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인공지능, AI가 이제는 잘 팔릴 만한 옷을 직접 디자인하고, 꼭 맞는 신발도 골라주는 시대가 됐습니다. 따뜻한 사람 손으로 옷 만들고 신발 골라주던 때를 그리워하는 날이 오는 건 아닐까요?
이성훈 기자입니다.
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패션의 디지털 전환, 그 중심에 AI가 있다 – OMNIOUS blog
패션의 디지털 전환, 그 중심에 AI가 있다. 옴니어스의 스타일테크 컨퍼런스 현장스케치. 지난 3월 5일, 한국 스타일테크의 현주소를 살필 수 있는 <스타일테크 ...
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- Author: SBS 뉴스
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- Date Published: 2020. 11. 15.
- Video Url link: https://www.youtube.com/watch?v=B8S-W9TnvKc
패션의 디지털 전환, 그 중심에 AI가 있다
지난 3월 5일, 한국 스타일테크의 현주소를 살필 수 있는 <스타일테크 컨퍼런스>가 열렸습니다. 스타일테크는 라이프스타일 분야에 IT가 결합, 새로운 고객 경험을 창출하는 제품 및 서비스를 일컫는 말인데요. 이번 컨퍼런스에서는 아모레퍼시픽, 옴니어스, 29CM, 큐포라, 스파크랩에서 알찬 강연을 선보였고 이후 정부와 사기업이 스타일테크 비즈니스에 대해 논하는 세션이 이어졌습니다.
저희 옴니어스에서는 전재영 대표님께서 ‘데이터 중심의 패션 디지털 전환을 위한 AI 활용’을 주제로 강연을 진행했습니다. 해당 강연의 내용을 정리한 이번 포스팅에서는 옴니어스의 패션 AI가 해낼 수 있는 다양한 일들을 살펴보실 수 있습니다.
옴니어스 : 인공지능 기술을 패션에 융합하다
옴니어스는 알파고 이후로 화제가 된 딥러닝 기술을 패션에 융합하고 있는 AI 회사입니다. 이미지 인식 AI를 만들고 있으며 옷을 판매하는 사람이나 만드는 사람, 구매하는 사람 모두 사용 가능한 제품을 가지고 있습니다.
1) OMNIOUS Tagger : 이미지를 통해 패션상품을 찾고 10여 가지의 속성을 인식/분류해주는 서비스입니다. 이커머스에서 검색이나 추천을 개인화하는 데 필요한 속성 값을 AI가 입력해 줍니다.
2) OMNIOUS Lense : 이미지 속 패션 아이템과 동일하거나 유사한 상품 및 코디를 검색하는 서비스입니다.
3) OMNIOUS Trend : 비정형 SNS 데이터를 분석하는 서비스로, 패션 인플루언스들의 SNS 데이터를 통해 트렌드를 살펴볼 수 있는 서비스입니다. 브랜드에서는 상품 기획 시 의사 결정에 도움이 되는 트렌드 정보를 사람의 감이 아닌 AI 기술의 도움을 통해 제공받습니다.
옴니어스는 왜 이러한 서비스를 만들게 되었을까요?
인터넷과 모바일 기술이 발달하고 SNS가 등장하면서 누구나 패션 정보에 대한 접근이 쉬워졌습니다. 일반인도 글로벌 패션 아이콘이 될 수 있는 시대가 되면서 패션 트렌드를 이끄는 구성원들도 더욱 다양해졌고요. 이러한 시장 상황에서 패션 온라인 시장은 빠르게 디지털화되고 있습니다. 전 세계적으로 꾸준히 연 11%대의 성장을 거듭하고 있으며(한국의 경우 18%) 소비자들은 패션 아이템을 구매할 때 온라인 리뷰(55%)와 소셜미디어 리뷰(74%)를 적극 참고하는 것으로 알려졌습니다. 적극적으로 개인이 원하는 상품을 찾기 위한 소비 행동을 추구하고 있다는 거죠.
이런 상황에도 불구하고 패션은 디지털 전환이 더딘 분야 중 하나인데요. 다른 산업보다 IT 문화가 널리 확대되지 못했고, 다뤄야 하는 채널은 다양해지고, 대부분의 데이터가 비정형이며 복잡하고, 소비 패턴은 더욱 개인화됨에 따라 예측 불가능성이 높아지고 있기 때문입니다. 딥러닝 기반의 AI 기술은 이러한 문제를 해결하는 데 최적화되어 있습니다. 특히 패션에서는 디지털 전환을 위해 이미지를 인식하고 해석하는 AI가 기본적으로 필요합니다.
옴니어스의 패션 이미지 인식 AI
패션은 많은 정보가 이미지로 함축되어 있는 분야입니다. 위 보도자료에서 볼 수 있듯 패션 에디터들은 패션의 함축적인 언어를 디테일하게 설명하는 사람들인데, 옴니어스의 패션 AI 또한 비슷한 일을 할 수 있도록 만들어졌습니다. 아래 동영상에서 더 자세히 살펴보실 수 있습니다.
패션 리테일에서 고객에게 개인화된 상품 추천 등의 서비스를 제공하려면 패션 상품 자체의 정보, 즉 태그가 제대로 되어 있어야 합니다. 하지만 수많은 패션 상품을 태깅하는 것은 반복적이고 지루한 일입니다. 옴니어스에서는 패션 전문가 수준으로 상품을 태깅할 수 있는 ‘옴니어스 태거’로 이런 문제점을 해결할 수 있습니다.
옴니어스 태거 API를 활용하면 AI가 상품 태그를 빠르게 입력하기에 판매자가 상품 속성 태그를 직접 입력할 필요가 없습니다. 이 태그는 구매자가 상품을 검색할 때 필터로서 활용할 수 있습니다.
옴니어스의 또 다른 서비스, ‘옴니어스 렌즈’는 비주얼 서치 기능을 기반으로 사용자가 패션 아이템을 촬영해 검색하면 그와 동일하거나 유사한 대체 상품을 찾아줍니다. 고객이 원하는 상품을 텍스트 검색보다 훨씬 빠르고 편리하게 찾을 수 있고, 원하는 가격대의 상품을 찾을 수 있는 만큼 구매전환율이 올라갑니다. 만족도가 올라가는 것도 물론이고요.
