어반데이터랩 FIT개발 통해 국내 패션기업 경쟁력 강화 돕는다
소비자 구매 트렌드 예측 통해 패션기업 비용 절감 실현
빅데이터/인공지능 전문 기업인 어반데이터랩(대표 안치성)이 패션에 대한 소비자 구매 트렌드 예측을 통해 패션 기업의 비용 절감을 위한 FIT(Fashion Intelligence Tool)을 개발한다.
어반데이터랩 안치성 대표는 “패션산업에서 중요한 소비자들의 취향 및 감성 분석을 기반으로 최적화된 비즈니스 결정을 도와주는 AI솔루션의 도입은 미래 패션 산업에 있어 선택이 아닌 필수다”고 밝혔다. 또 “다수의 패션 소상공인은 데이터 기반의 패션 시장 분석, 트렌드 분석 등의 패션 MD 역량 보유가 어렵다. 이러한 어려움을 극복하기 위해 패션 특화 플랫폼 구축의 중요성은 꾸준히 대두되어 왔다”고 배경을 설명했다.
이에 어반데이터랩은 상품 구입자 또는 인플루언서 등의 평가 댓글을 분석으로 상품의 생애주기 및 트렌드 파악을 자동화하는 프로그램을 개발해 관리자가 할 수 없는 많은 양의 제품 설명과 댓글을 빠르고 정확한 분석이 가능하게 한다. 이는 상품의 기획과 재고 감소에 직접적인 도움을 줄 수 있을것으로 전망된다.
FIT(Fashion Intelligence Tool) 솔루션을 위해서는 패션 데이터의 수집기술, 패션데이터 분석기술이 필요하다. 이를 위해 특허 기술인 웹(Web)아카이브를 활용한 분산 크롤러(Crawler)를 이용해 패션 데이터를 수집하고, 자체 개발한 패션 코퍼스 프로그램을 이용해 패션 요소를 분석하고 있다.
이밖에도 어반데이터랩은 제품수명주기에 따른 트렌드 변화가 뚜렷한 패션 아이템에 대해 패션 프로파일링을 통한 솔루션을 제공하고자 한다. 패션 상품의 경우 컬러, 패턴, 디자인 디테일 등의 시각적 요소 위주의 조합으로 오리지널 상품이 만들어지고 이를 바탕으로 여러 가지 다양성이 시간의 흐름에 따라 확산되면서 유행이 되고, 만들어진 유행은 반복되는 경향이 있다. 수집한 패션 빅데이터를 기반으로 통계, 분석, 인공지능 적용을 실시해 빠르게 변화하는 시장 환경 및 소비자 니즈에 맞춘 패션 아이템 추천 서비스를 개발하고자 한다.
이를 위해 어반데이터랩은 한국전자통신연구원의 원천 기술을 기술이전 받고, 사업화를 위해 올해 4월부터 과학기술정보통신부 사업을 진행하고 있다.
안 대표는 “FIT(Fashion Intelligence Tool)을 개발함으로써 패션 상품을 시각, 비시각데이터를 분석하고 데이터화해 다양한 언어로 제공하게 된다면, 국내의 패션시장 활성화에 기여할 수 있을 것”이라고 밝혔다.
어반데이터랩은 2022년 12월 SI투자로 국내 대형 의료재단을 포함 3곳의 투자를 유치하고 2023년 인공지능기술을 융합한 사업화를 통해 성장한다는 계획이다.