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[스타트업] 스튜디오랩 강성훈 대표 “대부분 폐기되는 의류, 인공지능으로 분류하여 재활용 생각했죠”
  • 2022-07-06
  • 신윤오 기자, yoshin@elec4.co.kr

머신비전 활용한 섬유 및 의류 분류 솔루션으로 차별화

다양한 패스트 패션 제품들이 나오면서 전 세계적으로 매년 9천 2백만 톤의 의류 폐기물이 발생하고 있다. 사람들이 버리는 의류들의 재활용은 5%에 불과하며 대부분 제 3국가에서 소각되거나 매립된다. 이유는 뭘까.

재활용이 어려운 첫 번째 이유는 분류 자체에 있다.

의류는 플라스틱 대비 규격화되어 있지 않고 재질이 다양하여 일일이 힘들고 비싼 수작업이 필요하다. 스튜디오랩(STUDIO LAB)의 창업자들은 이를 해결하기 위해 의류의 종류와 섬유의 재질을 분류하는 인공지능(AI)을 만들기 시작했다.
 

강 성 훈 대표, 이 재 영 이사(공동창업자)

"처음에는 사람들이 인공지능이 디자이너를 대신하기엔 멀었다는 의견이 많았다. (중략) 하지만 그럴 때 마다 저희는 단계적으로 문제를 해결해 나아가면서 쇼핑몰의 입장에서 좋은 결과물을 받도록 하는 것에 집중했고 셀러캔버스 베타까지 출시하게 되었다."
 


이처럼 스튜디오랩은 인공지능 기술을 패션 산업에 도입하여 패션 시장의 문제를 해결하고자 하는 스타일 테크 스타트업이다. 삼성전자 사내벤처팀으로(C랩) 시작하여 2020년 1월 최초 팀 빌딩이 되었으며, 머신비전을 활용한 섬유 및 의류 분류 솔루션을 만들었다. 2021년 5월 강성훈 대표와 이재영 이사가 분사 창업(Spin-off)하여 지금의 스튜디오랩이 되었다.


공동창업자인 강성훈 대표와 이재영 이사는 삼성전자 무선사업부에서 10년 넘게 상품기획과 기술 센싱, 서비스 운영을 담당하였으며, 2020년 1월 삼성전자 사내 벤처프로그램(C랩)을 통해 팀 빌딩 및 머신비전 기술을 개발했다. 이후 성과를 인정받아 2021년 5월 분사 창업하였다.

강성훈 대표는 삼성전자에서 서비스 운영을 하며 서비스의 전반적이 노하우를 익혔을 뿐만 아니라 사이드 프로젝트로 스마트 워치용 유료 앱을 15종 이상 직접 기획, 디자인, 개발하고 출시하여 수익화한 경험이 있다. 이 때의 경험을 바탕으로 스튜디오랩의 제품들을 기획부터 판매까지 이어지도록 만들고 있다.

공동창업자인 이재영 이사는 삼성전자 상품 전략팀에서 스마트폰에 들어가는 하드웨어 및 소프트웨어 기반의 기술을 발굴하여 기능화하는 역할을 하였으며, VR 등 새로운 제품을 기획하고 사용자에게 경험을 전달하는 업무를 했다. 최근에는 국내 스타트업의 기술 협력 및 투자를 이끌어내는 역할을 하며 스타트업 생태계에 대한 이해도를 높혀오다가 강성훈 대표와의 좋은 인연으로 사내 벤처부터 지금의 창업 멤버로 합류하게 되었다.

이들에게 회사에 대해 더 자세한 창업 스토리를 들어본다.


Q.   창업 아이템이 우리 생활에 밀접하면서도 독특한데.

저희는 의류의 종류와 섬유의 재질을 분류하는 기술을 기반으로 크게 재활용 분야와 커머스 분야의 프로덕트를 만들고 있다.
먼저 재활용 분야에서는 폐의류를 재질 별로 분류할 수 있는 솔루션인 “딥스캔(DeepScan)”을 만들고 있다. 섬유의 초분광 이미지 데이터와 RGB 이미지 데이터를 기반으로 폐의류를 분류할 수 있는 기술이다.

이를 위해 분광센서와 라인 카메라가 탑재된 하드웨어 장비 구축이 필요하며 MVP 검증이 완료되었다. 현재 섬유 분류 공장에 적용 가능한 프로토타입을 구축하기 위해 정부 과제를 진행 중이다. 면, 폴리에스테르, 나일론, 아세테이트 등 의류의 재질뿐만 아니라 의류의 종류까지 100% 분류해내어 23년까지 폐의류 분류 공장에 적용하는 것을 목표로 하고 있다


Q.   의류 재활용 뿐만 아니라 커머스 분야도 있는데.

커머스 분야는 보유 기술의 사업 역량을 다각화하는 측면에서 하드웨어 없이도 가능한 솔루션을 검토하게 되었다. 그 결과 패션 상품 상세 페이지를 전문가 수준으로 인공지능이 즉시 만들어주는 “셀러캔버스(Seller Canvas)”를 런칭하게 되었다. “셀러캔버스”는 기존 스튜디오랩의 의류를 분류하는 기술을 기반으로 원피스, 바지, 티셔츠 등 패션 제품 뿐만 아니라 라운드넥, 긴팔/반팔 등의 특징별로 분류하고 판매에 특화된 데이터(제품/스타일 별 판매량, 검색엔진의 검색어 트렌드, 시즌별 유행)를 반영하여 디자인 대행사 혹은 디자이너가 하던 업무를 혁신적으로 줄여주는 SaaS 형태의 솔루션이다.