현재 비주얼 서치 기능을 제공하고 있는 대표적인 업체로는 타오바오, 핀터레스트 등이 있습니다. 옴니어스는 패션 아이템 인식에 최적화된 AI이기 때문에 다른 업체 대비 매우 우수한 검색 유사도를 보여줍니다. 패션 아이템의 다양한 디테일 특징을 학습하여 검색하기에 복제에 가까운 결과를 제공할 수 있어서입니다. 상품 추천에서 한걸음 더 나아가 유사 아이템을 착용한 코디 검색, 스타일을 인식한 코디 추천도 가능합니다.
‘옴니어스 트렌드’는 AI를 활용해 패션 이미지를 분석, 유사 디자인을 검색해 소비자 및 경쟁사의 트렌드를 편리하게 파악하고 상품 기획 및 의사 결정 과정을 간소화할 수 있도록 돕습니다. 또한 옴니어스에서는 13,000여 명의 인플루언서 패션 관련 데이터를 매일 수집함으로써 그들의 영향력을 평가하고 커뮤니케이션하는 고객이 어떤 사람들인지, 인플루언서가 연출한 룩은 어떤 스타일인지 자세하게 분석합니다.
옴니어스는 AI 기술을 통해 개인화된 패션 큐레이션 서비스를 만들고, 시장 데이터를 통한 트렌드 예측으로 업계 종사자들에게 유용한 정보를 제공한다는 두 가지 목표를 이루기 위해 오늘도 노력하고 있습니다. 패션의 디지털 전환, 그 최전선에서 활약하는 옴니어스가 되겠습니다:)
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아이비레벨(Ivyrevel)과 구글(Google)이 협력하여 사람의 행동 데이터에서 옷을 디자인하고 주문할 수 있는 디지털 드레스 서비스 앱(APP) 데이터 드레스(Data Dress)(사진:본지DB)
인공지능(AI)으로 패션산업의 미래방향과 패션마케팅 전략의 변화가 국내외적으로 급속히 진행되고 있다. 방대한 데이터와 반복 학습을 통해 스스로 진화하는 AI를 통해 패션산업 트렌드와 가격을 예측하고 클라우드를 통해 사용자가 서비스를 이용할 때 환경과 시간의 구애받지 않고 24시간 정확한 동향과 정보를 제공받으며, 온라인과 오프라인의 경계를 허물고 있다.
이처럼 개인의 스타일, 위치 정보, 행동 양식, 취향 등을 추적과 분석하는 기능이 탁월한 인공지능은 고객이 마음에 드는 아이템이나 당사자가 필요로 했던 아이템까지 실시간 제공받을 수 있는 환경이 조성되기 시작하면서 패션은 디자인에서 생산, 유통까지 그리고 소비자의 인식과 패턴까지 전환되면서 패션 산업 자체의 패러다임을 바꾸고 있다.
알리바바가 중국 내 13개 매장에 AI 패션 어시스턴트 시스템인 ‘패션 AI(FashionAI)를 운영하고 있다.(사진:알리바바)
국내에서는 모바일 패션 커머스 전문 기업 위시링크가 인공지능 기반의 개인화 패션 추천 서비스 ‘원데이텐미닛(원텐, ONETEN, 1ten)’을 지난 6월 출시하고 현재 운용중이다. 모바일 앱(APP) 원데이텐미닛은 인공지능 딥러닝 기반으로 사용자들의 패션 취향을 분석해 매일 100개의 추천 상품을 제안하는 서비스다. 여가 시간이 부족한 현대인들이 쇼핑몰을 찾아다니며 많은 시간을 할애하지만 정작 원하는 제품을 찾기 힘들다는 점에 착안, 취향에 맞는 상품을 100개만 제공해 쇼핑 시간의 효율을 높였다.
지난해 4월 더아이엠씨, 경북대, 한국패션산업연구원 등이 공동 개발한 ‘마케팅 인공지능 서비스 플랫폼 MISP(Marketing Intelligence Service Platform)’이 베타 버전을 오픈했다. MISP는 패션 제품이나 서비스에 관련된 소비자 인식과 태도, 라이프스타일, 트렌드 등 다양한 빅데이터를 실시간으로 수집, 분석, 예측해 수요자의 의사결정을 지원하기 위해 개발됐다.
중국 최대 e커머스 업체인 알리바바(Alibaba)는 현재 중국 내 13개 매장에 AI 패션 어시스턴트 시스템인 ‘패션 AI(FashionAI)를 시험적으로 운영하고 있다. 패션AI는 기본적으로 기존 스마트 거울 기반 가상 피팅룸 시스템과 유사하지만 오프라인 매장과 온라인 쇼핑몰을 연결해 옴니채널을 완성했다는 점에서 의미가 있다.
이에 앞서 지난해 2월에는 글로벌 패스트 패션 대기업 H&M 산하의 패션 브랜드 아이비레벨(Ivyrevel)과 구글(Google)이 협력하여 사람의 행동 데이터에서 옷을 디자인하고 주문할 수 있는 디지털 드레스 서비스 앱(APP) 데이터 드레스(Data Dress)를 개발 전세계 패션업계에 큰 주목을 받기도 했다.
디지털 드레스 서비스 앱(APP) 데이터 드레스(Data Dress) 이미지(사진:본지DB)
세계 최초의 디지털 패션 하우스인 아이비레벨은 2012년 스웨덴의 스톡홀름에서 패션 기술 연구소를 설립하고 기술 혁신과 창조적인 표현을 조합한 디지털 세대를 위한 패션을 제공하는 의류 회사에서 알고리즘을 사용하여 제품 디자인을 하고 있으며, 인공지능으로 패션 창의력과 기술 혁신을 융합하려는 야심찬 계획을 세우고 박차를 가하고 있다.
