안녕하십니까, 패션과 기술의 교차점에서 새로운 트렌드를 조망하는 ‘최적화 175’입니다. 패션 산업은 끊임없이 변화하는 분야로, 최근 AI의 영향력이 두드러지고 있습니다.
본 내용은 AI 관련 발표되고 있는 패션 매체의 내용을 심층 분석 하였습니다.
소개
AI 연결 변화하는 패션 쇼핑 시대~ 현대 패션 산업에서 AI의 역할에 대해 깊이 확인 하고자 합니다. 패션 산업은 끊임없이 변화하고 발전하는 분야입니다.
특히 최근에는 AI(인공지능)의 영향력이 점점 더 두드러지고 있습니다.
이글은 패션 산업 관계자와 패션에 관심 있는 일반인을 대상으로, 어떻게 패션 산업을 혁신하고 있는지에 대해 설명하고자 합니다.
AI 와 패션산업 통합
AI가 패션 산업에 미치는 영향은 단순히 새로운 스타일의 창출에 그치지 않습니다. 개인화된 소비자 경험, 지속 가능한 생산 방식의 도입, 창의적인 디자인 접근 방식, 그리고 시장 동향의 예측과 분석에 이르기까지, 패션 산업의 모든 영역에 걸쳐 광범위하게 영향을 주고 있습니다.
이러한 AI의 통합은 단순한 기술적 진보를 넘어서, 패션 산업의 미래를 재정의하고 있습니다.
Google, 가상 피팅
Google은 Generative AI 기술을 기반으로 하는 Virtual Try-On(VTO)이라는 기능을 도입했고, 강화 중입니다.
VTO 를 통해 사용자는 다양한 의류 품목이 실제 모델에서 어떻게 보이는지 확인할 수 있습니다.
AI 모델은 의류 이미지를 입력으로 받아 다양한 포즈의 모델에 옷을 입히고, 접고, 늘리고, 주름을 만들고, 그림자를 드리우는 방식을 정확하게 시뮬레이션 합니다.
Google은 온라인 쇼핑 경험을 더욱 포괄적으로 만들기 위해 다양한 체형, 피부색, 인종, 머리 모양을 대표하는 다양한 모델 세트를 선택했습니다.
현재 VTO 기능은 Anthropologie, Everlane, H&M, LOFT 등과 같은 브랜드의 여성 상의에 사용할 수 있습니다.
Google은 시간이 지남에 따라 이 기술의 정확성을 향상시키고 잠재적으로 더 많은 브랜드와 유형의 의류 품목을 포함하도록 확장할 계획입니다.
VTO 기능의 주요 목표는 온라인 쇼핑의 다양성과 크기 포괄성을 향상시키는 것입니다.
Walmart, 가상 피팅
월마트는 AI를 기반으로 한 가상 체험 기능도 도입 했습니다.
이 기능을 통해 고객은 의류 품목이 실제 모델에서 어떻게 보이는지 시각화 할 수 있습니다.
AI 모델은 옷의 이미지를 처리하고 옷이 어떻게 피팅 되고 다양한 포즈의 모델과 상호 작용하는지 정확하게 시뮬레이션 합니다.
5’2″(157.5cm)부터 6’0″(182cm)까지의 다양한 키와 XS 부터 XXXL 까지의 사이즈를 갖춘 모델을 선택하여 다양한 표현을 보장합니다.
현재 이 가상 체험 기능은 Free Assembly, Scoop, Sofia Vergara 의 Sofia Jeans, ELOQUII Elements 등을 포함한 여러 Walmart 브랜드의 여성용 상의에 사용할 수 있습니다. 또한 이 기술의 정확성을 향상하고 추가 브랜드 및 의류 품목을 포함하도록 가용성을 확대하는 것을 목표로 하고 있습니다.
Google과 마찬가지로 Walmart 의 목표는 온라인 쇼핑 경험의 다양성과 크기 포괄성을 강화하는 것입니다.
