[르포] PSID 2026 세미나… 'AI 시대' 살아남는 소재 조건은?

PSID 2026 세미나 'AI는 소재를 어떻게 진화시키는가: 데이터, 알고리즘 그리고 새로운 물질의 탄생'

(사진 - 박진한 기자)

한국섬유융합기술원(KITCT, 이사장 이형래)이 지난 4월 1일부터 3일까지 서울 동대문디자인플라자(DDP)에서 국제 섬유·패션 전시회 ‘PSID 2026’을 개최했다. 이번 행사는 한국·중국·일본 및 아세안 등 7개국이 참여한 가운데 약 150개 부스로 구성했으며, 섬유 원사부터 패션의류, 원부자재까지 전 산업을 아우르는 글로벌 비즈니스 플랫폼으로 운영했다.

단순 전시를 넘어 트렌드관, 바이어 상담회, AI 패션쇼, 기술 세미나 등 다양한 프로그램을 통해 지속가능 소재와 차세대 섬유 기술의 방향성을 제시했다. 이 가운데 ‘변화와 혁신(Change & Innovation)’ 세미나에서 김원 라사라패션교육개발원 교수는 ‘AI는 소재를 어떻게 진화시키는가’를 주제로 강연을 펼치며, AI 시대 패션 소재의 본질적 변화를 짚었다.

김 교수는 AI를 바라보는 시선이 ‘직무 대체’와 ‘역할 변화’로 나뉜다고 전제하며 강연을 시작했다. 패션은 창의성과 감성이 결합된 산업으로, AI가 모든 영역을 대체하기보다 인간과 협업하는 구조로 진화할 가능성이 크다는 것이다. 실제로 금융·물류 등 분석 중심 산업은 빠르게 AI 중심으로 재편되고 있지만, 패션과 같은 창조 영역은 여전히 인간의 개입이 핵심 변수로 작용한다.

산업에 따라 달라지는 AI와 인간의 역할 

이어 AI 혁신의 방향성을 보다 구체적으로 설명하기 위해 산업 구조를 ‘조직적(Organized)–독립적(Independent)’, ‘창의적(Creative)–분석적(Analytical)’이라는 두 축으로 나눈 4분면 프레임을 제시했다. 

패션·교육·엔터테인먼트와 같은 창의 산업에서는 AI가 기획과 타깃팅을 고도화하는 도구로 작용하고, 금융·제조·물류 등 분석 산업에서는 자동화와 효율 중심으로 AI 비중이 빠르게 확대된다. 결국 AI는 모든 산업을 동일하게 바꾸는 기술이 아니라, 산업의 성격에 따라 인간과의 역할 비중을 재배치하는 구조로 작동한다고 설명했다. 

기능과 최적화 영역에서 강점인 AI 기술 

김 교수는 AI의 역할을 보다 명확히 이해하기 위해 ‘AI가 잘하는 영역’과 ‘한계를 보이는 영역’을 구분해 설명했다. AI는 방대한 데이터를 기반으로 패턴을 분석하고 최적의 결과를 도출하는 데 강점을 보인다. ‘노스페이스’의 퓨처라이트(FUTURELIGHT), 벤트릭스(Ventrix), 플래시드라이(FlashDry), ‘컬럼비아’의 옴니히트(Omni-Heat) 등의 기능성 소재처럼 기후와 환경 데이터를 반영해 성능을 정밀하게 조정하는 영역이 대표적이다.

또 ‘웨어러블 X’의 스마트 요가 팬츠는 센서를 통해 착용자의 움직임을 분석하고 실시간 피드백을 제공하고, ‘큐트서킷(CuteCircuit)’의 사운드 셔츠는 소리를 촉각으로 변환해 전달하는 기술을 통해 소재가 데이터를 읽고 반응하는 인터페이스로 확장되는 사례를 언급하며, 소재가 단순 물성을 넘어 사용자와 상호작용하는 플랫폼으로 진화하고 있다는 점을 소개했다. 

이처럼 AI는 기능과 성능을 극대화하고, 소재를 정밀하게 설계하는 영역에서 강력한 도구로 작용하지만 창의성과 감성 그리고 맥락이 결합된 영역에서는 AI의 한계가 분명하게 드러난다.

AI가 따라잡지 못한 패션의 본질은? 

‘메종마르지엘라’는 해체주의적 접근을 통해 제작 과정의 흔적과 의도된 불완전성을 드러내며, 완성되지 않은 상태 자체를 디자인으로 제시한다. 이는 최적의 균형과 완성도를 추구하는 AI의 방식과는 근본적으로 다른 방향이다.

또 ‘이세이미야케’는 착용자의 움직임에 따라 형태가 변화하는 플리츠 구조를 통해, 의복을 고정된 결과물이 아닌 ‘시간 속에서 완성되는 경험’으로 확장해왔다. 정적인 결과를 도출하는 AI와 달리, 예측 불가능한 변화와 흐름을 디자인에 포함시키는 방식이다.

‘마린세르’ 역시 빈티지 소재와 재활용 원단을 활용해 시간과 기억이 축적된 물성을 강조한다. AI가 데이터를 통해 과거를 분석한다면, 이 브랜드는 물질에 담긴 시간성과 맥락을 그대로 드러내며 재생을 새로운 창조가 아닌 연속성으로 풀어낸다.

위의 세 브랜드의 예시처럼 모두 '완벽함이 아닌 불완전성' '결과가 아닌 과정' '데이터가 아닌 맥락'을 중심으로 작동한다는 점에서 AI가 쉽게 모방할 수 없는 영역을 보여주며 이러한 특성들은 AI가 쉽게 대체할 수 없는 영역을 분명하게 드러내고 있다. 

김원 라사라패션교육개발원 교수

김원 라사라 교수 “AI, 소재 역할을 확장하는 도구로”

마지막으로 김 교수는 AI 시대 소재의 변화를 세 가지로 정리했다. ▲외부 환경과 신체 데이터를 반영해 성능이 변화하는 ‘반응형 소재’ ▲설계 단계부터 재활용과 순환을 전제로 구조를 설계하는 ‘순환 설계 소재’ ▲디자이너와 AI가 함께 구조를 설계하는 ‘AI 협업형 소재’다.

공통점은 소재가 단순한 물성을 넘어, 데이터와 구조, 설계 개념까지 포함하는 시스템으로 진화한다는 점이다. 김 교수는 “미래 소재는 더 가볍고 강해지는 것이 아니라, 더 ‘생각하는’ 방향으로 진화한다”며 “AI는 소재를 대체하는 기술이 아니라, 소재의 역할을 확장하는 도구가 될 것”이라고 강조했다.

AI 기반 소재 미래 예측