데이터 드레스는 구글과 파트너십으로 개발한 안드로이드 앱(APP)에 구글의 어웨어니스(Awareness) API를 탑재하여 사용자의 현재 위치, 활동, 주위의 환경이나 날씨 등을 감지한다. 그리고 일주일 동안 앱이 수집된 데이터를 기반으로 디자인되고 디지털 드레스가 완성된다.
또한 패션 앱 스타일시거(Style Seeker) 쇼핑몰은 오라클과 제휴로 어플리케이션 오라클 플러스(Oracle PLUS)에서는 AI를 사용하여 옷과 개별 사용자의 요청을 일치시킨다. 사용자는 자신의 스타일리스트를 획득하고 자신의 쇼핑몰 중을 찾아다니는 번거로움 없이 좋아하는 옷을 선택할 수 있으며, 사용자는 이 앱으로 친구나 가족 등의 사진을 찍어 자신의 위치 정보를 제공하여 가장 유사한 아이템을 얻을 수 있는 가장 가까운 쇼핑센터를 찾을 수 있다.
AI를 적용한 오라클 플러스 앱(사진:앱 캡처)
Macy’s는 미국 전역 10개 매장에서 인공지능 기반의 모바일 웹 “Macy’s On Call” 파일럿 프로젝트를 진행하고 있다. Macy’s On Call은 IBM왓슨의 인공지능 기술과 Satisfi의 위치 기반 지원 소프트웨어 기반으로 개발되었으며, 쇼핑객이 모바일 브라우저에 질문을 입력하면 몇 초 내로 사용자의 질문에 맞는 대답을 제시한다. 또 Macy’s 쇼핑 도우미 On-Call에서는 사용자가 IBM Watson 채팅 봇을 통한 질문에 AI 플랫폼는 이에 실시간으로 대응해준다.
이처럼 패션과 AI가 만나는 영역은 크게 세가지로 첫 번째 디자인(맞춤) 서비스와 두 번째 트렌드의 예측이다. 길에서 본 티셔츠를 사진만 찍으면 어떤 브랜드인지 어디서 파는지 쉽게 알 수 있고, SNS의 패션사진 수백만 장을 분석하여 실시간 트렌드는 물론 향후 어떤 스타일이 유행할 것인지 예측할 수 있다. 마지막으로 패션과 소비자의 만남이다. 맥켄지(McKinsey & Company)에 따르면, AI에 의한 고객 획득 비용이 최대 50 % 절감과 수익은 5 ~ 15 % 증가했으며, 마케팅 비용의 효율성은 10 ~ 30 % 향상된다고 한다.
아무튼 우리는 AI 혁신을 놓치지 않는 것일까? 인공지능이 인간의 일에 어떻게 영향을 미치는지는 우려는 있지만, 패션 또한 새로운 기술을 폭넓게 이용하려는 소비자의 니즈를 거역 할 수 없을 것이다. 하지만 확실한 것은 인공지능은 온·오프라인 매장에 상관없이 소비자들이 좀 더 빠르고 편리하게 쇼핑을 할 수 있도록 이용자 기호에 맞춰 소비자들의 선택의 폭은 크게 줄여줄 것이며, 최선의 선택이 가능한 디자인을 제안하고 제시해주는 디자이너 또는 큐레이션을 제공하는 스타일리스트 역할을 담당할 것으로 예상된다.
“셀럽들의 선택, AI 패션플랫폼”…패션업계에 스며든 인공지능 유행
(사진=셔터스톡)
인공지능(AI)이 패션업계에 변화를 일으키고 있다. AI 기반 패션플랫폼이 유통과 소비에 미치는 영향력이 커지면서 이를 선점하려는 기업들의 움직임이 바빠졌다. AI 업체는 리뷰 분석 등 새로운 AI 플랫폼을 계속 선보이고 있다.
20일 AI 업계 관계자는 “코로나19로 인한 비대면 문화가 패션 시장에도 변화를 가져오고 있다”면서 “패션업계가 AI 기술을 도입하는 사례가 늘면서 관련 플랫폼을 개발하는 업체도 증가하고 있다”고 말했다.
카카오, AI로 패션상품 추천해주는 지그재그 인수
AI 패션플랫폼을 도입한 대표 기업은 카카오다. 이 기업은 지난 14일 ‘카카오스타일’을 운영하는 카카오커머스의 스타일 사업 부문을 인적분할해 크로킷닷컴이 선보인 패션플랫폼 ‘지그재그’와 합병한다고 밝혔다. 합병법인은 7월 1일부로 출범한다. 대표는 서정훈 크로킷닷컴 대표가 맡는다.
지그재그는 AI로 개인맞춤형 상품을 추천해주는 서비스를 제공하는 패션플랫폼이다. 2015년 출시됐다. 신규 이용자가 지그재그에서 제공하는 다양한 코디 스타일 사진 중 원하는 것을 선택하면 사진과 유사한 상품과 쇼핑몰이 정렬된다. 인기순·연령별·스타일별로 분류해 이용자에게 제공한다. 특정 상품을 길게 클릭하면 가장 비슷한 유형 상품 100개를 추가로 추천해준다.
2019년에는 각기 다른 쇼핑몰의 상품을 하나의 장바구니에 담고, 결제까지 진행할 수 있는 통합 결제 서비스 ‘제트 결제’를 선보여 이용자 편의성을 높였다. 지그재그의 지난해 말 기준 입점 쇼핑몰은 약 4000개다. 월 사용자는 300만 명 수준이다. 올해 연 거래액은 1조원에 육박할 것으로 전망된다.
지그재그는 사용자가 원하는 코디 스타일을 선택하면 유사한 상품과 쇼핑몰을 자동으로 추천해준다. (사진=지그재그 앱 캡처)
합병법인 수장을 맡은 서정훈 대표는 “모바일에 최적화된 편리한 쇼핑 경험을 전 세대에 제공하기 위한 밸류 체인을 구축한 만큼 앞으로 공격적인 신사업을 전개해 시장 내 강력한 경쟁 우위에 서겠다”고 말했다.
