알파고 그리고 '패션'

달무지개
2016.03.28. 14:08
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알파고 그리고 패션

2016년 3월, 구글 딥마인드(DeepMind)의 인공지능(AI, Artificial Intelligence) 프로그램 '알파고(AlphaGo)'와 이세돌 9단의 역사적인 바둑 대국으로 인공지능을 향한 관심이 그 어느 때보다 높다. 이는 이제 우리 인류가 미래 아주 먼 미래에나 있을 법한 일들이 바로 우리 눈앞에 펼쳐질 수 있으며 실제로 인류가 오랜 기간동안 축적해온 모든 생활상, 산업 등의 판도를 변화시킬 수 있음을 알게 해준 일대의 사건인 것이다.
이러한 인공지능은 패션과도 무관하지 않아 인공지능은 의복 자체에 적용되어 입을 수 있는 컴퓨터(웨어러블)가 되기도 하고 소비 성향을 분석해 오늘의 의상을 추천(빅데이터 분석 기반 개인 맞춤 서비스)할 수도 있다. 그리고, 다른 산업부문과 마찬가지로 단순 생산이나 유통과 같은 일자리들이 인공지능으로 쉽게 대체될 수 있다고 예측되기도 한다. 이제 피할 수 없는 인공지능 산업 시대가 현재의 패션 산업에 주고 있는 영향를 기반으로 순기능과 역기능에 대해 예측해보려 한다.

인공지능(AI, Artificial Intelligence)의 정의

영화 A.I.(출처 : 네이버 영화)

이번 바둑 대국에서 소개된 알파고(AlphaGo)는 인공지능 기술의 대표적인 사례로 구글 딥마인드(DeepMind)가 개발한 인공지능 바둑 프로그램으로 알파고의 고(Go)는 바둑을 뜻한다. 딥마인드는 구글이 2014년 인수한 인공지능 관련 스타트업 기업으로 2010년 영국에서 설립되었으며, 머신러닝(Machine Learnning, 기계학습) 등의 기술을 사용해 학습 알고리즘을 만든다. 알파고는 딥러닝(Deep Learning) 방식을 사용해 바둑 지식을 익히는데, 딥러닝은 머신러닝의 하나로 비지도 학습(Unsupervised Learning)을 통해 컴퓨터가 스스로 패턴을 찾고 학습해 판단하는 알고리즘을 가지고 있다. 이 과정에서 인간이 별도의 기준을 정해주지는 않으며, 방대한 데이터를 기반으로 컴퓨터가 스스로 분석하며 학습하게 되는 것이 특징이다.

이렇게 인공지능이란 사고나 학습 등 인간이 가진 지적 능력을 컴퓨터를 통해 구현하는 기술이다. 인공지능은 개념적으로 ‘강 인공지능(Strong AI)’과 ‘약 인공지능(Weak AI)’로 구분할 수 있다. 강 인공지능은 인간처럼 자유로운 사고가 가능한 자아를 지닌 인공지능으로 인간처럼 여러 가지 일을 수행할 수 있다고 해서 범용 인공지능(AGI, Artificial General Intelligence)이라고도 한다. 강 인공지능은 인간과 같은 방식으로 사고하고 행동하는 인간형 인공지능과 인간과 다른 방식으로 지각·사고하는 비인간형 인공지능으로 다시 분류할 수 있다. 약 인공지능은 자의식이 없는 인공지능으로 주로 특정 분야에 특화된 형태로 개발되어 인간의 한계를 보완하고 생산성을 높이기 위해 활용된다. 인공지능 바둑 프로그램인 알파고(AlphaGo)나 의료분야에 사용되는 IBM의 왓슨(Watson) 등이 대표적이다. 현재까지 개발된 인공지능은 모두 약 인공지능 속하며, 자아를 가진 강 인공지능은 아직 등장하지 않았다.

