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AI 입는 패션....주문형 맞춤 생산으로 재고 낮출까?
염지은 기자  |  senajy7@gmail.com
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승인 2018.07.22  01:11:01
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▲ 아마존의 인공지능 스타일리스트 에코룩(Echo Look).<이미지=아마존닷컵/코트라>

[포쓰저널=염지은 기자] 컴퓨터로 구매하기 원하는 스타일과 수치를 입력하면 인공지능(AI)은 입력한 내용과 온라인 활동, 유행하는 스타일, 과거 전자상거래 이용 내역 등의 빅데이터를 분석해 소비자에 맞는 스타일을 생성해 낸다.

소비자는 증강현실 피팅룸을 이용해 인공지능 추천하는 여러 가지 스타일을 입어보고 가장 선호하는 옵션을 선택한다.

3D 패션 디자인 플랫폼은 소비자가 입력한 신체 수치에 따라 의류를 디자인하고 봉제 로봇이 제품을 제작한 후 소비자에게 배송한다.

개성을 표현하는 패션산업 분야에도 인공지능이 머신러닝을 통해 퍼스날 쇼핑, 패션 디자인, 스타일리스트 등 여러 분야로 침투하고 있다. 발전된 인공지능 기술은 다음 시즌에 유행할 패션을 예측하고 제품을 디자인하는데 활용되고 있다.

구글, 아마존 등 글로벌 기술기업들도 인공지능 기술을 활용한 패션 디자인 알고리즘 개발에 뛰어들었다. 인공지능 디자이너가 디자인한 패션은 런웨이에 내놓을 수 있는 미래도 멀지 않았다.

인공지능에 의한 소비자 맞춤형 주문 생산은 패션 재고율을 낮출 것으로도 기대된다. 주문형 생산이 확대되면 패션 수출입 규모도 변화될 전망이다.

시장조사 업체인 CB 인사이츠(Insights), 미국의 차세대 온라인 의류 쇼핑몰 스티치 픽스(Stitch Fix), 코트라(대한무역투자진흥공사) 미국 뉴욕 무역관 등에 따르면 인공지능은 패션 소매기업의 구매방식에도 영향을 미치고 있다.

바이어의 핵심 업무는 패션 트렌드에 민감한 감각을 이용해 소비자들이 어떤 상품을 구매하기 원하는지 예측하는 일이다. 상품 기획담당자는 바이어의 의견을 활용해 기업이 매출 목표에 도달할 수 있는 카테고리별 상품의 판매 계획을 설정하게 된다.

일반적으로 의류기업은 드레스, 니트 상의, 우븐 상의 등 세분화된 의류 카테고리에 따라 별로의 구매팀을 운명한다. 바이어는 직관적인 느낌으로 트렌드를 파악하고 제품을 구매하므로 세분화된 품목만을 담당한다.

인공지능은 바이어의 직관이 아닌 소매의 길이, 색상, 원단 특성 등에 따른 과거 판매 실적을 바탕으로 어떤 상품이 잘 팔릴지 계산해 바이어에게 알려주고 바이어는 이 결과를 참고해 구매 결정에 활용 가능하다.

알고리즘과 빅데이터를 구매 전략에 잘 활용하는 소매업체들의 경우 더 적은 수의 바이어를 고용하고 한 명의 바이어가 넓은 카테고리의 구매를 담당하고 있다.

연매출이 수억 달러에 규모인 온라인 여성 의류 소매업체 르 토트(Le Tote)는 모든 품목의 구매를 담당하는 바이어의 수가 6명에 불과하다.

르 토트의 공동설립자 브렛 노스아트(Brett Northar)은 "회사의 구매 알고리즘은 소비자들이 온라인 위시리스트에 어떤 상품을 많이 등록했는지, 온라인 평가, 최근 구매 내역 등을 통해 물량을 늘려야 할 상품을 식별해 준다"고 말한다.

CB 인사이츠는 패션 스타일이 더욱 개인화됨과 동시에 SNS 등 디지털 사회의 영향을 많이 받게 되면서 패션산업에서 인공지능을 활용한 주문형 자동화 생산방식이 활용될 것이라고 전망하고 있다.

이미 미국에는 데이터 분석, 디지털 마케팅을 적극적으로 활용하는 패션 스타트업들이 많이 생겨났다. 타미 힐피거, 아마존과 같은 대기업들도 패션산업에 인공지능을 활용하려는 적극적인 노력을 기울이고 있다.

올 초 타미 힐피거는 IBM,패션스쿨 FIT(Fashion Institute of Technology)와 파트너십을 맺고 인공지능 활용 프로젝트를 론칭했다.

