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1. 디지털 휴먼의 정의와 화보 산업 진입 배경 ‘디지털 휴먼(Digital Human)’은 인공지능(AI) 기술과 3D 그래픽, 모션 캡처 기술 등을 통해 생성된 가상의 인간형 존재를 의미한다. 이들은 실제 사람처럼 말하고 움직이며 표정을 짓는 등 현실감을 극대화한 외형과 퍼포먼스를 통해, 다양한 산업 영역에서 활용되고 있다. 특히 패션 및 뷰티 산업에서 디지털 휴먼은 새로운 비주얼 콘텐츠의 생산자이자 브랜드의 얼굴로 주목받고 있다. SNS에서 유명세를 탄 릴 미켈라(Lil Miquela)를 시작으로, 한국의 로지(ROZY), 수아(SUA), 아이린루크(Ailin Luq) 등 다양한 가상 인물이 화보, 광고, 브랜드 뮤즈로 활동하며 기존 모델 시스템을 흔들고 있는 중이다. 이러한 변화의 배경에는 디지털..

1. XR 기술의 개념과 패션·뷰티 산업의 융합 배경 XR(eXtended Reality)는 VR(가상현실), AR(증강현실), MR(혼합현실)을 통합한 개념으로, 현실과 디지털 세계를 융합하여 새로운 경험을 제공하는 기술이다. 패션과 뷰티 업계는 감각적 경험과 시각적 표현이 핵심인 만큼, XR 기술과의 접점이 빠르게 확대되고 있다. 특히 팬데믹 이후 비대면 쇼핑과 체험에 대한 수요가 급증하면서 XR 기술은 소비자 참여를 유도하고 브랜드와의 감성적 연결을 강화하는 핵심 수단으로 부상하였다. 전통적으로 오프라인 체험에 의존하던 산업 구조에서, XR은 디지털 전환을 넘어 고객 경험의 재정의를 이끌고 있으며, 브랜드는 이를 통해 몰입형 콘텐츠와 맞춤형 서비스를 제공하는 새로운 전략을 펼치고 있다. 패션업계에서..

1. 인공지능과 뷰티 산업의 만남 – 기술이 미의 기준을 재정의하다 최근 몇 년 사이, 뷰티 산업은 인공지능(AI) 기술을 기반으로 본격적인 전환점을 맞이하고 있다. 단순한 제품 생산 중심의 산업에서 벗어나, 소비자의 피부 상태를 분석하고 개인화된 제품과 서비스를 제공하는 고도화된 맞춤형 뷰티 시장으로 진화한 것이다. 이러한 변화의 중심에 바로 인공지능 기술이 있다. 과거에는 전문가의 손길이나 감각적인 평가에 의존했던 피부 진단, 컬러 추천, 메이크업 매칭 등이 이제는 AI 알고리즘에 의해 자동화되고 정밀화되며 실시간 처리되고 있다. AI는 사용자의 사진, 음성, 텍스트 입력, 심지어 생활 패턴까지 학습하여 피부 타입과 문제점을 진단하고, 그에 맞는 화장품 성분과 제형을 추천하는 기술로 빠르게 상용화되고..

1. 디지털 휴먼의 등장: 브랜드 모델의 새로운 전환점 광고와 브랜드 캠페인에서 모델은 단순한 제품 홍보자가 아니라 브랜드의 가치를 대변하는 존재로서 기능한다. 전통적인 브랜드 모델은 보통 유명 연예인, 인플루언서, 혹은 전문 모델들이며, 이들은 브랜드 이미지와 소비자 간의 감정적 연결 고리를 형성하는 데 있어 중요한 역할을 해왔다. 하지만 2020년대 중반에 접어들면서, 이 모델 생태계에 큰 변화가 나타났다. 바로 AI 기반의 디지털 휴먼, 즉 AI 모델의 등장이 그것이다. AI 모델은 인공지능 기술로 생성된 가상의 인물로, 실제 존재하지 않지만 인간과 유사한 외형과 행동, 감정을 구현할 수 있다. 이러한 기술은 이미지 생성(AI-generated face), 음성 합성, 모션 캡처, 딥러닝 기반 표정..

1. 트렌드 큐레이션 플랫폼의 정의와 등장 배경 디지털 미디어 환경이 빠르게 변화함에 따라, 브랜드와 콘텐츠 기획자들은 단순히 트렌드를 ‘소비’하는 단계를 넘어서 트렌드를 분석하고 선별하며 확산시키는 능동적인 전략을 요구받고 있다. 이와 같은 흐름 속에서 등장한 것이 바로 ‘트렌드 큐레이션 플랫폼’이다. 이 플랫폼은 단순한 데이터 수집 도구를 넘어서, 다양한 산업의 트렌드를 통합적으로 정리·분석하고, 사용자 맞춤형 콘텐츠로 재구성하는 시스템을 뜻한다. 대표적인 예로는 WGSN, TrendWatching, Pinterest Predicts, Fashion Snoops, Vogue Business Index, Spate, Stylus 등이 있다. 이러한 플랫폼은 이미지·검색어·시장 보고서·사회문화 흐름·SN..