Google과 Walmart 는 모두 AI 기반 가상 체험 기능을 사용하여 소비자에게 다양한 신체 유형, 크기 및 선호도에 맞는 보다 현실적이고 포괄적인 온라인 쇼핑 경험을 제공하고 있습니다. 이러한 혁신은 재창조할 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다.
맞춤형 스타일링 및 추천
AI의 가장 두드러진 영향은 맞춤형 스타일링과 추천 분야입니다. 인공지능 기술은 고객의 개인적인 취향과 스타일을 파악하여 더욱 정교하고 맞춤 화된 패션 제안을 가능하게 합니다.
Stitch Fix 개인화, 패션경험
Stitch Fix는 AI를 활용해 개인의 스타일을 파악합니다. 이 회사는 고객이 제공한 설문 정보를 바탕으로 90개의 상세한 데이터 포인트를 분석합니다. 이 데이터에는 스타일 선호도, 의류 사이즈, 키, 위치 등이 포함되어 있어 각 고객에게 가장 적합한 의류를 선별하고 추천합니다. 이러한 맞춤형 서비스는 고객에게 개인적으로 최적화된 쇼핑 경험을 제공하며, 이는 고객의 만족도를 높이고 재구매를 유도하는 중요한 요소가 됩니다.
Style riser 색상 매칭
독일의 Styleriser는 인공지능을 활용해 개인의 피부 톤에 맞는 색상을 추천하는 디지털 쇼핑 도우미로서 기능합니다. 이 시스템은 고객의 외모적 특성을 분석하여 그에 어울리는 색상 팔레트를 제안합니다. 이 과정은 개인에게 더욱 맞춤 화된 패션 경험을 제공하며, 고객이 자신에게 잘 어울리는 옷을 쉽게 찾을 수 있도록 도와줍니다.
이러한 인공지능 기반의 맞춤형 서비스는 패션 산업에서 고객 경험의 개인화를 더욱 강화하고 있습니다. 고객이 자신의 개인적인 취향과 요구를 더 잘 충족시킬 수 있는 제품을 제안 받음으로써 브랜드에 대한 충성도가 높아지고, 이는 장기적인 고객 관계 및 브랜드 가치의 증진으로 이어집니다.
지속가능성 달성
AI는 패션 산업의 지속 가능성을 증진하는 데 중요한 역할을 합니다. 지속 가능성은 현재 패션 산업에서 가장 중요한 이슈로, 인공지능 기술을 통해 이를 향상시키는 다양한 방법이 모색되고 있습니다.
AI와 RFID 기술의 통합
H&M과 Zara와 같은 대형 브랜드들은 AI와 RFID(Radio-Frequency Identification) 기술을 결합하여 재고 관리를 최적화하고 폐기물을 줄이는 전략을 채택하고 있습니다. RFID 태그를 통해 얻은 데이터는 인공지능 알고리즘에 의해 분석되어 재고 수준을 정확하게 파악하고, 필요한 수량만큼만 생산하거나 주문함으로써 과잉 생산과 낭비를 방지합니다. 이는 자원을 효율적으로 사용하고, 불필요한 폐기물 생성을 최소화하는 데 기여합니다.
Refibred, AI기반 폐기물 관리
Refibred 와 같은 혁신적인 기업들은 AI를 활용하여 폐기물을 효율적으로 분류하고 재활용하는 방법을 개발했습니다. 이들은 인공지능 기반 초 분광 이미징을 사용하여 폐섬유의 구성과 오염 물질을 식별하고, 이를 바탕으로 폐기물을 효과적으로 분류합니다. 이러한 과정은 섬유 재활용의 효율성을 높이고, 패션 산업의 폐기물 관리에 혁신을 가져다 줍니다.
