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피부톤 데이터 기반 신제품 컬러 기획

1. 피부톤 데이터 수집의 중요성과 기초 단계 현대 뷰티 시장에서 제품 개발은 더 이상 단순한 유행을 좇는 것이 아니라, 소비자의 개별 데이터를 분석해 맞춤형 솔루션을 제공하는 방향으로 진화하고 있다. 그중에서도 ‘피부톤 데이터’는 신제품 컬러 기획의 핵심 자산이다. 피부톤은 동양, 서양, 중동, 아프리카 등 인종별로는 물론 같은 인종 내에서도 기후, 식습관, 나이, 라이프스타일에 따라 미묘한 차이를 보인다. 이러한 데이터를 모으기 위해 글로벌 뷰티 브랜드들은 설문조사, 매장 방문자 스캐닝, 온라인 피부톤 진단 서비스 등 다양한 방식으로 방대한 표본을 구축하고 있다. 이 과정에서 AI 기반 분석 툴이 핵심 역할을 담당한다. 카메라 센서와 조명 환경을 보정해 정확한 피부 색상을 캡처하고, RGB, HSV,..

AI 모델 기반 패션 광고 이미지 분석

1. 디지털 마케팅 시대, AI의 광고 이미지 분석 필요성 패션 산업은 전통적으로 이미지 중심의 마케팅 전략에 의존해 왔다. 광고 이미지는 브랜드의 아이덴티티를 전달하고, 소비자 감성을 자극해 구매로 이어지는 핵심 도구로 기능한다. 그러나 디지털 플랫폼이 중심이 된 오늘날, 광고 이미지의 양이 기하급수적으로 증가하면서 사람의 눈으로만 소비자 반응을 추적하고 분석하기엔 한계에 봉착했다. SNS, 온라인 쇼핑몰, 디지털 매거진 등 디지털 채널에서 노출되는 패션 광고 이미지는 하루에도 수천 장에 달하고, 이 안에서 소비자의 취향과 반응을 읽어내는 것은 AI의 도움 없이는 사실상 불가능하다. AI는 이미지에 담긴 색감, 스타일, 디테일, 인물 표정 등을 데이터화해 광고가 어떤 시각적 요소에서 호응을 받았는지, ..

디지털 트윈 기반 의류 디자인 사례

1. 디지털 트윈의 정의와 패션산업에서의 도입 배경 디지털 트윈(Digital Twin)은 물리적 객체나 시스템을 디지털 공간에 그대로 구현해 실시간 데이터를 반영하고 예측 가능한 시뮬레이션을 가능하게 하는 기술로, 원래 항공우주나 제조업 등 고부가가치 산업에서 주로 사용되었다. 하지만 최근에는 AI와 3D 시뮬레이션 기술의 발전으로 패션산업까지 적용 범위가 확장되고 있다. 패션의 디지털 트윈은 고객의 신체, 체형, 움직임 데이터와 의류 패턴, 소재 특성 등을 결합하여 가상공간에서 옷의 핏과 실루엣, 착용감을 미리 확인할 수 있는 환경을 제공한다. 이로 인해 샘플 제작과 수정에 드는 시간과 비용이 획기적으로 줄고, 지속 가능성 측면에서도 과잉 생산을 줄여 친환경적 가치까지 동시에 달성할 수 있다. 디지털..