모바일 세탁 서비스가 고객의 옷을 세탁하는 데서 한 단계 더 나아가 실제 착용 의류 데이터를 축적하고 AI로 관리하는 ‘디지털 옷장’으로 진화하고 있다.
비대면 모바일 세탁 서비스 ‘런드리고’를 운영하는 의식주컴퍼니(대표 조성우)는 고객 세탁 데이터를 기반으로 디지털 옷장을 자동 생성하는 ‘클로렛(Clorette)’을 런드리고 앱에 베타 출시했다고 밝혔다.
별도로 의류 사진을 촬영하거나 옷을 하나씩 등록할 필요가 없다. 이용자가 런드리고에 세탁물을 맡기는 과정에서 축적되는 실물 의류 데이터를 AI가 분석해 개인별 옷장을 만들고, 이용이 반복될수록 데이터가 계속 쌓이는 구조다.
“세탁하면 자동으로 만들어지는 디지털 옷장”
런드리고 ‘클로렛’ 핵심 내용
서비스 : 클로렛은 런드리고 고객이 맡긴 실제 의류 데이터를 기반으로 개인별 디지털 옷장을 자동 생성하는 서비스다.
등록 방식 : 사용자가 별도로 사진을 찍거나 의류 정보를 입력할 필요 없이 세탁 서비스를 이용하는 과정에서 옷장 데이터가 자동 축적된다.
AI 분석 : 축적된 데이터로 선호 브랜드와 색상, 착용·세탁 패턴 등을 분석하고 골프·테니스 같은 취미나 가구 특성 등을 추론할 수 있도록 설계됐다.
데이터 인프라 : 의식주컴퍼니는 회사 발표 기준 하루 최대 27만 벌을 처리할 수 있는 스마트팩토리를 통해 착용 빈도, 세탁 주기, 브랜드 선호도 등 의류 관련 데이터를 축적하고 있다.
Physical AI : 회사는 실제 의류에서 데이터가 생성되고 AI 분석 결과가 반복 이용을 통해 다시 정교해지는 구조를 ‘피지컬 AI 데이터 루프’로 정의했다.
특허 : 의식주컴퍼니는 해당 구조와 관련한 기술에 대해 2026년 8월 특허를 출원했다고 밝혔다.
확장 계획 : 향후 의류별 세탁 시기를 알려주는 케어 알림, 중고 C2C, 옷장 정리 등으로 서비스를 확대해 의류 생애주기 전반을 관리할 계획이다.
사진도 등록도 필요 없다…세탁하면 옷장이 자동 생성
클로렛이라는 이름은 옷장을 뜻하는 ‘클로젯(Closet)’과 런드리고의 세탁 수거함 ‘런드렛’을 결합해 만들었다.
기존 디지털 옷장 서비스가 사용자가 직접 자신의 옷을 촬영하고 브랜드, 종류, 색상 등의 정보를 입력해야 하는 경우가 많았다면 클로렛은 세탁 서비스의 실제 처리 과정을 데이터 입력 과정으로 활용한다.
고객 입장에서는 런드리고를 평소처럼 사용하는 것만으로 의류 데이터가 누적되고 자신의 디지털 옷장이 자동으로 만들어지는 구조다.
‘구매한 옷’ 아닌 ‘실제로 입고 세탁한 옷’ 데이터
클로렛이 활용하는 데이터의 특징은 고객이 온라인에서 검색하거나 구매한 상품 정보에만 의존하지 않는다는 점이다.
런드리고의 세탁 공정을 거치는 의류는 고객이 실제 보유하고 착용한 옷이다. 따라서 반복 이용 데이터가 쌓이면 브랜드 선호도뿐 아니라 어떤 종류의 의류를 자주 착용하는지, 어느 정도의 주기로 세탁하는지 등 생활과 직접 연결된 패턴을 분석할 수 있다.
회사는 이러한 데이터를 활용해 색상과 브랜드 취향뿐 아니라 골프·테니스 같은 취미와 가구별 직업 특성 등 개인 라이프스타일과 연결된 분석도 가능하다고 설명했다.
하루 최대 27만 벌 처리 인프라가 데이터 수집 기반
의식주컴퍼니는 대규모 세탁 스마트팩토리를 디지털 옷장과 AI 서비스의 데이터 인프라로 활용하고 있다.
