AI와 패션

AI를 통한 패션 혁신, 고객을 만나다
패션 산업은 AI 기술로 새로운 전환점을 맞이하고 있다. 디지털화와 연결성을 통해 패션 제조업은 생산 과정을 최적화하고, 고객 경험을 향상시키며, 지속 가능성을 추구하고 있다. AI는 데이터 분석, 수요 예측, 개인 맞춤형 추천 등에서 중요한 역할을 한다. 2023년 파리 패션 위크에서 나온 AI 핀부터 뉴욕 패션 위크의 AI 작품까지, AI는 패션계에 큰 변화를 일으키고 있다. 빅마켓리서치 보고서에 따르면, AI 패션 시장은 급성장 중이며, 럭셔리 패션 부문에서 큰 영업 이익을 창출할 것으로 예상된다.
H&M, 자라 등의 글로벌 패스트패션 브랜드는 AI를 활용해 공급망을 최적화하고, 재고를 줄이며, 환경 지속 가능성을 실현하고 있다. AI를 통해 고객의 요구에 맞춰 유사한 아이템을 추천해 고객 경험을 향상시키고 매출을 높이고 있다. 이 책은 AI가 패션 산업에서 어떤 역할을 하고 있는지, AI 기술을 통해 패션이 어떻게 혁신되고 있는지 다룬다. AI와 패션의 융합이 어떻게 창의성과 효율성을 촉진하고, 패션 산업의 미래를 재정의할 수 있는지 탐구한다.

AI가 패션 산업에 미치는 영향을 다룬다. 패션 제조업은 디지털화와 연결성을 통해 생산 과정을 최적화하고, 고객 경험을 개선하며, 지속 가능성을 추구하고 있다. AI는 데이터 분석, 수요 예측, 맞춤형 추천 등에서 중요한 역할을 하며, 패션 업계의 창의성과 효율성을 촉진한다. AI와 패션의 융합이 산업의 미래를 재정의할 가능성을 탐구한다.

양윤정
SNS 패션 콘텐츠와 패션 광고를 제작하는 ‘외부입력’ 대표다. 중앙대학교에서 패션 마케팅 & 브랜드 커뮤니케이션 전공으로 석사 학위를, 패션 산업 전공으로 박사 과정을 수료했다. 패션 브랜드 마케팅과 SNS 패션 콘텐츠가 주된 연구 분야다. 패션 매거진 ≪쉬크≫, ≪파르베≫, ≪슈어≫, ≪엘르 걸 코리아≫ 패션 디렉터를 거쳐 ≪데이즈드 앤 컨퓨즈드 코리아≫, ≪밀크 코리아≫ 편집장을 지냈다. ≪한겨레≫에 “양윤정의 패션을 부탁해”(2015~2016) 칼럼을 기고했으며, 저서로 『서른셋 나에게 선물한 여행』(2008), 『SNS 시대의 패션 콘텐츠』(2022) 등이 있다. 논문은 “리브랜딩 관점에서 하이패션 브랜드 인스타그램 콘텐츠의 메시지 전략 연구”(2020), “수잔 손택의 캠프 관점에서 팀 워커의 패션 사진에 관한 연구”(2019), “스포츠 브랜드의 인스타그램 로컬 계정 콘텐츠에 나타나는 메시지 전략 연구”(2019) 등이 있다.

AI와 패션 산업의 환경 변화

01 AI와 패션 이미지 검색
02 AI와 패션 트렌드 예측
03 AI와 패션 디자인
04 AI와 패션 수요 예측 및 공급망 관리
05 AI와 패션 추천 시스템
06 AI와 가상 피팅 서비스
07 AI와 패션 챗봇 그리고 챗GPT
08 AI와 패션 마케팅
09 AI 패션 위크와 패션모델
10 AI와 양면성 그리고 지속 가능성

먼저, AI는 이미지 인식 알고리즘을 사용해 입력 이미지의 시각적 특징을 분석한다. 여기에는 실루엣과 스타일, 컬러, 소재, 카테고리 등의 객관적 속성을 중심으로 상세하게 시각적 요소를 인식하고 분류하는 것을 포함한다. 두 번째, AI는 입력한 이미지에서 추출한 고유한 특징을 다른 이미지와 비교할 수 있는 수치로 표현한다. 마지막 단계에서는 검색된 결과에 유사성 점수를 할당해 입력한 이미지와 얼마나 일치하는지 확인한다. 이렇게 하면 관련성에 따라 결과의 순위를 매길 수 있다.
－01_“AI와 패션 이미지 검색” 중에서

패션 산업에서 브랜드 차별화는 인간의 창의성과 기술에 기반한다. AI를 적절하게 사용하면 디자이너가 수동 작업에서 벗어나 더욱 창의적인 과정에 집중할 수 있다. 인간 디자이너의 역할을 훼손하지 않고, 적당한 단계에 최적의 기술이 채택될 수 있도록 전문가들의 신중하고 명확한 결정이 필요하다고 하겠다.
－03_“AI와 패션 디자인” 중에서

2023년 6월, 구글은 생성형 AI를 사용해 지도와 검색에서 쇼핑에 이르기까지 다양한 애플리케이션을 업데이트할 것이라고 발표했다. 이 기술을 통해 소비자는 다양한 체형과 피부색을 가진, XXS에서 4XL 사이즈에 이르는 모델들이 내가 원하는 옷을 착용한 80가지 모습을 확인할 수 있다. 일련의 모델 착용 사진을 보는 게 결코 새롭거나 독특한 경험은 아니지만, 구글 AI 기술은 제품에 대한 더욱 세밀한 정보를 제공한다. 크기, 모양, 피부 톤, 인종이 다양한 모델들이 옷을 입었을 때 어떻게 접히고, 달라붙고, 늘어나고, 주름과 그림자를 형성하는지와 같은 미묘한 세부 사항까지 잡아내기 때문이다.
－06_“AI와 가상 피팅 서비스” 중에서

AI 패션모델 생성 도구는 창의성, 효율성, 포용성, 지속 가능성을 향상시켜 패션 모델링 산업을 변화시키고 있다. AI 패션모델이 인간 모델과 업계의 전통적인 측면을 완전히 대체할 가능성은 거의 없다. 두 모델의 강점을 결합한 하이브리드 접근 방식으로, 역동적이고 다양한 패션 환경으로 나아가야 할 때다. 즉, 혁신과 진정성의 균형을 맞추고 윤리적 문제를 해결하며, 업계가 크리에이터와 소비자 모두에게 이익이 되는 방식으로 협업하는 것이다.
－09_“AI 패션 위크와 패션모델” 중에서