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패션산업 혁신 주도 AI, 디자인·제작·유통·소비까지 전방위 활약
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패션산업 혁신 주도 AI, 디자인·제작·유통·소비까지 전방위 활약

  • 박찬서 기자
  • 승인 2023.05.02 15:41
  • 댓글 0
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기업에게-디자인, 제작, 트렌드 분석, 제품 촬영, 상품 등록, 판매 전략에 도움
소비자에게-얼굴과 체형, 취향에 맞춘 브랜드와 상품 추천

AI가 발전함에 따라 우려와 찬사의 목소리가 엇갈리고 있다. 최근 사람의 목소리를 흉내 내는 AI가 등장해 성우계를 바짝 긴장하게 했다면 패션 산업에서는 제작부터 전자상거래까지 AI기술력을 통합하고 있어 관심을 집중시킨다.

지난달 25일 메타버스와 웹 3.0 전문 뉴스미디어 '메타버스포스트'에서 소개한 패션 산업에서 주목받는 유용한 AI 도구들 중 몇 가지를 살펴본다.

CALA / 사진 출처 - cala
Cala의 인터페이스 예 / 사진 출처 - cala

칼라(Cala)는 디자인, 개발, 생산 및 물류를 단일 디지털 플랫폼으로 제공하는 편리한 공급망 인터페이스를 자랑한다. 또한 제품 구상에서 전자 상거래 및 실제 주문까지 프로세스를 통합하며 특히 팀원과 제조업체를 연결해 주는 라이브 협업 모드를 지원해서 디자이너와 대형 소매업체 모두에게 유용하게 사용될 수 있다. 업계 최초로 독자적 알고리즘을 통해 13개국에 있는 최적의 공급망 정보를 제공해서 비용과 시간을 예측할 수 있는 것도 큰 장점이다.

디자이노블 서비스 & 기술 / 사진 출처 - 디자이노블
디자이노블 서비스 & 기술 / 사진 출처 - 디자이노블

국내 기업 디자이노블(Designovel)은 디자이너가 새로운 컬렉션을 만들 수 있도록 지원하는 AI기반 패션 디자인 플랫폼으로 트렌드와 시장분석, 상품·서비스 기획까지 빠르게 처리할 수 있어 활용도가 높다. 기술력을 인정받은 디자이노블은 작년 중소벤처기업부로부터 '아기 유니콘'으로 선정되기도 했다.

Zmo.ai의 AI모델 의류 쇼케이스 예 / 사진 출처 - Zmo.ai
Zmo.ai의 AI모델 의류 쇼케이스 예 / 사진 출처 - Zmo.ai

Zmo.ai는 이미지 생성 도구를 제공하는 플랫폼으로 가장 눈에 띄는 점은 손쉽게 수천의 AI모델에게 판매 의상을 착용시켜 보고 모델샷을 얻을 수 있다는 것이다. 이 기능은 전자상거래에서 촬영 시간을 단축시키고 비용을 절감해 주며 무엇보다 빠른 시간 내에 판매에 돌입하도록 도와준다.

휴리테크(Heuritech)는 트렌드와 제품에 대한 예측 분석을 브랜드에 제공하는 패션 기술 회사이다. AI는 매일 소비자로부터 얻은 약 300만 개의 이미지를 분석하고 2000개 이상의 의류 세부 정보를 인식하여 수요와 트렌드를 가늠할 수 있도록 알려준다. 패션 브랜드는 이 대량의 데이터에서 얻은 통찰력을 기반으로 시장에서 경쟁 우위를 선점할 수 있도록 향후 디자인 개발에 반영할 수 있다.

듀프 킬러의 위조방지 시스템 / 사진 출처 - 듀프 킬러
듀프 킬러의 위조방지 시스템 / 사진 출처 - 듀프 킬러

듀프킬러(Dupe Killer)는 컨설팅 회사 Deloitte에서 개발한 AI 기반의 위조 방지 솔루션이다. 듀프킬러는 브랜드가 힘들게 고안한 디자인의 전체나 일부 등 주요 특징을 인식해서 웹과 온라인 마켓플레이스 및 소셜 미디어 플랫폼을 탐색하여 복제품을 찾아낸다. 지미추(Jimmy Choo)를 포함함 유명 브랜드들이 듀프킬러와 협력하여 위조품을 걸러내는 데 노력하고 있다.

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바디파이의 필요성 어필 / 사진 출처 - 바디파이

바디파이(Bodify)는 온라인 고객이 자신의 체형과 크기에 맞는 최적의 브랜드와 제품을 찾도록 도와주는 AI기반 플랫폼이다. 직접 입어볼 수 없는 온라인 의류 구매는 특성상 반품률이 높고 소비자의 만족이 쉽지 않다. 바디파이는 기계 학습 알고리즘을 통하여 개인화 추천을 제공해서 핏과 사이즈에 대한 불확실성을 해소하는 것을 목표로 한다.

스타일라이저의 디지털 쇼핑 도우미 / 사진 출처 - 메타버스 포스트, 스타일라이저
스타일라이저의 디지털 쇼핑 도우미 / 사진 출처 - 메타버스 포스트, 스타일라이저

스타일라이저(Styleriser)는 디지털 쇼핑 도우미를 제공하는 AI기반 플랫폼으로 알고리즘을 통해 피부톤과 얼굴형 등 고객의 얼굴 특징에 맞춰 어울리는 상품을 추천한다. 스타일라이저는 고도로 개인화된 제품 제안을 생성함으로써 고객의 수동 검색 시간을 줄여주고 소매업체에게는 매출 증대로 이어질 수 있도록 돕는다.

이처럼 AI는 디자인 제작 단계에서 창작자의 디자인 작업을 돕고, 트렌드와 시장분석으로 판매 전략 기획에도 기여한다. 뿐만 아니라 제품 제작과 촬영, 상품 등록 시 비용과 시간을 절약해 주고 소비자의 온라인 쇼핑을 돕는 도우미 제공 등 패션 산업 전반에 영향을 주고 있다.

소개한 AI기반의 도구들은 일부일 뿐, 앞으로도 패션 산업에서 더 많은 AI가 등장해서 기업이 더 지속 가능하고 효율적인 비즈니스 모델을 만들 수 있게 될 것이란 전망이다.

스케치와 프롬프트로 사실적인 착용 컷 생성 / 사진 출처 - 테크엑스플로러

한편 과학, 기술 및 의학 뉴스를 다루는 사이언스엑스(sciencex)의 테크엑스플로러에서도 지난달 25일 '패션 디자인에서의 AI 모델의 잠재력'에 대한 연구가 조명되었다.

피렌체 대학교, 모데나 대학교, 레지오 에밀리아 대학교, 피사 대학교의 연구원들은 논문에서 인간의 스케치와 특정 텍스트 프롬프트에서 영감을 받아 인체에 의복을 입힌 매우 사실적인 이미지를 생성하게 되었다고 전했다. 이것은 인간의 입력에 의해 감독되는 창조 산업에서 확산 모델의 모세관 채택을 위한 출발점이 될 수 있다고 결론 내렸다.

포인트경제 박찬서 기자


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