1. 트렌드 예측 툴의 개념과 진화 2025년 현재, 트렌드 예측은 단순한 감각이나 직관에 의존하는 것이 아닌, 데이터 기반의 분석과 기술을 결합한 전략적 도구로 자리 잡았다. 이러한 흐름 속에서 트렌드 예측 툴은 산업 전반에 걸쳐 중요한 역할을 하고 있으며, 패션, 뷰티, 라이프스타일, 콘텐츠 산업뿐 아니라 금융, 소비재, 유통, 관광, IT 산업 등에서도 널리 활용되고 있다. 트렌드 예측 툴이란 방대한 양의 소비자 행동, 검색 트렌드, SNS 언급량, 문화 코드, 디자인 요소 등을 수집·분석하여 향후 소비자 니즈와 시장 흐름을 예측하는 소프트웨어 혹은 시스템을 의미한다. 대표적인 예측 툴로는 WGSN, Trendalytics, Heuritech, Edited, Stylumia, Google Trend..

1. 이미지 AI의 진화와 패션 코디 추천 기술의 만남 이미지 AI 기술은 지난 수년간 비약적인 발전을 이뤄왔다. 단순한 객체 인식이나 색상 추출을 넘어, 이제는 인물의 체형, 얼굴형, 피부 톤, 착장 스타일, 배경 정보까지 분석할 수 있는 고도화된 시각 인공지능이 상용화 단계에 이르렀다. 이러한 이미지 AI는 패션 분야와의 접목을 통해 코디 추천 서비스의 지능화를 견인하고 있으며, 개개인의 외모, 상황, 취향을 고려한 맞춤형 스타일링을 가능하게 만들고 있다. 특히 2025년 현재, 이미지 기반 코디 추천은 단순히 ‘이 옷과 잘 어울리는 조합’을 제시하는 수준에서 벗어나, 사용자의 실제 사진을 분석해 최적의 의류, 액세서리, 헤어스타일까지 제안하는 고차원적 서비스로 발전 중이다. 과거의 코디 추천은 대개..

1. 젠더 중립 패션의 등장 배경과 가치 지향 젠더 중립 패션(Gender-Neutral Fashion)은 단순한 유행을 넘어, 사회 문화적 패러다임의 전환을 상징하는 흐름으로 주목받고 있다. 전통적인 성별 이분법에 기반한 옷의 분류, 예를 들어 남성용 셔츠, 여성용 스커트라는 구분은 이제 정체성의 다양성과 유연성을 중시하는 MZ세대, 알파세대의 가치관과 충돌하고 있다. 이들은 외형적 기준이 아닌 자아에 충실한 표현 수단으로서의 옷을 추구하며, ‘누구나 입을 수 있는 옷’이라는 개념을 통해 성 역할의 경계를 재해석하고 있다. 이 같은 흐름은 글로벌 패션계에서 이미 현실화되고 있다. 파리, 밀라노, 뉴욕 컬렉션 등 주요 패션쇼에서는 성별 구분 없이 모델이 런웨이에 오르거나, 남성과 여성의 요소를 자유롭게 ..

1. K-패션, 한류를 넘어 글로벌 패션의 중심으로 최근 수년 사이 K-패션은 단순한 ‘한류의 부속 문화’ 수준을 넘어, 글로벌 패션 시장에서 하나의 독립된 트렌드 축으로 자리잡고 있다. 특히 유럽은 세계 패션 산업의 본고장이자 고급 소비자의 기준이 되는 시장으로, 그만큼 입점 장벽과 트렌드 감수성이 높은 지역이지만, K-패션은 점차 그 벽을 허물고 진출을 가속화하고 있다. 한류 콘텐츠의 인기로 인해 한국 문화 전반에 대한 호감도가 높아지면서, 한국의 의류·잡화 브랜드들도 자연스럽게 유럽 바이어와 소비자의 주목을 받기 시작한 것이다. 이러한 흐름에는 K팝 아티스트들의 스타일, 드라마 속 의상, 그리고 소셜미디어를 통해 퍼진 K-스타일의 독창성이 크게 작용하고 있다. 한국 패션은 ‘절제된 감성 속의 실험적..

1. 디지털 수선, 패션 산업의 지속 가능성을 이끄는 새로운 키워드 2025년, 패션업계는 단순히 새 옷을 만들어내는 생산 중심에서 벗어나, **의류의 생애주기를 연장하는 디지털 수선(Digital Repair)**이라는 새로운 패러다임을 적극 도입하고 있다. 전통적으로 수선은 손재주 좋은 장인이나 동네 수선집의 영역으로 여겨졌으나, 이제는 AI, 3D 스캐닝, 증강현실(AR), 빅데이터 기반 솔루션이 접목되며 디지털화된 정밀 수선 서비스가 새로운 산업 영역으로 떠오르고 있다. 이는 의류 폐기 문제와 환경 부담을 최소화하려는 패션계의 지속 가능성 전환과, MZ세대를 중심으로 퍼지고 있는 ‘옷의 가치를 되살리는 소비’ 트렌드가 맞물려 나타난 변화다. 특히 글로벌 브랜드들은 자사 제품의 수명 연장 프로그램을..