[시사뉴스 정은주 기자] “고객님, 이런 옷은 어떠세요?” 오프라인 패션 매장을 방문하면 흔히 들을 수 있던 목소리다. 그러나 코로나19로 인해, 소비자들의 관심은 오프라인 매장에서 온라인 숍으로 대거 옮겨갔고, 고객들은 혼자 옷을 찾고, 골라야 했다. 고객들에게 좀 더 다가가는 온라인 숍을 만들기 위해 POSTECH(포항공과대학교, 총장 김무환)과 삼성물산 패션부문(이하 삼성물산)이 손을 잡고, AI 기반 온라인 패션 큐레이션(추천) 서비스에 나섰다.
POSTECH 산업경영공학과 연구팀(송민석, 전치혁, 채민우 교수, 박사과정 이덕상, 황우현, 석사과정 박준현, 장영석 등)과 삼성물산은 지난 1년간의 연구 끝에 AI 패션 큐레이션 서비스 개발했다. 또한, 개발된 AI 서비스는 국내 최초로 상용화 단계까지 진입, 현재 삼성물산 패션부문 통합 온라인몰 SSF샵에서 서비스되고 있다.
개발된 AI는 패션 전문가가 만든 스타일링을 학습하여 고객이 고른 옷과 가장 잘 어울리는 옷들을 추천한다. 기존 패션 AI는 고객이 함께 구매한 옷을 통계적으로 처리해 보여주거나 유사한 옷을 찾아주는 데 그쳤다면, 현재 개발된 AI는 고객이 상의를 고르면, 하의, 외투, 신발, 가방을 어울리는 스타일로 ‘머리부터 발끝까지’ 추천해준다.
연구팀은 패션 AI 학습을 위한 데이터셋 국산화에도 성공했다. 기존의 패션 AI는 학습을 위해 미국의 ‘폴리보어’, 중국의 ‘알리바바’ 등 해외 기업의 데이터에 의존해야 했다. 이렇게 학습된 AI는 우리나라의 패션 트렌드와는 거리가 있어, 상용화하기에는 어려움이 있었다. 이번 연구를 통해 연구팀은 상품 이미지 수십만장, 스타일 세트 백만여개로 이루어진 패션 AI 학습용 어울림 데이터셋을 생성했다. 데이터셋에 포함된 스타일 세트는 ‘에잇세컨즈’, ‘빈폴’, ‘구호’ 등 삼성물산의 자체 브랜드와 온라인 숍 입점 브랜드의 브랜드별 패션 전문가의 도움을 받아 구성되었다. 또한, 삼성물산의 자체 개발 시각지능 AI 엔진의 의류 속성 추출 기능, 의류 객체 탐지 기능을 활용하여 색상, 소재, 길이, 의류 객체 위치 등 다양하고 풍부한 정보를 포함했다는 특징이 있다.
이렇게 학습된 AI는 매일 삼성물산에서 판매되는 수십만벌의 의류에 대해 어울리는 스타일 세트 20개를 추천한다. 총 수백만 벌의 스타일 추천에 기존에는 30시간 이상이 소요되어 1일 단위 서비스가 불가능했으나, 연구를 통해 총 추천 소요 시간을 실시간 처리할 수 있게 단축한 한 점도 상기할 성과라고 할 수 있다.
연구팀이 개발한 AI는 여기서 멈추지 않고, 지속적으로 진화하고 있다. 매 시즌 변화하는 트렌드에 맞춰 새롭게 생성되는 데이터를 학습하고, 추천한 스타일에 대해 전문가들의 평가를 반영하여 또다시 발전한다. 향후, 전문가뿐만 아니라 개별 사용자의 평가 또한 반영할 계획이다. 뿐만 아니라, 이 AI는 모든 고객에게 동일한 스타일을 제시하지 않는다. 고객이 이전에 구매하거나 관심을 보인 옷들을 기반으로 개인화된 추천 서비스를 제공받을 수 있다.
삼성물산 패션부문의 IT혁신담당 조종현 그룹장은 “삼성패션만의 전문화된 데이터를 학습한 AI는 이제 상당한 수준의 스타일링 능력을 갖추고 있으며 머지 않아 나만의 AI 스타일리스트 도움으로 고객들이 편하게 쇼핑을 즐길 수 있도록 하는 것이 목표이다”라고 말했다.
빠르게 변화하는 패션 시장에서 AI를 활용한 서비스는 점점 그 비중이 커지고 있으며, 기술력에서 POSTECH이 앞서나가고 있다. 이번 삼성물산과의 협업뿐만 아니라 POSTECH 출신 졸업생이 창업한 패션 AI 스타트업 ‘디자이노블(대표 신기영)’은 작년 ‘도전 K-스타트업’ 대상(대통령상)을 수상하고 미국 Nvidia Inception 프로그램에 선정되는 등 다양한 패션 AI의 분야에서 두각을 나타내고 있다.
이와 같은 변화의 흐름 속에서 앞으로도 POSTECH과 같은 AI 선도 대학과 패션업계의 협업은 더욱 가속화될 전망이다.