패션 산업에 적용된 인공지능 현황

패션 트렌드 분석 알고리즘
영국 일간紙 데일리메일에 따르면, 최근 스페인 ‘로봇공학·산업정보학 연구소’와 미국 토론토 대학 연구팀이 함께 패션 트렌드 분석 알고리즘을 개발해 냈다고 한다. 개발팀은 인간의 두뇌신경계를 모방한 기계학습 알고리즘인 ‘심화신경망’(deep neural network)과 통계 모델링 방법 중 하나인 ‘조건부 무작위장’(conditional random field)을 통해 이러한 패션 트렌드 분석 알고리즘을 만들었다고 밝혔다. 이번 알고리즘은 패션 웹사이트 ‘시크토피아닷컴’(chictopia.com)에 게시된 14만 4000개의 패션 포스트를 데이터로 활용하고 있는데, 이 사이트 사용자들은 사진과 함께 자기가 착장한 패션에 대한 소개 글을 올리거나 다른 사용자의 포스트에 댓글을 남기고 ‘좋아요’를 누를 수 있다.
이 기술은 그래픽 형상(Graphic pattern)이나 화상(Image)을 분별해내는 인공지능의 이미지 인식능력과 관련이 있는데, 컴퓨터 프로그램을 통한 이미지 인식은 인지 및 추상과 관계가 있기 때문이다. 먼저 컴퓨터에 연결된 원격장치가 화상을 읽고 인지한 뒤 디지털 펄스(Digital Pulse, 저출력으로 광대역 주파수 스펙트럼에 대량의 디지털 데이터를 송신하는 기술)의 형상으로 변화시키면 이 형상이 차례로 컴퓨터의 기억장치에 저장된 펄스 형상과 비교되는 방식이다. 저장된 형상은 컴퓨터가 인식할 수 있게 프로그램된 기하학적인 형상과 모양이다. 컴퓨터는 입력되는 디지털 펄스 형상을 연속적으로 빠르게 처리하고 자동으로 관련된 특성을 분리해낸다. 이 과정에서 불필요한 신호는 제거하며 어떤 형상이 정해진 경계치에서 벗어나면 새로운 존재로 간주해 기억장치에 첨가하는 방식이다. 이 분류/처리 알고리즘은 각 사진이 찍힌 지리적 위치, 배경, 인종 등 여러 시각적 요소를 인식할 수 있는 동시에 각 게시물이 받은 ‘좋아요’ 수, 게시물에 달린 댓글이나 설명까지 종합적으로 분석 가능하다. 이러한 일차적인 분석을 마친 뒤에는 연령대, 거주 도시의 규모, 계절 등을 다각적으로 고려해 사용자의 패션이 ‘패셔너블’한지 아닌지를 판단해 주거나 더 나아가 꼭 맞는 패션 아이템을 추천해주는 큐레이션(Curation) 서비스도 해줄 수 있다.

3D, 4D 프린팅
더울 때는 옷감 사이로 바람이 통하고, 추워지거나 비가 오면 빈틈을 메워 보온과 방수가 되는 옷이 있다면 어떨까? 프린터로 출력한 물건이 환경 변화에 따라 스스로 형태를 바꾸거나(self-transformation) 조립하는(self-assembly) 기술이 등장하고 있다. 기존 3차원의 입체 프린트가 되는 3D 프린팅에 시간에 따른 변화를 더해 4D 프린팅이라고 부른다. 최근 3D 프린팅의 소재가 기존 플라스틱 재질 외에 금속, 종이, 세라믹, 바이오 소재 등으로 그 영역을 넓히고 있다. 특히 최근에는 알루미늄, 니켈 합금, 티타늄과 같은 형상기업 합금 등의 금속 소재로도 그 종류도 다양해지고 있는데, 이를 통해 착용자가 이 제품을 착장했을 때 착장자의 사이즈에 따라 변형되는 이른바 4D 프린팅 기술이 발전하고 있는 것이다. 또한, 소재의 변화에 따라 적용 부문도 패션 소품이나 의류 부자재 같은 생활용품부터 건축, 의료, 자동차 산업으로 확대되고 있다.
수 년 전 타임紙가 뽑은 ‘올해의 50대 발명’에 네덜란드 패션 디자이너 아이리스 반 헤르펜(Iris Van Herpen)의 작품이 선정되었다. 인체의 골격을 형상화한 파격적 디자인으로 화제를 모은 이 의상은 3D 프린터로 플라스틱을 녹여 한 겹 한 겹 쌓아 올린 것이었다. 또한 그녀는 2015년 파리에서 열린 ‘마그네틱 모션’ 컬렉션에서 니콜로카사스와 함께 얼음조각과 같은 반투명의 크리스털 미니 드레스를 선보이기도 했다. 이는 3차원 스캔 데이터를 기본 모델로 하여 앞 판과 뒤 판을 따로 만들어 붙인 결과물이었다. 인간의 디자인과 인공지능의 한 형태인 3D 입체 기술이 결합되어 새로운 장르의 패션으로 탄생된 것이다. 가장 진보적인 디자이너로 손꼽히는 그녀는 “3D 프린팅이 전통적인 패션 디자인의 한계에서 나를 자유롭게 해주었다.”라고 말하고 있다.