회사에 따르면 스마트팩토리의 하루 최대 처리 규모는 27만 벌에 달한다. 세탁 과정에서 축적되는 의류 종류와 브랜드, 세탁 주기 등의 데이터는 고객별 디지털 옷장을 구성하고 AI 분석 정확도를 높이는 기초 자료로 활용된다.
이는 물류나 제조 스마트팩토리가 단순 자동화 시설을 넘어 현실 세계에서 지속적으로 데이터를 만들어내는 AI 데이터 수집 인프라로 확장될 수 있음을 보여주는 사례이기도 하다.
세탁이 반복될수록 AI가 정교해지는 ‘데이터 루프’
의식주컴퍼니는 이러한 구조를 ‘피지컬 AI 데이터 루프’라고 설명한다.
고객이 실물 의류를 맡기면 세탁 공정에서 데이터가 만들어지고, AI가 이를 분석해 디지털 옷장과 개인화 정보를 구성한다. 이후 고객이 서비스를 다시 이용하면서 새로운 의류와 세탁 패턴 데이터가 추가되는 식이다.
회사는 지난 8월 관련 기술에 대해 특허 출원을 완료했다. 특허 출원은 등록과는 구분되며, 향후 심사 과정을 거치게 된다.
세탁에서 ‘의류 생애주기 관리’ 플랫폼으로
클로렛의 장기적인 방향은 디지털 옷장 자체에 머물지 않는다.
의식주컴퍼니는 향후 각 의류의 이용·세탁 패턴을 기반으로 최적의 관리 시점을 알려주는 ‘케어 알림’ 기능을 추가할 계획이다.
이어 고객이 더 이상 입지 않는 의류를 중고 C2C 거래로 연결하거나 옷장 정리를 지원하는 기능 등으로 서비스 범위를 확대한다는 구상이다.
이 경우 런드리고의 역할은 옷을 맡기고 돌려받는 세탁 서비스에서 의류의 보유·착용·관리·재판매까지 연결하는 라이프사이클 플랫폼으로 확장될 수 있다.
조성우 의식주컴퍼니 대표는 “세탁은 옷을 깨끗하게 만드는 일을 넘어 고객 의류 라이프스타일을 가장 깊이 이해할 수 있는 AI 테크의 핵심 영역”이라며 “클로렛은 런드리고의 세탁 인프라와 데이터, AI 기술을 결합한 결과물로 데이터가 쌓일수록 옷장이 똑똑해지는 AI 런드리 테크 경험을 제공하겠다”고 말했다.
누적 회원 125만 가구·세탁량 4000만 벌
런드리고는 서울·수도권을 비롯해 부산, 대구, 대전, 세종 등 주요 도시에서 서비스를 운영하고 있다.
의식주컴퍼니에 따르면 누적 회원은 125만 가구, 누적 세탁량은 4000만 벌이다. 회사는 이러한 실제 세탁 경험에서 확보한 데이터와 스마트팩토리 기술을 AI 서비스 경쟁력으로 연결한다는 전략이다.
관련 기업·서비스·기술
런드리고를 운영하며 세탁 스마트팩토리와 데이터·AI 기술을 결합하고 있는 런드리 테크 기업
모바일 앱과 비대면 수거·배송을 기반으로 세탁 서비스를 제공하는 플랫폼
실제 세탁 데이터를 기반으로 사용자 별도의 의류 등록 없이 자동 생성되는 AI 디지털 옷장
실물 의류에서 만들어진 데이터를 AI가 분석하고 반복적인 세탁 이용을 통해 다시 데이터가 축적되는 순환 구조
대량의 실제 의류를 처리하면서 세탁 자동화와 동시에 의류 데이터를 생성하는 물리적 데이터 인프라
의류의 착용·세탁·관리에서 정리와 중고 거래까지 의류의 전체 사용주기를 데이터로 연결하는 서비스 영역
클로렛의 경쟁력은 ‘AI 모델’보다 현실 세계에서 자동 생성되는 데이터에 있다
클로렛에서 가장 눈여겨볼 부분은 디지털 옷장 화면 자체보다 데이터가 만들어지는 방식이다. 소비자가 직접 정보를 입력하지 않아도 런드리고의 기존 세탁 업무가 계속되는 동안 실물 의류 데이터가 자연스럽게 축적된다.
