라, 체감온도·습도·미세먼지·자외선·개인 선호도까지 종합적으로 고려한 추천을 만들어냅니다. 이 과정이 어떻게 이루어지는지 알아보겠습니다. ## 추천의 시작: 날씨 데이터 분석 AI 코디 추천의 첫 단계는 날씨를 읽는 것입니다. ### 체감온도 → 옷의 두께 결정 가장 핵심적인 요소입니다. 체감온도에 따라 옷의 두께 레벨이 결정됩니다. | 체감온도 | 레벨 | 추천 아이템 예시 | |---------|------|-----------------| | 28°C 이상 | 1 (매우 얇음) | 민소매, 반팔, 반바지 | | 23~27°C | 2 (얇음) | 반팔, 얇은 셔츠 | | 20~22°C | 3 (보통) | 긴팔, 얇은 니트 | | 17~19°C | 4 (약간 두꺼움) | 니트, 가디건 | | 12~16°C | 5 (두꺼움) | 자켓, 트렌치코트 | | 9~11°C | 6 (겨울 대비) | 코트, 가죽자켓 | | 5~8°C | 7 (겨울) | 패딩, 두꺼운 코트 | | 4°C 이하 | 8 (한겨울) | 롱패딩, 무스탕 | ### 강수확률 → 방수 아이템 여부 비 올 확률에 따라 추가 아이템이 포함됩니다. - 40% 이상: 우산 휴대를 권장 - 60% 이상: 방수 기능 아우터를 함께 추천 - 80% 이상: 레인부츠나 방수 신발까지 추천 ### 미세먼지 → 보호 아이템 - 보통: 민감군에게 마스크 권장 - 나쁨: 마스크 착용 권장, 매끈한 소재 아우터 추천 - 매우 나쁨: KF94 마스크 필수, 모자·선글라스 추천 ### 자외선 → 차단 아이템 - 높음(6~7): 선글라스, 모자 권장 - 매우 높음(8+): 긴팔, 양산까지 추천 ## 두 번째 단계: 개인화 같은 날씨라도 모든 사람에게 같은 옷을 추천하지는 않습니다. ### 스타일 선호도 반영 사용자가 설정한 선호 스타일에 맞는 아이템을 우선 추천합니다. - 캐주얼을 좋아하면: 청바지, 맨투맨, 스니커즈 위주 - 포멀을 좋아하면: 슬랙스, 셔츠, 구두 위주 - 스트릿을 좋아하면: 오버사이즈 핏, 스니커즈, 볼캡 위주 ### 색상 선호도 반영 선호 색상대의 아이템을 우선 배치합니다. 무채색을 좋아하는 사람에게 비비드한 핑크를 추천하지는 않습니다. ### 기피 항목 제외 "절대 입지 않는" 아이템이나 색상은 추천에서 빠집니다. ### 추위·더위 민감도 같은 15도라도 추위를 잘 타는 사람에게는 니트+자켓을, 덜 타는 사람에게는 얇은 니트만 추천합니다. ## 세 번째 단계: 학습과 개선 ### 피드백에서 배우기 추천에 대해 사용자가 '좋아요'를 누르면 해당 스타일의 가중치가 올라가고, '별로예요'를 누르면 줄어듭니다. 이 과정이 반복되면서 AI는 사용자의 실제 취향에 점점 가까워집니다. ### OOTD 데이터 활용 사용자가 실제로 입은 옷(OOTD)을 업로드하면, AI는 추천과 실제 선택 사이의 차이를 분석합니다. 추천은 니트를 제안했는데 맨투맨을 입었다면, 그 패턴을 학습합니다. ### 커뮤니티 데이터 많은 사용자의 OOTD 데이터가 쌓이면, 특정 날씨 조건에서 가장 인기 있는 조합을 파악할 수 있습니다. 이건 새로운 사용자에게 추천을 제공할 때 특히 유용합니다. ## 추천의 다양성 매일 같은 옷만 추천하면 지루할 겁니다. 그래서 AI는 의도적으로 다양성을 유지합니다. ### 옵션 제공 같은 날씨에도 여러 스타일 옵션을 보여줍니다. - 옵션 1: 캐주얼 스타일 - 옵션 2: 세미 포멀 스타일 - 옵션 3: 스포티 스타일 ### 새로운 시도 제안 가끔 평소와 다른 스타일을 조심스럽게 제안합니다. 항상 무채색만 입는 사람에게 차분한 톤의 색상 아이템을 한 번 제안해보는 식입니다. 이런 '탐색 추천'은 코디의 폭을 넓히는 데 도움이 됩니다. ## AI의 한계 솔직히 말해서, AI가 모든 상황을 완벽하게 파악하지는 못합니다. **AI가 잘하는 것**: 날씨 데이터 분석, 패턴 학습, 대량의 조합 검토, 개인화 추천 **AI가 모르는 것**: 오늘 중요한 미팅이 있다든지, 기분이 울적해서 밝은 옷을 입고 싶다든지, 만나는 사람의 드레스 코드 같은 맥락은 AI가 알 수 없습니다. 그래서 AI 추천은 '출발점'으로 활용하는 게 좋습니다. 추천을 참고하되, 최종 결정은 그날의 상황과 기분에 맞게 본인이 내리면 됩니다. ## 마무리 AI 코디 추천은 "날씨 + 개인 취향 + 학습 데이터"가 결합해서 만들어집니다. 사용하면 할수록 정확해지는 구조이므로, 추천에 대한 피드백을 꾸준히 남기는 것이 핵심입니다. 처음에는 좀 어긋나는 추천이 나올 수도 있지만, 2~3주 정도 피드백을 쌓으면 눈에 띄게 정확해집니다. 매일 아침 웬더에서 코디 추천을 확인하고, 마음에 드는지 아닌지 한 번씩 평가해보세요.