   
▲ IBM 인공지능 프로젝트를 통해 디자인한 의류.<자료=포브스/코트라>

인공지능 시스템은 딥러닝을 통한 즉각적인 패션 트렌드 파악, 타미 힐피거 제품과 런웨이 이미지에 대한 소비자 심리 분석, 유행하는 패턴, 실루엣, 색상, 스타일로 디자인 테마를 선정하는데 활용된다.

인공지능 시스템의 분석 결과는 디자이너에게 전달돼 다음 콜렉션 디자인을 위한 의사 결정에 활용되고 있다.

스티치픽스는 의류 스타일링 업체로 인공지능을 활용한 알고리즘을 통해 고객의 취향과 체형에 맞는 옷을 스타일링해 판매하는 전자상거래 기업이다.

인공지능 알고리즘은 소비자의 취향을 바탕으로 유행을 파악하고 스티치픽스의 재고 중 없는 디자인을 알아내며 새로운 디자인을 디자이너에게 제안하는 기능을 한다.

스티치픽스는 회원가입을 통한 서비스 구독과 피드백 중심의 비즈니스 모델 특성으로 방대한 소비자 데이터를 보유하고 있어 인공지능을 이용한 트렌드 분석이 가능하다.

스티치픽스의 최고알고리즘관리자 에릭 콜슨(Eric Colson)은 "우리는 특별히 인공지능 분석에 특화되어 있는데 과거에는 필요한 데이터가 존재하지 않아 없었던 비즈니스 모델이다. 다른 의류소매업체는 소비자가 피팅룸에서 옷을 입어보기 때문에 데이터를 얻지 못했고 그들이 어떤 제품을 사지 않고 그 이유는 무엇인지 알 수 없었다. 그러나 스티치픽스는 이 모든 데이터에 접근 가능하고 매우 다양한 방법으로 활용 할 수 있다"고 말했다.

아마존은 패션 상품을 온라인으로 구매 하기 가장 좋은 웹사이트가 되기 원한다고 밝히며 패션 산업에 관심을 집중해 오고 있다. 지난해 대량의 이미지를 분석해 스타일을 카피한 후 새로운 제품을 디자인 할 수 있는 알고리즘을 개발했다.

아마존의 R&D 부서인 Amazon Lab 126에서 개발한 이 알고리즘은 새로운 인공지능기술인 '생성적 적대 신경망(GAN)'을 이용해 인스타그램, 페이스북, 또는 아마존의 에코룩(Echo Look) 카메라를 통해 촬영된 이미지를 분석해 새로운 스타일을 디자인할 수 있다.

에코룩(Echo Look)은 인공지능 스타일리스트로 LED 카메라로 전신 의상을 비추면 어떤 의상이 더 나은지 판단해 준다. 마이크로 명령을 해면 스마트 스피커처럼 날씨, 뉴스, 음악 듣기 등 다양한 기능도 수행한다.

인공지능을 활용 패션 디자인 기술은 향후 빠르게 유행과 스타일을 분석해 주문형 제작 후 소비자에게 배송하는 새로운 의류 소매 비즈니스 모델을 탄생시킬 것으로 전망되고 있다.

코트라 임소현 미국 뉴욕무역관은 “빅데이터 분석을 통해 소비자 취향을 예측하는 인공지능 기술은 한국과 미국 시장에서 제품의 성공 가능성을 높일 것”이라며 “머지 않아 패션산업에서 인공지능 기술이 널리 활용될 것”으로 전망했다.

인공지능을 구매 결정에 활용하게 되면 유통 업체의 바이어들은 인공지능이 분석한 결과를 토대로 만들어진 가이드라인에 따라 구매 결정을 하게 될 전망이다.

임소현 무역관은 “바이어 공략 시 수출업체의 제품이 미국 시장의 트렌드를 따르고 제품과 이미지가 맞는 기업을 선택하는 것이 중요해 질 것”이라며 “소비자가 제품을 디자인하면 즉각적으로 생산해 배송까지 이루어지는 주문형 생산방식이 확대될 경우 미국의 의류 수입수요 감소로 이어질 우려가 존재한다”고 우려했다.

또 “주문형 생산방식이 상용화될 경우 배송까지 오랜 시간이 소요되고 물류비용이 발생하는 해외생산보다 우수한 기술력을 갖춘 생산시설에서 주문과 배송이 즉각적으로 이루어질 수 있는 생산방식이 더 큰 경쟁력을 얻게 될 것”이라며 “해외 시장 진출은 투자를 통한 진출이 더욱 중요해질 것”이라고 전망했다.

염지은 기자

senajy7@gmail.com

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