[한국기술뉴스] POSTECH 산업경영공학과 송민석 교수 연구팀과 삼성물산은 지난 1년간 연구 끝에 AI 패션 큐레이션 서비스를 개발했다. 개발된 AI 서비스는 SSF샵에서 서비스되고 있다.

개발된 AI는 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 그쳤다. 반면, 현재 개발된 AI는 고객이 상의를 고르면, 하의, 외투, 신발, 가방 등 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 상품 이미지 수십만 장, 스타일 세트 백만여 개로 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 구성됐다. 또한, 삼성물산의 자체 개발 시각 지능 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 수십만 벌의 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, 지속해서 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. 그뿐만 아니라, 이 AI는 모든 고객에게 동일한 스타일을 제시하지 않는다. 고객이 이전에 구매하거나 관심을 보인 옷들을 기반으로 개인화된 추천 서비스를 받을 수 있다.

삼성물산 패션 부문의 IT 혁신 담당 조종현 그룹장은 “삼성패션만의 전문화된 데이터를 학습한 AI는 이제 상당한 수준의 스타일링 능력을 갖추고 있으며 머지않아 나만의 AI 스타일리스트 도움으로 고객들이 편하게 쇼핑을 즐길 수 있도록 하는 것이 목표이다.”라고 말했다.