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인공지능 AI는 패션 산업을 어떻게 바꿀까?

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전기차가 나오면 저는 할 일이 없어질지 모릅니다.

하지만 제가 정년 퇴직을 한 이후에 그렇게 될 겁니다


예전에 한 강연에서 만났던 분의 말이었다.  






AI가 인간의 일을 대체 한다면 데이터가 쌓여 있는 일부터 시작될 것이다. 알파고도 수많은 데이터를 공부하고 나서야 인간의 최강자를 이겼다. 세계 유수의 탑 랭커들의 바둑 대전을 학습한 이후에 가능했던 것이다. 몇 년 전부터 같은 방법으로 AI는 열심히 운전을 배우고 있다. 다양한 환경과 상황을 접하며 계속해서 운전을 배워나가고 있다. 어떤 순간에는 속도를 줄어야 하는지, 갑자기 무언가가 도로로 뛰어들면 어떻게 해야 하는지 난폭 운전을 하는 차량이 앞에 오면 어떻게 해야 하는지 등에 대해 쉬지 않고 학습하고 있는 중이다. 이렇게 많은 데이터가 일정량 이상으로 쌓이면 인간보다 더 안전하고 빠르게 운전을 하며 대중교통 종사자를 AI가 대체할 것이다.





그렇다면 지금 내가 몸담고 있는 패션업은 어떻게 변할까? 







미래의 디자인과 의류 산업
:: AI는 패션 산업을 어떻게 변화 시킬까?






현재 국내외에서 패션 산업에도 AI 정보를 이용하는 곳이 있다. 


우선 고객 판매를 중심으로 하는 곳은 미국의 스티치픽스 (Stitch Fix)다. 스티치 픽스는 고객이 입력한 정보를 바탕으로 AI가 옷을 제안해 주는 서비스다. 자신이 좋아하는 브랜드, 선호하는 칼라, 라이프 스타일, 직업, 신체 정보 등의 정보에 근거를 두고 고객을 위한 옷을 선별하여 제안한다. 제안 중에서 선택된 옷과 그렇지 않은 옷, 그리고 수 많은 고객들이 선택한 옷에 대한 데이터에 근거해서 패션 제안 알고리즘은 점점 더 강화되는 구조이다.


국내에서는 '디자이노블'이라는 패션 AI 스타트업이 돋보인다. 디자이노블은 패션 트랜드를 분석해서 잘 팔릴 디자인을 만들고 추천해 주는 프로그램이다. 이 회사는 한섬의 SJYP라는 브랜드와 협업을 해서 국내 최초로 AI가 디자인한 그래픽으로 만든 옷이 세상에 나왔다. 원래 브랜드가 가진 정체성의 디자인에 새롭게 추가하고 싶은 디자인을 AI에 입력하면 빅테이터에 의해 다양한 그래픽을 제시한 것이다. 아직은 시작 단계지만 디지털 포메이션을 패션업에도 적용하려고 노력하는 브랜드 들과 함께 협업을 하고 있다.




사실 AI가 완벽하게 인간 디자이너를 대체하는 것은 어렵다고 본다. 하지만 컨셉을 섞어 새로운 것을 개발한다던가, 작년과 재작년에도 잘 팔렸던 베스트 아이템을 조금씩 변형하는 제안은 충분히 상품화가 가능할 것이다. 사람이 조금 더 빨리 의사 결정을 할 수 있도록 더 나은 제안을 더 빨리 하는 형태로 먼저 발전할 것이다.












만약 아무런 법적인 제약도 없고 어떤 데이터라도 접근이 가능하다는 SF 영화 같은 전제로 미래의 패션 산업 에서의 AI의 활용을 마음껏 상상해 본다면 아래처럼 될 수 도 있을 것이다.



패션 AI는 해외 컬렉션에서 선보인 탑 디자이너의 옷, 그리고 세계적인 패션 트랜드 리서치 회사가 제안하는 패션 컨셉, 마지막으로 패션을 선도하는 도시의 CCTV를 통해 사람들이 많이 입는 옷을 모두 데이터로 받아들인다. 그리고 전 세계의 Top 50개 브랜드의 상품별, 칼라별, 사이즈별, 국가별 판매 데이터까지 활용해서 세계에서 가장 잘 팔릴 수 있는 옷을 (Most sellable cloth in the world) 만들어 낼 수도 있게 된다.



언제 어떤 소재의 어떤 스타일 어떤 가격의 옷이 누구에게 판매 되었는지를 아는 것은 거의 끝판왕 급으로 중요한 데이터다. CCTV를 통해서 확인한 실제 착장 데이터로 옷의 칼라, 바지통의 넓이, 옷의 길이, 티셔츠의 크기까지 데이터를 모을 수 있다. 또 몇 월에 스웨터를 꺼내 입는지, 패딩 의류를 입는지 또 장갑이나 모자를 꺼내 입는지도 데이터화 될 것이다. 그렇다면 옷의 생산 뿐 아니라 판매까지 더 정교하게 예측할 수 있다. 상품의 출시 시점과 최고로 판매가 많이 일으킬 수 있는 프로모션 시점도 예상 할 수 있다. 조금 더 구체적으로 말하면 옷을 입은 사람의 성별, 나이, 키, 몸무게 등의 데이터도 세분화 해서 디자인에 활용할 수 있고, 각 나라별 도시의 사람들이 어떤 시즌, 어떤 월에 어떤 옷을 입는지 등의 지역별 데이터까지 데이터로 활용할 수 있다.







요약하면 이렇다.



기획 단계는 <탑 디자이너 컬렉션 + 트랜드 예측 회사 데이터 + CCTV에서 확인한 실제 창작 데이터>를 통해서 최적의 옷을 기획할 수 있다. 판매 단계는 < CCTV에서 확인한 실제 창작 데이터 + 브랜드 판매 데이터>를 가지고 판매시기와 기획량을 결정할 수 있다. 여기에 사람의 새로운 아이디어나 경험에서 나오는 직관이나 영감이 더해진다면 아마도 정말 놀라운 상품을 만들어 낼 수 있을 것이다.









패션 산업을 예로 설명했지만 하나의 산업에 국한되지만은 않을 것이다. 지금 사회생활을 시작하는 밀레니얼 세대 혹은 학교를 다니는 젊은 세대들에게는 일의 변화가 현실이 될 것이다. 아래 글을 바탕으로 자심이 몸담고 있는 분야의 미래도 한번 상상해 보면 좋겠다.



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