패션의 미래: 디자인부터 상업화까지, 기술들은 어떻게 패션 산업을 변화시키고 있는가(1): 디자인

패션 산업의 혁명을 보고 어느 부분에 기술이 적용되고 다음은 어떻게 진행될지 이 포스팅에서 다룰 예정입니다.

 


 

패션은 언제나 혁명의 온상이었다. 미싱기부터 이커머스까지 패션은 기술과 같이 미래 지향적이고 주기적이다.

패션 산업은 2.4조 달러의 시장을 가지고 있는 가장 큰 산업 군중의 하나이고 오늘날 패션 산업은 빠르게 변하고 있다.

로봇이 옷을짜고, 천을 자르며, AI 알고리즘을 통해 스타일을 예측하고, VR 거울이 드레싱룸에는 설치되어 있다.

기술은 패션을 자동화하고, 개인화하며, 가속화 시키고 있다.

 

전체 순서

 

1) 제품 디자인 (Product Design)

– 디자이너가 된 AI

– 어떻게 AI는 브랜드에 영향을 미치는가

2) 제조(Manufacturing)

– 패션에 계절은 더 이상없다

– 지속성을 위한 압력

– 빠른 순환과 생산

– 공급 채널의 간소화

– 3D 프린팅을 통한 맞춤형 생산

– 제조 현장을 위한 로봇 디자인

3) 물류와 유통(Inventory&Distribution)

– 인식을 위한 RFID/자동화/온라인 통합

– 공급망에서의 블록체인

– 유통 규모의 축소

– 소매가 이루어지지 않는 D2C

– 소유에서 사용으로 : 의류 서비스의 등장

4) 소매와 가상 상품(Retail&Virtual Merchandising)

– AR/VR이 온라인과 인스토어의 경험을 재정의

– 개인 맞춤형 디지털 스타일리스트

5) 테크패션 : 시계(Tech Fashion to Watch)

– 커넥티드 보석, 신발과 의류

– 3D 스캐닝

– 미래 직물 소재

 

1) 제품 디자인(Product Design)

기술은 패션 디자인을 자동화 하고 있다.

모든 분야의 패션브랜드가 기술을 사용하여 이전 보다 더 고객을 잘 이해하려 하고 있다.

 

Project Muse

이러한 데이터의 수집이 더 정교해 짐에 따라 인공지능은고객이 다음에 어떤옷을 입을지에 대한 예측에 집중하면서 제품 개발과 디자인에 대한 브랜드의 접근을 바꿀것이다.

디자이너가 된 AI

구글은 독일의 패션플랫폼인 Zalando와 제휴하여 실험한 프로젝트 Muse를 통해 사용자 중심의 AI 패션 디자인을 테스트 했다.

이 프로젝트는 구글 패션트랜드리포트와 Zalando의 데이터 소스 트랜드로 부터 추출한 색상과 질감, 스타일 선호도와 다른 변수들을 이해 할수 있는 신경망 네트워크를 연습했다.

프로젝트 뮤즈는 네트워크에 의해서 유저의 흥미와 스타일을 인식하여 이를 기반으로 디자인을 창조하는 알고리즘을 사용하였다.

 

아마존도 이분야에서 혁신적이다. 이스라엘의 연구기관에서 이끄는 아마존의 프로젝트 중의 하나는 머신러닝을 이용하여 물건이 스타일리쉬 한지 아닌지를 판단하는 것이다. 다른 연구는 Lab126 R&D이라는캘리포니아에 위치한 아마존의 랩에서 진행중인 연구이다. 이미지를 사용하여 특정 패션스타일을 배우고 유사한 이미지를 스크래치를 통해서 생산해낸다.

이커머스의 거인인 아마존은 이미 온 디멘드 방식의 의류 생산방식의 제조 시스템에 관한 특허를 가지고 있고, 그 기술은 아마존의 기본라인이나 아마존의 물류네트워크에 사용될 것이다.

물론 완전한 AI에의해 만들어진 디자인의 결과물은 아직 제품으로 출시될 수준은 아니다. 앞서 진행된 연구의 결과물은 각 연구기관의 말에 의하면 낙서나 조각, 혹은 원초적인 결과물일 뿐이라고 설명했다.

그러나 사람이 디자인한 것과 인공지능에 의한 디자인의 차이는 점점 좁아지고 있다. 2019년 4월 Deep-Vogue라고 불리는 인공지는 디자이너는 중국에서 개최된 People’s Choice Award at China’s International Fashion Design Innovation competition 에서 2위를 차지했다. 중국의 연구기관인 Shenlan Technology 에서 개발한 이 시스템은 딥 러닝을 사용하여 인간이 디자인한 이미지와 테마, 키워드를 가져와 디자인을 창조해냈다.

명확하게 말하면 브랜드가 완전히 인공지능 디자이너에 의존하려면 훨씬 많은 연구가 필요하다 . 하지만 인공지능은 이미 브랜드가 빠르게 디자인하고 설계하는데 지원하는 역할을 수행하고 있다.

 

인공지능은 이미 패션 브랜드에 영향을 미치고 있다.

2018년 타미힐피거는 IBM과 함께 파트너쉽을 맺고 IBM의 AI 툴을 이용하여 Reimagine Retail 이라는 프로젝트를 시작했다.

– 실시간 패션 산업 트랜드의 리포트

– 유저 고객 감정과 주변의 타미힐피거 제품 그리고 런웨이 이미지

– 트랜드 패턴, 실루엣, 색상 및 반복적인 스타일의 테마

인공지능으로 부터 습득된 위와 같은 지식은 디자이너에게 전달되고 다음 컬렉션에 반영된다.