AI 서비스의 품질을 좌우하는 중요한 요소 중 하나는 학습과 개인화에 사용할 수 있는 지속적인 데이터다. 런드리고의 경우 온라인 구매 이력이나 설문 데이터가 아니라 실제 고객이 보유하고 착용해 세탁을 맡긴 의류에서 데이터를 얻을 수 있다는 점이 차별화 요소가 될 수 있다.
여기에 세탁이라는 반복 행위가 더해진다. 고객이 서비스를 계속 이용할수록 옷장 구성과 세탁 주기, 선호 브랜드, 의류 이용 패턴의 변화가 누적된다. AI가 별도의 데이터 수집 행동을 고객에게 요구하지 않으면서 현실 세계에서 지속적으로 최신 정보를 얻을 수 있는 구조다.
이러한 관점에서 의식주컴퍼니가 말하는 ‘피지컬 AI 데이터 루프’는 로봇이나 휴머노이드 중심으로 논의되는 일반적인 피지컬 AI와는 다른 서비스 산업의 접근법으로 볼 수 있다. 핵심은 AI가 직접 로봇을 움직이는 데만 있는 것이 아니라 물리적 서비스 과정에서 지속적으로 현실 데이터를 수집하고 다시 서비스 의사결정에 반영하는 순환구조에 있다.
향후 클로렛의 사업적 가치는 디지털 옷장 이용자 수보다 데이터가 실제 ‘케어 알림’, 의류 구매 추천, 옷장 정리, 중고 거래 등 새로운 서비스와 매출로 얼마나 연결되는지에 따라 보다 분명하게 드러날 것으로 보인다. 성공적으로 확장될 경우 세탁업의 경쟁 기준 역시 처리 가격과 배송 속도를 넘어 고객의 의류 데이터를 가장 깊게 이해하는 플랫폼이 누구인가로 확대될 가능성이 있다.
클로렛에서 앞으로 확인할 4가지
데이터 정확도 — 자동으로 생성된 디지털 옷장이 실제 고객의 의류 보유·착용 상황을 얼마나 정확하게 반영하는지가 중요하다.
AI 개인화 가치 — 브랜드·색상 분석을 넘어 고객이 실제로 유용하다고 느끼는 관리·추천 서비스가 만들어지는지 지켜볼 필요가 있다.
C2C 연결 — 입지 않는 의류 데이터가 중고거래로 자연스럽게 이어질 경우 세탁 데이터가 새로운 거래 데이터로 확장될 수 있다.
플랫폼 매출 확장 — 세탁 서비스 외에 의류 관리, 재판매, 추천 등 데이터 기반 부가서비스가 새로운 수익원으로 발전하는지가 핵심이다.
의식주컴퍼니는 2026년 9월 비대면 모바일 세탁 서비스 런드리고 앱에 고객의 실제 세탁 데이터를 기반으로 디지털 옷장을 자동 생성하는 ‘클로렛(Clorette)’을 베타 출시했다. 클로렛은 사용자가 별도로 의류 사진을 찍거나 정보를 등록하지 않아도 런드리고의 세탁 과정에서 축적되는 브랜드, 색상, 착용·세탁 패턴 등의 데이터를 AI로 분석해 개인별 옷장을 구성한다. 의식주컴퍼니는 반복적인 세탁 이용을 통해 실물 의류 데이터가 계속 축적되고 AI 개인화가 정교해지는 구조를 ‘피지컬 AI 데이터 루프’로 구축했으며 관련 기술에 대해 2026년 8월 특허를 출원했다. 향후 케어 알림, 중고 C2C와 옷장 정리 등으로 서비스를 확대해 의류 생애주기 전반을 관리하는 플랫폼으로 확장할 계획이다.
의식주컴퍼니 — 런드리고 AI 디지털 옷장 ‘클로렛’ 베타 출시 및 피지컬 AI 데이터 루프 관련 발표자료
※ 스마트팩토리 처리 규모, 회원 수, 누적 세탁량, 데이터 분석 범위 및 특허 출원 내용은 의식주컴퍼니 발표를 기준으로 작성했다.