빌리뷰, 리뷰 분석 AI 기술로 중소벤처기업부 지원 프로그램 선정
패션업계가 AI 플랫폼을 선호하는 이유는 쇼핑 방식 변화에서 찾을 수 있다. 젊은 세대를 중심으로 더 빠르고 편한 쇼핑 방식이 선호 받으면서 AI로 이들의 원하는 코디 스타일을 추천하고 리뷰도 분석해주는 기술이 주목받고 있다는 것.
업계 관계자는 “코로나19로 비대면 쇼핑이 많아졌고, 여기에 원하는 코디를 알아서 추천해주는 편리함까지 갖춰지면서 AI 플랫폼을 선호하는 이들이 많아지고 있다”고 설명했다.
실제로 업계에서는 AI 기술을 이용한 패션플랫폼이 계속 개발되고 있다.
중소벤처기업부는 민간투자주도형 기술창업 지원 프로그램 ‘팁스(TIPS)’에 AI 스타트업 빌리뷰를 선정했다고 20일 밝혔다. 팁스는 우수 기술을 보유한 유망 스타트업을 발굴해 정부가 민간 투자사와 함께 2년간 최대 약 5억원의 연구개발(R&D) 비용을 지원하는 스타트업 육성 프로그램이다.
빌리뷰는 자연어 처리 기술(NLP) 기반의 리뷰 분석 AI를 제공하는 업체다. 현재 작은 규모의 쇼핑몰을 위한 ‘리뷰 큐레이션 위젯’과 대형 커머스를 위한 ‘리뷰 분석 API’ 서비스를 운영 중이다. 해당 서비스는 쇼핑몰 등에 올라온 고객 리뷰를 자연어 처리 기술로 요약해 보여주는 역할을 한다. 구매자가 언급하는 상품의 장점을 해시태그를 통해 보여주고, 고객 취향에 맞춰 상품과 리뷰를 추천해준다.
빌리뷰는 이번 팁스 지원금을 통해 구매자 리뷰 중심으로 재구성된 새로운 패션 플랫폼을 개발한다는 계획이다.
ETRI, AI로 맞춤형 디자인하는 기술 개발
한국전자통신연구원(ETRI)은 지난 1일 AI를 이용해 최신 패션 트렌드를 분석하고 새로운 디자인을 만들어 가상 착장까지 도와주는 ‘AI 패션상품 마켓 플랫폼’을 개발했다.
이 플랫폼은 누구나 AI를 이용해 의류와 액세서리 상품을 기획하고 제품화할 수 있는 특징이 있다. 사용자가 옷의 유형과 계절, 색상, 무늬패턴 등 조건을 선택하면 트렌드를 반영해 맞춤형 디자인을 해준다.
디자인하는 옷은 제작 전부터 완성품의 모습을 예상할 수 있다. 메타버스 플랫폼에서 자신의 아바타와 모델에게 옷을 입힐 수 있다. 영상화도 가능하다.
AI 플랫폼이 제작한 옷을 현실의 모델과 메타버스에 있는 아바타가 동시에 입었다. (사진=ETRI)
해당 기술은 600만 장의 데이터베이스를 분석해 사용자의 취향과 최신 트렌드를 분석한다. 데이터베이스는 과학기술정보통신부와 한국지능정보사회진흥원이 지원하는 ‘패션상품 및 착용영상 AI 데이터 구축’ 사업을 통해 확보됐다.
정일권 ETRI 콘텐츠연구본부장은 “AI 기술이 데이터를 분석하고 이해하는 과정을 뛰어넘어 창작의 영역에 진출했다”며 “실제 제품을 만드는 과정에 혁신적인 기여가 가능해 새로운 수익 모델 창출이 가능하다”고 설명했다.
AI 업계 관계자는 “커지는 패션플랫폼 시장에 맞춰 AI 기술이 플랫폼에 결합되는 사례가 많아지고 있다”면서 “AI로 인해 소비패턴과 유통방식에도 많은 변화가 있을 것”이라고 전망했다.
AI타임스 김동원 기자 [email protected]
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찾는 옷 만나기 힘든 온라인 쇼핑…사진 올리면 ‘패션 AI’가 골라줘
메타버스는 요즘 유통업계에서도 가장 뜨거운 화두 중 하나입니다. 편의점(CU), 호텔(한화호텔앤드리조트) 뿐 아니라 최근 백화점과 홈쇼핑 등 젊은 층들이 주축이 아닌 업계에서도 메타버스에 속속 진출하고 있습니다. CU는 네이버의 메타버스 플랫폼 제페토에 점포를 3개나 냈지요.지금의 목적은 마케팅입니다. MZ세대(밀레니얼+Z세대) 중에서도 10대인 Z세대, 잠재 소비자가 될 이들에게 브랜드 인지도를 높이겠다는 취지지요. 그러나 궁극점에는 커머스가 있습니다. 향후 사람들이 모여들 가능성이 높은 공간인 메타버스에 유통업체들이 직접 찾아가 제품을 팔겠다는 거지요. 이른바 ‘메타 커머스’입니다.이 목표를 최근 가시화한 그룹이 롯데입니다. 롯데백화점은 지난 18일 빅데이터 및 디지털 트윈 기업 바이브컴퍼니와 메타버스 커머스 플랫폼 구축을 위한 공동 투자 및 상호 협력에 관한 업무협약(MOU)를 체결했다고 밝혔습니다. 바이브컴퍼니가 보유한 ‘디지털 트윈’ 기술은 가상의 공간을 현실과 똑같이 구분하는 기술을 뜻합니다.롯데백화점이 바이브컴퍼니와 손잡은 건 ‘메타버스 백화점’을 만들기 위해서입니다. 메타버스 안에 백화점 오프라인 매장을 구현해, 유저들이 메타버스 안에서 제품을 생생하게 체험하고 실제로 구매할 수 있게 하겠다는 계획입니다. 시간과 공간의 제약을 받지 않는 백화점이지요. 롯데백화점은 내년 상반기에 메타버스 커머스 플랫폼을 구축하겠다는 목표로 바이브컴퍼니와 공동 개발에 착수했습니다.롯데그룹의 다른 계열사 중에서는 롯데홈쇼핑이 유사한 행보를 보이고 있습니다. 