How It Works

“AI”라고 부르지만,
실제로는 투명한 계산식입니다.

FitCast의 추천은 머신러닝 블랙박스가 아니라, 사람이 검증할 수 있는 룰 기반 핏 스코어입니다. 브랜드가 실제 데이터사전과 계산식을 제공하면 아래 mock 로직을 그대로 교체할 수 있는 구조로 설계했습니다.

STEP 1

체형 치수 추정

키·몸무게로 가슴·허리·엉덩이 둘레와 어깨너비, 선호 총장/밑위 길이를 회귀식으로 추정합니다. (계약 후 실측·설문 기반 계산식으로 교체되는 슬롯)

STEP 2

브랜드가 제공한 사이즈별 실측표(가슴둘레·어깨너비·총장 등)와 추정 체형을 사이즈별로 비교합니다.

STEP 3

부위마다 ‘적정 여유 범위’를 두고, 범위 안이면 100점, 벗어난 만큼 감점합니다. 예: 티셔츠 가슴둘레는 몸보다 8~16cm 넉넉해야 적정.

STEP 4

부위별 중요도(가슴/허리 50%, 어깨/엉덩이 30%, 기장/밑위 20%)로 가중 평균해 최종 핏 스코어(%)를 산출하고, 가장 높은 사이즈를 추천합니다.

STEP 5

같은 브랜드의 평소 착용 사이즈가 있고 점수 차이가 근소하면, 실제 경험(평소 사이즈)을 우선합니다.