현재 AI의 활용범위와 사용은 점점 더 확대되고 있다. 최근 알고리즘, 딥러닝 등이 대두되며 AI에 대한 관심이 늘고 있는데 이젠 AI를 이용하여 방대한 양의 빅데이터를 수집하고 그중 원하는 자료를 색인화하는 작업을 쉽고 간단하게 할 수 있다.

그렇다면 색상을 색인화하여 원하는 자료를 찾는 건 어떨까? 이를 작업할 수 있는 ‘런웨이 팔레트’를 소개하려고 한다.

런웨이 팔레트란 구글이 2011년 런칭한 기존 앱 구글 아츠&컬처(Google Arts&Culture)에 AI 알고리즘을 접목한 프로젝트로 패션쇼 사진을 색상별로 색인화한 프로젝트이다. 단어가 아닌 색상으로 표현되어 실제 색상을 선택하면 비슷한 색상으로 이루어진 패션쇼 사진을 검색해 보여준다.

구글은 패션 정보 매체인 BOF(The Business of Fashion)로부터 140,000장의 패션쇼 사진을 받아 AI 알고리즘 즉, 기계학습능력(머신러닝)을 활용하여 색상 데이터를 분류했다.

※머신러닝(Machine Learning, 기계학습능력): 인공지능의 연구 분야 중 하나로 인간의 학습 능력과 같은 기능을 컴퓨터에서 실현하고자 하는 기술 및 기법으로, 데이터를 구문 분석하고 해당 데이터를 통해 학습한 후 정보를 바탕으로 결정을 내리기 위해 학습한 내용을 적용하는 알고리즘이라고 정의한다.

1,000가지 스타일과 색상별로 거대한 팔레트로 완성한 이 프로젝트는 4,000여 개의 패션쇼에서 촬영한 14만 개의 사진을 한 번에 탐색할 수 있다는 점이 특징이다.

시즌별, 시대별로 어떤 색상이 유행했는지, 디자인 트렌드는 어떠한지 확인할 수 있는 것이다. 그뿐만 아니라 전 세계 패션 위크에서 색상, 디자이너, 계절 및 트렌드까지 파악할 수 있다.

런웨이 팔레트는 AI 딥러닝 성공 사례로 꼽히며 시각검색이라는 쿼리 이미지 특징을 찾아 유사한 이미지를 검색하는 ‘유사한 분석 검색 서비스’를 제공한다. 2015년부터 2019년까지의 패션쇼 자료를 활용하여 4년간 1,000여 명의 디자이너가 실험에 참여하여 사용했다.

사용 방법은 간단하다.

☞바로가기 : https://artsexperiments.withgoogle.com/runwaypalette

위 사이트에 접속하면 수많은 색상의 점으로 이루어진 색상 팔레트 중에 원하는 색상을 클릭하면 해당 색상이 분류된 패션쇼 사진 목록으로 이동하게 된다. 이때 색상 팔레트는 2D와 3D로 구현되며 사진의 썸네일을 클릭하면 디자이너 이름이나 패션쇼 이름, 패션쇼 시기와 같은 정보를 표시해준다.