롯데홈쇼핑은 지난 7월 메타버스 관련 신기술과 서비스 도입을 담당하는 메타버스 전담팀을 구성했습니다. 연내 유저가 자신의 아바타를 통해 쇼호스트와 소통하는 ‘메타버스 쇼핑 플랫폼’을 구축하는 것이 목표입니다. 화면을 통해 실시간으로 소통하는 라이브커머스에서 한 발 더 나아간 커머스의 유형이 등장할 수 있는 겁니다.현재까지 나온 롯데 유통 계열사들의 메타버스 추진 계획에는 공통점이 있습니다. 독자 플랫폼 구축입니다. 기존 메타버스 플랫폼으로 이름을 알린 제페토와 로블럭스, 게더타운 등과는 협업하지 않습니다. 독자적인 경쟁력을 개발하려는 목적도 있겠지만 기존 플랫폼들이 ‘커머스’에는 적합하지 않다는 판단도 한몫했습니다.가장 먼저, 해외 유저들이 대다수인 메타버스 플랫폼에서 커머스 기능을 도입하는 것이 실효성이 있냐는 의구심이 있습니다. 제페토는 네이버의 플랫폼이지만 해외 유저 비중이 90% 이상으로 알려져 있지요. 예로 미국 유저가 롯데백화점에서 샤인머스캣 박스를 사면 배송은 어떻게 하며, 과연 배송이 가능할지 등을 생각해봐야 하지요.물론 우리나라 유저들도 있습니다. 그러나 아직은 대다수가 10대, 미성년자입니다. 이들을 대상으로 제품 마케팅을 하고, 결제 기능을 도입하는 것에 기업들은 부담을 느낄 수밖에 없습니다. 신용카드도 발급받기 어려운 미성년자를 대상으로 구매를 유도하는 과정에서 도의적인 문제가 불거질 수 있다는 뜻입니다. 업태마다 다르지만 편의점은 주력 제품인 주류와 담배를 판매할 수 없는 한계도 있습니다. CU의 오프라인 편의점에서는 맥주 신제품 홍보 포스터를 출입문에 붙여놓지만, 제페토 편의점에서는 맥주의 그림자도 찾아볼 수 없지요.이런 상황에서는 유통업체에 입점한 브랜드들을 설득하는 것도 녹록치 않을 수 있습니다. 마케팅을 위해 메타버스에서 구찌 가방을 아이템화해 전시 및 판매하는 것과, 100만원이 훌쩍 넘는 진짜 제품을 살 수 있게 하는 것은 차원이 다른 이야기니까요.유통업계에 따르면 메타버스 플랫폼들도 이런 고민을 하고 있다고 합니다. 유저 개개인에 따라 서로 다른 공간이 구현되도록 개인 맞춤형 콘텐츠를 선보이는 방안 등을 고려하고 있다고 하지요. 성인 유저들은 초등학생 유저들과 똑같은 메타버스 편의점에 들어가도 주류를 볼 수 있게끔 말입니다. 하지만 그러려면 메타버스 플랫폼이 상당한 수준까지 고도화되어야 할 겁니다. 당장 내일 실현될 미래는 아니지요.한국경제신문의 실리콘밸리·한국 신산업 관련 뉴스레터 한경 엣지(EDGE)를 만나보세요!▶무료 구독하기 hankyung.com/newsletter노유정 기자 [email protected]
오늘 입을 옷? 이제 AI가 골라준다 – Sciencetimes
오늘은 무슨 옷을 입을까. 많은 사람들이 아침마다 흔히 하는 고민일 것이다.
의복은 외부 환경으로부터 신체를 보호하는 기능을 할 뿐만 아니라 자신의 개성을 표현하는 수단이다. 그래서 의복 선택의 기준은 매우 주관적이고, 복잡하다. 계절, 날씨, 습도 등 환경 요인, 라이프 스타일, 트렌드, 개인의 체형과 취향, 활동 목적 등 개인적 요인 등이 바로 그것이다.
따라서 오늘의 옷 차림새는 이러한 복합적 요인을 고려한 일종의 매커니즘을 통한 선택이기 때문에 가장 자신을 잘 드러내는 정체성의 표현이기도 하다.
패션의 ‘0’, 생존 요소에서부터 산업까지
인류 역사는 ‘의식주’의 역사다. 입고, 먹고, 거처를 마련하는 것, 즉 생존을 위한 필수 요소를 기반으로 모든 것이 시작됐다고 봐도 과언이 아니다. 그러므로 ‘의복’의 역사는 무척 오랜 세월 동안 인류의 삶과 공존해 왔다.
실제로 학자들은 서양에서는 고대 그리스, 로마의 의복 양식, 동양에서는 고대 중국과 이집트, 인도의 의복에서 패션이 시작되었다고 주장한다. 이 주장 역시 문화가 발달한 주요 지점을 지명한 것일 뿐, 사실상 인류가 존재하는 곳은 어디든지 환경적 요소에 맞춘 고유의 패션이, 그들만의 스타일이 있었다.
‘패션(Fashion)’이라는 용어가 대중적으로 통용되는 데는 옷감을 짜는 방직기술의 혁신 이후라고 할 수 있다. 18세기 영국에서 원면을 가공하여 실을 뽑는 방적기와 뽑아낸 실로 천이나 원단을 만드는 방직기가 개발되면서 생산성이 극대화된 덕이다.
또한, 증기기관차의 발명으로 물류의 혁신, 시장의 확보가 가능해지면서 다른 산업과 마찬가지로 패션도 폭발적인 성장을 이루게 됐다.
패션 역시 생존을 위한 인간의 행위가 삶의 양식이 되고, 여기에 ‘기술’이 더해지면서 산업 생태계가 만들어지는 문화 형성의 과정들과 온전히 닮았다. 문화라고 불리는 것, 미시적으로 라이프 스타일이란 이러한 과정에서 집단 구성원들이 수용한 특정한 양식이며, 변화를 위해 예민한 촉을 세운 인간의 행동이기 때문이다. 그래서 이번에는 4차산업 기술과 만났다.
