포스텍(POSTECH)과 삼성물산 패션부문이 손을 잡고, 인공지능(AI) 기반 온라인 패션 큐레이션(추천) 서비스에 나섰다.
AI 패션 큐레이션은 패션 전문가가 만든 스타일링을 학습해 고객이 고른 옷과 가장 잘 어울리는 옷들을 추천한다. 기존 패션 AI는 고객이 함께 구매한 옷을 통계적으로 처리해 보여주거나 유사한 옷을 찾아주는 데 그쳤지만, 현재 개발한 AI는 고객이 상의를 고르면 하의, 외투, 신발, 가방을 어울리는 스타일로 추천해준다.
연구팀은 패션 AI 학습을 위한 데이터셋 국산화에도 성공했다. 기존 패션 AI는 학습을 위해 미국의 ‘폴리보어’, 중국의 ‘알리바바’ 등 해외 기업의 데이터에 의존해야 했다. 이렇게 학습된 AI는 우리나라의 패션 트렌드와는 거리가 있어, 상용화에 어려움이 있었다.
이번 연구를 통해 연구팀은 상품 이미지 수십만장, 스타일 세트 백만개쯤으로 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 구성했다. 또 삼성물산의 자체 개발 시각지능 AI 엔진의 의류 속성 추출 기능, 의류 객체 탐지 기능을 활용해 색상, 소재, 길이, 의류 객체 위치 등 다양한 정보를 포함했다.
포스텍에 따르면 이렇게 학습된 AI는 매일 삼성물산에서 판매되는 수십만벌의 의류에 대해 어울리는 스타일 세트 20개를 추천한다. 총 수백만 벌의 스타일 추천에 기존에는 30시간이상이 소요돼 1일 단위 서비스가 불가능했지만, 연구를 통해 총 추천 소요 시간을 실시간 처리할 수 있게 단축했다.
연구팀이 개발한 AI는 지속적으로 진화한다. 매 시즌 변화하는 트렌드에 맞춰 새롭게 생성되는 데이터를 학습하고, 추천한 스타일에 대해 전문가들의 평가를 반영한다. 향후 전문가뿐만 아니라 개별 사용자의 평가 또한 반영할 계획이다. 포스텍은 이번에 개발한 AI는 모든 고객에게 동일한 스타일을 제시하지 않는다. 고객이 이전에 구매하거나 관심을 보인 옷들을 기반으로 개인화된 추천 서비스를 제공받을 수 있다고 설명했다.
류은주 기자 riswell@chosunbiz.com