한국패션협회(회장 성래은)가 오는 8월 28일 서울 동대문 DDP패션몰에서 ‘2026 FASHION AI CASE STUDY’ 두 번째 실증 세미나를 개최한다. ‘AI는 어떻게 디자인과 생산을 혁신하는가’를 주제로 스타일에이아이와 씨에이플래닛이 디자인 생성, 작업지시서 자동화, PLM 연계, 패턴 디지털화, 자동 그레이딩, 요척·재단 AI 등 패션산업 현장의 적용 사례를 발표한다.
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| 한국패션협회, '2026 FASHION AI CASE STUDY' 두 번째 세션 포스터 |
[피플게이트] 한국패션협회(회장 성래은)가 국내 패션기업의 인공지능 전환을 지원하기 위한 실증 사례 공유를 디자인과 제조·생산 분야로 확대한다.
한국패션협회(회장 성래은)는 오는 8월 28일 서울 동대문 DDP패션몰에서 ‘2026 FASHION AI CASE STUDY’ 두 번째 실증 세미나를 개최한다고 밝혔다.
이번 세미나는 한국패션협회가 추진하는 ‘패션AI얼라이언스’ 프로그램의 하나로 마련됐다. 패션기업이 기획과 디자인, 제조·생산 현장에서 활용할 수 있는 AI 기술과 적용 사례를 공유하는 것이 목적이다.
세미나 주제는 ‘AI는 어떻게 디자인과 생산을 혁신하는가’다. 패션 디자인 생성부터 작업지시서 작성, 패턴 디지털화, 자동 그레이딩, 원단 요척과 재단에 이르는 패션산업의 주요 업무를 AI로 연결하는 방법을 소개한다.
디자인 생성부터 작업지시서·PLM 연계까지
첫 번째 발표는 백하정 스타일에이아이 대표가 맡는다. 백 대표는 ‘디자인부터 작업지시서까지, 패션 AI 디자인 에이전트’를 주제로 AI가 패션 기획과 디자인 업무에 활용되는 과정을 설명한다.
주요 발표 내용은 도식화 기반 디자인 생성, 브랜드 라이브러리 기반 협업, 샘플 작업지시서 자동 생성, 제품수명주기관리 시스템인 PLM(Product Lifecycle Management) 연계 사례 등이다.
도식화 기반 AI 디자인은 디자이너가 입력한 스케치와 이미지, 제품 정보를 토대로 디자인을 구체화하고 시각화하는 방식이다. 브랜드가 축적한 컬러와 실루엣, 소재, 디테일 등의 자료를 라이브러리로 구축하면 고유한 디자인 방향을 유지하면서 새로운 상품을 기획할 수 있다.
작업지시서 자동 생성은 디자인 정보를 생산 현장에서 활용할 수 있는 문서 형태로 정리하는 기능이다. 기획과 디자인, 샘플 제작, 생산 부서가 동일한 제품 정보를 공유할 수 있어 업무 연결성과 커뮤니케이션 효율을 높일 수 있다.
PLM 연계는 디자인과 소재, 사양, 샘플, 생산 일정을 하나의 디지털 프로세스로 관리하도록 돕는다. AI 디자인 에이전트가 생성한 정보를 PLM과 연결하면 상품기획 단계에서 생산 관리까지 이어지는 데이터 기반 업무 환경을 구축할 수 있다.
스타일에이아이는 패션 스케치와 일러스트, 제품 이미지 등을 기반으로 원단과 핏, 스타일을 시각화하는 AI 디자인 프로그램을 개발해 왔다. 브랜드 정체성과 시장 트렌드를 함께 반영하는 패션 특화 AI 기술을 통해 디자이너의 상품 기획과 의사결정을 지원하고 있다.
패턴 디지털화·자동 그레이딩…AI 제조 혁신 소개
두 번째 발표에는 김민균 씨에이플래닛 최고기술책임자(CTO)가 나선다. 김 CTO는 ‘AI 에이전트가 만드는 패션 제조 혁신’을 주제로 의류 제조 현장의 데이터 활용과 공정 자동화 사례를 발표한다.
