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오셨군요, 쁘라다 조! 전 갓 데뷔한 걸그룹 ‘없지’의 멤버 ‘티나G’예요. 며칠 전 ‘스타의 출근길 패션’을 찍는다길래 옷 잘 입기로 소문난 해외 스타의 옷을 따라 입었는데 글쎄 ‘이번 주 최악의 패션 아이돌’에 뽑혔지 뭐예요! 도대체 이유가 뭘까요?

연예인이나 모델이 입은 옷을 무작정 따라 입으면 패션에 대해 잘 알지 못하는 ‘패알못’이 되기 쉽습니다. 신체 사이즈와 비율 그리고 머리색과 피부색이 다르면 어울리는 옷도 다르기 때문에 똑같이 입어도 그들처럼 멋지지 않을 수 있죠. 

하지만 타고난 패션 센스가 없는 사람은 자기에게 어울리는 옷을 찾기 버거운 법! 이런 사람들도 편하게 멋진 옷을 살 수 있도록 패션 업계는 알파고 같은 AI에 주목합니다.

2011년 설립돼 9년 만에 2조 원에 가까운 매출을 기록한 미국의 패션 기업 ‘스티치 픽스’는 고객 개개인에 꼭 맞는 패션을 추천하는 AI 서비스로 성공한 대표적인 사례입니다. 스티치 픽스에 가입하려면 신체 사이즈, 좋아하는 옷의 스타일과 색상, 세탁 주기, 라이프 스타일 등 50개가 넘는 항목에 답해야 하는데, AI는 이 데이터를 이미 가지고 있는 다른 사람들의 ‘의류 선호 데이터’와 비교 분석해 고객에게 어울리는 옷을 추천합니다. 고객이 옷을 산 뒤에 작성한 품질, 스타일, 가격 등에 대한 만족도를 추가로 분석해 AI를 계속 발전시켰죠.

이미지 분석을 활용한 패션 아이템 분석

스티치 픽스 이후 국내외 많은 의류 회사가 ‘고객 맞춤형’ 패션을 추천할 때 AI를 활용하기 시작했고, AI의 발전에 맞춰 그 방식도 발전하고 있습니다. AI를 활용해 다양한 플랫폼을 만드는 회사 ‘오드컨셉’은 이미지 분석에 활용하는 AI 기법인 ‘합성곱 신경망’을 이용해 만든 맞춤형 의류 추천 플랫폼을 여러 쇼핑몰에 서비스하고 있죠.

오드컨셉이 만든 AI 플랫폼은 쇼핑몰에서 파는 모든 옷과 사람들이 보편적으로 입는 옷의 사진 데이터를 입력하면, 상의와 하의, 신발 등 의류 품목을 분류한 뒤 색상, 종류, 느낌 등 사람이 식별할 수 있는 패션 아이템의 모든 속성을 분석해 태그를 답니다. 똑같은 태그가 달린 패션 아이템은 서로 비슷하다고 판단할 수 있고, 한 사진에 달린 태그들을 분석하면 어떤 옷끼리 잘 어울리는지 알 수 있죠.

쇼핑몰에 접속한 고객이 상의와 하의, 신발 등의 의류 항목 중 자신에게 어울린다고 생각하는 옷을 하나 고르면 비슷한 옷뿐 아니라 함께 입었을 때 어울릴만한 옷이나 신발 등도 추천받을 수 있습니다. 경험적으로 ‘핑크색 니트’가 내게 잘 어울린다면 쇼핑몰에서 핑크색 니트를 찾아 클릭만 하면 AI가 ‘목이 파인 짧은 소매의 핑크색 니트’, ‘레이스가 달린 목이 파인 핑크색 니트’ 등 ‘니트’와 ‘핑크’ 태그가 붙은 옷과 사람들이 핑크색 니트와 함께 자주 입은 하의, 신발 등도 추천합니다. 

오드컨셉에 따르면 평균적으로 AI가 추천한 아이템 중 80%는 패션 전문가도 인정하는 수준이고 나머지 20%는 ‘애매하다’고 평가합니다. 하지만 AI가 추천했을 때가 그렇지 않았을 때보다 패션 아이템을 구매할 확률이 5배 이상 올랐으니 효과적이라고 볼 수 있겠죠?  

가상 피팅 서비스도 있다

맞춤형 패션과 함께 패션 업계에 화제인 서비스가 있습니다. 요즘같은 언택트 시대에 딱 맞는 ‘가상 피팅 서비스’입니다. 내 신체 치수를 참고해 만든 아바타에 옷을 입혀보며 옷이 내게 어울릴지 알아보는 겁니다. 직접 옷을 입어보지 않아도 색상, 크기, 스타일 등이 맞는지 한눈에 볼 수 있으니 사람이 붐비는 매장이나 온라인 쇼핑몰에서 유용하게 활용할 수 있죠.
가상 피팅 서비스에 쓰이는 아바타를 만드는 방식은 다음과 같습니다. 

스마트폰 카메라로 신체를 찍으면 AI를 이용해 신체의 각 부분을 찾습니다. 사진에서 얻은 데이터와 키를 측정 전용 알고리듬에 입력해 신체 치수를 추측합니다. 또는 신체를 여러 방향에서 찍은 단면도를 모아 3차원 아바타를 만들죠.

●가상 피팅룸 1

2차원 아바타로 옷의 핏 확인!
여성 토탈 의류 브랜드 ‘에이벨’을 운영하던 김보민 대표는 구글과 아마존이 패션에 AI를 접목한 사례를 보고 가상 피팅 서비스 ‘마이핏’을 개발했다.
마이핏은 사용자의 정면과 측면 사진을 이용해 만든 2차원 아바타에게 옷을 입혀볼 수 있다. 딥러닝을 이용해 사용자의 사진에서 신체만 인식한 뒤 이마, 어깨 끝, 팔꿈치, 무릎, 발목 등의 특징점을 추출해 실루엣을 만든다. 
여기에 사용자의 키와 의류 회사를 운영하며 쌓은 신체 및 옷에 대한 데이터를 활용해 10초 안에 3% 내외의 오차로 신체 치수를 계산한다. 
김 대표는 곧 2차원 아바타를 넘어 3차원 아바타를 이용한 피팅 서비스를 개발하고, 사진에서 고객의 신체 특징, 피부색까지 분석해 사용자와 더 비슷한 아바타를 만들 예정이다.

●가상 피팅룸 2 

3차원 아바타 피팅 서비스도 코앞에!
LG전자는 2020년 1월 미국에서 열린 가전 및 IT 전시회 ‘CES 2020’에서 가상 피팅 서비스 ‘싱큐핏’을 선보였다. 스마트 거울 앞에 서면 3차원 카메라가 사용자의 신체를 스캔한다. 옷을 입은 사람들의 사진 데이터와 신체 치수 데이터를 미리 학습한 싱큐핏은 사용자가 옷을 입고 찍은 사진만으로 키와 목, 어깨, 가슴, 허리, 엉덩이의 치수 그리고 팔 길이와 다리 길이를 측정한다. 신체 치수를 토대로 만든 3차원 아바타에 옷을 입히면 부위별로 옷이 끼는 정도를 히트맵으로 보여준다.
히트맵은 크기나 정도의 분포를 색상으로 표현한 것으로, 싱큐핏은 옷을 입었을 때 신체를 많이 쪼일수록 빨간색, 느슨할수록 파란색으로 나타낸다.