- AI기술은 다음에 유행할 패션을 예측하고 제품을 디자인 -

- AI 활용한 주문형 자동화 생산방식 활용될 것 -

 

 

 

□ 미국 패션업계, 패션 디자인에 인공지능 도입 노력

 

  ㅇ 패션은 개성을 표현하는 형태로 인공지능이 활용되기 어려운 분야로 여겨졌으나 머신러닝기술 활용으로 인공지능은 퍼스날 쇼핑, 패션 디자인, 스타일리스트 등 패션산업의 여러 분야로 침투하고 있음.

 

  ㅇ 패션업계에서는 소비자 취향 분석을 위해 첨단기술 활용을 통한 데이터 수집에 노력을 기울여 왔으며 더욱 발전된 인공지능기술은 다음에 유행할 패션을 예측하고 제품을 디자인하는데 활용됨.

 

  ㅇ 구글, 아마존 등 글로벌 기술기업들도 인공지능기술을 활용한 패션 디자인 알고리즘 개발에 뛰어들었는데, 현재까지 인간 디자이너의 투입 없이 바로 런웨이에 내놓을 수 있는 완성된 디자인은 어려운 수준이나 지속적인 연구 개발이 이뤄지고 있음.

 

□ 인공지능은 패션 소매기업의 구매방식에도 영향

 

  ㅇ 바이어의 핵심 업무는 패션 트렌드에 민감한 감각을 이용해 소비자들이 어떤 상품을 구매하기 원하는지 예측하는 일

    - 상품 기획담당자는 바이어의 의견을 활용해 기업이 매출 목표에 도달할 수 있는 카테고리별 상품의 판매 계획을 설정하게 됨.

 

  ㅇ 일반적으로 의류기업은 드레스, 니트 상의, 우븐 상의 등 세분화된 의류 카테고리에 따라 별로의 구매팀을 운명

    - 바이어는 직관적인 느낌으로 트렌드를 파악하고 제품을 구매하므로 세분화된 품목만을 담당하는 것이 적합함.

 

  ㅇ 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 가능

 

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

    - 연매출이 수억 달러에 규모인 온라인 여성 의류 소매업체 Le Tote는 모든 품목의 구매를 담당하는 바이어의 수가 6명에 불과함.

    - Le Tote의 공동설립자 브렛 노스아트(Brett Northar)에 따르면 "회사의 구매 알고리즘은 소비자들이 온라인 위시리스트에 어떤 상품을 많이 등록했는지, 온라인 평가, 최근 구매 내역 등을 통해 물량을 늘려야 할 상품을 식별해 준다"고 언급

 

□ 인공지능을 이용한 패션산업의 주문형 생산방식

 

  ㅇ 데이터 콘텐츠 조사기업 CB Insights는 패션 스타일이 더욱 개인화됨과 동시에 SNS 등 디지털 사회의 영향을 많이 받게 되면서 패션산업에서 인공지능을 활용한 주문형 자동화 생산방식이 활용될 것이라고 전망

 

  ㅇ 패션산업의 인공지능 주문형 생산 과정

    - 소비자가 컴퓨터로 구매하기 원하는 스타일과 수치를 입력하면 인공지능이 소비자가 입력한 내용과 온라인 활동, 유행하는 스타일, 과거 전자상거래 이용 내역 등 빅데이터의 분석해 스타일을 생성

    - 소비자는 증강현실 피팅룸을 이용해 인공지능이 추천하는 여러 가지 스타일을 입어보고 가장 선호하는 옵션을 선택함.

    - 3D 패션 디자인 플랫폼이 소비자가 입력한 신체 수치에 따라 의류를 디자인하고 봉제로봇이 제품을 제작 후 소비자에게 배송

 

인공지능을 활용한 주문형 자동화 생산방식

 

자료원: CB Insight

 

□ 미국 패션업계의 인공지능 활용 현황

 

  ㅇ 타미 힐피거(Tommy Hilfiger)

    - 올해 초 IT기업 IBM, 패션스쿨 Fashion Institute of Technology(FIT)와 파트너십을 맺고 인공지능 활용 프로젝트를 론칭함.

