기계학습 기반 패션 스타일 추천 서비스 ‘치키시모(Chicisimo)’

※ 아래 글은 정보통신기술진흥센터(IITP)가 발간하는 주간기술동향 1834호(2018. 2. 21. 발행)에 기고한 원고입니다.

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기계학습 기반 패션 스타일 추천 서비스 ‘치키시모(Chicisimo)’.pdf

ž 전자상거래를 통한 미국의 의류 판매 매출이 2022년 1,230억 달러에 이를 것으로 예측되는 가운데, 급성장 중인 패션 추천 앱 ‘치키시모(Chicisimo)’에 큰 관심이 쏠리고 있음

Ø 구글이 이미지 검색에 ‘스타일 아이디어(Style Ideas)’라는 기능을 추가하는 등 최근 들어 아마존닷컴과 구글은 패션 및 옷 입기 추천 서비스 등에 적극 진출하고 있음

<자료> Android Community [그림 1] 구글 이미지의 ‘스타일 아이디어’

Ø 이는 '옷 입기'가 사람들이 매일 일상적으로 하는 일이기 때문에 관련 서비스로 고정 고객을 확보할 수 있고, 사용자로부터 많은 데이터를 얻을 수 있기 때문으로 알려져 있음

Ø 이런 흐름을 앞서 시작한 서비스로 ‘치키시모(Chicisimo)’가 있는데, 사용자가 자신의 패션 코디 사진을 게시하고 다른 사람들의 평가를 받거나, 무엇을 입어야 할 지에 대한 아이디어를 다른 사람 혹은 인공지능(AI)으로부터 받을 수 있도록 한 앱임

ž 치키시모는 2010년에 미국에서 설립되어 처음에는 블로그로 시작된 서비스지만 이후 앱으로 출시되었으며, 2018년 초 현재 약 400만 명의 이용자를 보유하고 있음

Ø 사람이 다른 사람에게 패션 제안을 할 때는 ‘스타일’과 ‘멋’이라는 미묘한 요소가 관여하는데, 사람은 이런 요소들을 이해하고 이미 알고 있는 옷 입기 방식에서 새로운 제안을 할 수 있지만, AI의 경우 우선 ‘스타일’과 ‘멋’을 이해시키는 것으로부터 시작해야 함

Ø 치키시모의 개발팀은 이전에 음악 분야 등에서 ‘멋’을 주제로 한 프로젝트에 기계학습을 도입한 경험이 있으며, 이 경험을 통해 컴퓨터가 ‘멋’을 이해하면 보다 관련성 있는 의미 있는 콘텐츠를 제공 할 수 있어 ‘온라인 패션’이 크게 바뀔 것이라 생각했다고 함

Ø 치키시모의 CEO인 가브리엘 알다미즈는 최근 개발팀의 작업이 어떻게 진행되었는지를 공개했는데, 개발팀이 가장 주력한 것은 기계학습을 위해 올바른 ‘데이터 세트’를 만드는 것이었으며 이를 토대로 '모바일 앱'과 '데이터 플랫폼'이라는 핵심 자산을 개발하였음

Ø 치키시모는 현재 머천다이징 업무 인원 4명, 엔지니어 4명 등 총 8명으로 구성된 작은 기업이지만, 자체 개발한 AI 기술을 토대로 구글, 아마존 등과 경쟁하며 현재 전세계 400만 명의 이용자를 확보하는 성과를 거두고 있음

ž 치키시모는 3단계 개발 과정을 거쳤는데, 1단계는 사람들이 자신의 욕구를 표현하는 앱을 개발하되 최대한 빨리 기능을 배우도록 작은 반복행위에 초점을 맞추는 것이었음

Ø 과거의 앱 개발 경험을 통해 개발팀은 사람들에게 앱을 사용해 보게 하는 것은 쉽지만 ‘계속 사용하도록 붙잡아 두는 것(retention)’은 매우 어렵다는 것을 배웠으며, 문제 해결을 위해 단순한 기능의 반복에 초점을 맞춰 이용자가 가능한 빨리 배울 수 있게 하였음

Ø 치키시모는 단 하나의 핵심 기능 만을 가진 매우 초기의 알파 버전을 치키시모가 아닌 다른 이름으로, 미국이 아닌 다른 나라에서 런칭하였음

Ø 이 초기 버전은 심지어 사용자가 사진을 업로드 하는 기능도 없었지만 이를 통해 개발팀은 실제 데이터 처리를 반복할 수 있었고 다량의 고품질 데이터를 확보할 수 있었다고 함

<자료> wwwhat’s new [그림 2] 치키시모 스페인어 버전(2014년)

Ø 이후 적정 시점에 제대로 된 ‘치키시모’ 앱을 런칭하며 이전 알파 버전은 앱스토어에서 삭제하였는데, 이용자들이 가장 중요한 기능의 이용 방법을 습득한 상태이기 때문에 곧바로 치키시모를 사용하는 데 큰 무리가 없었음

