1) 문제점
일반 의류 쇼핑몰은 사용자의 퍼스널 컬러나 체형을 고려하지 않아, 실제 착용 시 만족도가 낮음
온라인 쇼핑 특성상 ‘사진과 실물의 색상·핏 차이’로 인한 반품률이 높음
소비자 개개인의 선호를 데이터로 분석·추천할 시스템 부재

2) 프로젝트 목표
퍼스널 컬러·체형 분석을 기반으로 한 AI 개인화 쇼핑 경험 제공
테스트·컨설팅·상품 추천이 하나의 흐름으로 연결된 통합 커머스 구축
사용자 맞춤형 데이터 기반 추천 알고리즘 및 관리자 효율화 시스템 개발

3) 주안점
사용자의 테스트 결과를 실시간으로 상품 필터링과 연동
구매 전환율 및 만족도 향상을 위한 추천 정확도 개선
관리자 페이지를 통한 상품·회원·주문 데이터 일원화 관리

1. 프로젝트 개요
- 사용자의 퍼스널 컬러와 체형 데이터를 기반으로 맞춤형 상품을 추천하고, 테스트·컨설팅·쇼핑이 한 흐름으로 이어지는 패션 커머스 플랫폼

2. 주요 기능
- 퍼스널 컬러·체형 테스트를 통한 사용자 맞춤형 상품 추천
- 컬러·핏 테스트 결과를 상품 카테고리 및 필터와 자동 매핑
- 상품 리스트·상세·장바구니·결제(PG) 등 전자상거래 핵심 기능
- 회원가입·로그인·마이페이지(주문·배송 조회) 및 컨설팅 예약 기능
- 관리자 페이지를 통한 상품·주문·회원 관리, 로그/모니터링 기반 운영 최적화

3. 기술 구현
- Next.js 프론트엔드와 NestJS 백엔드 아키텍처 구성
- MySQL 기반 데이터베이스 설계
- AWS EC2·S3·CloudFront 인프라 운영
- SEO 최적화, 이미지 로딩 개선