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[사람심칼럼] 패션 빅데이터와 인공지능 2편

 

이후 파리컬렉션에 참가하는 등 명품 디자이너의 길을 걸어오면서 동시에 국내 최초로 제조형 SPA브랜드를 빅유통 PB로 전개했다. 그리고 이어 ‘넥스트 자라’라는 디자이너 ‘가성비’ 브랜드를 런칭하면서 세계적인 글로벌 벤더들과 함께 R&D 작업을 했다.

필자는 이때 빅데이터들을 접하게 되었고 이를 체계화해야 한다는 사명감을 가졌다. 그러나 너무 방대해서 해결할 툴이 개발될 때까지 기다리기로 접어 두었었다. 20년이 훌쩍 지난 최근에 빅데이터와 인공지능의 화두는 전 세계 패션 기업들에게 강력한 솔루션을 제공할 수 있다고 확신한다.

글로벌 벤더들의 빅데이터를 체계적으로 분류 분석하여 알고리즘을 개발하고 각 기업에 맞는 유용한 R&D 기반을 만들어주며, 이를 아시아 패션 산업으로 리뉴얼하면 선진 패션 인프라의 이동의 계기까지 이룰 수 있다.

필자는 지난 30년 동안 글로벌 브랜드를 이룰 때까지 스스로 투자하고 연구하며 패션 디자이너는 그림만 그리는 사람이 아니라 최종 제품이 만들어질 떄까지 각 공정의 인프라를 혁신적으로 재구성할 수 있는 역량을 갖추어야 한다고 생각했다.

기획 의도를 정확히 가져 각 공정에서 문제를 발견할 뿐 아니라 최종 제품이 만들어질 때까지 디렉션할 수 있어야 한다는 것이다. 이는 가성비와 제품 경쟁력을 갖추기 위해서는 필수적이다. 아울러 변화 무쌍한 유통과 마켓 트랜드를 가장 빨리 직관할 수 있어야 한다.

요약하자면 각 공정을 체계화하여 데이터화할 수 있는 컨트롤 능력이 디자이너로부터 나와야 한다. 하지만 오늘날 각 공정뿐 아니라 세분화된 업무로 인해 토막토막 단절되어 제품의 책임이 누구에게도 없이 무차별하게 만들어지고 있다.

이러한 종합적인 안목을 가지고 컨트롤할 수 있을 때까지 우수한 환경과 경험을 통해 자질을 갖추려면 최소 20년 이상 걸린다. 하지만 이제 빅데이터와 인공지능을 통해 솔루션을 개발하게 된다면 짧은 시간에 적은 인원으로 충분히 서포트할 수 있다고 본다.

패션 산업은 유통의 꽃이며 활황 산업인 화장품 산업보다 3~5배 규모일 뿐 아니라, 온오프라인 유통이 리포맷되는 2020년부터는 유통을 중심으로 새로운 모습으로 진화되며 왕성해지리라 예상한다. 이때 우리나라가 한류 기세를 몰아 선두 주자국으로 나서기에 가장 유력하다고 본다.

패션 디자인은 디자인 중에서 가장 생활 밀접형으로 제2의 피부 범주에 들 정도로 지극히 실용성을 갖춘 표준화된 토대 위에 가치와 당위성을 부여한 라이프 스타일의 제품을 가리킨다고 볼 수 있다.

패션 디자인 제품은 매우 과학적이며 부가가치에 대한 명확한 근거가 있는데 예를 들어 소재, 패턴, 부자재, 생산 등 각 공정은 엄격한 가치에 의해 레벨이 나눠진다. 나머지 공정도 패턴과 매우 밀접한 관계가 있어 체계적인 데이터 분류 분석의 과정을 통해 디자인과 패턴을 패럴로 데이터 그루핑하면 업무 과정을 효율적으로 줄일 수 있다.

이러한 디자인과 패턴의 빅데이터와 AI 개발을 통해 다양한 구조의 패션 플랫폼을 개발할 수 있다. 이 플랫폼은 모든 패션 산업에 활용이 가능하며, 모든 유통의 최종 목표인 PB 상품 개발에 대한 베이스를 갖추게 될 것이다. 나아가 글로벌 벤더들의 이상형인 과거 리앤풍의 다음 버전으로 글로벌 패션 산업에서 최강의 기획 R&D 경쟁력을 갖출 수 있을 것이다.

디자인/페턴 과정 (데이터 처리 과정에서 일부발췌)
1. 유사한 그루핑(컨셉, 타겟, 지역, 시즌, 아이템, 트랜드, 디테일, 컬러 및 코디네이션)의 디 자인 스케치 /사진들(제품, 스트리트 사진, 컬렉션 사진)을 모은다.
2. 디자인 도식화 /스케치 /사진을 디테일로 비교할 수 있도록 동일한 양식화
3. 디자인 디테일 비교 선택(상의 /여밈 /소매 /어깨 /소매단 /진동 /가슴 /허리 /하의 /중 힙 /힙부위 /밑단 /포켓 /스커트 /바지 /뒷 포켓)
4. 실루엣 선정(실루엣 분류 /년도별 /시즌별 /복종별 /연령별 /컨셉별 /브랜드별 /재생산 회수 /총수량)
5. 최종 디자인 스케치/ 패턴을 완성한다.

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