부산대학교 패션 트랜드를 예측하다.

 

오늘 부산대학교가 향후 패션트랜드를 예측하기 위한 AI를 개발했다고 정식 발표를 했습니다. 트렌드를 예측하는 것은 너무나 어려운 일인데요. 오늘 부산대의 발표로 많은 패션업계에서는 좀더 진보된 패션을 예측.개발하고 속도감있게 패션업계를 발전 시킬수 있을 거라고 이야기 하고 있습니다.

 

여태까지의 패션 트랜드는 전문가의 직관과 경험 그리고 창의력에 의존해 왔습니다. 근래에는 빅데이터 분석 등이 도입이 되어서 소비자 행동보다 깊이 이해할 수 있게 되었지만 이러한 방식은 기술적인 난이도가 높고 패션 전공 학생이나 소규모 브랜드에게는 접근하기 어려운 면이 많아 많은 문제를 야기 시키어 왔었는데요.

 

패션 트랜드를 예측할 수 있는 AI를 개발한 부산대학교 이윤경 교수는 이러한 문제점에 의거하여 다음과 같은 방식으로 패션 트랜드를 예측할 수 있는 AI를 개발했습니다.

 

• 첫째. 2023년도의 가을 그리고 겨울 남성복 트렌드를 주제로 ChatGPT의 기본적인 예측 특성을 검증함.
• 둘째. 이를 바탕으로 Lotus Blossom(연꽃 확산) 브레인스토밍 기법에서 착안한 Top-Down Prompting(TDP) 기법 고안.
• 위 방법을 ‘패션 트렌드 예측’이라는 중심 질문에서 시작해 다음과 같은 질문으로 그 영역을 확장.
  • 실루엣(Silhouette)
  • 소재(Materials)
  • 핵심 아이템(Key Items)
  • 의상 디테일(Garment Details)
  • 장식 요소(Decorative Elements)
  • 색상(Color)
  • 분위기(Moods)
  • 프린트 및 패턴(Prints & Patterns)

 

 결론적으로는 미래지향적이거나 혁식적인 디자인을 예측하기란 어려웠지만 39개의 트렌드 중 9개 정도는 실제 현 전문가들이 생각하는 예측과 일치했습니다. 또한 젠더 풀루이드(성별 경계 허물기) 와 스테이트먼트 코트(강렬한 존재감의 코트) 같은 새로운 트렌드는 포착하여서 앞서 말한 이윤경 교수는 앞으로더 보완해 완전한 트랜드 예측 도구를 만들 거라고 이야기 하였는데요. 패션 업계의 발전이 인류의 생활에 많은 변화를 주는 만큼이나 빠르게 보완되어 온 인류가 멎진 옷으로 자신감있게 살았으면 좋겠습니다. 감사합니다. 

 

혹시 몰라 위 글을 읽으시는 분들 중에서 몇몇의 용어가 낯설어서 글 이해가 안되시는 분들이 있으시다면 아래에 난해한 용어들을 정리 해보았으니 글 읽는데 어려움 없으시길 바랄께요.

 

1.연꽃 확산 브레인스토밍 기법 - 하나의 주제에 대하여 하위 주제를 설정하고 아이디어를 확산하는 브레인스토밍 기법 중에 하나. 특히 기존 기술이나 제품을 응용하려고 하는 새로운 방법을 찾으려고 할 때 많이 이용됨.

 

2.Top-Down Prompting (TDP) - 영어 단어 그대로 상위개념에서 하위 개념으로 내려가는 방식으로 프롬프트를 구성하는 전략.
즉, 먼저 큰 틀의 방향(전략적 사고)를 설정하고, 그 아래에 세부 실행 프롬프트를 단계적으로 추가하는 구조

 

3. 프롬프트 - 인공지능에게 명확하고 구조화된 지시를 내셔러 원하는 응답을 유도하는 과정.