발표 내용은 의류 제조 데이터 자동화, 패턴 디지털화, 자동 그레이딩, 요척·재단 AI, 테크니컬 패키지 구축 사례 등으로 구성된다.
패턴 디지털화는 의류의 형태와 치수 정보를 디지털 데이터로 전환해 디자인과 생산 과정에서 활용하는 기술이다. 디지털 패턴을 기반으로 제품 사양을 체계적으로 관리하고 샘플 및 생산 공정과 연계할 수 있다.
자동 그레이딩은 기준이 되는 패턴을 여러 사이즈로 확장하는 업무를 디지털 기술로 지원한다. 브랜드의 사이즈 체계와 제품별 기준을 데이터화하면 다양한 제품군에 일관된 사이즈 규격을 적용할 수 있다.
▌2026 FASHION AI CASE STUDY 세미나 참가 신청
요척·재단 AI는 제품 생산에 필요한 원단 사용량과 패턴 배치를 분석해 효율적인 생산 계획을 수립하도록 지원한다. 테크니컬 패키지는 디자인 도식과 치수, 소재, 부자재, 봉제 사양 등 제품 생산에 필요한 정보를 하나의 디지털 자료로 구성하는 방식이다.
AI 에이전트와 제조 데이터를 결합하면 상품기획자와 디자이너, 테크니컬 디자이너, 생산 담당자 및 협력 공장이 필요한 정보를 유기적으로 공유할 수 있다. 디자인에서 제조까지 이어지는 패션 밸류체인의 디지털 전환을 촉진하는 기반이 될 것으로 기대된다.
성래은 한국패션협회 회장은 “이번 세미나는 패션기업이 현장에서 적용할 수 있는 디자인 업무 단축과 생산 공정 자동화의 실증 데이터와 성과를 공유하는 자리”라며 “상품기획과 디자인의 효율을 높이고 제조 프로세스를 혁신하려는 기업에 실질적인 해법을 제시할 것으로 기대한다”고 말했다.
앞서 한국패션협회는 지난 7월 22일 서울 코엑스 더플라츠에서 첫 번째 세션 ‘AI는 어떻게 매출을 만드는가’를 개최했다. 생성형 AI 콘텐츠와 고객데이터플랫폼(CDP), 고객관계관리(CRM) 등 유통·마케팅 분야의 활용 사례를 소개했다.
두 번째 세션은 AI 적용 범위를 상품기획과 디자인, 제조·생산으로 확장한다. 한국패션협회는 패션기업과 AI 솔루션 기업의 협업을 촉진하고 디자인, 생산, 유통, 마케팅을 포괄하는 패션산업 전반의 AI 전환 사례를 지속해서 공유할 계획이다.
Q & A
Q1. 패션 디자인 단계에서 AI 에이전트는 어떤 업무를 지원하나요?
디자이너의 스케치와 도식화, 참고 이미지, 브랜드 데이터를 분석해 디자인 시안을 생성하고 제품 이미지를 시각화할 수 있다. 확정된 디자인 정보를 작업지시서로 정리하고 PLM에 연결하면 기획부터 샘플 제작과 생산까지 하나의 데이터 흐름으로 관리할 수 있다.
Q2. AI 기반 패턴 디지털화와 자동 그레이딩의 장점은 무엇인가요?
패턴과 사이즈 정보를 디지털 자산으로 관리할 수 있다는 점이 핵심이다. 기준 패턴을 다양한 사이즈로 확장하고 제품별 규격을 체계적으로 적용할 수 있다. 축적된 패턴 데이터를 후속 상품과 새로운 컬렉션 개발에 활용하는 것도 가능하다.
Q3. 패션기업이 AI 제조 시스템을 도입할 때 가장 먼저 준비할 것은 무엇인가요?
디자인 도식, 패턴, 소재, 부자재, 봉제 사양과 생산 결과 등 기업 내부의 데이터를 체계적으로 정리하는 것이 출발점이다. 이후 디자인과 생산 부서가 공통으로 사용하는 업무부터 AI를 적용하고, 작업지시서와 테크니컬 패키지, PLM 등 기존 시스템과 단계적으로 연결하는 방식이 효과적이다.
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