알리바바 제친 '패션 인공지능' 개발한 韓 스타트업

- 2020년 10월 자연어처리 학회 EMNLP : 구글 제 자연어처리 모델 성능 향상 등
- 2021년 11월 컴퓨터비전 학회 WACV의 SOTA(최첨단) : 이미지 검색 업계 표준 지표 이상의 고성능
- 2022년 6월 자연어처리 학회 LREC : 투표 기반 오픈소스 말뭉치 활용한 한국어 토큰화
- 2022년 8월 컴퓨터비전 학회 'ICPR'의 SOTA : 패션 이미지 검색 기능 현존 최고 성능 인정


오드컨셉이 해마다 컴퓨터 비전 및 자연어 처리 학회를 통해 낸 연구 성과다. 이 가운데 가장 최근 학회 'ICPR 2022'의 논문은 글로벌 기업의 연구 성과를 뛰어넘었다는 평을 받고 있다. 패션 상품의 속성 정보를 활용, 세밀한 이미지 검색에 대한 방법론이다. 과거 비슷한 선례 중 가장 우수하다고 평가받은 것은 2020년 알리바바·ZJU가 '미국인공지능학회'(AAAI)에서 발표한 ASEN(Attribute-Specific Embedding Network) 기법이다. 오드컨셉은 알리바바 등이 이룬 기록을 깨 SOTA를 달성했다. ASEN 대비 9%의 성능 향상을 이뤘다.

논문명은 '2단계 어텐션 메커니즘과 컨볼루션 속성 마스크를 이용한 패션 이미지 검색'으로, 회사는 해당 연구를 오는 8월 21일부터 25일까지 캐나다 몬트리올에서 열리는 ICPR에서 공개한다.

오드컨셉은 업계 최초로 초개인화 AI(인공지능) 기술을 패션 커머스 산업에 접목한 회사다. 서비스 고도화를 위해 비전(시각) 기술 외 텍스트 분석과 관련한 NLP(자연어 처리) 기술 역량을 함께 쌓아가고 있다. 이미지와 텍스트 분석은 AI 고도화에 있어 상호 보완적이어서다. 비전 AI가 상품 이미지를 정확하게 분석하는 역할을 한다면, 자연어 처리 기술은 상품명·상품 텍스트 정보를 담고 있다. 이미지와 텍스트 정보를 모두 분석, 패션 상품 분류를 정밀하게 하면서 동시에 검색을 세밀하게 할 수 있게 된다. 선호하는 패션 상품을 쉽고 빠르게 찾기 위한 니즈를 반영해 유저 만족도를 높일 수 있도록 기술적 성취를 이루는 게 회사 측 목표인 셈이다.

오는 9월 중 정식 출시될 서비스에 해당 기술이 접목된다. 기존 '개인 AI 패션 아이템 추천' 기능을 넘어 확장된 패션 커머스 솔루션을 준비 중이다. 개인화 서비스 외 패션 커머스 트렌드도 함께 반영한 것이다. 오랫동안 쌓아온 이커머스 데이터를 결합해 패션 상품 콘텐츠를 자동 구성하는 솔루션이다. 현재 일부 커머스를 대상으로 서비스하면서 시장성 검증을 마친 상태다.


김정태 오드컨셉 대표는 "지속 증강되는 AI 기술력과 데이터로 이커머스 산업의 새로운 패러다임을 제시하고 리드할 것"이라고 말했다.

이미지 기반의 패션 속성 정보를 카테고리화 한 예시. 오드컨셉은 해당 기술로 SOTA(현존 기술 최고) 성능을 인정받았다/사진=오드컨셉