3D 프린팅 기술을 이용한 디자이너 반 헤르핀의 작품(출처 : www.irisvanherpen.com)

인공지능 패션 코디네이터
노스페이스(North Face)는 스키를 탈 때나 스케이트를 탈 때, 혹은 퇴근 후 집으로 따뜻하게 귀가하고 싶을 때와 같은 각종 상황에 맞춰 인공지능을 통해 소비자들에게 적합한 의류 착장을 제안한다. 노스페이스는 48년 전통의 리테일러 기업으로, 아웃도어 의류와 자켓, 부츠, 백팩 같은 제품에 집중하고 있다. 캘리포니아 알라메다에 기반한 이 회사는 미국 전역 60개 정도의 정식 매장과 아울렛 매장을 보유하고 있으며, 캐나다와 영국, 한국 등 다른 나라에도 매장을 두고 있다. 이 회사가 도입한 인공지능 기술의 원리는 매장 직원이 구매자들이 자켓을 고를 때 도와주는 것과 흡사하다. 노스페이스는 IBM 왓슨의 자연어 처리, 기계학습 시스템, 소프트웨어 빌더플루이드(Fluid) 기술을 활용하여 “이 자켓을 언제 어디서 입을 것인가?” “그 활동 시 강수량은 어느 정도인가?” “그리고 “어떤 종류의 활동에서 이 자켓을 입을 것인가?” 등의 몇 가지 질문과 시스템에 축적된 빅데이터 분석을 통해 보유한 자켓의 상품 정보를 훑어서 최적의 제품을 찾아준다.

인공지능의 순기능과 역기능
칼날에도 양날이 있듯이 완벽해 보이는 인공지능에도 순기능과 역기능이 동시에 전망된다. 물론,각 분야별 전문가들은 저마다 다른 예측을 내보이고 있기는 하다. 인공지능이 가져올 수 있는 결과에 대한 대표적인 예측 몇 가지에 대해 소개하고자 한다.
일자리 창출 혹은 실업사태 초래
일본 인공지능 연구의 선구자라 불리는 마쓰오 유타카 도쿄대 교수에 따르면, 인공지능의 발전에 따라 인간사회에 가져올 변화 정도는 산업혁명과도 같은 수준이라고 진단한다. 최근 국내 언론에서도 앞을 다퉈 보도하고 있는 것처럼 인간의 일거리가 인공지능과 로봇에게로 상당히 옮겨가고 이에 따라 직업의 세계도 인류의 생활상도 엄청나게 달라진다는 것이다. 물론, 인공지능에 대체되기 쉬운 직업군이 있고 오히려 인공지능으로 인해 각광받을 직업군이 있을 수 있다고 한다.
가장 자주 인용되는 내용으로 최근 영국 옥스퍼드 대학에 따르면 향후 20년 후엔 인구의 절반이 종사하는 업무가 인공지능 로봇으로 대체될 가능성이 크다는 조사 결과를 내놨다. 일반 사무직, 택시 운전사, 마트 계산원, 경비원, 빌딩 및 호텔 청소원 등이 대표적인 직업들로 꼽혔다. 또한, 인공지능에 대체되기 쉬운 직업 군으로 고도의 전문지식과 경험이 필요한 직업들도 있다. 이는 축적된 인간의 지식이 인공지능의 빅데이터를 결코 이길 수 없다는 전제가 바탕이 되는데, 예를 들어 의사의 경우, 이미 정밀한 로봇수술이 상당부분 자리를 잡고 있는 상황이다. 미국 벤처 엘리틱社 인공지능 시스템이 건강 검진 화면에서 유방암을 발견하는 정밀도는 이미 숙달된 방사선과 의사를 뛰어넘었다는 의견이다. 미국에서는 세무나 회계 분야에서도 이미 우수한 세무 소프트웨어가 나와 세무사의 일자리가 흔들리고 있고 수치나 정형적인 문장을 취급하는 회계사도 인공지능에 대체될 것으로 전망되고 상당부문의 금융계 업무도 인공지능에 대체되기 쉬운 분야다.
하지만 아무리 인공지능이 똑똑해져도 인간만이 할 수 있는 일은 여전히 남는다. ‘사람의 감정과 직접 접해야 하는 일’, ‘같은 내용이 반복되지 않는 일’, ‘팔리는 물건을 만들어내는 일’의 세가지 측면이 인공지능에게 위협받지 않는 직업 군의 특징이다. 또한, 타인과 협조하거나 타인을 이해하고 설득 및 협상해야 하는 상황, 서비스 지향성이 높게 요구되는 직업도 인공지능 대체가 어렵다. 인공지능이 존재하기 위해서는 결국 이를 감독 계획하는 인간의 작업이 우선시 되야 한다는 것이다. 또한, 이에 따른 새로운 직업 군이 존재하게 되는 것이다.