지속 가능한 패션 산업의 미래
이러한 AI 기반 접근 방식은 패션 산업이 지속 가능성을 달성하는 데 있어 중요한 단계를 나타냅니다. 효율적인 재고 관리와 폐기물 감소는 자원의 낭비를 줄이고, 환경에 미치는 부정적인 영향을 최소화하는 데 기여합니다. 이와 함께 소비자들이 지속 가능한 패션을 선호하는 경향이 증가하고 있으며, 이러한 변화는 패션 산업이 보다 책임감 있는 생산 방식을 추구하도록 장려하고 있습니다. 인공지능의 통합은 패션 산업의 지속 가능한 미래를 향한 중요한 발걸음이라 할 수 있습니다.
AI 기반 디자인과 창의성
AI는 패션 디자인과 창의성에 혁신을 가져오는 핵심 요소로 자리 잡고 있습니다. 본 기술은 디자이너들에게 새로운 창작 도구를 제공하며, 기존의 디자인 방식을 변혁하고 있습니다.
망고의 ‘인스파이어’ 플랫폼
망고는 인공지능 기반 플랫폼 ‘인스파이어’ 를 통해 새로운 디자인을 탄생시켰습니다. 이 플랫폼은 다양한 패턴과 스타일을 활용하여 독특하고 참신한 의류 디자인을 생성합니다. 이는 기존의 디자인 방식에 새로운 차원을 추가하며, 디자이너들이 더욱 창의적이고 혁신적인 작업을 할 수 있도록 돕습니다.
Calvin Wong의 ‘AiDA’
Calvin Wong은 인공지능을 활용한 디자인 시스템 ‘AiDA’ 를 개발했습니다. 이 시스템은 초기 스케치와 색상 아이디어를 바탕으로 청사진을 생성하고, 디자이너의 창의력을 보조하는 동시에 새로운 디자인 제안을 합니다. AiDA는 기존의 디자인 프로세스에 분석력과 창의성을 더함으로써 패션 디자인의 새로운 가능성을 열어줍니다.
추세 예측
AI는 패션 산업에서 추세 예측의 정확도와 속도를 획기적으로 향상시키고 있습니다. 이를 통해 브랜드들은 더 빠르고 효과적으로 시장 변화에 대응할 수 있습니다.
Heuritech와 Trendalytics는 인공지능을 활용해 소셜 미디어, 온라인 검색, 판매 데이터 등 다양한 출처의 정보를 분석합니다. 이를 통해 브랜드들은 현재 인기 있는 트렌드를 식별하고, 미래의 패션 추세를 예측할 수 있습니다. 이러한 데이터 기반 접근 방식은 브랜드가 시장의 요구에 더 잘 부응하고, 재고 관리와 생산 계획을 최적화하는 데 도움을 줍니다.
고객 경험 향상개선
AI는 온라인 쇼핑 경험을 획기적으로 개선하고 있으며, 특히 가상 크기 조정과 핏의 정확도를 높이는 데 기여하고 있습니다.
Google 과 월마트의 가상 체험
Google 과 월마트는 AI를 활용해 온라인 쇼핑 경험의 가상 체험을 강화하고 있습니다. 이들은 다양한 신체 유형과 특성을 반영한 가상 모델을 사용하여 소비자들이 온라인에서 옷을 시도해 볼 때 보다 현실적인 느낌을 받을 수 있게 합니다.
Nike Fit의 혁신
Nike는 AI 기술인 Nike Fit을 사용하여 사용자의 발 사이즈를 정확하게 측정합니다. 이 시스템은 스마트폰 카메라를 활용해 사용자의 발 크기를 스캔하고, 이를 바탕으로 가장 적합한 신발 사이즈를 추천합니다. 이는 온라인에서 신발을 구매할 때 발생하는 사이즈 불일치 문제를 크게 줄여줍니다.
