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AI가 제안한 지속가능 패션 소재 5가지 – 미래를 입는 선택

1. 폐기물에서 탄생한 혁신: AI 기반 재활용 폴리에스터 지속가능한 패션의 핵심 중 하나는 바로 기존 자원의 재활용이다. 특히 플라스틱 병과 산업 폐기물에서 추출된 리사이클 폴리에스터(recycled polyester)는 패션 산업에서 큰 관심을 받고 있다. 하지만 지금까지의 재활용 소재는 품질이 일정하지 않고, 가공 과정에서 에너지 소모가 높다는 문제가 있었다. 이때 등장한 것이 AI 기반의 ‘정밀 분류 및 예측 시스템’이다. 최신 머신러닝 모델은 폐기물에서 사용 가능한 고분자와 불순물을 자동으로 분류하고, 수거된 PET 병의 화학 조성을 분석해 가장 효율적인 가공 방식까지 제안한다. AI는 소재 품질을 일정하게 유지하면서도, 에너지 사용량을 최소화하는 공정 경로를 계산함으로써 ‘고품질 리사이클 폴리..

감성데이터 기반 패션 캠페인 성공사례 – 공감이 이끄는 마케팅의 진화

1. 감성데이터의 정의와 패션 캠페인에서의 전략적 역할 감성데이터(emotional data)는 소비자의 감정, 정서, 심리 상태와 관련된 정보를 의미한다. 이는 단순한 클릭 수나 구매 전환율 같은 정량적 데이터와는 차별화된, 질적으로 깊이 있는 데이터로서, 사람의 ‘마음’을 읽는 데 초점을 맞춘다. 패션 산업에서는 이러한 감성데이터가 브랜드와 소비자 사이의 감정적 연결 고리를 형성하는 데 핵심적인 역할을 한다. 특히 밀레니얼 세대와 Z세대가 주 소비층으로 떠오르면서 브랜드 충성도를 이끄는 주요 요인은 기능이나 가격이 아니라 ‘공감’과 ‘가치 공유’로 이동하고 있다. 패션 캠페인에서 감성데이터의 전략적 활용은 세 가지 방식으로 진행된다. 첫째, SNS상에서 소비자들이 남긴 리뷰, 댓글, 해시태그, 이모지..

메이크업 디지털 필터 트렌드 예측 – 현실과 가상의 경계를 허무는 뷰티 혁신

1. 메이크업 필터의 탄생과 진화 – 셀피 시대가 낳은 뷰티의 새로운 언어 스마트폰이 일상화되고 SNS가 확산되면서 사람들은 더 자주 카메라를 마주하게 되었다. 과거엔 특별한 날에만 찍던 사진이, 이제는 매일매일의 감정과 순간을 기록하는 일상이 된 것이다. 이러한 흐름에서 자연스럽게 등장한 것이 바로 디지털 메이크업 필터다. 초기에는 단순한 톤 보정이나 뽀샤시 효과, 피부 결 보정 등이 주를 이루었지만, 기술이 발전하면서 이제는 눈 화장, 입술 컬러, 셰이딩, 블러셔에 이르기까지 실제 메이크업을 한 듯한 고급 기술이 적용되고 있다. 이러한 디지털 필터는 Z세대를 중심으로 폭발적인 반응을 얻으며 뷰티 트렌드 자체를 바꾸고 있다. 실제로 ‘디지털 필터에서 예쁘게 나오는 메이크업’을 현실 메이크업으로 구현하고..