국내 응용수학 기반 인공지능 기술을 선도하는 에이아이네이션(대표 곽지훈)과 과학적 생산관리 기법과 제반 업무의 자동화를 통한 혁신적 생산성 향상을 목표로 차별화된 종합 의류 제조 회사로 발돋움하고 있는 아웃도어 및 스포츠 의류 제조 기업 씨앤엠(대표 박찬민)이 인공지능 공동 연구를 위한 업무협약을 체결했다.

씨앤엠은 패션 분야에서 38년 이상 종사한 박찬민 대표를 중심으로 글로벌 소싱 전문 인력이 경험에 의존한 전통 방식에서 벗어나 데이터 활용을 중심으로 한 과학적 관리 기법을 적용하여 생산성을 향상시키는 다양한 지식과 기술을 보유하고 있다. 2023년 의류학 박사, 패턴 및 봉제 전문 연구원으로 구성된 기업부설연구소를 설립하고 지속적인 연구와 기술 혁신을 통해 섬유, 봉제, 의류 산업의 고부가가치 산업화를 위해 노력하고 있다.

에이아이네이션은 설립 초기부터 최신 인공지능, 딥러닝 기술의 핵심인 응용수학을 기반으로 하는 인공지능 기업으로 딥러닝 신경망 모델과 핵심 알고리즘을 개발할 수 있는 원천 기술력과 산업 AI 프로젝트를 100여 건 수행한 경험과 노하우를 보유하고 있다.

이번에 씨앤엠과 ‘공동연구 업무협약’을 체결함으로써 씨앤엠이 보유한 다수 브랜드의 아이템별 작업지시서의 분석 노하우를 바탕으로 도식화의 패션 디테일 분석, 현장 실무용어, 원부자재 등의 의류제조 데이터셋을 구축하고 생성형 AI를 접목한 사용자 중심의 패션 협업 솔루션 연구 및 실증을 진행할 예정이다. 이를 위하여 패션 유관 협회와 협업하여 기업의 니즈를 파악하고 한국섬유소재연구원, 한국섬유개발원, KOTITI 등 섬유전문 연구소와 섬유제품의 품질기준, 첨단제조공정 등 공동연구를 위한 네트워크를 구축하였다.

에이아이네이션은 자사의 인공지능 운영(MLOps;Machine Learning Operations) 플랫폼인 ‘딥마에스트로®(DeepMaestro)’를 활용하여 발주부터 출고까지의 전 과정을 AI 구축사업으로 공동 진행할 계획이다. 또한 한국전자기술연구원(KETI), 세플러(Scheffler)와 생성형 AI 및 스몰 데이터 기반 온디바이스 AI 품질검사 최적화 기술개발과 한국생산기술연구원(KITECH)과 탄소 중립을 위한 에너지 플랫폼 및 LCA 연구개발 사업에도 참여하고 있다.

씨앤엠과 에이아이네이션은 이번 업무협약을 통해 ▲제조 AI 기반 데이터 수집 및 학습 플랫폼 구축사업을 공동 추진한다. 사업의 목표는 생성형 AI 기반의 플랫폼에서 패션 의류의 기획, 디자인 영역을 비롯한 생산, 출하에 이르기까지의 제반 프로세스를 인공지능으로 자동화하는 것이다. 이를 위해 생성형 AI 기술을 바탕으로 패션 디지털 트랜스포메이션(DX) 자동화 솔루션을 개발한다. 최종적으로는 이 솔루션을 활용하여 전자제품 생산공장 수준에 필적하는 제조 환경을 갖추고 AI 자율제조 기술 및 자동화 기계를 도입한 혁신적인 AI 의류 의류 AI 자율공장을 설립하는 것을 목표로 하고 있다.

박찬민 씨앤엠 대표는 “이번 에이아이네이션과의 업무 체결을 통해 상상으로만 여겨졌던 의류제조 분야의 DX를 실현할 수 있는 초석을 마련하고 AI솔루션 도입으로 숙련공 노령화로 인한 인력 수급 문제를 해결하기 위한 생산 자동화, 품질관리 고도화 및 효율적 공정 관리 기술을 접목한 AI 자율공장을 기반으로 봉제, 의류 산업의 경쟁력을 강화하여 궁극에 국내 생산 기지로의 유턴을 모색하고 글로벌 패션시장에서 한국의 위상을 높이기 위한 노력을 아끼지 않을 것”이라고 말했다.

곽지훈 에이아이네이션 대표는 "이번 씨앤엠과의 업무협약 체결을 통해 발주부터 출고까지의 전과정을 이상탐지/ 예지보전 / 가상계측 / 원인분석 / 머신비전 / 수율예측 / 품질평가 / 에너지 최적화 / 에너지 수급계획 / 에너지 제어관리 / 등의 인공지능 솔루션을 활용하여 AI 자율제조기술을 선도하는 국내 대표 제조 AI 기업으로 자리매김할 것"이라는 포부를 밝혔다.

양사의 공동연구 협약은 AI 시대에 패션산업이 전통 제조 산업 분야에서 시대적 변화를 위한 기술적 대응의 기초자료는 물론 업무효율 증대, 비용 절감, 불량률 감소 등의 경제적 효과와 함께 휴먼 AI 협업 솔루션을 통해 창의성, 판단력을 중심으로 업무를 처리하고 성과를 냄으로 워라벨이 향상되는 사회적 기여가 클 것으로 예상하고 있다.