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ICT융합 본보기, ‘패션’에 다 있다
ICT융합 본보기, ‘패션’에 다 있다
  • 차종환 기자
  • 승인 2020.11.10 16:43
  • 댓글 0
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시시각각 변하는 유행 반영
매장서 주문 즉시 맞춤생산

사용자 신체치수 3D 스캐닝
직접 입은 듯 옷 탈착 확인

빅데이터 기반 AI 코디 추천
온라인 쇼핑 패러다임 전환
스피드팩토어로 구현된 파크랜드 매장. [사진=산업통상자원부]
스피드팩토어로 구현된 파크랜드 매장. [사진=산업통상자원부]

ICT융합이라고 하면 통신, 하다못해 컴퓨터 등과 조금이라도 연관이 있는 분야를 떠올리기 마련이지만 의외로 ICT융합의 시너지 효과를 톡톡히 보고 있는 분야는 이들과 전혀 상관없어 보이는 패션 산업인 것으로 나타나고 있다.

제조에서 유통, 소비 단계에 이르는 기존 패션 업계의 고유 특성이 ICT 접목으로 더욱 극대화되는 것으로 나타나 타산업 융합의 본보기로 자리매김하고 있다.

 

■ 계절마다 바뀌는 유행, 스피드팩토어로 쫓는다

‘유행’이라는 단어가 패션업계에 가장 자주 사용되는 이유는 그만큼 변화의 속도가 빠르기 때문이다. 이는 해마다 혹은 계절마다 적용되기도 하고, 유명 연예인이 입거나 착용한 아이템이 있을 땐 더욱 극단적으로 발현되기도 한다.

이러한 변화의 속도를 기존 생산공정이 수용하기란 결코 쉬운 일이 아니다. 이에 등장한 개념이 이른바, ‘스피드팩토어’다.

스피드팩토어란, 팩토리와 스토어를 합친 말로써 기존 스마트공장의 자동화 생산공정 기반 위에 패션 산업의 B2C 특성을 살린 시스템이다. 즉, 매장(스토어)에서 소비자의 주문을 받으면 즉시 맞춤형 제작이 시작되는 것이다.

지난해 산업통상자원부는 ‘섬유패션산업 활력제고 방안’의 일환으로 스피드팩토어 핵심기술 개발 및 시범사업을 추진한 바 있다.

2022년까지 봉제·염색·신발 관련 스피드팩토어 핵심기술 개발에 약 390억원을 투입하기로 했다.

개인맞춤 의류 등 다양한 소량 개별 주문을 효율적으로 생산하기 위해 스마트공장 데이터 플랫폼 기반의 협업 시스템을 구현한다는 방침이다.

최근 의류 전문업체 파크랜드가 부산에 스피드팩토어를 오픈해 눈길을 끌었다.

단일 매장에서 주문과 제작, 유통이 가능한 생산시스템에 3D바디스캐너, 3D 가상의상 소프트웨어, AR피팅시스템 등을 접목해 맞춤 정장 제작기간을 기존 14일에서 3일로 크게 단축했다는 설명이다.

 

3D 가상피팅 모습. [사진=ETRI]
3D 가상피팅 모습. [사진=ETRI]

■ “입어보지 않아도 안다” 가상피팅 확대

옷을 살 때 가장 신경 쓰이는 점은 ‘과연 나에게 잘 어울릴까’일 것이다. 구매 전, 한번 입어보는 것이 당연하게 여겨지는 이유다.

하지만 이 과정은 여간 번거로운 일이 아니다.

오프라인 매장에서는 쇼핑 시간을 잡아먹는 주요인인데다 옷을 갈아입는 행위 자체가 상당한 에너지를 소비한다.

오프라인은 그나마 입어볼 수 있는 게 다행이지, 온라인 매장은 그러지도 못한다. 배송된 옷이 잘 맞는지, 하자가 있는지는 모두 결제가 완료된 이후에나 확인할 수 있으며, 반송요인이 있을 때는 다시 배송, 환불, 교환 등의 불편한 절차를 겪어야 한다.

