패션 업계도 인공지능(AI) 접목이 두드러지고 있다. 소비자 요구에 맞게 추천 상품을 제시하는 인공지능 패션 코디 서비스가 그 좋은 실례.

지난 2018년 실리콘밸리에서 창업한 에스플리즈(YesPlz)도 사이트가 가동된 지 얼마 안 됐지만 벌써 입소문이 만만치 않다.

예스플리즈의 대표는 한인 여성 홍지원씨로 홍 대표를 지원해주는 기술책임자는 남편인 조석제씨다. 제품 개발 부분에서 경험이 풍부한 홍지원 대표, 20년 가까이 소프트웨어 엔지니어로 풍부한 경험과 뛰어난 실력을 갖추고 있는 조석제씨와의 결합이니 성공의 반은 접고 간 셈일 것이다.

고교때 유학차 도미한 홍 대표는 미네소타 대학 경제과와 SKK GSB에서 경영학 석사를 마친 뒤 소니 뮤직과 삼성 VD 사업부 제품 개발 분야에서 경험을 쌓은 뒤 창업의 길로 뛰어들었다. 홍 대표의 남편인 조석제씨도 서울대 전기과를 졸업한 뒤 최근의 직장인 마이크로소프트에서까지 머신러닝 및 인공지능 등의 분야에서 두각을 보여준 실력파 엔지니어.

홍 대표는 예스플리즈가 두 번째 창업이다.

“실리콘밸리에서의 많은 창업가들이 그랬듯이 저도 전도유망한 대기업을 그만두고 창업가에 도전했어요. 첫 번째 창업은 고급양념 추천 플랫폼이었는데 보기 좋게 문을 닫고 말았죠. 두 번째 창업을 시도하면서 아이디어와 제품 컨셉은 나왔는데 이를 편리하게 사용할 수 있는 기술 부문에 고민이 많았죠. 남편이 이를 지켜보면서 쉽게 해결해주더라구요. 결국은 남편까지 창업에 길로 인도한 셈이 됐습니다.”

예스플리즈는 인공지능을 활용해 유저들이 쉽게 온라인 상에서 좋아하는 옷과 패션 악세사리를 찾아주는 소프트웨어 회사이다.

즉 소비자들이 원하는 옷을 찾기 위해서, 타이핑 또는 이미지 업로드를 통하여 검색하지 않고, 이미지를 활용해 소비자들이 원하는 옷을 쉽고 인지적으로 찾게 해주고 있다.

“고객과 업체 모두에게 이익이 될 인간 중심적인 솔루션이자 차세대 개인화 엔진이라고 보면 됩니다.”

예스플리즈의 창업은 이미지를 기반으로 한 딥러닝(심층학습)기반 기술의 결정체로 요약된다.

컴퓨터 비젼, 음성인식, 자연어 처리 등의 분야에까지 적용되고 있는 딥러닝 기술의 발전은 자연스럽게 이미지 검색 추천이 절대적으로 필요한 온라인 패션 추천 소프트웨어 산업으로 이어지게 된 것이다.

텍스트가 아닌 이미지로 소비자 요구를 파악해 추천 상품을 제시하는 예스플리즈는 웹사이트(https://yesplz.ai/)이나 앱에 접속한 소비자가 원하는 스타일의 옷을 선택하게 되면 자사 코디 추천 플랫폼으로 유사한 상품을 찾아 추천해주며 재질과 종류, 색깔까지 분석해 제시한다.

“두번째 창업은 사실 제 강한 의지가 담겨져 있어요. 첫번째 사업이 잘 안 되고, 다시 취직을 할까 저울질 하던중, 그래도 너무 아쉬워서 제대로 된 아이디어 구현이라도 한번 해보고 취직하겠다면서 남편에게 창업 3개월 안에 결정보겠다고 했죠. 이 기간동안 전에 해보지 못했던것을 실컷 해보고 장렬히 회사를 문닫자는 생각에서였습니다.”

그의 이번 창업은 사용자 인터뷰부터 시작했다.

예전에 같이 일했으나 한동안 연락하지 않았던 전 직장 동료들을 찾아 20대 친구들이 없으니 소개 좀 해달라고 부탁했고 그 과정을 통해서 소비자들이 온라인에서 패션 제품을 검색 구매 할때 의사 결정하는 행동에 대한 핵심 인사이트를 얻는 계기가 되었다고 한다.

“실리콘벨리 스타트업들의 창업 실례를 되짚어보면서 일단 가볍게라도 만들어서 시장을 테스트 해보기 시작했어요. 이것 저것 기술적으로 고민하던 저를 옆에서 보던 남편이 안되었던지 인공지능이라는 첨단 기술을 접목해줬죠. 그때부터 저희는 주말만 되면, 엄청난 데이터를 받아서 머신러닝으로 데이터 효율화 작업을 했죠.”

이렇게 만든 프로토타입을 가지고, 사용자 인터뷰를 하러 샌프란시스코, 버클리 등 지역 곳곳울 다니며 사용자 소감을 들었다. 물론 사용자들의 리뷰는 대단한 만족감이였다고.

“이제는 제품에 대한 자신감도 있고 해서 창업 부트 캠프와 액셀레이터 프로그램에 참가하면서 투자자들 대상으로 한 피칭 훈련도 받았죠. 이후 설명회를 가지면서 주옥같은 제품 피드백을 받았고 최근에는 1백50만불이 넘는 금액을 투자받기도 했습니다.”

특히 Far Fetch 전략 담당자인 에바 뉴먼이나 삭스 애비뉴 디지털 프러덕트 매니저 등 피드백을 주던 사람들과는 어드바이저로 관계를 맺어 지속적으로 조언을 받을 수 있게 됐다.

그리고 사이트 가동이 되면서 한국의 코롱이나 중동 기업 등 글로벌 대기업과의 계약도 체결했고 매출도 발생되면서 직원들 채용도 늘었다.

"우리 기술의 가장 큰 특징은 사람이 육안으로 식별하는 상품 속성을 분석하고 말로 설명하기 어려운 사람이 가지는 느낌 등도 분석해 추천 결과에 반영한다는 데 있어요. 이러한 서비스를 개발하기 위해 분산·병렬 처리 엔진, 기계학습 데이터에 최적화한 자체 개발 데이터베이스 등에 많은 투자를 했죠.“

”대부분의 온라인 쇼핑 웹 사이트가 진정으로 맞춤화된 추천을 제공하지 않고 유사한 것을 보여주고 있다“고 지적한 홍지원 대표와 조석제 기술책임자.

부부이자 공동창업자인 이들의 기술 업계에서 30년 노하우가 패션 업계의 맞춤 추천 분야의 새로운 길잡이로 자리매김되길 기대해본다.

<홍민기 편집위원>