    - 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 활용됨

    - 인공지능 시스템의 분석 결과는 디자이너에게 전달되어 다음 콜렉션 디자인을 위한 의사 결정에 활용됨.

 

IBM 인공지능 프로젝트를 통해 디자인한 의류

 

자료원: Forbes

 

  ㅇ 스티치픽스(Stitch Fix)

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

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

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

    - 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 언급함.

 

스티치픽스의 알고리즘 예시

 

자료원: Stitch Fix

 

  ㅇ 아마존(Amazon)

    - 아마존은 패션 상품을 온라인으로 구매 하기 가장 좋은 웹사이트가 되기 원한다고 밝히며 패션 산업에 관심을 집중해 온 가운데, 지난 해 대량의 이미지를 분석해 스타일을 카피 후 새로운 제품을 디자인 할 수 있는 알고리즘을 개발함.

    - 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 있음.

      * 에코룩(Echo Look): 인공지능 스타일리스트로 LED 카메라로 전신 의상을 비추면 어떤 의상이 더 나은지 판단해줌. 마이크로 명령을 해면 스마트스피커처럼 날씨, 뉴스, 음악 듣기 등 다양한 기능 수행

    - 인공지능 활용 패션 디자인 기술은 향후 빠르게 유행과 스타일 분석해 주문형 제작 후 소비자에게 배송하는 새로운 의류 소매 비즈니스 모델을 탄생시킬 것으로 전망됨.

 

아마존의 인공지능 스타일리스트 에코룩(Echo Look)

 

자료원: amazon.com

 

□ 시사점

 

  ㅇ 첨단기술의 빠른 발전과 활용으로 창의력의 영역이던 디자인 분야에서도 인공지능이 사용되기 시작했음을 인지하고, 인공지능의 정확도 높은 예측과 인간의 창의력을 절충한 방식의 패션 디자인 방식을 시도할 필요성이 있음.

    - 빅데이터 분석을 통해 소비자 취향을 예측하는 인공지능기술은 국내와 미국 시장에서 제품의 성공 가능성을 높일 것으로 판단됨.

    - 이미 미국에는 데이터 분석, 디지털 마케팅을 적극적으로 활용하는 패션 스타트업들이 많이 생겨났고 타미 힐피거, 아마존과 같은 대기업들도 패션산업에 인공지능을 활용하려는 적극적인 노력을 기울이고 있으므로 머지 않아 패션산업에서 인공지능기술이 널리 활용될 것으로 전망됨.

 

  ㅇ 인공지능을 구매결정에 활용하게 되면 유통업체의 바이어들은 인공지능이 분석한 결과를 토대로 만들어진 가이드라인에 따라 구매결정하게 될 것으로 전망

    - 바이어 공략 시 수출업체의 제품이 미국 시장의 트렌드를 따르고 제품과 이미지가 맞는 기업을 선택하는 것이 중요해 질 것으로 보이며 정확한 트렌드 파악 없이 열정만으로 도전해 성공하기는 더욱 어려워질 것으로 판단됨.

 

  ㅇ 소비자가 제품을 디자인하면 즉각적으로 생산해 배송까지 이루어지는 주문형 생산방식이 확대될 경우 미국의 의류 수입수요 감소로 이어질 우려가 존재

    - 주문형 생산방식이 상용화될 경우 배송까지 오랜 시간이 소요되고 물류비용이 발생하는 해외생산보다 우수한 기술력을 갖춘 생산시설에서 주문과 배송이 즉각적으로 이루어질 수 있는 미국 내 생산방식이 더 큰 경쟁력을 얻게 될 것으로 예상되며 투자진출을 통한 미국 시장 진출 방식이 더욱 중요해질 것으로 판담됨.

 

 

자료원: CB Insights, New York Times, Fortune, Forbes, Stitch Fix, Amazon