패션 디자인에 인공지능 도입이 시도되고 있다. 패션은 개성을 표현하는 형태로 인공지능이 활용되기 어려운 분야로 여겨졌지만, 최근 머신러닝 기술의 활용으로 인공지능이 퍼스널 쇼핑, 패션 디자인, 스타일리스트 등 패션산업의 여러 분야로 침투하고 있다.
패션업계에서는 소비자 취향 분석을 위해 첨단기술 활용을 통한 데이터 수집에 노력을 기울여 왔으며, 더욱 발전된 인공지능 기술은 다음에 유행할 패션을 예측하고 제품을 디자인하는 데 활용되고, 모델 패션쇼 등의 범위까지도 넘나드는 기술들이 날로 발전을 더 하고 있다.
구글, 아마존과 같은 글로벌 기술기업들도 인공지능을 활용한 패션 디자인 알고리즘 개발에 뛰어들었다.
현재 인간 디자이너의 투입 없이 바로 런웨이에 내놓을 수 있는 완성된 디자인은 기대하기 어려운 수준이지만, 지속적인 연구 개발이 이뤄지고 있으며, 인공지능은 패션 소매기업의 구매 방식에도 영향을 준다.
바이어의 핵심 업무는 패션트렌드에 민감한 감각을 이용해 소비자들이 어떤 상품을 구매하기를 원하는지 예측하는 일이다.
인공지능의 경우 바이어의 직관이 아닌 소매의 길이, 색상, 원단 특성 등에 따른 과거 판매 참고해 구매 결정에 활용할 수 있다.실적을 바탕으로 어떤 상품이 잘 팔릴지 계산해 바이어에게 알려주고, 바이어는 이 결과를
알고리즘과 빅데이터를 구매 전략에 잘 활용하는 소매업체들의 경우 더 적은 수의 바이어를 고용하고 1명의 바이어가 넓은 카테고리의 구매를 담당할 수 있다.
인공지능을 이용한 패션산업의 주문형 생산방식도 보편화될 것으로 보인다.
패션스타일이 더욱 개인화되고 SNS 등 디지털 사회의 영향을 많이 받게 되면서 패션산업에서 인공지능을 활용한 주문형 자동화 생산방식이 활용될 전망이다.
패션산업의 인공지능 주문형 생산 과정을 살펴보면 먼저 소비자가 컴퓨터로 구매하기 원하는 스타일과 수치를 입력한 다음, 인공지능이 소비자가 입력한 내용과 온라인 활동, 유행하는 스타일, 과거 전자상거래 이용 내역 등 빅데이터의 분석해 스타일을 생성하게 된다.
소비자는 증강현실 피팅룸을 이용해 인공지능이 추천하는 여러 가지 스타일을 입어보고 가장 선호하는 옵션을 선택할 수 있다.
3D 패션 디자인 플랫폼이 소비자가 입력한 신체 수치에 따라 의류를 디자인하고 봉제로봇이 제품을 제작한 뒤 소비자에게 배송된다.
인공지능 시스템은 딥러닝을 통한 즉각적인 패션트렌드 파악, 타미힐피거 제품과 런웨이 이미지에 대한 소비자 심리 분석, 유행하는 패턴, 실루엣, 색상, 스타일로 디자인 테마를 선정하는 데 활용되고 있다.
인공지능 시스템의 분석 결과는 디자이너에게 전달돼 다음 콜렉션 디자인을 위한 의사 결정에도 반영할 수 있다.
이처럼 인공지능을 활용한 패션 디자인 기술은 향후 빠르게 유행과 스타일을 분석해 주문형 제작 후 소비자에게 배송하는 새로운 의류 소매 비즈니스 모델을 탄생시켰다.
업계 전문가들은 인공지능의 정확도 높은 예측과 인간의 창의력을 절충한 방식의 패션 디자인 방식을 시도할 필요성이 있다고 강조하며 인간과 AI의 또 다른 창조와 아름다움의 세계가 펼쳐지길 기대하고 있다.
글 사진 제니 안
현) 구찌오구찌-에스페란쟈 수석디자이너 겸 부사장
현) 폴란티노, 바이제니안, 라프시몬스 크리에이티브 디렉터 겸 수석디자이너