👕AID | AI-Design

Overview

• 배경

  우리나라에서는 매년 소각, 폐기되는 의류의 양은 2190만톤의 이산화탄소를 발생시킵니다.

  막대한 폐의류를 처리하는 데 배출되는 탄소의 줄이기 위하여 폐의류 업사이클링을 제안합니다.

• 시장 현황 분석

  현재 국내 업사이클링 시장 규모는 17년 기준으로 전체 폐기물 시장 5조원 중 약 40억원으로 0.08%에 불과할 정도로 국내 업사이클링 시장은 걸음마 단계라고 할 수 있습니다.

  ESG 경영의 필요성이 증가하면서, 향후 업사이클링의 주목도는 더욱 올라가며 높은 가치를 가질 것으로 예상합니다.

  국내 업사이클 제품 유통 비율과 디자이너 수는 수도권에 80~90%로 특정 지역에 집중적으로 분포되어 있습니다. 이에 반해, 비수도권은 약 10%로 유통이 미진한 것으로 보입니다.

• 문제 및 해결 방안

  저희는 업사이클링 시장의 고충과 특성인 업사이클러의 불안정한 소재 수급이 불안정한 점, 대부분 5인 이하의 영세 규모인 점을 해결하기 위한 솔루션을 제시합니다.

• AI 활용안

  소비자가 가진 폐의류의 스타일을 반영하고, 디자이너의 이미지를 AI를 이용해 합성하여 해당 폐의류의 업사이클링 디자인 예상도를 미리 제안합니다.

• 업사이클링 시장에 안정적인 재료 수급과 판로 제공

• 디자이너가 다양한 디자인을 선보일 수 있는 기회의 창을 제공

• 업사이클링 소재 데이터 확보를 통해 업사이클 가능 여부를 판별하는 AI가 발전할 수 있고, 에코크리에이터-폐기물 배출기관과의 소통 문제도 해결 기대

앱 실행 화면

Application Architecture

각 파트별 readme

https://github.com/2022-CMM/AID-AI-Design/tree/main/ai
https://github.com/2022-CMM/AID-AI-Design/tree/main/backend
https://github.com/2022-CMM/AID-AI-Design/tree/main/frontend

Contributor

Frontend	Frontend	Backend	AI	AI	Business
남현우	김다연	안희승	임세진	김종민	김하진