Levi와 Lalaland.ai의 협력
Levi는 Lalaland.ai와 협력하여 다양한 신체 유형에 맞는 가상 시험용 모델을 생성합니다. 이는 소비자가 자신의 신체에 더 잘 맞는 제품을 찾을 수 있도록 도와주며, 포괄성과 개인 맞춤형 쇼핑 경험을 증진시킵니다.
이러한 활용은 패션 산업에서 소비자 경험의 질을 향상시키는 데 큰 역할을 하고 있습니다. 소비자들이 온라인에서 옷을 선택하고 구매하는 방식을 변화시키고 있으며, 이는 패션 산업의 디지털 혁신을 가속화하는 중요한 요소입니다.
Q&A
Q1: Google의 인공지능기반 가상 피팅룸 기술은 어떻게 작동하나요?
A1: ‘확산(diffusion)’이라는 기법을 사용하여 다양한 사람과 포즈에 대해 옷이 어떻게 보일지를 보여줍니다. 이 기술은 온라인 쇼핑객에게 실제 모델에 대한 옷의 모습을 보여주어, 더 현실적인 가상 체험을 가능하게 합니다.
Q1: Walmart는 어떤 인공지능 기술을 도입하여 온라인 쇼핑 경험을 개선했나요?
A2: “Choose My Model”이라는 가상 피팅룸 기술을 도입했습니다. 이는 컴퓨터 비전과 인공지능을 활용하여 소비자가 자신과 유사한 신체 유형의 모델을 선택할 수 있게 해주어, 온라인에서 옷을 시험해 볼 때 더 현실적인 느낌을 제공합니다.
Q3: Walmart의 가상 모델은 어떤 범위의 신체 크기를 가능하나요?
A3: 키는 5’2″(157.5cm)에서 6’0″(182cm)에 이르고, 사이즈는 XS부터 XXXL까지 다양합니다. Walmart는 시간이 지남에 따라 모델 선택 범위를 계속 확장할 계획입니다.
Q4: 이러한 인공지능 기반 가상 피팅룸 기술의 주요 장점은 무엇인가요?
A4: 주요 장점은 온라인 쇼핑 시 더 개인화되고 현실적인 경험을 제공한다는 것입니다. 소비자는 자신의 신체 유형에 더 가까운 모델을 선택할 수 있어, 옷이 실제로 어떻게 보일지 더 잘 파악할 수 있습니다. 이는 소비자 만족도를 높이고, 온라인 구매 시 발생할 수 있는 사이즈 불일치로 인한 반품을 줄일 수 있습니다.
Q5: Walmart 와 Google의 이러한 인공지능 기술 도입이 패션 산업에 미치는 영향은 무엇일까요?
A5: 기술 도입은 패션 산업에서의 디지털 혁신을 가속화하며, 소비자들에게 더 포괄적이고 맞춤 화된 쇼핑 경험을 제공합니다. 이는 브랜드의 고객 만족도와 충성도를 향상시키며, 동시에 온라인 쇼핑의 효율성을 개선하는데 기여합니다. 이러한 기술적 발전은 패션 산업의 미래를 재정의하는 중요한 역할을 하고 있습니다.
결론
오늘은 AI로 변화하는 패션 쇼핑 시대에 대하여 알아 봤습니다. AI는 패션 산업의 여러 영역에서 혁신을 주도하고 있습니다. 맞춤형 스타일링부터 디자인 혁신, 추세 예측, 고객 경험 개선에 이르기까지 역할이 많은 영역을 차지 하고 있습니다. 패션 애호가이든, 디자이너이든, 패션 사이의 연결은 계속해서 발전하고 있으며, 이는 패션의 미래를 정의하는 중요한 요소입니다.
인공지능 시대흐름에 발 맞추어 우리의 패션도 변화 되고 있습니다.
본 내용이 패션 산업과 인공지능의 결합에 대한 이해를 높이는 데 조금이라도 도움이 되었기를 바랍니다. 변화하는 패션 산업의 미래를 주목하며 보다 알찬 다른 내용으로 다시 뵙겠습니다.
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