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< Opinion >
이장우 박사
Sunday, Mar. 1, 2020 | 패션비즈 취재팀, fashionbiz_report@fashionbiz.co.kr
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패션, 인공지능(AI)을 만나다
감정에 따라 색상이 바뀌는 체크무늬 테크 재킷, 햇빛을 받은 정도에 따라 색이 바뀌는 드레스, 옷을 입는 사람의 성향이 반영되는 재킷. 이런 옷들을 상상해 본 적이 있는가. 놀랍게도 이 옷들은 실제 세상에 존재한다. 타미 힐피거가 IB M과 함께 인공지능을 활용해 제작한 패션 상품들이다.
2011년 창업한 스티치 픽스(Sti ch Fix)는 이런 개인맞춤 스타일링 서비스 콘셉트로 성공한 대표적 브랜드다. 방법은 간단하다. 고객이 자신의 스타일과 신체 치수, 신체 콤플렉스, 즐겨 입는 컬러와 브랜드, 예산 등을 설정하고 스타일링 비용을 선결제하면 된다.
그러면 인공지능 알고리즘은 이를 기반으로 데이터를 만들고 분석해 추천스타일을 제공한다. 이렇게 인공지능 스타일리스트가 고른 5점의 옷과 액세서리를 고객에게 배송한다. 고객은 마음에 드는 제품만을 선택해 결제하고 나머지는 반품하게 된다. 이런 과정이 반복되며, 고객의 구매와 반품 데이터를 바탕으로 테이터 사이언스(d atascienc e)와 머신러닝(ma chine le arning)을 통해 취향적중률은 더욱 높아진다. 이렇듯 인공지능, 특히 딥러닝은 이미지를 바탕으로 하는 패션산업에 매우 유용하게 활용된다.
따라서 어떤 기업이 먼저 디지털 전환(Digi tal Transformation)을 하느냐가 중요해졌다. 관건은 데이터다. 데이터가 체계적으로 잘 구축돼 있고, 좋은 데 이터가 많은 기업일수록 새로운 경쟁력을 갖게 되는 것은 당연한 일이다.이미 우리나라에서도 패션 데이터를 인공지능과 접목해 경쟁력을 키워 가는 기업들이 있다. 데이터 사이언스 기반의 컨설팅 회사인 시리스 파트너스는 인공지능을 활용해 상품 생명주기인 라이프사이클을 예측, 다음 시즌 패션 트렌드를 제시하는 서비스를 하고 있다.
이 밖에도 패션 인공지능 스타트업인 옴니어스는 인공지능 기반 패션 이미지 인식 솔루션을 서비스로 제공한다. 패션 상품 사진을 올리면 그 사진에 색상 · 기장 · 스타일 등 13가지 속성을 자동 입력할 수 있게 하는 서비스다. 매주 SNS 이미지를 대량수입해 만들어 낸 데이터를 바탕으로 인공지능이 패션 이미지를 자동으로 인지하고 분류하는 서비스를 사용화한 것이다.
그뿐만 아니라 인공지능이 패션 디자이너가 돼 상품 디자인을 하기도 한다. 디자이노블이 SJYP 패션 브랜드와 협업해 디자인한 후드티셔츠가 바로 그것이다. 이렇듯 인공지능은 패션의 디자인 · 스타일링 · 수요예측 · MD · 제조 · 재고관리 · 쇼핑 등 전분야에 걸쳐 사용되고 활용될 수 있다. 많은 이들이 인공지능과 패션이 접목된다면 사람들의 창의력을 죽일 것이라 염려했다. 그러나 인공지능은 패션에 새로운 날개를 달아주었다. 데이터 사이언스와 디지털 전환을 통해 새로운 가능성들을 만들어 준 것이다. 그러니 이제는 인공지능이라는 날개로 얼마나 더 높이 날아오를지 상상해야겠다. ■
PROFILE
· 이장우브랜드마케팅그룹 회장
· 한국인공지능포럼 회장
· 연세대학교 경영학 석사(MBA)
· 경희대학교 경영학 박사(Ph.D)
· 성균관대학교 공연예술학 박사(Ph.D.)
· 홍익대학교 국제디자인대학원 디자인학박사과정(Ph.D.) 수료
이 기사는 패션비즈 2020년 3월호에 게재된 내용 입니다.
