​‘옷 사긴 했는데, 어떻게 입지?’…1분에 1000개 스타일링 제안

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현상철 기자
입력 2021-07-14 06:00
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패션에이드 백하정 대표.[사진 = 패션에이드]

“오늘 뭐 입지?”

코코 샤넬(Coco Chanel)로 유명한 가브리엘 샤넬은 "패션은 사라지지만, 스타일은 영원하다"고 말했다. 일부는 명품에 열광하지만, 흔히 ‘옷 잘 입는 사람’은 브랜드보다 스타일로 자신을 드러낸다. 문제는 모두가 자신의 스타일을 갖고 있지 않다는 점이다. 튀지 않고, 그렇다고 뒤떨어지지도 않으려면 최소한 무난해야 한다. 매일 아침 반복되는 이 숙제를 누군가 해결해줄 수 없을까.

스타일링 콘텐츠 자동 제작 솔루션 ‘스타일AI’를 운영하는 스타트업 패션에이드 백하정 대표는 아주경제와의 인터뷰에서 “패션을 잘 모르는 사람들이 마음에 드는 상품을 발견했을 때 어떻게 스타일링하면 되는지 정보를 전달하기 위해 스타일AI를 개발했다”며 “머신러닝 등의 인공지능(AI) 기술을 활용해 1분에 1000가지 스타일링 제안이 가능하다”고 말했다.

스타일AI는 패션 트렌드 데이터‧알고리즘‧스타일링 조언의 조합을 기반으로 한다. 지금까지 온라인쇼핑몰 등은 단순히 상품을 나열하는 방식에 머물러 있는데, 스타일AI는 어울리는 상품을 함께 세트로 제시해 준다. 예를 들어 스타일AI가 적용된 온라인쇼핑몰에서 재킷을 고르면, 셔츠부터 바지‧신발까지 자신이 선택한 재킷에 어울리는 스타일을 수백개 제시해 준다는 의미다.

백 대표는 “기존 상품을 나열하는 방식이 아닌, 패션전문가와 컬래버레이션이 가능하다”며 “브랜드 MD가 제외한 스타일링 버전은 다시 머신러닝 학습을 통해 비슷한 스타일을 배제한다”고 설명했다. 제시된 수백개의 스타일이 천편일률적으로 만들어지는 게 아니라 패션전문가가 직접 스타일을 점검하고, 트렌드에 뒤처진 스타일을 제외한다. 현재 밀스튜디오‧비주얼 등 패션브랜드 6곳, 패션매거진인 패션넷에 스타일AI가 적용됐다.

그는 “스타일AI의 경쟁력은 데이터를 기반으로 스타일링을 한다는 점”이라며 “패션은 트렌드가 빠르게 바뀌고, 스타일링은 전문가의 노하우에 의한 영역이다. 이 영역을 정량화하고 체계적으로 데이터화하고 있다”고 했다. 이어 “패션 시장에서 여러 브랜드가 공존할 수 있는 이유는 스타일링 콘셉트가 각각 다르기 때문”이라며 “스타일AI는 패션에 가장 핵심적인 부분을 데이터화하고 머신러닝 기술로 콘텐츠 타기팅 서비스를 제공할 수 있다”고 자신했다.

패션에이드 백하정 대표[사진 = 패션에이드]

패션에이드는 최근 패션스타일 예측 기술과 관련한 국내 특허 1건과 AI 소프트웨어(SW)공인인증테스트를 마쳤다. 데이터 기반의 스타일링 기술을 통해 소비자들에게 새로운 콘텐츠를 전달하려는 다수의 패션 기업과 기술검증(PoC)을 진행하고 있다. 향후 AI가 제시한 코디세트를 입고 있는 모델을 구현하기 위해 개발을 진행 중이다.

백 대표는 카이스트(KAIST) 경영대학에서 머신러닝 기술 관련 석사 과정을 밟던 중 한 상품에 어울릴만한 스타일링을 자동으로 알려주는 서비스가 있으면 좋겠다고 생각했고, 지난해 6월 패션에이드를 창업했다. 창업 초기 영업선 등의 어려움을 겪었으나 카이스트원클럽(KOC, KAIST One Club) 네트워크를 통해 문제를 해결할 수 있었다. 지난해 2월 정식 발족한 KOC는 창업 동문 네트워킹 모임으로 기업가, 예비창업자, 엑셀러레이터, 벤처캐피탈리스트, 투자자, 관련 전문직(변리사, 회계사 등)과 같은 벤처 생태계 종사자들로 구성됐다. 재학생‧동문 창업기업, 우수 스타트업을 대상으로 투자‧보육‧멘토링을 진행한다.

백 대표는 국내 영업에 집중함과 동시에 해외 솔루션 연동을 준비할 예정이다. 그는 “스타일AI는 이미지 머신러닝 기술을 활용한 솔루션인 만큼 해외 진출이 용이하다”며 “해외 쇼핑몰 구축 사이트에 솔루션 연동을 통해 수출을 늘려나갈 예정”이라고 했다. 이어 “420조원 규모로 추산되는 글로벌 패션 시장에서 데이터 기반의 대표적인 AI 회사를 물어보면 떠오르는 회사가 없을 것”이라며 “패션에이드는 ‘패션 AI’ 하면 가장 먼저 떠오르는 AI솔루션 기업으로 패션 산업의 디지털 전환에 기여할 것”이라고 덧붙였다.

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