[칼럼] 김은희 l 한국오라클 컨설턴트 '이미지 검색 시대 비전AI '오드컨셉' '옴니어스''

패션 이미지 검색 기술이 발전하면서 소비자들은 원하는 스타일을 손쉽게 찾을 수 있게 됐다. 과거에는 쇼핑몰의 카테고리에서 하나씩 상품을 찾는 방식이었으나 현재는 텍스트 검색을 거쳐 이미지 검색이 가능해졌다. 바야흐로 패션 이미지 검색이 중요한 시대가 도래했다. 단순히 이미지 검색을 넘어 색상, 디자인 요소, 트렌드, 취향, 연령대를 분석해 개인 맞춤형 추천을 받을 수 있는 새로운 시대가 열리고 있는 것이다.

이런 변화의 선두에는 최신 기술로 이미지 검색의 정확성을 높이고 있는 한국의 선도적인 기업, 오드컨셉(odd concepts)과 옴니어스(omnious)가 있다.

오드컨셉은 2012년 설립해 국내 최초로 인공지능 기반 이미지 인식 기술을 바탕으로 픽셀(PXL)을 출시해 업계에 큰 반향을 일으킨 패션 AI 선두기업이다. 국내 200곳 이상의 패션 이커머스에서 PXL 서비스를 활용하고 있으며 비전 AI를 통해 속성을 인식하는 픽셀태그, 상품 추천, 스타일 제안, 타기팅 광고 등 다양한 서비스를 제공하고 있다.

옴니어스는 2015년 카이스트 AI 연구실 석 · 박사 출신이 창업한 기업으로, 지그재그를 비롯해 국내 100여 곳이 넘는 고객사에서 서비스를 활용하고 있다. 패션상품의 속성태그 생성(Tagger), 이미지와 유사한 제품 추천(렌즈), 대화형 에이전트 스타일챗, 개인화 추천 서비스 등을 제공하고 있다.

패션 이미지 검색은 단순히 객체 인식(object detection)이나 이미지 분류(classification)와 같은 전통적인 비전 이상으로 복잡하다. 패션에는 실루엣, 스타일, 디자인, 디테일, 질감 차이, 무늬, 부자재의 퀄리티 등 때로는 어깨패드의 파워드레싱이나 아르마니의 부드러운 어깨선, 시스루까지 단순히 분류할 수 없는 세부 사항(attribute)을 눈썰미로 인식하는 감성의 요소가 많다.

MRI와 CT에서는 픽셀 수준으로 보는 AI가 인간의 눈을 이길 수 있지만, 한 장의 패션 사진을 보고 아름다운지, 나의 취향인지를 알아내는 데에는 여전히 한계가 있는 것이다. 단 수천만 장의 패션 이미지를 분류하고 디테일 속성을 뽑고 원하는 디자인을 그려내는 부분에서는 비전 AI와 젠 AI가 인간보다 탁월하지만 말이다. 

이런 한계를 극복하기 위해 오드컨셉과 옴니어스는 딥러닝 CNN 모델을 사용할 때 Spatial Attention, Channel Attention을 결합해서 중요한 위치(디테일)를 강조하거나 색상과 텍스처 등 채널을 정교하게 식별할 수 있는 기술을 활용하거나, Convolutional Attribute mask를 사용해 특정 속성을 강조할 수 있는 기능을 개발했다. 이 기술로 오드컨셉은 아우터를 17개의 세부 카테고리로 분류할 수 있다고 한다.   

패션 AI 혁명이 진행되는 지금, 오드컨셉과 옴니어스가 이끄는 비전 AI 모델의 기술 개발이 패션 기업의 비즈니스를 어떻게 변화시킬 것인가 미래가 주목되는 순간이다.

profile

· 현) 한국오라클 상무, 컨설턴트

· MIT 로지스틱스, SCM 공학석사

· FIT 패션바잉, 머천다이징 AAS

· 서울대 의류학과 학사, 석사, 박사

이 기사는 패션비즈 2024년 9월호에 게재된 내용입니다.

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