 

“Reimagine Retail은 글로벌 기술 리더와 패션 파트너가 도전적인 혁신을 진전시킬 때 어떤 일이 일어나는지 보여주는 강력한 사례였습니다.”

– FIT/Infor DTech Lab 이사

 

Stitch Fix는 하이브리드 가먼트 디자인으로 이미 AI 주도 패션에 앞장서고 있다. 알고리즘이 트랜드를 정의하고 누락된 정보등을 식별하여 새로운 디자인을 제안한다.

– 고객의 선호 컬러, 패턴, 소재 등 인간 디자이너가 승인한 정보를 바탕으로 함

이 회사는 아래와 같은 알고리즘을 홈페이지에 공개하고 있다.

Stitch Fix는 하이브리드 디자인 방법론을 통해 30벌의 옷들을 개발하였다.

AI 디자인에 의한 옷들은 상대적으로 좋은 성과를 거두고 있다. 이는 Stitch 사가 자사의 구독 기반 피드잭 중심의 비지니스 모델 덕분에 AI 정보를 제공하는 방대한 고객 데이터를 보유하고 있기 때문일 수 있다.

 

스티치 픽스의 최고 알고리즘 책임자인 에릭 콜로손은 “우리는 이 작업에 매우 적합하다”면서 “이전에는 필요한 데이터가 없었기 때문에 존재하지 않았다. 노르드스트롬은 사람들이 탈의실에서 옷을 입어보기 때문에 이런 종류의 데이터를 가지고 있지 않다. 그리고 당신은 그들이 무엇을 사지 않았는지, 왜 사는지 모른다. 우리는 이러한 훌륭한 데이터에 접근할 수 있고 그것으로 많은 것을 할 수 있다.”

디자인만이 Stitch Fix가 인공지능이나 머신러닝을 통해 일을 하는 분야는 아니다. 85명 이상의 데이터 전문가를 고용하여 머신러닝 알고리즘을 통해 고객들의 스탕일링부터 물류와 재고 관리까지의 일을 감독하도록 하고있다.

Colson에 따르면 이 회사는 이미 인공지능에 대한 투자에서 투자대비수익(ROI)를 얻었다. 비용을 줄이고 수익을 늘렸으며, 고객만족 수치를 개선하였다.

점점 더 인공지능은 발전하고, 그것은 브랜드가 제품 개발과 새로운 비지니스에 관해 좀더 현명하고 전략적인 결정을 할수 있도록 도움을 주고있다.

3D 디자인 플랫폼(아래그림 참조)은 디자인 수정을 즉시 할 수 있도록 하는 플랫폼이다. 이것은 브랜드가 실시간 인공지능 분석 결과를 통해 생산에 이르는 순간까지 디자인을 수정할 수 있다는것을 의미한다.

 

Amazon의 Lab 126 이니셔티브 & 구글의 프로젝트 뮤즈와 유사하게 UC 샌디에이고와 어도비 과학자들은 AI가 개인의 스타일을 배우고 그 스타일에 맞는 새로운 아이템에 대한 사용자 정의된 이미지를 만드는 방법을 구체화하였다.

이 시스템은 브랜드들이 시각적 콘텐츠에 대한 그들의 사용패턴 근거하여 한 사람을 위한 맞춤 의류를 만들 수 있도록 할 수 있다.

좀 더 거시적인 수준에서, 그것은 또한 브랜드가 그것의 전체 사용자 베이스의 과거 데이터에 근거하여 더 광범위한 패션 트렌드를 예측할 수 있게 할 수 있다. 이러한 예측은 궁극적으로 제품 또는 전체 라벨의 설계를 가이드하는 데 사용될 수 있다.

Excerpt from “Visually-Aware Fashion Recommendation and Design with Generative Image Models”

패션에 대한 다음 단계는 모두 개인화와 예측에 관한 것이다. 점점 더 많은 데이터 수집을 통해 알도리즘은 트랜드 사냥꾼으로 거듭날것이며, 지금까지 불가능했던 방식으로 다음을 예측하고 디자인하게 될 것이다.

예를 들어, True Fit은 102M에 자금을 대기 위해 2018년에 55M 시리즈 C라운드를 마감했다. 이 회사의 빅데이터 플랫폼은 AI에 의한 패션 발견과 정확한 착용 의복과 신발 추천과 같은 기능을 가능하게 한다.

1억 명 이상이 사용하는 이 플랫폼은 거래 데이터를 사용하여 브랜드의 선호도를 결정하는데, 이는 브랜드를 위해 “소비자 여행의 모든 접점을 개인화하는 것이 좋다”는 True Fit CEO William R의 마인드 때문이다.

스마트 피팅을 활용하는 또 다른 회사인 Virtusize는 온라인 쇼핑객들이 옷장에 있는 옷들을 측정하거나 특정 브랜드와 스타일을 자신의 것과 비교하여 적절한 사이즈를 살 수 있도록 한다. 옷의 사이즈와 핏, 불확실성을 제거함으로써 평균 주문 값을 20% 증가시키고 반품률을 30%까지 낮출 수 있다고 주장한다.

일본에 본사를 둔 이회사는 아시아 최고 온라인 패션 매장인 잘로라 뿐아니라 발랜시아가와 랜드즈 앤즈를 클라이언트로 두고 있다.

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