#OOTD, 오늘의 스타일을 공유하다
몇 년 전부터 SNS 사용자들 사이에는 해시태그로 공유하는 ‘#OOTD’가 유행하기 시작했다.
OOTD란 ‘Outfit Of The Day’의 약자로 ‘오늘의 패션’, ‘오늘의 스타일’이라는 뜻으로 통용된다. 즉 자신의 당일 옷차림뿐 아니라 전체적인 스타일을 기록하여 SNS에 업로드하고, 사용자들과 공유하는 것이다.
이는 자기 표현이 자연스러운 세대들의 표현 방법 중 하나이면서, 선호하는 트렌드와 코디네이션에 관한 정보가 되어 새로운 패션의 아이디어를 제시하기도 한다. 패션이란 다수가 선호하는 일반적 양식에서 약간의 독특함과 새로움이 제시되고, 그것이 일반화되면서 확산하기 때문이다.
거대한 패션 흐름 속에서 ‘#OOTD’는 일종의 빅데이터로 소비자의 니즈와 트렌드, 욕구 등을 파악하여 좀 더 전략적이며, 정교한 타게팅과 마케팅이 가능하게 한다. 물론 지금도 메가 트렌드를 주도하는 것은 일부 역량 있는 디자이너의 고유 영역이며, 그들의 공이 크다. 하지만 개개인의 다양한 패션 욕구를 충족시킬 수 있는 ‘센스’는 기술의 도움을 받을 수 있게 된 것이다.
특히 최근에는 인공지능 기술이 개인 맞춤형 큐레이션을 비롯하여 지속가능한 패션 전략과 가치 창출에 힘을 더해주고 있다.
나만의 스타일을 찾는 기술
최근 패션에도 인공지능 기술을 기반으로 한 다양한 형태의 서비스가 도입되고 있다.
이미 제작 현장에는 인공지능 재봉기가 자동으로 원단을 자르고, 바느질을 하여 옷을 만드는 생산 단계를 스스로 수행하고 있다. 판매 현장에도 역시 RFID칩을 부착하여 재고 관리 및 물류 현황을 파악할 수 있게 돼 생산과 판매·유통에 효율성을 높였다.
하지만 패션에서 무엇보다 중요한 가치는 ‘개인의 정보’, 즉 소비자의 니즈와 취향, 트렌드, 라이프 스타일 등이다. 따라서 최근의 패션계는 소비자 중심의 서비스를 지향하며, 인공지능 기술이 여기에 힘을 보태고 있는 모양새다.
스웨덴의 아이비레벨(Ivyrevel)은 디지털 패션기술연구소를 설립해 운영 중이다. 이곳은 구글과 협업하여 의류 회사의 알고리즘을 분석하여 사람의 정보와 행동 데이터로 옷을 디자인하고, 주문할 수 있는 ‘디지털 드레스 서비스 앱을 개발했다.
이와 비슷하게 타미 힐피거는 인공지능을 적용한 ‘리이메진리테일Reimagine Retail)’ 프로젝트를 진행했다. 이는 인공지능과 딥러닝, 컴퓨터 비전 등의 기술을 디자인 창작과정에 활용한 것이다. 딥러닝을 통해 패션 트렌드와 스타일, 색상 등의 데이터를 분석하고, 디자이너들에게 새로운 인사이트를 주어 다음 시즌의 디자인을 기획하는 과정이다.
이렇게 옷을 디자인하는 것뿐만 아니라 개인 맞춤형 매칭, 큐레이션 서비스에도 인공지능이 활용되고 있다.
최근에는 많은 패션 회사들이 소비자가 입력한 데이터를 기반으로 개인 맞춤형 스타일링을 제안하는 서비스를 운영하고 있다. 대표적으로 스레드(Thread)는 온라인을 통해 고객의 선호도를 수집한 후 스타일리스트와 인공지능이 고객에게 최적화된 스타일링을 해주는 이커머스 패션회사이다. 스레드는 단순히 스타일뿐만 아니라 비용 절감 스타일링을 추천하고, 고객의 만족도(정확도)가 높은 시스템을 개발하여 성공적인 평가를 받고 있다.
특히 코로나19로 쇼핑몰을 직접 찾기를 꺼려하는 소비자를 위한 비대면 피팅 서비스, 온라인 가상 피팅도 인공지능과 증강현실 기술을 활용한 사례다.
대표적으로 소비자가 입력한 정보를 토대로 만든 3D 모델을 제공하여 가상으로 옷을 착용할 수 있게 하는 서비스가 있다. 신장, 체중, 브래지어 크기 등의 세 가지 입력값이 정확하면 92% 이상의 정확한 3D 모델이 즉시 생성되어 온라인 쇼핑으로도 실제 착장한 것과 같은 효과를 낸다.
또 피팅룸에 장착되어 있는 인공지능 기반 스마트 미러를 통한 큐레이션 제안 서비스도 많이 활용되는 사례다. 인공지능 카메라가 고객을 스캔하여 의상과 소품 등을 제안하여 쇼핑의 편의를 높인다. 이렇게 제안한 제품이 마음에 들면 바로 결제를 하여 피팅룸을 나가면서 바로 픽업할 수 있다는 장점이 있다.
이처럼 인공지능 기술은 소비자 중심의 쇼핑환경으로 변화시키고 있다. 패션이 개인적 차원에서 고려해야 하는 요소들이 많은 복잡하고 감정적인 분야임에도 불구하고, 인공지능과 딥러닝을 통해 구현되고 있는 것이다. 이 또한 새로운 라이프 스타일, 패션 문화를 만들어 가는 일련의 과정으로 볼 수 있겠다.