인공지능의 패션 의류 생산 장악
소싱 저널(Sourcing Journal)에 따르면, 2026년이 되면 인공지능이 패션 의류 생산 산업을 장악할 것으로 전망되고 있다. 아틀란타를 기점으로 하는 텍스타일 기계 생산 업체 소프트웨어 오토메이션(SoftWear Automation)은 최근 진화된 형태의 봉제 로봇 생산라인인 로우리(Lowry)를 개발했다. 로우리는 원단 품질 검사, 재단, 봉제 등의 전 단계에서 사용될 수 있는데, 고성능 카메라를 이용해 원단 상태를 자세하게 캡처해 해당 정보를 바탕으로 원단 끝을 인식해 자연스럽게 배치하면서 봉제 해가는 방법을 시도하는 것이다. 이 회사의 핵심 기술은 초당 1,000 프레임의 초고속 촬영 기술을 이용해 순간적인 변화에 대비해 직물 상태를 파악하는 것으로 이 기술로 지난 2012년 특허를 취득하는 한편, 미국 방위고등연구계획국(DARPA)로부터 연구 비용 130만 달러를 지원 받기도 했다.
선진국의 의류 봉제 업체들은 낮은 인건비의 인도, 중국, 방글라데시, 베트남 등의 개발도상국에서 그 생산을 진행하고 있기 때문에, 생산비에서 인건비 비중을 낮추는데 중점을 두고 있는 로우리가 그들의 관심을 끌게 되는 것은 당연한 일이다. 하지만, 완전한 기계화나 자동화라는 흐름이 의류 산업에 확산되고 개발도상국의 일을 빼앗는다는 지적도 있다. 이렇듯 로우리는 낮은 비용으로 높은 품질의 제품을 생산하기 위한 해결책이 될 수도 있지만, 가까운 미래에 로봇이 인간의 일을 빼앗을지도 모른다는 우려가 현실화되고 있는 바로 그 시스템 중의 하나이다. 전통적으로 의류 소재인 직물 제조와 봉제는 인간의 수작업을 필요로 해왔다. 이로인해 개발도상국처럼 인건비가 저렴한 국가에서 생산되어 왔지만, 저렴한 인건비를 대체할 인공지능의 개발로 인해 인간의 손을 거의 거치지 않고 의류 생산 작업을 마치게 되는 날도 멀지 않은 것이다.
또한, 스웨덴의 글로벌 회계법인 딜로이트(Deloitte)에 따르면, 인공지능에 의해 영국 소비재 산업 내 2백만 여 개의 직업은 대부분 대체될 것이라고 전망된다. 기술의 발전은 결국 소비재 제조 및 유통업을 근본적으로 바꿀 것이라는 말이다. 실제, 2001년 이래로 인공지능에 의한 자동화는 이미 영국 내 거의 35만 개의 생산과 판매 관련직을 대체했고, 최근 20년 사이에 2백 여 개의 일자리 역시 대체될 가능성이 아주 높다고 한다. 이는 현 일자리 규모 중 59%가 위협받게 되는 것으로, 영국 내 일자리 충격을 충분히 일으킬 수 있는 규모이다.