ž 치키시모는 사람들이 ‘잔류(retention)’를 결정하는 진짜 이유가 무엇인지, 콘텐츠와 사람을 매치하는 데 필요한 알고리즘이 무엇인지 이해하는 데 오랜 시간을 투자했다고 함

Ø 가브리엘 알다미즈 CEO에 따르면 치키시모는 고객의 리텐션을 높이는 데 두 가지 기법의 도움을 받았는데, 우선 ‘행동학적 코호트(behavioral cohorts)’를 이용해 리텐션을 높이는 요소를 발견하였음

Ø ‘코호트’는 통계적으로 동일한 특성이나 행동 양식을 공유하는 집단을 의미하는데, 개발팀은 사용자가 ‘어떤 행동을 했는가’ 뿐만 아니라 ‘어떤 가치를 느꼈는가’에 대해서도 믹스패널(Mixpanel)을 이용하여 코호트 분석을 실행하였음

Ø 이는 치키시모와 같은 서비스에서 개념화하기 매우 어려운 일이었지만, 측정 가능한 가치를 찾아내기 위해 분석-테스트-개선의 과정을 반복했다고 하며, 리텐션에 악영향을 미치는 요소들도 식별하여 제거해 나갔다고 함

Ø 리텐션을 결정하는 요소로 식별한 다음 도움을 받은 두 번째 기법은, ‘온보딩 프로세스(on-boarding process)’를 새롭게 사고하는 것이었음

Ø 통상 온보딩 프로세스는 새롭게 조직에 합류한 사람들이 잘 적응할 수 있도록 지원하는 여러 프로그램을 말하는데, 치키시모는 ‘신규 회원이 가능한 빨리 앱의 가치를 발견하도록 하여 고객을 잃어버리지 않게 해주는’ 프로세스로 재정의하였음

Ø 만일 신규 회원이 그들의 첫 접속에서 처음 7분 동안 어떤 액션을 취하지 않는다면 그들은 돌아오지 않는다는 가정 하에, 7분 안에 무언가 발생하도록 앱의 경험에 계속 변화를 주었다고 함

Ø 또한 서로 다른 유형의 사람들을 대상으로 수 많은 사용자 테스트를 실행하고, 그들이 리텐션 요소를 어떻게 인지하는지 혹은 인지하지 못하는지를 관찰했다고 함

ž 치키시모 개발의 2단계는 사람들의 패션 욕구를 학습하는 데이터 플랫폼을 구축하는 것으로, 사람들의 취향을 이해하여 더 나은 코디 제안을 하는 것이 목표임

Ø 적절한 콘텐츠를 적절한 때에 전달할 수 있다면 간단한 기능이라도 사람들의 감탄을 이끌어 낼 수 있지만, 사실 이런 기능을 구현하기란 매우 어려운 일임

Ø 치키시모의 콘텐츠는 100% 모두 사용자들이 생성한 것(UCC)이어서 몇 가지 문제점을 낳게 되는데, 시스템은 다양한 유형의 콘텐츠를 자동으로 분류할 수 있어야 하며, 적절한 인센티브를 구성해야 하고, 콘텐츠와 욕구의 매칭 방법을 이해해야 함

Ø 실제 치키시모는 처음에 수 많은 데이터가 수집되자 크게 고무되었다가 이내 그 데이터들이 행위를 유발하는 데 혼란스런 데이터는 악몽임을 알게 되었다고 함

Ø 이후 데이터를 일부 구조화 할 것을 결정했으며, 자신들이 ‘소셜 패션 그래프(Social Fashion Graph)’라 부르는 도구의 개발을 완료함으로써 양질의 데이터 세트를 만들어 낼 수 있게 되었음

<자료> Medium [그림 3] 치키시모의 소셜 패션 그래프

Ø 이 도구로 생성된 그래프는 ‘욕구·옷 입기·사람’이라는 세 요소가 어떻게 상호 관련성을 갖는지 간결하게 시각화해 주는 것으로, 치키시모의 데이터 플랫폼을 구축하는데 도움을 주었으며 양질의 데이터 세트를 만들어 앱을 학습시키는 데도 도움을 주었다고 함

ž 개발팀에 따르면, 옷의 코디는 ‘음악의 재생 목록’과 같은 것으로, 여러 옷가지가 함께 소비되었을 때 의미를 갖게 되는 ‘패션 상품들의 조합’이라 할 수 있음

Ø 소셜 패션 그래프를 적용해도 여전히 데이터에 노이즈가 존재하는데, 사람들은 동일한 욕구를 여러 방식으로 표현하기도 하고 반대로 서로 다른 옷 입기 방식이지만 근본 욕구는 같은 경우도 있는데, 이 때문에 콘텐츠와 욕구의 연결을 더욱 어려운 일이 됨

