매장 안 가고 '자라' 옷 1만2천종 입어보기
어도비가 꿈꾸는 미래 기술 ①프로젝트 클로즈 스와프
어도비가 매년 진행하는 마케팅 분야 행사인 '어도비 서밋', 그중에서도 '스닉스' 코너는 업계 관계자들의 관심이 특히 높은 코너다. 회사가 한창 개발 중인 미래 기술들을 한발 앞서 공개하는 자리기 때문이다.
올해는 코로나19 확산 방지를 위해 지난 4월1일 온라인으로 어도비 서밋을 진행했다.
어도비 서밋은 업계 전반에서 활용할 수 있는 마케팅 솔루션과 트렌드를 반영한 최신 기술과 비즈니스 전략을 선보이는 행사로, 올해는 격변하는 디지털 환경 속 고객 경험 비즈니스 혁신이라는 주제로 개최됐다.
특히 스닉스 코너에서는 어도비 엔지니어링 팀과 제품 팀이 최소 몇 달에서 최대 몇 년까지 연구한 기술을 미리 엿볼 수 있다. 이 자리에서 발표된 기술은 피드백에 따라 약 60%를 실제 서비스로 출시한다.
올해는 인공지능(AI), 머신 러닝, 혼합현실(MR) 등 최신 기술을 기반으로 한 7개의 새로운 프로젝트가 공개됐다.
이 7가지 프로젝트 중 비대면 및 개인화에 초점을 맞춘 대표적인 사례로는 3가지가 꼽힌다.
첫번째 소개할 기술은 AI로 다양한 체형의 이용자들이 옷을 시착용 해볼 수 있는 '프로젝트 클로즈 스와프'다.
글로벌 패션 브랜드 '자라'는 매년 1만2천개의 새로운 디자인을 출시할 정도로 패션 트렌드를 빠르게 따라잡는 브랜드 중 하나다. 하지만 디자인 종류가 많은 만큼 다양한 체형의 모델들에게 이 옷들을 입혀 촬영하는 데 한계를 가지고 있다. 실제로 수 많은 옷을 직접 다 입어봐야 하기 때문에 한 명의 피팅 모델이 촬영하는 데에도 많은 시간과 비용이 소비된다.
이를 해결하기 위해 이한 기술이 프로젝트 클로즈 스와프다. 새로 출시된 옷의 이미지를 입력하는 제품 시뮬레이터와 과거 패션 업체가 함께 작업한 모델들의 이미지를 활용한 모델 시뮬레이터로 구성된다. 출시할 옷의 디자인과 피팅할 모델 이미지를 선택하면, 모든 옷이 모델에 맞게 자동으로 바뀐다. 인공지능, 3D 모델링, 머신 러닝, 사진 기술이 통합된 이 툴은 소비자에게 개인화된 온라인 쇼핑 경험을 제공한다.
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일반적으로 소비자가 온라인에서 청바지를 구매할 경우를 가정해보면, 이용자가 마음에 드는 청바지를 온라인 장바구니에 넣으면 제품 설명과 함께 청바지를 입은 모델 이미지와 추천 제품이 팝업창으로 나타난다. 여기에 프로젝트 클로즈 스와프는 한 단계 더 나아가, 청바지와 추천 제품을 매칭한 모델의 모습까지 제공한다.
다른 모델 이미지를 추가하면 다른 체형의 모델이 착용한 모습도 확인할 수 있다. 이 기술이 상용화되면 기업은 고객 경험 관리에 드는 비용을 줄일 수 있다. 소비자 입장에서도 온라인에서도 오프라인에서 실제 옷을 입어보는 것과 비슷한 경험을 할 수 있다. 또한 코로나19 이후 다른 사람이 만진 옷을 만지기를 꺼리는 위생에 민감한 소비자들에게 최적의 솔루션이 될 것으로 전망된다.
김민선 기자
소프트웨어 분야를 취재합니다
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