패션비즈는 매월 패션비즈니스 현장의 다양한 리서치 정보를 제공해 드립니다.
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감정에 따라 색상이 바뀌는 체크무늬 테크 재킷, 햇빛을 받은 정도에 따라 색이 바뀌는 드레스, 옷을 입는 사람의 성향이 반영되는 재킷. 이런 옷들을 상상해 본 적이 있는가. 놀랍게도 이 옷들은 실제 세상에 존재한다. 타미 힐피거가 IB M과 함께 인공지능을 활용해 제작한 패션 상품들이다.
2011년 창업한 스티치 픽스(Sti ch Fix)는 이런 개인맞춤 스타일링 서비스 콘셉트로 성공한 대표적 브랜드다. 방법은 간단하다. 고객이 자신의 스타일과 신체 치수, 신체 콤플렉스, 즐겨 입는 컬러와 브랜드, 예산 등을 설정하고 스타일링 비용을 선결제하면 된다.
그러면 인공지능 알고리즘은 이를 기반으로 데이터를 만들고 분석해 추천스타일을 제공한다. 이렇게 인공지능 스타일리스트가 고른 5점의 옷과 액세서리를 고객에게 배송한다. 고객은 마음에 드는 제품만을 선택해 결제하고 나머지는 반품하게 된다. 이런 과정이 반복되며, 고객의 구매와 반품 데이터를 바탕으로 테이터 사이언스(d atascienc e)와 머신러닝(ma chine le arning)을 통해 취향적중률은 더욱 높아진다. 이렇듯 인공지능, 특히 딥러닝은 이미지를 바탕으로 하는 패션산업에 매우 유용하게 활용된다.
따라서 어떤 기업이 먼저 디지털 전환(Digi tal Transformation)을 하느냐가 중요해졌다. 관건은 데이터다. 데이터가 체계적으로 잘 구축돼 있고, 좋은 데 이터가 많은 기업일수록 새로운 경쟁력을 갖게 되는 것은 당연한 일이다.이미 우리나라에서도 패션 데이터를 인공지능과 접목해 경쟁력을 키워 가는 기업들이 있다. 데이터 사이언스 기반의 컨설팅 회사인 시리스 파트너스는 인공지능을 활용해 상품 생명주기인 라이프사이클을 예측, 다음 시즌 패션 트렌드를 제시하는 서비스를 하고 있다.
이 밖에도 패션 인공지능 스타트업인 옴니어스는 인공지능 기반 패션 이미지 인식 솔루션을 서비스로 제공한다. 패션 상품 사진을 올리면 그 사진에 색상 · 기장 · 스타일 등 13가지 속성을 자동 입력할 수 있게 하는 서비스다. 매주 SNS 이미지를 대량수입해 만들어 낸 데이터를 바탕으로 인공지능이 패션 이미지를 자동으로 인지하고 분류하는 서비스를 사용화한 것이다.
그뿐만 아니라 인공지능이 패션 디자이너가 돼 상품 디자인을 하기도 한다. 디자이노블이 SJYP 패션 브랜드와 협업해 디자인한 후드티셔츠가 바로 그것이다. 이렇듯 인공지능은 패션의 디자인 · 스타일링 · 수요예측 · MD · 제조 · 재고관리 · 쇼핑 등 전분야에 걸쳐 사용되고 활용될 수 있다. 많은 이들이 인공지능과 패션이 접목된다면 사람들의 창의력을 죽일 것이라 염려했다. 그러나 인공지능은 패션에 새로운 날개를 달아주었다. 데이터 사이언스와 디지털 전환을 통해 새로운 가능성들을 만들어 준 것이다. 그러니 이제는 인공지능이라는 날개로 얼마나 더 높이 날아오를지 상상해야겠다. ■
PROFILE
· 이장우브랜드마케팅그룹 회장
· 한국인공지능포럼 회장
· 연세대학교 경영학 석사(MBA)
· 경희대학교 경영학 박사(Ph.D)
· 성균관대학교 공연예술학 박사(Ph.D.)
· 홍익대학교 국제디자인대학원 디자인학박사과정(Ph.D.) 수료
이 기사는 패션비즈 2020년 3월호에 게재된 내용 입니다.
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