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Roboflow Blog조회 1회

AI를 활용한 트레이딩 카드 인벤토리 관리 자동화

컴퓨터 비전 모델과 멀티모달 LLM을 결합하여 트레이딩 카드를 자동으로 식별하고 실시간 시장 가치를 엑셀로 기록하는 파이프라인 구축 방법을 설명합니다.

섹션별 상세

트레이딩 카드 인벤토리 관리는 수작업 데이터 입력의 한계로 인해 대규모 컬렉션 처리에 어려움이 있다. 이를 해결하기 위해 RF-DETR 기반의 객체 탐지 모델과 Gemini 2.5 Flash 기반의 추론 엔진을 결합한 다단계 아키텍처를 도입한다.
Roboflow 인터페이스에서 트레이딩 카드를 식별하고 인벤토리를 관리하는 모습.
Screenshot이 이미지는 AI 기반 인벤토리 관리 시스템의 실제 작동 화면을 보여준다. 카드의 경계가 명확하게 인식되고 있음을 통해 시스템의 객체 탐지 성능을 시각적으로 확인할 수 있다.
RF-DETR Small 모델은 실시간 스캔에 최적화된 성능을 제공하며, 로컬 하드웨어에서도 구동 가능해 클라우드 비용을 절감한다. 데이터셋은 70/20/10 비율로 분할하여 학습, 검증, 테스트를 수행하며, 조명 변화와 카드 위치에 대응하기 위해 회전, 밝기 조절 등의 증강 기법을 적용한다.
Roboflow Workflows를 통해 구축된 파이프라인은 이미지 내 카드를 감지한 후 Dynamic Crop 도구로 카드를 확대하여 OCR 정확도를 높인다. 이후 Gemini 2.5 Flash가 카드 이름, HP, 세트 정보 등을 구조화된 JSON 데이터로 추출하고, 이를 JSON Parser가 정제하여 데이터베이스 연동을 준비한다.
Python 스크립트는 Inference SDK를 통해 워크플로를 실행하고, pokemontcgsdk를 사용하여 추출된 카드 정보를 공식 데이터와 대조한다. 최종적으로 Pandas 라이브러리를 활용해 카드 이름, 희귀도, 실시간 시장 가격 정보를 엑셀 파일에 자동으로 기록한다.

기술

  • RF-DETR
  • Gemini 2.5 Flash
  • Roboflow
  • Python
  • Pandas
  • Pokemon TCG API

활용 사례

  • 트레이딩 카드 디지털 인벤토리 구축
  • 자동화된 시장 가격 추적 시스템
  • 대규모 수집품 데이터베이스화

언급된 리소스

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출처 · 인용 안내

원문 발행 2026. 04. 20.수집 2026. 04. 20.출처 타입 RSS

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