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“AI가 유행에 맞춰 하루 200만개 패션스타일 코디해 줍니다”
최근 무신사를 필두로 지그재그, W컨셉 등 온라인 패션몰이 부상하면서 기존 패션업계도 온라인의 자사몰을 강화하며 소비자와의 직접 거래(D2C·Direct to Customer)를 확대하고 있다. 자사 상품이나 브랜드뿐 아니라 경쟁사 브랜드, 신진디자이너나 스트리트 브랜드를 모아 어느 회사 쇼핑몰인지 헷갈릴 정도다. 특히 최근 리뉴얼을 마친 삼성물산 패션부문의 ‘SSF샵’과 LF의 ‘LF몰’이 자사몰 운영에 적극적이다.
김정선 팀장, 조종현 SSF샵 그룹장 인터뷰
그 중에서도 SSF샵은 회원 수가 185만명으로 3년 전보다 5배 이상 늘었고, 온라인 매출이 전체 매출에서 차지하는 비중도 5년 전보다 3배 이상 증가해 20%까지 높아졌다. 26일 서울 강남구 도곡동 삼성물산 패션 부문 사옥에서 김정선 온라인마케팅팀장과 조종현 IT혁신담당 그룹장을 만났다.
“AI가 하루 200만개 코디 추천”
SSF샵은 이달 초 리뉴얼에서 고객 추천 서비스를 대폭 강화하고 나섰다. 남성, 여성, 라이프스타일, 뷰티 등의 카테고리에서 브랜드별 상품 코너로 곧장 이동할 수 있게 첫 화면을 개편하고, 또 이용자의 성별에 따라 카테고리나 원하는 스타일의 상품을 먼저 노출하도록 했다.
SSF샵은 가장 차별화한 서비스로 ‘AI(인공지능) 패션 큐레이션’을 내세운다. AI 패션 큐레이선 서비스는 한 상품을 보면 같이 입기 좋은 외투·바지·신발 등의 코디를 8개씩 추천하는 기능이다. 삼성물산 패션 부문은 지난해 11월 이 서비스를 포스텍(포항공대)과 손잡고 국내 패션몰 중 처음으로 선보였다. 조 그룹장은 “AI가 사람의 손을 거치지 않고 하루에 약 200만개의 코디를 만들고 있다”며 “매일매일 새 상품이 들어오고 빠지면 코디도 매일 바뀐다. 시즌이 바뀌고 유행이 바뀌어도 거기에 맞춰 다른 스타일링을 추천해 고객들 반응이 좋다”고 설명했다.
패션 전문가가 AI에 코디 학습시켜
그는 “1년 전부터 브랜드별 스타일링 전문가를 뽑아 코디 수십만장을 3~4개월간 AI에게 학습시켰다”며 “또 새로 유행하거나 뜰 것 같은 코디 착장법까지 AI에게 추가로 학습시키고 있다”고 말했다. 조 팀장은 “AI 기술의 핵심은 데이터다. 그중에서도 양질의 데이터가 중요한데 우리의 큰 자산인 패션 전문가를 통해 양질의 데이터를 뽑아낼 수 있었다”고 했다. SSF샵은 내년부터 각 상품에 어울리는 액세서리나 시계, 선글라스, 모자 등도 AI가 추천할 수 있도록 서비스를 확대할 방침이다.
AI는 코디뿐 아니라 이용자에 맞는 상품도 추천해준다. AI의 상품 추천의 비결은 알고리듬에 있다. 조 그룹장은 “알고리듬을 기반으로 사람·아이템·브랜드·TPO(시간, 장소, 기회)에 따른 상품을 추천한다”고 설명했다. 먼저 사람에 따른 추천은 A라는 사람이 피자·샐러드·콜라를 좋아하고, B가 피자·샐러드를 좋아한다면, 알고리듬이 A와 B가 유사하다고 판단해, B에게도 콜라를 추천하는 식이다. 상품에 따른 추천은 한 20대 후반 남성이 기저귀와 맥주를 구매한다면, 이 사람이 자녀가 있을 확률이 높다고 보고, 장난감 같은 연관성 높은 상품을 추천하는 방식이다.
다른 회사 브랜드 1400개여도 판매
SSF샵에는 메종키츠네, 아미, 꼼데가르송 플레이라인, 톰브라운, 엠비오 같은 삼성물산 패션 부문의 브랜드뿐 아니라 LF(일꼬르소, TNGT 등)와 코오롱(IRO, 커스텀멜로우 등), 신세계인터내셔날(제이린드버그 등)의 브랜드도 입점해 있다. 또 국내 신진 디자이너 브랜드나 스트리트, 라이프스타일, 뷰티 브랜드 1400여개를 모은 온라인 편집숍 ‘어나더샵’도 있다.
김 팀장은 “기존에 SSF샵은 삼성물산 패션 부문 자사 중심의 쇼핑몰이었다면, 앞으로는 패션과 라이프스타일 전문 플랫폼으로 갈 것”이라며 “온라인에서 핫하고 트렌디한 브랜드를 계속 들여와 SSF샵만의 브랜드와 상품 구색을 갖고 승부할 방침”이라고 말했다.
‘패션산업의 풍향을 바꾼다’…AI 기반 개인 맞춤형 패션 스타트업들의 이유있는 ‘고공비행’
인공지능(AI) 기반의 초개인화 ‘패션테크’가 최근 시장에서 주목받고 있다.
구글 유투브가 AI추천 알고리즘으로 이용자의 세밀한 취향과 기호, 특성을 분석해 맞춤형 동영상을 추천해주 것처럼 패션업계에서도 AI를 활용해 사용자에게 최적의 개인맞춤형 패션을 제안해주는 스타트업들이 두각을 나타내고 있다.
AI패션 스타트업 ‘오드컨셉(대표 김정태)’은 자사의 초개인화 AI스타일링 서비스 ‘픽셀(PXL)’을 도입한 이커머스가 지난 2월 기준 국내외에서 1000곳을 넘어섰다고 15일 밝혔다. 이는 지난 2020년 2월 100곳을 넘어선 후 2년만에 9배 이상 성장한 셈이다.
오드컨셉의 ‘픽셀’은 소비자 개인별 스타일과 취향을 이해하고 이에 맞춰 스타일링을 제안하는 AI 스타일리스트다. 패션 이커머스 내에서 소비자의 쇼핑 만족도를 높여 이커머스의 성장을 견인한다. 특히 AI 기술이나 데이터 인프라를 갖추기 어려운 중소 패션 이커머스의 매출 성장에 큰 도움이 되고 있다.
