오드컨셉, "어텐션 기법 이미지 검색 '현존 최고' 연구 성과"

딥러닝 이미지 검색 기술을 적용하면 취향에 맞춘 패션 아이템을 추천해준다/사진=오드컨셉

패션 커머스에서 살펴보고 싶은 상품을 클릭하면, 이것에 어울리는 상품을 AI(인공지능)가 추천해준다. 수많은 상품을 일일이 둘러볼 수 없는 사람의 눈을 대신해 AI가 걸러주는 것이다. 유사 상품 외 코디네이터처럼 어울리는 상품도 추천해준다. 패션테크 전문업체 오드컨셉(대표 김정태)이 전개 중인 AI 패션 스타일링 서비스 '픽셀'의 얘기다.

사람의 감성 영역으로 치부되는 TPO(시간·장소·상황) 기반의 스타일링을 기계가 세분화해 이해할 수 있게 했다. 일례로 이슬람 전통 복장인 '히잡'도 구분할 수 있다. 종교나 국가적 한계를 뛰어넘어 확장성이 높은 셈이다. 오드컵셉은 이와 관련한 딥러닝 검색 기술을 꾸준히 고도화했다. 속도와 정확도 등을 높이는 데 주력해 온 것이다. 그 덕에 최근 한 국제 학회에서 관련 연구 성과가 채택되는 성과를 거뒀다.


해당 논문은 컴퓨터비전 분야 대표 학회 'WACV 2022'에서 공개될 방침이다. 미국 전기전자공학자협회(IEEE) 컴퓨터비전재단(CVF)이 주최하는 컨퍼런스로 컴퓨터 비전 기술을 응용한 최신 연구 성과를 다루는 자리다. 오드컨셉은 이미지 검색 관련 딥러닝 연구에서 기존에 회사가 갖춘 성능을 뛰어넘은 데 이어 '현존 최고'라는 정량적 성과도 거뒀다. 컴퓨터 비전 업계 표준 지표에 맞춰 'SOTA'(최첨단, state of the art)를 달성했다. 기존 이미지 검색 관련 타 연구들이 기록한 모든 지표를 뛰어넘었다는 게 오드컨셉 측 설명이다.

연구 타이틀은 '전역-지역 및 공간-채널 어텐션 메커니즘에 기반한 이미지 검색'이다. 딥러닝을 이용한 이미지 검색 시 어텐션 기법을 활용해 성능 향상을 이뤄낸 연구다. 어텐션은 중요한 정보 위주로 기억해 데이터 간 유사성에 따라 활용·참조하는 AI 성능 강화 기법이다. 기존에는 서로 다른 어텐션의 일부만 부분적으로 조합해 성능을 개선했지만, 오드컨셉은 글로벌-로컬 및 공간-채널을 아울러 어텐션을 조합해낸 것이다.

오드컨셉은 이러한 연구 성과를 회사가 운영 중인 AI(인공지능) 패션 스타일링 서비스 '픽셀'에 점진적으로 적용할 방침이다. 김정태 오드컨셉 대표는 "경쟁이 더욱 치열해지고 있는 패션 이커머스 시장은 개별 소비자의 취향을 정확히 이해하고 반영할 수 있는가가 생존율을 좌우한다"며 "중소 이커머스가 생존을 넘어 성장할 수 있도록 기술 고도화를 가속화할 것"이라고 했다.