이러한 애로사항을 단번에 해결해주는 것이 ‘가상피팅’이다.

증강현실(AR)을 기반으로 이뤄진 가상피팅 기술은 과거엔 화면에 비친 내 모습에 단순히 옷을 겹쳐 보이게 하는 수준에 머물렀다면, 이젠 3D카메라를 이용해 사용자의 신체치수를 정확하게 측정해 옷의 착용 상태를 3D로 둘러보며 확인할 수 있다.

시장조사업체 마켓앤마켓에 따르면, 가상피팅 시장 규모는 2019년 29억달러에서 연평균 20.9%씩 성장해 2024년에는 76억달러까지 증가할 것으로 예상된다.

LF와 LG전자는 지난 1월 개최된 ‘CES 2020’에서 가상피팅 기술을 선보인 바 있다.

LG전자가 개발한 3D카메라로 사용자가 옷을 입은 상태에서도 신체를 정확히 측정해 사용자의 외형과 유사한 아바타를 생성하면, 사용자는 매장의 스마트 거울, 모바일기기 등에 있는 아바타에게 다양한 스타일과 사이즈의 옷을 마음껏 입혀보며 옷의 피팅감을 확인할 수 있다.

 

스티치픽스는 고객의 취향과 구매형태를 인공지능으로 분석해 최적의 코디를 제안한다. [사진=스티치픽스]

■ AI 코디가 ‘TPO’에 맞는 옷 추천

패션은 인공지능(AI)의 각축장이기도 하다.

현대인들에게 특정 상황에 맞는 복장을 갖추는 것은 꽤 큰 스트레스로 작용한다. 연예인들처럼 스타일리스트가 골라준 옷을 입고 나갈 수는 없을까. 이러한 고민을 ‘AI 코디’가 해결해주는 것이다.

한국전자통신연구원(ETRI)은 지난달, AI 패션 코디네이터 ‘패션하우(Fashion HOW)’를 개발했다고 밝혔다.

‘패션하우’의 핵심은 ‘자율성장 복합지능’에 있다.

기존 AI가 지식을 암기해 사용자의 질문에 대해 응답해주는 방식이었다면, ‘자율성장 복합지능’은 언어와 영상 등의 복합지식을 절차적으로 학습해 질문하는 목적과 대상이 애매해도 스스로 지식과 답을 찾는다.

이를 패션 분야에 접목한 ‘패션하우’는 2600개 의류 데이터를 기반으로 시간, 장소, 상황(TPO: Time, Place, Occasion)에 맞는 옷차림을 추천하는 것이다.

특히, 사용자와 대화를 피드백해 학습 데이터를 쌓아가며 개인화가 가능하다는 것이 특징이다. 마치 영화 ‘아이언맨’의 비서 자비스가 토니 스타크와 대화하면서 해결책을 찾는 것과 마찬가지다.

AI 코디를 전면에 내세운 기업으로는 미국의 스티치픽스가 대표적이다.

스티치픽스를 처음 방문했을 때 작성하는 개인신상 및 취향을 기반으로 사용자의 반복구매 행태, 반송내역, 의류 수선, 구매 이력 데이터 등이 알고리즘으로 분석돼 사용자에 최적화된 코디가 도출된다. 추천 코디의 최종 판단은 실제 스타일리스트가 내리는 것이 특징이다.

이렇게 큐레이팅 된 5개의 선물상자가 사용자의 집으로 배송되면, 소비자는 최종적으로 원하는 아이템을 챙기고 나머지는 반송처리하면 된다.

스티치픽스는 이렇게 축적된 빅데이터를 자체 브랜드 개발이나 입점 업체에 트렌드 데이터를 제공하는 식으로 활용하고 있다.


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