똑똑한 패션 쇼핑 시대, 패션 AI 스타트업 ‘옴니어스’가 이끈다
패션 AI 스타트업 옴니어스. (사진=옴니어스 제공)
[스타트업투데이] 신종 코로나바이러스 감염증(코로나19) 사태로 패션산업이 잠시 주춤하는가 싶었지만, 위드 코로나를 시행하는 국가가 늘면서 패션산업도 다시 기지개를 켤 준비를 하고 있다. 이에 따라 패션 관련 스타트업들 역시 위드 코로나 준비에 한창이다. 특히, 코로나19 사태로 온라인 패션시장이 커지면서 주목받고 있는 한 패션 스타트업이 있다. 바로 인공지능(AI) 기술을 활용해 이용자가 원하는 패션상품을 쉽게 찾을 수 있도록 하는 옴니어스가 그 주인공이다.전재영 대표가 이끌고 있는 옴니어스는 이커머스, 패션기업, 소비자들을 지원하기 위한 시각 AI 서비스를 제공하는 것을 미션으로 삼고 있다. 비주얼 AI(Visual AI)에 패션을 결합해 수작업 및 분석 자동화 서비스와 초개인화 쇼핑 경험을 제공하고, 보다 정확한 수요 예측을 수행하는 것이 목표다.
패션상품 쇼핑도 스마트하게
옴니어스의 대표적인 서비스로는 상품 속성 자동 태깅이 있다. 패션상품의 이미지 내 13가지 상품 속성을 자동으로 태깅하는 AI 기능이다. 속성 정보를 활용해 검색 효율성을 높이고, 필터를 최적화하며, 개인화 추천에 활용할 수 있다. 옴니어스 측은 “이를 통해 상품 검색 효율 및 객단가를 상승시키고, 운영비용은 절감할 수 있다”고 설명했다.
이미지 기반 유사 상품 추천 서비스도 제공한다. 사용자가 살펴보고 있는 상품과 유사한 상품을 실시간으로 추천한다. 유사한 상품의 디자인, 리뷰, 가격 등을 비교해 사용자가 제품을 선택할 때 도움을 준다. 제품이 품절됐을 때에는 대체 상품을 실시간으로 추천해 사용자의 구매 이탈을 방지한다. 옴니어스는 이를 통해 구매전환율과 상품 클릭율, 고객 체류 시간을 증대를 도모하고 있다.
카메라 서치 기능. (사진=옴니어스 제공)
카메라 서치 기능을 통해서는 스마트폰으로 상품을 촬영하거나 이미지를 업로드함으로써 원하는 상품을 검색할 수 있도록 한다. 텍스트 검색과 차별화되는 직관적 검색으로 앱 사용자 편의성을 증대시키고 있다. 모바일과 이미지에 친숙한 사용자에게 최적화된 검색 사용자환경(UX)을 제공한다. 이를 통해 평균 투자수익률(ROI), 평균 객단가, 상품 클릭률(CTR)이 증가하고 있다는 것이 옴니어스 측의 설명이다.
옴니어스는 트렌드 분석 및 예측 서비스도 제공한다. 이커머스 마켓 플랫폼과 사회관계망서비스(SNS)의 데이터를 AI가 실시간으로 분석 및 예측한다. 경쟁사의 상품 포트폴리오를 기간, 가격, 세부 속성별로 교차 비교해 경쟁 현황을 분석한다.
이와 함께 인플루언서의 스타일을 분석해 도출된 인기 키워드와 급상승 키워드를 활용해 브랜드 사업자 상품 기획, 마케팅, 온라인 판로 개척 시 의사결정에 도움을 주고 있다. 총 9,000여 개의 브랜드 상품을 분석했으며 30,000명의 SNS 인플루언서의 피드를 분석했다.
패션 트렌드 인사이트 리포트도 제공한다. 패션 전문가와 데이터 전문가의 협업을 통해 주제별 트렌드 리포트를 제공한다. 패션위크 트렌드를 분석해 시즌별로 주목할만한 경향을 파악한다. 또한, 다음 시즌의 패션 트렌드를 예측하는 런웨이 리포트와 패션업계에서 지속적으로 추적하고 관찰해야 하거나 새롭게 부상하고 있는 주제, 특정 아이템, 마켓 트렌드를 분석한 마켓 리포트를 제공한다.
패션 트렌드 인사이트 리포트. (사진=옴니어스 제공)
IPO 준비 박차
옴니어스는 이같은 기술력을 기반으로 아마존웹서비스(AWS) 글로벌 핫 스타트업, 삼성전자 C랩 아웃사이드, 엔비디아 리테일 AI 베스트 사례, 중소벤처기업부 국가대표 1000, 신용보증기금 퍼스트 펭귄 기업 등으로 선정되는 쾌거를 이뤘다.
다양한 수상 소식도 전한 바 있다. 한국섬유패션 대상 스타트업 부문, 카이스트 스타트업 프로그램 등에서 우승을 거머쥐었다.
전재영 대표. (사진=옴니어스 제공)
전재영 대표를 필두로 박준철 최고기술책임자(CTO), 장윤훈 최고운영책임자(COO) 등 AI, 패션 전문 인력들이 뒷받침이 돼 국내외 50여 개 이상의 엔터프라이즈 고객사에 비주얼 AI 솔루션을 제공하고 있다. GS SHOP, 롯데, 현대, LF, 지그재그, 에이블리, 브랜디가 대표적이다.
한편, 옴니어스는 지난 7월 NH투자증권과 대표 주관 계약을 체결하고, 본격적인 코스닥 기업공개(IPO) 준비에 돌입한 바 있다. 옴니어스는 코스닥 상장을 계기로 유럽, 북미, 일본, 동남아시아 등 글로벌 사업 확장도 추진할 방침이다.
트렌드 분석 및 예측 서비스. (사진=옴니어스)
[스타트업투데이=임효정 기자] [email protected]
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