Ø 치키시모는 코디 컨셉을 수집하고, 여러 다양한 방식 중에 가치가 동일한 것들을 찾아내어 동일한 욕구를 다양하게 표현해 줄 수 있는 시스템을 구축함으로써, 다양성을 구현하는 가운데서 구조화를 달성하였음

Ø 이런 과정을 거쳐 치키시모는 전세계인의 공통 고민인 ‘오늘 뭐 입지’라는 욕구에 발생하는 상황을 목록화하였으며, 이를 토대로 데이터 세트를 튜닝 하였고 더 나은 서비스 개선이 이루어지도록 하였음

Ø 개발팀에 따르면 사람들이 자유롭게 표현하도록 허용하더라도 그것을 처리할 적절한 시스템이 뒤를 

받쳐준다면, 데이터의 구조화로 제어력을 잃지 않으면서 비구조화된 데이터를 장려하여 지식과 유연성을 확보할 수 있음

Ø 개발팀이 최근 하고 있는 작업은 소셜 패션 그래프에 네 번째 요소인 ‘쇼핑 가능한 상품(shoppable product)’을 추가하는 것으로, 입고 있는 옷과 어울리는 상품을 자동적으로 매칭하여 다음 번에 무엇을 구매할 지 도와주는 시스템을 만들고 있음

ž 치키시모 개발의 3단계는 알고리즘을 개발하는 것인데, 음악 서비스에서 추천 기능과 달리 패션 관련 서비스에서 추천 기능은 구현에 몇 가지 도전 과제가 있음

Ø 음악 서비스의 경우, 이용자가 주어진 어떤 노래를 좋아하는지 알기는 쉬운 일이고, 그 노래 다음에 어떤 노래를 듣는지를 파악하는 것도 쉬운 일이며, 따라서 그 노래들 사이의 상호관계를 파악할 수 있고, 이 정보를 통해 많은 일을 할 수 있음

Ø 그러나 패션에서는 고유한 문제가 발생하는데 우선 가지고 있는 옷과 쇼핑할 상품들을 매칭하는 쉬운 방법이 없는 것이 문제로, 그 이유는 사람들은 옷장 속에 가지고 있는 대부분의 옷들과 같거나 비슷한 옷을 사려는 게 아니라 어울리는 옷을 사려고 하기 때문

Ø 또 다른 어려움은 패션 산업은 사람들이 옷을 묘사하는 방법을 표준화하지 않았기 때문에 전자상거래와 그 이용자들 사이에 큰 단절이 존재한다는 것이며, 스타일이라는 것이 기계가 이해하고 분류하기에는 복잡미묘하다는 사실임

<자료> Medium [그림 4] 치키시모 앱을 이용한 패션 코디 추천 받기 (이미지 클릭) ž 딥러닝을 이용한 추천 알고리즘은 현재 더욱 더 많은 연구자에 의해 개선되고 있기 때문에 아주 개인적인 스타일이라도 시스템이 이해하게 될 날이 조만간 도래할 것으로 보임

Ø 이런 상황은 딥러닝의 등장에 의해 급변하고 있는데, 올바른 데이터 세트를 가지고 있으면 옷 입기 추천과 관련된 특정한 유스 케이스에 초점을 맞출 수 있고, 데이터를 수집하고 정제하는데 시간을 쏟는 대신 알고리즘을 통해 가치 전달에 초점을 맞출 수 있기 때문

Ø 옷 입기는 날마다 해야 하는 일이기에, 의류 분야가 e-커머스 사이트들이 소비자들의 관심을 끌어 쇼핑을 유도하고, 그들의 데이터를 확보하는데 중요한 자산이 된다는 것은 실적으로 입증되고 있음

Ø 구글이 ‘스타일 아이디어’를 발표하자 같은 달에 아마존은 카메라가 달린 인공지능 스피커를 이용한 ‘알렉사 에코 룩(Alexa Echo Look)’을 발표해 옷 코디 추천을 시작했으며, 알리바바 역시 AI 개인 스타일리스트를 통해 기록적인 광군제 매출을 기록한 바 있음

Ø 치키시모는 현재의 패션 앱이 2003년 무렵의 음악 서비스와 비슷한 상태에 있다고 보는데, 약 10여 년이 지나며 음악 서비스가 개별 이용자의 취향에 맞는 음악을 추천하게 된 것처럼, 10년 후에는 옷 입기 추천 앱이 어디까지 발전해 있을 지 아무도 모른다는 것

Ø 10년 후에도 ‘오늘 뭐 입지’라는 고민과 ‘어떤 옷을 새로 사야 하나’라는 고민은 사라지지 않을 것이나, 고민의 정도는 아마도 지금보다는 훨씬 덜할 것으로 보임