포스텍 산업경영공학과-삼성물산 패션부문 공동연구팀 연구

아침마다 어떤 옷을 입어야 할지 쉽게 결정을 내리지 못해 옷장과 거울 앞을 오가는 사람들에게 도움이 될만한 인공지능 기술을 국내 연구진이 개발했다.

송민석 포스텍 산업경영공학과 교수와 삼성물산 패션부문 공동연구팀은 인공지능(AI) 기반 온라인 패션 추천 서비스를 개발했다고 8일 밝혔다.

기존에도 옷을 골라주는 AI 기술이 있었지만 다른 사람들이 많이 구매한 옷이나 입는 스타일을 통계적으로 처리해 보여주는 수준이었다. 또 미국이나 중국 등 해외 기업이나 온라인 매장의 데이터에 의존하기 때문에 국내 이용자들의 패션 경향과 선호도를 반영하지 못한다는 문제가 있었다.

연구팀은 패션 전문가들의 도움을 받아 삼성물산의 자체 브랜드와 온라인 매장 브랜드의 구매 빅데이터를 AI에게 학습시켰다. 이렇게 학습된 AI는 색상, 소재, 길이 등 다양한 정보를 포함해 사용자에게 어울리는 스타일을 20개씩 추천해준다. 사용자가 상의만 고르면 하의는 물론 외투와 신발, 가방 등 패션소품들까지 머리부터 발끝까지 어울리는 패션 스타일을 추천해주는 것이다. 기존 AI 기술로 수 백만 벌의 옷으로 20개의 스타일을 추천받기 위해서는 30시간 가량 걸리는 것으로 알려졌지만 이번 기술은 실시간으로 즉시 추천받을 수 있다. 연구팀은 계절별로 바뀌는 패션 데이터에 맞춰 인공지능을 꾸준히 업데이트 시켜나갈 계획이다.

이번에 개발한 서비스는 현재 삼성물산 패션부문 통합온라인몰 SSF샵(www.ssfshop.com)에서 사용자가 상의나 하의를 고르면 그에 맞는 다른 패션제품들을 추천하는 방식으로 서비스되고 있다.

송민석 포스텍 교수는 “기존의 패션 추천 인공지능들은 비슷한 조건에서 똑같은 스타일을 제시하는데 반해 이번에 개발한 기술은 사용자가 기존에 구매하거나 관심을 보였던 옷들을 기반으로 철저히 개인화된 추천 서비스를 제공한다는 특징을 갖고 있다”라고 설명했다. 송 교수는 “코로나19로 인해 실제 매장이 아닌 온라인 쇼핑을 이용하는 사람이 대거 늘면서 옷을 고르기에 어려운 사람들이 많은데 이번 기술은 이런 소비자들에게도 도움이 될 것”이라고 덧붙였다.



유용하 기자 edmondy@seoul.co.kr