Q.   “ 셀러캔버스(Seller Canvas)”은 구체적으로 어떤 솔루션인가.

올해 하반기에 “셀러캔버스” 정식 버전 런칭과 사업화를 계획하고 있다. 패션 상품 사진 여러 장을 업로드하면 인공지능이 자동으로 커머스용 상품 상세 페이지를 제작해주는 솔루션으로 기존에 디자이너나 디자인 대행사가 하던 업무의 시간을 혁신적으로 줄이고 합리적인 비용으로 만들 수 있다.

쇼핑몰을 운영하는 소상공인 뿐만 아니라 대기업 브랜드, 쇼핑몰 플랫폼에 적용할 수 있으며, 특히 대기업 브랜드 같은 경우에는 한 시즌에 판매하는 여러 의류에 대해 빠르게 상품 상세 페이지를 만들 수 있어 판매까지의 리드 타임을 줄일 수 있다.
 


Q.   그렇다면, 셀러캔버스는 기존의 제품들과 어떤 차별성이 있는지.

기존에 상품 상세 페이지를 만들기 위해서는 한 제품 당 최소 1시간의 노력이 들었으며, 포토샵 같은 툴을 익혀야 했지만 “셀러캔버스”는 툴에 대한 학습 없이 마치 디자이너에게 맡긴 것처럼 최종 결과물을 받아 볼 수 있다는 것이 가장 큰 차별점이다. 또한 소비자들이 패션 제품을 검색하기 위해 찾는 최신 키워드 트렌드와 세일즈 문구를 반영하여 기존 대비 네이버, 구글 등에서의 노출도 늘릴 수 있다.

국내 패션 기업의 온라인 매출 비중은 코로나 이후 큰 폭으로 증가하여, 많은 패션 기업들이 온라인에 더 집중하고 있으며 글로벌 역시 큰 폭으로 증가하는 추세이다. 상품 상세 페이지는 온라인에서 판촉직원의 역할을 하고 있기 때문에 많은 기업들이 저희 솔루션을 찾게 될 것이며, 이미 별다른 홍보 없이도 20개 넘는 회사가 저희 솔루션을 사용했다. 22년도 하반기에 정식 버전 출시를 통해 본격적인 B2B 세일즈를 진행하여 사업 확장을 가속화할 것이다.


Q.   지금까지의 성과와 성장에는 어떤 배경이 있었다고 생각하는지.

처음에는 사람들이 인공지능이 디자이너를 대신하기엔 멀었다는 의견이 많았다. 예상은 하였지만 역시나 인공지능의 한계에 많이 부딪혔고 풀기 어려운 문제를 맞닥트렸다. 하지만 그럴 때 마다 저희는 단계적으로 문제를 해결해 나아가면서 쇼핑몰의 입장에서 좋은 결과물을 받도록 하는 것에 집중했고 셀러캔버스 베타까지 출시하게 되어, 지금은 인공지능이 디자이너를 대체할 수도 있겠구나, 라는 이야기를 많이 듣었다.



스튜디오랩은 기술을 개발하는 것 이외에도, 시장을 검증하는 단계에 많은 노력과 시간을 투자하였다. 없는 시장을 만든다는 것은 스타트업 입장에서 쉽지 않은 일이기 때문에 이미 있는 시장에서 어떤 기술로 사람들에게 편의를 제공하고 비즈니스를 만들어 갈 것인가 검토하는 과정을 여러 차례 가졌다.

패션 제품 촬영을 위해 스튜디오에 방문하는 쇼핑몰 셀러분들의 인터뷰를 단계적으로 50회 이상 진행하였으며, 베타 테스터를 모집하여 100회 이상의 베타 테스트를 완료 하였다. 이 과정에서 저희가 상상으로만 기획했던 기획 내용을 수십 차례 수정하고 보완하면서 쇼핑몰 셀러들이 정말 필요한 솔루션을 만들게 되었다.


"우리의 목표는 쇼핑몰 셀러들과 패션 브랜드들의
매출 성장이다. 앞으로도 스튜디오랩은 실제
고객들과의 소통을 가장 중요하게 생각하며
함께 성장해 나가는 비즈니스 파트너가 될 것이다."



Q.   향후 회사의 행보가 더욱 궁금해진다. 기업의 회사의 비전을 소개한다면.

하반기 셀러캔버스의 정식버전을 런칭하는 것 이외에도 연말에 글로벌 버전을 출시하고자 한다. 많은 국내 브랜드와 플랫폼들이 해외 진출을 원하고 있으며 각 국가 환경에 맞는 상세페이지 제작 요청이 들어오고 있다. 이에 베트남, 일본 등 데이터를 수집하고 있으며 국내의 상품 상세 페이지를 쉽게 국가별로 로컬라이즈 해줄 수 있도록 기능을 추가할 예정이다.

우리의 목표는 쇼핑몰 셀러들과 패션 브랜드들의 매출 성장이다. 앞으로도 스튜디오랩은 실제 고객들과의 소통을 가장 중요하게 생각하며 함께 성장해 나가는 비즈니스 파트너가 될 것이다.

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