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[구본국의 패션나우] COVID in Fashion2
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[구본국의 패션나우] COVID in Fashion2
  • 구본국 칼럼니스트
  • 승인 2021.03.02 18:10
  • 댓글 0
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SUNY Korea (한국 뉴욕주립대) F.I.T 프로그램 부디렉터 및 교수로 재직중인 구본국.
SUNY Korea (한국 뉴욕주립대) F.I.T 프로그램 부디렉터 및 교수로 재직중인 구본국.

 

[센머니=구본국 칼럼니스트]지난 번에 이어서 팬데믹으로 인하여 변화하고 있는 패션산업에 부각되는 기술을 이야기하고자 한다.

테슬라의 오토 파일럿, 알파고, 구글의 알렉사 그리고 애플의 시리는 우리에게 이미 익숙한 각 분야별 대표적인 AI다. 그럼 패션은? 사실 우리가 생각하는 것 보다 가까이 그리고 깊이 사용되고 있다. 그래픽 트렌드를 분석하여 프린트를 AI가 디자인 해주는 “디자이노블”, 자동적으로 위조상품을 찾아 브랜드를 보호해주는 “마크비젼”, 그리고 실시간 및 다가올 트렌드를 분석해주는 “옴니어스”이다. 이러한 대표적인 패션 AI 회사 중 옴니어스의 트렌드 분석에 대하여 이야기 해 보겠다.

 

"뉴욕에서 시작하여 파리에서 끝나는 모든 컬렉션이 오늘 끝난다면 내일 바로 분석된 트렌드 자료를 받아보고 싶다."

"각 지역별, 연령별, 스타일별 인플루언서의 스타일링이 어떤 지 즉 어떤 아이템 또는 룩이 지금 현재 가장 트렌드인지 아니면 다가올 트렌드인지 언제든지 원하는 순간에 답변을 받고 싶다."

"우리 브랜드의 경쟁사 아이템이 홈페이지에 업데이트 되는대로 분석하여 즉각 대응하고 싶다."

 

불과 2년전 만하더라도 위의 내용들은 이상적이고 현실성이 없었다. 하지만 꽤 많은 부분이 현재 가능하거나 곧 가능해질 것 같다.

옴니어스의 태거(Tagger)라는 기능은 SNS, 이커머스, 런웨이 쇼 등에 올라오는 의상이나 액세서리를 10가지가 넘는 속성(핏, 프린트, 스타일, 컬러, 디테일 등) 정보를 AI가 자동으로 분류하는 기술이다. 이렇게 분류된 속성을 가지고 언어화 하여 분석 및 트렌드 자료를 만들어 낸다.

사람이 이러한 작업을 한다고 하면, 분류라는 단계만 가지고 보더라도 이미지 하나 당 약 1분의 소요가 되며, 한시간에 60장 내외로 작업이 가능하다. 하지만 AI는 수백 수천장을 바로 처리하므로 시간에 대한 비교 자체가 불필요하다.

옷은 다른 것들과는 달리 유기적인 미디엄이다. 즉 건물이나 물건처럼 항상 같은 모양을 가지고 있지 않다는 말이다. 앉거나 바람이 불거나 걸을 때 마다 그 형태가 지속적으로 변하기 때문에 아무리 딥러닝 기술로 많은 시간을 투자하여 개발을 하더라도 힘들 것이라고 판단하여 실제로 패션쪽에 딥러닝을 이용하여 뛰어드는 회사는 극 소수였으며 현재도 많지 않다. 그 중에 한 회사가 옴니어스였고, 불과 2년전 필자가 이러한 기술을 처음 접했을 때만 하더라도 부족한 점이 많았지만, 지금은 이곳에 자신 있게 이 기술에 대해 적을 수 있을 만큼 실용화 되어있고 실제로도 많은 기업에서 사용 중이다.

(옴니어스의 서비스를 이용하는 회사)

A사는 매주 3만명의 인풀루언서들이 올리는 SNS 이미지를 분석하여 현재 가장 핫 한 트렌드를 제공받고 이 트렌드에 맞는 아이템을 큐레이팅 함으로써 자사 이커머스의 검색효율 302%, CTR (클릭 수) 63%상승 및 90%의 운영비용 절감을 이루었다.

이 같은 A사의 경우는 팬데믹 상황에서 증가된 온라인 수요에 빠르게 부응하여 기업의 매출을 증진시키는데 크게 기여하고 있다는 것을 실 예로 보여주는 케이스들 중에 하나이다.

필자의 예로 vouge.com 이전에 Style.com 에서 런웨이 이미지가 포스팅 되던 시절부터 미련한 고질 적인 병이 있다. 매 시즌 가능 한 모든 브랜드의 쇼를 보는 것이다. 현재 Vogue.com에는 매 시즌 약 300 - 400개의 브랜드가 각 브랜드마다 적게는 20개 많게는 60개의 런웨이 이미지를 포함한다. 일년에 약 2-3주라는 시간을 여기에만 쏟아 붙는데, 이정도의 시간과 노력을 투자해야만 예술과 상업의 모호한 경계속에 존재하는 이 패션이라는 산업에서 ‘다음시즌의 트렌드란?’ 질문에 대답할 수 있었다.

큰 기업에서도 크게 다르지 않다. 트렌드를 분석하는 팀이 회사 내에 존재하거나 순수한 인력으로 트렌드를 분석하는 회사로부터 서비스를 받는 상황에서, 이러한 패션에 적용된 AI의 서비스를 이용 함으로서 매출증대 및 비용 절감에 크게 기여 할 수 있을 것이라 믿는다.

우선 본인도 매년 런웨이를 보던 2-3주라는 시간을 다른 곳에 사용할 수 있으니 말이다.

 

* 이 기사는 센머니가 발행하는 오프라인 매거진 '인사인사이드' 2월호에도 동시 게재 되었습니다.



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